📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果に基づいて、次のような洞察を提供します。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 全体的に、総合WEIスコアは増加傾向にあります。特に、7月6日から8日にかけて顕著な上昇が見られます。この上昇は、社会的な出来事や政策の変化による影響である可能性があります。
– **個人WEI平均**: 前半はやや低めですが、7月7日以降に大きく上昇しています。この変化は、個人の生活条件や経済状況の改善、またはストレスの低減によるものかもしれません。
– **社会WEI平均**: 高い値を維持しつつも、さらに上昇しており、特に7月7日には最高潮に達しています。これは、社会的な支援の強化や多様性の向上が寄与している可能性があります。
### 異常値の検出
– **2025-07-02の総合WEIスコア**が0.81と0.72、0.70と極端な変動を示しています。この日は特定イベントの日であり、それに対する即時の反応がWEIに影響を与えた可能性があります。
– **2025-07-03の個人WEI平均**0.60は、低すぎる心理的ストレスや健康の影響を受けた可能性があります。
### STL分解の季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドは増加していますが、一時的な季節要因による短期的な変動も観察されました。例えば、週末や祝日に関連する人々の生活満足度の変動が考えられます。
– 残差には周期性があり、特定日付に大きくシフトすることがあります。これは、データが短期間で予期せぬイベントに敏感に反応していることを示唆します。
### 項目間の相関
– **社会WEIと持続可能性**、**社会基盤の項目**には強い相関が見られます。持続可能性の向上は、社会基盤を強化する政策やプログラムが成功していることを反映しているのかもしれません。
### データ分布の分析
– 箱ひげ図から、個人WEIや健康状態のスコアはやや広がりを持ち、外れ値として表れることが一定割合で観測されました。外れ値は季節的な健康悪化や、経済的な変動により発生している可能性があります。
### PCA分析の考察
– **PC1の寄与率(0.73)**は非常に高く、この主成分がWEIスコア全体の変動の大部分を説明しています。この要因は、多くの社会的要素（例: 公平性、持続可能性）が緊密に結びついていることを示唆しています。
– **PC2の寄与率**は0.08と低いですが、個人の健康や心理的ストレスがユニークな影響を与えていることを示しています。
### 結論
この分析から、WEIスコアは特定の社会・個人要因に強く依存しており、特定の出来事や政策変動に敏感であることが示されました。特に、持続可能性や公平性が改善することで、総合的な幸福度を大きく向上させることが期待できます。また、一部の外れ値が個人の健康状態や心理的ストレスから生じており、これらの要因に対する対策が重要であると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: WEIスコアは約0.8前後で比較的安定しています。全体として横ばい傾向。
– **予測データ（色別の線）**: 期間の終わりに向かって、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも異なる予測を提示しています。これによって、予測の不確実性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値検出**: 一部の点が外れ値としてマーキングされていますが、その数は少ないです。したがって、データは一般的に一貫していると言えます。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青い点）**: 現実のWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×）**: 将来のスコア予測。
– **不確かさの範囲（グレーのバンド）**: 予測の信頼区間を示すものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルによるスコアは異なりますが、全体として現況スコアに対しやや乐観的な予測を行っています。これは、将来的にWEIスコアが向上するか横ばいで推移する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の14日間の実績データは、比較的安定した拡散（プロットの密度）を見せています。予測範囲の外れた急激な変動は抑えられているため、モデルが安定性を持っていることを示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、交通に関するWEIスコアが一定の水準で保たれていることが読み取れます。これは、システムが現在の状態を維持し続ける能力を持っているか改善が見込まれる可能性を示唆します。
– ビジネスや社会的に、交通の安定は計画や投資の決定を支える重要な要素であり、現状維持か幾分の改善が期待できることはポジティブな信号です。
この分析を基に、さらなるデータ収集とモデル改良を行うことで、より正確な予測と対応策の立案が可能となります。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期の数日間は「実績（実績AI）」のWEIスコアが緩やかに上昇しています。その後、横ばいになります。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）は最初は上昇し、その後はほぼ一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値が初期の日付に示されています。これらは黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、DNN（青）、線形回帰、水色（決定木回帰）、紫色（ランダムフォレスト回帰）の予測があります。
– 灰色の帯は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**:
– 予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰が他の手法に比べて後半の値を高く予測する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間にはやや乖離が見られますが、全体として類似した傾向があります。
– 特定の予測モデルが実績に対して優位に働くかどうかについては、さらなる詳細な評価が必要です。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– 直感的には、実績は一定のパフォーマンスを維持していることが分かります。一方、予測モデルの選択によっては、将来的なスコアの改善が期待できるかもしれません。
– 交通関連のカテゴリでは、予測の精度が現実の交通効率に影響を与えることが考えられます。このため、モデル選択が重要です。特にランダムフォレスト回帰が高い予測能力を示す場合、今後の交通政策や管理において有用な示唆を得ることができるでしょう。
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:
