📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
データは2025年7月1日から7月4日の範囲で、全体として比較的短期的な観測ですが、適度な変動が見られます。
– **総合WEIスコア**は大まかに0.7から0.8の間で変動し、全体的な増減が頻繁ではないものの、7月2日午前に一時的に高い0.81を記録し、その後やや低下し再度下落しています。これは、期間の終わりにやや安定する傾向が見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に0.7から0.8の範囲で推移していますが、個人WEI平均には健康状態とストレスの影響が強く出ているようで、特に7月3日午後に低いスコアを示しています。
#### 異常値
検出された異常値はありませんでしたが、7月2日や7月3日の午後にかけていくつかの急激な変動（個人の自律性スコア0.55、ストレススコア0.5など）がありました。これらの変動は異常ではないにしろ、特異なパターンとして注目すべきです。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解による詳細な分析はこのデータセットでは行われていませんが、長期的トレンドを考察すると、わずかに下降を示し、特に個人スコアのストレスと健康状態が影響を与えている可能性が高いです。これに関連する社会的な出来事や個人的な変動が考えられます。
#### 項目間の相関
仮に相関ヒートマップを作成する場合、社会および個人平均間の強い相関が予測されますが、特に経済的余裕や社会インフラのスコアは高く、安定しているため、他のスコアにも影響を与え、全体のWEIスコアが維持されることが予想されます。逆に、健康とストレスのパラメータは個人スコアの変動に大きく寄与している可能性があります。
#### データ分布
箱ひげ図の仮定によれば、各 WEI スコアは特定の日に大きな変動はないものの、個々の項目によってはややばらつきが見られます。特に、個人的自律性や公平性のスコアは中央値が低めであり、改善の余地があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素分析では、PC1の寄与率が0.61と高く、全体的な変動要因の大部分を占めています。これは、おそらく個人の経済的余裕、健康、ストレス、社会基盤などの広範な事項が影響していると考えられます。PC2の0.23の寄与率は補完的な要因として、個別の特性（例：個人の心理的ストレスや社会的多様性）の微妙な変化を示唆しています。
### 結論
この短期間のデータにおいて、WEIスコアには比較的一貫した安定性が見られるものの、個別要因（特にストレスと健康）がスコアの変動に重要な役割を果たしています。特に7月3日の午後のデータでは異なるパターンが観察されたため、これは個人的な要因（例：突発的な出来事や環境の変化）による一過性の影響である可能性があります。長期的には、特に個人の自律性やストレス管理といった項目の改善が必要と考えられます。PCAなどの分析からは、経済的および社会的基盤強化がWEIスコア向上に寄与する主要因であることが示されており、政策や施策の
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に見られる実績データ（青い丸）は2025年7月から始まっています。
– トレンドは横ばいからやや上昇傾向にあります。線形回帰の線（紫色）もこれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目に見える外れ値や急激な変動はありません。実績データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**:
– **青い丸**: 実績データ（実績AI）
– **赤い×**: 予測（予測AI）
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲
– **緑の丸**: 前年実績を示している
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって示され、異なる線の色（紫、シアン、ピンク）で視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間に明確な関係性が示されています。予測は実績データに基づいており、異なるモデルが似たような予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は均一であり、大きなばらつきはありません。予測と実績は一致しており、相関が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測が正確であれば、交通関連の指標が引き続き安定していることを示唆しており、政策決定やインフラ計画に役立つでしょう。
– 予測の幅が狭いことから、モデルの信頼性が高いと考えられます。
全体として、このグラフは交通分野における指標の安定性と信頼性のある予測を示しています。予測が現実と一致すれば、計画や意思決定にプラスの影響を与えるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（実績AI）は狭い範囲内に集中しています。また、ある時点を境に空白の期間（2025年秋から2026年半ば）が存在し、その後再びデータが出現しています。
– 予測データは、初期の実績から外挿されているように見えますが、実績の無い期間に対する予測はなされていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期実績データには外れ値や急激な変動はなく、ある期間のみ存在しているため、一貫しています。
– 予測期間には、急激な変動はなく、一定の範囲内で安定している様子です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのデータポイントを示しており、灰色のエリアは予測の不確実性（下限/上限）を表しています。
– 緑、紫、シアンの線はそれぞれ異なる予測手法の結果を示しており、ほぼ一致しています。
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ギャップがありますが、予測手法間では大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期実績データが限られているため、明確な相関関係や周期的なパターンの識別は難しいです。
