📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づく解析の要約です。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 日付2025-07-02の0.81や07-03の0.65を含む急激な変動が確認され、一貫した上昇または下降トレンドはなく、むしろ短期間の波動が見られる。
– **個人WEI平均**: ここでも急激な変化が散見され、特に07-02の0.78と07-03の0.60が顕著。
– **社会WEI平均**: 波動は見られるが、一般的に横ばい傾向にあり、一部の急増（7月02, 05日に0.83と0.81）と急減（7月03日に0.70）に注意。
### 2. 異常値
– 指定された日付において異常値が検出されているが、07-02と07-03に多く集中し、交通における外的要因（例えば、政府の新政策や主要なインフラの変化）が考えられる。
### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 現在のデータ範囲では明確なSTLの季節性は示されず、短期間では主に残差が変動の大きい要因である可能性。
– トレンド成分は多くのカテゴリで一定を保つ。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップが示されていると仮定すると、全般的に高相関のない項目が多く、各項目が独立して異なる社会的スコアに寄与している可能性がある。
### 5. データ分布 (箱ひげ図)
– 外れ値が多数存在、特に個人WEIで広い範囲のスコアばらつきが確認されるため、集中傾向が薄い。
– データの中央値は一般的に0.70～0.75程度。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果として、第1主成分（PC1）の寄与率は46%、第2主成分（PC2）が31%である。
– WEIの主な構成要素には経済的余裕と持続可能性が大きく影響している可能性が高い。
### 全体的な洞察
データから、WEIスコアに明確な時系列トレンドはなく、むしろ社会的、政策的な変化がスコアの変動に迅速に影響を及ぼすことを示しています。これらの短期変動は、高い寄与を持つ経済的余裕と持続可能性の変化と関連している可能性が高いです。したがって、政策立案者は、視点を長期的に保ちつつも、短期の社会経済的変化に対応する柔軟性を持つ必要があります。
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**
– **上昇・下降・横ばい**: グラフは3つの主要な期間に分かれています。2025年7月から始まり、2026年中期頃まで観測されていますが、データは左側と右側でクラスターを形成しています。
– **周期性**: 特に明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期のデータ点には異常値（黒い縁で囲まれた青い点）が存在しています。これは、観測期間の初期におけるデータのばらつきを示唆しています。
– **急激な変動**: 大きな変動は特に見られませんが、予測値の範囲（灰色の線）が広がっていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実際の観測データを示しています。
– **予測（赤い×）**: AIによる予測データです。
– **前年（緑の点）**: 前年のデータを示しています。これにより、前年と当年との比較が可能です。
– **異常値（黒い縁の点）**: データの予期しないばらつきや異常を示しています。
– **予測の不確かさと回帰モデル**: 予測の不確かさ（灰色の範囲）と複数の回帰モデル（紫、青、ピンクの線）が表示され、分布予測の複雑さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータが異なる場所にクラスタリングされており、異なる年のデータ分布の変化や傾向の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間に明確な相関は観察されませんが、予測の不確実性が示されており、不確実性の中で予測がどのように行われているかが示されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– **直感的な印象**: 初期の不確実性や異常値は計画のリスク要因として捉えられます。予測の不確かさが見られるため、予測精度の向上が望まれます。
– **ビジネスインパクト**: 実績と予測のギャップを埋めることで、計画の精度向上やリスク軽減につながります。
– **社会的影響**: 交通に関連するデータであるため、状況を分析し、より良い公共交通の計画や効率的なインフラの設計が求められます。
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:
グラフ分析の専門家として、以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月〜9月）は、わずかな上昇トレンドが見られます。
– 中央部分（2025年10月以降）はデータがなく、空白期間があるようです。
– 最近のデータ（2026年5月〜7月）は高スコアに集中しており、急激なスコア上昇が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点に異常値が示されていますが、具体的なスコア詳細はわかりません。
– 2026年5月以降、急なスコア上昇が見られ、人為的または環境的な要因が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、緑色のプロットが前年のデータを示しています。
– 異常値は黒で示され、特定の戦略または外部要因による偏りを示唆しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果があり、それぞれ異なるトレンド予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 軽微な上昇トレンドが初期に見られたが、途中でデータの空白があり、その後急激な上昇が示されています。
– 異なる予測モデルが用いられており、最適な予測手法の考察が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主に初期データと後期データで集中しており、二峰性の分布が示唆されます。
