📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを元に、WEIスコアの推移について分析を行いました。
### 時系列推移
– **総合WEI**は7月初旬から中旬にかけて、全体的に上昇する傾向が見られますが、日ごとに上下変動があります。特に7月2日、7月4日、7月7日に顕著な変動があり、7月6日から7日にかけて急激な上昇が観察されます。
– **個人WEI平均**は、序盤の低スコアの後に徐々に上昇し、7月6日以降にピークを迎えています。
– **社会WEI平均**は似たような上昇パターンを示し、特に7月6日以降の上昇が顕著です。
### 異常値
– 2025年7月2日における総合WEIでの0.81と0.70、7月3日の0.65、同様に7月4日の0.78、0.69が異常値として認識されます。これらの背景には、社会または個人の突発的な変動があり、それがWEIに影響を及ぼした可能性があります。
– 同様に、個人WEI平均と社会WEI平均でも7月6日から7日にかけての急激な上昇が観察され、特に社会基盤や経済的要因が影響していると推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 総合して全体的に上昇傾向があり、特に個人と社会的側面がより強く引っ張っています。
– **季節性のパターン**: データの短期間内で明示的な季節性パターンは見られませんが、月の途中で急上昇があるため外部要因（例：政策変化、交通法規の改正など）が関与している可能性があります。
– **残差成分**: 定期的に落ち込みがある日の残差は、イベントの発生や一時的ショックを示唆する可能性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と他の個人WEI項目（健康状態や心理的ストレス）との関連が強く、経済状況が他の項目に多大な影響を及ぼしていることがうかがえます。
– 社会的項目間では、持続可能性や公平性のスコアが他の社会項目（社会基盤など）と強く関連しており、持続的な社会的資源の管理が重要であることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図では、個々の項目に若干の外れ値が観察されますが、全体としては0.7から0.9の範囲で集中しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（71%）**は、WEIの変動の大部分が単一の要因に起因している可能性を示しており、多くの項目がこの第一主成分に強く寄与しています。
– **PC2の寄与率（11%）**は、異なる視点から見たときの僅かな変動要因を補足している可能性があります。
**結論として**、データが示す主な傾向は短期間でのWEI急上昇であり、この背景には経済的措置や社会的変化が影響している可能性が高いです。これらは、交通と関連する政策や市場の変化に起因していることが考えられます。データの詳細な分析を継続し、特定の要因が将来のWEIの動向にどのように影響を及ぼすかを見極めていくことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**：初期段階ではやや上昇または横ばいの傾向を示していますが、大きなトレンドは見受けられません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**：7月中旬以降、ほぼ一定値で安定している予測があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 何点かのデータ（黒い丸枠）が外れ値として認識されています。これらは実績値から大きく離れたデータポイントである可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**：実績のデータポイントを示しており、日ごとのWEIスコアの変化を表しています。
– **ピンクの線（ランダムフォレスト回帰の予測）**：時間が経過しても大きな変動がなく、予測の範囲が一定であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト回帰）の間で、短期的には一致しない部分もありますが、予測は長期的には一定の範囲を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一部ばらつきが見られるものの、全体的な変動は大きくなく、予測モデルがほぼ正確に働いていると捉えることができます。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– 実績のWEIスコアが一定の範囲で推移しており、交通に関連する要素が安定していると見受けられます。この安定性はビジネスにとってはポジティブな要素であり、特に交通関連の業界では予測可能な運行や計画が可能になると考えられます。
– 外れ値に対しては、何らかの異常なイベントや状況が影響している可能性がありますので、原因の特定と対応が必要です。
このグラフは直感的には、予測が安定しており、データが管理しやすい状態にあることを示唆しているように見えます。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 前半の実績値（青のドット）にはわずかな変動がありますが全体的に横ばいです。
– 後半の予測はどのモデルも上昇傾向を示しており、特にランダムフォレストのモデルは急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にいくつかの異常値が存在しています（黒い円で囲まれた部分）。
– 大きな急激な変動は目立ちませんが、異常値の存在が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは過去の実績値を示しています。
– 単純な予測では赤の「×」、黒い円は異常値を示します。
– ラインは異なる予測アルゴリズムの結果を示し、色で分かれています：線形回帰（水色）、決定木（薄緑）、ランダムフォレスト（紫）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とすべての予測が結果として近い範囲にありますが、予測アルゴリズムによって将来の動向が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の散布は比較的一貫しており、予測値はその範囲からある程度離れて推移されているモデルもあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期的には実績値が安定していますが、予測が上昇することから将来的には改善の可能性があります。
