📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 日付間で観察されるわずかな変動はありますが、全般的に大きな上昇や下降のトレンドは見られず、横ばい状態に近いです。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均はやや下落傾向があり、社会WEI平均については、安定しているものの若干の変動幅が見受けられました。
– 個別項目では、特に経済的余裕や社会の持続可能性、インフラのスコアが比較的高い一方で、公平性や心理的ストレス項目がやや低めであり、改善の余地があります。
### 異常値
– 指定されたデータの範囲内では、異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
1. **長期的なトレンド**: 主要な項目に大きな変動は見られません。全体の安定性が確認されます。
2. **季節的パターン**: 短期間のデータのため季節性の特定は難しいですが、一部の項目には短期的な変動が観察されました。
3. **残差成分**: 小さな不規則性が含まれていますが、データ全体の傾向に大きな影響を与えるものではないと考えられます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と持続可能性、社会インフラのスコアは高い相関を示しています。これは、安定した経済環境が社会的持続可能性やインフラ整備に影響を及ぼしている可能性を示唆します。
– 公平性やストレス項目は他の項目と低い相関が観察され、独立した動きをしていることを示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**により、個別スコアのばらつきが確認できました。特に、社会インフラ、持続可能性のスコアは中央値が高い位置にある一方で、心理的ストレスはややばらつきが大きいです。
– 外れ値は観察されていませんが、若干のばらつきが全体のスコアに影響を与えている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率**が0.69と高く、全体の変動を主に説明しています。PC1は、おそらく都市インフラ、経済状況が大きな影響要因と考えられます。
– **PC2の寄与率**は0.16と低めで、他の要因（例えば、個人の心理的な要因や社会的公平性）が少しずつ影響を与えていると推測されます。
この分析を総合すると、交通に関するこのデータは、経済的要因とインフラが主要なドライバーであることを示していますが、心理的ストレスや公平性も無視できない要素として現れています。これらの違いを考慮した施策やインフラ整備が重要であると考えられます。
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:
このグラフに関する分析を行います。
1. **トレンド:**
– 実績AI（青色）は比較的高いWEIスコア（約0.8）で始まり、その後も安定した状態を保っています。
– 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）は2025年7月から開始し、異なる時間軸で予測を示しています。これらの予測は短期間のデータに基づくため、長期的なトレンドはまだ見えていません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は観察されません。データが非常に短期間に固まっているため、外れ値の検出は難しいです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青色の点）は過去の実績データを示しており、基準となる情報です。
– 予測（赤い x）は短期間の予測結果を示し、各予測手法と整合しています。
– 予測の下限（グレー）は予測の不確実性範囲を示します。
– 比較AI（緑色）は他の期間のデータとの比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測手法は異なる色で示され、いずれも実績データを基に予測が行われていますが、それぞれのアプローチによる微妙な違いが視覚的にわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの範囲が狭く、また短期間でのプロットのため明確な相関関係は見られません。ただし、各予測手法の結果が実績データに近づいていることから、ある程度の予測精度があると推測されます。
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:**
– グラフを見ると、現在の状態が持続的に続くか、僅かな変化が予測されています。交通関連のWEIスコアが安定していることは、業界が安定した状態にあることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定したトレンドは予測可能性が高いことを意味し、計画の確からしさに寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは交通における具体的な情勢を示しており、多様な予測手法情報を視覚的に比較できることが特徴です。ただし、限られた期間でのデータなので、長期的なトレンドや影響を判断するには今後の追加データが重要です。
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**
– グラフの左側において、実績値（青色の丸）は0.8付近を示しており、急激な変動は見られません。予測（線形回帰など）はやや上昇していますが、全体として比較的安定しています。
– 期間中盤から後半にかけて、観測データはないものの、予測は横ばいに向かっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータ範囲には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**
– 青色の丸は実績値を示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– 線形回帰と決定木回帰も示されていますが、これらは一致した予測（0.6付近）を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が使用されていますが、それぞれの予測は一致しています。過去の実績値も考慮に入れているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には強い相関関係は見られず、むしろ予測が独自のトレンドを形成していることが分かります。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響**
– 実績値と予測値が異なる点として、予測モデルが過去のデータを基に新しい傾向を示唆している可能性があります。
– この予測は交通に関するものであるため、例えば、利用者数の変動に対する準備やインフラの適切な管理に貢献する可能性があります。特に、交通量予測が現実に近づけば、経済的および運用上の最適化に寄与するでしょう。