– 各予測モデルの精度評価が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 急激なスコア上昇は交通の改善や新技術の導入などのポジティブな要素を意味する可能性があります。
– 異常値の存在はデータの異常性またはモデルの再評価を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、交通効率の向上や新政策の影響などが考えられます。これにより、交通手段の改善やインフラ計画の成果が反映されている可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフを見ると、データの大部分が最初の数日間に集中していることがわかります。その後、ある期間ほとんどデータがない状態が続き、また急にデータが出現します。このため、一定のトレンドや周期性を議論するのは難しいですが、最初の期間と最後の期間で異なる動きが観察できることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間（2025年7月〜8月）には、ほとんどの値が0.8付近に集中していますが、一部の異常値がそれより高いスコアを示しています。
– グラフの真ん中にはデータがなく、これは期間内の急激な変化や異常がないことを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色の点）**: 最初のデータセットにおける現在の観測値。
– **予測（赤い×マーク）と異常値（黒い円）**: 異常値はモデルが検出した通常の範囲外の値。
– **昨年（緑色）**: 昨年のデータを示しており、現在のデータと比較可能。
– 各予測モデル（線、紫やシアンの線）は異なる予測アルゴリズム（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、異常値が比較されており、各予測モデルの精度を視覚的に評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の出現が比較的限定されているため、全体的なデータの分布は特異点を除けば比較的一様な範囲に収束しているように見えます。
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**:
– 最初に現れるスコアの集中とその後の長期間の欠如は、交通カテゴリにおける一時的な問題や計測上のギャップを示唆しているかもしれません。
– ビジネス的には、データの欠如期間において予測や計画の精度が低下するリスクがあります。
– 社会的には、このデータの不連続は交通関連の政策やサービス提供における不確実性を示す可能性があります。
このデータは予測モデルの精度を評価するためのものとしても利用でき、異常値の出現に対する警戒として、交通サービスの改善にも生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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアは横ばいの傾向を示しています。データの多くが同じ水準で維持されており、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い丸と異常値を示す黒い丸が一部重なっている点があり、おそらくこれが外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実際のデータを示し、x印の赤い点は予測値を示しています。これらは入力データに基づいて生成された予測です。
– 緑色の点は前年との比較で、その時点での状態を示しています。
– グレーのバーは予測の不確かさを示しており、信頼区間を表しています。
– 紫、赤紫、ピンクの線は異なる予測手法に基づく予測を示しています。これらの手法はそれぞれ結果が異なりますが、おおよそ同じ範囲内に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果は大きな差異がなく、ほとんど同じ範囲にあります。これは、各モデルの性能が類似していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと今年のデータの間で大きな変化は見られず、全体としてWEIスコアは一貫しているように見えます。
6. **直感的な感じと影響**:
– このグラフから、人々は経済的余裕（WEI）が安定して維持されていると感じるかもしれません。この安定性は、交通の経済面での安定した状況を示す可能性があります。
– ビジネス的には、急な変動がないことから、計画や予算の立案が行いやすい状況であるとも考えられます。社会的には、特に大きな変革や問題がないことを示唆しています。
このグラフからは、交通に関連する経済状態が現在安定しており、将来的にも大きな問題や変化が予想されていないことが読み取れます。
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:
こちらのグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）はやや減少していますが、その後、安定した期間があります。
– その後、予測データが示されていますが、実績データはなく、比較のための目標が設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分に異常値（黒い枠のプロット）が観察され、これは通常のトレンドから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データ、赤い×は予測データで異なるアルゴリズムによる回帰分析結果（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
– グレーの部分は予測の不確かさを示す範囲で、xAI/3σという方法で計算されています。
– 緑色のプロットは前年の比較データです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が比較されており、これらが将来の評価に利用される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはやや一貫性のない傾向を示しており、予測モデルの用途には注意が必要です。
6. **直感的に感じることや影響**:
– トレンドが安定し、予測が行われているため、データの信頼性には慎重な評価が求められます。
– 異常値の影響を除去または考慮することで、より正確なモデルの構築が可能かもしれません。
– ビジネスや社会的には、健康状態の推移を慎重に監視する必要があり、異常値の原因を理解し対策を講じることが重要です。
