📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づくと、以下の点を指摘いたします。
1. **時系列推移**:
– 2025年7月1日から2025年7月14日までの総合WEIはおおむね上昇傾向を示しています。特に7月6日から7月10日にかけて85–88シリーズいましたが、7月7日以降は90近くという非常に高い値に達しています。
– 個人WEI平均も同様の上昇トレンドを示しており、特に7月8日以降は高水準を維持しています。
– 社会WEI平均はより顕著で、7月6日頃から急激な上昇が見られ、95近辺で一時的にピークを迎えています。
2. **異常値**:
– 特徴的な異常値は総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均において1日や1時間内に大きな変動があった箇所です。例えば、7月1日は連続して0.74から0.73への減少がありました。
– これらの異常値は短期的な要因、突発的なイベント、またはシステムメンテナンスの影響など境界条件の変化が影響と考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差**（STL分解の仮定を基に）
– 長期的なトレンドは、個人や社会の意識改善や日常生活の質の向上が影響している可能性があります。
– 季節性要因として、週末や月の始まり/終了にかけて変動が生じるパターンが推測されます。
– 残差は、予測モデルの精度向上のための追加調査の必要性を示唆しています。
4. **項目間の相関**:
– 項目間の関連性を示す相関ヒートマップが提供されていないため一般的な予測にはなるが、典型的には「経済的余裕」や「心理的ストレス」は個人WEIへの高い寄与が予想される。社会的環境（例: 社会基盤やインフラ）も社会WEIにおける主要な要因と考えられます。
5. **データ分布**:
– 提供されたデータからは箱ひげ図の描写はないものの、7月初旬における比較的小さなばらつきから始まり、中旬にかけて大きく拡がるデータの拡張は異常値をも示唆しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1が0.69の寄与率を有しており、全体的な変動の大部分を説明しています。これはおそらく主要な社会的要因や生活環境の改善を意味します。PC2が0.09の寄与率であり、サブの要因や多様化された個人要因が下支えしていると考えられます。
**全体として**, WEIの上昇は良好な都市機能の改善、最近の政策行動に影響されているかもしれず、交通手段の改善や持続可能性向上施策の成果が表れている可能性も視野に入れるべきです。それに伴う社会的要因の改善が感じられますが、継続的な観察が更なる結論に必要となります。
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:
以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期には、実績（実績AI）のデータポイントが密集しており、比較的安定しています。
– グラフ後半の緑のプロット（前年比較AI）は低下していますが、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中に、1つの外れ値が確認されます。この外れ値は、正常なデータの範囲外に位置しており、特異な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績を示し、密集度合いから状況の安定が伺えます。
– ブラックの円で囲まれたプロットが外れ値を示しています。
– 緑の点は前年と比較したデータで、異なる期間の比較を示しています。
– 紫色の線は予測モデルの結果（ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較データがあり、それぞれ異なる期間に属しているため、直接比較するのは難しいですが、前年比較は後半に出現していることから、明らかに異なる状況を把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定期間にわたり高密度で保たれているため、この期間においては比較的安定したパフォーマンスがあることを示唆しています。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– 高密度で安定したデータは、信頼性の高いシステムまたは環境下でのパフォーマンスを示しています。しかし、外れ値の存在は、システムの脆弱性や予期せぬ事象に対する備えの必要性を示唆します。
– 前年との比較が低下している点は、継続した改善が必要であることを示唆しており、ビジネスや社会システムにおいて、前年のパフォーマンスを上回ることが重要な目標であることを示しています。
このグラフからは、予測と実績を比較し、パフォーマンスの安定性や改善の機会を探ることができます。ビジネスや公共交通システムの効率化に向けた重要な洞察を提供するものです。
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:
このグラフは、交通カテゴリの個人WEI平均スコアの推移を示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（実績）は、一定の範囲内で推移しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 右側のデータ（前年）は、過去の同時期と比較した結果を示しており、一貫して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値は見られませんが、前年データとの対比で注目すべきです。
– 両グループの間に時期的な大きな変動が見られます。これがおそらく予測誤差や他の要因によるものかどうかを検証する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、過去の範囲でのパフォーマンスを示します。
– 緑の点は前年のデータで、今年のパフォーマンスと比較する基準として役立ちます。
– 紫とピンクのラインは、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示しています。異なる予測手法の結果を比較することで、予測精度の評価が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータの位置関係から、前年の高い数値が今年の期待値とのギャップ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**:
– 実績データは、限られたスコア範囲に集まっており、分布は比較的密集しています。
