📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移
– **総合的なトレンド**: 全体の総合WEIスコアは、おおむね上昇傾向にあります。特に7月初旬から13日頃にかけては、上昇が顕著であり、7月14日からは再びスコアが下がり始めています。
– **顕著な変動期間**: 7月初頭から中旬にかけて、特に7月7日から9日にかけて、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均が高まりを見せており、社会的なイベントや政策の影響が考えられます。
#### 2. 異常値
– **総合WEI異常値**: 指摘された異常値は、7月2日（0.81や0.70など）を始めとしていくつかのピークまたは急落があります。これらは、突発的な社会的イベント（例：経済的ショック、公共政策の発表など）が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均の変動**: 特に低いスコア（例: 7月3日の0.60）は、個人の生活環境の変化や健康、心理的ストレスの影響を示唆します。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解结果）
– **長期的なトレンド**: 長期的には上昇傾向。しかし、7月15日以降は下降が見られ、データ期間の後半に入ると、新たな情報や出来事が影響を及ぼしている可能性があります。
– **季節的パターン**: 解析した期間では明確な季節性の影響は少なく、むしろ突発的なイベントによりスコアが変動していることが特徴的です。
– **残差成分の解釈**: 説明されない変動は突発的な外的要因に起因する可能性が高く、短期的なニュースやイベントが迅速に影響を与えていることが示唆されます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人の健康状態と社会基盤・教育機会の間に強い相関が見られ、社会的要因が個人の生活の質に大きく影響していることを示しています。
– **社会的持続可能性と公平性の相関**: これらの項目は高相関を示し、持続可能な政策が社会の公平性と深く結びついている可能性があります。
#### 5. データ分布と外れ値
– **箱ひげ図での分析**: 個人WEIの項目は特にばらつきが大きく、外れ値が多いことが観測され、データの変動性が高いことを示しています。
– **中央値とデータの分布**: 全般的には、中央値は0.75を中心に分布していますが、特定の期間では0.9を超える数値もあり、当データ期間中の大きなポジティブな変化を示します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **第一主成分の寄与**: PC1が0.75と高く、データの主要な変動要因をほぼ完全に説明しています。これは、おそらく社会的・経済的な大きな影響を主に示しています。
– **第二主成分の寄与**: PC2が0.07と低く、二次的な要因（個別の小規模な影響や季節的変動など）についての影響に限られています。
### 結論
このデータセットは、主に社会的イベントや政策の影響から影響を受ける性質を持っており、個人の健康状態や社会的持続可能性がその主要な構成要素として機能していることを示しています。また、異常値や大きな変動
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフは2つの時間帯に分かれています。最初の期間は2025年7月から9月、後半は2026年7月以降です。
– 両方の期間で、実績と比較データの間でWEIスコアが0.6から0.8の範囲に集中しています。特にグラフ後半ではスコアが高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として強調されているデータポイントがいくつか観察できます。これらは、全体の傾向から逸脱しているため、特定の要因による性能の急変が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– ブルーの点が実績を示し、グリーンが前年のデータです。全体的に、両者は非常に似た動きをしています。
– 紫の線で示される予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績の範囲内で予測を行っていますが、精度と信頼性は異なる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年データは、概ね同じ傾向を示しており、今年の動きは昨年と似たパターンをたどっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは非常に高い相関を示しています。これは、交通の社内指標が前年から影響を受けていることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– ビジネスや社会の観点から見ると、交通指標が昨年と似た傾向をたどっていることは、予測の精度を高めるための重要なデータとなり得ます。
– 異常値の発生原因の特定が必要ですが、一般的には安定したパフォーマンスが維持されています。
**まとめ**
– このグラフからは、2025年の中期にやや変動があるものの、2026年に向けて安定的で高いWEIスコアが期待されることがわかります。
– 異常値の正確な原因を分析することで、より良い予測モデルの改善や交通パフォーマンスの向上が期待できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは、初期の期間に密集し、時期が進むほどデータが少ないようです。予測（X印）のデータは、広く分布しています。
– 線形回帰は、実績のデータとは少し異なるトレンドを示しています。決定木とランダムフォレストの予測は線形回帰とは異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータの中には、WEIスコアが突出して低い外れ値がいくつか見受けられます。
– 特に2025年8月付近での変動が激しいです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 緑色のデータは、前年のデータとされています。前年のデータは最新のデータと比較するために利用されているようです。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と前年のデータには密接な関連があり、未来の予測を立てる基盤とされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関があるとは言い難く、特に初期のデータに散布の広がりが見られます。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの変動は、交通関連のパフォーマンス指標としての信用性に影響を与える可能性があります。
