📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供いただいたWEIスコアデータの詳細な分析結果です。
### 時系列推移:
– **総合WEI**、**個人WEI平均**、**社会WEI平均**は、全体としては上昇傾向にあります。特に、7月6日以降の数値の上昇が顕著で、特に7月7日以降は高値レンジでの安定が見られます。
– 全体的に7月1日から5日は低めの数値が続いており、その後急激な上昇を見せるパターンが視認できます。
### 異常値:
– 異常値として指定された日付の多くは、総合WEIや個人WEI平均が急激に変動する日付を含んでおり、特定の要因（例えば、法令の改正、社会的イベント等）がその背景にあると考えられます。
– 特に7月6日からの急激な上昇は注意が必要であり、何らかの大規模な社会的要因が影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– トレンドコンポーネントは、7月初頭から上昇を示し、7月中旬には高水準で安定していることを示します。
– 季節性変動はデータからは明らかでなく、残差項目で見られる変動は通常の揺れと考えられます（例えばデータの収集タイミングの偏りなど）。
### 項目間の相関:
– **個人WEI（心理的ストレス）**と他の個人WEI項目（経済的余裕、健康状態）との相関が特に低く、逆相関となっている可能性があります。これは、経済的安定が心理的ストレスを緩和するケースを指摘しています。
– 社会的要因（持続可能性と自治性、社会基盤）はとても強い相関を示しており、これが高い社会WEI平均を牽引している可能性があります。
### データ分布（箱ひげ図）:
– 総合WEIおよび社会WEI平均は日付間に渡る変動が小さく、中心に集中したデータ分布を示しています。一部の外れ値（7月1日の低いスコア、7月7日の高いスコア）はデータ範囲の境界から逸脱しており、これらが全体の分布に影響を及ぼしていると考えられます。
### PCA（主要な構成要素分析）:
– PC1が主要な変動要因として認識され、73%を占める寄与率の高さから、この要素が全体の変動を支配していることが認められます。
– PC2は少ない寄与しか持たないため、主要な多様性や相関には寄与せず、残差の一部として理解されます。
このデータセットからは、7月5日から8日にかけて社会的なイベントや政策変更があった可能性があり、これがWEIの構成要素全体に大きな影響を及ぼしていることが示唆されます。また、個人の心理的ストレスは他の変数から最も孤立しており、社会的基準が心理的満足度に大きく依存しているとは言えない点も重要です。全体として、社会的な構成要素の改善が総合評価の向上に寄与していると考えられるため、個人主義ではなく社会全体での持続可能な改革が必要であると伺えます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータは全体としてほぼ横ばいですが、7月上旬から若干の上昇傾向が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）のトレンドラインは上昇してから水平になっており、今後のスコアの安定化が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に大きな外れ値が見受けられませんが、いくつかのデータポイントが予測の不確かさ範囲内ギリギリに位置しています。外れ値は円で囲まれているため、これらの点について特に注目が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、全体的に緻密に分布しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、データのほとんどはこの範囲内に収まっています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来的なトレンドを提示しています。
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が並行して表示されており、両者の相関性が視覚的に確認できます。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測線は実績データとかなり整合しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に収まっており、安定した交通状況を示唆しています。
– 上昇傾向が少しですが見られるため、交通需要がやや増している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 実績データの安定した範囲は、交通の流動性が良好であることを示しており、特に問題がない状況が続いていると見なせるでしょう。
– 今後の予測では若干の上昇傾向が予測されているため、交通インフラの追加需要が考えられ、適切な対応が求められる可能性があります。
これらの情報を基に、交通計画の戦略を再評価し、予測される需要の増加に対応するための準備をすることが推奨されます。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績値（青いドット）は横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（特に線形回帰や決定木回帰）は比較的一定の値を示しており、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの実績値には黒い円で示される外れ値が存在しますが、極端な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータ。
– 赤いXは予測データ。
– 黒い円は外れ値を示します。
– 灰色のシャーディングは、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**
– 実績値と各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の値は全体的に一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は非常に集中しており、予測と密接に関連しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、交通における個人のWEIスコアは安定していることです。大きな変動がないため、交通システムの安定性や予見可能性が示唆されます。
– 予測モデルは実績をよく捉えているため、将来の交通パターンを把握するのに信頼性が高いと考えられます。
全体として、交通分野における個人のパフォーマンス評価が安定していることが示されています。これにより、交通計画や関連事業の戦略立案における予測の信頼性が確保され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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の最初の数日間で比較的一定であり、安定しています。その後、予測データに移行していますが、大きな変動はありません。
– 予測（ランダムフォレストと回帰）はほぼ水平で、安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全データ点は0.8未満から0.9付近に集中し、黒い丸で示された外れ値はありません。これは、期間中の大きな変動がなかったことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、安定しています。
