📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア全体の分析
#### 時系列推移と傾向
– **総合WEI**の値は、0.65から0.9に幅広く推移しています。最初の数日間の変動幅が狭い中で、特に7月6日から9日にかけてのスコアが明確に高く、0.80以上あることが強調されています。この期間は、社会WEIの最高スコア日と一致しており、全体の上昇トレンドの一因として見られます。
– その後、7月20日以降、総合WEIは急落し、最低スコアの0.57に達しています。この低下は、全体的な下降傾向を示しており、この時期の他のWEI項目においても類似のパターンが見られます。
#### 異常値
– 7月2日の総合WEIスコアの0.81と0.70は大きなばらつきを示しており、異常値として指摘されています。これはこの日を境に大きく揺れ動き、特異なイベントが影響した可能性があります。
– 7月6日から9日は、異常に高いスコアを示しており、社会的要因の高スコアと密接に関係している可能性が高いです。
#### 季節性・トレンド・残差分析
– 長期的なトレンドは、7月初旬の上昇から20日以降の急激な低下を経て、緩やかに回復しつつあると見られます。
– STL分解では、季節性は短期的な変動に強く影響しているものの、特定の周期性は見られません。
– 残差の多さは、不規則なイベントや外部の突発的な影響を示唆します。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、特に**社会的余地**と**持続可能性**が強い関連性を示しており、これが高スコア時に全体の高いWEIを支える主要な要因であったかもしれません。
### 各項目の詳細分析
#### 個人WEI平均
– スコアは0.60から0.86の範囲で、社会WEIと強く連動しています。ただし、最も低いスコアが見られる日もあり、広範囲の変動が見られます。
#### 社会WEI平均
– 社会WEIは、0.83から0.95という高めのスコアを持ち、この期間全体を通して高い値を維持しています。異常値は、特に7月7日の0.95が示す持続可能性と社会基盤の強さを反映しています。
#### 経済的余裕、健康状態、心理的ストレス
– 経済的余裕は、均一に近いスコアであるが、一部の日には大幅な上下が見られ、異常値がしばしば報告されています。
– 健康状態は、一貫して高スコアを維持していますが、心理的ストレススコアは時折低いスコアが見られ、ストレスフルな状況を反映している可能性があります。
#### 自由度と自治、公平性・公正さ
– 自由度は、特に社会的イベントや制約が少ない期間に高スコアを示している一方で、一部期間には顕著な低下が見られます。
### 結論
PC1が78%を占めており、社会的要因が主要な構成要素であることを示しています。全体的に、社会的な要因（特に持続可能性と社会基盤）がWEIスコアの安定性と上昇に寄与しており、個人や社会全体の動向に光を当てる分析が求められます。異常値は、特定のイベントや政策変更、環境要因の影響を示唆しており、更なる調査が
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:
グラフを詳細に分析します。
1. トレンド:
– 初期のデータ（青丸）は約1.0から0.6まで下降しています。
– その後、緑色の比較データ（前年）においては、比較的一定の範囲で推移している。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青色の実績データの中に黒い輪郭で示された異常値があります。これらは他のデータポイントから大きく外れており、特に後半のデータで目立ちます。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青色は実績AIのデータポイントで、緑色は前年のデータを示しています。
– 紫色の線で示されているのは予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ですが、データ密集地のみに限られています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと前年データはそれぞれ別の時系列としてプロットされていますが、全体として異なるパターンを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 異常値を除けば、ある程度の季節性や周期性が存在するように見えますが、データ範囲が限られているため、明確な傾向は掴みにくいです。
6. 直感的な洞察と影響:
– ウェイのスコアが下がり、異常値が増えていることは、交通に関連する課題が増加している可能性を示唆します。
– このデータは交通管理や政策に対する早期のアクションが必要であることを示すかもしれません。また、予測手法が異なるパフォーマンスを見せているため、予測モデルの改善も検討されるべきです。
全体として、ウェイのスコアの変動が意味する社会的・ビジネス的な影響を検討し、異常値を特定してその原因を分析することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は減少傾向にあり、その後データが存在しない期間を挟んで、再び別の色のデータが現れる。
– 緑のプロット（前年比較AI）は、安定した水準を維持して繰り返し観測されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットにはいくつかの外れ値が観察される。それらは他のデータ点と比較して明らかに異なるスコアを持つ。
– 異常値が青いプロットの中で強調されているが、これがデータの正確さや品質に影響を与える可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット：実際の観測値
– 緑のプロット：前年のデータを表す比較値
– 紫、ピンク、青の線：将来の予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
– 各予測モデルの手法の違いによって、予測線の形が異なっている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績値と緑の前年比較値の間には直接の重複はないが、前年の安定性と比較して現在のデータが下落していることが分かる。
– この差は予測の精度や、経済動向、政策変更などに関連する可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布と前年比較値の分布は別々に観測され、データ間の相関を直接判断するのは困難。
– 各年度のデータの密度を見れば、前年のデータはよりクラスター化されている。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが一部の期間について欠落している状況は、観測方法や分析手法の見直しを促す可能性がある。
– 青いデータポイントが強調する短期間の不安定な動きは、予測の信頼性に影響を及ぼす。
