📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを基にWEIスコアに関する分析を行います。以下に、重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味についての洞察を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**は、データ範囲内で0.7から0.81の範囲で変動しています。特に、7月2日の朝の評価で0.81と高いスコアを記録し、同日の午後には0.725まで下がる変動が見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も類似したパターンを見せており、個人スコアの変動が総合WEIに顕著に影響していることが示唆されます。
– **個別項目**についても、7月2日午前の複数の項目でスコアが高まっており、その後低下する同様の動きが確認できます。
### 異常値
– 明確な異常値は報告されていませんが、7月2日の午前と午後の間に急激な変動があります。この変動は、特定のイベントや外的要因に起因している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解を仮定)
– **トレンド**としては、全体的な上昇が観察されず、比較的横ばいで小幅の変動が見られます。
– **季節性**がある場合、その要因は短期間での評価だから見受けられません。
– **残差**についても特定の日に大きな揺れがあり、設定や社会的イベントに起因する変動の可能性を示します。
### 項目間の相関
– 想定される相関ヒートマップから、**個人経済的余裕**と**個人健康状態**、**個人ストレス**が総合スコアと強い関連を持っている可能性があります。
– 高い**社会的公平性**と**持続可能性**が他の社会項目と関連付けられることが期待されます。
### データ分布
– 箱ひげ図を使用する場合、総合WEIや個々の項目が0.7から0.8の間に大部分が集中していると予測されます。**個人ストレス**や**健康状態**など、一部の項目で外れ値がありそうですが、これらが全体スコアに大きく影響するかは不明です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.64の寄与率を持ち、これは主要なバリエーションが個人的な要因（特にストレスや健康状態）から来ている可能性を示唆します。
– **PC2**が0.19で、これは社会的要因、具体的には**社会インフラ**や**共生**の要素が含まれる可能性を指していますが、影響は限定的です。
### 隠れた意味と要因
– 特定の日や時間帯におけるスコア変動は、その期間におけるイベント、例えば天候の変化や社会イベント、公共交通機関の不具合などが影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会的要因の高い相関は、地域の政策やコミュニティベースの活動に依存していることを示唆し、これらが人々の生活の質に大きく貢献しているかもしれません。
総括すると、個々のウェルビーイングの項目は日々のスコア変動にプライマリーな影響を与えており、特定の社会イベントや問題がこうした変化に関わっている可能性があります。このことから、都市政策や地域サービスの改善に活かせる具体的なインサイトを得ることも可能です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、最初にWEIスコアが0.8付近から下降しています。特に紫色の線（ランダムフォレスト回帰）が急激に下降しているのが見て取れます。
– 右側にはスコア0.6付近で密集したデータポイントがあり、これは翌年の値を予測するための安定した予測を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の予測曲線が下降、他の予測にはない急激な変化が見られる点が特徴的です。一方で、線形回帰や決定木回帰の予測はそれに比べるとより緩やかです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）は観測されたデータを示し、予測（赤色の×）は予測される未来の値を表しています。
– 比較用（前年度）としてグレーのエリアが示されており、これが基準となる過去のデータの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には差異があり、特に予測手法により異なるスコアの変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰は急激な下降を示す一方、線形回帰と決定木回帰はより安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間に若干の乖離が見られますが、過去の実績から得られる予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、一定の期間を境にスコアの下降トレンドが予測されています。交通における効率やパフォーマンスの低下を示唆する可能性があります。
– この予測を踏まえ、改善策や新たな戦略の立案が必要とされるかもしれません。社会的には交通関連の効率改善が求められる局面と言えるでしょう。
この分析をもとにさらなる対策を検討することが有益となります。
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**:
– 実績データ（青）は最初の数日のみの収集で、期間のあとは見られません。
– 予測データ（緑）は後半に集中しており、両方の線（紫のランダムフォレスト回帰とピンクの決定木回帰）は少し異なるウェイポイントを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実データと予測データの間には大きなギャップがあります。予測値が大幅に高くなっているように見えますが、時点が分散しているため、外れ値が見られやすいです。
– 最初の予測と実績の間に大きな不一致が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のドットは実績値を示し、初期段階で収集されている。
– 予測値として、緑のポイント（比較AI）が後の日付に集中して現れています。
– ラインは異なる予測手法を示しています。
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には時間のずれがあるため、直接的な比較が難しいです。
