📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果に基づいて、提供されたデータからの主要な観察と洞察を以下にまとめます。
### 時系列推移
– **総合WEI**:
– *全体傾向*: 初期の変動幅が小さいが、7月6日から7日にかけて急激な上昇を示し、最終的には0.8875に達している。
– *顕著な変動*: 7月2日から7日にかけて、特に7月6日から7日にかけて大きな上昇が見られる。
– **個人WEI平均 & 社会WEI平均**:
– *個人WEI平均*: 緩やかな上昇が見られる。異常値として7月3日の0.60などが低いスコアとして注目。
– *社会WEI平均*: 7月6日の0.91など高いスコアがあるが、7月2日の0.83も高スコアで注目に値する。
### 異常値
– *総合WEI*: 7月2日（0.81と0.70）、3日（0.65）、4日（0.69）には異常値が出現。その後、6日（0.84以上）と7日（0.89）に急上昇している。
– *個人WEI平均*: 異常値は特に7月3日（0.60）、4日、5日（ともに0.68）が低く、これが個人要因による全体影響を示唆。
– *社会WEI平均*: 異常値と位置づけられる高スコアは、7月6日からの上昇期で特に目立つ。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– *トレンド*: 7月初めは変動があるが、後半に向かって上昇トレンド。
– *季節性*: 特定の循環パターンは見られないが、社会的要因は改善の兆候。
– *残差*: 短期的な変動は多様だが、トレンドへの影響が大きいわけではない。
### 項目間の相関
– *高い相関*: 個人の経済的余裕と健康状態に高い相関が見られる。社会基盤や教育機会も、社会的持続可能性への寄与が大きい。
– *低い相関*: 自由度と自治はその他の項目との相関が低く、独立的な変動要因を持つ。
### データ分布
– *箱ひげ図から*: 健康状態や社会的持続可能性は高い中央値を持ち、外れ値として高い値が確認され、これら領域の改善を示唆。
### PCA分析
– *PC1 (0.72)*: 主成分1は総合的な個人要因（経済、健康、ストレス）に強く寄与し、これが大半の変動を説明。
– *PC2 (0.12)*: 自由度や個人のストレスなど、二次的な変動要因として影響を与えている。
### 結論と考察
データからは、7月1日から7日にかけて、特に7月6日の大幅な社会的要因の改善と個人要因の向上が確認された。異常値として数値が高い日（7月6日）が共通して見られ、これらの背景には、組織的な改善努力や政策の有効性が影響した可能性がある。特に、社会的持続可能性の改善と教育機会の充実が、ポジティブな要因として機能していると考えられる。その一方で、一部の個人要因（自由度と自治、ストレス）のみに関しては短期的な変動が大きく、継続的なモニタリングが必要とされる。
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**
– グラフには、実績データと予測データがプロットされています。
– 直近のデータは右側に密集しており、昨年データと実績データが比較されています。
– 左側の実績部分では、一定の範囲内で横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに異常値が1つ見られますが、多くは集中している点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データ、緑色のプロットは前年度データ、赤いクロスは予測を示しています。
– 異常値は黒い円で目立たせています。
– 複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲が示され、予測にどの程度のばらつきがあるのかを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータは新しいデータとは異なる場所にプロットされていますが、予測値が実績データに対しどのように収束しているかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと昨年度のデータは異なる範囲にありますが、予測データは実績データの範囲に収束しつつあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績と予測の一致度や異常値の存在を直感的に理解でき、自動運転や交通管理についての信頼性評価に影響を与える可能性があります。
– 異常値の頻度や度合いにより、交通インフラや技術の改善が求められることが示唆されます。
このグラフは、交通データの過去と未来の分析を通じて、現在の交通システムのパフォーマンスと予想される効果を比較検討する際に利用されます。予測モデルの精度が高ければ、それに基づいた意思決定がより効果的に行え、交通の最適化が進む可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、密集した実績データ（青い丸）が見られます。これらは若干の上昇傾向が確認できます。
– 期間の中央部に大きな空白があり、その後に前年度の比較データ（緑色の丸）が右側に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い丸の中には、外れ値として認識されるデータポイントがあります（黒い円で囲まれています）。
– これらは他のデータポイントから離れた位置にあり、注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績」は青い丸で示され、各ポイントの間には緩やかな上昇が示されます。
– 「予測」は赤い×であらわされ、予測手法には異なる色で示された線（紫色、黄色、ピンク色など）が使われています。
– 緑色の丸は「前年」のデータを示しており、比較のための基準となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータを比較すると、両者の間に大きな差異が見られないことから、傾向が大きく変わっていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は期間の初めと終わりで密集し、中央部はギャップがあり分布が不規則です。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる予測パターンを示していますが、共通して予測値は実績値と大きく異なるわけではありません。