– ビジネスや社会においては、この不安定さが交通計画やインフラ投資に関する決定に影響を与えるかもしれない。安定した前年比較データと不安定な現状のデータを照らし合わせ、今後の戦略策定に活用することが重要である。
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:**
– 期間の初め（2025年7月）から9月頃までの時期には、WEIスコアが0.6から1.0の範囲に密集して分布しています。
– その後、長い期間データが途切れ、2026年5月から再度データが出現しています。この期間のスコアは0.6から0.8付近に集中しています。
– 区切られたデータのため、明確な上昇や下降のトレンドは把握しにくいですが、明らかに初期のスコア範囲より後期のスコア範囲のバラツキが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年の初めには数値がばらついていますが、大きな外れ値は見当たりません。
– 2026年初期にかけてスコアの計測がなく、その変動の理由については不明です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示し、緑色の点は前年との比較を示しています。
– 予測は様々な回帰アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で提供されていますが、線のような形で示されており、時系列データでの具体的な予測値は表現されていない。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 青い点（実績）と緑の点（前年比）を比較すると、初期段階では同様のパターンを示しているが、後期のデータでは比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– グラフ全体を通して、初期と後期のデータポイントに大きく分かれ、経時的な関連性や相関を直接的に読み取るのは難しい。
6. **直感的な理解と影響:**
– 人間が直感的に感じる影響としては、データの途切れや変動の理由に関する疑問があるでしょう。
– 業務や社会において、データの中断がある場合、列挙された理由を調査し、後続の予測や意思決定に大きく影響を及ぼす可能性があります。そのため、データ収集の継続的な改善と、予測手法の強化が求められるかもしれません。
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:
基づいて画像を分析し、洞察を提供します。
### トレンド
1. **観察される期間**: グラフには360日間のデータが示されていますが、データが集中しているのは主に初めと終わりの2つの異なる期間です。
2. **上昇傾向と下降傾向**: 終わりのデータ（緑）が前のデータより高く、全体として上昇傾向を示しているようです。
### 外れ値や急激な変動
1. **外れ値**: グラフの左側に数個の外れ値（黒色の輪）が見られます。これらは、通常の範囲を超えた特異なデータポイントを示しています。
2. **急激な変動**: 特に見られませんが、データセットが異なる時間に異なる傾向を示しているため、その背景に変動がある可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
1. **色**:
– 青色の点は「実績AI」を示しており、過去のデータ。
– 緑の点は「前年度」と比較したデータで、今年のトレンドを示します。
2. **予測線**:
– グレーの帯は「予測の不確かさ範囲」。
– 予測線には、複数の回帰手法（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、異なる手法による予測が示されています。
### 複数の時系列データの関係性
– 「実績AI」と「前年度」のデータがあり、「前年度」のWEIが今年の予測に影響を及ぼしているようです。
### 相関関係や分布の特徴
– 初めと終わりのデータの集まり方と、外れ値の存在が特異なパターンを示しています。ただし、詳細な相関関係を読み取るには追加の情報が必要です。
### 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 経済的余裕が向上しているため、個人の交通に関する投資や支出が増えている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 交通関連のビジネス（公共交通機関、車関連サービスなど）の需要が増加する可能性があります。
– **社会的な影響**: 経済的余裕の改善により、個人の生活の質が向上している可能性があります。
このグラフは、個人の経済的余裕が経時的にどう変化しているかを分析するための重要なツールとして機能する可能性があります。
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:
この散布図に基づく洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 初期の評価期間では、グラフの左側に実績データ（青）が密集しており、比較的高いWEIスコア（約0.8付近）で安定しています。
– 中盤以降（もう一度新しく開始された期間）が緑のプロットとして示されており、再び高いスコアで安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の評価期間中に1つの外れ値（黒丸）が確認できます。これは異常値として扱われています。
– 急激な変動は他に見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のプロットは実績AIによる実績を示し、安定した高いスコアを反映しています。
– 赤い「X」マークは予測データとしての目標や期待を示します。
– 緑のプロットは前年と比較するためのデータを示し、安定したスコアを持ちます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、非常に狭い範囲に収まっています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれもほぼ横ばいの予測を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測データ、前年データは同様に安定した高いスコア付近で存在し、大きなズレはありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データ全体が高いスコアで安定しており、予測モデルの結果も実績と大きな乖離がありません。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネス・社会への影響:
– 交通カテゴリにおける健康状態（個人WEI）は安定した状態を示している。モデルの予測も安定していることから、現在の状態を維持できると判断されます。
– 異常値や大きな変動がほとんどないことから、短期的なリスクは低く、管理が行き届いていることが示唆されます。
– ビジネスや社会的には、交通に関連した健康状態の維持に対する信頼感が高まると考えられます。
