📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、主に2025年7月1日から7月3日にかけてのWEIスコアの推移を観察し、そこから得られる傾向、異常、潜在的な意味を探ります。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 観測期間中にピークは7月2日の午前（0.81）に達し、その後、やや低下傾向にあります。7月3日の午前と午後の評価では再び上昇していますが、完全に回復していません。
– **個人WEI平均**: 似た傾向で、7月2日の午前に最高値をつけた後、全体としては下降気味です。
– **社会WEI平均**: 同様に、7月2日の午前にピークが見られ、その後下降しました。しかし、社会WEI平均の減少は個人よりも穏やかです。
### 異常値
異常値は検出されていませんが、一部の項目では短期間での顕著なスコア変動が観察できます(例: 個人ストレスの上昇や社会基盤におけるスコアのわずかな低下)。
### 季節性・トレンド・残差
この短期間のデータから季節性を明確に評価するのは困難ですが、全体としては7月2日のピークを中心に上昇トレンドが認められ、その後は下降傾向にあります。残差が大きく突出する日は見当たりません。
### 項目間の相関
– **経済的余裕と健康状態**のスコアがやや安定していることが分かりますが、心理的ストレスは7月2日から3日の間に顕著に変動しており、他の成分とも影響し合っている可能性があります。
– **社会持続可能性**が比較的高いのは注目に値します。この項目は他の社会関連項目と相関がある可能性があります。
### データ分布
箱ひげ図が提供されていないため、具体的な偏差や中央値、およびばらつきについての詳細な分析は難しいですが、観測されるスコア変動具合から中程度のばらつきが存在すると仮定できます。特に、ストレスや社会的公正性の項目はスコア変動が大きいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率: 0.53）**: WEIスコアに対する最も重要な要因を示しており、高い寄与率から、経済的余裕や健康状態といった安定した要素がWEIに大きな影響を及ぼしていると考えられます。
– **PC2（寄与率: 0.28）**: 社会的側面や個々の自由度に関連する要素がこの成分を形成している可能性がありますが、PC1程は影響を与えていません。
### 結論
この短期間のデータから、交通カテゴリにおけるWEIスコアが一時的に上昇したものの、安定した持続には至っていないことがわかります。特に、ストレスや社会的公正性が他の項目に比べて変動しやすいことがわかり、これが全体のWEIスコアに影響を与えている可能性があります。さらなる時系列データを集めることで、より持続的なトレンドと要因分析が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）データは短期間にわたって表示されており、トレンドが明確に見えにくいですが、全体としては安定しているようです。
– 予測（さまざまな回帰モデルからの線）は徐々に上昇または横ばいを示しています。特に、線形回帰（紫の線）は上昇、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に顕著な外れ値や変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際の観測値を示し、比較的密集しています。
– 多様な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、異なる予測トレンドが示されています。予測の不確かさ範囲（薄い灰色の帯）が示され、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ごとの予測が一致していないことから、モデル間で予測精度に違いがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集中していますが、予測の幅はある程度あります。そのため、予測モデル間での柔軟性や精度に違いが見られる可能性があります。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– 交通カテゴリのWEIスコアの安定性は、施策や大規模イベントがない状態での一定した交通活動を示しているかもしれません。
– 予測が長期的に上昇を見せる場合、交通活動の増加が予想され、インフラや公共交通の需要増を示唆します。
– 次の30日における交通需要の増加に対応するための計画策定や資源配分の見直しが求められる可能性があります。
全体として、このグラフは交通活動の短期的な安定性と、将来の需要増加の可能性を示しています。これにより、関係当局や公共交通運営者が今後の戦略を検討するための重要な洞察が得られます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初期の数日間におけるスコアのばらつきを示していますが、全体的な変動は見られません。
– 各予測手法において、線形回帰モデルは緩やかな上昇を示し、ランダムフォレスト回帰モデルと決定木回帰モデルは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて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**:
– 青いプロットは実際のデータポイントを示しています。
– 赤いプロットはAI予測値を示しており、実績データとは乖離があることがわかります。
– 各回帰モデルの予測線は、予測範囲内に収まっており、安定した予測をしているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と他のモデルの予測は異なるトレンドを示しており、特に線形回帰モデルのみが増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に分布しており、各モデルの予測もこの範囲内に収まっていますが、線形回帰モデルだけが上昇傾向を予測しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性は、短期間における交通の安定したパフォーマンスを示唆しています。
– 線形回帰の上昇予測は、何らかの改善または回復が期待されている可能性を示唆していますが、他の回帰モデルの予測とは一致していないため、注意が必要です。
– 社会的には交通の効率化や安定性を示すデータが提供され、政策決定や資源配分に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は図の左側に集中しており、横ばいのようです。
– 予測ライン（予測AI）は全体的にわずかに下降していますが、ほぼ横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは一箇所に集中しており、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**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、その中央を通るのが予測の平均（赤のプロット）です。
– 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）が用いられ、それぞれが予測ラインとして示されていますが、いずれも実績とあまり大きく乖離していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは大きな差がなく、予測が実績にうまくフィットしていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は横ばいで安定しており、外れ値のない一様な分布です。
