📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日から7日にかけて、スコアにかなりの変動が観察されます。具体的には、7月3日（0.65）と7月7日（0.89）の間で上下変動がありました。全体として、初めはやや上昇傾向にありますが、最終日に近づくにつれ急激に上昇します。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 期間中、これらのスコアも変動していますが、特に7月6日から7日にかけて大幅に上昇しています。
### 異常値の分析
– 異常値は主に7月2日、3日、4日、6日、7日に発生しています。特に7月6日以降の高スコアは、社会の変動要因（イベントや社会キャンペーンなど）が影響を与えた可能性があります。
– 低スコアの日付けには、個人経済的余裕や心理的ストレスといった項目も低く、これが総合スコアに影響していると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を行うと、長期的なトレンドは全体的に上昇しています。これは、社会的要因や政策変化によるものである可能性があります。
– 一方で、季節性はさほど見られず、日常的な変動が多くを占めている様子です。
– **残差成分**は変動が大きく、短期の不安定要因が存在することを示唆しています。
### 項目間の相関
– 相関マップを見ると、**個人の経済的余裕**と**総合WEI**、および**健康状態**と**心理的ストレス**の間に強い相関があることが分かります。これは、経済状況や健康が総合的な幸福感や社会的蓄積に直接影響している可能性を示します。
– **社会基盤と教育機会**の項目も他の社会的要素と強く関連しており、基盤の整備が社会の安定に寄与していることを示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**からは、経済的余裕、健康状態が中央値周辺にある一方で、心理的ストレスや自由度と自治のスコアはばらつきが見られます。外れ値として、ストレスの上下が確認されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、PC1が総合WEIに対する主要な構成要素として寄与率72%を示しました。これは、個人と社会の複数の要因が緊密に絡み合っていることを示します。特に社会要因がWEIの変動に大きく寄与していると考えられます。PC2の寄与は12%で、個別要因の影響を示します。
全体として、提供されたデータセットでは、社会的な変化（例えば政策や経済要因）と個人の健康状態やストレスがWEIに大きな影響を与えていることがわかります。特に後半の数日間の高スコアの原因としては、社会的な成功事例やイベントの影響が考えられます。個人と社会の要因が相互に影響を及ぼし合っている様子がうかがえます。
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**
– **上昇トレンド**: 散布図の後半に予測線が示されており、全体的にWEIスコアが上昇する傾向があります。
– **周期性**: 短期間内に特定の周期的な変化は見られませんが、今後のトレンドが一定であることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には外れ値（異常値）がいくつか存在し、特に高いスコアを示すものがあります。これらは交通データの突発的な変化を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットは過去の実データを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤色のプロットが予測されたデータです。
– **予測のモデル**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが示されており、それぞれ微妙に異なる将来の動向を予測しています。
– **予測の不確かさ**: 灰色の範囲は予測における不確かさを示しており、一定の範囲で考えられる変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル間で多少の違いはあるものの、全ての予測モデルは同じ一般的な上昇トレンドを示しており、これらはWEIスコアの増加を一貫して予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一定のばらつきが見られますが、予測データは徐々に安定し、相関関係を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、交通関連のアクティビティや需要が増加していることを示唆しており、交通機関やインフラストラクチャーの強化および計画が必要である可能性を示しています。
– 外れ値は突発的なイベントや異常な状況を示す可能性があり、これらを考慮に入れることで、ビジネスや社会政策の調整が可能です。
この分析は、交通管理や都市計画の面での重要な示唆を提供でき、効率的なリソース配分や将来の計画に寄与することが期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばい。時折上下するが、大きなトレンド変動は見られない。
– 予測（Xマーク）は、日付が進むにつれて若干上昇する傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値における一部の実績点が外れ値として黒い丸で囲まれている。
– 大きな急激な変動は見られないが、予測値の方は徐々に上昇している。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は過去の実績値を示し、Xマークは予測値。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されているが、広がりは比較的小さい。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間にはある程度の一貫性が見られるが、予測は後半にかけて上昇するため実績との差が広がる。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる予測モデルが用いられていて、それぞれ微妙に異なる動きを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去の実績値は比較的狭い範囲に集中しており、標準的な分布を示す。
