📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合トレンド**: 過去の360日間においてWEIスコアは全体的に上昇傾向を示していました。初期は0.70付近で変動していましたが、後半には0.85以上を多く示しています。特に7月6日以降は0.85以上で安定しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から大幅に上昇し、その後も安定した上昇が続き、7月9日には0.90以上のスコアが多く観測されています。この期間の背景要因としては、社会的イベントや政策変更が考えられます。
#### 2. **異常値**
– **異常スコアの日付と背景要因**:
– **7月1日から7月5日間**: 複数のスコアで異常値の検出がありました。この期間は個人及び社会的な不安定さが影響した可能性が高く、天候や特定の公共政策変更の影響が考えられます。
– **個人WEI平均の異常値**: 7月3日に0.60、7月6日に0.81を記録し、急激に変動しています。健康状態や心理的ストレスの急激な変化が貢献したと考えられます。
#### 3. **STL分解**
– **季節性要因**: 明らかではないものの、特定の曜日や週のトレンドが影響している可能性があります。
– **トレンド要因**: 長期的に上昇トレンドが確認され、特に7月初旬から中旬にかけての社会イベントがトレンド下に影響を及ぼしていると仮定できます。
– **残差成分**: 説明できない変動も存在するため、さらなるデータ収集と詳細な分析が必要です。
#### 4. **項目間の相関**
– 高い相関が見られるのは、社会的なスコア同士、及び個人の健康と心理的ストレスの項目です。このことは、健康状態が心理的ストレスと深く結びついており、また、社会的相互理解が強く作用していることを示唆しています。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図分析**: 各種スコアに若干のばらつきはあるものの、特定のスコア (例えば健康状態や心理的ストレス) で外れ値が確認されることから、急激な環境変化や外部要因の影響が示唆されます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**が全体の変動要因の71%を占めており、これはおそらく「社会経済的要因の改善」や「公共資本の投資」と関連しています。
– **PC2**は8%を占め、主に瞬間的な変化を表していると考えられ、個々のイベントの影響を示している可能性があります。
#### 総括
全体として、WEIスコアの上昇傾向は、政策の改善や経済状況の改善が大きく影響していると考えられます。異常値が示す通り、特定のストレス要因や経済的要因が短期的に変動する可能性を示しており、持続可能な改善の継続が求められます。季節性や外部要因による短期的変動を考慮に入れることで、さらなる政策立案や戦略決定が有効となるでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**
– グラフは主に実績データと予測データを示しており、評価日が2つの期間に分かれています。
– 初期の期間（2025年7月）では、WEIスコアは一定の範囲内で横ばいです。
– 後半の期間（2026年7月）に、顕著な増加が見られます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値は初期の期間で多く見られますが、数値は狭い範囲（0.7から0.9程度）に収まっています。
– 二つの期間の間に急な変動があるように見えますが、グラフに表示されていない未知の変化期間が存在していると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを、緑色の点は前年の比較を、紫の線は様々な予測モデルを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 初期データと比較データ（前年）の間に明確な相関は見られません。
– 予測モデルと実績の比較は、特にランダムフォレスト回帰による予測が実際のデータとよく一致している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各プロットの密集度から、一定期間における安定した動向を示していますが、全体的な分布は二極化しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このデータは特定の交通関連の指標であり、特に後半におけるWEIスコアの上昇は、交通の需要増加や効率の改善を示唆している可能性があります。
– 予測の不確かさがあるものの、モデルの精度が高まれば、将来的な計画策定に有用です。
– 短期間での急激な変動は、政策決定者やビジネスリーダーに警戒を促す指標となり得ます。
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:
1. **トレンド:**
– グラフは360日間のデータをカバーしていますが、評価期間の前半と後半でデータポイントが大きく分かれています。
– 前半（2025-07-01～2025-08-01）の実績データ（青色）は比較的安定しており、0.6から0.8の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– 後半（2026-07-01付近）の前年データ（緑色）は0.9以上の高値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期段階の青色のデータポイントには、異常値として黒いサークルで囲まれたポイントがあります。これが外れ値と認識されています。
– 緑色のデータポイントは高い安定した水準を示しており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットの意味:**
– 青: 実績（実績AI）、データの初期段階での観測。
– 赤の×印: 予測（予測AI）であり、実績と外れた予測段階を示唆しています。
– 緑の濃淡: 前年度のデータを表しており、比較として使われています。
– 紫と薄紫: 予測範囲と異なる予測法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績（青）と前年（緑）は、この期間において異なる動きであり、前年の数値は全体的に高く安定しています。