6. **直感やビジネス・社会への洞察**:
– 交通に関連するこれらの指標が非常に安定していることが示されています。
– この安定性は、交通システムが現在うまく機能していることを示す可能性があり、特別な対処が必要ないことを示唆しています。
– 将来的な予測が横ばいであることから、大きな変動が予想されないため、変化が少ない地域や期間において関連施策の計画が可能です。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は期間の最初にのみ表示されており、わずかなばらつきがあります。
– 予測データ（直線）は、時系列全体にわたって一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期に多少のばらつきが見られますが、著しい変動や外れ値はありません。
– 予測データは非常に安定しており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青点は実績（実績AI）を示しており、評価日の初期段階での経済的余裕を反映しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データと予測データの差異は小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト等）は非常に近い値を示しており、異なる予測手法間での差異はほとんどありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に集中的なクラスターを形成しており、高いランクに位置しています。これが予測と一致していない点はないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは全体的に安定しており、経済的余裕がこの期間中特に変動しないことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、交通に関連するサービスや政策が安定していることを受け、経済的負担が変化しなかった可能性があります。日常的な運輸に伴うコストが一定であることが予想され、予測モデルは将来の安定性を示唆しています。
この分析は、実績データが限られていることを前提としています。より詳細な洞察のためには、データ量の増加および期間の延長が必要です。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– `WEIスコア`は全体として安定した状態で、概ね横ばいです。しかし、最初の数日間にわずかな変動が見られます。
– これにより、健康状態がほぼ一定に維持されていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期にいくつかのプロットが予測範囲を外れていますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは、実績値を示しており、初期に少し変動があります。その後、予測モデルに近い値に落ち着いています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、初期にのみ実績値が範囲外となっています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は非常に近い結果を示しており、予測の一致性を示しています。
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は、初期の若干の不一致を除いて、ほぼ一致しています。各モデルが予測に対して一貫した精度を持っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルが非常に近似しており、実績値と強く相関していることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのデータから、予測モデルが実際の健康状態の維持に役立つツールであると直感的に理解できるでしょう。
– 健康が安定している状態は、交通に関連する活動（例えば、通勤や旅行）において、健康面でのリスクが低いことを示します。これにより、交通機関が提供するサービスの信頼性が向上し、利用者が安心して利用できる環境が整っていることが感じられるでしょう。
このグラフから得られる主な洞察は、健康状態がほぼ安定しており、予測モデルがこの安定のモニタリングや予測に効果的であるということです。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は短期間にわたり表示され、その後のデータがありません。初期の実績は0.6程度で安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰での予測は全て0.8から1.0間で横ばいです。
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。
– モデル予測でも大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」、灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示します。
– 予測は各種モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で表現され、それぞれ異なる色と形で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測が一貫して高い値を示しており、実績データとは一致しません。
– モデル全てが比較的一様な高信頼の予測値を示していることから、実績データには一定の不確かさが存在するかもしれません。
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、相関や分布を詳細に分析するのは難しい。
– 予測モデルは実績を大幅に上回る値を予測しており、モデルの過度な一般化が疑われます。
6. **直感的な感じと影響**:
– 実績と予測の差異から、モデルのチューニングやデータの改善が必要と感じられます。
– ビジネスや社会においては、ストレスレベルの適正な予測が求められ、改善の余地がありそうです。
全体として、実績データのさらなる収集と、予測モデルの調整が重要です。モデルの予測値が不正確な場合、誤った意思決定に繋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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは、最初の数日間に実績データ（青い点）が示されていますが、期間全体を通じて予測にはほとんど変動がなく、横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには多少のばらつきがありますが、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、予測区間（灰色の範囲）は実績の不確かさを表しています。