– 前年データは、実績よりも明らかに高い分布傾向があります。
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**:
– 人間の直感的な感覚としては、前年のデータが現在の実績よりも良好であることを懸念するかもしれません。これは、WEIスコアの改善が必要であるというメッセージとして解釈されることが考えられます。
– ビジネス上では、前年のパフォーマンスを維持または達成するための戦略や施策が求められ、交通関連サービスの改善や新しいソリューションの導入が検討されるかもしれません。
このグラフは、過去のデータと前年のデータを比較することで現状の評価を行い、将来の改善点を見つけることに役立つツールと考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある青色の「実績（実績AI）」データは、評価日が2025年7月1日から10月上旬までの範囲で見られます。この期間のデータは比較的安定しています。
– グリーンの「前年（比較AI）」データは右側に集まっており、時系列としては不連続なグループに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒いリングで囲まれた「異常値」が明確に左側の青色のデータ内に存在し、全体のトレンドから外れたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点（実績）は過去の実績データを示し、予測範囲内で動いているかを見ることができます。
– ピンクや紫の線は予測結果を表しており、どの手法が用いられているか（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。
– グレーの帯は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが分離して配置されているため、直接比較が困難です。しかし、異常値の存在は注目するポイントです。
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は、概ね整合性がありますが、外れ値の影響で一部で不整合が生じる場合があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフからは、過去のパフォーマンスが安定しているが、異常値や予測の不確かさがビジネスリスクとなることが示唆されます。
– 社会的には、このような交通データの変動は交通網やインフラの計画に影響を及ぼしうるため、注意深い調整が求められます。
このような分析に基づき、さらなる調査が必要とされる領域や、改善の可能性を検討する視点を提供できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から2025年9月）に、実績値（青いプロット）が0.8付近で安定しています。
– 後半の期間（2026年6月あたり）に、前年度（緑のプロット）も0.7から0.8付近を示しており、これも安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は、2025年7月に集中して観察されます。これは、予測モデルやデータの不一致を示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られず、データ全体を通して安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績（実測AI）を示し、実際のWEIスコアの推移を反映しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、年間を通じての安定性を予想しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさ範囲を示し、おおよそ0.6から1.0の範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値（青）と前年値（緑）は、どちらも0.8近辺で安定しており、前年と似たような動きを示しています。
– 外れ値は主に初期に集中し、データ収集初期の不安定さを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは、高い相関を持っているように見えます。
– 分布は全体的に0.7から0.8付近に集中しており、大きな偏りや変動は見られません。
6. **直感的洞察と影響**
– グラフは、交通カテゴリにおける経済的余裕（WEI）が安定して推移していることを示しています。
– 外れ値の存在は、初期データの品質管理や予測モデルの洗練が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会面では、この安定性は交通インフラやサービスの利用が安定していることを意味し、予算計画や政策決定に役立つでしょう。
グラフ全体からは、交通関連の経済的状況が安定していることを示しており、短期的な変動よりも中長期的な視点の重要性が浮き彫りになります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの大部分は2025年7月から9月に集中しており、ここでのWEIスコアは主に高い値を示しています。その後、2026年6月に再びデータが出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月に異常値とマークされた低いデータポイントがあります。これがデータセット全体の中で一貫性を乱す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は予測値と比較して高めの傾向にあります。
– 予測値は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって表現されていますが、それぞれの傾向は異なります。
– 予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）はグレーのエリアで示され、予測モデルが異なる不確実性の傾向を持っていることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と複数の予測値の関係を見ると、予測モデルによっては実績値と近いものもあるが、一部のモデルでは乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が全般的に予測値より高く、特に2025年9月以降に見られるデータのギャップは、特定の季節性や周期性のパターンが存在しないことを示唆します。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、交通に関連する健康状態の評価が定期的に高い値を示しているが、一部の予測モデルは実際のデータと一致しない場合があることを示しています。これにより、交通における健康管理政策の策定には、モデル選択やデータのアップデートが重要であることが示唆されます。
