📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
**1. 時系列推移とトレンド**:
– **総合WEI**: データセットにおける総合WEIの数値が広範に分散しており、0.57から0.9と変動しています。最初の数日間は大きな変動が見られ、特に2025年7月2日と7月3日には0.8を超えるピークが観測され、翌日には0.65と大幅に下がっています。これらの急激な上昇と下降は注目に値します。
– **個人WEIと社会WEI**: 両者ともに、総合WEIの動きと似た動きをしており、特に社会WEIにおける極端な変動が、全体の数値を牽引していることが示唆されます。
**2. 異常値**:
– 異常として検出された2025年7月2日、3日、そして7月27日の0.57などのスコアは、システムエラーまたは特定のイベントの影響である可能性があります。加えて、7月7日や7月12日以降の高WEIスコアは、持続可能性や社会的要因の影響（持続可能性が1.0に達した日）を反映している可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）**:
– 長期トレンドとしては、データの一部の期間（例：7月6日から9日）で持続的な向上が観察されます。季節性は具体的には特定できないものの、特定の日に急上昇する傾向があります。残差については、外部要因が一時的に影響を与えることがあるため、モデル化ではノイズとして扱われている可能性があります。
**4. 項目間の相関**:
– **高い相関性**が特に持続可能性と社会インフラストラクチャで見られます。これらの項目は政策や地域コミュニティの充実度を示すもので、社会WEIの大幅な高スコアに影響を与えている可能性があります。
– 一方、個人の心理的ストレスは、他の個人要因と中程度の相関しか見せていないことから、これ以上の支援や注視が必要であることを示唆します。
**5. データ分布（箱ひげ図）**:
– データ分布は多様で、不均一なばらつきが見られます。異常値として検出されたデータがあるため、これを影響をリスクと捉え、安定性向上が求められます。
– 多数の外れ値が見られ、中央値は0.7付近で推移していますが、極端に高いまたは低い値は正しい情報の反映であることを前提としたさらなる確認が必要です。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAにより、第一の構成要素（PC1）がデータ変動の78%を説明しており、特に自由度や自治、社会的持続可能性がこの要素を強く影響させている可能性があります。このことは、システムや政策が社会の幸福度に与える潜在的影響を考慮すべきことを示唆しています。
### 結論
これらの分析から、社会的要因の改善や政策の強化が短期間の高WEIスコアに大きく寄与していることが強く示唆されています。しかし、急激な変動と多数の異常値の存在が、体系的な問題または一過性の現象を引き起こしている可能性があり、さらなる分析が推奨されます。具体的に、特定の曜日やイベントにおけるデータの偏差を詳しく解析し、その背景にある社会的または個人的な要因を特定することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇/下降/横ばい**: グラフの前半（2025年7月～9月）はやや下降の傾向が見られます。後半では大きな増加が見られ、特に2026年4月以降に急激な上昇があり、新たな高いレベルに達しています。
– **周期性**: 短期間での明確な周期性は確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2025年7月から9月にいくつかの外れ値があり、これが異常値として示されています。
– **急激な変動**: 2026年4月以降の急激な上昇が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (青色の点)**: 2025年のデータに基づく実績データ。最初のブロックで徐々に減少。
– **予測 (×印)**: 予測は直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されており、予測の不確かさ範囲内に実績データが含まれています。
– **異常値 (黒い円)**: データセットからの外れ値として示されており、特に2025年のデータで確認されます。
– **前年 (緑色の点)**: これは昨年と同じ時期のデータと思われ、後半でのWEIスコアの増加が強調されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の関係**: 予測モデルは実績データの急激な変動をある程度捉えていますが、実績データの変動幅に対してはやや異なる結果を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアと時間の相関があり、時間とともにスコアが延びる傾向が特に後半に見られます。
### 6. 直感的な感じ方と影響
– **直感的な判断**: 人間は全体的な増加トレンドを感じ取るかもしれませんが、急激な上昇部分に驚きを感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 交通関連の指標であるため、後期の顕著なWEIスコアの上昇は、交通需要の急増や新しい施策の成功を示す可能性があります。これは、交通政策の見直しやインフラ改善の必要性を示唆し、交通機関や関連会社にとっては新たなチャレンジと機会をもたらすでしょう。
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:
この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**:
– 左側の青いプロットでは、WEIスコアが時間とともに減少するトレンドが確認できます。
– 右側の緑のプロットは、過去と現在のデータを示し、ある程度のスコアの変動がありますが、明確なトレンドが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットで最下部に近いスコアは異常値としてマークされていますが、全体として大きな変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測のベースとして使用されます。
– 緑の点は前年のデータを示し、現在のデータと比較するために使用されます。
– 異常値は特に注目すべきポイントとして強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータセットが異なる時期にわたっているが、特に重なる部分がなく、直接的な比較は難しい。
