📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータから読み取れる重要な傾向、異常、パターン、そして考えられる背景についての分析を示します。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**は全体として上昇トレンドを示しています。特に、7月6日以降から最終日（7月10日）にかけて、スコアが高くなる傾向が顕著に見られます。この間、再び0.85以上の高いスコアが後半になるにつれて常時観測されています。
### 異常値
指定された異常値の中でも、7月2日に0.81や0.7の低い値が記録されています。これらの異常値はその前後のスコアと比べて大きく異なっており、何らかのイベントが発生した可能性があります。その他にも、7月7日以降に高い異常値が観測されていますが、これは全体のトレンドが上昇していることを反映していると思われます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解による詳細な分析は提供されておりませんが、全体的な上昇傾向から、長期的なトレンドの上昇が確認できます。周期的なパターンや大きな残差は明示されていないものの、上昇を示す季節的要因・社会的背景が影響を与えていることが考えられます。
### 項目間の相関
予想すると、**個人WEI**の「経済的余裕」、「心理的ストレス」が関連し、**社会WEI**の「公平性・公正さ」「持続可能性と自治性」が高く関連している可能性があります。社会的な持続可能性の取組みが、社会全体のWEIを上昇させていると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図の具体的な描写はございませんが、如実なばらつきには、経済的余裕や心理的ストレスが影響している可能性が高いです。異常値の多くが個人・経済・心理的要素と関連しており、特に社会的要因の安定性がヒントといえるかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析で**PC1**が0.74を占めていることから、総合WEIが一つの主要な因子により大きく影響を受けていることが示唆されます。これはおそらく、最も影響力を持つ社会的及び個人的な要因が総じてウェルビーイングスコアの変動に寄与していると考えられます。一方、**PC2**が0.08と低いことから、二次的な要因は少なからず影響はあるが主要因ではないことも示しています。
### 背景にある可能性のある要因
1. **政策と制度の影響**: スコアの変動は、新しい交通政策やインフラの整備が進行中である可能性を示唆しています。
2. **季節的要因**: 7月初めのスコアの比較的低下した時期は、季節変動（例：夏季休暇や観光シーズン）が影響している可能性があります。
3. **社会的イベント**: 特に社会的持続可能性スコアの上昇は、イベントやキャンペーンの結果と見ることができます。また、フェアネスや多様性といった要素の改善点として評価されています。
総じて、このデータは、短期間で大きく変動が発生した時期、その要因背景を明らかにし、WEIを構成する多くの観点からどのような変動要因が存在するかに着目しています。今後予測する際には、これらの観点を考慮することが有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいでやや上昇トレンドが見られます。約30日間の中で、WEIスコアは大きな変動を示していません。
– 予測ライン（ピンク、青、緑）は、直線的もしくはほぼ横ばいで未来のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒く囲まれた点があります。これは実績データから大きく離れているスコアを示しています。交通に関連した予測には不確定要素が多いことを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）と予測値（赤いバツ）には一貫性があり、予測の信頼性に寄与しています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさの範囲を示し、特に外れ値がある期間にはこの範囲が有効です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測線の間にある程度の一致があります。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似たような予測を行っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は比較的狭い範囲にあります。異常値を除けば、かなりの相関が見られます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– グラフが示すトレンドと予測では、交通のWEIスコアが安定していることから、インフラの需要やストレスの増加が見込まれていない可能性があります。
– 予測が信頼できる場合、政策決定者はこのデータをもとに交通計画やインフラ投資を計画できるかもしれません。
– 外れ値の存在は、予測モデルの改良やデータ異常値の検出の重要性を示しています。
このように、グラフからは交通に関する社会の現状や未来の計画に不可欠な情報が得られます。予測と実績の整合性が高い場合、効果的な政策策定に資するデータと言えるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の数日間、WEIスコアはほぼ横ばいであるが、その後、わずかに上昇の兆しが見られます。
– 予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は急上昇しており、その後は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とマークされたプロットは序盤に複数ありますが、それほど極端には離れていません。
– 予測の不確かさ範囲内に多数の実績値が収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのデータを示し、明確な上昇傾向が見られます。
– 円で囲まれたプロットは異常値として識別されています。
– 紫の予測はランダムフォレスト回帰による未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データがゆるやかに上昇するのに対し、予測データは急上昇する点で差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値 (ランダムフォレスト) には、一般的な正の傾向がありますが、急激な上昇は予測のみに見られます。
6. **直感的洞察と影響**
– このグラフからは、予測の精度が予測モデルによってかなり異なりうることが感じられます。
– 短期的には安定していますが、長期的には大きな変動が予測され、交通関連のビジネスや計画に対して注意が必要です。
– 異常値の存在は、データ収集における何らかの誤差や外的要因の影響を示唆しています。
このグラフは、交通カテゴリのパフォーマンス指標の理解と今後の施策を決定する際に役立つ情報を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは全体的に0.8から0.9の範囲で安定しており、横ばいのトレンドが見られます。
– 予測に関しては、線形回帰・決定木・ランダムフォレストの各モデルが同時期に考慮されており、それぞれが特定の基準に基づいてスコアを提供しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが大きく囲まれており、外れ値として識別されています。しかし、全体的な実績データには大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、全体的に安定しています。
