📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータを分析することで、次のようなパターンや洞察を得ることができます。
### 時系列推移
1. **総合WEIの推移**:
– 総合WEIスコアは0.65から0.81までの範囲で推移しています。
– 2025年7月2日朝に最も高い0.81を記録し、その後は徐々に低下しています。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は0.6から0.78の範囲で変動しています。特に2025年7月3日午後には0.6まで低下しており、この日は最も低いスコアを記録しています。
– 社会WEI平均はやや高く、0.7から0.83で安定していますが、7月2日朝にピークを迎え、その後の推移で若干の減少を示しています。
3. **個別項目の傾向**:
– 各項目では、特に「健康状態」と「社会持続可能性」が高いスコアを維持しており、一貫して0.75以上です。
– 「心理的ストレス」は最も低いスコアで、時に0.5まで低下するケースも見られます。
### 異常値の観察
– 指摘されたとおり、明らかな異常値は検出されていません。しかし、2025年7月3日16:17における低スコア（個人WEI: 0.6、総合WEI: 0.65）は、通常の変動範囲からの急激な変化と見なすこともできます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンドと季節性**: データが非常に短期間なので、STL分解による明確な季節性は掴みにくいかもしれません。ただし、全般的に朝や夜の各評価の間の変動が見られます。
– **残差**: 残差成分として、特に急激にスコアが下がった2025年7月3日の夕方のデータは、これまでのトレンドと矛盾しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの推測**:
– 経済的余裕と健康状態のスコアは、総合WEIに対して強い相関があると考えられます。
– 社会持続可能性と社会基盤のスコアは、社会WEI平均に大きく寄与し、共通の要因であることが示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図の分析**:
– 各WEIスコアは0.6から0.9の間で分布し、中央値が0.75付近に集中しています。
– 外れ値は明確ではありませんが、個人ストレスのデータが他の項目と比べてばらつきが大きいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**:
– PC1（64%の寄与率）は、総合的な環境（経済、健康、持続可能性）における大きな要因を示しており、主要な推進力を提供します。
– PC2（19%の寄与率）は、個人ストレスや社会的自律に関連する要因で、全体のバラエティに影響を及ぼしています。
### 総括
総じて、データは安定した傾向を示しますが、外部の影響や一時的な変動（特に心理的ストレスや個人の自律に関連する項目）がWEIスコアの短期的な変動に大きく影響しているようです。この分析は、これらの個別要因への対応がWEIスコア全体の向上に重要であることを示唆しています。
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**:
– 最初の数か月間では、実績（青点）がわずかに上昇してから急激に下降しています。
– その後の期間にはデータがなく、終盤（2026年4月以降）には比較AI（緑点）が一貫して0.8付近で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫線）が急激に下降している点が見えます。急激な値の変動を示しています。
– 実績の初期の下降は予期しない変動として評価されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点は実績データを表しており、序盤に集中しています。
– 緑点は比較AIのデータで、後半に集中的です。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（薄紫線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）はそれぞれ異なるモデルによる予測を示しています。
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（ランダムフォレスト回帰）が最初の期間で交差しており、予測と実績の間に乖離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**:
– 実績データが予測に比べて変動が大きい点が特徴的です。
– 終盤のデータは比較的安定しているように見えますが、特定のイベントが影響している可能性があります。
6. **動的な人間の直感およびビジネス・社会への影響**:
– 急激な変動は外部要因や異常な状況の影響があったことを示唆できます。交通データにおいては、天候や政策変更などが影響すると考えられます。
– 終盤のデータの安定性は、特定の基準を満たす状態が維持されていることを示しており、インフラや運営方針の改善が行われた可能性があります。
– 現状の予測と実績のギャップがある場合、モデルの再評価や改善が必要かもしれません。交通政策の決定に影響する可能性があります。
このグラフは、交通分野におけるデータの変動と予測モデルの妥当性を視覚的に示しており、より詳細な解析が求められる部分もあります。
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**
– 左側のデータ（実績AI）の部分で見られるように、WEIスコアの値はある程度のばらつきはあるものの、初め横ばい気味です。その後、下がる傾向が見られます。
– 右側の予測データは、一定の範囲内で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 視覚的には大きな外れ値は特に見られませんが、実績データの最後の部分でワンポイントの急低下があります。