– 予測値（紫系）はこれらデータの間をつなぐ形で示され、実績よりも楽観的な見通しを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは二極化しており、前半と後半で異なる基準に達しているようです。特に前年データ（緑色）は明確に高いスコアを示しています。
6. **直感的な感想と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、前年より現状の方がパフォーマンスが劣っている可能性です。
– ビジネスや社会的な観点では、過去のデータの高いスコアを維持する方法を模索する必要があるかもしれません。特に、なるべく早急に改善策を講じることが重要とされます。
全体として、過去のデータに基づいた予測のあり方と、その精度向上が今後の課題となります。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI平均スコアの360日間の推移が示されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月）と最後の期間（2026年6月から7月）にデータポイントが集中しています。トレンドとしては、特定の期間でのみデータが集中的に記録されているため、一貫した上昇や下降トレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の実績データ（青）は0.8から1.0の間にあり、外れ値とされるものは観察されません。
– 後半の期間に比較（緑）が示されていますが、これも大きな変動はないように見えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は、主に冒頭に集中しており、予測（赤）はその中に少数見られます。
– 比較（緑）は後半に集中しており、前年の状況を表しています。
– 予測の異常値（黒の円）は明確な外れ値として示されていません。
– 予測値の不確かさ範囲（灰色）は、初期の実績データに付随していますが、こちらも大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測、比較の間で、互いに大きな乖離は観察されませんが、明確な関係性やトレンドの連続性も感じられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと後期の比較データの間には、明確な相関関係が見当たりません。それぞれの期間でクラスター化しているように見えます。
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**:
– 初期のデータに比べて、後期の比較データがどのように推移しているかを直感的に比較することは難しいですが、それぞれの期間でのスコアの一貫性が示唆されています。
– ビジネスや社会への影響としては、交通の一定の安定性が予測される一方、比較のためのデータ収集や分析期間が限定されている可能性があります。長期的な分析やトレンドの把握に課題があるかもしれません。
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:
グラフの分析を次に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの始めの部分にはデータが密集していますが、後半はデータがまばらです。
– 実績（青いプロット）は一定の期間に密集し、その後データが途切れているように見えます。
– この期間における変化が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）が初期の期間に含まれており、何らかの予期せぬ出来事が発生した可能性を示唆します。
– 急激なWEIスコアの変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、初期に集中しています。
– 緑のプロットは前年との比較を示し、時間が経つにつれてWEIがやや増加している可能性を示しています。
– 序盤におけるグレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測には相当の幅があることが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測手法が使用されていることが示されていますが、各手法の具体的な違いはグラフ上では不明確です。
– 複数の手法による予測結果が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータを比較すると密度の違いが見られますが、特定の因果関係や明確な相関は判断しづらいです。
6. **洞察および影響**:
– WEIスコアが初期段階でしか提供されていないため、長期間のトレンド分析が難しいです。
– 異常値が示すイベントの影響を検討することは重要です。
– 現状のスコアは経済的余裕が安定していることを示す一方で、予期しない変動が起きる可能性があります。
– ビジネス面では不確実性を考慮した計画が求められます。
継続的なデータ収集と分析により、より詳細なインサイトを得ることが期待されます。
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:
このグラフの分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月）では、実績データ（青い点）は安定しており、WEIスコアが約0.8の水準でほぼ横ばいです。
– その後、予測データ（紫、ピンク色の線）が示唆する通り、スコアが上昇する予測が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒丸）は初期の期間でいくつか見られ、これはデータ変動が激しかったり異常値として分析される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）と予測データ（紫、ピンク、線形回帰など）が明確に区別され、実績データが予測範囲内にあるかどうかを確認できます。
– 緑色の円は「前年（比較AI）」として示され、比較対象としての役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測モデル間で見られる小さな差異から、予測モデルが異なるアプローチであることが分かりますが、全体的に同じ方向性を持つことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間である程度の一致があるため、現状のモデル予測精度は高いと推測されます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEI（健康状態）のスコアが安定していることは、公共交通機関の利用者の健康状態が良好であることを示しており、政策立案や健康増進プログラムの効果を確認するための指標として活用できそうです。
