📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアのデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 全体的に見ると、データの初期段階で若干の変動が見られますが、7月6日以降は安定して上昇傾向にあります。特に、7月7日から8日にかけては、一貫して高スコアを維持しています。
– **重要な変動期間**: 初期の7月1日から3日にかけてはスコアが不安定であり、日中の複数の数値に顕著な変動が見られます。7月7日以降は0.85〜0.90台の高い数値を持続しています。
#### 異常値
– 7月2日における総合WEIスコアの0.81、およびその後の0.70近辺の低下は注目すべき異常です。これらの日は急激な上昇と下降が見られた日であり、異常値として考慮すべきです。背景要因としては、交通カテゴリに関連する突発的なイベントや政策変更などの可能性があります。
– 7月6日の夜間に0.86の高スコア、翌日7日の0.89も異常とされており、これらは同様に本来の変動範囲を超える数値として捉えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: STL分解を仮定すると（具体的な結果は提示されていないものの）、長期的には上昇傾向にあることが伺えます。
– **季節性**: 日ごとに複数の評価がなされるため、評価の時間帯（午前、午後、夜間）により若干の季節性が存在する可能性があります。
– **残差**: 説明できない変動は、日単位での予期しないイベントや外部要因によるものと考えられます。
#### 項目間の相関
– 提示された異常値の分布と項目（個人・社会WEI、経済的余裕、健康状態など）の相関について直接的な情報は示されていませんが、一般に個々の項目が社会的要因に影響を与え、総合的なスコアに寄与していることが考察されます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**からは分散と外れ値が認識できますが、具体的な図は示されていません。
– 提示された数値からは、中央値が時間と共に上昇していること、ならびにいくつかの外れ値が初期データを混乱させているが、後半は安定していることが推測されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が71%**であることから、ほとんどの変動が第一主成分で説明できると考えられるため、主要な因子が明確に特定されることの表れです。
– **PC2の寄与率が8%**であり、これは補助的な要因を示唆します。一般に、PC1が主にデータのトレンドを形成し、PC2が個別の変動パターンを説明していると考えられます。
全体的に、このデータは交通に関連した重要な政策変更やイベントにスコアが敏感に反応している可能性を示唆しており、今後も影響を与える社会的要因を分析する際に有益です。高いスコアは個人の経済的余裕や健康状態の改善、社会の持続可能性への貢献など特定の要因に強く依存していると解釈されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、約30日間で横ばいの傾向があります。WEIスコアは0.8前後で推移しています。
– 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）は、実績データの後も同様の水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるプロットは存在せず、WEIスコアは比較的一貫しているため、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット: 実績データを示す。
– 赤い「X」: 予測データを示す。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを表し、データの信頼区間を示唆しています。
– 各回帰線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は予測モデルの異なる手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）はすべて一貫した予測をしており、30日後もスコアが安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの整合性が高く、予測モデルによる将来のスコアも安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したトレンドは、交通の効率化や最適化が継続的に実施されていて、一定の成果を上げている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、信頼性のあるデータは交通計画やインフラ投資の意思決定に役立つでしょう。例えば、安定して高いWEIスコアは、交通システムの健全性を継続可能であることを示し、長期的な戦略をサポートします。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階では、実績（青いプロット）が微増を示しています。その後、7月中旬から安定した数値を示し、一定の範囲内で横ばい状態となっています。
– 予測モデル（紫色、ピンク、シアンのライン）は上昇傾向を示していますが、それぞれ異なる方向性と規模の予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されており、いくつかのデータポイントが通常の範囲を超えた異常値として記録されています。これらは特定のイベントによるものか調整が必要なケースです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際の観測データを示し、一般的に信頼性がある情報を提供しています。
– 紫、シアン、ピンクのラインは、異なるモデルによる予測を示しており、それぞれ異なるアプローチ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を基にしています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、モデルの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが予測データと重なっている最初の期間では、実績と予測の一致度合いを確認できますが、予測期間に差し掛かるとモデル間の予測差が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定した分布を示していますが、予測モデルの出力には明確な増加傾向があります。これは、将来的な増加を予測している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間は、このグラフから一定期間を基にした安定性と、それに続く予測の揺らぎを感じ取るでしょう。予測が現実とどの程度一致するかによって、ビジネスの計画に影響が出る可能性があります。特に、予測モデルのばらつきは、使用するモデルの選択やその精度について重要な議論の要因となるでしょう。
### ビジネスや社会への影響
– 予測に基づく交通管理やインフラ投資の計画に役立ちます。
– 外れ値による異常事態の早期発見や、それに対する迅速な対応が必須です。
– モデルの精度や信頼性に応じたリスクマネジメントが求められます。
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:**