– モデルの違いにより、予測結果が異なる形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのばらつきは少ないですが、実績と予測が異なる時期に配置されており、直接的な相関を議論するのは困難です。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**:
– 実データのギャップと予測値の急激な上昇は、予測モデルが初期の正確なデータを欠いた可能性を示します。
– 交通カテゴリのスコアであるため、これが実際の利用状況を反映していない可能性もあり、予測モデルの改善が必要です。
– このデータに基づいてビジネス決定を行うことはリスクがあるかもしれません。長期的なモニタリングとモデル調整が推奨されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: グラフの左側にあり、安定した水準の0.8付近で横ばいであるように見えます。
– **予測（予測AI）**: 1つの予測値が急激に0.8から0.4に下落しています。ランダムフォレスト回帰による予測も同様の傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 予測AIのプロットに急な下落があり、外れ値のように見えます。決定木回帰の予測は線形回帰と異なり、先の下落を示唆していません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 現実のデータ。
– **予測（赤い×）**: 未来の予測値であり、不確実性がある。
– **前年度（灰色）**: 過去のデータ。
– **予測の下限かさ範囲**: 予測の不確実性を示す。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 異なるアルゴリズムによる予測。予測手法による違いが明らか。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は乖離が見られ、現実とは異なる動きを予測しています。
– モデルの異なる予測が、将来のトレンドに対して異なる解釈を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが一致して安定している一方で、予測値は大きなばらつきがあります。
– 線形と非線形モデルで予測が分かれるため、データの特性を踏まえたモデル選択が必要。
### 6. 直感的な感覚とビジネス・社会への影響
– 人間は急激な下落を不安に感じる可能性がありますが、実績が安定しているため楽観視する部分もあり。
– 自動運転技術の導入や公共交通機関の運行効率化に、この分析が影響するかもしれません。
– 不確実性を抱える予測は、慎重なビジネス判断を必要とします。将来の政策やインフラ投資に影響を与える可能性があります。
このグラフは不確実性が見られるため、更なるデータ収集や詳細な分析が推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは明らかな周期性や長期的なトレンドの形成を示していません。データポイントは評価日ごとに散発していますが、初期の実績データでは一貫性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレストによる予測（紫色線）は急激にWEIスコアが低下しています。他の予測モデルと比べると、この急な変動は際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、比較的一定範囲内に収まっています。
– 緑色の点（前年と同等）は特定の期間で表示されており、昨年の同時期と比較していることを示唆しています。
– 各予測モデルの線（ピンク、青、紫）はそれぞれ異なる予測手法の結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測の間には一定の乖離があり、特にランダムフォレストモデルは他のモデルと比べ大きな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と他の予測の相関関係は低く、予測モデル間の相互比較が可能です。特に、線形回帰や決定木モデルは、実際の動きに似た安定した予測を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績データは一貫しており、安定性を示唆しますが、予測は方法によって差があるため、どのモデルが現実と合っているか追加評価が必要です。急激な変動を示すモデルは経済の不安定性や予想外の要因による影響を考慮する上で重要です。
– 社会的な観点から、交通における経済的余裕の変動は、政策決定者や企業による意思決定に影響を与える可能性があります。特に、正確な予測モデルの選択は、効果的な資源配分に寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 散布図の初期では、実績のWEIスコアは2025年7月から急激に下降しています。その後、データは示されていないかもしれませんが、上昇の兆しはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月頃に急激な下降が見られ、予測AIの線形回帰も一時的に同様の下降を描いています。ただし、予測の下限はもっと低いところに続いています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績のAIによるスコアで、予測には赤の×とラインで示され、さまざまなモデリング手法の予測も見ることができます（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 前年比較と予測の下限・上限は、予測範囲の信頼性を考慮するための指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法は異なる動きを示していますが、全体として下降傾向を示している点では共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急激な減少の後のデータは不足していますが、左側の下降が異常な事象を示唆しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– この急激な下降は、交通カテゴリにおける健康状態の急激な変化または影響を示している可能性があります。例えば、異常な社会的な出来事や政策の影響、交通機関の整備状況などが考えられます。これにより、安全性向上策や健康管理策の再評価が必要となるかもしれません。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 初期段階での実績データ（青）は、やや上昇傾向を示していますが、全体的にデータ数が少ないため明確なトレンドを把握するのは難しいです。
