📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**全体的な傾向とトレンド**
– 総合WEIスコアは全体として比較的高い値を維持していますが、特定の日には急激な上下動が観察されました。特に7月上旬から中旬にかけて急激な上昇が確認され、7月後半に一時的に低下している日も見受けられます。
– **個人WEI平均**は0.70から0.86の間を推移しており、個人の評価に関して一定の安定性があるが、7月3日など一部の日に低いスコアが見受けられます。
– **社会WEI平均**はより安定しており、高いスコア（0.75-0.95）を示しています。特に7月7日以降、高い数値を維持していることが特徴的です。
**異常値**
– 7月2日、3日、19日における総合WEIスコアでの急激な変動は異常値として観測されています。これは突発的な社会的または経済的なイベントが関連している可能性があります。
– **個人WEI平均**では7月3日と7月20日の低スコアが注目されます。
– **社会WEI平均**で特に高い値が見られるのは7月8日、9日で、これが示すのは持続的な改善や社会全体の向上に向けた具体的な施策があった可能性があります。
**STL分解による分析**
– **季節性**は明確ではありませんが、短期的なフルクチュエーションは多様性に関連している可能性があります。
– **残差成分**が比較的小さいことから、長期的なトレンドがデータ分析に大いに寄与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**により、社会基盤・教育機会と持続可能性の間で高い相関が見られます。これは、社会インフラの改善が持続可能性に良い影響を与えていることを示しています。
**データ分布**
– **箱ひげ図**から、ほとんどの項目が比較的狭い範囲のスコアに集中しており、特定の項目に外れ値はほとんどないことが分かります。
**主要な構成要素分析 (PCA)**
– **PC1の寄与率が0.73**であることから、データの大部分がこの主要な成分に収められていることが分かります。この成分はおそらく複数のカテゴリ間で共有される基盤的な要因を反映しています。
– **PC2の寄与率**は低く、特定のニッチな影響や個別のイベントがここに反映される可能性があります。
**考察**
– WEIスコアは社会変動に対して反応性があり、政策の変更や社会環境の変化がスコアに影響を与えていることを示唆しています。
– 短期的な上昇や低下が観測される日は、特定のイベントやニュースによって説明できるかもしれません。
– 高い社会WEI平均は、社会の連携や持続可能性の向上が背景にあると推測されます。社会全体での一貫した努力がスコアを押し上げたと考えられます。
以上の分析結果から、データは個人および社会全体の福祉状態を示しており、これらは時期やイベントに大きく依存することが分かります。さらなる詳細な分析や外部の要因を考慮することで、より包括的な理解が得られるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が見られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月-10月）には、実績のデータが青い点で示されています。全般的に0.8付近の規則的な値を示しています。
– 右側（2026年7月頃）は、前年のデータ（緑色）として、新しいプロットがあります。この前年データは0.7から0.8の間に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータ（実績データ）に異常値が丸で強調されていますが、これらは他のデータと一貫性があります。
– 全体として大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、前年データは緑色で示されています。
– 予測データ（回帰によるもの）は3種類の異なる方法で紫色、青紫色、ピンク色の線で示されていますが、具体的な値は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の実績データは現時点でのデータで、右の前年データと直接の比較は難しいですが、分布の傾向は異なっていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはコンパクトにまとまっており、標準偏差は小さいと考えられます。
– 前年データも比較的まとまっていますが、もう少しばらつきがあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが非常に安定していることは、交通に関連するシステムや政策が効率的に機能している可能性があります。
– 予測データの不確実性（予測の不確かさ範囲）は低めであるため、将来的な計画や対策を立てる上での参考にできる可能性があります。
– 総じて、交通システムの信頼性が高まっていると受け取られるでしょう。
この時系列散布図は、現在の交通システムのパフォーマンスが過去に比べてどのように変化しているかを視覚化し、それによって戦略的な計画や方針を検討するための重要な情報を提供しています。
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**:
– 初期の実績データ（青の点）は、おおむね横ばい傾向を示しています。
– 後半の予測データ（緑の点）は、全体的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円）が見られ、特に初期に集中しています。
– この外れ値がデータの特異な挙動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**:
– 青の点は実績データを示し、安定した推移をしています。
– 緑の点は前年データで、やや高いスコアを継続しています。
– 予測の不確かさ領域（灰色）が示されており、予測のばらつきを考慮した広さを持っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（赤い線、紫の線、ピンクの線）が示されていますが、いずれも緩やかな傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは、異なる分布をしているが、基本的には同じレンジを維持しています。
– 予測モデルは異なる手法で似た傾向線を描いており、データに対して整合性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの分布が似ており、強い相関がある可能性があります。
