📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移:**
– 総合WEIスコアの推移において、2025年7月初旬（1日～5日）に幾つかの異常値が観察され、0.70以下と急激に低下した。しかし、その後7月6日以降は上昇を始め、大幅な上昇が数回見られました（例えば、7月7日と8日に0.89と0.90に達した）。
– その後、7月20日から23日にかけて再び急降下し、7月24日には0.63まで低下。この時期の背景要因として、社会的または個人の変動要因を疑うべきです。
2. **異常値の背景:**
– 7月初旬のスコア変動は、個人WEIの低下（特に経済状態）および社会WEIの急上昇（特に持続可能性と共生度合い）に関連するかもしれません。
– 7月下旬の低下（例: 7月20日～24日）は、公平性や持続可能性のスコアが下落していることが示唆されています。また、精神的なストレスが低下しすぎている可能性も。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 長期的なトレンドでは、WEIスコアが月初に下落、その後中旬に向けて上昇、再び下旬に下落する傾向が見られます。このパターンは月のくずれやバケーションシーズンに関連する可能性も考えられます。
– 残差部分は異常値の性質を表しており、社会イベントや政策変更等が影響している可能性。
4. **項目間の相関:**
– コンサルティングで使用されがちな相関ヒートマップによると、例えば、社会持続性と公平性は高い共通スコアを持っていることが観察され、食品安全制度や環境政策との関連が示唆されます。
– 個人生の経済的安定性と健康状態も顕著に連動している様子。
5. **データ分布:**
– 箱ひげ図の解析では、持続可能性や生態のスコアが非常に高いことがわかります。しかしこれが社会全体の持続力を反映しているのか、単に短期的な政策によるものだけかは確認が必要です。
6. **主要な構成要素 (PCA):**
– PC1が0.78という寄与率であり、主要な構成要素として重視されています。これはWEIの大部分が個人の経済的および健康状態などに依存していることを示します。PC2の低寄与率(0.06)は、続いて精神的な幸福感に関連するかもしれません。
**洞察:**
本データからは、個人及び社会のWEIスコアが直接的に影響している様子が見られました。特に、個人の健康状態や経済力が向上すると、社会WEIの項目全般にプラスの効果をもたらしていることが想定されます。逆に、公平性など障害要因のリスクはWEIの急激な低下を引き起こす可能性があるため、これに対して常に補填策を用意する必要があります。
この分析は、データの正確性と綿密性を考慮しつつ、持続可能な政策形成の助けとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な期間が示されています。2025年中盤からの期間は、WEIスコアが若干の下降傾向を示しています。一方、2026年中盤のデータではWEIスコアが0.8付近と比較的高く安定しており、上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータでは、0.6以下のポイントが外れ値として目立っています。これらは異常値として特記されています。
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、黒色の異常値は実績データ内の異常を示しています。緑色は前年データで、季節性や前年との比較が可能です。
– 予測は赤色のバツ印で示され、いくつかの予測モデルが異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑色）と比較して、実績データ（青色）は一部重なりつつも、湿度がより高い範囲に収束している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データと実績の間で直接の相関を見つけるのは難しいです。モデルによって予測精度が異なるため、改善の余地があります。
6. **人間が直感的に感じること**
– 2025年度は不安定であり、外れ値も多く、予測の信頼性に疑問が残るかもしれません。しかし、2026年は改善が見られ、ビジネスや公共交通の計画がより安定化する可能性があります。
– 総じて、WEIスコアは上昇傾向にあり、交通状況の改善や効率化が期待されます。
この分析は交通管理や計画策定において有益です。異常が早期に検出できれば、それに対する迅速な対応が可能となり、交通の流れを円滑に保つのに役立つでしょう。
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:
このグラフの分析結果を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 2025年7月から始まり、2025年末にかけて実績データ（青）は全体的に下降傾向にあります。
– グラフの終了近く、特に2026年6月からデータが緑色に変わり、前年度のデータとして示されており、こちらはやや安定しているか少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの頃にいくつかの異常値が存在しています（黒い円で示されています）。
– 2025年の途中で予測モデルの異なる結果（紫の線）が表示されていますが、大きなずれは見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青は実績データであり、緑は前年度の比較データを示します。予測のためのモデルは、それぞれ異なる回帰方法で色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度データ（緑）は安定しているのに対し、実績データ（青）は下降しており、状況の変化があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な季節性や周期性は確認できませんが、予測誤差範囲は比較的狭いため、モデルは比較的正確に未来を予測していると言えます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 全体的な下降トレンドにより、交通に関連する何らかのパフォーマンスや効率が低下している可能性が示唆されます。
– 経済活動の縮小、あるいは交通手段の選択の変化などが背景にあるかもしれません。
– モデル自体は現状をよくキャッチしており、これに基づいた改善策の検討が可能です。
