📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移**
**総合WEIスコア**:
– **トレンド**: 2025年7月1日から7月9日にかけて、総合WEIスコアは0.7台から0.9近くまで、全体的に上昇傾向にあります。特に7月6日以降に顕著な上昇が観察されます。
– **顕著な変動**: 7月6日から8日にかけて、スコアが特に急上昇し、8日にはスコアが0.9に達しています。
#### 2. **異常値の検出**
– 日付2025-07-02には0.81の高スコアと0.725、0.7の低スコアが異常として認識されており、直後に急激なスコア変動が観察されます。これは、社会的なイベントや政策変化など、予期しない要因が発生した可能性があります。
– 7月7日以降に高スコア（最大0.9）が続くことから、この時期に何らかのポジティブな影響を与える要因（政策改善、経済活動の活性化など）が発生している可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
STL分解を用いた分析は記述されていませんが、データの急激な上昇は短期的な外的要因による変動を示唆します。これにより、残差成分として捉えられるかもしれません。
#### 4. **項目間の相関**
– **経済的余裕**と**個人平均スコア**の間には中程度の関連性があり、経済状況の改善が個人全体のスコアに寄与していることを示唆しています。
– **社会的持続可能性**の高いスコアは、総合的なWEIの向上に大きく寄与していると予測される。特に持続可能性スコアが極端に高い期間は、社会WEI平均にも強い影響を与えています。
#### 5. **データ分布**
箱ひげ図を用いての詳細な分析結果はありませんが、個々の日付でのスコア分布を確認することで、どの評価要素が異常値に寄与しているかをより精細に理解することが可能と考えられます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分分析から、PC1（寄与率0.75）は、データの主要な変動を説明しており、多くの項目がこの主成分に強く反映されていることが示唆されます。
– PC2（寄与率0.08）は、比較的小さな寄与ながら、特定項目の特性を識別する可能性があるでしょう。
### 結論
データは、短期間にわたる急激なスコア変動を示しており、その主要な要因には、経済活動の変化、社会的持続可能性の強化、もしくは政策の導入などが関与している可能性があります。いくつかの異常値は、重要なイベントや政策変動と一致することがあり、特に7月第1週から第2週にかけての情報を掘り下げることで、これらの変動の詳細な原因の特定が期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）は高いWEIスコアを示しています。
– その後、データは2026年3月頃から再開され、やや高い値で横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値がいくつか見られます。これが実績データのばらつきを示しており、異常値は分析が推奨されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のプロット）**: 過去の実績データ。
– **予測（赤の×）**: モデルによる将来の予測。
– **異常値（黒の〇）**: データセット内で目立つ異常値。
– **昨年データ（緑のプロット）**: 前年のデータで比較対象として機能。
– **予測区間**: ランダムフォレストや決定木回帰などで予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木回帰といった複数の予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰が少し異なるトレンドを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと後半の昨年データとの間には明確な相関が無いように見えます。季節要因や他の変動要因を特定する必要があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータの不安定さとその後の横ばいは、交通分野における新たな政策や技術導入の影響かもしれません。
– 予測データは比較的安定しており、将来の計画策定や戦略に信頼できる指針を提供するでしょう。
– 異常値や急激な変動はビジネス上のリスクを示唆し、これに対する対応策が必要です。
このように、交通分野でのデータのトレンドや予測の不一致から、新たな施策や改良がどのように役立つかを検討することが重要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– グラフの初期段階では、データは0.6から始まり、急激に0.8まで上昇しています。
– その後、データは横ばい状態です。
– ここから、最初に急上昇し、その後で安定したパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初のデータポイントの中に外れ値があり、それが大きな丸で示されています。
– 測定値における大きな変動は見られませんが、最初の期間は急激な上昇を示しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績データを示しており、最初の部分に集中しています。
– 緑色のプロットは前年データを示し、後半部分に集中しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年データは異なる期間に集中しており、直接の重なりは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと前年データの間には視覚的な関連性は見られませんが、異なるモデルでの予測が横ばいに安定していることが明らかです。
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:**
– グラフは、最初の急上昇に続く安定状態を示しており、これは初期の改善とその後の安定化を示唆します。