– 予測のばらつきは比較的少なく、予測モデルに対する信頼性が一定程度あると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データが示す安定性は、交通関連の指標が非常に安定しており、大きな変動がないことを示している可能性があります。
– 外れ値の存在は特定の時期に特異な要因があったことを示唆しており、それを解析することでビジネス機会または改善の余地を見出すことができそうです。
– 予測の上昇傾向は、未来への期待を抱かせるとともに、交通政策やサービスの改善が予想される日々の生活にとってポジティブな影響を与える可能性があります。
以上の点を踏まえると、このグラフは交通セクターにおける安定性と将来の可能性を示唆していると考えられます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフには二つの明確な期間があり、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 2025年7月から9月の間は、WEIスコアが高めで横ばいの状態です。
– 2026年7月にはまた新たなデータポイントが現れ、依然として横ばいのように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値は黒い縁取りで示されています。この期間内で、特別大きな外れ値は観測されません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青丸**は実績（実測値）を示し、2025年7月から9月にかけて密集しています。
– **緑色のマーカー**は前年（比較AI）のデータで、2026年7月部分に集まっています。
– **紫のライン**は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しており、データの傾向をモデル化しています。
– **灰色の範囲**は、予測されるデータの不確かさの範囲を示していますが、ここに主要なデータ変動はありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去データと現在の予測データが提示されていますが、重複する期間はなく、視覚的な比較は困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係や他の特徴的な分布は、このグラフから見つけることは難しいです。各期間においてデータは一貫して高めのスコアを示しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことや影響
– 見た目上、交通に関連した社会的な活動、またはインフラの改善が一貫して効果を上げているように見えます。これにより、2025年から2026年にかけて、交通効率や利便性が一定以上に保たれている可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策立案においては、安定した社会WEIスコアの維持が求められ、そのための実績データと予測モデルが重要な資産となり得ます。
このグラフから得られる洞察は、既存の施策が引き続き効率的であることを示し、安定的な交通の運営が可能であるという直感を与えます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期データ**（左側）：前年の実績データ（青）のWEIスコアはほぼ安定しています。しかし、予測（紫、ピンク）の線形回帰や決定木回帰によるものは緩やかな下降傾向を示しています。
– **後半データ**（右側）：新たなデータ（緑）は、予測からは外れた値としてプロットされています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか、初期データエリアで強調されていますが、その時期では大きな急激な変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色の点は前年の実績AIによる評価、緑色の点は新しいデータポイントを示しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 紫、ピンクの線は予測モデルの予測値を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測モデルのデータの違いが見られ、特に新たなデータが予測範囲から外れていることが強調されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 新たなデータは一様に分布しており、異常値として評価されることが少ないです。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– このグラフからは、新たなデータが前年度のトレンドを大きく逸脱していることが明らかで、この変化は交通部門における経済的負担や環境の変化に関する新たな要因が存在する可能性を示唆しています。
– 経営者はこの乖離の要因を探り、予測モデルの精度を上げるための分析が求められるでしょう。
このデータは、未来の予測精度を向上させるための重要なインプットとしての価値を持つと言えます。
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**
– グラフは360日間の健康状態の推移を示していますが、全体的な分布に大きな変動は見受けられません。
– 特定の期間において数値の変動が激しいというよりも、主に左右にプロットが集中しています。
– 視覚的には一部の期間で横ばいの傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側（過去）には異常値と思われる黒い丸が見られます。この期間に何らかの急激な変動があった可能性があります。
– 右側の緑色のプロットは、過去の異常値と比較すると安定した印象があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**は実績値、**赤い×印**は予測値を示しており、予測と実績を視覚的に比較しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、過去と現在の比較が可能です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる色のラインが用いられており、これは異なる予測手法を示しています。すべての予測が同じエリアに集中しているため、大きな不一致は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の分布は一部の期間で一致しており、予測手法が健全に機能していることが示唆されます。
– 比較的狭い範囲にデータが集まっているため、極端な偏差はあまりありません。
6. **直感的およびビジネスの洞察**
