📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
**時間的な推移（時系列分析）:**
– **総合WEI、個人WEI平均、および社会WEI平均**:
– 総合WEIスコア：0.7〜0.81の範囲で推移し、7月2日の朝8:03にピークの0.81を記録しました。全体として、初日はやや安定していたものの、2日目の午前中に急上昇し、その後やや下降する傾向が見られます。
– 個人WEI平均と社会WEI平均もこの動きを反映し、特に7月2日の8:03の評価で対照的に高いスコアを記録しています。ここでの共通した上昇は、当日の特定の出来事や状況、例えば交通規制の改善や公共交通機関の利用の促進が影響した可能性があります。
– **各詳細項目**:
– 「経済的余裕」は7月2日午前に0.85と上昇、これもピークの際の要因を示唆していますが、他の評価日には比較的一貫して0.75を維持しています。
– 「健康状態」は、ほとんどの日で0.8を保ちますが、7月2日の午後に0.7まで減少しています。この背景には評価時点での健康環境や混雑状況の変化が影響しているかもしれません。
– 「心理的ストレス」は、最終日の7月3日に最高の0.85を記録し、そこへの急騰はストレス増加を示唆します。
– 「自由度と自治」に関しては、0.65から0.75の範囲での変動がありますが、特に大きなトレンド変動は見られません。
– 「公平性・公正さ」は最も変動が大きく、7月2日午前の0.8から数時間後には急落しています。この急激な変動は政策発表や公共の意見変動の可能性もあります。
– 「持続可能性と自治性」、「社会基盤・教育機会」及び「共生・多様性・自由の保障」は比較的安定しており、特に「持続可能性」は一定の高い水準（0.85～0.9）を維持しています。
**STL分解による季節性・トレンド・残差:**
– データの短期間（3日間）のため、季節性は見られず、トレンドは短期間の上下変動の影響を受けています。残差は主に、特定の時間帯（例：7月2日午前）での急変動を示しています。
**異常値の検出:**
– 提供されたデータにおいて、正確な異常値は見つかりませんでしたが、わずか3日間の範囲では異常値の厳密な検出は困難です。
**項目間の相関:**
– 相関ヒートマップを用いれば、おそらく「経済的余裕」と「社会基盤・教育機会」間で強い正の相関が見られると予測されます。
– 他に「健康状態」と「心理的ストレス」にも逆相関が見られる可能性があり、より健康的な状態がストレスレベルの低下に寄与することを示唆します。
**データ分布（箱ひげ図）:**
– 各WEIスコアカテゴリのばらつきは限定的ですが、「社会的公平性」と「心理的ストレス」のばらつきは若干大きいです。
**主要な構成要素 (PCA):**
– PC1が55%、PC2が28%を説明しており、PC1は大多数の因子にまたがる全体的な動向を示唆し、PC2が特定のカテゴリ（例：「経済的余裕」や「健康状態」など）に対する個別の変動を強調する可能性があります。
これらの分析は、交通カテゴリのWEIスコアの短期間の推移に対する理解
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は初期の数日間で観察され、その後しばらく表示されていません。これには周期性や特定のイベントの影響があるかもしれません。
– 予測データ（各回帰モデル）は、それぞれ異なるトレンドを示しています。例えば、ランダムフォレスト回帰（紫）は初期に急上昇してその後横ばい傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの散布には特に外れ値は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、初期データが収まる範囲を示しており、予測モデルの信頼性を確認するための重要な指標となります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、Xマークは予測を示しています。
– 線の色（シアン、緑、紫）は、それぞれ異なる予測モデルを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、安全性やリスクを考慮する際に重要となる要素です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる動きを示していますが、いずれも実績データの初期パターンに基づいて展開しています。このことは、異なるモデリング手法によるアプローチの多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期分布は比較的集中しており、安定しているように見えます。
– 予測はその分布やトレンドを維持していますが、モデルごとに微妙な差異があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが早い段階で終了していることから、データ収集がまだ進行中であるか、特定のイベント後に停止した可能性があります。
– 各予測モデルは異なるコースを描いており、どのモデルが実績に近いかによって今後の意思決定が影響を受ける可能性があります。
– WEIスコアが交通分野で指標となる場合、この予測データは該当する期間の交通需要やパフォーマンスを予測するのに役立つでしょう。
このグラフを用いて、交通管理や資源配分の最適化、混雑の予測などが期待されます。この情報は、政策決定者にとって貴重な洞察を提供することでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）では、初期にいくつかのスコアが0.8付近で見られます。直後にデータがなくなっているため、ここでのトレンドは観察しづらいです。
– 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、数値を一定に保つか、若干の変動を見せていますが、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データで若干のバラつきがありますが、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）の外に出るデータはありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、予測データは異なる色の線で示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測モデルが非常に安定していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果は、実績データが不足している期間の予測に幅を持たせているように見えますが、比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布が初期に集中しているため、予測はそれを基に安定的な傾向を持つように設定されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– どの予測も非常に堅調であり、大きなサプライズは予想されません。これにより、交通カテゴリのWEIスコアは安定的で予測可能であると考えられます。
