📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータを基に分析した結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**
– 全体としては0.70〜0.81の範囲で変動し、日々の揺れが激しい。特に2025-07-02の0.81と2025-07-03の0.65は極端な値として目立つ。
– 2025-07-02以降のデータに顕著な変動が見られ、一部の要素または環境の変化によって大きな影響を受けている可能性がある。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**
– 各平均値も同様にかなりの変動を示し、特に2025-07-02の個人WEI平均が目立って高い（0.78）。
– 社会的な要因が個人の測定値に強く影響を与えている可能性を示唆。
### 異常値
– **総合WEI 0.81（2025-07-02）**:
– 全体的な品質や満足度の一時的な向上を示しており、特定のイベントや政策に起因する可能性がある。
– **総合WEI 0.65（2025-07-03）**:
– 平均よりも低下しており、突発的な問題の出現やストレスの増加が考えられる。
– **個人WEI（経済的余裕）0.85（2025-07-02）**:
– 一時的な所得増加や経済的支援が増えた可能性がある。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 期間が短いため、明確な長期トレンドは識別困難だが、急激な変動はシステムの外部要因によるものと推測される。
– **季節性パターン**: はっきりした季節性パターンは見られない。
– **残差**: 説明できない残差が多く、日毎の変動は予測が難しい複数の非定常要因に依存している可能性。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人WEIと社会WEIの間に一定の相関があることが示され、社会的な要因が個人の幸福感にかなりのインパクトを及ぼしているかもしれない。
– 経済的余裕と社会ウェルビーイング間に強い相関が見られる可能性も考えられる。
### データ分布
– **箱ひげ図から読み取れる情報**: 中央と外れ値の幅が異常値の日では大きく広がっていることが予想される。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率 0.57**:
– 全体の変動の約57%がこの成分で説明できるため、主要な要因として捉えられる。
– **PC2の寄与率 0.22**:
– 第二の主要要因であり、補助的な要因または副次的な影響として作用していると考えられる。
### 総評
データ全体は、日々の急激な変動によって特徴付けられており、特定の社会・経済的イベントが各項目に影響を与えている可能性がある。また、相関分析により個人と社会の測定値が密接に関連していることを示唆しており、政策や社会的イベントがこれらのスコアに寄与していると推測できます。
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:
このグラフは、交通カテゴリの総合WEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的特徴と分析を挙げます。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）が表示されていますが、最初の数日間にしかなく、その後のデータはありません。
– 直線的な予測（線形回帰・水色）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 判定木回帰（薄紫色）とランダムフォレスト回帰（紫色）は双方とも微妙に下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期の水準に外れ値（黒い丸で囲まれた部分）があるため、通常のデータとの違いが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実際の実績データです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す範囲です。
– 3つの異なる予測手法が使われており、線形回帰は水色、判定木回帰は薄紫色、ランダムフォレスト回帰は紫色です。
4. **時系列データの関係性**：
– 実績と予測の間にはやや乖離が見られ、予測の不確かさも考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データが限られているため、予測モデルの精度は不確実である可能性があります。トレンド線が異なる方向を示していることから、各手法の予測見解には差があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**：
– 現時点での実績データが少ないため、交通の需要や状況の確かな予測には限界があります。ただし、異なる予測手法が使われていることで、今後適切な対策を講じるための多様な視点が提供されていると言えます。
– 実績値が増えることで、予測の精度向上が期待され、交通計画や政策の策定に生かされる可能性があります。社会的には、交通の円滑化や問題の早期発見に繋がるでしょう。
データの更新とさらなる分析が求められますが、現時点での予測は交通管理の役に立つ情報を提供していると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は比較的安定しており、急激な変動はありません。予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 外れ値として識別された点がいくつか見られ、その領域はグレーで示されています。これらは特異なデータポイントを示し、特定の事象や誤差を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、現実のデータを表しています。
– 赤い「×」は予測値を示し、今後の動向を予測しています。
– 黒い丸は外れ値で、異常なデータとしてマークされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。予測手法によってわずかな違いがありますが、全体としては緩やかな下降トレンドを共有しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫性があり、予測と大きく乖離している部分はほとんどありません。予測範囲（グレーの範囲内）が狭いため、全体的に安定したモデルであると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、交通に関するWEIスコアが比較的安定していることを示していますが、今後の予測では徐々に低下する可能性があります。これは例えば、交通量の変化やインフラの問題に起因することが考えられます。ビジネスや政策決定者は、この予測を基に今後のインフラ投資や交通対策を検討する必要があるかもしれません。