– 実績と予測が過去の異常データを超えて安定していることはポジティブな傾向を示しています。これは交通カテゴリの健康状態が改善または安定していると解釈できます。
– 安定した予測は、計画的な交通管理や健康状態の維持に寄与すると考えられ、長期的な管理戦略を構築するのに役立ちます。
全体として、このグラフからは健康状態が比較的安定していることが伺え、交通に関連する施策が適切に実施されていることを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列全体を通して、実績（青い点）は初期の数か月間に集中しており、その後データが途切れているように見えます。後半（緑の点）は前年のデータが示されているが、比較は難しいようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で異常値（黒丸）が見られますが、全体のトレンドに大きな影響はなさそうです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 予測の要素として、複数の線（ピンクや紫）が異なる回帰手法を示していますが、視覚的にははっきりとは表示されていないようです。
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が時間軸で並行して表示され、過去の傾向との比較が可能ですが、密なデータポイントは限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は密度が高く、ほとんどが0.4から0.7の範囲内にあります。前年のデータも類似の範囲にあります。
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**
– 初期の実績データが濃密であり、その後は予測や前年データに頼る必要があることから、データ収集のタイミングや方法に改善の余地があるかもしれません。
– サイコロジカルストレスが比較的一定の範囲内に収まっていることは、管理可能なストレスレベルを維持していると評価される一方で、外れ値の存在が潜在的なリスクを示唆しています。
– 組織や政策立案において、特定の期間やイベントがストレスに対する影響が大きいか検証し、対策を考慮する必要があるかもしれません。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの表示期間が二つに分かれています。2025年7月〜2025年10月期と2026年6月期。それぞれで異なるトレンドが示されています。
– 2025年のデータポイントは、全体的に高いWEIスコア（0.7から1.0の間）を示していますが、その後のWEIスコア（2026年）ではやや減少した0.6から0.7の範囲に落ち着いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータでは、異常値がいくつか記録されていますが、全体として顕著な急変や大きなズレはありません。
– 2026年は異常値は見受けられず、比較的一定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色は異なるAI手法を示しています。実績AIは青、予測AIは赤、比較AIは緑です。
– 薄い灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 異常値は青い輪郭のある黒い点で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較が行われており、その差異を視覚的に確認できるようになっています。
– 2025年に比べて、2026年のデータは変動が少ない傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的均一に分布しており、特に2026年では一貫性があります。
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**
– WEIスコアが高いほど、自由度と自治が強いことを示すため、交通分野での個人の移動の自在さが高かったことを示しています。
– 2025年には予測の不安定さがありましたが、2026年にはそれが改善されていることが示唆され、運用や予測精度の向上が見られます。
このグラフはWEIスコアの管理と改善の兆候を示し、交通戦略の計画や分析に貢献する可能性があります。
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**
– グラフは360日間の期間を対象とし、二つの異なる時期にデータが集まっています。2025年7月から2025年9月にかけてと、2026年6月にデータが群れていることがわかります。
– それぞれの時期で横ばいの動きが見られ、2025年後半にはスコアが高く、2026年中にはやや低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が2025年内の高いスコアに配置されています。実績データ（青丸）の中にこれらの黒い丸の異常値が示されています。急激に高いスコアとして認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のドットは実際の実績を表し、濃淡の異なる緑のドットは前年の比較AIによる予測です。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測には多少のばらつきがあります。
– 紫とピンクの線は様々な予測モデルを示していますが、明確なトレンドを形づくっているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去の予測AIデータの分布は、異なる方向性を示しており、実際の状況と予測のズレがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年初の高いスコアと後半の低いスコアへのシフトは、社会的または政策的な変化を示唆可能です。
– 前年データは実績データよりも分散を持っているように見え、予測のばらつきを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は交通の公平性や公正性が長期間にわたってどのように変動しているのかを時間の経過とともに理解することができ、実績と予測のズレが政策やインフラの改善を必要としている可能性を示唆します。
– ビジネスへの影響としては、公平性の向上が期待される場合、交通機関による利便性向上やサービス改善が求められます。これにより、公共交通機関の利用や渋滞減少が期待できます。
