📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**のトレンドは、全体的に徐々に増加していますが、日による変動が顕著です。特に、日付2025-07-06から2025-07-08にかけての上昇は注目に値し、これは社会的要因による支え（社会WEI平均の上昇）であると考えられます。
– **個人WEI平均**は停滞傾向が見られ、その中でも低下が目立つ日（例えば2025-07-03）が確認できます。
– **社会WEI平均**は比較的高いスコアを維持し、むしろ上昇傾向であり、これは社会的持続可能性やインフラの向上が影響している可能性が高いです。
#### 2. **異常値の分析**
– いくつかの異常値が指摘されていますが、特に**2025-07-06**の総合WEI 0.77からの急上昇、および**2025-07-07**のピックアップした0.89は、個人及び社会の様々な要因の組み合わせが影響している可能性があります。この上昇は、特に社会基盤およびインフラの向上に起因する可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– 季節的な変動はさほど強くありませんが、**月曜日から金曜日**にかけて上昇する周期性が確認でき、これはビジネス日が主に寄与していると考えられます。
– 残差の観点では、ランダム性が大部分を占めますが、特定の異常イベントがバラツキの中に含まれているかもしれません。
#### 4. **項目間の相関**
– クローズな項目間の相関性を見ると、**社会的持続可能性と自治性**と他の社会WEI項目（特に、社会的インフラや公平性）との強い関連が見られ、これが総合WEIの安定上昇を支えている主要因と考えられます。
– 個人WEIにおいては、経済的余裕と健康状態の相関が比較的強く、個人の幸福度とストレス管理が全体のスコアに影響を与えていると考えられます。
#### 5. **データ分布の分析**
– 箱ひげ図分析では、個人WEIのデータが広いレンジで分布していることがわかります。外れ値として目立つ点がいくつかあり、特に心理的ストレスと自由度に高い変動が見られ、これは社会不安や個人の状況変化に起因すると考えられます。
#### 6. **主要な構成要素の寄与率 (PCA)**
– 第1主成分(PC1)が72%の高い寄与率を持つことから、すべての項目が総合的なWEIの変動にミルに寄与していることが示され、これは社会的要因と個人の経済・健康の複合効果を反映しています。
– 第2主成分(PC2)の寄与率は9%と小さいですが、これは保険要因や予測不能な社会イベント（例えば、天災等）が一時的影響を及ぼす可能性を示唆しています。
### 結論
このデータセットの総合的な分析は、社会的ファクターが総合WEIに強く反映されていることを示しています。特に、持続可能性や社会基盤の整備がWEIの向上に力を入れていることが見て取れる一方で、個別の調整（心理的ストレスや個人の経済的余裕）の影響が個人WEIのバラツキに大きく寄与している可能性が高いです。
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:
このグラフを分析してみます。
1. **トレンド**:
– 左側の「実績（実績AI）」のデータポイント（青色）は、約1.0に集中しており、一度レベルが下がった後に、再び少し上昇しています。
– 右側の「昨年（比較AI）」のデータ（緑色）は、およそ0.6周辺にクラスタリングされていますが、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績」のデータには、1.0付近に多くのデータがある中で、幾つかの低い値（異常値と見られるオレンジの円）が確認できます。
– 「予測」（赤色のX）が中央付近に位置し、この範囲は「予測の不確かさ範囲」に含まれていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のポイントは「実績」を示し、緑のポイントは「昨年のデータ」を表しています。
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる色のラインで示されていますが、予測は固定された一定のパターンを持つように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「昨年」のデータの間には、数値的には異なるが、分布的には一貫性があります。
– 予測データと実績データには大きな違いが見られ、その正確性に疑問を投げかけます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」と「昨年」のデータには相関がないように見えます。
– 各予測手法の予測と実績・昨年のデータの分布にギャップがあり、この分野での予測の難しさを示唆しています。
6. **直感とビジネスへの影響**:
– 大きな外れ値や予測の不確実性が多く存在しており、そのため、このデータに基づく計画や予算配分には注意が必要です。
– WEIスコアの変動を考慮し、実際のデータに基づく動的なプランニングが推奨されます。
このように、データの不確実性や異常値が目立つため、ビジネス上の意思決定には慎重な分析が必要です。
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**
– 最初の期間（2025年）には低めのWEIスコアが観察されますが、後半（2026年）にかけてスコアが高まっている傾向があります。
– 時系列的には初期に少し下げた後、上昇または高位での安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値が確認されますが、大きな外れ値としては特に顕著ではありません。
– 後半のデータではWEIスコアが高まり、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、初期には集中しています。
– 緑の点は前年のデータで、高めのスコアで分布しています。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）は、時間の経過とともにスコアがどう変動するかの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータの関連が見られ、過去を反映した予測が行われています。
– ランダムフォレスト回帰は直線回帰や決定木回帰と異なり、複雑なパターンを捉えようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的まとまっており、過去のデータや予測と一致する部分が多い。
