📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
**時系列推移**:
– **総合WEI**は全体として0.7台で推移していましたが、2025年7月6日以降に大きく上昇し始めています。この間にスコアの急上昇が観測されており、特に7月7日以降は0.85を超える日が増えてきています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の推移は概ね似ており、2025年7月4日以降に急上昇し、両者とも2025年7月7日には最大値に近づいています。
**異常値**:
– 2025年7月2日と3日には、総合WEIが急低下していることが確認されており、特に7月3日の0.65は異常値として際立っています。この低下の理由として、特定の個別スコアに大きな悪影響があった可能性があります。
– 反対に、7月6日以降の急上昇は、社会的要因、特に社会基盤や持続可能性のスコアが向上したことが影響していると推測できます。
**季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– **長期トレンド**: 7月初旬には下落していましたが、7月6日以降に大幅な上昇へと転じています。これは、おそらくバックグラウンドの社会条件や経済政策の変化が影響したものです。
– **季節性**: 単月のデータからの推測のため季節性は特定しづらいですが、短期間での急変動は一時的なイベントや政策、経済指標の変化による可能性があります。
– **残差**は短期間の急激な上昇と下降で説明しがたい変動があり、これは外部要因やデータ収集上のエラーなど不可制御の要因が影響している可能性があります。
**項目間の相関**:
– メインの構成要素(PCA)から、PC1が73%を占めており、主に社会的要因がWEI全体を動かしているようです。特に、公平性・公正さ、持続可能性と自治性、社会基盤がPC1に強く寄与しています。このことから、これらの要因の改善が総合的WEIスコアの向上に直接的に貢献していることがわかります。
**データ分布**:
– **箱ひげ図**を見た場合、個人および社会WEIの中央値はおおむね高く、スコアの区間も狭いですが、一部の日付で下方への外れ値が見られます。特に個人WEI平均については、下方に外れ値が顕著であり、全体のスコアを引き下る要因として機能している可能性があります。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– PC2が9%と少ない寄与率を示していることから、社会の一部要因や特異な事象が影響範囲を持っていることを示唆します。特に個人経済的余裕やストレスのような個々の要因が小さな変動を引き起こしていると推測されます。
### 結論
このデータセットからは、特に社会的な要因が総合的なWEIスコアに大きく影響を及ぼす様子が明らかになっています。特に、公平性や持続可能性の改善が急上昇を導いている可能性があります。個人WEIにおいてもポジティブな要因が観測されつつあり、広範な社会政策が一定の成功を収めつつある状況を反映していると考えられます。しかし、データ収集の一時的な異常値や外部要因の影響も懸念材料であり、今後の継続的なモニタリングが重要となりそうです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な期間があります：2025年7月から9月と2026年5月から7月。
– 2025年の時点での実績データ（青い点）は0.8付近に密集しています。
– 2026年のデータ（緑の点）は若干上昇しており、0.9付近に密集しています。
– 全体として、年をまたぐと若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の青いデータポイントには異常値（黒丸で強調）がありますが、それ以外は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、緑の点は前年の比較データです。
– 異常値は黒い丸で示されています。
– グレーの帯は3σ範囲を示し、データが通常の範囲内にあるかを示唆しています。
– 予測データは異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、これらはそれぞれ異なる色と形状でプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法は実績データと関連付けられ、推測精度が異なることが予見されますが、詳細な分析にはさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間にある程度の一致が見られますが、異常値がいくつか存在するため、単に相関だけで分析するのは難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的にほぼ一貫したトレンドが観察されるため、交通に関する一定の安定性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、将来の交通需要の予測や供給計画においてこうした安定した傾向は有用です。
– 異常値の原因を深掘りすることで予測精度の向上が期待され、リスク管理にも役立つ可能性があります。
このように、このグラフは交通カテゴリにおける特定の期間のWEIスコアの変動を視覚化し、将来的な予測のための基盤を提供しています。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 全体として大きなトレンドは観察されませんが、2つの時期に分かれてデータが表示されています。2025年7月から短期間のデータと2026年7月のデータが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータで、1つの外れ値が異常値としてマークされています。これは他のデータ点と比べて特異的なスコアを示していることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青色のプロットで、主に左半分に集中しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、2026年のデータの分布を反映しています。
– 予測範囲が淡い紫のバンドで示され、予測方法ごとのさまざまなモデルの結果が異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のAIデータが、やや異なる分布を示しています。前年のデータと比較して、データの分布に変化が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては2025年と2026年のデータが異なる期間で存在していますが、両者の関連性は見つけにくいです。
6. **直感的に感じることや社会的影響への洞察**