– 初期の変動の大きさは、システムやプロセスの問題を示唆している可能性があります。
– 予測の多様なアプローチ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、複雑な要因が絡む予測において異なる視点からのアプローチを採用していることを示しています。
– ビジネスへの影響として、交通サービスの改善や計画に関与するための重要な指標となり得ます。
全体として、データの不確実性や変動を考慮しながら、交通のモニタリングと予測に対するアプローチが幅広く採用されていることが伺えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の青いプロット（実績AI）は期間の初めに集中しています。これに依拠する予測（紫の線）は、その後減少を示しています。
– 右側の緑のプロット（前年比較AI）は高いレベルで横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データには黒い縁のついた丸で示される異常値が観察されます。この異常値は他のデータポイントからの大きな偏差を示しています。
3. **プロット要素の意味**
– 青いプロットは実際の数値（実績AI）を示しており、紫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。
– 緑のプロットは前年の実績と比較したデータを示しています。灰色の範囲は予測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**
– 実績と予測の間のギャップは大きく、その予測値は実績を大幅に下回る傾向にあります。
– 前年と比較すると、現在の数値は低く予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データは高い値を示しており、予測は保守的です。
– 前年比較データは他のデータと相関が低いように見えます。
6. **直感とビジネス/社会への影響**
– 潜在的な落ち込みを示唆する予測結果は、交通関連のビジネスや社会的活動に警告を発していると言えます。
– 特に予測が実現した場合、交通量や関連サービスの低下が懸念されるため、対応策の検討が必要です。
– 異常値の存在は、実績データの変動要因を分析して、さらなる対策が必要かどうか判断する重要な際になります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの時間軸である360日間の内、初期段階（2025年7月-9月）に実績（青）が表示されています。この期間ではほぼ横ばいの傾向があります。その後、データは途絶えますが、再び2026年5月以降に前年度の予測データ（緑）が示されています。この予測もおおむね横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、異常値として黒い円で示された値があります。
– 紫色の線での予測（ランダムフォレスト回帰）が急激に下降しています。他の予測手法（灰色、ピンク色）とは明らかに異なります。
3. **各プロットや要素**
– **青色の点**は実績値を示し、交通カテゴリにおける個人の経済的余裕の実際の測定結果です。
– **緑色の点**が前年度のAI予測を表し、レファレンスとして使われています。
– **紫、灰色、ピンクの線**はそれぞれ異なる予測手法による予測を表します。
– **黒い円**は異常値を示し、特定の期間で大きなデータのばらつきがあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前半と後半で予測手法が異なるため、トレンドの比較は難しいですが、全体的にデータは安定しています。
– ランダムフォレストの予測結果は、大きく他と異なっており、手法間での予測の乖離が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法間での相関は、ランダムフォレストを除いて高い可能性があります。これは、他の手法が安定した値を示していることからも分かります。
6. **洞察と影響**
– 一般の人が直感的に感じることとして、経済的余裕はある程度の安定を保っていることが分かります。
– ビジネスへの影響としては、交通カテゴリでの安定した経済的余裕は、消費活動の安定を意味するかもしれません。また、予測手法の違いが実際の計画や戦略段階での決定に影響を与える可能性があります。特に、ランダムフォレストの異なる予測は、最悪のシナリオとして考慮し慎重な計画を立てる要因になるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– データは2つの明確な期間に分かれています（初めと終わり）。
– 最初の期間（2025年中盤）は0.7〜0.8の範囲で安定しています。
– 後半の期間（2026年中盤）は、同様に0.6〜0.8の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁取りのある点で示されており、主に最初の期間で0.7近くに集中しています。
– 予測値に関して、いくつかのモデルが重なり合っているが、明確な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示していますが、最初と最後でスコアが異なります。
– 紫、ピンクなどの線や帯は予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データは予測データと比較し、全体的に安定しているが、モデルが予測できる範囲は比較的広い。
– 予測値の帯（xAI／3σ）は、予測の不確かさを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一期間内での相関関係や分布のばらつきは小さい。
– 実データの密度は比較的均一で、特異な偏りは見られません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 全体的に健康状態が良好であることが示されていますが、予測の不確かさがやや大きいことが懸念点。