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、濃いピンクと水色の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測です。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データはそれぞれ異なる系列として存在しており、予測は過去のデータに基づくものです。実績の最終データは後続の予測データと比べ、値が低い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間に強い相関関係や周期性は視覚的には見受けられませんが、予測値は過去の実績の範囲内で設定されているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの急低下は、何らかの異常事象（交通トラブルや政策の影響）が発生した可能性があります。
– 予測データの安定性から、将来は一定の範囲内で推移する見込みがあると解釈できます。これは運輸業界や都市計画の安定性に寄与する可能性がありますが、実績の急低下が改善されるかが注目されます。
このグラフは交通関連データの予測を描写しており、今後の施策や政策の計画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:
このグラフには、交通カテゴリの社会WEI平均スコアの推移が示されています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AIの青い点）は若干の変動はあるものの比較的一定していますが、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はかなり異なる結果を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が急激に下降しています。特にランダムフォレスト回帰の予測傾向が強く下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測で急激な下降が見られるのは外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青い点）はデータが一定の範囲内であることを示しています。
– 予測データ（各線および赤い×）は将来の傾向を示しています。
– 前年の比較AI（緑の点）は、直近のデータが前年と比べてどうなのかを比較するための指標です。
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開きが顕著で、特に予測は非常に変動が大きいです。特にランダムフォレスト回帰と他の予測手法との違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の相関は難しいですが、前年比との比較から、過去の傾向を維持している部分と急激に逸脱する予測が混在していることが示唆されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 予測の大きな変動は不安定さを示し、交通における何らかの外部要因（政策変更、予測アルゴリズムの過剰適合、データの異常など）が考えられます。
– この不安定な予測は、交通分野での計画や政策策定においてリスクとして捉えられ、より慎重な対応が求められます。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおける社会WEIスコアの不安定な予測を示しており、慎重に評価する必要があることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **近未来におけるトレンド**: 実績データ（青のプロット）は右上がりであり、経済的余裕が徐々に増加するような傾向が見受けられます。
– **長期的トレンドの不明確さ**: 実績データは少なく、長期的なトレンドを見極めるには情報が不足しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **予測結果の急激な変化**: ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急激に減少している部分があり、変動が大きいことを示しています。これが他の予測と異なり、外れ値として考えられる。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、観測された経済的余裕を表しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、過去のベースラインを示します。
– 緑の薄線は予測の下限値を示しており、予測の不確実性を含んでいます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の違い**:
– 線形回帰（青の線）と決定木回帰（紫の線）が比較的安定した予測を示している一方、ランダムフォレストは大きな変動を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のデータ間での具体的な相関関係を見出すのは難しいですが、異なる予測手法が異なる挙動を示しており、予測手法選択の重要性がうかがえます。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **直感的インサイト**:
– 実績値が今後の経済的余裕の改善を示唆しているため、希望的な見方ができるかもしれません。
– 予測における大きな不確実性があるため、信頼性に関する注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 交通カテゴリにおける個人の経済的余裕の向上が予測されると、消費増が期待され、交通関連ビジネスにとってはポジティブな兆候。
– しかし、予測値が異なるため、慎重な計画とリスク管理が求められます。
この分析が、経済的余裕に関する将来予測の理解と対応策の策定に役立つことを願っています。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階でWEIスコアが急激に低下しています。7月から9月にかけて特に顕著です。
– その後、データが存在せず、3月以降にほぼ横ばいの状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月から9月にわたる急激なスコアの低下は、異常値である可能性があります。また、その後のデータの欠如も気になります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しています。最初の急落を除き、それ以降のデータはありません。
