📊 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スコアの推移**: 全体的に見ると、総合WEIスコアは7月初旬にいくつかの変動があり、数日間で0.73から0.90に上昇しています。その後、スコアは0.8台後半で推移しているようです。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに初期には比較的低いスコアからスタートし、徐々に上昇。特に、社会WEI平均は中盤で急激に上昇しています。
– **詳細項目**: 特に、経済的余裕や心理的ストレスのカテゴリで高低の変動が見受けられます。
#### **2. 異常値**
報告された異常値を見ると、特に総合WEIスコアの0.70未満および0.90以上の値は注意すべきです。これらのスコアは、特定のイベントや社会情勢の変化によるものと考えられます。一方で、個人と社会のWEI平均も似たような異常値の傾向を示していますが、詳細はさらに深堀りする必要があります。
#### **3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
仮にSTL分解を実施したと仮定すると、長期トレンドはWEIスコアの改善を示す傾向があり、季節性は小さく、もっぱらランダムな出来事や政策変更の影響を受けやすいエリアであると推測されます。
#### **4. 項目間の相関**
各項目間の相関を調べると、社会的公平性と持続可能性が非常に強い相関を示しています。これらは社会的な構造への影響が大きいことを示している可能性があります。また、個人の心理的ストレスと健康状態は逆相関の傾向があり、ストレスが増えると健康に悪影響が及ぶことが示唆されます。
#### **5. データ分布**
箱ひげ図を使用すると、各WEIスコアのばらつきが確認できます。特に個人の心理的ストレスと自由度の異常値が目立ちます。これらは、特定の日において個人の環境や状況が劇的に変化したことを反映しているかもしれません。
#### **6. 主要な構成要素 (PCA)**
PCA分析によると、PC1の寄与率が0.66と非常に高く、これは全体の変動の大部分を説明しています。PC1はおそらく、社会基盤や教育、持続可能性などの変動を含む、広範な社会的課題を反映している可能性があります。PC2は0.11で、経済的な側面、特に個人の経済的余裕や自由度を反映しているかもしれません。
### 結論:
データから読み取れる最も重要な点は、社会WEI平均が改善傾向を示しており、持続可能性や社会基盤が強く寄与していることです。一方で、個人の心理的ストレスや自由度の変動が大きい点は、個人の生活の質や幸福感に大きな影響を及ぼしている可能性があるため、さらなる調査やフォローアップが必要です。総じて、社会的要因がWEIスコアに大きく寄与していることが明らかです。
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:
以下はこのグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは左側に過去のデータ（青いプロット）、右側に未来のデータ（緑のプロット）を示しています。
– 過去のデータは約0.8付近でほぼ横ばいで推移しています。
– 未来のデータは0.7から0.9の間で少しの上昇傾向を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマーキングされたデータポイントがいくつか存在し、これらは過去のデータで確認されています。これらは他のデータポイントと比較して若干高い傾向にあります。
– 特に急激な変動は見られず、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は過去の年の比較データを示しています。
– 異常値は黒の輪で囲まれ、予測の不確かさはグレーの帯で表現されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測もラインで示されていますが、実際の点と一致する部分が少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと将来の比較データは、全体的に一貫性がありますが、異常値があるためそれが予測に影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のデータは比較的一貫しており、予測モデルの精度としては、異常値を除けば安定しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– データ全体は安定しており、予測モデルの傾向も現在の評価と大きく乖離していないため、交通部門における大きな変動は予想されません。この安定性は計画やリソース配分において有利でしょう。
– 異常値が見られるため、その背景を調査し、安定性をさらに高めるための改善策が検討されるべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から2026年1月頃）において、実績データ（青い点）が密集しており、ほぼ一貫した水準を保っていますが、少しずつ上昇する傾向があります。
– 2026年5月以降のデータ（緑の点）は、2025年のデータと比較して高い水準で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸）は、初期のデータでいくつか観測されており、急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績を示し、紫やピンクのラインは異なる予測モデルの結果を表しています。
– 緑色の点は前年データの比較を示しており、こちらも比較的高いWEIスコアを示しています。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されていますが、各モデルによる予測の差異は大きくないようです。それぞれのモデルが似た傾向を捉えていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測されたWEIスコアには、全体的に上昇トレンドが見られます。また、異常値は2025年初頭に集中しており、その後のデータには見られません。
6. **人間が直感的に感じ取ることと影響**:
– WEIスコアが安定して高まっていることから、この交通カテゴリの効率や信頼性が向上していると評価できそうです。
– 異常値が減少している点も改善の兆しと捉えられ、システムやサービスの安定性が増している可能性があります。
– ビジネス面では、ユーザー満足度の向上やリピート率の改善に寄与する可能性があります。また、交通システム全体の効率化により、社会へのポジティブな影響が期待できるでしょう。
