📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要
提供されたデータは、数日間のWEIスコアとそのサブカテゴリに基づく分析です。ここでは、主に総合WEIスコアと個別の項目（個人および社会の各要素）に注目していきます。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**:
– 全体的には0.7から0.8の範囲で推移しており、特に2025年7月6日以降、急激なスコアの上昇が見られます。これは、おそらく社会の動きや特定のイベントが影響したと考えられます。
**個人および社会WEI平均**:
– 個人のWEIは、0.6〜0.8の範囲内で不規則な動きを見せています。これは、個人要素に対する変動が大きいことを示しており、例えば、心理的ストレスや健康状態の変化がこれに該当する可能性があります。
– 社会WEI平均はやや安定しており、スコアは一般的に高い傾向にあります（0.8〜0.95）。社会の安定性や公共サービスの向上が関連しているかもしれません。
### 異常値
– 指摘された異常値では、2025年7月2日および2025年7月7日が特に顕著です。例えば、7月2日のスコア0.81と0.70は極端な変動を示しているため、この日は特定の外部要因がWEIスコアに影響を与えた可能性があります。
– 7月7日には0.865や0.89といった高スコアも観測されており、こちらは社会的または政策的なポジティブなニュースやイベントが関与している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体的なスコアの上昇傾向が見られ、特に後半の数日間は顕著です。これは社会的安定性の向上、もしくは新しい政策の導入が背景にあるかもしれません。
– **季節性**: 季節的なパターンは短期間では見出しにくいですが、社会の各要素が異なる日に影響を与えていると考えられます。
– **残差成分**: 突発的な変動は、予測不能な社会現象や個人の突然の行動変化に起因する可能性があります。
### 項目間の相関
– 各項目間の相関を見ると、個人の健康状態と心理的ストレス、社会の持続可能性と社会基盤の間には強い相関が見られます。これは、これらの要素が相互に影響し合い、より高い社会ウェルビーイングを形成するために不可欠であることを示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図では、スコアが概ね均一に分布していることを示唆しています。いくつかの項目は外れ値を持ちますが、これは分析対象の短期間中にもたらされた一時的なショックや、特定の個人的または社会的要因による影響を反映している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析の結果、PC1（主要構成要素1）が71%の寄与率を示し、これはデータ全体の主要な変動を説明する要因であり、全体的な健康・経済的安定が主要なドライバーであることが示唆されます。PC2は11%の寄与率であり、より微細な変化、例えば個人の心理的状態や自主性が影響している可能性があります。
全体として、社会の安定性と個人の主体的な行動がWEIスコアに大きな影響を与えていると考えられます。異常値が示す変動は、限られた期間にお
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績のトレンド (青いプロット):** グラフの左側に集まっており、数値は0.7から1.0の間で変動している。特に急激な上昇や下降は見られない。
– **前年度の比較AI (緑のプロット):** グラフの右側に集まっている。こちらも0.7から1.0付近で変動しているが、全体として一定した範囲内に収まっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い枠で囲まれた箇所があり、特に目立つ外れ値はないが、数値のばらつきが観察される。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績 (青):** 現実のAIによる実績値を示している。
– **予測 (赤のクロス):** ここでは2025年7月以降の範囲に限定された短い範囲で示され、予測値の中央値や分散を示す。
– **異常値 (黒枠):** データの中で標準的な範囲を逸脱した値を示している。
– **予測の形 (灰色の帯):** モデルの予測範囲を示しており、信頼性区間と考えられる。
– **予測手法 (紫、青、ピンクの線):** ランダムフォレスト回帰を含む複数の手法による予測を示しており、矛盾や異常な傾向は見られない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年度のデータを比較することができるが、実績は短期的な過去のデータに限られていることから、長期的なトレンドとの比較が難しい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に0.7〜1.0の間で密集していることから、特定のピークや谷は見られず、全体として安定した傾向を示している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、実績と予測が比較的一貫しているように見えることから、AIによる予測は信頼性が高いと感じるかもしれない。また、異常値が目立たないため、データの質が比較的良好であると直感されるでしょう。
– 交通関連のスコアが安定して推移していることは、運用上のリスク低減や計画的なメンテナンススケジュールの策定に寄与する可能性があります。
全体的に、データは安定性が高く、予測手法に対する信頼感をサポートするように見えます。この情報は、交通運輸セクターにおける計画立案や戦略形成に役立つでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の部分では「実績(実績AI)」が徐々に上昇しています。
– 中盤からは「実績(比較AI)」が高い値で安定し、再び上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始直後に「異常値」がいくつか見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績(実績AI)」は青いプロットで示され、初期段階でのスコアを表します。
– 「実績(比較AI)」は緑で示され、後半のデータを示しています。
