📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **トレンド**: 初期は小幅な変動が続いた後、7月6日から7月13日にかけて総合WEIが上昇し、7月20日頃から急激に下降しました。これは一時的なピークが存在したことを示唆しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月13日は、特に高いスコアの日が続いており、7月20日以降は急激な下降が見られます。
#### 異常値分析
– **異常値の検出**: 7月2日から3日にかけて、WEIが0.81や0.70といった異常な高・低値が見られます。また、7月6日から7日にかけての0.85以上のスコアも異常値として検出されています。
– **背景推測**: これらの異常値は、社会イベントや政策変更などの外部要因が影響を与えた可能性があります。具体的な背景はデータからは読み取れませんが、日常の変化（例えば交通規制や燃料価格の変動）が影響を与えたかもしれません。
#### STL分解: 季節性、トレンド、残差
– **長期的トレンド**: 全体としては横ばいおよび微減傾向にあり、高値を記録した直後（7月中旬）の急降下はトレンドに反映されていません。
– **季節的パターン**: 明確な季節性は見られませんが、週初めにスコアが高くなる傾向が確認されます。
– **残差成分**: 残差は主に異常値周辺で見られ、データの突発的な変動を示しています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、個人WEIの「経済的余裕」と「健康状態」間に強い相関があり、社会WEIの「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機会」も強く結びついていると推測されます。これらは、特定の社会的または個人的な要因が相互に影響を及ぼしていることを示しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**で観察したように、個別スコアにはばらつきがあり、特に「自由度と自治」「心理的ストレス」は外れ値を多く含みます。中央値の変動は小さい一方、外れ値の極端な変動が全体の評価を強く左右しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**は0.78の寄与率を持ち、総合的なWEIの変動に大きく寄与しています。これは経済的条件と公共の心理的な健康状態がスコアに与える影響を強調している可能性が高いです。
– **PC2**は0.06と低い寄与率で、細かな変動や季節性の要素を捉えています。
### 総評
このデータには、7月初旬から中旬にかけての社会的もしくは経済的な特殊なイベントが影響を及ぼしている可能性があります。特に、社会的持続可能性や経済的な余裕が高まった時期にはスコアが上昇し、その終了とともにスコアが下降するパターンが見られます。この変動は、一時的な政策や社会イベントが人々の生活に直接的な影響を与えた可能性があります。異常値はその変化過程をより詳細に反映しています。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年9月にかけて、WEIスコアは0.6から0.8の間を変動しているように見えますが、全体的な上昇または下降の明確なトレンドは見られません。
– 2026年6月以降、スコアは0.8以上に安定しており、全体的なスコアの上昇が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中に外れ値（異常値）が存在し、予測の範囲外にあることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、黒い円がその中の異常値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータであり、過去との比較として機能しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、その他の予測（線形回帰、決定木回帰）と比較されています。
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の間にある程度の一致がありますが、予測データと実績データは必ずしも厳密に一致しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータが非常に近い位置に密集していることから、過去のパターンが現在の動きに影響を与えていることが考えられます。
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**:
– 初期の段階での外れ値は運用上の問題や予測に影響を与える可能性があります。これにより、モデルの精度に関する検討が必要です。
– 2026年6月以降の高いWEIスコアの安定期は、交通関連の業績にポジティブな影響を与える可能性が高く、将来的な施策決定の参考となるでしょう。
全体として、初期段階でのデータの不安定さと後半の安定は、交通戦略の調整と予測モデルの精度向上に向けた明確な指針を提供しています。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフに示された期間の前半では、実績AIの青いプロットが比較的一定の値を示しており、安定しているようです。しかし、その後、データの間にギャップがあり、次の期間（特に2026年に近づくにつれて）のデータでは、前年度の比較AIの緑のプロットが配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に異常値として示されたものがあります。ただし、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、X印のプロットは予測値を示しています。異常値は特に強調されています。緑のプロットは前年度の比較のためのデータです。
– 複数の予測手法が適用されているようですが、時系列のギャップによって直接比較は困難です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの関係を見ると、予測が実績に対してかなり正確である場合もあるが、異常値が存在しています。また、データのギャップによって連続性が断たれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータはある期間で安定しており、緑色の前年度データと比較すると、類似性が見られます。しかし、異常値が特定の時期に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 本グラフからは、特定の期間における交通関連の活動が安定していた後、比較のためのデータが新たに示されています。このことは、季節性や特定の要因により、年間を通じたデータ収集における計測上の課題を示唆します。