– 異なる色の線は、複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全ての予測モデルはほぼ同一の予測を示しており、実績に対して大きなズレはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにはわずかなばらつきがありますが、予測はその範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータから、交通に関する特定の時期における自由度が非常に安定していることが分かります。この安定性は、予測モデルによる見通しを支えるものであり、将来の予測が信頼できることを示しています。安定した交通状況は、都市計画や公共交通の運営にとって重要であり、計画の策定や資源の効率的な配分に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは交通関連のWEIスコアが安定していることと、予測が安定していることを示しています。これによって、今後の計画におけるリスクを低減し、効果的な対策を講じることができるという意味で、ビジネスおよび社会にとって有益です。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、一定の期間で安定した値（約0.6）を示しています。
– 線形回帰（ピンクの線）は横ばいであり、WEIスコアが今後安定することを示唆しています。
– 決定木回帰（紫の線）は、スコアが時間とともに減少することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値や急激な変動は見られません。実績プロットは安定した振る舞いを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値（実績AI）を表し、今回の観測データに対応しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰を示し、未来の安定を予測しています。
– 紫の線は決定木回帰を示し、未来の下降トレンドを予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
4. **関係性**
– 複数の回帰モデルの予測が提供されており、それぞれ異なる未来のシナリオを示していますが、実績データは現時点で安定しています。この差異はモデルの選択や精度に基づくものと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータは狭い範囲内で分布し、安定しているため、一貫性があります。これに対して、予測モデルによるスコアの未来の分布はモデルによって異なるトレンドを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの予測モデルが示されており、それぞれの予測の違いに応じて、戦略的な判断が必要です。具体的には、安定を示すランダムフォレスト回帰を受け入れるのか、下降を示す決定木回帰を重視するのかを決める必要があります。
– 社会的公平性・公正さ（WEI）が評価の対象であるため、下降傾向が実際に発生した場合、社会的な不平等が拡大する可能性があり、政策変更が求められます。一方、安定を示すモデルを信頼する場合、現状維持が続くことを意味します。
ビジネスや社会へのインパクトを考慮すると、この分析は交通システムや関連する政策の改善に活用できる可能性があります。現状の維持で十分であるのか、改良が必要であるのかを判断するための基礎として機能します。
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:
このグラフに基づいて、以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は、最初の数日間集中的に記録されており、その後新しいデータは記録されていません。
– 予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は最初、軽微ながら上昇し、その後一定を保っています。他の予測方法（線形回帰と決定木回帰のライン）は、ほぼ横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図に外れ値や急激な変動は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、グラフの左にのみ集中しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績が記録されている部分で縮小されています。
– ラインの色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表し、それぞれ若干の描き方の違いがありますが、大きな隔たりはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での大きな変動や乖離は見られず、全体として一様に同じような転換を示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に著しい相関関係は示されていませんが、予測モデルは実績の範囲に沿う形で安定した予測を示しています。
6. **直感と洞察**:
– 人間が直感的に感じるのは、初期のデータを基にして各予測モデルが非常に慎重に将来を予測している点です。
– ビジネスや社会に対する影響として、交通の持続可能性と自治性を評価するために、確実性が高い予測結果を参考にすることが有効であると考えられます。新しいデータの追加収集も有望な方向性かもしれません。
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:
グラフの分析から得られる洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいのトレンドを示しています。
– 線形回帰予測（広い薄い紫色の線）は最初は一定ですが、途中から急激な下降を示しています。この急激な変動は注意が必要です。
– 決定木回帰（紫色の線）は一貫して下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（薄い紫色の線）は、一定のトレンドを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに大きな外れ値は見受けられませんが、各予測モデル間に大きな違いがあることから、予測に不確実性があると言えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は、実際の社会基盤や教育機会に関連した交通における実績値を示しています。
– 赤い×は予測された値を示しますが、散布していないため一度の予測のみが表示されています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を表し、主に実績に対して安定した範囲にあります。
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に大きな差異があります。特に、決定木回帰が実績と異なる大幅な下降予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値とランダムフォレスト回帰予測には強い相関がありそうですが、一部の予測手法による大幅な違いが目立ちます。
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**:
– 実績データが比較的一定しているにもかかわらず、一部の予測モデルが異なる結果を示していることは、予測の確実性に疑問を持たせます。
– 交通に関する社会基盤が急激に劣化する予測は社会に対して危機感をもたらす可能性があります。このため、より正確なモデルと追加データの検証が必要です。