– 緑色は前年の比較を示しており、評価が高い状態で横ばいです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測で、このモデルでも短期間内に急落を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値のデータが非常に限られているため、多くの予測が線形もしくはランダムフォレストで行われていますが、長期的な予測精度については確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測モデル間の明確な相関は見られません。ただし、実績値と予測値の急落は一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期に見られる急落は、例えば健康や安全に関する重大な問題の発生を示唆している可能性があります。その後のデータの欠如は継続的な評価の不足を示しており、重要な指標の見落としにつながる可能性があります。
– 前年との比較では、健康状態の改善が見られることから、今後の管理や対策が重要です。
このグラフはデータが限られているため、さらなる詳しいデータ分析や追加データが求められます。
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
– **初期の変動**: 最初の数ポイント（7月）は、かなり高いWEIスコアで始まります。しかし、その後、急にスコアが変動し、これが重なって表示されるため、明確なトレンドが一貫しているわけではないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績データの急激な変動**: 青色のプロット（実績AI）は初期に急激な変動を見せていますが、その後は表示されていません。急激な上昇とすぐに横ばいまたは下落が見られます。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実際に計測されたデータで、初めの4つのポイントに関して情報がある。
– **予測（赤いX、紫、シアン、灰色の線）**: 予測値が重ねられています。異なるモデルの予測が重なって表示され、一貫性を持たせている。
– **前年（緑）**: 長期の視点から見るための指標として、前年のデータが出されていますが、明確な関連性は確認できません。
### 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）の結果が、実績AIの結果とどの程度一致しているのかを意識しているが、初期段階では実績と予測のずれが目立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は見受けられません。データの分布も初期の一部分に偏っています。
### 6. 直感的な観察とビジネス・社会への影響
– **直感的な観察**: 初期における急激な精神的ストレスの上昇や変動は、特定の交通や生活パターンの変化に起因している可能性があります。この情報は、日常生活の交通関連のストレスを減少させるための対策や、サービスの向上に役立てられると考えられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 精神的ストレスの把握は、交通機関の運営において重要です。短期的にはサービス改善の契機となり、中長期的にはユーザーの満足度向上とリスク回避のためのデータとして有効です。
このように、視覚的に得られる情報は限られていますが、予測と実績のずれを分析することで、交通サービスの向上に寄与す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:
以下はグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– グラフの左側で、実績AI（青いプロット）のスコアは約0.6で始まり、その後、決定木回帰（桃色線）による予測は急激に減少しています。
– 一方、右側では、予測AI（緑のプロット）に基づくスコアが0.6から0.8の範囲を横ばいで変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 決定木回帰の予測で見られる急激な低下は異常値として捉えることができます。一般的に、このような急激な変動は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績を示しており、現実のデータに基づく情報を提供しています。
– 緑の点は予測で、今後のスコアの推移を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示しており、上下の幅は予測の信頼性を反映しています。
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一貫性があるように見えますが、決定木回帰の予測は終了する傾向があります。将来のスコアの推移に関して、一定の不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データとその後の予測の間に相関はあまり見られません。異なる予測アルゴリズムによるスコアの相違が明確です。
6. **直感的洞察と影響**:
– このグラフを見ると、人々は交通関連の自由度と自治における不確実性を感知するでしょう。予測スコアのばらつきと決定木予測の急激な下降は、将来的な交通政策やインフラの計画に影響を与える可能性があります。この不安定さを考慮し、長期の計画や投資が必要かもしれません。
全体として、このデータセットからは予測の困難性と今後の状況改善への課題が浮き彫りになっています。
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:
以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは急激な変動があり、特に2025年の初めから急激にスコアが低下しています。その後、データが不足している時間帯があり、2026年に再び点が現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に急激なスコアの低下が見られます。特に紫色の予測が急降下していますが、点によって次の年にはスコアがある程度安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、開始段階ではある程度まとまっているが、すぐに急下降。
– 灰色のバーは予測の下振れ幅を示し、予測にはかなりの不確実性があることが示されています。