– 予測値は後半にわたって上昇傾向にあるが、必ずしも実績の分布と一致していない。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**:
– 実績値はしばらく安定しているため、現状維持が続く可能性が高い。
– 予測が正確ならば、今後は増加傾向が見られるかもしれない。それにより交通が活発化するか、再考が必要な事象があるかもしれない。
– このような予測変動が社会やビジネスにどう影響を及ぼすかを考慮し、対策や計画を練ることが重要。
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:
### グラフ分析の洞察:
1. **トレンド**
– 時系列グラフは、初期段階で「実績（実績AI）」が7月5日ごろまで集中してプロットされています。この時期のデータは横ばいですが、その後のデータがないため、スクォアの趨勢が不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされたデータの中には、いくつかの点が「異常値」として指定されているものがあります。外れ値は、通常のパターンから逸脱しているデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– グラフに描かれている青い点が「実績（実績AI）」を示し、赤いバツ印が「予測（予測AI）」を示しています。
– 他のカラーレーン（紫と青）は異なる予測モデルに基づく予測値を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、現在のデータ範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる手法による予測は互いに近接しており、一貫した予測を提示しているようです。
– 実際のデータが観察されている期間における「実績」は、予測範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の「実績」は特定の範囲にデータが密集していますが、全体的な分布の幅は狭いです。
– モデルの予測と実績の間の一致度が重要な指標となっていることが伺えます。
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**
– このグラフでは、モデルの予測が比較的信頼できるという印象を受ける可能性があります。特に、予測不確かさ範囲に実績データが含まれていることがその理由です。
– 交通分野における予測が安定しているため、例えば混雑予報や計画に活用することが考えられます。交通管理や計画に寄与することで、利用者の利便性向上や効率的な資源配分に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: おおむね横ばいのトレンドで、経済的余裕のスコアが安定している様子を示しています。
– **予測**: ランダムフォレスト回帰（紫の線）では少しずつ上昇しており、将来的には経済的余裕が向上すると予測しています。一方、線形回帰（緑色の線）は横ばい、決定木回帰（水色の線）もほぼ横ばいで、短期的には大きな変化がない予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 内側のいくつかのデータ点が異常値として強調されています。これらは実績値で、予測範囲から外れたデータです。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績データを表し、WEIスコアの推移を示しています。
– **赤い×印**: 予測されたデータポイント。
– **グレーの領域**: 予測の不確かさ範囲を示しており、不確実性を含んだ予測の幅を視覚化しています。
– **黒い丸**: 異常値としてのマークで、通常のパターンから逸脱していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによるアプローチの違いが明確で、ランダムフォレストの予測が上昇を示している一方で、その他のモデルは安定または横ばいの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が出現していることで、データが完全にはモデル化しきれていない要素が存在していることを示唆しています。全体的に観察される安定性と異常値の出現が、いくつかの未解決の外部因子の存在を示しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 一般的に安定しているが、時々異常値が見られることから、何らかの外部要因（社会的、経済的なイベント）が影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、安定した状態を維持しつつも、異常値の原因究明をすることでリスク管理が可能となるでしょう。また、ランダムフォレスト回帰が示す微増トレンドが正しければ、新たな経済機会の兆しとも受け取れます。
この分析を基にさらなるデータ検証や調査を行うことで、WEIスコアの変動要因について理解が深まるでしょう。
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:
このグラフの分析について、以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日間で横ばいの傾向を示しています。その後、少し変動がありますが、全体的には0.6〜0.8の間に収まっています。
– 予測（ライン）が示すトレンドは、線形回帰と決定木回帰では維持的で横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれているデータポイントがあります。このデータポイントが特異な要因によるものか、ノイズであるかは追加の情報が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点、予測は異なる色の線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示されており、予測精度に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法によるトレンドが比較できます。ランダムフォレスト回帰のみが若干の成長を予測していますが、他のモデルは横ばい予測です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値が比較的近い状況にありますが、特定の期間におけるズレが顕著です。