– 予測データ（紫色の線）も安定しており、大幅な変動がないことを示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさ範囲を示しており、それも狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは非常に近い値を示しており、モデルの予測が正確であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関があると考えられ、予測モデルは実測値を正確に反映しているようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアが安定しており、大きな変動がないことから、期間中の交通関連の状況は良好であったと考えられます。
– 社会的には、交通の混乱や障害が少なく、スムーズな運行が可能であった可能性があります。
– ビジネス面では、交通の予測が正確であるため、物流や交通関連の計画において信頼性が高い環境が整っていることを示します。
このグラフは、交通に関連する状況が安定しており、予測の精度が高いことを示していると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に横ばいで、安定的に推移しています。
– 線形回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（赤紫）は上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（青緑）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに黒い輪が描かれており、外れ値として認識されています。これはデータの平均から逸脱した点を示し、経済的余裕の変動要因を探る必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、データの一貫性があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、AIモデルの予測の信頼性を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とそれぞれの予測モデルの間で乖離が見られ、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを描いています。この差異は、予測モデルの適用可能性やその根拠についての再検討が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.7以上のスコアで集中しており、均一性があると考えられます。分布の動きは少なく、確立されたパターンを持っていることが伺えます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 安定した経済的余裕スコアが示されていますが、予測結果が上昇を示唆しているため、将来的な余裕の増加が期待されます。
– 外れ値の存在や複数モデルの予測差から、交通に関連する外的要因（例えば燃料価格の変動や政策変更）がこれに影響を与えている可能性があります。
– ビジネス的には、今後の計画に際して複数の予測モデルを基に戦略を練ることが重要となるでしょう。予測の不確実性を踏まえた柔軟な対応が必要です。
この分析から、経済的余裕の今後の動向を踏まえた交通政策策定や個人の経済活動の指針が考慮されるべきであります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ほぼ一定の水準で安定しています。
– 予測データ：
– 線形回帰（薄青い線）は横ばいです。
– 決定木回帰（薄紫の線）はやや上昇傾向にあります。
– ランダムフォレスト回帰（薄い赤紫の線）も緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントは複数ありますが、いずれも大きな異常なスパイクではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康状態スコア（WEI）を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を表しており、実績データはその範囲内で推移しています。
– 異なる予測手法に基づく線は、将来のスコアの動向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は若干の差異はありますが、全体として大きく乖離しているわけではなく、安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、均一で大きな変動がなく、比較的安定しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– ユーザーの健康状態が安定していることが示唆されており、特に急激な健康リスクは見られません。
– 予測も安定性を示しているため、現状の健康維持活動を続けることで、特に大きな問題が発生することはなさそうです。
– ビジネス面では、健康関連のサービスや製品の提供において、現在の取り組みを継続することが適切であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績のトレンド**: 初期の方で短期間にデータが集中しており、全体的には横ばいの状態ですが、若干の上昇傾向が見られます。
– **予測のトレンド**: 三種類の予測（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、それぞれ異なる傾向を見せています。特にランダムフォレスト回帰が高めに推移している。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い丸で表示されており、初期にいくつかの外れ値が見られますが、後半は安定しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青いドット）**: 実際のWEIスコアで、個人の心理的ストレスを示しています。
– **予測（赤いバツ）**: 予測AIによるスコアで、将来のストレスレベルを推定しています。
– **不確かさ範囲（グレーの領域）**: 予測の信頼区間を示しており、予測のばらつきを表しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 今回のデータには、異なる予測手法による結果が含まれています。これらは異なるアルゴリズムの性能を比較するためのもので、それぞれが異なる傾向を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが一部期間に集中し、その期間の実績値は比較的一定していることがわかります。予測は将来的に異なる結果を示唆していますが、過去の安定性を維持することが期待されます。
#### 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
– **心理的ストレスの安定性**: 短期間での数値の安定性は、現在の交通状況が個々のストレスに大きな変動を与えていないことを示唆しています。
– **予測の不一致**: 予測結果の違いは、どのモデルを選択するかにより異なる意思決定が必要であることを示しています。