このような視点を基に、交通の健康状態を把握し、適切な対応策を検討することが推奨されます。
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**:
– 初期の実績データは一時的な上昇が見られます。ウェイトスコアが0.4から0.6〜0.8に上がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、青い点のうちいくつかが黒い丸で囲まれています。これは異常値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**（実績）は過去のデータを示しています。
– **xマーク**は予測地点を示し、処理が違う3つの回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が用いられています。
– **灰色の帯**は予測の不確かさの範囲を示しており、xAIの分析から得られたものである可能性があります。
– **緑の点**は前年の比較データです。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと複数の予測モデルのトレンド情報が示されていますが、日の経過と共に増加するように見えるストレス傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの上昇に伴い、予測も増加傾向があるようです。これは異常な増加や減少がない場合の予測となるでしょう。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 該当する交通カテゴリにおける心理的ストレスは時間とともに増加し得る傾向を示しており、交通状況の変化や新たなプロジェクトなどが影響しているかもしれません。
– ストレスが増える原因についての更なる分析が必要ですが、トレンドの上昇が続く場合、労働環境の改善やリラクゼーション支援が必要となるかもしれません。
– ビジネスにおいては、交通インフラの調整や心理的な負担を軽減するための施策が重要な対応とな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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）が2025年7月から開始され、予測値（赤い×印と線）がそれに続いています。全体的なトレンドとしては、データの開始当初に底をつく形になっており、その後はわずかに上昇しています。ただし、長期間にわたる明確な傾向を示すほどのデータポイントは少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにいくつかの外れ値（黒い円で囲まれている）が観察されます。これは異常な自由度や自治の挙動を示しており、特定の原因を探る価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績AIのデータを示し、赤い×印や線が異なる予測モデルの予測を示しています。予測の不確かさがグレーの範囲で示されています。
– 緑色の点は前年の比較データを示しており、前年と今年のWEIスコアがある程度類似している内容が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データと予測データの間で多少の整合性が見られ、予測モデルが実績に近い範囲で推移しているように感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが最初の期間に集中しており、予測の分布もそれに基づいています。分布が狭いことから、一貫したパターンを示していると考えられます。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるであろうことは、当初の期間に異常が発生している可能性があり、以後は安定しているということです。交通におけるWEI（自由度と自治）の変動は、技術改善や規制の影響を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会において、このようなWEIスコアの傾向は、交通システムの改善や政策の効果を測定するために重要な指標となり得るでしょう。異常値が存在することは、新たな施策の評価や見直しの必要性を示唆しています。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータでは、WEIスコアはおおむね横ばいで推移しています。ただし、予測モデルによってスコアが異なり、ランダムフォレスト回帰が高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒いオーバーレイで示されており、初期の実績スコアに対して強調されていますが、その後の時期には見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青）**: 2025年7月からデータがあり、0.6程度のスコアを維持しています。
– **予測（赤）**: 手法ごとに予測されており、時間とともに多様性が見られます。
– **異常値（黒枠）**: 初期の実績に対し設定されていますが、理由は不明です。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示され、特にランダムフォレストは高い予測スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績分析と予測値が重なり合わず、一部手法の予測が実績より高めに出されています（特にランダムフォレスト回帰）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に昨年よりWEIスコアが上がっている予測が見られ、これは交通系指標の改善又は予測手法の違いを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期データでの外れ値は、何らかの異常事態を示しているかもしれず、これに対処することでWEIスコアを改善できる可能性があります。
– 予測値が実績よりも高い手法が多いため、今後の政策や改良がポジティブな成果をもたらす可能性があり、それが社会的公平性や公正さの向上に寄与すると期待されます。
このグラフは、交通分野での公平性の向上に関する政策や施策のプランニングに重要な情報を提供できるでしょう。予測精度の向上と実績の比較は、施策の効果を評価し、さらに改善するために役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド分析
