📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
データ全体を通じて、総合WEIスコアとその他の詳細項目は一般的に0.65から0.85の間で変動しています。特定の期間内に見られる上昇と下降の変動が観察され、これは一部の異常値と一致することから、異常なイベントやシステム変更の可能性を示唆します。
– **顕著な変動**: 特に、2025年7月2日のスコア0.81と0.70のように、同じ日に異常値が記録されています。この変動はストレスや経済状況の変化に関係している可能性があります。
#### 異常値
異常値として検出された以下の日付が注目されます。
– **2025年7月2日**: 総合WEIが0.70と0.81の両方で異常値が記録されました。この日は特に社会平均と個人平均が大きく上下に振れています。
– **心理的ストレス**: 数値が通常のレンジを超えて、特に7月3日に大幅な上昇（0.85）後の急激な下降（0.50）がみられます。
こうした異常は季節的なイベントや予期しない環境の変化、または個人及び社会要因への敏感な反応を示している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解に基づくと、長期的なトレンドよりも短期的な季節性の変動や突発的な変動（残差）がスコアに強い影響を及ぼしているように見受けられます。特に、頻繁な上昇と下降のサイクルは、イベントに起因するものである可能性があります。
#### 項目間の相関
各WEI項目間には強い相関が見られ、特に経済的余裕と健康状態が他の項目に強い影響を与えているようです。これにより、改善活動がこれらの領域に集中することが望ましいと示唆されます。
#### データ分布
箱ひげ図によれば、各WEIスコアの中央値は全体の範囲の0.7付近に位置しており、変動幅（四分位範囲）が狭いため、中央値に対する大きな外れ値は特定されているもの以外にはほとんど見当たりません。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、主要な構成要素（PC1とPC2）がWEIスコアの約73%の変動を説明できることが分かりました。具体的に言えば、PC1は総合的な評価の変動を示し、PC2は個人の経済的・健康的要素に強く関連していると考えられます。これにより、戦略的フォーカスをどの要素に置くべきかの方向性を示しています。
### 結論
今回の分析で得られた知見は、交通カテゴリにおけるWEIスコアがしばしば短期的な要因に影響を受けやすく、経済状況やストレス管理が総合スコアにおいて特に重要なロールを果たしていることを示しています。これらの領域における戦略的な改善や支援策が、持続的なWEIスコアの向上につながる可能性が高いです。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析:
### 1. トレンド
– **上昇傾向**: グラフの初期において、WEIスコアは徐々に上昇しています。これは特に実績AIのプロットで顕著です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部のプロットが異常値として指摘されています。これらは予測とは異なる動きを示しています。
– **急激な変動**: 初期にいくつかの予測間で急激な変動が見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット（実績AI）**: このデータが実際の観測値を示しています。
– **赤いプロット（予測AI）**: これは予測された値を示しており、実績AIと比較すると、予測値が若干外れている場所があります。
– **緑のプロット（前年比較AI）**: 前年のデータと比較すると、特定の期間で著しい変動が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実際と予測の比較**: 実績AIと予測AIのデータを比較することで、予測の精度がわかります。予測AIは、特に初期において実績とずれが生じているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測の精度**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられており、それぞれの予測結果のトレンドを視覚的に比較することができます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **精度の向上の余地**: 予測AIと実績AIのずれから、さらなるモデルの改善やデータの見直しが必要であることが直感的にわかります。
– **ビジネスと社会への影響**: 交通関連の予測が外れることで、需要に応じた対策や政策がうまく機能しない可能性があるため、取り組むべき課題が見えてきます。
このように、WEIスコアの時間経過による変化を詳細に分析することで、今後の戦略立案や政策策定に役立つ洞察が得られます。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
分析を行うと、次のような洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月）のデータポイントは比較的密集していますが、一定の横ばい傾向を示しています。
– 2026年になると、新しいデータポイントが現れ、別の密集ができますが、こちらも横ばいか若干の増加傾向が見られます。
– 時間が経過するごとに、新しいデータ群が追加されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群において、異常値が1点（黒色で囲まれたデータ）が見受けられます。これは通常の範囲を大きく逸脱していますが、新しいデータ群に外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績値を示しており、実際のデータを表現しています。
