📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果の概要を以下にまとめます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 当初は0.74付近で推移しながら、後半にかけて徐々に上昇し、7月8日に向けて0.87に達しています。この上昇は、全体的な社会的変化も反映している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 当初は0.72付近での推移が見られ、その後やや増加。最後の評価日では0.83に到達しており、個々の幸福度や環境の改善が示唆されます。
– **社会WEI平均**: 開始時点の0.76から最終的には0.91まで上昇しており、特に7月7日のスコアは急上昇しています。
### 異常値
– 全体的に7月2日から7月8日にかけて、異常値が非常に多く検出されており、この間に計測条件の変化または外部要因（政策変更、天候の急変など）の影響があった可能性があります。
– 特に7月6日、7日で高い異常値の測定が目立ち、この期間に重大な変化があったと考えられます。
### STL分解
– **トレンド**: 総合的に上昇傾向を示していることから、長期的に好転していることが示唆されますが、短期的な波動は計測条件または外的要因の影響の可能性があります。
– **季節性**: データの範囲が短いため明確な季節性は捉えられませんが、週単位の規則性が見られる可能性があります。
– **残差**: 説明されない残差が多く、データの一部は計測エラーや予測困難なイベントの影響を受けている可能性があります。
### 項目間の相関
– 個人と社会の各スコア間で高い相関がある項目が特定できれば、相互にどの要因が強く影響し合うのかを特定でき、政策策定の際の優先度設定に役立つでしょう。
### データ分布
– 箱ひげ図は提供されていませんが、異常値の多さからばらつきも大きいと思われ、特に経済的余裕や健康状態が大きく変動していることから、ある種のイベントがこれらのスコアに強く影響した可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（72%）**が大部分の変動を説明しているため、主要な要因の多くがこの軸に沿って変動していると見ることができます。これは、環境（経済、健康、社会）全体の大きなトレンドがこの軸に捕捉されている可能性があります。
最終的には、WEIスコアの変動は個人および社会が直面している環境変化を如実に反映しており、特に健康状態や自由度、経済的余裕の改善が総合スコアに寄与していると思われます。また、政策やイベント変化により、短期間での急激なスコア変動が生じたことも確認できます。ベンチマークとして長期トレンドを継続して追跡することで、有意義な改善策を見出すことができるでしょう。
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**
– 全体のトレンドには、初期のデータ点が2025年の7月に集中しています。
– 2026年の前半に向けた予測は、異なる回帰モデリング手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の実績データに異常値がいくつか報告されています。これらはグラフ上で円でマークされています。
– 急激な変動は少なく、データは比較的安定した動きを示しているように見えます。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績データ（実績AI）です。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示しています。
– 各種回帰ラインが予測を示しており、これにより今後の動向を推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータが近接して存在しており、新しい予測がそれに基づいて調整されていることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは非常に近しい範囲にあり、高い相関を持つ可能性があります。
– 予測範囲はそれに相応した安定性を示していますが、少しの分散も見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、今後の交通関連のWEIスコアがどう進化するかについての予測が示されています。
– 安定した動向が続くことが予測されるため、交通関連ビジネスは大きな変動のないビジネス戦略を維持できる可能性があります。
– 異常値については監視を強化し、迅速な対応が必要かもしれません。
全体として、このグラフは交通分野のパフォーマンスの安定性を示し、予測に基づく戦略を立てるにあたって有用な情報を提供します。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフの左側にはデータ点が密集しており、ここでのWEIスコアは比較的安定しているように見えます。期間が経過した後、グラフの右側には再びデータ点が現れていますが、時間の間隔が空いています。このため、全体的なトレンドをつかむのが難しいですが、途中にギャップが生じていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の初期データには外れ値がいくつか検出されています（異常値として丸で囲まれている地点）。これらは、特定のイベントやデータの誤差の可能性があります。
– 左側では、一部の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、異なる傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、やや低いスコアを記録しています。
– 紫、ピンク、灰色の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示し、それぞれ異なる予測範囲や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**
– 実績データと予測モデルの結果を比較すると、いくつかの予測モデルは実績データによくフィットしている一方で、他のモデルはフィットしていないことが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデル間でのスコアのばらつきはあるものの、いずれも平均的なトレンドを維持しています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会的影響**
