📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータの分析を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 日別のスコアを確認すると、全体的には安定した水準（0.70〜0.86）で推移していますが、幾つかの異常値が見られます。特に7月2日と7月6日のいくつかの高値は注目に値します（7月2日0.81、7月6日0.86）。7月6日には最高値0.86が観測され、これは全体の高まりを示唆しています。
– **個人WEI平均**: 大きな変動は見られず、ほとんどが0.70〜0.81の範囲に収まっています。
– **社会WEI平均**: 7月2日(0.83)と7月6日(0.91)における高いスコアが突出しており、これらが全体の向上に寄与しています。これらの高値については、特定の日のイベントや社会的なニュースが影響を与えた可能性が考えられます。
### 異常値
異常値の明示されたスコアには特に7月6日が多く見られます。例えば、総合WEIはこの日0.86まで上昇しており、これは社会的な何らかのイベントが影響を与えている可能性があります。詳細項目別では、”社会基盤・教育機会”や”持続可能性と自治性”の項目がこの日に高いスコアを有しており、これが全体の向上に影響を与えていると推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
データが短期のため季節性を特定することは困難ですが、7月6日以降のスコアの改善は、週末や連休等の特定の期間に関連する一時的な帳じり合わせのようにも見えます。全体的なトレンドとしては、7月初めのわずかに上昇傾向が続いているようです。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップが示されていれば、主要項目間の相関を見ることができますが、提供されたデータからは直接的には示されていません。ただし、”社会サステナビリティ”や”社会公平性”の高スコアが、社会WEIの向上に寄与している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図等があれば、平均値や中央値、外れ値の発見が容易ですが、提供されたデータだけではこれを視覚化することは難しいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が0.68の寄与率であり、主要因としてMET（経済的余裕、社会サステナビリティ、公平性）がウェイトを占めていることが示唆されます。PC2は0.14と低く、補助的な情報を提供しています。特に、これらの構成要素がどういった社会的トレンドやイベントによって変動するかを考慮することが肝要です。
### 総括
– スコアの変動は、社会的または個人的な要因が絡み合って複雑に影響している可能性があります。特に異常値に関連する日の社会状況や出来事を解析することで、より深い分析につながるでしょう。
– 今後、より長期間のデータを収集し、季節性やトレンドをより明瞭にすることが推奨されます。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは実際の日付が始まる2025年7月1日付近で「実績」としてプロットされていますが、それが示す長期的なトレンドは見受けられません。
– 明確な周期性は見られず、期間が短いため長期的なトレンドを識別するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの「異常値」が実績データ内に見られます。これらは一般のデータの範囲から外れており、交通環境の不規則な変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績」で、交通に関連するAIによる実際のデータです。
– 緑色の点は前年度のAI比較データを示しており、過去の実績との比較が可能です。
– 異常値は黒い円で囲まれ、特異なデータポイントを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、紫色やピンク色の線で示され、異なる予測手法の結果を視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの結果は、実際のデータに対して異なる挙動を見せます。予測の不確かさの範囲も示されていますが、その広さからモデルの精度や信頼性に課題があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの整合性は低く、不確実性が高いことが分かります。過去のデータ（緑）と現在のデータ（青）の比較から、過去の傾向を反映した予測が行われているかどうかの判断が難しいです。
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**:
– 人間の直感として、異常値の存在は交通パターンの急激な変化や突発的な状況を示唆し、注意が必要であることを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、急激な変動に対する対応準備、予測の信頼性向上が求められます。より正確な予測が可能であれば、交通管理や計画の精度向上に寄与します。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおける過去の実績とその予測の比較を行い、特異な動向に注目する必要性を示しています。予測精度を向上させるためのアプローチが必要であることが伺えます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青色の実績）は横ばい状態を示していますが、昨年のデータ（緑色の点）に移動するときに一貫したスコアの傾向が見られます。予測値のデータ（紫）も加味すると、将来的にはわずかな上昇トレンドが示唆されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データの中に丸で囲まれた異常値があり、一部のデータポイントが他のデータと比較して大きく外れています。この異常値は、特異的な交通イベントやシステム的なエラーを示唆しているかもしれません。
3. **プロットの意味**
