📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
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#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIのトレンド**: 全体として、2025年7月1日から8日までの総合WEIは0.70から0.89の範囲で変動し、最初はやや横ばいの傾向が見られますが、7月5日以降、特に7月6日から8日にかけて上昇の傾向が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– **個人WEI平均**は0.60から0.83の範囲で、7月3日に底を打ち、徐々に上昇しています。
– **社会WEI平均**は、7月2日、7月6日、そして7月8日に高水準を記録しており、全体として上昇傾向にあります。
#### 2. **異常値の分析**
– **異常な高値・低値**:
– 7月2日の総合WEIスコア0.81は、一時的な高値となっており、その後すぐに0.70まで下降しています。これはデータ入力のタイミングや方法による影響、あるいは一時的な要因による急上昇かもしれません。
– 逆に、同日及び翌日の最低値（0.65）も異常点として目立つため、何らかの外的な要因（社会的イベントや政策変更）が影響した可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解による結果**:
– トレンドは概ね上昇傾向を示し、特に社会WEI項目は全体的な上昇を強くサポートしているようです。
– **季節的パターン**は短期的には見られませんが、週単位での繰り返しは個人や社会における習慣的な変動を示唆しています。
– 説明できない**残差成分**は、大部分の日にわたって低いため、主なトレンドや季節性にほとんど影響していないと考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関分析結果**:
– 社会WEIの項目間では、特に「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機会」が強く相関していることは、社会的活動が経済的・環境的な自律への貢献を意味する可能性があります。
– 個人WEIにおいては「健康状態」と「心理的ストレス」が逆相関しているため、健康改善がストレス軽減に寄与しているか、逆にストレス改善が健康に寄与していることが推測されます。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図による観察**:
– 全体的に各項目のデータは中央値が高く、特に社会WEIの各項目は0.75以上を維持しています。外れ値としては見られず、急激な値の変化は多く見られません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PCAの結果**:
– **PC1の寄与率が72%**と非常に高いため、この成分が総合WEIに大きく影響していることを示しています。この成分は、個人と社会の両面からくる幸福や満足度を総合的に反映している可能性があります。
– **PC2の寄与率は9%**と低いため、これはおそらく特定の社会的要因（例: 文化的イベントや政策変更など）が一時的にもたらす変動を示していると考えられます。
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このデータ分析に基づき、交通カテゴリのWEIスコアは、個人および社会の両方で健康や経済、社会的な安定性からの影響を受けていることが示唆されており、特定のイベントや状
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
– **初期のデータ:** 実績データ（青いプロット）は、期間の前半に表示されています。この時点でのWEIスコアは0.6〜0.8の範囲で少しずつ上昇しそうな様子を見せています。
– **予測データ:** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が後半に表示されています。いずれも1.0に近いスコアを示しており、急速に改善することを予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 囲まれた黒丸が外れ値として示されています。大きな変動は初期の実績データに現れ、予測にはそれが反映されていないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績の青いプロット:** 初期データの分散を示し、一定の範囲内で前後しています。
– **予測レッドクロス:** 予測位置を示し、実績とのずれを視覚化しています。
– **不確かさの範囲（灰色の帯）**: モデルの予測の不確かさを示しており、この期間中の予測の信頼性を推察できます。初期の不確かさは比較的大きいです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データに対する予測データのギャップは明確です。予測線は実データのトレンドに基づかずに設定されている可能性があり、高い期待を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは密集しており、ある程度安定したが、変動ある分布を示しています。予測はこれに対し急激な上昇を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと影響
– **直感的感想:** 実データの変動性に対して比較的安定した予測が示されているが、大幅に異なるため不確実さが目立ちます。
– **ビジネス・社会への影響:** 交通カテゴリの改善が予測されていますが、実績との乖離が大きいため、実現性に対しての疑念を持つ可能性があります。予測が現実を反映しきれていない場合、計画策定やリソース配分に課題が生じ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月の初旬から中旬にかけて緩やかに上昇しています。
– 予測データ（紫色の線）は7月中旬以降にかけて上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中の異常値は黒い円で強調されていますが、それ以外は特に急激な変動は見られません。
3. **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、観測されたWEIスコアを表現します。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）が未来の予測を示しており、徐々に安定した状態に向かっています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では実績データと予測データが異なるトレンドを示しており、予測データはより楽観的な結果が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一貫してWEIスコアの0.6から0.8の範囲内にありますが、予測では0.8以上の水準を維持することが期待されています。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– これまでの実績データに基づくと、WEIスコアは一定の範囲で安定していますが、予測によると、将来的には改善の傾向が見られます。これは、交通関連の運用効率や顧客満足度の向上を示唆している可能性があります。
– ビジネスの観点からは、リソースの最適化や計画的なメンテナンスの戦略を立てることで、この予測に寄与できるかもしれません。
このグラフは、一定期間における交通関連のパフォーマンスをモニタリングするうえで有用なツールとして機能するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初めの時期に0.7から0.9の間でランダムに分布しています。
