📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**では、データ範囲内での変動が認められ、0.75から0.9の範囲内で推移しています。全体として上昇トレンドが見られ、特に7月7日から7月10日にかけて急激に上昇しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**についても同様に上昇トレンドがあり、特に社会WEI平均の上昇が顕著で、一部で極端なスコア（0.95以上）が観測されています。
#### 異常値
– 指摘された異常値は、主に日付の前後で急激な変化がある数値であり、特に7月2日および7月6日における総合WEIの異常高や異常低のスコアが際立っています。また、個人および社会WEI平均のギャップが、用例として7月6日や7月9日のような高いスコアの要因かもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期トレンドは上昇していますが、7月初旬からの上昇が顕著であり、これが上記の異常スコアとも関連している可能性があります。
– 季節性のパターンは明確には見られず、日々のスコアが大きく影響していることを示唆します。
– 残差成分は、急なスコアの増減が各スコアで観察され、一部の社会イベントや政策変更が影響している可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ解析**では、社会関連の指標（公平性や持続可能性）が個人の健康や心理的ストレスに対して強い関係を示しており、社会の安定性が生活の質に大きく影響していることを示唆していることが指摘されます。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは、特に個人WEI平均の下側において多数の外れ値が観察され、特定の日付での外因的な要因（例えば政策、社会イベント）が個人のWell-beingに瞬時に影響した可能性があります。
#### PCA分析
– **主要な構成要素（PCA）の寄与率**では、PC1が0.74の寄与率を示しており、これは主に個人、および社会漢の構成要素のバランスが少数の主成分に依存していることを示します。具体的には、個人の「経済的余裕」や「心理的ストレス」が主な影響要因であると考えられます。
### 要因分析 & 推測
– **異常なWEIスコア**および急激な変動は、社会的イベント（例：政策変更や大型イベント）または個人レベルの環境変化（例：心理的ストレッサー）によるものである可能性があります。
– **トレンドの上昇**は、広範な社会的安定または経済状況の改善が背景にあると推測され、この影響が特に「社会基盤・教育機会」および「多様性・自由の保障」にダイレクトな効果を示しています。
総括として、このデータ解析は、社会の安定性と個人のWell-beingの間に強い関連があることを示唆しており、特に7月初旬から急激な改善が見られる背景には、政策変更や社会的イベントが関与していると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察:
### 1. トレンド
– **実際のWEIスコア**（青い点）は開始直後からやや高い値で横ばいです。2025年7月から約1.0付近を維持しています。
– **予測データ**は大きく4種の回帰分析が示され、それぞれ異なるパターンを持っていますが、ランダムフォレスト回帰（紫色）は、他の手法よりも高い値での推移を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い円で囲まれた特定のプロットは外れ値を示していますが、全体的なトレンドに沿っています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際のWEIスコアです。
– **赤いバツ印**: 予測されるWEIスコア。
– **黒い円**: 外れ値を示しています。
– **緑色の点**: 前年度のWEIスコア。
– グラフの背景にある**灰色の範囲**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
– 予測と実際のデータは、同じ範囲内に収まっていますが、予測の手法によって精度が異なることが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実際と予測のデータは、おおむね一致していますが、特定の手法（ランダムフォレスト回帰）が予測値を高く見積もっている可能性があります。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– 実際のスコアが安定して高いことから、交通カテゴリーのパフォーマンスが良好であることを示唆しています。
– 高い予測スコアは、このトレンドが将来も続くことを期待していますが、手法の選択により予測値のばらつきが見られるため、慎重な見極めが必要です。
– これらの情報は、交通インフラへの投資や施策の計画に役立ちます。特に、ランダムフォレストによる高い予測値は、楽観的な見積もりとして活用できるでしょう。
全体として、安定したパフォーマンスと将来的な持続可能性を示しているため、ビジネス上の意思決定に貢献する洞察が得られます。
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:
1. **トレンド**:
– データは二つの期間に分かれています。通常の実績データ（青色）が左側に集まり、前年度データ（緑色）が右側に集まっています。
– 青色の実績データは開始時は少し低めですが、その後すぐに0.7以上のスコアに上昇し、横ばいの感じです。
– 緑の前年度データも、0.8近辺で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色実績データの中に異常値（黒い円）がありますが、大きなズレはないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績」は青色の点で示されています。
– 「予測」は赤い×印として示されていますが、図からは見受けられません。
– 予測の幅を表す灰色の範囲は、実績データに寄り添っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線も示されていますが、実際のスコアと大きなズレはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データの比較がメインです。類似した傾向を示しており、大きな変化はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度データのスコア範囲は近似しており、予測モデルの適合度も高いと見受けられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績データと前年度データが類似していることから、交通カテゴリにおける個人のWEI平均スコアは安定していると言えます。