– 青の丸は実際のデータを示し、予測値の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測パターンを提供しています。線形回帰は比較的シンプルなモデルで一貫した予測を示し、決定木やランダムフォレストはデータの変動をより詳細にキャプチャしようとします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは、交通関連の指標に対する異なる分析手法のパフォーマンスを比較するために使われます。モデル間の予測スコアの差異は、モデルの精度や適合度を判断する手助けとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと緑で示された昨年の比較データは、一定の一致を示していますが、予測はそれよりも幅広いスコアを示すことで、潜在的な変動性を暗示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは交通システムの効率性や混雑の影響を測定するために重要です。安定したパフォーマンスと異常値への対処が鍵となります。モデル予測の改善によって、交通計画が最適化され、移動のスムーズさが向上する可能性があります。社会的には、交通の流れを管理することで、経済的な効率と生活の質の向上が期待されます。
全体として、このグラフは交通データの分析における予測の正確性を向上させるための重要な手段となり得ます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは一定の評価日間隔でデータをプロットしており、主に分布が7月から9月に集中しています。ただし、この時期を過ぎるとデータポイントが欠如しており、急に次の年（2026年）の7月に出現しています。この点については、データの一時的な中断があったと推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータポイントが観測されていますが、これらは実績データの中に含まれており、一部の期間での異常なスコアの変動が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**は実績データを示し、集中してプロットされているため過去の特定期間に観測されたデータであることがわかります。
– **緑色のプロット**は前年度のデータを示しており、特に最新のデータとしてプロットされています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、予測データの精度に関する情報を提供しています。
– 複数の予測手法のライン（線形回帰、決定木回帰など）が示されていますが、比較的安定した予測が行われ、極端な変動は見られません。
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異なる期間に存在しており、データの連続性に関する情報は少ない一方、前年度データとの比較が可能です。実績データの中断後、予測データが整合しているかが重要な焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時期における実績データと予測データ間の相関や一致度が重要であると思われますが、データの視覚的な分布がそれを直接示唆しているわけではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、このデータを見て、実績と予測の一致や外れ値の存在が一時的な影響や特異な状況によるものではないかと感じるかもしれません。実績データの中断と、その後の高スコアの予測は潜在的な改善を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会に対しては、不確実性の高い期間をいかに予測で補うかが鍵となるかもしれません。特に交通分野での事例は、この不確実性を減らすための新たな戦略を検討する必要があることを示しています。
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:
このグラフは「交通カテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）」のスコアの推移を360日間にわたり示しています。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**:
– グラフの左端において、実績値（青いプロット）が比較的高いところに位置し、その後の予測値（異なる色の線）はばらついています。
– 時間の経過とともにデータが少し増える傾向がありますが、具体的な上昇または下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のいくつかのデータ点は異常値（黒い円）としてマークされています。しかし、その影響が全体のトレンドに及んでいるという印象は薄いため、限定的な影響と推察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青）は過去の正確なデータを示しています。
– 予測値は異なる色の線で示され、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などのモデルで予測されていますが、予測の分散が比較的大きいことが観察されます。
– 緑の点は前年データを示しており、予測や実績との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの出力は一貫していませんが、ある時点での比較に基づいた分析が可能です。
– 前年のデータ（緑の点）は時系列上ではっきりとは現れておらず、密度の面で大きな影響はなさそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の状態から明確な相関関係を判断することは難しいですが、予測モデル間のばらつきが大きいため、予測の一貫性はないことが示唆されています。
6. **直感的理解およびビジネスや社会への影響**:
– 実績値が高いことは、その時点での経済的余裕が比較的良好であることを示唆しています。
– 予測データのばらつきは、今後の経済的余裕に対する明確な展望を立てるのが難しいことを示唆しており、交通政策や個人の財務計画に影響を与える可能性があります。
このデータは、特に交通関連の経済的事象が不確実であることを示している可能性があり、モデルの精度向上がビジネス上重要と言えるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データの前半は、約0.8付近で安定しています。後半のデータでは0.6から0.8付近に集まっています。
