📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア推移**: 計測期間（2025年7月1日から12日まで）の総合WEIスコアは、全体的に上昇傾向にあるものの、一部で急激な変動が見られる。特に、7月6日から7日の間に著しく高い値を示しており、この期間では0.85から0.9を超える数値を記録しています。これらのピークは、社会的事象やイベントに関連している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 低いスタートから徐々に増加しており、全体として同様に上昇傾向にあります。
– **社会WEI平均**: 高い値を示し続け、社会的要因が強く影響していることが考えられます。
#### 2. 異常値
– 異常値として検出された総合WEIスコアは、7月1日と2日の変動が特に顕著です。これは重大なイベントや予期せぬ出来事が影響した可能性があります。例えば、7月2日のスコア0.81はその他の日よりも急激に高くなっており、何らかのポジティブ要因が存在したのかもしれません。
– 個人WEIおよび社会WEIも同様に、特定の日付で異常なスコアを示しており、これらも特定の製品や社会変動が影響を与えた可能性があると推測されます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 詳細な季節性の情報は不明ですが、データから見る限り、長期的に見た場合は上昇のトレンドが確認できます。
– 説明できない急激な変動（残差）の日にちぼは異常データとして記載されているところです。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップによる分析**: 経済的余裕や社会基盤と教育機会がWEIスコアのトレンドに影響を与えている可能性が示唆されます。
– **持続可能性と社会的基盤**は、他の要素よりも高い相関を示しており、これは社会の変動に影響を与える主要な要素であり得るでしょう。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図から、個々のスコアのばらつきや外れ値が顕著です。特に個人WEIと心理的ストレスの変動が多く、多様な個人差が示されている可能性があります。
– 社会的要因は全体として高く安定している傾向が見え、これは社会的施策の効果を暗示しているかもしれません。
#### 6. 主要な構成要素（PCA）
– 主成分分析（PCA）の結果では、PC1が0.71と大きな寄与を持っており、これは主に社会的要因が支配していることを示唆しています。
– PC2の寄与が低いことからも、個別の要因よりも共通の社会的要因がWEIスコアを大きく左右している状況が浮かび上がります。
### 結論と考察
– データ全体は総合的に上昇トレンドを示しているが、異常な高値または低値は特定のイベントやシーズンに関連付けられる可能性があります。
– 経済的提供や社会の基盤整備、持続可能性がスコアに強い影響を及ぼしており、特に社会WEI平均の高値が目立っています。
– 個人のストレス管理や健康状態の変動も、WEIスコアの短期的な変動の要因となっていることが示唆されます。
この分析から、交通カテゴリにおける生活の質を高めるために、特に社会的対策に
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:
このグラフに関する分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から2025年11月）は比較的安定していますが、2026年6月以降に急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から11月の間にはいくつかの外れ値が見受けられますが、その後の2026年のデータではより明確な変動があり、異常値が増えています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色別に分けられた要素（青、赤、緑、紫）は、実績、予測、前年比較を示しています。青の「実績（実績AI）」と、赤の「予測（予測AI）」との間に差異があります。
– 丸の大きさが外れ値を示しており、このデータポイントは特に注目すべき場所です。
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と前年データとの間での一貫性の欠如が明らかです。特に、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間での違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時期によって異なる予測モデル間での予測値のばらつきがあり、予測の信頼性や精度に不確実性があります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 初期の変動が少ない時期に比べて、後半で多くの予測手法が異なる結果を示しているため、交通の需要予測に対するリスクや不確実性を高く感じるかもしれません。
– データに基づく意思決定を行う際には、特に異常値に注意し、不確実な予測に対する備えが重要です。これにより、交通計画や資源配分の最適化が課題となるでしょう。
この分析は、交通カテゴリの変動特性を理解し、どのように予測モデルが改善されるべきかを考える一助となるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績 (実績AI)**:
– 初めの数値は低めであったが、その後安定した値(0.6付近)で推移しています。
– **予測 (予測AI, 線形回帰等)**:
– 線形回帰と決定木回帰による予測が接近しているようですが、線形回帰が直線的に伸びている一方で、ランダムフォレスト回帰は変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータには、通常の範囲から外れた異常値(0.6以下)が存在しています。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績 (青い点)**: 過去の実際のデータ。
– **予測 (赤いX)**: 違うAIモデルの予測。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があり、全体の予測範囲を示しています。
– **異常値 (黒い円)**: 予測範囲外のデータ。
– **前年 (緑色)**: 前年のデータで、今年の動向と比較可能。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在の実績データと予測データが比較され、異なるモデルの予測が比較されています。