– 企業は、この安定性を利用して予測モデルを活用し、将来のプランニングやリソースの最適化を進めることが可能です。
– 社会的には、この安定したスコアが交通の効率的な運用を示唆しており、利用者にとっても安心感に繋がる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側で、実績値（青い点）が比較的まとまっているが、その後間が空いて次のデータ（緑の点）が現れる。
– 散布された緑の点は、直近のデータを示しており、以前よりもやや高いスコアを持っている様子が見受けられる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットには、異常値（黒い円）が青い点に囲まれている。これは、特定の時期に通常とは異なる出来事があったことを示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は、過去の実測データを示す。
– 緑の点（前年比較AI）は、最新のデータとして予測・比較のために表示される。
– 紫色の線（予測）は異なる予測モデルの結果を示しており、全体的に上昇傾向がある。これは、将来的にスコアが向上する可能性を示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が比較されており、それぞれが異なる将来予測を示している。
– これにより、将来の成長について異なる見解が存在することを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータ群ではやや分散が見られるが、緑の点ではより集中している。このことは、最近の予測はより信頼性がある可能性を示す。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 時間の経過とともにスコアが改善されていることから、交通カテゴリにおいて迅速な改善や環境の変化が行われている可能性がある。
– 異常値が最初に存在することから、特定の時期における交通手段や政策に大きな影響を与える出来事があったかもしれない。
– 現在の予測がどのモデルでも向上を示すことで、将来の交通状況が改善するという期待をもたらし、それによって地域社会やビジネスに良い影響を与える可能性がある。
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
1. **トレンド**
– グラフ上での実績（青色）と予測（赤色）は初期段階での変動を示していますが、その後データは徐々に収束しているように見えます。また、比較用のデータ（緑色）は終盤に現れ、安定していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒色）は初期データ群の中に確認できます。これにより、データの一部に異常な値が存在したことがわかります。その後のデータでは外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い「×」は予測値を示しています。異常値は黒い円で示され、過去のデータ（前年）は緑色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データでは実績と予測が混在していますが、モデルが調整されていくにつれ、あとからのデータは安定し、実績と過去のデータの類似性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では予測と実績の間に一定のずれがありますが、データが経過するにつれて、予測と実績の相関が強くなり、予測の信頼性が向上していることが示唆されます。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは、時間とともに予測モデルが改善され、交通関連の経済的余裕の測定がより正確になっていることを示しています。長期的な視野で見れば、交通分野での経済的な意思決定に重要なインサイトを提供する可能性があります。特に異常値の排除や予測精度の向上により、リスク管理や資源配分の最適化が期待できます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（健康状態）のスコア推移を360日間にわたって示した時系列散布図です。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績データ（青い点）が7月から9月初めの間にのみ存在しており、その後データが欠けています。
– グラフの右側でのみ、未来の予測データが表示されており、緑色の点で示されています。これが将来的な健康状態の予測を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点（実績データ）の集まりに黒い円で異常値が示されています。この異常値は、健康状態が何らかの理由で他とは異なる状態になっていることを示していると考えられます。
– 急激な変動については、青い点のクラスターが特定期間に集中しているため、急激な変動や周期性を確認するのは難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑色の点は前年の比較データ、黒い円は異常値を示しています。
– その他、予測値に関する線が見られ、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータは過去の実績データと予測データの間に明確なブリッジングがないため、直接的な関係性を分析するにはもう少し関連データが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ群で分布の特徴をしっかり把握することは困難ですが、予測範囲が広がっていることから、将来的な変動を大きく見込んでいる可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス影響**:
– 人間の視点からは、実績値と予測値の間に明確なギャップが見られるため、データの信頼性や一貫性の欠如として感じ取られるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測データが信頼できる場合には、将来の健康状態をより効率的に管理するための指標として活用できる可能性があります。