– 全体として大きなトレンド変化は見られず、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットが確認できるところに、いくつかの異常値（黒い縁の円）が存在しています。これらは通常の範囲から外れているため、特異なイベントや誤検出の可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、予測はさまざまな回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– 緑の点は前年のデータを示し、比較によりトレンドの分析が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（赤い×印）と実績が非常に近くに位置し、高い精度の予測がなされていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一貫して0.8付近での安定性が見られますが、一部の外れ値による影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– データが安定していることは、個人の健康状態が大きく変動しないことを示唆しています。交通関連の健康状態を管理するうえでの安心材料となるでしょう。
– 外れ値の存在は予期せぬ事象を警告するものであり、持続的なモニタリングが必要です。
– 根拠のある予測が可能であるため、改善策や予防策の策定につながります。
このように多面的にデータを分析することで、より深い理解と応用が可能になります。
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:
画像のグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは比較的高いWEIスコアを示していますが、その後の期間ではデータがありません。ただし、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測は、安定したWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには異常値が観察され、これが大きく影響を及ぼしている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示し、黒い輪の中のマーカーは異常値です。
– 色分けされたラインは異なる予測モデルを示し、それぞれのモデルがどのように予測するかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは期間が短いため、予測モデルと比較するのが難しいですが、予測は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期実績データは密度が高く、高いWEIスコアが多いですが、それ以降のデータは予測モデルのみであり、実績との直接的な相関は見られません。
6. **直感やビジネス/社会的影響**
– データの不足が懸念されますが、予測モデルが安定していることは、将来的なストレス管理やリスク評価において役立つ可能性があります。
– 異常値が初期に見られることから、特定の時期に心理的ストレスが増加していた可能性があり、これが何らかのイベントや環境の変化と関連しているかもしれません。
この分析をもとに、継続的なデータ収集と異常値の原因分析が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– データがある期間とない期間が分断されています。最初の期間は安定していて、小さな変動しかありませんが、次の期間には複数のデータポイントが集中しています。
– 最初の期間の終わりに向かってスコアが上昇し、次の期間でスコアが高止まりしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データセットにおいて、異常値としてマークされたデータポイントがあります。
– その他の予測に関しては、特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸は実績値を示しており、グレーの範囲内に収まっています。
– 予測データは異なる回帰手法によって示されていますが、大きく変わることはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは全体として実績データの範囲内に収まっており、異なる手法を用いてもスコアの予測はあまり変わらないことが示されています。
– データの層や色が異なる手法を示していますが、総じて似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各手法による予測結果は密集しており、大きな相関があります。
– 実績と比較して予測はやや楽観的な傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 自由度と自治のスコアが高くなることは、交通における技術的な進歩や政策の改善を示唆している可能性があります。
– スコアの安定した上昇は、業界全体の成長性を示しているかもしれません。この点において、技術やインフラへの投資が効果的である可能性を示唆しています。
このグラフは、一貫した成長と技術的な予測精度の両方を示しており、社会やビジネスにおける判断において重要な指標となるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって明確なトレンドは見られません。特定の期間での顕著な上昇や下降は確認できず、WEIスコアが比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている点が初期のデータに存在します。異常値として黒い円で囲まれた青い点で表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、データが継続的に収集されている様子がうかがえます。
– 紫、ピンク、緑のライン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）の結果を示しています。
– 緑の点は前年度のデータを示しており、比較対象として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルによる予測が初期段階で実績データに近く、多様なモデルアプローチが安定した予測を提供していることが確認できます。予測モデルが現実のデータに近似していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルデータの間には一定の一致が見られ、特にランダムフォレスト回帰が最も近似している可能性があります。
