📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットをもとに、以下の視点から分析を行います。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日と7月2日の間に0.725から0.81へと急上昇し、その後0.725に戻る動きを見せています。短期間での大きな変動が観察され、これは特に2025年7月2日の午前に顕著です。
– **個人WEI平均**では、同様に2025年7月2日の午前にピーク（0.78）を迎えており、全体的な上昇トレンドが見られますが、午後には元の値付近に戻っています。
– **社会WEI平均**も、7月2日午前に0.83と最高値を記録していますが、午後には再び低下しています。
### STL分解とトレンド
– 今回のデータセットでは、明確な季節性パターンを示すには要素が不足していますが、観測された変動が予期せぬイベントなど短期的要因による可能性があります。そのため、残差に関して大きく異なる点は報告されていません。
### 項目間の相関
– **経済的余裕**と**持続可能性**は7月2日時点での連動性が高く、新たな経済的刺激策や政策の影響があった可能性が考えられます。
– **健康状態**は安定したスコアを保っており、環境の急激な変化がなかったことを示しています。
– **社会基盤・教育機会**と**社会の多様性**も顕著に変動せず、安定性が確認できます。このことから、バックグラウンドの社会環境には大きな変化がなかったと考えられます。
### データ分布
– 提供されたデータ期間が短いため、傾向を詳細に把握するには十分な情報ではありませんが、スコアの範囲が0.7-0.85の間に集中していることから、ばらつきは比較的少ないことが分かります。
### PCA分析
– 主成分分析の結果として、**PC1の寄与率が0.71**と高く、WEIスコアの大部分の変動を説明しています。これは一部の要素（特に経済的要因や持続可能性）が全体の幸福感や社会基盤に与える影響が強いことを示唆しています。
– **PC2は0.22**の寄与率であり、次に大きな要因として心理的側面や健康面の微小な変動があることが考えられます。
### 結論
全体として、この短期間のデータからは、特定のイベントや政策変更が一時的にスコアを押し上げていた可能性があります。特に、WEIスコアと社会WEIが一致して大きく変化する点は、社会的な出来事が影響していることを示唆しています。今後、長期にわたるデータ収集と分析が進むことで、より深い理解が可能になるでしょう。また、相関分析においては特定の項目が他に比べ強い影響を持っていることが明らかであるため、これらに注目することでより効果的な政策提言ができると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、わずかに上昇しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測は、一定の高いレベルで安定しています。これは、全体的なWEIスコアが安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな変動や明確な外れ値は見られません。
– モデルの予測範囲も、一定しているため予測の不確実性が低いようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、密度は高くありません。
– 予測モデル（ピンク、紫、赤）は異なる手法を使用していますが、予測値はほぼ同一で、予測の不確実性範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、実績データに非常に近い予測を行っており、モデル間の差異は非常に小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各モデルの予測値は、高いレベルで一致しています。
– 不確実性範囲が狭いことから、モデルの信頼性が高いことが示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが一定の高いレベルで安定しているため、交通サービスや関連事業の安定性が期待されます。
– この安定性は、消費者の信頼を維持し、サプライチェーンや物流にとってプラスに働く可能性があります。
– また、予測が一貫しているため、予測モデルは信頼できると考えられ、将来の計画策定に役立つでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、一定の範囲内に集まっており、初期にのみデータが存在します。
– 予測データ（異なる色の線）は、すべて水平に推移しています。特に線形回帰予測が実績値と一致しており、他の予測モデル（決定木やランダムフォレスト）はやや異なった高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。実績データが初期の数日間のみ存在するため、その後の変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のパフォーマンスを示しており、予測の信頼区間内に収まっています。
– 赤い×印や色分けした線は、異なる予測方法による予測値を示しています。
– 予測不確かさのグレーの範囲は、推定の変動の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データはほのかに異なるが、全体として似たようなトレンドを描いており、異なるモデル間で大きな不一致はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に明確な相関や、異なるモデル間の著しい分布の差異は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 実データが少なく、予測が多いため、将来的な傾向の推測は慎重に行う必要があります。
– 交通カテゴリにおける個人WEIの平均スコアの動きが予測されていますが、実績データが少ないため、モデルが予測に依存しがちであることに注意が必要です。
– 全体としてのスコアが高めに保たれているため、交通に関しての満足度やパフォーマンスが高い可能性があります。
このグラフからは、特に異なる予測手法が一致しており、データが安定して見えることが特徴です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期の日付で確認でき、しばらく横ばい状態にあります。
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、一般的に時間の経過とともに増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲は比較的狭く、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を表し、初期値で一定の範囲に収まっています。
– 赤い×は予測で、異なる回帰手法はそれぞれ異なる予測を示していますが、いずれも一貫して増加傾向を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測手法はそれぞれ異なるアプローチを示していますが、いずれも同様の上昇トレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測手法は、特に期間末において乖離が大きくなる可能性がありますが、全体的な傾向は一致しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、交通に関連する指標（WEIスコア）が今後増加する見込みを示唆しています。