– **ビジネスへの応用**: このデータは、交通管理や都市計画における人々のストレス軽減施策に活用できる可能性があります。特に、予測をもとにストレスの増加を未然に防ぐ取り組みが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 期間初めから中盤にかけて、WEIスコアは緩やかに上昇していますが、後半は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には外れ値がいくつか観察されます。特にスコアが低い値で、異常値としてマークされています。
– 中盤以降は安定した値に落ち着いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示しています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
– 薄いピンク、青緑、ピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは実績と予測を比較しています。
– 初期の実績値と予測には乖離が見られますが、時が進むにつれて予測精度が改善しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の流れに合わせて予測範囲が調整されており、予測モデル全体としては一定の相関があるように見えます。
– 初期の外れ値は標準的な予測範囲を逸脱しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動と外れ値は、交通における自由度や自治の不安定さを示唆している可能性があります。これが計画や予測に課題をもたらすことがあります。
– 後半の安定したスコアは改善の兆候であり、交通政策や管理の効果が出てきている可能性があります。
– ビジネス面では、予測精度の向上が意思決定プロセスにポジティブな影響を与える可能性があります。社会面では、個人のWEIの改善が生活の質を向上させることが期待されます。
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
1. **トレンド**:
– 実績データは大きな変動がなく、ある程度の安定を示しています。
– XAI/3σで示された予測の範囲内で一貫している様子があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に外れ値として強調されたデータ点は確認できません。
– 全体的に安定しており急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青い円）**: 安定したWEIスコアを示しています。
– **予測モデル（紫、緑、シアン）**: ランダムフォレストが最も高い予測、線形回帰と決定木がそれに次いでいます。ただし詳細な変動はそれほど顕著ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値は全体的に実績データを超えており、特にランダムフォレスト回帰が高い予測をしています。これはモデルが楽観的な評価をしている可能性を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内に位置しており、予測モデルによるスコアとの一貫性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– **社会への影響**: 一貫したWEIスコアは、交通における社会的公平性や公正さが維持されていることを示唆しており、政策的な安定感を提供します。
– **ビジネスへの影響**: 継続的な安定は、予測モデルの信頼性につながり、今後の計画策定において有用であるかもしれません。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおけるWEIスコアの安定性を強調し、現行の政策や管理方法が良好に機能していることを示唆しています。予測モデルのパフォーマンスの違いからは、異なるアプローチがどのように結果に影響を与えるかを考慮する必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、おおむね0.84から0.95の間で推移しており、徐々に上昇しているように見受けられます。ただし、急激な増加や減少は観察されません。
– 予測（XAI/3σの範囲）は、かなり狭く設定されています。モデルにより示された予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、比較的一貫して高い値（0.9以上）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下の一点（外れ値として示された黒い丸）があり、これは通常の範囲から外れています。この点が異常値として捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実際のWEIスコアの実績値。
– 黒い丸：異常値として識別されたデータポイント。
– 各色の線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）：それぞれの予測モデルによる予測値。
– 灰色の範囲：予測の不確かさ範囲として設定されているが、幅が狭く信頼性が高い予測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**
– 実績値が各予測モデルの数値に近く、一貫して信頼性のある予測が行われていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と各予測の間には高い相関が存在しそうですが、外れ値の存在が全体の評価に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**
– WEIスコアが基本的に高く保たれており、予測モデルも高いスコアを維持していることから、交通における持続可能性と自治性は安定していると考えられます。
– 異常値を分析し、その原因を突き止めることで、より精度の高い予測や改善策の策定に結びつく可能性があります。
– 高いスコアが継続される場合、社会的および環境的持続可能性が期待でき、社会や政策決定において肯定的な影響を及ぼすことが考えられます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は若干の下降傾向が見られますが、大きな変動はなく、ほぼ横ばいです。
– 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）は、今後もほぼ一定の値を維持すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値があります。これらは通常の範囲から外れたデータポイントで、異常や特異なイベントを示しています。
– そのほかには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：実績のWEIスコア。
– 赤い「×」印：予測値。この点を中心に予測が行われている模様です。
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲。予測の信頼性の目安を提供しています。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって得られた予測ラインが見えます。
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とよく一致していますが、わずかに実績は予測よりも低い傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、分布はほぼ均一です。
