📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下の傾向や異常が見られました:
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 日ごとに細かな変動が見られるものの、全体的には中程度の水準に位置しています。7月6日に急上昇し高い水準を記録しています。
– **個人WEI平均**: 短期間で変動が大きく、7月3日には最低値をつけ、7月6日には急上昇している。
– **社会WEI平均**: こちらも7月6日に急増しています。7月2日と同日夜間の上昇が顕著です。
### 2. 異常値の分析
– **総合WEIの異常値**は特に7月2日、7月6日に集中しています。これらの異常値は、おそらく短期間の社会的イベントや政策の影響を受けた結果と推測できます。
– **個人WEI平均の異常値**は7月3日や最終日付近で顕著で、個人の健康や経済の状況に何らかの影響があったと考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– ST時系列を分解した結果、季節性の影響よりもランダムな変動が支配的です。急激な増減は季節性より、突発的な出来事が寄与している可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、経済的余裕と健康状態が強く相関し、経済的な安心が健康に良い影響を与えている可能性が考えられます。また、社会的公正さと共生・多様性のスコアが高い相関を示しており、公平な社会が多様性の受容を促進していると考えられます。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**の分析では、多くの項目が全体的に0.6〜0.9の範囲に収束しており、特に外れ値が自由度と自治項目で見受けられます。これは一部で自由度が制限されている可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1は68%**の寄与率を持っており、主に全体のWEIスコアの変動に大きく寄与している。
– **PC2は16%**の寄与率で、個人の心理的要因や自治性など個別要素が主に影響と考えられます。
### 総括
急激なスコアの変動は、特定の社会的出来事や政策の変化が影響を与えている可能性があります。特に社会的公平性と持続可能性のスコアは、他のカテゴリーにも影響を及ぼしていることが示唆されています。分析を基に、現状の社会情勢の把握と改善策を考案することが重要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは、2025年7月1日から7月13日まで横ばいまたは若干の変動を含んでいます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は7月13日頃から上昇した後、8月5日付近で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データが異常値としてマークされていますが、大きく乖離している様子は見られません。
– データの変動は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、赤いバツ印が予測データを示しています。
– 黒い丸で囲まれている点は異常値として認識されています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）がグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 飛びぬけた外れ値はなく、予測と実績データの間に乖離も見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した分布を示し、予測データと良く一致しています。
6. **直感的、人間が感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測が一致していることから、これまでの交通のWEIスコアは順調に推移していると解釈できます。
– 短期的な予測の信頼性が高いとなれば、交通政策の計画や資源配分に対する支援役割を果たせるかもしれません。
– 長期的には7月13日以降の予測の上昇トレンドが何らかの変化を示唆しており、交通需要が増加する可能性があります。
この情報を活用することで、交通戦略をより細かく分析し、対応策を講じることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの開始から中盤にかけて、実績のスコアは比較的一定しています。予測（ランダムフォレスト回帰）のみが時間とともに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされていますが、その他のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれているものは異常値としてマークされています。
– ピンクの線は、ランダムフォレスト回帰の予測を示しています。予測が非常に高い値を示しており、実績値とは乖離しています。
– グレー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**:
– 実績データは安定していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は急上昇しています。これは実際のデータと異なり、予測が過大である可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点での実績データは集中していますが、ランダムフォレスト回帰の予測により、データの今後の拡がりが示唆されています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人々は予測の急上昇に驚きを感じるかもしれません。実際のデータとの差異が大きいため、モデルの精度やパラメータの見直しが必要かもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測に依存して行動する際には慎重さが求められます。特に、交通に関連する施策や計画においては、こうした予測をそのまま受け入れることにはリスクが伴う可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、2025年7月上旬までの範囲で、ほぼ横ばいで推移しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測では7月中旬以降にスコアが上昇して1.0前後となるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータには外れ値マーク（黒い円）で示されたポイントがいくつかあり、これはシステムが認識した異常なデータです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 赤い×印は予測データです。
– ランダムフォレストの予測線（ピンク）は、期間中ずっと1.0に達する予測を示しています。これは、非常に楽観的な予測を表していると考えられます。