– 初期データとその予測が密集している一方で、後半のデータが完全に抜け落ちている点は注意が必要です。異常値はシステムの問題や外部の影響に精査が必要です。
– WEIスコアのトレンドが一定であれば、交通カテゴリにおいて特定の安定性を示し、ビジネスにとって良い兆候です。しかし、予測の不確実性はリスクとして考慮されるべきです。
– 新たなデータが手に入るにつれ、異なる予測手法の適用とそれに伴うビジネス判断の修正が求められます。
この分析が、交通に関わる戦略的な意思決定に寄与することを期待します。
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:
以下は、提供されたグラフの分析による洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初と最後でデータポイントが集中しています。それ以外の期間はデータがほとんど存在しないようです。
– データポイントが非常に限られた範囲内に存在するため、周期性や明確な上昇/下降トレンドを識別するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイントでは異常値が示されていますが、影響の範囲は限定的です。
– 急激な変動は特に見受けられませんが、限られた範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色）と過去のデータ（緑色）があります。
– 未来予測は、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、予測の範囲も描かれています。
– 異常値が円で囲まれて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測した結果、特にランダムフォレストと決定木の予測がやや異なる範囲を示していますが、全体として大きく乖離しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 使用されている方法を考えると、どのモデルも一定の精度を持っているように見えますが、実際のデータに一致するかは検証が必要です。
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**:
– データの偏りが顕著であるため、結果に対する信頼性に注意が必要です。
– 特に交通に関するデータであれば、異常値が影響するのは重要で、これがどのように対策されるべきかの議論が必要かもしれません。
– ビジネス面では予測モデルに基づいた意思決定を行うことで、効率的なリソース管理や戦略的判断が行える可能性があります。
このグラフは、限られたデータ範囲に集中しているため、詳細なトレンドや総合的な傾向を把握するのにさらにデータが必要です。ただし、現状の予測や異常値の理解は改善の余地があるため、他の指標やデータと組み合わせることで、より深い洞察が得られる可能性があります。
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**
– グラフの初めの部分（2025年7月）における実績データ（青）が水平で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）が開始からわずかに上昇。
– 後半（2026年4月以降）、緑の点で示される前年データが明らかに時間経過と共に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近では、黒の異常値マーカーが示されるデータが存在します。
– この期間以降は、外れ値は特に見られません。プロットの密度も期間内で均一です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は予測AIの実績を示し、非常に安定した値である。
– ランダムフォレスト（ピンク）、線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫）は、それぞれ異なる予測モデルによる結果を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、非常に狭い範囲であることから予測精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、実績データに対して異なる挙動を示していますが、その誤差範囲は限られているため、全体として一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は実績データに密接しており、相関が非常に高いことを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– この結果が示すことは、交通に関連する個人の経済的余裕に対する予測が非常に安定しており、異常や大きな変動は見られないという安心感を与えます。
– 将来的な交通関連ビジネスや経済政策にも、この安定性がプラスの影響を与える可能性があります。交通の予算割り当てやインフラ計画を行う際の貴重な情報源として活用できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間の初めと終わりのデータ**に偏りが見られます。最初の方にはいくつかのプロットがありますが、その後大きなギャップがあります。最後にまた各種プロットが表示されています。
– **上昇傾向**や**下降傾向**は明確ではありませんが、特定の期間に集中したプロットが見られるため、局所的な変動はあるかもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の評価日付付近で、いくつかの異常値を示す黒い円が見られます。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は急激な変動を伴っています。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績値（青色）**と**予測値（赤色）**で異なる観測が示されています。一部矢印で示されているように変動を予測している可能性があります。
– **異常値**を示す黒いマーカーが特に目立ちます。
– **前年のデータ（緑色）**が分布されており、過去との比較が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績値と予測値**の比較が可能です。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示され、これにより予測の信頼性を比較できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **散布の密度**から、データは特定の期間に集中している傾向があります。