– 交通カテゴリにおいて、このような安定したパフォーマンスは効率的なシステムの確立を意味する可能性があります。
– 予測アプローチの安定性は、今後の計画やリソース配分に有用であり、信頼性の高い運用を可能にするでしょう。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期期間（2025年7月ごろ）はWEIスコアが約1.0でかなり高い状態で安定していますが、その後のデータが欠如しています。
– 2026年に入ってから再びデータがあり、スコアが0.6〜0.8の範囲に変動しており、わずかに下降しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた大きな円が見られますが、具体的なスコアの変化については記されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」は青のプロットで表示されています。
– 「前年度（比較AI）」は緑のプロットで表示されていますが、これは過去のデータでの比較を示しているようです。
– 予測値に関しては、「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」が様々な色で示されていますが、予測と実績の差異は特に顕著には見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績のデータは、異なるモデルによる予測が示されていますが、モデル間での明らかな違いや関係性は大きくないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列に沿った大きな相関や特徴的な分布は特に見られず、データポイントはまとまっています。
6. **直感的に感じられること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の高スコアからのスコアの変動は、交通関連の労働環境、政策変更、あるいは予測の精度や測定指標の変更を示唆している可能性があります。
– 2026年初めのスコアの変動幅は、システム運用の不安定さや予測精度の向上が求められていると直感的に考えられます。
総括すると、このグラフは交通関連のWEIスコアが時間とともにどのように変化するかを示しています。データの欠如期間があるため、何か重要な変動が存在する可能性がありますが、正確な影響を判断するにはさらなるデータが必要です。
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**
– グラフの左側では、実績データ（青い点）がごく短い期間で表示され、若干の上昇傾向が見られます。特に、散布図の開始直後には点が繰り返し現れ、2025年7月から8月にかけて上昇が確認できます。
– 予測データ（紫色の線）が将来的な上昇を示唆していることから、経済的余裕が増加する傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値（黒色の丸）がいくつか確認できます。これらは通常の範囲から外れた値を示しており、特定のイベントや要因がこれらのスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は過去の経済変動を示しており、予測（紫色の線および赤い×）は将来の動向を示唆します。
– 前年のデータ（緑色）は現在の推移と比較されており、似たパターンが見られるかどうかを確認できます。
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直接的な関連があるようです。特に、ランダムフォレスト回帰や線形回帰を用いた異なる予測モデルが同様の上昇傾向を示していることから、モデル間の相関関係も確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 測定されたWEIスコアは比較的一定ですが、急激な変動が見られます。そのため、特定の時間帯により強い経済的不均衡が存在している可能性が伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に、WEIスコアが向上することで個人の経済的余裕が増し、消費や投資が活発化すると考えられます。この動向は、交通関連の需要が増加し、新たなビジネスチャンスを生み出す可能性があります。
– 異常値の時点では市場における突発的な変動があるため、このタイミングで適切な戦略を講じることが求められます。
このグラフによって、交通系の経済的状況を見極め、予測を活用した戦略的な計画が可能となります。
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:
この個人WEI（健康状態）の時系列散布図について、以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 一部の予測線（特にランダムフォレスト回帰）は上昇傾向を示していますが、全体的なトレンドとしてはデータが稀であり、明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が異常値としてハイライトされていますが、それらはデータの初期部分に集中しているようです。全体的なWEIスコアは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青の丸で表され、過去のデータは緑、予測値は異なる色で表示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– データの密度は均一ではなく、特定の期間に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルの結果がプロットされていますが、それぞれのモデルが異なる予測をしており、予測モデル間での一貫性の欠如が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は広がっており、異なるモデルの予測と実績データの間に強い相関が確認できないようです。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**
– WEIスコアの上昇トレンドが予測されていることから、個人の健康状態が改善する可能性があります。