– 違う手法での予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）が結果にどのように影響するかを評価するためのデータとして使われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこのグラフからは読み取りにくいです。ただし、実績データの減少トレンドと前年との比較がどのように異なるかが注目ポイントです。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– スコアが時間とともに減少していることは、何らかの改善が必要であると感じさせる要因になります。
– ビジネスや社会に対しては、交通カテゴリにおける個人のWEIスコアが下がっている場合、個人の行動や外部環境の変化を示唆しており、戦略的見直しが求められるかもしれません。また、前年との比較が提供する視覚的情報によって、過去とのパフォーマンス差を確認しやすくしており、それに基づいた対応策が可能です。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは、二つの異なる期間に分かれているようです。前半の期間（おそらく2025年中盤）では、実績値が横ばいであることが確認できます。後半の期間（2026年前半）では、前年のデータが以前より高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半期間には、WEIスコアにおける外れ値が確認され、黒い円で示されています。この不正値は、他のデータポイントから明らかに離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、異常値は黒い円で強調されています。
– 緑色のデータは前年のデータであり、比較として使用されます。
– 背景にある灰色の影は予測の不確かさ範囲を示します。
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の間には若干のスコアの上昇が見られ、前年の交通状況が改善された可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータはおおむね実績データより高い傾向を示しています。これは、前年の交通の社会的な影響がより良好であったことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフから、交通に関連するWEIスコアが時間とともに改善している可能性が示唆されます。これにより、都市の交通インフラが改善されたか、利用者の行動が変わった可能性があります。
– 外れ値に基づくと、特定の時間やイベントにおいて問題が発生した可能性があり、その要因を特定し対策を講じることが重要です。
総じて、このグラフは交通の社会的影響が改善しつつあることを示唆しており、政策の有効性や交通インフラの改善に関する良い兆候と考えられます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる時期に分かれています。初期は2025年7月から2025年9月に集中し、次のピークは2026年6月からのデータです。
– 初期の期間ではデータポイントが密集していますが、その後大きなギャップがあり、次に新しいデータクラスターが続きます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初めの時期にかけて数個の外れ値があります（黒い円で囲まれている）。
– 3025年9月までのデータはわずかに下降しています。
3. **各プロットや要素**
– 最初のデータセットが青と黒のマーカーで示されていますが、新しいデータは緑で示されています。
– 予測のための異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の時系列データと次のデータの間に明確な変換が見られるが、両者の直接的な相関はグラフ上に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの広がりは少なく、その後新しいデータになるにつれて密集。
– 予測不確実性の範囲が表示されていますが、最初の実績に比較して変化がないことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 交通の個人経済余裕指数が2025年9月まで低下しているため、この時期には交通に対する支出が減少している可能性が高いです。
– 予測モデルが使われており、異なる回帰手法が試されていることから予測の不確実性が意識されています。
– 交通分野の経済政策や市場の動向の変化に伴う可能性があるため、戦略的な判断には密接なモニタリングが必要です。
このグラフは市場の変動と経済的余裕の変化に敏感に対応する能力が求められるため、計画立案者や政策決定者にとって重要な情報を提供しています。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 過去と現在のデータの間に明確なギャップが存在します。期間の前半（おそらく前年）は高めのWEIスコアが記録されています。
– その後、一旦データが途切れ、最近のデータではスコアがやや低くばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるものは初期データの中に存在していますが、評価範囲内として扱われています。
– 新規データは外れ値が目立たなく、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、初期は非常に集中しているのに対し、現状データは緑色のプロットで示されています。
– 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）はそれぞれ異なる線で記載され、予測のばらつきや精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去と現在の実績データは異なる時期に分かれており、緑のデータが過去と比較しうるデータとして示されています。
– 予測データは、今後の動向を示しており、実績と比較する際に有効です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 新しいデータは、過去データとは異なる分布を示しており、変化が観測されます。これは、潜在的に環境や状況の変化を示唆します。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 分析を通じて、過去と現在の環境におけるパフォーマンスの違いが明確に浮き彫りになっています。これは、企業が新しい戦略や適応が必要である可能性を示唆しています。