– 「異常値」は黒の輪で示され、初期に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績(実績AI)」と「実績(比較AI)」の間に時間のギャップがあり、異なる時期のデータを比較している可能性があります。
– 各プロット間の明確な相関は見られませんが、期間中の挙動の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期は多くの外れ値が報告されているが、それ以降の期間では改善が見られます。
– 終盤のデータは連続しており、比較的高いノイズレスな傾向を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階のデータに変動が多いため、システムの調整や異常検出が必要だったことを示唆。
– 後半で「実績(比較AI)」が安定して高いスコアを記録していることから、何らかの改善や対策が成功した可能性があります。
– 交通関連の社会システムの信頼性向上や効率化が、この期間において進展したと読み取れます。
全体的に、グラフは開始時点での不安定さから後期の安定に至るまでのプロセスを示しており、これはシステムの改善活動が有効であったことを支持する証拠として解釈できます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの期間に分かれているように見えます。前半（2025年7月〜2025年9月）は高いWEIスコアを示し、後半（2026年4月〜2026年8月）はやや低いスコアが見られます。
– トレンドとしては、最初に高い値のクラスターがあり、その後に低い値のクラスターが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされる点は明示されていますが、全体として著しい外れ値や急激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を表しており、紫や灰色の線は予測モデルの結果を示しています。
– 緑の点は前年度のデータで、前年の状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間に大きな乖離は見られず、予測範囲内に実際のデータが収まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの前半と後半で顕著な分布の変化があるため、環境や状況の変化が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 交通に関する社会のWEIスコアが季節や状況に大きく依存していることが考えられ、特定の期間に対する対策が必要とされるかもしれません。
– このようなスコアは、交通の混雑状況や市民の移動に関する様々な施策に影響を与える可能性があります。予測データを基に早めの対策を講じることで、混雑の緩和や効率的な交通管理が期待できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」プロットは横ばい状態ですが、「予測（線形回帰）」や「予測（決定木回帰）」により、緩やかな上昇が示唆されています。
– 360日後の「前年（比較AI）」のデータは、安定した範囲で収まり、前年からの大きな変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に「異常値」として示されたデータポイントがあります。これらは他のデータセットに比べて異常に高く、特異な状況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「実績（実績AI）」は実際のWEIスコアの変化を示しており、ピンクと紫のラインは予測された傾向を示しています。
– 灰色の矢印は、「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を示し、予測の信頼性の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」のデータは、過去と現在の直接的な比較を提供し、トレンドの検証に役立ちます。
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる予測を与え、モデルの違いによる結果の変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際の過去のデータと未来の予測は、全体的に一貫した傾向を示していますが、予測モデル間では若干の違いがあります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 過去のデータに基づく安定性と、予測による将来の増加傾向が直感的に示され、全体として経済的な余裕が増す可能性があります。
– ビジネスや政策的には、個人の経済的余裕向上に向けた施策を支援することが考えられ、交通手段や関連サービスの需要拡大が予想されます。これにより、交通インフラやサービス提供者は戦略の見直しを迫られるかもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間において、実績（実績AI）のスコアはおおむね横ばいで推移しているようです。しかし一部の時点で急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階でいくつかの異常値（黒い丸）が見られます。これらの異常値は通常のスコア範囲から逸脱しており、特別な事象があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青いプロットは実際のAIによる実績を示しており、赤い×は予測AIのスコアを示しています。
– 異常値は黒い丸で示されており、何らかの問題や特異なイベントが発生したことを示唆します。
– 緑のプロットは前年度データを視覚化しており、同じ期間での比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測、前年度データがすべて視覚化されており、これらを比較することで、予測モデルの精度や異常値の発生要因を分析する手掛かりになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の時点では、実績と予測の間に大きな乖離は見られませんが、状況が変わる可能性もあるため注意が必要です。
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**:
– 初期の段階で異常が多発していることは、運行システムや健康状態の管理において見直しが必要であることを示唆します。ビジネスにおいて、これらの異常を適切に対応することで、顧客満足度や安全性を向上させることができる可能性があります。
– 前年度のデータと現在のデータを比較することで、改善が見られれば、その成果をアピールすることができます。一方で、改善がみられない場合は、さらなる対策が求められます。
このグラフを活用することで、運行の効率性や安全性を改善するヒントを得られるかもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 初期のデータには明確なトレンドが見られず、特定の方向性が見えません。
– 予測ラインは横ばいから始まり、無作為に上昇しています。しかし、データの大部分が初期に集中しているため、長期的なトレンドが読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータには異常値を示す黒い縁取りのあるプロットがあります。これにより、データの変動が大きいことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際のAIによる実績データを示し、比較的密集していることから、短期間で集中的に測定されたことがわかります。
– 赤の「X」やピンク、紫、緑色のラインは、異なるモデルの予測を示しています。ランダムフォレスト回帰が急激に上昇する予測を示しており、他のモデルよりも最も楽観的な推測をしているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と過去との比較（緑の点）が特徴的に異なり、この異なりは予測モデル間の不一致を反映している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 分布が狭い範囲に集中し、急激な変動が見られます。WEIスコアの変動の幅が関連性に影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– このグラフは、ストレスの測定における不確実性を示しているように感じられます。特に、複数の予測モデルが異なる結果を示しているため、予測の信頼性が疑わしい部分があると言えます。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスの変動を理解することで、交通における効率や安全性改善のための対策が考えられるでしょう。ソーシャルプランニングやカウンセリングサービスにインサイトを提供し得ます。
このグラフから、データが初期に偏っていることから、予測モデルの再評価や追加のデータ収集が必要である可能性があります。
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**
– グラフの期間は360日で、主なデータは2つの時間帯（2025年7月と2026年7月）に分かれています。最初のデータポイントは横ばいの傾向を示していますが、予測は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月頃に観測される数値はほぼ一定ですが、異常値が1つあります。
– 2026年のデータと予測は、上昇傾向を示しており、特定の時点で予測が急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示し、緑色は前年の数値を示しています。
– 紫色の線は予測値であり、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が含まれています。決定木及びランダムフォレスト回帰の線が、特に2026年の予測で有意に上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の相関性は限られているように見えますが、予測値の上昇により未来の改善の兆候が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は2025年と2026年でかなり異なりますが、予測範囲が2026年に向けて拡大し、改善される可能性が示唆されています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と社会への影響**
– このグラフからは、交通に関する個人の自由度と自治が改善される可能性を示しています。予測による上昇傾向は、新しい施策や技術の導入が個人の移動の自由度をさらに高めることを示唆しています。
– 社会的には、交通の自由度が増すことで、経済活動が活性化し、地域間の格差が縮小する可能性があります。
このように、視覚的な特徴とデータの趨勢から、交通における自由度と自治の改善が予測される中で、関連するテクノロジーやポリシーの導入が重要となるでしょう。
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**:
– グラフは2つの異なる期間を示しているようです。2025年7月から11月の時点でのデータは比較的安定しているようで、スコアは0.5から0.8の範囲内に収まっています。
– 2026年3月から7月の予測（緑色のプロット）は、スコアが0.8から1.0に上昇しており、予測精度も高まっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は最初の期間で観察されており、特に2025年7月付近で見受けられます。これらは黒で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績、緑は前年と比較したデータを示しています。
– 紫とピンクの線は予測ラインを示しており、それぞれ異なる回帰モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年のデータと比較して、今年の実績は安定しており、後半の予測ではスコアが高めに推移していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間ではWEIスコアの分布が広がっており、予測モデル間でのばらつきが大きく見えます。
– 後半の期間ではスコアが1.0に近づくにつれて予測のばらつきが減少しています。
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**:
– 最初の期間の不安定さは改善された可能性が高く、今後は公平性・公正さにおけるさらなる改善が期待されます。
– 高い予測スコアは、交通における社会的な公平性の向上を示唆しており、政策の改善が反映されている可能性があります。
