📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は緩やかな上昇トレンドを示しています。7月1日から始まり、初期の低下を経て徐々にスコアが向上しています。特に7月6日以降、スコアが急激に上昇し、高水準を維持しています。この期間が重要な変動期間です。
– **個人WEI平均**は安定していますが、7月6日以降の微増が見られます。
– **社会WEI平均**は7月1日から安定していましたが、7月6日以降著しい上昇が見られ、7月9日には最高値を記録しています。
#### 異常値
– 7月2日と3日には総合WEIで低い異常値（0.70〜0.72）が観測されています。この変動は、個人や社会の急激な変化、または評価方法の調整に起因する可能性があります。
– 個人および社会WEIでも7月2日周辺に異常値が観察され、これは経済的余裕や健康状態の変動に関連している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL)
– **トレンド**: WEIスコア全体としては緩やかな上昇傾向が長期的には見られます。
– **季節性**はあまり強くなく、主に異常値や短期的な変動に影響しています。
– **残差**は7月2日〜3日にかけて増加し、その後収束する動きが観察され、予測外の変動をこの期間に示唆しています。
#### 項目間の相関
– 個人〜社会の各項目におけるスコアは密接に関連しており、経済的余裕と健康状態、心理的ストレスは他の項目への影響度が高い。特に、社会基盤や公平性は社会WEIに強く関与しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**では、スコアの中央値が特に社会や個人の経済的余裕において高く、全体のデータばらつきは小さいが、健康や自由度のスコアにおいて一部ばらつきや外れ値が認められます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が75%を占める**ことから、WEIの変動要因の大部分はこの第一主成分に集約されています。この結果は、総合WEIの推移を支える要因が、少数要素の変動によることを示唆しており、社会圏での持続可能性や教育基盤などが特にこの要因に相当する可能性があります。
#### 特記事項
– **7月6日以降の上昇**: これは新しい政策導入や社会経済の向上、健康面での刷新が影響している可能性が高いです。この期間が、新たな基準となる重要な日付です。
このデータ分析から、市場や政策、健康および経済のバランスの重要性を浮き彫りにし、将来のWEI向上に向けての具体的指針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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青のプロット）は、7月初旬にかけてゆるやかな上昇トレンドを示しており、後半に向けて安定しています。
– **予測線**（ピンク等）は、今後も安定またはわずかな上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のデータポイントが異常値として黒の円で囲まれており、平均値からの逸脱を示しています。これらはシステム故障や予期せぬイベントの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、青の実線はその信頼区間を表しています。
– 紫、ライトブルー、シアンの線はそれぞれ異なるAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの予測モデルは全体的に似たような予測をしており、一貫した傾向を広く認識しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが密集しているのは観測期間初期で、これはこの時期が特に解析や注目に値することを示しております。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 現在のトレンドが維持される場合、交通カテゴリにおいて安定したパフォーマンスが期待できます。
– 異常値は何らかのリスク管理や点検が必要であることを示唆しており、投資や政策決定、インフラ整備の際に考慮が必要です。
– WEIスコアが下降していないことから、経済活動や交通分野での安定が期待でき、産業界や都市計画へのプラスの影響が見込まれます。
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:
以下の点を考慮したグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは0.6から0.8の間に密集しており、徐々に上昇傾向が見られます。
– 予測は、線形回帰と決定木回帰では一定であるのに対し、ランダムフォレスト回帰では緩やかな上昇を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁で囲まれた青いプロットとして表示されています。数点の外れ値が観測されていますが、全体として大きな偏差はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる過去のデータを示しています。
– 赤い×は予測AIの値を示します。
– グレーの影は予測の不確かさを示す範囲で、0.6から0.8の間に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測モデルの間で、初期の実績は全ての予測とほぼ一致していますが、後半になると些細な相違が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや分散していますが、予測範囲にほぼ収まっています。ランダムフォレストを用いた予測が最も変動を示している。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**:
– このグラフから、初期の安定した成長に対する予測の信頼性は比較的高いと直感的に感じられます。
– ビジネスや社会において、交通カテゴリーにおける期間中の効率性や混雑状況の改善を期待できますが、外れ値に注意し、異常を検出し工夫する必要があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期データはわずかな上昇傾向を示していますが、7月15日以降、予測値が水準を一定に維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの中に外れ値が存在することが示されています（黒い縁取りのポイント）。これらはデータセットの他のデータポイントと比べて異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績AIのデータを表しています。
– 赤いバツ印は予測AIの予測値を示し、横ばいのトレンドを描いています。
– 背景の灰色の影は予測の不確かさの範囲で、実績データの範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間におおよその一致が見られ、予測モデルは実データを比較的よく捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測データとの間に強い相関があるように見えますが、外れ値は特に注目すべき点です。これらは何らかの異常なイベントや条件によるものである可能性があります。