– 交通インフラの整備や増加する交通需要への対応策が重要となるかもしれません。
– ビジネスにおいては、交通関連市場の成長が見込まれるため、戦略的な投資や計画が必要となり得ます。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は3日間のみ示されていますが、ほぼ横ばいです。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に少しずつ異なりますが、概ね横ばいまたはわずかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲内で特に外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測値）を示し、予測された値は赤い「x」で示されています。
– 予測モデルに応じた予測線は、それぞれの手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって示されています。
– グレーのバンド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**:
– 予測は様々な手法で行われていますが、すべてのモデルがある程度一貫して似たような推移を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係そのものについては、特に明示されている情報はありませんが、異なる予測モデルが同様の傾向を示していることから、データの安定的なトレンドがあることが伺われます。
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**:
– WEIスコアが安定していることから、経済的余裕に関する変動が少ないと判断されます。これは、交通分野での経済活動が安定していることを意味し、ビジネスの計画を立てやすい状況と言えるでしょう。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことから、今後の状況を比較的予測しやすいと考えられます。
全体として、このグラフは交通分野における経済的余裕の安定を示し、ビジネス活動に適した予測可能な環境を反映しています。
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:
1. **トレンド**:
– このグラフでは、実績と予測のデータが一定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られず、データは非常に安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、可視化されている範囲内で非常に一貫しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）は横ばいで、データが安定していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在していますが、いずれも大きく異なる値を示していないため、ほぼ同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 違う予測モデル間の相関が高く、データのばらつきが少ないと考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態（WEIスコア）が安定しているため、対象者の健康が良好に保たれているとみなせます。
– 交通分野において、もしこれがドライバーなどの健康状態を示している場合、事故リスクの低減や業務効率の向上に寄与する可能性があります。
このグラフは、全体の健康状態が安定していることを示唆しており、予測モデルも一貫していることから、予測の信頼性が高いと考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に0.6付近で横ばい。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は急激に上昇し、最終的に1.0で安定。
– 線形回帰（青の線）と決定木（緑の線）の予測は0.6で横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られない。
– ランダムフォレストの予測が急に上昇。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示し、初期のWEIが安定していることを示す。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は狭い範囲で、予測の信頼性が高いことを示唆。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績は安定しているが、予測手法により大きく異なる予測を示す。
– ランダムフォレストは他の予測手法に比べて過剰に高くなる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一貫しているが、予測モデルの選択により異なる結果が生じる。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– ランダムフォレストの予測が実績から大きく逸脱しており、過剰学習の可能性を示唆。
– 実績値が安定しているため、予測の選択により不必要に高いリスク評価を避ける必要がある。
– WEIが低い状況が続くならば、交通に関連するストレス対策や心理的サポートが有効かもしれない。
全体として、この時系列散布図は異なるモデルの予測能力を比較し、どのモデルが現実に近い予測を提供するかを評価するために非常に有用です。モデル選択が意思決定に大きく影響する可能性があるため、注意深く選択する必要があります。
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**
– 実績（青色プロット）は初期の段階で安定しており、明らかな上昇や下降のトレンドは見られません。横ばい状態です。
– ランダムフォレスト回帰（紫色線）は上昇してから横ばい状態になることが確認できます。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）も横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータは初期の数日間のみプロットされ、変動がほとんどないため、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実際の実績を示しています。
– 赤色の「×」は予測（予測AI）を示していますが、グラフ内では確認できません。
– 各予測の回帰線は、異なる手法によるスコアの予測を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により予測されたスコアは、実績とは独立しており、期間中の変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は非常に安定しており、低いばらつきであることが、予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）が示しています。