– もしこのスコアが交通の安全や効率と関係している場合、予測の上昇はポジティブな影響をもたらす可能性があります。
– 異常値が示す要因についても考慮する必要があり、運用上の改善点を提示できるかもしれません。
全体として、安定した実績の中で予測モデルを活用した将来の改善の余地について検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、約0.7から0.85の範囲に分布していますが、大きな上昇や下降トレンドは見られません。期間の後半で急激に数値が減少している様子。
– 予測データ（色付きの線）は、線形、決定木、ランダムフォレストそれぞれで異なるが、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と認識されているデータポイントがいくつかあり、実績値の中で特に目立っています。
– 特に2025年7月6日前後で外れ値が発生しており、複数の青いプロットが異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは、実際の実績値を表しています。
– 異常値は黒い線で囲まれており、平均からの逸脱を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、これは三種類の予測モデル間の差異を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルにより提供される値には安定的だが、モデル間の差異は明らかであるため、どのモデルが実データに最も近いかを分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的密集した範囲にあり、外れ値を除けば予測とも整合性があるようですが、短期間での変動が影響した可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 実績値が予測と異なる個所があるため、予測モデルの調整が求められます。
– 交通に関連するデータであるため、不正確な予測は交通サービスの計画や資源配分に影響を及ぼす可能性があります。
– 長期的には、予測の改善が交通サービスの最適化に寄与し、社会全体の効率性を向上させる要因となり得ます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいで、特に明確な上昇や下降傾向は見られません。
– 線形回帰予測（薄青色）は横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰予測（紫色）は徐々に上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかのデータポイントが外れ値（黒い丸）として認識されていますが、大きな変動はありません。
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、安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）は、データの初期部分にのみ表示され、これは変動のある時期を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と線形回帰予測は一致していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに異なる上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と各予測の間に強い相関があるとは言えませんが、全体的に安定しています。
6. **直感的なインサイト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、個人の経済的余裕が一定していることを示唆します。
– ランダムフォレストの予測が上昇を示しているため、将来的には改善が見込まれるかもしれません。
– 安定したWEIスコアは、交通に関連する支出の予測可能性を高め、効率的な予算編成や政策策定に貢献する可能性があります。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は初めの数日間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測線（紫色のランダムフォレスト回帰）は、後半にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は表示されていないようですが、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は最初の期間に集中しています。この期間での実績のばらつきが、予測の信頼性に影響を与え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（青の点）は、実際に測定された健康状態を示しています。
– 予測（赤のX）とその信頼区間（灰色の帯）は、将来の健康状態の予測です。
– 異なる予測手法（線形回帰、水色; 決定木回帰、ピンク）が示されていますが、これらの線はグラフに表示されていません。おそらく、それらの予測が重なっている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 今回、一つの実績データに対して複数の予測手法があり、それぞれの手法で異なる予測を示しています。ランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示しているのが視覚的に明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとランダムフォレストの予測の間に、一貫した上昇傾向はありませんが、後者は将来的に上昇すると予測しています。
6. **直感的インサイトと影響**:
– 最初の数日間の安定した健康状態は、交通関連のストレスの少なさを示唆するかもしれません。しかし、今後交通量の増加やストレス要因が影響して健康状態が変動する可能性があり、それがランダムフォレストの予測に反映されています。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの予測結果を元に、交通管理や健康管理の対策が必要とされるかもしれません。交通の流れを効率よくすることで健康維持に寄与する手法が求められるでしょう。