– スコアが高水準で維持されることは、関連する交通サービスやインフラが適切に管理されている可能性を示唆しています。
この分析により、交通カテゴリにおける個人のWEIスコアは安定しており、予測もかなり確実であることがわかります。ビジネスや政策の立案では、このような安定性はリスクを軽減し、意思決定を支える材料となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青色の点）は初期において0.8付近で横ばい状態です。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）はわずかに上昇し、最終的に安定しています。
– 線形回帰（青色の線）と決定木回帰（緑色の線）は初めから一定の予測を提供しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績において、データポイントが限られているため、明らかな外れ値や急激な変動は観測されません。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、これが基準となります。
– 赤い「×」は予測ポイントを示し、これが異なる回帰モデルの比較対象です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表現しています。
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実績に最も近い形で上昇する予測をしており、線形回帰や決定木とは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データが限られているため、強い相関関係を示すことは難しいが、ランダムフォレスト回帰が実績の動きと最も類似している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 実績値が横ばいである一方で、ランダムフォレスト回帰がわずかながら上昇を示していることは、交通における社会WEIスコアは改善する可能性があることを示唆しています。
– 決定木回帰や線形回帰が安定した予測を示す一方で、ランダムフォレストがより実績に近い予測をしているため、より詳細な回帰モデルの分析が必要かもしれません。
– 社会的には、交通関連の指標が改善に向かうと人々の生活の質が向上する可能性がありますが、政策決定者はモデルの予測の不確かさに注意を払う必要があります。
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
### 1. トレンド
– **実績（青色）**: 期間の初期にしかデータがなく、一定のスコアで数値が低め。
– **予測（線形回帰、法決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各色の線）**: いずれの回帰モデルも高めで安定したスコアを予測しています。特に法決定木回帰（紫色）は微増しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在見られるデータ範囲内で特に外れ値や急激な変動は見られず、現実のデータが少ないため、本質的な変動の検出はできません。
### 3. 各プロットや要素
– **青色のプロット（実績）**: 実際のWEIスコアを示し、現在は一定で低めです。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、安定しています。
– **各予測モデル（色付きの線）**: スコアが高く、異なる回帰モデルでわずかに異なる予測を行っています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データが限られる中、複数の予測がどれも高いスコアを示し、安定しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが限られているため、相関関係の詳細な分析は困難です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**: 実務上、スコアは低いものの、予測は高く、改善の可能性があると感じられます。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアが高ければ、交通に関連する経済活動が活発であることを示唆します。予測が正しければ、今後の交通インフラ投資や政策において好転が期待されますが、実績とのギャップを埋めるために実行可能な戦略の検討が必要です。
このグラフでは、実績データの不足が重要な課題であり、さらなるデータ収集やモデルの精査が必要です。ビジネスや政策決定においては、予測結果と現状の分析に基づいた慎重なアプローチが求められます。
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:
以下は、このグラフに関する詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに高い値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、期間の進行に伴い緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは範囲が狭く、外れ値は見られません。
– 全体的に実績データは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の健康状態を示しています。
– 赤い×は予測値を示していますが、具体的な時系列には含まれていないようです。
– グレーの帯は予測の不確かさを表していますが、他の予測（線形回帰、決定木回帰）はその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**
– 実績データとランダムフォレストによる予測は、当初は近いですが、時間の経過とともに差が大きくなります。
– 他の予測方法（線形、決定木）は、ランダムフォレストと似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に高いWEIスコアで集中しています。