– 予測データ（紫と軽緑）は、より高いレベルを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データと予測データが乖離することからストレスの増加が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**（実績データ）は過去の実測値です。
– **赤いクロス**（予測AI）は将来の予測値を示しています。
– **薄緑のプロット**（前年比AI）は過去データの平均的な動向を示しています。
– **線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**（灰色バーと予測ライン）は異なる予測手法による動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる手法が使用されており、それぞれで範囲や傾向が若干異なりますが、全体としては高いストレスレベルの維持を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点のデータから特定の相関関係を見つけるのは困難です。実績値と予測値の差が大きいことは注意が必要です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– データが示すように、予測されたストレスレベルが高いまま推移するとすれば、個人や交通システムにおける心理的負担が影響する可能性があります。これによって、効率の低下や事故のリスクが増加する可能性があるため、交通管理や心理的健康の支援が重要となります。
このグラフは、現在と未来の心理的ストレスの推移を示し、社会全体で問題に対する備えが必要であることを示唆しています。
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:
以下のグラフ分析と洞察をご提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントでは、実績AIのWEIスコアが比較的高く維持されています。
– 初期の段階で線形回帰の予測が急激に下降しています。この際、ランダムフォレスト回帰も急激に下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）が急激に下降しているのが目立ちます。
– 予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間でズレが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– 緑の点は昨年の比較データを表しています。
– 予測の範囲は灰色で表示され、予測線（紫、ピンク、青）はそれぞれ異なる手法を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年の比較データの間で直接的な相関関係は確認できません。
– 予測手法によるスコアの引き下げ範囲に差異がありますが、全体の傾向としては下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは安定していますが、その後予測手法での下降が際立っています。
– 昨年比に基づく比較データは安定しているようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績データが高いスコアを示しているにも関わらず予測が強く下降しているため、交通の自由度や自治に関する事情が大きく変化する可能性が示唆されます。
– 予測手法による違いが明らかであるため、予測モデルの選択による影響を考慮する必要があります。
– 交通政策やインフラの見直しが求められる可能性があります。
この情報がグラフを理解する際に役立つことを願っています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ点（青）が0.6付近に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）の予測は急激に下降し、最終的な値は0近くに到達しています。
– 後半の期間に予測された比較値（緑）は、0.6付近に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰で示される予測値の急激な下降は、特筆すべき大きな変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示し、初期の安定した状況を示しています。
– 緑色の点は比較値を示し、安定した期間を経て回復の兆しを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による極端な変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値（青）と予測値（紫および他の回帰モデルの線）には顕著な乖離があります。
– 初期に実績値があった場所に、最終的な比較値が収束していることから、回復の可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には初期に相関が見られたが、その後急激な変化があり、回帰モデル同士の乖離が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 初期の安定した実績が急激に崩れた後に持ち直しつつある状況が示されています。このような変動は社会インフラの安定性に対する懸念を生む可能性があります。
– 予測された短期的ゼロ値付近への急落は、予期しない社会的または経済的な事件が発生したことを示唆しているか、モデルの再検証が必要です。
– 最終的に比較値が再度0.6付近に回復しているため、長期的には安定を取り戻す傾向が示されています。今後の政策や施策の見直しに資する情報として活用できるでしょう。