– 交通データとして、季節性の要素が強く関与している可能性があります。例えば、交通量が特定の時期に増減する要因として、学校の休暇、祝日、イベントなどが影響を与えているかもしれません。
– ビジネス的には、予測モデルの精度を向上させ、新しいデータに迅速に対応することが、効率的な交通管理や計画に寄与すると考えられます。
この洞察は、交通政策の策定やインフラ計画の改善に役立つでしょう。予測の精度が向上すれば、より効率的な交通システムが構築できる可能性があります。
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
– **期間の分布**: 「実績（実績AI）」のデータは2025年7月から2025年10月あたりに集中しており、その後、2026年05月から再びデータが「前年（比較AI）」として見られます。
– **全体的なトレンド**: 初期のデータ（2025年7月から10月）はおおむね高いWEIスコアを示していますが、2026年のデータは若干低めのスコアに見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で示された地点が「異常値」として認識されており、これは他のプロットよりも目立ちます。
– **変動**: 特に目立つ急激な変動は見られませんが、年間のデータが比較的離れた位置に分布している点が特徴です。
### 3. プロットや要素の意味
– **色と記号**:
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **赤い×印**: 予測されたデータ、AIによる予測結果を示しています。
– **緑色のプロット**: 前年と比較したデータです。
– **グレーと線**: 予測の不確かさ範囲や様々な回帰方法の結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **比較の視覚化**: 2025年のデータと2026年のデータは異なる色（青と緑）で示され、比較しやすくなっています。これにより、予測と実績の差異や、毎年の変化を見ることができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 2025年の実績データと2026年の前年データとの間には明確な相関が見られませんが、全体的な高さ（すなわち、WEIスコア）が顕著。
– **分布**: データは大きく2つの時期に集まっており、ピリオド毎での比較が必要です。
### 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
– **直感的な感想**: 2025年のデータが高い値で始まり、その後予測により低下傾向が見られることから、交通の効率や社会的な変化が示唆されている可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 交通関連の効率性や満足度指標における変化は都市計画や公共政策に影響を与える可能性があります。予測データとの差異に注目すれば今後の改善点が浮き彫りになるでしょう。
全体的に、このグラフは特定の時期における交通の効率や状況を示しており、予測データと実績データの比較が可能です。これらのデータは社会的な政策決定や商業的な戦略に役立つでしょう。
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**
– 初期段階において、実績（青いプロット）はわずかながら安定した上昇を示している。
– 時系列の途中で予測値（赤×印）が現れ、様々な回帰モデル（線色が異なる）が試みられているが、全体的に大きな変動は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）が2つあり、これらの値は他のデータポイントと明らかに異なる位置にある。
– 外れ値の存在は、特定の期間やイベントがデータに影響を及ぼした可能性があることを示唆している。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、データの基本的な動向を示す。
– 緑のプロットは前年の数値を示し、比較を可能にしている。
– グレーの影は予測の不確かさを示し、予測の信頼区間として理解できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一定の一致が見られるが、異常値やモデル間の予測の違いが顕著である。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のプロット間で強い相関は見られないが、一定のパターンが継続している点が特徴的である。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定した推移は、交通分野における経済的安定を示唆している。
– 外れ値は、突発的な経済変動やイベントの影響を考慮する必要があることを示しており、政策的対応が必要な可能性がある。
– モデル間での予測の違いは、予測手法の選択が結果に大きく影響する可能性を表しており、慎重な選択が求められる。
このグラフは、交通部門の経済的状況を把握し、今後の政策決定に活用する貴重な視覚的情報を提供している。
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:
このグラフを分析しますと、次のような点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 実際のWEIスコア（青い点プロット）の大部分が、開始時に緩やかに変動しているようですが、その後のデータポイントは非常に少ないため、はっきりとしたトレンドは見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の円で示された異常値があります。これらは、通常の範囲を超えたデータポイントとして特定されています。
– 初期の部分では、いくつか急激な変動が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを表し、緑の点は前年と比較するデータです。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰を示し、他の色の線は他の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰など）を示しています。
– 各回帰モデルは、WEIスコアの予測範囲を赤いX印で示された予測値と共に提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データポイントの集約は最初と最後にありますが、中間の時期が欠如しています。既存のデータはモデル予測の評価に使用されていますが、この欠損期間は解釈に困難を与えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルにより予測されたデータが複数の期間にわたって提供されていますが、モデル間の相関関係を判断するのは難しいです。
