📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
全体として、総合WEIスコアにはいくつかの顕著な変動が見られます。特に、以下のようなパターンが観察されました：
– 7月初旬には、スコアが高い値（0.81や0.89、0.90など）を示し、その後に低いスコアに急落（7月20日以降0.63〜0.71）するパターンが見られます。これは異常値として検出されており、外的要因（例えば、社会的事件や政策変更）が影響している可能性があります。
– 個人WEI平均や社会WEI平均も7月の前半に高く、後半になると低下しています。これらは社会的・経済的な環境が変化したことを示唆しています。
#### 異常値
特に注目された異常値は以下のとおりです：
– 2025-07-02の0.81および2025-07-08の0.90など高スコアの日付
– 2025-07-27の0.57や2025-07-24の0.63などの低スコアの日付
これらの異常値は、特定の社会的インフラストラクチャのイベント、政策の変更、または重大なニュースが影響した可能性があります。例えば、大規模なイベントや災害、政府の政策変更などが挙げられます。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解により、全体トレンドは7月初旬に向けて上昇し、その後の半ばから下降する形で現れています。季節性に関しては、特定の周期的パターンがあるかは明示的に見当たりませんが、残差の変動幅が大きいことから、多様な要因でスコアが変動していることがうかがえます。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、社会基盤や持続可能性が他のWEI要素と強い正の関連性を示す一方で、心理的ストレスは他の要素と相関性が低いことが読み取れます。これは、社会的・経済的安定が高い状態であるほど、スコアが高くなりやすいという傾向を反映しています。
#### データ分布
箱ひげ図によると、多くのWEIスコアの中央値は比較的高く、ばらつきも限定的ですが、健康状態や心理的ストレスには外れ値がいくつか存在していることが確認できます。これら異常値は特定の集団や個人が特異な状況に陥った可能性を示唆します。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、主要な構成要素PC1が0.78と高い寄与率を示しており、WEIスコアにおいて、ある特定の主成分が非常に多くのデータ分散を説明していることを示しています。これは、多くの要因が共通の基盤に結びついていることを示唆しており、総合的な幸福感に強く寄与する共通因子がある可能性を示しています。
### 総括
このデータからわかるのは、2025年7月の前半にかけては比較的安定して高いスコアを保っていたWEIが、後半に一転して低下する傾向があり、これは潜在的には政策や社会情勢の変化による影響が考えられます。特に、社会持続可能性やインフラへの投資、心理的ストレスの緩和策が短期的には効果を生じているものの、継続的な取り組みが必要であることが示唆されます。
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:
このグラフを分析するにあたって、以下の視点から考察します。
1. **トレンド**:
– 時系列の最初の部分（青色のプロット）は比較的安定しており、WEIスコアが0.6から0.8の間に留まっています。この部分は上昇や下降トレンドはあまり見られず、横ばいの傾向があります。
– 時系列の後半（緑色のプロット）では、スコアが若干0.7から0.8付近に集中しているように見えますが、一定の変動もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の円で強調されている部分が外れ値として認識されており、通常の範囲から外れている可能性があります。
– 最初の期間中のいくつかのプロットは、灰色の範囲（xAI/3σ範囲）から外れています。
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、緑色のプロットは前年のデータを示しており、各データセットの特徴を比較できます。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示しており、実績データとは密接に一致していないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）と前年データ（緑）の誤差が分析されており、経年的な変化や季節性が含まれているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両セットのプロットは、一部の時期では相関しているように見えますが、全体的にはばらつきがあります。
– 実績データよりも前年データの方が集中的に分布している傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、最初の数か月は安定しているが、年間を通じてスコアが変動していることです。これには経済や社会の変動が影響している可能性があります。
– この変動は交通需要や供給の変化を直接反映しており、交通機関の運行計画や政策立案において重要です。特に外れ値が発生している期間は異常や問題があったと考えられ、改善アクションが必要です。
これらの視点を考慮に入れると、交通における戦略的な意思決定が行えるでしょう。予測と実績の違いや外れ値の原因を分析することで、より正確な予測と改善策が可能となるでしょう。
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**
– 左側では、実績データ（青）が7月から始まり、徐々にスコアが低下しています。
– 予測（紫、緑、ピンクの線）は異なる手法で実行されており、各手法でトレンドが異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右側のデータには異常値が示されていませんが、左側の一部のプロットには異常値（黒枠）が存在します。
– スコアが急激に変化する部分があり、これは予測不可能な要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去の実際のデータを示し、異常値（黒枠）が識別されています。
– 予測（x）は三つの回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の一部であり、各手法の精度や傾向の違いが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側のデータと右側のデータは異なる期間のものである可能性が高く、時系列的な連続性はありません。
