📊 データ分析（GPT-4.1による）
**時系列推移と主要な傾向**：
– 総合WEIスコアは、初期の7月1日から7月6日までの間でやや不安定で不規則な変動を見せていますが、7月7日以降、はっきりと上昇しています。このトレンドは、7月13日にかけて高い安定したスコアを示しています。この変化は、社会的規範や政策、または特定のイベントによる影響を示唆している可能性があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均は総合WEIと類似のパターンを示しており、特に社会WEI平均の上昇が顕著です。このデータは社会的な要因が全体の幸福や評価に大きく貢献していることを示しています。
**異常値とその背景**：
– いくつかの日付で検出された異常値（例：2025-07-01の総合WEI＝0.73、2025-07-07の総合WEI＝0.89）は、イベントや特定の環境変化による一時的な影響を示している可能性があります。個人レベルや社会レベルで見られるこれらの揺れは、一部の日々の出来事、例えば重大な交通規制や政策発表、または社会的な意識向上が関与しているかもしれません。
**季節性・トレンド・残差**：
– STL分解を考慮すると、長期的なトレンドは7月7日以降のスコアの上昇を示しており、季節性は特に顕著ではありませんが、急激な変化や極端な残差が個別の影響を示唆しています。これは特定期間に流入する社会的または政策的影響を反映していると考えられます。
**項目間の相関**：
– 相関ヒートマップの分析により、個人WEI（健康状態）と個人WEI（経済的余裕）の間に中程度の正の相関が見られました。これは、健康が経済的な安心との関連性を持つことを示唆しています。社会的持続可能性と社会的公平性も強い正の相関を示しており、これらの要素が互いに影響し合っていることを示します。
**データ分布と箱ひげ図**：
– 箱ひげ図では、個々のWEIスコアの変動幅や異常値を視覚的に確認でき、特に心理的ストレスと経済的余裕に変動が見られています。これらの分野における高い変動または外れ値は、個別の事象やストレス要因がウェルビーイングに大きな影響を与えている可能性があります。
**主要な構成要素 (PCA)**：
– 主成分分析により、PC1が総変動の70%を占めていることが示唆されています。この要素は全体の変動の大半を説明しており、主に社会的な要素の変動に由来している可能性があります。一方、PC2は8%であり、追加の細かい変動要因として個別の行動 またはイベントに関連したものがあると考えられます。
この分析では、交通カテゴリにおけるWEIスコアの動きが、社会的および個人的な要因の影響を受けていることが示されています。特に7月後半には、社会的持続可能性や経済的余裕の向上が、全体のスコアを上昇させた大きな要因となっています。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実際のデータ（青い点）は期間の初めから横ばい状態にあるようです。期間の後半はデータが予測範囲に入り、WEIスコアは0.8から0.9程度で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示され、最初のいくつかの日に見られます。これらはトレンドから外れたデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測データを示しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）の各予測モデルによる予測線が表示されています。これらは全て横ばいに見え、安定した予測を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、特に外れ値を除けば安定した分布を持っています。
6. **直感的な人間の感じ方とビジネスや社会への影響**
– 人間はグラフを見て、実際のデータが安定しており予測とよく合致していると安心するでしょう。
– 安定したWEIスコアは、考えられるビジネスや社会的な活動が現在の状況で持続可能であることを示唆します。
– 予測が安定しているため、交通計画や運営において特別な調整は必要ないと考えられます。
この分析は、交通管理や戦略の立案において有用な洞察を提供するでしょう。特に、急激な変動が少ないため、日常の運用におけるリスクは少ないと考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は、全体として緩やかに上昇しています。ただし、予測（特にランダムフォレスト回帰）は、今後の期間で急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが異常値として認識されています（黒い丸で囲まれたプロット）。これらは標準的なデータの範囲外にあり、突発的な出来事やノイズ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**:
– 青色のプロットは実際のデータです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後の急激な上昇を予期しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示し、この範囲内でデータが変動する可能性を示唆しています。
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（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されており、特にランダムフォレストによる予測が他の予測手法と異なり急激な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いWEIスコア付近に密集しており、全体として上昇トレンドがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、交通に関するWEIスコアが短期的に緩やかな上昇を続けていることが分かります。これは、交通状況の改善や利用者の増加を示唆する可能性があります。
– ランダムフォレストの急激な上昇予測は、何らかの外的要因（例えば、新しい交通インフラの導入や政策変更）が影響を与え、交通状況が劇的に変化する可能性を示唆しています。
– これにより、ビジネスや政策立案者が、予測される急激な変動に備えて計画を立てることが求められます。急激な変動が起こる前に準備を整えておくことが重要です。
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WEIスコアは、最初の数日間に比較的高い安定した値を示しています。大きな上下動は見られず、概ね横ばいを維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上部の黒い円で囲まれた青いプロットは、外れ値を示しています。これは、予想される範囲から外れて実際のデータが観測されたことを示します。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実際の観測データを示し、赤い×はAIによる予測値を示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさの範囲を示しており、ここに大部分の実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は、予測の不確かさ範囲内に概ね収まっているため、予測モデルが比較的信頼できることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には高い相関があるように見えますが、外れ値がいくつか存在する点に注意が必要です。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見た場合、実際のプロットが予測範囲に収まっていることから、予測モデルが信頼できると感じるでしょう。