– **上昇トレンド**: グラフが始まってから2025年7月付近にほぼ横ばいですが、最初の数週間後、予測（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が急激に上昇しています。
– **周期性**: 見られないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 評価日の開始に近い位置に異常値が存在しています。
– **急激な変動**: 予測値の急激な上昇が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 実績データを表しています。
– **赤色の×印プロット**: 予測データです。
– **黒い円**: 異常値を示しており、監視が必要です。
– **緑色のプロット**: 前年、比較のためのデータ。
– **線の色違い**: 予測の計算手法の違いを表現しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同期間における予測手法による違いが視覚化されています。最初の期間では実績と過去のデータはほぼ一致していますが、その後の予測では手法に応じてスコアの増加が示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 漸進的な上昇（特に予測値）から、何らかの成長または改善が見込まれるデータとなっています。
– 特定期間での密度の集中は見られず、むしろ散在している。
### 6. 直感的洞察と社会への影響
– **直感的洞察**: 異常値とその後の急激な上昇傾向を見ると、最初期にはデータの揺らぎや例外的な事象があった可能性がありますが、予測によると全体的な傾向としては回復、または成長の見込みがあると直感されます。
– **ビジネスや社会への影響**: 交通関連の持続可能性や自治性において改善または成長が期待できるデータであり、今後の政策策定や業界動向の予測に役立つ情報になるでしょう。特に、予測データが実現すれば、長期的な改善アプローチが評価される可能性が高いです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AI（青点）は、短期間のうちにやや上昇傾向を示しています。
– 予測（色付きの線）は全体的に上昇していますが、方法によって傾きが異なります。線形回帰（シアン）は比較的安定していますが、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ右側の異常値（緑の点と黒い円環）は、時期やスコアが極端に異なっており注目すべきです。これにより、通常のトレンドから外れたデータがあることが示唆されます。
3. **各プロット/要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示し、基準線が引かれています。
– 色付き線は異なる予測モデルで、それぞれ異なる予測傾向を示しています。
– 外れ値（黒い円環）は異常値の存在を示し、予測の妥当性を疑う箇所として理解できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なり合っており、かつ一致している部分もありますが、その相関についてはグラフ上の期間内で異なるトレンドが見られます。予測モデルによって異なる未来の見通しが設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値の間で全体的に傾向が一致している印象があり、予測モデルによって均一性が見られないケースがあり、ランダムフォレスト回帰は顕著な上昇を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は最初に急激な上昇を直感的に捉えるかもしれません。これは社会基盤や教育機会の改善を示している可能性があります。
– 予測モデル間の差異が大きいことから、予測精度の確認やモデルの見直しが必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、このデータはインフラ投資や教育関連の戦略に影響を与える可能性があります。特に異常値を含むトレンドは、リスク評価の観点から重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績データ（青）があり、比較的高いWEIスコアで3つのプロットがあります。これらは横ばいの傾向を示しています。
– 左から右にかけて、予測データ（赤）が続き、予測手法によって線が異なる傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇傾向を見せていますが、線形回帰（紫）と決定木回帰（青）は横ばいか若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として表示されている黒の円形は、他のデータポイントと隔たっているため、注視が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 濃い青のプロットは実績に対応し、比較のために使用されています。
– 予測値は変化の範囲を示す灰色の領域を持っており、予測の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なるトレンドが見られ、これらは異なる予測アルゴリズムの影響を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法によって示されたトレンドの違いは、モデル間のアプローチのバリエーションを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、WEIスコアが予測手法によって変動していることです。これにより、交通における社会的共生や多様性の維持が予測方法によって異なる可能性があることが示唆されます。
– ビジネスや政策立案において、これらの違いを考慮して各予測手法を評価し、最も信頼できる方向性を模索する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各日の時間帯（1時間ごと）のデータが示されています。
– 色の濃さが数値を示し、全体的な傾向を確認すると、激しい変動はなく、一定のパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の夕方と19時に非常に低いスコア（濃紺、紫）が見受けられます。この時間帯における外れ値は、特定のイベントや交通の減少を示している可能性があります。