– 赤いバツ印は予測値で、一部は実績値から大きく外れているので、予測がずれていることを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを表し、これも限定された期間に集中していることがわかります。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫、青、ピンクの線で示されていますが、これらの手法間の差は小さいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの予測手法が同じ実績値を元にしているため、似たような動きを示していますが、詳細な予測結果には微妙な差があり、それぞれの方法の精度を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は、最初の期間と最新の期間に集中しています。これにより、特定の時期にデータ収集が集中して行われていることが示唆されます。
– 予測と実績値の間に誤差が見られるため、予測モデルの改善が検討されるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 新しいデータが追加されていることから、交通に関するデータ収集活動が継続的に行われている可能性があります。
– 異常点の存在は、データの収集や予測モデルに改善の余地があることを示唆しています。
– 予測モデルの精度向上は、交通状況のより良い分析や改善施策の策定に役立つでしょう。改善が進めば、社会全体の交通インフラの効率化に貢献することが期待されます。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### トレンド
– **上昇・下降**: グラフには明確な上昇または下降傾向が見られません。データポイントが特定の期間に集中しており、他の時期にはデータがないため、長期トレンドは不明です。
– **周期性**: 周期性も特に見られません。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部の期間に異常値が観察され、特に2025年の異常値がありますが、それぞれのプロットが異常として特定されているのは一部のプロットのみです。
– **急激な変動**: 一部の予測間に急な変動が見られます。
### 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実際に観測されたデータ。
– **予測（赤）**: 予測値。特定の日時に集中しています。
– **異常値（黒）**: 実績と比較して異常であると判断されたデータポイント。
– **前年（緑）**: 前年のデータ。最近のデータに偏りがあります。
### 複数の時系列データの関係性
– 「実績」と「予測」の間に大きな差がある部分が存在し、一部の予測は現実と一致しない挙動を示しています。
### 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 主に予測値と実績値における不一致が目立ち、予測モデルが実績を的確に捉えきれていない可能性があります。
– **分布**: データポイントは一部の期間に密集しており、他の期間にはデータが少なく、時系列全体としてのデータ密度は低いです。
### 人間が直感的に感じることおよび影響
– **直感的感覚**: 特定の時期にデータが集中する一方で、長期間にわたるトレンドの把握が難しいことが直感的に感じられます。
– **社会・ビジネスへの影響**: 予測の不一致や異常値は、交通関連の予測精度に課題があることを示唆し、これが改善されない場合、計画立案や政策決定に影響が出る可能性があります。
この分析から、交通におけるデータ収集や予測モデルの精度を向上させることが重要であることが示唆されます。データが偏在しているため、もっと均一で継続的なデータ収集が求められます。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフを分析しますと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアには明確なトレンドは見られないようです。初期の期間に実測値がありますが、それ以降は予測値のみが示されています。これにより、短期の分析を行うことが困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実測値において、異常値が示されています（黒い円で示されています）。この異常値が何を示しているのか、どのような理由で発生したのかを掘り下げる必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実測値を示し、予測モデルにおける異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる色で表示されています。これにより、予測モデルのバリエーションとその違いを視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 予測モデルによるプロットは異なる傾向や範囲を示しており、各モデルの予測方法の差異が見られます。モデル間でのばらつきがあるため、どのモデルが最も適しているのかを判断する要因として重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では相関関係を明示するための十分な情報はありませんが、予測モデル間の比較が可能です。モデルの選定においては、予測の精度やバラつき、実測値との乖離に注目する必要があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 異常値が発見されているため、問題のある交通状況や社会経済的な要因がある可能性があります。これを機にさらなる調査が推奨されます。
– 予測モデルは、将来的な交通状況の改善や政策の策定において有用です。異なるモデルの結果を活用し、より良い判断をすることが求められます。
このような形で、データの信頼性や正確性向上のためのアクションが考えられます。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの360日間にわたる時系列データです。以下に詳細な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフのスコアプロットが2025年7月の始めに集中しており、その後の大部分の期間にデータはありません。
– 終盤の2026年7月ごろにまたデータが現れています。この時点ではデータが安定していないため、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値が存在している可能性があり、黒い輪で囲まれたものがその兆候を示しています。