– ビジネスや政策に対する一貫したアプローチが、WEIスコアの向上に寄与していると解釈できるため、持続可能な施策への投資などが効果的であることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフを見る限りでは、WEIスコアは高い数値で始まり、期間中ほとんど変動せず安定しています。全体的に横ばい傾向にあります。
– 時系列が長期間にわたるので、最初と最後のデータの間にギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値は見られませんが、一部のデータポイント周辺に外れ値として黒い縁の丸がマークされています。それらのデータは、他のデータに比べて高い評価期に含まれています。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績AIの結果を示しています。
– **緑の点**: 前年の比較ですが、位置的には、直近期と似た評価です。
– **オレンジの縁取りの丸**: 異常値を示しており、ある特定の時期に突出している可能性を示唆しています。
– **ライン（紫色と他の色）**: 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測範囲を示していますが、期間の始まりには予測はしてないのかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各手法の予測範囲は明示されており、それぞれのモデルによって異なる特徴がわかるようになっていますが、詳細は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、特に後半の期間で密接な類似点があるように見えます。特に、予測モデルが実績データを効果的にカバーしている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じる洞察・ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高く、安定していることから、持続可能性と自治性の観点で良好な状態を維持していることが示唆されます。
– 企業や社会にとってこの状態を維持することが利益を最大化するために重要である場合があります。
– 前年との比較や異常値の分析によって、将来的なリスクや改善点の識別に役立つ可能性があります。
このグラフから得られる重要な洞察は、予測が実績に近い結果を見せ、現状の持続可能な交通施策が十分に機能している可能性です。評価が高く安定していることは、市場や政策決定者にとって安心材料となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、左側の青い実績ポイントが右側の緑の昨年のデータと比較できるように配置されています。
– 時系列的には、後半の緑の点がやや上昇あるいは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**:
– 異常値は青い円で囲まれており、最初の部分に集中しています。
– 予測誤差（×AI/3σ）がグレーで示されており、実績の変動が予測範囲内に収まっていることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績、緑色は前年データ、赤い×は予測を表しています。
– 複数の予測手法のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる方法による将来の予測を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データが前年の緑色のデータに近似している時点で、かなり一貫していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測がほぼ一致している点、過去年次データとの整合性が見られる点から、良好な相関が伺えます。
6. **直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 安定したトレンドは、交通インフラや教育機会が時系列的に大きな変動がなく安定して提供されている可能性を示唆します。
– ビジネスや政策においては、安定した供給やパフォーマンスの維持が期待できることが分かります。ただし、初期の異常値に対するさらなる調査が必要です。
このグラフから、モデルがしっかりと構築されており、予測が概ねデータの実績と合致していることがわかります。このことは、将来の社会インフラの計画や教育機会の提供において信頼性の高い情報を提供しうると言えるでしょう。
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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期に実績（青のプロット）が集中している。期間全体を通じて比較的横ばいであり、明確な上昇や下降トレンドは見られない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの異常値（黒の円）が表示されている。これはシステムやデータの異常かもしれない。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、紫やピンクの線は様々な予測手法の結果を示している。幅が広いことが不確実性を示唆している。
– 緑のプロットは前年の比較で、年ごとの推移を見ることができる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の幅の中で実績が収まっている場合が多いが、予測手法間にわずかなばらつきが見られる。
– 概ね予測が現実の実績とかけ離れていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にある程度一致しているが、初期データではばらつきが見られるため、改善の余地があるかもしれない。
6. **人間の直感的な解釈と社会への影響**:
– 実績が予測に含まれる範囲内で推移していることから、予測モデルは有用であると言える。
– 外れ値や異常な値があるため、統計的異常やデータ入力の誤りを考慮したさらなる分析が必要。
– 視覚的に直感的な要素が少ないため、情報を得るための説明が追加されると役立つ。
