📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析報告: WEIスコアの推移と要因分析
#### 1. 時系列推移
全体として、総合WEIは一日の中で頻繁に変動していますが、特定のパターンを持つことが確認できます。2025年7月1日から7月3日にかけて、スコアは高低を繰り返し、特に2025年7月6日には0.86まで急激に上昇し、7月7日にかけて安定した高値を記録しています。個人および社会の平均WEIも同様のパターンを示しています。
#### 2. 異常値
下記のスコアは異常として判定されました：
– 2025-07-02: 総合WEIで0.81、0.70という大きな変動が見られます。
– 2025-07-03: 0.65の低スコアも異常値です。
– 2025-07-06: 複数の異常高スコア(0.84-0.86)が観測されています。また7月6日は個人および社会WEIの高スコアも多く、何か特別な出来事（例えば、大規模イベント、政策変更、祝日など）が影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解（季節性-トレンド-残差）を通じて、夏の開始とともに社会的活動の増加がスコアに寄与している可能性が示唆されます。例年の社会的または個人的なイベントスケジュールが変動の原因と考えられます。残差成分は一部予測不可能な要因も存在し、これも考慮する必要があります。
#### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップによれば、社会的要因（社会WEI）の影響が強く、特に公平性・公正、生態的持続可能性、社会インフラストラクチャーが、総合WEIに対して強い影響を持つことが示唆されています。個人の健康やストレスも相関関係が観察されましたが、個別の影響を解明するにはさらなる分析が必要です。
#### 5. データ分布
箱ひげ図からは、個々のWEIスコアが全体的に中央値付近に集中しているが、外れ値も多いことが確認できます。特に社会インフラと個人の心理的ストレスでは外れ値の頻度が高く、スコアの一貫性における大きな変動があると考えられます。
#### 6. 主要な構成要素
PCA分析の結果、PC1が68%という高い寄与率を持つことから、ここに含まれる要因が主要な変動要因と考えられます。PC1には、特に社会WEI関連の要因（公平性、持続可能性、社会インフラストラクチャー）が重きを成している可能性があります。一方、PC2の寄与率は14%であり、個人の状況や特定の内部要因が関連しているかもしれません。
### 結論
WEIスコアは、特定の社会的および経済的要因に大きく影響を受けていると考えられます。特に、重要なイベントや政策変更がある際は、スコアに大幅な変動があり得るため、定期的なモニタリングと詳細な調査が重要です。これにより、将来の傾向を予測し、適切な対応策を策定する基盤を築くことができます。
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**
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.6〜0.8付近で横ばい状態にあり、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（色分けされた直線）は、各手法によって異なり、線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なる予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれている）は、他のデータポイントと比較して若干高い値を示しています。
– 急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データ
– 赤いバツ印: 予測データ
– 黒い円: 外れ値を示すポイント
– グレーのシェード: 予測の不確かさ範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが異なる予測結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰が高い予測をしています。これにより、モデルごとの信頼性や特性について考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的均一であり、特定の大きな偏りは見られません。数値の変動も少ないです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 交通カテゴリのWEIスコアが横ばいであることは、交通状態が安定している可能性を示しています。急激なトレンド変化がないため、現状を維持する交通施策が効果を発揮しているかもしれません。
– 外れ値の存在が示唆する可能性として、突発的なイベントや条件（例: 事故、天候）が影響を及ぼした可能性があります。これにより、交通政策の柔軟な対応が求められるかもしれません。
– モデルごとの予測値の違いから、多様な手法を取り入れた予測が、より正確な見通しを提供する可能性があります。
このグラフは、交通の安定性を示しつつ、予測における多様性と慎重さを促すデータです。今後の施策や対応の参考として、有用な情報を提供していると言えるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、最初の数日間に小さな変動が見られますが、全体として横ばいです。
– 予測値には複数のモデルが使われており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があります。特にランダムフォレスト回帰は8月以降、スコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、7月初旬に見られる以外はあまり報告されていません。
– 急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 赤い×は予測値を示しています。
– グレーの領域は不確かさの範囲を示し、予測の信頼度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測が異なる経路をたどっているのが見られます。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に多少の帳尻合わせが可能な様子が見られ、モデルの精度を向上させる余地があります。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 人間は、予測の不確実性を示すグレーの領域に注意を払うべきです。ここが小さいほど予測がより信頼できると感じます。