このような分析に基づき、交通に関する政策や改善策を再評価する価値があるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの主な期間があります。2025年7月から2026年2月までの期間には、データポイントが集中的に出現しています。この期間のWEIスコアは比較的高く、0.8から1.0の間で安定しています。その後の2026年7月のデータは、前年度の数値と一致していますが、群のスコアが同様に高い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上では外れ値とされるデータポイントがいくつかありますが、これらのスコアも0.8から1.0の範囲に集中しています。急激な変動は見られませんが、値にわずかな変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色と形で表現された要素はそれぞれ異なる意味を持っています。例えば、青の点は「実績AI」を示し、赤の「×」は予測AIの結果を表します。「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」といった予測手法の結果が異なる色のラインで描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測結果の相関関係が強く、複数の予測手法が比較的安定した予測を提供していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に高スコアに強く集中しており、スコアの安定性と予測手法の信頼性が高いことを示唆しています。
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**
– 一貫して高いWEIスコアは、持続可能性と自治性に関して安定した状況を示しており、交通部門における良好なパフォーマンスを反映しています。
– 予測値が過去の実績と一致することから、今後の計画や政策立案においても高い信頼性を持つと期待されます。ただし、将来的な外部要因や異常事態に備えた柔軟なアプローチも重要です。
全体として、このグラフは交通に関連する持続可能性と自治性において、比較的安定した環境を示しています。予測から得られる洞察は、今後の戦略的意思決定に役立つでしょう。
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**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月〜9月）では、データは密集しており、横ばいの傾向があります。次の期間（2026年5月〜7月）でも横ばいですが、別のクラスターを形成しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期に数個の異端点が存在します。これらは通常の範囲を外れており、特に低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、最初のクラスターで顕著です。
– 緑色の点は前年の実績を示しています。
– 異常値は黒色で強調表示されています。
– 紫色、ピンク色、ブルーの線で示される予測モデルは、各セグメントで異なる手法を採用しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間が経つにつれてデータが明確に区分され、新しいクラスターが形成されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に目立つ相関は見られないが、時間経過によるパターンの変化は顕著です。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– データは2つの期間で明確に異なるため、社会基盤や教育機会の変化が考えられます。
– 最初のクラスタのデータは一般に安定していますが、外れ値があることから、特定時期に問題が発生していたかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響としては、2つの異なる期間におけるパフォーマンスの独立性や改善が提案されるかもしれません。政策の変更や新しい施策の効果を検討するためのデータとして有用です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、大きく2つの期間に分けられています。
– 前半は、実績AIのデータ（青色）で示されたデータが密集しており、比較的高いスコア(約0.8以上)を示しています。しかし、この期間に予測値（紫色、薄い青色、ピンク色）が描画されていますが、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 後半は、前年度（緑色）のデータが含まれており、再び異なるスコア範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半のさまざまな予測モデルは、それぞれ異なる範囲で予測を行っており、実績値と予測値の差が明確に示されています。
– 序盤に明らかに異を示す異常値（黒色円）が実績データ中に含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、異常値は黒い円でマーキングされています。
– 各予測モデルは別の色（紫、薄い青、ピンク）で表示され、予測手法の違いを示しています。
– 前年度のデータは緑色のプロットで示され、過去との比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異常値、予測、前年データが重なり合っており、それぞれの関係性と変化を時間軸で比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定して高いスコアを示していますが、異常値や予測専用のデータと比較することで、リアリティの違いを確認することができます。
6. **人間の直感や影響に関する洞察**:
– 短期間での実際のデータと異なる予測モデルを比較することで、どのモデルが最もリアルな結果をもたらすかを評価することができます。
– 実績が高く、予測がそれに近づいていない場合、予測モデルの改善の必要性が示唆されます。
– 社会における意味として、このような指標は交通施策や政策計画に直結し、より良い社会インフラ構築に貢献する可能性があります。予測精度の向上は政策決定の質を高めるものです。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、時間帯や日付によって色が移り変わっている様子が確認できます。通常、青から緑、黄色への変化は、数値が低いから高い方向へのトレンドを示しています。