この分析により、データの期間や予測範囲の根拠、異常値の原因に関するさらなる調査が推奨されます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績 (青いプロット)** は、時間の経過とともに若干の上下変動はありますが、全体としては横ばいの傾向を示しています。
– 年度比較のデータ (薄い緑) も同様の横ばいの傾向を示しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒で示される「異常値」は一部のプロットで観察されます。主に7月初旬に異常値の出現が集中していますが、他の時期には現れていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **予測 (予測AI) は赤い「×」で示されており、実績のプロットと比較しても大きな乖離は見られません。**
– **予測の許容範囲 (灰色の帯) は、実績と過去のデータを基に設定されており、過去データ内での安定性を示しています。**
– **予測モデルの分岐 (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) は、パープル、マゼンタで示されており、主に将来の予測に使用されています。**
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 実績、前年度データ、および各種予測モデルの間には、大きな乖離は見られず、全体の動きは比較的一貫しています。これにより、モデルの予測信頼性が一定程度確保されていることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、高い一致性が見られます。これにより、モデルが過去のデータを正確にキャプチャしている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが横ばいであることは、交通カテゴリーにおける心理的ストレスレベルが安定していることを示唆します。
– 異常値は一定の時期に集中しており、これは特定の要因（イベントや季節的な影響）が背景にある可能性を示唆しています。
– ビジネスへの応用では、ストレスの高い時期の予測を行うことで、交通運営や計画の最適化を図るのに役立つ情報が提供できます。
– 安定した予測とデータの一貫性は、交通サービスの信頼性向上や乗客の安心感に寄与する可能性があります。
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
– **データ分布**：初期の実績値は非常に密集して高い値を示している。約1年後に予測値が表示され、比較的高い数値で安定している。
– **予測の傾向**：予測値は、線形回帰を含む異なる手法で示され、比較的一定した高い値を維持している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：初期のデータにいくつかの外れ値が見られるが、大きな変動は少ない。
– **急激な変動**：大きな急変は観察されない。予測範囲内で安定した経過をたどっている。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形状**：
– 青い点は実績データを、緑の点は前年データを示している。
– 紫やピンクのラインは、異なる予測手法による結果を表している。
– **密度**：特に緑のデータは高密度で、昨年のデータと見られる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年データの間には密集性があり、過去の実績を基にした予測が行われている。
– 予測データの推移は比較的安定し、前年データを踏襲しているように見える。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関性**：前年データとの強い相関が示唆される。実績と予測の差異は小さく、安定した関連性を持つ。
### 6. 直感的洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感**：高いWEIスコアが一貫して観察されるため、交通カテゴリーの自由度と自治が高い状況が維持されていると感じられる。
– **ビジネス/社会的インパクト**：この安定性は、将来の交通政策や個人の自由度を高めるプランが、成功していることを示唆。これは地域社会の生活の質を改善し、効率的な交通システムの導入にも寄与すると予想される。
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:
### グラフ分析の所見
1. **トレンド**
– 初期データ（実績AI）のスコアは0.6〜1.0の範囲に位置していますが、非常に短期間に集中しています。一方、予測データ（AIモデルを利用）はその後の期間に位置していますが、具体的なスコアの推移は示されていません。トレンドとしては、明確な上昇や下降が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がいくつか示されています。これらの外れ値は、標準からの偏差を示している可能性がありますが、数が少なく、全体の傾向に極端な影響を与えているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）と異常値（黒い丸で囲まれた点）は、データ収集の精度や品質を示しています。予測（異なるAIモデルによる予測）は、モデルによって異なる結果を提示していますが、グラフ上に明示する形では表れていません。
4. **時系列データの関係性**
– 複数のAIモデルによる予測データがあり、それぞれが未来の異なる可能性を提示しています。予測の精度範囲はこれらの予測の全体的な信頼性を示しており、異なるモデルが異なる精度の範囲を持つことを表します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの左端に集中しているデータは、分布が狭く、比較的均一性があることを示唆します。色の密度が示唆する変動は見られませんが、予測範囲の幅があるため、将来的には変化が予測されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 人間の直感としては、最初にデータが急激に評価され、その後の期間ではAIによる予測が重要になると捉えられるでしょう。交通の公平性や公正さが限られた実績データに基づいて評価されているため、AIの予測は非常に重要な役割を果たします。