– 実績と前年のデータの比較により、今後の傾向を分析することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの初期における異常値が予測にも影響を及ぼしている可能性があり、これはモデルのパラメータを調整することで回避可能かもしれません。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感**: 初期に不安定なデータが存在しつつも、その後のデータが安定しているので安心感があります。
– **ビジネスへの影響**: 導入したAIモデルの予測精度が向上すれば、より正確な交通予測ができる可能性があり、交通計画や運用の最適化につながるでしょう。また、異常値の認識は運用上の注意点を提示できます。
全体として、このグラフは交通データの過去分析と未来予測に寄与するものであり、運用改善のための指針となります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **上昇または下降傾向**: グラフの一部は右側にプロットが密集しており、他の部分とは区別されているため、データに変化があることを示しています。
– **周期性**: トレンドには明確な周期性が見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 複数のプロットが密集していますが、異常値としては特に黒い円で示された箇所が注目されます。
– **急激な変動**: 見受けられませんが、データ範囲が異なることを示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績データを示しており、主に左側に存在しています。
– **緑の点**: 前年のデータとして右側に存在し、自己相関や比較可能性を示しています。
– **紫の線とピンクの線**: 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）を表しています。
– **グレーの範囲**: 予測区間のばらつきを示しており、予測の不確実性を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 左右に分かれたプロットは、異なる時期や条件下でのデータを示しており、その比較を通じて変化を把握できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体としてのデータ分布が二つの時期にまたがっていることから、時期毎に異なるトレンドが存在する可能性が高いです。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的印象**: 左側の集中的なプロットと右側のまとまりのあるプロットは、時間の経過や施策実施による変化を感じさせます。
– **ビジネス/社会への影響**: 交通のパフォーマンスが特定の期間で改善または変化していることは交通政策の効果を示している可能性があります。予測モデルの異なる結果に対する分析は、将来的な交通施策の評価や改善に有用です。
これらの洞察は、交通カテゴリにおける計画や意思決定の材料となり得ます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは約1年の期間をカバーしています。しかし、データは主に2025年7月から8月、および2026年5月から7月に集中しています。
– 測定されている「実績AI」と「予測AI」に基づくスコアはそれほど大きな変動はなく、かなり垂直なクラスターを形成しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が示されているが、「実績」または「予測」データの範囲内にあります。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色と緑色の点は、それぞれ「実績AI」と「前年（比較AI）」を示しています。
– 予測手法に基づく線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれていますが、個別の予測データポイントは表示されていません。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは各々まとまっていますが、時期が異なるため直接的な比較は難しいです。
– 各年度のデータ範囲内でのばらつきは非常に小さく、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは密集しており、特に大きなばらつきは見られません。安定した経済的余裕を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 経済的余裕が安定していることを伺わせます。特に極端な値がないため、経済環境が大きく変動していない可能性があります。
– ビジネス面では、交通関連の需要がこの期間中に安定していることを示唆するかもしれません。
– 社会的には、個人の経済状況が一定である場合、消費者の購買パターンも安定し続ける可能性があります。
このグラフは、予測が極端に異ならない限り、既存の安定した状況を維持している描写です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **2025年7月1日から2025年8月の期間**:
– 実績（青いドット）が集中している。
– WEIスコアは0.8付近を維持し、安定している様子。
– 予測（X）と実績の間にわずかな差があるが、全体的には安定している。
– **2026年6月から7月の期間**:
– 前年（緑のドット）と予測値が強調されており、2025年のデータとは分離されている。
– 予測の範囲や手法に応じた異なるパターンが示され、密度も低い。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として黒い円（異常値）が見られるが、頻繁ではない。
– 期間中、大きな急激な変動は見られない。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いドット**: 実際のデータ点。
– **赤いX**: 予測されたデータ点。
– **黒い円**: 異常値として識別されたデータ。
– **緑のドット**: 前年のデータ、比較のため。
– 予測手法ごとの色分け（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、異なる仮説をテスト。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間に多少のギャップが見られるが、全般的に調和している。
