📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを基にしたWEIスコアの分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均**:
– **総合WEI**: 0.74375から始まり、0.81まで上昇した後、0.7まで低下。この短時間での変動は大きい。
– **個人WEI平均**: 0.725からスタートし、0.78に上昇後、0.675にかけての下降。これもまた変動が大きい。
– **社会WEI平均**: 同様に、0.7625から0.83まで上昇後、0.725に下降。この上昇と下降のパターンは個人WEI平均と類似。
これらの数値の変動は、各指標が影響し合いながら短期間で変動していることを示します。
### 異常値
– 提供されたデータでは異常値は検出されていません。変動自体は大きいものの、データセットの範囲内に収まっていると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的なトレンド**は提供されたデータ期間が非常に短いため、詳細には明らかではないが、わずかな上昇と下降のパターンはある。
– **季節性**は短期間で検出できていない可能性が高い。
– **残差**に関しては、短期間の急激な変動は、外的要因や予期せぬイベントによる一時的な影響を示唆。
### 項目間の相関
– 提供された要素の変動は短期的であり詳細な分析に基づいていないが、ざっくりした傾向としては、個人よりも社会的要素（社会WEI平均）が強く関連している可能性が示唆される。
– **主要な構成要素（PCA）**: PC1の寄与率が0.69と高いため、総合WEIに最大の影響を与える主要要因と考えられ、PC2は補完的な視点を提供している。
### データ分布と項目特性
– 各指標について、健康状態と社会基盤は比較的安定している（ほとんどの値が0.8前後）。
– 経済的余裕と心理的ストレスは、日々の変動が大きく、短期的な外的影響を受けやすい側面を示している。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (69%)**: おそらく社会的要素（例えば、社会基盤や持続可能性）が最も強い影響を与えている。これらは地域社会の全体的な状況を示す尺度として重要。
– **PC2 (16%)**: 個人の健康やストレス、経済的余裕が影響を及ぼしていると考えられる。
### 総合考察
パターンとして、短期間の急な上昇・下降が見られ、外的および一時的なショックまたはイベントの影響が考えられます。個人と社会の要素が相互に影響を及ぼし、多様な要因がWEIの変動に寄与していることが示唆されます。データセット全体を通じての詳細なトレンド分析や季節性の評価には、より長期に渡るデータが必要です。
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360日間の推移を示しています。以下に特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃）では、実績AIのWEIスコアは0.7から始まり、短期間で0.9まで上昇しています。
– その後、長期間にわたるデータはありませんが、2026年に新しいデータが配置されており、一貫して0.7から0.8の間に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに軽微な変動が見られますが、それ以降は明確な急激な変動や外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青の円）は時間経過とともに増加し、その後停止しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は初期データと大きな変動がなく、比較的平坦です。
– 「前年」として表示された2026年の緑の円は、前年の水準が新たに提供されてい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**
– 実績と予測の間で線形的な関係が見られ、予測手法が結果を無難に維持する傾向が示されています。
– 過去のデータと予測の間での連続性が保たれていることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが短期間で変動するのに対し、予測は安定しており、過去の実績との安定した相関関係を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期のスコア上昇は、交通関連の効率改善や新しい技術の導入によるものかもしれません。
– その後の安定は、継続的な保守や改善施策が影響している可能性があります。
– 2026年の新しいデータが前年の水準と比較的近いため、市場や技術が安定していることを示唆します。
全体として、この推移は交通分野が効率的に運用されていること、また急激な変動がないためリスクの少ない状況であることを直感的に示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数値は約0.8付近で安定しています。
– ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）が急上昇し、1に達しています。
– 長期間にわたる別のデータポイントはなく、次の予測は約1年後に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の急激な上昇が目立ちますが、これが外れ値かどうかは追加情報が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青ドット）は期間の初期に集中しています。
– ピンクラインは、ランダムフォレスト回帰で予測されるトレンドを表します。
– 緑の点は予測されたデータを表示していますが、期間が大きく離れています。
4. **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連続性がなく、これらは異なる期間を表しています。
– ピンクのランダムフォレスト回帰の予測は、決定木や線形回帰予測とは異なる推定を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間に明確な相関は見られませんが、離れた未来予測がこれにどのように影響するか注意が必要です。
6. **直感的な感覚と影響に関する洞察**
– ユーザーにとっては、短期間での変動は小さいが、将来的に重要な変動が予測されています。
– ランダムフォレスト予測が示す急上昇は、交通カテゴリにおいて新たなフレームワークや技術が導入される可能性を示唆するかもしれません。
– 企業や政策決定者は将来の急激な変化に備え、現状のトレンドに目を向ける必要があるかもしれません。
このグラフの未来予測に基づき、交通戦略や設備投資についての決定をサポートするデータとして活用され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:
グラフを分析すると、以下のポイントが浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは初期に数値が記録され、その後のデータは見られません。
– 予測データは将来的に増加することが示唆されていますが、具体的な上昇トレンドは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値は見られません。
– 予測データに関しても、急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、実際の過去のデータを表現しています。
– 赤い「×」は予測点を示し、今後の傾向を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示す誤差範囲です。
