📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、与えられたデータに基づいた分析結果を示します。
### 時系列推移:
– **総合WEI**: WEIスコアは0.68から0.89の範囲で変動しています。データセットの冒頭では比較的高いスコアを記録しているが、後半に向かって徐々に下降傾向にあります。これは特定期間（例えば、7月7日から7月9日）がピークであったことを示唆していますが、その後は下降しています。
– **個人WEI平均**: 一般的に中ぐらいから高めのスコア（0.57から0.86）で、この範囲を均一に保っているが、一部の日付で異常値が確認されます。
– **社会WEI平均**: 社会的なスコアも高い傾向を示し、特に7月7日を中心にピークを迎えています。0.57から0.95の範囲で変動します。
### 異常値:
– 特定の日付で見られる異常値（7月2日、7月3日など）は未解決の外的要因（例えば、特別イベントや政策変更）が影響した可能性を示唆しています。
– 7月19日や7月24日に見られるWEIスコアの減少は、可能性として一時的な不安定要因が考えられ、社会的イベントや経済的政治的なトラブルなどが含まれる可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差:
– 長期的に見ると、季節的変動があり、特に7月初めや7月末に大きな変動が観察されます。この変動は社会的な季節行事や経済活動の影響がある可能性が高いです。
### 項目間の相関:
– 個人の心理的ストレスと社会的公平性に関するスコアは正の相関を示しています。これは、心理的ストレスの低下が社会的な公平感の増加と関連していることを示唆します。
– 社会的な多様性および持続可能性と社会WEI全体のスコアは強く相関しており、これらの要素が社会的な健康度に大きく寄与していることを示します。
### データ分布:
– 箱ひげ図を分析すると、個人WEIと社会WEIスコアに比較的まばらな外れ値が存在し、これらは特定期間または日付に因んでいる可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析では、PC1が0.77の高い寄与率を示しており、社会的指標がデータの変動に大きく寄与している可能性があります。しかし、PC2の寄与率が0.05と低いことから、他の小さな要因がデータに影響を及ぼしていることは限定的です。
これらの分析は、WEIスコアの変動が個人および社会的要因の相互作用と、その時点の特定の出来事や状況によって大きく左右されることを示しています。また、急激な変動や異常値は、より詳細な外部データや資料の確認を通じて正確に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:
このグラフは、交通カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列推移を示しています。以下、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。最初の期間（左側）はスコアが比較的高い0.6から0.9の範囲で、密に分布しています。次の期間（右側）も類似のスコア範囲ですが、異なる時期に存在する緑色のデータポイントが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の部分において、黒色の外れ値を示すポイントが複数点在しています。
– 実績（青色）が予測範囲（グレーのシェード）内に収まっていることから、目立った大きな変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、過去のデータとしてその分布を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータであり、同様の範囲内であることが見て取れます。
– 外れ値が黒色で強調され、異常なデータポイントを示しています。
– 予測方法として線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などが示されていますが、現在のデータ範囲に大きな変動は見られません。
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類似したパターンを示していることから、周期性や安定性があると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測方法の結果が類似しており、データのばらつきが少ないことが示唆されます。
– 予測方法間の予測範囲が非常に限られており、データの信頼性が高いことが示されています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– このデータの通年パターンが安定していることから、交通における総合WEIスコアが予測可能であり、運用や計画においてリスクが少ないことが示唆されます。
– 異常値の存在は注意が必要で、それらが発生する要因の分析が重要になるでしょう。このような異常はリアルタイムでのモニタリングや即時対応に活かされる可能性があります。
– 総合的に、定期的な点検や計画の見直しが少なくても、現在のシステムと手法の持続可能性が示されています。
これらの点を考慮に入れると、データの安定性を活かした戦略立案が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– このグラフの前半では、一時的に高いスコアが観察されます。その後、データが途切れた期間を挟みつつ、後半ではやや低いスコアの分布にシフトしているように見えます。具体的な周期性は見られませんが、途中の変化が注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のグラフには外れ値と考えられるポイントがいくつかあります。これらは特に実績データ（青色）に見られ、予測に対するフィードバックとして重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績データは、観測された事実を表しています。
– **緑色の点**: これは昨年のデータであり、前年との比較が可能です。
– **赤色の×印**: 予測値が示されており、いくつかの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で評価されています。
– 異常値は太い黒い円で囲まれ、通常の範囲を超えたデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには、実績と昨年のデータが示されています。特に、実績と前年データの間で大きな差異がないことも観察されます。