6. **直感的認識とビジネス/社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データの安定性と予測の信頼性です。特に外れ値がある場合、これが何らかの交通イベントや外部要因によるものかどうかを確認することが重要です。
– 強い予測の一致は、交通計画やインフラストラクチャの最適化において有意義な指針となる可能性があります。
このグラフから得られる洞察を活用することで、交通関係の予測モデリングを改善し、効率的な政策決定をサポートすることが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– **実績データ（青色のプロット）**: ほぼ横ばいで安定したトレンドを示しています。特に初期段階では大きな変動は見られません。
– **予測データ（線グラフ）**: 線形回帰は横ばいを予測していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇を予測しています。この違いはモデルの特性によるものです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフ左側に数個の外れ値（黒枠の丸）が見られます。これらは通常のトレンドからの逸脱を示し、何らかの異常な要因が存在した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績点（青色）**: 実際のデータを示しています。
– **予測点（赤色の×）**: 予測による未来のデータを示しています。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示し、予測の不確実性を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは異なるトレンドを予測しており、実績データとの比較において、どのモデルが最も現実的な予測を行っているのかを評価するのに有用です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績データと予測モデルの間に大きな相関は見られません。モデルによって予測が異なることから、選定されたモデルの理解と精査が必要です。
### 6. 直感とビジネス/社会への影響
– **直感**: 実績データの安定性に対して、モデル間の予測の違いが直感的に目を引きます。日々の経済的余裕には大きな変動がないという印象です。
– **ビジネス/社会への影響**: 経済的余裕が安定していることは、交通費や関連支出が管理されていることを示唆します。しかし、外れ値が生じる要因を特定し改善することが、さらに安定した経済管理につながる可能性があります。特に予測モデルの選択は今後の計画に重要です。
この分析をもとに、交通分野での支出管理の見直しや外れ値の原因究明を進め、より正確な予測モデルの開発を検討することが重要と言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は開始から一貫して0.7から0.8の範囲に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は8月までに緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中に異常値として指摘された黒い円がありますが、スコアの範囲内にあります。
– 実績値の間に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は個人のWEIスコアを示しています。
– 異常値は黒い円で示され、特定の期間に存在しています。
– 予測の不確かさ（灰色範囲）は7月初旬のみに表示されています。
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つの予測がありますが、特にランダムフォレスト回帰のみが上昇し、他は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは比較的集中しており、予測と実績の間には大きな乖離は見られません。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測とは異なる動きで上昇を示しています。
6. **直感的印象とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが比較的一貫しているため、個人の健康状態は安定的であると考えられます。
– ランダムフォレストによる上昇予測はポジティブな健康改善を示唆しており、健康に対する介入や施策が実効を上げている可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定性があるため今後の健康関連サービスの提供や改善にも役立つでしょう。
このような解析結果に基づいて、今後の健康維持プランを策定する際の判断材料となり得ます。
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:
以下はこのグラフから得られるインサイトです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は主に0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測データ（ピンクと水色のライン）は、一貫して高いレベルを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかのデータポイントが外れ値として認識されていますが、顕著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**:
– 青い点は実績または実際の心理的ストレスレベルを示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）は予測モデルの期待値を示しており、比較的一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、予測データの範囲内で変動していますが、予測の信頼区間（灰色の範囲）を超えることは少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測の信頼区間内で安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測は一貫して高いストレスレベルを示していますが、実績データの多くはそれよりも低いレベルで推移しており、予測が過度に保守的である可能性があります。
– 高いストレス予測に基づいて、交通業界におけるストレス軽減の対策を検討する必要があるかもしれませんが、実際には予測よりもストレスが低いことを考慮に入れるべきです。
– 予測の精度向上のため、モデルの再評価とデータの再収集の重要性が示唆されます。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータは、7月1日から逐次増加しており、一定の上昇トレンドが見られます。逆に、予測の線グラフ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほとんど横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒の丸印）が見られ、特に最初の方に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績（実績AI）を示します。