– 前年データより全体的にスコアが高まっているのはプラスの傾向として解釈されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが向上している点から、交通に関連するシステムやインフラが改善されつつある、または予測精度が高まっている可能性があります。
– 予測モデルの複数の手法（ランダムフォレスト、線形回帰等）が並行して使用されているため、予測の正確度を向上させる試みが行われていることがわかります。
– ビジネス面においては、スコアの向上による顧客満足度の改善や安全性の向上が期待されるでしょう。この傾向を維持または強化するための戦略が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフはクリアに二つの時間期間に分かれています。序盤では一部のデータが非常に密集しているが、後半には空白があり、再びデータが密集します。
– 初めのデータ（2025年7月頃）は高いWEIスコアを示している一方で、後半（2026年7月頃）でもやや高めのスコアの集中があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これは異常な交通状況やデータのズレ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**
– **実績AI（青）**: 過去の実績データを示しており、一般的な基準や正常値に近いと考えられます。
– **異常値（黒の円）**: 通常の範囲を逸脱したデータポイントを示し、注意が必要です。
– **予測AI（赤の×）**: 未来の予測を示し、他の予測手法と比較するのに役立ちます。
– **前年データ（緑）**: 前年度のデータが現在にどう影響を与えているのかを表示しており、比較のために重要です。
4. **複数の時系列データ関係**
– 異なるAI手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示す予測ラインは、ほぼ同じトレンドを示しつつも微妙に異なる予測を示しています。
– 予測の幅（灰色の範囲）は、未来の交通WEIスコアがどれくらい不確実であるかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法は、過去の実績データと前年度データに基づいていますが、トレンドが続くかどうかには不確実性があります。
– 異常値の存在は、モデルの予測精度と交通状況データの信頼性の問題を示唆しています。
6. **直感的理解と社会的影響**
– 人間の視点から見ると、過去の安定した交通状況が今後も続くか否かに不透明さが感じられます。
– このグラフは交通管理や計画において注意が必要な期間やイベントを示唆しており、特に異常値が示す時期には特別な対策が必要です。ビジネスにおけるリソース配分や公衆までの影響が考慮されるべきです。
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:
分析に基づいて、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初めに集まりが見られますが、その後離れた地点での予測データ（緑の点）に続きます。
– 時系列的な一貫したトレンドは見受けられませんが、急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に黒い円で囲まれた異常値があり、他のデータ点と比較して目立ちます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のデータに大きな変動は見られませんが、線形回帰と他の予測との違いが明瞭です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の経済的余裕（WEI）スコアを示し、一定期間内にまとめて観測されたことが示されています。
– 緑の点は、過去のデータによる予測を示し、未来の特定時点におけるWEIスコアを示しています。
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直接の関係性は見いだせませんが、それぞれが別の時期を表しています。
– 予測結果間のばらつきが少なく、モデル間の予測一致度が高いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集中度が高く、予測データは更に後の時点で分布しているため、全体として時系列の期間にわたる相関性は低いと言えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データと予測データが異なる時期に分布することから、個人の交通における経済的余裕の変動が非定常的である可能性が考えられます。
– 異常値の存在は、非典型的なイベントや行動が経済的余裕に影響を及ぼしていることを示唆するかもしれません。
– 予測の範囲の狭さから、将来の経済的余裕が比較的一定であるとの期待が持たれる一方で、外れ値の影響を慎重に監視する必要があります。
この分析に基づいて、交通関連のビジネスは柔軟性を持たせた経済計画やリスク対策を考慮すべきです。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人の健康状態を表すWEIスコアの時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 左側の実績データと予測データは全体的には安定しており、大きな上下動は見られません。
– 期間の前半には、実績と予測が共に高スコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で示される異常値がありますが、他のデータと大きく乖離しているわけではありません。
– 右側のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のドットが実績データを示し、一箇所で集中的に表示されています。
– 緑のプロットは過去データで、全体的な傾向を確認するのに役立ちます。
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一致度が高く、予測モデルが比較的正確であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的狭い範囲に収まっており、健康状態が一定水準で安定していることが示唆されます。
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**
– 健康状態が安定しているため、交通に際して個人の健康上のリスクは低いと認識される可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定した傾向を前提として、交通サービスの利用に際しての健康リスク低減策を緩やかに設定できるでしょう。