– ランダムフォレスト回帰が唯一上昇を示していますが、ほかの予測は大きな変動がありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このデータは交通における自由度と自治を評価するものであり、実績AIが示す安定したスコアはこの期間中、大きな環境変化がなかったことを示唆しています。
– 計画や施策により、特にランダムフォレスト回帰において、潜在的な改善の兆しがあります。
– ビジネスや社会における影響としては、交通政策や運用管理の予測精度を高めるために、異なる予測手法の結果を考慮に入れることで、リスクを減らし、効率的な戦略を立案できる可能性があります。
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（青いプロット）は初期に0.6から0.8に上昇し、その後のデータは表示されていません。
– 予測（赤い×印、線）は様々なモデルで示されていますが、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は1.0のWEIスコアを維持しています。
– 線形回帰（シアン色）、決定木回帰（黄色）は横ばいで0.7付近を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータが急激に上昇している点が気になります。これは一時的な外れ値の可能性もありますが、確認には追加データが必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色プロット）は実際の測定値を示しています。
– 各予測は異なる回帰モデルを使用しており、特にランダムフォレスト回帰が高いスコアを予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は実績データがその範囲内に収まっていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルの基準となるものですが、予測が大きく分かれているため、それぞれの予測の精度と信頼性について評価が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの範囲が狭いため、詳細な相関分析は難しいですが、全体のスコアは比較的一貫しています。
6. **直感的な感想と影響**
– WEIスコアの上昇は公平性や公正さの改善を示唆するため、交通システムの改善や社会的影響がポジティブである可能性があります。
– ただし、モデル間での予測のばらつきがあるため、より多様なデータや精度の高いモデルが必要です。
– ビジネスや政策決定においては、ランダムフォレスト回帰の高スコアがポジティブな展開を期待できるシナリオとして考えられます。
今後は、データのさらなる収集と分析によってこの予測の信頼性を高める必要があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中していますが、全体的なスコアは高めであり、次第に上昇から安定しています。
– 予測データ（線）はそれぞれ異なる初期値から始まり、最終的に安定した状態になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られませんが、初期の実績データと予測が一致しない点は注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータを表し、高めのWEIスコアを示しています。
– 複数の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示し、全体的にスコアは高く安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、この幅が狭いことから、予測の精度は比較的高いと推測できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なるアルゴリズムを用いていますが、全てが似たような安定したトレンドを示しており、手法間の整合性があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測データには一部乖離がありますが、全体としては強い相関がありそうです。
– 初期段階の実績とその後の予測が一致することから、モデルの予測力が強固であると推測されます。
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**
– WEIスコアが高いことは、交通における持続可能性や自治性が評価されていることを示しています。
– 将来的なスコアの高い安定は、持続可能な交通政策が成功していることを示唆し、政策の継続やさらなる改善が期待されます。
– 社会的には、この安定したトレンドは市民の生活の質の向上や環境負荷の軽減に繋がる可能性があります。
この分析から、交通の持続可能性と自治性が高く、現在から将来にかけて安定していることが期待されます。これに基づき、さらなる取り組みや評価を進めることで、より良い都市交通システムの構築が可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は一定のスコアで安定しており、期間の初めに集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一定ですが、線形回帰と決定木回帰は大幅な減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては外れ値や急激な変動は見られず、非常に安定したパターンがあります。
– 線形および決定木回帰の予測では、急激な下降トレンドが見られますが、実データとは乖離があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、圧縮された範囲での一貫性を持っています。
– グレーの帯は予測の不確かさを表し、その範囲内に実績が収まっています。
– 各回帰モデルの予測線は異なる傾向を示し、特に線形と決定木は大きな下落傾向を持ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は安定を示していますが、他のモデルの予測と実データに大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは限られた範囲内で安定しており、全体的な相関は見られません。
– モデル間での予測は多様であり、特に線形と決定木回帰のモデルは実績と大きく乖離しています。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**
– 実績の安定性は、交通の社会基盤と教育機会において好調を示唆している可能性があります。
– 線形および決定木回帰モデルの予測が大幅に減少しているため、これらのモデルが用いる要因に変動があった可能性があります。予測の乖離から、データの収集方法やモデルの改善が求められるかもしれません。
– ビジネスや政策の観点から、安定した実績を裏付ける要因を分析し、他の変動要因を理解することが重要です。対策としては、データの品質向上やモデルの見直しが考えられます。
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
– **実績データ(青い点)**: 期間開始時のデータは比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– **予測データ（各モデル）**:
– 線形回帰と法定木回帰は、一定のスコアを維持しています。
– ランダムフォレスト回帰のみが期間中に上向きのトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データは大きな外れ値や急激な変動を示さず、予測と比較して安定しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績データを表し、正確な測定結果や現象を示します。
– **灰色の範囲**: 予測の不確実性の範囲です。通常、予測の信頼区間を表しています。
– **予測ライン（色分け）**:
– 線形回帰（予測）は水平で一定です。
– ランダムフォレスト回帰は増加を示しており、異なる特徴を反映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
– 各予測モデルは異なる手法を用いており、ランダムフォレスト回帰が他よりも高い予測値を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測の間には、特にランダムフォレスト回帰を除いて、大きな相関がないように見えます。
### 6. インサイトと影響
– **直感的洞察**: このグラフは、交通に関連する社会的要素（共生・多様性・自由の保障）が予測モデルによって異なる見解を持たれていることを示しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– もしランダムフォレストの予測が正しい場合、この上昇傾向は交通における社会的要素が改善されることを意味し、社会政策や交通施策の見直しを促進するかもしれません。
– 予測の多様性は、データサイエンスツールを用いた予測の限界と重要性を強調しており、交通政策の評価において複数の視点を考慮する必要性を示唆しています。
全体的に、このグラフは、交通における社会的要素の評価において、異なる分析方法を用いることの重要性を示しています。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**: ヒートマップは2日間のデータを示しています。30日間のデータの一部であり、周期性や長期トレンドを観察するには不足しています。ただし、7月2日に高い活動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**: 7月1日から7月2日にかけて、特に午後から夕方に急激な数値の変動が見られます。これは異常な出来事やイベント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**: 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しています。明るい色は高いスコア、濃い色は低いスコアを示します。7月2日の夕方に高いスコアが記録されています。
4. **複数の時系列データの関係性**: 現時点では2日間しかデータがなく、時系列データの関係性を論じるには情報が不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**: この期間では、日中よりも夕方に活動スコアが高まる傾向があるように見受けられます。
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**:
– **直感的な理解**: 短期間のデータですが、夕方にかけて活動スコアが上昇することから、帰宅時間やイベントが起因していると考えられるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 高いスコアが示されている時間帯に対策を集中させることで、交通混雑の緩和や緊急対応の効率を高める可能性があります。
このグラフは、特定の時間帯に対する交通活動のインサイトを提供し、さらに詳細な長期データの分析によって傾向や問題点を明確にすることができます。
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:
以下にグラフの詳細分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは30日分のデータを示すはずですが、表示されているのはわずか2日間だけであり、トレンドを読み取るには情報が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日に19時台におけるスコアが低いことが分かります。この時間帯の値が他の時間帯と比べて著しく低い可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は個人WEI平均スコアを示しています。黄色が高く、紫が低い値を指します。
– 7月2日には8時台に黄色が見られ、高いスコアを示していることから通勤ピークを反映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**
– 現在のグラフには2日間のデータしか表示されていないため、他の大きなトレンドや関係性を分析するには追加のデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは一日の異なる時間帯で変化しており、時間帯ごとの交通利用の違いを示している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 通勤時間帯と思われる午前の高いスコアと、夕方19時の低いスコアは、特定の時間帯に交通が集中していること、またその逆の時間は少ないことを示唆しています。
– よって、交通管理やインフラ計画において時間帯別の需要を反映した計画の重要性が示唆されています。
この分析で、視覚的に明らかなトレンドを特定するには全体のデータが必要であることから、詳細なデータを用いたさらなる解析が必要です。
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:
この時系列ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– カテゴリ「交通」に関するWEI平均スコアが色のグラデーションで示されています。特定の周期性はグラフ全体では見受けられず、1日ごとの変化が強く異なる様子がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日の間に急激な変動があります。特に時間帯によって、色が大きく異なるため、これが異常値や重要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**:
– 色の変化は、スコアの変動を示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日をまたいで急激な変動があるため、特定の日に何らかのイベントや要因が影響を及ぼした可能性があります。特に時間帯での差異が大きいため、深夜から朝、そして夜間にかけての交通状況が異なることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば深夜と夕方）のスコアが大きく異なることから、これらの時間帯には交通のパターンに大きな相関がある可能性があります。また、特定の色の分布が一部に集中しているため、この時間帯のデータが特に重要です。
