📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回のデータ分析では、交通に関連するWEIスコアの推移について、いくつかの重要な傾向および異常点が見られます。以下に詳細を説明します。
### 時系列推移
**傾向**:
– 全体として、総合WEIスコアは若干の変動はありますが、総じて安定した上昇トレンドが目立ちます。特に、7月6日から7月9日にかけて、強い上昇が見られ、中央値がより高くなっています。社会的コンポーネントがこれを後押ししています。
– 個人WEI平均と比較して、社会WEI平均のスコアが一般的に高く、この期間では特に顕著です。社会的要因の向上が全体のスコアを引き上げているようです。
**顕著な変動期間**:
– 7月6日から7月9日にかけて、WEIスコアが急上昇しました。特に、7月8日と9日の記録的な高さが示されており、社会的要因がこれを強く支えています。
### 異常値
**検出された異常値**:
– 各項目でいくつかの異常値が観察されました。総合WEIでの異常は、7月初旬から中旬にかけての急激な変動に関連しています。
– 7月2日午後の急激なスコアの低下に関しては、通常では考えにくい社会的または個人的イベントが影響した可能性があります。
– 高いスコアの中でも著しいのが、7月8日の0.90の記録であり、これは持続可能性や社会的基盤の強化を反映しています。
**背景にある可能な要因**:
– 一時的な政策変更や、インフラの改善、地域社会での地位向上イベントなどが、この期間のスコア向上につながっている可能性があります。
– 一方で、ストレス関連の個人生理的状態がスコアを下げる要因として働いているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解では、長期的なトレンドとして社会WEIの増幅が重要な役割を果たしており、季節性の影響は小さいです。
– 残差成分は短期変動が多いことを示唆しており、その背景には政策変更や環境の急な変化があるかもしれません。
### 項目間の相関
– 多くのWEI項目間の相関性が強く、特に社会的公平性と持続可能性が高い相関を持ち、それが社会WEIのスコアに大きく貢献しています。
– 心理的ストレスと自由度と自治の間の負の相関も見られます。これは、自治の拡大がストレスを軽減する可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図から、個々のスコア間のばらつきが観察され、特に個人的要因（経済的余裕、健康状態）ではばらつきが大きい傾向にあります。
– 社会基盤においては、全体的に高いスコアを維持しており、外れ値は少ないです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）の結果によれば、主要な変動要因は第一成分（PC1: 0.73）が圧倒的で、社会的要因に大きく寄与しています。
– 第二成分（PC2: 0.08）は比較的小さく、これは個人的な多様性の違いがスコアに少ない影響しか与えていないことを示唆します。
総合的に、本データセットは社会的要因の改善がWEIスコア全体を押し上げ、持続可能性やインフラストラクチャの向上がどのように幸福感に寄与するかを示しています。個人の健康状態
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 初期における実績データ（青い点）は比較的安定しているように見えます。ただし、データが飛び飛びであるため全体的なトレンドは判別しにくいです。
– 予測データ（赤い点）が全期間にわたって均一な配置になっていないことから、予測においても不確実性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における黒い丸で示された異常値が目立ちます。これが全体の分析にどう影響したかを考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法に基づく予測値が表示されていますが、これらの値が大きくばらつくことから、将来のトレンド予測には複合的なアプローチが必要です。
– 前年（比較AI、緑の点）は後半に現れており、過去のパターンとして参考にしていることが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値、実績、およびいくつかの予測手法の値が初期に集中しており、分析時にはこの期間に特に注目する必要があります。
– 過去のデータと未来への予測が大きく分離していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績と異常値の関係に注目することが求められます。
– 予測時に用いているモデル間での相関が低い可能性があり、異なる予測モデルの特徴や前提条件を考慮に入れる必要があります。
6. **直感的洞察と影響**
– グラフから得られる直感的な洞察として、不確実性の高い予測結果が示唆されています。
– 交通に関する政策や対策の策定において、異常値や予測モデルの多様性を考慮する必要があります。
– 社会的には、交通インフラの適切な対応策が必要であり、特に異常値をどのように扱うかが鍵となります。
この分析によって、将来の交通状況に関する計画や政策に反映するための考慮点を提供します。
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**:
– 初期のデータからは上昇トレンドが見られ、その後は安定またはやや高止まりの動きになっています。
– 予測値のプロット線（ピンク、紫、緑）は、様々な予測手法における今後の動きを示していますが、互いに異なる挙動を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにいくつかの外れ値があります。これらは個別の異常値として強調されています。
– 短期間での急激な上昇が観察され、その後、やや減少または安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）：** 過去の実際のWEIスコア。
– **予測（赤X）：** 予測AIによる未来の見積もり。
– **異常値（黒丸）：** 正常範囲を逸脱したデータ。
– **前年度（緑）：** 前年度のAI数値で、比較対象としての役割があります。
– **異なる予測モデル（灰、緑、紫、ピンク）：** 各モデルによる予測の違いを示しています。
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異なるタイムフレームを持ち、各予測手法は異なる傾向を示しています。
– ランダムフォレストと他の回帰方法の間で予測結果に異なる動きがあり、各手法の特性が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度の間に多少の一致がありますが、予測データとは完全に一致せず、まだ変動の余地があります。
