📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データは初期の0.7台から、7月6日以降0.8台後半に上昇しています。特に7月6日以降のWEIは改善され、7月8日には一時的に0.90に達しました。この間、全体的な上昇トレンドが見られます。
– **個人WEI平均**: 0.7台での推移が中心ですが、7月8日以降は0.8台に上昇しています。
– **社会WEI平均**: 特に上昇が顕著で、7月6日以降は0.9台まで達しています。
#### 異常値
特定の異常値としては、7月2日と7月3日における総合WEIスコアの急落や、個人WEI平均が低値を示した日があります。これらは大きなイベントや社会動向の変化、または測定上の誤差による可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解で見ると、長期的な上昇トレンドが確認されます。短期的な変動や残差はありますが、周期的な変動よりも明らかにトレンド成分が強調されています。これは、何らかの持続的な要因がWEIスコアを押し上げていることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– **社会WEIの公平性・公正さ**は、他の社会的要素との相関が高く、社会正義や平等が全体の健康指標に寄与していることが示唆されます。
– **個人の経済的要素**も全体の幸福感に関係しており、この要素が他の個人項目と強い相関があるため、経済状況の改善が総合スコアの向上に寄与していると考えられます。
#### データ分布
箱ひげ図では、ほとんどのWEIスコアが低い変動範囲を示していますが、個人の心理的ストレスと個人の自由度にわずかな外れ値が見られます。これは、ストレスや自由度が個人によって大きく異なることを示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (71%)**は、多くの変動を説明し、WEIの主な変動要因は、社会的公平性や持続可能性などの高次要因であることを示しています。
– **PC2 (8%)**の寄与はわずかで、個別の詳細な問題や一時的な要素が影響を与えている可能性があります。
### 結論
全体として、データは7月初旬から中旬にかけてWEIスコアが着実に改善していることを示しています。大きな改善が見られた領域として、社会的な持続可能性と同時に、健康や個人の自由度の重要性が示されています。一部の異常な変動は、特定の出来事の影響や計測誤差を反映している可能性があります。この期間中の政策の変化や社会イベントがランキングに影響を与えた可能性もあります。これらの動向を踏まえ、持続的な改善を図るためには、各項目の相関を考慮しつつ、戦略的なアプローチが必要です。
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:
グラフ分析の専門家として、このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は0.7から0.9の範囲で横ばいの状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 指定の外れ値として表示されているデータはありませんが、一部のプロットが他と比較してバラついています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、これが中央付近に集中していることから、データは安定的に推移しています。
– 予測データは異なる回帰モデルによって示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はいずれも将来のデータを予測しています。
– すべての予測が若干増加する傾向にありますが、大きな変動は予測されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状と予測の間で大きな乖離は見られませんが、予測は少し上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内で安定して分布しており、予測データとの整合性はあります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響の洞察**
– グラフからは交通が一定の安定したパフォーマンスを維持しており、将来的にも大きな変動はないと予測されています。
– 交通部門の意思決定者は、これを基にリソース配分を安定的に行い、急激な変化への対策を緩やかに準備できるでしょう。
このグラフは、交通のパフォーマンスが現在および短期的に安定していることを示しており、運営と計画において安心できる基盤を提供していると考えられます。
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:
#### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、青色の実績（実績AI）プロットが緩やかに上昇しています。
– その後、データが横ばいになり、特に予測（予測AI）の時点で目立った変化がみられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットに異常値として黒い円が示されています。これらはデータの変動の中で特に注目すべき部分を示しています。
– 初期段階に急激な上昇は見られませんが、予測とのギャップに注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実績データ、赤の「×」印は予測データを表しています。
– グレーの背景と黒い円で囲まれた部分が異常値であり、データの不確実性や外れ値を示唆しています。
– 複数の線が異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、それぞれ異なる未来予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に、予測に基づく様々なモデリング方法の変化が描かれています。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルより高い予測を示し、幅広い範囲を持っていることが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と各予測の間には、予測手法によるズレがあり、このズレは選択した方法によって異なる結果をもたらす可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 当グラフは、交通カテゴリにおける予測の不確実性と効果を示し、いくつかのモデルに対する信頼性の異なる評価が可能と考えられます。
– データの異常値は対策が必要な部分として位置づけられ、実際のパフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性があります。
– 将来の需要予測の指針として、ビジネスにおける意思決定を行う際の重要なインサイトを提供します。
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:
以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 7月初旬から中旬にかけて、WEIスコアはおおむね安定して横ばいの傾向を示しています。
