📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### WEIスコアの時系列推移
– **総合WEI**: 大半の日付で横ばいですが、特に2025-07-02と2025-07-06で大きく変動しています。7月2日は0.81まで上昇した後急激に0.70まで下落し、6月6日は0.85〜0.86まで上昇しています。これらの日変動は異常として検出されています。
– **個人WEI平均**: 比較的安定していますが、ここでも7月2日（0.78）と7月6日（0.71, 0.81）に顕著な変動が見受けられ、異常点とされています。
– **社会WEI平均**: 概ね安定していますが、7月6日は0.91まで上昇し、他の日付よりも高いスコアとなっています。
#### 異常値
– 異常値が最も目立ったのは総合WEIの日付（2025-07-02, 2025-07-06）で、全体的には極端な変動があることから、何か特異なイベントや外的要因が影響した可能性があります。例えば政策変更や大きな社会的出来事が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体としてのトレンドは大きな方向性は見えにくいですが、短期間での変動が多く確認され、季節性よりも不規則な変化が大きいです。
– **残差**: 短期間での変動が残差として顕著で、これは突発的なイベントや出来事に対応していると考えられます。
#### 項目間の相関と関連性
– **相関ヒートマップ**からは、社会と個人の経済スコアが比較的高い相関を示すことが予想されます。個人の経済的余裕と健康状態、もしくは心理的ストレスと自由度の関連が強いと考えられます。
#### データ分布
– **総合WEI**の箱ひげ図では、中央値は比較的高い位置にあり、上側の外れ値としてはこれまでに指摘した日付に集中しています。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **PC1（0.68）とPC2（0.16）**は、全体の68%がPC1に起因し、大部分の変動要因を占めています。特に経済的余裕や健康状態が主要な要因として影響を与えている可能性があります。
### 総合的分析
データ全体をみると、短期間での変動が目立ち、異常値も多数検出されています。これらの変動は、環境や社会的要因、政策的な変動が濃厚で、それによってWEIスコアが急変していることが示唆されます。特に経済的変化と社会的状況の変化が、WEIの変動に寄与する大きな要素として浮かび上がっています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– データは2つの主要なクラスタに分かれています。2025年7月から8月の最初のクラスタでは、WEIスコアが0.8付近に集まっています。
– 2026年5月以降のクラスタは、スコアが0.6未満に集中しています。この変動は、交通カテゴリーのコンディションや外部要因によるものかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のクラスタ内にいくつかの外れ値が見受けられます。これらは特定の異常なイベント（例えば、予期せぬ交通渋滞や突発的な出来事）を示唆している可能性があります。
– 予測と実績のズレが異常値として示され、予測モデルの修正が必要な箇所を特定しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、緑のプロットは前年のデータを比較しています。
– 予測は複数の回帰モデルによって示され、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰のラインが明示されています。
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関係性を分析することで、予測精度を評価できます。異なる予測手法間での精度の違いも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルの精度確認や改善を行うために、実績データと予測データ間の相関分析が有効です。現在の表示から、実績と予測の間にズレが生じている箇所も検討の余地があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、人々は交通のコンディションの変化や突発的なイベントの影響を直感的に感じ取るかもしれません。
– ビジネス面では、予測のズレを補正することで、より正確な交通計画や管理が可能となり、効率的な交通運用が促進されるでしょう。また、異常値に注目することで緊急対応策を事前に講じることができるかもしれません。
このグラフは、交通管理者や政策決定者にとって、運用の効率化や改善のための重要なツールとなる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは異なる時期での安定状態（横ばい）と急上昇が見られます。
– 特に線形回帰や決定木回帰による予測は、ほぼ水平を維持していますが、ランダムフォレスト回帰の予測には急な変動を示唆するパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット（実績）が多くの異常値（黒い円）と重なっていますが、極端な外れ値は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一部で急激な上昇を示しており、これがどのように影響を与えるか注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示しており、その周りに黒い円で囲まれた点が異常値です。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示し、比較的狭い範囲で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測、前年のデータが示されており、特に前年の実績データ（緑）が今回のデータの予測と実績に影響している様子がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は他の回帰予測と比較的一致していますが、決定木回帰やランダムフォレスト回帰は予測のバラつきが大きいです。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– 視覚的に確認できる変動の違いから、予測モデルによって大きな差が出ることが示されています。