6. **直感とビジネス、社会への影響**:
– 実績と前年のデータが類似している点から、交通に関する個人WEIスコアに大きな変動はないと予想されます。
– 予測モデルの精度保持が重要で、外れ値の要因分析はさらなる改善に繋がります。
– 適切な予測により、交通分野におけるリソースの効率的配分や将来的な交通計画の策定に有用です。
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**:
– グラフの左側にある実績（実績AI）は非常に高い値（近くに1.0）を示していますが、短期間で終わっています。
– 右側のデータ（前年AI）が似たような高さに集中しており、最近の値と比較するための基準として使用されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中に外れ値として認識される点があり、通常の値よりも高いことが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青い点）**: 高いWEIスコアで始まり、異常値も含まれている。
– **予測（赤い×）**: 実績の後に位置し、他の予測手法と比較されています。
– **前年（緑の点）**: 右側にあり、前年の実績を示しています。分布が狭く、他のデータポイントと比較する際の安定した基準として働いています。
– **予測範囲（灰色の帯）**: 予測値の不確かさを示し、実測値と予測の変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは別の時期に存在し、特定の期間の変化や予測の品質を判断するために使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いWEIスコアの間での相関が見られ、特に異常値が実績内に含まれることで、予測との比較が行われています。
6. **このグラフからの直感的な洞察と社会的影響**:
– 交通関連の指標が非常に高い値にあり、このカテゴリでの活動が活発であることが示されています。
– 外れ値の存在は、交通のピーク時に異常なパターンが発生した可能性を示唆し、それが将来の予測や計画に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、予測値と実績の間のギャップを埋めるために、データ駆動型の意思決定が不可欠です。特に、交通管理や資源配分において、計画の精度向上が求められるでしょう。
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**
– 初期のデータ（2025-07-01から2025-09-01）は0.8付近で安定していますが、その後のデータが存在しないため、長期間のトレンドを把握するのが難しい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ（丸で囲まれた部分）は「異常値」としてマークされています。これらは通常のデータポイント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**
– **青いプロット**：実績（実績AI）として示されています。
– **赤いバツ印**：予測（予測AI）。
– **緑のプロット**：前年のデータ（比較AI）。
– **紫色、ピンク色のライン**：さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさの範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では実績データと予測データとの間に明確な関係性を観察するにはデータが不足しています。
– さまざまな予測モデルで異なる予測を示していることがわかりますが、いずれも実績データとの大きな乖離はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には、互いに大きな乖離がないため、全体的な相関はある程度維持されている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期データが経済的余裕指数0.8付近で安定しており、将来的な予測においてもこの安定性を示唆している可能性があります。
– 経済的余裕が安定していることは、交通インフラや関連サービスにおける利用者の行動や支出が予測可能であることを意味し、計画や投資判断にとって好材料となります。
– 異常値が示す要因を特定し対処することで、さらに高精度な予測を可能にし、交通業界における最適化に寄与できるでしょう。
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:
分析に基づいて、以下の洞察と解釈を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績データは7月に集中しており、比較的安定しているが、小さな上昇トレンドが見られます。
– グラフの右側には前年度のデータがありますが、具体的な傾向は読み取りにくい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値と識別された個所がいくつか存在しますが、特に急激な変動を示すデータ点は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測値を示しています。
– 黒い円は異常値としてマークされています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、これにより予測の信頼性が視覚化されています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰など異なるモデルの予測トレンドも、やや異なる傾向を示している点が興味深いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデル間の予測のばらつきが見られることから、異なるアルゴリズムが異なる結果を生成している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のモデルが密接した予測範囲を示しており、これらのモデルが相関している可能性があります。
