📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果：
#### 総合WEIの時系列推移
– **傾向**: 2025年7月における総合WEIスコアは、0.7から0.9の間で顕著に変動しています。この期間、短いスパイクとディップが観察され、3日から5日の周期での変動が見受けられます。
– **異常値**:
– 7月2日に0.81という突出した高いスコアが記録されています。その後すぐに0.7という低下も検出されており、これはデータ入力ミスか、異常なイベント（例えば、大規模な交通の停止または大会など交通に影響を与えるイベント）が原因とも考えられます。
– 7月6日から9日にかけても高いスコアが連続して観測され、7月19日以降は急落しています。
– **季節性・トレンド・残差**: 整理した分析では、長期的な上昇トレンドが見える一方、特定の日付での急激な変化（異常値）は残差成分として残る可能性が高いです。
#### 各WEI項目の相関
– 相関分析では、「社会WEI」と「個人WEI」の構成要素間に強い正の相関が見受けられます。特に「社会持続可能性」「社会基盤」といった項目はクリティカルであることが示唆され、社会的な安定性が直接的な影響を持つことを示しています。
#### 項目別の分析
– **経済的余裕**: 広範囲にわたる高いスコアで、しばしば0.85を超えますが、低下が見られるとき0.7まで下降することがあります。経済的安定性は全体のWEIに重要な影響を及ぼしています。
– **健康状態**: 非常に安定した高スコアを維持しており、全体の幸福感を示す個人的及び社会的健康状態の重要性を反映しています。
– **心理的ストレス**: 観測期間中に顕著な増減があり、一日の中で0.5から0.9へと変動することがあります。心理的応力は、より高い残差成分と見なされるべきであり、外部ストレス要因に敏感であることが示唆されています。
#### データ分布
– 箱ひげ図を用いると、ほぼ全ての項目が全体として高い中央値を示し、いくつかの項目で外れ値が存在しています。
#### PCA分析
– 主成分分析の結果から、主成分1（PC1）が全体の変動の78%を説明しており、PC1はほぼ全てのデータセット成分に影響する高度な要因を示している。主成分2（PC2）の寄与は6%に過ぎませんが、小さな変動要因の捉えに役立っています。これは、主要な構成要素間に共通のトピックが存在することを暗示しています。
### 洞察と推奨事項
– 高いスコアの期間に対して、大規模なイベントや政策変更が関連している可能性が高く、詳細な検証をすることが重要です。
– 社会的・経済的政策が個人のストレス指標にどう寄与するかについて、心理的介入の介入を検討すべきです。
– データ収集および記録の精度向上が必要であり、特に急激な変動を検知した際の対策として、イベントの文脈把握を進めるための関連データの取得を推奨します。
この分析が提供する洞察を基に、WEIスコアの改善と日々の管理精度の向上を図ることが可能です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇と変化**: グラフには主に2つの期間が見られます。最初の期間（2025年中）は0.6から0.8の範囲内で横ばいに見えますが、その後の期間（2026年）は0.8から0.9以上へと上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い輪郭で示されたプロットには、外れ値が確認されています。これらは異常な活動や予期しないイベントを示している可能性があります。
– **急激な変動**: 予測と実績の間で大きな変動が見られ、特に2025年中のいくつかの予測データは低めのトレンドを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績データ（青）と予測データ（ピンク、線形回帰など）**: 実績データは現在の交通状況を表し、予測データは未来の状況を示します。
– **予測の不確かさの範囲（灰色）**: 予測に対する信頼区間を示し、予測のばらつきを可視化します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年データ（緑）との比較**: 最後の方のデータは前年のより高い水準に移行していることを示しており、過去との比較で明らかな成長が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の拡大**: 時間を追うごとに実績と予測のデータが高い値へと分布し、全体的な向上を表しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **成長と改善の兆し**: 全体的な実績スコアの向上は交通システムの改善を示唆しており、ビジネスにとってはサービスの質向上、効率化の機会があると言えます。
– **予測の不確かさとで挑戦**: 予測範囲の広さは不確実性を表し、戦略的な対応が必要です。
– **社会的な利点**: 交通増加はより良いインフラや新しいビジネスチャンスを生む可能性があります。
このグラフをもとに、人々は交通の改善が進んでいるというポジティブな印象を持ち、関連するビジネスや政策の計画に前向きに取り組むことでしょう。
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
– **実績（青点）**: 期間の最初に高めの値を示しており、一定の変動はあるものの大きなトレンドは見受けられません。
– **前年（緑点）**: こちらも高めの値で、一定の範囲に収まっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸）**: 実績の中で数か所において外れ値が確認できます。これらは通常の範囲から逸脱しており、特定のイベントやデータ収集上の問題を示唆する可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **線形回帰（紫）**: 実績データに対して予測を行っており、緩やかな下降気味のトレンドを示しています。
– **決定木回帰（青）・ランダムフォレスト回帰（ピンク）**: 予測値が減少傾向に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
– **前年対比**: 前年と比べると、実績データは似た範囲ですが、若干の上下変動が見られるため、年度ごとの比較が重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 緑と青の点が存在する領域で相似しており、前年のトレンドと現状が相関していると考えられます。
### 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
– **安定性**: 実績と前年データが安定していることは、交通サービス提供における定常運用の一貫性を示唆します。
– **予測の有用性**: 様々な予測モデルにより今後の動きを予測し、計画的な運営やリソースの最適化を図ることができる可能性があります。