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:
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日間にわたる時系列を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側では実績のデータポイント（青色）が密集しており、若干の上昇傾向が見られるかもしれません。
– 右側の緑色の点は前年のデータであり、一貫した分布を示していますが、やや高いスコアの集まりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 真ん中に一つの外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が存在し、他のデータポイントから外れた位置にあります。
– 予測値（赤い×印）は実績値や前年のデータから大きくずれた位置にないため、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータで、交通カテゴリのWEIスコアです。
– 緑色の点は前年のデータであり、比較のために役立ちます。
– 紫、ピンク、シアン色の線は、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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータ間では、スコアの範囲が多少異なるものの、傾向に大きな違いはないようです。
– 予測のための様々なモデルが存在するが、どのモデルも実績のデータ範囲内での予測となっていることから、現行の異常値を考慮しつつ将来の予測を構築しようとしていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは似たような分布を持っているが、実績データの方がより多様な変動を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績データに見られる上昇トレンドや外れ値の点は、交通インフラや社会の変化が影響している可能性があります。
– 外れ値の存在は、突発的なイベント（例えば交通事故や渋滞の重大な変化）がスコアに影響を与えた可能性を示唆します。
– 各種予測モデルが提示されていることから、交通業界や都市計画者は、将来の需要変動を見据えて準備を行うことで、よりシームレスなサービスを提供でき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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の時間範囲を示していますが、多くのデータは開始初期と終了近くに集中的に分布しているようです。
– 初期のデータポイント（実績AI）が主に0.8付近に集中しています。このセクションには特定の増減トレンドは見られません。
– 終了時のデータは主に前年度のデータ（比較AI）として示されており、0.6から0.8の範囲にあります。ここでも顕著なトレンド変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセクションでは、特に目立つ外れ値は観察されません。
– 終了付近にも外れ値はなく、比較的一貫した分布を示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青色の実績データは、元々の実データを示しており、初期の段階で一貫したスコアを示しています。
– 緑色のデータは前年のもので、類似するスコア範囲を示しています。
– グレーの区域は予測の不確かさ範囲を示し、標準偏差で示される範囲です。
4. **異なる時系列データ間の関係**
– 実績データと前年データは類似の範囲にあり、一貫性があります。
– 予測（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる色で示され、初期データのトレンドを追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は、初期と後半で異なるが、それぞれのフェーズでのデータスコア範囲は一貫している。
– 特定の相関が見られるわけではありませんが、平坦なトレンドを示しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– データの一貫性は、経済的安定性を示唆しており、交通分野のWEIが大幅な変動を避けていることを示します。
– ビジネス面では、安定した経済環境を示しており、長期的な予測や計画に役立つ可能性があります。
– 社会的には、大きな変動がないため、特定の経済的な懸念が少ない時期であると解釈されることができます。
この解析に基づき、個人の経済的余裕（WEI）が交通カテゴリにおいて安定していると考えられ、予測の不確かさも少ないことから未来の計画にとって有利な条件が整っていると思われます。
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:
このグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期期間（2025年7月から10月）のデータは比較的横ばいで、多少の変動が見られますが、全体的に安定しています。2026年2月以降のデータがまとまって高いスコア（0.8以上）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間においていくつかの異常値が存在しています。しかし、それらはグラフ全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、2025年7月から10月に集中しています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 緑の点は過去のデータを示し、2026年6月付近に多く存在しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（赤い「×」）と実績（青い点）の位置を比較することで、予測モデルの精度を評価できます。現時点で予測データが示唆されている場所が少ないため、詳細な評価は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータではWEIスコアが0.8周辺に集中しており、最後のデータも同様に0.8以上であることから、全体的には安定した状態にあると解釈できます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– グラフからは個人の健康状態が比較的安定しており、期間を通じて大きな悪化は見られないことが予測できます。ビジネスや社会への影響としては、交通部門における健康管理がうまく行われている可能性が示唆され、同時に予測モデルが過去の異常値を含むデータセットでどのように機能するかを更に精査する必要があるかもしれません。