– 前年のデータは色が薄く、2026年のデータと視覚的に区別されている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的安定しており、スコアが0.8付近で推移。
– 分布としては、2025年のデータが初期に集中し、2026年には予測値が多様に分布する。
### 6. 人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響
– **直感**:
– 初期の安定性は安心感を与え、異常値も管理可能な範囲にあるように見える。
– 予測の多様性は、複数のシナリオを考慮し、不確実性への備えを示唆。
– **ビジネス/社会への影響**:
– 安定した傾向は、関連する事業や政策の基盤となりうる。
– 予測の多様性が他の戦略や対策の検討を促す可能性があり、特に交通規制や健康政策の評価に貢献する可能性。
このグラフからは、健康状態の長期的な安定性と予測の多様性が垣間見えるため、関連部門の計画や調整に役立つかもしれません。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴の洞察
1. **トレンド:**
– **短期的変動:** 期間中初期では、実績と異常値が集中して観測されており、この範囲でわずかな変動があるようです。ただし、全体的に大きなトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値（黒い丸）は一部のデータポイントで確認され、僅かに予測範囲から外れたスコアが観測されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青の点）:** WEIスコアの実際の測定値を示しており、初期で横ばいからやや上昇傾向を示しています。
– **予測（赤の×と線、ピンクの線）:** さまざまなモデルによる予測値で、特に予測直線やランダムフォレスト回帰が初期データに適合しています。
– **前年度（薄い緑の点）:** 前年度との比較データが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測データは初期で重なっていることから、予測モデルが過去のデータにうまく適応していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の相関は高いと考えられます。実際のデータが予測範囲内におさまる頻度が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 初期の実績は予測とほぼ一致しており、現在の交通や心理的ストレスが予測可能であることを示唆。
– WEIスコアが高いままである場合、交通面での改善策が講じられない限り、心理的ストレスが増加。
– 異常値や大幅な変化は、潜在的な交通問題や社会的なストレス増加の可能性を示すため、対応の必要性が示唆されます。
このグラフを通して、交通に関連する心理的ストレスに対する予防策や介入策が、ビジネスと社会の安定につながる可能性があることがわかります。最初の期間でのモデルの適合性が高いことから、データドリブンなアプローチでの意思決定が有効です。
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:
このグラフについて詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月）は比較的高いWEIスコアを示しつつ、短期間で上下にわずかな変動があります。
– 中盤（2025年8月～2026年6月）において、大きなデータ点の動きは見られず、新しいデータはほとんど示されていないようです。
– 2026年7月になると、過去のデータと比較して密度が低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績点は、一部がグレーの予測不確かさ範囲から外れており、外れ値として注目されます。
– 特に初期（2025年7月）に外れ値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績データを示し、全体的に一定の範囲内にありますが、初期に変動があります。
– **黒の丸**は異常値を示し、実績データ上で目立っています。
– **緑の点**（前年の実績）は、予測における比較基準として提供され、後期（2026年7月）に集中しています。
– 予測曲線（紫、シアン、ピンク）は異なる回帰手法を使用しており、それぞれの予測の安定性や精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の予測（紫、シアン、ピンクのライン）は全て横ばいを示しており、いずれも実績データの範囲と一致しない場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異なる方法の予測データが完全に一致することは少なく、特に初期での変動の多さが影響しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 初期のデータが予測モデルと一致しないため、実績の変動が大きいことを示唆します。
– これが交通に関する指標であると、初期に何らかのイベントや政策の変更が影響を与えた可能性があります。
– 中盤から後期にかけては、データパターンが少なく推定しにくく、その期間の変動が少ないことを反映している可能性があります。
この分析から、初期の変動に対する鍵となる要因や、それが長期的にどう収束するのかを理解することで、より効果的な交通政策や施策を立案するための指針が得られるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）に高いWEIスコアを示した後、評価日が進むにつれてデータが右にシフトしています。
– プロットされた期間全体を通して、スコアのリージョンは非常に異なり、初期は高スコアで徐々に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの外れ値が見られ、これが後に消えているように見えます。
– スコアのばらつきが約0.8から1.0の間に集中し、その後は0.6程度で安定しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青の実績データが初期に存在し、加えて異常値が黒の円で示されています。
– 予測モデルと比較されており、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータは実績と予測が非常に近いですが、最近のデータは主に過去との比較です。