– 健康状態が長期的にどのように推移しているかを把握することにより、交通事業者や政策立案者が健康に関連する施策を検討する参考となるでしょう。
このグラフは、予測モデルを活用して未来のトレンドをより正確に計画するための有益なインサイトを提供します。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（心理的ストレス）スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績のデータ（青色）は0.6から0.8の範囲で比較的安定しています。
– 期間の後半では、前年の比較データ（緑色）が0.5前後で安定しています。
– 明確な周期性や長期的な上昇・下降トレンドは顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値と思われるものが観察されます（黒い丸印）。これらは特定のイベントや状況が誘発したストレスの急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けとプロットは異なる予測手法や実績、異常値、前年のデータを示しており、それぞれの違いを直感的に理解するための手助けとなっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内での実績データは予測モデルが想定した範囲で変動し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**:
– 実績データと前年データは視覚的に区別され、経年での心理的ストレスの変化を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期と後期の間で異なり、特に異常値が多い初期段階には広がりがあります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々の心理的ストレスは時間とともに均一な傾向があるため、特定の期間やイベントによる急激な変動に注意を払うことが重要です。
– これらのデータに基づき、交通に関連する政策や改善策を実施することで、特定の時期に発生するストレスを軽減できる可能性があります。
このような分析は、交通システムのストレス要因特定や改善のために有用で、結果として社会全体の精神的健康の向上に寄与するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期期間（2025年7月ごろ〜10月）**:
– 実績（青色）と異常値（黒丸）のスコアは0.5〜0.9の範囲に集中しています。
– 特に目立った上昇や下降のトレンドは見られませんが、安定したスコアを示しています。
– **後期期間（2026年3月以降）**:
– 緑色の「前年（比較AI）」のスコアは、全体として0.7周辺に落ち着いています。
– こちらも大幅なトレンド変動は見られませんが、初期期間に比べて少し下がった印象です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期期間に異常値（黒丸）が数点見られるが、全体としては少数で、大きな影響はないと考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 実際のスコアで、初期段階でのパフォーマンスを示している。
– **異常値（黒丸）**: 統計的に外れたデータポイント。
– **前年（比較AI）緑色**: 前年のデータで、現在のスコアの評価やトレンド分析の基準として使用される。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 後期期間の「前年（比較AI）」のみのデータが表示されており、初期期間の実績との比較が可能。
– 予測データ（線、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）は表示から削除されているため、詳細な比較は難しい。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期と後期でスコア分布の明確な相関性は見えません。
– スコアの密度は、初期がやや高く、後期は異なる分布を示しています。
### 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
– **直感的感想**: 初期のパフォーマンスが比較的安定して高かったのに対し、後期の前年データのスコアが心理的にプレッシャーになる可能性もある。安定したパフォーマンスを求めることが重要。
– **ビジネス/社会への影響**:
– 初期の実績に基づく戦略が成功している可能性があるが、そのままの戦略が有効ではなくなる可能性がある。
– 次年度の予測データが欠けているため、戦略的計画には慎重なアプローチが求められる。
全体として、このグラフは過去のパフォーマンスの安定性と、今後の戦略に大きく依存する未来を示唆しています。特に予測データが欠けている状況では、現行の戦略の見直しや新しいアプローチの検討が必要です。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示しています。それに基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間の開始直後から、実績（実績AI）のデータが安定したスコアを示していますが、その後急激に下降しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は共に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月にかけて、いくつかの外れ値（黒丸）が見られます。これらの外れ値は、一般的なトレンドから大きく外れており、急激な変動が示されています。
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、緑の点は前年のデータです。
– 黒い丸は異常値を示し、これは集中的に特定の期間に見られます。
– ピンクと紫の線は、それぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰による予測を示しています。この2つの予測は互いに似た傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータとで大きな比較ができます。前年のデータが右にまとめて表示されており、実績データと明確な時期の分断が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ全体が期間最初の方に集中し、その後大きなギャップが生じています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このグラフを見た人は、特に開始後の急激な下降に注目するでしょう。これは交通の公平性や公正さにおける問題を示唆しています。