– 特にランダムフォレストの予測では急な変動が見られ、環境や政策の急変があるシナリオを考慮に入れている可能性があります。
– 安定して高いWEIスコアは公共交通の信頼性に寄与しますが、急な変動は外部要因のリスクを示唆します。そのため、変動が激しい場合のリスク管理が重要です。
このグラフからは、交通における近未来の信頼性や潜在的なリスクについての多層的な洞察を得られます。ビジネスや社会政策の策定において重要な指針となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 初期のころにおいて、紫色で示された「ランダムフォレスト回帰」の予測が高くなっている。
– **横ばいの傾向**: グラフ後半で緑色の前年度（比較AI）が比較的安定した水準で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における青色の実績データに数個の異常値が存在します。これらは黒い円で囲まれています。
– 「予測（線形回帰）」と「予測（決定木回帰）」の初期予測では一部の急な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色**: 実績データ（実績AI）を示しています。時間が進むにつれてスコアが減少する傾向があります。
– **赤色の×**: 予測データ（予測AI）を示しており、こちらは推測された将来的なWEIスコアです。
– **緑色のプロット**: 前年と比較したAIのデータを示しており、今年と前年の同時期の比較に利用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去のデータを比較することで、現行年と昨年の違いを見積もることができます。
– 予測データは将来の動向を調べるための指標として機能します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データでは、若干の相関が見られますが、決定的な傾向を示すほどではないかもしれません。
– モデルごとの予測の違いは、特に初期期間においてあらわれています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期における実績AIの異常値は、社会における不規則な変動や予期せぬ出来事を示唆する可能性があります。
– WEIスコアの安定後において、予想と実績が一致している場合、社会や交通部門における政策が安定し効果を上げていることが示唆されます。
– 長期的な視点では、前年データとの比較が、適応された改善策や新規政策の有効性を評価するのに役立ちます。
このグラフは、交通に関連する指標がどのように予測され、実績と比較されるかを示す重要な視点を提供しています。この情報は、輸送計画や政策決定に利用されることで、持続可能な社会構築への貢献が期待されます。
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:
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は高いWEIスコアを示していますが、その後データは間を置いています。
– 期間が進むにつれ、再びデータが現れ、多くが高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で黒い円で示される異常値が存在しています。
– その他には、特に目立った急激な変動や外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測値で、初期に少数の予測値が示されています。
– 緑の点は前年の比較データで、後半に幾つかの点が示されています。
– 灰色の線は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、安定した予測範囲を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データの関連性を見る限り、全体的に高いスコアを保つ傾向にあり、それが予測にも影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期の実績データ間に年次比較がされており、その影響で高いスコアが持続しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高いことは、個人の経済的余裕が高いことを示唆しています。
– 初期の異常値にもかかわらず、後半にも高いスコアが維持されていることから、個人の経済状況が全体的に改善している、もしくは安定している可能性があります。
– 交通業界においては、個人の移動が活発である可能性を示唆し、関連ビジネスの需要を反映しているかもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（開始地点）では、WEIスコアは約0.8で一定しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。グラフの右側に年期間を超えるデータがありますが、それは “前年（比較AI）” として表現され、左側のデータと直接的には結びついていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにはいくつかの「異常値」が表示され、円で囲まれていますが、これらは大幅な変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」データを示しており、このスコアの記録された値を示しています。
– 緑の点は前年の比較データを示しており、右側にまとまっています。
– グラフには予測の不確かさ範囲 (xAI/3σ)、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されていますが、左側の実績データとの関連性は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが分離しており、相互の比較や分析が行われていないため、直接的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体で見られるデータポイントは少なく、相関関係や分布を分析するには情報が不足しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、収集されたデータが限定的であり、さらなる分析が必要であることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会における影響を考えると、さらなるデータ収集と分析が行われた後、実用的なインサイトが得られる可能性があります。
