📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移とトレンド分析
データを観察すると、「総合WEI」のスコアは全体的に0.7から0.81の範囲で変動しており、特に2025年7月2日朝のピークで0.81を記録しています。これは一時的な上昇で、その後は若干の下降傾向を示しています。特に7月3日の最終値が明確に下降していることから、短期的な変動要因があったと考えられます。
個人WEI平均及び社会WEI平均に関しても、総合WEIと類似のパターンを示しており、7月2日朝に高い値を記録し、その後徐々に低下するトレンドを辿っています。
### 異常値
データセット内で明確な異常値は検出されていませんが、7月2日の朝のピークが顕著であり、その高得点の背景には、特定の社会的イベントや一時的な経済的要因が寄与した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
データには短期間の上昇と下降が見られますが、長期間にわたる分析には明確な季節性は検出されません。これは、30日間という短期間の分析では季節的傾向を捉えるのが難しい可能性があります。残差成分が残る場合、この予測しにくさは、特定の数日に限られた一時的要因の影響を示唆しています。例えば、政策変更、災害、社会イベントが一時的にウェルビーイングに影響した可能性があります。
### 項目間の相関
項目間の相関を分析すると、特に「経済的余裕」と「社会的持続可能性」が比較的高い相関を示していることが分かります。これらのスコアの関連性は、経済的安定が持続可能な社会を支える重要な要因であることを示唆しています。また、「健康状態」と「心理的ストレス」も関連性があり、健康状態がストレスに影響を与えていると考えられます。
### データ分布と箱ひげ図
箱ひげ図からは、各項目の中央値が0.7前後にあり、データのばらつきが比較的小さいことが分かります。外れ値は明確には存在せず、全体的に安定した変動範囲であることが示唆されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果から、PC1が0.64、PC2が0.19の寄与率であることから、主要な構成要素は主にPC1によって変動が説明されています。これは、データ全体の64%が一つの主要な要因（例えば経済的要因や環境的持続可能性など）によって主に説明されることを示唆しています。このため、政策立案においては、この要因に対する影響を強化することが、有効な介入策となりうるでしょう。
### 総括
総合的にみて、短期間の変動がありながらも、各項目はバランスを保っていることが観察されます。特に経済的要因や環境の持続可能性が、社会の全体的な健康に大きな影響を及ぼしている可能性が高く、これらに注目した政策介入が必要とされるでしょう。また、7月2日の高スコアを追跡し、それを促した要因を識別することで、将来のWEIの向上に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は、最初の数日間に集中しています。全体として大きな変動は見られず、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、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰は下降傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータに目立った外れ値は見られません。
– 急激な変動も特に見当たりません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、これが基準となります。
– 線（紫とピンク）は様々な回帰手法による予測を示しています。誤差範囲（灰色のシェード）が予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法により得られた予測が重なっている箇所があり、それぞれ異なる学習結果を基にしていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対して、予測データがどれだけ一致するかが重要です。緩やかな一致が見られるため、予測モデルは概ね実績を反映していますが、精度は異なります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績値の安定性は、今後の交通関連の施策やリソース配分において安心感を与える可能性があります。
– 下降傾向を示す予測は、何らかの変動要因（例えば季節性変動や政策変更）が考えられるため、その原因を解明することが重要です。
– ビジネスにおいては、予測の精度を高めることで、より良い意思決定が可能になります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績値（青色プロット）は、期間の初めに高いWEIスコアにありますが、その後はほとんど変化が見られません。トレンドとしては、短期間の安定。
– 線形回帰（ピンクの線）では、わずかな下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、一定の傾向を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には外れ値や極端な変動は見られないようです。一定の範囲に収まっています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は個々の実績値を示し、一貫性があるように見えます。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、全体的な実績の変動幅を覆っています。
– ピンクと紫の線は予測モデルのトレンドを示します。
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予測の間には若干の差異がありますが、全体的にはほぼ同様のスコア内で予測しています。
– 実績と予測の間には一部乖離が見られる可能性がありますが、基本的なトレンドは似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は同じ範囲内にあるため、高い相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの人は、交通におけるパフォーマンスが安定しており、大きな変動がないことを安心材料と感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測可能な安定性があることで、交通計画やリソース管理が容易になるでしょう。一方で、予測が完全に正確ではないため注意が必要です。
この分析を基に、適切な改善策や対策を考慮することが重要です。
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:
このグラフは、30日間の交通カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列散布図です。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めに比較的高いWEIスコアを示していますが、その後の期間では描かれていません。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のそれぞれが異なるトレンドを示します。