– 各データセットが別々に解析されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータは比較的一点に集中しており、ばらつきが少ない。
– 右側（前年のデータに相当か）は、密度が高く、一定のスコア範囲内に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 左側のデータの不安定さは、交通条件の変動や予測の難しさを示しており、突発的な現象が発生した可能性があります。
– 右側のデータの安定性は前年の交通パターンが比較的一定であることを示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、交通関連の業務において予測の精度を上げることが重要であり、特に異常値の発生原因を理解することが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 左側（青い点）の実績AIデータは、評価日が進むにつれやや下降傾向が見られます。
– 右側（緑の点）の前年（比較AI）データにおいては、比較的安定した水準で推移しています。評価日は異なりますが高めのWEIスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のデータセットには一部下側に外れ値が見られます。この外れ値は異常値として黒い円で強調されています。
– 右側の緑のデータセットにおいては、外れた低いスコアを示す点があります。
3. **各プロットや要素**:
– **実績AI（青色）**: 過去の結果を示し、密度の高い部分と外れ値がはっきりと分かれています。
– **前年（比較AI、緑色）**: 安定した高水準のスコアで、現行のスコアと比較されます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、青のデータはこの範囲内外に分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青いデータと緑のデータでは、時間の進行に伴いデータの特性が変わる可能性があります。青のデータが一部の期間で（特に中後期）低いスコアであるのに対し、緑のデータは安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年データの間に強い相関は見られません。むしろ独立した傾向を示すように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 青い実績データにおける下降傾向と異常値の存在は、交通関連の施策やシステムのパフォーマンス低下、あるいは外的要因（例: 天候、政策変更）が影響している可能性が考えられます。
– 緑のデータは、前年と比べて高い量の実績が予測されることから、過去の成績の改善や維持を示唆しています。
– 一般的に、人々は青の下降トレンドと異常値を警戒として見る可能性があり、適切な対策が求められるでしょう。
この分析は、人間が直感的に各データセットの特性とその影響を理解するのに役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年中頃）は、実績値（青のプロット）が密集していて、0.7から0.8の範囲で横ばいになっているようです。
– それ以降は緑のプロットが示すように、予測値が右側に別の期間（2026年）に集中していますが、この期間内でもやや上下にばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（緑の丸）のプロットは少なく、目立った急激な変動はないようです。このことから、データセット全体が比較的安定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**:
– 青のプロットは実績AIのデータを示し、比較的安定した横ばいのトレンドを示しています。
– 緑のプロットは前年（比較AI）のデータで、予測値と重なる部分があるものの、若干の分散があります。このことは、前年の状況が予測値に影響を与えている可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の比較では、類似したパターンが見られるが、予測値も含めると、将来の変動の幅が拡大している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間で明確な相関は確認しにくいですが、いくつかの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていることから、予測精度の違い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とビジネス・社会への影響**:
– グラフを見ると、人々は前年と同様の経済的余裕を期待するかもしれませんが、予測値のばらつきが示すように、未来の見込みには不確実性が伴うことを感じ取るでしょう。
– 交通に関連する個人の経済的余裕は、交通政策やインフラ投資の意思決定に影響を与える可能性があります。特に、予測期間における安定した経済的余裕が確保できるのか、あるいは新たな政策や市場動向が必要なのかを考える際の指標となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績）は一定期間、0.7から0.8の範囲に集中しています。全体的に見ると横ばいのトレンドが見て取れます。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、同様の範囲を予測していますが、特に明確な上昇や下降のトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値として、左側の低いスコア（おおよそ0.6付近）に一つの大きな円が目立ちます。
– このデータポイントは他と比べて低く、異常値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 黒い縁の大きな円は異常値を示しています。
– 色が異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がプロットされており、予測の信頼性を示唆しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを表しており、このデータと比較されることで、現在のスコアの評価に使われます。