このグラフは、データの初期状態や尺度の確認を示すもののようで、さらなる分析やデータ収集の計画を立てるための出発点となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの序盤では、実績（青プロット）が比較的安定しており、心理的ストレスが一定レベルで推移していることを示しています。
– その後、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）の間でのスコアの変動が示唆されており、特にランダムフォレスト回帰が高めのWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値の検出がありますが、これに伴う大きな急変は見られません。
– 一部の予測では急激な変動が見られ、特にランダムフォレスト回帰では上昇が顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 青色：実績データが示されており、過去の傾向を表しています。
– 緑色：前年の比較データで、現在のスコアがどの程度の位置にあるかを示します。
– 様々な色の線：異なる回帰モデルによる予測。これにより、将来の動向を多角的に分析できます。
– 灰色：予測の不確かさを示す範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデル間の差異が確認でき、それぞれのモデルが異なる特性や傾向を持つことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的分散が小さく、実績データは狭い範囲に収束していますが、予測は広がりを見せています。
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**
– ストレスの増加を示唆する予測があるため、人々の心理的健康が懸念される可能性があります。交通関連のストレス管理や対策が必要となるかもしれません。
– ビジネスでは、予測データを活用したストレス軽減プログラムやサポートサービスの需要が高まることが予想されます。また、交通機関の運営においても、ストレス要因を減らすための改善策が求められるでしょう。
このような視点で、データとその予測が示す未来の可能性を総合的に捉えることが肝要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、横ばいの傾向を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、各々異なる経路をたどっているように見えますが、初期の段階では比較的安定しています
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸で囲まれた部分）が初期にいくつか見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 紫、ピンク、グレーの線は異なるモデルの予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰は変動が大きいことがわかります。
– 緑の点は前年の比較データで、季節性やトレンドとの比較に使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデル間には多少の差異が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルより変動が大きいです。
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強い相関はないようで、それぞれの予測が多少ばらついている印象です。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期データに異常値が含まれていることから、データ収集時の問題がある可能性があります。
– モデルごとの予測のばらつきが大きいため、意思決定や計画立案には慎重さが求められます。
– 継続的な監視と、モデルの精度向上が重要になりそうです。特に交通に関する計画を立てる上で、信頼できる予測が求められます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側にはいくつかの実績データが存在し、比較的短期間での変動が見られます。予測データは長期的に見ると全体として安定していますが、4つの予測モデル間でわずかに異なる傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの異常値が報告されています。これらは場合によっては予測精度を向上させるため、さらなる調査が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色で示され、各プロットが一致していないか、または異常値である場合は、黒い円で囲まれています。予測データは異なる色の線で表され、各モデルによる異なる予測範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）の間で若干の違いがありますが、大まかには同様のトレンドを示しています。特定のモデルが他のモデルに比べて大きくずれている場合は、そのモデルのみに特有な誤差の存在が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データがある程度一致していることから、予測モデルは実績データに基づいて正確に予測を行っていることが示唆されます。一方、異常値が予測からどのように乖離しているかを詳細に追跡する必要があります。
6. **洞察と影響**
– 交通カテゴリーの公平性・公正性を表すWEIスコアが長期間にわたり高い状態で維持されることは、ポリシーや施策が有効であることを示します。一方、異常値や予測モデル間の相違は、改善点の存在を示唆しており、さらなる分析と政策への反映が期待されます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025-07から2025-08月末）：実績データ（青のプロット）は高いWEIスコア（0.8から1.0）を示しており、比較的安定しています。
