📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づいて、以下のように結論づけます。
### 時系列推移
– **総合WEI**は基本的に上昇傾向を示しており、特に2025年7月6日以降に大幅な増加があります。この時期は、すべての平均と詳細項目で顕著な向上が胴言えます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は、2025年7月6日以降急激に改善されています。特に社会WEIのスコアは、特定の期間で安定した上昇を見せており、最終的には非常に高い水準に達しています。
### 異常値の検出
– 特定の異常値として、総合WEIが2025年7月2日、7月3日、7月7日に最小値（0.7、0.65、0.82）と最大値（0.81、0.89）があります。
– これは経済的要因、個々の回復力または社会的変動への急激な反応などによって引き起こされる可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解に基づく場合、長期的なトレンドとしては持続的な上昇が続いており、特に社会的支援が強調されるタイミングでトレンドが急伸しています。
– 残差に関しては、ランダムな変動は確認されていますが、特に2025年7月6日前後に大きな異常が示唆されています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによると、**社会基盤**と**持続可能性**に強い正の関連性が見られます。これは、長期的な成長と社会的進歩が基盤の強化によって促進されることを示唆しています。
– **個人の心理的ストレス**と**公平性・公正さ**の間には、正の相関が低いことが観察され、個人の幸福感に対して公平感が必ずしもはっきりとした関与を示さないことが伺えます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、**社会WEI平均**が全般的に高い中央値を持つ一方で、個々の項目においてばらつきが観察されています。例えば、**心理的ストレス**の項目には散発的な外れ値があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析から、主成分1（PC1）はデータの変動の72%を説明し、主要な影響要因を反映しています。この成分は大部分のWEIスコアの基本的な変動を捕捉していることが示唆され、組織的改善と主要指標の向上による全体的な経済・社会的復興を暗示しています。
総合的に、データは2025年7月初旬にわたる経済基盤、健康状況の改善、および公平性向上努力を背景にした社会の回復と成長を示しています。また、異常値に関しては、不安定な要素があるものの、全体的な傾向を覆すものではないようです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期データ（2025年7月1日～7月10日）は、やや増加傾向にある。
– その後、予測データは7月11日以降安定し、横ばいになる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、数点の外れ値が見受けられる（円で囲まれたデータポイント）。
– 全体的には外れ値は少なく、データは比較的一貫している。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青いプロット**: 過去の実績データ。
– **赤いX印**: 予測データ。
– **円で囲まれたデータ**: 異常または外れ値。
– **灰色の影**: 予測の不確かさ範囲。
– **紫、シアン、ピンクの線**: 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）の結果を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一定の一貫性が見られ、予測データは過去の実績を基に安定して推移。
– すべての予測モデルがほぼ同じ傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には強い相関が見られ、予測モデルによるWEIスコアの精度が高いことを示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的にWEIスコアは安定しており、今後の交通状況も安定が見込まれることを示している。
– これに基づいて、交通施策や物流の計画に利用される可能性がある。
– ビジネスや社会への影響としては、交通関係の安定化が経済活動の安定にも寄与すると考えられる。
全体的に、このグラフは交通カテゴリにおけるWEIスコアの予測が安定しており、予測精度が比較的高いことを示しています。これにより、将来予測に基づいた計画策定が可能になります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**: 期間全体を通してWEIスコアはおおよそ横ばいですが、7月初旬に若干の増加傾向が見られます。
– **予測（縦線）**: 線形回帰と決定木回帰は横ばいの予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇を示しており、予測がばらついていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた点が外れ値として扱われていますが、時間の経過に連れて外れ値が現れる頻度が減少しています。
3. **要素の意味**
– **色の違い**: 各プロットの色は実績と予測の異なるモデルを表しています。色のバリエーションは複数のモデリングを示唆し、予測の多様性を評価できます。
– **不確かさの範囲（灰色領域）**: 7月初旬の不確かさの範囲が大きく、データの変動が大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータによる現状評価と、予測データを通じた将来の動向は明らかに異なっており、異なるモデルで異なる予測がされているため、それぞれのモデルの精度や傾向を個別に観察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 注目すべきは、回帰モデルの予測が横ばいまたは上昇を示している点で、実績データの分布が次第に予測モデルによる整合性をもたらすかもしれません。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**
– 一般的に、WEIスコアが意味するのが交通カテゴリでの効率性やパフォーマンスであれば、横ばいまたは上昇する予測は将来的な改善を示唆するかもしれません。しかし、外れ値の存在や不確実性を考慮することが重要です。社会やビジネスにおいては、交通の効率性向上の予測はプラスの影響をもたらす可能性がありますが、現実の数値の変動を正確に捉える必要があります。
このグラフは、WEIスコアがどのように進展していくかを理解するための有益な視点を提供します。同時に、予測モデルの多様性や変動性を考慮に入れつつ、観察されるトレンドをもとにした戦略的な計画が求められます。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、グレーの不確かさ範囲内で大部分が安定しています。