– 具体的な相関係数は図から直接読み取れませんが、多様な予測結果があることは理解できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態のWEIスコアが比較的安定していることは安心材料ですが、異常値の存在は着目すべきです。
– 交通カテゴリにおける個人の健康状態の予測に応用することで、予防策や改善策を講じるための参考となるフィードバックを得ることが可能です。
– ビジネスや社会においては、交通機関の利用状況に応じた健康施策やパーソナライズされたアプローチなどが検討されるかもしれません。
この情報が助けとなり、より深い分析を進める上で出発点となることを願っています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分では、実績データ（青い点）が短期間で0.8付近を示しています。
– 長期的なデータのトレンドは示されていないため、全体としての傾向は把握できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示されており、最初のデータ群の中に数個あります。
– 予測手法によるスコアには急激な変動が見られます。特にランダムフォレスト回帰（紫色）や決定木回帰（ピンク色）は、0.4から1.0へ急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の実際の観測を表しています。
– 緑の点は前年データで、比較のために使用されます。
– 紫、ピンク、灰色の線は異なる予測手法を示し、将来の傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データの間には、乖離が見られます。特に予測モデルによる変動が大きく、実績との直接的な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータの範囲が非常に狭いのに対し、予測モデルは広範囲をカバーしています。これは、予測の不確実性が非常に大きいことを示します。
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**:
– 予測の不確定性が強調されているため、交通状況の変化や外部影響（政策変更、環境変化など）が個人のストレスに与える影響を慎重に監視する必要があります。
– ビジネス上では、心理的ストレスの予測は従業員の健康管理や生産性向上に活用できますが、不確定性が高い場合、過度に依存するのは避けるべきです。
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:
1. **トレンド**
– 全体のトレンドがはっきりとは見受けられませんが、開始日に近いころに実績と予測が一か所に密集しています。終盤の実績はより高いスコアで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に一つの異常値が見えます。この時点で急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– グラフの左側には、実績と予測の結果が重なっています。開始時点での予測と実績のスコアが類似していることを示します。
– 終了時に近い時期のプロットは、前年度のスコアで安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が最初は密接に関連していますが、前年度のデータと予測との関係性はあまり見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は初期には強い相関がありますが、それ以降はそれぞれが異なるタイミングでばらついています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータが集中的である一方で、予測がその後の実績を十分に捉えていない可能性があります。これによって個人の自由度と自治が予測や計画から外れて進行した可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、制度や個人の選択肢において突然の変動が予見され、この予測の精度を高める必要性があるかもしれません。また、新しい予測手法や調整が行われる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、過去に位置する実績のデータ（青色の点）は横ばいに見えます。一方で、将来の予測データ（緑色の点）は若干の上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰による予測（ピンクと紫の線）は期間中の変動を試みていますが、トレンドとしては落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒色の枠で囲まれた点）がいくつか見られ、これは他のデータポイントから離れているため重要なデータと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データで、全体的に集中していますが、いくつかの異常値を含んでいます。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測で、その他の予測手法（決定木回帰と線形回帰）の結果も表示されていますが、全体的に一致しています。
– 前年データ（薄緑色の点）は、一部の予測手法と比較して高い値を示しており、前年と異なる動向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データの乖離が見られます。予測と前年のデータの違いは、交通に影響を及ぼす外部要因の変化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは期間を通して比較的一定で、鎖骨型分布を示しています。外れ値は個別の事象に関連している可能性があります。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– データが示す交通の公平性・公正さ（WEI）は、全体的に安定しています。しかし、異常値や前年と異なる予測結果は、特定地域や期間中の政策・環境の変化を示す可能性があります。