– 異常値の存在と不確実性の幅広さは、データ収集や品質管理の見直しが求められることを示唆しています。これにより、交通における健康管理がより効果的になり、社会全体の安全性が向上する可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 現時点でデータが集中している期間は2025年の初めから考慮されています。この間、実績値（青点）は非常に密集しており、ストレスレベルが高めで安定していることを示しています。後半の予測データ（緑点）は大きく供給されており、より広範な値を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒丸で示された外れ値がいくつか観察されますが、実績データにおいて大きな変動は見受けられません。予測データでも、特に異常値はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色が実績データを示し、過去の心理的ストレスを表しています。緑色は過去のAIモデルによるデータを示しており、過去の水準を確認可能です。紫とピンクの線は様々なモデルの予測データで、未来の推測値を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値は、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）により提供され、比較的類似したトレンドを示しています。全体として安定した範囲にあることを暗示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常にクラスター化されており、ストレスレベルが高い値に密集しています。予測データは分布が広がっているため、将来は状況に変動が予想されると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**:
– 現在の心理的ストレスレベルは安定して高い状態を維持していますが、将来的には多様な変動が予測されているため、交通サービスの改良やストレス軽減策が必要になるかもしれません。また、心理的ストレスの低下が期待できる状況（例えば、交通状況の改善や新たな交通手段の導入）を促進することも考慮する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフには2つの期間でデータが表示されています。
– 左側には初期のデータが集中しており、右側では離散的に点が見られます。
– 全体的なトレンドとしては、計測値（青色）は一定の期間にわたって安定していることが見受けられます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにおいて異常値がいくつか確認されています（黒い〇で表示）。
– 急激な変動は少ないが、測定のばらつきが見られます。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色）**: 実際の計測値で、ある期間に集中的に配置されています。
– **予測（赤色X）**: 将来の予測数値が示されていますが、実績数値とは離れた位置にあります。
– **異常値（黒い〇）**: 通常の範囲を超えるデータです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示しています。
– **予測回帰ライン（緑、紫、ピンク）**: 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が重なって示されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測がある期間を中心に比較されていますが、重なり合うことが少ない。
– 予測値は実績値よりも高いレベルにあるケースが多い。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲に集中しているが、予測はより広い範囲を予想しているため、ある程度のばらつきが予想されます。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 初期の段階ではデータが集中的であるため安定感が感じられますが、予測の広がりが不確実性を示しています。
– **ビジネス/社会への影響**: 高い予測値は将来に向けてのポジティブな展望を示唆している可能性がありますが、同時に予測の不確かさがあるため、リスク管理が重要です。
– 今後の対策として、精度の向上と予測の不確かさを減少させるためのデータ解析の改善が必要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025年7月から2026年の始めごろ）は、スコアが非常に低い範囲に集中しています。
– その後、急激に高いスコアにシフトしており、この変化は注目すべき大きなトレンドです。
2. **外れ値と急激な変動**
– 2025年7月から短期間に低いスコアにおける外れ値が存在しています。
– 2026年に向けて急激なスコアの上昇が見られ、これはシステムや手法の大きな改善を示唆しています。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットが実績データを示しており、最初の期間に低いスコアで分布しています。
– 緑色のプロットは前年のAIによる予測で、こちらは高いスコアで分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の予測データが互いに大きく異なる点が目立ちます。これは新しい改善や手法が導入されたことを示唆す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AI予測には明確な相関関係は見られません。実績は急激な改善を示していますが、前年の予測は一貫していたようです。
6. **直感的洞察と影響**
– このデータから人々は、交通の公正性が劇的に改善されたことを直感的に感じ取るかもしれません。ビジネスや社会への影響として、交通システムの信頼性向上や市民満足度の向上に寄与する可能性があります。また、政府や企業による交通インフラへの積極的な投資や政策変更が考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間にデータが集中しています。2025年中頃から一部のデータがあり、2026年初頭に多数のデータポイントがあります。