– 健康状態の比較的安定した期間は、交通政策の成果を示す可能性があります。
– 今後、予測の精度向上が重要であり、より正確な健康状態の把握と対応が求められるでしょう。
これらを踏まえて、政策策定や健康状態の向上のための具体的なデータ戦略が不可欠です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）のデータポイントは開始時点で高めで、その後、緩やかに下降しています。全体としては一定の範囲内にあります。
– 予測のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異常値を除いて概ね同じ範囲を予測しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に黒の円で表示されている異常値がいくつか存在します。これらは平均的なデータポイントよりもスコアが高くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）：過去のデータ。
– 異常値（黒の円）：通常の変動範囲外のデータ。
– 前年（緑色）：過去の年度のデータ。これは予測の検証にも使われる。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）：予測モデルの信頼性区間。
– 各種予測（決定木、ランダムフォレストなど）のモデルは異なる予測手法を示しており、幅のある予測を提供しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績と前年のデータが比較されているが、全般的に大きな差異は見られません。
– 各予測モデルは実績値や前年のデータを参考にしており、予測結果は一貫性があります。
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集中していますが、期間の開始時点で特に高いスコアを示す外れ値が存在しています。
6. **直感的な人間の所感とビジネス・社会への影響**
– トラブルやストレスが高い時期が一部存在し、これが異常値として観察されます。期間全体では一定のストレス管理がなされていることが示唆されます。
– 交通ストレスの管理において、特定の時期に集中する問題を識別し、対応するためには異常値の原因を分析することが重要です。
– ビジネスへの影響として、交通インフラやシステム管理に関連する部門が予測モデルを活用することで、未来のストレスピークを予防または管理する手法を開発することが期待されます。
このグラフは、交通における心理的ストレスの時系列分析において意味ある洞察を提供しており、特に異常値の原因追求や予測モデルの活用が求められる事を示しています。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 最初の半年間には、青い点で示された実績データが位置していますが、その後の期間にはデータが存在しません。
– 360日後に再度、緑色の点で示された前年のデータが確認でき、スコアの範囲が0.6から0.9の間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値が最初の期間に見られますが、大きな範囲での変動は無いようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年の比較データを示しています。
– 薄紫や紫、ピンクの線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測との直接的な比較は難しいですが、予測範囲は実績データの範囲に一部含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは、特定の期間とそれ以外の期間で分かれていますが、互いの相関は明示されていません。
6. **洞察と影響**
– 最初の半年間のデータと360日後のデータは比較するにあたり不均衡が存在し、おそらくデータ収集や計測に何らかの制限があったのかもしれません。
– 交通に関するWEI（自由度と自治）スコアが高いことは、より多くの選択肢や自由をユーザーに提供する可能性があり、ビジネス上のメリットとなるでしょう。
このグラフから、データの不足やデータ収集時期の異なるセグメントの特定が必要であり、改善に向けた更なる分析が求められます。
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**
– 実績データ（青色）は最初の期間に集中しており、その後はデータがありません。
– 予測データは、その後の期間にわたって分布しており、安定したWEIスコアの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がプロットされている（黒枠）部分がありますが、特に外れ値とされるものは見当たりません。
– 第三四半期から第四四半期にかけて予測（線形回帰など）は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績は、初期段階の実績スコアを示しています。
– 緑色のプロット群は、過去のデータや予測に基づいています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる回帰モデルを使用して未来のWEIスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績（実績AI）とその後の予測（予測AI）は非連続で、予測は後の時期にも安定して維持されています。
– モデルによって予測値に微細な違いがありますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデルは、約0.6から1.0の間で密集したデータポイントを示し、安定したWEIスコアが期待されていることが見受けられます。
6. **直感的な見解と影響**
– このグラフから、人々が交通における公平性・公正さが将来的に安定して維持されると感じる可能性があります。
– モデル間での一致は、これらの予測の信頼性を高め、交通政策の異なるシナリオ下での影響を考慮するための指標として有用です。
– これにより、政策立案者や交通業界のステークホルダーが、効率的なリソース配分やサービス改良の計画を立てやすくなるでしょう。
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:
以下が、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年）は高いスコア（0.8〜1.0）の範囲で安定しています。