– 緑の点は前年同時期のデータを示しており、過去との比較ができます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測手法が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法がほぼ同様の結果を示しているように見え、予測の信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ範囲では、明らかな相関関係や偏った分布は確認できません。
6. **人間が感じる直感や社会的影響**:
– 今後の予測データが上昇傾向を示していることから、交通カテゴリにおける状況が改善される可能性があります。
– ビジネスや社会において、交通の効率や利用状況の改善が期待されるかもしれません。
– 計画や政策立案においては、これらの予測データを元に適切な戦略を立てることが考えられます。
このグラフは、交通に関連する指標を予測し理解する上で重要な指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **横ばい**: グラフ全体を見渡すと、WEIスコアのトレンドは評価期間を通じて大きな変動がほとんどない横ばいです。初頭に多少の変化がありますが、その後は安定的です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値や急変**: グラフの初期部分で実績（青いプロット）と予測との間にわずかな差異が見られますが、有意な急激な変動はありません。プロット間で多少の安定性が見られるため、外れ値は少ないと考えられます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 過去の実績を表しており、初期にはある範囲内で変動しています。
– **予測（赤, 緑, パープル, シアンの線）**: 分析手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測。
– **比数AI（灰色）と予測の下限はさ（緑の円）**: 危機的状況を示す可能性や過小評価のリスクを視覚化しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– **予測モデル間の一致**: 不同の予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）が互いに近い値で推移しているため、モデル間での大きな差異は見られません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 全体的にスコアは一定範囲内であり、モデルからの予測も大きく外れることなく安定しています。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な感覚**: 見る人は、経済的余裕の指標が過去一年で非常に安定していると感じるでしょう。重要な変化や予期しない結果が見られないため、現在の予測手法が信頼できるとも考えられます。
– **ビジネスへの影響**: 組織はこの安定性を基にして、リスク管理を緩和し、お客や顧客に一貫したサービス提供を維持するための戦略を展開することができます。
– **社会への影響**: 個人の経済的余裕が安定していることは、広い意味での社会経済的な安定を示唆していると考えられます。この結果は、交通関連の消費行動が安定していることを示唆し、ビジネスや政策形成に好影響を与えうるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の頃は、WEIスコアが比較的高いところから急激に低下し、その後しばらくは0付近で横ばいになっています。その後、右側に少し上昇する予測値が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で急激な変動が見られます。WEIスコアが突然低下しているため、その理由が何かしらのイベントや健康状態の急激な変化を示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青色のプロットは実績値を示しており、赤のバツ印は予測値を表します。
– 線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、その予測の幅やトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測を比較することで、モデルが過去のデータに基づいて将来をどのように予測しているかがわかります。異なるモデルは若干異なる予測を提供していますが、全体として次の期間において上昇傾向が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急降下が特徴的なため、何らかの外部要因または健康状態の悪化が影響した可能性があります。予測モデル全体は、今後改善の兆しを示しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 最初の急激なスコア低下は、個人の健康状態の急激な悪化を示していると直感的に感じられます。このような変動が発生すると、個人の生活の質や健康管理に直結するため、重要な指標となり得ます。予測が今後の改善を示しているので、予測に基づき健康維持のための戦略を立てることができるでしょう。
これらの分析から、WEIの時系列を継続的にモニタリングし、予測に基づいた適切な介入を行うことが、健康維持にとって重要であることがわかります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に数値が集中しており、特に序盤にいくつかの実績と予測の点があります。明確な全体的なトレンドは視認できませんが、予測データが過去の実績データに基づいており、予測モデルには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は見当たりません。ただし、序盤の予測と実績の間に若干の変動が見られます。予測の上昇が急であるように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、赤い「×」は予測を示しています。紫色と水色の線は異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰や線形回帰）を表しています。灰色の領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが異なる傾向を示しているため、複数のモデルの利用により広範囲の将来予測を可能にしていることが示唆されます。ランダムフォレスト回帰は、初期の急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体として、時系列データの密度が偏っており、早期のデータが多く、後半は予測のみに集中しているため長大な期間についての変化は観察しづらいです。
6. **感受されるインサイトおよびビジネス/社会への影響**
– 最初の数値の急激な上昇は、対象者に何らかの急激なストレス要因が影響を与えている可能性を示唆します。交通カテゴリーのため、社会のトレンドや政策の変化に伴うストレス増加が考慮されるべきです。
– 予測が示す未来の動向を理解し、対応策を練ることがストレス管理において重要となるでしょう。モデル間での予測の違いを活用し、様々な仮定をもって将来の状況をシミュレーションすることも有効です。
この分析により、交通関連の心理的ストレス管理の向上につながる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は初期のデータポイントしか表示されておらず、その後のデータがないため長期的なトレンドはつかみにくいです。