この直感的な分析を元に、それぞれのデータポイントがどのような背景から産出されたのかを更に調査することで、より深い洞察が期待できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青）**: グラフの初期部分で横ばい傾向が見られます。その後、一定期間終了後にデータが終了しています。
– **予測データ（紫、ピンク、青緑）**: 複数の予測モデルがプロットされていますが、全体的に安定したウェイティングスコア（WEI）が維持されると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸）がいくつか観測されますが、これは実績データ内での特異なケースを示しています。これらの外れ値は、ストレスが通常の範囲を超えて急増した状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青）**: 現実のストレス状況を示しており、過去のトレンドを分析するための基準となります。
– **予測データ**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の複数のモデルで将来のトレンドを示しています。色の違いで異なる回帰モデルを表しているようです。
– **予測の不確かさ（灰色の範囲）**: 各予測の信頼区間を示しており、予測の誤差の幅を理解するために役立ちます。
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間で、依然としてある程度の一貫性がありますが、異なる予測モデルによるわずかな違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間の相関は特に顕著ではありませんが、外れ値の影響で一部の期間では異常な相関が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **心理的ストレスの管理**: グラフはストレスの管理が重要であることを示しています。特に外れ値が生じた場合は、迅速な対応が求められるでしょう。
– **予測モデルの活用**: 複数の予測手法の結果を組み合わせることで、ストレスの動向をより正確に予測し、適切な管理策を講じることが可能になります。
– **社会的影響**: 交通関連のストレス管理は、職場での効率性や幸福度に直接影響を与えるため、ビジネス面での重要な示唆を提供します。
総じて、データはストレス管理の重要性と、未来のストレス傾向を予測するための多様なアプローチの価値を物語っています。
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:
グラフの分析について以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は評価初期の数ヶ月間に集中しており、以降はデータが見られません。
– 緑の点で示される前年のデータは、グラフの終盤部分に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたポイントが複数確認できます。これらは特定の期間に集中しているようです。
– 予測線（青、紫、緑、ピンク）それぞれに急な傾きが見られ、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は急激な上昇が予測されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実データを示し、赤い×は予測値を示しています。
– 線の色が異なる予測手法別に視覚的に予測トレンドが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータに空白期間がある一方で、異なる期間に予測値が配置されており、直接の重なりは少ない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の重なりが少ないため、全体の相関関係は見出しにくいです。しかし、各予測手法の結果が異なるため、それぞれのモデルの振る舞いの違いが示唆されています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 初期段階の実績値に比べ、将来の予測が非常に高いことは自由度と自治の増加を示唆しています。
– 異常点がある時点で特異なイベントがあった可能性が考えられます。
– 交通分野における技術革新やポリシー変更がWEIスコアに大きく影響している可能性があります。
全体として、グラフは過去のデータに基づき将来のWEIスコアの予測を示しており、特に技術革新や政策の影響を受けた変化の可能性を示唆しています。
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**
– グラフには2025年7月から2026年7月までのデータが表示されています。
– 初期のデータ（青色のプロット）が密集している期間は、WEIスコアが0.6から1.0の範囲で大部分を占めています。特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– その後、2026年以降は緑のプロットへと移行し、新しいデータセットがほぼ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**
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しており、初期のデータに多く見られます。
– この外れ値は0.6近辺に位置しています。
– 線状の急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **青色プロット（実績AI）：** 初期データを示し、多くが0.8以上のスコアを持つ。
– **緑色プロット（前年比較AI）：** 後半に現れ、前年のスコアの変化を示す。安定して0.8付近。
– **灰色範囲（予測の不確かさ範囲）：** 予測の信頼区間を示す。
– **紫・青・ピンクの線（予測線）：** 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すが、あまり強調されていない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データとそれ以降の前年比較データの間に大きなズレがないため、どちらも同様の範囲で安定していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比較データの間で明確な相関があるようには見えませんが、分布は似ています。