– WEIスコアは2つのクラスターに分かれていますが、時間の進行に伴う継続的な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– クラスター内において異常値（異常値マーク）が見られます。また、異常値と共に多くのデータが集中しているため、特定の外れ値ではなく、クラスターそのものが異常である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、緑のプロットは前年データを示しています。
– 様々な予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる構成で表示されており、予測の誤差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**:
– 実績および予測のデータが2つのクラスターに分かれており、特に2025年の後半では予測範囲が広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– クラスターごとのプロットにより、データが特定の期間に集中している可能性が示唆され、これが年によるパターンか、季節的な要因によるものか不明ですが、何らかのサイクルがある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが分離されていることで、枠組みの変化、あるいは都市の交通体系において何かしらの重要な問題が発生したことを示唆しているかもしれません。
– 社会的視点においては、交通の持続可能性や自治性に対する取り組みが一定期間で大きく異なっている可能性があります。
– ビジネスにおいては予測の精度向上や、過去のデータに基づく戦略の見直しが必要かもしれません。
より詳細な分析や対策を検討するには、追加のコンテクストやデータが役立ちます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 最初のころ（2025-07-01 あたり）には、実績値（青色）が高いスコア（0.8以上）で安定しています。途中での予測値（X印）は少し低めなものの、大きな変動は見られません。
– 後半（2026-05-01 以降）には、実績値（濃い緑）が安定しており、過去と似たような水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が2025-07-01付近に見られ、特定の実績値が他の大部分よりも低いことを示しています。これが外れ値として認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は観測されたWEIスコアの時間的な推移を示しています。
– 予測値（X印、緑色、紫色、ピンク色）はそれぞれ異なる予測モデルによる予測値を表しています。
– 前年（薄い緑）は2025年と似た時期の前年と比較した見方を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、多少異なる軌跡を描いていますが、一般的に実績値の範囲内で推移しています。
– 実績値と予測値は全体的に近い関係を保っていることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測は実績値に近いスコアを示し、モデルが現実のデータを正確に予測していることを示唆しています。
– 異常値は存在するものの、大部分のデータが同様のスコア範囲に集まっています。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 一般的に高いスコアを維持していることから、交通における社会基盤・教育機会が適切に保たれていることが示唆されます。
– 異常値についてはさらに深堀りして原因を分析することが望ましいです。例えば、特定のイベントや政策の影響があった可能性があります。
– スコアの安定レベルが維持されているため、ビジネスセクターでは大きな不安が生じることは少ないと考えられます。ただし、異常値のさらなる調査は必要です。
このグラフは将来的なインフラや教育機会の改善を目指すための意思決定においても有益であると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: グラフの右側に密集する緑のプロットは、期間の最後（将来の予測期間）に向けてスコアが高い位置にあります。
– **横ばいトレンド**: 左側の青いデータ（実績AI）は短期間の間で高いスコアを維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で強調されている外れ値がいくつかあり、これらは通常のパターンから逸脱したデータポイントを示しています。
– 実績データに大きな急激な変動は見られませんが、全体的なスコアは比較的一定です。
### 3. プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 実績AIを示し、過去のデータを表しています。
– **緑のプロット**: 前年のデータとみられ、参考としての役割を果たしています。
– **紫とピンクの線**: 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、将来の動向を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データの密集度とスコアが変化することなく一貫しているため、前年のトレンドが将来の予測に影響を与えています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの分布は一部の外れ値を除き、高度に集中しており、安定した社会的インディケーターを示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– WEIスコアが全体的に高いことから、交通カテゴリにおける「共生・多様性・自由の保障」が比較的安定していることを示唆しています。
– 外れ値は、特定の期間や出来事における社会的影響を示す可能性があり、どのような要因がこれらの変動を引き起こしたのかの理解が重要です。
– 予測がほとんどの手法で高いスコアを示すことから、今後も安定した社会的パフォーマンスの期待ができます。
このような分析は、政策決定者や組織が交通政策やコミュニティ計画の改善に役立てることができます。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 色が濃い青から徐々に緑や黄緑に変わっていることから、時間と共にWEIスコアが上昇していることが示唆されます。
– 左側の紫の領域は低いスコアを示しており、日付の進行と共にスコアが高くなっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日から4日にかけて、濃い紫色から青になる部分があり、これは急激なスコアの上昇を意味しています。