– 社会やビジネスでは、多様性や自由の保障といった社会的テーマが継続して安定していることを示唆し、これが持続可能な生活環境の構築にプラスの影響を与える可能性がある。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、ヒートマップの色合いが時間や日付によって変わっており、周期的な変動が示唆されています。特定の時間帯における交通活動の変動があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日に黄色い色が目立ち、他の日付と比べて高いWEIスコアを示しています。何らかの特定のイベントや要因が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが数値と対応しており、WEIスコアの強度を示しています。青色から緑色への変化はスコアの上昇、緑色から黄色への変化はさらに高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で異なる色の変化が見られるため、時間帯ごとのパターンがある可能性があります。例えば、夕方から夜にかけてのスコアが異なる傾向を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色が均等に分布しておらず、特定の日付と時間帯に集中しているため、交通のピーク時間帯や日が特定できる可能性があります。
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**
– ヒートマップから見ると、特定の時間帯に交通活動が活発になる、あるいはイベントが発生することが示唆されます。ビジネス面では、その時間帯に合わせたマーケティングや交通管理の最適化が可能です。また、社会的には、混雑時間の予測と改善策の立案に役立つ情報が得られるでしょう。
このグラフは、交通管理や効率的なリソース配分に重要な示唆を提供します。たとえば、公共交通機関の運行スケジュールを最適化するためのデータとして活用できるでしょう。
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て、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯ごとのWEIスコアに違いがあります。色が濃い（紫や青）ほどスコアが低く、緑や黄色がスコアの高い時間帯を示しています。
– 日を追うごとに、特定の時間帯でスコアが上がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日と16時台に黄色に近い色が見られ、急激にスコアが上昇しています。他の日の同じ時間帯と比較すると、この変動は特筆に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 縦軸は時間帯を示し、横軸は日にちを表しています。各セルの色はその時間帯のWEIスコアを示し、色の変化がスコアの変動を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 毎日の特定の時間帯でスコアの変化が見られ、これは日常的な行動パターンや交通の混雑などに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において、継続的に高い色（緑や黄色）が観測される場合、その時間帯は恒常的に高いスコアを維持している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の時間帯が交通において特に効率が良いことが見て取れるため、通勤時間の調整やサービス提供時間の最適化に役立つ可能性があります。
– ビジネスにおいては、広告配信やサービスのピーク時間に合わせた改善が考えられ、効率向上が期待できます。
全体として、このヒートマップは日常の交通パターンや人的行動に関連するインサイトを提供しており、ビジネスや社会システムにおける時間戦略の最適化に寄与する情報を提供しています。
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:
このグラフは、交通カテゴリの社会WEI平均スコアを時系列で示したヒートマップです。以下、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、特に16時と19時が濃い紫色や緑色を示しています。これは、時間帯によってスコアが異なることを表しています。
– 総じて、7月初旬は時間帯によりスコアにばらつきがあり、特定の時間帯にスコアが高まる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時および19時の一部の日において、色が急激に変わっています。特に19時の7月6日には明るい色になっており、これはスコアが他の日よりも高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは、スコアの高低を示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯であり、どの時間帯が高スコアになるのかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも時間帯によって大きくスコアが異なります。特に16時と19時に顕著な変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアが出ている時間帯と日付の組み合わせで規則性が見出せれば、それに基づいた予測も可能となるでしょう。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの高い時間帯は交通がスムーズだったり、社会的な評価が高かったりする時を示唆しているかもしれません。
– 企業や交通機関はこのデータに基づいて、特定の時間帯に合わせたサービス改善や運用計画を考えることができます。
– 高スコアが続く時間帯を狙った広告やプロモーションが効果的かもしれません。
このヒートマップからは、交通における様々な要素の時間帯別の動きを明確に捉えることができ、効果的な意思決定の基礎となるでしょう。