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**:
– この変動から、多くの人が通勤時間や特定のイベントが交通状況に影響を与えている可能性を感じ取るでしょう。ビジネスにおいては、人流パターンの変化をもとにした輸送計画の見直しや、イベント開催日の影響を事前に予測することが重要です。
このグラフは、特定の期間における交通状況の変動を視覚的に把握するための有効なツールであり、異常なパターンを早期に発見するために重要です。
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、交通カテゴリにおける各WEI（World Energy Indicator）項目間の相関を30日間で示しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、特定の時間枠での相関関係を示しているため、トレンドや周期性の分析は行えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の相関が他と比べて著しく低い（例：社会WEI（社会基盤・教育機会）と他の項目は、相関が低いまたはマイナス）があり、これは外れ値と見なすことができるでしょう。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃い赤に近いほど高い正の相関を持ち、青に近づくと負の相関を示しています。0.8以上の相関は非常に高く、0.6から0.8は高いと言えます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各項目が時系列データを持つと仮定すると、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（平均）は特に高い相関を持っており、これらは似たパターンの変動をする可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」などは高い相関を示しており、これらの項目間での変動が連動していることを示唆しています。
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**:
– 高い相関が確認される項目間では、戦略を一元化することで効率的な管理が可能になります。例えば、経済的余裕と平均収入のように、関連する政策や施策を共通化することで効果を期待できます。
– 社会的な基盤や教育への影響は他の項目に比べ相関が低く、これらの要因が独立または他の要素でもっと個別的に考慮されるべきであることを示しています。
このヒートマップからは、交通関連の指標が密接に関連しているものが多い一方で、社会的な指標はやや独立した動きを見せることが読み取れます。これにより、交通政策は全体的な社会福祉や教育システムとは異なるアプローチが必要になる可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおける複数のWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に各ポイントについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは、全体的に安定しており、期間内での明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます（例えば、個人WEI平均や社会WEI（共生、多様性、自由の確約））。外れ値は、特定の要因による一時的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**:
– ボックスの長さ（四分位範囲）は、データのばらつきの大きさを示しています。ばらつきが小さいタイプ（例: 総合WEI）は、比較的安定したスコア分布を持っています。
– 箱の中央の線は中央値を示しており、異なるWEIタイプ間でスコアの中心的傾向を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– この図では、複数の時系列データの変動を直接比較するのではなく、異なるWEIタイプ間の分布の違いを視覚化しています。したがって時系列の関係性は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間でスコアの中央値や分布の違いがあり、社会的要因や個人的要因がWEIスコアに異なる影響を与える可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は全体的な交通の健全性について、比較的良好であるとの印象を持つかもしれませんが、特定の要素（例えば、経済的持続性や心理的ストレス）の改善が求められる可能性があります。
– ビジネスにおいては、外れ値やばらつきの大きいWEIタイプに注目し、改善策を講じることで、交通の効率性や利用者満足度を向上させることができるかもしれません。
この分析に基づいて、交通手段やインフラの改善を目指す計画を策定する際に、各WEIタイプのスコアの動向を考慮するのが良いでしょう。
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構成要素に関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– PCAのグラフなので、時系列的なトレンドは明確に表示されていません。ただし、第1主成分が第2主成分よりもはるかに大きな寄与率（0.71）を持っているため、データの変動は第1主成分で主に説明されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 点の分布に大きな外れ値は見られませんが、第1主成分で0.15近くの値を持つプロットは他と比較してやや離れた位置にあり、第1主成分の影響が強いデータポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットはデータポイントを示し、その位置が第1、第2両主成分における各データの重みを表しています。色や密度は指定されていないため、特定のパターンや区別はない標準的な表示となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCA結果なので、時系列の関連性を直接示すものではありません。しかし、異なる時系列データが共通の主成分により集約・要約され、相関が可視化されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が主要な分散を捉えているため、データ全体に対する影響力が大きいことを示しています。データが第1主成分方向に広がりを持っていることが考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響、直感的な洞察**
– 交通データに対する主成分分析は、例えば渋滞の要因解析、交通パターンの特定に役立つ可能性があります。この場合、第1主成分の大きな寄与率を持つ要素は交通の全体的な変動に対する主要因と考えられ、対応策を講じる際の指針となるでしょう。
– 例えば、公共交通機関の運営やインフラ改善、交通管理の効率化に役立てることができそうです。
このように、PCAグラフはデータの基礎的なパターンを抽出し、全体を理解する上で重要な指針を提供します。
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。