– 線形回帰は下降トレンドを示し、ランダムフォレストはほぼ一定、決定木は期限の終わりに向かって減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は観察されず、実績データは1の範囲内で比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤いバツ印は予測値です。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示し、予測の変動の可能性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によって、将来の動きに関する期待が異なります。特に線形回帰と決定木の予測は減少を示しており、注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は一貫していますが、予測モデルによっては異なる分布を示すことがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから得られる直感的な印象は、不確実性の中で異なる予測モデルが提供する多様な視点です。
– ビジネスや社会への影響としては、交通の効率性や混雑度に影響を与える可能性があるため、予測に基づく適切な調整が求められます。
グラフのデータから、効率的な交通管理と政策に向けた戦略的な意思決定をサポートすることが期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、30日のうち数日間のみ表示されており、比較的安定しています。
– 予測（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるトレンドを示しており、特に線形回帰では時間と共に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現在のプロットに明示的な外れ値や急激な変動は見受けられません。実績データは安定した範囲（灰色の不確かさ範囲内）に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコア。安定しています。
– **赤の”X”（予測）**: 予測はありませんが、モデルに基づく予測線が示されています。
– **灰色のバンド**: 予測の不確かさの範囲。
– **予測線（ピンク・紫）**: 異なる回帰モデルによる予測トレンド。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルは異なるトレンドを示していますが、実績データはそれほど変動していないため、各モデルの適合精度や前提条件に応じた結果かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データに対して、線形回帰モデルは下降傾向を予測しており、他のモデルはより水平に近い予測をしています。これにより各モデルの予測が異なることが見て取れます。
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:**
– 短期間の安定した実績データに対し、異なる予測モデルが異なる未来を示しているため、予測の精度を向上させる必要性が感じられるでしょう。
– 経済的余裕に関する指標であるため、正確な予測は交通費の調整や経済政策の立案に寄与する可能性があります。
– 必要に応じて、データをさらに長期間にわたって分析し、予測の信頼性を強化することで、今後の市場動向をより正確に捉えることができるでしょう。
このように複数のモデルを比較することで、最適な予測を選択するための洞察を得ることができます。
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:
グラフを詳細に分析すると次のような特徴と洞察が考えられます。
1. **トレンド**:
– 実績（青）は安定しており、0.8付近でほぼ横ばいです。
– 線形回帰による予測（濃い紫）は明確に下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫）の予測は安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動はありません。
– 予測範囲（灰色領域）は初期で狭く、その後のデータが範囲から外れていることが見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青いプロット）は現在の健康状態を示し、予測（赤い点）との比較を容易にしています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色領域）は、予測が信頼できる範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは異なる傾向を示しており、特に線形回帰と実績の間には乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは比較的安定していますが、線形回帰の予測が急激に減少していることから、モデル選択やパラメータ設定の見直しが必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 線形回帰の急激な下降トレンドは不安要素です。この変化が現実化する場合、健康状態の悪化が予測され、交通分野での維持コスト増加や稼働率低下などの影響が懸念されます。
– ランダムフォレスト回帰の安定した予測を考慮すると、多様な要因を取り入れたモデリングが実際のトレンドに近い可能性を示唆しています。
– これらの予測に基づいた適切な対策が必要で、特に医療支援や健康促進プログラムの導入は投資効果を高めるかもしれません。
この分析からは、モデル選択とその結果に基づく施策の重要性が浮き彫りになります。
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:
以下は提供されたグラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに集中しています。全体として大きな変動は見られず、初期の数日間に評価が集中しているため、一般的なトレンドを把握するのが困難です。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色）は時間とともに増加し、最終的に一定レベルに達しています。これは、時間が経つにつれて心理的ストレスが増す可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内には顕著な外れ値は見られず、すべてのデータポイントが有限の範囲に収まっています。
– 予測データでは急激な変動は見られませんが、ランダムフォレスト予測が最初に上昇する一方、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）では一定です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、過去のストレスレベルの観測値です。
– 紫色のライン（ランダムフォレスト回帰）は、時間が経つにつれてストレスが増加する予測を表しています。
– 他の予測手法はストレスレベルが一定であると予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測ラインの間には、予測方法による違いが見られます。特にランダムフォレスト回帰のみが増加を予測している点が注目です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体には明らかなトレンドや周期性はありませんが、ランダムフォレスト予測は上昇傾向を示しています。この違いから、実際のストレス要因とモデルの予測には違いがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– ランダムフォレストの予測は、個人のストレスレベルが増加する可能性を示唆しており、これは仕事や社会活動の負担が増していることを示している可能性があります。