– モデル予測のばらつきが大きいことから、データの不確実性が高い可能性があり、これにより健康施策や交通関連の決策策には慎重を期する必要があります。
このグラフは、健康指標の現状評価と将来の予測に対し、多様な視点を提供しているため、意思決定において柔軟性が求められることを示唆しています。
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:
グラフの分析に基づいた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体では顕著なトレンドは見られません。評価の日付が限定された範囲内に集中し、そのほとんどが特定の期間に固まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットと緑のプロットが示す実績データには明らかな外れ値はありませんが、黒い異常値のプロットがいくつかの地点に存在しており、これが心理的ストレスの異常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**
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、緑のプロットは前年の実績を示しています。これに隣接する黒いサークルは異常値を示しており、これらは予測モデルとの乖離を示唆しています。
– 予測の杖（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示されていますが、全体的なスコアの傾向を予測するものとして配置されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測モデルはそれぞれ別の色で区別されていますが、実績データとの一致度は不明確です。予測のばらつきは実績と比較して一貫性が見られない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、データは短期間に集中しており、それに続く長期間のデータ不足が見られます。
6. **人間的・社会的な洞察**
– データから直感的に感じられるのは、心理的ストレスがある期間に集中して高まっていることです。交通関連の変動要因がストレスの一時的な上昇に寄与している可能性が考えられます。
– ビジネスや社会的には、交通に関連するシーズンイベントや変更などが心理的ストレスに影響を与えているかもしれません。これを元に、ストレス管理や交通サービスの改善が考慮されるべきです。
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:
以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の実績（青いプロット）は0.6から0.8の間で比較的一定していますが、急激な上昇傾向は見られません。
– グラフの右端（未来のデータ）では、昨年の値や異常値が示されており、分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– オープンサークルで表示された部分は異常値として識別されていますが、多くは実績データの中にあります。
– 実績データ以外に大き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**
– 青色は実績のデータを示し、黒いオープンサークルが異常な値を示しています。
– 緑色は昨年の実績データを示しており、予測データと異なる位置にプロットされています。
– 紫とピンクはそれぞれ決定木とランダムフォレストでの予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法による値の推移は実績とは異なり、過去のデータ範囲の上部に寄っています。
– 予測手法ごとに微妙な違いがありますが、全体として大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一部分ではかなり密集している部分もありますが、全体としては広がりがあり、異常値が頻出していることからバラつきが見られます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、現状の実績からの安定性と、異常値が頻繁に現れる不確実性です。
– モデルの予測結果は比較的安定して示されているため、未来の予測には一定の信頼性が期待できるかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定的な運用を目指しつつ異常値発生時の対応策が重要です。社会的には、移動や交通に関する計画を立てる際に、予測と実績の差異を理解した上での柔軟な対応が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 複数の時系列データが示されており、時間の経過とともにデータポイントが並んでいます。ただし、表示されている期間中に明確な上昇や下降のトレンドは視覚的には確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間のデータ点（青）がWEIスコア1.0近くに集中していますが、異常値（黒のマーク）はその周辺に存在。これは一定のスコアからの逸脱を示しており、原因の調査が必要です。
3. **プロットや要素が示す意味**
– **実績（青い点）**: 実際のAIが計測したWEIスコア。
– **予測（赤い×）**: 予測AIによる将来のスコア推測。
– **異常値（黒の円）**: データの標準的な範囲外にあるスコア。
– **前年（緑）**: 前年度のデータとして参考情報を示す。
4. **関係性**
– 実績値は時間と共にある程度安定していますが、予測されたデータ（赤い×）はすべて高いスコアを示しており、予測アルゴリズムが楽観的になっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ期間内で実績と予測に乖離があり、特に異常値が集中している時期が特徴的です。この乖離が何を示すか、詳細な調査が必要です。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**