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:
以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– グラフ全体としては、初めの数ヶ月間はデータの密度が高く、0.5から0.9の間で変動していますが、その後急な変化があり、スコアが低下しています。
– 特に、期間の後半において、スコアが約0.4から0.6の間に密集していることが確認できます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータにおいて、多くの異常値（黒い円）が観測されています。この期間におけるストレスの異常な増減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:
– 青のプロットは実績値を示しており、初期に密集、その後散開しています。
– 緑のプロットは前年データを示しており、後半の一定時間で一貫したパターンが見られます。
– 色分けされた線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、それぞれ少しずつ異なる予測を行っています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測値は初期に大きく乖離しているが、後半ではより一致している。異なるモデルの予測は、大規模な変動をほぼ正確にキャプチャするよう調整されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期のデータと後半のデータは異なる分布を示しており、特に予測値とスコアの間に一貫性が見られる。
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:
– 初期の異常値や急激な変動は、交通関連のストレス要因があったことを示唆。これが社会的または経済的な問題に起因している可能性があります。
– 後半のより安定した期間は、ストレス要因の管理や改善が行われた可能性を示唆。
– ビジネスでは、これらの変動を考慮し、柔軟な政策やサポートを提供することで、従業員や関連者のストレスを軽減できるかもしれません。交通関連の改善や政策の影響を評価する上で重要なデータとなるでしょう。
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以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列で見ると、実績（青のプロット）は一時的に横ばいですが、終盤にはデータが存在しません。
– 比較データ（緑のプロット）は高いWEIスコアを維持していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの初期にいくつかの異常値（黒い輪で囲まれたプロット）が見られます。特に、スコアが極端に低いものがあります。
– 予測手段による算出スコア（紫とピンクの線）が全体として下降傾向にあることが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIデータは青の点で示され、現実のスコアを表しています。
– 予測は複数の色の線で示され、それぞれ異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるものです。
– 比較AIデータは緑の点で示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法の予測は概ね一致していますが、最も精度の高い手法を選定するためにはさらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと過去の比較データが一致していない期間があることから、今年の具体的な状況が影響している可能性が考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスまたは社会への影響**:
– データは初期には不安定である印象を与えるかもしれませんが、比較データが高いスコアを維持していることから、一定の基準や目標を持っていることが想定されます。
– 交通に関連するこのスコアの改善は、都市計画や交通政策の策定に重要な指標となり得ます。
このような時系列散布図は、トレンドの分析や将来の計画策定に有効です。異常値の原因分析と回帰予測方法の改善が今後の課題となるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の数か月間は実績データが高いスコア（0.8付近）で横ばいで推移しています。
– その後、スコアが急激に下がる時期があり、再び横ばいですが低めの数値での推移が続きます。
– 中盤以降は前年度データが示されていますが、こちらはやや高めのスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階での異常値が黒い円で示されていますが、それらはスコアの高い側に位置しています。
– 急激にスコアが低下している期間があり、この変動は他の手法で予測された値に比べて特異です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、赤い「X」は予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 緑色は前年度の比較AIによるデータです。
– ランダムフォレスト回帰による予測値が示されており、他の予測手法（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**:
– 実績データと前年度データではトレンドの安定性に差があります。
– 予測と実績データの間には乖離が見られ、特に急激なスコア低下の際に顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間の高スコアと急降下後の低スコアとで、二極化した分布が見られます。
– 初期のスコア分布は異常値として扱われるような強い偏りがあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の高スコアの後に急激な低下が見られるため、特定の政策や介入策の変更があった可能性があります。
– 社会的公平性に関連した重要な指標であるため、このような急変動は何らかのビジネス上の決断や社会政策に影響を与えることが考えられます。
– 予測モデルの精度改善が求められます。異常値の理由や背景を深掘りし更なる分析が必要です。
この分析は、データパターンの原因や背景を明らかにするためのさらなる調査の指針にもなります。
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:
This time series scatter plot analyzes the WEI (sustainability and autonomy) scores over a period of 360 days in the category of transportation. Here are the insights based on the visual features:
1. **Trend**:
– There is a noticeable upward trend in the green dots (predicted scores by various models) indicating an improvement in WEI scores over the time period.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– Two outlier points are marked with a black outline around the blue dots, indicating unusually high scores early in the period.
3. **Meaning of Plots and Elements**:
– **Blue Dots**: Actual performance by an AI model, concentrated at the beginning of the period.
– **Green Dots**: Predictions by a baseline AI model spread toward the end of the period, indicating a positive adjustment or improvement.
– **Purple Line**: Represents the range of one predictive model using Random Forest Regression, suggesting variability or confidence intervals. It’s aligned with the general upward trend.
4. **Relationship Between Multiple Time Series**:
– A noticeable shift from real, actual scores to predicted values over time, suggesting a transition from observed data to projections.
5. **Correlation and Distribution Features**:
– As time progresses, the reliance on predictive data (green regions) increases, with a consistent clustering of predictions.
– The distribution of the prediction is tight compared to initial actual scores, indicating improved stability or reliability in forecasting.
6. **Intuitive Insights and Societal Impact**:
– A human observer might infer a positive trend in sustainability and autonomy (WEI scores) in transportation, which could be due to policy changes or technological advancements.
– Businesses could interpret the positive trajectory as a signal to invest in sustainable transport solutions.
– The gradual transition to reliable predictions suggests increasing confidence in the modeling techniques used, potentially impacting decision-making processes and strategic planning.
Overall, the graph reflects a promising trend in transportation sustainability, underpinned by insightful predictive modeling.
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列データは大きく分けて二つの期間に分かれています。
– 2025年7月から年末までのデータは、スコアが0.85から0.95の間で安定しているように見えます。
– 2026年初頭以降、スコアは0.55から0.65の範囲にシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、スコアの急激な変動があります。2026年初頭にスコアが下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）と予測（赤）のデータポイントが示されています。
– 紫の線（決定木回帰）とピンクの線（ランダムフォレスト回帰）が示しているのは予測したスコアのトレンドです。どちらもスコアの低下を予測しているようです。
4. **時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測の間に明確なシフトがあります。予測モデルは過去の高いスコアを反映していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは高めのスコアに集約していますが、2026年のデータではスコアが低下しています。この変化の原因を探ることが重要です。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 2026年に入ってからのWEIスコアの低下は交通インフラや教育機会への影響を示唆している可能性があります。これにより、関連する政策や投入資源の見直しが必要になるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この低下が交通機関や教育関連の事業に何らかの影響を及ぼす可能性があるため、早期の対応策が求められます。
この分析から、データの変動原因を解明し、適切な対策を講じる必要があることがわかります。
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:
以下は、グラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、2つの異なる期間に分けられているようです。
– 初期のデータ（左側）は、実績AI（青点）が密集して0.6〜0.9の範囲で存在しており、多少下降トレンドを示しているようです。