– グラフの後半では予測データのみであり、実際のデータは提供されていませんが、予測結果は少し上向き傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間内で異常値として示されたプロットはありません。データのばらつきも比較的狭く、安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績のデータは青色のプロットで表示され、予測は赤い×マークです。
– 予測値の不確かさの範囲は灰色の陰影部分で示されていますが、これも全体的に安定しています。
– 予測には3つの異なるモデリング手法が使用されており、それぞれ紫、シアン、マゼンタのラインで示されています。それぞれの線はほぼ平行に見え、予測の一致度が高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は比較的一貫しており、モデル間の予測の相違も小さいため、予測モデルが信頼できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの変動が狭い範囲に収まっており、異常な外れ値が存在しないため、データセット全体にわたり一貫した動向が認められます。
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**
– 安定したWEIスコアは、短期的には交通状況が大きく変化しないことを示唆しています。
– 交通関連のビジネスでは、予期しないトラブルや急激な変動が少ないため、計画が立てやすい状況です。
– 予測手法の安定した出力は、将来的な交通の混雑管理やインフラ計画に対する信頼性を高めることができます。
全体として、現在の交通状況は安定しており、今後も大きな変動が少ないことが期待されます。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示すスコア（WEIスコア）の30日間にわたる変動を表しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として横ばいのトレンドを示していますが、各アルゴリズムの予測が異なります。
– 線形回帰と決定木回帰は横ばいを予測していますが、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**:
– 一部に外れ値が観察され、それは黒い円で示されています。データセット内に対する異常値として識別されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績を示し、横ばいの傾向です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、データの変動幅を示しています。
– 各線は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は異なる結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が全体的なトレンドとは異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的均一に分布していますが、外れ値の存在が特定の時点での異常を示します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフの横ばい傾向から、経済的余裕が短期間に大きく変動しないことが分かります。これは、個人の経済安定性を示唆しています。
– ランダムフォレストが上昇を予測していることから、特定の要因が潜在的に経済的余裕に対してプラスの影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、消費者の購買能力が安定していることを示唆し、安定した市場環境を期待できることにつながります。
これらの観察が正しいかどうかは、追加のデータや背景情報が必要ですが、現状のデータからはこれらの仮説が考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおよそ0.7から0.8の範囲で安定。大きな変動や明確な上昇・下降トレンドは見られません。
– 予測データでは、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安定していますが、線形回帰とランダムフォレスト回帰ではわずかに上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、一部の点が外れ値として認識されていますが、重大な外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は、実績AIによる実績データを示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさの範囲を示しており、予測と実績が大きく外れていないことを表しています。
– 色の異なる線は、異なるモデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測線は重なり合い、大きな乖離はなく、ほぼ同じ動きをしています。これにより、モデル間の予測の一致がうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で分布し、密度が高いです。予測データも大きくは異ならないことから、モデルの精度が良好であると考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– グラフは、個人の健康状態が一定期間にわたり安定していることを示しており、交通カテゴリにおいて健康状態が大きく左右されるイベントがなかったと感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルが安定した結果を出しているため、現状維持のための健康管理や予測精度の向上に焦点を当てやすくなっています。交通環境が健康に与える影響が小さい可能性を示唆しています。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実際のWEIスコア（青のドット）は、グラフの冒頭で横ばいの状態を示しています。予測（予測AI、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が後半で示されていますが、期間の変化によりスコアが増加するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数箇所に異常値（黒の丸）が見られますが、これらは実際のデータセットに対して目立つものの、全体のトレンドには大きく影響していません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青いドットは実績AIによる実測データを、赤い×印は予測AIによる予測を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を表しており、一定のばらつきが存在することを示しています。
– 予測ライン（ピンクのライン）が3種類の回帰手法により示されていますが、特にランダムフォレスト回帰がWEIスコアの上昇を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測の間に若干のギャップがありますが、予測は全体的に現実のデータセットに追随しており、精度の高さが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は全体としては比較的一貫していますが、予測と異常値の間に相関のギャップが存在します。これは、実際のデータに基づく予測における課題を示唆しています。