この分析を基に、今後の健康状態の変動を予測し、適切な対策を考えることが望ましいです。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初旬（7月1日〜7日）に見られる実績データは、概ね安定しているが、値は0.6付近を中心に上下に小変動しています。
– それ以降は、予測AIによるデータが示されており、線形回帰モデルと決定木回帰モデルは、0.8付近で横ばいです。ランダムフォレスト回帰もこれに沿っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、通常の変動範囲外と思われる点がいくつか見られ、外れ値として強調されています（黒いサークル）。
– 急激な変動は特に顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点（実績）は、実際に計測されたWEI（心理的ストレス）のスコアを示しています。
– 赤のXは予測AIの予測値、灰色の範囲は予測における不確かさを示します。
– 予測線（ライン）が3種類で、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われ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**
– 実績データと予測データの乖離は、予測の不確かさを考慮する必要があります。予測は比較的高い位置で安定しているが、これは実績データの描いている変動に必ずしも一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.5〜0.7の範囲であるのに対し、予測は0.8付近に固まっており、過大評価されている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの変動は個人の心理的ストレスが変動しやすいことを示唆しており、交通状況やそれに関連する要因（例: 渋滞や遅延）が心理的負担を増幅する可能性が考えられます。
– 予測システムが実績に対して高めの予測を出している点について、AIモデルの見直しが必要かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、交通機関が効率的な運行計画を立てるために、予測精度を高める必要があります。ストレスが少ない乗客体験は、顧客満足度の向上に寄与します。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコアを30日間にわたりプロットしています。それぞれの特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**：
– 実績（青色プロット）は、全体的に横ばいですが、一部でわずかな上昇傾向が見られます。初期にいくつかの急激な変動がありますが、それ以降は安定しています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰、赤紫）は、7月10日以降、WEIスコアが上昇し、0.8から1.0に近づいています。これは予測が楽観的であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月3日から7月5日にかけて異常値が見られ、WEIスコアは大きく低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青のプロットは実績値（実績AI）を示し、赤い「X」は予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、短期間の不規則な変動を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、特に初期に大きく広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績値と予測値の間に乖離があり、特にランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向を示していますが、実績値がそれを反映していません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時点で大きな変動はあるものの、実績値は全体として密に集中しており、一貫性のある動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**：
– このグラフは、交通の自由度と自治に関して潜在的な不安定要素があることを示唆しています。特に、初期に原因不明な急落が見られましたが、それ以降は回復基調にあります。
– ビジネスへの影響としては、予測の上昇傾向が続く場合、交通関連のサービスが向上する可能性がありますが、予測と実績の乖離があるため、慎重な分析が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のスコアには、特定の期間（例: 2025年7月1日から7月8日頃）までのデータが表示されており、その後はデータがない。
– 予測ライン（線形回帰と決定木回帰）は一定の値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は初期に急上昇し、その後は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには数値のばらつきがありますが、明らかな外れ値はないように見えます。
– 予測範囲は比較的狭く、それらのスコアに対する信頼性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示しており、オーバーレイされた黒い円は異常値を指しているが、グラフ上ではさほど目立った異常値は見られない。
– グレーの部分は予測不確かさ範囲を示し、データの変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、実績データから大きく外れることなく、適度に一致しているように見えます。
– 各予測手法による値の一致は、モデルの予測精度が高いことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデルの予測は、実績の範囲内での一定分布を示しています。特に、線形およびランダムフォレストの予測は比較的一貫しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データに基づく公正性のスコアは、一貫性があり、予測に対しても信頼性があります。このことは、交通に関する公正性のこれまでの取り組みが安定していることを示唆します。
