📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に示すのは、WEIスコアデータをもとにした包括的な分析です。
### 時系列推移
– データは、面白いように短期間で変動を示しています。日付を追うごとに、**総合WEIスコア**は0.73から0.81、そして0.725へと変動しています。この変動は一般に安定していますが、2025年7月2日午前の0.81への上昇は、微小ながら注目すべきです。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**もこれに呼応しており、7月2日の午前に顕著に上昇するのが見られます。このような上昇は、何らかの環境要因、政策変更、または一時的なイベントの影響を示している可能性があります。
### 異常値
– 提供されたデータ内に特定の異常値は検出されていませんが、7月2日の午前に一時的なスコアの上昇が記録されています。これが何らかのイベントに起因するなら、一時的なものとして扱えるでしょう。
### 季節性・トレンド・残差
– 短期間のデータに基づく要因分解からは長期トレンドを特定するのは難しいが、午前中のスコア上昇が季節性や一時的な外部刺激の可能性を示唆しています。
– 残差成分は短期間のデータでは大きく影響しないものの、今後の観察が必要です。
### 項目間の相関
– 各WEIの細分化された項目間の相関性を見たとき、**経済的余裕と社会基盤・教育機会**が高い相関を持つ可能性があります。これは、経済状況の改善が教育機会の拡大とも連携しているという通常の期待に沿ったものです。
– 加えて、**心理的ストレス**と**個人の健康状態**も関連性が見られ、ストレスが健康に直結する可能性を反映しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を用いた分析では、特定の項目での外れ値は検出されていませんでしたが、特定のスコアが頻繁に高まる地点（例えば、個人経済の0.75や社会基盤の0.8）があり、それに基づいたバラツキが観察されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果によると、主要な構成要素PC1は0.69、PC2は0.16の寄与率を示しています。これは、データ全体の大部分がPC1で説明できることを示し、特に経済的要因や社会基盤が所与の社会WEIに大きな影響を及ぼしていることが考えられます。
– さらにPC2が示す別の変動要因は、多様性と自由の保障と関連している可能性があり、その関数の変化は全体的なWEIの補足的な変化要因として役立つでしょう。
### 結論
全体として、WEIスコアは多少の波動が見られながらも安定していることが明らかになりました。短期間に著しく上昇したスコアは、経済や社会的な出来事に起因する可能性があり、直接的な影響を調べる価値があります。また、個々の項目間の相関は理解を深める手がかりとなり、今後の分析ではこれら関連を深掘りすることで、さらに具体的な行動方針を導けるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、観測期間の初期に集中しており、全体的に横ばい傾向を示しています。
– 線形回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（紫色）は、長期的には水平または緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 法決木回帰（ピンク色）は、時間が経つにつれてわずかながら上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは限られた期間内に集中しており、特に目立った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**
– 青いプロットは、実際に観測された実績データを示しています。
– 赤い「予測」マークは予測された値を示していますが、特定の計算範囲内にありませんでした。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示した信頼区間を表しています。
– 緑・ピンク・紫のラインはそれぞれの回帰モデル（線形、法決木、ランダムフォレスト）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**
– 実績データは不確かさ範囲内にほぼ収まっており、予測と一貫しています。
– 各予測モデルは、異なる手法を用いており、法決木回帰が他の2つの予測よりも多少高い傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データと予測の間で大きな不一致は見られず、実績データと予測モデルの間には緩やかな正の相関が見られます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフは安定性を示しており、交通インフラや関連する政策が安定していることを示唆しています。
– 予測が上昇トレンドを示しているため、交通量の増加を想定した長期的な戦略が必要です。
– 交通改善策や新規インフラ投資の効果をモニタリングするための基礎資料として有用です。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは初期の数日間しか表示されていません。これらは比較的一定しています。
– 予測曲線（紫、薄紫、ピンク）は異なる回帰モデルを示しており、ランダムフォレスト回帰（ピンク）がわずかに上昇するトレンドを示しています。他の回帰モデルはより横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値は見られません。ただ、データが初期の数日に集中しているため、長期的な傾向は明確でない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ。
– 赤い×は予測データ。
– グレーの帯は予測の不確実さの範囲を示しており、現時点でかなり幅が狭いため、予測が一定の精度を持っていることを示唆しています。
– 各予測の曲線は異なる回帰手法の結果です。
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、ランダムフォレスト）は大きな乖離がなく、全体として類似の傾向を示していますが、細部で微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、実績データが少なく、相関関係を明確にするのは困難です。ただし、予測が実績と概ね影響を受けていないように見られます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 実績データが初期段階で集中しているため、長期的な予測の信頼性を高めるには、データ収集が続行される必要がある。
– この種のデータは、交通パターンの予測に用いられ、効率的なリソースの割り当てや交通政策の策定に貢献できる。
– ビジネスにおいて、予測の信頼性が高まれば、交通に関する意思決定をより迅速に行うことが可能になります。
全体的に、今後のデータ収集と分析によって、予測の精度が上がり、より実用的なインサイトを引き出すことが期待されます。
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
### 1. トレンド
– **現状**: 実績AIによるデータ点（青い点）は0.8付近にあり、短期間でわずかな上昇を示しています。
– **予測**:
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、緩やかな上昇トレンドを示唆しています。
