📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
まず、データ全体のスコアの水平移動、異常値、時系列トレンド、季節性を見ていきます。その後、各詳細項目の動き、および主要な構成要素を分析します。
#### 時系列推移
**全体のWEIスコアの推移:**
– 2025年7月1日から2025年7月4日までの短期間のデータからはっきりしたトレンドを捉えるのは難しいですが、一般的なスコアは0.65から0.81の間で変動しています。
– 特に2025年7月2日の0.81の値は、他の日に比べて高めです。
**個人・社会WEIの変動:**
– 個人WEI平均も社会WEI平均も大きく上下に揺れているわけではなく、0.6から0.85の範囲で推移しています。
– しかし、2025年7月2日の午前中には、両者ともスコアがピークを迎えていることに注目すべきです。
#### 異常値
– 提供されたデータに特定の「異常値」は示されていませんが、2025年7月2日午前中の各スコア（特に個人経済的余裕、健康状態、ストレス、社会基盤などの項目）が相対的に高く、なぜこの時間帯のスコアが突出しているのか、その要因解析が必要です。
#### 季節性・トレンド・残差
– 短期間のデータセットのため、長期的な季節性トレンドの分析は難しいが、7月2日のピークは短期的な変動要因が影響していると考えられます。残差については特には言及できず、詳細なデータがあれば解析が可能です。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップから予想できる関連性:**
– 各項目間で弱い正の相関がある可能性が示唆されるが、詳細な相関解析結果は提供されていない。詳細項目間の相関が高ければ、たとえば「経済的余裕」と「健康状態」の改善が他のWEIスコアに連動する可能性がある。
#### データ分布
– 箱ひげ図に基づくと、得点の範囲は比較的狭い（0.6から0.9）が、外れ値が見られないため、極端な変動は少ないと考えられる。
#### 主な構成要素（PCA）
– **主要な構成要素の寄与率:**
– PC1が0.60、PC2が0.22となっており、全体の82%の変動をこの2つで説明できる。したがって、PC1は恐らく全体の総合的評価に関係する大部分を占め、PC2はより具体的な因子、例えば健康やストレスの違いが寄与していると考えられます。
### 結論
短期間の観察期間からの分析は制限されていますが、7月2日午前中に一時的に全項目が上昇していることが注目されます。この変動には、突発的な社会イベントや、特別な経済的発表、あるいは季節特有の動きが関連している可能性があります。また、個々の要因がどう関連し合い、総合WEIスコアに影響を与えているかを理解するためには、さらなる詳細分析と時間軸データが必要です。PC1が全体の変動に大きく寄与しているため、今後の施策立案には、PC1に基づく要素への注目が重要でしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側にある「実績」と異なる「予測」値（ライン）が、2025年7月初めから減少していることを示しています。その後、グラフ内の中心へ向かって増加する可能性があります。
– 比較期間が2026年7月に向けているため、長期間での一貫したトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」と「予測（予測AI）」に間違いなく大きな違いがあります。予測範囲も明示されており、安定的な範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は「実績」、緑の点は「前年（比較AI）」、赤い×印は「予測」を示しています。
– 灰色の帯が予測の下限と上限範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い「実績」のプロットは、概ね「前年」と一致しており、過去のデータに対して大きな変動はないようです。
– 「予測」は実績とは異なるトレンドを示しており、将来的な変化の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「前年（AI）」のデータは予測と密接に関連しており、両者は統計的な相関が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データのばらつきを考慮すると、何らかの理由で「予測」が「実績」とかけ離れている可能性があります。これはAIモデルの予測精度に疑問が投げかけられたり、外部因子（たとえば経済情勢）の影響が考えられます。
– 交通分野におけるこうした変動は、政策立案やインフラ投資への影響を及ぼす可能性があり、慎重なデータ検討が求められます。
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:
以下のような分析ができます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある「実績（実績AI）」の青い点は、最初の数ヶ月間に集中しています。これらの点は、高いWEIスコアを示しており、その後データが切れているか、観測が行われていない可能性があります。
– 右側にある緑色の「前年（比較AI）」の点は、エンドの日付付近に集中しており、WEIスコアが再び高くなっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は確認できませんが、左側のデータが集中的に測定されているため、その後の空白期間が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の「実績（実績AI）」点は、時間の短い期間内で一貫して高いスコアを示しています。
– 緑の「前年（比較AI）」点は、右端に集中し、前年の相対的なスコアの高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 明確な関係性は見えていませんが、「実績」と「前年」のデータが異なる期間にあり、比較することでトレンドの変化を評価できそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については特筆すべき点は見当たりませんが、スコアのばらつきは両サイドで見られます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 人間はデータがない中間の期間に何か問題があったのか、あるいは変化があったのかを疑問に思うでしょう。