6. **直感的洞察と影響**
– ユーザーとしては、一時的にしか実績がないことからデータの信頼性に不安を感じる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、このデータを交通政策の意思決定に用いる場合、限られたデータ期間のみを考慮した決定はリスクが伴う可能性があります。データのギャップを埋めるため追加データの収集や、持続的観測が求められます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの初めの方に、実績のデータ（青い点）が集中しており、若干の上昇が見られますが、その後、データは途絶えています。
– 未来に向けて、予測のデータが異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって示されていますが、縦軸のスコア範囲はあまり変動していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は観測されません。ただし、各モデルの予測の開始位置が異なるため、それ自体が変動を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、赤い点は特定の予測値を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データです。
– 各色の線は異なる予測アルゴリズムを表し、それぞれが少し異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが異なる期間をカバーしており、一部の予測モデルでは前年データと実績データとの相違を反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期に集中しているため、実績データの変動は限られていますが、予測では微細な変動が示されています。モデル間での予測の差異は、異なるアルゴリズムの特性を反映している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– データは交通に関連すると考えられ、それが示すスコアが社会的に重要な指標であるかもしれません。実績データに基づく将来の予測がされているため、計画や政策決定に使われる可能性があります。
– モデルが違う予測を示しているため、予測の信頼性や使用目的に応じて最適なモデルを選ぶ必要があります。
要約すると、このグラフは交通関連の社会的スコアに関する予測を示しており、異なるモデルが異なる予測を示していることから、結果の解釈や応用が重要でしょう。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の数ヶ月間でWEIスコアが減少し、その後大きなデータが空白の期間を挟み、後半に少しだけ新しいデータポイントが追加されています。
– 全体としては、データポイント間での一貫したトレンドは観察されませんが、一時的な低下が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期には急激な低下が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）によって急激な低下が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）と同時期の予測値（赤い点や線）が示されており、明確な差異は見られます。
– 予測の手法によって結果に違いがあることが可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と3つの異なる予測手法のパフォーマンスが示されていますが、期間の空白が分析を難しくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られたデータから正確な相関を論じるのは難しいですが、実績と他の予測値の間に大きな乖離が見られます。
6. **直感的な印象および影響**:
– グラフは、交通カテゴリにおける個人のWEIスコアが初期段階で急激に悪化する可能性を示しています。
– このような変動は、交通に関連する支出や収入の変化を示唆する可能性があります。
このグラフは、予測と実績の比較を重視しており、異なる予測手法の精度や実効性に焦点を当てています。ビジネスにおいては、予測手法の精度改善の重要性を示唆していると考えられます。交通に関連する経済的な余裕の変動は、政策や経済の変化に敏感であることを示す可能性があり、関心を引く要素となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります：
1. **トレンド**:
– 時系列データの初期の段階では、いくつかの「実績」データポイントが提示されていますが、それらは横ばいの傾向を示しています。
– 過去の値（前年度）として表示されているデータは、高めの安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 表示されている範囲では、大きな外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しており、グラフの左側に配置されています。
– 「予測（予測AI）」を示す赤いクロスは表示されていません。
– 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は、グラフ右側に示されていますが、各線間で大きな差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実の実績と予測値の間に直接的な比較は示されていませんが、過去のデータに基づき予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータポイントは集中しており、広がりは少ないです。これにより、健康状態が比較的一定であると言えるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績と予測の一致が安定していることは、AIの予測モデルが現状のデータに基づき的確な予測をしていることを示しています。これは、今後の交通に関連した健康戦略の計画に役立つでしょう。
– 正確な予測モデルがあれば、予測に基づく適切な対策や改善案を事前に準備し、リスクを軽減することが可能です。これにより、より健全で効果的な交通システムの維持が期待されます。