こちらのグラフでは、交通カテゴリにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移が示されています。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は全体的に0.8から1.0付近で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるプロットは黒の円で囲まれていますが、グラフ上ではあまり目立つ外れ値は確認できません。急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青いプロットで表示されており、信頼性が高いと見られます。
– 予測（赤の×）は実績データに近く、予測の精度が高いことを示唆しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がほぼ一致しており、異なるモデル間での予測一致が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間の乖離は少なく、予測精度の高さがうかがえます。
– 予測の不確かさ範囲も狭く、予測の信頼性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は高い相関を持つと考えられます。
– 分布的には、散らばりは少なく、まとまったデータのようです。
6. **直感的でありビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定しており、交通関連のサービスや施策が効果的に機能していることが考えられます。
– 予測と実績の一致度が高いため、今後の交通関連の計画や政策の策定において、このデータに基づいた信頼できる意思決定が可能です。
全体として、このデータは非常に安定しており、今後の予測や政策に役立つ強固な基盤を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体として横ばいに近いが、若干の変動が見られます。
– 線形回帰や決定木回帰による予測（赤紫や青線）は一定で、ランダムフォレスト回帰（紫線）はわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの異常値が示されています（黒丸）。
– 異常値は、他の点よりも高いまたは低いWEIスコアとして存在し、特定の日時に集中して表れています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、WEI スコアの実際の分布を反映しています。
– 異常値（黒丸）は通常の範囲から外れている点。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一定の範囲に収まっており、予測データはそれを基にした各モデルの異なる傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が予測の上下限に関して最も広範な予測範囲を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータとモデル予測の間に大きな乖離は見られませんが、異常値は特定のイベントや条件に関連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への影響**
– 人々は異常値を特に注視することがあり、それが影響を及ぼす可能性のある要因について関心を持つでしょう。
– ビジネスにおいては、異常値が発生するメカニズムを理解し、それを改善するための戦略を考えることが重要です。
このグラフは、個人の経済的余裕が時間とともに大きく変動していないが、一部の異常値が経済的健康度に影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。これらの前兆を監視することは、個人や組織の経済的戦略を最適化するうえで不可欠です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は概ね一定で、横ばいのトレンドを示しています。
– 線形回帰予測（紫色）はゆるやかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（シアン色）は横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は緩やかな上昇トレンド。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明確な急激な変動や外れ値はありません。
– 外れ値として考えられるプロットは、グラフ内に黒いリングで示されていますが、図示されている範囲ではそれほど極端なものは見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示し、予測値はそれぞれ異なる色の線で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルにより多少異なるトレンドが見られますが、全体的には大きな乖離はなく、一定の範囲で収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが比較的安定しており、大きな変動はありません。
6. **直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– 実績に比べて予測モデルが若干異なる傾向を示しているものの、WEI（健康状態）は安定していると読み取れます。
– この安定性は、特に交通業界において健康状態の維持や改善が求められる場合には肯定的な要素です。
– 将来の予測において、複数のモデルを使用することでより堅実な計画立案が可能になるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIデータ（青のプロット）は、概ね0.6から0.8以上の範囲に横ばいの分布を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、調査期間中ずっと高い値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青いプロットで異常値（黒い円で囲まれているデータポイント）が観察されます。
– 初期には予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が見られますが、以降はほぼ一定で安心できる範囲にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データ、赤いプロットは予測データを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が最も高い値を示しており、他の予測手法より信頼できる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測データは、実績データより常に高く、心理的ストレスの高騰を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲を維持しているのに対し、予測データは関連性がはっきりとは見えませんが、ランダムフォレスト回帰はより高いリスクを想定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見た際、実際の心理的ストレスは全体として安定しているものの、将来的な高ストレスの可能性を示している点は気がかりです。
– 交通関連のビジネスや政策においては、ストレス管理や予防策が有効かつ重要であることを示唆します。
– 特に異常値の存在は、特定の時期や状況下でのストレス要因を特定し、早急に対策を講じる必要性を示唆します。
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**
– **初期上昇トレンド**: グラフの左側、7月1日から7月10日頃にかけて、WEIスコアは全体的に上昇しています。初期の上昇トレンドが見られます。
– **その後の横ばい**: トレンドがある程度の日時点で横ばい傾向に変わったように見えます。