– 外れ値は黒い円で強調され、注意が必要です。
– グレーの区域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは同じ期間内に示され、予測手法の精度やモデルの信頼度を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的一様であり、特に強い相関関係は示されていません。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 実データが比較的安定していることから、現状の交通状況には大きな異常や変動はないと考えることができます。
– ビジネスや社会においては、交通関連の政策変更や新しいモデルの導入を計画する際に、この安定したトレンドは安心材料となるでしょう。また、予測の不確かさを考慮することで、今後のリスク管理における意思決定に寄与す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:
## グラフ分析と視覚的な特徴
### 1. トレンド
– **過去のデータ:**
– 実績データ（青い点）はおおよそ横ばいで、約0.70から0.85の間に集中しています。これは、過去30日間で個人の経済的余裕（WEIスコア）があまり変動していないことを示しています。
– **予測データ:**
– 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線があります。
– ランダムフォレストと決定木の予測は横ばいで、線形回帰の予測のみがわずかに上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒い縁取りの丸）は、実績データの中で特異な値を示しています。これらは観測データの範囲からやや外れつつも、全体として大きな異常や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ (青い点):** 個人の経済的余裕を示し、わずかにばらつきはあるものの安定しています。
– **予測 (赤い×):** 未来のWEIスコア予測を示します。
– **予測の不確かさ (グレーの影):** 未来の予測に関連する不確かさを示し、予測の信頼区間として重要です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定のトレンドや変動のパターンは見つからず、他の系列との関連性は見受けられません。各予測手法の予測が異なり、観測データのばらつきに対応しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は特に明確ではなく、WEIスコアは概ね一定の範囲内でランダムに分布しています。これは、特に大きな変動や周期的なパターンが存在しないことを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な解釈:**
– 人々がこの30日間での交通カテゴリによる経済的余裕において安定を感じている可能性があります。
– **ビジネスや社会への洞察:**
– 予測が横ばいであることから、今後も大きな経済的余裕の変化がないことが予想されます。このため、交通関連サービスや商品に対する需要が安定している可能性があり、急なビジネス戦略の変更は必要ないかもしれません。
この分析は、交通カテゴリにおける個人の経済的余裕の現在の状況を把握し、将来の動向を予測するのに役立つ情報を提供します。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、7月1日から7月22日まで大きな変動は見られず、横ばいに近い状態です。
– 予測データについては、線形回帰（紫の線）は若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に一部の外れ値が認識されていますが、多くのデータが0.8付近に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測データを示し、黒い円で囲まれたものが外れ値です。
– 色分けされた線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のそれぞれの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**
– 予測モデル毎に異なる予測がされていますが、線形回帰とランダムフォレストは同じ上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定で、予測の不確かさの範囲（灰色の影）が示されているため、予測と実績の間に大きな差異はないことが示されています。
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**
– 実績データの安定性は、健康状態が一定の範囲内で維持されていることを示します。
– 線形回帰とランダムフォレストの予測では上昇トレンドが見られるため、今後の健康状態の改善が期待されます。
– このデータと予測結果を基に、交通における健康管理施策が有効であると判断できます。
この分析により、実績データが予測モデルとほぼ一致しており、今後の管理策の見直しや改善策を策定するための有効な基盤を提供しています。
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:
以下は、視覚的な特徴の分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 前半は横ばいの傾向で、WEIスコアは大体0.6から0.8の間に収まっています。
– 後半になると、ランダムフォレスト回帰による予測が0.8から1.0の間で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値には黒い縁取りがされています。初期のプロットでいくつかの外れ値が存在していますが、それほど多くありません。
– 主に初期のデータに集中しており、後半には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、密集していることから誤差が小さいことが分かります。
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測を示しており、後半は安定的です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表していますが、この範囲が狭いことから、不確かさは比較的小さいと言えます。
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（ランダムフォレスト）は後半において一致しており、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は前半に偏っており、初期のばらつきが徐々に抑えられている様子が見て取れます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の不安定な値は、個人の心理的ストレスが最初は変動が大きいことを示していますが、後半はコントロールされた状態に向かっていることが示唆されます。
– 長期的に安定したパターンは、心理的ストレス管理や交通管理が有効に機能している可能性を示します。
– ビジネス的には、この安定性は企業が従業員のストレスを管理するための十分な計画を立てられることを示しています。
このような分析は、交通や勤務環境におけるストレス管理の改善に役立つ可能性があります。
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**:
– 実績データ（青いプロット）には若干の上昇トレンドが見られます。特に7月初めから中旬にかけて、スコアが上昇しているようです。
