📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータについて、以下のように分析を行いました。
### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**のスコアは、所々に大きな変動が見られるものの、全体として0.7以上で推移しています。特に、日にちが進むにつれて若干上昇する傾向が見られますが、一貫して高い値を保っているわけではありません。
– **個人WEI平均**は、0.7前後で維持されつつ、7月6日、8日、13日を中心に良好な日が観測されました。
– **社会WEI平均**は、スコアが高く安定しており、特に7月7日から9日にかけては0.9以上の数値を記録しています。
### 2. **異常値**
– 総合WEIの異常値は、特に7月2日、3日、7日から9日および20日から24日にかけて多く見られます。特定の日に異常に高いもしくは低いスコアが観察され、特に7月27日では非常に低いスコア（0.57、0.60）となっています。
– 個人WEIと社会WEIも同様に、スコアが0.5から1.0に幅広く変動しています。特に個人の経済的余裕や心理的ストレスなどで顕著な変動がみられ、これが総合的なWEIスコアに影響を与えていると考えられます。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**として、7月初旬から中旬にかけてWEIスコアが相対的に安定し、その後再び不安定な傾向を見せることがわかります。
– **季節性**や特定の周期的なパターンは明確ではありませんが、WEIスコアの上昇時期と社会的なイベントの時期が一致している可能性があります。
### 4. **項目間の相関**
– 社会WEIと個人WEIは強い正の相関を示していますが、それぞれの詳細項目ごとに見た場合、経済的余裕と心理的ストレスの間には強い相関が見られない一方で、公平性・公正さと持続可能性・自治性は相関が高い傾向があります。
### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図**から、データの中央値付近に集積し、外れ値が多く観測されます。特に、個人WEI平均や社会WEI平均での外れ値が、特定の日にちの特異なスコアを示しています。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**（寄与率0.78）がデータの主要な変動要因を表しており、主に個人の心理的・社会的な要因が全体の変動に強く影響していることが推測されます。
– **PC2**は比較的寄与率が低く、データの主要な変動には貢献していないと考えられます。
### 結論
分析結果から、総合WEIスコアは大きな変動を伴いながらも高水準を維持しています。個人の心理的ストレスや社会的公正感が特に重要な影響を及ぼしており、概して社会的基盤が安定していることが高いスコアにつながっています。しかし、特定の日にちでの異常値は、短期的なイベントや政策変動など、社会・経済的背景の影響を強く受けている可能性があります。 trend and anomalies suggest that while the overall resilience is maintained, certain social or policy events cause notable deviations.
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な期間があります。2025年7月から2025年9月までは、青色のプロットで示される実績データがやや低下しています。その後、データが欠落し、2026年7月までの一定期間があります。2026年7月以降、緑色のプロットで示される前年データが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒い丸で囲まれている外れ値があります。このような外れ値はシステムエラーや異常な事象による可能性があります。
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表し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– ピンク色の線は異なる予測（ランダムフォレスト回帰）を示しています。この線形に沿った変動が予測されています。
– 灰色の領域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**
– 緑色の前年データは青色の実績データよりも高い水準で安定しています。これにより、過去に比べて現在の実績データが低下していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データとの間に直接的な相関は示されていませんが、前年データの方が新しい実績データより安定しているようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績データが前年に比べて低いことから、交通分野でのパフォーマンスが低下している可能性がある。これは需要の減少や、サービスの質の低下を示しているかもしれません。
– 外れ値が存在するため、異常値の原因を調査する必要があるかもしれません。これにより、サービスの改善や運用の最適化が可能になるでしょう。
このグラフは、交通カテゴリーのパフォーマンス監視や予測に役立つ情報を提供し、今後の戦略策定の参考とすることができます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**
– 最初の約半年間（2025年）はスコアが0.7から0.8の範囲に密集しており、その後下降しています。次の期間（2026年）は0.5から0.8で安定しています。
– 時期による周期的なトレンドは見られませんが、ウェイポイントとして大きな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初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特定されています。これらはシステムエラーや一時的なデータ異常として検討すべきかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績データ、緑色は前年の比較データを示しています。実績と前年データの比較により、昨年と今年の傾向の違いを視覚的に確認できます。