– 実績の上昇後、安定期にあることから、短期的な変動は抑えられた印象を受けます。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 継続的なWEIスコアの上昇は、交通カテゴリにおける改善や効率化を示唆しています。
– 異なる予測手法の比較により、将来的な交通環境の多様性や予測精度の向上が期待できます。
– 外れ値の存在は、予期せぬイベントや要因の影響を緩和するための対策が必要であることを示唆しています。
この分析は、異常検知と予測モデルの比較を通じて、交通分野における継続的な改善と変動の管理に貢献す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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月～10月）には、実績データ（青い点）が高いWEIスコアを示しています。これは変化が少なく、横ばいの傾向が見られます。
– 予測値（紫色の線や赤いバツ印）は、多様な回帰モデルにより異なっていますが、総じて実績値と一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は、青い実績データの点の中に黒い円のマークとして存在していますが、数は少ないです。
– 明確な外れ値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**:
– 青い点は実績データを示し、赤いバツ印は予測データを示しています。
– 緑色の点は前年データをしめし、比較参照として役立つでしょう。
– 紫色の線は予測の線形およびランダムフォレストによる回帰を示し、これも予測方法の多様性を強調しています。
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近しい関係にあり、モデルが実績を良好に予測していることを示唆します。
– 予測誤差の範囲も大きくなく、予測の信頼性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は高い相関を持つように見えます。
– データポイントはほとんどが集中しており、WEIスコアの分布も比較的狭い範囲でまとまっています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが一貫して高い状態を維持していることから、交通においてもこの期間中、安定した状況が続いていると感じられます。
– 異常が少なく、予測モデルの精度が高いことから、交通政策や計画に安心してこのデータを利用できる可能性があります。
– 今後の予測データも安定しているため、長期的な交通計画を立てる際に役立つデータと言えるでしょう。
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:
マーケティングにおける経済的余裕指標を示す時系列散布図の分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月付近）は上下に密集していますが、その後の大幅な変動や傾向はあまり見られません。
– 2026年7月付近にデータが再び増えており、ほぼ同じ範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒い丸で示される）が見られますが、その後は特に外れ値は顕著ではありません。
– 初期に多くの変動があるものの、それ以降は安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青点）は初期に集中しており、その後の予測（色付きの線、特に紫や青の線）はその実績に基づいています。
– 異常値は黒い丸で示され、これは予測範囲内から大きく外れたデータポイントを指しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数種の予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があり、それぞれ異なるモデルによる予測性能を示していますが、全体として大きなばらつきはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの多くは中央値付近に集中していますが、初期に明らかなばらつきがあります。
– 時系列の異常点に注目すると、外れ値は環境や外部要因の影響を強く受けている可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**
– 初期のばらつきや外れ値は、経済的余裕に大きな影響を与えるイベント（例: 法律の改正、重要な市場変動）によるものかもしれません。
– 長期的には安定した予測が維持されていますが、初期のデータの不安定さは改善の余地があると考えられるため、特定の期間に対する政策や対策が検討されるべきでしょう。
全体として、このグラフは時間の経過とともに安定した経済的余裕の指標を示しており、予測モデルの信頼性を確認することが重要であると言えます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 360日間の期間内で、データは主に初期と後半に分かれてプロットされています。前半（2025年7月-9月頃）は、データポイントがやや拡散していますが、後半（2026年7月頃）に大きな塊として集中しています。
– 全体として、顕著な上昇や下降は確認できませんが、前半の分布が幅広く、後半でかなりの集束が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のほうにおいて、いくつかのデータポイントが異常値として目立ちます。ただし、急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データが初期にプロットされています。
– 左側の紫や青の線は、異なる予測手法によるもので、少し期間が空いた後に予測されたデータに転移している可能性があります。
– 緑色の半透明の点は前年のデータを示し、パターンを確認するために使用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初にある青の実績データと後の予測データとの間に時間的ズレがありますが、全体のスコア範囲は大きく変動していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– クロスと予測の間に強い相関はないように見受けられますが、それぞれの予測手法のプロットがさらに調整されて、後半に実績データに近づいています。
6. **人間的直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の分布の分散が健康状態や評価指標の不安定さを示している可能性がありますが、後半ではデータが安定していながらも予測データの信頼度が改善されている様子が見られます。