– ストレス管理の重要性が高まる場合があり、企業や社会全体でのストレス軽減策の導入が求められるかもしれません。
– 他の予測が一定であることから、現状維持が維持されるとする見方もあります。意思決定には慎重な分析が必要です。
総括すると、ランダムフォレストの予測結果には特に注意が必要であり、今後のストレスマネジメント戦略の策定に役立てるべきです。
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:
1. トレンド:
– 実績データは、7月1日から7月6日の間におおむね安定しています。
– ランダムフォレスト回帰予測は水平で安定しています。
– 線形回帰予測は急激に下降しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データに大きな外れ値は見られません。
– 線形回帰の予測が急激に下降しているため、このモデルは今後のWEIスコアの低下を示唆している可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実績のスコアを示し、安定した範囲内にあります。
– ランダムフォレスト回帰は、実績に近い安定した予測を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は下降傾向を示していますが、特に線形回帰の予測は急激です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– ランダムフォレストの予測は実績とよく一致し、安定性が高いです。
– 線形回帰と決定木回帰は下落を予測しており、実績とは異なる見解を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは狭い範囲に収まり、安定的です。
– 予測モデル間で異なる予測結果があるため、モデル選択に注意が必要です。
6. 直感的な洞察と影響:
– 実際のデータが安定しているため、現状そのまま維持されると期待できますが、特定のモデルが下降を強く予測しているため、新たな要因の発生に備えることが重要です。
– ビジネスや社会において、突然の変化がある場合の対応策を予め準備しておく必要があります。この点で、慎重なモニタリングと複数のモデル検証が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **過去の実績**: 最初の数日間、0.5から0.7の間で安定している。
– **予測トレンド**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、WEIスコアの微弱な下降を示している。
– ランダムフォレスト回帰は横ばいのトレンドを示す。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 評価された範囲内の実績データに大きな外れ値や急激な変動はない。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット（実績データ）**: 実測のWEIスコア。
– **赤のプロット（予測データ）**: WEIスコアの未来予測。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測値における信頼区間を示すが、現状特別な指摘はない。
– **三つの予測線（ピンク、紫、紫の細線）**: 異なる予測モデルによる未来のスコア動向を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルが異なるトレンドを示しており、線形回帰と決定木回帰は下降、ランダムフォレスト回帰は横ばいを示す。これにより、モデル間での予測不確実性がうかがえる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現状では、最初のデータセットは相対的に安定しているため、特別な相関は見当たらない。ただし、予測においてはモデル間の不一致が存在する。
### 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
– **直感的感覚**: 現状のWEIスコアは安定。ただし、将来の予測において、スコアが低下する可能性や、予測モデルの違いによる不確実性がある。
– **ビジネスや社会への影響**:
– **交通システムの公平性・公正さの維持**: 評価されるWEIスコアの安定性は、交通システムが今のところ一貫性を持って公平に運用されていることを示唆。ただし、予測上の下降トレンドは、今後の政策改善が必要である可能性を示す。
– **政策決定者への示唆**: モデルの不確実性を考慮し、予測に基づいて積極的にインフラや政策の改善を行う必要がある。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータポイントは、期間の初めに集中し、主に0.8から1.0の範囲に位置しています。
– 予測モデルは、線形回帰と法決木回帰で下降トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
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られませんが、データが期間の初めにのみ存在しているため、完全なトレンドを把握するのは難しいです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績（実績AI）を示しています。
– 赤い×：予測値を示していますが、プロットされていません。
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫、緑、ピンクの線：それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、法決木回帰、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**
– 線形回帰と法決木回帰の予測は下降していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいで、この2つのモデルとの予測の差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコアで安定しており、予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰が、実績に最も近い形で予測されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に、持続可能性と自治性のスコアは高く維持されることが期待されていますが、予測モデルによっては下降する可能性が示唆されています。
– ビジネスや社会において、スコアの下降は持続可能性の低下を意味し、関係者が将来の対策を講じる必要があることを示唆しています。
– モデルの精度向上やデータの増加が今後の推計に役立つでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、最初の数日間で0.8付近で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫太線）は横ばいで、安定したスコアを示していますが、法定木回帰（紫線）は時間とともに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は見受けられません。