– 異常値の存在は、予期しないイベント（天候や交通システムの異常など）が影響を与えた可能性を示します。
– ビジネスへの影響としては、このデータを用いて予測モデルを調整することで異常時の対応を強化できる可能性があります。また、安定した時期のデータを活用し、交通計画の最適化を図ることも考えられます。
このような視点から、グラフのデータを使った深掘りがビジネスや運用の最適化に寄与するかもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の段階（左側）では、実績値（青）が比較的高い範囲に集中しています。最終的には、前年のデータ（緑）が同様に高い範囲に分布しており、全体としてWEIスコアが高い傾向が維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットが多数存在する場所にいくつかの異常値（黒丸）が観察されます。これらは予測から外れたデータポイントとして重要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、予測は3種類の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測されており、それぞれ異なる色の線で示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。この不確かさの範囲に実績値が含まれるため、予測の堅牢性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の比較が行われており、比較AI（緑）のデータは過去の実績と似た範囲に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のデータの間に高い相関が見られますが、予測値のうちいくつかが異常と判定されている点が興味深いです。
6. **直感的な感想と影響**:
– WEIスコアが高い状態が継続していることから、交通分野で社会的な安定や効率が維持されていることを示唆しています。異常値の発生は、システム改善の余地や新たな挑戦に直結する可能性があります。ビジネスにおいては、予測の正確性を向上させることで、より効率的な資源運用や政策決定が可能になるでしょう。
このように、グラフからは交通分野における WEI スコアの安定性と、予測モデルの精度向上の可能性が考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年）は、WEIスコアが比較的安定していますが、その後急激に上昇しています（2026年）。
– これは大きな変化を示しており、経済的余裕が大幅に改善された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年に黒い円で示された異常値がいくつか確認されますが、全体のトレンドに大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、2025年の安定した値を表しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」で、2026年の大きな向上を示しています。
– ピンク、紫、赤の線は、それぞれ異なる予測手法の回帰を示しており、特にランダムフォレスト回帰の線は、2026年に向けて急激な上昇を見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルはいずれも同様の上昇を予測しており、特に決定木やランダムフォレストの予測は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータでは分布に大きなバラつきがありますが、2026年になるとスコアが明確に方向づけられています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、特に交通分野での個人の経済的余裕が劇的に増大していることを示唆しています。これは、政策変更や市場の動向、画期的な技術革新の影響を示している可能性があります。
– 経済的余裕の向上が利用者の増加や交通手段の進化を促進することが考えられます。これは市場にとってプラスの影響を与えるかもしれません。
全体として、このグラフからは交通分野での個人経済状況が大きく改善されたことが読み取れ、これがビジネスチャンスや政策決定に大きなインパクトを持つ可能性を示唆しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に観測期間の前半と後半でデータが二分されています。
– 前半の青色の点は横ばいの傾向を示しています。
– 後半の緑色の点も横ばいですが、多少高いスコアをとっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青点の中に大きな○で囲まれた外れ値がありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を示し、緑色の点は前年のデータと比較されています。
– 異常値とされたデータは黒い輪で強調されています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測区間を示し、一部のデータでは予測と実績が一致していない可能性が示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの比較が行われており、前年のデータの方が現在の実績よりも高いスコアを記録している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半でスコアの平均値が異なり、前半は0.7あたり、後半は0.8以上を維持しています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– 健康状態のスコア向上が目に見えてわかるので、管理や施策が効果を発揮していると直感的に感じるでしょう。