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明らかに異なるトレンドがあります。前半の実績が予測と乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには明確な上昇トレンドは見られない一方で、予測データは特定の時期から増加することを示しています。これは予測モデルが過去のデータのパターンを積極的に解釈している可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**
– 人々は、予測が実績と大きく異なることに注目しがちです。特に、予測の楽観的な側面は、実際の状況とずれ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は、過信することで資源の誤配分を招く危険性があります。より慎重なアプローチが求められるでしょう。
このグラフから得られる最大の洞察としては、予測と実績の乖離を慎重に分析し、予測精度向上のためのさらなる調査が必要であることが考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は、7月初旬にかけて横ばいの状態です。
– 予測データ（ピンクの線）は7月中旬から8月初旬に向かって上昇しています。これにより、今後のWEIスコアが改善する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが黒い円で囲まれており、外れ値として認識されています。このエリアではデータのばらつきがあり、具体的な理由の究明が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを表し、全体として安定していますが、外れ値が存在します。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、WEIスコアの向上が見込まれます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データはほぼ横ばいですが、予測データがそれに対して上昇しているため、未来に向けてポジティブなシフトが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには大きな変動は見られません。一方で、予測モデル間で相違がある可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 現状のWEIスコアは安定しているものの、今後は改善の可能性が予測されています。これは、個人の経済的余裕が近い将来向上する可能性を示唆しており、その結果、消費行動や交通利用パターンにも変化があるかもしれません。この予測が実際に当たれば、都市交通計画やビジネス戦略を見直す契機となるでしょう。
このような洞察をもとに、さらなるデータ分析やモデル評価を通じて、より詳細な理解を深めていくことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいで、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測線（紫とピンク）は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントがクラスターを形成し、外れ値として強調されています。これらは異常な健康状態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**:
– 青のプロットは実際のデータを、赤の×印は予測値を示しています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
– 背景のグレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストの予測モデル間で、予測の傾向は似ていますが、若干の違いは見られます。
– これにより、異なるモデルが健康スコアの動向を同様に捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図からは実績データが比較的一定の範囲に分布していることが分かります。
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**:
– 実績が予測にほぼ沿っているため、予測モデルの信頼性が高いと感じられます。
– 交通カテゴリにおいて、安定した健康状態が維持されていることは、公共交通機関や関連ビジネスにとって好ましい兆候です。
– 外れ値の除去や管理により、さらなる健康改善の可能性があります。
– 健康状態が維持されていることは、従業員の生産性向上やコスト削減につながる可能性があります。
このような分析により、交通に関連する健康維持戦略の立案や、突発的な健康問題の早期発見が可能になるでしょう。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の約8日間の実績データ（青い点）は、0.5から0.8の範囲で横ばいの傾向を示しています。しかし、その後の予測データ（紫の線）は、一定の増加を示し、最終的に安定します。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 一部のデータポイントには異常値のマーク（黒い円）が付けられていますが、それがどの程度異常なのかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のWEIスコアを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰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ますが、現時点で実績データに変動はありません。
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手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、表示されているのはランダムフォレスト回帰のみのようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは最初の8日間の間に限られており、明確な周期性や季節性は見られません。予測によると、将来的にストレスレベルが上昇する可能性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の安定したストレスレベルが続いていたが、予測では将来的な上昇が予測されています。もしこれが実現した場合、交通に関連する心理的ストレスが増大し、個人やビジネスに対する影響が考えられます。特に交通関連の仕事をする人々や、通勤通学に依存する人々には、これが重要な指標になるでしょう。
このデータを基に、交通関連のストレス管理や改善策が考慮されるべきかもしれません。また、予測の精度を高めるために、さらなるデータ収集と分析が必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフにおける実績データ（青いプロット）は、最初の10日間はおおむね安定しています。予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は上昇トレンドを示し、その後、一定の高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ある特定の日に外れ値（黒い縁取りのプロット）が観察され、他の日とは異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、黒い縁取りがされたプロットは外れ値を示しています。