総合的に見ると、このグラフは交通カテゴリにおける個人の健康状態の安定性を示し、予測モデルの精度および外れ値の分析が、将来的な改善ポイントを見出すのに有効であると感じます。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青）**: 初期に密集しており、おそらく一定の範囲内で値がほぼ安定している。長期間のデータがないため、明確な上昇または下降のトレンドは見られない。
– **予測データ**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測データ（紫、青、ピンク）は、初めの数か月で予測範囲が広がるが、その後縮小傾向にある。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒縁）**: 実績データにいくつかの外れ値が存在するが、多くは予測範囲内に収まっている。
### 3. 各プロットや要素
– **青の実績点**: 実績データを示す。初期に集中的にプロットされている。
– **予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: モデルによる異なる予測が色分けされて表示されており、性能や範囲の違いが視覚的に確認できる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: すべての予測データは、初期は実績と大きな差がないが、その後の範囲の広がりがある。
– **前年データ（緑）**: おそらく季節性を反映しているが、実績との直接的な関連性は低い。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データ間の相関は、初期には高い可能性があるが、時間が経つにつれて低下。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **心理的ストレスの管理**: 短期間のデータが多いため、状況把握が難しいが、予測モデルの精度向上や異常検出により心理的ストレスの早期対策が可能。
– **交通運営への影響**: このデータを交通管理に活用することで、ストレスが高まる状況や期間の特定が可能となり、適切な対応策が取れる可能性。
このグラフはデータ期間が限られているため、長期のトレンド分析には不向きですが、予測モデルの活用により異常や変動への迅速な対応が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、2025年の初めにかけて青いプロット（実績AI）が頻繁に配置されていますが、その後のデータはありません。
– 右側には2026年春頃から緑色のプロット（前年AI）が現れ、以前のスコアよりやや高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中央部に異常値が少数示されており、何らかの異常事象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**
– 青いプロットは過去の実績値、緑のプロットは前年と比較したAIの予測値です。
– 異常値は黒いサークルで強調されています。
– 予測範囲やモデルの種類（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）も識別でき、予測の信頼性に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータを比較することで、過去と現在の変化を視覚化します。予測AIは異なる手法を用いており、それぞれの直感的な傾向やばらつきを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年AIのデータを比較すると、前年の方が全体的にWEIスコアが高く、自由度と自治が改善されているかもしれません。
6. **直感的な感じ及びビジネス・社会への影響**
– 直感的に見ると、個人の自由度と自治は前年に比べて上昇しているように見えます。これにより、交通における個人の選択肢が広がっている可能性があります。
– ビジネス面では、自由度と自治の向上がサービス利用者に対する新しい価値を提供し、競争力を強化する可能性があります。
このグラフから得られる直感は、前年よりも個人の自由が増したことを示唆しており、それに伴って新たな交通サービスの開発や、利用者体験の向上につながるポテンシャルがあることを示しています。
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:
このグラフは、交通カテゴリでのWEI（公平性・公正さ）のスコア推移を表したものです。以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。評価日が二つの極端な期間に分かれているため、トレンドを見極めるのは難しい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に外れ値がいくつかあります。特に、大きな異常値が下側に見られ、この期間に何らかの異常なイベントがあった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）、赤い×（予測AI）、異常値の黒い枠線、淡い緑色の点（前年比較AI）などがあります。予測の幅（灰色の範囲）も示されており、予測の不確かさの範囲を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが重なっている時期があり、予測の精度を比較することが可能です。しかし、二つの時期が離れているため、直接的な相関を見極めることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績値と予測値が近接している部分もありますが、予測の不確かさを考慮する必要があります。
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**
– グラフ左側の異常値は、人々に公正性に対する不安を与える可能性があります。このような異常値は問題の原因を特定し、改善するためのアクションが必要です。
– ビジネスや社会においては、公平性が重要な交通サービスにおいてAIを活用する際には、異常な値がなぜ発生したのかを詳しく調査し、予測モデルの改良や運用方式の改善が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（初期）は、主に高いスコア（0.8〜1.0）でほぼ横ばいで安定しています。