– 異なる予測モデル間での乖離が大きく、予測の正確性に影響を与えている可能性があります。
### 6. 人間が感じる直感と社会・ビジネスへの影響
– **データの偏りや異常値の存在**は健康状態のばらつきや予測の困難さを直感的に示しています。
– 異常値の頻出や予測変動の幅は、健康管理における不確実性や潜在的リスクがあることを示唆しており、より細かなモニタリングや対策が必要かもしれません。
– ビジネス面では、健康状態の変動が交通手段の利用に影響を与える可能性があり、その動向を考慮した戦略が求められるかもしれません。
このグラフは、健康状態の異なるアプローチ間の関係性や可能性を探索するための土台を提供しています。データ収集や予測のモデル選択が、場面によってどう影響するかをさらに検証することが重要です。
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
1. **トレンド**
– 前半期間（2025年から2026年初頭）には、実績データ（青色）がほとんど観測され、比較的横ばいです。
– 中盤から後半にかけて（2026年3月以降）にはデータがないため、実績のトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の部分で、いくつか異常値（黒色）が観測されています。これにより、特定の期間における心理的ストレスが他の時期と比べて極端であることが示唆されます。
– 予測（赤色のX）の部分では、予測アルゴリズムに基づく値の変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青（実績AI）は実際の観測データを示し、黒（異常値）は通常とは異なるデータポイントを示します。
– 緑（前年AI）は前年の同様の時期と比較したデータを示します。
– ピンクと紫のラインは異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰や決定木回帰など）の結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値が観測される時期には、予測データと実績データに乖離が見られることがあるため、予測精度の課題が疑われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が多く見られるため、異常なストレスイベントが発生しやすい条件や状況があるかもしれません。
– 緑色の比較データと現在の予測値との一致度が低いことが、現在のストレス環境が過去とは異なる可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ストレス値の異常変動が目立つため、特定のイベントや状況に対する心理的ストレスへの企業や個人の備えが求められます。
– 長期的なストレス管理や対策が社会的なレジリエンスを向上させるために重要であると考えられます。
このグラフは、心理的ストレスに関連する要因を深く理解し、将来的な予測や対策の立案に役立てるべきデータを提供しています。
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:
以下はこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です：
1. **トレンド**：
– 実績データが全体的に高い位置（0.6以上）にありますが、具体的な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データも比較的横ばいで大きく変動している様子はありません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 実績データにおいて、1つの外れ値が観察されます（黒い丸で囲まれた点）。これは何らかの異常な事象が起きた可能性があります。
– 予測範囲が広がっている様子は特には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績AIによる実データ、赤い×は予測AIによる予測データを示しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試験されていますが、全ての予測が近い範囲で一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 各予測手法が実績値をうまく模倣しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績値と予測値は密に分布しており、予測精度が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**：
– 交通カテゴリにおける個人の自由度と自治のスコアが予測どおりに推移していることから、現在の交通施策やテクノロジーが予定通りに機能していることが示されています。
– 計画通りに推進されている場合は、今後の交通施策の効果を評価する際に、これに基づく意思決定が合理的であると考えられます。
– 外れ値や急激な変動がないため、現時点での対策は必要とされていないように見えます。
この分析により、交通分野での自由度や自治に関する施策が計画通りに進行していることが示唆されています。
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:
### 視覚的特徴と洞察の分析
1. **トレンド**
– グラフには、実績データ（青い点）と予測データ（赤い×、線）が示されており、全体としてWEIスコアが時間とともに変動しています。
– 実績データは初期段階で高い値を示し、その後、急激に数が減少している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた部分が外れ値として識別されています。これらは特定の期間において通常のスコア分布から大きく逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）はAIによって測定された実際のWEIスコアを示します。
– 赤い×は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測スコアを示しています。
– 緑の点は前年のデータとして過去の傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、3σでカバーされています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測データの間には一致する期間があり、時系列データがどの程度予測に寄与しているかが観察できます。