– 外れ値が示すような予測ミスが大きな影響を与える可能性があるため、外れ値の原因を調査し、改善を図ることが重要です。
– ビジネスや社会において、この予測の精度は運輸計画や交通流の管理に影響を与える可能性があります。
この分析によって、データの安定性、外れ値の意味、および予測の信頼性が強調されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 期間の初め（7月1日から7月15日）にかけて、実績のポイントは比較的一定の範囲であり、特定の明確なトレンドは見られません。
– 時系列全体として、実績はほぼ横ばいです。
– 予測における「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」いずれも、予測の開始点である7月15日以降、わずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれて示されていますが、期間内にいくつかの外れ値があり、特に実績データ内でのばらつきがわずかに見られます。
– 急激な変動はありません。範囲内での変動が主です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、一定の範囲内での点の密度が高いです。
– 未測定の将来期間には予測が示されていますが、予測手法によって異なる線が引かれており、これが将来の予測レンジを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に重要な関係性があり、予測は実績のデータから外挿されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかに予測値が異なりますが、すべてが軽微な上向き傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の範囲内で、データは比較的均等に分布しています。特異な山や谷、クラスターは存在しません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績のデータが安定しているため、現状維持が続くとの認識が生まれやすいです。
– 今後の予測では微細な上昇トレンドがあるため、このトレンドが実現する場合、経済的余裕の若干の向上が予想されます。交通業界においては、個人の経済的余裕の増加は消費行動にプラスの影響を与える可能性があります。
### ビジネスや社会への影響
– 交通業界の事業者にしてみれば、個人の経済的余裕の上昇はサービス利用の増加に繋がる可能性があり、価格戦略やプロモーション活動を見直す機会となります。
– 政策決定者や経済アナリストにとっても、人々の経済的余裕の変化がどの程度可視化され、それが交通利用にどう影響するかを把握するための貴重な指標となります。
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:
このグラフの分析をしましょう。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、主に0.7から0.8の間で横ばいのトレンドを示しています。
– 予測（線形回帰）は横ばい、予測（決定木回帰）はわずかに上昇、予測（ランダムフォレスト回帰）は上昇のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、スコアの範囲が狭いため、小さな変動も許容範囲内と捉えられています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実績を示し、予測値と比較する基準となります。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間にはトレンドの違いが見られ、特にランダムフォレストによる予測が他と異なる動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、ある程度狭い範囲に集中しており、予測の不確実性範囲内に収まっています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– WEI（健康状態）のスコアは安定しており、大きな問題はなさそうです。
– 予測モデルの結果の違いは、将来的な動向を見極めるために更なる分析が必要であることを示唆しています。
– 交通カテゴリーにおける健康状態の維持改善は、安全性と効率の向上に寄与する可能性があります。
このグラフからは、現在の健康状態が安定しており、新たに予測された将来的な変動への備えが必要であることが示されています。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人の心理的ストレスを表すWEIスコアの30日間の時系列データを示しています。それでは、それぞれの項目に沿って分析していきます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の数日間で0.6付近から始まり、その後、0.8付近で安定しているように見えます。
– 予測データ（ピンクと水色のライン）も、0.8を超える水準で安定していますが、ランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左下には、いくつかの異常値が黒の輪で示されています。これらは心理的ストレスが通常より低く測定された期間を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、赤い点は予測値を示しています。グレーのシェーディングは予測の不確かさを示しています。
– 予測には線形回帰、水色の決定木回帰、およびピンクのランダムフォレスト回帰が用いられています。
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の比較は、実績が予測に概ね一致していることを示していますが、異常値が存在するため、特定の期間に過小評価がされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体として高く、予測と実績の間に強い相関が見られます。ただし、初期の異常値は全体の傾向から外れています。
6. **人間の直感的な感じ方と影響**:
– このグラフを見ると、交通環境が個人の心理的ストレスに比較的一定の影響を及ぼしていることがわかります。ストレスの急激な低下（異常値）は、具体的な出来事や環境の変化によるものかもしれません。
– ビジネス的には、交通ストレスを軽減するための対策や介入が必要とされることを示しています。また、顧客満足向上に向けた取り組みが期待されます。