– ビジネスには、ランダムフォレストのようにパターンを捉える力が予測精度を向上させる可能性があります。交通の改善策や需要予測に活用できそうです。
全体として、この時系列散布図は交通関連のデータを可視化し、モデル選択や予測の妥当性を評価するための貴重な情報を提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**：グラフの最初の部分で見られる青いプロットは、7月1日から7月6日にかけて若干の上昇トレンドを示しています。この期間以降は、実績データは示されていません。
– **予測データ**：折れ線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの線が予測を示しています。それぞれ異なるが、一般には横ばいの傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：実績データ中に黒い円で囲まれた青い点が外れ値として示されています。これらは異常なデータポイントとして扱われます。
– **急激な変動**：特に見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績AI）**：実際に観測されたWEIスコア。
– **赤いバツ（予測）**：単一の地点で予測されたスコア。
– **黒い円**：外れ値の指標。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさの範囲を示しています。これは信頼区間としての理解が可能です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の比較**：異なる予測手法が似たような値を指していますが、ランダムフォレストによる予測は他の方法よりやや高めです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特に明確な相関や偏った分布のパターンは見られません。予測は安定したトレンドを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **実績の変動**：初期の実績データの変動は、不確実性や外的要因によるものである可能性があります。
– **外れ値の影響**：外れ値がシステムの異常やデータの不一致を示すことがあり、適切なメンテナンスや改善が必要かもしれません。
– **安定した予測**：今後の予測が安定しているため、交通カテゴリーのパフォーマンスは特に問題のない範囲を維持しそうです。
– **ビジネスへのインパクト**：交通の社会指標が高めで安定していることは、インフラの効率的利用や利用者の満足度に好影響を及ぼす可能性があります。長期的には予測通りのパフォーマンスを達成するための戦略が効果を発揮するでしょう。
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:
このグラフは、交通に関連する個人の経済的余裕（WEI）スコアの30日間の推移を示しています。それぞれのポイントの意味を解釈し、以下に洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいで、大きな変化は見られません。
– 一方、ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）が緩やかに上昇していることが確認できます。線形回帰（水色）と決定木回帰（シアン）の予測は、一定のままです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期にいくつかの外れ値（黒い円）があり、これが経済的余裕スコアの変動を示していますが、その他の期間は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の観測値を、赤い×は予測を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、変動の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測が唯一上昇傾向を示しており、他の予測手法と異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値と予測値の間に目立った相関は見えませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は他よりも変化を捉えていそうです。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**:
– 人々の経済的余裕に大きな変化がないことは、安定した交通費支出が見込まれることを示唆します。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測が示唆する上昇傾向は、将来的な経済的シフトを意味するかもしれません。
– 経済的余裕が安定していれば、交通関連の投資やビジネスにとってプラスとなる可能性があります。しかし、潜在的な変化には注意が必要です。
これらの視点を考慮すると、ビジネスや政策決定において現状維持の戦略と、将来的な変化への備えをバランスよく考える必要があるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、期間の前半では横ばいで安定しています。
– 予測（線形回帰）はわずかに上昇傾向を示しています。決定木とランダムフォレスト回帰も同様の緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は強調されていますが、この期間の実績データには目立った外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 予測範囲（グレーの影）は予測の不確かさを示し、予測の信頼性を表します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、将来のWEIスコアが安定もしくは緩やかに上昇すると予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル間には、一定の一貫性が見られるものの、実績データは予測範囲内で漂っている状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは、全般的に0.6から0.8の間に分布しており、比較的安定しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間がこのグラフから感じるのは、健康状態が現在安定していることと、それが今後も維持または改善されるであろうという期待です。