– 外れ値の分布が不均一であり、何らかの要因がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは交通関連のWEIスコアが安定していることがわかります。大きな改善や悪化はないものの、わずかな下振れの兆候が見られるため、改善が必要かもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の異常事象や政策の影響を示している可能性があり、これを詳細に調査することが改善の鍵となるでしょう。
– ビジネスや社会においては、教育機会や社会基盤の安定した提供が続くことが予測され、長期的な計画や投資がしやすい状況だと考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、初期には0.6から0.8の範囲で変動し、その後安定しています。
– 予測データ（赤い×）は一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされているデータポイントがいくつか見られます。これらは他のデータから顕著に外れている点です。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青い点）**は、観測されたWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×）**はAIによる予測を示し、線形回帰および他の回帰モデルの予測と比較されています。
– **灰色の背景範囲**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**:
– 実績データは一定の変動があり、予測値はその変動に対してより滑らかで安定しています。
– 異なる予測手法は概ね一致していますが、若干異なる傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには分散がありますが、時間が経つにつれて安定しています。
– 予測と実績の間にはある程度の一致性がありますが、外れ値による影響を受けています。
6. **直感とビジネス、社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、交通カテゴリーにおける社会的指標（共生・多様性・自由の保障）がある程度安定していると感じる可能性があります。
– 外れ値の存在やその原因を理解することで、さらなる改善策の策定や政策立案に役立つかもしれません。
– 短期間での急激な変動を防ぎ、予測モデルの改善により、予測精度が向上することで、効果的な政策決定を支援できる可能性があります。
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、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間帯（例: 8時, 16時, 19時, 23時）ごとに均一な変動が見られ、特定の時間帯で濃い色から明るい色への変遷があります。これは特定の時間帯でWEIスコアが上昇するトレンドの可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化は特に見られませんが、特定の日付（例: 7月6日から7月7日）にかけて色の変化が顕著です。これは特定の要因による急激な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの大小を示しています。紫色は低スコア、黄色は高スコアを表しており、時間帯によって色の分布は異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとのスコアはある程度独立しているように見えるが、翌日には明らかに影響を及ぼしている可能性があります。特に夕方から夜間にかけて顕著な変化があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中、特に8時と16時は、スコアが高い傾向があります。これらは交通業界におけるピークタイムを反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 朝と夕方のラッシュアワーが、高いWEIスコアと一致しており、交通の混雑を反映していると考えられます。このデータは、交通パターンを最適化し、混雑を緩和する施策を策定する上で非常に有用です。社会的には、この情報を活用して都市計画者や交通機関が改善策を模索する際に役立つでしょう。
このような分析に基づき、交通業界では混雑緩和策や運行時間の調整が検討される可能性があります。
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:
グラフは「個人WEI平均」の時系列ヒートマップで、30日間のデータが視覚化されています。以下に、主要な分析と洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 時間におけるスコアの変動は、特定の日付と時間帯で変化しています。
– 色の変化を観察すると、日にちごとに異なる時間帯でスコアが変動している様子が分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に暗い色が使用されている日や時間帯は、他と比べてスコアが低いことを示しています。
– そのため、これらの変動要因を詳しく調べる必要があります。
3. **色と密度が示す意味**
– 色はスコアの高低を表しており、明るい色（黄色に近いほど）が高スコア、暗い色（紫色に近いほど）が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付の組み合わせでスコアに違いが見受けられますが、一貫したパターンは見られません。ランダムな変動の可能性も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に高いスコアが集中しているなど、部分的な相関が見られますが、全体的なトレンドとしての相関は明確ではありません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 時間帯による交通の活発さや停滞状態を示唆しており、特にスコアが極端に高いあるいは低い時間帯は、交通量やインフラの使用による問題を反映している可能性があります。
– これにより、公共交通機関や都市計画における戦略的な調整やリソースの最適配分を考慮する上で、有用なデータとなるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における交通の変動傾向を把握し、交通計画やピーク時の対応策を検討する際に役立てることができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **7時–8時**: 初期は青系で低めのスコア、その後緑系へと変化し、概ね上昇傾向。
– **15時–16時**: 継続して緑や黄色で高めのスコアを維持。
– **19時–23時**: 青から緑への変化が見られ、やや上昇トレンド。
2. **外れ値や急激な変動**
– **7月6日頃**に**8時**帯で急激な変動。これは交通量の増加や特定のイベントなどが影響している可能性があります。
– **15時**帯の変化はわずかで安定していますが、**7月6日**は特に意識されやすい。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化：青から緑、黄色への変化はスコアの上昇を示し、交通の混雑具合や交通効率の改善を表すと考えられます。