このグラフからは、現在のWEIスコアが比較的安定しているにもかかわらず、今後の下降トレンドを警戒する必要があることが読み取れます。外れ値の分析によって、特定の日やイベントがこの傾向にどのように影響するかを検討することも重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は時間経過につれて基本的に横ばいであるが、最初の数日で若干の変動があります。予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべては緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日における実績の青い点の中に、黒い円で囲まれた外れ値が存在します。それ以外は、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しています。
– 赤い「×」は予測を示していますが、グラフには表示されていません。
– 黒い円は外れ値を示し、データの不規則な動きを示唆しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとして、実績と3種類の予測ラインがあります。これらの比較により、予測が実績よりやや低い傾向を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と各予測モデルの傾向は似ているものの、実績はやや変動しやすいことが観察されます。データ全体としては、緩い下降傾向を示す要素が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的に見ても、実績データの変動は比較的少なく、安定したパフォーマンスを示しています。しかし、今後の予測からは、小さな下降トレンドが示唆されています。交通に関するデータであることから、これが渋滞や交通量の減少などに関連している可能性があります。また、未来の政策や改善策の計画に影響を及ぼす可能性があります。
このデータをもとに、関係者は効率的な交通管理や公共交通の改善を図るための対策を進め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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべて上昇傾向を示しており、今後の経済的余裕（WEI）が改善する可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ（実績AI）には外れ値があり、その範囲はグレーのエリアで表されています。この範囲内での変動は、予測の不確かさを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは過去の実績を示し、安定した水準を保っています。
– 赤い×マークは予測値を示しており、既存の実績と比較して高い水準に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各モデルの予測ラインは似たような傾向を示しており、全体的なトレンドも一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に強い相関が見られます。今後の予測が実績データの延長線上にあることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済的余裕の向上は、個人の消費活動の活発化を示唆します。交通カテゴリーにおいては、公共交通機関や個人移動手段の利用増加が期待されます。
– ビジネスにおいては、交通インフラや関連サービスの強化が求められ、社会的には人々の生活の質が向上する可能性があります。
このグラフは、今後の経済的な見通しが明るいことを示しており、個人とビジネス双方にとってプラスの影響を与えうる情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は横ばいです。予測は、線形回帰と決定木回帰がやや横ばいなのに対し、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数個（黒の円）あります。これらは通常のパターンから著しく外れたスコア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**
– 青い点: 過去の実績。
– ×印（予測AI）は散布図上に表示されていないが、予測として将来のスコアを示す。
– グレーの範囲: 予測の不確かさを示す範囲。
– 予測の3つの色分けされた線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデル。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって異なるトレンドが示されているが、現在のところ実績と大きな差がない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績は安定していますが、ランダムフォレストの予測は下降の可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じと影響**
– 予測モデルに異なる見解があるため、将来の変化に対する不確かさを感じるかもしれません。ビジネスや社会への影響として、健康状態の予測が一定ではないため、準備が必要かもしれません。特に下降予測を示すモデルへの対応が重要です。
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（青いプロット）は横ばいで、7月1日から7月5日までの間に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（薄紫色）は一定の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 点線で示された外れ値が1つあります。これは期待された範囲外の値を表しています。
3. **各プロットや要素**
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は非常に狭く、データがある程度正確であることを示しています。
– 実績データは比較的安定しており、短期間で評価されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の比較では、実績値は過去のデータに限定されています。
– 予測モデル（ランダムフォレストと線形回帰）は長期的な傾向を示すため、今後の変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は狭い範囲に分布しており、心理的ストレスの大きな変動は確認されません。
– 予測ラインが異なる傾向を示すことから、モデル間での予測のばらつきを考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 短期間のデータに基づく実績は安定しており、当面大きな心理的ストレスの変動はないと考えられます。
– ランダムフォレストモデルの上昇傾向は、今後の交通状況の悪化や心理的ストレスの増加を予測している可能性があります。
– ビジネスや社会的観点からは、予測モデルの違いを理解することで、将来的なストレス管理や交通政策の見直しに役立てることができるでしょう。
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:
以下はグラフ分析の詳細です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初めの期間において横ばいで安定しています。
