📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 過去360日中、特に2025年7月のWEIスコアを観察すると、初旬に0.73から急激に0.89に向上し、その後ある程度安定しています。
– 7月6日まではやや変動が見られ、目立つのは7月6日夜間に急上昇したところ。この変動は他の要因と関連がある可能性があります。
– **個人WEI平均**:
– 個人スコアもほぼ同様の傾向を持ち、上昇トレンドを観察。
– これには健康状態と自由度の向上が寄与していると考えられます。
– **社会WEI平均**:
– 社会WEIの平均値も全体的に上昇。特に7月6日以降の急上昇が顕著です。
– この時期、社会基盤や持続可能性の項目が影響した可能性があります。
### 2. 異常値
– 異常値は総合スコアの月初の低スコアとして認識され、社会経済的要因などにより押し下げられることがあります。
– 異常なデータは個人の心理的ストレスや健康状態の変化などが原因として考えられ、それが集団にも影響している可能性。
– 7月6日の社会WEI平均、持続可能性項目においては、一般的に高スコアの背景に、政策的な改善や地域社会での取り組みが関連していると考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 特に週ごとの波動が見られますが、月の変わり目に特に大きな変動が観察されます。
– **トレンド**: 7月初旬に急激な上昇トレンドが検出され、政策変更やイベントによる影響が考えられます。
– **残差**: 一部の異常値が残差として分類できるが、これらは個別の異常なイベントやデータの入力誤差とも言える。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と健康、心理的ストレスは密接に関連しており、経済状況が精神的健康に影響している可能性があります。
– また、社会基盤の充実度と持続可能性の高いスコアは社会全体のWEI平均に好影響を与えているようです。
### 5. データ分布
– 各項目の箱ひげ図から、特に経済的余裕、健康、持続可能性は下方向に長いひげを持っており、異常な低値が散見される。
– これは、平均以上の変動があることを示唆し、個別事件や調査期間中の特殊状況かもしれません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が70%の寄与率を持ち、WEI全体の変動を強く制御しています。この要素は、多分に経済的余裕や社会的サポートに基づいていると考えられます。
– PC2が8%寄与しており、マイナーな要素として社会的公平性や多様性が影響を持っていると示唆されています。
### 総合考察
2025年7月初は特にWEIスコアが不安定であり、その後の安定期は政策や社会の取り組みが実を結び始めた時期と考えられます。異常値の大半は月初の変動に見られるが、これらは経済的な要因や個人の健康、心理的な要因に根を持っている可能性があります。また、短期間でのデータの急変動は調査期間中の一時的なイベントや行動が影響を与える例として考慮されるべきです。
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
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な期間（2025年7月前後と2026年7月前後）があり、それぞれに独立したデータポイントが密集している。2025年7月のデータはほぼ横ばいで変動が少ない一方、2026年7月のデータは、各モデル予測においてWEIスコアが高く安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の初めの部分で、1つの外れ値（黒のアウトラインで示された青い点）があり、異常値と認識されている。この期間の予測の不確実性範囲（灰色厚みで示されている）は小さい。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）と予測（赤い×印）、異常値（黒のアウトライン）、前年の値（緑の点）が明示されている。
– 線形回帰（青い線）が2025年のデータに用いられ、決定木回帰（紫の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が用いられている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データセットは、現在の実績と前年のデータを比較する役割を果たしている。前年のデータ（緑の点）は、2026年の予測データと概ね一致しており、この結果が予測の正確性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は2つの期間に集中しており、特に2025年の期間には、低い変動範囲が観察され、2026年の期間では高いスコア周辺に予測の集中が見られる。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 総合WEIスコアの上昇は全般的に好調を示しており、特に2026年7月の予測では高いパフォーマンスが期待される。
– ビジネスにおいては交通分野の改善を示唆し、社会的には交通インフラの拡充あるいは改善が進んでいる可能性がある。
各時点での変動や異常は、予測精度の向上や予測モデルの選定に重要な示唆を提供する。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは最初と最後の期間で2つの異なるセグメントからなっています。最初のデータ（実績）は2025年の始めに集中し、WEIスコアは高めで比較的一定です。
– 最後の期間は2026年の中頃で、データ（前年データ）は以前と比較してスコアが低めになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされた点はなく、全体的に安定していますが、最初の期間と最後の期間で大きな変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットが実績値を示し、これらは2025年に集中しています。