– 異常値の存在は、これらのモデルが実際の挙動を完全に予測するのが難しいことを示唆しているかもしれません。
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**:
– このデータからは、交通に関連する健康指標が予測および評価されていることが示されています。
– モデルの予測が異なり、かつ異常値が存在することから、データの精度や質の管理、または外部要因への対応が必要とされるかもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、これらの変動を考慮に入れ、改善戦略や健康管理への対応を検討する必要があるでしょう。
このグラフは、データの制約と予測の複雑性を強調し、実施可能なアクションを考慮するためにさらなる分析が必要な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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間には、データポイントが0.5から0.7付近で密集しています。しかし、後半の期間（2026年）には、突然データポイントが増え、新しい範囲（約0.5から0.6）での集中が見られます。
– 大きな長期トレンドとしては、データの範囲に変動が見られるものの、明確な上昇または下降トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁のあるデータポイントが外れ値として識別されており、初期データではいくつかの異常値が見られます。
– 急激な変動というよりも、データセットにおける予期しない値として外れ値が認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示しており、ピンク、紫、水色の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
– 異常値は黒く縁取られた円で表示されています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示していますが、これもまた初期の集中した範囲で見られます。
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）の結果が重ねて表示されていますが、幸いにも大きなばらつきはなく、予測結果は概ね同じ方向性を示しています。
– 前年のデータと実績の間でも大きく異なる点はなく、前年の範囲内でデータが収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異なる予測モデル間の相関関係は、それほど強くないように見えますが、異常値を除くと範囲内での一致はあります。
– データの分布は、部分的に集中している範囲がある一方で、外れ値によって影響される形で偏りがある可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 一般的に心理的ストレスの指標が安定している場合、社会的には安心感を抱くことができますが、外れ値が示す不安定な要素に注意が必要です。
– ビジネスにおいては、異常値の発生条件を詳しく調査し、スタッフや顧客の経験の改善に活かす重要性があるでしょう。
– 長期的なストレス管理において、データの安定性を確認し、異常事態への対応策を予測モデルからの洞察をもとに準備するべきです。
この分析により、データの時系列的な特性とその背後にある複雑な要因についての理解を進めることができます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月から9月）のデータで、WEIスコアは0.8付近で安定しています。グラフの右側（2026年5月以降）では、スコアが0.6〜0.8の間で密度高く分布しています。周期性は見られませんが、安定したスコアが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に黒の○で示される外れ値が複数あります。特に、開始時点近くのスコアが高めの位置に外れ値として見られ、それが全体の数値の変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、2025年のデータがこの色で表示されています。
– 緑色の点は前年の比較データを示し、2026年のデータとして配置されています。
– ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）であり、その範囲を示すことで未来の動きを視覚的に見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青色）と前年のデータ（緑色）の比較が可能です。2025年のデータは比較的均一なのに対し、2026年のデータは密度が高く、数値もやや低くなっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除けば、ほぼ同じレンジでデータが分布しており、高い相関があるように見受けられます。しかし、予測と実測の値が一致しているわけではなく、多少のずれがあることが予測線からもわかります。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間が直感的に感じることとしては、データの安定性と、2026年にかけての変動が少ないことによる信頼性が挙げられます。交通の自由度と自治の観点から、あまり大きな変動がないことはプラス要素とみなされるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、このような安定したWEIスコアを維持することは、交通システムの計画や政策立案において安心感を提供し、長期的な信頼を築く助けとなるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 前半のデータ（2025年7月付近）は、実績値（青色）が高く安定しているが、後半（2026年5月以降）では、前年の値（緑色）が低く出現している。これは公平性や公正さの低下を示唆している可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が複数検出されており（黒い縁取りの丸）、これは異常な出来事や予期せぬ変動があったことを示唆している。
3. **各プロットや要素**
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、分析が不確実である領域でのデータのばらつきを視覚化している。
– ピンクと紫の線は、異なる回帰モデルによる予測を示しているが、結果の一致度が低い。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と未来予測（異なる回帰モデル）が大きく乖離していることから、予測モデルに改善の余地がある。