– その後、データが途切れて次に続いている部分（右側）では、比較AI（緑点）が0.4〜0.7の範囲で散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 少数の異常値（黒い円）が初期のデータに見られ、その他の観測値よりもかなり離れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを示し、Xマークは予測AIによるデータ。
– 黒い円で示された点は異常値を示しています。
– 線は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIのデータはほぼ重なっており、予測が実績と近似していることが分かります。
– 比較AIのデータ（緑）は、別の期間に集中しており、過去のデータと比較するための指標として機能しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは高スコアが多く、後半のデータはより広い範囲で分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績データが高スコアで密集していることから、交通における共生・多様性・自由の保障がある程度達成されていることが示唆されます。
– 後半のデータの分散は、何らかの外部要因やシステムの変化が影響を与えている可能性を示します。これにより、社会政策の効果を再評価する必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、交通管理や都市計画における多様性の確保が一貫性を維持するための重要な要因と考えられます。外部要因が何であるかを特定し、それに対処することが求められます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: 日付ごとに色のパターンが変化していることから、周期的な変動が見られる可能性があります。
– **上昇・下降トレンド**: 色が濃いもの（低い値）から薄いもの（高い値）へと変化する箇所は、特定の時間帯での変化を示唆しているかもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に7月23日に、色が急激に紫色（低い値）になっている時間帯があり、通常のパターンから外れたデータを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の濃淡はスコアの高さを示しており、青から黄色が低いから高いスコアを意味しているようです。
– **密度**: 色の密集度が高いところはその時間帯での交通量が多かったり、利用率が高いことを示す可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の日付で類似した色のパターンが見られるため、特定の時間帯での共通の流れがあるようです。例えば、7月の初旬と中旬に似たパターンが見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（例: 朝や夕方）の間に色の変化が集中しているように見えるため、これは典型的な交通のピーク時間を示している可能性があります。
### 6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響
– **直感的な感想**: 朝と夕方の特定の時間帯に交通の増加が見られ、人々の日常的な通勤・通学時間を反映しているのかもしれません。
– **ビジネス・社会への影響**: 特定の時間帯で交通が集中することは、交通インフラへのさらなる需要をもたらし、効率的な交通管理戦略が必要であることを示唆しています。
このヒートマップは、具体的な交通戦略を検討するための有用な情報を提供するツールとなるでしょう。特に、異常な値のタイミングを追求することで、問題点を解消し、効率的な交通システムの構築に役立ちます。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、一部の時間帯で周期的なパターンが見られます。特に朝（7-8時）と夕方（16-18時）に活動が集中しているようです。
– データが間欠的に表示されているため、全体として明確な上昇や下降トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月23日に青色や紫色のプロットが見られ、他の日とは異なる低いスコアを示しています。これらは異常値や急激な変動として捉えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の階調はスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、青や紫が低スコアを表しています。
– 密集している時間帯は、特定の時間に人々の活動が集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に7月19日では、8時と20時に異なるスコアが見られ、時間帯によって活動パターンが異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の特定の時間帯にスコアの変動が集中しているため、活動のピークがあることがわかります。
– スコアが週末や平日によって変化しているかどうかなどは、視覚的には判別しにくい状態です。
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**:
– 特定の時間帯に活動が集中することで、交通機関やインフラの負荷を予測するのに役立ちます。
– 非常に低いスコアが確認された日の要因を分析することで、サービスの改善や異常値が発生する原因の特定に繋げることができます。
– ビジネスにおいては、ピーク時間に合わせたマーケティング施策やリソース配分の最適化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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を見ると、特定の時間帯（特に午前8時、午後4時、午後11時ごろ）において頻繁に高いスコアが現れる傾向がありますが、全体のトレンドに明確な上昇や下降パターンは見られません。
– スコアは比較的一定しており、特定の時間帯で周期的な変動がないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日に紫色で示される非常に低いスコアの外れ値が午後4時台に見られます。これは注目に値する異常値として特定された可能性があります。
– 同様に、8時台には高いスコアがありますが、これは急激な変動というよりは時間帯の特性を示している可能性が高いです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、緑から黄色が高いスコア、青から紫が低いスコアを表しています。
– これにより、一日の中でどの時間帯が最もスコアが高いかを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午後4時から午後6時台にかけてのスコアは比較的高く、その後の時間帯に向けて減少傾向にあるように見えます。これは、交通データが反映されていると考えられれば、ラッシュアワーの影響を示しているのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていませんが、午前と午後の特定の時間帯にはスコアの高低が集中しているため、これらが交通のピーク時間を反映している可能性があります。