– 右側に移行すると、再び高いスコアで横ばいの状態が観察されますが、ポイントが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初にいくつかの異常値が特定されていますが、それ以外は全体的に一貫したスコア範囲にあります。
– 時系列の開始と終了時にスコアの変動が見られますが、急激な上昇や下降はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示しており、特に最初と最後の部分で集中していますが、中間は欠落しています。
– 緑の点は前年のデータで、ほぼ同様のスコア範囲に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 複数の予測モデルが色で示されていますが、重なる部分が多く、異なるモデル間での大きな違いはないようです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ示されており、概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアが高い正の相関を持っている可能性があります。
– スコアの分布は全体的に高い範囲で広がっていますが、偏りやクラスターが確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的な直感としては、交通における持続可能性と自治性において高いパフォーマンスが維持されていると感じることができます。
– ビジネスや社会に対して、これらのスコアが高いことは、環境や経済の持続可能性における安定した改善の兆候を示しています。
– 今後の政策や改善活動の計画における参考として活用される可能性が高いです。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– グラフに示されたデータは、期間の中で大きな変動が見られません。初期のデータ（2025年7月付近）は比較的密集しており、その後（2026年6月付近）もWEIスコアは全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセット（2025年7月付近）には異常値が記されていますが、それがグラフに大きな影響を与えているわけではありません。全体として急激な変動は見られず、比較的安定したデータです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青の円**は実績AIのデータポイントを示し、一貫して0.8以上のスコアを持っています。
– **緑の円**は前年の比較データであり、最新データ（2026年6月付近）とは密集して安定したパターンを示しています。
– **予測値（赤の×）**も同様に、安定した範囲内に収まっていますが、わずかにスコアが高くなっていることが予測されています。
– **ピンクの線と紫の線**は、異なる回帰手法による予測を示し、異常値を軽視しつつも、全体的なトレンドをしっかりと捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、前年データ、および予測はすべて同様のトレンドを示しており、小さな差異があるものの根本的な方向性は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは強い相関を持っており、過去数年の実績がその後の予測に活用されていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– データは安定しているため、交通インフラや教育機会の提供において大きなリスク要因は現時点では存在しないように見受けられます。
– ビジネスや社会においては、この安定した基盤を利用して新しいプロジェクトや政策を進める余地があると考えられます。短期的には大きな対策の変更は不要ですが、予測データによるさらなる改善に寄与する政策が追加の価値を生む可能性があります。
このグラフは、過去の実績を基に将来の安定を見込んだ政策立案に有用なリソースとなるでしょう。特に主観的に感じられる安心感や信頼度は、社会基盤の健全性への信頼につながると考えられます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **低下から安定へ**: 初期のデータ（青の実績）は高めのスコアを示していますが、急激に下降した後、安定しています。過去のデータ（緑）は再び高スコアに戻る傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値の存在**: 初期の期間には異常値（黒の円）が見られ、何らかのイベントがスコアに影響を与えた可能性があります。
– **急激な下降**: 初期にスコアが急激に下がる点があります。
### 3. 各プロットや要素
– **青の実績データ**: 初期の観測値を示しており、最初は高く、その後低下しています。
– **緑の前年データ**: 順調に高いスコアを維持しています。
– **紫とピンクの予測**: 線形、決定木、ランダムフォレストそれぞれ異なる傾向を示すが、元の実績の低下を反映して高め予測に修正されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と前年の対比**: 実績は一時的に低下するも、前年と同様に高スコアに復帰する傾向。
– **予測の多様性**: 各種モデルが異なる予測を出しており、特に過去のデータに大きく依存していることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績の不一致**: モデル予測は実績の低下を部分的に反映するも、最終的には高スコアを予測する。
### 6. 人間の直感的な感覚とビジネス/社会への影響
– **初期の不安定性のインパクト**: 初期のスコアの低下は、人々に不安感を与える可能性がありますが、徐々に安定してくることで安心感を生むでしょう。
– **予測の信頼性と期待**: モデルによる異なる予測は、多様な視点を提供しますが、ビジネスにおける戦略形成には保守的なアプローチが求められます。
このグラフは、交通に関連する社会の多様性や共生の状況の変動を示し、より安定した未来への期待をもたらします。
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**