– 緑のプロットが前年データを示しており、2026年の中頃に現れています。これらはスコアの低下を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示している可能性がありますが、対応するデータは見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には期間が空いており、前年データでスコアが低下していることから、何らかの要因で悪化した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間で直接的な相関関係は確認できませんが、2025年と2026年で異なるスコアの分布が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 2025年の実績データが高スコアを維持している一方、2026年にはスコアが低下していることから、交通サービスの質が低下したと推測できます。このような低下が継続すると、サービスへの信頼性に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスとしては、高品質が維持されている状態からの変動は顧客満足度に影響し、最悪の場合、顧客の減少を引き起こすかもしれません。このままでは競争力の低下にもつながるため、原因の特定と対策が必要です。
このグラフを利用することで、どの時点で問題が発生したのかを特定し、適切な戦略を通じて改善に取り組むことが求められるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、データが初期段階で横ばいの動きを示し、その後、再びデータが最近の期間に集中しています。中央の空白の部分はデータがない状態が続いたか、対処すべき期間を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータの中に異常値があることがマークされています（黒の円で示される）。これらの異常値は全体のデータの中で浮いていて、特定の条件下で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しており、初期に集中しています。この部分はある一定のトレンドの中での動きを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しています。異なる時期にデータが集中しており、新しいデータの動向と比較可能です。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、前年データ、および予測データがあるが、中央の空白の時期にはデータが不足しています。前年データと比較して新しい動向を確認したり、予測モデルの精度を評価する材料になるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスタート時の集中度が高く、後半にまた集中しているデータから、ある種の季節性や周期性の存在が考えられます。
6. **直感的な感覚や影響**:
– このグラフから、人間は過去データのパターンの変化や不思議な空白の期間に気づくでしょう。この空白期間や異常値の存在は、交通データの収集方法やデータの正確性に改善の余地がありそうです。特に重要なビジネスや社会における交通インフラの最適化に利用できます。また、異常値の扱いは安全性の向上や効率の改善に直結する可能性があります。
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:
以下はグラフ分析のポイントです。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは、2025年7月初頭には「実績」データ（青色）があり、安定した値で維持されているようです。
– グラフの後半には、予測データが2026年6月まで示されていますが、実績データがないため、予測と実績の乖離は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒色で表示されていますが、極端な外れ値が特に目立っているわけではありません。
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を示しています。
– 線やマーカーは異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 緑のプロットは前年との比較を示しており、予測区間がグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるデータの分布が異なり、これが予測の幅を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ期間内で異なる予測手法により、最終的な値が変わることを示唆していますが、具体的な相関関係は不明です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 交通カテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）は、今後の予測が一定の幅で示されているため、安定性があると見なすことができます。
– ビジネスや政策の計画において、予測区間を考慮に入れて戦略を立てる必要があります。
– 実績データが限られているため、予測の精度向上にはさらなるデータが必要です。
このようなグラフは、特定の期間内の経済的余裕の変動を把握し、今後の傾向を理解するために役立ちます。そのため、交通関連の計画や改善策において参考となるでしょう。
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
1. **トレンド:**
– データは主に二つの期間に分かれています。最初の期間は2025年7月から10月、次は2026年6月以降です。
– 初期には実績AI（青色プロット）のWEIスコアが約0.8を中心に多く見られます。
– 予測データについてはランダムフォレスト（ピンク）と線形回帰（青）が類似のトレンドを示し、安定していることがわかります。
– 途中の期間にデータが存在しないため、長期間のトレンドは確認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期において、WEIスコアが0.6付近にまで低下している異常値があります。
– 期間が空いてからのデータ（2026年6月以降）では、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績AIを表し、実際の観測データです。
– 赤色は予測AIによる予測値であり、他の色（ピンク、紫、水色）は異なる予測手法ごとの値を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、データ内で通常と異なる傾向を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 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）は近似した結果を示し、少なくとも初期期間のデータに対して同様の予測パターンを共有しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データと2026年のデータは一貫性があり、急激な変動が抑えられています。