– ビジネスや社会の観点からは、現在の公衆の健康状態が維持されているため、大きな介入は必要ないかもしれませんが、引き続き観察を続け、潜在的な改善の余地を探るのが理想です。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. トレンド:
– グラフの初期段階で実績データ（青いプロット）は上下に変動していますが、全体的には横ばいの傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定の値を示しており、横ばいのトレンドです。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ内に黒い円で強調された外れ値がいくつかありますが、それ以外のデータポイントは比較的均一です。
3. 各プロットや要素:
– 実績データは青色のプロットで表現され、比較的一定の範囲内に収まっています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色で水平方向に平行で描かれており、それぞれの予測に対する不確かさ範囲も示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測データの間には大きな乖離は見られず、実績の動きが予測モデルの範囲内に収まっていることが多いようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– WEIスコアは特定の範囲内で変動しており、極端に高い値や低い値は観察されません。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:
– このグラフからは、WEIスコアが大きな変動を見せていないため、交通に関連する心理的ストレスが安定しているとも解釈できます。
– もしWEIが低いことが良好な状態を示すのであれば、安定したスコアは交通関連の取り組みが効果的である可能性を示唆しています。
– 社会的には、交通に起因するストレスが少ない環境が維持されている可能性があり、居住者や通勤者にとって良好な状況であると考えられます。
以上が、グラフからの分析と洞察の要約です。
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:
このグラフは、WEI（自由度と自治）のスコアの30日間の推移を示しています。以下にポイントを整理します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）が最初の約1週間でランダムに散らばっていますが、その後、データは予測値（x印）の時点から直線に近い動きをし、一定の範囲に収束しています。
– 予測（実線）は、線形回帰（灰色）と決定木回帰（水色）は安定していますが、ランダムフォレスト回帰（紫色）は時間と共に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの青い点が異常値として黒い円で囲まれています。最初の期間に集中しています。
3. **各要素の意味**:
– 青い点は実績データ、x印は予測データを示しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示しています。
– 異常値はデータの予想範囲から外れた点です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績データがほぼ同じ範囲内にあり、予測が比較的正確であることが伺えます。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測モデルよりも成長を予測していることが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データが分散し、予測が安定した後、全体として一定の範囲に収まりつつあることが観察されます。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– 初期には変動が大きいデータが見られますが、その後予測が安定していることから、システムまたは環境が整ってきたことを示唆しているかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の成長予測は、自由度や自治に関連する改良や対策が施されている可能性を示唆。これにより、個人の自由度が増すことで交通システムにプラスの影響を与える可能性があります。
このグラフから得られるインサイトは、交通分野における自治や自由度向上のための取り組みが安定的に進行しているという期待を裏付けるものです。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータはグラフの初期に集中していて、7月5日までに観測されています。それ以降は新しい実績データがない状況です。
– 予測データは7月5日から8月5日まで安定していて、3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）すべてがほぼ同じ範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、いくつかの外れ値が認識されています。これらは丸で囲まれて強調されており、特に7月5日以前の値に見られます。
– 急激な変動は予測データには見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を表し、赤いバツは予測値を示しています。
– 外れ値は黒い丸で示され、異常値の可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されていますが、これがグラフの右側で収束していることは予測の信頼性を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に時系列でギャップがあります。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果がほぼ一致しているため、予測モデル間の関係は非常に強いと見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの多くは0.5から0.8の範囲にあり、分布に幅があります。