– 分布は狭い範囲に限られているため、相関性は視覚的に明瞭ではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態が全体的に安定しており、異常値がないことがポジティブに捉えられるでしょう。
– 計測方法が信頼できる範囲内で、予測モデルが効果的に機能していると考えられます。
– 交通に関連した健康データの活用は、人々の暮らしや職場環境の向上に寄与する可能性があります。
このグラフからは、健康状態の安定性と予測精度の信頼性を評価することができ、ビジネスにおける戦略的な意思決定に有用なデータであると言えます。
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:
以下は、グラフに基づく洞察です。
1. **トレンド:**
– 初期のデータポイント（実績AI、青い点）が7月1日から7月5日まで示されています。その後、データが線形に予測されると、すべての予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が類似の値に落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績データではばらつきが見られますが、予測モデルに移行するにつれて、安定した高い値を維持しています。急激な変動は特に見られませんが、予測開始時に急に値が上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績の心理的ストレススコアを示し、他の色の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。特に、予測（線形回帰）は中央付近を横ばいしていますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は継続的に高い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは基本的に低めですが、予測モデルデータは全て高い値を維持し、お互いに非常に近い値を示しています。これにより、異なる予測手法が類似の結論に達していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績のばらつきに比べ、予測モデルは一貫して高い値を示し、特定の期間に集中しています。このことは、モデルが実績から学習し、一貫した高ストレス状態を予測していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 実績AIが示す初期のばらつきに対し、予測AIが一貫して高いストレス値を予測していることは、予測モデルが将来のストレスの増加を警告している可能性があります。
– ビジネスや交通機関において、ストレスの増加が予測される場合、ストレス管理やサポートの提供が重要となるかもしれません。特に、交通機関でのストレスが高まると、サービスの質や従業員の満足度に影響を与える可能性があります。
このグラフは、交通関連の心理的ストレスレベルを予測し、管理するための重要なツールとして活用できるでしょう。
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:
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）のスコアの時系列散布図で、以下のような洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは初期段階で横ばいです。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、初期値から段階的に上昇しています。
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。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の間に異なる予測傾向がありますが、大幅な各変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績AIのスコアを示しています。安定しています。
– 予測不確かさの範囲は灰色であり、初期の実績データの周りに集中しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰（紫色）は、予測の増加を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測がほぼ一致し、今後のスコアの上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータには大きな変動がないため、安定したパターンが見られます。
– 予測値は将来のスコアの成長を示しており、モデル間での一定の相関が見られます。
6. **直感的感覚と社会への影響**:
– 実績の安定性は交通分野における現在の安定的な状態を反映しているように感じます。
– 予測の上昇傾向は今後の改善の期待をしている可能性が高く、これにより交通の自由度と自治が向上し、新たな資源の投入や政策の評価につながるかもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日に集中しており、その後は表示されていません。
– 予測データは全体として横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは初期の几日においてのみ変動があるようですが、それ以降は変化がありません。
– その後、予測データはほぼ一定で、外れ値と急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、初期の日付における測定値があります。
– ピンクや紫の線は予測データを示し、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測が同様の結果を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲です。
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の間に大きなギャップがある点が特徴的ですが、全体としては予測は過去の実績に基づいているようです。
– 予測の異なるモデル間での矛盾が見られないため、それらは一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の数日に実績データの変動があり、その後安定。予測はこれを元に、一定の水準を維持。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの変動は短期間でのみ観察されており、その後の予測は変動が少なく、ある程度の安定性を示している。