– その後、データに大きなギャップがあり、次のデータポイントは2026-07月に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では大きな変動や外れ値は見られず、スコアが高く安定しています。
– 26年7月のデータはばらつきが見られず、全体的に高いスコアで安定していますが、以前のデータと期間が離れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績（青）**: 高いパフォーマンスを示す。
– **異常値（黒）**: 初期段階のいくつかのポイントは異常値として識別されていますが、他のデータと近い位置にあり、大きな外れではない可能性があります。
– **予測範囲と予測手法**: 予測の手法が異なる色で示されていますが、時期を過ぎた後のデータ範囲が狭いことから、予測の精度が高いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期部と後期部でデータが２つのグループに分かれています。ただし、時系列的な相関や関連性は見つけにくい配置です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは高くまとまっており、後期データも高いWEIスコアを示しています。ただし、直接の相関関係を示す材料には欠けています。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– 全体として、交通カテゴリーにおけるWEIスコアが非常に高い傾向にあります。これがシステムや政策の成果を示しているのであれば、持続可能性や自治性が非常に強固であることを示しています。
– ただし、これが持続的で信頼できるものであるかをさらに分析する必要があります。特に予測の精度や予測範囲の狭さは、将来の計画に対する不確実性を軽減する材料として重要です。
社会における政策策定者や交通分野のステークホルダーにとって、このような高いスコアは成功の指標となり得ますが、一貫性と長期的なパフォーマンスの保証が重要です。
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:
### グラフ分析の詳細
1. **トレンド**
– 初期段階（7月1日まで）は、過去のデータ（緑の点）と実績データ（青い点）が0.8から1.0の間に集中しており、比較的高いWEIスコアを示しています。
– その後、予測AI（決定木回帰）のトレンドは短期で上昇し、その後他の予測（ランダムフォレスト回帰）も同様の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点と緑の点には外れ値を示す異常値（黒い円）があることから、一部のデータ点が他と比較して異常に出ている可能性があると判断されます。これは何らかの一時的な要因によるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、過去の緑の点と比較されます。
– 赤い×印と色の付いた線は予測データを示し、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）における未来の見込みを表現しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間での大きな乖離はなく、全体的に似た傾向を示しています。このことは、様々な手法が同様の未来予測をしていることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと過去データが密接しているため、過去のパターンが今後も維持されるという仮定が充てられたと思われます。
– 各予測手法は異なるが、それぞれの手法が類似したWEIスコアのトレンドを示しているため、安定感があるように見受けられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高いWEIスコアは、交通カテゴリにおける社会基盤や教育機会の充実を示しており、社会的な安定度やインフラの成熟度が高い可能性があります。
– 予測の安定性はビジネス戦略の計画に有用であり、長期的な投資や政策決定において信頼性のあるデータとして活用できるでしょう。
– 異常値は特に注意するべき点で、これが継続する場合、特定の交通関連の問題を示している可能性があり、早期の対応が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ右側には、予測が示されており、一定の上昇傾向が見られますが、データには不連続性があります（特に2025年7月以降）。
– 実績データは限られた範囲に密集しており、初期のデータ間でわずかな変動が見受けられるだけです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階では外れ値のマークがいくつかあり、これが正確かどうかを疑問視させます。
– 異常値として赤い×が示されていますが、この範囲を離れる点はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の円は実績AIデータを示し、限られた期間内での比較的一貫したパフォーマンスを示しています。
– 緑色の点は前年比較で、過去との類似性を強調していますが、密集しているため変化はあまり見られません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が、全て若干異なる方法で未来を予測し、上向きのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルによる将来の予測は、全体として同様の上昇傾向を描いていますが、精度や変動の幅はモデルごとに異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲に留まっており、特に異常値（黒丸）の上下動を示すデータ以外には大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 見た目上予測モデルはポジティブな社会的変化を示唆しており、増大するWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアは政策や取り組みの改善が進んでいることを示している可能性があります。