– 7日の前後で一貫して緑や黄色のタイルが続いており、この期間は特に高いスコアが維持されていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、ヒートマップ上で明るい黄色の部分は、異常に高い値（外れ値）を示す可能性があります。
– 反対に、19日以降の紫色の部分は、スコアが急激に低下していることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各色のバーは特定の期間や時間帯のWEIスコアを示しており、色の濃淡によってその高さを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日付におけるスコアの変化を見ることで、特定のパターンや時間に関連する可能性のあるトレンドを読み取ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯（例：16〜19時）は薄い紫から青にシフトしているため、この時間帯ではスコアが低下する傾向があるように見えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– このグラフから直感的に、特定の期間や時間帯に交通スコアがどの程度変動するかを容易に把握できます。
– 例えば、通勤ラッシュ時間や休日などにおける交通状況を改善したり、時間帯別の利用促進を図ったりするための戦略を立てるために利用できるでしょう。色の違いを基に、各時間帯のスコアパターンをつかむことができるため、効率的な資源配分やオペレーション管理の計画に役立ちます。
このような時系列ヒートマップは、視覚的に容易に変化を把握する手段として有効であり、ビジネスや社会の戦略的判断に貢献します。
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:
このヒートマップは、特定の期間における個人WEI平均スコアの時間帯別変動を示しています。
### 1. トレンド
– 全体として、スコアに周期性やトレンドがあるわけではないようです。日時によってスコアが異なり、一貫した増加や減少の傾向は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– スコアの色は紫から緑、黄に変化しています。色の変化として、特に目立つ色の変化は特定の時間帯（例えば、7時や15時台）で見受けられます。
– ほとんどの時間帯で緑〜黄色のスコアが見られますが、16時台は濃い紫色が目立ち、スコアが低下していることを示します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色はスコアを示しており、紫は低く、黄色は高いスコアを表しています。
– 各時間帯におけるスコアの違いを色で理解することができます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯別にスコアの変化が見られますが、特定の関連性やパターンは確認できません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高スコア（黄色）は主に午前中や早い時間帯で確認されますが、夕方にかけてスコアが下がる傾向があります。
– 16時台では全体的に低いスコアが示されています。
### 6. 直感的洞察や影響
– このデータは、特に夕方に交通が混雑している可能性や、他の要因でスコアが低下していることを示しているかもしれません。
– 交通管理や交通計画の改善に活用され、混雑時間帯の特定や調整に役立てることができます。
– 日中の交通状態を追跡することで、ピーク時間の調整や交通効率の向上に資する情報が得られます。
全体として、このヒートマップは時間帯別の交通状況の変動を示し、特に夕方に低下するスコアの改善が求められます。
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:
この時系列ヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 時間ごとの色は、期間にわたってさまざまに変わっていますが、特定の周期性は見られません。ただし、15時から16時にかけて、スコアの変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 15時のスコアが7月4日に黄色で特に目立っており、その日だけの急上昇があることを示しています。
– 16時台には一貫して低いスコア（紫）が観察されます。
3. **各プロットや要素:**
– 色の変化はスコアの大小を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 赤っぽい色は、中間のスコアであると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 水平ラインを見て時間ごとのスコアを観察すると、15時から16時のスコア変動が最大であり、他の時間帯では比較的一貫している様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（特に15時）でスコアが高くなる傾向がありますが、その後すぐに低下しています。この変動は交通における一時的なピークや混雑の可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響:**
– 15時の急激なスコアの上昇は、何らかのイベントまたは混雑があることを示しており、交通管理や計画の見直しが必要かもしれません。
– これに対する対策として、特定の時間帯における交通容量の拡大や誘導策を講じることで、円滑な交通流を維持することが望ましいです。
このヒートマップは、日々の交通状況のフィードバックや改善点を示すために有効なツールです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップは、期間を通してのトレンドではなく、各項目間の相関関係を示しています。このため、直接的な上昇や下降トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは主に色の濃淡で相関の強弱を示しますが、ここに外れ値や急激な変動は表現されていません。しかし、異常な低い相関（薄い色）はある種の異常として捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤系の色は強い正の相関を、青系の色は負の相関もしくは低い相関を示します。
– プロットの密度や位置は、各「個人WEI」「社会WEI」などの項目間での関係性を把握するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い正の相関が見られます（0.96）。