– WEIスコアが高いことで、交通カテゴリでの安定性やパフォーマンスの高さが示唆されています。予測や比較の視点からは、どのようにパフォーマンスが変動したか、またその原因を分析することが社会的・ビジネス的に重要です。
このグラフでは、データの欠落を補いながら、異なる期間を比較して、長期的なトレンドや変動要因の解析が可能と思われます。
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:
このグラフには、交通カテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移が示されています。以下に、その特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、実績データのプロット（青）が集中しています。これらは比較的同じレベルに位置し、トレンドとしては大きな変動が見られません。
– グラフの右側には、将来の予測データ（緑）がプロットされています。この部分も安定しており、大きな上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に外れ値や急激な変動は確認できません。WEIスコアは一貫して安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示し、一貫して安定したパフォーマンスを示しています。
– 緑の点は予測値を示しており、同様に安定しています。
– 予測の下限および予測範囲（xAI/3σ）が灰色で示され、予測の信頼性を視覚的に確認できます。
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大きな相関があり、予測は過去の実績を基にして安定した推移を見込んでいます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の数値が密に集中しており、データ全体にわたる高い一致度が示唆されています。
6. **直感的な感想およびビジネス/社会への影響**:
– このデータは、特定の交通カテゴリにおける安定した状況を示しています。急激な変動がないため、交通管理者は予測に基づいて計画を立てやすく、長期的な戦略を練るための安定した基盤を提供しています。
– 社会的には、交通インフラやサービスの提供に信頼性があると予感されるため、ビジネスの継続的な運営にプラスとなるでしょう。また、予測範囲が狭く、信頼性が高いことも安心材料となり得ます。
この分析では、交通管理、資源配備、サービス提供の予測精度向上に活かされる可能性があります。
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:
以下の点からグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 視覚的には、実績データは横ばいに近い動きが見られますが、予測（予測AI）のデータは下方向に急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰による予測では急激な下降が見られます。一方、決定木回帰では水平ラインが予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績のデータを示し、安定している様子がうかがえます。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による急な変動を示しています。
– 予測の下振れさ範囲も表示されていますが、実績や他の予測とは異なる動きです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と他の予測との間には明確な相関が見られません。特にランダムフォレストによる予測は他と大きく異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと他の予測手法（決定木回帰、線形回帰など）の間には整合性があり、比較的安定しています。しかし、ランダムフォレストによる予測には大きなばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 交通カテゴリにおける経済的余裕の指標（WEI）がモデルによって異なる予測を示しており、特に経済的ショックや政策変更が予測で示されている可能性があります。
– 特にランダムフォレスト回帰の結果により短期間での大変動が示唆され、リスク管理や注目ポイントとして捉える必要があるでしょう。
– ビジネス的には、予測モデルの選定や改善が必要かもしれません。特に、予測の一貫性がない場合は、信頼性のある他のデータや指標の検討が求められるでしょう。
このグラフの解析から、交通分野の経済的余裕に関する不確実性や、予測に対する慎重な評価の必要性が伺えます。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青いプロット）では、約0.8で始まり、下がる傾向が見られますが、データは限られているためトレンドは不明確です。
– 後半（2026年）には、前年度（比較AI）の値としていくつかの緑色のデータポイントが存在し、約0.8から0.9の間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには急激な変動がありますが、緑色の「前年度（比較AI）」にはそうした急激な変化は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績のデータポイントであり、赤いXは予測値です。
– 緑色のプロットは「前年度（比較AI）」を示しており、この比較に基づいて将来の傾向を判断することができます。
– 線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が色分けされており、それぞれの予測がどう異なるかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較AIのデータでは、時間の経過に伴って異なるトレンドが見られます。