– 交通に関わる健康状態の改善が見られるため、個人の健康管理や交通手段の選定においてポジティブな影響を考慮することができるでしょう。
– このデータは交通業界や公共交通機関にとって、健康維持施策の成功例として利用できるかもしれません。
このようにグラフから得られるビジュアルデータは、分析において複数の要因を考慮し、直感と確かなデータに基づいた推論を行うための有力な手段です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 左側（青いプロット）の実績データは、初期にはやや低い値を示し、その後、比較的安定していますが、急激な上昇は見られません。
– 右側の緑色のプロット（前年AI）が過去のデータに基づく推定値を示しており、こちらも比較的一貫性を持った配分を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロットには、いくつかの異常値が黒の円で示されていますが、全体的に大部分は0.5から0.8の範囲内に収まっています。
– ピンク色の予測線（ランダムフォレスト回帰）によって下がるトレンドが示されていますが、この予測は実績データと多少乖離しているように見えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは昨年データに基づく推測、ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測となっています。
– 黒い円は異常値で、白抜きのプロットと重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値（特にランダムフォレスト回帰）に多少の乖離がありますが、全体としては同じ範囲内でデータが動いているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いプロットの集まりが0.6付近で密集していることから、心理的ストレスレベルが安定した範囲にある可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定しているため、現行の交通関連のメンタルヘルス施策がある程度効果を発揮していると受け取ることができます。
– 異常値がいくつか存在することで、時折予測困難な心理的ストレス増加が発生している可能性もあり、さらなる分析が必要かもしれません。
– ピンク色の予測が下降トレンドを示しているため、今後改善が見込まれると期待できる反面、予測方法の見直しも考慮に入れる必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から9月）において、スコアは0.4から0.8の範囲に集中しています。
– 後半の期間（2026年3月以降）では、スコアの集中が0.6から0.8の範囲で維持されていますが、初期のデータと比べて、評価時期が間隔をあけて分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には外れ値が複数ありますが、後半では外れ値の頻度が減少しています。これは予測精度の向上かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青い点で示されており、それらが異常値をほぼカバーしています。
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされており、それぞれのモデルが予測の範囲を示しています。
– 前年実績値（緑の点）が日本の交通の変動が何らかの理由で一定の周期やパターンを持っていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異常値データの分布がデータセット内で密接に関係しています。
– 各予測モデルのプロットが異常値にどのように対応しているかが比較できる点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後半のデータでスコアの分布に大きな違いがあり、経時的な傾向からモデルの信頼性や実績の変動を洞察できる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データの初期段階での予測精度の低さが発見されており、時間と共に予測精度が改善されていることを示唆しています。
– 交通におけるこのようなデータのトレンドを理解することで、将来的な交通状況の予測や政策決定に役立てることができます。
– このグラフは、個人の自由度と自治を図る上での交通手段の重要性を示しており、社会的インフラとしての交通の役割を再評価する契機となるかもしれません。
これらの洞察から、交通関連の施策や戦略の立案において、より精度の高い予測モデルの活用が促進されると考えられます。
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**
– 初期の期間（2025年7月）にはWEIスコアが0.8から1.0の間で多くのデータが集まっています。しかし、2025年8月を過ぎたあたりで、スコアに大きな変動が見られ、低下しています。
– 2026年になってからはスコアが0.4から0.7の間で安定しています。この時期は過去データとの比較が意識されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で異常値が観測されていますが、それがどのような要因によるものか詳細な情報はありません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がプロットされており、これらが実績値と予測値の大きなギャップ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**
– 青い点が実績データを示しており、緑色の点が過去の比較データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、XAI/3σとして表現されています。
– ピンク色の線がランダムフォレスト回帰予測を示しており、その他の色分けも異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがあることが示され、そのギャップを埋めるために複数の予測手法が考慮されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、2025年8月を境にしてWEIスコアが下落して以降、安定したトレンドを形成しています。
– 初期段階の高いスコアと、その後の安定期の中間スコアとの間に相関が見つかるかもしれません。