– 終盤（2026年）にも同様のスコアが見られ、全体的に高い水準を維持していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年側に外れ値がいくつか観察されますが、これらは特異なケースとして扱われている可能性があります。
– 大きな急激な変動は観られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）と予測（様々なモデルによる）は、高い精度で一致しているように見受けられます。
– 特に異常値として囲まれた点は、実績から大きく外れた値として認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は全て非常に高いスコアを予測しており、実績を含めたデータセット全体とよく一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、データポイントは非常にクラスター化されており、高い自律性と持続可能性スコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータから、人々は持続可能性と自治性が非常に高い交通システムを維持していることを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会に対しては、交通ネットワークの効率化や、持続可能性に対する取り組みが成功していることを示唆します。これにより、交通関連の政策立案や企業戦略にもプラスの影響をもたらす可能性があります。
全体として、このグラフは交通システムが非常に持続可能で自律的であることを示唆しており、予測モデルの精度も非常に高いと見受けられます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– このグラフでは、2つの主要な期間で異なる色のデータポイントがあります。左側（2025年7月-9月頃）の青色のデータはやや横ばいですが、右側（2026年3月-7月頃）の緑色のデータはやや上昇トレンドを示しています。これは、特定の時期における社会基盤や教育機会に対する評価が向上している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイントの中に、明らかに他のデータから外れている黒い円で示された異常値が数点見られます。これらは、この時期における予期しない出来事や不具合があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のデータポイントは過去の実績、緑色は前年のデータを示しており、これらの比較は時間の経過による変化を視覚化します。
– 紫色の線や灰色のバンドは予測の幅を示しており、データの変動性や予測の不確実性を理解する手助けとなります。
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、ランダムフォレスト）は異なる時期で一致していないように見え、予測のばらつきがあります。これはモデルごとの精度差を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色のデータは下の方でより集中しており、緑色はやや上にシフトしていることから、全体としてスコアが改善している可能性があります。また、異常値は散在しており、特定の集まりを示していません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会基盤や教育機会に関するデータの改善が見られるため、公共インフラや教育制度の充実が進んでいる可能性があります。この改善は、社会全体の発展や質の向上に寄与するでしょう。
– 異常値が示す予測外の出来事についても注意が必要で、これらを管理することでさらなる改善が期待されます。
これらの洞察は、今後の政策決定や戦略的プランニングの基礎となる情報を提供する可能性があります。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 左側の青い点で示される実績データは、初期の一時点を除き大きな変動はなく、やや高めの値で安定しているように見えます。
– 右側の緑の点は、予測データを示し、WEIスコアが全体的に上昇しています。これは将来的に交通における社会的共生や多様性の保障が高まる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値として示されている黒い円のマークがあります。これらは予測における精度の限界や、突発的な要因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:**
– 青色の点は過去の実績を表しており、安定して高いスコアを表しています。
– 緑色の点は予測であり、精度の幅広い範囲を示していますが、全体的な上昇トレンドが見られます。
– 紫色とピンク色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示していますが、全体的なトレンドは一致しています。
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の間には、スコアが全体的に上昇する予測が見られます。実績値を基にした予測において、相異なる手法でも同様の傾向が示されているのは信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは安定している一方で、予測では分布の幅が広がりつつも上昇傾向を示しているため、将来の予測において不確実性は伴うものの改善が期待されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 交通における社会的共生や多様性の保障が今後強化される方向性が見受けられ、政策や技術的改善が奏功している可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、このような上昇トレンドは社会的価値の向上に寄与することが見込まれます。これは、より多様性を受け入れ、持続可能な交通政策の実施が企業の評判を高め、顧客の信頼を獲得することと結びつくでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: 時間帯と日付にわたる周期性が見られます。特に7時から8時と15時から16時に明るい色が頻繁に現れ、これは交通活動（またはスコア）の増加を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 19日と21日には17時頃に暗い色が表示されており、これは負のスコアまたは活動の低下を示しています。