– 一方、予測（紫、薄い青）の線は上向きに変化していますが、評価が少ないため全体的な傾向は確定しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見られませんが、プロット間での一定の変動が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際の観測値、予測（赤、紫など）はモデルによる予測値を示しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど複数の予測モデルの比較が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績に基づく予測と比較する形で、各モデルが将来のWEIスコアを予測していますが、実績が少ないため直接比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ点が少ないため、明確な相関関係や分布の特徴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**
– WEI（自由度と自治）スコアは交通に関連する指標として重要です。予測が現実に一致するかの検証が今後の改善に役立つでしょう。
– データの不確実性がある中で、異なるモデルを比較することでより信頼性の高い予測が可能となります。
– 交通分野における自由度と自治が向上することで、都市の発展や効率的な交通システムの構築に寄与す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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青色の点）は、2025年7月に集中しており、その後はデータが示されていません。最新のデータでは実績はなく、予測のみとなっています。
– 予測のスコア（さまざまなモデル）は、2026年となると高い位置で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動や外れ値は見られません。データは各時間ごとに一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は過去の実績を示しており、2025年7月の期間で集中的に記録されています。
– 緑色の点は将来の予測値を示し、2026年時点で高めのスコアが予測されていることを示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はプロットされていないため、それらの表示に関する情報が不足しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と将来の予測との関連を直接示す明確な相関は、このグラフからは読み取れません。実績データが十分に提供されていないため、トレンドを分析するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセットでは、実績のスコアと予測のスコアとの相関関係は明確ではありません。分布の特徴も詳細には示されていません。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 直感的には、予測スコアが将来的に改善することが示唆されています。これは交通カテゴリーにおける公平性や公正さの向上を意味しており、適切な対策が取られていると解釈することができます。
– ビジネスや社会への影響として、交通インフラや関連するサービスの公正性が向上すれば、利用者の満足度や信頼性の向上が期待され、長期的にはより持続可能な社会を築く一助となるでしょう。
現段階ではデータが限られているため、全体像を完全に把握するにはさらなる情報が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、実績AI（青い点）がWEIスコア1.0近くで安定しています。7月までの間にややスコアが下がる傾向が見られます。
– その後、大きなギャップがあり、2026年6月に予測のデータが示されています。これはデータが欠如しているか、変化がないことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急激な変動や明らかな外れ値は見られません。ただし、初期のデータと後半の予測データ間で大きなギャップがあります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績AIは青い点で示されています。
– 予測AIは予測値を示しており、赤い「×」で表されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ緑、シアン、紫の線で示され、予測の傾向が示されています。
– 2025年6月のデータはWEIスコアが0.8で、2026年の予測では軽微な上昇が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 初期の実績データと予測データの間につながりがなく、時系列としての連続性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のモデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）が初期のスコア近くを予測しているため、一定の相関が示唆されますが、具体的な相関は確認できません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高いWEIスコアから、2026年での予測までのギャップがあり、結果として具体的な持続可能性への取り組みに変化がない可能性があります。
– ビジネスにおいては、持続性の改善が停滞していることを示しているため、何らかの対応が求められるかもしれません。
– 社会的視点から見ると、持続可能性に対する取り組みが求められる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体では、はじめに「実績（実績AI）」としてプロットされているデータが高い値（約0.8）から急激に低下しています。続くデータポイントでは「予測（決定木回帰）」、「予測（ランダムフォレスト回帰）」が記載されていますが、これらの予測は一定の数値（約0.8）を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの開始部分で、スコアの急激な低下が見られますが、予測値はこの急激な変動を反映していません。これは異常値とも考えられ、何らかの特異なイベント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**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、実測データの値です。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を示しており、前年のデータとして比較のために利用されているようです。
– パープルの線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」であり、予測の主な基準として使われています。
– これらの違いによって、過去の実績と予測にどのようなズレがあるかが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に大きなズレがあるため、予測モデルの改善や、実績値の変動を説明するための追加研究が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが急低下している実績データに対し、予測データは安定しています。これは、予測モデルが急な変動を捉えきれていない可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 実際のデータの激変を予測値が捉えきれていないため、社会基盤や教育機会の改善施策を行う際に実績データに基づいた迅速な対応が必要であることが直感的に理解できます。このギャップを埋めるためのデータ収集やモデリングの改善がビジネスの機会として考えられます。