– ビジネスや社会面では、初期の不安定な目標や実績に対して、後期でのデータ集約、信頼性の向上は、大きな信頼性や効率性の向上をもたらす可能性があります。
分析を基に、これは適切な予測モデル選択と改善がなされているデータであり、その結果が予測精度の向上として後半に示されています。
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:
以下はこのグラフの分析結果です。
1. トレンド:
– 実績データは最初の数ヶ月に集中しており、その後はぐっと落ち着いています。
– 予測は、初期にはさまざまな手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で異なる推移を見せていますが、全体的にはほぼ横ばいです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期段階には異常値が見られますが、その後は安定しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色が実績、赤色の×が予測値を示しています。
– 緑色のチェックは前年データを示していますが、非常に後半に集中しています。
– グレー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:
– 初期の段階で複数のモデルによる予測が重なり、その後はデータがない時期が続いています。
– 後半に現れる前年データとの直接的な比較は限られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 異なる予測手法間での違いが大きいため、手法ごとの特性を考慮する必要があります。
6. 直感的な洞察:
– 当初の心理的ストレスが高めだった可能性があり、異常値も見られることから特定の事件や状況が影響したかもしれません。
– 後半にはデータが限られていますが、前年データは安定しているように見えます。
– ビジネスや社会的には、最初期のストレス要因を特定することが重要です。心理的ストレスの変動をより詳細に追うことで、交通システムの効果的な改善策を講じることが期待されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– グラフは、主に実績と予測AI間のWEIスコアの変化を示しています。
– 左側の青い点が実績で、右側の緑の点が前年（比較AI）を示しています。実績のスコアは0.5から0.9の範囲で、かなり高いスコアを維持しています。
– 紫色の線（予測のランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇していますが、大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績のデータにはいくつかの外れ値（黒枠）が見られ、この範囲外の高低を示しています。
– 急激な変動は特に観察されませんが、予測の範囲（灰色の帯）が変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績、緑の点は前年度のデータ、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示し、実績がこの範囲内に収まっているかを確認できます。
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（ランダムフォレスト回帰）は一致している部分が多く、過去データに基づく予測が有効であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と前年のデータは類似の範囲内に収まっており、継続的なパフォーマンスの高さを示しています。
– 予測モデルが様々な回帰法（線形、決定木）が使われていることから、安定した傾向を持っていることが読み取れます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアが高いということは、個人の自由度と自治がよく維持されている可能性があり、交通部門での効率的な運用を示しています。
– 安定したトレンドが見られるため、今後の計画においても現在の戦略を維持することが有益と考えられます。
– 外れ値やスコアの揺れ動きに対する分析をさらに深めることで、突発的な問題に対処するための資料を得られます。
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:
This scatter plot presents the WEI (Fairness and Justice) scores over a 360-day period in the transportation category. Here’s an analysis based on different aspects:
1. **Trends**:
– **Observed Scores**: The actual performance (in blue) shows high variability clustered initially, with abnormal values (circled), indicating inconsistent performance over time.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– **Outliers**: There are clearly marked abnormal values in the initial period.
– **Change**: The later period shows consistent values closer to 0.6.
3. **Elements Meaning**:
– **Colors and Symbols**:
– Blue circles represent actual performance.
– Green circles relate to past year data.
– Predicted data is represented by X marks of different colors (red for AI predictions).
– **Density**: High density at certain periods, especially in predictions, suggesting confidence in those predictions.
4. **Multiple Time Series Relationships**:
– Predictions vs. actual results show deviations, signaling unforeseen factors impacting real outcomes.