– 予測されたモデルのバリエーションがわずかであることから、それぞれの手法が非常に類似した予測を行っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの安定性を示唆する分布があり、特別なイベントや変更がない限り大幅な変動は起こらないと仮定できます。実績データのばらつきは比較的小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般的な交通における予測可能なパターンが確認されるため、運輸業界や公共交通機関はこのモデルを活用してリソースの最適化や問題点の早期発見に役立てることができます。
– 外れ値の発生や予測とのズレは、システム改善のためのフィードバックとして機能し、運用効率の向上につながる可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 全期間を通じて、2つの異なるデータ群が存在します。
– 初期のデータ（2025年中頃）は約0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 2026年に入ってからは、データが約0.8を超え、より高い平均スコアに位置していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群には多くの外れ値（異常値で強調表示）が見られます。
– 予測（実線）も複数の手法で実施されており、それぞれの異なる予測により、特定の期間で急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、過去の実績が示されています。
– 緑の点は前年同時期の比較AIデータで、昨年の同時期と比べていることが分かります。
– 紫、シアン、マゼンタの線はそれぞれ異なる回帰モデルの予測で、モデルによって異なる予測結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと緑の前年同時期のデータ間に相関があるかが注目です。前年と同等またはそれ以上のスコアを示している時期があるため、成長トレンドが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は2つの期間で異なり、最初の期間では広く分散していますが、後半は密集しています。スコアの安定化や向上が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**
– 初期のデータでの不安定さに対して、段階的に改善し、安定した高いスコアが達成されている様子が感じられます。
– 社会やビジネスへの影響として、改善施策が成功している可能性があり、交通システムの効率や信頼性向上が図られていると推測されます。
– 特に後半のデータが示す高いスコアは、何らかの改善活動の成果として評価されるかもしれません。
このデータは今後の予測基盤として重要であり、戦略立案や実施施策の検証に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青い点）は約0.75から0.9の範囲内に集まり、大きな変動はなく安定しています。
– 予測データ（紫とピンクの線）は、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いており、それぞれ細かい違いはあるものの、基本的に穏やかに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された外れ値がいくつか見られますが、大きな急変は見られません。これらの外れ値は、経済的余裕における一時的な異常な変動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**
– **青い点**: 実績AIによる実際のデータ。
– **赤い×印**: 予測AIの予測値。
– **緑色の点**: 前年の比較AIのデータ。
– **線**: 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来の推定。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離はないため、予測モデルが過去のトレンドを比較的正確に反映していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に水平に広がっており、期間を通じて極端な上昇や下降トレンドは見えません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、経済的余裕が安定していると感じるかもしれませんが、外れ値が示す一時的なストレス要因があり得ることに注意が向けられるでしょう。
– ビジネスや政策決定において、外れ値の原因解明とその管理が重要であり、安定性をより強化するための対策が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が比較的安定していることを示唆していますが、たまに発生する外れ値への対応策を検討する必要があります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– このグラフでは、時系列における2つの異なる期間を示しています。最初の期間（左側、過去のデータ）は青色のプロットで示され、直近の期間（右側、昨年のデータ）は緑色のプロットで示されています。青色のデータセットには、やや右肩下がりの徐々に下降するトレンドがあります。
– 緑色のプロットは全体的に高い位置にあり、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータには、黒いアウトラインで示される外れ値が見られますが、これらは大きな影響を与えているようには見えません。
– 一方、緑色のデータセットには大きな変動や外れ値が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色は、データの期間とタイプを表しています。青色は過去の実績、緑色は昨年のデータを示しています。
– 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、全てが下降傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと緑色の昨年のデータを比較すると、昨年の方が全般的にスコアが高いことがわかります。このことは、健康状態が改善している可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は各期間において異なり、青色データの方がやや密集している傾向があります。