– 前年のデータとの比較により、予測が過去のデータに基づいており、過去と現在の状況にズレがあることを感じ取れる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– より良く予測されたエリア（ピンクと紫が補完的に使われている部分）は、一部の条件下でモデルが有効であることを示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、公平性や公正性のスコアが低下傾向にあることを直感的に感じ取る可能性がある。特に異常値の多さは社会的な不安定さを示しており、交通政策やインフラ改善における対策が急務であることを反映しているかもしれない。
### まとめ
このグラフは、過去の実績データと予測モデルの間に大きなギャップがあり、現行モデルの調整が必要であることを示しています。特に、異常値が多いことから、これまで見過ごされていた要因が公平性・公正さに強く影響を及ぼしている可能性が示唆されます。分析を通じて、さらに詳細な対策や調査が推奨されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの最初と最後の期間において、データポイントは非常に異なる位置にあり、距離的に離れています。初期のポイントは高いスコアを示し、最終の部分はやや中庸なスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がありますが、この期間の他のデータポイントとは一貫性があります。異常値の存在が、予測や実際のスコアの安定性に挑戦を与えているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点（実績AI）と緑の点（前年AI）で過去と現在の実績が示されています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰の予測を示しており、実績のポイントの変動との関連性が観察されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– データは初期と後半で大きく分かれており、それぞれの時期で異なる特徴を持っています。これは長期間の変遷によるものであり、社会的または政策的変化があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの分布は初期が高密度で集約しており、後により分散した分布を示しています。
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**:
– 初期の高いスコアが持続可能な交通システムの成功を示唆していますが、後半でのスコアの低下は持続可能性や自治性に挑戦が発生している可能性があります。
– ビジネス的には、初期の成功事例を強化し、持続可能性を再評価する必要があるかもしれません。
– 社会的には、交通システムの改善策や新規政策の導入が求められる可能性があります。
このグラフは、持続可能性と自治性を向上させるためのさらなる分析と計画が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、3つの時期に分かれたデータが示されています。最初の部分では、実績AI（青）と予測AI（赤）のデータが見られます。異常値（黒丸）が多数見られ、情報の整合性に何らかの問題があった可能性があります。中盤のデータは表示されていないため、何らかのイベントやデータ欠損が考えられます。後半は、緑のデータ（前年比較AI）が安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時期には、黒い円で示された異常値が集中的に存在しています。これはデータ収集や計測の不具合、あるいは異常イベントの追加報告があったことを意味する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実際の実績を示し、赤の×印は予測値です。
– 黒い円は異常値であり、何か特異なことが起きたことを示します。
– 緑の点は前年のデータを示します。
– ピンクと紫のラインは異なる回帰モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 開始時期の実績と予測の間には不整合や予測の不精度が確認されます。一方、最後に示される前年データは一貫して高いスコアを示しており、前年との比較での向上が図られた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年始の実績と予測には乖離がありますが、どの時期も前年のデータに関しては安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データ収集や予測に関する初期問題ですが、その後の信頼性の向上を目指した調整が行われた可能性があることです。最後の緑のデータ（前年）は、社会基盤や教育機会に関する施策が改善された可能性を示唆しています。この改善が継続すれば、社会基盤の強化や教育機会の拡大によるポジティブな影響が期待されます。
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
1. **トレンド**
– 初期の実績（青いプロット）は比較的高い値を示しており、わずかに下降しています。その後、一時的にデータが欠けている期間があり、最近のデータ（緑色の前年度比較AI）は再び高い水準を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒い円で示された外れ値があります。これは、他のデータ点とは異なる異常なイベント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**
– 青色のプロットは実績値を示しており、見積もりの信頼性を示しています。
– 赤いバツ印で示された予測データは主に実績と一致していますが、一部差異があります。
– ピンクと紫の線で示された回帰予測は、モデルによって予測されるフレームワークです。特に、予測（ランダムフォレスト回帰）は、特定の期間のデータについて予測され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**
– 実績と予測の値に重なる部分が少ないことから、予測モデルの改善の余地があるかもしれません。また、異なる予測方法によって得られた予測値の範囲も、いくつか異なる特徴を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測がある程度一致しているように見えるが、特に最初の期間に外れ値が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、初期の予測モデルの精度に問題がある可能性です。これにより、社会的インフラや政策への影響が予測よりも実際の結果と乖離する可能性があります。