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における全WEI項目の360日間の相関関係を示しています。それぞれの相関関係を見ていくと、以下の点が浮かび上がります：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は相関のスナップショットを表しており、時間的なトレンドを示しているわけではありません。しかし、相関の強弱が色で示されているため、全体的にどの項目が強く関連しているかを理解することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の分布が極端な差を示す場所は目立ちませんが、青色の部分（負の相関）がいくつか存在しています。これは、ある項目が上昇すると他の項目が下降することを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色相は相関係数の値を示し、1に近い赤色は強い正の相関を意味し、0に近い青色は負の相関または弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEIと社会WEIの間には強い相関が見られます。例えば、個人WEIの平均と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関が0.76と高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個々のWEI項目の間には全般的に高い相関が見られます。特に、個人WEI平均と総合WEIの相関は0.92と非常に高く、他の多くの個人WEIや社会WEIとも高い相関があります。
– 負の相関が存在するのは、自由度と自治に関連する個人WEIと、教育機会に関連する社会WEIなどです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関関係は、これらのWEI項目が一緒に向上または悪化する傾向を示します。特に個人の心理的ストレスや経済的余裕といった項目が他の社会的要素と密接に関連し、政策や交通インフラの向上が人々の生活の質向上に寄与する可能性を示唆しています。
– 負の相関は改善の余地がある分野かもしれません。自由と自治が教育機会の格差と関連している場合、教育分野での自由度の向上が求められるかもしれません。
この情報を基に、交通政策や社会インフラの改善における重点を判断する材料として活用できるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおけるさまざまなWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは異なる分布を示していますが、特定の上昇または下降トレンドは観察されません。ただし、一部のタイプは全体的に高いスコア（例: 個人WEI（心地よさ、心理的ストレス））を示しているのに対し、他はやや低めのスコア（例: 社会WEI（平等性、公正性））を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのWEIタイプに外れ値が観察されます。特に、個人WEI平均や個人WEI（心地よさ）は外れ値を持っていますが、これらが全体の分布にどのように影響しているかを理解するためには詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下の端は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ひげはデータの範囲を示しますが、外れ値を除きます。色の違いは視覚的に各ケースを区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データを直接示していませんが、全てのタイプが同じ期間（360日）をカバーしています。そのため、各WEIスコアの分布を比較することで、特定の期間における全体的なパフォーマンスを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各タイプの分布を比較することで、どの要素が交通カテゴリにおいて重要であるかを示唆します。たとえば、個人WEI（心地よさ、心理的ストレス）はかなり高めの中央値を持っており、これは個人の心理的な側面が交通関連の評価において重要である可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見たとき、直感的に高いスコアを持つWEIタイプが交通システムの成功や利用者の満足度に寄与していると感じられます。また、低いスコアが示す要素に注目し、そこを改善することで全体のスコアを引き上げることができるかもしれません。これにより、政策立案や改善施策の対象を特定することが可能になります。ビジネスや社会への影響として、利用者の心理的満足度や公共交通の公平性が交通インフラの評価に与える重要性が強調されます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフに明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データは第1主成分と第2主成分で分散しており、特定の方向に向かう傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が視認できます。例えば、左下の（-0.3, -0.15）付近や右上の（0.2, 0.15）付近に密度が低い部分があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットポイントの位置はデータの主要な変動方向を示しています。第1主成分の寄与率が0.71であるため、データの大部分はこの成分で説明されます。
– 色や密度の変化はないため、主にプロットの位置による分析が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAの結果に基づくため、時系列データ同士の比較というよりは、次元縮約によるデータの変動の要因を理解することが目的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には強い相関は見られません。データは散在しています。
6. **直感的な理解と影響**
– このデータは交通に関する側面を捉えている可能性があります。分布のばらつきから、交通のパターンが様々な要因により大きく変動することを示しているかもしれません。
– 主成分分析によって主要な要因が特定され、交通管理や計画においてどの要素が重要かを判断するのに役立つでしょう。これにより、効率的な交通管理や資源配分の最適化が可能になるかもしれません。
このグラフからは、交通に関する複雑なデータがどのように主な要因に集約されるかを理解するのに役立つ情報が得られます。
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。