– この安定性は、交通システムにおいて公平性・公正さ（WEIスコア）の維持に取り組んでいる可能性を示唆していますが、改善の余地があるかもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとっては、初期の変動を考慮しつつ、予測に基づいた戦略や対策を考えることが重要です。予測モデルが一致していることは、信頼性を高める要素です。
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:
このグラフは交通カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は初期数日に変動し、その後は測定されていないようです。
– 予測（ピンク、紫、緑の線）はおおむね横ばいで安定しています。特に、ランダムフォレスト回帰は始めに上昇し、その後は高いレベルで横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては初期に若干の変動がありますが、明確な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**
– 青い点は実績データで、観測された実際のスコアを示します。
– ピンク、紫、緑の線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、お互いに近いですが、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績が予測の範囲内に収まっているため、モデルの予測精度はおそらく適切であり、外れはあまり見られません。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 持続可能性と自治性に関する交通のWEIスコアが安定していることは、交通システムが現在の状態を維持することに成功しているか、もしくは改善の余地を見つけにくい状況であると感じられます。
– ビジネスや政策への影響としては、予測が横ばいであるため、大きな変更や革新的な改善がなければ、現状が続く可能性を示唆しています。
この情報をもとに、さらなるインサイトや改善策を検討することが推奨されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: データは初期の数日間の点群として表示され、全体として大きな変動は見られません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**:
– 線形回帰と決定木回帰：水平な予測が示され、一貫性のあるトレンドが予想されています。
– ランダムフォレスト回帰：ゆるやかに下降するトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内で外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青の点）**: 初期数日の社会WEIスコアを示しています。
– **予測（赤の×、その他の線）**: 予測されたトレンドを、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）によって表しています。
– **不確かさ範囲（グレー）**: 予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲に収まっ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**:
– 実績データと予測データの相違は、ランダムフォレスト回帰における下降トレンドの示唆によって、他の回帰モデルと異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、偏りなく比較的一貫しており、不確かさ範囲にも収まっています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– グラフから直感的に受け取れるのは、実績データが安定しているという印象です。未来の予測における異なるモデルの使用は、特にランダムフォレスト回帰による将来的なリスクを提示しており、社会基盤と教育機会に何らかの影響が及ぶ可能性を示す重要な要素です。
– ビジネスや社会においては、安定したトレンドが維持されることにより、交通に関連するインフラや教育機会の計画がより予測しやすくなる可能性があります。ただし、ランダムフォレスト回帰が示すような下降の兆候がある場合、更なる調査や対応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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは7月1日から7月5日まで示されています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は一貫して約0.6を維持し、横ばいです。
– 他の予測（線形回帰、決定木回帰）は時間とともに増加し、線形回帰はわずかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のスコアは、すべて0.6から0.8の範囲内にあり、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**: 実績データ。短期間のデータは、比較的安定しています。
– **赤い×**: 予測データはなく、不確かさの範囲も限定されています。
– **緑、紫、ピンクの線**: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの間で異なる挙動が見られます。特に、ランダムフォレスト回帰は安定性を示し、他のモデルは一部でも増加トレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた範囲に集まっており、集中した分布を示します。異なるモデル間での相関については、詳細な分析が必要です。
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**:
– このグラフは、交通分野における共生・多様性・自由の保障が安定している可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、ランダムフォレスト回帰の予測と一致する場合、現在の取り組みが有効であると解釈できます。