– 異常値はやや初期に偏っており、予測に対するフィードバックを改善する余地があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフを見ると、一定期間（約8ヶ月）のデータ欠損があると感じられます。これは交通や健康状態の記録にギャップがあることを示す可能性があります。
– データの収集や監視の継続性が課題である可能性が高く、この点を改善することで予測の精度が向上するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、安定した健康状態のデータを確保することが重要であり、これは交通手段の最適化や健康維持の観点でも有益です。
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:
このグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 360日間の期間で、実績（青色）は初めの頃に集中しており、最終的には緑色で示される前年との比較に移行しています。途中の予測値（紫色、青紫色、マゼンタ色）には一定の変動がありますが、全体の長期的なトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には異常値（黒い丸）が見られ、それがストレスの急激な上昇を示している可能性があります。異常値は予測のために重要な指標になり得ます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は実際に測定されたストレスレベルを示します。
– 異常値は観測データの中で特に高いストレスレベルを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（±3σ）を示し、予測結果の信頼性や範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータと後期の予測データの不連続性から、モデルの信頼性や外部要因の影響を慎重に考慮する必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のストレス値が比較的高く、その後異常値が発生しているため、周期的な変動や重要イベントの影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– ストレスレベルが高い時期には、交通の影響が心理的に大きかった可能性があります。異常なストレスレベルが繰り返し観測される場合、交通改善の措置や介入が必要です。
– ビジネスにおいては、ストレス管理プログラムの導入や勤務環境の見直しが考えられます。
グラフからは、交通が個人の心理的ストレスに与える影響を予測し、改善策を考えるための重要な情報が得られます。定期的なモニタリングとともに、洞察に基づく戦略的なアプローチが求められます。
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:
以下は、このグラフから得られる分析結果と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時系列の初期部分（約2025年7月から9月）は、スコアが0.6〜0.8の範囲で安定しています。この時期はほとんど変動が見られません。
– 後半（2026年2月以降）はスコアが増加し、0.8〜1.0で分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月付近に、スコアが0.4以下に落ちている異常値がいくつかあります。
– 全体として急激な変動はあまり見られませんが、異常値として扱われているデータポイントが初期に多く存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、赤い「×」が予測値を表しています。
– 緑色のデータは前年のデータを示し、2026年のデータと比較的高い位置にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年データの分布が似ており、前年との比較で大きく異なる傾向は見られません。
– 予測値（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）は、実績データの範囲内での変動はありますが、大きく逸脱しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両時期でのデータの分布は比較的一貫していますが、後期のデータのほうが高スコアに集まっています。
– 異常値が初期に集中しており、後期には安定性が増しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– グラフを視覚的に見ると、初期の不安定さから次第に安定性が向上し、スコアが高くなるトレンドが進行しています。これは交通の自由度と自治が向上していることを示唆しており、この傾向は社会的には交通機関が効率的かつアクセスしやすくなっていると捉えられるでしょう。
– ビジネスにおいては、交通の効率化や改善により利用者数の増加や満足度の向上が期待されます。
これらの視覚的なデータ分析は、交通の改善施策や政策の成功を評価する上で役立つでしょう。
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:
このグラフは交通カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）スコアの時系列の変化を表しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から）は実績データと予測データが密集しており、一貫して高いWEIスコアを示しています。
– 途中から次の期間（2026年5月以降）が始まり、ここでは前年と比較したデータが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にはいくつかの異常値が見受けられます（黒色の丸）。
– 後半の期間は、スコアがやや低い緑色の点が散見されますが、異常値は目立ちません。
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、実績と予測が非常に近い位置にあることから予測モデルが精度良く機能していることがわかります。
– 赤い「×」印は予測データ、それぞれの線（紫、青、マゼンタ）は異なる予測モデルを示しています。ランダムフォレスト回帰も用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、実績と似たトレンドを示していますが、時折異なる振る舞いを示す点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は全体的に高い相関が見受けられますが、一部異常値が影響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および影響**:
– 最初の期間は、高い公平性スコアが持続していることから、交通政策が成功している印象を与えます。
– 後半部分でのスコアの低下は潜在的な改善分野を示唆し、政策の見直しが必要となる可能性が高いです。
このグラフから、交通部門での公平性を維持することの重要性が強調されます。また、予測モデルの精度に自信を持ちつつ、新たな施策やデータ精査が求められる段階に来ているかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの冒頭では、全体的なWEIスコアが0.8から1.0の高い範囲で横ばいになっています。これが最初の半年ほど続きます。
– 期間の終了近くで、スコアが右側に移動しており、新たなデータ群が再び高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータ群には異常値が含まれていることが、黒い円で示されています。これらは他のデータとは異なるパターンを示している可能性があります。
– 予測には複数の手法が用いられており、それぞれ異なる予測範囲を描いています。ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）は他の方法に比べて異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実線は実績を示しており、それと近い色の予測（赤色）があります。緑のプロットは前年データの比較を示しており、過去のパターンを理解する手助けをしています。
– 予測の不確かさがグレーの範囲で示され、予測値がどれくらいの範囲で変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が密接に絡んでいますが、予測手法の違いによって予測値は異なる挙動を見せています。特に、線形回帰と決定木回帰の結果は近い一方で、ランダムフォレスト回帰がこれらと異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータ群と新たなデータ群でWEIスコアが非常に高い一貫性を示しています。これがWEIスコアの強い安定性を示す指標かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの持続的な高さは、交通の持続可能性と自治性が一貫していることを示唆します。特に、予測の不確かさが小さい場合、その安定性が確保されているといえます。
– 社会的に見れば、交通インフラが堅牢で信頼性が高い可能性を示しており、これが政策や計画の策定にプラスに働くでしょう。ビジネス面では、交通関連の投資が安定した見通しの中で行われる可能性が増すでしょう。
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（実績AI）**: 7月から8月にかけてWEIスコアが上昇し、その後ほぼ横ばいです。
– **予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法が用意されていますが、各手法の予測ポイントは同じ位置にプロットされているため、差異は視覚的に判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされるデータは明示的に一つ示されていますが、それ以外の外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績値を示しており、これは実績AIによって計測されたデータです。
– **緑の点**: 前年の比較データです。
– **赤いバツ**: 異常値を示しています。
– **灰色のシェーディング**: 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**
– 実績値と前年のデータは、年による変動を視覚化しています。
– 異なる予測手法は概ね同じ範囲での予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値には一定の上昇トレンドが見られますが、その後は安定しています。
– 前年データとの比較からも、全体的な傾向としては大きな変化はないようです。
6. **人間が感じるであろう直感的な洞察**
– 初めの段階でのスコアの上昇は、基盤の整備や教育機会の増加を示唆している可能性があります。
– 全体的な安定は、交通に関するインフラの改善が維持されていることを示しているかもしれません。
– 異常値や予測の不確かさは、予測モデルの精度を改善するための検討が必要であることを示していると考えられます。
## ビジネスや社会への影響
– WEIスコアの上昇と安定は、社会基盤や教育機会の改善を示唆し、地域の発展に寄与する可能性があります。
– 異常値の管理や予測モデルの精度向上は、さらに質の高い施策の実施に貢献するでしょう。
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**
– データは2つの異なる期間に分かれています。最初の期間（2025年7月〜9月頃）では、実績（青）が高いスコア（0.8-1.0付近）での変動があります。その後の期間（2026年6月以降）において、前年とされるデータ（緑）は若干ばらつきながらも、やや低い水準（0.6-0.8）に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間中、いくつかの異常値（黒い円）が観察されますが、概ね高いスコアでの安定した動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績、緑色は前年のデータを示し、異常値は黒い円で表示されています。
– 薄紫、ピンク色の線はそれぞれ異なる予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示していますが、いずれも実績の後に続いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは異なる値で変動しています。特に高得点の実績がある一方で、前年のデータが低いというギャップが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、実績は高いスコアでまとまっていますが、前年のデータが低めに分散しています。高いスコアを保ち続けるための何らかの改善が必要とされるでしょう。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 実績データが高く保たれていることはプラス材料ととらえられていますが、前年のデータが低下している点はリスクとなり得ます。このギャップを埋めるための具体的な対策が必要であり、輸送や交通システムにおける多様性や自由の保障に関する施策の再考が促される可能性があります。社会的には、交通の使いやすさや利用者の満足度に直接影響を及ぼすため、持続可能性を重視した施策が求められるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリーの総合WEIスコアを360日間にわたって時系列で示しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとに異なる色のパターンが見られます。