全体的に、実績値と予測値は安定しているため、交通カテゴリの指標として、過去のトレンドに大きな変動がなく、現在の政策やインフラ整備が順調である可能性が示されています。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の数か月間にWEIスコアが微増しています。その後、予測される値は定常状態を保つ傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点では明らかな外れ値や急激な変動は観測されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、過去のデータを表しています。
– 緑色の点は前年の比較されたデータを示しています。
– 線（紫と水色）は予測の異なるモデルに基づく将来の値を示しており、ランダムフォレストと決定木回帰が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルの予測は似たような値を示しており、一定の信頼性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の範囲では、データは変動が少なく、安定した分布を持つように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは交通カテゴリでの社会WEIスコアの評価を行っており、安定したスコアはシステムが現在効率的に機能していることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、経年的なスコアの安定は、専門機関や企業ユーザーにとって計画的な意思決定を可能にすると考えられます。
– 将来の値についても、特に異常な変動が予測されないため、運用上、安定した状況が継続すると期待されます。
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**
– グラフの初期段階では、高い水準での安定がみられ、評価期間の後半にデータが再び現れるが、それまでの情報がないため長期的なトレンドを把握するのが難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始直後のデータポイントは、比較的高いスコアを示しており、その後、横ばいの状態が続く。グラフの右側には、次のポイントが現れるまでの期間が長いため、明確な変動のパターンは捉えにくいです。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、高いスコアから計測されている。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」を示し、未来の日付に投影されています。
– 線（紫、シアン）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）を示しており、これらの予測は初期の実績をもとにモデル化されています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に、視覚的に明確な相関は見られませんが、予測モデルが初期の実績情報を基に構築されていることが示されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関は確認できないが、前年データを比較として用いることで将来の予測を行っていることが示唆されます。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 現在の評価と将来の予測を比較する中で、予測モデルに対する信頼性や将来への備えが重要と感じられるかもしれません。このグラフが示す安定性は、ビジネスや個人の財務計画において安心感を与える可能性があります。
– 交通業界においては、安定した経済的余裕（WEIスコア）が維持されることは、投資やサービスの維持・拡大を計画するうえでの基盤を提供するでしょう。
このグラフが示す静的な状態からは、さらなるデータ収集と分析が必要であることも示唆されています。これによりより精緻な未来予測が可能となり、中長期的な戦略を策定するうえでの基礎資料となるでしょう。
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:
ぱっと見た印象として、以下の点に注目できます。
1. **トレンド:**
– グラフ冒頭で、実績（青）は急激に減少しており、非常に急な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績が急降下しているほか、予測（線形回帰）も同様に激しい下降を示しています。
– また、前年度の比較点（緑）は大きく離れた位置にあり、この急激な変動を受けていると考えられます。
3. **各プロットや要素:**
– 青の点は過去の実績を表しており、赤の×は予測値です。
– 緑の丸は前年のデータで、グレイの線は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が用いられていますが、どれも同様の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 過去の実績と予測結果は非常に近い位置で推移しており、予測モデルが過去の実績データをうまく反映していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測結果は一致した傾向を示しており、ランダム変動や異常値は観測されません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフで示される急激な低下は、個人の健康状態や交通手段の選択に重要な影響を及ぼす可能性があります。
– 健康スコアが低下することで、オンラインでのサポートや健康改善策の導入などが考えられます。
– ビジネス的には、個人の移動習慣に影響を与える要因として注目され、改善策や新しい健康促進サービスの提供が求められるかもしれません。
このデータは、人々の健康管理の必要性と、それが社会全体の交通習慣に与える影響への理解を深める上で非常に有用です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフにはわずかなデータポイントしか示されていませんが、最初の実績（青色プロット）から次の予測の間にわずかな動きがあります。特に、7月以降の実績データには上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては特に目立つものはありませんが、特定の期間に予測値が急に上昇しているように見えます。予測（ランダムフォレスト回帰のピンクの線）は最初の実績データから急な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸は実績データを示し、緑の円は前年データを示しています。これらの要素がどの期間や出来事と関連するかが重要です。
– ラインの色（予測モデルに対応）による異なる予測の動きも観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各機械学習モデルの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルよりも急激な増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルの動きが異なり、心理的ストレスに対するモデルの応答の差異を示しています。
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**:
– グラフから、人間は心理的ストレスが今後増加する可能性を示唆する動きを感じ取ることができます。このため、交通業界では従業員のストレス管理に注意を払う必要があるでしょう。