– Different prediction methods (linear regression, decision tree, random forest) show varying degrees of forecast accuracy.
5. **Correlation and Distribution**:
– **Discontinuity**: The gap between actual and predicted values suggests potential model improvements or changes in external conditions affecting fairness scores.
6. **Intuitive and Social/Business Insights**:
– **Intuition**: The visual clustering of abnormal values suggests initial instability or challenges.
– **Impact**: Inconsistent fairness results can significantly impact public trust and operational transparency within the transportation sector.
– **Business Implications**: The gradual consistency shown towards the graph’s end indicates potential improvement and stabilization, advantageous for planning and trust-building initiatives.
Overall, focusing on reducing variability and aligning predictions with actual outcomes could enhance strategies for fairness and justice in this sector.
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
– **時系列的トレンド**:
– 左側のデータ（青）は初期に集中しており、右側のデータ（緑）は360日後に集中しています。これらの区分は期間の始まりと終わりを示すようです。
– 時間軸に沿った具体的なトレンド（上昇、下降）は確認できませんが、データの変動は明らかで、初期値から異なる期間の比較が行われていることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 青色のデータポイントの一部が異常値として円で囲まれています。これらは通常の変動範囲外と判断されるデータである可能性が高いです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**: 実績データ。
– **緑色の点**: 前年の比較データ。
– **Xマークの紫色の線**: 複数の予測手法に基づく予測データ。
### 4. 時系列データの関係性
– **実績と前年比較**:
– 実績データと前年比較データがあり、長期的な変化や改善を捉えるためのものです。
– **予測データ**:
– 未来の予測データが異なる手法を使って提供され、将来の動向を予測する試みがされています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年データは、連続して比較されるべき観点を提供し、WEIスコアの分布がほぼ1.0を中心にしています。これにより、持続可能性の水準が現在安定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
– **持続可能性と改善**:
– WEIスコアが全体的に高水準を示しており、交通分野における持続可能性と自治性が良好であることを示唆しています。
– **予測の活用**:
– 各予測手法を用いることで、交通運営者や政策決定者は未来の課題を前もって対処する戦略を立てやすくなります。
– **異常値の検出**:
– 異常値の特定により、不規則な事象や改良が必要な領域の理解が深まります。
この情報は、交通運用の持続的向上や、将来のリスク評価に役立つ可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– 前半部分（2025年7月から特定の時期まで）の青いプロット点（実績AIデータ）は、主に0.8から1.0の範囲で安定しており、大きな変動は見られません。
– その後の時期（2026年2月以降）には、緑のプロット点（前年比較AIデータ）が現れ、こちらも安定して同様の範囲に存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される異常値は、時系列の途中にいくつか見られますが、大きくスコアを外れるものはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実際の実績値を示しており、現実のデータを反映しています。
– 紫、ピンク、赤、灰色の線や点: さまざまな予測手法による予測データを示しており、現実の実績と比較するためのものです。
– 緑の点: 前年の値を示しており、今年のデータとの比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータが類似の傾向を見せており、前年との比較で大きな変動は見られません。予測データもそれぞれ相補的にスコアを捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の範囲は狭く、0.8から1.0間での分布が目立ちます。外れ値もそれほど離れていないため、データ全体が安定していることがわかります。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– データの安定性から、社会基盤や教育機会において大きな変革や課題が発生していないことが伺えます。交通カテゴリにおける安定は、住民や利用者が予期しやすいサービスを受けていることを示しており、都市計画やインフラ整備の継続的な実施を裏付けています。これは予算策定や政策の計画において安心材料となり得るでしょう。
ビジネスにおいては、安定したインフラのもとでの戦略立案が可能になるでしょう。これは、より効率的な物流システムの開発や、新規プロジェクトのリスク低減などに寄与し得ます。
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**
– グラフ全体では、データポイントの大部分が左側の早い時期に集中しています。初期のデータには増減のパターンが見られ、その後データが停滞するかのように見えます。
– 予測も示されていますが、期間によって異なる予測手法が使われています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が、これらにははっきりしたトレンドが見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中央付近に異常値（黒い丸）が目立ちます。これにより、特定の時期に予期しない変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しており、主に左側に集中しています。