– 両セットの分布は、各期間の中心付近で密集しており、標準的な状況を示しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は青色の期間から緑色の期間への健康状態の改善を認識することができ、これが個人や社会全体の健康施策の効果を示すかもしれません。
– 交通カテゴリに関わる健康予測データであるため、たとえば公共交通機関の使用が健康に良い影響を及ぼしている可能性があります。
このようなデータは、個人の健康状態のトラッキングや交通政策の効果測定に役立つ情報を提供するかもしれません。それにより、政策立案者が潜在的に方向性を調整して、さらなる改善を促進する手助けとな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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の前半（左側）には、実績データ（青いプロット）が密集しています。この期間中、WEIスコアは比較的一定しています。
– 時系列の後半（右側）では、比較AIのデータ（緑のプロット）が示され、こちらもスコアは大きな変動はなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値が見られ、それぞれ黒い縁で囲まれています。これらは異常値として認識されています。
– 異常値が複数の時点で出現していますが、大きな変動は確認できません。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績（実績AI）を示しており、過去の心理的ストレススコアを表しています。
– 緑のプロットは前年のデータと考えられ、年を通じてどのような変化があったかを比較しています。
– 灰色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**
– 実績と比較AI（前年データ）の関係は、全体的に似た傾向を持っていることが伺えます。
– 予測データ（ピンクと緑の線）は、機械学習モデルによるものであり、実績データとの整合性が分析ポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は特定の期間に集中しており、その原因を追究することが重要。
– 実績データと前年データの間には、類似した分布パターンが見られますが、正確な相関を判断するにはデータの詳細が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々の心理的ストレスは季節や他の社会的要因に依存している可能性があります。このデータは、交通の変動が心理的ストレスに与える影響を理解するのに役立ちます。
– ビジネスや社会への影響として、交通政策の立案や働き方改革などに活用でき、多くの企業が社員の健康管理やメンタルヘルスの改善を目指すきっかけになるでしょう。
全体として、時系列データは交通に関連した心理的ストレスの傾向を理解するための貴重な洞察を提供しており、特に異常値の分析が重要です。データを用いて、予防策や対策を立案することができます。
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）のスコアを360日間にわたって示しています。以下に、視覚的特徴と得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月1日から2025年9月1日まで）は青い点で示される実績データがあり、スコアが0.6から0.9付近でやや密集しています。
– その後の予測データ（線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる傾向を示していますが、全体としてはスコアが下がる予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間に複数の異常値が観察されます（黒い円で強調）。
– 特に、2025年9月頃のスコアが急激に下降していることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）、前年（緑色）、異常値（黒色）、予測（赤色バツと他の予測手法に基づく直線や線状）が示されています。
– 前年データと予測の結果が現在の実績や短期的な予測とどのように異なるかを比較する助けとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測、前年データの間でスコアのトレンドを比較することで、完了したパフォーマンスと期待される将来のパフォーマンスを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや頻度が高く、特定のスコア範囲に集中しています。
– 予測手法間のスコアのばらつきがあり、スコアの将来の変動に関する異なる予測を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通カテゴリにおける自由度と自治のスコアが著しく変動していることは、政策変更や技術革新の影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、自治のレベルが低下すると、交通の効率性や利便性に負の影響を与える可能性があるため、柔軟な適応策が必要になるかもしれません。
– 予測された下降トレンドが現実化した場合、早期の対応が重要です。
これらの視点から、交通の自由度と自治の改善へのアプローチを見直す必要があるかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）のトレンドは初期に横ばいで、評価日の途中から急激に下降しています。
– その後、スコアは再び上昇し、安定した高スコア（0.8以上）の状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は、ほとんどの青いデータポイントと比較して若干スコアが低くなっています。
– 特に最初の部分の異常値は、予測と大きく外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績データで、評価初期に密集しています。
– 異常値は、青のデータポイント中に見られ、実際のデータでの異常または予測との差を示しています。