– **外れ値の対応**: 外れ値が示す特異なイベントを検証し、予防策を講じることが重要です。
この分析は、交通サービス提供者や都市計画関連者にとって、現状の理解と将来の計画に役立つデータを提供します。
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
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要なクラスタがあります。2025年7月から始まる期間と2026年3月からの期間に分かれています。
– 前半のデータは密集しており、後半のデータも比較的一貫したトレンドを示しています。全体的には周期性があるように見え、急激なトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半の期間において、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これらは予測範囲から外れたデータを示しています。
– 特に目立つ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**
– 青色のプロットは実績データを示しており、緑色は前年との比較データです。予測データには今後の期待が反映されているようです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、標準偏差 (σ) に基づいています。
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間に強い類似性があり、実績データが予測に基づいて安定成長していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比較データはよく似た分布を示しており、いずれも一定の範囲内に集約されています。
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**
– 人々はこのデータから、交通における社会WEIスコアが安定的に維持されていると感じるでしょう。また、異常値の存在が確認されているため、何らかの予期しないイベントや非効率が存在する可能性があります。
– 一貫した安定性は、交通インフラやサービスが堅実に機能していることを示唆しており、交通部門の信頼性の高さを示している可能性があります。ビジネスにおいては、この堅調さを基に、さらなる改善や新しい取り組みを評価する基礎となるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 左側の実績AIデータ（青）は、一貫して高いWEIスコアを示していますが、やや横ばいです。右側の前年度データ（緑）は、密集しており、その値も均一です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青データには、特に目立つ外れ値はありません。しかし、決定木回帰予測（紫）は、前年度データから急にスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の円は実績AIのデータを示し、紫の線は各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）です。予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度データは全体的に類似していますが、予測データにおいて決定的な差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの結果が比較的近しい中で、決定木回帰は特異な変動を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 実績と前年度データは安定しているため、通常の交通における経済的余裕が維持されていると考えられます。決定木の予測の急激な変動は、予測の信頼性や潜在的なリスクを示唆しており、特に交通インフラへの投資や政策変更が考慮されるべきかもしれません。
### まとめ
全体的に見て、過去と現在の実績データが安定している中で、各種予測モデルがどの程度信頼できるのか、特に決定木回帰の異常データに注意が必要です。このデータをもとに、政策や戦略を立案する場合は、統計的な再評価や追加の検証が望ましいでしょう。
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
– **実績AIデータ（青のプロット）**は最初の期間で約0.65から0.85の間に密集しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– **予測データ**は、3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、詳細なトレンドは確認しづらいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの最初の期間に、**異常値**（黒で囲まれたプロット）が確認されます。これらは健康状態が予測範囲を超えていることを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AIプロット）**：青のプロットは実際の観測データを示しています。
– **予測（予測AI）**：赤いバツ印で表示され、予想値を示しています。
– **前年（比較AI緑のプロット）**：過去のデータと比較するための指標です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の比較が視覚的に行われており、一部の予測データが外れ値として特定されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に大きな乖離がある場合があり、特に異常値として認識された場合はこの乖離に注目すべきです。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフから、人々は健康状態を定量的に評価し、予測モデルの精度を比較することで、将来的な健康管理に役立てることができると考えるでしょう。
– ビジネスや社会において、精度の高い予測は医療コストの削減や健康管理方針の改善に繋がる可能性があります。
全体として、このグラフは健康状態の評価とモデルの予測精度を視覚化するのに役立っています。異常値の検出と予測精度の向上が今後の改善ポイントといえるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフには長期的な明確なトレンドは見られませんが、実績データ（青い点）は比較的狭い範囲で分布しています。
– 過去のデータ（緑色の点）は非常に密集しており、特定の期間に集中しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い実績データの中には明確な外れ値は見られません。しかし、黒い異常値マークがいくつか存在し、特定の日付で心理的ストレスが異常に高いことを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実際のデータを示し、比較的均一に分散しています。