6. **直感的・ビジネス/社会への影響**:
– 健康状態のWEIスコアは概ね安定しています。これにより、健康状態は全般的に良好な状態が保たれていると受け取れます。
– 予測と実績の間にある一定のズレや外れ値は、健康管理システムの改善余地を示唆しているかもしれません。
– 各種モデルの予測トレンドを比較することで、モデル選択の精度向上や異常検出の基礎データとして有用です。
このグラフからは、健康状態の予測モデルの精度や、日々のWEIスコア管理の重要性について考察するための手がかりが得られます。
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:
以下は分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、7月1日から7月7日までの間に多くのプロットが集中しています。この時期は心理的ストレスが若干の変動を見せています。
– 予測（予測AI）は7月7日以降から表示されており、全体的に0.8付近の一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬のデータにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が見られ、特に7月2日と7月6日は実績が予測の不確かさ範囲を超えています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」はAIによる予測値を示し、予測は比較的安定しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、複数の異常値がこの範囲を超えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（青）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測モデルがありますが、それぞれのモデルが大きな差異を示しているわけではありません。全体的に似たようなトレンドを持っていますが、ランダムフォレスト回帰が最も高い結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測モデルよりも若干低めのスコアを示す傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、7月初旬に心理的ストレスが特に高かったことが示唆されています。これは何か特定のイベントや環境の変化が関与している可能性があります。
– 予測が比較的高く保たれていることは、近い将来のストレスレベルが高止まりする可能性があることを提示しており、これが持続すると長期的な心理的健康のリスクにつながるかもしれません。
– ビジネスや交通機関において、これらのデータを活用して、ストレス軽減のための対策や施策を考慮する余地があります。たとえば、サービスの改善や新たなストレス軽減プログラムの導入などが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、おおむね横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、急な上昇を示したあと、一定に保たれています。
– 線形回帰（緑の線）と決定木回帰（水色の線）の予測は非常に安定し、一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のプロットの中に、黒の円で囲まれた外れ値がいくつか観察されます。これらは通常のデータポイントよりも低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、AIによる過去のデータの結果を視覚化しています。
– ピンク、緑、水色のラインはそれぞれ異なるモデルでの予測を示しています。これにより、異なる方法での未来の動向を比較することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル間である程度の差異があります。特にランダムフォレスト回帰は、他のモデルと比べて一時的な上昇を示します。これがモデルの異なる予測力を視覚化しており、この差異が分析のポイントとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ピンクのラインは最も高い予測を示し、他のモデルとの差異が明顯です。実績データが横ばいであるため、ランダムフォレストは変動をより敏感に捉えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス社会的影響**
– 交通関連の自由度と自治の指標が示すスコアは、生活の質や通勤の効率性を反映している可能性があります。
– 外れ値の存在は、一時的な交通の混雑やトラブルがあったことを示唆し、効果的な交通管理の必要性を伝えます。
– ランダムフォレストの予測の上昇は、新しい交通政策やインフラの改善によって、市民の選択の幅が広がる可能性を示しています。
これらの洞察から、交通政策の改善やインフラ投資への示唆が得られ、これにより地域社会の交通環境が改善さ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:
グラフを分析してみると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青のプロット）は期間初期において横ばいの傾向が見られます。
– 予測値（特に多くのモデル）はすべて高いスコア（0.8以上）で安定し始めているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータには異常値とされるポイントがいくつかあります（黒い丸でマークされている箇所）。
– 予測の不確かさ範囲内に外れ値が存在することは、モデルが外的変数や予期せぬイベントを反映している可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。実績のデータが予測の範囲内に留まることが確認できます。
– 複数の予測モデルが表示されており、それぞれ異なる方法論に基づいているようです（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のモデル予測が一貫して高水準のスコアを維持しているため、モデル間の安定した関係性があると考えられます。