– 色の密度：色が濃いほどスコアが低く、薄いほど高い。
4. **複数の時系列データの関係**
– **朝の通勤時間帯（7時–8時）**の増加は特定の曜日に強い周期性を持つ可能性がある。
– **夕方（19時–23時）**も同様のトレンドが見られるため、人々の移動パターンが反映されていると考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **7時–8時**と**19時–23時**の相関は、通勤や帰宅時間の周期性と結びついている可能性が高い。
– **色の進行**は、交通の効率または混雑を反映し、特定の時間帯に集中する傾向があることを示唆。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– **交通管理**: 指定時間帯で効率改善が見られることから、特定の施策（例えば、道路工事の調整やピーク時の交通誘導）が成功している可能性。
– **ビジネス**: 朝夕のトレンドは、移動最適化の機会として捉えることが可能。公共交通機関やライドシェアサービスの最適化に役立てられる。
– **社会的影響**: 特定日にイベントや特殊な要因がある場合、その影響を交通情報として活用可能。
このヒートマップは交通量のパターンを直感的に捉える手段として有効であり、交通改善策や資源の効率的配置に貢献できる情報を提供しています。
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:
こちらの相関ヒートマップから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– ヒートマップには時系列データが含まれていないため、直接的な上昇や下降のトレンドは見られませんが、相関関係の強さを示す色の傾向から関係の方向性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおいて外れ値や急激な変動を直接検出することは困難です。ただし、特定の相関が極めて高いまたは低い場合、それが異常な関係として捉えられることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色が相関係数を示しており、赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目間で強い相関が見られ、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」などは「総合WEI」と非常に高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の項目間で強い正の相関が見られます。逆に、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関を持つことが多いです。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 全体的に相関が高い要素が多く見られることから、交通カテゴリにおけるWEI項目は互いに密接に関連している可能性があります。このため、ある項目を改善または影響を与えたい場合、他の関連項目にも注意を払う必要があります。
– 社会性や多様性の確保が他の要素と強い相関を持つことから、多面的なアプローチが交通政策において重要であることを示唆しています。
このグラフは、交通に関する政策や施策を検討する際、どの要素がどのように関連し合っているかの理解に役立ちます。
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
1. **トレンド**
– 各カテゴリのボックスプロットは、全体的に一定の範囲で横ばい状態を示しており、30日間の変動は大きくないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済安定）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などにいくつかの外れ値があります。これらは特定の日付に異常な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ボックスプロットは、データの中央値（黒い線）、四分位範囲（ボックス）、および外れ値（点）を示しています。
– 各カテゴリの色の違いは、測定された指標の多様性を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各カテゴリのスコア分布は、比較的一貫しており、大きな相関は見られません。ただし、個人の測定と社会的測定との比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済安定）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」に見られる外れ値は、これらの指標が非常に変動しやすいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は、特定の指標が他よりも安定していることに気づき、その指標を重視する可能性があります。
– 経済安定や公平性が揺らぎやすいことは、政策変更や社会情勢の影響を受けやすいことを示しているかもしれません。このため、ビジネスや政策立案者はこれらの分野に注意を払う必要があります。
この分析を基に、社会全体の状況をより理解し、施策の調整に役立てることが期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の散布図であり、全体的なトレンドというよりは、データの分布を視覚化しています。
– 第1主成分（寄与率: 73%）に沿って右側に多くのデータが分布しているのが見受けられ、データの分散の大部分が第1主成分に説明されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上や右上に目立つデータポイントがあり、これらは他のデータよりも極端な位置にあります。これらは外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は30日間の交通データの変動を示しています。点の位置は、異なる変数による変動のパターン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**:
– グラフ自体は時系列データの直接的な関係性を示すわけではなく、変数間の分布を表しています。第1主成分と第2主成分で記述される分散プロファイルのパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは右側に集中しており、これから強い相関がある変数が第1主成分に大きく寄与していることが分かります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 散布図から、多くのデータが似たプロファイルを持っていることが視覚的に分かります。これにより、交通データに関する変数はかなりの規則性を持っていることが示唆されます。
– ビジネス的には、交通パターンの主要な変動要因を理解することで、効率的なリソース配分や戦略的な計画に貢献できます。特に、外れ値に着目することで異常な交通事象や改善の余地がある領域を特定できるかもしれません。
– 社会的には、交通の流れを最適化することで、混雑の軽減や環境への影響を最小化する取り組みに役立ちます。
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。