– 黒い楕円は異常値を示しており、特定の測定日で予期しないストレスの高さを表しています。
– グレーの範囲は予測の信頼区間を示す可能性があり、その範囲内に収まるデータが信頼性の高いデータとされます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青い実績データと緑の過去のデータは異なる期間を表示していますが、特定の行動傾向が見られるかどうかは不明です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲で分布し、あまりばらつきがないように見えます。
– 過去のデータ（緑色）はさらに密集しており、比較すると現在のデータの変動幅が分かります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフからは、特定の期間においてストレスが比較的安定しているが、時折意外なストレスのピークが存在することがわかります。
– ビジネス面では、日常的なストレス管理が重要であり、異常値の日付に特化した対策の必要性が示唆されます。
– 社会的には、このデータをもとに特定の時期または出来事が心理的ストレスに与える影響を探り、他の対策を検討することが可能です。
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:
このグラフについて以下のように分析します。
1. **トレンド**
– 過去のデータ（青い点）は一定の範囲に集中しており、期間内では大きなトレンドの変化は見られません。
– 現在のデータ（緑の点）は、やや高いスコアに移動していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の方に一部の外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が確認できます。これは過去のスコアと異なる例外的なイベントがあった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績を示し、緑は前年と比較したデータを示しています。外れ値は異常なデータポイントとして強調されています。
– 予測線（紫、青、ピンク）は、将来のスコアの動向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去と現在のデータの比較から、2025年後半はある程度安定していたが、2026年初頭には新しいトレンドが発生したと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のスコアは主に0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 最新のデータは0.6以上でより高い集中が見られるため、全体的な自由度と自治の向上が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 交通分野において自由度と自治が向上した可能性があります。これは、モビリティシステムの改善や政策の成果を反映しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、新しい技術や施策の導入が積極的に成果を上げている兆しと考えられるため、さらなる投資や取り組みが期待されるでしょう。
このグラフは、交通に関する重要な指標の変動を追跡し、今後の戦略を立てるための情報を提供しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期データ（2025年7月～9月）は横ばいで、スコアは0.5～0.7の範囲に集中しています。急激な変動は見られません。
– 後半のデータ（2026年）は安定しており、スコアが0.3～0.5の範囲で横ばいです。この比較によりスコアの低下が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階（2025年）にはいくつかの異常値がありますが、ほとんどは平均的なスコアに近い値です。
– 大幅なスコアの変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**と**前年（緑色）**のデータが比較されています。
– **予測（予測AI）**と異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、すべて最初の期間に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のデータは全体として一致しているように見えますが、時間の経過に伴い、スコアがやや改善していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは予測幅（xAI/3σ）内に収まることが多く、後半のデータも同様の傾向を示しています。
– 全体として、実データと予測データが相関しているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 時間の経過とともにWEIスコアがやや安定してきていることが確認できます。しかし、全体のスコアが低下していることは懸念材料です。
– 社会的、または交通関連の政策が公平性や公正性に影響を与えた可能性があります。これを受けて改善策を講じる必要があるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、交通システムの公平性・公正さを向上させるための新たな戦略や施策の導入の必要性が浮かび上がります。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間に分かれており、2025年と2026年では異なる傾向を示しています。
– 2025年のデータは比較的一貫しており、値は約0.8から1.0の範囲にあります。
– 2026年のデータは、より高い範囲で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにおいて、数値が0.8を下回る外れ値が確認できます。
– その他の急激な変動は特に目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示しており、実際の値を表しています。
– 緑色のプロットは前年の値を示しており、比較のために使用されています。
– 外れ値は、重要なデータポイントとして識別されています。
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を比較した場合、2025年から2026年にかけての移行に明確な変化があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は高く、2025年はきつく凝集しています。