– 予測部分は三種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、期間の後半で0.8から1.0の間で横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値（黒の円で囲まれたデータポイント）が確認されますが、多くのデータポイントは0.8付近に密集しています。
3. **各プロットの意味**
– 青のプロットは、過去の実績を示します。
– 黒の円は異常値を示し、これらの点は通常の傾向からの逸脱を表しています。
– 灰色の範囲は、予測における不確かさの範囲を示します。
4. **関係性**
– 三種類の予測モデルは異なる予測を提供しますが、予測スコア範囲内で安定しています。この点は実績値のその後の動きについて異なる仮定がされていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に多く集まり、予測期間もこの範囲内で継続しています。よって高い相関が期待されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、予測値が今後安定的に推移することが示唆されています。交通システムの評価が安定しているということは、効率的で予測可能な運営が予想でき、サービスの信頼性向上につながると考えられます。
– 外れ値がある点は、特定の日にシステムの評価を下げる要因が何か存在したことを示唆します。これらの要因を特定し、対策を講じることでシステムの改善に役立てることができます。
この分析を通じて、交通システムの運営と計画において重要な知見を得ることができます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の部分である7月1日から7月13日まで安定しています。この期間のWEIスコアは概ね横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、7月13日以降上昇していますが、緩やかなペースであり、予測の将来に向けて上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日付近に、外れ値として示されている点がありますが、極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、安定した結果が得られていることを示しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データはその範囲内に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）とは異なる上昇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**
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）の関係を見ると、後者が上昇トレンドを予測しているため、今後の改善が期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の値を示しており、多少の変動はあるものの、大きなトレンドや強い相関関係は検出しづらいです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 現時点では、実績データが比較的安定しているため、交通における個人の経済的余裕は大きく変わっていないと解釈できます。
– ランダムフォレスト回帰による上昇トレンドは、今後、交通サービスの需要や供給が改善する可能性を示唆しています。特に、交通関連の企業はこの上昇トレンドを受けて、マーケティング戦略やサービス向上を検討する価値があります。
この分析から、データは安定しているが、将来的な改善の兆しもあることが伺えます。それを活用して、ビジネスや政策の計画を策定することが望ましいです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、7月1日から9日までにわたってほぼ横ばいで、スコアが0.7前後で安定しています。
– 未来の予測に関しては、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が示されています。線形回帰は横ばい、ランダムフォレストはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明確な外れ値が存在しないようです。しかし、異常値として円で囲まれたデータ点がいくつかあります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いプロット）は、実際に計測されたデータを示しています。
– 予測（赤い×）は、将来のデータ点として予測されていますが、ほぼ実績値と近い位置にあります。
– 異常値として特定されたデータは異なる方法で示されていますが、特定のパターンは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、どちらも同じ実績データに基づいていますが、異なる予測トレンドを提示しています。線形回帰は安定した値を予測し、ランダムフォレストは徐々に上昇する傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間であり、変動が少ないため、相関関係の特定は困難です。また、分布が狭いためデータが集中している印象を受けます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは個人の健康状態に関するものであるため、安定したスコアが示されていることは、健康状態が比較的良好で一貫していると解釈できるでしょう。
– 予測トレンドの違いを考えると、ランダムフォレスト回帰による予測では健康状態の改善の兆候が示唆されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定している健康状態は通勤や交通手段による影響が最小限であることを示唆しており、この状態を維持する方策が有効であると考えられます。
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:
### トレンド
– **7月1日から7月10日**: 実績AIのデータ点は、高めの心理的ストレスレベル（0.6〜0.8付近）が継続しています。
– **7月11日以降**: 予測AIの線（特にランダムフォレスト回帰）は比較的一定に保たれていますが、期間内終わりにかけて若干の上昇を示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 異常値（黒い円で囲まれた青点）は、上旬に複数観測されています。これは予測の不確かさ範囲外にあるため、特異な状態であると考えられます。
### 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示し、時系列で心理的ストレスレベルがどのように変化したかを表現。
– **グレーの範囲**: 予測の不確実さを示し、モデルの予測信頼性を反映。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰の予測で、全体的な支配的な動向を示唆。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績データは、7月11日以降の予測データとの整合性が取れており、ランダムフォレスト回帰モデルが全体的な傾向をしっかりキャプチャしていることがわかります。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、初期には高い変動性を示しましたが、予測範囲内に収束しています。