– 予測ラインは水平で、予測および実績の変動が少ないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットに黒い円があり、これらが外れ値を示しています。データ全体に対して明らかに異なる値ですが、多くはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表し、xAI/3σで囲まれた灰色のエリアは予測の不確かさを示します。
– 赤い「X」マークの予測データは、実績データとは異なるパターンを示しています。予測には複数の回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、目立った変化はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法による線は一致しており、予測の変動が少ないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測されたデータは、主に0.6から0.9の範囲にあることが多いです。正の相関が見られるような上昇傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定して高い値を維持することは、個人の自由度と自治がポジティブに機能している可能性を示唆します。
– 外れ値の少なさは、統計的に信頼できるデータセットである可能性を示しており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 交通カテゴリにおけるWEIが向上していることは、交通サービスの効率や自由度が改善されていることを意味するかもしれず、これは利用者の満足度の向上や公共政策の成功とも関連付けられます。
全体として、このグラフからは、WEIスコアが比較的安定しつつ向上していることが分かり、交通カテゴリの改善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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績（実績AI）はWEIスコア0.6から0.8以上に上昇。
– 時間の経過とともに安定し、高いスコアを維持。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方において、いくつか外れ値（〇で表示）が見られる。
– これらの外れ値は予測範囲から外れている可能性がある。
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、大部分は予測範囲内に収まっている。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は初期段階で幅があるが、その後安定。
– 複数の予測モデルによるライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同様のスコアラインを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（赤い×）は実績データに近く、予測精度が高い。
– 複数のモデルが近い結果を示しており、一貫性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績間に高い相関があるように見える。
– データポイントが上方で集中し、WEIスコアが安定的に高い。
6. **人間的直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期に見られた外れ値により、スコアの一貫性が課題だった可能性を示唆。
– 現在は予測精度やモデルの強化により、社会的公平性において安定した結果が期待できる。
– 公正さの向上は、交通関連の政策や施策において信頼性を高める可能性がある。
このように、全体としてデータが安定し、予測モデルの精度が高い状態が維持されていることが確認できるため、施策の信頼性向上が期待される。
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**
– **実績（青の点）**: 最初の期間で上昇傾向が見られ、その後1.0付近で横ばいになっています。このことは、実績が最初の10日間ほどで向上し、安定した状態に達したことを示します。
– **予測（ピンクの線）**: 各予測方法において非常に安定しており、変動がほとんどありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績点において、黒い円が示されています。これらは外れ値として識別されていますが、これらの点も大きな範囲での流れから外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点と黒い円**: 青い点は実績を示しており、特に黒い円で囲まれた点は異常値または特異な振る舞いとして認識されています。
– **ピンク、ライトブルー、グレーの線**: それぞれ異なる予測方法（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）による予測値を示しています。すべての方法で非常に高いスコアを示しており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– **グレーの範囲**: 予測値の不確かさを示すもので、非常に狭い範囲に収まっており、予測精度の高さを裏付けています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が非常に近く、モデルの予測が現実の状況をうまく反映していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は高い正の相関関係があると考えられ、特に予測モデルが実績を忠実に追随しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響**
– このデータは、交通システムの持続可能性と自治性に関する測定が非常に高いレベルで評価され、安定していることを示します。これは交通政策の成功やシステムの安定性向上を示唆しており、さらなる改善や投資が持続可能性の向上に繋がる可能性があります。
全体として、グラフから見られる高いWEIスコアとその安定性は、交通分野での成功した持続可能な政策の実施を示唆しており、関連する様々な施策や技術導入が効果的である可能性があります。
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**
– 実績データ（青い点）のトレンドはほぼ横ばいで、特定の上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データ（赤い点）はわずかな変動を示していますが、ほぼ一定で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がいくつか黒い円で示されていますが、実績データの大部分は異常範囲には含まれていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を表し、赤のプロットは予測を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を表しています。予測値はほとんどその範囲内に収まっています。
– ラインは異なる予測手法を示し、それぞれ異なる色で表現されています。
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はほぼ一致しており、予測モデルが実データをうまくキャプチャしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的一貫しており、予測モデルの各手法も大きな相違はなく、同様の傾向を示しています。