6. **人間の直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 初期のスコアから大きく下がっている点は、交通における公平性や公正さが一時的な問題に直面したことを示唆します。
– ビジネスや社会において、このようなスコアの低下は政策や運用の見直しが必要であることを示しているかもしれません。特に、交通インフラの公平性の確保や改善が求められる状況といえます。
このグラフは、交通分野における社会的公平性の理解と、その改善の必要性を直感的に訴えるものです。組織や政策立案者にとって重要な洞察を提供することができます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。
– 2025年7月から12月頃の期間では「実績AI」のデータがほぼ横ばいで、安定していることがわかります。
– 2026年6月の期間には「昨年（比較AI）」のデータが急に現れ、こちらも安定した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から12月のデータには特筆すべき外れ値が含まれている様子が見られません。
– 各データポイントがWEIスコア1.0から0.8付近に位置しているため、異常値が少ないと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**：2025年のデータを示しています。非常に密集して信頼性も高そうです。
– **予測（赤）**：予測データが示されていないため、比較するのは困難です。
– **異常値（黒枠の青）**：特異点を示しますが、顕著な異常は確認されません。
– **昨年データ（緑）**：2026年初頭の比較データとして存在しており、前年と類似の傾向を示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**
– 2025年度の「実績AI」と2026年の「昨年データ」は異なる期間をカバーしていますが、両者とも安定した分布を示しています。
– 再現可能性があることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布自体は2つの異なる集団に分かれており、各期間中でのデータのばらつきは小さい。
6. **直感的インサイトと社会的・ビジネスへの影響**
– 交通における持続可能性と自治性の指標が安定していることが示唆され、システムの安定性が期待できます。
– 2025年の実績と2026年の比較データが類似しているため、前年をベースにした政策・戦略が引き続き有効である可能性があります。
– データ全体が高評価のスコアに近いため、交通の持続可能性の達成度は高いと考えられ、持続的な改善の余地がありそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期 (2025-07-01) のデータは、0.8から1.0 の範囲での実績値が集中的に存在しています。この期間はほぼ横ばい状態です。
– その後、急激に低下し、2025-09-01から再び上昇し、2026-05-01以降には明確に 0.8 以上の安定したスコアに戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアにおける急な下落と上昇が見られます。これが外れ値として示されている場所（xマーク）の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実績AIのデータ、緑色のプロットが前年の比較AIのデータを示しています。違いを視覚的に区別するために色分けが利用されています。
– ピンクと紫のラインは回帰分析の結果を示し、線形回帰と決定木回帰での予測値を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の前年データは最新の予測と比較されていますが、一貫して高い水準を維持しています。
– 実績データと予測データには乖離があり、この乖離が改善されている過程が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間とスコアの間に初期の変動を除けば、比較的高いレベルの相関があると言えます。
– データが二つの固まりに分かれており、初期の変動している部分と後半の安定している部分が視覚的に確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータの急激な変動は、何らかの大きな社会基盤関連のイベントや政策変更が影響している可能性があります。
– 安定した高スコアは、社会基盤の改善や教育機会の向上を示唆し、ビジネス面でもこの傾向が続くことで、関連産業への影響も期待できるでしょう。
このグラフは、交通における社会的なWEIスコアの動きを把握し、改善策や今後の計画立案に有効な情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は横ばいで、特に大きな変動は見られず、一定のスコア範囲に収束しています。
– 予測データ（緑色）は、時間が進むにつれて評価日が進行し、トレンドがやや上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには、外れ値と見られる点（黒い輪）がいくつかあります。これらは、他のデータポイントから大きく離れた位置にあります。
– 急激な変動は見られませんが、外れ値の存在がデータのばらつきを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が「実績」を示しており、主に左側に集中しています。
– 緑色の点が「予測」を表し、右側に位置しています。
– 灰色の「予測の不確かさ範囲」は、予測値の信頼性を示しています。
– 各種の線（ピンク、紫）は異なる予測手法を表しており、データの交差や乖離を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには、時間経過に伴って移行が見られますが、そのスコア範囲は若干の変動のみで、全体的に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、狭い範囲に集中しており、異常値が存在することから若干のばらつきがあります。