– モデルごとの差異を考慮し、最適な予測モデルを選択し、適切な対策を取ることで社会的影響を最小限に抑えることができると考えられます。
この分析をもとに、更なるデータ収集や予測モデルの精緻化が必要であると言えるでしょう。
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:
以下は提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期には、実績値が具体的に示されていますが、一定の上昇や下降の傾向は示されていません。
– 後半に、多くのデータポイントが前年度（比数AI）と推測される値の付近に密集していますが、特定の強いトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階のデータポイントにおいて小さな変動が見られますが、これが外れ値や急激な変動とみなせるかは不明です。
– グラフ全体的に目立った外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績であり、実際のデータを示しています。
– 赤い×は予測（予測AI）を示しています。ただし、ここでは直接的に示されていません。
– 線は異なる回帰分析手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータと予測データがほぼ一致していることが示唆されており、実績はこれに近い位置に配置されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に比較的一貫した相関があり、予測の精度が高いことが伺えます。
– 特定の時点で密集していることから、予測の精度に対する信頼度を高くみなせる可能性があります。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々は予測モデルの精度の高さを感じ取るかもしれません。
– 交通に関する計画やポリシー決定において、予測モデルが信頼できる指針として機能する可能性があります。
– 特に、予測が安定していることから、将来的な計画やシナリオ分析に活用できるでしょう。
全体として、実際と予測の一致がビジネスや社会的な意思決定において重要なインサイトを提供することができそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフには、2025年7月から2026年6月までの期間のデータが含まれています。実績データ（青い点）が左に集中しており、予測データ（緑色の点）が右に見られます。トレンドとしては、この期間ではデータが二分されており、過去の実績と今後の予測に分かれています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データに特に外れ値や急激な変動は見られません。予測データも一定範囲に収まっており、外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は過去の実績データを示し、緑色の点は予測データを示しています。灰色の線は予測の不確実性を反映した下限値を示していると考えられます。
– 線形回帰や決定木回帰のプロットは描画されていないため、ここでは考慮しません。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 実績と予測の関係性については、データポイントが時間を通じて交わっていないため、直接的な相関は明示的ではありません。予測データは過去の実績を基にしたものであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– グラフで見られる顕著な相関関係はありませんが、予測データが実績データの延長線上にあるため、ある程度過去の実績を考慮しての予測が行われている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 実績のデータポイントが限定的であり、予測に対する信頼性に注意が必要です。交通社会における公平性・公正さは、長期的に見て改善または維持することが必要であり、定期的なモニタリングが推奨されます。
– 予測が正しければ、今後の交通政策やインフラ整備に関する意思決定の参考になるでしょう。ただし、何らかの変動要因が見落とされている可能性もあるため、慎重な評価が必要です。
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
– **観察された期間の初め**: スコアは高い位置で始まり、安定しているが少し変動していることが見られる。
– **観察された期間の後半**: 点データは長期間のギャップがあり、その後再出現している。この間のトレンドは不明確だが、観察された最初と最後のスコアを比較すると、安定性が示されているかもしれない。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにおいて、若干の上昇と下降が見られる。
– 一部のデータポイントは他のポイントと明確に異なり、それが外れ値として解釈できる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色とマーカー**: 実績と予測が異なる色やマーカーで示されている。予測には複数のモデリング手法が使われていることが示唆されている。
– **線**: 複数の予測モデルが描かれている。それぞれが異なる回帰モデルに基づいていることが示されている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測が同時にプロットされており、予測モデルが実績に対してどのようにパフォーマンスするかが比較可能。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のデータでの変動は最小限で、高いスコアが多くを占めている。これはシステムの持続可能性が高いことを示していると考えられる。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間が直感的に感じるのは、初期データにおけるシステムのパフォーマンスが非常に高く、その後数か月間のデータが欠如していることから将来のパフォーマンスの評価が難しいということである。
– ビジネスや社会の観点からは、システムのパフォーマンスが初期には高かったことは肯定的だが、持続可能性を確認するためには継続的なデータの収集と評価が必要である可能性がある。また、予測モデルの多様性は特定のシナリオでのパフォーマンスの変動を評価する手段として有効である。
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:
グラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります：
1. **トレンド**
– グラフの左側では、WEIスコアが急激に下降しています。次に、極端に低い値（ほとんど0）に安定しています。
– その後、グラフの右側では、異なる色のプロット（緑）が示されており、これはスコアが横ばいになっていることを示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間の急激な下降は、異常な変動です。これはデータ収集や計測上の問題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**