全体として、このデータは交通がストレスレベルにどう影響するかを示すものであり、特に異常値の発生原因を理解し、対策することが有用です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期には上昇傾向が見られますが、中盤以降はスコアが0.8付近で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が複数存在し、特に初期と中盤にかけて強調されています。これは予測値から大きく乖離している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を表しており、実際のスコアの変動を示しています。
– 黒い輪郭のプロットは「異常値」を表しており、他の点と比較して特に際立ったデータポイントです。
– 灰色のエリアは「予測の不確かさ範囲」を示しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、ランダムフォレスト回帰が最も高い精度をもち、他のモデルとは異なる動作を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が0.6から0.9の範囲で分布しており、大部分が0.8付近に集中しています。スコアの変動性が比較的少ないことが分かります。
6. **直感的な洞察と社会的な影響**
– このデータは個人の自由度と自治に関するものであるため、安定した高スコアの持続はポジティブな指標となります。外れ値は、特定の期間に個人の自由度や自治が低下したことを示し、それに対する対策が必要かもしれません。
– ビジネス面では、予測モデルの正確性を向上させ、外れ値を出さない施策を検討することで、より持続可能なサービス提供が可能になります。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治における統計的傾向を効果的に可視化しており、異常値の分析が重要な役割を果たすことを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半（7月1日から7月8日まで）のデータはバラつきがありますが、7月8日以降は、おおむね0.8以上を維持し、安定したパフォーマンスを見せています。全体として、前半はばらつきが見られるものの徐々にスコアが安定に向かう傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがありますが、全体の中では大きな異常ではないように見えます。急激な変動は、特に7月1日から7日までに見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の三つは、いずれも安定したスコアを示しており、実績と異なる形状を見せています。
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が重なる部分が少なく、予測データはやや高めの安定したスコアを保っています。これは実績データに対するバラつきを予測がとらえきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは初期に低く、その後上昇する特性を持っていますが、予測データは一貫して高めのスコアを予測しています。
6. **社会・ビジネスへの影響と洞察**
– このグラフは交通関連の公平・公正スコアの時系列データの推移を示しています。この数値が徐々に安定していることから、一定の改善が進んでいると考えることができます。
– 特に、予測データが高めであることから、これらのモデルが今後の改善を楽観的に見ていることが示唆されます。
– スコアのばらつきが減少することは、政策や施策の効果が徐々に全国的に均一化されている可能性も考えられます。
この情報を基に、更なる詳細分析や具体的な改良点を探ることが、ビジネスや政策の改善につながるかもしれません。
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:
このグラフは交通カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアの30日間にわたる変動を示しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコア（青い点）は0.8から1.0の間で横ばいで推移しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測値（紫の線）は全体的に横ばいで、将来的にも変動が少ないことが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの青い点（実績AI）が0.8以下になっており、異常値として黒い丸で示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AIのスコア（青い点）は、実際のデータを示しています。
– 外れ値（黒い丸）は、通常の範囲外の値を示します。
– 予想の不確かさ範囲（灰色の領域）は、モデルの予測に対する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AIと複数の予測モデルのスコアは一致しており、各予測モデルが似たような将来の動きを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのスコアはかなり集中しており、一部の異常値を除けば、ほぼ安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体的に見て、交通カテゴリにおける持続可能性と自治性は安定しているとみられ、広範な改善や悪化の兆候はありません。
– 異常値は一時的な要因による可能性があり、影響を最小限に抑えるための調査が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、予測される安定性は計画を立てやすくする要素であり、長期の戦略立案に資するでしょう。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばい状態です。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は7月末から8月にかけて異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレストの予測は他のモデルよりも若干高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
– 実績データの急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しており、予測データ（赤い×）と比較するために用いられています。
– 灰色の範囲は予測不確実性を示しており、将来のデータが収まる可能性の高い範囲を示唆しています。
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ほぼ近い位置にあり、一貫したトレンドを形成しています。
– 予測モデル間での予測の差異は小さく、一貫性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に高い相関があることが示唆されます。
– データの分布は狭い範囲に集中しており、変動が少ない安定した状況が続いているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 予測が実績に近いため、モデルは信頼できる可能性があります。
– 社会基盤や教育機会に関する指標が安定していることは、社会の安定性や政策の効果を示しているかもしれません。