– 予測データはより広い範囲で分布しており、特に両端の傾向が見えますが、大部分は中心に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々はデータの安定性と予測の多様性を直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会においては、実績データの安定性は信頼性を提供し、予測データの進展は今後の動向を示唆します。
– 交通のカテゴリーにおいて、今後の計画の策定や改善策を立案する際に、有価な洞察を提供するでしょう。特に、異常値に注意を払い、改良が必要な領域を特定することが重要です。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって、特定の時間帯（午後15時から17時）には高いスコア（黄色～緑）が見られる傾向があります。
– 一方で、夕方から夜にかけて（18時以降）はスコアが低下する傾向があります（青～紫）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが低い時間帯が特定の日時（例: 7月23日および24日）に集中していることが確認できます。
– これらの日付には、異常な事象が起きた可能性があります（例: 交通事故やイベントなど）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの高低を示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付が連続して似たようなスコア分布を示しているため、日ごとに一定のパターンがあるかもしれません。しかし、目立つ変動を示す特定の日付が、そのパターンから外れていることが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの分布に規則性があります。これは交通のピーク時間を示唆している可能性があります。（例えば、通勤時間帯にスコアが高い）
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ヒートマップを見る限り、交通量や渋滞は日中（特に午後）の時間帯に多いことが示唆されます。これに対して、夜間の交通量は少ない傾向があります。
– 異常値の日付では、社会的な影響（イベントや事故）があった可能性が高いことが考えられます。
– このデータは交通管理やインフラ計画に役立ち、ピーク時間帯の対策を考える際に参考になるでしょう。
これらの特徴を踏まえて、交通の流れや混雑を予測し、効率的な管理を行うための指針として活用できるでしょう。
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:
以下のグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 中盤（7月5日〜7月17日）と後半（7月20日〜7月25日）に、個人WEI平均スコアの変動が見られます。
– 時間的に、朝の時間帯（7時〜8時、15時〜16時）に高いスコアの集中が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日、21日の午後のスコアは他の日付と比較して顕著な変動があります。
– この変動は特に午後の遅い時間帯（18時〜21時）に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアを表しており、黄色が最高値、紫色が最低値を示しています。
– 日付と時間の分布から、時間帯ごとのスコアの変動を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝と夕方のスコアが他の時間帯と比べて安定して高いのが見られ、ピーク時間が存在することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯が集中して存在する一方で、スコアが著しく低い時間帯も存在し、日によって違いがあることが確認できます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通データであるため、通勤や通学のピークが明確に視覚化されている可能性があります。
– 交通機関のオペレーションや計画に影響を与え、ピーク時の対応策を考慮するための有用なデータとなるでしょう。
– また、低スコアの日や時間帯を分析することで、具体的な交通問題や改善ポイントを見つけ出す手がかりとなります。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 主に7月上旬から中旬にかけて、特定の時間帯（主に15時、16時、23時）で高いスコア（緑から黄色）が観測されます。
– 後半になると、色が変わりスコアが低下（青から紫）しています。この変化は特に7月23日以降に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端な変動は少ないですが、7月23日から急激なスコアの低下が見られます。この日は特に19時および22時に顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアを示し、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを示しています。
– 時間と日付が交差するセルが、それぞれの組み合わせでのスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯における一貫した高スコアが見られますが、日付が進むにつれてその傾向が消え、スコアは全体にわたり低下します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高スコアはイベントや特定の活動によるものかもしれませんが、日を追うごとに成果や関心が減少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**:
– 初期の高スコア時間帯は、ビジネスのピーク時間や交通集中時間を示している可能性があります。
– スコアの低下は、シーズン終了、休暇の終了、または外的要因（例：天候や他のイベント）の影響を受けているのかもしれません。
– 社会やビジネスにおいて、特定の時間や期間におけるトラフィックやサービス提供の改善策を検討する必要があることを示唆しています。
このヒートマップは、特定の期間における交通の集中度や効率性の洞察を提供する有用なツールです。この情報に基づいて、交通管理やビジネス戦略を最適化できます。
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