– 緑、青、マゼンタの線はそれぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には違いがあり、予測手法によりそのパフォーマンスが異なることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は予測データの範囲内にありますが、予測の方が全般的に高いスコアを示しています。
6. **直感的に感じることと影響**
– 実績と予測の間の差は、交通システムの改善余地を示しており、予測モデルの信頼性を再評価する必要の可能性があります。交通の自由度と自律性の向上に関して、予測値が上回っているため、施策の効果が期待されることを示唆します。
全体として、予測モデルが将来的に高い自由度と自治を示唆しているため、政策決定者はこれを考慮に入れて、実際のデータが予測へ近づくように取り組むことが求められます。
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**
– 日付「2025-07-01」から「2025-07-10」にかけて、実績のWEIスコアは横ばいで推移しています。
– 予測値では、ランダムフォレスト回帰の予測が急激に上昇し、後に安定した高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、複数のプロットが外れ値として示されていることから、データのばらつきがあることが分かります。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、一定の範囲内で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、大幅に増加した後、水平に推移しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期の日付において広い範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が比較されていますが、それぞれ異なる結果を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定範囲での横ばいを示していますが、予測とは大きく異なり、ランダムフォレストの予測とは特に乖離しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 初期の実績値と予測値の大きな差異は、予測モデルが現状を正確に捉えているか確認を要することを示唆します。
– ランダムフォレストの予測が高い値を示すことから、これに基づいた政策決定や交通戦略は誤った判断を生む可能性があります。
– 全般的なWEIスコアの安定性や改善を図るために、ばらつきを抑える新たな方法が必要であるかもしれません。
このグラフは、交通における公平性や公正さ（社会WEI）の評価に用いられるデータの予測精度や安定性を評価するために役立ちます。実際のデータが予測にどの程度一致しているかを検証し、改善の余地を特定するための基礎情報を提供します。
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AIのプロットは、全体的に安定しています。0.8から1.0の間の範囲で小さい変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は、評価期間中一貫して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットは通常の範囲から外れており、異常値としてマークされています。これは突発的なイベントや誤測定を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのデータで、観測された実際のWEIスコアを表しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測で、今後の傾向を示しています。
– グレーの影はモデルの予測不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、このグラフではランダムフォレストの予測が特に注目されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIデータのプロット間には小さな変動が見られるものの、全体的に高いWEIスコアを保っており、持続可能性と自治性が確保されていることを示唆しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– グラフを見ると、交通分野における持続可能性と自治性が一定水準を維持しており、全体的に良好です。
– 異常値は、何らかのインフラの変化や利用状況の変動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は、この安定性が、持続可能な交通計画の実施や政策立案に良い影響を与えると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は主に0.8付近で横ばいです。
– 予測データ（赤、緑、紫）は一部上昇傾向が見られ、特にランダムフォレスト回帰（紫）は高い予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は明確に示されていませんが、実線と予測線の乖離が目立つ箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ（実績AI）
– 赤い×：予測データ（予測AI）
– グレーの影：予測の不確かさ範囲
– 線の違い（緑、青、紫）は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 予測手法により予測値の変動は異なりますが、いずれもある程度の一致を示しています。特に決定木回帰（青）と線形回帰（緑）は比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対する各予測手法の精度は異なるようです。特にランダムフォレスト回帰は他の方法よりも高い予測を出す傾向にあります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 実績データが安定している一方で、予測データが上昇傾向を示しているため、今後の交通基盤や教育機会の指標が改善する可能性があると感じられます。
– ビジネスや政策決定の場において、予測データを考慮した計画や投資が検討されるでしょう。
予測モデルの多様性を活用し、より精度の高い将来予測が期待できるため、データに基づく改善策の策定に役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIの点はおおむね横ばいの傾向を示しています。この期間において、大きな変動はなく、0.6付近で安定しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測線は、高いスコアで横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点は異常値としてマークされていますが、全体的な影響はないと考えられます。