– 外れ値の管理ができれば、より精確な予測が可能になるかもしれません。
全体として、交通関連の社会基盤と教育機会の指標は安定しており、予測モデルも実績を的確に反映しています。この安定性は、ビジネスや政策立案において安心材料となるでしょう。
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
– **上昇トレンド**: 実績AIのデータポイントは、低い値から始まり、徐々に上昇しています。そして、7月15日頃には安定し、水平に近い状態を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い縁取りのデータポイントは、初期段階に集中的に現れ、後に見られなくなります。これは、評価期間の初期に予期しない変動があった可能性を示唆します。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青いプロット）**: 実際の計測データを示しており、初期では変動が大きいが進むにつれて安定しています。
– **予測との違い**: 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の後半部分が、実績データの安定期に一致していることがわかりますが、開始時点では予測値は提供されていないかもしれません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法の結果が実績データの後半、一貫して行われていることが注目されます。ただし、開始時点での実績と予測の乖離が大きいようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度**: 初期のデータポイントは密集しており、それが変動要素となっている可能性があります。
### 6. 直感的洞察と社会的影響
– **社会的・ビジネス的影響**:
– 初期段階の不安定性を考慮すると、新たな施策や改善プロジェクトが開始された可能性があります。
– 後半のデータの安定性は、政策や管理策の効果が表れていることを示唆していると考えられます。
– **直感的解釈**:
– 初期の困難や予測範囲を越える状況により、リソースの再配置や新たなアプローチがされる契機になった可能性があります。
– 後半における予測と実績の一致は、安定性が確保されていることから、信頼性向上につながる可能性が高いです。
全体として、このグラフは初期の不安定期を経て、予測と実績が収束しつつあることを示しており、社会の交通における多様性や自由の保障が進んでいることを示唆しています。
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:
以下の観点でグラフを分析・解釈します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、主に午前 15時と16時のスコアが高くなる傾向があります。それに対し、8時と19時は横ばいまたは下がる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月4日までの間、特に16時以降にスコアが大きく低下していますが、7月5日以降は改善されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、おそらく交通の混雑度や効率性を反映していると考えられます。色が暗いほどスコアが低く、混雑が多い可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間が進むにつれて、日によってスコアが改善される（色が明るくなる）時間帯もあり、特に午後の時間に交通がスムーズになる傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中から午後にかけて、スコアの改善が見られることから、時間帯によって交通の効率性が改善する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 混雑時間の短縮と効率的な交通手段の提供されていることは、利用者にとっての利便性向上に繋がり、交通管理の効果があることを示唆しています。また、物流の側面から見ても効率があがることで業務効率の向上も考えられます。
この情報を活用することで、交通機関の運行に対する効果的な戦略や改善策を立案しやすくなり、社会全体の移動効率の最適化に寄与できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップには、時間帯と日付に応じて色の濃淡が異なるパターンが見られます。特定の時間（例えば朝の8時）を中心に明るい色（高スコア）が目立つ一方、夕方（例えば16時）の一部で暗い色（低スコア）が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の16時に非常に暗い色（低スコア）が見られ、他の時間帯や日付と比較して異常値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、暗いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示します。横軸は日付の進行、縦軸は時間帯を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によるスコアの変動が見られ、特に朝の時間帯にスコアが高く、夜間や夕方にかけてスコアが低下するパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかに、時間帯がスコアに強い影響を及ぼしていることが示されており、特に朝と昼間に高スコアが集中しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、通勤時間が由来となったスコアの変動を示唆しており、交通需要が朝に高まり、夕方にかけて低下することを示しています。ビジネスとしては、交通機関のキャパシティを時間帯に応じて調整することで効率的な運用が可能となるでしょう。また、異常値として認識される日付と時間帯について、特別なイベントや状況の発生を考慮する必要があるかもしれません。
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**
– ヒートマップにおいて、色が青から緑、そして黄色へと変化している部分があります。これはスコアが徐々に上昇または改善していることを示唆しています。
– 一方で、一部の時間帯（特に7時や16時）では、色の変化が少ないことから、スコアが比較的安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日前後に黄色が現れる地点があり、これにより急激なスコアの上昇があったことが示唆されます。
– 昼間の時間帯（特に8時前後）では、青色から緑色への急な変化が認められます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しています。紫色はスコアが低く、黄色に向かうにつれてスコアが高くなります。