– 異なる予測手法の間で若干のバラツキが見られるものの、概ね同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと以前の実績（前年データ）が、全体的にライン上に沿っていることから、ある程度の自己相関が存在する可能性があります。
– WEIスコアの分布が初期には広いが、時間が進むにつれて緑色（前年の比較）に収束しつつある点が見られる。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の高いスコアとその後の急激な低下は、何らかの施策やインシデントが発生した可能性を示唆しています。これに対する迅速な対応が必要です。
– 結果としてWEIの安定化、または改善を目的とした取り組みが求められる状況です。
– WEIスコアの公平性が影響を与える可能性があるため、政策や施策が適切に評価されているか確認する必要があります。予測が正確であれば、これらの変動に先手を打って戦略を調整できます。
このグラフは、過去のデータと予測に基づいて交通における公平性・公正さの変動を管理・最適化するために活用されるべきです。
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:
グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データポイントは最初は高い値（0.8～1.0）で始まり、ほぼ一定ですが、最後の方で異常値が急激に下がっています。
– 明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別されたデータポイントが最初の方にいくつか存在しています。
– グラフの終盤に大幅にスコアが低下した急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年のデータです。
– 紫、ピンク、緑のラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には初期には相対的に合致している様子が見えますが、後半の急激な変動には全体として予測が乖離している様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて高いスコアをキープしているが、最後に急激な下落が見られるため、特定の期間に何か異常が発生した可能性が高いです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このようなスコアの急激な変動は、交通に関連したインフラやサービスの持続可能性に問題が発生している可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、この変動原因を特定し、対応策を講じることが重要です。また、政策決定においては、持続可能性の向上に向けた早急な対応が求められます。
このように、データの変動の背後にある要因を掘り下げ、次の行動に繋げることが重要です。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時期に分かれています。2025年半ばから後半にかけては実績データが示され、2026年半ばには前年のデータが示されています。
– 実績データは0.8から1.0の間で変動し、安定している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値がいくつか示されており、特定の日にスコアが急増している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 実績データは青のプロットで示され、安定している印象があります。
– 赤で示される予測データと、各種類の予測手法による線が引かれており、将来のスコアがどのように推移するかを示そうとしています。
– 緑のプロットは前年のデータで、昨年と比べて大きな変化がなかったことが考えられます。
4. **関係性**:
– データ間には相関は見えませんが、実績データと予測データが強く対応していることが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが二つの期間に分かれて表示されており、それぞれの期間内では一貫性がありますが、全体的には変動の幅が小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、交通に関わる社会基盤や教育機会には継続的な安定が見込めると言えます。
– 異常値が示されている点を直感的に捉えると、特定のイベントや出来事が社会に与える影響がある可能性が考えられ、これらを深掘りすることで、政策やビジネス戦略の策定に役立ちます。
このグラフから、交通に関わる社会基盤の変動要因や安定化の要素について分析が進むことで、より具体的な施策への展開が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– 大きなトレンドとしては、グラフの初期と末期に観測される「WEIスコア」の分布は異なります。最初はスコアが高く、その後はスコアが低下しています。
– 時間が経つにつれてスコアが低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には、異常値が数点観測されています（黒い○）。これらは他のデータポイントと明らかに異なっています。
– 急激な変化は見られませんが、初期の高スコアからの減少が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示していますが、これが予測値（予測AI）とどの程度一致しているかを確認できます。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、過去の実績との比較として役立ちます。
– 紫色の線やピンクの線は、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）に基づく予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデルの値が比較されていますが、予測モデルごとの一致度やバラツキに違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高スコアが後半に低下するというトレンドが比較的顕著です。
– 時系列全体を通じて、予測と実際のスコア間には一定の乖離が見られる可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 初期の高いスコアは、社会の共生・多様性・自由の保障がある程度達成されていることを示唆していますが、時間の経過とともにその達成度が下がっている可能性があります。