– 実績のプロット（青い点）は、最初は0.8付近で始まり、徐々に上昇し0.9付近で安定しています。
– 全体的には微増のトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータポイントが黒い丸で囲まれており、これが外れ値として識別されています。ただし、大きく異なる値ではなく、範囲内での変動です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示しており、時間の経過に伴い変動しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果は特定の軸に平行に示されていますが、長期間にわたってフラットな予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは、予測範囲の中で動いています。予測部の線形性に比べて実際のデータは微細な変動を伴っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは予測範囲内でほぼ一貫しています。これは予測手法の適合性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 実績データが予測範囲に収まっている点は、予測モデルの信頼性を高めます。
– ビジネスや社会において、交通パターンの安定性や予測可能性は、資源の効率的配分や計画に寄与する可能性があります。
– 予測と実績の一致は、将来のトレンド予測や計画策定において、モデルの有効性を示唆します。
全体的に、データは安定しており、予測通りの動きである点から、既存の交通計画やリソース管理において有用であると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIによる青いプロットは比較的一定で、横ばい傾向を示しています。
– 短期間にわたり大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされるプロットが数点見られますが、多くはデータの密度が高い範囲に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを表しており、主な観測対象です。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、わずかに右肩上がりのトレンドを示しています。
– 決定木回帰では、予測が一定であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値とランダムフォレストの予測は、トレンドとしては異なっており、実績が一定なのに対し、予測は上昇を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲内に大半の実績データが収まっていることから、予測の妥当性がある程度保証されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの多くは0.7から0.8の範囲内に集中しており、分布としては偏りがあります。
6. **直感的な理解と影響**
– WEIスコアは安定しているように見えるため、交通関連の経済的余裕は大きく変動していないと直感的に感じます。
– 将来的な上昇トレンドは交通への投資や政策変化の影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、現状維持を基本としつつ、増加傾向にある予測を参考にした計画策定が考慮されるべきです。
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、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青のドット）は一定範囲内で安定しているように見えます。大きな上下変動は見られません。
– 予測曲線（赤色）は、線形回帰、決定木、ランダムフォレストによって異なる動きをしています。線形回帰が若干の上昇トレンド、決定木とランダムフォレストは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値として円で囲まれていますが、それは全体のデータ分布に大き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**:
– 青色のドットは実績値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測値の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用され、それぞれ異なる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の関係は、モデルによって異なる解釈ができることを示しています。線形回帰は安定した上昇トレンドを見せていますが、他のモデルでは横ばいもしくは緩やかな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分は狭い範囲内に集中しており、全体として安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 実績値の安定性は、健康状態が予測可能であることを示唆し、乱高下が少ないため信頼性があります。
– ビジネス面では、安定したトレンドが続くため、予算の予測やリソースの割り当てに対する安心感を提供します。
– 社会的には、この安定性が市民の健康を維持し、予測可能な生活を支えることに寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは、交通カテゴリにおける健康状態の安定性と予測の確実性についての洞察を提供しています。線形回帰を除けば、予測モデルはより安定した結果を示しており、特に健康関連のデータに対しては望ましい傾向です。
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、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は全体的に緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 予測は3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて行われており、最初は実績と一致していますが、全体的に高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めにはいくつかの外れ値が見られます。特に0.6以下のWEIスコアが異常値としてマークされています。
– 7月15日付近からデータはやや安定していますが、最初の期間は変動が大きいです。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色（青）は実績、Xマークは予測値を示しています。囲みの丸は異常値を示すようです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績のトレンドに対し、予測（特にランダムフォレストと決定木）は比較的高く、安定した値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は最初に不規則ですが、時間が経つにつれてほぼ一定の範囲に収束しています。
– 予測手法間の相関は高そうで、似たようなパターンを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 人々は初期にストレスの変動を大きく感じた可能性がありますが、次第に慣れてきたか対策が講じられた可能性があります。