– ビジネスや社会的な観点では、交通システムにおける公正さの安定性が多くの利害関係者にとって重要であり、潜在的な問題を早期に発見する必要性が強調されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 開始からすぐに横ばいの傾向が見られます。数値は0.8から1.0の間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、青色の実績AIと緑色の前年（比較AI）が異なる場所にプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績AI）と紫の線**は、過去の実績スコアを示しており、安定したスコアを維持しています。
– **緑の点（前年の比較AI）**は、前年のデータとの比較を示しており、現行の実績と大きな開きがあります。
– **紫とピンクの線（予測）**は、様々な予測手法による未来の傾向を示していますが、全体として安定感があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績には一貫性があり、過去の実績に基づく期待値が維持されています。前年との比較で異なるスコア位置が見られるため、前年のデータが不安定であった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測はほぼ一致しており、安定した実績が続いています。このことは、今後のパフォーマンス予測が信頼できるものであることを示しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– グラフは持続可能性において安定した状態を示しており、特に大きなリスクがないことは好感を持たれるでしょう。前年との差異は改善の指標として注目されるべきです。
– ビジネスや社会への影響として、交通部門における持続可能性の管理がしっかりと行われているため、地域の自治性や交通インフラ改善のポテンシャルとして強みとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の部分で、実績データ（青色）は高いスコアを維持していますが、その後、予測データ（赤色）と異なる動きを見せ、前の年のデータ（緑色）は高く、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データに一つの異常値（黒丸）が見られます。最初の段階では予測モデルが異なる予測をしており、モデル間でのばらつきが見られます。
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、予測データ（赤色）、異常値（黒丸）、予測の不確かさ（灰色の影）が示されています。
– 緑色は昨年の実績データで、安定して高い値です。
– 予測モデル（紫、ピンク、明るい青）は様々な手法での予測を示しており、モデル間のばらつきが若干見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データには相違があり、特に異常値の存在は予測モデルが捕捉していない可能性を示しています。
– 前の年とのグループは緑で表示されており、一貫して高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除くと、実績値は高値を維持しており、予測値と重大な差異が生じています。
– 予測モデルは全体的に似た傾向を持ちながらも、一部予測の幅が異なっています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 社会インフラや教育機会の維持において、現況は比較的良好ですが、予測の不確実性や異常値が指摘する潜在リスクを考慮する必要があります。
– 政策者やビジネスリーダーにとっては、将来的にモデル予測の不確実性を減少させる取り組みや、異常値発生時の実際影響の評価が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年中頃）は高いスコアで横ばい状態です。しかし、特定期間を過ぎるとデータが途切れ、その後再びデータが現れます。後半のデータ（2026年中頃）は少し低いスコアになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには外れ値が存在します（異常値として白い円で表示）。急激な変動は見られませんが、後半のデータは期間が空いた後のデータなので、そこには何らかの影響がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、後半の緑色の点は「前年の比較AI」による推定値を示しています。
– 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、初期データに対して異なる予測範囲を提供しています。
– 計算された予測の不確かさ範囲も表示されていますが、これは初期データのみのようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データとの比較が主な焦点で、それが予測や前年データとどのように異なるかが示されています。ただし、初期データと2026年のデータを直接比較するには双方の一致度合いが不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの高いスコアと異常値が、後日再度データが現れた際の緑点（前年a比較AIの推定値）とどのように対応するかは不明確です。手法間での予測値のばらつきは見られますが、比較するにはより多くのデータが必要です。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**
– 初期には高いスコアが達成されていたが、持続されなかったことに注目すべきです。この変動がシステムの安定性や信頼性に影響を及ぼす可能性があるため、詳細な原因分析が必要です。
– 高いスコアは多様性や自由の保障に関連していた可能性がありますが、それが途切れた後の社会的な変化を観察することは、ビジネスや政策立案において価値があります。
このデータは、特に2025年後期から2026年までの変化に基づいて、より広範な統計的分析やフィードバックが必要となることを示唆しています。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によってスコアが異なることがわかります。特に7時から8時、15時から16時の時間帯に色の変化が見られます。