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**:
– グラフからは通常の期間に対する心理的ストレスの一定な管理がされていることを示していますが、異常値の存在が示しているように、特定の時期や状況においては注意が必要です。
– 交通に関連するWEIスコアが注目されているため、公共交通機関や都市計画における心理的ストレス管理へのフィードバック可能性があります。予測モデルを活用して事前対策を講じることができれば、ストレス軽減やトラブルの回避に寄与できるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、WEIスコアに緩やかな上昇トレンドが見られます。これは自治や自由度の向上を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが太い円で囲まれており、これらは異常値として扱われています。初期の段階で外れ値が集中していることから、システムの適応過程やデータ収集の不正確さが考えられます。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を示し、予測との比較が可能です。実績に対する予測は三種類あり、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は非常に安定しており、同じ期間の実績データとの間には誤差があります。特に、実績データの後半部分と予測値のスコアの差異は、モデルの適用の限界を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の傾向と予測の安定した値からは、実際のスコアに対してモデルの調整が不足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**
– このグラフは、予測が非常に楽観的に設定されているまたは保守的である状況を示しています。これにより、関係者は自治や自由度が安定しており、問題が発生しにくいと感じるかもしれません。しかし、実績データの変動からは、現実にはこれらの数値が上がったり下がったりする可能性があることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、誤った予測に基づく計画や判断がもたらすリスクが考えられます。正確な数値の把握が重要です。
このグラフから、予測モデルの改善や、新たなデータの収集・分析の必要性が明らかです。
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（青いプロット）は、月の初めはやや低いスコアが多いですが、中旬にかけて急激にスコアが上昇し、その後は安定しています。
– 予測データは、すべてのモデルで平行に保たれており、特に変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で幾つかの異常値（黒い円で示される）があり、WEIスコアが低いことが指摘されています。その後、急激にスコアが上昇し、安定した状態に戻っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは、実績のWEIスコアを示します。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェーディング）は、実績データの初期の変動の範囲をほぼカバーしています。
– 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）は、WEIスコアが1.0に向かう予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータは初期段階で予測よりも大きく変動していますが、中旬以降の安定性が予測の範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初始段階の実績スコアの変動が大きく、その後安定する傾向があります。予測モデルはこの安定性をあまり考慮していないようです。
6. **直感的、人間の感じること、ビジネスや社会への影響**
– 最初の期間における大きな変動は、交通システムの公平性や公正さに一時的な問題が起きた可能性を示唆しています。その後の改善や評価の安定化は対応の効果を示しています。ビジネスにおいては、初期の不安定なスコアが信頼性に影響を与え得るため、迅速な対応が求められます。
– 全体的に、WEIスコアの向上と安定化は、交通システムがより公平である方向に向かっていることを示しており、社会的な信頼の獲得につながる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は期間を通してほぼ横ばいで、安定して高いWEIスコアを維持しています。
– 予測（予測AI、赤色の×印）も実績とよく一致しており、予測精度が高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに一つの外れ値が見られますが、それ以外は比較的一貫したスコアです。
– 外れ値では、大きくスコアが下がっていますが、それが持続する兆候は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績AIによる実際のデータを示し、安定しています。
– 予測の不確かさを示すグレーの範囲も狭く、モデルの信頼性が高いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるが、全体的なトレンドは一致しており、高い予測精度を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データが非常に近接しており、高い相関があることを示しています。また、密集して一貫性のある分布を形成しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– WEI（持続可能性と自治性）のスコアが高く安定していることは、交通分野において持続可能性がしっかりと維持されていることを示しています。
– 外れ値は一時的な問題だった可能性があり、早急な対応が行われたと考えられます。
– モデルの予測精度が高いため、今後の計画策定において、信頼性の高い予測に基づいた意思決定が可能です。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）に関する30日間の時系列データを示しています。以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいに推移していますが、日によってわずかな変動があります。
– 予測（紫色の線）は7月中旬を境に全体として上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪で囲まれた部分が外れ値を示していますが、極端に離れたデータポイントは見られません。
– 実績データの間には急激な変動はなく、比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを表し、紫色の線は予測の異なるアルゴリズムによる変動を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で一致している箇所は少なく、予測モデルはトレンドを概ね捉えていますが、実際の値とは若干のズレがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは0.8以上に多く分布しており、一部が0.9に近づいている。