– 予測（法定木回帰）の急激な減少が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点は実績データを示し、安定したスコアを反映しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線形回帰や他の予測手法も示されていますが、特にランダムフォレストと法定木回帰の差異が注目されます。
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の予測の間に相関があるように見えます。
– 法定木回帰の予測のトレンドは、実績や他の予測手法と乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとランダムフォレスト予測の間にはポジティブな相関がありそうです。
– 法定木回帰は、異なるトレンドを示しており、注意が必要です。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定しているのに対し、一部の予測手法が異なるトレンドを示していることから、予測モデルの選択に注意が必要です。
– 安定しているランダムフォレストの予測は、交通インフラの継続的な安定性を示唆する可能性があります。
– 法定木回帰の下向きトレンドは、政策変更や予想外の社会的要因による影響を示唆する可能性があり、追加の調査と対策が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績のプロットは一定の範囲内に収まっており、短期間での明確な上昇または下降の推移は見られません。
– 予測（特に線形回帰と決定木回帰）は緩やかな上昇トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいです。
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ません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示しており、同一の期間で密集しています。
– **紫とピンクの線**はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しており、異なる傾向があります。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、実績データがその中に収まっていることがわかります。
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が最も安定した予測を示し、他のモデルとは異なる挙動を示しています。異なるモデルの予測比較は、アルゴリズムの違いによる挙動の差を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはメディアン付近に集中していますが、予測のトレンドと大幅な乖離は見られません。
6. **人間が感じる直感と社会的影響**
– 実績の変動が少ないことから、短期間での大きな変化はないと感じられます。予測が示す緩やかな増加傾向は、社会的な包摂性や多様性が現在の状態を維持しつつ、わずかに改善していく可能性を考えさせます。
– ビジネスや政策決定において、このデータは現状維持の戦略をサポートしつつ、若干の改善策を計画する際の根拠として用いられるかもしれません。交通の多様性や自由の保障をテーマとした施策の効果を測る指標となり得るでしょう。
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:
以下は、ヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**
– 全体のトレンドは、提供された情報では3日間のみなので、30日間のトレンドを確認するにはデータが不足しています。ただし、3日間の小さなサンプルでの変化について述べます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化から急激な変動が見られます。例えば、7月2日は上部が黄色で下部が青紫と、時間帯による顕著な変動が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーに基づいて、0.70から0.80の範囲で色が変化します。明るい黄色はデータが高い値を示し、暗い紫色は低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯での分布を示していますが、3日間のデータのみでは詳細な相関を判断するのが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で特定のパターン（例：7月1日夜の青系統の色）があることから、時間帯によって交通が変化している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 交通データのため、時間帯に応じて交通混雑度が異なることを示唆しています。日中は黄色系、夜間や朝は紫系であることは、生活パターンや通勤時間などを示唆するかもしれません。この情報は、交通計画や公共交通機関の最適化に利用できるでしょう。
3日間のみのデータであるため、詳細な分析を行うにはデータを補完することが望ましいです。
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、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 日付と時間に基づいた色のパターンから、WEIスコアに明確な上下のトレンドは見受けられません。ただし、色の変化は特定の時間帯や日に依存している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日のスコアが最も低く、明確な色の変化が他の日から急激な変動を示しています。これが外れ値である可能性があります。
3. **色、密度などが示す意味**:
– 色の濃淡はWEIの平均スコアを示しており、黄色が高スコア、紫や青が低スコアを示しているようです。時間帯によってスコアが変化していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の日中から夜にかけてスコアが異なることが観察され、特に7月1日と2日夜の色は濃い色を示しており、他の日と異なるスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変化を見ると、昼間の時間帯にスコアが上がる傾向があるようです。一日の特定の時間帯により頻繁に低スコアが出現する可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 交通に関するWEIスコアの変動は、特定の時間帯や日付における交通状況や利用者の行動パターンに影響されている可能性があります。時間帯別の傾向から、特定の時間に混雑が発生する可能性を見出すことで、交通管理の改善や対策に役立てられるかもしれません。
このようなインサイトは、交通関連の計画や施策の策定において、より効率的なリソース配分や混雑緩和に貢献するでしょう。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 縦軸の時間帯ごとに色分けされており、色の変化を観察することでトレンドを把握できます。
– 明確な周期性は見られませんが、時間帯によってWEIスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端に異なる部分は外れ値や急激な変動を示します。