– ビジネスや政策立案者にとって、公正性を維持しつつ、不測の事態に対する予測精度の向上に取り組むことが重要です。これにより、公共サービスの質向上や市民の公平な交通アクセスの保証につながります。
このグラフは、過去の実績がどのように予測されるかを視覚化する良い例であり、データに基づく意思決定を支援するためのツールとして活用できるでしょう。
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:
以下にグラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は最初期には変動していますが、最終的には1.0近くまで上昇しています。この上昇トレンドは持続可能性と自治性の改善を示している可能性があります。
– 予測（ピンク色の直線）は全体を通して横ばいですが、1.0に近い高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で囲まれたプロットは外れ値として示されていますが、大きな影響を持っていないようです。全体的なトレンドには大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績AIのデータを示しており、毎日観測された変動を示します。
– 紅色のプロットは予測AIのデータを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、大きな不確かさは示されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のラインは、最終的には一致しています。これは、予測モデルが現実のデータを効果的に捕捉していることを示唆する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期においては多様な分布を見せていますが、最終的には予測に近づいているため、高い正相関があると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がグラフから感じるのは、持続可能性と自治性の改善が期待されることです。将来的には安定した高いWEIスコアが維持される可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、高いWEIスコアが交通部門における持続可能性の向上を示唆し、長期的な政策や戦略の策定に寄与する可能性があります。
このグラフからは、交通部門の持続可能性にポジティブな変化が見られ、予測モデルの信頼性も比較的高いことが伺えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青色プロット）はほぼ横ばいで、0.8から0.9の範囲で変動しています。
– 予測（赤色バツ印）では、徐々に安定したところで最高1.0に達する傾向があります。これは特定の時点での急激な改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データにおいて、0.8から0.9の範囲内にいくつかの外れ値が見られますが、大きな急激な変動はないようです。
– 異常値（黒色円）は、この範囲内の上昇ポイントを特に強調しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 実績データ（青色）は過去の状況を示し、予測データ（赤色）は未来のシナリオを描いています。
– 不確かさの範囲（灰色）の中で、予測バリエーションの可能性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測手法は、将来的な改善の見込みを示していますが、その程度やタイミングは異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間には、予測の初期段階での一致が見られ、その後、予測が実績を上回り続ける傾向にあります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響:**
– このグラフは、教育や社会基盤の重要な向上の可能性を示しています。予測に基づくと、システム改善や新しいイニシアティブの導入により、大幅な社会的利益が期待できそうです。
– 特に、ランダムフォレスト回帰の予測が最も楽観的であり、非常に高いスコアの持続的達成を示唆しています。これは、潜在的な政策変更やテクノロジーの導入による効果を反映しているかもしれません。
この分析をもとに、関係する社会資源の投資や計画の見直しを考慮するとよいでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは比較的安定しており、評価日が進むにつれて若干の上昇トレンドが見られます。
– 予測（線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれが異なる方法で予測しており、特にランダムフォレスト回帰は高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値（黒い円で囲まれている）が見られます。これは特定の要因で結果が大きく変動したことを示していますが、予測モデルの不確かさ範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色分けされた線は異なる予測手法を示しており、それぞれが別の可能性を表しています。
– 灰色のエリアは不確実性範囲を示しており、実績データの変動がこの範囲内に収まっていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測との間で微妙に異なるパターンが見られ、特にランダムフォレスト回帰が他の予測方法よりも高いスコアを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータは全体として予測から大きく乖離していないことから、モデルの予測精度が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– スコアの上昇傾向は、交通における社会WEI（共生、多様性、自由の保障）が改善されていることを示唆しており、これは社会へのポジティブな影響を示します。
– ビジネスや政策においては、ランダムフォレストのような高度な機械学習モデルを用いることで、より確度の高い予測と戦略策定が可能になるでしょう。
