📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析による洞察
**1. 時系列推移の分析**
– **トレンド**: 資料全体を通して、総合WEI（combined_wei）、個人WEI平均（personal_avg）、社会WEI平均（social_avg）には、一般的に日々の小さな変動が見られます。しかし、全体的なトレンドは大きく変動していないと推測されます。
– **顕著な変動期間**: 7月2日の午前中に、combined_wei、personal_avg、およびsocial_avgが急上昇し、その後、短期間で元の水準に戻るという尖った動きが観察されます。この急上昇は、特定のイベント（例: 大規模な交通機関の改善、社会的支援の発表など）によって一時的に評価が向上した可能性があります。
**2. 異常値の検出**
– 提供されたデータセットに異常値は報告されませんでした。しかし、7月2日午前の急上昇は非常に顕著であり、データの異常ではないか再確認が必要です。
**3. STL分解による分析**
– 使用可能な詳細データはありませんが、STL分解で一般に観察される長期トレンドが示唆する内容としては、毎日の評価変動が少ないことから、大きな季節性パターンや長期的トレンドは存在しないか、非常にわずかであることが予想されます。
– 残差の部分は、ランダムな一日単位の社会的または個人的評価の変動を示している可能性があります。
**4. 項目間の相関分析**
– 相関ヒートマップは提供されていませんが、社会基盤と教育機会が持続可能性と共に高いスコアを維持していることから、この2つの項目が社会的評価の中で有意に関連している可能性が高いです。また、個人経済的余裕は、個人健康状態と心理的ストレスのスコアとも関連があると思われます。
**5. データ分布の分析**
– 各項目にばらつきが若干見られますが、通常の範囲内での変動にとどまっており、著しい外れ値もないと考えられます。箱ひげ図が存在すれば、中央値や四分位範囲がより詳細に確認できますが、データセットからはこれらの情報は確認できません。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PC1が61%の寄与率を示しているため、多くの変動は主に一つの因子に由来していると考えられます。この因子は、おそらく社会的または経済的評価に関連する幅広い項目が絡んでいる可能性があります。PC2の寄与率が23%あることから、少数だが相当に影響力のある要素が他にも存在するかもしれません。
### 結論と考察
このデータは、一般的に安定した社会および個人評価を示しており、全体的な傾向は一定していることがわかります。特に着目すべき点は、7月2日に一時的に著しい上昇があったことであり、この背景には大規模な社会イベントや政策の変更が影響を与えた可能性があります。主要な構成要素の分析によって、WEIスコアの主な変動要因を特定することが可能であり、これは政策立案や戦略的計画において非常に重要な手がかりとなり得ます。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）が7月初めに集中して観測されており、安定しているように見える。ただし、全体の傾向としては予測のいくつかが微妙に上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で外れ値や急激な変動は特に見られない。数値が比較的安定しているため、特異な動きは少ないと考えられる。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、主に7月初めに集まっている。
– 各種予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は色分けされている。それぞれの予測は異なる回帰モデルを使用しているが、いずれも比較的一貫した予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの結果はすべて近い値を示しており、いずれのモデルも互いに強い関係性を示していると考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間には大きな乖離はなく、モデルが現実のデータをよく捉えていると考えられる。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– データの安定性や予測の一貫性は安心感を与え、交通関連の指標が安定していることを示唆する。この安定性は、交通インフラや政策の安定した実施に役立つ可能性がある。
– また、予測モデルが予測の不確かさを考慮しつつ、実績値に近い数値を出していることから、信頼性のあるモデル選択がなされていると思われる。交通計画や予算編成などにこのデータが有用に利用される可能性が高い。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばい傾向**：実績データ（青い点）は期間の初めに観測され、すべての予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が一致して0.7付近で概ね横ばいのトレンドを示しています。これにより、特定の期間における変動は少ないと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **最初の外れ値**：初期のデータポイントのうち一部が他の点と比べて下方に位置しており、外れ値として考えられる可能性があります。これは一時的な変動やデータ入力ミス、もしくは一時的な異常事象による影響と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**：観測されたWEIスコアの実際のデータを示しています。
– **予測データ（赤い×）**：予測されたデータですが、グラフ上には表示されていないか解析範囲外となっています。
– **予測の不確かさ（灰色領域）**：予測AIによる不確かさを示し、外れ値を含めた初期データに対する幅広い予測範囲を示しています。
– **予測モデル（色付きの線）**：異なる回帰手法による予測モデルで、全てが類似した横ばいのラインを形成しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデル間では大きな乖離はなく、全体として統一した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測モデルと高い一致を示しており、予測モデルは実際のデータに対して十分に適合していると思われます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– **安定性の認識**：一般の観察者は、交通に関するWEIスコアが安定しており、大きな問題や急激な変化がないと感じるでしょう。
– **ビジネスインパクト**：このような安定性は交通管理や計画に有利で、リソースの予測や効率的な配分に寄与する可能性があります。
このグラフは、交通部門が安定した運用能力を持ち、長期的には安定したパフォーマンスを予測可能である状況を示唆しています。また、データの変動が少ないことから、予測モデルの選択が効果的だったと評価できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数日間に集中しており、若干の変動が見られます。