– 外れ値が予測データの信頼区間外にあることが示されており、特異なデータポイントとして注意を要します。
6. **直感的に感じられることと影響**
– 初期のデータには一定のばらつきが見られますが、後半のデータは前年と比較してより安定していると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会的には、WEIの安定性が示唆されるため、政策の安定や継続性が見込まれるかもしれません。
– 外れ値に対して注意を払う必要があり、これを是正することでさらに公平性・公正さを高めることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ** (青色の点) は、グラフの左側に集中し、ある時点での固まりが見られます。これは、短期間に比較的安定したWEIスコアが記録されていることを示しています。
– **予測データ**は右側に点状で出現しており、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）が用いられていますが、全体的に外挿されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（異常値）は黒い円で示されており、実績データと比較して特に異なる値を示していますが、詳細な位置はグラフ上で見ることが難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データ（実績AI）
– **緑の点**: 前年のデータ（比較AI）
– **赤いクロス**: 予測データ（予測AI）
– **色付きライン**: 予測手法ごとのモデル、予測の不確かさを示す灰色の範囲が少し見られます。
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間に時間的なギャップがありますが、全体としてはWEIスコアの一貫した予測を試みている様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータには一部類似があり、トレンドに一貫性が見られます。また、予測は多様な手法でなされており、機械学習モデルがどのように時間の経過とともにWEIスコアを予測しているかがわかります。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 人間は、短期間での安定性とその後の予測に基づく将来的な変動を強調して感じるかもしれません。
– ビジネスでは、持続可能な交通手段の導入計画や政策決定のための指針として、これらの予測データが利用される可能性があります。
– 社会的には、持続可能性と自治性の追求が交通インフラの設計や改善に寄与すると考えられます。
このグラフは、持続可能性を考慮した交通手段の評価と、それが長期的にどのようになる可能性があるかを示しています。これにより、社会や政策決定者がより情報に基づいた選択を行いやすくなるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の予測はいずれも2025年7月以降を示しています。
– 継続的なスコアの変動ではなく、予測のみが明示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い○で示された「異常値」は、他の点とは離れていることが示されています。
– WEIスコアはおおむね0.8から1.0の範囲に収まっていますが、異常値はこれに外れています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が「実績AI」の示すデータで、主要なデータセットを構成しています。
– 緑の点「前年（比較AI）」は、他のポイントから分離しており、WEIスコアが低いことを示しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示していますが、幅は限定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各色の線が不同のアルゴリズムによる予測を示しており、それぞれの方法の違いを比較することができる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIによるデータは2025年9月までに集中していますが、その後の多くの予測（特に灰色の不確かさ範囲）はそれを支援しています。
– 不確かさ範囲は比較的大きく、予測の精度に変動があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフから見ると、予測精度が不確かであるため、対応する戦略の柔軟性が求められます。
– 異常値の存在は、データの異常事象を見逃さずに対処する必要性を示唆します。
– 社会基盤や教育機会の強化に取り組む場合、これらの変動を考慮したアプローチが求められます。
このグラフは、予測の多様性と不確かさを示しており、詳細な分析と対応が重要であることを強調しています。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示しています。以下、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側の青い点（実績）は比較的一定の範囲に収まっており、大きな上昇や下降は見られません。
– 右側の薄い緑の点（前年比AI）は、比較的高い水準で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側では、いくつかの異常値が見られますが、全体的には大きな急変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）と決定木回帰（紫の線）がそれぞれ異なる推移を示しており、特定の時点で異常値として認識されるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、黒い丸で囲まれた部分が異常値を示しています。
– 灰色の範囲が予測値の不確かさを示し、2つの回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が大きく異なる時期がありますが、過去のデータと比較した予測が方向性を示しており、予測が比較的リニアに推移していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データと他の予測データとの相関は一見見えにくいですが、全体としては実績と予測が重なる部分もあるため、ある程度の相関が存在す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、ビジネス/社会への影響**:
– 現在のデータからは、交通カテゴリの社会WEIスコアが大きく変動することは少なく、安定した状態を維持していると判断されるかもしれません。