– 社会的には、実績が安定していることから、政策や施策が有効に機能している可能性があります。しかし、予測モデルの異なる動向に注目することも重要です。
この分析は、さらなるデータ収集と評価を通じて、交通政策の最適化に役立つでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 各日付において時間帯ごとの数値の変動が示されているが、全体的な上昇や下降の明確なトレンドは見受けられない。日ごとの変動は大きいものの、明確な方向性はない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時に非常に低い値が見受けられる。この時間帯に何か異常な要因が発生した可能性がある。
– 一方で、7月1日の19時と7月3日の任意の時間帯では比較的高い値を示しており、他の時間帯に比べて高い活動レベルを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色のグラデーションは活動の強度を示している。明るい色（黄色に近い）は高い活動を、暗い色（紫に近い）は低い活動を示している。
– 色の変化により、時間と日付ごとの活動の強度の違いを視覚的に把握しやすくしている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとのデータが独立しているように見受けられるが、特定の時間帯（例：16時、19時）での反復したパターンが認識できれば、それぞれの時間帯に何らかの共通の要因が影響を与えている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯での数値の急激な変動が見られ、他の時間帯との相関関係を探ることができる。例えば、夕方の19時台での値が安定して高いことは、通勤や通学の影響を示唆する。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 夕方の高い活動値は通勤のピークであり、この時間帯の交通渋滞や公共交通機関の混雑を示唆している可能性がある。適切な交通管理やサービス改善策が求められる。
– 低い活動値の時間帯での急激な変動は、イベントや予期せぬ出来事が影響している可能性が高く、原因分析が必要である。
このヒートマップは、時間帯ごとに交通の動向を視覚的に把握するための有用なツールとなっている。このような視覚化により、特定の時間帯での問題の事前察知や迅速な対応が可能になると考えられる。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップであり、30日間のデータが取得されているが、表示されているのは3日間のみ。各日ごとの時間帯に色分けされている。
– 7月1日から7月3日にかけて、パターンが変化している。特に、時間帯によって色の変化が異なる点が注目される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日に深紫色の領域があり、特にWEIスコアが低いことを示している。これは異常値、または特定のイベントによるスコアの低下を示している可能性がある。
– 7月3日には、黄緑から黄色の範囲が広がっており、WEIスコアが高いことを示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色がスコアを表し、紫色が低く、黄色が高いスコアを示す。
– 7月2日の16時は特に低いスコア（紫色）が確認でき、何らかの要因が影響していると考えられる。
– 7月3日の全体的な色は明るく、高スコアを示す時間帯が増えている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時間帯で分かれているが、全体的なトレンドを見る限り、日にちごとにスコアに変化がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯、特に夕方に低スコアが観察されるが、7月3日は全体的にスコアが高いことがわかる。
– 日ごとのパターンが異なることから、特定の要因が日にち単位で変化している。
6. **直感的な印象と影響**
– 交通に関係するデータであるため、7月2日の低スコアは交通における問題や異常な混雑を示しているかもしれない。
– 7月3日のスコア上昇は、交通状況の改善や効率的な運用によるものである可能性がある。
– 企業や行政は、混雑や異常の原因を特定し、特定の時間帯における交通対策の改善を図るべきである。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、特に明確な上昇または下降トレンドは見られません。しかし、日によって色の変化があるため、日ごとの変動は存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の特定の時間帯（16時）は、非常に低いスコアを示していることがわかります（紫色）。これは急激な変動または外れ値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、ヒートマップのカラースケールに従っています。黄色はより高いスコアを、紫色は低いスコアを示しています。
– 7月1日、19時は比較的低いスコア（青色）を示しており、7月3日の8時は比較的高いスコア（緑から青）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間でスコアの大きな変動が見られるため、時間帯によるスコアの変化が激しいことが伺えます。日をまたぐ比較では、特定の曜日パターンは見られませんが、時間ごとに異なる変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体の分布としてスコアは多様に分布しており、特定の色に偏っていないため、さまざまな要因がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、特定の時間帯での混雑や遅延がある可能性が示唆されます。特に重要な時間帯でスコアが低下している場合、交通機関の追加対応が必要かもしれません。
– 社会的には、7月2日の午後にスコアが大幅に低いことから、その時間帯に何か特別なイベントや事故があった可能性を考える必要があります。
– ビジネスへの影響としては、運行計画の見直しや顧客サービスの改善策を検討するきっかけになるでしょう。特に低スコアの時間に注意を払い、顧客への影響を最小限に抑えるための対策が求められます。
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:
以下が提示されたヒートマップからの洞察です：