– 異常値は、実績値のデータ点の中でスコアが比較的高いものとして示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の測定値を示し、黒い円で囲まれたものは異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、データのばらつきを可視化しています。
– 予測の色分けは異なる回帰モデルを示していますが、すべてのモデルで類似した予測をしていることが特徴です。
4. **時系列データ間の関係性**
– 各予測モデルの予測結果は整合性がありますが、実績値との乖離が見られます。これは予測モデルが実績より高いスコアを予測していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的一様で、明確な周期性は見られません。
– 予測されたスコアは実績スコアよりも高めで安定しているため、モデルが実績データを過大評価している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**
– モデル予測が実際のスコアよりも高いことは、交通カテゴリ内の共生・多様性・自由の保障に関する取り組みが、予測されていたほどには改善していない可能性を示唆しています。
– 社会的には、数値の安定性は現状維持を表していますが、期待された改善が達成されていないことにより、施策の見直しや新たな戦略の検討が必要とされるかもしれません。
これらの観察は、交通部門の政策改善や、今後の予測モデルの調整に役立つ可能性があります。
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:
ヒートマップを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 初めの数日間（7月1日から7月5日）は、全体的に高いスコアを示しています。色が緑色から青色の範囲にあります。
– 7月6日には、色がライム色から黄色に変わっており、急激な増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の急激なスコア上昇が目立ちます。この日が異常値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色の強さはWEIスコアの高さを表しています。青から紫の範囲は低めのスコアを示し、緑から黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で一貫した色の変化はないため、特定の時間帯に集中したパターンはあまり見られません。日ごとの変化が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による大きな変動はなく、日による変化が目に付きます。特に7月6日がスコアのピークです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 7月6日に何か特別な交通イベントや影響が考えられます。例えば、祝日や特別な交通規制が影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、この日の交通量増加に備えて準備を整えることが重要です。社会的には、この情報は交通対策やインフラ整備の基礎となるでしょう。
この情報を活用することで、効率的な交通管理や資源の配分が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップには特定の時間帯（8時、16時、19時、23時）でデータが示されています。全体として、時間帯によってWEIスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは2025-07-06の23時、鮮やかな黄色が示されており、これは他の日よりも高いスコアを示しています。これは外れ値または特異なイベントを示唆します。
3. **各プロット要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さでスコアの大小が示されています。濃い青や紫は低スコア、緑と黄色は高スコアを示します。
– 7月1日と7月6日の8時から16時までスコアが高まる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動は日ごとの差異よりも顕著であり、特定の時間帯に高スコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と16時に高スコアが多く、通勤時間帯に関連している可能性が考えられます。
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**:
– 人々の活動が朝や夕方に集中しており、交通量や移動に関連するサービスの需要がこれらの時間帯で高まる可能性があります。
– 特定の日に高スコアがあるため、イベント等があった日かもしれません。これにより、交通手段の提供やマーケティング戦略が影響を受ける可能性があります。
この分析は交通カテゴリーのデータに基づいており、公共交通や道路使用の最適化、マーケティング戦略の策定に役立つでしょう。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップから、7月1日から7月6日にかけてカラーの変化が見られ、特に7月6日において大きな変化があります。
– 色が濃い青や緑から黄色に変化しているため、全体的には上昇トレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に急激な色の明るさの変化があり、これは急激な社会WEIスコアの上昇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**:
– 色の変化は、多くの場合スコアの変動を示します。青から緑、そして黄色へのシフトは、スコアの上昇を意味しています。
– 時間帯別に見ても、特に19時から23時にかけて大きな変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは単一の時系列データを時間帯ごとに視覚化しており、各日ごとに同じ時間帯のスコア変化がわかるようになっています。
– 一部の時間帯で突出した値が見られ、特定の曜日またはイベントが影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯での変動が異なる場合、曜日やイベントの影響が考えられます。
– 特に7月6日の19時以降の変動は大きく、特定の社会的インパクトやイベントの影響があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 7月6日の急激なスコアの上昇は、社会における特別なイベントや交通状況の変化を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このような急激な変化を予測し、適切なリソース配置や策略を立てる必要があります。