– しかし、一部の時点で予測値が実績から乖離しているため、これが実際に起こると、潜在的な変化や新たな挑戦が生まれる可能性があります。
– これらのデータは、交通インフラの改善や多様性支援の施策を検討する際の参考になるでしょう。安定した社会WEIスコアは、社会的な課題に対する対策が一定の効果を持っていると言えるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が浮かび上がります：
1. **トレンド**
– 日によって色の移り変わりが見られ、色が明るい（黄色）ほどWEIスコアが高く、暗い（青または紫）ほど低いことを示しています。
– 日付に沿って、時間ごとにスコアが変化していますが、周期性や明確な長期トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば2025年7月6日や7月9日）は、他の時間帯に比べて高いスコア（黄色）が目立ちます。これらの日付は特定のイベントや原因がある可能性があります。
– 逆に、非常に低いスコア（紫や青）が一定の時間帯（2025年7月1日や7月5日など）で見られ、こちらも注目すべき逸脱を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各プロットは、特定の日付と時間帯におけるWEIスコアを表現しています。色の密度がスコアの強度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯の間にスコアの変動があり、一日の中でも変化の幅が広いことがわかります。全体的に、昼間（例えば15時や16時）のスコアが高めである傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯によって異なり、配色から夜間にかけてのスコアが低くなる傾向が見られます。これは交通量が夜間に減少する傾向を反映している可能性があります。
6. **人間が感じる直感や社会への影響**
– 色が明るい時間や日付は、高い活動性または交通量を反映しているため、社会的なイベントや特別な交通需要があったことを示唆します。
– ビジネスにおいては、予測された混雑度を基にした交通管理やリソースの配分が最適化される可能性があります。
このヒートマップを通じて、時間や日による交通の変動パターンを理解し、管理や予測に役立てることができます。
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:
グラフ分析の視点から、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– このグラフは時間帯別のデータを示しており、特定の時間帯（例えば7時や15時）にカラーが変化しています。周期性や傾向が明確ではなく、ランダムな色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に15時から16時にかけての色の変化が顕著です。7月6日から7日にかけて、色が青から緑に急激に変わっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は個人WEIスコアの変動を示していると考えられます。紫に近いほどスコアが低く、黄緑に近いほどスコアが高いことが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 午前中のデータが少なく、主に午後から夜にかけてデータが集まっています。このため、日中の活動や傾向が中心になっていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数の日付において、同じ時間帯でスコアがなるべく一致して変動しています。これは時間帯ごとの一貫したパターンの存在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、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、特定の時間帯における交通活動の集中度や変動が可視化されており、公共交通機関のスケジューリングや交通量の管理に役立つでしょう。
– 突然のスコアの変化は、交通事故やイベントによる影響を示している可能性があります。社会的なイベントや休日の影響も考慮する必要があります。
このようなデータは、交通管理や都市計画において、ピーク時間帯の予測やリソースの効率的な配分に寄与することが期待されます。
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:
グラフについて分析します。
### 1. トレンド
– **周期性**: 日毎のカテゴリー（時間帯）で一定の周期性が見られます。特定の時間帯で色が変化するパターンがあります。
– **上昇と下降**: 特定の時間帯でスコアが変動していることが見受けられます。基本的に、時間帯の進行に伴い、スコアが安定（均一な色）してきた印象があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 社会WEIスコアが普段より高い（黄色）もしくは低い（紫）場面があるため、これが外れ値と見なされます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡**: カラーバー参照。色が濃い（紫）はスコアが低く、色が明るい（黄色）はスコアが高いことを示しています。朝や午後の特定の時間帯でスコアの大きな変動があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯ごとの異なる動向**: 各時間帯が異なる動きを見せており、スコア変動が一定のリズムやパターンを示すことから、他の時間帯のスコアに影響されたり、何らかの因果関係がある可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 特定の時間帯（例えば、8時や15時）での相対的に高いスコアの組み合わせは、それに続く時間帯のスコアに正の影響を与えている可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じるところ、社会への影響
– **交通パターンとしてのインサイト**: 特定の時間帯におけるWEIスコアの上昇や下降は、交通混雑や利用者の集中を示している可能性があります。これにより、交通機関の最適化や資源配分の見直しを検討する上での指針となります。
– **ビジネスや社会への影響**: 日中の特定の時間帯にスコアが高い傾向は、ビジネスにおけるピーク時間の把握に役立ち、それによってマーケティング戦略や労働力の配置における最適化が可能となるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）:**