6. **直感的な感じおよび社会への影響**:
– WEIスコアが高い状態を維持しているため、交通システムにおける公平性が一定の水準を保っていることが示唆されます。
– 外れ値の存在は、特定の出来事や政策変更が影響した可能性を示しています。
– さらなる分析が必要ですが、安定した予測と実績の整合性は、予防的な施策や政策改善に役立つ情報を提供する可能性があります。
このグラフは、交通部門の公平性に関する進捗を理解し、政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– グラフ全体で検出できる明確なトレンドはなく、データは主に開始時と終了時に集中しています。
– グラフ内のデータポイントは、年度初めと年度末において高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 開始時のデータの一部には「異常値」が記録されており、他のデータポイントよりも影響が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は「実績（実績AI）」によるもので、観測されたデータを示しています。
– 黒の丸は「異常値」を示しており、通常のデータ点から外れた値を強調しています。
– 他の色の線や記号（赤のX、ピンクの線など）は異なる予測モデルの予測を示しており、刺激的な変動や予測精度を評価するための比較要素として活用されています。
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）は似たような範囲を示しており、初期数ヶ月は予測のばらつきが少なく、年末になると一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 開始位置にある実績データと予測値は互いに近接し、各モデルの予測はおおよそ一致しています。
– 年末には予測が収束していることから、異なる予測モデルは長期では類似する傾向があります。
6. **直感および社会への影響:**
– 初期段階での異常値にもかかわらず、最終的なスコアは高いことから、交通分野での持続可能性と自治性が最終的に強固であることが推察されます。
– 交通プロジェクトの成功に向けた計画の策定やアクションの必要性を示唆している可能性があります。また、モデルの予測が一致していることは、異なるモデリングアプローチがテーマに対して有益であることを示しているかもしれません。
この分析は、人々や政策決定者にとって、交通システムの発展や課題解決の方向性を考えるうえでの洞察を提供するものです。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を360日間にわたって示しています。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:**
– 全体的なトレンドとしては、期間中の初期と末期におけるWEIスコアがプロットされています。スコアは最初の評価とその後の評価で大きく異なりますが、中間のデータがないため、詳細なトレンドの把握は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期段階（2025年7月）のデータにはいくつかの実績がある一方、予測は一部の試みの外れ値を示しています。
– 予測値においては、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の違いがわずかに見られます。
3. **各プロットや要素:**
– 左側の青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、右側の緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを意味し、比較的狭い範囲に収まっていることから、AIによる予測にある程度の精度があると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と過去のデータ（前年比較）の間には大きな隔たりがあり、何らかの変動要因が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データのポイントが限られているため、直接的な相関を見つけることは困難ですが、異なる予測がそれぞれのアルゴリズムによるものであるなら、アルゴリズム間の違いを分析する価値があります。
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:**
– 初期の実績スコアは高めであり、社会基盤や教育へのアクセスがしっかりと機能している可能性があります。一方で、来年への予測スコアが高水準を維持しているため、その間の手法改善や施策の影響を評価することが重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、交通インフラの質の向上や教育機会の拡大が期待され、その実現には具体的な施策の推進が期待されます。
全体として、政府や関連機関にとって、このグラフは交通インフラと教育機会の現状を示す指標として重要です。さらなる詳細なデータ分析や中間段階でのモニタリングが施策を評価するために効果的でしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は横ばいで安定しているように見えます。
– 予測のデータ（複数の線）が示す範囲は非常に狭く、予測モデルが将来を正確に描写する能力を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データ付近に、黒い枠で囲まれた青いプロットがあり、異常値として示されている部分がありますが、それほど大きな変動ではありません。
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、比較的一貫しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、これもかなり一定している印象です。