– 予測モデル間の予測値は、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてが傾向的には近しい。
6. **直感的な理解および影響**:
– 社会基盤や教育機会が安定していることを示していますが、全体として向上の兆しが見えます。
– 社会やビジネスへの影響としては、安定した社会基盤を活用した持続可能な政策や事業計画が可能となるでしょう。
このグラフにより、社会基盤はある程度の安定性を保っているものの、予測データの改良やさらなるデータ収集によって精度向上が期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下のことが観察されます：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、主に0.6から0.8の範囲で横ばい状態です。
– 予測（予測AI）の値は高めに設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中で黒い円で囲まれた点は、異常値を示しています。これらは予測の範囲から大きく外れているところが特徴的です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実際のデータを表しており、実績の動向を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲で、データは主にこの範囲内に集中しています。
– 薄青、緑、紫の線は、異なる予測手法による予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）ですが、それぞれのアプローチで異なるスコアが出ています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法が示すスコアの動きは一貫しており、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は他の手法よりも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の範囲内に大きく集中していますが、異常値では範囲外に現れます。
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に関する洞察**:
– 実績の大部分が予測範囲内に収まっていることから、予測モデルの信頼性があると考えられますが、異常値の存在はさらなる分析が必要です。
– ビジネスにおいては、異常値が意味する潜在的な問題を解決することで、社会的なインクルージョンや多様性の向上が期待できます。
このグラフからは、予測の精度と予測外れ値への対応についての重要性が直感的に感じ取れます。また、特定の時点での急な変動が将来的に影響を与える可能性があり、詳細なモニタリングが必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 時間帯と日によって色が異なり、明るい色（高スコア）から暗い色（低スコア）までが散見されます。
– 一部の時間帯（特に夜間）で比較的一定して低いスコアが続いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-02から2025-07-03の間に非常に低いスコア（暗紫色）が観察されます。この期間に特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が示すのは、WEIスコアの高低であり、特に黄色が高スコア、青や紫が低スコアを示しています。
– 時間帯ごとの変化が視覚的に明確に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で時間経過ごとに色が変わることから、日ごとのスコアの変動パターンが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（午後や夜間）は低いスコアが目立ちますが、昼間の時間帯は比較的高いスコアを示すことがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップで視覚化されていることで、高スコアと低スコアの時間帯が一目瞭然です。
– この情報は交通パターンの分析において、混雑や不具合のある時間を特定するのに役立つ可能性があります。
– ビジネス的には、ピーク時の利用データを利用した効率的なリソース配分が可能となるでしょう。
– 社会的には、交通ストレスの少ない時間帯を見つける手助けになるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化からは、日付が進むにつれて全体的にWEIスコアが高まっていることが見受けられます。特定の日において明るい色が増えており、これはWEIスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日には16時に暗い色が見られ、他の時間帯よりも明らかにスコアが低いことを示しています。この時間帯が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの高低を表しており、明るい黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 時間軸と日付軸に沿った色の変化から、特定の時間でのスコアのパターンも読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻ごとに異なる日付でのパターン比較が可能で、特に16時台が他の時間と比べ変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、夜間よりも日中の時間帯が高いスコアを示しており、これは移動や交通利用が多い時間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と影響**:
– 視覚的に高い活動時間が昼間であることが示されており、通勤やビジネス関連の活動が影響しているかもしれません。
– 低いスコアの時間帯の特定は、交通や労働パターン、および効率改善の機会を知る上で有用な情報を提供します。
– 社会的には、交通インフラの効率化や、ピーク時間帯の管理へのインサイトを提供しうるデータと言えるでしょう。
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:
以下のグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 一部の時間帯（特に16時から19時）は、色の変化が少ないため横ばいの傾向があります。
– 他の時間帯（例えば8時や15時）は全体的に緑色が増えることで、WEIスコアが時間とともに上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日から7月10日にかけて15時のブロックが黄色になり、他の時間帯よりも急激にスコアが増加していることがわかります。
– 16時から18時のスコアが特に低く、他の時間帯とは異なる異常値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの大きさを示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを意味します。
– 時系列ヒートマップは、特定の時間帯のトレンドや異常を効果的に視覚化します。
4. **関係性**