– 線形回帰の予測はほぼ横ばいの状態を示していますが、決定木回帰やランダムフォレスト回帰の予測は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、一部のスコアが予測の不確かさ範囲（グレーの部分）から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、赤い点は予測データを示しています。
– 灰色の不確かさ範囲は、予測のばらつきを表しており、xAI/3σで示されています。
– 複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による異なる予測ラインが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は見られませんが、予測は全体的に実績と一致するか、わずかに異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は特に強いとは言えず、むしろ各モデルごとの予測の違いが目立ちます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績に基づく予測は全体として安定しているように見えますが、決定木やランダムフォレストの予測が上昇トレンドを示しているため、将来的な需要の増加を示唆しているかもしれません。
– 交通カテゴリーにおける社会WEIスコアが上昇する場合、交通インフラへの投資や焦点の当て方に影響を与える可能性が考えられます。
このデータは政策決定や資源配分戦略の調整に役立つ可能性があります。特に、モデル間で異なる予測が示されている場合、追加のデータ収集や分析が必要かもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータは、2025年7月1日から7月5日の間に安定した値を示しているが、全体的に見て横ばいです。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のトレンドは異なっており、特に線形回帰ではWEIスコアは安定しているが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰では下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのプロットでは外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– ブルーの点は実績のデータを示し、7月1日から5日までの連続する観測結果を表しています。
– 線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のトレンド予測を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルによる推定が信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内に収まっており、変動幅は小さいです。予測では、結果が異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、実績の安定性を感じ取るでしょうが、将来的には不安定要因が増える可能性があると直感的に理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、WEIの下降は交通の経済的余裕の低下を示唆し、交通費の効率化や削減が求められるかもしれません。
このグラフは、今後の予測に従って適切な対策を検討するための貴重な情報源となり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青点）は初期に低い値を示した後、しばらく変動していますが、その後安定しているように見えます。
– 予測（線）はすべて、期間を通じてわずかに上昇しています。これらの線は、個人のWEIスコアが今後ゆっくりと改善することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の方で、青い実績データに急激な変動が見られます。これは、何らかの健康状態の急変を表している可能性があります。
– その後、予測する期間ではデータの変動が少なくなり、安定していることが見て取れます。
3. **各プロットや要素**
– 青点（実績）と赤いバツ（予測）は、実際の観測と予測されたデータ間の比較を表しています。
– グレーの範囲（予測の不確かさ範囲）は、予測の信頼区間を表し、これにより予測の信頼性を確認できます。
– 各種の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるモデルによる将来の見込みを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルのいずれも同様のトレンドを示しており、全体としての予測が一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の変動以外では相関関係は明示的に示されていませんが、全体として安定した改善傾向が見られます。
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**
– 実績の初期段階での低下は、個人の健康状態に何らかの外的または内的要因が影響した可能性を示しています。
– 安定した上昇傾向は、改善策の導入や生活習慣の変化が効果を上げていることを示唆しており、ポジティブな未来を期待させます。
– 社会やビジネスにおいては、このようなデータ分析を用いた個人健康管理は、医療サービスの改善や個人健康アプリの開発に役立つ可能性があります。
グラフは、初期の変動を考慮しつつ、全体的な改善傾向をポジティブに評価できるものです。
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:
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表示され、0.5から0.8の間に分布しています。この期間後は実績データの更新がないようです。
– 予測データのうち、線形回帰（紫）のトレンドは初期値から上昇し、途中から横ばいになっています。
– 他の予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 縦軸はWEIスコアで、横軸は日付を示しています。実績データが左側に集中し、予測データはその後の期間をカバーしています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）は実績データに対してのみ視覚化され、予測には表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルにおけるWEIスコアの変動はほとんどないため、実績データに基づき安定した予測がされているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと初期の予測にはある程度の相関がありそうですが、予測モデル間では結果が似ているため、独立変数の影響が限られている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが期間の初めに測定された後、予測モデルがほとんど変動しない結果を示していることから、心理的ストレスの状況が安定することを示唆しています。