– 予測データはほぼ一定であり、予測の精度が高いことを示唆しています。
6. **直感的な感触と社会への影響**
– 実績が更新されず、予測が続くという状況は、評価の途切れやデータ収集の制約を暗示する可能性があります。
– 予測が非常に安定しているのは、交通システムの公平性の評価において予測モデルが非常に信頼できると感じられます。
– 社会的には、交通の公平性を維持しつつ、新たなデータ収集の重要性を認識し強化することが求められる状況と考えられます。
このグラフからは、交通における社会的公平性の評価が一定の信頼性を持って予測できるが、実績データの更新が求められるという洞察が得られます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（約7日間）において、実績（青色の点）は0.8から1.0に向けて上昇しています。その後、横ばいに転じています。
– 予測（ピンクと水色の線）は、一貫して高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの大きな異常値（黒い円）が見られ、他のデータ点とはやや異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、実績値の上昇が確認できます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が最初の期間に見られ、実績と予測の間に多少のばらつきがあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（水色、緑、ピンク）の間に大きな違いは見られず、それぞれが安定した高いパフォーマンスを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には高い相関が見られ、予測の精度が比較的高いことがわかります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会的影響**
– 持続可能な交通の実績が高まっていることから、この地域では環境に優しい交通手段がより普及しつつあると感じるでしょう。
– 高い予測スコアは、将来的にもこの傾向が持続する可能性を示唆しています。
– 社会的には、交通網の改善や持続可能なインフラの構築が進んでいる可能性があり、市民の生活の質向上に寄与するでしょう。
このグラフからは、持続可能性と自治性が交通カテゴリで順調に向上していることが示されています。ビジネスにおいても、この傾向は将来の投資先として好意的に受け止められる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、0.8から0.9の間で変動している。
– ランダムフォレスト回帰による予測は緩やかに上昇しているが、線形回帰や決定木回帰は変動がない。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには数点、異常値として強調されたプロットが見られる。これらは0.9を超えた値で、データ中でも際立っている。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、そこにやや目立つ黒円で囲まれた部分が異常値を示している。
– 灰色の帯は予測モデルの不確かさの範囲を示し、実績値がこの範囲内に含まれていることが多い。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、他の予測手法と違い増加傾向が見られる。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測手法の間にはトレンドの違いが見られ、ランダムフォレスト回帰は他の二つと異なり、徐々に上昇している。実績データは主に不確かさ範囲内に収まっているが、時折外れることがある。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体としてWEIスコアには大きな変動はないが、異常値とされるデータが示す通り、一部急激な上昇が存在する。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアがほぼ横ばいであるため、社会基盤や教育機会に関しては大きな変化がないことを示唆するが、ランダムフォレストの予測にあるような微増傾向が見られる。これが続けば、社会インフラや教育の改善が徐々に進行している可能性がある。
– 異常値の存在は、特定の施策やイベントが短期間に大きな影響を与えることがあることを示しており、その中身を詳しく分析することでインフラ整備や教育機会の改善のヒントが得られるかもしれない。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）のプロットは、評価期間の初期において0.6～0.8の間で比較的安定しています。特定の傾向や周期性は見られません。
– 予測（紫色のランダムフォレスト回帰）は中旬以降から緩やかに上昇後、0.9付近で横ばいとなっており、未来に向けて改善が期待されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたプロットがいくつか見られますが、全体的にはデータ内での大きな急変や異常値は少ないようです。外れ値が含まれる範囲は0.6から0.7までに存在し、特定のトレンドには影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色点は実績データを示し、実際の観測値の信頼性が高い部分です。
– 大きな丸で囲まれたものは異常値を示し、データの信頼性やシステムの異常を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実績データの密度が高く、モデルの予測に対する信頼区間を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰による予測は、期間が経つにつれ乖離しています。初期の実績データを基にした予測が後半に向けて改善傾向を示しており、モデルの適用がうまくされていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集まり、観測値がこの範囲内で維持されていることが強く、些細な変動の多くは予測されるレンジ内で収まっています。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**