– 予測は安定して高い値を示しており、長期的なストレス管理の必要性を示唆しています。
– ビジネスや社会の視点では、ストレスの管理や予測ができることは、従業員のメンタルヘルスの向上に寄与し、労働生産性の向上につなが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
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**: 最初の約10日間にわたって急激に上昇し、その後はやや横ばいです。
– **予測データ（紫、青緑、薄紫の線）**: すべて一定で変動がありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 目立つ外れ値は黒い円で示されています。特にグラフの左下にいくつか集中しています。
– 初期段階の急激な上昇が見られ、それ以降は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **黒い円**: 異常値です。予測範囲を大きく外れたデータポイントを示しています。
– **グレーのシェーディング**: 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
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間での予測値は、いずれも変動がなくほぼ重なり合っています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のデータポイントで異常値が観察され、そこからの急激な上昇から予測の定常性に移行しています。
### 6. 直感的な感覚と社会的影響
– **直感的感覚**: このプロジェクトは開始初期に問題が多発したが、その後すぐに安定を迎えた印象があります。
– **社会的・ビジネス的影響**:
– 初期の異常値や急激な変動により、最初の導入段階で問題が発生した可能性があるため、リスク管理が重要となります。
– 予測が安定していることから、今後の運用や改善の見通しは良好であると考えられます。
この分析に基づく組織のアクションとして、初期段階でのトラブルシューティングと、今後の安定した運用のためのモニタリングが推奨されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、最初期に0.6付近で低く変動していますが、期間の中盤から後半にかけて0.9以上で比較的安定しています。この期間はWEIスコアが上昇し、その後安定化したと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットに黒い枠があり、これは異常値を示している可能性があります。特に開始直後と0.9以上での安定化の際に見られます。この急激なスコアの変動は、特定の外部要因が一時的に影響した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示しています。
– 薄紫、濃い紫色の線は、異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）のトレンドを表していますが、実績の最終値に比べてこれらの予測は一定の水準以下（0.9以下）で推移しています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさの範囲を示しており、今後の変動のリスクを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の推移に対してモデル予測がやや遅れたり、異なる値を示している状況が見られ、実績に基づく予測の改善が必要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値が乖離している時期が一部あるため、予測モデルの精度や変数の見直しが必要であるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、スコアの急激な変動と、その後の安定化です。この変動は交通に関する政策変更や、外的要因（例えば、災害やイベント）が影響を及ぼした可能性を示します。
– 社会への影響として、WEIスコアの安定は交通の公平性・公正さが確保されつつある状態を示唆しており、政策の有効性を示す一つの指標となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の最初でややばらつきが見られますが、全体的には0.8から1.0の間で横ばいです。
– 予測線（紫色と薄紫色）は日付が進むにつれて安定しており、上部に水平に伸びています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.8以下に位置する外れ値が初期に見受けられますが、それ以外のデータポイントは概ね0.9以上で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い丸で囲まれたものが外れ値です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データに大きな乖離は見られず、予測精度は比較的高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データ全体に大きな変動はなく、一貫して高いスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定して高いことは、持続可能性と自治性が守られていることを示唆しています。
– 初期の外れ値は一過性であり、全体的なパフォーマンスへの大きな影響はないと推測されます。
– 予測が安定していることから、今後もこの良好な状態が継続する可能性が高く、事業戦略や政策策定にポジティブな影響を与えるでしょう。
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**
– **実績データ**（青い点）は、0.8〜0.9付近で横ばいです。
– **予測データ**（紫色の線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれも1のスコアに向けての上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれているデータであり、数は少ないですが特異点として識別されています。
– 予測と実績の間に一定の差があり、予測の不確かさ範囲外に一部の実績データが存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示しており、過去30日間の社会基盤・教育機会のスコアを表しています。
– **予測ライン**は今後のスコアの予測を示し、異なる回帰モデルごとに色分けされています。
– 灰色の帯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**
– 実績データと予測データは全体として緩やかに正の相関がありますが、予測は実績よりも高いスコアを指向しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一定範囲で安定しているものの、予測は上方シフトしており、予測モデルが楽観的である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 予測モデルは、今後の交通関連の社会基盤や教育機会のスコアが改善すると考えており、潜在的なポジティブな変化を示唆しています。