– 青いプロットは実績、緑色のプロットは前年の比較値を示しています。
– 紫と青の線は予測値を示しており、いくつかのアルゴリズム（線形回帰とランダムフォレスト回帰）を使用していますが、大きな違いは見られません。
– 緑の領域は予測の不確かさを示しており、予測範囲が一定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は一致しており、特に変動はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは明らかな相関関係を示していないが、急激な落ち込み後に安定していることから、構造的な変化があった可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の急激な下落は驚きをもたらします。このような変動は、交通インフラの突然の変化や政策の転換を示唆している可能性があります。
– 長期的には横ばいの安定した状況が続くようで、これは特定の開発や改善の停滞を示唆しているかもしれません。
ビジネスや社会への影響としては、交通インフラの劣化や適切なメンテナンスの欠如が考えられ、今後の改善が求められるかもしれません。
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**
– 最初の期間（2025年7月）には、「実績（実績AI）」のスコアが非常に高いところから始まり、急激に低下しています。これに続いて若干の上昇傾向が見られるが、その後は一定の傾向を保って元の高いスコアには戻っていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、最初の急激な変動です。高いスコアから低くなる変化が非常に急であるため、データの信頼性や特定の要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは、実際のデータを示しており、実績AIによるスコアの変動を表しています。
– 緑色のプロットは、前年度の比較データを示しています。これにより年次の比較が可能となります。
– 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）はスコアの将来的な推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績（実績AI）」のデータと「前年度（比較AI）」のデータを比較すると、年次のパフォーマンスに大きな変動が存在することがわかります。予測データは予測範囲内に収まるが、実績データとはかなり異なる動きを示す場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ここで重要なのは実績データと予測データ間の異なり方で、特に急激な変動が予測に影響を与えているかもしれません。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、急激な増減は通常のビジネス活動ではあり得ないと考えがちなため、何が起きたのかを分析したいと思うでしょう。
– 社会的または組織の内部での変化がこのスコアに影響している可能性があります。予測がこのまま外れ続けると、交通のカテゴリーにおける戦略の修正が必要になるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体においては、特定の期間に色が密集していることが観察されます。
– 時間帯ごとの変動があるように見え、特に特定の時間帯に濃い色と明るい色が交互に存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各マスの色の変化が比較的顕著で、急激なスコア変動が推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。濃い色（パープル系）は低スコア、明るい色（イエロー）は高スコアを意味するようです。
– ヒートマップの配置が特定の時間における変動パターンを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとのスコア変動があり、同じ時間帯で比較可能な傾向が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各日付を比較すると、時間帯によるスコアの変動が見られ、特に夜間（16時から19時）に劇的な変化があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 色の変化幅が大きい部分は、交通の利用が特定の時間帯に集中していることを示唆します。これは通勤や通学の時間に該当しうるため、その影響を考慮する必要があります。
– 高スコアと低スコアの差が大きい場合、交通インフラやサービスの改善点を明らかにし、ピーク対応の必要性が生まれる可能性があります。
このグラフからは、交通における混雑のピークや静かな時間帯を把握し、これらのインサイトを元に効率的な交通運用や計画を立てることが可能です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフがカバーするのは2日間のみで、360日間のデータがないため、長期的なトレンドは判断できません。
– ただし、時間帯別に見ると、16時からのデータで明確な色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色の変化が急であることから、16時から19時にかけて急激なスコアの変動が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色はスコアを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中で16時台と19時台の関係が顕著で、時間帯によってスコアに大きな違いがあることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同日における16時と19時のスコアの違いが明らかで、何らかのイベントや交通状況の変化が原因と考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 特定の時間帯に交通の混雑度や利用状況が急激に変化している可能性があります。
– ビジネス面では、交通サービスの需要が時間帯によって大きく変わり得るため、リソースの適切な配分が求められるかもしれません。
全体として、このヒートマップからは、特定時間帯における交通状況の急激な変化についての重要な手がかりが得られます。
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:
このヒートマップについての分析を行います。
1. **トレンド**
– このヒートマップは期間が360日にわたるはずですが、表示されている範囲は2025年7月1日から7月2日までの2日間のみです。そのため、長期的なトレンドを判断するのは難しいですが、日ごとに異なる時間帯で値が変動していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が急激に見られる。具体的には、7月1日の16時から19時にかけて大きな変動があり、翌日には再び別の色合いになっていることから、急激な変動があったといえます。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは数値の変化を示しており、紫色が約0.74、青色が約0.76、黄色が0.82以上を示しているようです。これにより、一部の時間帯で数値が高くなることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに色が異なることから、特定の時間帯での数値が他の時間帯と異なり、それぞれの時間帯が独立して動いている可能性がありますが、2日間のみなので関連性について明確には分からない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間のため、相関関係や分布の全体像を把握するのは難しい。色の変化は時間の経過によって一定の周期性を持たずにランダムに発生しているように見えます。