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一貫した相関が見られ、予測モデルは全体として信頼性が高い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 最初は実績値と予測値の間に違いがありましたが、予測が正確で高いスコアで安定しているのは安心感を生みます。
– 交通に関する社会的公平性が改善されていると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このような予測モデルが実績値と近づく傾向にあり、長期的な改善の見通しがあることは好ましい指標です。
このグラフを通じて、交通に関する公平性の改善を見ることができ、それに基づく意思決定に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– 実績（青色のプロット）は、7月4日あたりで急激に上昇し、その後やや横ばいの傾向を示しています。全体的に、持続可能性と自治性のスコアは上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日頃に一つの大きな外れ値があります。これは急激な変動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:**
– 青色の点は実績データを示し、赤い「×」は予測データです。
– 黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 薄い紫色、緑色、青色の線は、それぞれ異なる予測モデルによるトレンドを示しており、ほぼ安定したスコアを予測しています。
4. **データの関係性:**
– 実績データは予測データとおおむね一致していますが、外れ値の存在期間は予測と実績の乖離を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績値は比較的低いスコアから始まり、急激に上昇しています。分布は開始時点でばらつきがありますが、最終的には予測と一致しています。
6. **直感と洞察:**
– グラフ全体として、持続可能性と自治性のスコアは安定した改善を示唆しています。これは交通における持続可能な戦略の成功や新しい政策の効果が現れている可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性の向上が関連するサービスや政策の支持を増す、社会的信頼の向上、または環境負荷の軽減に繋が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:
以下の点について、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のスコアは0.8付近で横ばいですが、微妙な上下変動があります。
– 予測（予測AI）のスコアは7月21日を境にして上昇、そこからはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、1つの大きな外れ値が強調されています。
– 予測データは安定的で、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のドットは実績を示し、黒い円で囲まれた部分は外れ値を示しています。
– 予測データは異なる回帰手法で示され、線のスタイルにより区別されています（線形、決定木、ランダムフォレスト）。
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があるが、予測方法によって異なるトレンドが示されています。特に、ランダムフォレストと線形回帰の予測は異なるレベルを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の範囲内で分布し、時折外れ値が出現しています。
– 予測データは、一部の手法において上昇のトレンドを示し、特にランダムフォレストによる予測は他の手法よりも高いスコアを達成しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、交通カテゴリーの社会基盤や教育機会の公示スコアは大きく変動していないことを示唆します。
– 予測データが上昇している場合、今後予想される改善または政策の効果を表している可能性があります。
– 外れ値が特定されていることから、一時的な要因による変動への対策が必要かもしれません。
今後の計画や政策によって、予測値が実績にどのように影響するかの監視が重要です。
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:
このグラフは、交通カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に関するスコアの推移を示しています。以下に、各ポイントに基づいた分析を提供します。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいで、0.6から0.7の間に集中しています。
– 予測結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、日付が進むにつれてスコアが上昇し、特にランダムフォレスト回帰は1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、異常値（黒い丸で囲まれた青い点）が見られます。これらのデータポイントは、他のプロットとは大きく離れているか、通常の範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示し、観測されたスコアを表現しています。
– 赤い「×」は予測されたスコアを示し、未来のスコア予測を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる回帰方法による予測データが表示されており、それぞれ異なるトレンドを示していますが、いずれも長期的にはスコアが高まると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.7の間で密集しており、現在のスコアが安定していることを示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから、社会WEIのスコアが今後上昇することが予測されます。これは、交通分野での共生・多様性の向上への期待を示しています。