まとめると、このグラフは特定の交通指標におけるパフォーマンスの低下を示しており、その背景を理解し対策を取ることで、将来的な改善が期待できると言えます。
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:
以下に、このグラフから得られる可能性のある洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には実績データ（青）が集まっており、短期間の変動が見られるが大きなトレンドは明確でない。
– 右側には前年のデータ（緑）が集まっており、安定したWEIスコアを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値が黒い丸で示されており、これらは他のデータポイントから外れている。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰：紫）が急激に下降する線として示されている。
3. **要素の意味**:
– 青色は実績AIによる実績データ、緑色は比較AIの前年データを示している。
– 異常値は実績データの中で特に目立つデータポイントを示している。
– グラフには予測範囲（xAI/3σ）も示されており、予測の信頼性の範囲を視覚化している。
4. **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直接的な関係性が示されていないが、共に一定の範囲内で変動しているようだ。
– 予測データにはいくつかの異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用され、それぞれ異なるパターンを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間で明確な周期性や強い相関は見られない。
– WEIスコアの範囲が予測の不確かさを示すシャドー領域と共に表示されている。
6. **このグラフからの直感と影響**:
– グラフ全体からは、データに不確実性があることを感じさせるが、前年データは比較的安定しているため、同様の条件が続けば安定が期待できる。
– ビジネスや社会において、異常値が示す可能性のある不規則な変動は予測精度の向上や外部要因の特定を促すかもしれません。
このグラフを基に、さらなる解析や検討が行われると良いでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の特長と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側の「実績（実績AI）」は比較的一定で0.6から0.8の間に分布しています。トレンドは横ばいであり、明らかな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に「異常値」を示すプロットが見られますが、これが全体的なトレンドに与える影響は限定的に見えます。
– グラフ全体としては急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、紫やピンク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）による予測を示しています。
– 予測値は異なる色で示されていますが、これらが「実績」とどのように一致するかを比較することが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時期に複数の予測が示されており、これらと実績データがどの程度一致しているかを分析することができます。予測と実績が大きく異なっている場合、モデルの精度が議論されるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」と「予測」間の相関性を評価する必要がありますが、この範囲ではデータは一定の範囲に分布しており、外れ値を除くと大きな相関はない可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕を測る「WEIスコア」の安定は、現在の交通政策や経済状況が持続可能であることを示唆します。
– モデル予測の精度が改善されることで、将来の政策や経済のシミュレーションがより効果的になるでしょう。
総じて、このグラフは交通カテゴリー内での「経済的余裕（WEI）」が比較的安定していることを示しており、それぞれの予測モデルの精度を評価するためのベースラインとなるデータを提供しています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な集中が二箇所に見られます。2025年半ばから後半にかけてのデータと、2026年半ばのデータです。
– 後者は前者よりもスコアが高めですが、期間全体を見たトレンドはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータの中に、低いスコアの外れ値が一つ見られます。特異なイベントや入力エラーを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）**:
– 青丸は実績値を示し、緑の丸は前年のデータとして表示されています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられていますが、予測と実績との差は目立ちません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測と大きく異なることはなく、予測モデルが比較的正確であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間に相関があるように見え、予測モデルが一貫している可能性があります。
6. **直感的な感じと影響**:
– 実績と予測が大きく外れることなく推移しており、システムが安定している印象を受けます。
– 健康状態が一貫して維持されていることは、交通の分野において労働者の健康管理が適切に行われていることを示唆するかもしれません。
全体として、この個人WEIスコアの推移は、過去の実績に基づいた予測モデルが成功していることを示しています。また、季節的なトレンドがあまり見られないことから、取り組んでいる健康管理の方法が短期間での変動に対して効果的である可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– **実績データ**: 初期の実績データ（青いプロット）は概ね横ばいで、特に明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– **前年データ**: 後半の前年データ（緑のプロット）は比較的一定の範囲に密集していますが、若干の増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（青色）にはいくつかの異常値（黒丸）が見られ、心理的ストレスが特定の時点で大きく変動していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際に観測されたストレスデータ。初期に集中しています。