– 各回帰モデルによる予測値が示されていますが、スコアの変化はほとんどありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のスコアは非常に高いが、その後のデータは低く、過去のデータと比較されていることから、初期と後期の間に明確な差異があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 初期のデータが高スコアであるが、急に減少しているため、外因的な要素の影響を受けている可能性があります。
– モデルの精度が高くない可能性もあり、そのために再評価が必要かもしれません。
– 公平性・公正さ（WEI）が維持されていない可能性があるため改善の必要性が示唆されます。
このような傾向は、交通の公平性や公正性に対して人々の信頼を損ねる可能性があるため、政策的なアプローチやモデルの再評価によって、主要な指標を改善することが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列データの初期は幾つかの予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、時間が経つにつれてこれらは実績AIと大きく重ならないことがわかります。
– 後半（2026年6月以降）に実績データが集中して高いWEIスコアを示しており、一時的な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期の期間に特定されています（円で囲まれた黒色のプロット）。この地点は、予測データや比較データから外れた値となっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のWEIスコアの実績を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しています。これにより、前年との相違点がわかります。
– 各予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるAIモデリングによる予測の精度を比較するものです。
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、前年データの関係を見る限り、実績AIから外れた部分が異常値として特定され、その後のデータでは予測精度の違いが明らかになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 序盤と後半でデータの分布が大きく異なる。初期は分散しているが、後半ではデータが密集しています。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– このグラフからは、交通部門の持続可能性と自治性が最初は予測と一致せず、後半になるにつれて実績が好転していることが見て取れます。これは、新たな政策や技術の導入が効果を出し始めた可能性を示唆しており、今後の戦略立案や交通施策において重要な示唆を提供します。
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**
– 初期のデータ（青い実績点）は横ばいで、比較的高いWEIスコアを維持しています。
– グラフの中盤（紫と赤の線）の予測データも高い値を示しています。
– 後半の緑のプロット（前年データ）も同様に高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に黒い円で強調された外れ値が存在しますが、それ以外は範囲内で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データ。ほとんどの点が集まっています。
– **赤いクロス**: 予測データで外れたポイント。
– **黒い円**: 外れ値を示しています。
– **紫と赤のライン**: 予測のモデルによる異なる手法の結果。
– **緑の点**: 前年のデータを示し、過去の傾向との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（複数の線）が実績と前年のデータに基づいている可能性があり、モデルごとに異なる推定結果を見せていますが、全体的に似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはWEIスコアの高い範囲に密集しており、全体的に高いインフラと教育機会を示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**
– データの安定性と高いスコアから、交通インフラと教育機会が十分に確保されていると直感的に感じます。
– 予測モデルの精度は高く、将来的な計画策定に役立つでしょう。
– 社会への影響としては、持続可能なインフラ整備が維持されていることを強調でき、政策決定者や市民にとって安心材料となるかもしれません。
### 追加の洞察
– 歴史的データと予測を照らし合わせることで、インフラや教育の取り組みが継続的に効果を発揮していると判断できます。
– 異常値の存在は、何らかの突発的な要因やイベントがあった可能性を示唆しており、これらを分析することによりさらなる改善点が見つかるかもしれません。
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:
このグラフの分析について、以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、実績値が青色で表示されています。これらは全体的に横ばいで、大きな変動は見られません。
– 右側には緑の点で表示された「前年（比較AI）」のデータがあり、こちらはスコアが0.8付近で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で表示された実績値に、いくつかの黒い円で囲まれた外れ値が見られます。これらは異常値として検出されています。
– ピンク、青の線が予測範囲を示していますが、予測は全て1のスコアを示しています。実績と予測の間で大きな乖離があることはないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けされたプロットは、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）を示しています。これらは非常に高いスコアを出しており、明確なトレンドラインはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測のxAI範囲（灰色の範囲）は、実績値が主にその範囲内に収まっていることを示しています。
– 緑の前年データとの比較では、過去のデータも同様のスコア範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色の実績データは比較的一貫していますが、外れ値が存在します。