– 予測手法ごとの線が明らかに異なるパターンを示しており、線型回帰（ピンク色）とランダムフォレスト回帰（青緑色）は特に差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測および前年度との間に顕著な相関は示されていませんが、長期間のトレンドが見えない状態です。
6. **グラフから人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の急激な実績の変化は健康における大きな要因の変化やイベントを反映している可能性があります。
– 後半の比較AIのデータが安定していることは、システムや状況が健康の維持に寄与する基準を超えられることを示唆しています。この情報は政策決定や個人の健康管理に影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは時間経過に伴う健康状態の予測と実績の乖離、及びモデルによる予測の違いを視覚的に確認するためのものです。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青色）**: 初期のデータは比較的安定しており、急激な変化は見られません。
– **予測データ（紫色/水色）**: 予測では増加の兆しが見られる回帰結果が表示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには顕著な外れ値や急激な変動はありませんが、予測の種類によって異なるトレンドが見られ、特にランダムフォレストの予測ではスコアが高いです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 現実のデータポイントを示しています。
– **紫色ライン（ランダムフォレスト回帰）**: 高い予測値を示しており、ストレスレベルが上昇する予測をしています。
– **その他の予測**: ランダムフォレストの予測とは異なり、安定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
– 実績データと予測データは初期の段階で似た傾向を示していますが、将来的にはランダムフォレスト回帰の予測が特に異なるパターンを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各時系列データ間で大きな相関は見られませんが、予測の多様性に従って異なるシナリオが示されています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 基本的には今後のストレスレベルが上がる可能性を考慮する必要があります。特に新しいプロジェクトや外的な要因が影響する可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: ストレスレベルの増加が予測される場合、従業員の健康管理やメンタルヘルスのサポート体制を強化することが重要です。
このグラフは、心理的ストレスが個人にどのように影響を及ぼすかを理解し、その対策を講じるための一助となるでしょう。特に予測のバリエーションを考慮した柔軟な対応が求められます。
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）のスコア推移を示しています。以下は専門的な分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、高めでほぼ安定したスコアから始まり、一度急激に下降し、その後はデータが見られません。
– 予測データ（緑の点）は、将来的にスコアが再び高い水準に戻ると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアにおいて大きな下降が確認されます。この急激な変動は、特定の出来事や条件の変化による可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、緑のプロットは予測値を示しています。
– 薄い灰色の帯は予測の不確実性を表しており、モデルがどの程度の幅で結果を予測しているかを示します。
– ピンクと水色の線はそれぞれ異なる予測手法（決定木回帰、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**
– 実績データと各予測手法の間には、予測の形状には違いがあるものの、最終的に似たスコアレンジになることが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのスコアが高いが、急落した後、予測モデルでは高いスコア回復が示唆されています。
– 各モデルの分布に違いはあるものの、全体として高いスコアに戻る見通しがあります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な変動が何らかの市場や環境の大きな変化の可能性を示唆しています。これが交通の自由度や自治に関連する要素にどのように影響したかを詳細に検討する必要があります。
– 将来的にはスコアが回復する予測があり、回復に向けた施策が効果を発揮している、もしくは新たな技術や政策が導入される可能性があります。交通政策の適応性や技術革新の影響が考えられます。
この分析に基づいて、関連する政策立案やビジネス戦略の見直しを検討することが望ましいでしょう。
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**:
– 最初の期間（2025-07-01から始まる）はやや上昇トレンドが見られます。
– 中盤から後半にかけて、データポイントがない期間が続き、予測データの方に偏っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特段の急激な変動は見られませんが、実績と予測の間に若干の差があるように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績、緑の点は前年、薄緑の線は予測の下限だと読み取れます。
– 予測値は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰でプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が2つの時点で比較され、予測値は実績よりも高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関というよりも、異なる予測方法が異なるトレンドを示していることが特徴です。