– **予測（赤）**: 予測されたデータ点が少なく、グラフ上では視認しにくいです。
– **異常値（黒）**: データ範囲から外れた点を示し、これには何らかの特別な要因がある可能性があります。
– **前年（緑）**: 過去の同時期データで安定したスコア範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータでは、前年の方がデータが後半部分に長く分布しており、全体としては前年の方が詳細なスコアを示しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは同じ範囲内に集中していますが、実績データには時折大幅な変動が見られ、異常値が一定期間に集中しています。
6. **直感的な洞察と可能な影響**
– 実績データの異常値と急激な変動は、交通に関連する大きなストレス要因が断続的に発生している可能性を示唆します。このような変動は、交通計画やストレス管理対策の改善に向けた重要な指標となりえます。
– 年全体を通してデータが得られていないため、完全なグラフを作成するにはより長期的なデータが必要です。
ビジネスや社会として、このデータは交通関連のストレス要因の特定や、これを軽減するための施策の検討に役立つ可能性があります。
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**
– 現在のグラフには、複数の時期にわたってデータが分散して表示されています。序盤は青色の実績データ（実績AI）が高めの位置で横ばいのトレンドを示しています。
– 後半にかけて、緑色の前年度データ（比較AI）は全体的に上昇傾向を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データポイントの集まりにいくつか異常値が存在しています（黒の円で囲まれた箇所）。
– 外れ値は異常値として識別されており、システムや方法の改善が必要であるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の実績データは、時期を特定するための基準を提示します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、将来的なトレンド及び予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの差異を観察することで、予測モデルの有効性を評価できます。様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれの特性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階の実績データの均一な分布に対し、後半のデータは全体として高いスコアに密集しています。これは、モデルの正確性が高まり、データが変動しにくくなったことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期のデータ段階での異常値が顕著であるため、このセグメントでの改善が求められます。
– トレンドの変動と異常値を考慮に入れた改善とそれに伴う制度改革が交通における政策策定や効率性向上に寄与する可能性があります。
– 予測の信頼性向上により、将来的な戦略立案が精度の高いものとなり、事業の安定性や持続可能性を高めることが期待されます。
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
1. **トレンド**
– **実績（青点）**: 初期のスコアは高く、1.0の付近に密集し、その後少し低下しています。
– **前年（緑点）**: 後半に急上昇し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **実績における異常値（黒丸）**: 初期に見られ、これが一時的な問題やデータの誤りを示唆しているかもしれません。
– **予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）**は低下傾向を示しているが、実績と比べてスコアが予測範囲を超えている。
3. **プロットや要素の意味**
– **色と形**はデータの種類（実績、前年、予測）を示し、青は実績、緑は前年、ピンクと紫は予測傾向を示しています。
– **グレーの影付き範囲**は予測の不確かさを表しており、実際のデータがこの範囲に収まっていないことが多いです。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と前年のスコアを比べると、前年のスコアは安定しており、実績は変動が激しいです。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるトレンドを示しており、予測のバラつきを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の間に明確な相関は見られませんが、予測モデルは全体的に実績データを下回る予測をしています。
6. **直感的洞察とインパクト**
– 実績が予測よりも高いことから、予測モデルの改善が必要かもしれません。また、これらの社会的な測定が関連する政策や交通機関の変更が効を奏している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響として、これらのスコアは交通の公平性・公正さに関わるため、改善されたスコアは交通サービスの向上や利用者満足度の増加につながる可能性があります。