– この点は、政策立案者や組織にとって、どのようにこのトレンドを是正するかという課題を示唆しています。
– AIによる予測が提供されているため、より精緻な計画策定やリスク管理に利用することができるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップからは明確な周期性が窺えます。具体的に言うと、特定の時間帯（特に19時以降）に濃い紫や青の低い値が見られ、その後時間の進行とともに明るい緑や黄色の高い値に変わる傾向があります。これらは1日の中での活動や交通量の変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は観察されませんが、7月の初旬にかけて急激に値が上昇する部分（特に7月8日付近）があり、これは特定のイベントや条件の変化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**
– 色の濃淡が交通活動や人の移動量を示していると考えられます。青や紫は低い活動量、緑や黄色は高い活動量を示していると思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日中の活動が低下し、夕方から夜にかけて増加する傾向があります。これは、通勤や通学などの日常的な移動パターンを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に集中した高いスコアの時間帯があり、これは人々の活動がその時間に集中することを示唆しています。例えば、退勤後や夕食時など、予測可能なパターンが見られます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 多くの人々が夕方から夜にかけて活発に移動していることから、時間外の商業活動や交通機関の運行の調整が求められるかもしれません。また、このデータは都市計画における混雑緩和策のための貴重な情報を提供することができるでしょう。交通量のピークに合わせた施策を講じることで、より効率的な資源配分が可能となるでしょう。
全体としてこのグラフは、特定の時間帯における交通や移動のパターンを視覚的に把握するのに役立ちます。これは、効率的な資源管理やサービスの提供、都市計画や公共交通の改善において大きな価値を持つ情報です。
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:
このヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIのスコアは時間帯によって変化していますが、特定の上昇または下降のトレンドは明確ではありません。ただし、16時から17時の間に高いスコアが多く見られることから、この時間帯がピークである可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で急激な色の変化が見られます。特に8時と19時付近で劇的な変動があり、例えば、8時付近では日ごとにスコアが漸増していますが、ある日から急上昇している様子が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIのスコアを表しており、左側のスケールバーで示されています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは複数の時間帯で表現されていますが、特定の時間帯（例えば、16時から17時）で強調されるので、これらの時間帯に関連した要因（例えば、交通量の変動）があると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（朝と夕方）にスコアが変動していることから、典型的な交通ピーク時間の影響があると考えられます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々が最も活発に移動する時間帯がどこであるかを示すもので、これは交通関連のビジネスやサービス提供における需要予測に活用できます。特に交通事業者や都市計画者にとって、効率的なリソース配分のための重要な情報となります。
このグラフは、交通パターンとそれに影響を与える外部要因（イベントや祝日など）を分析するために非常に有用です。ビジネスや都市管理者がこのデータを活用することで、サービスの質を向上させ、交通の流れを円滑にすることが可能です。
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:
視覚的な特徴と洞察について以下の通りです：
1. **トレンド**:
– カラーパターンに注目すると、特定の時間帯におけるパフォーマンスの変動が確認できます。例えば、7月4日以降に色が緑や黄色にシフトしており、これはスコアが上昇していることを示します。このようなパターンは周期的な可能性もあり、週末や特定のイベントに関連しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時台から16時台にかけて値が低下し、その後に急増していることが確認できます。この急激な変動は異常なイベントや交通状況の変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアのレベル（高低）を示しています。黄色が最も高いスコアを示し、紫が最も低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特に夜間から早朝にかけてのスコアが低く、昼間から夕方にかけて改善していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアのレベルは時間とともに変動し、特定の時間帯に集中して良し悪しが分かれる傾向があります。これは交通量や社会的活動と関連があるかもしれません。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 時間帯ごとのスコア変動が明確であるため、このデータは交通のピーク時間や最適な運行時間を決定するのに役立ちます。また、この情報を利用して交通管理や都市計画の改善に貢献することが可能です。特に、急激なスコアの変動に対して事前に対策を講じることにより、混雑の緩和や交通の効率化が期待できます。