– 外れ値や予測データのギャップは、交通システムにおける予期せぬ混乱や不安定さ、または改善の必要性を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会的な影響として、交通政策の見直しや改善が必要である可能性があります。社会的な公平性を改善する対策が急務とされるかもしれません。
これらの観点から、交通カテゴリにおけるWEIスコアの安定化に向けた具体的な施策が期待されます。
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**:
– 初期のほうでWEIスコアが高く（0.8から1.0）、最新の日付においても再びWEIスコアが高くなっている。
– 時系列的に見てWEIスコアは初期にピークを迎え、その後一旦下落し、再び上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の高スコアから落ち込んでいるプロット（約0.6の地点）が外れ値とみなされる可能性がある。
– 初期から大きなスコアの変動が観察される。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、濃度の分布により密集している箇所がわかる。
– 緑の点は前年のデータを示し、現在と同様に高いWEIスコアを指している。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示され、範囲も考慮されている。
4. **関係性**:
– 実績データと予測は概ね一致しているが、一部に乖離が見られる。
– 前年のデータも現在の実績とほぼ同様のスコアレンジに収まっている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 計測期間の初めと終わりで似たような高スコアの分布が確認でき、一時的な落ち込みが見られるのみ。
6. **直感的インサイトと影響**:
– 初期に達成された高いWEIスコアが一時的に落ち込むも、最終的に回復していることから、短期的な変動に対する耐性や改善力が認められる。
– 社会的・ビジネス的には、短期間の改善や変動対応能力の高さを示唆し、将来的な投資やビジネス戦略にポジティブな影響を与える可能性がある。
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**
– 初期の期間（2025-07-01付近）のWEIスコアは高い値（約0.8から1.0）を示しています。このエリアでは密度の高いプロットが見られます。
– その後、2025-07-01から2025-09-01にかけてWEIスコアは急激に減少しています。その後、データが途絶えています。
– 2026-06-01以降、WEIスコアが再び現れますが、この新しいデータセットでは高めのスコア（約0.6付近）で安定しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 2025-09-01付近に急激なスコアの減少が見られます。この期間のデータは異常値として捉えられている可能性があります。
– 異常値としてマークされているシンボルも初期の時期に集中しており、これが急激に変動した要因となっているかもしれません。
3. **プロットの要素**
– 青色の点は実績データを示し、密度はある特定の期間に集中しています。
– 緑色の点は前年と比較したデータを示しており、後半の期間に集中しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰を用いた予測を示しており、初期データとの大きなギャップが観察されます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績（青）と2026年の前年データ（緑）は異なる期間で分かれており、比較が難しいです。
– 初期のデータの急激な変動が後半には見られず、明らかな断絶が存在します。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 初期期間の急激な下落と予測の範囲外に出る異常値は、トレンドとして一貫性を欠いています。
– 後半のデータはより狭い範囲内に安定しており、社会基盤・教育機会に関する改善を示唆している可能性があります。
6. **人間が感じる直感、およびビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な減少は、突発的な経済的または社会的なショックを示唆している可能性があります。このため政策改善が求められる状況かもしれません。
– 後半の期間での安定は、持続可能な成長への移行が可能であることを示し、社会基盤の強化が実を結びつつあることを示唆します。
– これにより、交通インフラや教育機会の向上により安定した環境が提供されつつあることが期待できます。
このグラフは、特定の期間での急激な変動を詳細に分析し、適切な対応策を講じることで、社会基盤と教育機会に基づく成長を促進する可能性があることを示しています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年9月にかけて、青いプロット（実績AI）は一貫したスコアを示しており、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 一方、2026年のデータ（緑色のプロット、前年比較）は、スコアがやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い円で囲まれた箇所は異常値を示しています。これらは他のデータポイントから逸脱している位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 象徴（青丸）は実績AIの履歴を示しています。
– 赤い「×」は予測値として表示されており、予測されたトレンドが実際の値からどの程度ずれているかを示しています。
– 緑色のプロットは、前年との比較を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値の間には相関があり、一方的な乖離が見られません。予測（紫色、ピンク色）はほぼ実績に近い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータセットに若干の相関が見られます。予測の範囲内に収まっています。