– 実績データが予測に達していないため、現実には不確実性や予測の過信があり得ることを示しています。政策決定者は、実績の偏差を考慮して計画を立てる必要があります。
このグラフは、交通関連の社会基盤や教育機会に対する楽観的な予測を提供しますが、実績との差異を考慮し、慎重な対応が求められます。
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
– **実績データ**: 初期は比較的一定しており、軽微な上昇傾向があります。
– **予測データ**:
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストそれぞれ異なる予測を示しており、特にランダムフォレストが高いスコアを予測しています。
## 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が数点（特に初期）確認できますが、全般的には多くはありません。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI**（青いプロット）: 実績値であり、現在のWEIスコアを示しています。
– **予測AI**（赤い×）: 未来のWEIスコアの予測を示しています。
– **異常値**（黒い円）: 特異な値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**（グレーの帯）: 予測の不確実性を示しています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルごとに異なる動きを示していますが、いずれのモデルも異常な変動はありません。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値は0.6～1.0の間に集まる傾向にあり、WEIスコアの安定性が伺えます。
## 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
– **直感的感覚**: 実績値の安定性といくつかの外れ値から、交通の共生・多様性・自由の保証は安定しているが、予測によりさらなる改善が期待できることが理解されます。
– **社会・ビジネスへの影響**: この安定した実績と予測の上昇トレンドは、持続可能な交通政策やインフラ投資の成果かもしれず、ますます多様性と自由が保証される交通社会が予測されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、各時間帯におけるスコアの変化を観察できます。特に、時間帯ごとに色の変化が異なることから、周期的なパターンがあるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の16時台に濃い紫色が見られ、他の日の同じ時間帯と比べてスコアが低いことを示しています。この日は特異な低下があったと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアを表しています。紫から黄色に近づくにつれてスコアが高くなります。
– 色が均一に分布していないため、時間帯や日による変動が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯でも日によってスコアが異なっており、曜日や特定の日付の影響が反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中と午後の時間帯で顕著な色の変化がないため、一日の中での変動よりも日ごとの変動が大きいことが示されています。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日に交通量や交通の効率が影響を受けていることがわかります。特異な日や時間帯におけるスコアの低さは、混雑や交通事故、イベントなどの影響を受けている可能性があります。
– 交通管理や都市計画において、効率の向上や問題の解決に役立てることができます。このデータをもとに対策を講じることで、交通の円滑化や社会的な混雑の緩和が期待されます。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 各時間帯におけるスコアの変動がありますが、特定の時間帯（例えば、08:00-09:00、16:00-19:00）でスコアが強い色の変化を示しています。
– 夕方の時間帯（16時-19時）は他の時間帯に比べてスコアが低いようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-03に、いくつかの時間帯で非常に低いスコアが見られます。これが何らかの異常や外れ値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
– 時間帯によってスコアのパターンが見えるため、異なる時間の交通状況を可視化しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 8時台と16時以降で明確なパターンがあり、それらの時間帯に共有された要因や出来事がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確なピークは見られないものの、全体的なトレンドや変動が時間帯によって変わっています。
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**:
– 人々が出勤する朝の時間帯と、帰宅する夕方の時間帯で交通の変動が大きいことを示しています。企業はこのデータを利用して、交通手段や公共交通機関のサービス改善を検討できるかもしれません。
– スコアが低い時間帯の交通問題を解決するための施策を計画する必要がある可能性があります。たとえば交通量の調整やインフラの改善が考えられます。
このヒートマップは交通に関連した課題を可視化し、改善策を提案するための重要な情報を提供できます。
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:
以下のヒートマップに基づく分析を行います。
### 1. トレンド
– 全体的に色が日付が進むにつれて変化しており、時間帯によって異なる色のパターンが見られます。
– 午前7時と8時の間では、時間が進むとともに色が濃い青から緑に変わり、これはスコアの上昇を示唆しています。
– 午後3時から5時にかけては緑、そして黄色になる部分があり、特定の時間帯でピークがある可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 午後7時から午後11時までの間に濃い紫色が持続しており、これは他の時間帯に比べて特に低いスコアを示しています。
– 7月9日の午後3時から5時にかけての黄色の急激な変化は特筆に値します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 異なる色のグラデーションはスコアの変動を表しており、黄色が最も高いスコア、濃い紫が最も低いスコアを示しています。
– 色の変化が緩やかな部分は、比較的安定した状態を示していると考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 午前と午後、夕方の時間帯で明らかなパターンの違いがあります。午前8時から10時にかけてと午後に対照的なスコアの違いが見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは時間帯によって大きな変動がありますが、周期的なパターンというよりは一部時間帯での急激な変化が目立ちます。
