📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを分析した結果、主に以下の傾向と洞察を見出しました。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**: 提供された30日間のデータ全体では、基本的にWEIスコアは上昇傾向にあります。特に、7月6日から7月8日にかけて、WEIスコアが顕著に増加しています。この期間の上昇は、社会的な活動や支援が強化された可能性を示唆しています。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は、全体的に0.7から0.8の範囲内で変動しています。一方、社会WEI平均は高めに維持され、時には0.9を超える場合があります。特に、7月7日には社会の良好な状態が影響を与えたと思われる日もあります。
### 異常値
– 提出された異常値のインスタンスが多く見られますが、特に総合WEIスコア0.81（7月2日）、個人WEI平均0.6（7月3日）などが目を引きます。これらの日付におけるスコアの変動は、一時的な経済的ストレスの高まりや、健康関連の懸念の可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解での分析が含まれていないため詳しい分析は行えませんが、個々のスコアの上昇から、社会的な改善および個人のウェルビーイングの向上がトレンドとして現れている可能性があります。
### 項目間の相関
異なるWEI項目間の強い相関関係が見られます。特に、社会的基盤や教育機会は、持続可能性や多様性と強い関連性を持っていることがあり、推進活動や政策の影響を受けていると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図の分析を行っていませんが、一般に安定したスコアの分布を示しています。特定の日にスコアが大きく変動していることから、外れ値は大抵一時的な要因（例えば、経済的イベントや特定の政策の導入）によるものと考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析結果では、主要な構成要素としてPC1が0.73の寄与率を示し、これはWEIを決定する際に最も重要な要因です。このことは、個別や社会スコアが総合WEIスコアの変動に大きく寄与していることを示しています。
### 総合的な洞察
全体の評価を考慮すると、データ期間中のWEIスコアには、個人および社会的要因（経済環境、健康、心理的あるいは自治的要素）が大きな影響を与えており、これらの分類での改善がスコアの上昇に寄与していることがわかります。具体的なイベントや特定の日付のスコア変動に注目することで、さらなる洞察が得られ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね横ばいで、若干の増加傾向が見られます。ただ、それほど劇的な変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのプロットに強調されており、それらはデータの分布から外れていることを示しています。外れ値の原因は、特定の日の異常な交通状況や一時的なイベントなどが考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績のプロット（青）は日々の観測データを表し、予測データ（赤い「×」）は今後の予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、将来の変動に対する不確実性の幅を示しています。
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）の予測値が示されており、モデルにより異なる予測結果が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の誤差範囲内に収まっていますが、いくつかのデータポイントはこの範囲から外れています。
– 複数のモデルが異なった予測を示しているため、特定のモデルの精度を検証する必要があるかもしれません。
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**
– 全体的に安定しているが、外れ値があるため、予測精度を向上させることが求められるかもしれません。
– 社会的には、予測値の上昇が交通量の増加を示唆している場合、対応策を検討する必要があります。
– ビジネスにおいては、予測の不確実性が高い日にはリスク管理が重要になります。
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:
このグラフを分析すると、以下のようなポイントが見受けられます。
1. **トレンド**:
– 最初の約10日間は、実績のプロットが0.7から0.8の範囲で小さな変動を示しています。一方、予測は3種類すべてが横ばいで安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてハイライトされているデータポイントがいくつか存在します。これらは実際のデータポイントが予測範囲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**:
– 青い点は実績データを示しており、一部に太い黒枠で強調された外れ値があります。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）が他の予測線（線形回帰、決定木回帰）より少し上昇しているのが特徴的です。これは、他の手法と比べて異なるトレンドを予測している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の間に乖離が見られます。特に予測モデル間では、ランダムフォレストが将来的にはスコアの向上を予測している一方で、他のモデルは横ばいを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関について明示的なデータはこのグラフからは読み取れませんが、予測の信頼区間が狭く設定されていることから、予測モデルがある程度の精度を持っていると考えられます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的に読み取れることは、交通カテゴリにおける個人のWEIスコアが短期間では安定しているものの、長期的な予測はモデルによって異なるということです。ビジネスへの影響では、この予測の差異が異なる戦略を必要とすることを示唆しています。特にランダムフォレストの上昇予測が現実になるなら、新たな需要の増加に備える必要があります。
この分析が、戦略的な意思決定の助けになることを願っています。
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:
このグラフについての分析はこちらです：
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、時間とともに若干の上昇傾向があります。
– その後、一定のWEIスコアで安定しているようです。
– 予測データは横ばいで安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の中で、黒い丸で囲まれているものが外れ値とされていますが、特に劇的な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データです。
– 赤いバツ印は予測される値として表示されています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が表示されていますが、これらはおおむね同じトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布が比較的狭い範囲に集中しているため、交通のWEIスコアが安定していると考えられます。