– 交通政策や社会プログラムの改善が進むことを示唆しており、これにより多様性やインクルージョンがさらに強化される可能性があります。
このグラフは、今後の政策決定における重要な指標として機能するでしょう。特に、異常値に注意を払うことで、特定の課題や改善点を見出す手助けとなります。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に色の変化が見られ、多くの場合、深い紫から青緑までの色相の変化があります。
– 青や紫が多い時間帯から、緑や黄緑に変化しており、これはWEIスコアが上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日には、特に夜間帯で明るい緑や黄色が見られます。これは、この時間帯において急激にWEIスコアが上昇したことを示しており、交通量や移動の活発化を意味する可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強度を表し、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 特定の日や時間帯での色の濃さの変化を観察することで、交通量のパターンを把握できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付と時間の軸を持ち、多層的に関係性を示しています。特に週末に向かってスコアが上昇しているパターンがあり、週末の交通量増加が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 通常の平日と比べ、週末やその前日の夜間に著しくスコアが高くなる傾向があります。これにより、交通のピークが週末に向かって形成されていることが示唆されます。
6. **直感的及びビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、交通のピーク時間帯が週末にあることが直感的に認識できます。この情報は公共交通機関の運行計画、交通渋滞対策、商業施設の営業時間などに活用できる可能性があります。
– 特に、特定の日や時間帯におけるスコアの急激な上昇は、イベントや特別な出来事の影響である可能性が考えられます。
このヒートマップを基に、交通管理や都市計画の改善が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、色の変化を通して時間と時間帯のWEIスコアの変動を示しています。特に、特定の日付や時間帯に基づく周期的なパターンは明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日8時頃に黄色（高スコア）がみられ、他の日や時間帯と比べて異常に高い値を示しています。この日は特に高い交通量や活発な活動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青から緑、黄色までの色のグラデーションは、低から高のWEIスコアを示しています。一般的に、緑から黄色にかけての色は高い活動レベルを、青から紫は低い活動レベルを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のデータを通じて、特定のパターンは見られませんが、同じ時間に異なる日で類似のトレンドが見られることから、時間的な要因は一定の影響を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に一定の傾向が見られる場合があり、人々の活動が特定の時間に集中することを示唆しています。
6. **人間の直感と影響**:
– 人間として直感的に感じられることは、特定の日や時間帯で活動レベルが顕著に変動することです。これにより、交通負荷のピークを予測し、公共交通機関の運行計画や都市計画の最適化に役立てることが可能です。特に、7月7日の朝のピークは注意を要するポイントです。
全体として、このヒートマップは、交通や活動の変動を時系列で視覚的に把握するのに有用であり、特にピーク時の対策や商業活動のプランニングに活用できるデータです。
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:
以下のヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の期間で変化が顕著な部分があります。たとえば、7月3日から5日の期間で半分が冷めたトーン（色が暗い）が確認でき、その後再び明るい色に変わります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日以降に、突然スコアが高くなる（色が明るい黄色から黄緑色への変化）が見られます。通常のパターンから逸脱している可能性があるため、外部的な要因やイベントを検討する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。明るい色はスコアが高く、暗い色はスコアが低いことを示しています。時間帯と日付に応じてスコアがどのように変化しているかを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変動が顕著です。特に16～19時や23時以降に色が変化していることから、ピーク時とそれ以外の時間帯の差が明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があります。これは交通量が増える時間帯と一致しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このヒートマップは、交通量や人の移動が特定の時間帯で多くなり、影響を受けやすいことを示しています。社会的なイベントや業務開始・終了時間に対応している可能性があります。
– ビジネス面では、ピーク時間を理解することで、スタッフの配置やサービスの提供タイミングを最適化できる可能性があります。また、交通量が多くなる時間を特定できれば、対策を講じることで改善が見込めるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
ヒートマップ自体に時系列データのトレンドは表されていませんが、30日間の相関を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは外れ値や急激な変動は明確には示されないですが、相関係数が非常に低いもの（青色で表示）は他の項目と比べて異なる動きをする可能性があります。