– 社会としての多様性や自由の促進が進んでいることを示唆し、これが社会的な受け入れや政策の安定性を強調する要素として働く可能性があります。
– 長期的に見れば、異常値の対応が改善のための糸口と捉えれば、ポジティブなインパクトをもたらすかもしれません。
この分析は、交通カテゴリの社会的進展を示唆しており、データに基づいて適切な措置を講じることが重要です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯毎に異なる色が表示されていますが、大きな変動はあまり見られません。ただし、特定の日付（例えば2025-07-06）に、色の明るさが大きく変わっている部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06には急激にスコアが高くなっている時間帯（黄色）が見られます。他の日と比較して、この日は何らかの特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。時間帯によるスコアのばらつきを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎に色のパターンが異なり、これにより特定の日付の特徴的な時間帯を識別できます。異なる時間帯や複数の日付間での相関関係は明示されていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でのスコアが一様ではなく、特に夜間の時間帯に色が濃くなる傾向が見られるため、夜間にスコアが低くなるパターンがあるかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 夏のイベントや交通事情の変化がある日（2025-07-06）の時間帯に、交通のスコアが大きく変化することは興味深いです。このようなスコア上昇は、ビジネスなどでの突発的な需要増加を示唆し、交通監理やリソース割当の改善が求められるかもしれません。
より詳しい分析には、データの背景や特定の出来事の確認が求められるでしょう。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 色の変化が時系列に沿って現れており、特に期間の初めと終わりで色が大きく変化しています。これは、時間帯によってWEI平均スコアが変化していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 非常に明るい黄色と非常に暗い紫のセルが見られ、それが外れ値として際立っています。これらは他の値から大きく外れる高値または低値を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色のグラデーションがスコアの大小を示しており、黄色が高い値、暗い紫が低い値を示しています。特に19時から23時の間で色に変化が見られるため、この時間帯に大きな変動があることが分かります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各日付の特定の時間帯での色の変化は、データの一貫性や比較を示しています。異なる色の分布は、異なる時間帯のスコアの変動を表します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の色のパターンが繰り返されており、周期的な行動（例: ラッシュアワーなど）があることを示唆しています。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 高いスコアが特定の時間帯に偏っていることは、交通のピーク時間を反映している可能性があります。これにより、交通管理や公共交通の最適化に関する重要なインサイトが得られるでしょう。特に黄色の時間帯は最も活動的な時間と考えられ、それに応じたリソース配分が必要となるかもしれません。
全体として、ヒートマップは時間とともに変化する交通パターンを直感的に把握するためのツールとして有用であり、それを基に効率的な交通運用などへの応用が可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、2025年7月1日から7月6日までの1週間のデータを示しています。
– 日中時間帯については、色の濃淡が緑から青への移行が見られ、若干の変動がありますが、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、16時から23時の時間帯にかけて、黄色で高いスコアが示されています。これが外れ値に該当すると考えられます。
– 他の日には見られない急激なスコアの上昇がこの日に限定して観察されます。
3. **プロットの意味**:
– 色はスコアを表しており、紫や青は低めのスコア、黄色は高めのスコアを示しています。
– 日付が進むにつれ、特定の時間帯でスコアが突出して高くなることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の色の配置から、特定の時間帯にスコアが高くなることが多く、その影響で状況が変わっている様子が見られます。特に夕方から夜にかけて、その傾向が強まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦方向に見た場合、日中の時間帯では全体的にスコアが安定していますが、午後から夜間にかけて変動が大きいことが分かります。
– 明確な周期性はありませんが、特定の曜日やイベントが影響している可能性があります。
6. **人間の直感的・ビジネスや社会への影響**:
– このスコアの高まりが示す意味は、社会的な活動やイベントに関連している可能性があり、深夜時間帯の交通量の増加などを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、この時間帯にサービスを提供したり、交通手段を整理することで効率を高める機会となるでしょう。
– 社会的には、特定の時間帯に交通が集中することで、インフラへの影響を考慮した計画が必要です。