このように、グラフから得られる洞察は、戦略策定や改善活動において重要な役割を果たすでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側で示されているデータは「実績」と「予測」が混在していますが、明確なトレンドが見られます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれで結果が示されています。「実績」データと「予測」データの初期スコアは0.5から0.8までの範囲に集中しています。
– 時間が経過するにつれてスコアは上昇傾向にあり、後半では安定的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は確認されていませんが、初期の予測スコアと実績データの差異から、予測モデルの性能にばらつき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**:
– **青の丸印**は実測のデータを示し、スコアが0.5付近に集中。
– **緑色の線**が示す決定木回帰と**ピンク色の線**が示すランダムフォレスト回帰は、小幅の上昇を示しています。これは、少し慎重な予測と言えます。
– **灰色のライン**は予測の不確実性の範囲を示しており、この範囲が非常に狭いことから、予測に対する自信があ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**:
– 異なる回帰モデル間の関係性から、予測スコアの安定性と変動を理解できます。各モデルが多少異なる斜率を持つため、モデルの選択により結果が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータが重なり合っていることから、相関が高い可能性が示唆されます。同じ時間枠で比較しても、実績データに近い予測がなされています。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、交通カテゴリにおける心理的ストレスの予測を示しており、交通環境の変化が個人のストレスに与える影響を分析するためのツールとして役立ちます。
– ビジネスにおいては、交通データを元にしたストレス管理のサービスや製品開発への示唆となるでしょう。
– また、社会における交通政策の改善が個人のストレス軽減に寄与できることを示唆するデータとしても使用可能です。
この分析により、交通に関連するストレスの予測とその管理に対する理解が深まり、より良い予測モデルの改善にもつながると考えられます。
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:
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）スコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と、その洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは減少傾向を示しています。その後、予測値が一定範囲で推移することが期待されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月以降に急激なスコアの低下が見られます。これは何らかのイベントや変更が原因である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、減少しています。
– 複数の予測モデルが使用されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の下振れ範囲（灰色）は不確実性の領域を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各回帰モデルの予測値が図示されていますが、実績値が検証されていないため、それらとの乖離が未知です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータポイントでは分布の偏りや相関関係は明確ではありません。ただし、今後のデータを収集・分析することにより、これらの関係をより深く理解することができるでしょう。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激な減少は、交通の自由度や自治における何かしらのネガティブなインパクトを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、交通政策やインフラの変化がこのWEIスコアに影響を与えている可能性があり、これが市民の移動の自由や自治能力に対する関心を高める要因となるかもしれません。
このグラフからは、将来的なスコア改善のための介入の必要性や、予測モデルのさらなる洗練の重要性を示唆する知見が得られます。
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:**
– `実績AI`のプロットは初めからゆるやかな上昇があります。
– `決定木回帰`と`ランダムフォレスト回帰`の予測ラインはどちらも高いスコアを示していますが、その後すぐに水平になります。
– 長期にわたるデータが右側に少ないため、継続的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立った外れ値は見られませんが、実績データに予測範囲外のポイントが存在するため、予測精度に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 大きな青い点は`実績AI`のスコアを示しています。
– 線形およびランダムフォレストの予測ラインは、予測モデルが高めのスコアを期待していることを示しています。
– 左側は直近の実績、右側は今後の予測に基づくプロット。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルは異なる手法を用いていますが、短期間の動向に高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間には比較的一致が見られますが、相関の強さは未知数です。
6. **直観的な印象と社会的影響:**