– 「総合WEI」と複数の他のWEI項目も高い相関を持っています（例：個人WEI平均0.94、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）0.94）。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は相対的に低い相関です（0.13）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が相対的に高い相関を持っており、これは交通関連の指標が相互に影響し合っている可能性を示唆しています。
– 一部の項目は他の項目との相関が特に高く、これらが交通に関する重要な指標であること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可能性のあること、およびビジネスや社会への影響**
– 全体的に高い相関が観察されることから、交通関連の要素は多面的であり、経済や社会と密接に関連していることが直感的に理解できるでしょう。
– 「個人WEI（心の健康状態）」の要素が他の項目とは低い相関を示していることは、個人の心理状態が他の社会的または経済的要因から独立している可能性があることを示唆します。
– 高相関の項目は、政策立案者やビジネスリーダーにとって、交通政策の策定や改善時の重要な指標となり得ます。特に、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のような鍵となる項目は、特に注目されるべきです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– この箱ひげ図はWEIスコアの分布を示しており、時間的なトレンド（上昇、下降など）は直接示されていません。しかし、複数のWEIタイプを比較することで、異なる領域でのスコアのばらつきや特性を把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 少なくとも2つのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状況）」や「個人WEI（自由度と自治）」で外れ値が多く見られ、この領域では個別のデータポイントが他と大きく異なっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **中央値:** 各箱プロットの中央の線は中央値を示しています。例として、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の中央値が比較的高いことがわかります。
– **四分位範囲（IQR）:** 箱の中の範囲がIQRを表し、データの中心付近の分布の広がりを示します。これにより、カテゴリ間での変動の大きさを比較できます。
– **ひげ:** データの散らばりを示し、ひげの長さが大きいほどデータの広がり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:**
– 複数のカテゴリのWEIスコアが示されていますが、特定の時間的関係性や相互作用は示されていません。それぞれのカテゴリが独立して解析されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」のスコアは全体的に高く、これらの分布が他のカテゴリに比べてバランスが良い（四分位範囲が小さい）ことがわかります。
– 特定のカテゴリで外れ値が多く存在することが、スコアの安定性に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的に感じられることおよびビジネスや社会への影響:**
– 各カテゴリのばらつきが、交通システムや個人のストレス、経済状況に大きく影響していることを示している可能性があります。特に経済状況や自由度に対する不均一性が社会的課題となるかもしれません。
– これらの分析を通じて、どの領域に注力するかや社会政策の優先順位を決定する材料となるかもしれません。データのばらつきが大きなカテゴリについては特に改善策を検討する必要があるかもしれません。
このような分析は、交通インフラの計画や社会的支援策の策定において重要な指針となるでしょう。
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、交通カテゴリのWEI構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）を用いたグラフでは、明確な時間的トレンドは示されませんが、データの全体的分布と関連性を視覚化しています。
– 第1主成分（貢献率0.73）が横軸、第2主成分（貢献率0.08）が縦軸にプロットされており、第1主成分がデータの変動を多く説明していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に右上（第1主成分が正の大きな値）の点が、他の密集している領域から離れた外れ値として認識できます。
– これらは交通パターンにおける例外的な出来事や時期（例：特定のイベントや自然災害時の交通状況）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**
– 各点は、360日のデータを主成分空間で表現したものです。点の密度が高い部分は、より典型的な交通パターンを示しています。
– 色や密度の情報は与えられていないため、各点の詳細は不明ですが、クラスタリングの傾向があるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには、時系列の明確な兆候はありませんが、点の分布から異なる交通パターンの多様性を確認できます。
– より高い第1主成分の値は、交通の増加やその他の特定の現象を示唆する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が第2主成分よりも高い寄与率を持つため、主に横方向（第1成分方向）の変動が重要であることが示唆されます。
– データが中心に密集しているため、全体として交通活動の一貫性や特定の共通パターンが存在していることが予想されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 全体として交通データにおける標準的なパターンが存在することが伺えますが、外れ値が示す異常なイベントがビジネスや政策決定に重要です。
– これらの外れ値が特定のイベントや条件の影響を示すなら、予測や計画に対するフィードバックループの一部として有用です。特に交通政策、インフラ投資、災害時の対策等に役立てられるでしょう。
この分析は、交通に関する一般的な洞察を提供し、データの特定の部分に重点を置いて調査を進めるヒントとなります。
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。