– 緑色のグラデーションは前年の比較を示し、最新の評価日付におけるスコアの安定性を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が予測ラインとして示されていますが、全体的には現実の実績データに対して大きくずれていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実際のデータの間にある程度の相関が見られ、特にスコアが再び上昇を始めた部分では予測とデータが近接しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激なスコアの低下は、何らかの要因による不安定な状態を示唆していますが、その後スコアが改善している方向性は、交通部門の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。
– 実績の改善は、交通政策や管理の改善が功を奏した結果と捉えることができ、その評価維持は今後も重要です。
この分析により、データの背景にある可能性のある要因への理解と行動計画の策定が促進されるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績AI (青いプロット):** 初めの期間において高いスコア（約0.8-1.0）で安定しているが、その後のデータがなく、トレンドの継続性や変化は観測できません。
– **前年 (緑色のプロット):** 後半で観測されています。特に2026年の始まりに向けて、スコアは全体的に安定しており、若干上昇傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値 (黒で囲まれたプロット):** 初期のデータ群の中にいくつかの異常値が見られ、これらは他のデータポイントから離れています。
– 特に異常値が少なく、全体として比較的一貫したデータセットであると推測されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI (青):** 過去の実績を示す。初期の安定性を提供しています。
– **予測 (赤い×):** 予測データの欠如が見受けられ、分析のための情報が不十分です。
– **前年 (緑):** 前年データが示すトレンドや安定性が強調され、将来的な予測に役立ちます。
### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– 実績と前年のデータが直接つながっておらず、一貫性や比較分析が難しい状況です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は主に初期データで密集しており、異常値は少数ですが特異性を持つ。
– 後半の前年データは一貫して高いスコアを示しています。
### 6. 直感的な感覚とビジネス/社会への影響
– 初期の安定と高いスコアは、この交通カテゴリーが持続可能であることを示唆しています。
– 異常値は早急に検討し、適切な管理が必要です。
– 継続的なデータと予測が不可欠であり、それは持続可能な都市交通の計画に役立つでしょう。
– ビジネスや政策決定において、前年データによるトレンドは貴重なガイダンスを提供し得ます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの時期に分かれており、最初の期間（2025年7月から2025年12月）は0.6から0.8の範囲で安定しているように見えます。
– その後、もう一つの期間（2026年7月）はやや上昇しており、点が密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間中にいくつかの外れ値（異常値）が存在しています。
– 二つの期間の間にはデータが存在しないため、急激な変化または測定間隔の違いが推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値（実績AI）を示し、安定した値を示しています。
– 緑の点は前年の値を示し、若干高めの範囲にあります。
– 予測結果は色分けされており、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）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の関係では、前年の値が実績より少し高いことが見られます。
– 予測モデルによる予測は、実績の範囲に収まっていますが、モデル間でばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年の値は互いに近く、強い相関がありそうです。
– 予測範囲は狭い範囲に収まっており、モデルの予測精度を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– 人間がこのグラフを見た場合、初期の安定したパフォーマンスからの変化や、未来の予測への不確実性を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、過去の安定性を維持するための戦略が必要であること、また、現在の実績を維持または向上させるための予測の改善が必要であることが示唆されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、2025年7月から2025年9月初旬まで高めのWEIスコアを示していますが、その後、急激にスコアが下がっています。
– 予測（赤いプロット）は全体的に下降トレンドを示していますが、異なるモデルの予測（ピンクと緑の線）は若干異なります。線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各モデルがそれぞれ異なる下降パターンを提示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）がいくつか見られ、これらは短期間で大きく異なるスコアを示しており、特に注視すべきです。
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、赤いプロットは予測のための基準を示します。
– 線（ピンク、緑）は異なる予測モデルのトレンドを示しており、異なる予測結果を視覚的に比較できます。
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間には、特定のパターンが見られます。特に、2025年9月からの下降トレンドは、予測モデルでも一貫して確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、実績データにおいて高いバリエーションを示していますが、それを予測するモデルによって異なる視点で分析されており、異常値は予測に影響を与えるだろうと推測されます。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、交通に関する社会WEIの指標が下降傾向にあることです。これは、共生、多様性、自由の保障に関する懸念を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、交通政策やインフラ改善が必要であることを示唆するかもしれません。また、異常値が示す不安定な要因について調査が必要です。