– 初期のデータが高いスコアを示しているため、交通カテゴリでの公正性・公平性部門が改善傾向にあると感じられます。ただし、予測が大幅に異なる場合、それは潜在的な課題や変動に対する注意を示しています。
– ビジネスや政策において、今後の改善策や予防措置を考慮するために、予測モデルの精度を検証することが必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– **実績（青のプロット）:** 該当期間で大きな変動は見られませんが、数値は全体的に高い。
– **予測（赤のプロット）:** 予測値の詳細が見えづらいが、実績と一部の一致が見られます。
– **年次比較（灰色のプロット）:** 最後のデータでは以前の値に比べて高い値になっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績から予測に関して急激な上昇があり、それは予測の幅に収まっています。
3. **各プロットや要素:**
– **青（実績AI）:** 過去の実際の数値を示し、信頼性が高い情報源です。
– **赤（予測AI）:** 将来を予測する試みを示します。少しの変動が見られますが、実績に基づいています。
– **灰色: 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）**: 予測には不確かさが伴うことを強調し、その範囲を示しています。
– **緑、薄緑（年次）:** 年次変化を示し、持続可能性の評価に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれが多少異なる予測を提供します。これにより、統一的なトレンドの信頼性が向上します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各予測モデル間での結果の重複は、予測の一貫性と信頼性を示唆しています。実績の安定性も確認できます。
6. **洞察と影響:**
– このグラフから直感的に得られるのは、持続可能な交通ソリューションに向けた改善傾向です。実績が高いことは、すでに効果的な取り組みがなされていることを示しています。予測の一貫性は、将来のプランニングでのリスク軽減を示唆します。ビジネスや社会に対しては、持続可能性と自治性を追求するための戦略的計画の重要性が強調されます。これらの数値が示す持続可能な進捗は、交通に関する政策の調整や施策の改善を示す指標となるでしょう。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフでは、2025年の初めに「実績（実績AI）」として示されている青色のプロットがいくつか見られますが、その後しばらくデータが非表示か欠落しています。
– 2026年になると、新たなデータポイント（緑色）が出現しており、直近のデータが高まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（紫色の線）が示すように、急激にスコアが低下する傾向が一時的に見られます。ただし、この後にまた上昇していることが観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– **青色 (実績)**: 初期のデータポイントを示し、安定したスコアを示しています。
– **赤色 X (予測)**: 今後の予測値を示すが、そのデータはグラフ上に直接表示されていないようです。
– **灰色 (昨年)**: 以前のスコアを示す参照点として用いられています。
– **緑色 (タグ不明)**: 途中から出現し、現在の評価を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「予測」で乖離が見られ、一時的なスコアの低下が予測されていますが、その後の緑のプロットは過去より高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のプロットは安定していますが、一時的に衰退する予測が提示されつつ、結局は改善された状態に戻るという改善的な分布が示されています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、最初の安定からの一時的な落ち込みとその後の改善です。この変化は、交通基盤や教育機会に対する短期的な影響があるかもしれませんが、最終的には改善されることを暗示しています。
– 企業や公共政策の観点からは、予測モデルの正確性を見直し、途中の落ち込みの原因を分析し、対策を講じることで、より持続可能な改善を実現でき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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績データ (青い点)**: 最初の期間でやや上昇しているが、その後は横ばいになる傾向。
– **予測データ**:
– 線形回帰と決定木回帰は概ね横ばい。
– ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は観察されない。データは比較的安定している。
3. **各プロットや要素**:
– **青い点**: 実績データ。初期に集中し、その後は提供されていない。
– **緑の点**: 将来の予測データとして示され、数値は全体的に高く、上昇傾向。
– **Xマーク (予測AI)**: 訓練されたAIモデルによる予測。
– **色の付いた線**: 各予測手法による傾向を示す。
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ギャップがあり、予測がどう進化していくかについての明確な接続はない。
– 複数の予測手法はそれぞれ異なるトレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測をしている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測モデルの間で直接的な関連性は観察されない。
– 各モデルの予測のばらつきが示されており、異なる手法による違いが確認できる。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– **直感的な感覚**: 初期の実績データが不足しているため、モデルの予測の信頼性に対する懸念が生じる可能性がある。
– **ビジネス影響**: 予測の信頼性に依存した計画が必要。特に、ランダムフォレスト回帰による上昇予測は前向きだが、他のモデルとの違いを考慮する必要がある。