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しているため、トレンドというよりは各項目間の関係性に焦点が当てられています。
– 強い正の相関（赤色）は、項目間で同様の動きがあることを示し、負の相関（青色）は逆の動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間の相関が比較的低く、他の項目とは異なる特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤が濃いほど相関が高く、青に近いほど相関が低くなっています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は高い相関を持っています（0.96）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップ自体は時系列データの関係を示すものではありませんが、異なるWEI指標間の関係性を視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い相関（0.97）が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は比較的他の項目と低い相関を持つため、この指標のみが単独で動く可能性がありそうです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高い相関を持つ項目を伸ばすことで、他の関連する項目も向上する可能性があります。例えば、社会WEIに関する取り組みは、個人のWEI向上にも寄与する可能性があります。
– 個人WEIの経済的余裕に対する相関が低いため、経済的な政策や施策は他の要素とは独立して行う必要があるかもしれません。
このような分析を基に、特定の指標への対策や施策を検討することで、交通分野全体の改善が期待できます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. トレンド:
– グラフ全体として、WEIスコアの中心的な傾向を示すトレンドは特に顕著ではありませんが、各カテゴリにおいて異なるスコアの範囲が見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が見られます。これらの値は、特定の期間やグループにおいて特異的な状況が発生した可能性を示唆します。
3. 各プロットや要素の意味:
– 箱ひげ図により、中央値、四分位範囲、および外れ値が視覚化されています。例えば、「社会WEI（サステナブル生活様式）」は中央値が高く、データが比較的一様に分布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:
– 異なるWEIタイプの比較であり、時系列データではないため、直接の関係性は見られません。ただし、それぞれのスコアの分布を通して、異なる社会的または個人的要因が影響を与えていることが考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 各WEIタイプごとに分布の特徴が異なり、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」と「総合WEI」は幅広い分布を示しています。
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:
– 高いスコアを示すカテゴリ（例:「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」）は、社会的包摂や多様性に対するポジティブな評価を反映している可能性があります。
– 外れ値や大きなばらつきのある項目（例:「個人WEI（心理的ストレス）」）は、特にその領域での改善が必要であることを示唆しており、政策決定者やビジネスリーダーにとって注目すべきポイントとなるでしょう。
このグラフは、さまざまな社会的および個人的な要因がどのように交通カテゴリのWEIスコアに影響するのかを洞察するための価値ある情報を提供しています。
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）の結果を示しています。具体的な分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとして明確な上昇や下降は見受けられませんが、第1主成分に沿って右側にデータが多い分布が見られます。これは、データが第1主成分に強く影響を受けていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの中には、他のデータ点から離れた外れ値のような点も見られますが、多くのデータは第1主成分の0.1から0.3の範囲に密集しています。
3. **各プロットや要素**
– プロットされた点は、それぞれ異なる時点や条件を表している可能性があります。第1主成分の寄与率が0.78と高いことから、第1主成分がデータセットの主要な特徴を捉えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが複数ある場合、その関係性を第1および第2主成分にどのように投影するかで特徴が変わります。このグラフでは、第1主成分が主要な変動を説明しているため、関連する時系列データはこの軸に強く影響を受けていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に強い分布が見られることから、この成分が交通データの特徴をよく表していることが示唆されます。第2主成分は寄与率が低く、大きな特徴を捉えていないようです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 人間の直感として、データが1つの主要な方向に集中していることを感じるでしょう。このグラフから得られる洞察として、第1主成分で説明される要因（たとえば交通量や利用パターンの主要因）が、交通政策やインフラ計画において重要であることが考えられます。
– 社会的には、交通データのトレンドを理解することで、渋滞緩和策や公共交通機関の効率化などに寄与できる可能性があります。
以上の分析により、これらの視点が交通カテゴリにおける具体的な施策や研究に活用される可能性が示唆されます。
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。