– 各予測モデルのスコアは、実績データの範囲内であるように見えますが、すべて1近辺で最高値を記録しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– ビジネスや社会への影響としては、交通における共生や多様性、自由の保障が評価されている領域で、比較的良好なスコアが保たれていることが見て取れます。
– 異常値が観測されるものの、予測モデルの高い評価が示すように、未来に向けた改善が期待されます。
全体的に、分析結果は交通部門において共生や多様性、自由がかなり良好に維持されていることを示唆しています。ただし、改善の余地があり、今後の動向に注視が必要です。
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:
ヒートマップについての分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 時間帯におけるトレンドを見ると、特に7時から8時と15時から16時にかけてのスコアが高めであることがわかります。これらは通勤や通学などのピーク時間と一致する可能性があります。
– 時系列全体で、色が緑から黄色にかけて明るくなっていますので、交通状況がある程度改善しているか、うまく管理されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時や19時の時間帯に、7月2日から7月5日にかけてスコアが急激に低下しています。この期間に何か特別なイベントや異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は総合WEIスコアを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを示しています。スコアが高いということは、交通状況が良好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**:
– 時間帯ごとの比較が可能で、例えば8時と15時の時間帯でスコアが高いことから、ピーク時の交通が比較的スムーズであることが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアに違いがあり、通常の活動時間にはスコアが高めで安定しています。夜間は活動量が少ないためスコアが低い状態が見られます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 通勤・通学のピーク時間帯においてスコアが高いことは、交通インフラの効率性が改善されており、ユーザーの移動に対する満足度が高い可能性があります。ビジネス面では、効率の良い交通網が企業活動を促進することが期待されます。
– 19時のスコアが改善することで、アフターワークの活動が活発化する可能性があり、サービス業や娯楽産業にとっては機会となります。
このような洞察が、交通計画や市民の生活改善に活用されるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. トレンド:
– 時間帯ごとの色の変化を観察すると、深夜から朝方（7時）にかけては、スコアが比較的低く（紫から青）、その後日中にかけてスコアが高まる（緑から黄色）トレンドが見られます。
– 日付による大きな周期的変動はあまり見られませんが、全体的に時間帯による変動が強い印象です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月3日の16時台に、他の日と比べて極端に低いスコア（濃い紫）が見られ、これは急激な変動または特異なイベントの可能性を示唆します。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡はWEI平均スコアを示し、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯別の色の変化は、交通の混雑や利用パターンの指標となる可能性があります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 主に時間帯別での変動が強調されており、日付ごとの変化よりも時間帯別のスコア変動が注目されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 日中のスコアの上昇は、一般的に交通需要の増加を反映している可能性が高いです。
– 一部の時間帯で突出した低スコアが見られるため、特定イベントや外的要因が影響しているかもしれません。
6. 人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響:
– 交通の効率性や利用者の満足度に関する指標として、スコアが低い時間帯にサービス改善の余地があると感じるでしょう。
– 企業や自治体はこのデータを活用してピーク時の交通緩和や資源配分の最適化を考慮することができます。
このように、ヒートマップを活用して時間帯別の交通傾向を効果的に把握し、適切な対策を講じることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して一貫したトレンドよりも色の変化が日によって違う。
– 高頻度で色が変わる箇所があるが、明確な周期性は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明るい黄色や濃い青/紫のプロットが目立ち、これらは他のプロットから大きく外れている可能性があります。
– 例えば、7月8日と7月10日には明るい黄色が見られ、高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色調がスコアの大小を示しており、明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを表しています。
– 横軸は日付を示し、縦軸は時間帯を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯にスコアが大きく変動していることが見て取れます。特に、早朝と夜間の時間帯でスコアの変動が大きい印象です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアの高さが異なり、一部の時間帯で特定のパターンがあるようです。これにより、交通の利用が時間によって異なることが示唆されます。
6. **人間の直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 日中の時間帯でスコアが高く、夜間のスコアが低い場合、昼間の交通利用が多いことが考えられます。
– 突然のスコアの上下が交通トラブルやイベントの影響を反映している可能性があり、人々やビジネスの動きに影響するかもしれません。