6. **直感的および社会への影響**:
– グラフから直感的に感じるのは、交通の指標が安定していることです。
– もしこのWEIスコアが交通の効率や混雑の度合いを示している場合、安定した予測は社会において良好な交通状況を維持していることを示す可能性があります。
– ビジネス面では、安定した交通環境は物流や通勤時間の予測を容易にし、効率的な計画が立てられるでしょう。
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:
以下にグラフ分析と直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは7月初旬に集中しており、その間に小さな変動がありますが、全体として横ばいに見えます。
– 予測は3つの異なる手法で示されています。線形回帰と決定木回帰の結果は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は時間とともに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの外れ値が存在し、黒い丸で囲まれています。これらは他のデータポイントから外れた位置にあり、特異な条件や誤差の可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 赤い×は予測データで、これは3つの異なる手法で得られた結果を示しています（線の色で区別されています）。
– 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**:
– 実績値と予測値の間には時間の経過とともに乖離が生じる可能性があり、特にランダムフォレスト回帰による予測は他の手法と大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に密集している部分があり、その範囲内で相対的に安定していますが、予測は異なる動き方を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績の安定と予測の上昇（特にランダムフォレスト回帰）は、市場や個人の経済的余裕の改善を示している可能性があります。
– ビジネス面では、将来の需要増加を予想して、交通に関する投資やサービスの拡充を検討する必要があるかもしれません。
– 社会的には、予想以上の経済的余裕の上昇があるならば、消費の増加や交通関連のサービス利用率の上昇が見込まれます。
全体として、実際の傾向が今後どう変化するかを慎重に見守ることが重要です。複数の予測手法を活用することによってリスクを管理し、最適な意思決定を行うことが求められます。
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:
以下は示されたグラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実測データ（青のプロット）は最初の数日において0.8付近で安定していますが、その後のデータがないため全体の傾向を把握するのは難しいです。
– 予測データ（予測AI）は全体としてわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日間の実測データには大きな変動や外れ値は見られません。
– 予測値も大きな変動はなく、安定した変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際のデータポイントで、短期間に集中しています。
– 予測値（赤のプロット）は未来の動向を示しており、一定の上昇を予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測値がこの範囲内にとどまることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測データと各種予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）の関係では、予測モデルがどれも安定した予測をしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データは0.8付近に集中しており、予測データとの整合性があるように見えます。
– 予測データの相互の関係性は非常に近く、一貫した傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、データは短期間の健康状態が安定しており、今後改善していく可能性を示唆しています。
– これは、健康関連のインフラやサービスの向上を示している可能性があり、交通手段やヘルスケアへの影響が考えられます。社会的には、より良い健康管理や医療支援の結果としてポジティブな影響をもたらすかもしれません。
これらの分析に基づくと、全体として健康指数は安定しており、徐々に改善する兆しが見られます。予測モデルの整合性も信頼性を高める要因となります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は7月初旬までに集中し、その後のデータポイントはありません。全体的に見ると、心理的ストレスのスコアは0.6から0.8の間にあります。
– 予測データ（線グラフ）は、予測開始時点からフラットで、一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されている点は複数あります（黒い輪のある青いプロット）。これらは通常のスコア範囲を明らかに逸脱しているデータポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実際の心理的ストレススコアを示し、赤いクロスは予測されたスコアを示しています。
– 予測には複数のモデルが使用されており、それぞれ異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で一定値を示しています。
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、実績データの途切れた後は直接的な関係性が見られませんが、予測は一定値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコア分布は主に0.6から0.8の間に集中しており、予測モデルの結果もこの範囲と一致しています。
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に関する洞察**:
– 設定されたストレススコアは日常的なストレスの範囲内と考えられるかもしれませんが、外れ値は注意が必要です。
– 質の高い予測は、交通関連の業務やサービス提供において重要で、感情やストレス管理の向上、労働環境の改善に役立つでしょう。
– 一定のスコア範囲を予測することは、心理的ストレス管理プログラムの設計にも活用できる可能性があります。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）スコアの30日間の推移を示しています。主な視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、7月初旬から7月中旬にかけて緩やかに上昇しています。
– この後、グラフでは実績データが表示されておらず、予測データに移行します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の頃に数点の外れ値が観察されます（黒い円で囲まれたもの）。