このグラフからは、安定したモデル予測と実績データに基づいて、社会的な価値が改善していることを示し、今後の交通政策においても同様の取り組みの継続が期待されます。
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:
グラフには、交通カテゴリにおける30日間の総合WEIスコアの時系列ヒートマップが示されています。このヒートマップの特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる傾向が見られます。特に8時と19時にかけてのスコアの変動に注目できます。
– スカラー値の増加または減少の傾向は顕著ではなく、日ごとの差が大きい状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は確認できませんが、7月6日の8時と19時の黄色（高スコア）に近い値があります。これらの時間帯で高い活動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがスコアの違いを表しており、色のグラデーションは活動のレベルを示しています。濃い青から黄色への移行は、スコアが低いから高いへの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と19時の時間帯を中心に、一日の中でスコアが高くなる傾向が観察できます。これは、通勤時間や帰宅時間に関連している場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係は観察されませんが、特定の時間帯（8時、 19時）の活動が他の時間帯に比べて一貫して高いことが分かります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 一般的に、交通における高スコアは混雑や利用者の増加を示唆することが多いため、人々はこの図表を見て、公共交通機関の混雑する時間帯を考慮するかもしれません。
– ビジネスにおいては、交通データに基づいてプロモーションやサービスの提供時間を調整する手がかりを得られる可能性があります。社会的には、ラッシュアワーの混雑を緩和するための政策立案に役立てることができます。
このデータを元に、どの時間帯に効果的な対策を取るべきかの決定に役立てることができます。
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:
このグラフは個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップであり、交通に関するデータを示しています。以下は、視覚的特徴と洞察の分析です。
1. **トレンド**:
– 全体として、色の変化から一定の周期性が見られます。
– 具体的な上昇や下降傾向は一部の日付で色の明るさが変化していることから読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日に明るい黄色が現れています。これは高いスコアを示し、他の日付と比べて異常に高い値を示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高低を示しており、明るい色（緑や黄色）は高スコア、暗い色は低スコアを示します。
– 各行はおそらく時間帯を表しており、特定の時間帯における変動が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動が視覚的に表されており、異なる日付間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の密度や範囲から、特定の日付・時間帯にスコアが集中する傾向が観察されます。
6. **人間が感じる直感と社会的影響**:
– グラフからは特定の日付での交通の異常な増加や減少が直感的に理解できます。高スコアは交通がスムーズだった可能性、高スコアは問題が発生した可能性を示唆します。
– ビジネス面では、特に高スコアの日には交通対策が必要かもしれません。
この分析から、定期的な交通状況の監視や異常検知に活用できることが示唆されます。
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:
以下は、この交通カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ全体から、大まかな周期性が見られます。特に時間帯によって明確な違いが存在するようで、一部の時間帯に集中的に高スコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に7月6日と7月7日の時間帯16時以降からのスコアは、他の日とは異なり非常に高く（黄色）なっています。これは外れ値として注目されます。
– 7月1日から7月2日にかけて、スコアが紫色から青緑色へと変化し、短期間での変動が認められます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– カラーレンジはスコアの高さを示しており、色が白や黄色に近づくほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを意味しています。
– 縦軸は時刻を表し、特定の時間帯における変動の傾向が見られます。特に朝と夜の時間帯の違いが明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ日の異なる時間帯におけるスコアの変動が顕著です。特に夕方以降の時間帯にスコアが高くなりやすいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯によってスコアのばらつきが顕著であり、特定の時間帯に高いスコアが集中する傾向があります。
6. **直感的な感覚と影響:**
– このヒートマップから、特定の期間中に交通関連の社会活動がピークを迎える時間帯が観測され、交通機関やインフラの効率的な運用や計画に寄与する可能性があります。