4. **データセット間の関係性**
– 実績データと前年データ間で類似したスコア範囲が維持されていることから、健康状態の安定性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲に集まっており、全体としては安定しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– このグラフは、健康状態（WEIスコア）が一定しており、急激な変化がないことを示しています。したがって、健康状態は比較的安定しているという安心感があります。
– ビジネスや社会への影響としては、交通部門において健康に関連するリスクが低いことを示唆しており、予測結果によってもスコアが維持されているため、運用上の信頼性が確保されています。
このグラフは、全体的に健康状態に関するポジティブな状況を示しており、持続可能な健康管理が維持されていると考えられます。
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:
このグラフでは、心理的ストレスの時系列データが示されています。次に主要な特徴を挙げます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（約2025年7月〜10月）では、データは横ばいが続いているように見えます。
– その後、データが離散し、ストレススコアが散らばる傾向があります。特に後半（2026年3月以降）では、新たなデータポイントが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ（青色のプロット）において、一部のプロットは異常値として認識されています（黒円）。
– 各時期のプロット間のデータ変動は、明確な急激な変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しています。初期のデータに多く見られます。
– 緑のプロットは前年との比較を示しています。
– 様々な予測モデル（緑、紫、ピンクの線）が用いられており、それぞれ異なる方法でのストレス予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 新しい予測が開始された後（2026年以降）、緑のプロットは前年のデータを指し示し、何らかの比較を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと予測されたデータの間でストレス値が異なる可能性がありますが、詳細な相関関係は明示されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的には、初期の横ばいは交通関連ストレスが一定に保たれていた可能性を示唆し、後期の散らばりは変動の増加や予測の不確実性を感じさせます。
– 交通ストレスに関する理解を深めることや、効果的な対策を検討する上で、このデータは有用でしょう。また、異常値の特定や予測の改善が、ビジネスや政策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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しています。以下、グラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青色のピリオド）は横ばいで安定しているように見え、スコアは0.6から0.8の間に集中しています。
– 時間が進むにつれ、新しいデータセット（緑色のピリオド）が現れ、スコアの範囲がやや広がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に初期データにおいて、いくつかのデータ点が異常値として示されています。これらは他のポイントから離れていますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIを示しており、一方で緑の点は前年と比較したAIを表しています。
– 紫、緑の線は予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なるアプローチを示していますが、すべてが類似した範囲を予測しています。
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、異常値が密接に関連している可能性がありますが、予測モデルで異なる手法を用いても、スコアの範囲が大きく変わらないことから、ある程度の一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは、ある程度一貫して高めのスコアを示しています。
– 予測範囲が特定の範囲内に収まっていることから、交通における自由度と自治には大きな変動がないか、安定した要素が存在すると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 広がるスコア範囲は、交通環境において個人の自由度や選択肢が増している可能性を示唆します。
– 異常値の存在は、潜在的な改善または課題を示しているかもしれません。このデータは、交通プランニングの改善や政策決定をサポートするために活用できるでしょう。
– ビジネス面では、交通インフラやサービスの提供において、柔軟な戦略が求められる可能性があります。
総じて、このグラフは個人の選択が交通における自由度や自治にどのように影響を与えるかを理解する上で重要な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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側には、実績値（青い点）が集中的に表示されています。初期にはかなりのばらつきが見られますが、その後安定しています。
– 右側の緑のデータ（前年、比較AI）は、全体的に高い値で安定しており、WEIスコアが改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青い実績データには外れ値（黒い○）が存在します。この外れ値は、予測値と比較して異常な値である可能性が示されています。
– 予測の線形回帰（薄紫の線）は、初期に急激な変動を示していますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績AIは実際のデータを示しています。
– 緑色の前年データは過去のデータと比較した結果を示しています。