– **予測ライン**: 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）のラインが右側に水平に表示されており、今後の数値は現状の高いレベルで安定すると予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 一部のデータポイント（青い実績）が異常値としてマーキングされています。これらは予測から大きく外れていることを示しています。
– **急激な変動の欠如**: データポイントの密度とその分布から、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**
– **実績データ（青い点）**: 日毎の実際のWEIスコアを示しています。
– **予測データ（赤い×）**: AIによる予測値ですが、現在のスナップショットにはあまり示されていない。
– **不確かさの範囲（グレーの影）**: 予測の不確かさを示す範囲で、実績データの多くがこの範囲内にあることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は今後も実績データと調和する形が予想されています。モデル間で予測のばらつきがあるものの、全体としてより一貫した安定したスコアの予測がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは初期において一貫した上昇トレンドを示すが、その後は大きな変動なく、分布は密集しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **信頼性と安定性の評価**: 実績値が高い水準にあるため、現在の交通関連の自由度と自治は評価が高いことが示唆されます。
– **政策評価やプログラムの成功指標**: 継続的に高いパフォーマンスを保つための現行の政策やプログラムが成功している可能性があります。
– **改善の機会**: 異常値は改善のための分析機会を示唆しており、これらを意識することでさらなる改善が期待できます。
このグラフは、現在の評価が高く、安定的であることを示しているため、ビジネスや社会に対するポジティブな影響が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はおおむね0.6から0.8の間で横ばい状態を示しています。全体として安定している印象です。
– 予測データは3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれの線は横ばいを示しています。特にランダムフォレスト回帰は高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に異常値（黒い縁取りの円で表示されています）は見受けられません。WEIスコアは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は社会的公平性・公正さの現在の状態を示しています。
– 予測は3つの異なる手法で示されており、各手法の予測レンジや信頼度が視覚的に把握できるようになっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとに多少のズレはありますが、全体的に似た傾向を示しています。このことは、予測の信頼性をある程度裏付けていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体として安定しており、スコアの変動は少ないです。予測手法間での大きな相違もないため、各手法は互いに高い相関があると考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 全体的な安定性は、交通システムにおける社会的公平性・公正さが維持されていることを示唆しています。この安定性は、利用者の信頼感を高め、公共交通機関の支持を得やすくする要因となり得ます。
– 予測手法が示す高いスコアは、今後もこの状態が続くと見られることから、交通システムの運用や政策立案に安心感を提供します。
このグラフから、交通システムの社会的公平性が良好かつ安定的に保たれていることが理解でき、関連する政策や運用における具体的な調整が期待されます。また、予測データを基に、長期的な改善策やユーザーエクスペリエンスの向上を図ることも視野に入れるべきです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**は全体的に高水準で横ばい。
– **予測（紫の線）**も一定を維持しており、特に無変動。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのプロットは黒い円で囲まれており、これは外れ値を示している。
– ただし、外れ値はあまり目立たず、全体の流れに影響を与えていない。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**は実際のデータを示す。
– **予測（紫の線）**は異なる回帰モデルに基づく予測。
– **不確かさ範囲（灰色の陰影）**は、xAI/3σによる予測の不確実性を示しているが、非常に狭く自信が高い。
– **外れ値（黒い円）**は異常なデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる回帰モデルの予測が非常に近似しており、モデルの精度が高いことを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが非常に整然としているため、モデルの予測と実績データの間に高い相関があると思われる。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– **感じ取れること**: データが安定しており、高いWEIスコアを維持している点から、交通カテゴリーの持続可能性と自己管理性が非常に高い。
– **影響**: インフラや政策が現在うまく機能している可能性があり、調整や改善は少なくて済むかもしれない。この安定性は自動運行システムや都市計画などの持続可能な取り組みを進めるための良い指標になる。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 直近30日間のWEIスコアにわずかな上昇傾向があります。しかし、全体的には横ばいの状態と解釈できます。
– **予測**: 線形回帰と決定木回帰はほぼ一定を示していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内では、いくつかのデータポイントが異常値として囲まれています。これは他のデータポイントに比して外れた値を示していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット（実績AI）**: 実際のWEIスコア。
– **赤のクロス（予測AI）**: 予測されたWEIスコア。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲。
– 各予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる手法による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によるスコアの安定性や変動を比較できます。ランダムフォレストは他の方法に比べて動的であり、将来的な変化を捉えやすい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値がなければ、実績AIスコアと予測AIスコアとの間に強い相関が見られる可能性があります。また、予測手法によるスコアのばらつきは異なる分析アプローチの特性によるものです。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 交通カテゴリにおけるWEIスコアが今後も安定または向上する場合、それは社会基盤や教育機会の改善を示します。