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は、社会基盤と教育機会が一貫して提供されていることを示唆しています。これは交通インフラが適切に機能していることを意味するかもしれません。
– 外れ値が一部存在しますが、全体的にシステムが安定しているため、特に大きな懸念はなく、継続的な監視が推奨されます。
– 予測モデルが実データと比較して良好な精度を示しているため、予測に基づいた戦略や計画の立案に役立つ可能性があります。
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:**
– 実績（青のプロット）は2025年7月1日から2025年7月10日までをカバーしています。その間、徐々に上昇しています。
– 以降、予測AIによる予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績データに外れ値があり、円で囲まれています。これらは通常のパターンから大きく外れており、注意が必要です。
– 外れ値は期間の初期に集中していますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青のプロット（実績）は実際のデータポイントを示し、黒の円で囲まれたものは外れ値です。
– 灰色の範囲は予測範囲の不確かさを示しており、予測には不確実性が伴うことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 実績と予測が示されており、実績のデータ範囲が終わった後は予測が続いています。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の手法で行われています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績が上昇していることは、多様性や共生のスコアが改善していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 実績が上昇することで、交通分野における共生・多様性の取り組みが進んでいる可能性があることを示しています。
– ビジネス的には、異常値があることで顧客満足度や運営上の問題を懸念し、改善策を考慮する必要があります。
– 不確実性があるため、予測に基づいた長期的な計画には慎重さが求められます。
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:
以下は、提供された交通カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です：
1. **トレンド**:
– グラフは短期間で明確な上昇または下降トレンドを示しているわけではありませんが、特定の時間帯における変動が見られます。
– 7月1日から7月5日までの間、16時から19時にかけてスコアに一定の低迷が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日以降、15時から19時の間で急激なスコアの上昇が観察されます。
– 特に7月7日と7月9日の19時には目立った高スコアが存在します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアのレベルを表しており、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。
– 時間帯ごとの活動レベルや変動を視覚的に把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯での比較を通じて、時間ごとのスコアのパターンや高低を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコア分布を見ると、夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向があるようです。
– 色の変化からわかるように、特定の日付ないしは時間帯でスコアが大きく変動していることが分かります。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 夕方から夜にかけて交通量が増大しやすい点を考慮すると、この時間帯における交通の流れの最適化や混雑緩和が求められるかもしれません。
– 大きな変動がある日は特に注意が必要であり、交通管理や計画において考慮すべき日常の変動要因を見出す手助けとなります。
こうした洞察は、地域の交通運営や計画、公共交通機関の運行パターンの効率化にとって有益です。
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:
以下の観点からヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 7時から8時、そして15時から16時に数値が高くなる傾向があります。色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 日中の時間帯、特に8時と16時に継続的にスコアが高まるサイクルが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時にかけて、一部の日で特に色が暗い（スコアが低い）傾向があり、これが目立つ外れ値となっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアの高低を示しており、明るい黄色は高スコア、濃い青や紫は低スコアを示します。
– 色の変化が時間帯や日付によって異なるパターンを描き出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの時間帯が異なる色で示され、特定の時間帯に色の鮮やかさが変動することで、その時間の傾向を視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯が固定されていることから、特定の時間に個人のWEI平均が高まる要因（通勤時間や特定のイベント）が存在すると考えられます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 通勤時間帯（例えば7時〜9時、16時〜19時）にはスコアが上昇する傾向が見られるため、ビジネスではこの時間帯に合わせてサービスを提供することで、効率やパフォーマンスの最大化を図ることが可能かもしれません。
– 社会的には、交通インフラや公共交通機関の稼働時間と関連付けて、効果的な利用や政策決定の参考にできるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– このヒートマップには、一定の周期性が見られます。特に、各時間帯で1日ごとに色が変わっていることから、ある種のパターンがあることがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は、黄色に近い色が現れる地点です。これは高スコアを示しており、特定の日と時間帯において、通常よりも高いスコアが得られていると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色が濃いブルーから明るい黄緑、黄色に変化するのは、スコアが低いから高いへと移行していることを示しています。つまり、日中のスコアが高くなる傾向にあります。
4. **時系列データの関係性**
– 時間帯によってスコアのパターンが異なり、特定の日の特定の時間が他と異なるスコアを示しています。これにより日中、通勤時間帯のスコアが特に変化していることが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯や日によって異なりますが、特に8時や16時、19時といった時間帯に濃い色の変動が見られ、これは交通需要の変化と関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることや影響**