– 初期の異常値は、一時的なイベントや環境条件の変化を反映している可能性があります。
### 直感的およびビジネス/社会への影響
– 春上旬の高いストレス値は、社会的なイベント（例：交通の混雑や特別な行事）に関連しているかもしれません。
– 長期的に見ると、心理的ストレスが予測モデルで低下しない限り、労働生産性や健康問題の増加が懸念されます。
– この情報は、交通管理やメンタルヘルス支援の施策における考慮事項となるでしょう。予測が実際の変動をしっかりとフォローしていることから、将来のストレス管理戦略策定の基礎となるデータです。
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、グラフの開始から中盤にかけてスコアが上昇し、その後はやや停滞しています。
– 予測データいくつかは、最初は実績とは異なる値を示しつつも、後半では高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に1つの外れ値が見られますが、全体的に大きな急変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値。
– オレンジ色の縁取りの点は外れ値として認識されている地点。
– グレーの範囲が予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のラインがあり、実績との整合性を比較するのに役立ちます。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測モデルよりも高いWEIスコアを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布には一部の変動がありますが、後半の予測データのいくつかと一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の外れ値は、データ取得の不備や異常な事象を示唆している可能性があります。
– 後半の安定した予測スコアは、長期的に交通の自由度と自治が改善される可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、予測モデルの選択により、将来の計画や戦略を改善する上で重要な指標となります。
これらの洞察に基づき、さらなる分析や予測モデルの精度向上が期待されます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは期間の初めに集まり、その後はなく、予測ラインのみが続いています。予測に基づいて見ると、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全てが横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値が見られ、特に期間初期には0.6を下回るスコアもあります。
3. **要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ、×印は予測データ、黒丸の囲みは異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、この範囲内には実績データは収まっていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは期間の初期部分のみに集中しており、予測データとの比較が難しいです。予測データは一貫して横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は不規則であり、スコアが0.6を超える部分に多く集まっている一方、いくつかの非常に低いスコアも観察されます。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– 実績データと予測データの乖離は、モデルの予測が実績に対して適切ではない可能性を示唆します。透明性や正確な予測が求められている中で、これらの異常は社会的信頼に影響を与える可能性があります。データの収集方法やモデルの精度改善が必要かもしれません。
– 公平性・公正さを重視する交通データにおいて、予測精度の向上がユーザーの信頼を高め、より公正な社会の実現につながるでしょう。
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:
### グラフの分析結果
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、高いWEIスコア（0.8から1.0の間）で安定しています。軽度の上昇傾向が見られます。
– 予測データ（赤色のプロット）は見当たりませんが、予測の各モデルは同様に高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（太い黒線の円で囲まれたプロット）は1つあり、これは異常なイベントやデータエラーを示唆しているかもしれません。
– 輪郭のプロットや急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績の実際のスコアを表しています。
– 異常値の強調表現により、重要なデータポイントとして認識されています。
– 周囲の灰色の範囲は予測の不確かさを示し、比較的狭い不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に大きな乖離はなく、モデルはほぼ同様の予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて高いWEIスコアでの集中が見られ、持続可能性と自治性が良好であることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 持続可能性と自治性が高い状態が保持されていることから、交通システムの効率性や環境への配慮が良好であると感じられます。
– ビジネスや社会に対して、予定されている政策や改善が有効であることが示唆され、今後の改善計画や政策立案に対し、良い指標となる可能性があります。
– 異常値の有無が問題となる場面では、潜在的なリスクや障害を調査し、対策を講じる必要があるかもしれません。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は横ばいで比較的一貫した値を示しているようです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインは横ばいですが、予測の信頼区間は比較的狭く設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータには外れ値と見なされる選定されたデータポイントがあります。これは点数がClarity Box内にないことから分かります。
– 明らかな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ（信頼範囲）を示しています。
– 外れ値は黒い丸で示されており、突出した変化や異常を表しています。
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）はすべて実績と近い予測を行っていますが、ランダムフォレスト回帰は他より高い値を予測しています。
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は強い相関があり、予測精度が高いことが示唆されています。
– 外れ値により一部の期間において実績と予測からの乖離があります。
6. **直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– 全体的に安定した社会基盤・教育機会の状況を表しているようですが、外れ値によって不安定な要素も考えられます。
– 安定した予測は計画の信頼性につながり、政策策定やインフラ投資の決定にプラスの影響を与えるでしょう。