– 異常値も特定されており、これらは特別な分析の対象となるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色のデータ（現状の実績）を基に予測モデルを構築、複数のアルゴリズムによる予測がされているが、具体的な予測曲線は示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは縦に広がりがあり、特に初期のトレンド部分で多くの変動が見られます。予測は異なるアルゴリズムに基づいていますが、予測精度の比較が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– データの最初の部分での変動と異常は、交通状況の改善または悪化を示唆している可能性があります。これにより企業の運用効率や安全性に影響があるでしょう。
– 予測データの解析に基づく施策や戦略が必要です。特に、変動が激しい時期において迅速な対応策を講じることが利益向上につながるでしょう。
このグラフから、実績と異常値に注意を払い、データを基にした戦略的判断が大切です。
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:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025-07-01頃）において、WEIスコアは0.7から0.9の範囲を中心に比較的安定していたようです。
– 時間が進むにつれて、2025-11-01以降にデータが大きく途切れ、2026-03-01から再び新しいデータが登場しています。こちらは0.5から0.7の範囲を中心にまとまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07から9月間のデータに異常値としてマークされたプロットがいくつかあります。
– 2026年のデータに少数点が集中している中、0.4付近に一つだけ離れたデータがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値、緑色は前年の比較データを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。異常値の識別はデータの品質管理に役立ちます。
– 予想の上下限を示す範囲がグレーで示され、予想の方法が色分けされていますが、これが直接的にプロットには反映されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際と前年のデータの差異が顕著で、新しいデータが前年度と全く異なる範囲にシフトしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは高い相関を持っているように見えますが、新しいデータはおおまかな分布を示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このデータからは時間の経過とともに社会的条件やAIの予測精度が変化している可能性を示唆しています。交通や社会運行の変更があったのかもしれません。
– ビジネスにおいては、モデルの予測が急激に変化したことが示され、これが政策の変更や新しい交通手段の導入を示唆する可能性があります。
– 異常値の存在は、リスク管理において重要な要素となります。これは問題の早期発見や戦略的対応の必要性を示します。
以上が、このグラフから得られる洞察です。色やバリエーションが豊富なので、データの管理や予測の改善が求められる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年8月まで、実績データ（青色のプロット）は横ばい状態で、WEIスコアは0.6から0.8の間に安定しています。
– その後の予測データ（クロスマークからなる線）は、WEIスコアが更に増加し、2026年7月にかけて0.8付近で再度安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒色の円で示された外れ値は、観測される時期の最初に集中しており、初期のデータにいくらかばらつきが見られます。
3. **要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、黒い円は異常値、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、特定の時期に幅が狭まっています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は、WEIスコアの異なる傾向を可視化しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なるモデルの予測は、時系列的にはいずれも実績データの保存されたパターンから徐々に増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に分布が広がっているのに対し、予測期間に進むにつれて分布が狭まり安定しているように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 初期の広がりや外れ値は、交通関連の経済的余裕を測定するための初期状態での不安定さを示唆しています。
– 時間の経過に伴ってスコアが高まり、予測が確実になっていく傾向は、社会的な安定や経済環境の改善、あるいはデータ精度の向上を示唆します。
– WEIスコアが安定して増加する予測は、交通関連の投資や政策が個人の経済的余裕の改善に寄与している可能性を示しています。
このグラフは、交通に関連する経済的余裕の向上を示唆し、ビジネスや政策立案者にとって明るい兆しとな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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフは全体として一定の期間にわたる個人WEI（健康状態）の変動を示しています。左側のデータ（青の実績）は比較的安定していますが、右側のデータ（緑の昨年の比較）では、期間が変わるごとに密度にも変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にある青色の大きな円は、外れ値を示していると思われます。他にも、予測値（予測AI）での赤い×印が全体の中で高い値を示している場合があるため、それも外れ値と見なすことができます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績値、赤い×印は予測値を表しています。緑色のプロットは前年との比較によるデータを示しています。