– 人々はピーク時間帯にスコアが向上することを直感的に感じ取るかもしれません。これは通勤や帰宅時間帯に交通がスムーズであることを示唆しています。この傾向を把握することで、交通管理当局や関連ビジネスはリソースの最適化や効率的な運行管理に役立てることができるでしょう。
このように、視覚的なパターンから得られる情報は、交通状況の改善やサービス向上に資するだけでなく、個々人の生活をより快適にするための基礎情報としても活用可能です。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に注目すべき点と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータをもとに作成されており、時系列のトレンド自体は示していませんが、高い相関を通して特定の項目が連動している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値を明示的に示せませんが、低い相関係数が外れたデータポイントの存在を示唆することがあります（例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」）。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が赤に近いほど相関が強く（正の相関）、青に近いほど弱い（負の相関または低い相関）ことを表しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.94）を示しており、これらの項目が密接に関連していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接時系列データは示していませんが、全体的に項目間の相関が示され、特定の項目（例：「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）が他の多くの項目と高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が比較的高い（0.78）ことから、個人の自由度が社会の持続可能性と関連していることが考えられます。
– 一部の項目は低い相関を示しており（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」）、これらの項目は独立している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– 高い相関を持つ項目は、例えば政策や改善が必要な分野を特定するのに役立ちます。特に「社会的保障」と「経済的余裕」が密接に関連していることは、社会政策の改善が個人の経済的幸福度に影響を与える可能性を示唆しています。
– 改善する際には、相関の高い項目同士を考慮し、包括的なアプローチを取ることが推奨されます。
このように、ヒートマップは項目間の関係性を視覚的に理解しやすくし、今後の戦略や政策策定において有益な洞察を提供します。
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
1. **トレンド**
– WEIスコアの分布は全体的に0.6から1.0の範囲に存在しており、トレンドというよりもカテゴリごとの分布を比較している状況です。
– 上昇や下降といった時間的なトレンドは直接的には見られませんが、多くのカテゴリでスコアが高い範囲で集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 二つの外れ値が見られます。「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」のカテゴリで、それぞれ低めの外れ値が存在します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」でも外れ値が見られ、低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図で、それぞれのWEIタイプにおけるスコアの中央値や四分位範囲が示され、分布の広がりを視覚化しています。
– 色の違いはカテゴリを示しており、カテゴリ間のスコア分布を視覚的に区別しています。
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というより、30日間における複数カテゴリのスコア分布を示しています。時系列の関係性は意図されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリで中央値は0.8以上を示しており、全体的に高いWEIスコアが得られていることを示しています。
– 分布の広がりはカテゴリにより異なり、一部のカテゴリでは分布が狭く、より一貫したスコアが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は多くのカテゴリで高いスコアを見ることで、交通関連の指標が一般に良い状態であると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、一部のカテゴリで外れ値が存在することで、改善が必要な領域が示唆される可能性があります。特に「経済状態」や「自由度と自治」については改善が求められるかもしれません。
– 社会全体での生活の質やストレスレベルの改善が確認されることで、交通インフラや政策に対する信頼が向上する可能性があります。
以上のポイントに基づき、交通関連のWEIスコアが多くのカテゴリで高いことが確認される一方で、一部の要素では改善の余地があることが示唆されます。
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:
この散布図は、交通関連のデータを主成分分析（PCA）に基づいて視覚化したものです。以下に詳細な解析を示します。
1. **トレンド**
– 分布全体を見ると、第1主成分に沿った広がりが大きく、第2主成分に対する広がりは小さいです。これは、第1主成分がデータの変動の大部分を説明していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上と左下にデータが集中しており、それぞれのエリアに点がいくつか存在します。このようなエリアで孤立した点は外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は30日間のデータポイントを表しており、その配置が第1と第2主成分によって示されています。主成分方向への広がりが密集した領域は、データがその主成分に強く関連していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明らかな周期性や相関性が見られるわけではないが、第1主成分に沿った密度の高い領域は、共通する変動パターンがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の寄与率が0.74と高く、この主成分がデータの大部分を説明していることは、データ変動が一つの主要な要因に強く依存していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このようなPCAの結果は、データを単純化することにより、交通パターンの理解を容易にします。ビジネスや社会においては、特定の変動要因を突き止めることで、交通システムの効率化や問題の特定・解決に役立つ可能性があります。
この分析に基づき、次のステップとして特定の主成分に関連する具体的な変数を探ることで、より詳細なインサイトが得られるでしょう。また、異常なデータポイントを深掘りして原因を特定することも有益です。
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。