– 予測（決定木回帰）は横ばいで推移しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの一部に異常値が認識され、黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、直近のデータを元にした位置です。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 色分けされた線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルの結果が比較されていますが、全体としては一部の予測データが実績データと一致していないことがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に密集していますが、予測データはモデルによりばらついています。
– 異常値の存在が分析に影響を与えている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**
– 横ばいのトレンドから、システムの安定性が伺えますが、ランダムフォレスト回帰による下降傾向が示すように、将来的な不安定要素があるかもしれません。
– 異常値の存在とモデル間の違いは、データの正確性や予測モデルの改善点を示唆しており、業務効率や精度向上に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは交通に関するデータの予測や安定性を評価するためのものであり、精緻なモデリングと異常値の対応が重要となります。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを30日間にわたって示した時系列散布図です。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**
– 実績（青いプロット）は、期間の初めに集中しており、その後のデータは表示されていません。
– 予測データのうち、線形回帰（緑線）と決定木回帰（シアン線）はほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に異常値が存在（黒丸）。
– 異常値はいくつかありますが、外れ値としての位置は目立っています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、その信頼性は強調されています。
– 赤い「X」は予測値を示し、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が設定されています。
– 三種類の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデル間には乖離が見られ、特に予測の開始以降のデータが欠如しているため比較が困難です。
– 回帰モデル間では全体として方向性は異なるが、予測値は大きく逸脱していない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に目立った正の相関や負の相関は示されていないが、実績データ内には異常値が散見される。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 頼れる実績データが限られているため、社会WEIスコアの変化を予測するのは困難。
– 各種の予測モデルを導入することで不確実性を軽減しようとする努力が見られる。
– 社会WEIスコアの安定性を保つための施策が必要とされる状況を示唆。
– 長期的な公正性の改善や維持が交通政策の焦点となる。
データの豊富さやモデルの効果が評価の鍵となりますが、視覚的分析からもこれらの取り組みが見て取れます。
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:
## グラフ分析:
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**は、グラフの初期にはやや上下の変動を示しているものの、全体的には安定しています。
– **予測データ（ピンクのライン）**は緩やかな上昇トレンドを示しており、将来的にはスコアの改善が見込まれています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最初の期間において、一つのデータポイントが大きく低下（異常値として囲まれている）しています。これは、異常な要因が一時的にあった可能性を示しており、要注意です。
### 3. プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績データ。日々のWEIスコアを示す。
– **ピンクのライン**: 予測（ランダムフォレスト回帰）。今後のスコアの推移を示唆。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを表しており、予測の信頼区間として機能しています。
### 4. 複数時系列データの関係性
– グラフには実績と複数の予測手法がありますが、ここでの主要な予測手法はランダムフォレスト回帰です。予測は実績データをトレンド分析し、今後のスコアを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの最初の期間における乖離が見られますが、その後は予測の流れに沿うように回復し、予測通りの結果を示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– 初期の外れ値が示すのは、一時的な混乱や問題が発生した可能性です。しかし、予測のポジティブなトレンドは、持続可能性と自治性の向上が期待できることを示しています。交通部門における持続可能性の改善は、社会に対する環境的または経済的な影響を軽減し、コミュニティ全体の福祉を高めるかもしれません。
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、以下の分析を行います。
1. **トレンド:**
– 実績（青色プロット）は一定の横ばいを示しています。一方、予測（決定木回帰）は横ばいで、ランダムフォレスト回帰は下降しています。
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は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実際のデータを表し、予測データと比較するベンチマークです。
– グレーのゾーンは予測の不確かさの範囲を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が下降していることは、今後の状況が悪化する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測手法によって異なるトレンドが示されており、分析方法によって今後の見通しが変わることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の比較により、予測の精度やモデルの適用性を評価できます。
– 実績と決定木回帰の予測は一致しているが、ランダムフォレスト回帰は将来的な低下を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、現状維持と今後の不確実性です。特にランダムフォレスト回帰の結果は警戒すべき点です。
– ビジネスや社会への影響としては、今後のインフラや教育機会への投資や政策の再評価が必要になるかもしれません。下降トレンドを描く予測モデルに裏付けられたリスクに対処するための戦略が重要です。