– グラフは、社会的な要素の安定性を示しており、交通における共生・多様性・自由の保障が徐々に向上していることを示唆しています。この傾向が続く場合、政策の成功や社会的施策の有効性が評価され、さらなる基盤の整備や資源の効果的な配分が再検討される可能性があります。
このグラフから、多様性や自由に対する交通の影響がどのように変化しているかをモニタリング・予測するための基盤情報として利用できると考えられます。
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を示します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは確認しづらいが、時間帯や日付によって変動がある。
– 7月6日から7日にかけてスコアが大きく上昇しており、この時間帯に特筆すべき出来事があった可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日の黄色のタイミングは高いスコアを示しており、他の日の特定の時間帯と比較して目立っている。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを示している。
4. **時系列データの関係性**:
– 曜日ごとの時間帯でスコアが変動しているため、日付ごとに異なる要因が働いている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色は主に一部の時間帯に集中しており、その時間帯が交通のピークである可能性が高い。
– 夜間よりも日中の特定の時間帯に高スコアが見られる。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯に交通が非常に混雑する可能性や、何らかのイベントが開催されている可能性を示唆している。
– ビジネスにおいては、ピークトラフィックが予測できることにより、リソース配分やサービス提供の最適化に役立つ可能性がある。
このグラフからは、交通状況の時間帯の傾向を把握することができ、公共交通機関や都市計画の改善につながる情報が得られるかもしれません。
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:
## グラフの分析:
### 1. トレンド
– ヒートマップの色合いから、特定の時間帯と日にちにわたって交互に変化するWEIスコアが見られます。
– 一部の時間帯でのスコアは安定しているように見えますが、日付が進むにつれて上昇または下降の傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月6日から7日にかけて、色が急激に黄色に変化し、スコアが高いことを示しています。これが外れ値や急激な変動を表している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– ヒートマップの色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しています。明るい色ほどスコアが高いことを意味しています。
– 時間軸と日付軸の交差点がそれぞれ異なるスコアを表現しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の日付で時間帯にわたるスコアを比較することで、時間に基づく変動やトレンドを視覚的に観察できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯で、7月6日と7日にかけて急激にスコアが上昇していることから、過去の日付との比較で際立った変化があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日付や時間帯でWEIスコアが高まるということで、交通の混雑や特異なイベントがある可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯における稼働能力や、サービス提供のピークタイムを把握することで、効率的なリソース配置と戦略の計画に役立ちます。
このようなヒートマップは、交通パターンの傾向を理解し、予測し、最適化するための有用なツールです。
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く洞察は以下の通りです。
### 1. トレンド
– **7月1日から7日までのトレンド:**
– 初日において少し高め（青から緑）のWEIスコアが見られます。
– 7月3日から5日までは全体的に低め（紫色）のスコアが観察されます。
– 最終日である7月7日に、スコアが非常に高く（黄色）なっています。これは週の終わりに向けての増加を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月7日に急激なスコアの上昇があります。これが外れ値または特殊な要因による変動を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味:**
– 色が濃い紫色に近づくほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯として、朝の早い時間は特に高いスコア、午後は低いスコアのパターンが見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 日中の時間帯におけるスコアの変動がはっきり見られ、週の初めに低下し末期に向けて上昇する傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯と特定の日付において、相関が見られる可能性が高いです。例えば、7月7日の午後が非常に良好なスコアを示しています。
### 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
– **直感的な感覚:**
– 週末に向けて交通や社会活動が活発化する可能性を示唆しているため、活動の増加が考えられます。
– **ビジネスや社会への影響:**
– 特に週末前の交通量が増加すると仮定すると、商業活動や公共交通サービスの需要が増す可能性があります。交通機関の運用や商業戦略の調整に活用できるでしょう。
このように、ヒートマップは時間帯と日付の組み合わせが社会的な活動レベルと一致しているかを視覚化するのに役立ちます。