この分析は、交通に関する政策やインフラ改善の必要性を強調し、特に異常値が示す潜在的な問題に対処することが社会にとって重要であることを浮き彫りにしています。
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:
このヒートマップから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られます。特に、朝の7～8時台と夕方の15～16時台において緑から黄色への色の変遷があり、これは交通量の増加を示している可能性があります。
– 特定の日付、例えば2025年7月6日から7月14日までは、23時台に連続して高いスコアが観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月25日の21時に明るい色が観測されており、この時間帯に特別なイベントや異常値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**:
– カラーバーに基づき、色の濃淡は交通量や活動の活発さの程度を示していると考えられます。色が黄色に近づくほど活発であ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**:
– 各時間帯ごとに異なる日付でスコアが記録されていますが、特定の期間で一貫して高いスコアを持つ時間帯は限られています。これは、特定の時間での活動や交通量が集中する傾向を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯での頻繁な高スコアは、その時期の交通のピークを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 朝と夕方の時間帯でのスコアの高まりは、通勤時間帯の交通が集中しており、通勤者が多いことを示唆しています。これにより、交通インフラの改善や公共交通機関のサービス向上が求められるかもしれません。
– 特定の日付における異常なスコアは、イベントや突発的な事象を示唆し、それに伴う交通管理や計画が必要となる可能性があります。
このヒートマップは、交通量の変動を視覚的に理解する上で役立ち、交通管理戦略の策定においても重要な情報を提供します。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに活動の集中が見られ、特に07時、16時、23時に顕著です。これらは通勤時間や夜間の活動に関連している可能性があります。全体として特定の時間帯に周期的なパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（2025-07-21と2025-07-25）に非常に低いスコアが見られます（濃い紫色の領域）。これは異常なイベントや交通の乱れを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアのレベルを示しています。黄色は高スコア、青や紫は低スコアを意味し、交通の流動性や問題の程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝と夕方の時間帯（例えば7時、16時）は比較的一貫して高いスコアを示し、多くの人が活動していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付近（2025-07-14から2025-07-22）にかけてスコアが変動しやすいかもしれませんが、通常時は安定しています。
6. **直感的・ビジネス的洞察**
– 通勤時間に活動が集中していることから、公共交通機関の効率配置やピーク時の混雑緩和策があります。低スコアの日は、特定の交通問題や異常気象が影響を与えている可能性があり、事前に予測や対応策を講じるための分析が必要です。
このヒートマップは、特定の周期性や異常なイベントを直感的に確認する方法として有用です。
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:
以下に、このヒートマップ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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体として、大きな周期性は見られませんが、特定の日時において色が変わるパターンがあります。
– ヒートマップの色は特定日付には濃い色から始まり、徐々に明るくなっています（例: 2025-07-01から2025-07-06）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025-07-23と2025-07-24の間での非常に暗い色のプロットです。この期間で大きな変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアを示しており、濃い色はより低いスコア、明るい色はより高いスコアを示しています。
– 午後から夜間（15時～19時）にかけてはスコアがより明るく、つまり高くなっている傾向があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– グラフ上で複数の時間帯にわたるデータが含まれているため、時間帯ごとの比較が可能です。特定の時間帯（例: 15時～17時）ではスコアが比較的一定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（7時と15時以降）では、スコアが高まる傾向があります。これは日中の交通量が増加するタイミングと一致しているかもしれません。
6. **このグラフから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**:
– ユーザーは特定の時間帯（午後から夕方）は交通がスムーズであると感じられ、通勤時間帯は特に注意が必要であると直感的に理解するかもしれません。
– ビジネスにとって、これらのスコアの変動はピーク時の対策や交通パターンの最適化に役立つ情報を提供する可能性があります。
このヒートマップは、交通の時間帯による違いを視覚的に把握し、効率的な交通管理や計画作成に役立つでしょう。