– 赤い十字は予測（予測AI）を示しており、実績とは異なるトレンドを描いています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一致しない部分があります。実際のデータは上昇しているが、予測は一定のままで推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフから見る限り、実績データは時間の経過とともに向上しているが、予測モデルはこの変動を捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 直感的には、予測モデルが実際の動向を捉えきれていないため、モデルの精度向上が求められるかもしれません。
– 交通部門における自治や自由度の向上が社会にポジティブな影響をもたらす可能性がありますが、現在の予測モデルではその進捗を正確に把握するのは難しいでしょう。
– ビジネスにおいては、予測精度を改善することで、より戦略的な意思決定が可能となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は初期には0.6〜0.8の間で変動していますが、終盤に向けて急上昇し、1.0に達しています。
– 予測（紫色と緑色のライン）は概ね0.9以上で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期に一部外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が見受けられますが、多くは0.6近辺で安定しています。その後段階的に上昇し、外れ値が少なくなっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績データを示しており、黒い円は外れ値の目印です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表し、予測の信頼性の幅を見ることができます。
– 各種予測（紫、緑のライン）は異なるモデルを使った予測であり、信頼度の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測の間では、実績が予測に徐々に近づいていく傾向が見受けられます。これにより、予測が現実的なデータ推移に適合していると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データはばらつきが見られるものの、時間の進行とともに収束傾向があります。予測の安定したパフォーマンスは、データの成熟を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 時間の経過とともに、交通における公正性スコアが向上していることを示しています。これは政策や施策により改善が進んでいる可能性が考えられます。
– ビジネスや社会的観点では、交通の公平性が向上することで利用者の満足度が高まり、公共交通機関の利用促進や混雑の解消に繋がる可能性があります。
このグラフからは、継続的な監視と改善活動が交通の公平性を向上させる上で効果を発揮していることが示唆されます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– **上昇後横ばい**: 初期のデータポイントは上昇傾向を示していますが、中盤以降はほぼ横ばいで安定しています。これは、システムや手法が最初に改善された後、理想的なスコアに達したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ノイズの多い初期のデータポイントに比べ、中盤以降は急激な変動や外れ値がほとんど見られません。最初の不安定な状態から、徐々に統制・制御されてきたことが予想されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の実績（実績AI）**: 実績の結果を示しており、黒い円で囲まれたものは外れ値として検出されています。
– **赤い「×」の予測（予測AI）**: 各予測手法の合致度を評価できます。
– **予測線（緑、青、紫）**: 各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測手法が似たような予測結果を示しており、これは一定の統一性を持ったモデルが使用されている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階でのスコアの変動に多少のばらつきが見られますが、その後は高スコア付近で密集した実績値が確認できます。
6. **直感的な洞察および影響**
– **持続可能性と自治性の向上**: この安定した高いスコアは、社会的持続可能性と自治性が改善されたと解釈できます。交通に関する施策や技術の導入が功を奏している可能性があり、公共政策や企業戦略の有効性を示唆します。
– **ビジネスおよび社会への影響**: この状態が維持されるならば、持続可能性への配慮が評価され、自治体や企業が更なる施策を推進する動機づけになるでしょう。
このグラフからは、特に最初の改善フェーズが交通セクターの持続可能性に寄与してきたことが読み取れ、今後もその状態が続くことが期待されます。
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AIのデータは、全体的に0.8から0.9の間で安定しており、横ばいのトレンドを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）のラインは横ばいの動きを示し、これからの安定を予想しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として示されているプロットはありませんが、実績データの一部が外れ値の基準範囲（円で囲まれた部分）に近いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い輪で囲まれたものが予測される外れ値です。
– 灰色の影が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:**
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は全て類似した横ばい傾向を示し、実績データに基づいた安定した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの大部分が同じ範囲に集中していますが、実績データはやや変動があり、予測データはさらに安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– このグラフは、現在の交通カテゴリにおける社会基盤・教育機会のWEIスコアが安定していることを示しています。安定した指標は、運輸政策の持続性や信頼性を示唆しています。
– 予測データが示す安定性は、今後も大きな変動がないと期待できることから、政策立案者は現状維持の施策を信頼し続けることができると考えられます。
このデータの安定性は社会基盤の強固さを示し、教育機会の面でも継続的な支援が行われていることが推察されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（7月1日から8日程度）は上昇していますが、その後横ばいの傾向です。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰による予測では、データが高い値で安定的に推移していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは異常値としてマーキングされていますが、全体的な分布に対して大きな影響は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示し、黒い円で囲まれたものは異常値として識別されています。