– 7月1日のピーク時間にはスコアが高め（緑や黄色）で、一日を通して高い値が続くことが分かります。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはスコアの差を示しています。黄色の時間帯はスコアが高く、紫の時間帯は低いです。
– 色の変化は数値の増減を視覚的に示しており、特に忙しい時間帯や閑散時間帯の傾向を明確にします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午前と午後のスコアの違いが明確です。午前中に比べ、午後、特に夕方以降のスコアが多様化していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各日の同時間帯で色が類似していることから、時間帯によるパターンがあることが分かります。例えば、交通量が多いラッシュアワーにはスコアが上がる傾向があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 一般的に、黄色や緑の時間帯は交通の利用が多く、社会や経済活動が活発な時間帯であると感じられます。
– 紫や青の時間帯は、夜間や非常に早朝など、交通量が少なく、静かな時間と判断できます。
– ビジネスにおいては、このデータを使って広告やプロモーション期間を最適化したり、交通機関の運行活動を調整する参考にすることができます。
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:
以下のヒートマップについて分析を行います。
### 1. トレンド
– 特定の日付の時間帯ごとに個人WEI平均スコアが示されています。
– 全体のトレンドは特定の傾向を持っているようには見えませんが、時間帯によって色の変化が観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 目立つ外れ値は特に見受けられませんが、特定の日（例えば2025-07-03）でスコアが低い時間帯（色が濃い紫）があります。他の時間帯ではスコアが比較的高い（黄色）ため、この部分は外れ値として注目されるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– 黄色は高スコアを、濃い紫は低スコアを示しています。
– スコアの変化は日によって微妙に異なりますが、全体として昼間の時間帯にスコアが高くなる傾向があるようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各日付における時間帯ごとのスコアの変動が、日ごとに繰り返されるように見られます。
– 特に、16時と19時の時間帯のスコアの対比が顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯におけるスコアが連続して高い、あるいは低い場合が観察され、これは各日のパターンを決定する重要な要素となっているかもしれません。
### 6. 直感的な感じおよびビジネスや社会への影響
– 日中の交通量や人の動きによってスコアが高くなる時間帯があると考えられます。この情報は、交通管理や資源配置の最適化に使用できます。
– 特定の時間帯や日付でスコアが低下する場合、それに伴う要因（天候、イベントなど）を考慮することで、業務改善やサービス向上の機会を見つける手助けになるでしょう。
全体的に、ヒートマップは時間帯ごとの個人WEIスコアの変化を可視化し、特定のパターンを特定するのに有用です。これを使用して、交通や人の動きの最適化を図るための貴重な洞察を得ることができます。
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:
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**
– ヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から5日まで）と日中の時間帯（例: 8時, 16時, 19時）における社会WEI平均スコアの変動を示しています。
– カラースケールに基づくと、スコアは期間中に変動していますが、全体的なトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上の色の変化から、特定の日付や時間帯でのスコアに急激な変動があることが確認できます。特に、7月3日と7月4日の8時でスコアに顕著な低下（紫色の領域）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が示すのはWEIスコアの高さで、黄色はスコアが高く、紫は低いことを表しています。
– 各セルは特定の日付と時間帯のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各列は異なる日付、各行は異なる時間帯を表しています。
– 日中のスコアパターンは一貫していないため、時間帯によって日々変動しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の色のクラスタリングは観察されません。7月1日の19時は他の日に比べて低いスコアを示している（青色から緑色の範囲）ようです。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 社会WEIスコアは、交通の混雑状況や効率性を示している可能性があります。例えば、一部の時間帯（7月3日と4日の8時）でスコアが下がっているのは、通勤ラッシュによる混雑や影響を指していると考えられます。
– このヒートマップは、交通運営者や政策立案者にとって、特定の問題を特定し、緩和策を講じるための重要なデータを提供する可能性があります。
全体として、このグラフは特定の時間帯における交通の問題点を浮き彫りにし、どの時間に注目すべきかを示唆する便利なツールと言えるでしょう。
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:
**ヒートマップ分析と洞察**
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関の強さを示していますが、時間の経過によるトレンド（上昇、下降、周期性など）を直接示すものではありません。ただし、相関が高い場合、関連する項目が一致して動く傾向があることを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 強い正の相関（赤色）や負の相関（青色）が注目点です。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間には中程度の正の相関がありますが、他の相関と比べて強くはありません。負の相関としては、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」の間に若干の負の相関が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色は正の相関を示し、青色は負の相関を示します。色の濃淡が強さを表しています。1または-1に近いほど強い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 高い相関のペアから、関連項目が似た動きをする可能性が高いことがわかります。「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に強い正の相関があり、ストレスが全体の幸福感に影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」は「社会WEI（持続可能性と自治性）」と非常に高い相関を持っています。このことは、社会の公正さが持続可能な発展や自治性に強く関与していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 高い正の相関が見られる項目間では、改善策を集中的に実施することで、他項目にも良い影響を及ぼす可能性があります。特に、教育機会の拡充や精神的健康の支援などは、広範囲にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 経済的余裕が他項目（特に教育機会）に負の影響を及ぼしている場合、これを改善することで、全体の幸せや社会的公平性が向上する可能性があります。
このヒートマップからわかることを活かして、交通分野に関連する政策やプログラムの設計を行う際、有効なアプローチが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 全体的に水平に分布しているが、中にはスコアが高く一定しているものと、幅が広くばらつきのあるものがある。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」が他のカテゴリに比べて中央値が低く、ばらつきが大きい。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の満喫）」のカテゴリに外れ値が見られる。
– 外れ値は全体の分布に影響を与えており、特定の要因またはイベントによる一時的な変動の可能性がある。
3. **各プロットや要素:**
– 箱ひげ図の各カテゴリは、異なる交通関連ファクターのスコア分布を示しており、色の濃淡で一目で比較できる。
– 大部分のカテゴリで中央値が高く、分布が狭いものは比較的安定して高評価であると考えられる。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– それぞれのカテゴリは独立しているが、社会や個人の要因が相互に影響を及ぼす可能性がある。
– 例として、個人の「経済的余裕」と「心理的ストレス」は密接に関連している可能性が高い。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は他と比較して狭い範囲内で安定しており、高スコアを示している。
– 社会的な要因よりも個人的な要因のほうが分布のばらつきが大きく、個々の状況に依存する可能性がある。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響:**
– 全体的に見て、交通に関する要因が安定しているが、個人レベルでは不安定な要因がいくつかあり、それが直感的には「経済的な不安」や「心理的なストレス」と密接に関連していると感じられる。
– ビジネスや政策を策定する際には、これらのばらつきを考慮し、特に低スコアやばらつきの大きい領域の改善が重要である。社会の公平性や持続可能性の促進が施策として考えられる。
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:
以下のグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は特に見られません。グラフは主成分1と主成分2の2次元空間におけるプロットであり、個々のデータポイントの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値が複数あります。特に、主成分1が0.2付近、主成分2が−0.05付近に位置するデータポイントと、主成分1が−0.15付近に位置するポイントが目立ちます。これらは全体の分布から離れた位置にあるため、異常として注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**
– 各データポイントは、おそらく異なる期間や異なる交通関連の要素を表しており、それぞれが2つの主成分（主成分1と主成分2）によって特徴づけられています。
– 主成分1（寄与率0.46）と主成分2（寄与率0.31）は、データの分散を効率的に説明しており、主成分1がより多くの分散をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的な関係性は視覚的には示されていませんが、プロット間の距離と分布により、異なる時点や異なる交通指標による変化が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1と主成分2の間に明確な相関は見られません。データポイントは比較的均一に分布していますが、一部のクラスターや、分布の偏りが観察されます。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネス的な影響**
– このPCAプロットは、交通データの中での重要なパターンや異常を識別するために有用です。例えば、異常ポイントは特定のイベントや条件下で交通状況が大きく異なった可能性を示唆しており、これにより交通計画や管理の改善につながるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、これらの主成分分析の結果を用いて新たな交通戦略の策定や、データドリブンな意思決定を行うための基盤として役立つでしょう。たとえば、特定の期間に極端な値を示す要因をさらに調査することが地域交通問題の解決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。