総じて、このグラフは個人の健康が全体的に良好で、予測との整合性が高いことを示しています。これは、健康管理が適切に行われていることを示唆しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は2025年7月に集中しており、その後のデータは見当たりません。この時点でのスコアは非常に高く、その後の予測または比較との対応が注目されます。
– 2026年のデータは緑色で、前年度のものと見られます。これらは一貫して高い水準であり、おそらく安定的な状況を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒色の円で示される外れ値は、他のデータポイントと比較して異なるスコアを示しています。この異常値が示す意味を考えると、特定の時期に独自の要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測を示し、非常に高い値になっています。これが意味するのは、予測モデルが非常に楽観的なストレスレベルを予測している可能性です。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）の予測は表示されていませんが、ランダムフォレスト回帰の結果から類推する形になります。
4. **データの関係性**:
– 実績と予測、前年データとの比較が並行して示されており、特に予測がどの程度実績に近いかが重要です。2025年の実績が非常に限られた範囲で集中し、その後は予測および過去データと比較されていることで、時間的なギャップが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが頻度に関しては非常に限られており、このため分布を正確に描くには不十分ですが、外れ値や予測データが示しているところから、モデル間の相違が浮き彫りになっています。
6. **人間の直感的な理解およびビジネス・社会への影響**:
– 実績が限られており、異常値が見られることから、この状況は非常に変動が激しいと直感で感じ取れるでしょう。このような場合、心理的ストレスが予測よりも予測不可能な要因で影響されることが示唆されます。
– 交通に関するストレスの推移は、日常生活に直接影響を与える可能性があり、特にリーダーシップや政策決定においてより深い理解と対応が求められます。また、予測の不確実性を認識しつつ柔軟な計画を立てる必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青のプロット）**は時間の経過とともに一定の範囲に留まっているように見えます。つまり、大きな上昇や下降は見られず、比較的一定した値を示しています。
– **予測（各色の線）**は、緩やかな変化を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が高い値を予測しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値（黒い円）**が一か所強調されていますが、全体の中でそれほど異常な数値ではありません。これは、ある時点で異常なイベントが発生したことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績**（青点）と**予測**（色付きの線）は基準となるデータであり、他の色の予測と比較することで、各モデルの予測能力を比較できます。
– **前年度のデータ**（緑点）は過去の傾向の再現を助け、季節性や周期性を把握するために使用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線が相互に接近しており、全体的なトレンドに大きな逸脱がないことが確認できます。これは、予測モデル間で大きな食い違いがないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は一様で、高度な自己回帰モデルと多くの面で一致しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は狭くなっており、予測の精度が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体として、個人の自由度と自治を反映するスコアは、2025年後半に異常が発生する可能性を示しています。この情報は、交通規制や個人の移動の自由度に対する政策調整を考慮する際に役立つかもしれません。
– 予測モデル間の高い一致は、将来の計画において信頼のおける基盤を提供します。したがって、データに基づいた決定を下す際に安心感を与えます。
このグラフは、個人の自由度に関連する交通指標の過去、現在、そして未来の姿を包括的に視覚化し、政策立案や日常の意思決定に有効なツールとなります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントは2つの主要な期間に分散しています：一部は2025年7月付近に集中し、残りは2026年5月から7月期間にあります。この2つの期間の間に大きなギャップが見られるため、連続的なトレンドは把握できませんが、いずれの期間でも急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータにおいて、いくつかの異常値が特定され、黒い円でハイライトされています。しかし、これらは全体のパターンに大きく影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青と緑のプロットは実績と前年のデータで、それぞれの期間に明確に分けられています。
– 異常値は黒円で囲まれ、データの信頼性や品質に課題がある箇所を示している可能性があります。
– 予測範囲やモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関する情報は提供されているものの、予測の結果はプロットされていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは実績（青）と前年（緑）に分類されていますが、それらの間に明確な相関は示されていません。それぞれの期間のWEIスコアのばらつきは、一定の範囲内に収まっているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、各期間で0.5から1.0の間に集中しており、広い範囲に分散しているわけではありません。これは安定した運用がされていることを示唆する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 観察される極端な異常値を除けば、データは非常に安定しており、交通カテゴリにおいて公平性・公正さのスコアが高いことを示しています。