– パープルやピンクの線は異なる予測手法の結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータセットは、期間の異なる実績または予測に基づいている可能性がありますが、それぞれ多少異なる分布や変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測手法の結果は、全体的に一定の安定した範囲に収まっており、過去からの一定のトレンドが存在することを示唆しています。ただし、外れ値や乖離が見られる箇所があり、そこでの予測の精度や信頼性には注意が必要です。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人間としての直感では、全体的に安定した健康状態が維持されていることを示していますが、特定の期間や条件下での予測の正確性が課題として浮き彫りになっています。
– ビジネスや社会においては、健康状態の変動をモニタリングすることが重要であり、外れ値や急激な変化を早期に察知することが、予防策や健康改善への戦略に寄与する可能性があります。
この分析は、個人の健康状態に関するデータを使用し、特に交通カテゴリに属するという観点を考慮しています。予測精度の向上や異常検知が、今後の重要な取り組みとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月〜9月）に見られる実績データ（青いプロット）は、短期間において比較的一定で高めのWEIスコアを示しています。
– 右側（2026年以降）の前年データ（緑色のプロット）は、やや低めのWEIスコアで一定しています。時系列的には低下している可能性がありますが、詳細なトレンド判断はデータ間のギャップのため慎重に行う必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績のデータは若干のばらつきが見られるものの、大きな外れ値や急激な変動は確認できません。
– 隣接するプロットは異常値（大きな黒の円）としてマークされていますが、その数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データです。
– 緑のプロットは前年データですが、これがどのような意味合いを持つかはデータ設定によります。
– プロットの色や形状の違いが異常を示しているため、異常値監視に役立つ視覚化です。
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が時間軸で分かれて示されていますが、重なる範囲がなく、直接の比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関や密度の明確なパターンは視覚情報からは読み取れず、データの細かい数値分析が必要です。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の日付における心理的ストレス（WEIスコア）は高めで、その後の期間では前年データとして比較的低下しています。これは、当初は交通に関連する心理的負担が高かったが、次年度には比較的安定したことを示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、交通に関連するストレス低減策（例えば公共交通機関の改善や交通情報の適時提供）の効果を測定し、今後の改善に繋げる契機となる可能性があります。
このように視覚的特徴の分析から、有益なインサイトや改善の方向性を模索することができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **初期のデータ**: 2025年7月から始まる初期のデータでは、実績（青点）が0.6から0.8の範囲で横ばいの傾向を示しています。
– **後期のデータ**: 2026年のデータ（緑点）は、0.6付近で安定しています。この組み合わせから、初期から安定的なトレンドが続いていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値が存在し、特に初期のデータの中に見られます。これはデータのばらつきや、特定の異常な事象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**:
– **青の実績点**: 初期データセットにおける実際のスコア。
– **緑の過去データ**: 前年の同時期のデータで、相対的な比較を可能にしています。
– **ピンク、紫の線**: 予測方法（線形回帰、決定木回帰）による予測を示し、それぞれのアルゴリズムの違いを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データと予測データを比較することで、モデルの精度や予測範囲を把握できます。予測は基本的に横ばいもしくは緩やかに減少しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセットは、0.6から0.8の範囲で密集しており、全体としては大きな変動は見られません。これは、交通における自由度と自治の安定性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データの安定性は、交通部門での自由度と自治が維持されていることを示唆しています。予測モデルによる結果が一貫していることから、現状維持が続くと予測されます。しかし、外れ値が示す異常に注目し、それを是正することでさらなる改善が期待できるかもしれません。
この情報は、交通政策の形成や個人の移動自由度に関する社会的な施策において、安定した基盤を提供するために活用できるでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青）は一部下降の傾向が見られるが、その後、データが途切れている。
– 後半のデータ（緑）は過去のデータと離れて表示されており、比較的分散している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績AIのデータポイントに外れ値（黒）のマークがついているものがあり、通常値から大きく逸脱していることを示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点（実績AI）**: 実際に観測されたデータ。
– **赤のX（予測AI）**: 将来の予測値を示す。
– **黒い円（異常値）**: データセット内の外れ値。
– **緑の点（前年比較AI）**: 比較として使用される前年のデータ。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲（誤差範囲）。
– 各予測手法ごとの線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で予測結果が示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が異なる傾向を示している。特に、ランダムフォレスト回帰は他の予測結果から大きく逸脱している。