– 赤いバツ印が予測値を示しており、実績の後に続く形で表示されています。
– 薄い緑のプロットは前年のデータを示していますが、それも特定の時期に集中しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は密接に関連していますが、一部の予測手法（特に決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は他の手法と結果が異なります。
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密接な関係がありそうですが、一部一致していない部分もあります。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**
– 初期段階でのデータ集中とその後の停滞は、交通に関する公共政策や市場の変化を反映している可能性があります。
– 異常値は特定のイベントや政策変更による影響を示しているかもしれません。
– 予測のばらつきは、将来の交通関連施策の立案における不確実性を示唆しており、政策意思決定者はこれを考慮する必要があります。
この分析から、政策の調整や新たなインフラ開発が検討されるべき時期を示唆しているかもしれません。
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基づいて以下の分析を提供します：
1. **トレンド**:
– グラフは短期間のわずか10日間をカバーしており、明確な長期トレンドは見えにくいですが、一部の時間帯で色の変化により加熱度合いに変動が見られます。特に、16時から23時にかけては変化が激しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（特に16時）で非常に低いスコア（濃い紫）が観察されています。この時間帯は交通の利用が低下している可能性が考えられます。
– 逆に、15時および16時にかけて明るい色（黄色）が見られ、この時間帯におけるスコアが比較的高い状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相はスコアの大きさを示しており、濃い紫から黄色にかけてスコアが低いから高いことを表しています。
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を表し、各マスが1日の特定の時間帯での値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日の異なる時間帯間でもスコアの変動が見られ、特に15時から16時以降の変化が大きく、これが日々の交通状況の波を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間と夜間のスコアの分布が異なり、交通パターンの時間的分布が日中に集中している可能性があります。
6. **直感および影響**:
– 日中（特に15時以降）の交通利用が増加、夜間には減少しているパターンが感じ取れるため、日中の交通量増加に伴う渋滞の可能性を示唆しています。
– これにより、ビジネス時間外の交通手段の計画が必要かもしれないという洞察が得られます。特定の時間帯での低スコアは、公共交通機関の需要が変動する可能性があることを指し示しているかもしれません。
これらの分析は交通管理の改善や市場への参入戦略を描く際の参考になるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 高いスコア（黄色や緑色）の時間帯が見られるのは、7時、15時、19時、23時以降です。これを考慮すると、一部のピーク時間があることが示唆されます。
– 特に、15時から19時の時間帯にかけて、スコアが増加している様子が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時から16時の間に明らかに異なる色（緑から紫色）が交互に存在し、変動があることを示しています。
– 特に16時では紫から青色への急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明度が高いほど（黄色に近いほど）、スコアが高いことを示しています。
– 逆に、紫や青の箇所はスコアが低いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアが異なる色で示されており、それぞれの活動ピーク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**:
– 午後から夕方にかけて、特定の活動が活発になる傾向があります。
– 週を通じて特定のパターン（例：平日のピークとか週末の変化）は特定できませんが、このデータ範囲では日次変動が重要な役割を果たす可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 交通に関連している場合、通勤時間や帰宅時間に関連するピークかもしれません。
– ビジネスにおいて、このデータは広告やプロモーション活動の最適化に寄与する可能性があります。
– 社会的には、混雑のピーク時間を避けるための移動プランの策定に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは特定の時間帯での活動の濃度や集中を示しており、交通の流れや混雑を理解するための有用な情報を提供しています。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: ヒートマップから、24時間の時間帯毎に変動が見られます。例えば、時間帯「16時」や「19時」などで濃い青や紫が観察できるため、これらの時間帯は他に比べて低いスコアを示しています。
– **変動**: 日ごとのデータは特定のパターンがなく、日単位での明確なトレンドは見られませんが、特定の時間帯の周期性が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 同じ日であっても時間帯によって色が大きく変わるケースがあり、急激な変動が存在します。特に「2025-07-06」の「16時」から「19時」にかけてスコアが急上昇しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃度**: 色の変化（紫から緑、黄色へ）はスコアの低さから高さを示しています。黄色に近づくほどスコアが高くなります。
– **密度**: 色の変化は特定の時間帯により多く見られるため、時間帯による変動が顕著です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯ごとに異なるトレンド**: 特に「8時」、「16時」、「19時」、「23時」など、あるいはそれに隣接する時間帯での変動が見られ、これが周期的に異なるスコアに寄与しているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い時間帯依存**: 色の変化が時間に依存しているため、このデータは時間帯による変動が顕著であることを示唆しています。