6. **直感的な感想および影響**:
– データの不足している期間があるため、特に後半部分についての予測の信頼性が課題です。
– 社会的公平性の評価において、予測が実績に対してどの程度一貫しているかによって、施策の信頼性や将来的な改善の見通しが評価される可能性があります。
– このグラフは、公平性向上の取り組みがどの程度効果的かを定量的に示す一助となるでしょう。
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:
### グラフ分析の専門家としての視点
1. **トレンド**:
– データは大きく二つの期間に分かれています。最初の期間（2025年）はWEIスコアがほぼ一定ですが、徐々に上昇しています。
– 後半の期間（2026年）はさらにスコアが上昇し、高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータは比較的安定していますが、2026年のデータは急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績点で実際のパフォーマンスを示しています。
– 緑の予測点では将来のスコアを示しています。
– さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が示されており、それぞれのモデルによる予測の信頼区間が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に一定の関係性があり、予測が実績のトレンドをある程度反映しています。
– 予測値は実績よりも先に進んでおり、将来の動向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてスコアは上昇傾向にあり、社会の持続可能性と自治性が改善されていることを示しています。
– 予測モデルはそれぞれ異なるが、全て上昇を予測しているため、信頼性が高そうです。
### 直感的な洞察と社会への影響
– スコアの上昇は、社会の持続可能性が改善されつつあることを示しており、ポジティブな傾向を示唆しています。
– 結果は今後の交通施策や政策立案における重要な指標となりえます。
– モデルの一貫した予測は、今後の施策が正しい方向に進んでいる可能性を示し、政策立案者にとって安心材料となります。
– 現在の改善傾向を維持または加速するための施策が求められます。
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:
このグラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の「実績（実績AI）」データポイント（青い点）は0.8付近で横ばいになっていますが、その後5月から6月の間で大きく下降しています。
– 6月以降では「予測」ライン（複数の色で示される）は再び高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年9月に急激なスコアの低下が見られます。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**:
– 青い点は実際のデータを示し、全体的に最初に0.8付近で集中しています。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示しています。特にランダムフォレスト回帰における予測（紫色）は、データ点間の急激な減少を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– WEIスコアに関する各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が提示されており、それぞれのモデルが異なるトレンドを示していますが、全体として予測は安定性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、特定の期間で上下に揺れるのではなく、急激に変化しているため、時系列全体としては統一されたトレンドは見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期の高いスコアからの急激な下降はインフラや教育機会における一時的な問題を示唆している可能性があります。それにより、予測される安定的な回帰が住民や関係者に心理的安心を与えるでしょう。
– このデータから、迅速な対応が必要とされる期間があったことが理解され、その後の対策が効果的であった可能性が考えられます。政策形成やインフラ整備において参考となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、左側に実績値が集まり、右側に予測値が示されています。実績値は横ばいの傾向が見られ、予測値はやや高い水準で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特段の外れ値や急激な変動は見られません。予測値が安定して高いスコアを示しているのは特徴的です。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、最初の数値として観察されています。
– 赤い×印は「予測（予測AI）」で、後の時点で高いスコアを示しています。
– 緑色の円は「前年（比較AI）」を示し、データは現在のスコアよりも若干低めの基準を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に線が見られますが、予測が実績を超えた水準での推移を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストといった複数の予測モデルが使われていますが、それぞれほぼ同じ傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績スコアが安定しており、予測ではさらなる向上が示されています。これは、交通における多様性や自由の保障が今後強化される可能性が高いことを示唆しています。
– 社会的には、交通インフラがより多様化・自由化し、市民のアクセスや選択肢が広がることが期待されます。