– 交通業界では、ストレスが高まる時期に対する適切な対応策を検討することが重要です。迅速な実績データの更新があれば、予測の改善に寄与するでしょう。
ビジネスや社会にとって、心理的ストレスの予測が精度を増せば、関連従業員の健康管理や業務の改善に寄与します。さらに、長期的なストレス予測の改善は、業界全体の効率向上に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ (青い点)**: 期間中、一定の範囲に留まっており、安定しています。
– **予測データ**:
– 線形回帰、水色の予測、ランダムフォレスト回帰: 横ばいで安定した値を保っています。
– 決定木回帰: わずかに下降傾向を示していますが、他の予測法と異なる動きをしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。データは安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 現在の実績スコアを示す。
– **赤いバツ印**: 予測データが表示されていません。
– **灰色の範囲**: 実績データの範囲内の予測の不確かさを示し、予測が実績にどう近いかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、基本的には同様の安定したパターンが見られますが、予測では線形回帰とランダムフォレスト回帰がほぼ平行で、決定木回帰だけが異なる方向に動いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データは、強い相関があるように見えますが、決定木回帰では異なるトレンドが示されているため、今後のモデルの精度改善の可能性が示唆されます。
6. **人間の直感、およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人間は安定性を感じるでしょう。交通領域での個人の自由度や自治に関する指標が、大きな変動なく安定していることは、政策や計画の中で重要な要素となります。
– 予測モデルの選択によって結果が異なることから、今後の分析ではモデルの選別や改善が求められます。
– 短期間でデータが安定していることは、急激な政策変更の必要性が低いことを示唆しているかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）：初期においてはばらつきが見られますが、全体としてWEIスコアが0.6付近に集中しています。
– 予測（ライン）：最初から上昇し、その後は高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の点は大きな変動はなく、比較的安定しています。外れ値は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる色で表示され、いずれも異なる動作や推定を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）では、特に決定木回帰が最も高く予測しています。異なる方法に基づく各予測が重なり合っており、実績と大きく異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは均一に分布していますが、予測モデルは高く見積もっているようです。
6. **直感的およびビジネス・社会への洞察**:
– WEIスコアが予測に比べて低く実績されていますが、これは実際の交通の公平性や公正さを改善する余地があることを示唆しているかもしれません。
– ビジネス面では、予測の精度を向上させるための追加のデータ収集やモデルの見直しが必要かもしれません。
– 社会的には、予測と実績の乖離が、政策の改善や交通インフラの見直しを行う際の重要な指標として役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データは横ばいで、0.8から1の間に集中しています。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は上昇トレンドを示していますが、その勾配はわずかです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに1つ、他と大きく異なる低い値が見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データで、一定の範囲に集中しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は全体をカバーしており、モデルの予測に対する自信が表れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのラインは実績データを既に越えており、全体的に実績を上回る予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しており、大きなばらつきは確認されません。
– モデル間の相関は、傾向が似通っているため高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績は安定していますが、モデルは改善を示唆しています。このため、交通に関する持続可能性と自治性が向上する可能性が考えられます。
– ビジネスや政策は、このモデルの予測に基づいて資源の最適配分を検討することで効率化が期待されます。
全体的に、このグラフからは持続可能性の向上が今後の課題や関心であることが示唆され、長期的な取り組みの必要性が浮き彫りになります。
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:
このグラフに基づいて、いくつかの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、期間を通じて比較的一定しています。
– 線形回帰の予測（シアン）は一定ですが、ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに明確な外れ値はないようです。データは安定しており、範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**は、実績値を示しており、観測された社会WEIのスコアです。
– **予測値（xマーク）**は、将来の社会WEIの予測。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色の帯）は、予測の信頼区間。
– **線形回帰と決定木回帰**（異なる色の線）により予測されるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実際の値は、主に予測範囲内にあり、線形回帰と決定木回帰の結果と一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的集中しており、種類によらず基本的に一定の範囲内に収まっています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 現在、社会WEIのスコアは安定していますが、将来的にランダムフォレスト回帰が示すように減少傾向がある場合、交通インフラや教育機会に対する注意が必要です。政策改善が求められる可能性があります。