– 予測は三つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、特にランダムフォレスト回帰がより高いWEIスコアを予測しています。時間が進むにつれて、線形・決定木回帰は横ばいで推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて外れ値がいくつか確認できますが、おそらく予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、円で囲まれているものは外れ値を表示しています。
– 線の色は異なる予測モデルを示しています（紫はランダムフォレスト、青は決定木）。
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大きな乖離は見られません。
– 異なる予測手法間での大きなかい離もないため、モデル間での予測精度は概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは概ね0.8から1.0の間で推移しており、比較的一定です。この範囲が交通カテゴリにおける安定的なパフォーマンスを示していると考えられます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 総じて、交通カテゴリにおいて安定したWEIスコアが見られるため、交通インフラやサービスにおいて大きな問題がないことを示唆しています。また、今後もこの安定的なパフォーマンスが続く予測がされていることから、現在の施策が効果を上げている可能性があります。
– ビジネスや政策においては、この安定したトレンドを維持するための対策を継続することが望まれるでしょう。また、外れ値には特別な対応が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 初期の段階ではスコアが横ばいであるが、予測線（特にランダムフォレスト回帰）は時間の経過とともに上昇しています。これにより、将来的な経済的余裕の増加が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が観察されます。これらは異常な状況またはデータの誤差として考えられるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、連続的な経済的余裕を評価しています。
– 灰色の範囲は不確かさを示し、予測の精度や信頼性に対する考慮を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べて上昇トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、短期的には一致しているように見えますが、特定の期間での乖離も見られます。これは、外部要因がWEIスコアに影響を与える可能性を示唆しています。
6. **人間の直感的な感じ、ビジネスや社会への影響**:
– 個人の経済的余裕が改善されることは、消費活動や投資活動の増加につながる可能性があります。
– 異常値や乖離が示唆するように、予想外の出来事や政策の変更が影響を与えることもあり、十分なリスク管理と柔軟性が求められます。
将来的には、経済的余裕が増加すると予測されますが、外れ値や不確かさを考慮して、慎重に状況を評価することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青プロット）は初期に横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫ライン）は緩やかに上昇しています。
– 線形回帰（緑ライン）と決定木回帰（シアンライン）は安定でほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データに外れ値が少なく、安定しています。
– 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**
– 青いプロットは実績データで、黒い輪で囲まれた点が異常値を示していますが、数は少ないです。
– 灰色のエリア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**
– ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しており、他のモデルとは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大幅な変動がなく、安定した健康状態を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一貫して高いWEIスコアは、良好な健康状態を保っていることを示します。
– 予測モデルの一部は安定状態を維持し、ランダムフォレストが上昇を示すため、健康状態の改善が期待されます。
– 交通カテゴリでの健康管理が効果的に行われていることを示しており、これは社会的な健康意識向上に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– 初期の10日間には「実績AI」によるデータが表示されており、この期間には多少の変動が見られますが、大きなトレンドは確認できません。
– その後の期間は「予測」データのみが表示されており、かなり安定しています。各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測はほぼ同様の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の10日間にいくつかの外れ値が存在しており、これが「実績データ」からのストレスの変動を示唆しています。
– 予測では急激な変動はなく、予測期間は非常に安定しています。
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表しており、個人の心理的ストレスの実測値を示しています。
– 色付きの線は異なる予測モデルによる予測値を示しており、全てが似たような値で、ストレスレベルが安定していると予測されています。
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、初期データを基にした安定的な予測が行われていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データには多少の相関性はあるものの、外れ値があるため分布は不均一です。
– 予測では非常に強い安定性が見られるため、指定されたパラメータでの予測精度は高いと推察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響:**
– 初期の日にはストレスレベルに変動が見られますが、予測期間においてストレスは安定していると見込まれています。これが実際の出来事と一致するならば、特定のストレス要因が初期数日間に存在し、その後は改善または管理されている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、予測モデルに基づくストレス管理が有効である可能性を示唆しており、交通関連職種における働きかけの効果を検証するツールとして利用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階でやや横ばい又は緩やかな上昇が見られ、その後急激に上昇する傾向があります。