– ビジネスや社会においては、このようなデータの解析によって、より公平で公正な交通システムの設計や調整が可能になると考えられます。特にAIによる予測が重要な役割を果たす状況では、モデルの選択と精度が決定的な影響を持つことになるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフの最初と最後にデータが集中しています。最初のデータポイントは横ばいですが、最後の期間には高いWEIスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータポイントの間に異常値がいくつか観察されます。この異常値は実績データと予測との間でズレがあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は前年のデータです。
– 異常値は黒の円で囲まれています。
– 予測値には異なる色が使われ、紫色とピンク色の線が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**
– 実績データと予測されたデータの差異が特定の時期に観察されますが、全体として後半には一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの分布は狭く、標準偏差が小さいと思われます。後半になるにつれて変動は少なくなり、予測が実績データとより一致しているようです。
6. **直感的感覚と影響**
– 人々は後半のデータの一致から、この交通カテゴリーのWEIが改善または安定していると理解するかもしれません。
– 組織は、予測の精度が後半で向上していることから、予測モデルの信頼性の改善を評価し、その方法論を今後の計画に積極的に活用することが考えられます。
まとめると、このグラフは交通における持続可能性と自治性のWEIスコアが時間と共に安定していることを示唆しています。最初の予測と実績のズレが解消されたことから、予測モデルの改善が有効であったとも考えられます。
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:**
– グラフは明確な上昇や下降のトレンドを示しているわけではなく、2つの時間帯でデータが密集しています。最初の期間（2025年中頃）は左側に集中しており、次の期間（2026年初頭）は右側に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– はじめの期間の左側には、青色の実績データが0.8-1.0の範囲でややばらついているが、いくつかの点は異常値として黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示し、赤いXマークが予測（予測AI）を表しています。
– 黒い円は異常値を示すもので、注意が必要です。
– 緑のプロットは前年（比較AI）を表しており、予測モデルの前年度データと比較できます。
– 予測信頼区間は灰色で示され、予測結果の誤差範囲を視覚化しています。
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫、青、マゼンタで別々に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時系列データは、異なる予測手法およびその信頼区間によって比較されるため、予測手法間の結果の違いを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左右に散らばったデータは、いくつかの異なる期間ごとにWAISスコアがどのように変化しているかを示しています。これにより、予測と実際のデータの一致度や異常値がチェックされます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じる可能性があるのは、予測と実績の一致度および異常値の影響です。特に異常値の出現は何らかのインフラストラクチャ改善や予想外のイベントに関連している可能性があります。
– インフラのスコアが高ければ、社会基盤や教育機会が安定または改善されていると解釈されることが多いです。逆に異常値やスコアの減少は改善の必要性を示唆します。
– ビジネスや政策決定における影響としては、予測モデルの精度を向上させ、異常値の原因を特定することが重要です。
このグラフは、予測の信頼性を評価しつつ、次の戦略の改善や異常値の対処に役立つ視点を提供します。
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:
# グラフ分析の専門家としての分析
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、WEIスコアの変化は明確な周期性よりも時期によって異なる特徴を示しています。初期の数値は高く、その後、間隔を空けて他のデータポイントが続いているため、全体的なトレンドは読み取りにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの外れ値が顕著に見られ、特に紫色と灰色の範囲の中にないデータポイントが存在します。これらは異常値として記録されており、通常の範囲外の変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、過去のデータとして信頼性があります。
– 緑の点は前年比を示し、過去との比較が可能です。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、他の予測手法と比較して異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 実績データと予測データが混在しているため、過去の実績と予測のずれがどの程度あるかを確認することが可能です。随所で異常値が含まれており、これはどの時系列によるものか、またその影響がどの程度かの分析が重要になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 母集団のトレンドに対して個々の異常値が目立っており、全体のトレンドを読む際にはこれらの影響を考慮する必要があります。
# 直感的なAIとして提供できる洞察
– このグラフを直感的に読み解くと、初期段階でのスコアの高さから始まり、その後予測データがどのように変化するかに注目が集まります。紫の予測線と実績のずれは、予測の精度や信頼性の向上が求められる場面を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、異常値の存在が予測の不確実性を示す可能性があるため、リスク管理や改善策を検討する必要があります。特に交通関連のデータであるため、公平性や効率性の観点から改善が求められるでしょう。