– 緑の点は比較として前年のスコアを示し、これにはいくらかの上昇傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれ異なる傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は最も急激に下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績点と紫の線（ランダムフォレスト回帰）は一致していないように見え、予測が実績を外れることを示しています。
6. **直感的観点および影響**:
– 急激な下降は、何らかの突発的なイベント（例えば政策変更や経済的ショック）の影響を受けた可能性があります。
– 将来的な予測の不確実性が高いため、政策決定者には注意が必要です。
– 実績が一旦大きく下降した後に回復基調にあることは、回復の兆しと捉えることもでき、政策の効果が遅れて現れる可能性もあります。
この分析は、交通における公平性・公正さの評価に関して、予期せぬ変動や、改善の兆しを見逃さないための重要な指針となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績値（青い点）は高いところからスタートし急激に下降しています。その後、新しいデータ（緑色の点）が右端にあり、ここでスコアが再び上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激な下降が観察できるため、これは外れ値として注目すべきかもしれません。変動が大きく、特別な要因が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、一つの急激な変動が見られます。
– 緑の点は新しい予測や比較データを示し、WEIスコアが再び上がっているように見えます。
– 線（特にランダムフォレスト回帰）は初期のデータ下降に合わせたフィットを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績値のトレンドと、後に続く予測値は異なるパターンを示しています。これにより、環境や状況が大きく変わったことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の急激な下降と、後の再上昇が重要な特徴です。最終的な予測値の上昇は、再び改善の兆しが見え、状況が改善する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 最初の急激な下降は、一時的な問題や事件が発生した可能性を示しており、その後の回復は対応策や政策変更による成功を示唆します。
– このような不安定さは交通の持続可能性や自治性に影響を及ぼし得るため、ビジネス戦略や政策決定において重要な要素となり得ます。
– 初期の課題をクリアした後の改善傾向は、今後の成長可能性や持続可能性の確保に向けて前向きな展望を示しています。
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:
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**:
– 初期の段階では、WEIスコアに若干の変動がありますが、急激に下降していることが見られます。
– 一定の期間が経過した後、スコアは安定して一定値の範囲内に収束している様子があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見当たりませんが、最初の数か月の急激なスコアの減少が顕著です。
– その後のスコアが低い状態で安定していることから、初期の変動は特異な事象だった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は、実際のWEIスコアを示しています。
– 緑の点は前年を比べたAIの予測モデルを表し、決定木とランダムフォレストのモデル予測も描かれています。
– 予測の下限は、信頼区間としての役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、初期の段階で違いが見られるものの、最終的には相互に一致する傾向があります。
– 予測モデルの線形回帰、決定木、ランダムフォレストのデータは全体として似たトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測モデルの間に高い相関があると仮定されます。特に、最初の急激な変動を除けば、実績と予測が一致しています。
– スコアは時期が過ぎるにつれて安定しています。
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**:
– 初期の急激な変動は注意を引きます。この時期に何かしらの政策変更や社会的な出来事があった可能性を考察する必要があります。
– スコアが低下した後に安定していることから、交通における取り組みや評価が統制されたことを示唆します。これにより、交通の社会基盤や機会が確立されていると理解できます。
– ビジネスや政策側から見ると、早期に問題を特定し、対応策を講じた結果と考えられ、予測モデルが今後の指標として有効である可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側（2025年）は、実績値が横ばいからわずかに上昇している様子が見られます。2026年に近づくにつれ予測値が表示され、どちらかというと安定したスコアが期待されているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 急激な変動は特に見られませんが、プロットの間隔が広がっているため多少のバラツキが予測されます。
3. **各プロットや要素:**
– 青のプロットは実際のAIによるスコアで、紫とピンクのラインは異なる予測モデルによる予測値です。
– 灰色の帯は予測の下振れの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値は一部重なり合い、将来的に予測がスムーズに移行することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実際のスコアと予測スコアの間には、整合性があり、他のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が一貫した予測をしているようです。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 現在の社会や交通関連の多様性と自由がある程度安定しているが、予測上では更なる安定性やわずかな改善が期待されています。