この分析は、予測と実際のデータを比較することで、将来の傾向を評価し、リソース配分の優先順位を決定するために役立ちます。
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（青いドット）は、初期段階で横ばいであることが示されています。
– 線形回帰予測（ピンク）は上昇傾向を示していますが、法定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測（シアンとマゼンタ）は安定した横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に目立った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**:
– 青いドットは実績データを示しています。
– ピンク、シアン、マゼンタの線はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は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**:
– 各予測モデルは、実績から異なる傾向を予測していますが、相互の一致度は限られています。
– 線形回帰は唯一上昇を示しており、他のモデルは安定を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに大きな変動や周期性が見られないため、特定の相関関係は示されていません。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– 実績の安定性は、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が安定していることを示唆しています。交通システムの多様性や自由の保障が維持されている可能性があります。
– 将来的な政策やインフラ整備には、上昇傾向を示す予測（線形回帰）に注意を払う必要があります。この場合、多様性や自由の更なる向上を目指すことが奨励されるかもしれません。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化により、一定の時間帯でのWEIスコアの変化が視覚化されています。日別および時間別での強弱がありますが、極端な上昇または下降のトレンドは見受けられません。ただし、周期的なパターンがあるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付ごとの比較では、最も暗い色は2025年7月3日の16時で、ここでスコアが最も低く、その付近（明るい色との境目）に急激な変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを示します。日付と時間に応じた表現で、横軸が日、縦軸が時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間設定での色の変化は、特定の日付と時間帯におけるスコアの上昇・下降を暗示しています。例えば2025年7月1日の19時のスコアは比較的低く、その後の日は少し高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色から見て、日ごとに異なる時間帯でのスコアのピークや谷が存在するようです。これにより、特定の時間帯の交通パターンが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップは、特定の日付と時間での交通パターンを把握するのに役立ちます。たとえば、交通機関のピークタイムに最適化を行うことや、低スコアの時間帯にサービスを調整することが可能です。これは、効率的な人員配置や業務計画に寄与できます。また、期間全体を見ることで、週単位のパターンも抽出でき、それに基づく戦略的な意思決定を支援することが可能です。
このヒートマップを利用して、交通業界や関連業種での運用最適化や顧客サービス改善に役立てることができます。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– グラフ全体として、特定の周期性は明確には見られませんが、日付ごとに色の変化があることから、時間帯のスコアが日々変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日から4日にかけて、大きな色の変化があり、16時のスコアが急激に低下していることが読み取れます。これは外れ値または急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡や色相の違いは個人WEIスコアを示しています。黄色がスコアが高く、紫や青が低いスコアを示しているようです。
– このことから、日毎に異なる時間帯でスコアが高いか低いかが一目でわかる構成です。
4. **時系列データの関係性:**
– 各日付ごとの時間帯で異なるパターンが観察され、特定の時間でのスコアの高低がその日の特性を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明らかな相関は視覚的には示されていませんが、日による変動があり、スコアの分布がランダムでないことを示唆しています。
6. **直感と影響に関する洞察:**
– 人々は、日常の特定の時間帯に基づいて時系列パターンの変化に気付きやすいでしょう。
– ビジネスや社会的には、交通関連の評価が日毎または時間毎のデータに基づいて戦略を調整する必要があることが示唆されます。例えば、スコアが低下する時間帯に改善策が要求されることが考えられます。
このグラフは、個別の時間帯の評価を通じて交通サービスの効率や質を分析するための基本的なビジュアルツールになります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップが4日間に渡って表示されていますが、それぞれ異なる時間帯の色の変化に注目すると、全体的には一貫した周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 16時から19時にかけて色の変化が激しく、急激な変動があることを示しています。特に19時の2025-07-01とその他の日付の違いが顕著です。
3. **各プロットや要素:**
– ヒートマップの色はWEI平均スコアを示しており、色の濃さがスコアの違いを表しています。紫から黄色へのグラデーションは、値の増加を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日付ごとの時間帯で異なるスコアが記録されています。具体的には、7月1日の19時は青みがかった緑で、スコアが比較的低いことを示していますが、それ以外の日は黄色または緑で高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色の分布が不均一であることから、社会WEI平均スコアは時間帯や日にちによってばらつきがあり、特定の時間帯でより高いスコアを示しています。