全体的に、交通カテゴリにおける社会的な進展がポジティブな方向に向かっていることが、このグラフから読み取れます。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップにおいて、特定の日付や時間帯にわたる値の変動を確認できます。例えば、2025年7月2日から7月4日にかけて総合WEIスコアが高い黄色から緑色に変化しているため、若干の減少傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。日や時間ごとにスムーズに変化しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡や変化が総合WEIスコアを示しています。黄色は高いスコアを示し、紫に近づくにつれて低くなることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとに異なる時間帯（例: 8時、16時、19時）の変動が見られ、それぞれ時間帯による交通状況の異なる傾向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**
– 特定の時間帯と日付での色の違いから、交通量が時間帯や日によって予測可能な変動を示していると考えられます。例えば、19時のスコアが他の時間帯に比べて一定して高くないことが見られます。
6. **直感的に感じられることとビジネスへの影響**
– 時間帯別の交通量の変化をヒートマップで可視化することで、ピーク時間や混雑の少ない時間帯を予測することができ、これに基づいてトラフィック管理や輸送計画の最適化が可能になります。また、重大な変動がなければ、日常的な交通運用に特化した戦略を維持することができると考えられます。
全体として、このグラフは各時間帯における交通状況の変動を示し、効率的な資源配分や計画の最適化に役立つビジュアルデータを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– カテゴリごとに色の変化があります。特定の色（例: 黄色）は高いWEIスコアを示し、紫は低スコアを示します。日によってこのスコアは非常に異なっており、明確な周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例: 2025-07-01から2025-07-04）でスコアが急激に変化しているのが見受けられます。特に2025-07-03はスコアが最低となっています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。日付と時間帯に基づいてスコアが異なり、時間帯による変動も視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付の異なる時間帯でのスコアが示されており、異なる時間におけるスコアのバラツキを確認できます。時間帯による影響を評価するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化から、時間帯や日付によるスコアの変動が大きく、特定の日付や時間帯に集中して高いまたは低いスコアが出る傾向があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 高いスコア（黄色）が持続する時間帯がある場合、その時間帯が交通のピークを示している可能性があります。例えば、通勤時間や特定のイベントの影響が考えられます。
– 低スコア（紫）が目立つ日は、交通が少ないか、何らかの要因で交通が滞っている可能性があります。これにより、交通計画や資源配分に対する戦略的な見直しが必要となるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとの交通パターンを分析し、計画や改善に役立てることができるツールです。
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:
このヒートマップから以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 短期間（7月1日から4日）に対するデータなのか、全体として約1年間のデータを4日間でサンプルしたものなのかは不明ですが、特定の日や時間におけるスコアの変動は見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時の時間帯において、黄色の高スコア（0.82）が見られ、他の時間帯とは異なるパターンを示しています。
– 16時台は他の時間帯と比べて低いスコア（紫色）を示していることも特徴的です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは「社会WEI平均スコア」の高さを示しており、黄色が最も高く、紫色が低スコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動を見ると、一日の中でも顕著な違いがあることがわかります。特に夕方から夜にかけて大きな変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に異なる色分布が見られることから、特定の時間帯で社会的な変化や活動の違いが反映されていると考えられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– このデータは交通に関するものであるため、特定の時間帯に交通需要や人々の移動が活発であるという示唆があります。例えば、19時のスコアの高さは帰宅ラッシュやその他の生活パターンに関連している可能性があります。
– 交通計画やインフラ整備においては、この種のデータ分析はピーク時間の交通流量管理や公共交通機関のスケジュール設定に活用できると考えられます。
全体的に、詳細な期間のデータや他の変数の情報があると、より深い洞察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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド：**
– ヒートマップ自体には時系列のトレンドは示されていませんが、特定の項目間の相関が示されています。