– 予測の線（紫、ピンク）は、異なる回帰モデルによる予測を示しており、全てが似た範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測、前年のデータがそれぞれ似たような範囲内に留まっており、特に大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは視覚的に相関が高いと推測でき、予測モデルの安定性が確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的なWEIスコア（共生・多様性・自由の保障）が安定していることは、交通カテゴリーにおいて一定の多様性と自由が維持されていることを示しています。これはビジネスにはポジティブな要素で、持続可能なコミュニティの形成に寄与すると考えられます。
– この安定性が続くことで、長期的な政策や交通インフラの改善計画に対しても安心感を与える要素となっているでしょう。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおける社会的な安定性と、異なるモデルによる予測が一致していることを示しています。これは分析や計画において信頼できるデータ基盤となるでしょう。
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:
### ヒートマップの分析
1. **トレンド**
– このヒートマップでは全体的なトレンドを捉えるのが難しいですが、時系列を通して色の変化を見ることで、変動のパターンや時間帯ごとの違いが観察できます。
– 日を追うごとに色が徐々に明るくなる傾向にあるため、総合WEIスコアが上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日と7月7日に急に明るい色（黄色）が現れています。これは顕著な上昇を示し、何らかのイベントや新しい要因の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が青から緑、黄色に変化することで、対応するWEIスコアが増加していることが示されています。特に黄色は最も高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列や時間帯ごとの違いを視覚化することで曜日や時間によるWEIスコアの変動を視覚的に把握することができます。特定の時間帯（16時から19時）における変動が大きいことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯での色の濃淡が変化することから、その時間帯での交通に関連する活動の変動が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 日々の時間帯によって交通活動が明らかに変わるため、交通管理や公共交通機関の運用において役立つ洞察を与えることができます。
– 特に重要なピーク時間を特定し、リソースの配置やサービスの調整に役立てることができるでしょう。また、週末や祝日に向けての策が必要かもしれません。
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:
以下に、提供された個人WEI平均時系列ヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 一週間のデータが表示されています。全体的に色の変化があるので、日々の変動が見られます。
– 日付が進むごとに色が明るくなる傾向があるため、WEIスコアは上昇傾向にあると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 23時台の7月7日は最も明るい黄色で、急激なスコアの上昇がここで起こっていることがわかります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、黄色が濃いほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯は、主に午前7時から午後11時の間に集中しており、通勤や退勤時間の影響を反映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**:
– 視覚的に見て、朝と夜の特定の時間帯にスコアが上昇していることが見られます。これは、典型的な通勤と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方にかけて色の変化が連続的に観察され、特定時間帯に利用が集中する典型的なパターンが見て取れます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、交通ピークを示すものであり、交通機関や関連ビジネスにとって重要なインサイトを提供します。
– 特に高いスコアを示す時間帯は、例えば、輸送キャパシティの調整や混雑緩和対策を検討するための重要な情報元となります。
このデータをもとに、今後の交通管理やインフラ整備の計画につなげることができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 日付が進むにつれて色が濃淡を変えており、特に7月6日と7日に明るい黄色が現れています。これは、社会WEIスコアが上昇していることを示唆しています。
– 時間帯により異なる色が見られるため、周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日と7日に顕著な色の変化が見られ、通常の変動範囲を超えてスコアが急上昇していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃さや明るさは、社会WEIスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを示しています。
– 具体的には、色バーを見ると0.725から0.900に近づくほど明るい色になります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯と日付の間の相関が示されています。特に、特定の時間帯に応じてスコアに違いがあり得ることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 16時から19時の間で特に変化が見られます。社会的、あるいは交通関連の活動がこれらの時間に影響を与えている可能性があります。
6. **人間の直感と社会への影響:**
– 時間帯によるスコアの変化は、交通量や社会的活動が特定の時間に集中していることを示唆します。7月6日と7日の急激な上昇は、特別なイベントや需要の増加、または政策変更などが影響している可能性があります。