– グレーの背景が不確かさの範囲を示しており、これは予測に対する信頼性の指標です。
– 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（この予測値はグラフには示されていない）は異なる予測手法を示していますが、いずれも高い値で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの乖離は少なく、予測モデルが実績データをよくキャプチャしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の上昇トレンドは予測と一致しており、モデルの精度が高いことを示唆します。
6. **直感的な理解と影響**
– 交通カテゴリにおける共生・多様性・自由の保証に関して、非常に高いスコアが維持されており、予測でも同様の傾向が見られるため、持続可能性や安全性に対する政策が効果的である可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、交通関連のインフラやサービスが現在良好に保たれており、今後も安定的に高水準が期待できることが示唆されます。これは政策決定者やビジネスリーダーにとってポジティブなシグナルです。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリに関連する総合WEIスコアの時系列データを視覚化しています。以下は、このグラフから得られるインサイトです。
1. **トレンド**
– 全体的に、日付が進むに連れて色が濃い緑から黄色に変化している部分があり、WEIスコアが上昇していることを示しています。
– 特に、時間帯によって変化が異なることが観察されます。日中（16時）は紫から緑にトーンが変化し、夜（19時，23時）は少し遅れて緑から黄色へと移行します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に際立つ外れ値は見られませんが、急激な色調変化は、スコアの変動を示す可能性があります。たとえば、7月2日から7月5日にかけて、16時の時間帯で急激な色の変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色はWEIスコアを表しており、色が濃いほどスコアが高いことを示します。紫や青は低いスコア、緑や黄は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**
– 時間帯ごとに日別のスコアの違いがあります。特に、16時と23時の色の変化が対照的であることから、時間帯による違いが明白です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 移動時間帯に応じてスコアが異なる分布を示しています。昼間は比較的スコアが安定している一方で、夜間は日によって大きく変動しています。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 日中は交通が高い効率性を維持しているかもしれませんが、夜間は変動が大きく、例えば輸送の遅延や不規則な交通パターンがあるかもしれません。
– ビジネスにおいては、交通効率が高い時間帯に物流を重点化することで輸送コストを削減できる可能性があります。また、急激な変動によるリスクを管理するために、予測と調整が重要です。
総じて、このヒートマップは時間帯別に交通効率のパターンを示しており、それに基づいて適切な対策を講じることで、交通運営の最適化が図れそうです。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析です:
1. **トレンド**:
– 朝の時間帯（8時や9時）で高いスコア（濃い緑から黄色）が見られますが、午後（15時以降）では低いスコア（濃い紫から青）が目立ちます。これは、通勤や通学のピーク時間に関連していると思われます。
– 日中の一部ではスコアが比較的横ばいであるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 1日から2日や5日から6日にかけて、午前中のスコアが急激に変動しています。例えば、7月6日と7月7日の朝8時にスコアが大幅に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはスコアの高さを表しています。濃い紫は低いスコア、濃い緑や黄色は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**:
– 日付と時間帯が軸となっていて、それぞれの時間帯におけるスコアの変動が見られます。特に朝と夕方のピークが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の時間帯に高いスコアが集中していることから、特定の時間（8〜9時台）が交通のボトルネックとなっている可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 朝の通勤時間帯にスコアが高く、午後以降は低くなる傾向から、公共交通機関や道路の混雑のピークタイムを示唆しています。これは、交通管理やインフラ計画において重要なデータとなり得ます。
– 日々の変動から、特定の曜日や特別なイベントの影響が伺えます。この傾向を理解することで、交通サービスの効率的な運用を支援できるでしょう。
このようなヒートマップは、交通パターンの全体像を視覚的に示し、効率的な交通戦略を策定するために役立ちます。
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:
視覚的な特徴と洞察について解析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯別のパターンが見られます。8時台と9時台にかけて色が変わっており、これは交通の動きに関連する活動が変化していることを示唆しています。
– 日を追うごとに7月1日から7月9日まで、特定の時間帯（8～9時、16～19時）において、色が徐々に暖色（黄色）に移行しています。これは交通活動の活発化を反映しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日以降の9時台、16時台には急激な変動が見られ、特に9時台で顕著です。これは特定のイベントや条件の変化が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は社会WEI平均スコアを示しており、濃い紫から緑、黄色の順にスコアが高くなることを示しています。
– 時間帯ごとのスコアの変動を見ることができ、多様な時間帯で色に違いがあるため、時間帯によって交通や社会活動が異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝と夕方のラッシュアワーを示す時間帯が特に高いスコア（黄色）を示しています。これは交通のピーク時間を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアは一定の周期性があり、日中と週末の間で変化している様子が伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 社会的活動の増減が確認できるため、交通機関や都市計画の調整に役立つでしょう。