– 社会的には、多様性と自由の保障を目的としたスコアがどのように維持されているかを確認することが重要であり、そのための持続的な改善が期待されます。
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:
このヒートマップについて、以下の視点から分析および洞察を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる傾向が見られます。具体的には、19時から朝8時にかけての時間帯では、スコアが色の変化（濃紫は低スコア、明黄色は高スコア）により上昇または変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付2025-07-06前後にかけて、スコアが急激に変化しています。この期間では、特に16時から19時の間に顕著な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、青系統は比較的低スコア、黄色系統は高スコアを示しています。
– 空白の箇所はデータがない、または測定されていないことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯（行）でのスコアの分布を見ると、一定の時間帯において類似したスコアの変動が見られ、周期的なパターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、特定の時間帯ではスコアが集中して高まる傾向が確認され、これは日中の利用が集中していることを反映しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 時間帯別の変動は交通の混雑時刻と相関している可能性があります。この情報は、交通管理やインフラの最適化に貢献できるでしょう。特に、混雑が改善できる時間帯を明示することで、効率的な交通計画を策定する助けになると考えられます。
全体的に見て、スコアの時間帯ごとの変動や局所的な外れ値から、交通利用のピーク時間帯や週末・平日の差異が分析できます。これらの情報は、交通計画や社会的インフラの最適化に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは、時間と日付の2つの軸に基づいて、360日間の個人WEI平均スコアを示します。以下に、グラフの解析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、時間帯によってスコアの変化が見受けられます。例えば、8時台や16時台などの特定の時間帯でスコアが変動しています。
– 日付ごとの変動も大きく、特に特定の色の変化があることから、周期的な変動または特定のイベントに基づく可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台の初めの日付で、目立つ色の変化が見受けられます。これは外れ値である可能性があります。
– 通常は中間色が多い中、極端な色（例えば、濃い青や黄色）を示す期間があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– カラースケールから、青系は低い数値、黄色系は高い数値を示しているようです。
– 色の密度や分布によって、特定の時間帯や期間で活動量やイベントの頻度が変わっ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**:
– 各時間帯のデータが異なる傾向を示すことから、時間ごとに別の行動パターンやイベントが発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と16時という、典型的な通勤時間帯に大きな変動が見られるため、これらの時間帯が交通に大きな影響を与えている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 通勤時間や勤務時間中の活動に大きな影響を与えている可能性があり、交通機関の計画やピーク時の交通管理に関する洞察が得られます。
– このデータは、特定の時間帯や日に対する需要を予測し、交通インフラやサービスの最適化、混雑緩和のための戦略立案に役立つでしょう。
このヒートマップは、交通のピークとオフピークの時間を明らかにし、効果的な交通管理やサービス提供のための戦略を策定するための価値あるデータを提供しています。
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:
以下に、このヒートマップの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯による変動は明確で、一日のうち特定の時間帯においてスコアが高くなる傾向があります。
– 全体的には、スコアの色が日ごとに少しずつ変化しているように見え、周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に、昼間と夕方のスコアが急激に上昇しているところがあります（緑から黄色への変化）。
– これは、特定のイベントや交通の増加を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の強さや明るさはスコアの大小を示しており、明るい黄色ほど高スコア、暗い紫が低スコアを示しています。
– これにより、特定の時間帯が他より多く使用されているかどうかが視覚的に分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日にわたるスコアの変化は全体として一貫したパターンに従っており、これにより曜日による影響やイベントの影響が視覚的に捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、朝と夕方の方が高スコアで、夜間や深夜のスコアは低くなっています。
– 通常の交通のピークタイムを反映している可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 交通の使用パターンが明確に見え、ピーク時に最も交通が集中することが分かります。これは、公共交通機関の効率化や混雑対策に役立つ情報となり得ます。
– 突出した変動がある日の背景要因を探ることで、特定のイベントや社会的変動が交通に及ぼす影響を理解する手がかりになります。
このヒートマップは、交通データの時間的パターンを視覚的に示すことで、交通管理や政策立案に役立つ重要なインサイトを提供しています。