– **急激な変動**: 通常、時間帯によって徐々に色が変わりますが、特定の日には急激な色変化があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃さ**: カラーバーから、色の濃さや暗さがスコアの低さや高い活動レベルを示しています。例えば、黄色に近い色がスコアの高い領域、紫や青に近い色がスコアの低い領域を意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 時間帯ごとの周期的なパターンが続いており、特定の日付ではこれらのパターンが崩れることがあります。これらの変動は何らかの外部要因やイベントによるものかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **上下関係**: 遅い時間帯よりも早い時間帯での交通活動が顕著であることがわかります。
– **変化の集中**: 朝と午後の一部で集中的に活動が高いことが理解できます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**
– 朝と午後に活動が増えるという特性は、通勤や通学などの一般的な交通パターンを示唆しています。
– 特定の日に活動が顕著に落ち込む場合、それは祝日や特別なイベントの日に関連しているかもしれません。この情報は公共交通機関の運行計画に役立つでしょう。
– 交通管理やインフラ整備において、ピーク時や変動が激しい時間の予測と管理が重要となります。
このグラフからは、交通の時間帯における典型的なパターンと例外を理解し、より正確なスケジューリングやリソース配分を行うための基礎的なデータを提供します。
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:
このヒートマップは交通データに関する個人WEI（交通のウェルビーイング指数）平均を示しており、以下のような分析が可能です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップには、特定の時間帯と日にちにおける色の変化が見られます。一般的には周期的な変化は観察されませんが、特定の日時における顕著な色の変化がいくつか見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例: 2025-07-01や2025-07-22）に17時台や19時台に極端に低いスコアが観察されます。これらは突発的な交通渋滞や事故の発生を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡により、忙しい時間帯や混雑度が示されています。より暗い色は低いスコアを示し、より鮮やかな色（黄色）は高いスコアを示しています。これは個々の時間帯における交通の快適さや流れに関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間（日付）における複数の時間帯にわたるスコアの変化は、日中の時間帯毎に交通状況が異なっていることを示しており、特定のパターンを認識することで交通の流れを最適化することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（15時と16時）において一貫して高いスコアが見られることから、日中の特定の時間に交通の流れが改善する時間がある可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– ビジネスや公共政策において、これらのデータは交通管理、および渋滞解消のための戦略策定に役立ちます。具体的には、主要な通勤時間帯や週末と平日での差異を考慮した政策策定が可能です。また、特定の時間に頻繁に低いスコアが観察される場合、公共交通機関の改善や、道路インフラの強化が求められるかもしれません。
この分析の結果、都市計画者や交通管理者がスムーズな交通運行を促進するためのインサイトを得ることが可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、全体的に色が時間によって変化する様子が観察されますが、特定の周期性が見られるわけではありません。
– 一部の時間帯、特に7時や15時から16時にかけて、高いスコア（黄色や緑色）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時から16時に特に高い値が観察される日があり、他の時間帯に比べて顕著です（黄色）。
– 19時からの急激なスコア低下も確認できます（青や紫）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強度がスコアを示しており、黄緑から黄色は高スコア、青紫は低スコアを示しています。
– これにより、時間帯ごとの交通状況や社会活動の活発さが視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたる情報が提供されていますが、時間帯間の直接的な相関は特に見られません。一日の中で、特定の時間帯が突出して活動的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前7時と午後15時過ぎは高いスコアが見られるため、通勤や帰宅時の時間帯としての交通や社会活動が活発であることが示唆されます。
– 16時以降にスコアが低下していることから、人々の活動が減少していく傾向が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 出勤時（7時から8時）や帰宅時（15時から16時）は交通インフラが特に重要であることがわかります。この時間帯に合わせた交通サービスの最適化が求められます。
– 活動の低下する時間帯（19時以降）では、公共交通機関の運行数の調整などで効率化が図れる可能性があります。
– 社会的には、通勤・通学のピーク時間帯に合わせたイベントやマーケティングキャンペーンの計画に活用できる情報といえます。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯の社会WEIスコアの変動を視覚的に提示し、交通と社会活動のパターンを把握するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは主に相関関係を示しており、直接的なトレンドではなく、各WEI項目間の関係性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目間で明らかな極端な相関（非常に高いまたは低い）は見られませんが、0.1に近い相関もなく、そのため極端な外れ値はあまりないと言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強度を示し、濃い赤は高い正の相関、濃い青は負の相関を示します。