全体的に、実績と予測の違いの理由を分析し、それに基づいた対策を講じることが、今後のパフォーマンス改善の鍵となるでしょう。
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AIのスコアは初期にわずかに上昇しましたが、その後は安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一部の期間で上昇を示していますが、すべてのスコアがその後横ばいまたは微増にとどまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績AIにわずかな変動が見られますが、大きな外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績AI）は実際のデータを示し、基準点として使用されます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、将来のスコアの推測を示しています。
– 緑の円は前年の比較データであり、実績と予測を比較するための参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる方法での未来予測を示し、予測の信頼性や幅を確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデル予測によるスコアは、実績の初期データに似たパターンを追従しているように見えます。
6. **直感と社会への影響**:
– このグラフから、人々は交通分野における多様性や自由の改善が安定していると感じる可能性があります。
– 長期的な予測が安定していることから、交通インフラやポリシーが持続可能な方向へ向かっていると解釈できるかもしれません。
– ビジネスにとっては、交通分野の安定性や改善が消費者に安心感を提供する可能性があります。
このように、各プロットやデータは、交通の方針や戦略に対する洞察を提供し、将来の計画立案に役立つ情報を示唆しています。
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:
以下の点について考察を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには特定の時間帯（16時と19時）が1日ごとに示されています。視覚的なトレンドとしては、2025年7月1日の夜間帯（19時）における値が低く、7月2日の昼間帯（16時）にさらに低い値（濃い色）が観測され、夜間帯には高い値（明るい色）に戻っています。これは何らかの周期的な変動を示唆するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 短期間のデータ（2日間）では大きな外れ値は特定できませんが、日をまたいだ変動によって、夕方から夜にかけての値の上下が示されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はおそらく交通量や関連指標を示していると思われます。濃い色は低い値、明るい色は高い値を示します。特に7月2日16時は最も濃く、低い値となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日をまたいですべての時間帯が同等に扱われているわけではなく、特定の時間帯にのみフォーカスされています。時間帯ごとの値の差異が大きく、日ごとに変化があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から、交通量に対する時間の影響が如実に表れています。夜間から夕方にかけての値の上昇は交通状況に関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 日中の時間帯（16時）の交通量が非常に少なく、夜間になると増えるパターンがわかるため、これが何らかのイベントや特異な状況に起因している可能性が考えられます。この情報は交通計画やインフラ管理において重要な手がかりを提供する可能性があります。
このグラフは短期間での交通パターンを簡潔に視覚化しており、その背景にある要因を深掘りすることで、より大きなインサイトを得ることができるでしょう。
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:
ここでは、個人WEI平均スコアの360日間の時系列ヒートマップに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフが示す期間が非常に短いため、全体的な長期トレンドは評価できません。しかし、特定の日付において時間帯ごとのデータが視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動としては、特定の日付の特定の時間帯において大きな違いが見られます。例えば、2025-07-01の低スコア時間帯（色が紫）は、他の日のスコアと比較して外れ値または一時的な低下を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表します。これは、特定の日付や時間帯での交通の状態や利用状況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**:
– このヒートマップは、時間帯別に観察することで、特定の日付の特定の時間帯（例: 夜間）におけるスコアが一貫して低い（または高い）傾向を示すかどうかを確認するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータのため、明確な相関関係を見つけるのは困難です。しかし、特定の時間帯でのスコアの変動を、交通量や天候、イベントなどの外部要因と関連付けることで、パターンや原因を探ることができます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 総じて、人々は特定の時間帯に交通効率が下がることを感覚的に捉えるかもしれません。これにより、交通機関の運用や利用者の行動に影響を与える可能性があります。例えば、低スコアの時間帯に運行本数を増やす、あるいは利用者が他の移動手段を選択するなどの行動が促される可能性があります。
このようなヒートマップは、交通機関の運用効率改善やユーザー体験の向上に寄与する洞察を提供する可能性があります。
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:
グラフの分析を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 日付が360日間とあるが、実際のデータとしては2日分（2025年7月1日と2025年7月2日）のみが示されている。
– 長期間のトレンドは確認できず、この範囲については明確な上昇や下降は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日で色が大きく異なっており、これは急激な変動を示している。
– 特に、色の変化は7月2日に顕著で、急激なデータの変化が発生していることを示唆している。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、色が濃いほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高い。