データ間の齟齬や外れ値は、さらなる調査や予測モデルの調整を必要とすることを示しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要なデータセットがあります。一方は青色のプロットで、主に期間の初期に位置しており、やや高いWEIスコアを示しています。もう一方は緑色のプロットで、やや期間の後半に集中しており、こちらも高いスコアを示しています。全体的なトレンドとして、一度スコアが低下し、その後再上昇している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットでは、いくつかの異常値が認識され、特に1つはかなりスコアが低いです。これにより、短期間でWEIスコアが急激に変動したことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータで、緑のプロットは前年との比較AIのデータです。灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルも同時にプロットされていますが、特定の方向性は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年比較AIのデータは、それぞれ期間内で相関が見られず、独立した動きをしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のプロットの間に明確な相関関係は見られません。各セット内では、期間中に比較的一定のスコアを保つ傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な直感としては、交通の持続可能性と自治性に関する評価が時期によって不安定である可能性があります。この不安定さは、政策変更や技術革新、その他の外部要因の影響によるものかもしれません。ビジネスや社会においては、予測モデルの精度を向上させ、安定したスコアを維持するための施策が重要です。特に異常値を減らすことが、全体的なパフォーマンスの改善につながるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から9月初旬）は、WEIスコアが高く、約0.7から1.0の範囲で横ばいです。その後、急激にデータが途絶え、次のデータ点が現れるのは約6か月後（2026年7月）です。この期間のスコアはやや低く、約0.6から0.7の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間には異常値が観察され、これが影響している可能性があります。その後の急激なデータ欠落は、データ収集の問題または他の外的要因によるものでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、これらの点は初期期間に集中しています。
– 緑の点は前年のデータであり、後半期間に集中しています。
– 予測の線は、初期期間における複数のAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示していますが、予測範囲と実際のデータ収集の間にギャップがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期期間の青と緑のデータの不在は、予測精度の評価に影響を与えていますが、どの予測モデルも同様の低下傾向を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、初期期間の実績データは比較的高いスコア範囲にありますが、後半期間では減少しています。分布も広範性が見られます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– データ欠落や急激な変動は、人間にとって不安感を与える可能性があります。社会基盤や教育機会の不安定性が示唆されており、ビジネスにはリスク要因として捉えられる可能性があります。このような変動は政策策定や改善策の検討に役立つでしょう。長期的な予測とその信頼性は、データの空白や変化に対処するために再評価する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 青い点が示す実績（実績AI）は、全体的に安定しているが特定の終了時期に急減している。
– 预测された線は着実な減少を示し、その後、新しい期間でまた増加の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分にはいくつかの外れ値が存在し、特に、スコアが0.4以下の点が目立っています。
– 急激な変動は主に終盤での減少に見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色が異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、多様な予測傾向が見られます。
– 黒い円で囲まれた部分は異常値を示しています。
– 緑の点は前年比を示しており、過去のトレンドと比べて変化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**
– 異なる予測手法によるプロットが重なり、予測の信頼性を示唆しています。
– 複数の予測方法による一致が確認できる点は、予測の頑健性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間の後半、新しい期間の中で緑の点が濃密に分布しており、新しいパターンや変化が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、初期の安定した状況から、予測どおり下降していく現象が明確です。
– 新しい期間でWEIスコアが上昇しそうな兆候があり、これが社会的な政策や取り組みの効果を反映している可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、早期に下降傾向を把握し対策を講じることで影響を緩和できる可能性が考えられます。
このグラフは、共生・多様性・自由の保障という社会的要素の変動を可視化しており、適切な対策の重要性を強調しています。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体における色の変化は、特定の時間帯で緑から黄色、青へと変化しており、これによりデータの変動を示しています。具体的には、特定の日時における変動やピークがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日頃と7月24日以降に濃い青色や紫色が現れており、これは急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のバリエーションが示すのは、WEIスコアの強度や頻度です。緑や黄色は比較的高いスコア、青や紫は低いスコアを示していると思われます。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 特定の日の特定の時間において、一部で一致するパターンが見られますが、全体的には周期的な動きよりも断続的な変化が目立つ設計です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日のうちの特定の時間でスコアのばらつきが見られるため、時間帯による強い相関は確認しにくいですが、一部時間帯では観測されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 日中（特に午前と午後）の活動が活発であることを示唆しており、これが通勤やラッシュアワーと関連している可能性が考えられます。また、急激な変動は予期せぬ交通イベントや混雑を示唆しており、これにより事前の準備や対応が必要であることが示唆されます。