6. **直感的な理解と影響:**
– このグラフから直感的に感じられることは、特定のピーク時間があり、その時間帯に交通に関する社会的活動が活発化していると考えられます。たとえば、19時のスコアの増減は、通勤やイベントの影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、交通の流れを最適化するために、一日の中でスコアが高い時間帯にリソースを集中する戦略が考えられます。これにより、混雑を避け、効率的な運用が可能になるでしょう。
この分析は、交通管理や社会的イベントの計画における効率化のための貴重なインサイトを提供できるかもしれません。
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各WEI（Well-Being Index）項目間の相関関係を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 具体的な期間の上昇や下降トレンドはヒートマップからは読み取れませんが、全体的な強い相関関係や弱い相関関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に低い相関（青色に近い値）、または逆相関は見当たりませんが、一部に0.21など、非常に低い相関も存在しており、それが異常値となります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡がそれぞれの相関の強さを表し、赤に近いほど強い相関、青に近いほど弱い相関、または逆相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEI「健康状態」と「心理的ストレス」は0.84の高い相関を示し、健康と心理的ストレスの関連性が強いことが示唆されます。
– 個人WEI「自由度と自治」も「持続可能性と自治性」と高い相関が見られ、これらが密接に関連していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に社会WEI項目（公正性、共生、持続可能性）が他の個人WEI項目と中程度から高い相関を示しており、社会的要素と個人の幸福度が関連していることがわかります。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**:
– このグラフから直感的に、交通に関連した公正性や持続可能性が個人の幸福度に影響を与えていることが理解されます。
– ビジネスにおいては、社会的要因を考慮した交通政策やサービスの提供が、より高い顧客満足を生む可能性があります。
– 社会への影響として、平等で持続可能な交通環境の整備が、健康や自治感を高め、社会全体の幸福度向上に寄与し得ます。
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、様々な交通に関するWEIスコアの分布を比較しています。以下に、視覚的特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、各カテゴリごとにスコアの中央傾向が異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例: 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など）で外れ値があります。これは、特定の条件下での異常なスコア変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱自体は25%から75%までの範囲（四分位範囲）を示します。ひげは範囲内のデータの最小と最大を示し、外れ点は異常なスコアを持つデータポイントです。
– 色の違いがあるものの、特に視覚的に意味を持つものではないかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが明示されていないため、直接の関係性は判断できません。ただし、異なるカテゴリ間でのスコアのばらつきや集中度が比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリでスコアの変動幅が大きい（例: 「個人WEI（精神的ストレス）」）一方で、他のカテゴリではスコアが比較的一定（中央値付近）に集中しています（例: 「個人WEI平均」）。
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**
– このグラフを見ることで、各カテゴリごとのスコアの安定性や変動のしやすさを視覚的に把握できます。例えば、「個人WEI（持続可能性と自活性）」は比較的安定したスコアを示し、「個人WEI（心理的ストレス）」では大きなばらつきがあり、心理的ストレスに関連する問題が多様である可能性を示唆しています。
– これらのデータは、政策立案や交通機関の改善策の特定に役立つかもしれません。外れ値が多いカテゴリについては、特別な施策が必要な領域を示すかもしれません。
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PCAグラフは、交通に関連するデータを分析し、データの次元を主成分で表現しています。以下に注目するポイントとそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフに示されたデータポイントは全体的に強いトレンドを示していませんが、第1主成分の影響が大きい（寄与率: 0.61）ので、横軸に沿った分布がより重要です。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフ上部右側に位置する点があり、第2主成分方向において他のデータポイントから離れています。これは、そのデータが一部のパターン（例：特定の日または状況での交通変動）を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点はおそらく異なる日や異なる交通状況を表し、主成分の方向に沿って配置されています。第1主成分の寄与率が高いため、この方向にデータ全体の主要な変動があると考えられます。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 正確な時系列の関係はこのプロットからは明示されていませんが、第1主成分が時間を通じて一貫して重要であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の散らばり具合から、交通データにおける2次元的な変動が見られます。ただし、これらの主成分間には強い線形相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、日常的な交通状況に変動があり、特定の事象や条件（外れ値）があることが示唆されます。ビジネスや社会的には、交通の効率化や特異な変動への対応策を検討する必要があるかもしれません。
このようにPCAで得られた情報は、交通パターンの解析や異常検出に有用です。
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。