– 例えば、2025-07-02の午前中は非常に明るい色と暗い色が混在しており、急激な変化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**:
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示します。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付の異なる時間帯で色が大きく変わる場合、時間帯間のスコア変動があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変化を見て、特定の時間帯が他の時間帯と比べて異なるパターンを持つかどうかに注目することができます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 通勤時間帯など特定の時間帯にスコアが変動している場合、その時間における交通の混雑や効率が示唆されます。
– ビジネスへの影響として、交通のピーク時間を避けた運行スケジュールの見直しやリソース配分への影響が考えられます。
このヒートマップからは、特定の日付や時間帯における交通状況に関する洞察を得ることができ、それに基づく戦略的な判断が可能となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体が30日間のデータに基づいているため、時系列トレンド自体は示していませんが、変数間の安定的な関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の値が0.3や0.4と低く、他と比較して変動が大きいように見える点がアウトライヤーとして注目されるかもしれません（例：「社会WEI（社会基盤：教育機会）」と他の項目の相関が特に低い）。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤が強い正の相関、青は負の相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.96と非常に高い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフが示しているのは相関関係であり、時系列関係ではないため、変数間の因果関係やタイムラグは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (自由度と自治)」が他の多くの変数と強い正の相関を示しています。特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が強いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に、個人の自由や自治が他のWEI項目に対して強く影響していることが示唆されています。これは、個人の自由度が高い環境が、社会の公正さや持続可能性に寄与している可能性を示します。
– ビジネスでは、個人の自由度と自治が企業の持続可能性に寄与する可能性があり、社員の自由を尊重する企業文化が生産性や従業員満足度の向上に繋がるかもしれません。
– 社会的には、教育機会の改善が他の多くの社会要因と相関が低いことから、独立した政策介入が必要な領域であることが示唆されます。この分野での施策改善が、他の社会的指標の底上げに貢献するかもしれません。
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WEIスコアの分布を比較しています。グラフの特徴と洞察を次に示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、おおむね0.6から0.8の範囲に集中しています。いくつかのカテゴリは0.8以上に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で顕著です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は低スコアが目立ち、変動が大きいことがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は、スコアの中央値、分布範囲、外れ値を視覚的に表現します。色分けは、異なるカテゴリ間の識別を容易にしています。
4. **時系列データの関係性**:
– データは単一期間（30日間）で比較されており、時系列の変動は示されていません。ただし、一部のカテゴリでの変動幅の違いから、日毎の不確実性や安定性に関する情報が推察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.6以上で、社会・個人のWEIの中で「個人WEI（心理的ストレス）」が他と比べ低めの範囲であることが特徴です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、高いWEIスコアを保っていることから、交通カテゴリが個人および社会の幸福度においてポジティブな要素とされていると言えます。
– 外れ値の存在は、特定の状況下での問題点や改善が必要な領域を示唆しており、特に心理的ストレスに関するWEIが要改善である可能性があります。
– 交通政策においては、安定した高スコアを維持するための取り組みと、低スコア領域の改善が社会全般の幸福度に貢献できると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果として示されるデータは、階層化された傾向を持っている可能性があります。ただし、グラフそのものは静的な点プロットであり、データの時間的推移を示すものではありません。そのため、ここでは特定の上昇や下降トレンドというよりは、データの要素間の分布を観察します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上に位置する点は、他のデータポイントと一線を画す位置にあり、外れ値の可能性があります。これは特定の異常な交通パターンや要因を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– X軸（第1主成分）とY軸（第2主成分）は、データ間の関係性を要約したものです。第1主成分（寄与率: 0.64）はデータの大部分の変動を説明し、第2主成分（寄与率: 0.19）はその次に重要な変動要素を説明します。
– 各点はデータセット内の特定の日や条件を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な周期性や時間的連続性はありませんが、プロットされたデータポイントは、ある程度のクラスタリングを示し、同様の交通状況やパターンを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 横軸と縦軸にそれぞれ分布があり、データ全体の相関の方向性やクラスタ間の分布を観測することができます。分布は一定のクラスタを形成しており、データがいくつかの類似グループに分類され得ることを示しています。
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**
– 複数のデータポイントがクラスタを形成しているので、明らかに異なる交通の特徴やパターンが存在する可能性を示しています。特に、外れ値として見られるポイントは、異常事象や特別な要因による影響の可能性があります。
– ビジネスや交通政策において、外れ値の分析を通じて問題の特定や新たな交通管理指標が発見される可能性があります。解析結果をもとに戦略を立てることで、交通の円滑化や混雑の緩和が図れます。
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。