– 途中からは急激な上昇が安定し、一定の高いレベルで横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分において、少数のデータポイントが目立つ外れ値として示されています。これらは異常値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 赤い×印や異常値としてマークされた円は予測データやその不確実性を示しています。
– 異常値は外れ値として特定された場所を示しています。
– 予測線は3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、これらのモデルの差異や類似性が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 様々な予測手法が用いられており、全体として予測の一致が見られます。3つの予測結果が安定した傾向を持つことから、モデルの精度がある程度高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の早い段階でばらつきが見られますが、特定の規則性や予測に基づいた変動が続くように見えるため、確実な予測が可能であることが示唆されます。
6. **直感およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期のばらつきは観測や測定誤差、または外部要因によるものと推測されますが、その後の安定した上昇および横ばいはプログラムや施策の成功を示している可能性があります。
– ビジネスや政策において、この上昇傾向は交通の自由度や自治の向上を反映していると考えられ、エンゲージメントや満足度の向上に寄与している可能性があります。
– 持続的な改善を目指すためには、初期段階のばらつきや外れ値を説明し、適切に対応する戦略が必要です。
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
– **実績AI**のデータは概ね一定であり、急激な変動は見られませんが、全体的に0.6から0.8の間で推移しています。
– **予測データ**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て0.9以上で非常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
– **外れ値**として、0.6から0.8の間でプロットされた実績が一部外れ値と認識されています。
– 実績AIデータにおいて、不規則な変動がいくつか見受けられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実績データであり、実際の社会WIのスコアを示しています。
– **赤い×**が予測データを示し、特に外れ値として認識された部分に赤い印がついていません。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、安定性を提供しています。
### 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は連続して同じ期間に渡り描かれていますが、予測は一貫して高い値を保ち、実績データとの経時的な差異が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは幅広くばらついていますが、予測データは一貫して高い値で安定しています。したがって、実績データと予測データには強い相関が見られません。
### 6. 社会やビジネスへの影響に関する洞察
– 公平性・公正さのスコアに関する実績と予測の差異が大きいことは、現実の社会的公平性に対するモデルの期待値と実際の崩れがある可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、予測値に基づいた施策を講じることで、より公平な交通施策の策定が可能になると考えられます。しかし、実績の変動の原因を探索し、改善する努力が必要です。
このグラフは、交通業界における公平性の尺度を分析するためのものであり、実際の取り組みや施策の評価、および将来的な戦略策定に役立ちます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が際立っています。
1. **トレンド**
– 実績の点は、最初は少しばらつくが、ほぼ横ばいです。
– 予測されるトレンド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定で、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は一つ確認できますが、大きな急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を表し、実績の間に小さなばらつきがあります。
– 赤い×は予測値を表していますが、現れた予測ではないようです。
– 大きな黒い円で囲まれた点は、外れ値と考えられます。
– 灰色の範囲は不確かさ範囲を示しており、予測の信用区間を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測のラインはほぼ水平で持続可能性が維持されると予測されていることがわかります。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）間の基本的な差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの関係性は示されており、相関性を高めるための改善が可能かもしれません。
6. **直感的な洞察及びビジネス/社会への影響**
– 本データは、交通システムの持続可能性と自治性に関するものであり、状況が安定していることを示しています。
– 将来的には改善が必要かもしれないが、直近では変化が少ないことから、長期計画に基づく戦略が重要です。
– 継続的なモニタリングと実績値の精度向上の施策が推奨されます。AI予測と実績の乖離を減らすことに重点を置くことができるでしょう。
全体的に、このグラフは交通分野における持続可能性の安定を示していますが、さらなる展開を考えるには詳細な分析が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 期間の初めには「実績（実績AI）」のスコアが変動していますが、その後すぐに「予測」の線に至ります。
– その後、「予測（線形回帰）」「予測（決定木回帰）」「予測（ランダムフォレスト回帰）」のスコアが非常に安定して1に近い値で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初めの「実績」データポイントにはいくつかの変動が見られ、いくつかの外れ値がマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青い点で、実際の観測データを示しています。初期段階で変動が見られる。
– **予測（予測AI）**: 赤いバツで、予測されたデータを示しています。
– 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**:
– 実績データは予測データに徐々に収束しています。