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、交通カテゴリ内の様々なWEI項目間の相関を示しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 各項目同士の相関の強さが示されており、時間的なトレンドではなく、関係性に焦点が当たっています。赤が濃いほど強い正の相関を表し、青が強いほど負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップに外れ値や急激な変動として表現される要素はありませんが、異様に低いまたは高い相関（0付近や1に近いもの）が注目されやすいポイントになります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを表示しており、1に近い赤色が最も強い正の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列ではなく、項目間の相関を示すため、時間的な関係性は直接的に表示されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最も強い相関は「総合WEI」と「個人WEI平均」(0.91)および「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」との間に見られます。
– 他に強い相関として「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」(0.96)が挙げられます。
– 「個人WEI (健康状態)」は多くの項目と比較的弱い相関を示します。
6. **直感的な人間の理解と影響**
– 強く関連性の高い項目が幾つか特定されており、これらが政策や対策の検討時に共に考慮されるべきであることを示唆しています。
– 例えば、個人の自由や自治性が社会の公平性との高い相関を持つことは、個別の施策が複数の社会的要素に波及効果を持つ可能性があることを示しています。
– 社会全体のウェルビーイングを向上させるには、これらの高い相関を考慮したマルチファセットのアプローチが重要となるでしょう。これは特に交通政策の策定に役立つ洞察を提供します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアの中央値はおおむね高い範囲（約0.6～0.9）に位置しています。
– タイプによりばらつきがありますが、大きなトレンドというよりは個別の特性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのカテゴリで確認できます（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）。
– これらは特異な例外的状況や異常値を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の高さは分布のばらつき（四分位範囲）を示し、中央値がどの位置にあるかが重要です。
– 色の違いは各カテゴリの視覚的な区別を助けますが、具体的な意味は記載されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIタイプごとに30日間のデータが統合され、個々の差異を見ることができますが、時系列の変動自体は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のWEIタイプは中央値が高く安定している（例：「総合WEI」、「社会WEI（持続可能性と強靭性）」）。
– ばらつきが大きいタイプは、状況によりスコアが変動しやすいかもしれません（例：「個人WEI（認知柔軟性）」）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全般的にWEIスコアが高いことは良好な状態を示唆していますが、外れ値は特定の問題領域を示している可能性があります。
– ビジネス環境においては、「社会WEI（生態系整備・持続可能）」や「共生、多様性、自由の擁護」が高評価を受けることは、長期的な持続可能性への関心を示しています。
– 社会的な文脈では、個人のストレス管理や適応力の重要性が反映されていますが、一部のカテゴリでのばらつきは注意が必要とされます。
人々はこれらの視覚的パターンに基づいて、特定の領域での改善の必要性や強みの把握を導き出すことができるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）プロットは、交通カテゴリのデータの30日間にわたるWEI構成要素を可視化したものです。以下にこのグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体としては、データは明確なトレンドを示していませんが、広く分布しています。このことは、データ内で複数の異なった変動要因が働いている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見当たりませんが、右上と左下にデータがやや集中している領域があります。この分布は、データ内に非対称性があることを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図内の各点は、異なる観測または要素を示しています。第一主成分（横軸）は68%の寄与率を持ち、第二主成分（縦軸）は14%の寄与率を持っています。第一主成分がデータの大部分の分散を捕捉していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点が具体的にどの時点のデータを示しているかは明示されていませんが、期間内の異なる時期やイベントごとの変動可能性を考慮すると、特定の期間やイベントがデータの分布に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には明確な相関関係は見られません。しかし、データの広がり方を見ると、要因が複数働いている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– このプロットから、交通データ内で見られる変動要因が多様であることが直感的に感じられます。これは、交通パターンが単純ではなく、複数の要因が影響していることを示しています。これらの要因を特定し分析することで、交通の最適化や政策の策定に役立つ可能性があります。
この分析から、深入りすることで交通システムの効率化や、それに関連するビジネス戦略の形成などに役立つ具体的な洞察が引き出せることでしょう。
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。