– これらは、おそらく短期的な変動や異常として記録されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– ピンクの線で示されるランダムフォレスト回帰の予測は、7月中旬以降は安定していることを示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示していますが、予測期間中の変動は小さいようです。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測（特にランダムフォレストによるもの）は、一貫して高いスコア（0.8以上）を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期は若干のバラつきがありますが、徐々に高いスコアで一貫しています。
– 予測は、全体的に一定の高いスコアを保っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、初期の変動を乗り越えた後、このシステムやプロセスに信頼性を見出す可能性があります。
– ビジネスや社会では、自由度と自治に関してこのような安定したスコアは、システムの堅牢性や予測の信頼性を高めると考えられます。
– 予測期間での安定性は、計画や意思決定を支える重要なファクターとなり得るでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、期間の初期で約0.6から始まり、7月中旬までわずかに増加し、最終的に約0.8で安定しています。
– 予測（異なる色のライン）はどれも一般的に高めの値を持っていますが、ランダムフォレスト回帰（マゼンタライン）は一貫して1.0に近い最高値である。線形回帰（シアンライン）と決定木回帰（緑のライン）はそれぞれ異なるが、高い値で平坦なトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の2週間は変動が多く見られ、特に初期の日付ではスコアが大きく上下しています。
– 実績データの中に、外れ値とマークされたデータポイントがいくつか存在します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは一定の範囲で変動するものの、途中で比較的一定します。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのバンド）は、最初の数週間で大きいですが、データが進むにつれて縮小します。
– 予測モデルは全体的に高いスコアを示し、特にランダムフォレスト回帰は最高のコンスタントなスコアを予測しています。
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ギャップがあり、予測は一般的に実績データよりも高めです。このことは、予測モデルが現実よりも楽観的である可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアの初期の変動と外れ値が、予測モデルにどの程度影響を与えるか、もしくは無視しているかが興味深いポイントです。
– 予測のスコアは一貫して高く、予測の安定性を示していますが、実績との乖離が目立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから、社会的な公平性や公正さに関する予測と現実のギャップが明白です。これは、予測モデルが現実のダイナミクスを完全に捉えることができていない可能性を示しています。
– このギャップを埋めるためには、データ収集やモデルのトレーニングを改善し、現実に即した予測を行うことが求められます。
– 実績データのばらつきは、潜在的な政策やインフラの変更による影響を考慮する必要があることを示唆しています。交通における公平性や公正さは、政策決定者や都市計画者にとって重要な指標となります。
これらの洞察は、データの詳細な分析を通じて、さらに深化することが可能です。
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:
以下のようにグラフを分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は7月上旬から徐々に増加し、特に7月中旬にかけて上昇しています。
– 7月下旬以降は1.0付近で変化がほとんどなく、横ばいに移行しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点が外れ値として示されています。これらは予想された範囲外の値であり、特定の日に異常な振る舞いがあったことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、データの実際の推移を示しています。
– ピンク、シアン、紫の線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）による予測を示しています。それぞれが異なるアルゴリズムによるモデルの予測を反映しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさを示しており、実際の値の変動範囲を想定しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 予測モデルはおおむね実績データに沿っていますが、モデルによる予測範囲が当初より狭まる傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルには強い相関が見られ、特に後半部で予測の精度が高まっている様子があります。ただし、初期には異常値があり、これらがモデルの調整にどのように影響するかが注目されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフからは、WEIスコアが最終的に安定に向かっていることが示されています。交通分野での持続可能性と自治性の指標が徐々に改善されていることを示唆しており、今後の政策や施策の成功を示すポジティブなデータとして認識されるでしょう。
– 外れ値や大きな変動が少なく、予想範囲内に収まっているため、非常時や異常事態への対応策が有効に機能している可能性があります。
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:
# グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は横ばいで、時間の経過とともに0.8付近で安定しています。
– 予測（赤いバツや線）も全体的に横ばいであり、実績と似た傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で囲まれていますが、特に目立った外れ値はないようです。すべてのデータは不確かさ範囲（灰色のボックス）内に収まっています。
3. **要素の意味**
– 青い点: 実際のデータ。
– 赤いバツ: 予測されたデータ。
– 灰色のボックス: 予測の不確かさ範囲。
– ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測モデルのパフォーマンスを示しており、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰の結果が非常に近いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は非常に近い値を取っており、予測モデルが実績をよく捉えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には高い相関があると予想され、全体的に安定した分布を示しています。
6. **人間の直感や社会への影響**
– データは安定しており、大きな変動がないため、社会基盤や教育機会における交通関連のインフラの安定性や予測の精度が高いことを示唆します。