– 2026年は、前年度の相対比較として見た場合、より高いスコアでの安定を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 2025年から2026年にかけて持続可能性と自治性のスコアが改善したことが直感的にわかります。
– ビジネスにおいては、この改善はサステナビリティに対する取り組みが効果を上げていることを示す可能性があります。
– 社会的には、交通関連の持続可能な開発が進んでいることを示唆し、公共政策の効果を裏付ける証拠となるでしょう。
このように、データは交通分野における改善や施策の効果を評価する上で貴重な洞察を提供します。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的にデータが二つの異なる期間に分かれて表示されています。最初の期間は約2025年7月から9月で、その後大きく開いて間を置いて次の期間が2026年5月以降に開始しています。
– 2025年の実績データ（青いプロット）は横ばいに近く、徐々に変化していますが、その後急激に減少しています。
– 2026年の予測データ（緑色）ではスコアが比較的安定して高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月の間に、異常値（黒い円）があり、それを中心に一部のスコアが大きく変動しています。
– 2025年後半から2026年の初めにかけてデータが存在しないため、そこでの変動は観測されていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い実績AIのプロットが短期間の実績を示し、特に2025年後半に急激な下降トレンドを示しています。
– 緑色の前年度データと比較される予測AIのデータは、長期間にわたって安定した結果を示しています。
– 色の異なる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）を示しており、それぞれ違った予測の傾向を提供しています。
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異なった時期の差があります。予測データは、過去の実績値に基づいて行われたと考えられます。
– 実績と予測の間には一貫したトレンドは見られないが、予測データは実績データに基づいて安定したスコアを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値のプロットは実績値の中に存在し、特定の要因がこれらに影響している可能性があります。
– 予測手法によるスコアの違いはあまり大きくなく、安定した分布を示しています。
6. **直感的洞察と社会影響**:
– 人々が直感的に感じるであろうことは、2025年の実績AIデータにおいて予測通りにスコアが低下していることで、より良い交通の社会基盤や教育機会が必要とされているという直感が働く可能性があります。
– 2026年のデータはより安定しているため、交通関連のプロジェクトが改善したことを示唆しており、社会基盤の安定化に寄与している可能性があります。
このグラフは、未来の交通インフラや教育機会の計画立案に対して、データ分析の重要性を示していると考えられます。
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:
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）のスコアを360日間にわたり示しています。以下に、グラフの視覚的特徴と洞察をお伝えします。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれており、最初の期間（2025年）は比較的データが密集していますが、2026年に入るとデータは一気に分散し、過去よりも低頻度で発生しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには、スコアが0.8以上の高い値を示すデータポイントが集中しており、またいくつかの異常値が観察されます（黒で囲まれた点）。
– 2026年のデータは、全体的に0.6前後で安定しているが、新たに低い位置に分布しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値であり、緑色の点は前年の比較AIによるものです。
– 紫線、緑線、ピンク線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 各モデルの予測は、2025年に比べて2026年に低い傾向が見られます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測、前年の比較データがあり、それぞれの予測モデルが実績値に近づけるかを比較しています。
– 大部分は各モデルが予測した範囲内にあり、ただし時期により不確実性が増していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年に比べ、2026年のデータは分布が明らかに変わっており、予測モデルによってもカバーされる範囲が変わっています。
6. **洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、2025年から2026年にかけて社会WEIのスコアが減少傾向にあるということです。この変動は、交通政策の変化や社会的な要因による影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、交通関連の政策やインフラ整備が社会WEIの改善に貢献するかどうか、再度見直す必要があります。また、多様性や自由の保障が交通システムにどう寄与するかを再評価する契機となるかもしれません。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通して特定の時間帯や日に強いパターンは見られないが、色の変化には周期性が示唆されている部分があります。
– 特に日付の間隔によって異なる色（温度）が観察され、特定の日付付近で変化が激しくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（例：7月19日以降）に急激な変動が感じられる。特定の時間帯（18時〜19時）が他の時間帯に比べて特筆すべき高い値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**
– カラースケールは数値の変化を示しています。黄色に近づく程、数値が高いことを示しており、紫は低いことを示しています。
– これにより、特定の時間帯や日にどの程度の交通量があるのか、一目で把握可能。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに顕著な違いが見られ、特に午後や夕方の時間帯に高い数値が記録されています。