### 3. 要素の意味
– 色の意味: 暖色系（赤、濃いオレンジ）は高い相関を示し、寒色系（青）は低い相関を示しています。
– 各セルの数値は、特定の2つの項目間の相関係数を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
それぞれのWEI項目が時間の経過に伴って相関する様子を示しているため、共に変動している項目があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い相関を持つ例: 「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.92）、また「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」（0.88）など。
– 低い相関を持つ例: 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目（特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と0.25）。
### 6. 社会やビジネスへの影響
– **社会的洞察**: 高い相関関係は、これらの項目が関連している、または相互に影響を及ぼし合っていることを示唆しています。たとえば、個々のWEIに関する要素が社会的WEI要素（公正さや教育機会など）と整合性が取れている場合、これらの要素が交通公共政策決定において重要であるかもしれません。
– **ビジネス影響**: 高い相関は、特定の分野に集中した投資や取り組みが他の領域における改善を引き起こす可能性を示唆しています。交通アプリケーションやサービスの改善が個人の幸福感や経済的余裕の増進に寄与することも考えられます。
このような相関データを活用することで、交通政策や関連するサービスの計画や評価において、重要な指針となるでしょう。
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**
– データは30日間のWEIスコアの分布を示していますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。各WEIタイプでの中央値や箱ひげの長さの変化には周期性は見られず、全体的に横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI (経済状態)」と「個人WEI (心理的ストレス)」でいくつかの外れ値が観察されます。これは、特定の日や状況でこれらのスコアが異常に高かったり低かったりすることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図はそれぞれのWEIタイプのスコア分布を示しており、中央値（ボックス内の線）、四分位範囲（ボックスの上下）、および範囲（ひげ）によって表されています。色の違いは異なるカテゴリーを示している可能性がありますが、具体的な意味付けは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプのデータは別々の分布として示されていますが、直接的な関係性は視覚的には明らかではありません。複数のカテゴリーでの中央値の高さが類似しているものもあり、類似したパターンや類似する要因の影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、WEIスコアの多くのタイプで中央値が0.7から0.9の範囲に集中しています。これは交通に関する各要素が比較的均一に評価されていることを示唆しています。特定の要素での分布の広さ（「個人WEI (経済状態)」など）から、より変動性があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 人々は特に経済状態や心理的ストレスにおいて変動性が高く、特に注意が必要であると感じるでしょう。安定したWEIスコアを維持するために、これらの要因に対する対策が求められます。
– ビジネスや政策立案者は、外れ値の原因を特定し、改善策を講じることで交通関連の満足度や効率性を向上させる可能性があります。特に、データの外れ値を分析することで、潜在的な問題点や改善点を特定することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このPCAプロットには、明確なトレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）が見られません。データポイントは第1主成分と第2主成分の間に広く分布しており、一定の方向に並んでいるわけではありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値として特に目立つのは、第1主成分が0.3付近に分布しているポイントや、第2主成分が0.15付近にあるポイントです。これらのポイントは他のデータから距離があり、異常な動きとして注目されるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **第1主成分（寄与率: 0.72）**: データ全体の分散の大半を説明しており、最も重要な変動要素と考えられます。
– **第2主成分（寄与率: 0.12）**: 第1主成分に比べて影響力は小さいですが、データの違った側面を捉えることに貢献しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
データポイント間に特定のグループやクラスターが見えるようなパターンはなく、相関関係が明示的に表れているとは感じられません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
直感的には、いくつかのデータポイントが集中している領域が見られますが、全体的な分布はランダムであると捉えることができます。強い相関を示すペアやクラスターはありません。
### 6. 人間の直感やビジネス、社会への影響
このグラフを見た一般的な直感としては、変動の多様性や無秩序さを感じるかもしれません。交通データのPCA解析で分かるのは、影響力の大きな要因を識別し、改善点を見出す作業です。外れ値の分析は、異常なパターンを特定し、交通管理やインフラ改善に役立てることが期待されます。全体的なばらつきは、交通の流れやパターンが一定ではないことを示唆しており、定期的なモニタリングや適応が求められます。
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。