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AIのデータ（青い点）は横ばいで一定の範囲内にあります。
– 予測データには3つの手法が使用されています。線形回帰（青）の予測はほぼ横ばい、決定木回帰（シアン）はわずかな上昇、ランダムフォレスト回帰（紫）はわずかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて3つの外れ値（灰色の領域外のデータ点）が見られます。これらは異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績、赤の×は予測AIによる予測です。
– 外れ値は黒のサークルで囲まれています。
– 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**
– 実績データは比較的一貫しているのに対し、予測モデル間にはわずかな違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法間での予測スコアには小さな差異がありますが、全体的に似た傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰のみが下降傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 外れ値の存在は予測モデルが修正を必要とする可能性を示しています。予測が横ばいであるため、交通における社会WEIの安定が見込まれます。しかし、ランダムフォレスト回帰が下降を示唆している場合、これは潜在的な問題の早期警告として捉えられるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、交通に関連する政策や計画の安定性が期待できるが、異常値について詳細な分析を行うことで、潜在的なリスクを軽減することが重要です。
このグラフは、異なる予測手法と実績データを比較し、交通の社会的要素における安定性と変動の可能性を評価するための良いツールとなっています。
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:
以下の点について、このヒートマップの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、色の移り変わりからWEIスコアが日にちごとに変動していることが示されていますが、大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体における急激な色の変化はなく、急激な動きや外れ値は視覚的には確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアを示し、黄色が最も高く、暗い紫が最も低いスコアを示しています。
– 特に7月2日と7月3日の16時のスコアは低く、他の時間帯や日に比べて異なるパターンを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各日の16時と19時のデータが示されており、時間帯ごとの変動を観察できます。
– 特に、16時と19時では色の変化が異なっており、時間によるスコアの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの相関関係は明示されていないが、あるパターンの時間帯（特に16時）は一貫して低スコアを示しており、特定の時間帯でのパターンがあることがわかります。
6. **直感的な洞察**:
– 一部の時間帯（特に16時）のスコアが低いのは、交通に影響を与える特定の要因（例：渋滞や悪天候）が存在する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会に与える影響として、特定の時間帯における交通の効率改善が重要であることを示唆します。また、このデータを利用して交通管理を最適化することで、労働時間の効率化や通勤ストレスの軽減に寄与する可能性があります。
このグラフは、時間と日をまたぐ交通トレンドを理解し、スコアに基づいて適切な政策対応やインフラ変更を行うための一助となる情報を提供します。
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:
以下は、このヒートマップから得られるインサイトです。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間の期間を示していますが、視覚的には4日間のみ表示されています。色の変化があり、それぞれの日付で異なるトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の時に、非常に低いスコア（暗紫色）が見られ、これが外れ値や急激な変動として認識されます。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色は個人WEI平均スコアを示しており、色の濃淡でスコアの違いが可視化されています。
– 色のスケールバーが右側にあり、色が変わることでスコアの相対的な高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示された日ごとの変動は、スコアが時間によって変化していることを示していますが、4日間のみのデータでは周期性や明確な関連性を確認するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が日付と時間のマトリックスであり、特定のパターンは確認しにくいですが、時間によってスコアが変動することが示されています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 2025-07-03の低いスコアは、何らかのイベントや障害があった可能性があります。交通カテゴリであるため、この日は交通機関での障害や遅延があったかもしれません。
– 他の日の高いスコアは、通常の運行が行われていたことを示唆します。交通機関の運営において、トレンドを監視して迅速な対応が必要となる可能性があります。
全体として、時間帯と日付による変動が視覚的に示されているが、さらなる分析のためにはより多くのデータが必要です。
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:
このヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 短期間（30日間）のデータであるため、明確な長期トレンドは見えづらいですが、特定の日や時間帯でのパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に目立つ色の変化があります。他の時間帯に比べ、スコアが高いことを示しています。
– 大部分は紫色または黄色を帯びているため、この時刻が際立っています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は各時間帯と日にちの社会WEI平均スコアの大小を表しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる色が見られ、特に日ごとの時間帯や日時の組み合わせで変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中の特定の時間帯に特徴的な動きを示しており、特に夕方から夜にかけて変化があるようです（7月1日の例）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの色の変化から、特定の時間や日には多くの人がアクティブである可能性があります。これにより、交通量の増加やピーク時の混雑が予測されます。