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全WEI項目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提供します。
### トレンド
– 各項目間の相関を示しており、時間軸に関するトレンドは示されていません。
### 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動を直接示すことはできませんが、相関が非常に低い組み合わせ（例: 相関係数が0.3以下）を外れ値として注目できます。
### 各プロットや要素の意味
– 赤系の濃い色が強い正の相関を示し、青系の色が負の相関または弱い相関を示しています。
– 例えば、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の間には非常に強い相関（0.94）が見られます。
### 複数の時系列データの関係性
– 時系列データ自体ではなく、異なるWEI項目間の関係性が示されています。総合WEIは多くの項目と強い相関を持っています。
### 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（健康状態）」はその他の項目と比較的低い相関を示しています。
– 「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0.90と強い相関があるため、この2つの項目は同時に向上または低下する可能性が高いです。
### 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– WEIの各要素が相互に強い関連を持つことは、それらを個別にでなく統合的に改善する必要性を示しています。
– 一部の指標（特に個人の健康状態と社会の公平性）に低い相関が観察されるため、これらの指標を個別に改善する戦略が求められるかもしれません。
– 社会全体のWEIを高めるためには、各項目の相関を理解し、複数の要素をバランスよく取り組む必要があります。
これらの洞察は交通だけでなく、広く社会インフラや公共政策に関する戦略的決定に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの分布に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。しかし、カテゴリによってスコアの中央値や範囲は異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（持続可能性と自業生）」は外れ値を持っています。特に「社会WEI（生態系・多様性・自由の精神）」では、スコアのばらつきが比較的大きく見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプのスコア分布を示しており、各中央の線は中央値を示します。箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を表し、ひげは範囲を示しています。
– スコアの範囲が広いカテゴリーは、評価が多様である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WEIタイプの分布を比較することで、個人や社会の異なる側面についての評価がどのように異なるかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が広いカテゴリーは多様性があることを示し、狭いカテゴリーはより一貫した評価を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるであろうことは、交通に関するこれらの指標が健康、持続可能性、生態系の管理など、多角的な視点で評価されていることです。
– ビジネスや政策においては、特定のWEIタイプを強化することで改善が見込まれる領域を特定する際の基礎データとして活用可能です。特に外れ値が示す異常を改善することで、全体的なスコアを向上させる機会があります。
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360日間のデータを第1および第2主成分で表現した主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下にこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、プロットポイントは第1主成分軸に沿った広がりがあり、第2主成分は比較的小さな変動範囲であることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上側、および左下側にスプレッドから若干離れたデータポイントが見られ、これらが潜在的な外れ値を示す可能性があります。
– 明確な急激な変動は見られませんが、データの分布にギャップがあることが観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータの一つの測定単位を表し、横軸と縦軸の位置により主成分に対する寄与の性質が示されています。
– 第1主成分が0.74と高い寄与率を持ち、データの広がりの中心的な役割を担っていることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明示的な時系列データの流れは視覚的に表現されていませんが、プロット間の距離が類似する時期のデータを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿ってより広く分布し、第2主成分に沿って狭い範囲に分布していますが、相関が強いとは言い難く、分布の形状は斜めに広がっています。
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**:
– この分析からは、交通に関する変動の要因が主に第1軸（0.74の寄与率）に強く影響を受けていることが分かります。つまり、特定の要素（例：交通量、インフラ状態、気象条件など）が交通システムの変動に優位に寄与していることが示唆されます。
– 実務的には、交通管理や都市計画の改善のために、主成分の要因分析を基に効率的なリソースの配分を検討する手がかりを得ることができるでしょう。
このPCAの結果は、データを効率的にまとめあげ、異なる交通要因が全体の変動に与える影響を視覚的に把握する助けとなります。
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。