– この情報は、公共交通機関の運用やインフラ整備の計画に活用される可能性があります。
このグラフから、人々がより効率的な交通計画や社会活動の時間帯を選び、リソースの最適化に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップは、トレンドを直接的には示していませんが、360日間のデータから各WEI項目間の関係性を示しています。色の濃淡によって、項目間の相関強度を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は、ヒートマップではなく時系列データでより明確に示されるため、ここでは特定が難しいですが、極端な相関値（非常に高いまたは低い）に注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは、相関の強さを表現しています。濃い赤は強い正の相関（1に近い）を示し、濃い青は強い負の相関を示します。白に近いほど相関が弱いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で高い相関が見られます。特に、「総合WEI」は他の多くの項目と強い正の相関があることから、重要な指標であることが推察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に非常に高い相関（0.94）が観察され、強い関係性を持つ可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との間は相対的に低い相関（0.35）であることから、直接的な関係性が弱い可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 全体的に見ると、個人と社会の福祉指標が密接に関連しており、社会的な公正さや多様性の支援が、個人の幸福感や経済的安定に寄与している可能性があります。
– 政策決定者やビジネスリーダーにとって、このヒートマップは、社会政策の決定やビジネス戦略において、どの要素が他の要素に大きな影響を及ぼすのかを理解する手助けになります。特に、福祉指標や社会的要素が個人の幸福にどう影響するかを考慮することで、より効果的なアプローチが可能となるでしょう。
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**:
– 箱ひげ図に示された各カテゴリ（WEIタイプ）の中央値は大きな上昇や下降を示してはいません。このことは、期間中に目立った長期トレンドがないことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的にいくつかのカテゴリで外れ値が確認できますが、特に「個人WEI（認知柔軟性）」と「社会WEI（社会整備・教育機会）」で顕著です。これは一部期間で異常な変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けにより、視覚的に異なるカテゴリーを区別できるようになっており、それぞれが異なるテーマを表しています。
– 箱ひげ図の長さが示すのはデータの散らばり具合。特に「個人WEI（心理的ストレス）」では分布が比較的広いことが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列データの関係性は示されていませんが、各カテゴリの相対的な位置や範囲から、特定のWEIスコアが他より安定しているかどうかの初見を得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と幸福）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の中央値は比較的高い位置にあり、これらが他のスコアに比べて安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、多くのスコアが0.6〜0.8の範囲に散らばっているため、全体的なWEIスコアは中程度の安定性を示しています。
– 社会的影響という観点では、特に「社会WEI（生態系・多様性・自由の保障）」の高スコアが、環境や多様性に対する意識が高く保たれていることを示唆しており、これが交通における持続可能性への寄与を示しています。
この分析から、交通カテゴリにおけるWEIスコアの安定性とその要因が理解でき、具体的な施策立案や改善点の発見に役立つでしょう。
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:
以下の点について、このグラフを分析し、洞察を提供します。
1. トレンド:
– グラフは主成分1と主成分2の間の散布図で構成されています。全体として特定のトレンドは見られませんが、データポイントは比較的広がっています。
– 主成分1と主成分2の間に明確な周期性は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 右上と左下にいくつかのデータポイントが集中しており、それらが外れ値として識別される可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 散布図の各プロットは、交通に関するWEI構成要素が主成分分析によって異なる次元に分類されていることを示しています。
– 横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分を表しており、データの分散をそれぞれの軸でどの程度説明しているかを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 主成分分析の結果であるため、時系列としての関係性は直接示されていませんが、成分間の相関が推測可能です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 主成分1と2の間に明確な相関関係は見られず、データは比較的均等に分布しています。
6. 人間の直感およびビジネスや社会への影響に関する洞察:
– この分析により、交通の構成要素における多様性やバラツキがあることを示しています。これにより、特定の要素に偏らず、全体像を理解する手助けとなります。
– ビジネスや社会の観点から、交通戦略や計画において、どの要素がより重要で、どこに注力するべきかを見極める上で有用です。
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。