– ビジネスにおいては、不確実性を減らし、最悪のシナリオを回避するための対策が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初期に集中しているだけで、明確なトレンドは見られません。
– 予測データは、線形回帰（紫線）では上昇傾向を示し、決定木回帰（緑線）も全体として上昇しています。一方、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つものはありませんが、実績データが短期間に集中しているため、その後の予測が不確実の範囲を持っていることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる挙動が見られます。線形と決定木の予測は増加を示していますが、ランダムフォレストは安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対する異なる予測モデルの傾向を視覚化しています。特に、線形回帰と決定木回帰は将来的なスコアの増加を期待しており、それに対してランダムフォレストは保守的な見積もりです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに基づくと、時間経過と共にWEIスコアにある程度の上昇が予想されていますが、予測モデルによって方向性が異なります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通における社会WEIスコアの改善が予想されており、特に線形回帰と決定木回帰の示す上昇が現実化すれば、共生・多様性・自由の保障が強化される可能性があります。これは社会的な包摂性の進展を示唆しており、ポジティブな社会的影響を及ぼす可能性があります。
全体として、モデルの出力が異なるため、複数のアプローチを組み合わせた予測や、実績データのさらなる収集と分析がより正確な評価に役立つでしょう。
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:
この総合WEIスコア時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日毎に色が変化していることから、各日の交通スコアに日毎の変動があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の昼間（8-16時）の時間帯に濃い色（低スコア）が観測されており、通常時とは異なる低下があった可能性を示唆します。
– 逆に、同じ日の夜間（16-19時）はより明るい色となっており、回復が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を表し、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
– ヒートマップは時間帯（縦軸）と日付（横軸）で構成され、それぞれのブロックは特定の時間帯の日のスコアを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の日毎のスコアの変化を比較できますが、7月2日には顕著な異常が見られるため、特異なイベントがあった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性はこの図からは識別できませんが、特定の時間帯や日付で顕著な変動があることから、イベントや外的要因の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このデータから、交通の混雑度や効率に日毎で大きな差があることが直感的に理解できます。
– 特に、特定の日や時間帯での効率が低下していることは、交通管理や計画の見直しが必要であることを示唆します。
– ビジネスへの影響として、異常な低スコアが見られる場合には、物流や通勤スケジュールに対する迅速な対応が求められます。
このヒートマップは、交通管理者や都市計画者にとって、改善のための重要なインサイトを提供する可能性があります。
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:
このヒートマップを基に、以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 横軸に3日間のデータが示されており、1日の中で時間ごとの変動を視覚化しています。
– 一般的な時間帯ごとの変動パターンについては、グラフ全体をもっと長い期間設定で確認する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時の時間帯は他と比較して明るい色なので、WEIスコアが高いことを示しています。この時間帯に何らかの要因でスコアが向上している可能性があります。
– 19時の時間帯は暗い色になっており、WEIスコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色が明るくなるほどWEIスコアが高いことを示しており、暗い色はスコアが低いことを表しています。
– 上記の要素が時間帯による変動を示していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付における特定の時間帯が、異なるスコアを示しており、日によって顕著な違いがあることを示唆しています。例えば、2日目の16時が特に高いスコアです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によって異なるスコアが観測され、特定のパターンがないため、このデータセット内での相関や周期性についてはさらなる分析が必要です。
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**
– 日中の特定の時間帯においてWEIが高くなっていることから、その時間帯に交通の利用が活発であると考えられます。逆に、19時では利用が少なくなっていることが示唆されます。
– これにより、時間帯別のピーク時間を把握し、交通管理やリソース配分の最適化に役立てることができます。
全体として、時間帯、日付による変動を可視化することで、交通パターンの理解が深まり、効率的な交通管理に貢献することが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは30日間のデータを表しているはずですが、実際には3日間（2025年7月1日から7月3日まで）のデータしか示されていません。これ自体が不自然なため、30日間のデータが適切に表示されていない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時から7月3日のデータにかけて、色の変動が非常に大きいことがわかります。特に、7月1日19時の濃青から7月2日の黄色への急激な変化が注目されます。
3. **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おり、色が濃いほどスコアが低いことを意味します。黄色は高スコアを、紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– タイムスロットごとのスコアの変化を示しています。明確な周期性は見られないが、特定の時間（例：2025年7月1日の19時）に極端な変化が発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ範囲は狭く、確認できる範囲では、短期間内でスコアが劇的に変化していることがわかります。全体的にスコアは0.74から0.82の間にあるように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、特定の時間帯において交通の状態が急激に変化していることが示唆されているため、周囲の要因（イベント、天候、災害など）の影響が考えられます。