– **社会的影響**: 交通における社会的支援の拡充が求められる中、予測の信頼度に基づく戦略的な意思決定が必要になる。
このグラフは、交通における共生、多様性、自由の保障に対する指標を予測するためのものであり、将来的な改善やプランニングのためにどのモデルを使用するか注意が必要です。
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:
このヒートマップは、総合WEI（交通効率指数）の時系列データを視覚化したものです。グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、色の変化がデータのトレンドを示しています。期間中、異なる日付と時間帯によって色が変化しているため、全体的なトレンドは特定しにくいですが、特定の日付や時間帯に特定のパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の濃い紫色の領域（特に2025-07-03の19時）は、他と比べて明らかに低い効率を示しています。この領域は外れ値や急激な変動があった可能性を示唆しています。
3. **各要素の意味**
– カラースケールは効率指数を示し、黄色が高い効率、紫色が低い効率を表しています。
– ヒートマップの各セルは、特定の日付と時間帯の効率を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 各日の効率が異なる色合いで表され、日ごとに変動があります。一定の周期性や関連性は視覚的に見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によって効率が大きく変動しています。特に、16時から19時にかけて明らかに異なる結果が出ていることから、特定の時間帯に問題が発生している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップは、特定の時間帯や日付で交通効率が大きく低下する現象を直感的に示しています。この情報は交通管理や都市計画において、ピーク時間帯の改善策を講じるために重要です。ビジネスにおいては、効率が低下する時間帯を避けることで、輸送の最適化が図れる可能性があります。
このヒートマップは、特にピーク時間帯や特定の日付に注目することで、効率を改善するための具体的な手がかりを提供していると言えるでしょう。
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:
以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確なトレンドは見られませんが、色の分布が日々異なっているため、時間帯別に異なるパターンが潜んで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16時のセルが暗紫色で、他と比べて大きく値が低いことが分かります。この時間帯に特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアの強度を示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低い値を表しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとの色の変化はありますが、一貫したパターンは見られないため、直接の相関や関係性を示すデータは少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の時間帯ごとのスコアには明確な相関は見られず、日によって異なる傾向が見られるようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、特定時間帯のスコアが高い場合は交通量が多い、高スコアが少ない場合は何らかの障害があった可能性を示唆します。
– 7月3日の16時の低スコアは、通常のパターンを外れたイベントの兆候として注視する必要があります。ビジネス的にはこの時間帯の交通混雑の原因究明や改善策が求められるかもしれません。
このように、ヒートマップからは特定の時間や日付に重点を置いた分析が可能であり、異常検知やトレンド分析に役立ちます。
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:
この交通カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップにおいて、以下の分析を行います。
1. トレンド:
– 縦軸が時間帯を示し、横軸が日付を示すヒートマップです。期間は4日間で、長期間のトレンドは評価しにくいですが、24時間周期性がみられることが期待されます。
2. 外れ値や急激な変動:
– ヒートマップの色合いから、特定の時間帯や日付でのスコアの大きな変動を認識できます。特に、7月1日19時台は色が他と比較して暗めで、スコアが低く、外れ値として目立っています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、濃色は低スコア、鮮やかな黄色や黄緑は高スコアを示しています。昼間の8時台に高スコアが見られ、活動が活発と思われます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 現在のグラフでは、単一の時系列データに基づいており、複数データの比較は行っていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯別に見ると、午前と午後のスコアに差が出ており、昼間はスコアが高く、夜間は抑えられる傾向があります。
6. 直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響:
– 現状のグラフからは、昼間の交通活動が強調され、これは働く人々の移動が活発であることを示しています。夜間の活動が低いことは、非アクティブな時間帯であることを表しています。交通や公共機関の運行計画、都市のエネルギー消費システム設計において、ピーク時と非ピーク時の需要を考慮した管理が求められます。