– 異常値が発生する原因の特定ができれば、システムの改善や政策の変更が考慮されるべきです。
– 安定したスコアは、計画的なインフラ投資や教育政策の効果を示し、住民の安心感を高める要因となるでしょう。
この分析は、政策立案者や経営者にとって今後の戦略を立てるうえでの参考になると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は、期間の開始からおおよそ横ばい状態にあります。
– 予測（予測AI）は異なる3つの手法で示されていますが、期間後半にはいずれも高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれた黒い円は外れ値を示しています。初期段階で実績値の一部が外れ値として認識されています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、グラフの左側に分布の密集が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績AIのスコア。
– 黒い円: 外れ値。
– 赤い×: 予測スコア。
– 灰色のシェード: 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）。
– 緑、シアン、紫の直線: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは、後半の期間で同様の高いスコアを予測していますが、初期の実績値とは異なる軌跡を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおける初期のばらつきが見られ、期間の後半に向けて平滑化されている。また、予測に関してはモデルごとに多少異なるが、全体として高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 初期の実績スコアには不安定さが見られる一方で、予測モデルによる安定した高スコアの予測は、システムや政策の安定性を示唆している可能性があります。
– 交通の社会的指標（共生・多様性・自由の保障）における高スコアの予測は、長期的な政策やインフラ投資が効果を発揮している可能性を示唆します。
– 外れ値の発生は、予想外のイベントや政策の影響を考慮したさらなる分析が必要です。
総じて、このグラフからは、実績と予測の乖離が目立ちますが、予測モデルの選択により、長期的にポジティブなトレンドが期待されていると考えられます。
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:
以下に、この交通カテゴリのヒートマップについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯で一定のトレンドが見られる。特に7時から9時にかけて、日ごとにスコアが上昇する傾向がある。
– 特定の時間帯、例えば16時や19時では、安定したパターンが確認できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日頃、16時と19時にかけて急激なスコアの変化がある。これは外れ値や突発的な現象を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示す。
– 白いスペースはデータ欠損を示唆している可能性がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝の時間帯と夜の時間帯のスコアが異なるパターンを示し、異なる交通状況を反映している。
– ある時間帯の変動が他の時間帯に影響を及ぼしている可能性も考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7時から9時と、16時から19時の間に、スコアの変化が密集しており、これらの時間帯が交通のピークであることを示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通の混雑時間帯が明らかであり、都市計画や交通管理に活用できるデータを提供している。
– 特定の日における急激なスコア変動は特別なイベントや異常事態に起因する可能性があり、その理解はリスク管理に役立つ。
このヒートマップは、効率的な交通運用や都市計画において活用可能な、詳細な時間帯別の交通状況を提供しています。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の点について分析いたします。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 色合いの変化から、日中時間帯において時間が進むにつれて数値の上昇が見られる日があることが分かります。特に、8時から16時の間に色が濃くなっているため、この時間帯でのデータポイントが増加している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時から19時の間において、日ごとに急激な色の変化があります。特に16時頃に低い値（暗い色）が見られ、その後急激に値が上がる（明るくなる）傾向があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が明るくなる（黄緑から黄色）は数値が高まっていることを示します。逆に、色が暗い部分（紫から青）は数値が低いことを示しています。このため、特定の時間帯や日に高い活動が集中的に発生していることがうかがえます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 不連続的に存在する色付きの時間帯からは、複数のパターンが時間ごとにスケジュールされていることを示唆しており、日によって影響を受ける時間が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の特定の時間帯に高い数値を示す一方で、16時以降に急激な数値の変化があるため、人の活動がこの時期に集中している可能性が考えられます。
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。**
– 朝から日中にかけての活動の増加と、夕方にかけての急激な変動から、ピーク時間に向けての交通量の増加およびその後の減少が直感的に理解されます。これは、通勤や通学などのピークタイムの影響を示している可能性があり、公共交通機関のスケジュール調整や交通政策の立案において考慮すべき重要な要素となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体として、時間帯によって異なるWEIスコアのトレンドが見られます。特に、午前8時と午後8時から夜にかけてのデータが比較的高いスコアを示す傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例えば2025-07-10付近）において、午前8時の時間帯でスコアが急上昇している箇所があり、黄色のハイライトはこの期間に注目すべき外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、紫色が低いスコア、黄色が高いスコアを表しています。午前7時や午後16時、午後19時などの時間帯で低いスコアが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間でのスコアの上昇下落パターンを考慮すると、特定の日の特定の時間帯が他の時間帯に比べて交通パターンの変化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**:
– 午前8時から午前10時の時間帯は、スコアの上昇が見られることが多く、これは通勤時間帯での交通量増加を示唆するかもしれません。一方、午後4時から午後8時は一貫したスコアの高さが見られ、帰宅ラッシュを示している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップのパターンから、人々は通勤や帰宅時に交通スコアが高いことを直感的に理解するでしょう。これらの時間帯に公共交通機関や道路の混雑が予測されるため、交通管理やインフラの改善に役立てることが可能です。交通システムの効率化や計画立案において重要なデータとなるでしょう。
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、交通カテゴリに関連する様々なWEI（Well-being Index）項目の相関関係を示しています。各要素の相関係数は、-1から1までの範囲で表され、1は完全な正の相関、-1は完全な負の相関を示します。
1. **トレンド**:
– 一般的に、全体として高い正の相関が多く見られ、常に上昇気味または高水準で安定した状況が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフには、急激な変動を直接的に示す要素はないが、特定の要素間では予想以上に低い相関（青系）が見られる場合がある。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットの色が相関の強度を示しており、赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関または弱い関連を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップは相関関係を示しており、直接的な時系列の相互作用は示していない。時系列データの分析としては、各項目のグループの関係性があることが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI (公共性・公平さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の間、および「個人WEI平均」と「総合WEI」の間には非常に高い正の相関が見られます（0.94, 0.96）。これは、これらの項目が概ね連動していることを示唆しています。
– 一方で、「個人WEI (経済的余裕)」との相関は他の項目よりやや低めです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 人々は、経済的背景や精神的な健康と同様に、社会的公平性や多様性に強く左右される可能性があると感じるかもしれません。
– このデータは、特に多様性と公共性が交通における社会的幸福度に影響を与えることを示唆しており、これらの要因を向上させる政策が社会的利益をもたらす可能性があります。
このヒートマップは、どの項目が密接に関連しているかを理解する上で有用であり、ビジネスや社会政策の優先順位設定に役立つ情報を提供します。
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:
## グラフ分析と直感的洞察
### 1. トレンド
– このグラフは30日間のデータの分布比較を示しており、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 各カテゴリで一定の範囲内でのばらつきが見られるため、周期性は特に見当たりません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。例えば、「個人WEI（経済活動）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のカテゴリで、中央値よりかなり下に位置しているデータポイントがあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱はデータの50%が含まれる範囲（四分位範囲）を表します。
– ひげは、データの最低値と最大値（外れ値を除く）を示しています。
– 箱の幅が広いもの（例:「社会WEI（生活整備・経済機会）」）は、データのばらつきが大きいことを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各カテゴリ間で相互に関連するデータは特に見られませんが、「個人WEI（経済活動）」は全体的に高いスコアを示し、「個人WEI（心理的ストレス）」はややスコアが低い傾向にあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の相関関係は見られませんが、各ウェルビーイング指数（WEI）の種類によってスコアのばらつきが異なることが分かります。
### 6. 直感的洞察と社会的影響
– 交通分野でのWEIスコアの分布は、多様な要因に影響されている可能性を示します。
– ビジネス的には、特に「個人WEI（経済活動）」が高いことから、経済的な活発さが交通において重要な要素であることを示唆しています。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアが低めであることから、交通混雑等が心理的負担になっている可能性があり、改善が必要であることを示唆しています。これにより、公共交通機関の効率化や新しい交通政策の策定が求められるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下の点から分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体として特定の方向に明確なトレンドは見られません。データポイントは全体的に広がっているため、特定の方向性を持たず、分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ外れ値としては、第一主成分が約0.25以上、第二主成分が0.15以上の点が挙げられます。この点は他のポイントと比較して、明らかに離れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットはデータポイントを示しており、PCAの結果として、異なる交通要素の分布を二次元で表現しています。色やサイズの変化がないため、各点は同等の重みで扱われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データがグラフに明示されていないため、時系列の関連性は直接読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分が0より大きい範囲に多くの点が集まり、この範囲での分布が密です。第一主成分が正の範囲では、第二主成分が多様な値をとり、ばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– PCAの結果から、交通データにおける変動要因が多様であると直感的に理解できます。主成分が示す多様な影響力は、交通の変動要因が複数あることを示唆しており、例えば異常な外れ値に対応する事故やイベントがあるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、異常値の管理や、主要な変動要因を特定することで効率的な交通管理が可能になるかもしれません。
この分析は、具体的な交通データの内容に基づいてさらなる検証やモデル化を行うことで、具体的な施策に貢献できるでしょう。
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。