– 黒い○は異常値を表し、これらは通常のパターンから外れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の実績と予測データ（青と赤の塗）の間には、一部差異が見られますが、全体的に似たような傾向を持っています。
– 右側の緑のデータは、前年データとしての比較を示し、全体のWEIスコアが改善している点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データにおける分布は一致しており、精度の高い予測がなされている可能性があります。
– 異常値は少数ですが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから得られる直感的な洞察は、WEIスコアが時間とともに改善されていることです。これは、交通システムにおける公平性や公正さが向上している可能性を示唆しています。
– 社会への影響としては、交通サービスの平等性が増すことで、住民の満足度や生活の質が向上する可能性があります。また、ビジネスにおいても、顧客満足度の向上が見込まれるため、これらのデータ改善は重要な意義を持つでしょう。
このグラフは、交通部門における社会的な公平性の向上を示唆しており、それによって生じる社会的及び経済的なメリットを改めて認識することができます。
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**:
– グラフの左側（2025年7月1日頃）では、青い実績データが高いスコア（0.8から1.0）に集中しています。
– グラフの右側（2026年7月1日頃）に移るにつれて、緑の前年データも高いスコア（0.8から1.0）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値が認識されており（中央の大きな黒い円で示されている）、他のデータポイントから明らかに逸脱しています。
– 主にほぼ一貫して高いスコアの中で、低めの異常値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）データを示し、濃い緑の点は前年の比較データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測手法ごとの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと前年比のデータは、いずれも多くのデータポイントが高スコアで密集しています。
– 各予測モデルによる予測は大きな変動が見られず、一貫性が見られますが、予測のばらつきが多少見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年の比較データに大きな変動はなく、スコアは安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 視覚的に見て、交通カテゴリにおけるWEIスコアは、予測、実績ともに一貫して高い状態で維持されており、持続可能性と自治性の観点で良好な状態にあると考えられます。
– 外れ値の存在は注意が必要ですが、全体的なトレンドには大きな影響を及ぼしていないようです。
このデータセットは、交通における持続可能性と自治性を継続的に高いレベルに維持できていることを示しています。この情報は、政策決定者にとって、効果的な交通戦略を維持するための基盤となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには二つの異なる時期のデータが示されており、初期のデータ（左側）は横ばいに近い状態が続いていますが、2026年に入ると大幅に変動しています。特に、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の評価が行われており、データの移動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内で「異常値」としてマークされた点が少なくとも初期データで確認できます。これは、予測の範囲を超えるデータポイントとして特定されたもので、何らかの要因による異常変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色分けされているように、実績（実績AI）は青、他の予測（予測AI）は赤で示されています。また、前年度のデータ（比較AI）は薄緑で示され、異常値も黒枠で強調されています。これにより、異なる予測モデルがどのように運用されているかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データが含まれており、特にAIによる予測の範囲との比較が可能です。予測範囲内に実績データが収まるかどうかを視覚的に判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほぼ一貫して高いScoresの近くに位置していますが、時間が経つにつれ、予測とのズレが出てきています（特に後半部）。これにより、モデルの正確性や変動要因の理解に役立ちます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じる点として、初期の均一性および後半のばらつきは、社会基盤や教育の機会に関連する新しいプロジェクトや政策の導入、環境の変化を示唆しているかもしれません。
– ピークや外れ値の存在は予期せぬ変動要因、例えば政策変更や社会イベント、環境要因への対応の必要性を示唆している可能性があります。
– 正確な予測モデルの必要性は、政策立案や資源配分の最適化に貢献することが可能です。
これらの要素を考慮することで、交通カテゴリーにおける社会基盤や教育機会の分野での現状把握と将来的な戦略立案に役立てることができます。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期部分では、実績（青のプロット）が0.6から0.8の範囲で密集しており、安定している印象です。
– その後、予測が三つの線で示されていますが、各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いプロットゾーンにある複数の異常値（黒い縁取りのプロット）があり、これが全体の印象を変えるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）が実際の測定値、予測が異なる回帰手法（線、緑のプロット）、異常値が黒い円で示されています。
– 過去の値（薄緑のプロット）もあり、比較のために使用可能です。
4. **時系列データの関係性**:
– 初期の実績値と後半の予測値との間に明確なつながりは見られませんが、異なる予測手法の結果の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは比較的密集していますが、予測の部分になると分散が大きくなります。
– 全体的な相関はグラフから明確ではありませんが、各予測手法の結果が異なるトレンドを示しています。
6. **直感的インサイトと影響**:
– このグラフから、予測に際する不確実性が強く示唆されています。
– 異常値や予測のばらつきは、交通分野における計画や政策において、より慎重な分析や対策が必要であることを示しています。
– 社会的な多様性や共生を保つための施策がどのように実装されるべきかを再考する際の材料とされる可能性があります。
グラフは変動のあるデータを扱っているため、詳細な評価やさらなるデータ収集が求められるかもしれません。
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:
以下の視点で分析を行います。
1. **トレンド**
– 一定の周期性が見られます。特に日中の特定の時間帯において、値が上昇・下降するパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 18時の時間帯に紫色（低い値）が現れる個所があり、周囲の青や緑の高い値と比較して外れ値とみなせます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化（黄色→紫）は値の高低を示しており、黄色や緑は比較的高いスコアを、青や紫は低いスコアを示しています。
– カテゴリが「交通」なので、特定の時間帯の交通量や混雑度合いを示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**
– 時間帯ごとのデータがあり、それぞれの時間で交通状況が大きく異なることが分かります。特定の日、特に7月23日に大きな変動があり、何らかのイベントや出来事が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 早朝（7時や8時）と夕方（17時〜19時）に明らかなピーク、または谷が観察されます。これらの時間帯は通勤や退社に関連している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響に関する洞察**
– 通勤ラッシュ時の混雑や、イベントによる交通の乱れが視覚的に示されているため、交通運営の改善や公共交通機関の対策に利用されることが考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯におけるピークを活用したマーケティング施策や、運用効率化に役立つかもしれません。
このヒートマップからは、交通パターンに基づいた効率的な運営や対策が可能であるという示唆が得られます。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**
– 時間軸を通じて、特定の時間帯における交通関連データの強度に周期性が見られます。特に、午前8時と午後16時から18時に色の明度が高くなっています。これは、通勤時間帯に関連している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午前0時付近に突発的な色の変化があります。これは特定のイベントや移動の急増を示し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**
– 色の変化は、交通データの強度や状態を示しており、明るい色（黄色）は比較的高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の日付にわたり、同様の時間帯に類似した動きが観察され、時間帯間でパターンが一致しています。このことは、時間ごとの特定の行動パターンがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前と午後の特定の時間にスコアが集中していることから、これらの時間における行動が個人のWEIに密接に関連してい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**
– 朝と夕方の通勤時間が目立っており、仕事や学業のスケジュールに基づく活動パターンが強く影響していると考えられます。ビジネス面では、公共交通機関の混雑緩和や勤務形態の多様化を考える必要があるかもしれません。時間帯に応じた広告やサービス展開の最適化に役立てることができるでしょう。
このヒートマップは、交通のピーク時や個々の行動傾向を把握するために非常に有用です。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップに見られる時間ごと・日付ごとの色合いから、特定の時間帯にパターンがあることが分かります。
– 7月初旬から中旬にかけて、明るい黄緑から黄色が多く見られ、高いスコアを示しています。これは交通活動の活発な時間帯を示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、夕方にかけての時間帯で急激に色が明るくなり、その後急激な変化があることが示されています。この日は何か特別なイベントがあった可能性があります。
– 7月22日からの急激な色の変化（濃い青）は注意が必要で、交通パターンの異常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**:
– 色の濃淡は、WEIスコアの高さを表しています。明るい色は高いスコアを、暗い色は低いスコアを示しています。
– 色の遷移がある部分は、交通の変化や混雑時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付と時間のマトリックス上にプロットされており、日々の特定の時間に共通のカラーがあることから、特定の規則的な曜日パターンが存在する可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化を見る限り、特定の時間帯（特に午前8時、午後4時17時）で連続して高いスコアが観察され、これらはピーク時間を示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、交通パターンの分析やピーク時間の特定に役立つでしょう。ビジネス戦略や公共交通機関の運行計画の策定に利用できるデータであると考えられます。