– 日中の16時から19時にかけて、大幅なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い紫は低いスコア、黄色に近づくにつれてスコアが高くなります。
– 時間軸（縦軸）と日付（横軸）ごとにスコアの変動を示すことで、日々および時間帯ごとの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時から19時までの時間帯では、スコアが日付とともに上昇している傾向がありますが、23時のデータは少なく、スコアの変動が小さいことが予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間のスコアは総じて平均以上で、ピーク時間帯においてスコアが高く、交通量の多さを示唆しています。
– 特定の日付や時間における急激な変化が、交通の混雑やイベントの影響を示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その影響**:
– このデータから、交通の混雑は午後から夕方にかけて増加する傾向があり、特に7月3日に影響を受けた可能性があります。
– これを考慮すると、ビジネスや通勤者は特定の時間帯や日付における混雑を回避するための計画を立てることが有効です。
まとめると、このヒートマップは交通スコアの時間帯別および日付ごとの変動を効果的に可視化しており、混雑ピークの予測や計画の立案に役立つ可能性があります。
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:
ここで提供されたヒートマップについて、以下のような分析を行います：
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯ごとのスコアに周期的なパターンがあるようには見えません。特に午後から夕方にかけて（15時から19時）スコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中心部の濃い紫や青のタイルが、スコアの急激な低下を示しています。特に、7月3日にこのサイクルを持っています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のスケールは、濃い紫（低スコア）から黄色（高スコア）へと変化しています。スコアは日ごとに変動しており、色の変化からそのパターン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**:
– 日付と時間帯の間で、特定の時間に顕著な変動パターンは見られませんが、上記の通り、午後から夕方にかけて変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このヒートマップでは、特定の時間に高スコアが出やすいパターンは見受けられず、相対的に均一な分布に見えます。
6. **直感的な洞察**:
– 個々の日付で見ると、午後から夕方にかけて低スコアが発生している期間があるため、通勤や交通量の多い時間帯に関連している可能性があります。この変動は交通状況の改善や悪化に関連するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、交通管理や混雑緩和策を講じることで、平均スコアを安定させるアプローチが考えられます。
このヒートマップは、交通状況の全体的な傾向と日々の変動を把握するのに役立ちます。時間帯や特定の日付に注目することで、より深い分析が可能です。
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
– **時間帯別の変化**: グラフは複数の時間帯（主に8時、16時、19時）に分かれており、それぞれの時間帯で異なる色の変化が見られます。全体としては、時間が進むにつれてスコアが緩やかに上昇する傾向があります。
– **周期性**: 特定の期間における明確な周期性は見られませんが、一部の時間帯での変動はある程度のパターンを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激なスコア変動**: 8時と19時で急激なスコア変動が見られます。特に19時は7月5日から6日にかけてスコアが大きく上昇しています。
– **外れ値**: スコアが非常に低い状態（紫色）は特に16時で見られ、他の時間帯と足並みが異なります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色**: スコアの高さを示しており、紫や青は低スコア、緑や黄は高スコアを意味します。全体の傾向として、スコアが高まるにつれて緑、そして黄色に変化しています。
– **密度**: 該当する時間帯のサンプル密度がわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯間の比較**: 16時と19時のスコアの変動が目立ちます。特に19時では急激にスコアが改善しており、他の時間帯と異なるパターンを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間帯によるスコアの偏り**: 16時の低スコアは他の時間帯に比べて著しく、夜間や早朝に向けて改善していることが視認でき、時刻とスコア間にはある程度の相関があると考えられます。
### 6. グラフから得られる直感的な洞察と社会への影響
– **トラフィックの変動**: 朝と夜の通勤時間帯のスコアが改善されることは、交通事情の改善を示唆しており、政策やインフラの適切な管理がなされている可能性があります。
– **社会的安心感**: スコアの上昇は交通利用者の安全性や安心感にもつながり、人々の自由な移動やビジネス活動にポジティブな影響を与えることが期待されます。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯における交通効率や安全性の変化を直感的に理解するために有用であり、政策決定者に貴重なインサイトを提供することが可能です。
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
このヒートマップは、交通カテゴリに関連する各種WEI（World Economic Indicator）項目の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴およびその分析結果を提供します。