– 予測モデルは安定しており、変動が少ない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには短期的な変動が見られるが、予測データは安定しています。
– 予測モデル間での大きな差異は見られず、すべてのモデルがほぼ同じ予測を出しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データの変動は、社会基盤や教育機会における不確実性を示唆していますが、予測モデルが安定しているため、その不確実性が改善されている印象を受けます。
– ビジネスや政策決定において、この安定した予測モデルは信頼性のある基盤として利用できる可能性があります。これにより、交通インフラや教育機会の計画やリソース配分がより効果的に行われるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青のプロット）は、期間初期においてやや上昇傾向が見られますが、その後は横ばい状態になっています。
– 予測値（紫色のライン）は直線的で安定していますが、値が異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには外れ値がいくつか見られます（黒い円で囲まれた青のプロット）。外れ値は予測から外れた実績値を示しています。
– 急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示し、紫色のラインは異なる予測モデルによる予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、実績の大部分がこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には若干のギャップが存在しますが、多くの実績値が予測の不確かさ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期にはある程度のばらつきがありますが、その後は安定しています。
– 予測値は全体として一定の値を示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 実績と予測の間に一致しない部分があるものの、多くのデータが予測の範囲内に収まっているため、予測モデルの精度は比較的高いと言えます。
– 交通におけるWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアは、全体的に安定しているため、社会的な変動や政策の影響を大きく受けていないように見えます。
– 今後の取り組みや政策制定に際し、外れ値の要因を詳しく検討することで、より確実なWEIの向上が見込まれるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯ごとに色の変化が見られ、特に特定の日付の午前8時および午後19時以降にWEIスコアが高くなる傾向があります。これは、その時間帯での交通量や活動が増えている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午前8時と午前16時に特定の日時で急激な変動が観察されます。特に2025-07-07以降、WEIスコアが高い（黄色になる）時間帯があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しており、黄色や緑は高い活動レベル、紫や青は低い活動レベルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なピークが存在する時間帯が見られ、これが特定の日に集中していることから、周期的なイベントや活動が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前と午後の特定時間帯にスコアが高まり、これが他の日にも影響していると考えられる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々はこの時間帯に交通量が増えると予想し、通勤や通学の計画に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや公共交通機関は、この傾向に基づいてリソースを最適化し、需要に対応することが求められます。特定の日の特定時間帯に人員を増やしたり、輸送手段を増やすなどの対策が必要とされるかもしれません。
この分析により、各時間帯と日付に基づく戦略的調整や影響を考慮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:
グラフは交通カテゴリの個人WEI平均スコアを時系列ヒートマップで表しています。以下に具体的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に色の濃淡が変わっており、時間帯によってスコアの変動が見られます。
– 特に、7月1日から8日の間で、特定の時間帯に安定したスコアが観察され、周期性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上で黄色や紫の領域が顕著で、ある時間帯で急激な変動があることがわかります。特に、黄色の高スコアが目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーション（紫から黄色）はスコアの高低を示しており、紫が低く黄色が高いことを示しています。
– 時間帯別に色が異なることで、日中の特定の時間におけるスコアの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各行が特定の時間帯を示しており、日ごとの変化を観察でき、日中の交通活動の強度が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に集中する高スコアがあり、一定の時間に交通のピークが集中していることが示されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が直感的に捉えるのは、特定の時間帯（例えば午前と夕方）に交通が混雑するというパターンです。
– この情報を基に、交通の混雑緩和策やピークタイム以外へのシフト推進などの政策立案に利用できる可能性があります。
このヒートマップの分析は、交通管理の最適化や交通量予測、混雑緩和策の計画において重要な指針を提供します。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上の色の変化から判断すると、特定の時間帯におけるWEIスコアの傾向が異なることが示されています。例えば、7時から8時の間および15時から16時の間では、色が徐々に明るくなっていることから、スコアが上昇傾向にあることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時から16時の間に、7月7日に急激に明るい黄色（高スコア）への変化が見られるため、この日付は異常な高スコアを示しています。また、7月5日に23時台で突然明るい緑色に変わることで、同様の傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、色が明るくなるにつれて高スコアを示しています。各時間帯における24時間の動きを可視化し、一日の中でどの時間が顕著に変化を見せるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯におけるスコアが示されている中で、午前中（7-8時）と午後（15-16時）、夜間（23時）の各時間帯で異なるパターンを示しています。これにより、異なる時間帯での交通状況や社会的影響が一致していないことが明らかになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が連続する時間帯があることから、日々の一貫した変化があることを示唆していますが、突発的に生じる高スコア（黄色の領域）も見られるため、毎日同じ動きではないことが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 午前と午後にスコアが高いことは、通勤時間帯における交通のスムーズさや混雑度が変化している可能性を示唆します。この情報は通勤者や都市計画者にとって重要であり、適切に対策を講じる手がかりになります。