– 線形回帰（紫の線）は、ほぼ横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現段階で目立った外れ値や急激な変動は確認できません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データで、観測されたWEIスコアを示しています。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示しており、大きな変動が少ないことを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルがあり、それぞれのトレンドが微妙に異なることが特徴です。ランダムフォレストは上昇トレンド、線形回帰は横ばいを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のデータ分布やトレンドからは大きな相関関係は見られません。予測の幅も狭く、安定した状態といえます。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– **安定性**: 現状のデータは非常に安定しており、交通部門に大きな問題や進展は見られないと感じられます。
– **予測**: ランダムフォレストの予測により、今後若干の改善が期待されており、これがポジティブな影響を与える可能性があります。
– **意思決定**: 長期的な戦略変更の必要性が低いと感じるかもしれませんが、細かな調整を行うことで改善が期待できます。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおける社会WEIスコアが30日間で大きな変動を見せないことを示しており、安定した管理が行われている可能性を示唆しています。
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**
– **実績値（青点）**: 最初の数日のみ表示され、ほぼ一定です。明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: ほとんどの期間で安定していますが、初期に上昇し、その後一定となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ全体に明確な外れ値や急激な変動は見られません。初期の実績が狭い範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績値（青点）**は評価された実際の値を示しています。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、各モデルの予測の違いが示されています。
– **不確かさの範囲（グレーの帯）**は、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測モデル間の傾向は初期の上昇の後に安定していることを示しており、これによりモデル間での予測の一致が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値が一致している部分は少ないですが、全体的な分布に大きな不協和は見えません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に捉えることは、WEI（経済的余裕）が全体として安定している可能性があるということです。これにより、交通関連の個人消費が安定しており、経済に直接的な負担がないと考えられます。
– ビジネスの観点から見ると、予測が安定していることは事業計画や資金管理においてポジティブな要素として作用する可能性があります。
このグラフは、短期的にはWEIが安定していることを示しており、予測の信頼性が全体として高いことを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初の数日間のみが記録されており、約0.8のレベルで横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、スコアが急激に下降し、その後0で横ばいになるトレンドを示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の急激な下降が顕著で、これはモデル上の大きな変化を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の健康状態（WEIスコア）を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測結果で、急激な下降が見られます。
– 他の予測線（灰色、紫、赤）は比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には明確な相関が見られず、予測モデルによって異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が限られた期間しかないため、予測値との相関を見出すのは困難です。
– ランダムフォレスト回帰の著しい変動が目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 急激な変動は、モデルのパラメータ調整やデータセットの見直しを示唆する可能性があります。
– 予測値の大きなばらつきは、健康状態予測におけるモデル信頼性の課題を示しています。
– 安定した予測結果を得るためのデータ品質や予測モデルの検証が必要です。
モデルの選択によって予測結果が大きく異なることがあるため、特定の状況に最適なモデルを選定することが重要です。ビジネスや社会への影響としては、異なるモデルの予測を総合的に判断し、より信頼性の高い結果を得ることで人々の健康状態の改善につなが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:
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は初期の数日間のデータしかないが、一定の範囲内で安定している。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は緩やかに上昇し、ある時点で横ばいになる。
– 線形回帰と決定木回帰（それぞれ水色とピンク）は一定している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られない。
– 予測に基づく範囲（グレーの影）は実績の初期数日間にのみ描かれている。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色のプロットで示され、初期の数日間に集中。
– ランダムフォレスト回帰は紫色で、予測モデルの中で最も高い予測を示している。
– 線形回帰は水色、決定木回帰はピンクで示され、安定した予測を提供。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は、他のモデルとは対照的に上昇傾向を示し、他のモデルより高いストレスを予測。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは平坦で、モデル予測とは対照的に変動が小さい。
– 線形回帰と決定木回帰は実績に基づいた安定した線を維持。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが少ないことから、予測の不確実性が増す。特にランダムフォレスト回帰による高い予測値は注意を要する。
– 交通に関わる心理的ストレスは、予測に応じて変動しうるが、現在の実績データでは安定。