– 前年のデータ（緑の点）は現在のデータと重ならないが、ある一定のパターンを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データは密度が高く、データ間の関係が強いことが示唆されるが、後半のデータは密度が低く、よりばらつきがある。
6. **直感や社会への影響に関する洞察**
– 初期データの明確な傾向に基づき、交通における公平性や公正さの指標が一時的に悪化していた可能性を示唆している。
– 異常値の存在は、何らかの異常事象や予測モデルの誤りを検討する必要性を提示している。
– 新しい手法による予測は、より多様な将来のシナリオに備える必要があること、特にランダムフォレスト回帰による予測が極端に異なる可能性を考慮する必要がある。
– 各予測の誤差範囲の考慮は、意思決定においてリスクや不確実性を十分に考慮しなければならないことを人々に意識させる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列散布図には実績と予測が含まれています。評価日は2025年7月1日から2026年7月1日までの1年間をカバーしています。
– 実績データ（青）は比較的高いWEIスコアで安定していますが、期間の後半にかけては実績がないため、予測に依存しています。
– 予測（緑）は、実績よりもやや低いスコアを示しています。しかし、期間の後半にかけてスコアがやや上昇している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値は見られませんが、一部に異常値として識別されている点（黒い輪、青色）が存在します。
– 予測においても、急激な変動はなく、安定したトレンドが継続されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は実績データを表し、具体的な交通社会WEIスコアを示しています。
– 緑色の点は予測値であり、AIによる未来のスコア推定を表現しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示す範囲であり、信頼区間の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に直接的なトレンドが続いており、予測は実績の高いスコアの範囲をやや下回る範囲で維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測には強い相関が見られ、予測は過去の実績に強く影響されていることを示唆しています。
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に関する洞察**
– WEIスコアが高い実績は、交通の持続可能性と自治性が優れていることを示しており、これが予測においても維持されることはポジティブな兆候です。
– ビジネスにおいては、持続可能性や自治性の高い交通システムは長期的な利益を提供する可能性があります。
– 社会的には、持続可能な交通インフラは生活の質向上に貢献する可能性があり、政策決定における重要な要素となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（青のプロット）はほぼ横ばいで0.75から0.85の間に集中しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰は下降トレンドを示し、明らかに他のモデルと異なる予測を行っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされる点（黒の輪）は、他のデータポイントから外れているが、具体的な視覚的外れ値は少ないです。
– 急激な変動は見られず、全体的には比較的一定したスコアに見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青のプロット）は実際のデータを示しています。
– 緑のプロットは前年データで、過去の基準として利用可能です。
– 他の色付きの線（回帰）は予測モデルによる将来のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データと前年データは異なる傾向を示していますが、これはデータ収集や評価基準の変更が影響している可能性がある。
– 複数のモデルが異なる予測を示しており、状況に応じたモデル選択が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータは比較的狭い範囲で分布しており、安定しています。
– モデル間では予測のばらつきがあるため、選択する際には注意が必要です。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 初期のデータは安定しているため、現在の社会基盤や交通政策は一定の効果を上げていると考えられます。
– 上昇トレンドの予測が正しい場合、今後の交通インフラの改善が期待できます。
– 降下トレンドを示すモデルもあるため、慎重な方策の立案が求められます。
全体として、グラフは現在の交通社会基盤が安定していることを示していますが、将来に向けた施策の準備が重要だと考えられます。複数のモデルから示唆される異なるトレンドは、政策決定の際の参考となり得るでしょう。
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**:
– グラフにおける実績AI（青色）は、初期の高いスコアから時間とともに減少しています。
– スコアの減少後、一転して増加している期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒丸で囲まれた点）がいくつか見られ、これは他のデータ点と著しく異なるスコアを持つデータです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、赤の×は予測データを示します。
– 緑色の点は昨年のデータと比較可能なデータです。
– 異なる色の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）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**:
– 各予測モデルの線は、実績データが下降し始めた後に予測が異なってきています。予測モデルによるスコア変動の違いが可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は左側に密集しており、その後ギャップがあります。再び右側に新しいデータが登場します。