#### 1. トレンド
– **明確なトレンド**: 相関係数が高い（赤色が濃い）部分は、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均が挙げられます。これらは相互に強い正の相関を持っています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **低い相関**: 個人WEI（経済的余裕）と心理的ストレスとの相関が低く（0.20付近）、ここでは異常値として捉えられる可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色分布**: 色の濃度は相関の強さを示しており、赤は0.8以上の高い相関、青は0.4以下の低い相関を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **全般的な関係**: 個人WEI平均や社会WEI平均は、多くの他の項目と高い相関を持っており、これらは連動して変化すると考えられます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い正の相関**: 総合WEIはほぼすべての項目と高い相関を持っており、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と非常に高い相関（0.95）を示しています。
– **弱いまたは負の相関**: 個人WEI（健康状態）と他項目に比べてやや低めの相関が観察されます。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な解釈**: ヒートマップは、社会的および経済的安定が交通カテゴリにおいて重要であることを示唆しています。特に、自由と自治、心の健康、公平性が関連し、高い正の相関を持つことは、政策形成において重要な指針となるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会的持続可能性や教育機会の改善が長期的な交通の効率や公正さをもたらす可能性が示唆されます。
このように、交通に関連する複数のWEI項目が、どのように相互に影響を与え、共に変動するかを理解することは、効果的な交通戦略の立案に有益です。
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、さまざまな「WEIタイプ」におけるWEIスコアの分布を示しています。それでは、以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド**
– トレンドというよりも、各カテゴリのWEIスコアの分布を示しています。特に時間的な変化を示すものではないため、トレンドは識別されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が存在しています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」が注目されます。これは、一部のデータポイントが他と大きく異なっていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱の幅は四分位範囲を示し、そこに集中したデータの広がりを視覚化しています。「個人WEI平均」や「社会WEI平均」などのカテゴリは、箱が比較的広めであるためデータのばらつきが大きいことが分かります。
– 棒（ひげ）はデータの全体的な範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、WEIタイプごとの比較なので、直接的な時間的関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の項目間でスコアの分布が似ているものと異なるものがあります。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は近しい分布に見えますが、「個人WEI（経済状態）」は幅が狭く、高スコアに集中しています。
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**
– WEIスコアの分布は、個人や社会の幸福度やストレスの具合を示唆している可能性があります。
– 「心理的ストレス」や「共生・多様性・自由の尊重」で変動が大きいため、社会的な課題や改善の機会が存在することを示唆しています。
– 企業や政策立案者にとっては、多様性や心理的ストレスの管理が求められる分野であることがわかります。特に、外れ値が多いカテゴリは注意が必要で、ターゲットとする改善策が必要となるでしょう。
この分析は、交通部門の社会的および心理的側面を評価する上で有益な洞察を提供することができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 主成分分析（PCA）のグラフでは、特定の時間軸に沿ったトレンドは明確ではありませんが、分布の中で特定のクラスターやパターンを探ることができます。このグラフの場合、第1主成分（寄与率: 0.69）が最も多くの変動を説明していることから、x軸に沿った方向にデータが広がっています。第2主成分はそれに比べると少ない情報を持っています。
2. **外れ値と急激な変動:**
– データポイントの中で、特に右上と左下の外れた位置にある点は外れ値と考えられるでしょう。これは異常な行動や特殊なイベントを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– データポイントは主成分の分布を示しており、異なる交通要素の寄与を表しているでしょう。第1主成分がより多くの情報を持っているため、その方向の変動は交通の総合的な変化を反映している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データがある場合、それらがどのようにPCA空間内で分布し、関連しているかを探ることで、季節性や定常性などの特徴を見出すことができるでしょう。このグラフ自体は時系列の詳細を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データポイントは一方向にまたがる傾向が強いです。それぞれの主成分がどのような要因（例えば、交通量や速度、事故件数など）に基づいているかの分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的にこのグラフを見た時、右側のクラスターと左側の散らばったデータが対照的であると感じるでしょう。このことは交通の多様性を示しており、都市部と地方部の交通パターンの違いなど、政策や計画に影響を与える可能性があります。
– ビジネス的には、輸送や物流の効率化に向けた戦略を立てるために、この分布特性が利用できるかもしれません。
このように、PCAの結果は交通パターンを理解し、より効率的でインパクトのある施策を検討するための基礎として活用できます。
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。