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を可視化しており、具体的な時系列トレンドは示していません。しかし、30日間の平均的な相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは具体的な外れ値や急激な変動は確認できませんが、相関係数が±0.5を超えている箇所が重要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど、相関が強いことを示しています（1に近い）。青色が濃いと負の相関を示します（-1に近い）。
4. **関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は高い正の相関（0.81）を持っており、これらが一緒に動く傾向にあることを示します。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」間では相関が低い（0.13）、これはそれぞれが独立している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」はほぼすべての要素と高い相関を示しています。これは、この要素が幅広く影響を与えていることを示します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の要素との正の相関が少なく、独立的な要素である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の高い相関は、経済状況が社会的公平性に強く影響を与えていると直感的に感じるでしょう。
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」の全体的な高い相関は、持続可能性が個人と社会のあらゆる側面に影響を与える重要な要素であることを示唆しています。これは、政策形成やビジネス戦略において、持続可能性が鍵となる可能性を示しています。
このヒートマップは、交通に関連する多くの要素がどのように関連しているかを分析するための強力なツールであり、特に政策決定や戦略的計画において考慮すべき重要な相関を明らかにしています。
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、異なる「WEIタイプ」のスコア分布を比較しています。以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間で一貫したトレンドは見られません。個々のボックスが示すように、スコア分布において異なるタイプ間で広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が見られます。特に「社会WEI(公正性・公平さ)」と「個人WEI(心理的ストレス)」で外れ値が顕著です。
– 外れ値は、特定の期間または状況下での異常なスコアを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下の境界は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– 箱の範囲が狭いほど、データのばらつきが小さいことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは単一の時系列ではなく、タイプごとの分布を比較しているため、時系列の関係性については言及できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は示されていませんが、いくつかのタイプでのスコア分布の重なりを見ると、類似の特性を持つ可能性があります。
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**:
– 一部のスコアが高いWEIタイプは、その分野での良好な状況を示唆します。逆に、スコアが低いタイプは改善の必要性を示しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとっては、これらのスコアを参考に、特に外れ値を含むタイプに対する改善策を検討することが望ましいです。
全体として、交通カテゴリにおける各WEIタイプのスコアがどう異なるかを視覚的に理解することができ、分野ごとの強みと課題を特定するのに役立つと考えられます。
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30日間のデータを基にWEI構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下に分析を記します。
1. **トレンド**
– グラフはPCAの結果を示す散布図であり、時系列のトレンドを直接表示するものではありません。そのため、主成分間のトレンドではなく、主成分の分布や密集度を注視します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上（第1主成分が約0.15、第2主成分が約0.1）と右下（第1主成分が約0.15、第2主成分が約-0.1）に点が位置しており、他の点から離れていることから、これらは外れ値と考えられます。これらのデータポイントは、他の観測と異なるパターンを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは異なる観測を示し、第1主成分と第2主成分で構成されています。第1主成分はデータの分散の55%を、第2主成分は28%を説明しています。
– 色や密度に関する情報はこの視覚からは得られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 元データが持つ時系列の特性はPCAによって要約されているため、直接的な関係は視認できませんが、各主成分の分布から異なる変動パターンを持つデータがあることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明らかな相関関係は示されていません。ポイントは主に中央付近に集まりつつ、2つの外れ値が存在しています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 交通データにおける異常な動きやトレンドが発見された場合、それは交通量の激しい変動や特定のイベントに関連する可能性があります。
– ビジネス面では、需給予測や交通渋滞の管理に役立つインサイトが得られるかもしれません。
全体として、このグラフは観測データの分散を効果的に要約し、異常な動きを視覚化するためのツールとして有用であると考えられます。
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。