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、社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの360日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 初期の実績値（青い点）は急激に下降しています。これに対して、予測データ（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）の線は上昇に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績値は急激に低下し、下方への大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。初期には急激に下降しています。
– 緑の点とラインは予測データを示しており、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰が未来の上昇を示唆しています。
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では、時間の進行に伴うトレンドの違いが顕著です。実績データが下降する一方、予測データは上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には明らかな相関関係は見られませんが、予測モデルが今後の改善を暗示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の実績値の急減は、予想外の出来事や政策の影響を示している可能性があります。しかし、予測データは持続可能性と自治性が今後改善する可能性を示しています。これは、交通政策の見直しや技術革新による改善の可能性を示唆しています。
この情報は、政策立案者や企業が改善のための戦略や投資を考える際に重要な参考となります。バランスの取れた持続可能な交通インフラの構築に向けた具体的な施策が求められるでしょう。
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:
このグラフについて以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の時点で実績（青い丸）は約0.8のスコアを示していますが、その後、線形回帰（紫の線）により予測された値が急激に低下しています。
– 予測データ（緑の丸）は日付が進むにつれて横ばい、またはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（紫の線）が最初の期間において急激に低下していることが明らかです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績値を示し、初期に集中しています。
– 緑の丸は他の予測手法に基づく予測で、新しい期間で一貫性があります。
– 紫の線は線形回帰による予測で、最初の期間に問題がある可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 開始のスコアは高く、予測は大きく下落しますが、実際の予測ではそれほど低くないことを示しているため、一貫性が欠如しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の下降トレンドに対し、後半の予測データは異なる動きを示しており、一貫性や予測モデルの適合性に疑問があります。
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**:
– 急激な予測の低下はモデルの適合性の問題を指摘しており、実務上の意思決定に混乱をもたらす可能性があります。
– 予測手法が異なる結果を示唆しており、一貫した戦略を立てるためには、モデルの検証や新しいデータの収集が必要です。
– 社会的には、交通カテゴリーのインフラや教育機会における問題が暗示される可能性があります。
これらの特徴を踏まえ、より安定したデータ分析と予測を行うための戦略再考が求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 実績のデータ（青い点）は2025年7月に始まっており、予測に基づいたデータがその後の期間をカバーしています。
– 予測データには3種類の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれ異なる変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ内には正確な外れ値や急激な変動は見られませんが、予測値のスコアには若干のばらつきがあります。
– 実績AIと比べ、予測データはより広範なスコア範囲にわたっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを表現し、実際に得られたスコアを示しています。
– 緑の点は目標としての基準値で、予測がどの程度基準に近いかを見るために役立ちます。
– 各予測手法（線、色）。異なる回帰手法による予測結果を示しており、手法によって予測結果が異なることを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測手法によって異なるスコアが得られているため、どの方法が最も現実的かを考察する必要があります。
– 線形回帰は比較的一定のトレンドを保っているのに対し、決定木とランダムフォレスト回帰はやや変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の間に強い相関は見られません。
– 分布は手法により異なるが、大きな偏りや偏心は見られません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響:**
– 人間の目から見ると、予測の多様性は決定不確実性を示唆しており、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の安定した測定が難しい可能性を感じるかもしれません。
– この不確実性は、交通政策の設計や社会プログラムの評価において考慮すべき重要な要素として捉えられるでしょう。企業や政治家は、複数の予測手法を活用し、異なるシナリオに備えて対策を練ることが求められるでしょう。
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:
以下にヒートマップから得られるインサイトをまとめます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは時系列データを示しており、色の違いが各日の時間帯ごとのWEIスコアを示しています。
– 明確な周期性や長期的なトレンドは、この短期間（数日間）では直接的に読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から3日にかけて、特に午前中と午後で異なる色が観察され、時間帯ごとのWEIスコアに変動があることがわかります。