– 個人と社会のWEI項目間の相関が全体的に高く、0.7以上のものが多く見受けられます。これにより、個人の幸福度と社会的要因が密接に関連していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ではなく相関のグラフですが、複数のカテゴリ間の強い結びつきが、全体的な動向や変動として捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が非常に高い相関（0.9以上）を持っており、社会構造的要素が緊密に結びついていることが伺えます。
– 他にも、「総合WEI」と「個人WEI平均」が高い相関（0.95）を示し、個人の幸福度が全体に与える影響が大きいことがわかります。
6. **直感的な人間の洞察と影響**
– 社会的要因と個人の幸福度が強く関連しているため、政策の立案において個人と社会の両方を反映することが重要です。
– ビジネスや社会の計画においても、個人の心理的ストレスや経済的余裕といった要因に注意を払うことが重要です。
このヒートマップを通じて、個人と社会のWEI項目間の相関が明確になることで、それぞれが影響を受けやすいポイントを特定できます。したがって、各種のプログラムやポリシーの作成において、特に高い相関を持つ要素に注目することが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
この箱ひげ図はWEIスコア（おそらく交通に関連する指標）の分布を示しています。スコアのトレンドに明確な変化は見られませんが、種類ごとにスコアのばらつきが異なっています。一部のカテゴリではスコアの中央値が高く、他のカテゴリでは広がりがあります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
いくつかのカテゴリでは外れ値（点）が示されています。例えば、「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリにおいて外れ値が見られます。これらは通常の範囲外のデータポイントを示しており、特別な状況や異常な事象を反映している可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素
– **箱の高さ**: データの中央50%をカバーしており、四分位範囲を示します。箱の高さが大きいほど、データのばらつきが大きいことを示します。
– **線（ヒゲ）**: 範囲の最大値と最小値を示します。
– **色の違い**: 特定の意味を示している可能性がありますが、具体的な意味は明示されていません。
#### 4. 複数の時系列データの関係
各WEIタイプが異なる側面を反映しているため、直接の時系列的な関係は読み取りにくいです。ただし、個々のカテゴリ間でのスコアの違いから、特定の側面が他よりも優れているか劣っているかを比較することが可能です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
「総合WEI」と他のカテゴリの中央値が比較的高く、狭い範囲に集中していることが特徴です。特に「総合WEI」と「社会WEI（公平性、公正さ）」は中央値が非常に近い位置にあります。これにより、全体のバランスが良いことが示唆されるかもしれません。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
このグラフは交通に関連する各種の指標がどのように変動しているかを直感的に示しています。社会やビジネスにおいては、特定のカテゴリの改善や強化が必要な領域を特定する手助けとなります。特に外れ値や大きなばらつきを示すカテゴリは、重点的な改善が求められる可能性があります。また、多様な指標を用いることで、バランスの取れた政策形成や改善策を検討するための貴重な情報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:
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。主成分分析により、データの変動を最もよく説明する二つの主成分を抽出し、各データポイントをプロットしています。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分に沿った分布はやや偏りがあるように見えます。データは二つの主成分上に広がっていますが、特に右側（第1主成分の正の方向）に多くの点が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として見られるのは、右上のいくつかの点です。これらは他のデータポイントから離れており、特異性のあるデータを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は各データポイントを示しています。第1主成分の寄与率が0.75と高いため、この主成分が大部分のデータ変動を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが直接的に示されているわけではありませんが、点の密集具合から考えると、ある種のパターンや時系列の特徴が抽出されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間の明確な相関は見られないが、大部分のデータが第1主成分上に分布していることから、第1主成分が主要な要因であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は交通パターンや要因の複雑な関係を直感的に理解しやすくなります。特に、交通量の変動や異常がどのように発生するかについての洞察を提供する可能性があります。ビジネスにおいては、効果的な交通管理や政策立案のための指針として活用できるでしょう。社会的影響としては、交通渋滞の緩和や公共交通機関の効率化に寄与することが考えられます。
要するに、このグラフは交通データの主要な構成要素を視覚的に捉える助けとなっています。
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。