– ヒートマップに示されたスコアには、時間帯と日付に基づいたいくつかの周期性が観察されます。特に、15時から16時の時間帯では黄色から緑色が目立ち、高スコアが頻出していることから、あるパターンがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時の時間帯で7月2日は紫に近い色になっており、スコアが低い外れ値が存在します。この変動は、通常とは異なる交通状況を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを表しています。特定の時間帯や日付で色が変わることで、交通量の変動を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯での色彩バリエーションは、ピーク時間や閑散時間の違いを表しています。特に15時と16時は多くの高スコアが観測され、他の時間よりも高い交通量があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 毎日17時に向かってスコアが高くなり、また8時からもほぼ一貫して高めのスコアが見られるため、出勤や帰宅による交通ピーク時を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一目で認識できる黄色い時間帯は、非常に高い交通量を示しており、通勤時間帯に一致していることから、交通管理や渋滞緩和策が必要であることが分かります。また、異常値が示す低スコアは、特定の障害やイベントの影響を予期し、改善のための追加調査が必要です。これらから、人々が日常の移動における混雑と緩和をどう享受しているのかを考慮する必要があります。
これらの観察から、交通政策の立案や都市計画において重要な洞察を提供することが可能です。特定の対策を講じることで効率的な交通運営の促進につながるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを時間帯ごとに示しており、360日間にわたるデータをカバーしています。主な視覚的特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯、特に16時から19時にかけて、スコアの変化が顕著です。この時間帯では周期的な増減を示しています。
– 色の変化から、日付が進むにつれて全体的に緑から黄色に移行しており、スコアの増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日の8時と16時のスコアが、他の日時と比較して特に低い（暗紫色）ことが、下振れ要因として目立ちます。
– これに対し、他の日で同じ時間帯のスコアは高まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコア値を示しており、紫から緑、黄色へと変化するにつれてスコアが上昇していることを意味しています。濃い色（青・紫）は低スコアを、鮮やかな色（黄）は高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯における日ごとの変動を通じて、全体的なスコア上昇傾向を見せていますが、個別の外れ値日には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動には一定のパターンがあります。特に夕方の時間帯でスコアは伸びやすい傾向が見受けられます。
6. **直感的な洞察**:
– 時間帯による交通量の変化に対して、WEIスコアの変化がしっかりと追従しているように見えます。夕方にスコアが伸びることから、業務終了後のリフレッシュ時間が反映され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、公共交通機関やインフラの計画にこのデータを活用することで、ピーク時間の混雑緩和や効率化が図れる可能性があります。
全体として、時間帯別の具体的な利用傾向を把握することで、交通サービスの最適化や改善に寄与する情報を得ることができます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップには周期的なカラーパターンが見られ、特に時間帯別に強調されています。一部の時間帯は他よりも濃い色（低スコア）で示され、変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時の時間帯に濃い色があり、これが外れ値として認識できます。それ以外の時間帯は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIスコアを示しており、濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを意味します。特に16時から19時までの間にスコアが低くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにデータが分かれているため、時間によるパターンが重要です。特に夕方の時間帯に低スコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 移動時間帯によるスコアの変動が顕著で、特定の時間における社会的活動の増加や混雑が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから直感的に、夕方のラッシュアワーが交通の遅延や混雑を示唆しています。ビジネスへの影響として、この時間帯における効率の改善が重要であることを示しています。プレゼンテーションや勤務時間の調整を検討する必要があるかもしれません。また、社会的にも混雑緩和策の検討が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– ヒートマップ全体が過去360日間の相関関係を表していますが、トレンド自体は示していません。代わりに、異なる項目間の強い相関や弱い相関を視覚化しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップは相関関係を表すものであり、外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が特に高いまたは低い部分は、関係性の強さを示す指標として考えられます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色は相関係数を表しており、赤い色が強い正の相関（+1に近い）、青い色が負の相関（-1に近い）を示しています。