– 突発的な高スコアの存在は、特定の日付や時間における特異なイベントや状況を示唆しており、これは交通機関の運営や政策策定に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリの各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 横ばいのトレンドが示されており、30日間の期間において特定の項目が際立って変動している様子はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体が急激な変動を示すものではありませんが、極端な値（高い相関、低い相関）が可視化されるため外れ値が視覚的にわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤色に近いほど相関が強く、青色に近いほど相関が低いことを示します。
– 例えば、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の関連は非常に強く（相関＝0.97）、ほぼ反比例しないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各項目の相関を見るグラフであるため、期間中のデータ同士の関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、個々の項目間で中程度から高い相関が確認できます。特に、個人WEI平均と個々の個人WEI項目（経済的余裕、健康状態など）の間には高い相関があります。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性）」の関係は低い相関を示しています。
6. **ビジネスや社会への洞察**:
– 交通がこれらのWEI指標に与える影響を視覚化したものであり、交通政策が社会全体や個人の幸福度に与える影響についての議論を引き起こす可能性があります。
– 高い相関のある要素を改善することにより、他の項目へもプラスの影響を与える可能性があります。特に、社会的な多様性や公平性を高めることが、他の個人WEI項目に良い影響を及ぼすことが示唆されます。
このヒートマップにより、交通が人々の個人的および社会的な幸福にどのように関連しているのかを総合的に理解することができ、今後の政策決定に役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアに大きなトレンドは見られませんが、箱ひげ図の中央値を見ることで、比較的安定しているものとばらつきが大きいものがあることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」「個人WEI（経済状態）」「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値があります。これらの指標は一部で極端な値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅はデータのばらつきを示し、広いほどばらつきが大きいことを示します。「個人WEI（経済状態）」は比較的ばらつきが大きいです。
– 色彩の変化はカテゴリ同士の違いを示しやすくしていますが、直接的な数値的情報は持っていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの比較ではなく、各WEIタイプの分布比較です。従って、時系列データの関係性分析には不適です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が他の指標に比べて低めのスコア範囲を持っています。社会や交通におけるストレス要因の存在が示唆されるかもしれません。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 交通に関連する項目の分布は、個人の経済状態や心理状態が重要な影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、外れ値が示す要因を探り、特定のWEIカテゴリの改善に向けた取り組みが必要とされるかもしれません。
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」のスコアは、他の多くの指標よりも中央値が高く、交通政策の中で持続可能性がある程度確保されていることが示唆されます。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に対してデータが広がっているため、主要な変動は第1成分の影響を強く受けていると考えられます。
– 第2主成分に対しても分布していますが、第1成分ほどではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中央上部にある点や、右下の密集している部分は、他のデータポイントとは異なる位置にあり、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、30日間の交通カテゴリにおける観測の主成分空間での位置を示しています。
– 散らばり具合は、多様な観測があったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– このグラフは主成分を軸としているため、時系列データの関係というよりも、変動要因の解析に役立ちます。それぞれの点が異なる日やイベントを示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主成分における変動が主要であることから、多くの変動フェノメノンは共通の基盤に支配されていると考えられます。
– データの広がりから見て、特定のパターンは見られません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– PCAにより、データがどのように変動しているかを視覚的に理解しやすくなっています。
– ビジネスや交通計画において、どの要因が主要な影響を与えているかを特定する手助けになります。
– 外れ値が示す異常なイベント（例えば、交通事故や特別なイベント）の識別は、交通管理や政策決定において重要です。
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。