この分析により、交通計画や都市のインフラ管理において、時間帯による活動の変動を考慮する重要性が示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップでは、期間における特定のトレンドよりも、変数間の相関関係を示しています。明らかなトレンドは示されていませんが、長期的なデータの背景にある関係性を理解するのに役立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数の中で、+-1に近い値は強い正または負の関連を示しますが、外れた極端な関係性を示す要素は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が濃い赤色から濃い青色に変化することで、正の相関から負の相関を示しています。濃い赤色が1に近い正の相関、濃い青色が-1に近い負の相関を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各WEI項目は互いに関連しています。例えば、「個人WEI (自由度と自治)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」は0.90と非常に強い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目間に強い正の相関があります。特に「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.94の相関を持ち、全体的な幸福度の評価が個人レベルの評価に影響している可能性があります。
– 反対に、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「個人WEI (健康状態)」は0.21と低い正の相関で、社会的公平性が個人の健康状態にそれほど影響を与えない可能性を示唆しています。
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**
– 個人の自治感や精神的ストレスは社会的な持続可能性と密接に関連しており、これらは政策やビジネスの意思決定に大きな影響を与える可能性があります。
– 社会と個人の指数が互いに影響を与えることがこれらのデータから直感的に理解でき、不平等の問題や健康福祉施策が統合的に進められるべきであることが示唆されます。
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、交通カテゴリにおける様々な WEI タイプのスコアを360日間にわたって比較しています。このグラフから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中心値（中央値）は一貫した傾向を示しているようです。しかし、周期性や長期的なトレンドについては、この箱ひげ図から直接判断することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリ（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など）は外れ値が目立ちます。これは、時折異常値として極端に低いスコアが出たことを示しています。
– 多くのカテゴリで外れ値が観察されるため、個別の事件や特異な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の箱の幅（四分位範囲）が狭いほど、スコアのばらつきが少ないことを示しています。
– 色は異なるカテゴリを区別するために使われており、視覚的に比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリを比較すると、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」が比較的集中して高スコアを持っていることがわかります。これは、これらの要素が安定して高い評価を受けていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などは幅広い分布を持っています。これは評価に大きなばらつきがあることを示しています。
6. **直感的感じられることとビジネスや社会への影響**:
– 交通に関連する多様な指標が示されており、特に公共交通機関や都市計画において、多角的に評価する必要があることを示唆します。
– 特定のカテゴリで外れ値やばらつきがある場合、改善のための対策を検討することが求められます。
– スコアの安定性や高い中央値は、全体的な交通インフラが良好な状態にあることの指標ともなり得ます。
この分析により、交通の評価をより深く理解し、適切な政策や改善策を立案する際の手がかりを得ることができます。
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WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的には周期的なトレンドや明確な上昇・下降トレンドは確認できません。データポイントは散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値が見られます。特に、第一主成分が0.1以上の点や、第二主成分で-0.1以下の点などです。これらは急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各プロットの位置は、主成分空間上での位置を示し、第一・第二主成分の値によって構成要素の違いを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフでは時系列要素は直接示されていません。時間の関係はPCA後の結果の位置関係には現れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分に対して、データポイントが全体的に広がっているため、強い相関は見られません。
6. **洞察と影響**:
– 主成分分析を通じて抽出された2つの主要因によって、交通データの分散がどのように構成されているかを理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の外れ値が本当に異常な出来事か、または新たなトレンドの可能性であるかをさらに検証するための基礎となります。
– 特に異常値は、交通政策やインフラの問題、あるいは季節的な変動の影響を示しているかもしれません。
このようなPCAの結果を分析することで、改善が必要な領域や、さらなる深堀りが必要な経済指標を特定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。