– 左側のデータは一般的に高めのスコアで、右側のデータはややばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の実績データが高いことから、社会WEIに対するポジティブな評価があったことが示唆されます。しかし、その後の減少は、何らかの課題や問題の発生を示している可能性があります。
– ギャップ後のデータ点の分布からは、新たな施策や変化があった可能性が考えられ、それが一定の成果を出したことを示しているかもしれません。
– 社会や交通の政策評価・改善において、どの予測モデルが正確かを評価するための有用な視点が提供されるでしょう。特に、異常値をどう解釈するかが鍵となります。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 色の変化が時間と共に見られるため、時間帯によって交通の密度が変化していることが示唆されます。特に、午後から夕方にかけて色が濃くなり、交通量の増加が見られる可能性があります。
– 月の終わりに近づくにつれて色が濃くなることから、この時期に交通量が増加しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日付、特に7月19日と7月27日にかけて、他の時間帯と異なる濃い紫色のブロックがあり、急な交通量の変動や異常が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 各色は特定のWEIスコアを示しており、明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。これは、交通のスムーズさや混雑度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:**
– グラフ全体として、時間帯と日付の変化によるWEIスコアのパターンが見られ、特定の時間帯で周期的に変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアが一日の中でどのように分布しているかを確認すると、特定の時間帯（16時から19時頃）に集中していることが明らかです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 交通のピーク時間帯が分かるため、これを利用した交通管理や公共交通機関の運行スケジュールの最適化が可能となるでしょう。
– 特定の日や時間が混雑することが分かれば、交通量を分散させるためのインセンティブなどを考慮することができます。
– 社会的には、交通混雑によって生じるストレスや時間のロスを軽減するための政策策定にも役立ちます。
このヒートマップから、特定の時期の交通パターンを理解するための洞察が得られ、都市計画やインフラ改善に貢献する可能性があります。
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:
以下のヒートマップについての視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに時間帯（0時から23時）のデータが記録されていますが、一部の時間帯や日付に繰り返されるパターンが見受けられます。
– 特に7月20日から7月24日までの時間帯（特に15時から17時ごろ）には緑や黄色の多くのデータが見られ、何らかの活動や変化がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月26日に紫がかった色のプロットがあり、これは他の日と比較して比率が低いか急激な取得があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーの色の変化から考えると、色が紫色に近いほど低い値を示し、黄色に近いほど高い値を示しています。
– 0時から7時には比較的データが少なく、活動が少ないことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯に渡る横断的な日付のデータは、特に活動の規則性と日ごとの変化を把握する上で有利です。
– 例えば、毎日ほぼ同じ時間帯に特定の色が継続する場合、その時間における特定の行動パターンとして理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布として明らかに特定の時間（17時から18時など）に頻繁に高いスコアが出やすいですが、一方で0時から7時では低いもしくはデータなしの状態が続きます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯にデータが突出していることから、交通が集中する時間帯やイベントなどが推測されます。
– ビジネスへの影響として、この時間帯を考慮した交通機関の調整やプロモーションのタイミング設定が考えられます。
– 社会的には、通常の生活スケジュールに影響を与えるような特定のイベントや習慣が存在する可能性があります。
このデータは、特定の条件下で交通の流れや行動パターンを分析するための貴重な情報を提供していると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは時間帯ごとに色の変化があり、特定の時期に異なる傾向が見られます。
– 高いスコア（黄色）のピークが特定の日付や時間帯に集中しており、これは交通の需要がその時間帯に集中している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯において、他の時間帯に比べて色が極端に異なる箇所があり、これが急激な変動を示している可能性があります。特に、突然紫になる箇所は社会WEIスコアの急激な減少を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは社会WEIスコアの高低を示しています。黄色は高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 時間帯ごとに異なる色が並んでいることから、時間帯による違いがはっきりと示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付と時間帯ごとに分かれており、特定の時間でスコアが上昇または下降するパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で特定の時間帯にスコアが集中しやすい。また、スコアが高い時間帯と低い時間帯が周期的に変化している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への洞察**:
– 特定の時間帯に交通の需要が高まり、また別の時間帯に急激に低下している可能性があります。このパターンに基づいて、交通サービスの提供を最適化することができます。
– 交通管理や都市計画において、これらのスコアを元にピーク時間に合わせた計画を立てることで、混雑の緩和や効率的な資源配分に寄与できる可能性があります。