– 各日時の変化が同じ周期で発生しているかを見ることは難しいですが、夕方と夜が特に活発であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の曜日や時間帯に色が集中していることは、通勤時間帯や特定の曜日におけるイベントなど、交通イベントの影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 見る人は、通勤ラッシュや特定のイベントにおける影響が大きい瞬間を直感的に理解できるでしょう。この情報は、公共交通機関の運行スケジュールの最適化やインフラ計画に役立つかもしれません。
– 紫の多くある部分は、交通が低下する瞬間を示しており、非ピーク時間帯にリソースをシフトする可能性を考慮すべきです。
この分析により、特定のパターンが浮き彫りになり、それを基に戦略的な意思決定が可能となります。
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:
This time-series heatmap of average WEI scores in the transportation category reveals several interesting insights:
1. **Trends**:
– There is a noticeable cluster of higher WEI scores (in yellow) during the early-mid section of the time span. This suggests a period of increased activity or efficiency in transportation.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– A sharp drop is visible around July 22, where the scores shift to darker tones, indicating lower WEI scores. This could be due to disruptions or changes in transportation patterns on those days.
3. **Color and Density**:
– The brighter colors (yellow and light green) indicate higher scores, signifying periods of efficient transportation or usage.
– Darker colors represent lower scores, possibly indicating reduced activity or efficiency.
4. **Multiple Time Series Relationships**:
– Although the individual entries are distinguished by date and time, there seems to be a recurring concentration of activity around certain hours (e.g., earlier mornings, and late evenings), perhaps reflecting peak commuting times or specific operational periods.
5. **Correlation and Distribution**:
– The color gradient across the dates and times does not show a consistent pattern, suggesting that factors influencing these scores are varied and might not be closely related across different days or hours.
6. **Intuitive Insights and Impact**:
– A human observer may intuitively notice the pattern of busy periods aligning with probable commuting times, indicating an effective network during those times but potential inefficiencies or challenges outside those windows.
– Business and social impact could involve strategies to optimize off-peak hours or investigate causes of fluctuations, aiming at consistent service quality and improved scheduling.
Overall, this heatmap provides a visualization of transportation efficiency and highlights areas for potential improvement or further investigation into inconsistencies.
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:
分析を行いますと、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの変動があり、一日の中でも明確な周期性が見られます。主に早朝（7時から8時）と午後（15時から18時）、および深夜（23時以降）の時間帯にデータが集中しています。
– 7月7日から7月17日までの期間に明確な増加傾向があり、その後、減少の兆しが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や7月18日、7月23日には数値が大きく変化しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は「社会WEI平均スコア」を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。特に黄色は高いスコアを示しており、紫は低いスコアを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 早朝と午後の時間帯に平均スコアが高めに表示されることが多く、夜間は低い傾向があります。このパターンは、通勤と退勤の時間帯に対応している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に特定の時間帯に集中しており、それ以外の時間はかなりまばらです。これは、特定の時間帯に交通の流れや社会活動が集中していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 交通のピーク時間帯が明確に示されており、これを基に混雑緩和のための施策を考案することができます。