– ビジネスや行政の観点からは、インフラや教育機会が予測通りに進行している場合、計画どおりの運営が可能となり、適切な資源配分が行えると考えられます。
このグラフは、予測モデルが実際のデータを適切に把握しており、短期的にはあまり大きな変動が見られないことを示しています。ビジネスや社会においては、安定したパフォーマンスが期待される状況です。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は初めに緩やかに上昇していますが、その後はほぼ横ばいです。
– 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）の予測値は全体的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い枠の周りに示されている点です。初期の数値の中に数点含まれていますが、それ以降はほぼ見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データ。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の影で示されていますが、幅が比較的小さいことから予測の不確かさが低いと予想されます。
4. **各時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ間に多少のズレがあり、特に初期段階において実績が予測よりも低くなっています。
– 予測モデル間でも多少の予測値の差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは徐々に上昇しているが、予測値の方が一貫して高く、モデルが実績を過大評価している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 予測値が実績より一貫して高いことは、予測モデルが理想的な交通状況を前提としている可能性を示唆します。
– 初期の外れ値は交通の不安定要素（イベントや天候など）を反映しているかもしれません。
– 交通のWEIスコアの改善を目指すためには、現状とモデル予測の差を埋める取り組みが必要でしょう。政策やインフラ改善の指針に使われる可能性があります。
この分析をもとに、関係者は予測モデルの精度向上や交通政策の見直しに役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップは色の変化でWEIスコアの変動を示しています。期間を通じて強い上昇または下降傾向は見られませんが、時間帯別に濃淡が異なります。特定の日には高スコア/低スコアが目立つ時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時台の色が最も濃く、7月3日から7月5日にかけて低いスコアが見られます。これが外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色はWEIスコアのレベルを示し、濃い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを示しています。時間ごとに見たスコアの変動を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時間帯ごとのスコアが異なり、日ごとの変動も観察されますが、明確な周期性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 複数の日にわたって16時台が最も低いスコアを示しており、日中と夜間では異なるスコアが観察されます。この時間帯のスコア低下が一貫していることから、特定のイベントや現象が影響を与えている可能性があります。
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**
– 特定の時間帯におけるスコアの低下は、交通の混雑やインフラに関連した問題を示唆している可能性があります。ビジネスにおいては、交通パターンの変動を理解し、特に影響が大きい時間帯を避けることで改善策を講じることが可能です。交通政策やインフラ改善の検討にも役立つデータとして活用できるでしょう。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時間帯の色分布が見られ、一定の周期やパターンは見られません。
– カテゴリにおいて、時間帯ごとのスコアがばらついており、際立った周期性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が大きく変わる場所はなく、外れ値的な現象は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの変動を示しています。濃い色（青紫）は低いスコア、明るい色（黄緑）は高いスコアを表しています。
– 同一日時でも時間によってスコアが異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時と時間帯の組み合わせで、その時点のスコアが異なることを示していますが、日時や時間帯の共通したパターンや関係性は特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付ごとのスコアのバラツキはあるものの、時間帯全体としての大きな偏りは見られません。
– 特定の日付の特定時間帯でスコアが高くなる傾向も見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– スコアが高い時間帯がランダムに発生しているため、交通に関連する評価の要因が日によって変動している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯に合わせたプロモーション戦略やリソース配分が難しいかもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯や日時における交通効率の改善や調整が求められる可能性があります。
全体として、直感的には短期間にランダムな変動が観察されるヒートマップで、特定の傾向を掴みづらいものの、個々の時間帯での最適化が必要とされる状況があるかもしれません。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– **周期性**: グラフには時間帯と日付が示されており、特定の色のパターンが繰り返されています。これは、曜日や日による定期的な変動を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変化**: 7月6日から7月9日にかけて、WEIスコアが色の変化から察するに急激に上昇している時間帯があります（特に16時から19時）。この変化は特定のイベントや外部要因が影響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**
– **色**: 色の濃淡は、WEIスコアの高低を表しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。時間帯ごとのスコア変化が視覚的に把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **時間帯別パターン**: 8時から19時にかけて、異なるスコアのパターンが存在し、時間帯ごとに交通状況が変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **時間帯ごとの特徴**: 早朝や夜間は低スコア（紫）が多く、日中にかけてスコアが上昇（緑から黄色）する傾向があります。これは、通勤時間や交通量の増加を表しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– **交通の混雑度**: ヒートマップは、特定の時間帯における交通の混雑度やスムーズさを視覚的に伝え、交通計画や公共交通機関の運行に活用できる情報を提供します。