– 社会的には、交通の運用の均一性や良好な公平性が確保されていることが、人々の信頼を高める可能性があります。
– ビジネスの観点では、このような安定したスコアは、効果的な運用と持続可能な成長につながる鍵となるでしょう。
このグラフは、交通における社会的な公平性・公正さの状況を示し、その信頼性と一貫性に関する洞察を提供しています。異常値の処理とそれに伴う改善が、さらなる成長に寄与す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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期段階（2025年7月-11月）**: WEIスコアは約0.8から1.0の間で安定しており、大きなトレンド変化は見られません。
– **後期段階（2026年5月-7月）**: WEIスコアは0.8以下で低くなり、安定した値を示しています。これは初期のスコアに比べると低下しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月ごろに「異常値」として認識される値があり、他のデータポイントから明確に外れています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（実績AI, 青）**: 初期の期間に集中しています。
– **予測（複数の手法）**: 特定期間に予測が集中し、線形回帰やランダムフォレスト回帰が利用されています。
– **前年度（比較AI, 緑）**: 後期段階のデータに関係しているが、パフォーマンスが低下している様子。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「実績」と「予測」の間に時間的ずれがあります。初期の「実績」から一定期間を経て、「予測」に移行しています。
– 「予測」の手法間には微細な差異がありますが、全体としては一貫して低下トレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の高いスコア（0.8〜1.0）に対して、後期ではスコアが一貫して低下。予測手法によってスコアが異なることから、モデル選択による予測精度の差が確認できます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **持続可能性と自治性の低下**: 初期の高いスコアからの顕著な低下は、交通カテゴリにおける持続可能性と自治性の減退を示唆しています。これは地方自治体や政策立案者にとって課題を示唆します。
– **モデルの予測精度**: 異なる予測モデルのスコアに変動があるため、予測手法の選択が結果に大きく影響を与えることが直感的に理解できます。これはモデルの再評価や改善が求められる可能性を指摘しています。
このグラフからは、過去と比べ持続可能性が低下していること、また予測手法のパフォーマンスを見直す必要があるという洞察を得られます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期にはスコアが急上昇し、安定する傾向が見られます。その後、データがなくしばらく経過した後、再び比較的高いレベルでデータが現れています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 最初の期間において、青いプロット（実績AI）内に異常値が一つ確認されます。これは異常値として識別されています。
– ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）が初期に急な上昇を見せ、その後は安定しています。
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であり、実際の観測値を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、過去の状態を示しています。
– ピンクと紫の線は、予測を指していますが、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、幅が狭いことから予測の信頼性が高いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と予測データ（ピンク、紫）の間に一致が見られるが、異常値によって一致しないところもあります。
– 緑色の前年データと現在のデータの間に大きな差異は見られませんが、予測ラインはこれを超えるスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの急激な上昇が予測データに反映されています。予測は実績よりも高めに推移する傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの上昇は、交通インフラや教育機会が改善されている可能性を示唆しています。これにより、地域社会の利便性や教育レベルの向上が期待されます。
– 予測の精度が高いことは、将来の計画に信頼性を与え、政策立案者にとって重要な指標となるでしょう。
このグラフは、データに基づく未来の展望を示しており、戦略的な意思決定を支える重要な役割を果たします。
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
– グラフは主に2つの期間に分かれています。最初の期間は7月から9月までの実績データで、次に予測データが続きます。
– 実績データはほぼ横ばいからやや下降傾向を示しています。予測データは再び上昇する傾向がありますが、実績データとの間に大きなギャップが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データ内において外れ値が確認されていますが、特定の時期に集中しています。予測データでは外れ値は見られず、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、緑の点は過去の比較データ、赤いバツ印と紫・ピンクの線は予測データを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、異常値として認識されています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）が予測の範囲を示しています。予測の幅が狭く、信頼性が高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