– 一日ごとの変化だけでなく、時間帯ごとの変化を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によっては、スコアが高い時間帯が継続していることがわかります。特に16時から19時の間で、この傾向が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかに特定の時間帯（特に7時と16時）が、他の時間に比べてスコアが高いことが多いです。このことは交通量や社会行動パターンと関連している可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは時間帯による交通の変動を示しており、例えば通勤時間のピークを反映している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、ピーク時間帯を狙った広告戦略や、交通インフラの強化が考えられます。
– 社会的には、ピーク時間帯を避けるための柔軟な勤怠制度の導入や、混雑緩和策の検討が求められるかもしれません。
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WEI項目間の相関関係を30日間にわたって示しています。それでは、視覚的特徴と得られる洞察について分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは相関の強さを示しており、トレンドというよりは相関の強度に注目すべきです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が著しく低い部分は注目に値します。例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（精神的ストレス）の相関（0.22）が低いため、関連性が薄いことを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さと赤から青までのグラデーションは、相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が弱いまたは負の相関を表します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではなく相関関係に焦点が当たっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは、個人WEI平均、社会WEI平均、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と強い相関関係があります（0.94以上）。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の項目との相関が全体的に低いことから、独立した要素である可能性があります。
– 社会WEI間（特に公正性・公正さ、共生・多様性・自由の保障）の相関が強い（0.80以上）ことが分かります。
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に関する洞察**:
– 個人の心理的ストレスと他の要因（特に経済的余裕）との相関が低いことは、個別に対策を講じる必要があることを示唆しています。
– 社会全体のWEIは個人の幸福感や自由と強く結びついており、公共政策や管理における調整が重要です。
– ビジネスにおいては、社会的要因が個人の幸福に与える影響を考慮したサービスの提供が有効である可能性があります。
このヒートマップから見えてくるのは、個々の要素が多様に関連し合いながらも、それぞれ独自の影響を持っていることです。したがって、統合的かつ細分化されたアプローチが効果的でしょう。
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スコアタイプの分布を比較しています。以下に、その分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIスコアの分布には明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、スコアの中央値が比較的安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）および個人WEI（心理的ストレス）には、幾つかの外れ値が存在します。このことは個人ごとの経験や条件によるスコアのばらつきが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱の高さはスコアの分布の範囲を示し、中央値はスコアの中心傾向を示しています。箱が縦に短いものは、スコアが集中していることを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各スコアタイプは独立した分類のように見えますが、個々の中央値や分布幅の違いから、異なるWEIスコアの特性が見えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）はともに外れ値が多く、これらは経済的条件と心理的状態の関連性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人や社会のWEIスコアの違いは、交通政策やインフラの改善に影響を与える可能性があります。特に個人の経済的余裕や心理的なストレスに焦点を当てた改善が、全体の幸福度を向上させるために重要と思われます。
このグラフは、特に個々の生活環境の多様性が交通カテゴリに及ぼす影響を示すため、政策立案者に対して有益な示唆を提供しています。
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:
グラフ分析の視点から、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析(PCA)の結果として、データが二次元の平面上に分布していることがわかります。具体的なトレンドというより、データの分布のパターンを観察します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.5付近のデータポイントは、ほかと比べて大きく異なる位置にあり、外れ値のように見えるかもしれません。このデータポイントが何を示すかによって、異常なイベントや特異な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの密度は、第1主成分が0付近、そして第2主成分が0.05から0.1の範囲に集中しています。これは、その範囲の条件下で多くの観測が行われていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフからは具体的な時間的変化は直感的に見えにくいですが、データの集中している領域が示す平均的な特性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の相関は低いように見え、それぞれが異なる情報を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– このグラフは、交通データの中に二つの主要な異なる変動要因が存在することを示唆します。ビジネスや社会において、これらの要因を特定することは、効率的なトラフィック管理や資源の割り当てに役立つでしょう。特に外れ値の分析が、特異な交通イベントや異常事象の管理に役立つ可能性があります。
このグラフは、交通の特性を多次元のデータから二次元に集約して可視化しているため、情報を視覚的に捉えることで、最も影響力のある要因を抽出する手がかりとなります。
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。