– 交通のピーク時間帯とその変動を理解することで、通勤者や都市インフラの改善、企業の労働時間の最適化が可能になります。
このヒートマップからは、交通の動向や傾向が把握でき、戦略的な計画や対応に活用できる情報が豊富に含まれています。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI項目間の30日間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を記します。
1. **トレンド:**
– 相関のトレンドはヒートマップ上には直接示されませんが、色の配置から強い相関が長期間続いていることが示唆されます。全体的に赤みが強いことから、項目同士の相関が高いことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップにおいては外れ値というより、相関が低い部分が目立ちます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が比較的低いことが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡が相関係数の大小を示しており、赤いほど正の相関が強く、青いほど負または弱い正の相関を示します。
– 「総合WEI」と他の項目に強い正の相関が見られ、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が特に高い（0.94）です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特に時系列データではないが、全体の関係性を示すものとしては、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」が同様のパターンを持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に相関が高く、特に社会的要素と個人の心理的ストレスや自由度に強い相関が観察されます。「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に非常に高い相関（0.96）が存在することが注目されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– ヒートマップから、多様性・自由の保障といった社会的要素が全体の幸福度に非常に密接に関連することを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、これらの要素を重視することで個人のウェルビーイングを向上させる可能性があります。
総じて、このヒートマップはWEI項目間がどのように関連しているかを視覚的に理解するための有益なツールです。特に、社会的要素が個人の幸福度に影響を与える重要なファクターであることが示唆されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 各カテゴリのWEIスコアは期間内で全体的にほぼ横ばいです。時間に伴う上昇または下降の明確な傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（職業快適度）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」に外れ値があります。
– 外れ値は、これらのカテゴリ内で特に異なるスコアを示しているデータポイントが存在することを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図はスコアの中央値、最小値、最大値、および四分位範囲を示しており、スコアの全体の分布を視覚化しています。
– 各カテゴリの色は視覚的な区別を容易にするためで、直接的な意味はありませんが、比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– このグラフは時系列データを示しているわけではなく、異なるカテゴリの30日間のデータを比較しています。
– カテゴリ間で直接的な相関関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 中央値が高く、箱が狭いカテゴリは安定したスコアを示し、変動が少ないことを示しています。
– 中央値が低く、箱が広いカテゴリはスコアの変動が大きく、異なる要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響:**
– 人々はスコアの安定性と変動を重視し、安定したスコアは信頼性の指標とみなされることがあります。
– 社会やビジネスにおいて、安定した高いスコアを持つカテゴリは、評価が高く競争力があると判断されるかもしれません。
– 外れ値の存在は、個別のケースにおける問題や特異なパフォーマンスの兆候として捉えられ、調査対象となる可能性があります。
このようなデータ分析を通じて、特定のカテゴリでの改善の余地や成功要因を見つける手がかりを得ることができます。
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。ここから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは、第1および第2主成分上に広がっており、特定の上昇や下降トレンドは明確ではありません。
– 点が2つのクラスタに分かれているように見えます。一つは右上方、一つは中央から左下にかけて広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中には特に目立つ外れ値はありませんが、第1主成分の0.3付近に密集している点群と、それから離れたマイナス付近に広がる点群が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の分布は、異なる交通要素や出来事が第1おおび第2主成分にどのように寄与しているかを示しています。散らばり具合は、データの多様性を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列全体として一貫したパターンは見られず、異なる主成分間でのデータの分散が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分には高い寄与率（75%）があり、大きな影響を与える要因が存在することを示しています。第2主成分の寄与率は低いため、データの分散は主に第1主成分によって説明されることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 主成分分析による分布の視覚化から、交通パターンにおける大きな要因を識別することが可能です。この情報は、例えば公共交通機関の効率化やインフラの最適化に役立つ可能性があります。
– クラスタの存在は、異なる交通条件や政策がどのようにデータに影響を与えるかの手がかりになるかもしれません。また、政策決定者がこれを基に新たな交通戦略を立てる手助けになるでしょう。
このような分析は、交通管理の最適化や持続可能な都市計画に貢献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。