このグラフから得られる情報は、交通量のピークや社会的活動の変動を理解する上で有用です。これにより、効果的なリソース配分やインフラ整備が可能となるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリのWEI（幸福指数に関する指標）の各項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列のトレンドを示すものではありませんが、相関の動きを通して、どの項目が連動して変化するかなどのパターンを理解する手がかりが得られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで直接「外れ値」を確認することはできませんが、相関が非常に低かったり高かったりする異常なペアを探すことができます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤いセルは高い正の相関を示し、青いセルは負の相関を示しています。
– 色が濃くなるほど、相関の強さが増します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」、「個人WEI（自由度と自治）」と「総合WEI」などが高い相関を示しており、これらの指標は合致して動く傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関を示しています。
– 他にも、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間に高い相関があります。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 高い相関が観察される指標があるということは、それが他の指標に影響を及ぼしやすいことを示唆しています。例えば、個人の経済的余裕が自由度の感覚に関連していることは、政策立案において重要な視点です。
– ビジネスや社会において、特に連動している指標を改善することで、他の関連指標にも良い影響が及び、全体の幸福度の向上が期待されます。
このヒートマップを活用することで、どの指標に注力すべきかを示唆し、効率的な改善策を検討することが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは明確な上昇や下降傾向を示していません。箱ひげ図は各カテゴリのデータを比較するためのものですが、360日間の時系列トレンドを直接示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が存在しています。例えば、「個人WEI (職業充実)」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が含まれます。これらは特殊なケースや異常値を示している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までの範囲を表します。箱の広さはデータの散らばりを示しており、広い箱ほど変動が大きいことを示唆します。
– ひげはデータの範囲を示し、外れ値はその範囲外に位置します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各カテゴリ間でスコアのばらつきがあり、例えば「個人WEI（職業充実）」は他のカテゴリと比べて広い分布を示しています。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は、中央値が低めでありながら外れ値がいくつかあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に類似した中央値のカテゴリも見受けられますが、分布や外れ値の数に差異があります。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治）」は他に比べて狭い範囲で集中しています。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 各WEIタイプのスコアがばらついていることは、交通に関する異なる側面（経済面、社会面、個人面など）への関心や満足度が一様でないことを示しています。
– 外れ値が示すように、特定の期間や出来事が特定のスコアに影響を与えた可能性があります。
– ビジネスや政策においては、特に外れ値やスコアが低いカテゴリに焦点を当て、改善策を検討する価値があるでしょう。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の低い中央値は、これらの価値観を促進する重要性を示しています。
このような分析により、交通関連の政策改善やエンゲージメント戦略がより効果的に設計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:
**グラフの分析と洞察**
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドが見られません。データポイントが全体に散らばっていますが、第1主成分での散らばりが大きく見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、(0.3, 0)や(-0.3, -0.05)付近に位置するデータポイントが目立ちます。これらは他のポイントとの差が大きく、特異な動き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**
– 各ポイントは、交通データの異なる要素のPCA分析結果を示しています。第1主成分（寄与率: 0.68）がデータの最も重要な変動要因であり、第2主成分（寄与率: 0.16）も合わせてデータの重要な構成要素として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフからは明確な時系列データの関係性は見られず、これはPCAの特性によるもので、時系列ではなく多次元空間のデータを2次元に縮約しているためです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 水平方向に広がるデータポイントが目立ち、第1主成分が多くのデータの変動を捉えている可能性があります。相関関係は主成分間で特に強くはなさそうです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 細かな変動要因を見極めるためには、第1主成分に強く影響する交通指標を特定することが重要です。外れ値は特定の時期に交通状況が大きく変動したことを示唆しており、これらの要因を特定することで交通管理や政策決定における改善点を見出す手掛かりになるでしょう。データを適切に解釈することで、効率的な交通運営や都市計画の策定に寄与する可能性があります。
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。