– 8時台では、日付が進むにつれて徐々に明るい緑色に向かう、すなわちスコアの上昇傾向が見られます。
– 16時台では、黄色に近い色が他の時間帯よりも早く現れており、昼過ぎにスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に19時台の最初の日に濃い青色が見られ、これはスコアが他の日に比べて低いことを示します。
– 17時から19時の間は他の日に比べ色が濃く、突出した低スコアの可能性があります。
3. **プロットの意味:**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、濃い青は低スコア、黄色は高スコアを意味します。
– 横軸の日付と縦軸の時間帯によって、特定の時間帯がどのように変わってきたかを追跡できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 全体的な傾向として、朝から午後にかけてスコアが上昇し、夜間に一時的に低下するパターンが見られます。
– 時間帯ごとに異なる変動パターンがありますが、16時から17時にかけての上昇は顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯ごとのスコアの変動は異なりますが、日中（特に午後）のスコアが比較的高いことが見て取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 通勤時間や日中の活動が活発であることが示唆されます。特に16時台は特定の日付において交通が増加している可能性があります。
– これにより、交通関連ビジネスはピーク時間帯に応じた資源の最適化やサービス提供の改善を考慮する必要があります。夜間にスコアが低いことを踏まえると、夜間のサービスを省力化するか、改善策を講じる余地があるかもしれません。
この種の分析は、交通インフラの改善や混雑対策に役立つ情報を提供します。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフは時間ごとのヒートマップであり、特定の色が特定の時間帯に集中しています。例えば、19時から23時にかけての色のコードは比較的均一です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日から7月4日の間、16時の時間帯で色が濃く（低いスコア）、急激に変化していることがわかります。これは他の時間帯と比べて異質です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さがスコアの強度を示しています。色が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ています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯の色は時間が進むにつれて比較的一貫していますが、16時は特異な動きを見せており、19時以降は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によりスコアのばらつきが見られます。特に日中の時間帯（16時）はばらつきが大きく、夕方から夜にかけて（19時以降）は安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般的には、夕方から夜にかけての交通スコアが安定していることを示しています。これは夕方以降の交通が平準化している可能性を示唆しています。
– 社会的には、交通量の多い時間帯を理解することで、公共交通機関の運行スケジュールの最適化や、交通渋滞の緩和対策を検討する上で重要なデータになる可能性があります。
このヒートマップは特定のトレンドを捉えており、特定の時間帯に特異的な行動があることを示していますが、全体的には平準化されたパターンも見受けられます。
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:
このヒートマップについて分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ、全体的に色が変化していることが分かります。特に、一部の時間帯（例えば19時）では濃い青または紫から緑への移行が見られ、これはスコアの上昇を示しています。
– 午後の時間帯には、周期的にパターンが変化しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 15時の時間帯において、7月6日から7月8日にかけてのスコアが明るい緑から黄色に変化しており、急激な変動があることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーグラデーションはスコアを表しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 各時間帯ごとに異なるスコアの変化が見られ、時間帯によってスコアの振れ幅が異なることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの色の変化を見ると、16時から19時にかけて徐々にスコアが上がる傾向があるように見えます。特定の時間帯がスコアの向上に寄与している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後の時間帯、特に16時、19時、23時にかけてスコアが高くなる傾向が見られます。これは、これらの時間帯が交通のピークや重要な活動時間と重なっている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 社会活動のWEIスコアが午後に高まることは、この時間帯が交通の主要な時間帯と関連していることを示唆しているかもしれません。
– 経営や政策の面では、午後の時間帯に交通量や社会的アクティビティを考慮した計画が重要となるかもしれません。
このヒートマップからは、時間帯ごとのWEIスコアの変動が直感的に理解でき、特にピーク時間に重点を置くことが必要であると考えられます。