– 社会的に見ると、高いストレス予測は交通計画などに対する警告となりうる。
この分析により、予測モデルの選択とその精度がストレス管理の重要な要素となる可能性がある。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、グラフの初期において一定の範囲内で変動しています。そこから、全期間を通して予測される直線や線形回帰のラインは水平に近く、特に大きな増減トレンドが見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、初期の上昇後にやや横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの散布には大きなばらつきが見られず、急激な変動や目立った外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示し、初期の数日間に観測されています。
– グレーの範囲（予測の不確かさ範囲）は、予測がどれほどばらつく可能性があるかを示しています。
– 各種予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示すラインは、それぞれのモデリング手法による予測のバリエーションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果はおおむね一致しており、実績データに対する予測が大きく異なることはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は狭く、予測との整合性が高い。主要な相関関係は見られませんが、予測モデルは比較的一致しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、交通関連の「自由度と自治」における評価が安定していることが示されています。社会的には、交通サービスや政策が現在の評価水準を維持しており、大きな変革は直近では見込まれていないことを示唆します。
– 予測モデルの一貫性は、現在の管理や制度が大きく外れることなく維持されているという安定性を反映しています。στε
全体として、このグラフは予測と実績が一致しており、交通に関連する評価が安定していることを示しています。この情報は政策決定者や関連ステークホルダーに安心をもたらすでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は冒頭の数日間にのみ存在し、その期間で若干の下降傾向を示しています。
– 予測データ（線形回帰モデル）は30日間にわたり安定したスコア（約0.6）を示しています。これは将来的な社会WEIスコアの変動が少ないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。実績の範囲内でスムーズな変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績スコアを示し、最初の数日に集中しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、xAI/3σで描かれていますが、予測値と重なって見えるため変動の幅は大きくありません。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測線はほぼ重なっており、異なる予測モデル間でのスコアの一貫性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間での見た目の相関は、初期の実績をもとにした安定的な予測として表れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期の点に若干のばらつきは見られますが、予測データに一定の方向性が見られるため、相対的にはばらつきは少ないと考えられます。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 一般的な理解としては、一定期間の初期のデータに基づいて安定した予測が行われており、交通カテゴリにおける社会的な公平性・公正さが維持されているという印象を与えます。
– ビジネスや社会的には、交通政策やその施策が安定して運営されていることを示唆するため、安心感を与える要素になり得ます。また、今後のコストやリソースの配分に対しても一定の見通しが得られる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は横ばいで安定しています。
– 線形回帰（薄紫）とランダムフォレスト回帰（濃い紫）は、初期値から上昇し、その後、ほぼ一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには急激な変動や外れ値は見受けられません。安定した傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点** – 実績データを示し、実際に観測された社会WEIスコアです。
– **紫色と濃い紫色の線** – 予測データ（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）で、予想される未来のスコアを示しています。
– **不確かさ範囲（薄灰色）** – 予測の信頼区間を示し、予測の信頼性の目安です。
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（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は初期の段階で一致しており、予測が実績を反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データはほぼ一致し、予測が正確であることを示唆します。
– スコアの分布は狭く、安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データが安定しており、予測がこれを反映していることは、交通分野の持続可能性と自治性に関する取り組みが効果を上げている可能性を示唆しています。
– この安定性は、長期的な計画や政策立案の助けとなるでしょう。
– 予測の信頼性が高いため、今後の施策にも安心して利用できるデータとなっています。
全体として、このグラフは交通分野における持続可能性と自治性の取り組みが成功していることを示唆しており、今後の改善や発展に対する期待を持たせるものです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは、最初の数日間でややばらつきがあるものの、ほとんど一定しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」の線は急激な下降を示しており、最終的には最低スコアに達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急変は見られませんが、ランダムフォレストによる予測では急激な下降トレンドがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット（実績AI）**: 実際のデータポイントを示しており、初期の安定性を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、初期には狭い範囲に収まっています。
– **赤い×マーク**: 予測値を示していますが、詳細は提供されていません。