– 7月1日午後から7月2日の午前にかけてスコアが大きく変化している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列は2日間のみであり、複数のデータセット間の関係性は示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のため、相関や分布の傾向を明確に論ずるのは難しいが、2日間での変動は重要な示唆を与える可能性がある。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップは迅速な対応が必要な変化を示しており、輸送の効率や社会的な影響を考える際には注視すべきである。
– 急激なスコアの変動は、特定のイベントや状況の変化に関連している可能性があるため、交通管理や対策において重要な情報となり得る。
このように、特定の期間において交通関連の指標が急激に変化する際のヒートマップは、迅速な対応や調整が求められる状況であることを示しているといえます。
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:
分析を行いますと、以下のような視覚的特徴および洞察が得られます。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間的変化よりも相関関係を示すため、長期的なトレンドよりも各要素間の相関を把握するのに適しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値というよりは、他と比べて相関が著しく低い箇所が見られます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の-0.13は特異的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど強い負の相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップからは、異なる時系列データの相関性を確認できます。「個人WEI平均」と「社会WEI平均」などは高い相関が見られ、密接な関連が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目は強い正の相関を持っています。特に、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は1.00と完璧な相関を示していますが、これはデータ測定上の問題を考慮する必要があります。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**
– 相関が高い項目が多いため、交通に関するWEI（主観的幸福指標）が他の経済、健康、心理的な要素と密接に関連していることが分かります。これにより、交通改善が全体的な幸福感や社会の各側面に影響を与える可能性が示唆されます。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の高い相関は、経済と持続可能性が交通政策に重要な視点であることを反映しています。
これらの洞察は、リソースの割り当てや政策の優先順位を決める際の指針として役立つかもしれません。交通が人々の生活の質に与える影響を理解し、改善のためのデータ駆動型のアプローチをサポートすることができます。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアは、過去360日間で大きな上昇や下降のトレンドは見られず、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスプロットには外れ値がいくつか見られますが、それらは全体の分布に対して大きな影響を与えていません。特に「個人WEI（精神的ストレス）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で外れ値が顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ボックスプロットは各カテゴリーの中央値（ボックス内部の線）と四分位範囲を示します。
– ボックスの幅が広いほど、データの分散が大きいことを示し、狭いほど一定の範囲に集中していることを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIカテゴリの間に顕著な相関は見られませんが、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」には類似したスコアの分布があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の幅が大きいカテゴリほど、スコアの変動が大きいと考えられます。例えば、「社会WEI（共生・公正さ）」は他のカテゴリに比べて広い範囲にわたってデータが散逸しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的に、「個人WEI（精神的ストレス）」のスコア分布における外れ値は、特定の期間において非常にストレスが高まった個体が存在することを示しており、メンタルヘルス支援の必要性が考えられます。
– 「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」もスコアが比較的安定しているため、環境や持続可能性に対する公衆の意識は概ね一定であると推測されます。
– これらのデータは、社会政策や企業戦略の評価において有用であり、特に公共交通システムの改善などの政策立案に利用できます。
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、交通カテゴリに関連するデータセットの主成分分析（PCA）を示しています。以下に注目すべき視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ自体はPCA結果を示しており、時系列ではなくデータの分布を視覚化します。したがって、トレンドとしては、データがどの方向に強く表れているかを見ます。
– 第1主成分の影響が強いことがわかり、データの69%を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされた各データポイントが比較的均等に分布しており、極端に遠い外れ値はないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 各点は異なる変数や要素を表しています。第1主成分が主要な変動要因であるため、それに沿った方向の変化がデータセットにおける主要なバリエーションを反映しています。
– カラ―の変化はありませんが、密度の違いで視覚的なインパクトがあるわけではないため、この場合は特に関係ありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このPCAプロットは時系列データの関係性の視覚化には特に向いていませんが、主要なパターンや相関を観察することは可能で、特定の方向にデータが偏っていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1および第2主成分の負の部分と正の部分にデータが分布しており、特定のデータセット要素がこのカテゴリ内で異なるパターンを持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、第1主成分の影響が非常に大きいことから、交通データにおける最も重要な要因を強調しています。これにおいては、特定の交通指標（例：交通量、時間帯、道路状況など）がデータセット全体の変動に大きな影響を持っている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、交通事業の効率化や改善のために、これらの主要因に基づいた施策が有効であることが示唆されます。これは交通管理やインフラ計画における重要な指針として役立つでしょう。
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。