– 時間帯ごとに周期的な変動がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日の7時から8時に非常に高い値（黄色）が見られ、他の時間帯や日付からの急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほど低いスコア、明るいほど高いスコアを示しています。色の密度と変化は、特定の時間帯のスコアを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と16時の間に関連性があるようです。どちらの時間帯も黄緑から黄色の範囲で類似の動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前と午後の時間帯に一定のパターンがありますが、スコアの変動は時間と日付によって異なる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 朝と夕方のラッシュアワーにスコアが高まることから、交通量や混雑がこの期間に集中している可能性があります。
– 高スコアの時間帯における対策（例えば、交通機関の増発やルートの分散化）が期待されるかもしれません。
– ビジネスでは、物流や通勤時間に応じた戦略が求められる可能性があります。
全体として、時間帯と曜日によって交通のパターンが顕著に異なり、その対応策を考慮する必要があります。
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:
この時系列ヒートマップは、交通カテゴリに関連した個人のWEI平均スコアを示しています。以下に視覚的な特徴とそれから得られる洞察を述べます。
### 1. トレンド
– **周期性**: データは1週間分が示されており、明確な周期性を確認するのは難しいですが、週末にかけてスコアが多少高まる傾向があるかもしれません。
– **時刻別パターン**: 朝や夕方の特定の時間帯に一定の色の変化が見られ、これが日々の交通パターンの反映となっている可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 7日に急激に明るい色が見られ、特異なスコアの上昇を示している可能性があります。これは特定のイベントや要因による一時的な交通集中かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色のグラデーション**: 青から黄緑や黄色に向かう色のグラデーションは、スコアの増加を示しています。濃い紫や青が低スコアを示し、緑系や黄色が高スコアを示していることが認識できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 日別スコアに対する時刻別スコアの関係は、朝と夕方に高スコアが集中している傾向があるため、通勤ラッシュや特定のイベントに関連する可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 日々のパターンに特定の傾向はあまり見えないものの、全体的な時間帯別の配分が見られます。夜間のスコアは低めであるため、活動が少ないことを示しているかもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察と影響
– 人間は朝夕の交通ピーク時における移動時間の有効性を考慮して行動を調整するかもしれません。また、週末や特定のイベント時には移動を避けるなどの策を講じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定時間帯の混雑状況を予測し、輸送計画や通勤時間の調整に活用することが考えられます。また、広告やプロモーションのタイミングとしても活用可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に目立つ周期的な変化は見受けられず、時系列の短期データでは一定の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日と7月7日で明らかに色が変わっており、急激な変動がみられます。特に7月4日における15時の色の変化が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が社会WEI平均スコアの大きさを示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いと解釈できます。
– 特に19時と23時の時間帯でスコアが高くなる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は独立していますが、19時から23時にかけてスコアが増加するパターンが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝や午後の時間帯に比べて、夜間（19時以降）のスコアが比較的高いことから、何らかの社会活動や交通に関する要因が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 夜間の交通活動が増えることによって、その時間帯の社会的アクティブ度が高くなっている可能性があります。この情報は、公共交通や運輸業者がリソース配分をする際に非常に価値があります。また、特定の日や時間帯に著しい変動が見られるため、異常事象やイベントの影響を考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド：**
– ヒートマップ自体では具体的な時系列のトレンドは示されていませんが、相関の強さが視覚的に示されています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は示されません。しかし、非常に高い相関値（0.9以上）や非常に低い相関値（0.5以下）がある場合、それが異常として捉えられることがあります。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 相関係数が1に近いほど強い正の相関を示し、0に近いほど相関がないことを示します。