### 6. 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
– 通勤時間帯である午前と午後のピーク以外はスコアが低下しており、特に夜間の交通が非常に少ないか、効率が低下している可能性があります。この情報は公共交通機関の運行や渋滞緩和策に活用できるでしょう。
– 黄色で見られるピークは、特定の日付や曜日に関連したイベントや交通混雑があるかもしれません。ビジネス戦略としては、このピークに対応したサービス提供やリソースの調整が考えられます。
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各WEI（Well-being Index）の項目間の相関を30日間で示しています。以下に、グラフに関する洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は特定の時系列ではないため、直接的なトレンド分析は不可能ですが、項目間の強い相関を通じて一定のパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで極端に低いまたは高い相関を持つペアは、外れ値に相当します。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「その他の項目」との相関がやや低いカテゴリが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、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。中央の対角線は全て1で、自己相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性というよりは、特定の項目間の長期的な相関関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」はほとんどの項目と強い正の相関を持っています（特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に高い）。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目とは比較的低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は一般的に、自己の経済的余裕が他の福祉指数と少し切り離されがちであると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、交通に関連する施策が全体の福祉向上に幅広く影響を与える可能性があることが示唆されます。特に、社会の公平性や公正さと関連する施策が広範囲にポジティブな影響を与えることが予測されます。
このヒートマップを基に、関係者はどの相関が重要であるかを把握し、交通政策や都市計画に対する戦略的な意思決定を行うことができます。
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**:
– グラフは30日間のWEIスコアの分布を示していますが、時間軸のトレンドを示しているわけではなく、異なるWEIタイプ間の比較に焦点を当てています。従って、上昇や下降のトレンドというよりは、異なるカテゴリー間の分布の特徴が比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が確認されます（例：個人WEI（経済の余裕）、社会WEI（公平性・公正さ）など）。これらは特定の事情やイベント、あるいは特定の日に異常値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**: 各WEIタイプの中央値、四分位範囲、最小値・最大値、および外れ値を示しています。
– **色の違い**: 各ボックスが異なる色で示されており、視覚的に各カテゴリの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**:
– 時系列データの関係性には特に焦点を当てていないため、一つ一つのWEIタイプ内での分布比較が中心です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各タイプのWEIスコアは異なる中央値と分布範囲を持っており、特に個人WEI（経済的余裕）の中央値が低く、分布のばらつきも大きいことがわかります。
6. **人間的な直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、どの領域が他よりも安定しているかどうかです。例えば、社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）は比較的安定しており、外れ値も少ないことから安定したカテゴリと感じ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、WEIスコアのばらつきが大きいカテゴリ（例：個人WEI（経済の余裕））では、改善の余地があると考えられます。また、政策介入が必要な分野を特定するための重要な指標になり得ます。
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WEI構成要素の主成分分析（PCA）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。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（横軸）が大きくなるにつれて、第2主成分（縦軸）が若干の上昇を示している点が見られます。このことは、ある共通の要因がデータに影響を与えている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はありませんが、いくつかの点が他のクラスタから離れた位置にあることが観察されます。これらは特異なケースや異常な事象として注目する価値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはサンプルを示しており、色や密度には特に具体的な意味付けがされていないようです。ただし、要素の分布が第1主成分の正の方向に集中しているため、この方向がデータの主要な変動を表し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**:
– 時系列的な要素は直接的に表現されていないため、個々の点がどのように時間と関連しているかは不明です。ただし、クラスタリングの傾向が見られるため、時間の経過に基づく関連性が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が全体の変動の71%を説明しており、第2主成分は8%を説明します。このことから、第1主成分がデータの大部分の変動を捉えていることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– この分析は、交通データの変動要因を特定し、効率的な交通管理や政策決定に役立つ可能性があります。例えば、特定のパターンが認識された場合、渋滞の緩和策や需要予測に応用できるでしょう。
全体として、このPCAはデータの複雑さを整理し、主要な動的要素を特定するための有用な視点を提供しています。
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。