– 個人WEI平均と他の項目（総合WEI、個人の自由度と自治）との高い相関が見られ、これが一貫した重要な関係であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 特定の動的変化や外れ値はヒートマップでは示されませんが、個人WEI自由度と自治と個人WEI平均の間に非常に高い相関（0.93）が見られます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と他の項目（特に個人WEI自由度と自治）との相関が低めです。
3. **各プロットや要素が示す意味：**
– 赤に近い色は高い正の相関を示し、青に近い色は低い相関または負の相関を示します。
– 個人WEI健康状態と心理的ストレスの間の相関は低く、独立性が感じられます（相関係数0.46）。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 個人WEI自由度と全体の社会WEI指標との高い相関は、人間の自由度が全般的な社会のウェルビーイングに大きく影響することを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 個人WEI経済的余裕と個人WEI健康状態の相関が比較的低く（0.41）、経済的状況と健康状態が必ずしも一致しないことを示唆しています。
– 社会WEIの「公平性・公正さ」と「共生・多様性・自由の保障」は弱い相関（0.68）を持っています。
6. **直感的な洞察と社会的・ビジネスへの影響：**
– 高い自由度と自治が個人のウェルビーイングに強い影響を与えていることが示唆され、人々が自己決定権を持つことが重要であるという直感を裏付けます。
– 公平性や公正さの重要性が相対的に低く見える点は、社会政策においてこれらの要素の強化が求められる可能性を示しています。
– ウェルビーイングの向上を図るために個人の自治や自由が促進されるべきであるという政策的示唆があります。
これらの相関は、交通カテゴリ内でのそれぞれの項目が他の項目とどのように関連しているかを示し、これらの相関が社会政策やビジネス戦略にどのように反映されるかを考える上で有益です。
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:
以下は、提供されたWEIスコア分布比較（箱ひげ図）についての分析です：
1. **トレンド**:
– 全体的に異なるWEIタイプのスコアは、横ばいから微妙な変化を持つように見えます。特定の周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのボックスには外れ値（プロットの外にある丸い点）があり、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（持続可能性と自治）」で顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはWEIタイプを区別していますが、スコアの意味自体には影響しません。
– 箱ひげ図の範囲が広いほどスコアの分散が大きいことを示し、狭いほど集中していることを示します。
– 中央の線（中央値）は異なるタイプ間の中央値の比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各箱ひげ図が異なるWEIタイプを示しており、直接の時系列データではなく、種類ごとの比較です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各タイプ間の相関関係は箱ひげ図単体からは明示されませんが、スコアの広がりを見ると、個人と社会のWEI間では異なるパターンが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、交通に関連する異なる側面における人々や社会の状態を評価するための視覚的な手段を提供しています。
– スコアの変動や外れ値から問題領域や改善が必要な分野を特定できる可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、特に極端な値やスコアの広がりが大きい分野は注目すべき領域であり、これによりデータに基づいた戦略的な介入が可能になるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）グラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**
– グラフは個々の点が散在しており、特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）は観察されません。主成分分析ではトレンドそのものよりも、大まかなデータの分布やパターンに焦点を当てることが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、主成分1が約0.2、主成分2が-0.10の位置にある点が他の点から離れており、異常値と見なされる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個別のデータポイントを示しており、交通に関する異なる変数の構成要素を表しています。主成分1（寄与率0.60）は、大部分の情報を保持しており、データの大きな変動を意味します。主成分2（寄与率0.22）は補足的な情報を追加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時系列データから生成された各プロット間には明らかなパターンや相関は示されていませんが、主成分に沿ったクラスター化の傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点の分布は均一ではなく、いくつかの方向に広がっています。主成分1がデータの主要な情報を提供するため、主成分1に沿った方向により重要な情報があると解釈できます。
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**
– このグラフは交通データの多次元的な違いを視覚化しているため、交通パターンや運行効率の分析に役立ちます。外れ値の存在は異常事象（例えば、事故や予期せぬ交通変更）を示唆しており、それへの対策が社会的に重要になります。ビジネス解析においては、効率的な資源配分や需要予測の改善に寄与す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。