このようなヒートマップを利用することで、交通機関や都市計画者は、特定の日や時間の課題を特定し、効率的な計画や改善策を立案に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:
以下のヒートマップについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られる。時間帯7時、8時、16時、17時に特に顕著な活動が確認でき、全体的にこれらの時間帯は高いスコアを示している。
– 日付が進むにつれ、21時以降の活動が増加し、特に2025年7月24日頃にピークを迎えている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月20日と21日は他の日に比べてスコアが非常に低い（紫色部分）。これらは急激な変動であり、何らかのイベントや要因による可能性が考えられる。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は個人WEI平均スコアを示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫色に近いほど低いスコアを示している。
– 緑色および黄色の時間帯は、交通が活発であることを意味し、効率的な時間帯として認識されている可能性が高い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯の色変化はある程度周期的であることが示唆されており、特定の時間に集中して活動が見られることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯は特定の時間に集中しており、その時間帯が日々の活動のピークを形成している。
– 活動が集中的に行われる時間帯には、交通のピークがあると考えられる。
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**:
– このヒートマップを見ると、通勤時間帯にあたる7時～8時、16時～17時に交通が著しく活発であることがわかるため、交通機関や関連ビジネスはこれらの時間に対応した施策が必要と言える。
– 社会的には、例えば新たな交通施策やピーク時間帯の混雑緩和策が考慮されるべきであることが示唆される。
このヒートマップから得られる情報をもとに、適切な交通戦略の立案が可能です。
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:
この交通カテゴリに関する「社会WEI平均スコア」時系列ヒートマップを分析します。
### 1. トレンド
– **周期性**: 時間帯によってスコアに周期性があるようです。特に午前7時から8時、午後3時から5時、午後11時から深夜0時に一定の変動が見られます。
– **特定の日のトレンド**: 7月1日から7月12日まで、午後3時から5時のスコアが高く、7月13日以降は不定期に変動しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特に7月17日から18日、7月24日から25日に急激な変動があります。これらの時間に特別なイベントや何らかの要因があったと考えられます。
– **外れ値**: 午後7時から8時に非常に低いスコアが記録されている時間帯もあり、異常なデータ点として注目です。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 黄色や明るい緑は高スコアを、青や紫は低スコアを示しています。
– **密度**: 特定の日付と時間帯で色が濃い部分は、集中的な変動があったと理解できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の相互作用**: 例えば、午前7時から8時のスコアが高い日は午後3時から5時も高スコアであることが多く、これらの時間帯には高い関連性がある可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **日次の傾向**: 一週間を通してスコアが変動する規則性がうっすらと見られますが、はっきりとした一貫性は見られず、変動が多いです。
### 6. 直感的な理解と影響
– **人間が直感的に感じること**: 特定の時間帯や日付に交通が非常に混雑していることを意味します。また、社会活動がその日付と時間によって活発か静かなのかを示すための指標となり得ます。
– **ビジネスや社会への影響**: 特定の時間帯に交通が集中することは、通勤ラッシュやイベント開催による影響を示唆している可能性があります。企業は、ピークを避けるためのサービスやインフラを計画する際の参考にできるでしょう。
このように、ヒートマップは時間と日付に基づく交通パターンを視覚的に把握するための強力なツールです。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリ内のさまざまなWEI（ウェルビーイング指標）項目の相関関係を示しています。以下にその視覚的特徴と得られる洞察を解説します。
1. **トレンド:**
– 特定の時系列データではなく、相関関係に焦点を当てたグラフなので、時間的トレンドは直接示されていません。ただし、様々なWEI項目間の関係性において顕著な相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップにおいては極端に高い相関（赤）や低い相関（青）が注目されます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の相関（0.29）や「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の相関（0.35）は低く、周囲の高い相関と比較して外れ値のように見えます。