– 異常値や急激な変動がある場合、それは一時的な健康状態の変化やデータの測定エラーを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を表し、緑の点が前年の値として過去のデータを示しています。
– 赤い×は予測値であり、異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）での結果が表示されています。
– 紫、ピンク、灰色の線はAIでの予測の不確かさを示し、予測精度の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法が重なる範囲に不確かさが強調されていますが、予測期間の欠如により十分な関係性の洞察は得られていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの集中度が限られているため、具体的な相関関係を述べることは困難です。ただし、初期のデータからしばらく途切れた後のデータの再出現は、季節性や周期性が潜在的にあることを示唆するかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 初期の健康評価が安定している間に、高い異常値が発生することは、早期の健康介入の重要性を訴えています。
– 予測が緩やかに正確さを失う場合、健康管理におけるAIの応用が課題になるかもしれません。
– 社会的には、健康状態の長期トラッキングと予測により、よりパーソナライズされた健康改善戦略を提供する可能性を示しています。
このグラフは今後の健康トレンドを理解し、適切な介入を可能にするための基礎となるでしょう。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青い点）はおおむね横ばいまたはわずかに上昇。
– 過去のデータ（緑の点）は一定の値を示しており、全体的には横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイント（黒い円）は異常値としてマークされている。
– 特に初期の実績データに目立つ異常値がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の測定値を示し、安定しているが、いくつかの異常が存在。
– 線グラフ（紫、ピンク、バイオレット）はそれぞれ異なる予測モデルを表し、微妙な傾向の違いが見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと予測モデルの間で、初期段階では大きな変動があるが、中盤から終盤にかけてある程度の一致が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測にはズレがあるが、時間とともにモデルの予測が比較的安定している。
– 大まかには、データは一定の範囲内で変動している。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期値におけるストレスの変動の大きさから、ストレス要因が変動しやすい業種や状況（例：交通渋滞や通勤ラッシュなど）を想像させる。
– 予測モデルが安定していることから、将来の心理的ストレスの予測に対する一定の信頼が得られる。
– 精度の高い予測ができれば、ストレス管理や通勤対策の改善策を講じることが可能となり、ビジネスや日常生活の改善が期待できる。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月）は比較的高いWEIスコアで始まり、その後急激に減少する傾向が見られます。2026年3月以降は再び高い値を示していますが、具体的な変動は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに「実績」が高く、急激な変動があるように見えます。異常値が観測されていますが、その要因は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際の観測値。
– **予測（赤×）**: 予測モデルからの見積もり。
– **異常値（黒丸）**: 予測範囲から大きく外れた値。
– **昨年のデータ（緑）**: 比較のための前年度データ。
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる予測値を示しているため、異なる予測アルゴリズムの精度を比較できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の差異が特に2025年中に幅広く見られ、予測モデルの精度向上が課題であることが示唆されます。
– 昨年のデータと比べて将来的な傾向を予測するのに利用されている様子。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは、実績値が予測値から外れる外れ値が見られる。
– 総じて予測モデルの精度が課題となっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期は個人の自由度や自治が高いが、その後は低下している。特に2025年中のデータが移り変わる様子は、実行施策がトレンドに大きく影響する可能性が示唆されます。
– 予測モデルの精度が不十分なため、交通計画や政策決定に対する議論の必要性があるかもしれません。正確な予測が困難である場合、より適応的な政策が求められる可能性があります。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の数日間に多くのデータが集中していますが、その後しばらくデータは途切れ、約半年後に新たなデータが観測されています。
– 初期には得点が0.6から0.8の間で、徐々に上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータの中に、異常値（0.8以上）が含まれています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線が他の方法と異なり急激に上昇しており、この予測モデルが特異な結果を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青の円）は初期には低く、その後やや上昇。
– 大きな緑色のプロットは昨年の実績を示し、過去の成績と比較しています。
– 予測モデルは複数あり（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 各予測モデルの精度範囲（灰色の帯）が狭く、予測が信頼できる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年の傾向に差はありますが、昨年のデータは最新の実績データと比較的近い値を示しています。