これらの観点から、交通データの管理や公共の移動手段の最適化に役立つインサイトが得られます。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリに関連するさまざまなWEI（ウェルビーイング指数）の相関関係を示しています。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものはヒートマップからは直接読み取れませんが、相関の強弱から同時に上昇または下降する傾向があることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に低い、特異な組み合わせは「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」です。それぞれ0.29と0.31と低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤が濃いほど正の相関が高いことを意味します。一方、青は低い相関または負の相関を示します。
– 「総合WEI」、「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」などが互いに強い相関を示しており、一般的なウェルビーイングが一体に変化する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものはこのグラフには示されていませんが、相関関係が高いデータ群はお互いに連動する傾向があることが示唆されます。
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）」間には中程度の相関が見られます（0.69）。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.88と高い相関を示しており、交通における社会的公平性と多様性の保障が密接に結びついていることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関が示されている項目が多いことから、交通に関する政策変更や社会的な変動は総合的なウェルビーイングに影響を与える可能性が高いです。このため、社会政策の策定やインフラ計画においては、これらの相関を考慮することで、より効率的かつ効果的なアプローチを設計する手助けとなります。
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
1. **トレンド**
– 各WEIタイプに明確な時間的トレンドは示されていないようです。箱ひげ図は特定の時系列データではなく、分布を示すものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（共生、平等、自由の保障）」に外れ値が見られます。この外れ値は、特定の要因が急激に変化したことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– **箱ひげ図**：
– 箱の範囲はデータの四分位範囲を示し、中央値は箱の内部の線で示されています。
– ヒゲは全体のデータの範囲を示し、外れ値はヒゲの外側に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 箱ひげ図は特定の時系列の関係を明示しません。しかし、複数のカテゴリー間でWEIスコアの分布の違いを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプでスコアの分布にかなりのバラつきがあります。「個人WEI（自由度と自治）」は狭い四分位範囲を持ち安定しているのに対し、「個人WEI（健康状態）」は広い範囲での変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフから、交通カテゴリの異なる側面がどのようにバラついているかを直感的に理解できます。
– ビジネス的には、WEIスコアの安定しているタイプを改善や投資の基盤として考える一方、変動の大きいタイプを更なる調査やリスク管理の対象とすることが考えられます。
– 社会的には、特に外れ値のあるところで政策介入が必要かもしれません。
この分析に基づき、図表が示唆する交通の側面について、さらなる詳細な調査を行い、迅速かつ有効な行動を取ることが求められます。
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:
このグラフは、交通カテゴリのWEI構成要素における主成分分析（PCA）の結果を示しています。ここから得られるインサイトを以下にまとめました。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率0.78）は、第2主成分（寄与率0.06）に比べて変動が大きく、データの主要な傾向を示しています。
– データポイントは右上から左下に広がっており、第1主成分に沿った明確な分布方向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に数個の外れたプロットがあります。これは異常値や特異な現象を表しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは360日間における交通データの観測値を示しており、位置が異なる要因（第1および第2主成分）の組み合わせによって説明されます。
– やや密な集まりが右上にあり、主成分によっては似た特徴を持つデータが多いことがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 同期間内のデータ間には、主成分を基にした濃度と散らばりの相対的な関係がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は、やや均一でないが、明確な方向性があると見られます。第1主成分がより多くの変動を説明するため、第1主成分の方向に沿った相関が存在する可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、交通状況の主要なパターンや変動因子が第1主成分で捉えられていることに気付くでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、主成分に基づいた交通パターンの識別によって、交通の最適化や予測モデルの改善に役立つ可能性があります。
全体として、このPCAによる視覚化は、交通データにおける変動要因をより深く理解し、効率的な対策を講じるための基礎情報を提供するツールとなりえます。
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。