– 実績データと予測データは明確に区別されていますが、予測が将来の改善を示唆していることから、モデルが現状を改善すると見込んでいる可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間には大きな間隙があるため、これはモデルが将来的な改善を見込んでいることを示しています。モデルの信頼性を検証するためにはさらなるデータが必要です。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– グラフを見た人は、短期的な低迷を経て長期的な成長を期待することができるでしょう。
– 社会的観点からは、現在の低迷を早期に改善するための戦略の重要性が強調されます。ビジネスにおいては、予測データに基づく投資や意思決定が重要です。
このグラフから示唆されるのは、モデルが将来的に改善を見込んでいることですが、その過去の実績を考慮したアクションが重要であることです。データの正確性を確認し、予測が現実的であることを保証するための追加的な分析が必要です。
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:
以下は、提供された「交通カテゴリ 総合WEIスコア 時系列ヒートマップ」に関する視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日中の時間帯（特に7時と8時）は比較的高いスコアを示しており、活動のピークを形成しています。
– 深夜（19時以降）はスコアが低く、活動が少ないことが示唆されます。
– 時間による周期性が見られ、一日の中で一定のリズムがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日の特定の時間（例: 7月2日の深夜と7月6日の夜間）に急激な変動が観察されます。これらの変動はイベントや天候、特別な理由がある可能性があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示すようです。
– 青から紫のグラデーションは活動が少ないことを示し、緑から黄色のグラデーションは活動が活発であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での活動レベルの変化が視覚的に比較しやすく、日中は一貫して高い活動が見られる一方で、夜間は不規則な変動が多い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中と夜間のスコアが明確に異なっていることで、活動の多さが昼夜で大きく異なることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通のピーク時間帯が可視化されているため、交通管理やインフラ整備の計画に役立ちそうです。
– 商業活動や公共交通のスケジュールを最適化する機会を示唆しており、利便性の向上に貢献する可能性があります。
– 特定の時間帯や日に特別な影響を及ぼす要因を調査することで、イベント管理やマーケティング施策の策定に活用できそうです。
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:
このヒートマップの分析ポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは色の変化を用いてスコアの変動を示しています。ここでは青から黄緑、黄色へのグラデーションが見られ、異なる時間帯でのスコアの変動が視覚的に表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯23時の時期に明確な変動があり、7月5日から7月6日にかけてスコアが急激に変化していることが確認できます。これは、その時間帯での特異なイベントや異常が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡は、日々の時間帯ごとのWEI平均スコアを示しており、スコアが高いほど黄色に近く、低いほど青色に近くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時、15時、16時、19時、23時と時間ごとにデータが分かれており、日付ごとにスコアが明示的に示されています。同時間帯の異なる日の比較が容易になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯ではスコアが安定しているのに対し、他の時間帯では顕著な変動が見られます。特に夕方から夜にかけてその傾向が強く、日によってスコアのばらつきが大きいことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このグラフから、特定の日付と時間帯における交通の混雑度や何らかのイベントの影響を知る手がかりになります。交通関連のサービスでは、スコアが高い時間帯に対策を強化することで、効率的な運行管理やリソースの配置が可能になるでしょう。また、観光やイベント運営において、ピーク時の混雑対策が可能になります。
このヒートマップは、交通の最適化やイベント運営に重要な視覚的情報を提供します。各時間帯のスコア変動を活かし、効率的なビジネス戦略や施策を計画することが可能です。
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**:
– 時間帯ごとの傾向を見ると、色の濃淡が異なり、日によってパターンが変化している。特に、特定の日に強調された色（黄色や緑）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月8日には、明るい黄色やライムグリーンの色が現れており、これは急激な変化や外れ値を示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの大きさを示しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを表す。特に、17時と16時に暗めの色が多く見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でスコアが変化しているが、そこに明確な日間の相関は見られない。変動の主な要因は時間帯として見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 15時から16時はスコアが低め（濃い色）で、一方で8時からは日によってスコアが高い（明るい色）傾向がある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、交通混雑や利用状況の可視化に役立つ。朝の通勤時間帯（8時）に交通が集中している可能性がある。