– 予測手法によって異なる結果が出ており、特にランダムフォレスト回帰は異なる傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績はある程度の集中がありますが、特異な予測結果を考慮すると、予測モデル間の相関は低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の上昇傾向と異常値は、交通のWEIスコアがシステムや政策の変更の影響を受けている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、予測の異なる結果を鑑み、政策決定者は慎重な対策が必要であり、特に新しい政策の影響を測る際には継続的なモニタリングが不可欠です。
このグラフを通じて、交通の公平性と公正性に関するデータには、改善の余地があり、特に異常値に対する分析が重要です。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（2025年7月あたり）は、WEIスコアが0.75から0.8に向上する上昇トレンドがあります。その後、データは途切れていますが、過去のデータと比べたAI（薄緑の丸）は、0.8以上のスコアを示しているため、持続可能性と自治性が高まっていると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として、最初の部分の下に黒い縁の丸があり、これは通常の範囲から離れているデータポイントです。これは外れ値として異常なユーザー行動やデータ誤差を示しているかもしれませんが、時系列データ全体の流れを大きく乱すものではないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）や赤いX（予測AI）は予測を示していますが、予測範囲（xAI/3σ）は狭く、比較的高い予測精度を持っている可能性があります。
– データ密度が高いのは将来の予測ポイント付近です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」の初期のデータポイントとその後の「予測（決定木回帰）」の一致は、モデルが過去の傾向をうまくキャプチャしていることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体として0.8以上に集中しており、持続可能性と自治性のスコアが高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが示すトレンドに基づくと、交通における持続可能性と自治性の取り組みが成功している可能性があります。特に、AIによる予測が楽観的な結果を示していることから、さらに改善する余地があると考えられます。
– ビジネスにおいては、持続可能性に関するこの傾向は、環境への配慮が利害関係者との関係を強化し、新たな投資機会を生む可能性があります。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 初期の評価日では実績（青い点）は約0.8付近にあります。
– 予測の評価日までに大きな変動は見られず、実績から予測への移行は緩やかです。
– 前年比（緑の点）は少し高い範囲での安定するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の評価日付近に異常値（黒い丸）が見られます。
– 急激な変動や大きな外れ値はありませんが、異常値は予測と多少の乖離を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、現実のデータに基づく風景を表示します。
– 赤いバツは予測を表しており、異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく将来予測が示されています。
– グレーの帯域は予測の不確かさを示し、実值および予測に対する信頼区間として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値（異なる手法を含む）は比較的一貫した値を示し、時系列的に整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には顕著な相関が見られると考えられますが、詳細な統計解析がないと確定はできません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– データが安定していることを示すため、社会基盤・教育機会において大きな変動の兆候は少ないと感じられます。
– 安定した基盤は社会の安心感を与え、教育機会の全体的な維持・改善の基調を示唆しているかもしれません。
– 異常値は政策によって留意すべきポイントとして識別され得ます。
全体的に、このグラフは社会基盤の安定性を示し、将来の予測においても安定的な傾向を期待できます。この状況は教育機会の計画や資源配分に重要な指針を提供します。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 初期のデータは横ばいの状態ですが、予測値は少し増加傾向があります。
– 初期に比べてやや上昇の傾向が見られ、特に決定木回帰やランダムフォレスト回帰による予測が上向いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの異常値が見受けられます。
– これらの異常値は実績値と予測値の範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示していますが、全体的にばらつきが見られます。
– ピンク色や紫の線は、ランダムフォレスト回帰や決定木回帰による予測のトレンドで、上昇を指しています。
– 緑色のプロットは過去のデータを示し、今後の予測に対する基準として用いられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる回帰予測は最初のデータ区間で大きく乖離していますが、次第に一致に向かっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが同じ範囲に集中していますが、異常値が散在しています。