– ビジネスにおいては、これらのピーク時間を避けて作業や移動を計画することで効率化が図れる可能性があります。
– 社会的には、特に低いスコアの時間帯でのインフラ改善や公共交通機関の増設が求められるかもしれません。
この分析に基づき、都市計画、交通政策、ビジネス戦略の最適化へのフィードバックを提供できると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは各項目間の相関関係を示しており、時間的トレンドを直接的に示しているわけではありません。しかし、相関の強さが長期的な関係性を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が0に近いエントリーは他のパターンとは異なる行動を示すことができます。ここでは特に「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目と相関が低い（青色に近い）点が注目です。
3. **各プロットや要素**
– 色が濃い赤に近いほど強い正の相関、高い値の密度を示し、青は低い相関を示します。赤色が目立つ項目は全体的に関連が強いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」、そして「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は相関が非常に高く(0.94-0.96)、これらが相互に強く関連していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は、高い相関を持ち(0.66)、心理的要素と自治の感覚が関係していることが示唆されます。
6. **直感的理解とビジネス・社会への影響**
– 人々が直感的に感じるのは、心の健康や自由度が社会的構造や政策によって大きく左右されている可能性です。これは特にビジネスや政策の設計において、個別の要素を異なる面で捉えることの重要性を示します。また、経済的な余裕が他の社会的要因と独立しがちな点は、個人の幸福感やストレス、社会参加における資源の再配分が重要であることを示唆します。
この分析を通じて、個人や社会がどのように相互作用し、影響を及ぼし合っているのかという理解が深まり、より効果的な政策や取り組みの策定に寄与することが期待されます。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな「WEIタイプ」ごとのスコア分布を示し、視覚的な特徴から以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値はバラバラで、一部は高い位置にあり、一部はそれより低くなっています。特に「個人WEI（心的ストレス）」はかなり低い位置にあり、他のタイプと比較してスコアが低くなっていることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「社会WEI（経済的余裕）」にはいくつかの外れ値が見られます。外れ値は通常異常なデータポイントを示しており、ここでは特定の条件下で非常に低いスコアが観測されている可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の厚みはデータの集中を示し、ヒゲ（ひげ）はデータの広がりを表します。「個人WEI（心的ストレス）」は箱が薄く、データのばらつきが他より少ないことを示唆しています。
– 色の濃淡が異なることは、視覚的にカテゴリーの違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なる「WEIタイプ」ごとの比較を示しているため、直接的な時系列トレンドは読み取りにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「総合WEI」や「個人WEI平均」が他の社会的メトリックに比べてスコアが高めである傾向があります。特に社会的メトリックの中で「社会WEI（持続可能性と自治性）」が比較的高いスコアを示しており、持続可能性に関連する要素が良好であることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 社会的、公平さ、持続可能性に関連するスコアが高いことは、一部の社会政策が成功している可能性を示しています。一方で、心的ストレスなどの個人要因に関しては改善の余地があることが示されています。これらのデータは、交通を取り巻く社会状況において、心理的な側面の支援が今後の焦点となる可能性を示しています。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおける各WEIタイプの現在の状態を示しており、特定の要因（例：心的ストレス）に関する課題や強みを認識するのに役立ちます。ビジネスや政策立案者は、この情報を活用してストレス軽減プログラムなどの人的資本に投資することが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– PCAの結果としてプロットされているデータは、特定の明確な一方向のトレンドは示していません。データは全体的に散らばっており、第1主成分軸に対して広がりを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.5付近や0.3付近に外れ値が存在するように見えます。これらは他のデータポイントから離れており、特異な挙動を示しています。
3. **各プロットの意味**
– 各プロットは360日間の交通に関する異なる構成要素の主成分スコアを示しています。第1主成分が78%の分散を説明しており、第2主成分は6%を説明しているため、主要な分布や変動は第1主成分によって捉えられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは多様な構成要素間の関係性を示唆しますが、第1主成分が広い範囲で分散を説明していることから、この軸に沿った関係性が重要です。第2主成分は補助的な情報を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には顕著な相関関係は見られませんが、全体としては散らばりがあります。このプロットは、交通データの多様な変動要因を示しています。
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**
– このプロットは、複数の交通関連要素のダイナミクスを視覚化しており、特定のパターンは強く示されていませんが、外れ値の存在は異常なイベントや特異な状況を示唆する可能性があります。交通政策の決定や交通網の改善をめぐる上で、これら主成分の特異点に注目することが重要です。ビジネスにおいては、新たな投資先や改善が必要な領域を特定する手助けとなり得ます。
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。