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さまざまなWEI（ウェルビーイング指標）の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから導かれる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各指標が特定の時系列を示すものではないため、トレンドとしての上昇や下降は直接的に判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ全体が特定の色調（青から赤）に基づいているため、外れ値は色の濃さの違いで現れます。目立った外れ値はなく、全体的に一定の関連性が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 相関係数が1に近いほど赤く、0に近いほど青く表示されています。最高の相関が1.00で、最も低いのは0.22となっています。このため、赤いプロットは強い正の相関を示し、青いプロットは弱い相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– データが時系列ではないため、時系列間の関係性を直接示すものではありません。しかし、特定の指標間の関連度を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が特に強い相関（0.93以上）を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」、および「個人WEI（経済的余裕）」は、比較的弱い相関を持つ（0.22-0.33）ことが分かります。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 強い相関を持つ指標は、施策や改善が互いに影響し合う可能性があります。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い関連性から、社会的要因が全体的なウェルビーイングに寄与していると考えられます。
– 弱い相関の指標間では、個別の施策が必要かもしれません。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」などの改善は、他の指標とは独立して行われる可能性があります。
このグラフは、交通関連の様々な要因がどのようにウェルビーイングに影響するかを示しており、その相関関係を理解することで、より効果的な社会政策やビジネス戦略の策定が可能となります。
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さまざまなWEIタイプのスコア分布を示しています。360日間のデータを基に分析します。
1. **トレンド**:
– 個々の箱ひげ図の位置と幅から大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。分布の中心は各カテゴリで異なりますが、全体的にWEIスコアの中央値は0.7から0.9の範囲に存在しています。
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。この外れ値は、標準的な範囲を超えるデータポイントがあることを示しています。例として、「個人WEI（精神的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」で特に顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の色はカテゴリを区別するためのものです。各カテゴリの箱の幅はデータ分布の広さを示し、四分位範囲が狭いものは変動が少なく、広いものは変動が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではなく、カテゴリごとのスコアの比較に焦点を当てています。そのため、時間的な関係性というよりは、カテゴリ間のスコアの違いに着目します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係についてはこのグラフでは直接示されていませんが、スコアの高低によるカテゴリ間の比較は可能です。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が低めであり、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は比較的高めです。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリは、より良好な交通環境や社会状況を反映している可能性があります。逆にスコアが低いカテゴリは改善の余地があることを示唆しています。企業や政策立案者は、この情報を基に特定の領域に注力することで、交通関連の問題を改善できるでしょう。
この分析により、各WEIタイプの状況を理解し、どの分野に注力すべきかの方針決定に役立つと考えられます。例えば、精神的ストレスを減少させるための方策を検討するなどが挙げられます。
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）は0.0を中心に広がっており、全体としては大きな上昇や下降のパターンは見受けられません。この成分がデータの70%のバリエーションを説明していることから、主要な変動要素の影響をより強く受けていると考えられます。
– 第2主成分（縦軸）については、ほぼ対称的に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上に少し離れたデータ点があります。これらは外れ値として考えられるかもしれません。
– 主に第1主成分の0.1以上に多数のデータ点が集まる傾向があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータポイントを示しており、第1および第2主成分によってプラットフォーム上で配置されています。
– 色や密度では特に異なる情報を示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のデータ間の時系列的な依存関係よりも、分布や相関に基づく関係性が中心となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両主成分におけるデータの広がりは大きく、第1主成分が主要な要素であることを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– PCAの結果から、交通データにおいて一部の要因が他よりも大きな影響を与えている可能性が示唆されます。これは例えば、交通量、交通手段の利用率、季節的要因などが含まれるかもしれません。
– ビジネス的な観点では、効率的な交通管理やリソース配分に役立つデータインサイトを提供する可能性があります。
これらの洞察は、交通関連のデータ分析や政策立案において重要な役割を果たす可能性があります。
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。