– **紫色の線（ランダムフォレスト回帰）**: データが急激に下降する予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定していますが、ランダムフォレストの予測は大幅に異なり、下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には大きなギャップがあり、特にランダムフォレスト回帰は他の予測方法よりも異なる傾向を示しています。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフを見た人は、今後交通カテゴリのWEIスコアが懸念されるほど低下する可能性を心配するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、交通インフラの劣化や教育機会の減少を予測することで、早期の対策が重要になる可能性があります。
### まとめ
このグラフは、異なる予測方法が異なる未来を示していることを示します。実績データの安定性を考慮すると、現状維持が可能かもしれませんが、ランダムフォレスト回帰の予測を無視するのは危険です。もし下落が現実化した場合、それに備えた戦略を立てることが必要です。
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
1. **トレンド**
– 実績AIのデータは初期数日間に集中し、その後に予測モデルに基づく予測が続いています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がありますが、特にランダムフォレスト回帰は最初高い値に急上昇し、以降横ばいです。線形回帰と決定木回帰は一貫して横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲内に明らかな外れ値は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測に急激な変動上昇があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）は、初期数日間に限定して集中しています。
– 予測は異なる回帰モデル毎に色分けされています。これにより、どのモデルがどのような予測をしているかを容易に視覚的に識別できます。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲にあることは安心材料の一つと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルは、データの影響や傾向の予測に多様性を提供しています。ランダムフォレスト回帰の初期急上昇は他モデルと異なる動きです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ数が少なく、各モデルの予測を直接比較するための多くの実績データが不足している場所で、相関を判断するのは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは、異なる予測モデルが使われることでAIによる将来の交通スコアを予測しています。ランダムフォレストモデルは特に積極的な未来のシナリオを示しています。
– 交通の社会的WEIスコアが高いことは、共生・多様性・自由の保障が良好であることを示し、交通計画や政策の改善が可能性を持つことを示唆しています。
– モデル選択がこのような社会指標の改善に与える影響は、政策策定者にとって重要です。
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:
申し訳ありませんが、この画像の詳細を表示できません。
ただし、一般的なヒートマップの分析に基づいて以下のような洞察が可能です。
1. **トレンド**：
– ヒートマップでは特定のパターン（時間帯ごとの濃淡の変化）を確認することができます。
– 日付や時間帯ごとの色の変化を見ると周期的なパターンや一定の増減のトレンドが観察される可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 非常に濃い色や薄い色は外れ値や異常なデータを示すことが多いです。その時点で特別なイベントや異常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**：
– 色の濃淡が数値の大小を表していることが多いですが、ラベルや凡例などを確認する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 同一色が連続する部分は、データ間の一致や類似パターンを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– ヒートマップからは時間帯や日付による数値の集中度、例えば通勤時間帯の交通量の増加などが確認できるかもしれません。
6. **直感的な人間の感覚とビジネスや社会への影響**：
– 特定の時間帯での交通負荷が高い場合、ピークシフトや渋滞緩和策が必要かもしれません。
– 異常な変動は、天候、イベント、またはシステムの問題に関連している可能性があり、注意が必要です。
具体的なデータや詳細な数値が分かれば、さらに詳細な分析が行なえます。
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、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 視覚的には、特定の日付や時間において色の変化が見られます。高い値を示す黄色から、低い値を示す紫色への変化は、時間帯や日にちごとに差があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日における8時台の黄色の色は、他の日や時間帯と比べて一貫して高い値を示しています。これは著しい変化を表しており、特に注目に値します。
3. **プロットや要素**:
– 色は数値の強度を示しており、黄色が高いスコア（0.78）、紫色が低いスコア（0.70）を示しています。色の違いはデータの変動を直感的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは主に2日に渡っていますが、特定の時間帯（例えば19時以降）は一貫して低いスコアを示し、その時間の値はあまり変化しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時台にはスコアが高くなる傾向が見られる一方で、19時台には低めのスコアが見られます。これにより、時間帯別の行動や活動量に関連している可能性が考えられます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから直感的に得られる印象は、特定の時間帯における活動が他の時間帯と比べて活発であることです。この情報は、交通機関の運用最適化やリソース配分に役立つ可能性があり、ピーク時間帯のリソース増強や効率的な管理につながるかもしれません。
このように、ヒートマップは時間と日による活動量の違いを視覚化することで、効率的な運用に向けた具体的な行動を支援します。
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、30日間のうち特定の日付のみが示されています。表示されているトレンドは1日に限定されており、期間全体の詳細な周期性や長期的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月2日には、それぞれ異なる色合いが見られ、急激な変動を示しています。特に、7月1日の16時から19時までの変化が目を引きます。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色は数値スケールに対応しており、濃い紫から黄色にかけて変化しています。黄色は最も高い数値を示し、紫は低い数値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは、2日間のデータに焦点を当てており、それらの変動タイプと時間帯の相違に注目することで、日ごとの特徴を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ある時間帯における値の上昇が、次の日の同じ時間帯における値に影響を与えているかは、このグラフでは明確には示せませんが、急激な変化があることから一時的な外的要因の影響がうかがえます。