– 異常値の存在が、全体的なスコア分布に影響を与えている。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、短期間の実績が予測通りに近いことが示され、AIの予測精度の信頼性につながる可能性がある。
– ビジネスや社会的には、交通におけるWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが比較的安定していることが、安心材料となり得ます。しかし、異常値は何らかの要因による影響を示唆しており、注意が必要です。
この分析をもとに、交通における社会的な取り組みや改善がどのように行われているかについて、さらに深い考察が可能です。
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:
以下は、ご提示のヒートマップについての分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 時間帯により、一定の周期性が見受けられます。特に7時から8時、16時から18時、23時から0時にかけて、値が高い傾向にあるようです。
– データ全体において一定のパターンがあり、日ごともしくは時間帯によって異なる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 17時台において、特定の日に急激に低い値（紫色）が記録されています。他の日と比べて明らかに異なるため、注目すべき変動です。
– 短期間で急激な変化が見られるため、異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高低を表しており、緑から黄色は高いスコア、青から紫は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに異なる活動量や交通の混雑度を示唆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**
– 異なる時間帯や日付間での比較が可能ですが、特に16時から18時の時間帯で、他の時間帯に比べてスコアが低めの日があるため、特定の出来事が影響を与えた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 交通に関するデータだと仮定すると、ピーク時間帯の混雑具合が反映されているかもしれません。
– 特定の時間帯にスコアが集中する傾向があり、一定のパターン性が確認できます。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– ヒートマップは時間帯別の交通パターンを視覚的に示しているため、人々の移動や経済活動の活発な時間を把握するのに役立ちます。
– 社会的には、ピーク時間の混雑緩和策を検討する材料になるかもしれません。各地域や時間による変動を考慮し、適切な交通手段やインフラの改善に繋がる可能性があります。
このような分析を元に、人々が直感的に理解しやすい形で交通データを視覚化・解釈することで、より良い施策の実施に役立つ情報が得られると考えられます。
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:
以下のポイントを基にヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付に沿った時間帯別の色合いは変化しており、一定の周期性は見られない。
– 一般的に、18-23時の時間帯で活発な傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と23日以降に、指定の時間内に急激に変化する部分があり、特に7月24-25日に濃い色（負の評価が強い）まで落ちこむ。
3. **色の意味**:
– 色のグラデーションは、表示されているスケールから、黄緑色が比較的高いスコアを示し、青色から紫色にかけてスコアが低下していることを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変化が示されており、日付に伴う一貫したパターンは見られないが、特定の日付は同じ時間帯で変動が一致している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが変わるため、時間帯別の変動は特に重要な要素。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 通勤や移動のパターンが異常を示している可能性がある。特に、スコアが低い時間帯は交通問題や混雑を示唆しているかもしれない。
– 比較的高いスコアの時間帯に、ビジネスのマーケティング活動や交通改善の取り組みを実施することで効率的な運営が可能かもしれない。
全体として、ヒートマップは特定の時間帯や日付での交通動向を示すものであり、これを活用することで交通の最適化やサービスの向上につながる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップは、特定の時間帯（主に8時、16時、23時にかけて）において、周期的なパターンと異なる色の変化を示しています。
– 特に16時前後と23時に近くなると、より明確な色の変化が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月17日と7月23日におけるスコアの急激な変化は注目に値します。特に7月23日は他の日と比較して異常な値（低いスコア）を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIの平均スコアを示しており、明るい色（黄色）が高いスコアを、暗い色（紫色）が低いスコアを示しています。緑色の分布は一般的な平均レベルを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（特に8時と23時）はより明るい色を示し、スコアの高い時間帯を表しています。一方で、7月23日には他の時間と比べてスコアが極端に低い特徴が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間軸に沿って一定の規則性が見られるが、特定の条件下（休日や特別なイベント等）により大きくスコアが変動している可能性があります。
6. **人間の直感と社会的影響**
– 人々は特に8時や16時の交通量の増加を経験的に実感することができ、このデータがそれを裏付けていると言えます。
– 7月23日のデータからは、重大な交通の乱れ（事故や天候不順）などが発生した可能性が考えられ、それによって社会に影響を及ぼした可能性があります。