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**
– 短期間で急激な変化があることから、社会的・ビジネス的に重要なイベントがあったのかもしれません。交通のカテゴリであるため、渋滞や特異な交通パターンがあった可能性があります。特定の時間帯に高いスコアが見られるので、これを分析することでより良い交通計画や需要予測に役立つでしょう。
このデータが長期間にわたって収集された場合、周期性や他の潜在的なトレンドを見つけることができ、より詳細なインサイトを得ることが可能です。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、時系列のトレンドではなく、相関関係を視覚化しています。ここでは、個々のWEI項目間の相関を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接表示されませんが、低い相関値が目を引きます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関（-0.13）は、他の項目と比べて特に低いです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」が特に強い相関（0.97）を持っており、「心理的ストレス」が他の個人の評価に大きく影響していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関が見られるのは「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」間で0.97です。このことから、自由度や自治の感じ方が個人の評価全体に密接に関連していることがわかります。
– 一方、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の項目と低い相関を持つことが多く、個人の評価と社会的な要素が必ずしも一致しない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的直感としては、心理的ストレスや自由度に対する個人の評価が、総合的なWEIに大きく影響を与えていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の心理的な要因や自由感が交通カテゴリでの評価に重要な影響を与えるため、これらの要素に配慮することが、交通機関の利用者満足度向上に繋がる可能性があります。社会基盤や教育機会に関連する社会的な改善は、直接的な影響を及ぼしにくいかもしれないという示唆があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプを示しており、期間全体にわたって特定の上昇や下降トレンドは示されていません。各カテゴリの分布は、おおむね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は複数のカテゴリで観察され、特に「社会WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」で顕著です。これらの外れ値は一時的な異常値を示しており、監視が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の範囲（四分位範囲）は各WEIタイプのスコアのバラツキを示し、中央値を中心にスコアが分布しています。色の濃淡は特に示唆的な情報はありませんが、一部のカテゴリでバラツキが大きいことが示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプが比較されており、それらの間に明確な相関関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、公正さ）」などでは比較的狭い分布が見られ、これらの領域でのスコアの安定性が示唆されます。また、「個人WEI（経済的余裕）」、「社会WEI（生態系整備、維持機会）」などではより広い分布が見られ、不均一な状況を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 各カテゴリのWEIスコアのばらつきを観察することで、特定の領域での不均一さや安定性が浮き彫りになります。例えば、経済的な余裕に関する不均一性は、社会的なサポートが必要な領域であることを示唆しています。また、心理的ストレスが少ない領域は、精神的健康が整った状況を示している可能性があります。
– ビジネスでは、これらのダイナミクスを理解することで、特定の市場セグメントへのアプローチを最適化し、社会的な課題を抱えている領域への投資を促進する機会が生まれるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを解析します。
1. **トレンド**
– 時系列データではないため、明確な上昇や下降のトレンドはありません。ただし、プロット全体が右上から左下にかけて散らばっていることから、第一主成分がより強い影響を持っていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値らしき点は特に見当たりませんが、グラフの右上にある点は他の点と明確に離れており、第一および第二主成分の両方で高い値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは交通に関連する異なる要素の集合を表していると考えられます。第一主成分はデータの69%を説明し、第二主成分は16%を説明していることから、第一主成分がこのデータセットでは主要な情報を担っています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– このグラフは相関や分布に関するもので、時間的な分析には適していません。ただし、位置が異なる点同士の関係性や、どの要素が主要な特性を持っているかを把握するために利用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間には弱い正の相関があるように見えます。このため、データの分布はやや斜めに伸びています。
6. **直感的に感じることと影響**
– 第一主成分が多くの情報を持っているため、交通関連の複数の変数が同じ方向に強い影響を与えている可能性があります。ビジネス的には、これらの主要要素を識別し、特定の戦略に活用できるかもしれません。社会的には、極端な特徴を持った交通要素が特定されることで、それに対する政策や対策を考慮する手がかりとなります。
このようにPCAの結果から、交通における主要な構成要素がどのようなものかをより深く理解し、それらがどのくらいの影響を持っているかを判断することが可能です。
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。