– 社会的には、このデータをもとに交通管理の効率化やリソース配分の改善が期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップで示された相関は、特定の時間的トレンドを直接示すものではありませんが、異なるWEI（ウェルビーイングインデックス）項目間の相互関係を把握できます。
– 全般的に高い相関が多く見られる箇所は、おそらく密接な関係や共通の要因を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が非常に低い（青色に近い）箇所は他の要素とは異なる動きを示しており、外れ値と考えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色は強い正の相関を示し、青色は弱い相関または負の相関を示します。
– 具体的に、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が0.54と比較的低く、その観点から一貫したパターンが見られるとは限らないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 相互の関係性が強い項目のペアは、政策立案や介入戦略を考える際に重要となるかもしれません。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI（自由感と自治）」の相関が0.84と高く、共存や多様性への意識が個人の自由感に影響を与えている可能性があります。
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）」の相関が0.93と非常に高いため、社会的要因が全体的なウェルビーイングに大きな影響を与えていることが示唆されます。
– 対照的に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関は0.36と中程度にとどまり、これが各個人が経験するストレスを理解するためには他の要因も考慮する必要があることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 高い相関を持つ分野は、政策変更やプログラム導入時に同時進行で考慮すべき分野を示唆しています。
– 社会的要因は個人のウェルビーイングに大きく影響しており、公共政策はこれを考慮した形で行われるべきです。
– また新たな対策を講じる際には、弱い相関を示す項目の掘り下げが有益かもしれません。例えば、健康状態と経済的余裕の関係性を強化する施策が求められるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– WEIタイプごとに箱ひげ図が示されており、特に明確な時系列トレンド（上昇や下降）は示されていませんが、各カテゴリ間でのスコアの分布が視覚化されています。これにより、異なるWEIタイプ間のスコアの比較が容易になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が観察されます。例えば、「個人WEI（経済状況）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が特に目立ちます。これらは個別のケースや異常なデータを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、及び外れ値を示しています。箱（四分位範囲）が広いほど、データのばらつきが大きいことを意味します。色はカテゴリの識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりは異なるカテゴリ同士の比較に基づいているため、直接的な時系列間の関係性はありません。ただし、個人と社会のWEIスコア間での分布の広がりを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、個別のWEIスコアは比較的高い値を示しており、一部のカテゴリで分布の広がりが大きいことが分かります。これは各カテゴリの特性や評価基準の違いを反映している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響に関する洞察**
– 見た目で最も高いスコアを示すのは「社会WEI（公平性・公正さ）」ですが、外れ値が多いことから、実際の公平性に関する課題や改善の余地があることが示唆されます。
– ビジネスや政策立案においては、これらのWEIスコアのばらつきや外れ値が示す潜在的な問題点や改善ポイントを深堀りし、対策を講じることが求められます。特に個人の「心理的ストレス」を示すWEIに外れ値が多いことは、メンタルヘルスへの新たなアプローチの必要性を示しています。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて、交通カテゴリのデータを視覚化したものです。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**:
– 主成分分析によるプロットなので、基本的に全体のトレンドは示されていません。しかし、第1主成分が大きく、正の方向に散らばっているプロットが多いですね。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 負の方向に離れたプロットが2, 3個あり、他のデータポイントから離れています。これらは外れ値として検討される可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 各プロットは元のデータの観測値の一つを示しています。第1主成分（寄与率: 71%）がデータの大部分の情報を含んでおり、第2主成分は残りの主要な情報を持っています。
4. **データの関係性**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な線形の関係性は見られません。ただし、多くのプロットが右上に集中しており、ある種の相関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**:
– データは右上に密集しており、分布の中心は正の方向にあります。主成分分析の結果からすると、第1主成分はデータ変動の多くを説明しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会の観点から見ると、このデータは可能性として交通パターンの変化や需要の特異な挙動を示しているかもしれません。特に外れ値は、異常な交通状況や突発的なイベントを示しているかもしれません。
この分析を通じて、交通管理システムの改善や、新しい交通政策の策定に向けての貴重な洞察を得ることができるでしょう。
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。