– 急激な変動が大きなイベントや交通障害によるものなら、イベント管理や通勤情報提供において重要な指標となり得る。
– 社会的・経済的活動のピーク時間帯を把握することで、リソース配分や混雑緩和策の計画に有益である。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– この相関ヒートマップでは、時間の経過に伴うトレンドを直接見ることはできませんが、各要素間の相関を通じて、関係性の変動を把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動はヒートマップには表示されませんが、特定の項目間の相関が極端に低い場合には、それが相対的な外れ値として捉えることができます。ここでは、そのような極端に低い相関は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色は相関の強さを示しています。赤に近い色は強い正の相関（+1に近い）を示し、青に近い色は強い負の相関（-1に近い）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**:
– 対象のデータセット全体にわたる相関が表示されており、期間内での異なるWEI項目間の相互関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に強い相関（0.94以上）を示しており、これらの項目は密接に関連していることを示唆しています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と弱い相関を示しており、特に「個人WEI（自由度と自治）」との相関が低い（0.36）ことから、これらの項目が独自の動きをする可能性を示しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 社会や個々の自由度が全体的な幸福感（WEI）に与える影響は無視できません。ビジネスや政策立案者にとって、これらの因子を考慮することは戦略策定において重要です。
– 特に交通分野においては、公共政策が社会WEIの向上に貢献し、個人の健康や幸福にも影響を与える可能性があるため、交通インフラの改善や公平性の向上が鍵となるでしょう。
このヒートマップを通じて、さまざまなWEI項目間の潜在的な関連性を理解することができ、社会やビジネスにおける意思決定の改善に繋がります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図は全体のWEIスコアの比較であり、何らかの時系列トレンドは示されていませんが、各カテゴリが安定しているかどうかを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。「個人WEI（経済繁栄）」や「社会WEI（共同体と公正さ）」などが該当します。これらは特定の期間における異常なデータを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表示します。箱の長さが長いほどデータのばらつきが大きいことを示しています。
– 色は各カテゴリの違いを示していますが、明確なクラスターや関連性はなく、視覚的な区分がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各カテゴリの分布の比較なので、直接的な関係性は測れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリで中央値が最も高いのは「個人WEI（自由度と自治）」であり、最も低いのは「個人WEI（経済繁栄）」です。これは一部のカテゴリ間でのスコアが大きく異なることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 交通カテゴリにおいて、自由度や自治が比較的高く評価されていることは、個人の満足度や生活の質を向上させる要因となり得ます。
– 経済繁栄のスコアが低いことは、経済的不安や課題が存在する可能性を示唆し、それが長期的な社会の安定や幸福度に影響を与える可能性があります。
– 外れ値が示す異常は、特定のイベントや政策の変更の結果として分析される必要があります。これにより改善点を見つけ、より良い交通システムの構築を促進できるでしょう。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）によるデータの分布を表しており、交通カテゴリに関するWEI（Weighted Economic Index）構成要素の解析結果を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率0.72）に沿って右上にプロットの密集が見られることから、この主成分がデータの大部分を説明していると考えられます。明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の下方にあるプロットは他のデータから離れており、外れ値となる可能性があります。この外れ値は、特異な交通イベントや経済的な変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は360日間の各データ点を表しており、色や密度は示されていませんが、右上に多くのプロットが集中しています。これらは交通における一般的傾向を反映している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な視覚的なクラスターやグループは見られず、各データ点が独立しているようです。ただし、第1主成分の寄与率が高いため、この成分が時系列データ中で共通する変動パターンを反映しているでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主に第1主成分がデータを支配していますが、第2主成分も一部データの変動を説明しています。しかし、第2主成分の寄与率が低いことから、全体としての関係性は少ないことが示唆されます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 第1主成分が支配的であることから、交通関連データには一貫した基本的な変動トレンドが存在することが伺えます。外れ値は特定の季節イベントや政策変動の影響を示すかもしれず、詳細な調査によって新たなインサイトが得られるでしょう。
– ビジネスにおいては、このトレンドに基づき、交通インフラや公共交通サービスの改善に関する施策を計画する際の参考になるでしょう。また、交通政策の見直しや実施時期に影響を与える可能性もあります。
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。