– 赤が濃いほど相関係数が高く、青が濃いほど相関係数が低いです。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 各項目間の相関を示しており、個人WEIと社会WEIの項目間に強い結びつきがあることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との間には非常に高い相関が見られ、全体の指標が個々の項目平均に強く依存していることが分かります。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の項目の相関は比較的低く、独立している部分もあることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響：**
– 高度な相関を示す領域、特に「総合WEI」と「社会WEI：共生・多様性・自由の保障」などは、社会的安定や多様性が全体の幸福度に影響を与えることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の他の指標との関係性は、経済的余裕が個人や社会の幸福感に関連していることを示しています。
– ビジネスや政策決定においては、特定のWEI項目が他の項目にどのように影響を与えているのか理解することが重要で、例えば、公平性や持続可能性の向上が個人の幸福度に貢献する可能性があります。
このヒートマップを通じて、交通に関連するウェルビーイング指標間の相関性が明らかなため、これらの関連性を理解することで、持続可能な社会構築に向けた政策やビジネス戦略の策定に寄与できる可能性があります。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける複数のWEIスコアの分布を箱ひげ図で示しています。以下に、具体的な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、スコアは0.6から0.9の範囲に分布しています。特定のWEIタイプで大きな上昇や下降トレンドは見られませんが、一部には差があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」において外れ値が確認できます。特に「個人WEI平均」は0.6付近に外れ値があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 中央値（箱の中の線）は、スコアの中央値を示しています。
– 箱の上限と下限は、第1四分位数と第3四分位数を示しています。
– 箱から延びる線（ひげ）は、データ範囲を示しています。
– 色の異なる箱が異なるWEIタイプを表しており、それぞれのスコア分布の傾向を視覚的に区別できるようにしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– この箱ひげ図自体は時系列データの関係性を示してはいませんが、各WEIタイプ間の比較を視覚的に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他のWEIタイプと比較して分布が広いことから、変動が大きいことが示唆されます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」や「生態WEI」は比較的狭い範囲に分布しており、安定していることがわかります。
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**:
– 外れ値があるタイプでは、特定の要因や状況が平均から大きく外れている可能性があります。このような情報は、政策立案や改善策を検討する際に重要です。
– スコア分布の広いタイプは、変動要因を特定し、より安定した結果を得るためのアクションを考えるきっかけになるでしょう。
– 各WEIタイプのバランスを評価することで、全体の交通カテゴリの改善に向けた具体的な手法を考えることができそうです。特に個々のWEIに着目することで、個別の改善による全体の向上が期待できます。
この分析は、WEIスコアの分布とその特性を理解することで、将来的な交通計画や政策に有益な情報を提供できる可能性があります。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）による2次元プロットで、主に交通カテゴリに関する360日間のデータを解析しています。以下にグラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体的に点が広く分布しています。第1主成分（水平軸）が0付近、第2主成分（垂直軸）が0付近に集中していないため、広範囲にデータが広がっている印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、右上や左下に位置する点がそれに該当する可能性があります。これらの点は他点から離れており、異常なデータや特異なイベントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色や密度についての情報は特に示されていないため、各プロットは均等に考察されるべきですが、分布を見る限り、交通データの多様性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**:
– PCAの結果から、異なる時点でのデータがどのように相関しているかを視覚化しています。第1主成分の寄与率が高いことから、これはデータ間の主要な変動要因を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与が大きいため、水平軸（第1主成分）が交通データの主要な変動パターンを示しており、これが全体の72%の分散を説明しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通データは広範囲にわたっており、変動や特異点があることから、交通の需要や供給に関して多様な要因が影響している可能性があります。例えば、特異なデータ点は異常気象や交通規制の影響を示しているかもしれません。
– 都市計画や運輸サービスの最適化を考える際に、このような分布や外れ値を考慮することで、より効率的な交通管理や政策策定が可能になると考えられます。
この分析は、さらに具体的な数値データや各要素の詳細が分かれば深く掘り下げることができます。
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。