– ビジネス的には、混雑が予想される時間帯にサービス提供を強化したり、広告を集中させたりする戦略が考えられます。
– 社会的には、交通渋滞対策や公共交通機関の強化が求められる可能性があります。
全体的に、ヒートマップは交通のピークパターンを視覚的に示す効果的なツールとなっており、この情報は様々な意思決定に利用できます。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（Well-being Index）の様々な項目間の関連性を視覚化したものです。30日間にわたるデータ分析に基づいています。
### 1. トレンド
– ヒートマップは時間軸ではなく、項目間の関係性を示すため、トレンドというよりは、項目間での関連性の強弱が見えてきます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 色の濃淡に基づいて、強い相関（±0.7以上）を持つ項目が際立ちます。一般的に、赤に近いほど高い正の相関、青に近いほど高い負の相関を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 赤系（高い相関）は、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」(0.94)、「個人WEI（自由度と自治）」と「自由度と自治」(1.00)から強い関連性があることを示しています。
– 青系（低い相関または逆相関）は、「社会WEI（公正性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」（0.20）などです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データではないため、30日間の各データそのものよりも、その集計による相関が示されています。時間による変動はこの図からでは分かりません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い相関があると思われる主要な項目間は、例えば「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」（0.93）が挙げられます。また、「個人WEI（健康状態）」は比較的他の要素全体と弱い関係（0.27から0.54）があります。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– 経済的余裕や心理的ストレスが個人や社会の他の項目とどのように関連しているかが示されることで、例えば交通関連の施策が社会全体に及ぼす影響を評価するベースとなるかもしれません。
– 高い相関や低い相関を通じて、政策やビジネスの影響が予測しやすくなるため、交通関連サービスの改善や政策立案におけるガイドラインとして利用できるでしょう。
このヒートマップは、交通における様々な個人および社会のWEI項目間の関連性を視覚化し、それに基づく戦略の形成に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各ボックスプロットは独立したWEIタイプの分布を示しており、 30日間のデータに基づいているため、明確な上昇や下降のトレンドは示していません。ただし、異なるWEIタイプ間での中央値の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスプロットに外れ値が見られます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI(公平性・公正さ)」では、外れ値が目立っています。これらの外れ値は特定の状況での急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の部分はデータの25パーセンタイルから75パーセンタイルを示し、中央の線が中央値を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会整備・教育機会）」では、箱が狭いため相対的に安定した分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプが横並びで表現されているが、それぞれは異なるカテゴリを表しており、直接的な時系列データ間の関係は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」 は中央値が近く、類似した分布を示しています。
– 分布間に重なりが見られるが、いくつかは明確に異なる分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことや影響**:
– グラフから、「心理的ストレス」や「公平性・公正さ」に関して、個人差が大きく、不安定さがあると感じられます。これは、ビジネスや交通インフラにおいて対応策が必要な可能性を示唆します。
– 継続的なモニタリングが必要で、特に外れ値が多い領域では、さらに詳細な分析と対策が求められるでしょう。
この分析に基づき、交通に関連する政策や改善施策の優先順位を検討するための情報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（Weighted Efficiency Index）の主成分分析結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– PCAプロットは特定の時間的なトレンドを直接示すものではありません。代わりに、データの分散を第1、第2主成分の平面上で視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には、右上と左下に比較的離れたプロットが見られ、これが潜在的な外れ値として注目されます。それぞれの主成分での変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各プロットは、30日間の特定の日のデータを主成分空間に投影したものを示しています。異なる位置にあるプロットは異なるデータパターンを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 主成分間での距離や配置が、異なる日のデータ間の類似性や違いを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が全体の分散の57%を説明しており、第2主成分が22%を説明しています。このため、第1主成分がデータの特徴を多く捉えていることが分かります。
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**:
– 交通データにおいて大きなパターンの違いをいくつかの主成分に集約できるため、運用効率やトラフィック管理の改善に役立つ可能性があります。
– 外れ値は異常な交通状況や特定のイベント日に対応しているかもしれず、さらなる分析で原因究明を行うことで対策が可能です。
全体として、このPCAプロットは、異なる時点での交通データの変化や異常を効率的に捉え、より深い理解や対策を講じるための基礎データとして重要です。
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。