– 特に外れ値として示された日に、不測の事態や特別なイベントがあった可能性があるため、これらの状況を考慮した対策を見直すことができるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。分析のポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは時系列データではないため、直接的なトレンドは示されていません。しかし、相関の強さを通じて関係性の傾向を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりは、相関の中で特に低い値が注目ポイントです（例: 経済的余裕と健康状態の相関は0.42など）。
3. **要素の意味**:
– 色が濃い赤に近づくほど正の相関が強く、青に近づくと相関が弱いことを示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関が非常に強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは複数の項目間の相関状況が示されており、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」が非常に強い正の相関を示しています (0.96)。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIの「心配的ストレス」と他の「個人WEI平均」などとの相関は高くないが、「総合WEI」や「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」との相関は0.85以上と高いです。
– また、「社会WEI (社会資産・教育機会)」の多くの相関が低めであることが特徴的です。
6. **直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**:
– WEIの総合指標が他の大半と強い関係にあることは、改善の施策が多方面にわたって影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 社会的な公平性や多様性の保障が、他の社会的要因や個人の自由に大きく影響を与えており、政策の策定においてもこれらの指標を重視することが求められるでしょう。
全体として、交通分野における各WEI項目の相関を理解することにより、政策立案や施策の優先順位付けに役立つ重要な知見が得られると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間で明確なトレンドは確認しにくいが、中央値が比較的安定しているカテゴリと、ばらつきが大きいカテゴリがある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見受けられる。特に「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が多い。
– 外れ値は特異なデータポイントを示しており、特定の期間や状況での異常がある可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱は四分位範囲を表し、中央の線は中央値を示している。箱の高さが大きいほどデータのばらつきが大きいことを示している。
– カラーはカテゴリの視覚的識別を容易にしている。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 複数のWEIタイプが比較されているが、これらの間に直接的な時系列的相関は視覚的に見えない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が高く、比較的安定しているが、範囲が広い。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も中央値が高く、安定している。
– 異なるWEIタイプ間でのスコア範囲の重複があるため、これらの要素間の相互関係を考慮する必要がある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個別の要素における外れ値や変動は、交通カテゴリにおける特定の課題を示している可能性がある。
– スコアの分布が広いカテゴリは、政策や施策によって改善の余地があることを示唆している。
– 特に外れ値が多いカテゴリに注目し、改善のための調査や介入が求められる。
– 社会的平等や健康状態のWEIが懸念となるポイントとなり得る。
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PCAプロットを分析すると、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– データは第1主成分に沿ってかなり広がっていますが、第2主成分ではある程度クラスタが見られます。これは、第1主成分がより多くの情報を持っていることを示唆します（寄与率0.78）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.2を超える右側に固まっている点群があり、これは他のデータ群とやや異なる傾向を示している可能性があります。また、極端に第1主成分が低い（-0.6付近）点も外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸の第1主成分は全体の分散の78％を説明しており、主要な変動を捉えています。縦軸の第2主成分は5％の寄与率で、補助的な情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりもデータの分布を示しており、特定の期間におけるデータの密度とクラスタを確認できます。特に第1主成分が高い領域での集積が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関が強いとはいえませんが、それでも全体として斜め右上がりの傾向が見られ、大まかな正の相関があると解釈できます。
6. **直感的に感じることやビジネス／社会への影響**:
– このプロットから、交通関連のデータが主成分によってどのように分散し、特定の期間や条件下でどのように集積するかを理解することができます。たとえば、右側の集積は、特定の交通パターンやイベント、政策の影響を示唆するかもしれません。
このデータの解釈は、交通のパターンやトレンドに応じた効率的な政策立案や資源配分に役立つ可能性があります。
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。