全体として、ヒートマップは交通パフォーマンスの時間的な傾向や変動を視覚的に把握するのに優れており、データに基づいた意思決定をサポートする有用なツールです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、トレンドを直接示すものではないですが、相関関係の強さを見ることで長期的な傾向の理解に役立ちます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間には非常に強い正の相関（0.93）があり、両者が連動して動いている可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体では、外れ値や急激な変動を直接示しませんが、薄い色が示されている箇所は他の項目と比較して一貫性がない、または相関が弱いことを意味します。
3. **プロット・要素の意味**
– 色相が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。例えば、「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に強い正の相関（0.97）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 強い相関がみられるペアは、時系列でも連動した動きをしている可能性が高いです。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などが挙げられます（相関係数：0.93）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に正の相関が強く、特に「社会WEI」カテゴリー内での相関が目立ちます。このことは、社会的要因が互いに密接に関連することを示唆します。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップが示す強い相関は、ビジネスや政策の策定において重要です。特に、「社会WEI」が他の要因と強い相関を持つ点は、政策立案者や企業が社会的要因に注目する必要があることを示しています。
– また、「個人WEI（健康状態）」の相関が比較的低いことは、健康状態が他のWEI要因から独立している可能性があるため、個別のプログラムや政策が必要であることを示唆します。
このグラフを基に、交通分野での施策や改善策が立案される際、社会的要因を重視することが非常に重要であると考えられます。
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:
この箱ひげ図に基づいて、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に大きな変動はなく、様々なカテゴリにわたって広範囲に分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」で外れ値が見られます。これは、一部のデータポイントが他と比べて特に高いか低いことを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプの分布を示しており、中心の線が中央値、箱が四分位範囲（IQR）、ひげが全体の範囲を示しています。
– 色の違いは視覚的にカテゴリを区別しやすくしていますが、特に意味が与えられているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは一つの時点でのスコアの分布を示していて、時系列の変化は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプは異なる分布を示しており、例えば「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が低く、「個人WEI（心理的ストレス）」は広い範囲で分布しているなど、明確な相違があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 一部のカテゴリにおける低い中央値や外れ値は、その分野での問題や不安要素を示すかもしれません。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」の低さは、経済的ストレスが一般的である可能性を示唆し、政策立案者が注目すべき点かもしれません。
このグラフは、交通に関連するさまざまな要素の健康度や幸福度を示しており、各カテゴリーがどれだけ多様であるかを視覚的に示しています。
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:
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）を示しています。360日間のデータに基づいています。それぞれのデータポイントは、主成分軸上にプロットされています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体に特定の明確なトレンドや周期性のパターンは見られません。
– データは第1主成分（寄与率0.72）に沿って幅広く分布し、第2主成分（寄与率0.10）に沿った垂直方向への変動も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上（正の第1主成分と第2主成分が高い場所）には、少数のデータポイントが他のデータから離れて位置しており、これは潜在的な外れ値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各プロットはデータサンプルを表し、主成分軸（第1と第2）に基づくその特性を示しています。
– プロットは均等に散らばっており、特定のクラスターや密集地帯はありません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 単純な主成分分析であるため、時間に基づく直線的な関係性はこのプロットからは直接把握できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分軸に対してはデータが広く分布しており、第2主成分に対しては若干限定的な分布を示しています。
– 主成分間の明確な相関関係は見当たりません。
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**:
– 第1主成分がデータの大部分の分散を説明しているため、交通カテゴリにおける主要な要素がカバーされていると考えられます。
– 外れ値や少数の突出したデータポイントは、特定の交通イベントや異常な変動を示している可能性があり、これらはビジネス上の決定（例えば輸送計画の変更や政策対応）において考慮すべきです。
全体として、このグラフは交通データにおける主要な変動要素を視覚的に理解するための有用なツールを提供していますが、詳細なインサイトを得るためにはさらなる分析やデータの解釈が必要です。
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。