### 6. 直感的な感覚と社会的影響
– **交通の利用ピーク**: 色が濃くなる時間帯（例えば「16時」以降や「8時」程度）は、交通利用者が少なくなるか、あるいは交通渋滞が緩和されていることを示唆しています。
– **社会的な影響**: この情報は、交通運営者や政策立案者にとって交通管理やピーク時間の調整に役立つでしょう。例えば、混雑緩和のためのバスや電車の本数を調整するためのデータとして活用できます。
これらの洞察は、交通改善や住民の生活の質向上に向けた取り組みをサポートするための重要な情報となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは時系列データではないため、個別のトレンドは示されていませんが、多くの項目間で高い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動を直接表現したものではありません。ただし、特定の要素間で低い相関が見られる箇所（例：個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目）に注意が必要です。
3. **色の意味**
– 色の濃淡は相関性を示しており、赤が濃いほど強い正の相関、青が濃いほど負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各「WEI」項目は個別の指標ですが、相互に密接な関連があることが多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い相関（0.93）が観察されます。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目との相関が比較的低めであることが特徴です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 大多数の項目間で高い相関が見られ、交通における「WEI」の各指標が密接に関連していることが示唆されています。これは、特定の社会的・経済的要因が多方面に影響を及ぼすことを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、交通に関する政策や施策は、総合的に他の関連分野にも配慮を払う必要があることを示しています。例えば、個々の健康状態や心理的ストレスへの配慮が、長期的には共生や多様性の保障にもつながる可能性があります。
全体として、交通における「WEI」項目は相互依存的であり、これらに対する包括的な施策が望ましいことが直感的に理解できる分布です。
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:
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコア分布に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、スコアの中央値はカテゴリごとに微妙に異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI平均」や「個人WEI（経済充実）」、「個人WEI（持続可能性と自活性）」のカテゴリで外れ値が見られます。これらの外れ値は、データセット内で特に異常な条件があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は、各カテゴリのデータポイントの分布を示しており、中央値、四分位範囲、最大値、最小値などが視覚化されています。色の違いによってカテゴリが識別され、視覚的に比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしてのトレンドは分析できませんが、各カテゴリのスコア分布は全体的なバラツキの範囲が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは同様の中央値や分布を示しており、例えば「個人WEI（経済充実）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の中央値は近いです。このことから、これらの指標が類似する傾向を持っている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 視覚的に目立つのは、特定のWEIタイプでの外れ値やスコアのばらつきであり、改善や特別な対応が必要な分野を示しているかもしれません。社会や企業は、特に外れ値やばらつきが大きい指標に注目し、そこを改善することで、より持続可能性のある成長が可能となるでしょう。特に個人や社会の福祉に関する部分は、全体の安定性に影響を与える可能性があります。
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ウェイトの構成要素を主成分分析（PCA）によって視覚化しています。以下に、特筆すべき視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 散布図であるため、時系列のトレンドは示されていませんが、横軸（第1主成分）に沿ったデータの集中度が高いことが確認できます。全体的に右側にデータが集中しており、第1主成分の方向に含意が大きいことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部データポイントは他のデータと比べて離れた位置にあり、これらは外れ値として注目されるべきです。特に上部や左側の孤立したポイントは、異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 点の濃度が高い部分は、このPCA分析で交通データの主要な変動要因を表現していると考えられます。第1主成分の寄与率が0.73と高く、データのばらつきの大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時系列データが重なっている可能性がありますが、具体的な関係性はこのグラフからは直接分かりません。ただし、クラスタリングが見られ、データがいくつかのグループに分かれている様子がうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 雲形に分布しているため、強い相関があるとは言えませんが、第1および第2主成分の両方で異なる分布を示しています。第2主成分はより小さい寄与率（0.08）で、細かな変動を説明しています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– グラフからは、交通データが主に2つの軸に沿って変動しており、これらの主成分が交通のパターンや傾向を理解する上で重要であることがわかります。ビジネスにおいては、主要な変動要因を把握することで、効率的な輸送計画や交通管理の改善につながる可能性があります。また、外れ値は特異なイベント（例えば渋滞や事故など）を示すかもしれず、これを分析することでリスク管理の強化が可能です。
このグラフにより、交通データの構造や潜在的な傾向を把握するうえでの価値ある視点を提供していると言えるでしょう。
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。