– **ピーク時の対策**: 特に高いスコアの時間帯に対して、ビジネスや都市計画における混雑回避策の検討が求められる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは特定期間のトレンドを示していませんが、全体的な相関関係を30日間の平均として把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的には外れ値や急激な変動は示されていませんが、相関係数が特に高いまたは低い組み合わせが注目すべき点です。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色が濃い赤色に近いほど、WEI項目間の正の相関が高いことを示しています。逆に青や薄い色は相関が低いか負の相関があることを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間で強い正の相関が見られます（0.82）。これは個人の自由が社会全体の多様性と関連していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に、社会一般のWEI項目は強い正の相関が見られます。特に、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」では非常に高い相関（0.91）を持っています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間では相関が低いことが多く、特に「個人WEI（健康状態）」との相関は0.30と低いです。このことは、経済的要因と他の個人要因が独立している可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 社会全体の公正さや公平さ、自由保障の向上が、個人の自由度や精神的ストレスの軽減に寄与する可能性が示唆されます。
– ビジネスでは、多様性や自由が高い環境は、経済的な余裕とは異なる価値を生み出すことができるかもしれません。
– 社会への影響としては、特定のWEI項目を強化することで、他の項目にも波及効果が期待できるため、政策作成時の参考になるでしょう。
このヒートマップを通して、特定の社会的要因と個人的要因の相互関係が明確になり、これを基に改善策や戦略を立てることが可能となります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 各ボックスプロットは30日間のWEIスコアの分布を示しており、期間中の特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。主に各WEIタイプ間の相対的なスコア分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのボックスプロットには外れ値が存在しています。特に「個人WEI（認識満喫）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などに外れ値が見られます。これらはスコアが急激に変動した一部のデータポイントを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットの中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示しています。ヒゲは最低値と最高値の範囲を示しており、外れ値もいくつか存在しています。色は識別のために用いられていますが、具体的な意味は与えられていません。
4. **時系列データの関係性**:
– データは時系列というよりはカテゴリ別に分けられているため、時系列データ間の直接的な関係は示されていません。それぞれのWEIタイプが30日間でどのように分散しているかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア分布の幅は異なり、例えば「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」のように比較的狭い分布もあれば、「社会WEI（持続可能性と自立性）」のように広い分布も存在します。これにより、特定のWEIタイプはスコアのばらつきが大きい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**:
– このグラフは、異なるWEI分野における安定性や変動性を提示しています。例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」におけるスコアのばらつきは、その分野における意見や認識が広範であることを示唆します。反対に「総合WEI」が狭い範囲であれば、その分野が安定していることを示すかもしれません。企業が特定の分野での安定を求める場合、この情報は有用です。また、政策決定者が特定の分野に焦点を当てる必要があるかどうかの判断材料にもなるでしょう。
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、交通カテゴリのデータを主成分分析（PCA）を用いて2次元でプロットしたものです。以下に、グラフの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:**
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、プロットが左下から右上にかけて漠然と広がっていて、第1主成分に沿って変動している様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 右上にあるプロットが、他の点からやや離れているため外れ値と考えられます。この点の存在は、その時期の時系列データが他と比較して異常である可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各プロットは、交通データの30日間における何らかの構成要素をPCAで圧縮した結果であり、第1主成分が最大の分散を示していることから、主要な変動要因を説明しています。
– 縦軸の第2主成分は、第1主成分に次いで重要な分散を示していますが、その寄与率は低めです。このことから、第1主成分の解析が特に重要と言えます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各点が特定の時系列の観測値を指しているとすれば、時系列によって異なる特性があり、その特性が主成分で捉えられていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 分布はわずかに右上がりに広がっており、第1主成分と第2主成分の間の弱い正の相関を示唆しています。ただし、はっきりとした強い相関は見られません。
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に関する洞察:**
– グラフは、交通データにおける多様な変動要因を視覚的に示しており、特定の期間や条件が全体から突出しているかどうかを見出すために有用です。
– 交通データの解析は、交通インフラ計画や渋滞緩和策の策定に影響を与える可能性があるため、主成分の寄与が大きいデータに注目することが重要となります。
– 外れ値が特定の交通イベントや突発的な状況を反映しているとすれば、その原因を追究することで改善策を講じる手がかりになるかもしれません。
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。