– ビジネスや交通政策の観点から、改善のための施策が正しく実施され続ければ、予測通り進む可能性が高いです。交通やコミュニティ内の多様性と自由の保障は、長期的なビジョンとして管理されるべきです。
このグラフは全体として、安定した社会的環境が続き、予測通りに推移することを視覚的に示唆しています。
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:
グラフ分析は以下の通りです:
1. **トレンド**:
– ヒートマップのカラーパターンから、水平方向（時間軸）や垂直方向（時刻軸）の両方で色が変化しています。これにより、どの領域が高い値（黄色に近い）のか、低い値（紫色に近い）のかを視覚的に確認できます。しかし、限られた期間のため、長期的なトレンドを特定するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内で黄色や紫が際立つ場合が「外れ値」に相当するかもしれません。例えば、2025年7月2日の昼時（16時）には明るい黄色が見られ、これは高いスコアを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは、特定の時間帯や日における総合WEIスコア（交通の混雑度や効率性などの指標と推測される）の分布を示しています。色が明るいほど高いスコアを表し、暗いほど低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日ごとに時間帯ごとのスコアが設定されています。特定の時間帯や日付間でのスコアの違いが比較でき、例えば、午後の方が朝よりもスコアが高い傾向が分かるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布を見る限り、一部の時間帯では規則性が見られ、例えば、毎日同じ時間に高いスコアが現れる可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 日中の特定の時間帯に交通の混雑度や効率を示すスコアが高い場合、ビジネスにおいてはこの時間帯が混雑していると認識でき、業務やマーケティング戦略の再考が必要かもしれません。社会的には、交通政策の調整や改善につながる可能性があります。
このヒートマップは、短期間のデータであっても、特定のトレンドやパターンを示唆する情報を提供するので、ビジネスや都市計画の重要な指標となり得ます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を観察すると、特定の日付と時間帯に異なる傾向があります。例えば、7月1日の19時は他の日付からのヒートマップの色に比べてやや青色が濃く、個人WEI平均が他の時間帯より低い可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時の色が最も濃い紫であることから、この時間帯は平均WEIスコアが最も低く、これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップの色の濃淡は、個人WEI平均スコアの相対的な高さを示しています。黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを示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**:
– 複数日にわたり時間ごとの比較が可能で、特定の時間の傾向（例えば、16時や19時）の変化が一目でわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に異なる色のパターンがあることから、人々の行動パターンや交通行動に一貫した変動が見られるかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 通勤時間帯における交通の混雑度やストレスレベルの指標となる可能性があります。交通計画や公共交通機関の運行において、より円滑な運用のためのデータとして活用できるでしょう。特に、特定の時間に混雑や摩擦が集中している場合、対応策の計画が必要かもしれません。
このように、グラフから時間帯ごとの行動パターンや交通の状況を推察することができ、これらの知見は社会インフラの改善などに役立つ可能性があります。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が見られます。
1. **トレンド**:
– 色の分布から見えるように、7月1日から7月3日にかけて、時間帯ごとに異なる傾向が伺えます。特に色の違いが示唆するように、ある時間帯でのWEI値の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ色の違いとしては、7月1日の夕方（19時）の青色と、7月2日の午前（8時）の黄色があり、これはWEI値の極端な変動を示しています。これが外れ値または急激な変動を表している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。紫色は低い値を示し、黄色は高い値を示しています。これは、一日の中で交通の利用状況やパフォーマンスが変わることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの傾向が見受けられ、特定の日付の特定の時間帯に際立った変化があります。この変化は、曜日や日付によって異なる利用状況や混雑の度合いを示すと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの色分布は、特定の時間帯における利用や混雑が他の時間帯と比較してどのように変わっているかを視覚的に示します。時間ごとの変化が分布の多様性を示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、ビジネスや社会への影響**:
– グラフから、特定の時間帯での交通の利用が急激に変化することが容易に理解できます。例えば、朝の通勤時間や夕方の帰宅時間帯に突出して高い利用があれば、その時間帯での公共交通機関の効率性の向上や、混雑緩和のための対策が必要であることを示唆します。
– また、これらのデータは将来的な交通計画や公共交通の運用スケジュールの最適化に役立つ可能性があります。