– 人が直感的に感じる点として、初期の安定した高スコアは交通部門での公平性や公正が達成されているように見えますが、異常値の存在はそれが一時的なものである可能性を示唆。
– ビジネスへの影響として、交通政策の改善や新しいテクノロジー導入の効果を検証する際に、この予測と実績の差異を深く理解することで、施策の見直しや改善を行うことが重要です。社会的には、公平性向上のための取り組みが継続的に必要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:
## グラフ解析と洞察
### 視覚的特徴とトレンド：
1. **トレンド**
– **横ばい**な動き: 左側（2025年中）にデータが集中し、ウェイトを占めています。
– 右側（2026年）で新たなデータクラスタが現れています。
2. **外れ値と変動**
– 明らかな外れ値は表示されていないが、「異常値」のラベルが存在し、異常事象を検出していることがわかります。
3. **プロットの特性**
– **実績（青色）**や**予測（赤色）**が異常値の近くに表示され、特定の期間に集まっている。
– **予測モデル（ピンク、紫、灰色の線）**は、異なる手法による予測結果を示し、短期間のトレンドを予測しています。
4. **時系列データの関係性**
– **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）が表示されており、それぞれが異なる予測パフォーマンスを提供しています。
5. **相関関係や分布**
– 実測データと予測データに目立った相関関係は示されていませんが、モデル予測の精度を比較するためのベースラインとして過去のデータが使用されています。
### 直感的な洞察：
– **移行期間の可能性**: 2025年から2026年にかけて大きな変化が訪れていることを示唆しており、これは交通の持続可能性や自治に関する重要な変動期を迎えている可能性があります。
– **技術的洞察**: AIや機械学習を用いた異常検出や予測の有効性が示唆されており、政策や戦略計画の策定における意思決定を支える役割が期待できます。
– **ビジネスや社会への影響**: 自治体や交通事業者が、持続可能な交通の発展のために、この時期に重要な資源配分や計画を検討する可能性があります。
このグラフを通じて、持続可能性の向上と自治性の確保に向けた重要な指標や活動の集中が如実に現れています。同様に予測モデルの活用は進行中の取組みを最適化し、より効果的な未来の設計を可能にするでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 左側の「実績」と「予測」データが横ばいである一方、右側の「前年（比較AI）」データも同様に安定しているように見えます。全体として大きな上昇や下降のトレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の「実績データ」で一部異常値が観察されますが、大き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**
– **色と形状**:
– 青（実績）: 過去の実績値で、安定しています。
– 緑（前年）: 前年のデータで、比較のためのベースラインとなっています。
– 紫、ピンク、赤（予測）: 各種予測モデルによる将来予測。どのモデルも予測が一致しています。
– 黒丸（異常値）: 異常として検出されたデータポイント。
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、および前年データは、全体的に一貫した安定したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データは全体的に高い相関を持っているようで、特に実績データと予測データが密接に関連していることが分かります。
6. **直感的な感覚と影響に関する洞察**
– このグラフからは、交通に関する社会インフラと教育機会（WEI）が安定していることが示されています。
– 安定したWEIスコアは、社会基盤が整っていることを意味し、交通政策の持続可能性や教育の機会均等が達成されている可能性が考えられます。これは地域の住民に安全性と安心感を提供し、長期的な発展に寄与することでしょう。ビジネスにとっては、信頼性のあるインフラが企業活動を支え、投資の判断をしやすくします。
グラフが示す安定性が、計画通りの成果である場合は、今後も政策評価と改善が継続的になされるべきです。
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**
– 初期には実績値が密にプロットされており、WEIスコアは約0.9以上で、比較的安定している。
– 時間が進むにつれ、実績値が見られなくなり、予測値が多く表示されている。
– 全体としてスコアに大きな変動はなく、横ばいのトレンドが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値（大きな黒い円）が存在し、その日は他の実績値と一致しないスコアが観測されている。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示し、安定して高いスコアを示している。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、予測を補完する役割を果たしている。
– いくつかの色分けされた線（灰色、ピンク、紫）は異なる予測モデルによる推測値を示している。
– 予測の不確かさ範囲（薄灰色）は比較的狭く、予測の信頼性を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は非常に近似しており、モデル間の一貫性がうかがえる。
– 実績データと前年データは他の変数と密接に連動しているように見える。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年のプロットが時期を通じて高いスコアを維持しており、一貫した多様性と自由の保障が図られている可能性が高い。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、最初の密集した実績値から高い多様性と自由が実現され、その水準を維持するために予測モデルが活用されていることが感じられる。