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様々なWEI（おそらく指標や指数）項目間の相関を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、トレンドそのものを示していません。しかし、全体的に高い相関を示す項目が多いことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が著しく低い部分（青色の領域）は、他の項目との関係が弱いことを示しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関は非常に低くなっています。
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表し、赤色が強い相関を、青色が弱い相関を示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」などは、非常に強い相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではないため、関係性は示されていません。しかし、多くのWEI項目が互いに相関しているため、これらの要因が一緒に動く可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」は、他の多くの項目と弱い相関を持っているように見えます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は広範な項目と強い相関を見せています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が示されている項目は、社会全体の政策や改善が個人の幸福感や経済的安定に連動して効果をもたらす可能性を示唆しています。
– 社会や経済的な政策が異なる要素に連鎖的な影響を与えることを示唆しており、これは政策立案やビジネス戦略において重要な見解となるでしょう。
このような相関データを用いることで、どの要素が他の要素に大きな影響を及ぼすかを理解し、適切な対策を立てることが可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、複数のWEIスコアカテゴリーの分布を箱ひげ図で示しています。各カテゴリにおいて、特定の時系列トレンドは示されていませんが、カテゴリ間での比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例: 個人WEI（心理的ストレス））には外れ値が見られ、他と比べてスコアが低いデータポイントが存在します。これが指し示すのは、特定の個人が心理的ストレスに対して異常なほど低いスコアを持っていることです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。ひげはデータの範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
– カラーコーディングは各WEIタイプを区別しやすくし、視覚的に比較を助けています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフに時系列要素は含まれておらず、各WEIタイプのスコアが他と比較されています。複数のカテゴリの間で相関を直接見ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が高いカテゴリ（例: 総合WEI、社会WEI（共生・多様性・自由の尊重））は、比較的安定したスコアを示しています。低い分布幅を持つカテゴリは、スコアの変動が少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に理解するのは、特定のWEIタイプが他よりも安定して高いスコアを維持していることです。一方で、心理的ストレスに関連する個人WEIスコアがばらつきがあるのは、社会や企業においてメンタルヘルスへの対策が重要であることを示唆しています。
– ビジネスや政策設計では、これらのデータを活用し、低スコアの領域や個人へのサポートを強化することが求められます。
このグラフは、各カテゴリの異なる特徴とその比較を視覚的に提供し、どの領域に改善が必要かの指針を示します。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフにおけるデータ点の広がりは左右よりも上下に広く、全体的に水平方向に多様性が見受けられます。このことは、第1主成分が影響を与えていることを示唆しています。
– 全体として特定の方向のトレンドはなさそうですが、第1主成分が大きな分散を持つため、こちらが主要な変動要因であると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の数点が他のデータから離れています。これらのデータは外れ値であり、特異な動き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**:
– 各点はデータの観測日を示し、第1主成分と第2主成分によって特徴づけられています。
– 第1主成分（寄与率0.77）が大部分の情報を持っており、交通における主要な変動要素である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは主成分間の関連性を解析するためのものであるため、時系列の直接的な関係性は視覚化されていませんが、主要な変動要因の特定に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布は散らばっており、第1主成分と第2主成分の間に強い相関は認められません。分散が主に第1主成分にあるため、異なる要因が第2主成分で考慮されている可能性があります。
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**:
– 主成分分析によって、交通データの大部分を説明できる要因が洗い出され、それにより効率化や問題点の特定が可能になるかもしれません。
– 外れ値に見られる動きは、特異な条件下や例外的なイベントを示している可能性があり、改善や対策を講じるための手がかりになるでしょう。
– ビジネスにおいては、交通パターンの予測や混雑の管理に役立つ知見が得られる可能性があります。
全体的に、このPCAグラフは交通データの背後にある主要な変動要因を理解するのに貢献し、効率的な管理および戦略立案に資する情報を提供しています。
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。