– 高スコアの時間帯はユーザーのニーズや利用が高まる時間として認識され、交通渋滞や混雑緩和策が必要になるかもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯における交通の社会的活動の変動を示しており、効率的な資源配分やサービス提供の計画に有用な情報を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 相関係数が高い（赤色）のエリアが多く見られ、多くの項目間に強い正の相関が見られます。これは、この30日間における各WEI（Well-being Index）指標が一貫して同じ方向に動いている可能性を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られません。ほとんどの項目間において、相関が比較的一貫しているようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 高い相関（0.8以上）は赤色で示され、項目間に強い関係性があることを示します。特に「社会WEI（平等性・公平さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が非常に高い相関を示しています。
– 青色の相関は低く、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」などに低い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全般的に、個人と社会の指標が相互に関連しており、強い正の相関が多く見られます。この時期における社会の動向が個人にも広範囲に影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」は多くの他の個人・社会指標と高い相関を保っており、自由や自治が個人および社会全体の幸福度に大きく寄与している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が持続する場合、政策やビジネス戦略はこれらの指標の動向を一体として考慮することが重要です。
– 特に、個人と社会のWEI項目の相互作用を理解し、それをサポートするような政策（例えば、経済的余裕と教育機会の関係改善）が社会全体の幸福度を向上させる鍵となるでしょう。
このように、30日間のデータから多くの項目が相関して動いていることが視覚的に示されており、政策立案者やビジネスリーダーはこれを活用することで、より効果的な戦略を構築できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは特定のパラメータにおける30日間のWEIスコアの分布比較を示しており、期間内のトレンドは明示されていません。各タイプのWEIスコアの分布を比較して観察します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのボックスプロットで見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」のセクションに外れ値が位置しています。
– 中央値と四分位範囲が狭いWEIタイプもあり、スコアが比較的一貫していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 彩色されたボックスプロットは、それぞれ異なるWEIタイプのスコア分布を視覚的に示しています。
– 中央の線は各WEIタイプの中央値を示し、四角の高さは第1四分位数と第3四分位数の差を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各ボックスプロットは30日間のデータに基づいており、直接の時系列の関係はないですが、それぞれのWEIタイプ間でどのタイプが他と比較して安定しているか（または変動が大きいか）を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ボックスの範囲が広いタイプは、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
– 各タイプの中央値や分布の幅を比較することで、どの領域でスコアが高い傾向にあるかを評価できます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– スコアが低い分野は改善が必要であると解釈される可能性があり、交通の効率性や公平性への関心を示しているかもしれません。
– 政策決定者は低スコアエリアに焦点を当て、政策改善をする余地がある場所として理解することができます。
– 一貫性のあるスコアは、交通関連の特定の分野での安定したパフォーマンスを示しています。
この分析は、交通施策の評価および改善点の特定に役立つでしょう。政策的アプローチやリソースの再配分に関する根拠を提供できます。
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:
このPCA散布図を分析します。
1. **トレンド:**
– 明確な上昇や下降トレンドは見られない一方で、点が第1主成分に沿って広がっているため、データに多様性があり、第1主成分が最も情報を持っていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 第1主成分の0.3付近と第2主成分の0.15付近にいくつかの外れ値が見られます。これらの点は他のデータポイントから離れており、特異な影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は特定のデータポイントを示しており、その密度や分布から変数間の関係性を読み取ることができます。
– 比較的多くの点が第1主成分の正側にあることから、重要な変数が第1主成分であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 期間が30日間ということから、日ごとにデータを集めたものであると考えられますが、時系列としてのよく見られるパターンは特定できません。各データポイントは時系列というよりも変数の変動を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 点が第1主成分に対して比較的直線的に並んでいることから、第1主成分がデータの分散を最も説明できていると考えられます。第2主成分は、このデータのもう一つの特性を補完しています。
6. **直感的考察およびビジネスや社会への影響:**
– この散布図は交通データに関連していることから、主に交通パターンや利用状況の変化を示していると考えられます。外れ値が示すのは、特定の日や状況において交通量が異常に増加または減少した可能性です。
– ビジネス面では、交通需要の予測や効率的な運行計画に役立ちます。社会的には、交通政策やインフラへの調整に利用されるかもしれません。
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。