このように、ヒートマップは、交通の利用パターンを時間的に視覚化するための効果的なツールです。社会インフラの効率的な利用を図るために、これらのデータを分析することが重要です。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性）**:
– ヒートマップ自体は相関を示すため、時間的トレンドは直接的に示されていませんが、相関が高い項目間は、トレンドが似ている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関マップでは外れ値は通常見られませんが、低い相関値（0.30以下）が相対的に大きな変動を示している場合があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 赤の濃い部分は強い正の相関（0.9以上）を示し、青の濃い部分は負の相関を示しています。たとえば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に強い正の相関を持っています（0.96）。
– 中程度の赤色（0.5-0.8）は中程度の正の相関を示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は0.88の相関があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– データセット全体での相関関係を見ると、個人WEIと社会WEIに関連性がありますが、特に「自由度と自治」や「持続可能性と自治性」など、自由さや自治に関する項目で高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に、個人の幸福度や心理的要因は、総合的なWEIと強く相関しており、社会的公平性や持続可能性との相関はやや低いです。対照的に、「社会WEI（社会経済・教育機会）」は、他の多くの項目と低い相関を示しています。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 個人の幸福や心理的状態は、全体的な経済の余裕感や自由度と深く結びついています。企業に対するインサイトとして、従業員の心理的健康を改善することで、全体的なパフォーマンスや満足度の向上が期待できることが分かります。
– 社会的なアプローチとして、教育機会や公平性を向上させることは、直接的な効果は少ないかもしれませんが、長期的な視点で見れば、持続的な社会発展に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ボックスの分布には特定のトレンドは見られません。横ばいの状態が続いているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に、「個人WEI（経済的余裕）」では外れ値が下に大きく離れています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自給生）」などでも外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、最低値、最大値を示しています。各カテゴリのスコア分布とばらつきを視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリのWEIスコアが長期間でどのように比較されているかを示しているが、期間全体の詳細な時系列変化は示されていないため、関係性は限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と他の社会WEIは、ばらつきが少なく安定しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は変動が激しく、ばらつきが大きいです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 安定したカテゴリと不安定なカテゴリが明確に分かれており、例えば「経済的余裕」や「心理的ストレス」が個人の生活に大きな影響を与える可能性が示唆されます。
– 社会的なカテゴリにおける安定性は、社会政策の有効性やインフラの安定を示すかもしれません。
– ビジネス面では、個人の経済的な不安定さや心理的ストレスの高さが消費行動に影響を与える可能性があるため、これらの分野でのサポートや改善策の導入が考えられます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 主成分分析(PCA)のため、個々のデータポイントに対して明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上に存在するデータポイントは他の点から明らかに離れており、外れ値として考えられます。この点は特異な行動やイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは2次元の平面に配置されており、主成分1（寄与率: 0.64）と主成分2（寄与率: 0.19）で分布しています。主成分1がデータの変動をより多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは各データポイントの分布を示しており、直線的な関係というよりも、それぞれの相対的な配置を見ることができます。各データポイントの相関は、主成分軸に対してほぼ均等に散らばっているため、特定のクラスターが形成されていないことから、明確な群は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが中央付近に多く存在しており、一般的には中央にコンパクトに分布しているが、外れ値によって全体的な分布が広がっています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 外れ値が示す異常なイベントは、交通運用や戦略において重要な示唆を与える可能性があります。このようなイベントが頻繁に発生する場合、企業は予測モデルを精緻化し、リスク管理を強化する必要があります。
– PCAによる分析で、交通運用の効率改善やコスト削減のための鍵となる要因が特定されれば、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
このような分析は、交通データの管理や運用の最適化に貢献する可能性があります。さらに、PCAを用いて貨物輸送や旅客輸送の効率化、新たな投資の機会など、さまざまなビジネスインサイトが得られる可能性があります。
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。