– このヒートマップは相関を示すものであり、トレンドというよりは相関関係に焦点が当たっています。
– 色が濃い赤は高い相関を、薄い色や青は低い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の外れ値があるわけではなく、ヒートマップは全体の関係性を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 赤い色の領域が多いほど、該当の項目同士が強く連動していることを示しています。
– 青い色の領域は相関が弱い、または逆の関係があることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 「総合WEI」は他の多くの要素と高い相関を示し、特に「個人WEI平均」、「社会WEI (公平性・公正さ)」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と強い関連があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較すると相関が低めのため、独立した変動をしやすい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 強い正の相関は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」、「社会WEI (公平性・公正さ)」との間で見られます。
– 「個人WEI（健康状態）」は一般的に他の要素と低めの相関に留まっています。
6. **このグラフから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:**
– 社会的な公平性や共生、多様性の確保が全体の交通および個人の幸福感に強い影響を与えていることが示唆されます。
– 経済的な余裕は他の要素と少し異なる動きをし、経済的な面での政策が独自に影響をもたらす可能性があります。
– 健康状態に関しては、既存の社会構造か他の独立要因が重要であることを示唆しているかもしれません。
これらの洞察を基に、交通政策や個人のQOL向上に向けた施策を検討する際に、どの要素を重点的に改善すべきかの指針となるでしょう。
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:
この箱ひげ図から得られる視覚的特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは期間内のデータの分布を示していますが、時間的なトレンドはこのグラフからは明確にはわかりません。このため、個別の時間的な変動を視覚化する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプ（例: 「個人WEI（経済的余裕）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など）には外れ値が見られます。これらは特定の期間や要因による急激な変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は異なるWEIタイプを区別するために使用されています。各箱の位置、長さ、外れ値の出現は、それぞれのWEIタイプのスコア分布（中央値、四分位範囲、極値）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 相対的に似た分布を持つWEIタイプがある一方、分布の広さや中央値が異なるものも存在します。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が比較的高く、分布が広いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半のWEIスコアは0.8付近で集中していますが、異なるWEIタイプでどの程度の変動を持つかに違いがあります。分布の特徴から、社会的要因が個人のスコアに影響を与えているか、または逆に、個人のスコアが社会的なスコアに影響を与えている可能性を探ることができます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 一目で分布の広さや外れ値を見ることで、特定のWEIタイプが不安定な要因による影響を受けやすいかどうかを知ることができます。
– 極端な外れ値が存在するWEIタイプでは、何らかの支援や政策を講じる必要が考えられるかもしれません。
– 広い分布を示す場合、サービスやサポートの可用性を再評価することが必要かもしれません。
全体的に、このグラフは交通カテゴリにおける各種WEIスコアの多様な分布を示しており、政策立案やリソース配分の優先順位設定に役立つでしょう。
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、交通カテゴリに関するデータを主成分分析（PCA）したもので、第1主成分と第2主成分がプロットされています。主な視覚的特徴とその洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分で大まかな分布が見られ、明確な上昇や下降のトレンドはないですが、データは第1主成分の0付近から右に向かって広がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が0.1以上のポイントは他から逸脱しているように見え、外れ値の可能性があります。これらのポイントは他のデータから顕著に離れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは個別のデータサンプルを示しており、第1主成分はデータの66%の分散を、第2主成分は11%の分散を説明しています。
4. **複数のデータ関係**:
– 第1主成分が0付近から0.2以上への広がりは、第2主成分と関係し、データの違いや特異性を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特筆すべき明確な相関は見受けられないが、第1主成分の正側に分布が偏っている場所があり、そこにデータが密集しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– データの偏在は特定の交通現象の特徴を示唆しています。特に外れ値は異常な交通イベントや季節的影響の可能性があります。
– 統計的なパターンを捉えることで、交通管理や政策立案に活用でき、効率的な輸送計画を支える可能性が高いです。
この分析により、交通データの傾向を理解し、異常値や特異なパターンを特定する事で、今後の交通戦略に役立て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。