6. **人間が感じる直感やビジネス、社会への影響の洞察**
– 人々は、通常の交通パターンから外れた時間帯があることを感覚的に認識するかもしれません。ビジネスにおいては、この変動が輸送業務や通勤に影響をもたらす可能性が考えられます。特に、混雑を避けるための計画立案に有用です。社会的には、緊急イベントや気象条件の変化に対する迅速な対応が求められるかもしれません。
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、交通に関連するさまざまなWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関を示しています。ここに示された視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 色が濃い赤に近いほど、相関が高いことを示しており、青に近づくほど負の相関を示します。
– 「個人WEI平均」および「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの項目は高い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の相関は他の多くの項目と低めで、特に「個人WEI（経済的余裕）」とは多少の負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 密度が高い赤色のマスは、高い正の相関を示し、例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は強く関連しています。
– 青色のマスは負の相関を示し、相関がほぼゼロに近い部分は、統計的に関連の少ないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップから時間的な変化は直接示されていませんが、強い相関が見られる項目は、一緒に変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を持つ組み合わせが多いですが、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」はほぼ全体的に低めの相関を示し、他の生活の質の指標とは少し異なる側面を表現しています。
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**:
– 高い相関を持つ項目は、トラフィックや通勤といった交通関連指標において、個人の心理的・経済的ウェルビーイングと密接に結びついていることを示しています。
– 社会基盤や教育機会は、交通の問題にはあまり直接的な影響を及ぼさない可能性が示唆されますが、長期的な社会政策の観点からの重要な要素として考慮されるべきです。
この分析は、交通施策を通じて個人の幸福度を向上させる戦略を策定する際に有用です。
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さまざまなWEIタイプのスコア分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.6から0.9の範囲で分布しており、特定の上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– すべてのWEIタイプで外れ値（グラフの外の円で示される）が存在します。特に「個人WEI（心地良いストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」において顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコア分布を示しており、箱の上下の辺は第一四分位数（Q1）と第三四分位数（Q3）を示し、中央の線は中央値を示します。ひげはデータの分布範囲を示し、外れ値は円で示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のWEIタイプ間に明確な相関は示されていませんが、全体的に中央値が0.7から0.8に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は中央値が他よりも高く、安定したスコアを示しています。
– 一部のWEIタイプ（「社会WEI（生態系整・持続会）」）は分布が広く、変動が大きい可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に、WEIスコアが高く、分布が狭いほど好ましい状態を示唆します。そのため、「総合WEI」と「個人WEI平均」は良い状態である可能性があります。
– 外れ値が多いタイプは、その要因を分析し、改善を図る必要があるかもしれません。
– これらのスコアは、交通システムの評価および改善策の検討に重要な役割を果たす可能性があります。
ビジネスや社会への影響として、これらのスコアをもとに、交通政策の見直しや新たな施策の導入が考慮されるでしょう。特に外れ値が多いカテゴリに対しては、その原因分析と対応が期待されます。
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、交通カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。このグラフは主成分ごとの分布を示しているため、トレンドの観察には向いていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の点は主成分の散布を示しており、外れた点や異常値は特に確認できません。
3. **各プロットの意味**:
– 各点はデータサンプルの主成分空間における位置を示しており、第一主成分（横軸）はデータの分散の69%を説明し、第二主成分（縦軸）は16%を説明しています。
– プロットが集まっているかどうかで、データ間の類似性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– もし複数の時系列データに基づいているなら、それらのデータセット間でどれが似ているか、またどれが異なるのかを主成分間の距離で示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間に特定の相関関係があるかは、この散布図からは明確には見えませんが、横軸に広がりがあるため、データの主要な分散は第1主成分上にあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見たとき、人間はデータセット間の違いや類似性を直感的に理解することができます。
– 主成分分析の結果を活用することで、交通データの複雑さを軽減し、重要なパターンをより理解しやすくすることができるため、都市計画や交通政策の策定において有用な洞察を提供できます。
– 交通データの異常なパターンを特定することで、効率的なリソース配分や予防的措置を講じることができます。
全体として、主成分分析はデータの要約と解釈の手助けをしますが、各主成分が具体的に何を意味するかは、元のデータセットと指標に依存します。
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。