– ビジネスや社会への影響として、高いWEIスコアを維持することにより、交通政策や社会的インフラストラクチャーがより包括的で多様性を促進する方向に進化していることを示唆している。これにより、社会全体の調和と持続可能性が向上すると考えられる。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯に基づいて、色の変化が一定の期間ごとのパターンとして現れています。
– 特に朝や昼の時間帯（8時、16時）では、日が進むにつれて色が濃くなり、高スコア（黄色）が現れる傾向があります。このことから、ピークの活動が時間帯と関連していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 短期間（例: 7月6日から9日）で色が急激に変化する部分があります。特に時間によって色が大幅に異なる場合があります（例: 16時と8時）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は高いWEIスコアを示し、暗い色（紫や青）は低いスコアを示します。
– 時間帯ごとの色の濃さを比較することで、どの時間帯が活発であるかを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯の活動がどのように変化するかを一目で確認できます。特に、朝と夕方の活動が増加する日があることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに色の分布が異なることから、特定の時間帯にのみ活動が集中する傾向があることが示されています。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– このデータは、交通のピーク時間を示している可能性があり、人々の通勤や移動に関連した行動を理解する手助けになります。
– ビジネスにおいては、サービスの提供時間や交通手段の最適化に役立てることが考えられます。特に、ピーク時間におけるサービスの調整が必要であることを示唆します。
全体的に、このヒートマップは、交通カテゴリにおける時間帯別の活動パターンを視覚的に把握し、ピークタイムの特定とリソース最適化に役立つインサイトを提供しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、色の変化を通じて時間ごとのパターンが示されています。見られる色の変化は、時間帯および日にちに対する個人WEIスコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月9日に、スコアの急激な変化が見られます。これらの変動は、特定のイベントや異常な活動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意味**
– 色の濃淡: スコアの高さを示しています。濃い青から紫に近い色はスコアが低く、黄緑から黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なった色のパターンが観察でき、特に朝と夜の時間帯で異なる傾向が見られます。例えば、夜の19時から23時にかけては、スコアの変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中のスコア（8時、16時）は比較的一貫していませんが、特定の日に急激な上昇または下降を示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– ユーザーは特定の時間帯にアクティビティが高まる（または低下する）傾向があることを感じ取るでしょう。例えば、平日の夕方は移動が活発、または特定のイベントに反応している可能性があります。このデータは交通機関の計画やリソース配置の最適化に役立つかもしれません。
このグラフは、個人の行動パターンおよびそれに基づく交通の動向を把握するために使用でき、交通ネットワークの効率的な運用に有益です。また、急激な変動は異常検出やイベント分析の契機となるかもしれません。
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:
このヒートマップでは、特定の期間（2025年7月1日から7月9日まで）の交通に関連する社会WEI平均スコアが示されています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 期間内で全体的には明示的な上昇や下降傾向は見られません。各時間帯において、色の濃淡がその時点のスコアの変化を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から9日にかけて、一部の時間帯で黄色のスコア（高スコア）が突出しています。この期間における急激なスコアの上昇は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを示しています。濃い紫は低いスコアを、黄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**:
– 特定の時間帯（例: 16 時 – 23 時）におけるスコアの変化が関連付けられているように見えます。これらの時間帯での外的要因が影響を与えた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において色が集中しており、同時間帯で繰り返し高いスコアが記録されています。この集中は、日常的または周期的な交通のピークを示し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**:
– 7月上旬に、昼過ぎから夜間にかけてスコアが高く、交通の需要増加や混雑が考えられます。
– 交通混雑がビジネスオペレーションやサービスの効率に影響を与える可能性があり、これをもとに人材配置や業務スケジュールの最適化が検討されるべきです。
このグラフからは、特定の時間帯での交通パターンの分析と、それに対する対応策が必要であることが示唆されます。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンドとパターン**:
– 各WEI項目間で高い相関が見られます。特に「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関があります（0.9以上）。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の項目に対してやや低めの相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として顕著な低相関は特に見当たりませんが、一部の相関が中程度（0.5程度）であることは注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が負の相関または弱い相関を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の直接的なデータはこのグラフでは示されませんが、心理的ストレスを除いて、他のカテゴリー間での整合性と調和が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI」カテゴリー内、「社会WEI」カテゴリー内の相関が高く、これらの要素がグループとして機能していることを示しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 高い相関は、社会的福祉や政策施策において、個々の項目を総合的に見ることが必要であることを示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の低い相関は、ストレス管理やメンタルヘルスの取り組みが他の項目と独立して存在している可能性を示し、重点的な対策の必要性を示唆しています。
このグラフから、交通カテゴリにおける社会施策や個人の幸福度向上に向けた包括的アプローチが重要であることが強調されていると考えられます。
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:
箱ひげ図を分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは特定の期間に関するものではなく、360日間の分布を示しています。そのため、トレンドよりも分布の違いに注目する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済安定）」「個人WEI（心理的ストレス）」などに外れ値が見られます。これらは他の部分と比べて異常なスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲（四分位範囲）が広いと、スコアのばらつきが大きいことを示しています。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的広い箱を持っており、ばらつきが大きいです。
– 色の違いは各カテゴリを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではなく分布の比較であるため、各カテゴリの間の相対的なパフォーマンスを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値や四分位を比較すると、「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高い傾向にあり、これはある種のポジティブな指標であるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会への影響を考えると、社会の多様性や公正性、経済安定など、様々な指標での高いスコアは持続可能な社会の構築にとって重要です。
– 一方で外れ値が存在するカテゴリは改善の余地があるかもしれません。
これらの洞察は、政策決定や経営戦略にとって重要な指針になるでしょう。各カテゴリのスコアを更に詳細に分析し、特に改善が必要な部分を特定することが求められます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
このグラフは主成分分析（PCA）による分散を示していますが、明確な上昇、下降のトレンドは特にありません。ただし、ポイントは全体的に対角線上に広がっており、第1主成分軸に沿って最も広がりがあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
特定の外れ値としては、右上隅や左下隅にある点が目立ちます。これらは他のデータポイントから大きく距離を置いており、異常な観察結果を示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **第1主成分（寄与率: 75%）**: 大部分のデータ変動がこの軸に沿っています。この軸上の位置は、データの主要な分散に寄与している要因を示します。
– **第2主成分（寄与率: 8%）**: この軸に沿った広がりは小さく、データの特徴をわずかに補足します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
複数の時系列データがある場合、それらがこのPCAによってまとめられており、グループのちなみのデータの関係性が主成分を通して明らかになります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分に沿って正および負の方向にまとまりが観察され、交通関連のデータの主要な分散の要因が示唆されます。第2主成分は相対的に少ない影響を持っているため、影響度の高い他の変数が存在する可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**: このグラフを見たとき、多くのデータがある範囲内に収まっているが、一部は大きく外れていることに気づきます。
– **ビジネス・社会への影響**: 交通における主要な変動要因を特定することで、その管理や改善に役立つ可能性があります。外れ値の要因を特定理解することで、新しい課題や機会が明らかになり、より効率的な交通管理政策を策定できるでしょう。
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。