– 異常値を除けば、実績データと予測は全体で正の相関を持つようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異常値の存在は交通における社会的多様性や自由保障の課題を示唆しています。
– 予測では改善の兆しがあるため、今後の政策改善や施策導入の効果を期待できます。
– ビジネスにおいては、交通インフラのウェルビーイング指数の改善が見込まれるため、公共交通機関や関連事業に対する投資機会が考えられます。
### 結論:
このグラフは、交通における社会的多様性と自由の保障が基本的に上昇傾向にあることを示していますが、注意すべき異常値も存在します。関連するビジネスや政策の改善が期待され、これらの数値を基にして効果的な意思決定が可能です。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとの色の変化を見る限り、大きな周期性は確認できません。
– ただし、時間帯によって色が変わっているため、時間帯ごとの変動があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の特定時間帯に非常に低いスコア（濃い紫色）が観察されます。これは外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアを表しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示します。通常、高スコアは良好な性能や利用を示すことがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは1日に対する時系列データのパターンを示していますが、日ごとのデータは限られており、他の日付との明確な関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日付でも時間帯によって色が変わることから、時間帯依存の変化が存在する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 通勤時間帯や特定のイベントにより交通量に変動がある可能性が示唆されます。例えば、7月2日の低スコアは何らかの障害や異常が原因と考えられ、対策が必要です。
– マネジメントや政策決定において特定の時間帯の混雑や問題を解決するためのデータとして利用可能です。
このような洞察に基づいて、交通運用の最適化や問題解決に役立てることが可能であると考えられます。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴い大きな周期性は見られず、短期間での変動があります。
– 水平方向に見ると、各日の特定の時間帯でのスコアパターンが異なるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯ごとに色の変化が顕著であり、高いスコア（黄色）と低いスコア（紫）のコントラストが強く、時間によりスコアが極端に変化している可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを指し示しており、黄色が高いスコアを、紫が低いスコアを表します。
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を示しており、特定の時間帯でスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に見ると、時間帯ごとのスコアの変化が連続的でなく、日ごとに異なるパターンが観測されることから、その背後に異なる要因が作用しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのみスコアが極端に異なる場合があるため、何らかのイベントや外部要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通カテゴリのWEIスコアであり、特定の時間帯や日の交通量の変化を示す可能性があります。
– 通勤時間帯での高スコアの日があると仮定すると、交通混雑がその日に顕著だったと考えられます。
– ビジネスにおいては、交通の流れや混雑を予測し、戦略を立てることができるかもしれません。例えば、通勤混雑の予測に基づく広告投資や輸送計画の最適化などが考えられます。
このヒートマップを利用することで、特定の時間帯や日の交通パターンを視覚的に理解し、さらに深い分析や意思決定に役立てることができるでしょう。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日中の8時と16時にはより高いスコアを示す色（黄色）があり、これが周期的に現れるため、これらの時間帯に利用が増加している可能性があります。
– 深夜19時付近は比較的低いスコア（青色系）で、一日を通してスコアが低くなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特別な外れ値は見られませんが、16時の時間帯において急激な色の変化が起きていることから、何らかの要因で利用が急増している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は利用の度合いを示しており、黄色は高いスコア、紫や青に近づくほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日内でも時間帯ごとにスコアが大きく変動しているため、日内の時間帯によって利用行動が異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の始まり（8時）と終わり（16時）にスコアが高くなる傾向が見られ、通勤時間帯（ラッシュアワー）に利用が増えることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 多くの人々が特定の時間帯に交通機関を利用することが示唆されており、これらのピークをうまく管理することが公共交通機関の運営には重要かもしれません。
– 社会的には、通勤による移動が依然として主要な使用目的である可能性が示されています。交通インフラの効率的な運用や混雑の緩和策を検討することが求められます。