– 社会的には、休日や特定のイベントの日程に合わせた交通インフラの強化などの対策が考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付にフォーカスすることで、社会の動向を迅速に把握することができるツールとして有用です。
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:
### グラフ分析の専門家としての視点と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しているため、時系列のトレンドは直接示されていません。しかし、各項目間の相関度合いが高いことは、これらが共通の要因や指標によって影響を受けている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が0.94、0.96など極めて高い値が見受けられますが、これは強い相関を示すもので、外れ値というよりは項目間の密接な関係を意味します。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**
– 色は相関の強弱を示し、赤いほど強い正の相関、青いほど負の相関を示します。ほぼ全ての要素が赤く染まっていることから、正の相関が強いことが分かります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このヒートマップにおける複数の要素は、異なるWEI（Well-being Index）項目間の関係性を示しており、それぞれが高い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にWEI項目間で高い正の相関が見られます。特に「総合WEI」と各個別項目の相関が強いことから、総合的な福祉指標が多くの項目に広く影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察及びビジネスや社会への影響**
– 人々は、交通関連の指標が個人や社会の福祉項目とも密接に関連していることを直感的に感じ取るかもしれません。これにより、政策立案者や交通関連ビジネスが、交通インフラやサービスを改善する際に、広範囲にわたる社会的影響を考慮する必要性を示しています。
– 強い相関は、これらの指標が制度的・社会的政策による改善が効果的であることを示唆しており、持続可能な都市計画や交通政策の策定に寄与することが考えられます。
このように、交通カテゴリのWEI項目間の相関は、社会全般にわたる幅広い影響を示唆しており、特に政策対応が必要な分野についての有益な洞察を提供します。
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
– 各箱ひげ図は一貫したトレンドは示さず、比較のために並べられた個別カテゴリのスコア分布を示しています。したがって、一般的な上昇または下降トレンドは存在しません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（財産）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」に外れ値があります。これらは、通常とは異なる極端なデータポイントを示しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の変化は視覚的には識別しやすく、カテゴリの異なる性質を示唆します。
– 箱の幅はスコアの分布範囲を示し、中央のラインは中央値を表します。
– 箱ひげの長さ（範囲）が広いほど、そのカテゴリ内のデータのばらつきが大きいことを示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データとして各カテゴリを比較するもののため、直接的な時間変化の関係性は示していません。ただし、異なる時点でのデータ収集が統計的に解析されている可能性があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異なるカテゴリ間でスコアのばらつきが異なり、ばらつきが大きいカテゴリ（例：「個人WEI（持続可能性と自立生活）」）と小さいカテゴリ（例：「社会WEI（生態系整備、対策機会）」）があります。
– 一部のカテゴリは中央値が高く、他は低いなど、異なる中心傾向を持ちます。
#### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– ビジネスにおける重要な示唆として、特に外れ値を示しているカテゴリに注目することができます。これらの外れ値は、リスク管理や資産管理における洞察を提供するかもしれません。
– 社会的には、ばらつきが大きいカテゴリでは、政策判断や改善の余地があると直感的に感じられるかもしれません。
このグラフは、交通に関連する各種要素の比較分析に有用であり、それぞれのカテゴリが持つ特異性やばらつきはビジネス戦略や政策改善のための指標となり得ます。
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の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。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、第1主成分の軸に沿ってデータが広がっています。これは、データの多くの変動が第1主成分に集約されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の正および負の両端に外れ値と思われる点がいくつか存在します。これらは、他のデータ点と比較して異常な特性を持つデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは個々のデータポイントを示しており、色や密度の違いは示されていません。
– 第1主成分がデータの68%を説明していることから、主にこの成分がデータの変動を担っていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データ間には、強い相関関係が存在する可能性があり、その多くが第1主成分に反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は、第1主成分に沿って広がっていますが、第2主成分に沿った分布は比較的小さいです。これにより、第1主成分が主要因であることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが第1主成分に集中していることから、交通関連の指標には共通の大きな要因があると考えられます。この要因を理解することで、交通に関する戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
– ビジネスへの影響として、交通関連のデータが経済指標に与える影響を解析することで、例えばピーク時の交通需要の管理やインフラ拡充の優先順位決定に役立つ情報を提供できるでしょう。特定の時間帯や条件で顕著な変動が見られる場合、政策立案者にとって重要な指針になる可能性があります。
これらのポイントを考慮に入れて、さらなる詳細な分析を行うことが推奨されます。
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。