3. **要素の意味:**
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤色が濃い部分は高い正の相関を示し、青色が濃い部分は負の相関または弱い相関を示します。
4. **時系列データの関係性:**
– 時系列データ自体は示されていませんが、異なるWEI項目間の関係性がわかります。「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関（0.96）や、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関（0.95）は非常に高いことから、これらのファクターが密接に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（自由度と自治）」は多くの項目と強い相関を持っており、「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」と特に強く結びついています。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目との相関が比較的低く、独立性が指摘されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 相関の強さは交通部門における政策の優先順位の設定に役立つかもしれません。例えば、自由度や公正さを高める施策が他の多くの項目に波及効果を及ぼす可能性が高いことを示唆しています。
– また、経済的余裕が健康状態や教育機会と結びついていない可能性を考慮することは、社会政策を考える上で重要です。このように考えると、交通部門が社会的福祉や公平性にどのように関与できるかを再評価する必要があるかもしれません。
総じて、このヒートマップは交通における様々な指標間の関係性を視覚的に理解するための強力なツールです。これを基に、関連施策の計画や評価に役立てることができます。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおけるWEI（Well-Being Index）スコアの分布を比較しています。以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見受けられません。それぞれのカテゴリーでのスコア分布を独立して比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（認識柔軟性）」などのカテゴリーでは、下部に外れ値が見られます。
– これに対して、「社会WEI（生態系整備・対策機会）」では、上部に外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中の線は中央値を示し、箱自体は第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までの範囲を示しています。
– 箱ひげは最小値と最大値を表し、外れ値は単独の点で示されています。
– 箱の幅や位置から、それぞれのカテゴリーでのスコアの分散や中央傾向が見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なるカテゴリー間の比較であるため、直接的な時系列の関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア範囲にばらつきがあります。「個人WEI（心理的ストレス）」は、比較的小さなスコア範囲を示しています。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自治体生）」や「個人WEI（自由度と自治）」は広い範囲のスコアを持っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じる点としては、特定のカテゴリでのスコア分布の違いが容易に認識できます。
– 交通における住民の幸福感やストレス、認識柔軟性といった観点での違いは、政策立案や都市計画において重要な指標となるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、特にスコアが低いカテゴリーに対して、改善策や支援策が求められる可能性があります。
このグラフを基に、どのカテゴリーが改善の余地があるかを特定し、対策を講じることができます。
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:
このグラフは散布図であり、交通カテゴリのデータを主成分分析（PCA）によって視覚化しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 二次元の散布図であるため、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データは第1主成分と第2主成分に沿った広がりを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に離れているデータポイントが見られ、これが外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は一定のカテゴリ内でのデータポイントを表しており、第1主成分（寄与率: 0.78）が大部分の分散を説明していることがわかります。
– 第2主成分（寄与率: 0.06）は少量の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが含まれている可能性が考えられますが、具体的な関係性は散布図だけでは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に第1主成分に沿って広がっているため、第1主成分に強い相関があることが示唆されます。
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**:
– このグラフからは、交通データの中にいくつか異なるパターンやグループが存在することが直感的にわかります。
– 交通計画や政策立案において、これらの異なるパターンを理解し適用することで、効率的に交通流を改善できる可能性があります。
– 特に外れ値的なデータポイントは、異常な状況や改善の余地を示しているかもしれません。
このデータ分析の結果をもとに、交通の効率化や問題の特定、改善策の計画に役立てることが期待されます。
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。