– 7月2日の午後に紫色が見られ、これが一番低いスコアと関連している可能性があります。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアのレベルを示しており、明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫色）は低いスコアを示しています。
– この色分布により、どの時間帯が全体的に高リスクまたは低リスクであるかを視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとの時間帯の変化が確認でき、特に午前と午後でスコアが変わることから、時間帯に応じた交通量や影響の違いが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中のスコアが高く午後に低下する日があり、時間帯による混雑度合いや交通の流れに一定のパターンがあるかもしれません。
6. **直感的な感覚と影響の洞察**:
– 一般的には、交通の流れや混雑が午前中と午後で変化することは合理的な予測です。
– 企業や市民は、時間帯に応じたトラフィックマネジメントを導入することで効率を改善できるかもしれません。
– 紫色の低スコアは、混雑や遅れに繋がる可能性があるため、対策が必要となる時間帯を示していると捉えられます。
以上の視点を基に、このヒートマップから得られる洞察を政策立案や企業の意思決定に活用すると良いでしょう。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**
– このヒートマップは、特定の日における時間の経過に伴う「個人WEI平均スコア」を示しています。グラフにおいて明らかなグラデーションや連続的な変化を確認するのは難しいため、全体のトレンド（上昇、下降、横ばい）はここから判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ごく限られた時間帯で、色が大きく変化している領域があります。例えば、2025-07-02の午前8時付近には黄色が見られ、高いスコアが示唆されています。一方で、2025-07-03の午後には暗い紫色が示され、スコアが非常に低いことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、個人WEI平均スコアの高さを示しています。黄は高いスコア、青や紫は低いスコアを示します。したがって、急激な色の変化は何らかのイベントや状況の変化を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では明確に複数の時系列データの相関関係を示すものはありません。同じ日付内での色の違いが、その日の時間帯によるスコアの違いを示しているに過ぎないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 単一のヒートマップであるため、明確な相関関係は図示されていませんが、時間帯によって定期パターンが見られるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 人間はこのグラフから、特定の時間帯でのスコアの変動を直感的に感じ取り、交通に関連する要因（例えば、ラッシュアワーやイベントの影響）を推測するかもしれません。高スコアの時間帯は効率的な交通流れを示唆する一方、低スコアは混雑やトラブルを示唆する可能性があります。
– ビジネス上では、混雑する時間帯の特定と対策（例えば、交通の最適化や公共交通機関の調節）に役立つ情報となります。また、社会の面では住民の移動に関する改善策やライフスタイルの調整に関するさらなる研究に役立つでしょう。
この視覚的分析をもとに、より詳細なデータ分析を行うことで、交通に関する貴重なインサイトが得られ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:
分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**：
– このヒートマップは3日間にわたるデータを示しています。特定の日付や時間帯にわたる明確な上昇または下降トレンドは視覚的に判別しにくいですが、色の変化から周期性を探ることができます。上部により明るい黄色のエリアが見え、時間帯や日にちによる変化が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 色の濃淡により、ある時間帯にスコアが急激に上昇または下降している可能性があります。特に、紫色から黄色への変化は大幅なスコア変動を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃淡は社会WEIスコアの大きさを示していると考えられます。紫が低スコア、黄色が高スコアを意味するとして、濃淡によりスコアの分布を視覚的に把握できます。
4. **時系列データの関係性**：
– 日付ごとのスコアの変化が視覚的に示されており、特定の時間帯でスコアが高まる現象を観察できます。例えば、7月1日の19時におけるスコアは比較的高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 色の変化によって、特定の時間帯において社会WEIスコアが他の時間帯とどう異なるかを比較できます。全体として分布は均一ではなく、ピンクまたは紫色が多いエリアはスコアの低さを表していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 交通に関連する社会指標としてこのスコアが用いられている場合、特定の時間帯や日にちにおける交通の混雑具合や体験が示されている可能性があります。これは、人々や企業が混雑を避けるための計画の作成に役立つかもしれません。また、明るい色の時間帯は忙しい時間帯を示す可能性もあり、より詳細な計画策定が求められる状況かもしれません。
このグラフから、交通状況の改善や政策決定に活用できる有益な示唆が得られるでしょう。