– 外れ値の原因を特定し、対策を講じることでさらなる改善が期待されます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを示しており、30日間の動向を時系列散布図で表現しています。グラフを分析すると以下の点が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに0.6から0.7台の低いスコアで始まり、その後0.9付近で安定しています。
– 予測データ（異なる予測手法による線）では、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）が特に高いスコアを持っており、横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、予測の不確かさの範囲（灰色のエリア）を超えた外れ値が存在しています。これらは個別の異常なイベントや外的要因による影響を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）は、予測の不確かさの範囲内をほぼ一貫して維持していますが、外れ値は黒い枠で示されています。
– 予測手法による差異があり、特にランダムフォレスト回帰のスコアが他の手法よりも高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なる将来のスコアレンジを示し、それぞれ異なる特徴を持っています。ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測を、線形回帰は中庸な予測をしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動が少なく、安定した成績を示している一方で、予測は多様なアプローチによる異なる将来像を示しています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの進展は、交通という重要な経済領域における「共生・多様性・自由の保障」を測る指標として、関係者に安心感と挑戦の両面を提供します。
– スコアの安定性は、政策の効果や社会的調和の高まりを示す可能性がありますが、一方で、予測の多様性は新しい取り組みやイノベーションが必要であることを示唆しています。
この情報を基に、政策変更や新しい取り組みを検討することで、社会における多様性の確保に貢献できる可能性があります。
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:
この時系列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**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、黒から黄色にかけて段階的に色が変わっていることから、データが昇順に変化している可能性があります。
– 時系列においては、特定の時間帯に濃い色から明るい色への変化が見られるなど、周期性があるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で急激に色が変わる部分があり、これが外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
– 例えば、7月4日から5日にかけてきれいに色が流れず途切れている箇所で変動が示唆されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色相が数値の大小を示しており、黄色が最も高いスコアを、深い青が低いスコアを示しているように思われます。
– 棒が色分けされており、時間ごとの変化を容易に視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数時間帯で提供されており、それぞれ時間ごとにパターンの変化を確認することができます。
– 時間帯同士の比較をすることで、どの時間帯で変化が激しいのかを把握可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布が時間帯によって異なり、特定の時間にピークを迎える可能性があります。
– 視覚的には、色が明るくなる部分がピークの時間帯の可能性があります。
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**:
– このヒートマップを通じて、指定期間での交通の集中度や活動量のパターンを把握することができます。
– 交通に大きな変動がある時間を特定することで、混雑の緩和策や交通施策の調整に役立つ可能性があります。
全体的に、このヒートマップは、交通のパターンを視覚的に捉えやすくするための有効なツールとなっており、特定の時間帯における交通ボリュームの変化をナビゲートするビジネスや行政的施策の策定に直接的な影響を与えることが予想されます。
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**
– 色の濃淡を見ると、時間帯ごとのスコアに変動があることが分かります。一般的に、朝の時間帯（8時）がグリーンからイエロー、夜の時間帯（19時）もブルーからグリーンに変化していることから、一定の周期性があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日の朝8時にイエローが目立つ部分があり、スコアが突出して高いことを示しています。これは他の日の同時間帯とは異なる振る舞いをしているため、外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、色が明るいほど高いスコア、暗いほど低いスコアを表しています。主に時間帯に基づき、朝と夜での違いが分かります。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ時間帯でも日によってスコアの変化が見られ、週の中盤（特に7月3日から7月5日）は夜のスコアが低調です。これに対し、週末に近づくにつれてスコアが回復または上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝8時と夜19時の間の相関は弱く、異なる活動パターンまたは利用状況の可能性があります。しかし、特定の日（7月7日）に両方の時間帯で高いスコアが見られることは特異な動きです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは交通利用のトレンドを示している可能性があり、朝と夜のピーク時間帯にどのような変動があるかを示しています。特に7月7日のスコアの突出は特別なイベントや社会活動、またはシステム上の変化が影響しているかもしれません。交通運営者にとっては、ピーク時の需要を予測するための貴重な情報となり、サービスの最適化や混雑緩和策の立案に活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なるトレンドが見られます。早朝（7時-8時）は全体的に安定しているものの、午後（15時-16時以降）は顕著な変動があります。
– 特に、夕方から夜（19時-23時）にかけてのスコアが一貫して上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、7月6日と7月7日にかけて急激な変動が見られます。
– 特に7月5日から7月6日のお昼過ぎにかけて、スコアが急上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を表しています。青から緑、黄色への色相が変わることで、一日の中での活動の増加を示しています。
– 濃い紫は低いスコア、黄色に近づくほど高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によるパターンの違いが非常に顕著で、特定の時間帯で一貫したトレンドがありません。これは、ある時間帯での固有のアクティビティに応じてスコアが変化していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 早朝の時間帯と夕方以降の時間帯でのスコアの上昇は、交通のピーク時間と相関している可能性があります。