– 8時から15時と19時以降の時間帯で色の推移が一致している箇所が多く、これらの時間帯で相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝の8時台及び午後の15時以降にかけてスコアが高くなる傾向があります。これは通勤帰宅ラッシュと関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**
– 交通の利用が朝と午後に集中しているため、これらの時間帯に渋滞や混雑が起こる可能性があります。
– 社会的には、交通手段の最適化や通勤の柔軟な時間帯の導入が提案され、混乱の軽減や効率向上に寄与するかもしれません。
この洞察をもとに、交通政策や企業の勤務時間の見直しなどが検討される可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しているため、直接のトレンド（上昇、下降）は示していません。ただし、色の変化から期間中の平均的な相関の強さを視覚的に評価できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は見つかりませんが、一部の項目間で他よりも低い相関が観察されます。例えば「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関は弱いです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さ（赤）は相関が強いことを示し、明るい色（青）は相関が弱いことを示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は強い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 相関関係の強さから、異なる項目が一貫して一緒に変動するかどうかが示されています。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には顕著な正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が強い正の相関を示しており、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が複数の項目との間で高い相関を示しています。これは、多様性や自由に関する評価が全体的な交通に関する評価に大きく影響する可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じや影響に関する洞察**
– このヒートマップから、市民の個別の要因（経済的余裕、自由度と自治など）が交通に関する総合的な満足度にどのように影響を与えているかを理解する手助けとなるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、交通政策を設計する際に相関の強い要因を優先的に改善することで、全体的な市民の幸福度を高めることが考えられます。特に、社会の多様性と自由を保護する施策は、広範囲にわたる満足度の向上に寄与す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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおける異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。以下にポイントを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアの中央値は、比較的一定範囲内に留まっており、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプにおいて外れ値が確認できます。特に「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（持続可能性と自然共生）」は外れ値が目立ちます。
– 外れ値は、特異な状況や極端なデータ点を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータの分布やばらつきを示しています。箱の上下限は第1四分位数と第3四分位数を示し、中央の線は中央値です。ひげは最小値と最大値を表しますが、外れ値は個別に表示されています。
– 色の変化は、異なるWEIタイプの認識を容易にするための視覚的手法です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列データは含まれていないため、時系列的な関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプの分布に多少の違いは見られるものの、全体として比較的一様に見えます。
– 全体的にスコアは0.6から0.9の範囲に位置し、WEIスコアが比較的高めであることを示しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– このグラフから直感的に、全体的なスコアが高く、健康や持続可能性といった分野でもポジティブな状況が示唆されます。
– 外れ値の存在は、特定の交通要素や事象がこれらのスコアに影響を与えている可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、交通政策やインフラの改善が一定の効果を上げていると考えられ、外れ値が示す特異な問題点に焦点を当てることで、さらなる改善の余地があることが示唆されます。
この分析は仮説に基づくものであり、具体的なデータや背景情報を考慮に入れることで、より詳細な洞察を得ることが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– このグラフは、30日間にわたる交通カテゴリに関するWEI（週次経済指標）のデータを主成分分析（PCA）で表現しています。データポイントは分散されており、明確な上昇、下降、周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下と右上には外れ値がいくつか見られます。これらは、他のデータポイントから離れており、特定の交通活動の異常な増加または減少を示唆しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 横軸（第1主成分）は主にデータの変動を表し、負の値から正の値まで広がっています。縦軸（第2主成分）は、より少ない変動を表しています。データがこれらの主成分にどう投影されるかで、各要素の寄与度が評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データポイント間のクラスタリングは特に目立ちませんが、右側にややポイントが集中しています。これは特定の要因や出来事が交通に与える影響の一貫性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**
– 相関関係は顕著ではありませんが、横軸の情報量（寄与率）が高いため、第1主成分が主要な変動因子であることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、交通に関わる多くの要因が第1主成分に強く影響しているということです。ビジネスや政策決定においては、この主要因を特定し、管理や最適化を行うことで、交通状況の改善や効率化が期待されます。また、外れ値が示唆する異常値を監視することにより、迅速な対応が可能になります。
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。