6. **人間の直感的な印象およびビジネスや社会への影響**
– 一日の中での特定の時間帯が強調されているため、交通量や社会活動のピーク時間を示唆していると思われます。
– これにより、交通インフラ改善のための時間帯やリソースの最適化における意思決定が容易になる可能性があります。
全体として、特定の時間帯に特異な変動がない限り、交通状況が比較的安定していることが示唆されており、政策計画や交通管理の参考情報として利用される可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、360日間の相関関係を示しており、特定のトレンドの視覚化はありません。ただし、各項目間の相関の強弱を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が青に近い部分（負の相関や弱い相関）は、他の赤い部分（強い正の相関）に比べて外れ値とみなすことができます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心身の健康）」の相関が弱いため、注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色の濃さは、相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目間の相関を見て、同じカテゴリ内や異なるカテゴリ間のリンクを理解できます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との間には強い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関が非常に強いペアがいくつかあります。特に「総合WEI」と「社会WEI平均」の相関が最も高い（0.98）ことから、社会的要素の重要性が示唆されます。一方で、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心身の健康）」は低い相関を示しており、経済的側面と健康側面の独立性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 強い相関を持つ要素が多いことから、交通に関連する社会的および個人的な要因が密接に関連していることがうかがえます。交通政策の変更が個人の生活に広範囲に影響を及ぼす可能性があるため、政策立案においてこれらの相関を考慮することが重要です。
– また、明確な相関がない要素間では、特定の改善が別の要素に連鎖的効果を生じさせないか、慎重に分析が必要です。
このヒートマップは、交通に関連するさまざまな要素の相互関係を理解し、将来的な政策決定や組織戦略の設計に活用できる貴重な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリの中央値（箱ひげ図の線）を見ると、特定のトレンドは確認しづらいですが、一部のカテゴリは他に比べてスコアが高く均一に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリで外れ値（〇）が見られます。特に「個人WEI（職業満足度）」や「社会WEI（生態系整・教育機会）」で顕著です。
– 「個人WEI平均」は比較的変動が大きく、異常値が存在しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはカテゴリ別の識別に役立ちます。
– 箱の幅やひげの長さはデータの分散を示しています。広い箱や長いひげはデータが分散していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとは異なり、各カテゴリのスコア分布を示しています。データ同士の直接的な関係性は横には見られませんが、比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他のカテゴリよりも低めで、分布が狭いです。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の確立）」は高いスコアで安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ビジネスや政策の戦略立案では、「個人WEI（経済的余裕）」のようにスコアの分散が大きい分野は改善の余地があり得るため、優先的に取り組むことで総合的なWEI向上が期待できます。
– 社会的な取り組みとしては、「社会WEI（公平性・公正さ）」のようなスコアが低く分散も小さいカテゴリに注力することが、より安定した社会経済の構築に寄与する可能性があります。
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）データを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 特定のトレンドが明確には見られませんが、データは第1主成分に沿って広く分布しています。第2主成分における変化は比較的小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 第1主成分で-0.6付近、第2主成分で-0.2付近に外れ値が見られます。また、密集度が高い箇所と低い箇所があるため、特定の要因が影響を与えている可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 各プロット（点）は観測値を示し、主成分分析によって次元を削減した結果を表現しています。第1主成分が0.78の寄与率を持つため、この軸がデータ分散に与える影響が大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– グラフ自体は時系列データを直接表してはいませんが、360日間にわたる要因を反映しています。この期間における変動は主に第1主成分に集約されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 第1主成分軸に沿って、データが一定の幅でバラついています。全体として弱い正の相関が見られますが、顕著な傾向はありません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**：
– 分布の特徴から、交通関連データにおける主要因が特定の方向に強い影響を持っていることが示唆されます。ビジネスにおいては、効率の向上や問題予測のため、特定の変動パターンを理解し改善策を打つことが重要です。社会的には、交通渋滞の予測や公共交通機関の運行調整に役立つ可能性があります。
この主成分分析の結果を基に、詳細な要因の分析やさらなるデータ収集・解析が行われることで、より具体的な戦略や施策を打ち出すための基盤となるでしょう。
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。