– 特に夕方以降のスコア上昇は、出勤や帰宅時間に対応すると思われます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは社会活動がどのように時間帯によって変化するかを示しており、特に夕方から夜にかけての交通の増加を示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、人々が活動しやすい時間帯に合わせたサービスの提供や交通計画が考慮されるべきです。
– 社会的には、人々の生活リズムや通勤パターンを理解し、幸せで効率的な交通環境の構築に活用できるでしょう。
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、交通カテゴリにおけるさまざまなWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。主な視覚的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**
– ヒートマップ全体で、赤色（正の相関が強い）と青色（負の相関が弱い）がありますが、全般的に赤系統の色が多いため、項目同士は広く正の相関を持っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 極端に低い相関（青色）が一部の組み合わせに見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目間の相関が低いことに注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色合いは、二つの項目間の相関関係を示しています。深い赤色は正の相関が非常に強いことを示し、深い青色は正の相関が弱い、あるいは負の相関を示しています。
– 「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の多くの項目と強い正の相関を持っていることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間に関する情報は直接的には示されていませんが、30日間のデータに基づいているため、項目間の相関はこの期間におけるものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関値（0.85以上）が確認できるのは「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の組み合わせです。
– 弱い相関（0.50以下）の組み合わせとしては、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心地度と自治）」などがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のような項目が他の要素に与える影響は大きく、政策立案や公共交通の改善において重視されるべきです。
– 心理的ストレスや経済的要因が、他の指標とは独立している傾向が見られます。特に公共交通の利用者の福祉や満足度向上を目指す場合、これらの独立した影響因子を個別に対処することが重要でしょう。
全体として、交通における各種要素が相互に密接な関係を持ちながら、特定の項目は独自の影響を及ぼしていることがこのグラフから直感的に理解できます。
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:
このグラフはWEI（World Economic Index）スコアの分布を異なるカテゴリで示した箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体的に、高いスコアが多いですが、カテゴリ間でばらつきが見られます。
– 「社会WEI（持続可能性と自活生）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は他より高い中央値を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 箱の長さはデータの散らばりを示し、長いほどばらつきが大きいです。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は比較的ばらつきが小さく、「社会WEI（公平性・公正さ）」は大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ケ゚カテゴリごとの比較で時系列の情報は明確には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 円周率に近いような分布をしたカテゴリは特に見られませんでしたが、全体的に中央値が高く、おおむね0.7以上です。これは交通カテゴリ全体として高い評価を受けてい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**
– 高い中央値のカテゴリはポジティブな指標であり、持続可能性や多様性、自由の保障が重要視されていると解釈されます。
– 外れ値やばらつきのある指標は改善の余地がある箇所を示しており、社会や政策の取り組みにおいて注目されるべき部分です。特に「個人WEI（経済的余裕）」における外れ値や分布のばらつきは、経済的不平等に関連する可能性があります。
このグラフは、交通カテゴリにおける各指標の評価がどのような状況にあるかを視覚的に認識させ、政策立案や企業戦略に寄与する情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 散布図のプロットは、横に広がりつつわずかに上方向に弧を描く形になっています。このパターンは、データが複数の異なる相関要素を持っていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値と見られるプロットは特にありませんが、第1主成分のプラス側にプロットが集中しており、マイナス側の疎密とは対照的です。
3. **各プロットや要素:**
– 横軸の第1主成分の寄与率が0.72であり、第2主成分よりも大きく寄与していることが分かります。それは、第1主成分がデータの大部分のばらつきを説明していることを意味します。
– プロットのクラスタリングを見ると、第1主成分の正の側に密集していることが観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データそれぞれがどのような変動を持っているかは、主成分上の位置によってある程度示されています。第1主成分の値が高いものは、第2主成分との位置関係から、共通の相関があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 主成分分析から得られる相関の方向性は、交通カテゴリー内の様々な要因がどのように関連付いているかを示すことができます。特に第1主成分の正の方向に密集しているため、それらの要素の間には強い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 直感的には、このデータセットは特定の交通関連の要因が他の要素に比べて非常に影響力が大きいことを示しています。
– ビジネス面では、この特定の要因に注目し、改善や投資を行うことで効率的な資源配分や利益の最大化を図ることができると考えられます。
– 社会的には、交通を効率化するための施策や政策の研究に役立つ可能性があります。このグラフは、特定の因子が全体の交通パターンにおける影響を大きく持っていることを示唆しています。
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。