これらの要素を考慮することで、交通データのより深い理解と改善策の検討が可能となります。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、WEI（ウェルビーイング指標）の各項目間の相関を示しています。ここから得られる洞察を以下に分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップでは全体的なトレンドは示されていませんが、相関の強弱が分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個々の相関値は比較的安定していますが、「社会WEI（教育機会）」と他の項目との相関が低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は高い正の相関があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の個人WEI項目と中程度の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしては表現されていませんが、異なるWEIカテゴリ間での相関関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最も高い相関は「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」（0.85）であり、自由度と自治が個人のウェルビーイングに深い関連があることを示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の社会WEI項目と高い相関を持っており、社会的要因が互いに密接にリンクしていることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このヒートマップからは、個人の自由度や自治が全体的なウェルビーイングに大きく寄与していることが感じ取れ、政策決定者は個々の自由度を高める施策が総合的な幸福度を向上させる可能性があると理解するでしょう。
– 教育機会の相関が低いことから、教育政策においては他のウェルビーイング指標との連携が不十分な可能性があり、改善の余地があると考えられます。
このヒートマップを用いて、社会政策や個人の幸福の向上に繋がる具体的な施策を検討することが重要です。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 各カテゴリーにおけるWEIスコアは明確なトレンドを示していません。カテゴリーごとのスコア分布が主に観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの箱ひげ図には外れ値があります。特に「個人WEI（精神的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で外れ値が顕著です。これらは特定の期間やカテゴリで異常な状況があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスの高さとセンターライン（中央値）が、WEIスコアの一般的な分布と偏差を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」は中央値が他のカテゴリよりも低めですが、分布は比較的狭いです。
4. **時系列データの関係性**:
– 各カテゴリーは異なる観点からWEIを計算しているため、直接的な関連性は見えにくいが、相対比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のWEIタイプ間でスコアの似通った分布が示されており、例えば「社会WEI（持続可能性と自治体生）」と「個人WEI（自由度と自治）」の分布が近しいことが見られます。
6. **人間の直感的見解と社会的影響**:
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」での外れ値を見て、これらのエリアで特に改善の必要性を感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、重点を置くべき問題エリアや強化が可能なエリアを特定するための基本資料として活用可能です。
このグラフからは、複数の視点からの交通カテゴリのWEIスコアのバラツキを把握することができ、問題解決や政策決定における指針として利用される可能性があります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析：
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）を扱っているため、直接的な時間的トレンド（上昇や下降）は分かりません。ただし、データが第1主成分（43%）と第2主成分（30%）の空間で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上（正の方向）と左下（負の方向）に少数のデータポイントが分布しており、これらは外れたデータ（外れ値）として考えられるかもしれません。
3. **要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 散布図にプロットされた点は、個々の観測またはデータポイントを表します。それぞれの点は第1主成分と第2主成分に基づいて配置されています。色や密度は分布の特徴をさらに視覚化するためのものですが、今回使用されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは時系列の変動を直接的に確認するのは難しいです。ただし、主成分空間での分布から、データの構造や潜在的なクラスタリングを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には分布的に弱い相関があります。分散が広がっているため、このデータセットはどちらかの主成分に強く依存しているわけではないかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、このグラフからデータのクラスタリング異常値、トレンドを視覚的に判断しやすくなります。たとえば、交通における特定の変動や傾向を特定することで、都市計画やインフラ開発、交通管理に活用できるかもしれません。
全体として、この主成分分析は、大きな影響を与えている変数や要素を特定し、どのようにデータが構造的に関連しているかを理解するのに役立つと言えます。ビジネスや社会においては、この情報を基にした効率的な戦略の策定が考えられます。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