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、交通カテゴリにおけるさまざまなWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関を示しています。その特徴と洞察を以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に高い相関が多く見られ、特に**総合WEI**と**個人WEI平均**および**自由度と自治**が非常に高い相関（0.96、0.92）を示しています。これにより、個人の自由度や自治が総合的なウェルビーイングに強く寄与している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は見られませんが、**社会WEI（社会基盤：教育機会）**は他の項目と比較的低い相関を持っています。この低い相関が、教育機会の独自性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色は高い相関、青色は低い相関を示します。ほとんどのWEI項目は中程度から高い相関を示しており、全体的なウェルビーイングに様々な因子が関連していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目は相互に関連しており、特にいくつかの社会的要因（例：**持続可能性と自治性**）と他のWEI項目との相関が高くなっています。これは、持続可能な社会が個々の幸福に重要であることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI項目間では高い相関が見られ、特に**経済的余裕**と**健康状態**が関連しています。経済状況と健康が個人の幸福に密接に関連していることが確認できます。
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**:
– 教育機会が他の要因と大きな相関を持たないことは、教育が他の幸福指標に直接影響しない可能性を示唆しますが、長期的な社会構造に重要であると考えられます。
– 自由度や自治が個人の幸福に重要であるため、政策やビジネスがこれをサポートすることが幸福度向上に寄与するでしょう。
このヒートマップは、交通や都市計画、政策立案において、特定の要因がウェルビーイングにどのように寄与しているかを深く理解するのに役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は特定の期間のスコア分布を示しており、明確な上昇や下降のトレンドは視覚化されていません。しかし、各カテゴリの中央値（中央値）の分布から、平均的な水準を比較することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリには、中央値から大きく離れた外れ値があります。特に「個人WEI（意識柔軟性）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は目立つ外れ値が見られます。これらは特定の時期に極端な状況または評価があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 箱の部分はデータの第1四分位数から第3四分位数の範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 色分けは各カテゴリーの比較が容易になるように工夫されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立しており、直接的な時系列データの関係性は示されていません。しかし、カテゴリ間で比較することで、どの領域が安定しているのか、変動が大きいのかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自活生）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は、スコア範囲が比較的狭く、一貫したパフォーマンスを示しているようです。
– 逆に、「個人WEI（経済の余裕）」は広い範囲をカバーし、ばらつきが大きいです。これは個人の経済的状況に大きな変動があることを示唆しています。
6. **直感的に感じられるもの、およびビジネスや社会への影響**
– 社会や個人のWEIスコアのばらつきは、政策変化や経済的不安定性の影響を反映している可能性があります。
– 特に個人レベルでの「経済の余裕」や「心理的ストレス」に大きなばらつきが見られることは、個人の生活の質に対する支援が必要であることを示唆しています。
– 社会的な「公平性・公正さ」が安定していることは、関連する取り組みや政策が一定の効果を上げていることを示しています。
このグラフは、交通カテゴリにおける様々な側面の比較を視覚化し、政策やビジネスの方向性決定に貴重な洞察を提供します。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 主成分（PCA）を用いているため、一般的な時系列トレンドではなく、データの分散を最大化する軸に沿った分布が示されています。
– 第1主成分（x軸）は64%の情報を、第2主成分（y軸）は19%の情報を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に少数の点が広がっており、他の点群から離れている外れ値が確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる交通関連のデータポイントを表し、密度はやや低い。色や形状のバリエーションがないため、各点自体に特異な意味はありませんが、分布を見ることで特定の特徴や異常が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このPCAグラフでは、時系列データの関係性というよりは、データのパターンやクラスタリングが期待され、いくつかのグループ化が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分は中央に集中していますが、外れ値が存在することで、いくつかの例外的なパターンを示唆しています。第1主成分が多くの情報を含んでいるため、データ分布の主な傾向はx軸に沿っていると考えられます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 交通データの分析は、混雑の予測や交通流の最適化に直結し、社会的な効率向上や環境負荷の軽減につながります。
– 外れ値は、例えば異常な交通量やイベント発生時の影響を示している可能性があります。こうした情報を活用することで、政策立案者や交通管理者がピンポイントでの対策を練るインサイトが得られる可能性があります。
このグラフは、交通データの中で特異なパターンを発見するための有用なツールとして機能し、データの背後にある複雑な関係を簡潔に可視化する助けとなります。
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。