– ビジネスや社会においては、これらの変動は交通計画やリソースの配置に影響を与える可能性があります。例えば、特定の時間帯での急激な変動を予測し、事前に対応策を講じることで、効率的な交通管理が可能になるでしょう。
### 結論
このヒートマップは、短期間での交通状態の劇的な変動を視覚的に示しています。外れ値や急変動があるため、さらなる調査とデータの補完が必要です。これにより、より正確な原因分析と対策が可能になります。
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:
以下に、提供されたヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間軸に基づくものではなく、30日間のデータに基づく相関関係を示しています。したがって、トレンドに関する情報はこのグラフから直接は得られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が特に低い場所（例：個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の-0.09）は、他の高相関（赤色に近い）部分と比べて異質です。通常、これらの要素間には強い相関が期待されないかもしれませんが、一部の値が極端に低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色に近い部分は強い正の相関（0.8-1.0）を示し、青色に近い部分は強い負の相関に近いことを示します。色の強さと相関の度合いが直接対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は相対的に高い相関（0.96）を示しており、これらが互いに密接に関連していることを示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は0.77の相関であり、独立性のある項目が個人と社会のスケールで関連性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他の項目の相関は概して高く、特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との関連が強いです。これは、総合的な評価が個別の平均にも強く依存していることを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 強い相関が見られる要素は、交通に関連する政策決定や改善の優先順位を決定する上で重視される可能性があります。特に高相関の項目間での改善や変化は、全体的な交通体験の向上に寄与するでしょう。
– 低相関や負の相関が示されている部分は、異なる視点やアプローチが必要な可能性があります。たとえば、経済的余裕と多様性の関連性が低い場合、これらを結びつけるための新たな施策が必要かもしれません。
この分析は、交通に関連するWEI指標の相互関係を理解し、政策や実施計画の策定に活用するのに役立つでしょう。
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**
– 全体的なトレンドは示されていませんが、各カテゴリのWEIスコアがどの程度一定しているかが分かります。箱ひげ図は異なるカテゴリ間のスコアのばらつきを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI(感情状態)」や「個人WEI(心理的ストレス)」、「社会WEI(共生・多様性・自由の確保)」などで外れ値が見られます。
– 外れ値は異常なデータポイントを示しており、これらの要素は特に注意を払うべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図の箱部分はデータの四分位範囲を示し、分布の密度を表します。上のヒゲと下のヒゲは極端ではない範囲での変動を示します。
– 色の違いは各カテゴリを視覚的に区別するためのもので、分析にはあまり影響しません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この図は各カテゴリに基づく単独の30日間のスコア分布を示しており、時系列データの関係を直接示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリ（例: 「個人WEI(感情状態)」、「社会WEI(持続可能性と自治)」など）は、スコアのばらつきが小さく安定しています。
– 広い四分位範囲を持つカテゴリは、内部のばらつきが大きく不安定な可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– このグラフは、交通関連の各カテゴリがどの程度安定しているかを一目で示しています。安定したカテゴリは強みとして捉え、不安定なカテゴリへの改善策を検討する必要があります。
– 外れ値の存在は、特定の要因がストレスや感情面で悪影響を与えている可能性があり、その原因究明がビジネスの障害を取り除く鍵となるでしょう。
以上の分析から、人々は特定のWEIタイプにおけるスコアの変動に注目し、どの領域が改善の余地があるかを理解することで、日常生活やビジネス環境での効率を向上させるための洞察を得られるでしょう。
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:
グラフは交通カテゴリーのデータに対する主成分分析（PCA）を示しています。以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析の結果を示しており、特定の時間的なトレンドはありません。しかし、各データポイントがどの主成分でどの程度分散しているかを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上と右下に他のデータポイントから明らかに離れた点があり、これらは外れ値と考えられます。これらの点が交通データにおける異常運転や特殊な状況を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 第1主成分と第2主成分の両方において分散が見られるため、これらの主成分が交通データ内で異なる変動要因を示している可能性があります。
– 第1主成分はより大きな寄与率（0.53）を持っているため、この方向への分散が重要であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは時系列データを直接示していませんが、PCAの結果は異なる変数間の関係性を示唆しています。関連する変数の組み合わせが交通現象をどのように形成しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間の相関は小さいですが、データの分布にはわずかに広がりが見られます。これは交通データが多様な要因に支配されていることを示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響への洞察**
– この分析により、交通のパターンや異常を特定し、交通管理や政策の決定に役立てることができます。
– 外れ値の分析を通じて、事故の原因やピーク時の混雑の原因を理解し、改善策を講じることが可能です。
このように、PCAは交通データの背後にある構造的な要因を理解するのに役立ちます。
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。