– 色の濃さが相関の強さを示し、暗い赤は強い正の相関を、暗い青は強い負の相関を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データそのものは示されていませんが、ヒートマップから個別の要素間の関係が読み取れます。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に特に強い正の相関（0.93）が見えます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に、個人WEIと社会WEIとの間に高い相関が見られます。特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」が他の多くの要素と強い正の相関を持つことがわかります。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」と他の個人要素間の相関は比較的低く、これはこの要素が相対的に異なる特性を持っている可能性を示唆しています。
#### 6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響
– 直感的には、個人と社会のウェルビーイングが密接に関連し、個別の心理的、経済的要因が社会全体の幸福に及ぼす影響を理解する上で役立つことがわかります。
– ビジネスや政策立案者は、個人の精神的健康や経済的安定を支援することが、社会全体の福祉向上に繋がることを示唆するデータとして使えるでしょう。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が他の要素と強い関係を持つことから、多様性と共生を重視した政策が重要であることがうかがえます。
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:
この箱ひげ図は異なるWEIスコアタイプの分布を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中で上昇や下降のトレンドを直接的に示すものではありませんが、中央値や分布幅の広さを比較することで相対的な傾向を読み取ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（例えば、「個人WEI（肉体的ストレス）」や「社会WEI（社会整備・教育機会）」）に外れ値が見られます。これらは特異な変動を示しており、何らかの要因により一部のデータが大きく異なることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。箱の範囲が狭いほど、そのデータのばらつきが小さいことを意味します。
– カテゴリによって中央値やばらつきが異なっており、それぞれのWEIタイプのパフォーマンスの違いが視覚的に把握できます。
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も様々なカテゴリのデータを比較しているため、直接的な関連性は示されていません。比較を通じて各WEIカテゴリの特性を把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリごとに異なる分布を持っており、それぞれの特徴が明確です。例えば、「個人WEI（精神的ストレス）」は外れ値が多く、分布が広がっている一方で、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では外れ値がありながら全体的なばらつきが少ない傾向があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 柔軟性や多様性に関するカテゴリでは外れ値が目立つため、これらの要因は変化しやすいと感じられるかもしれません。
– 各カテゴリのパフォーマンスや変動が露呈することで、特定の領域でのポリシー決定や改善策の検討が必要であることが示唆されます。
– 社会やビジネスに与える影響については、特に低い指数や外れ値が多い領域に対しての戦略的な対応が求められるでしょう。
この分析により、特定のWEIスコアタイプがどの程度安定しているか、または改善が必要かを考察する材料となります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降・横ばい:** 主成分分析（PCA）におけるプロットは、特定の時間的トレンドを直接示すものではありません。しかし、プロットの分布パターンを観察することで、データの変動要因を理解できます。
– **周期性:** PCAは周期性を見るための手法ではなく、主にデータの次元を削減し、パターンを理解するためのものです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部の点は他の点から離れてプロットされています。これらは外れ値または異常な変動を示す可能性があり、特定の出来事や要因がこれらのデータポイントに影響した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度:** 色の変化は見られないため、単なる分布を示しています。密度が濃い部分はデータが集中的に存在する部分を示しています。
– **棒や形:** ドットのプロットが主成分1と主成分2のスコアを示しており、各データポイントの特徴を映し出しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– グラフは一つの時系列データの固まりとして扱われていますが、異なる方向に広がるプロットは、背後にある基礎データの多様な変化を示している可能性があるため、複数の要因が影響していると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係:** 主成分同士の相関は観察されていませんが、データの広がりからは主成分1に沿ったデータの分散が主に見られます。
– **分布特徴:** 多くのデータポイントが主成分1の正の側に集中していますが、全体的に広がりがあり、多様な変化要因を想定できます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– **直感的に感じること:** このデータは、交通に影響を及ぼす多様な要因があることを示唆しており、一部のデータは他と異なる影響を受けていることが示されています。
– **ビジネスや社会への影響:** 動きが異なる外れ値は、特定地域や特別なイベントが交通パターンに与える影響を示唆している可能性があります。これにより、交通マネジメントの改善点や新たな機会を見出す手がかりが得られるでしょう。
このグラフは、データの次元削減後の分布を示しており、今後の分析において特定の要因への深い洞察を得るための基礎を形成しています。
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。