このようなヒートマップを継続的にモニタリングすることで、交通の流れを効率化し、ピーク時の混雑を軽減するための計画策定に役立てられるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
ヒートマップは相関関係を示していますが、トレンドの分析には直接寄与しません。相関の高さを通して、特定の項目が他の項目に強く影響され続けているかどうかを推測できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値や急激な変動はこのヒートマップから直接確認できません。ただし、低い相関が他と異なる要素として浮き上がることがあります。
#### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡：相関係数を表しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強い。
– 各セルの数値：具体的な相関係数を示しており、0から1に近いほど、正の相関が強いことを意味します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
相関の高い項目同士をもとに、連動して変動するパターンを見出すことができます。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.96の相関関係を持ち、非常に連動性が高いです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は0.96以上の高い相関を示しています。全体のバランスを取りながら変動している可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関は全体的に低めであり、独立的な要素であることが示唆されます。
#### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– 直感的に、人々は社会的な公平性や持続可能性が高い社会では、個人の自由度や心理的ストレスに良い影響を与えると考えるかもしれません。
– 高い相関は、政策立案者にとって関連項目を一体として扱う価値があることを示唆しています。
– ビジネスでは、お互いに高い相関を持つ指標に基づいて、一貫した戦略を立てることで、特定のターゲットに効果的なアプローチが可能となるでしょう。
このヒートマップ全体を通じて、特定の分野や項目が連携し合い、社会全体のウェルビーイングに影響を与えていることが見て取れます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリにおけるスコアの中央値や範囲は、特に明確な上昇や下降のトレンドを示しているわけではありません。それぞれのカテゴリで独立した分布を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI (経済状態)」および「社会WEI (生態系整・経済機会)」にはアウトライヤーが見られます。これはユーザーや環境の特異な要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各箱ひげ図は対応するWEIタイプの分布を示し、箱の中央の線は中央値を示しています。箱の範囲は第1四分位数と第3四分位数を示し、ひげは最小値と最大値を示します。外れ値は個別にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリが並列して示されており、直接的な時系列関係を分析するタイプのグラフではありませんが、カテゴリー間の比較は可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (経済状態)」および「社会WEI (社会生態系・経済機会)」では幅広い分布が見られ、これに対して「個人WEI (自由度と自治)」は比較的狭い分布を持っています。これは、個別または社会的要因によってスコアのばらつきが異なる可能性を示しています。
6. **直感的な理解及びビジネス・社会への影響**
– 各WEIタイプのスコア分布は、異なる分野または地域における交通環境の影響を示す可能性があります。例えば、環境や社会的要因がどの程度交通に影響を与えるかのヒントを得ることができます。この情報は、政策決定や企業の戦略策定において役立ちます。
全体として、このグラフは交通に関するさまざまな観点からの評価を視覚的に提供し、特定の領域での改善や最適化のための洞察を与え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:
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）のスキャッタープロットです。データ全体に明確なトレンドは見られないですが、第1主成分に沿って広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の負の方向に外れ値が見られます。このようなデータポイントは、他のデータと異なる異常な挙動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**:
– プロットは各データポイントを示しており、第1主成分（寄与率: 0.78）と第2主成分（寄与率: 0.06）に基づいて配置されています。主成分分析を通して、全体の変動の大半が第1主成分で説明されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフは時系列分析ではなく、2つの主成分軸におけるデータの分布を示しています。個別の時系列よりも変動要因を特定するために用いられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿ってやや右方に伸びる傾向がありますが、明確な直線的な相関は見られません。データセットの分布は全体として広がりがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– PCAの結果に基づくデータの広がりは、交通データが多次元的であることを示しています。ビジネス面では、主要な変動要因（第1主成分）を理解することで、効率的な交通管理や政策決定に役立つでしょう。
– 外れ値は異常な交通パターンを示している可能性があり、これにより非常時の対策や改善点の発見に繋がるかもしれません。この知見は大規模イベントや突発的な事象への対策に貢献する可能性があります。
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。