– ビジネス面では、より正確な予測モデルの開発が重要であり、それが交通分野の適切なリソース配分や計画に結びつく可能性があります。
この分析に基づいて、より効果的な予測とデータ統合戦略が考えられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化から、特定の時間帯においてトレンドが存在します。特に明るい緑から黄色にかけての色は高いスコアを示しており、8時と19時が顕著です。
– 時期を通じて継続したパターンはなく、日による変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が急激に濃い紫から黄色に変わる部分がありますが、特に期間の終わり近くで顕著に見られます。
– これが一時的なものであるか、偶発的な出来事を反映しているかはデータの詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さはスコアの高低を示しています。濃い紫が最低スコア、黄色が最高スコアを示しています。
– 水平方向の時間の流れの中で、特定の時間において顕著な変化が認められます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で観察される変動は、一日の中で交通のピークやオフピークを示している可能性があります。
– 同じ日でも時間帯による明確な変動がみられるため、詳細な時間帯ごとの分析が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は存在しないため、外部要因に依存した変動であると考えられます。
– 高いスコア（黄色）の時間と低いスコア（紫色）の時間との関連は弱く見えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 特に8時と19時の時間帯での高いスコアは、通勤や退勤後の交通状況を示唆しているかもしれません。
– 交通量の増減を時系列で把握することにより、効率的な人員配置や交通制御に活かせる可能性があります。
– 短期的な変動が目立つため、交通施策や計画的なインフラの見直しが必要な部分が発生している可能性があります。
このヒートマップを元に更に詳細な分析を行うことで、特定の時間帯や日付の交通パターンの理解が深まり、それを活かした社会的、経済的な施策が考案できるでしょう。
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:
解析の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、時間帯ごとのスコアの変化が色で示されています。全体的に、色の濃淡が時間帯や日ごとに変わっていますが、特定の周期性は見られにくいです。
– 初めの数日は濃い色が多く、その後はやや明るい色が増えています。特定の時間帯でスコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月3日の16時台はスコアが低く、急落が示されています。
– 7月6日以降の8時台には、比較的高いスコアが継続しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のスケールはスコアの高さを示し、黄色は高く、紫は低いことを示しています。
– 時間帯ごとの密度や色の変化は、ある時間帯での混雑度や利用状況を反映する可能性があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各時間帯は独立しているように見えるが、日を追うごとに特定の時間帯でスコアが上昇している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– より明るい色が午後に集中しており、夕方から夜にかけてスコアが上昇する傾向が見えます。
6. **直感的印象と影響**:
– 朝の時間帯はスコアが高く、一般的に利用が多いことを示唆している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、繁忙時間の特定やリソース配分の改善に役立ちそうです。
– 社会への影響として、公共交通機関などのサービス改善や利用促進策の検討に利用できるでしょう。
全体として、このヒートマップは、特定の曜日や時間帯における交通の利用動向を示しており、ピーク時間の把握やリソースの最適化に役立つ可能性があります。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– ヒートマップ全体に周期的なパターンはあまり見られません。時間帯や日付によってスコアの変化がありますが、特定の継続的な上昇や下降の傾向は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 時間帯23にはスコアが一貫して高いことが示されています（黄色部分が多い）。
– 一方、時間帯16には一貫して低いスコアが見られます（紫色部分が多い）。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の変化は、時間帯ごとのスコアの変動を示しています。黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを意味します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各時間帯の変化には明確な連携がないように見えますが、特定の日付には共通してスコアが高い時間帯が存在しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯16と19の間にある経済指標スコアの高低には、特定の相関が見られます。23時は日をまたぐ成果か、常に高い傾向を示します。
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:
– 特定の時間帯（例: 23時）で一貫して高いスコアが得られているのは、これらの時間帯が多くの人にとって利用しやすい時間、または交通の混雑が少ない時間である可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、利用者の流れを考慮した最適な資源配分やサービス提供時間を調整することが考えられます。
全体的に、このヒートマップは特定の時間帯における交通指標の変動を視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、特定の時間範囲における各WEI項目の相関を示しています。上昇や下降、周期性よりも、各項目間の相関強度に焦点が当たります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の強弱を示す値の範囲は-0.3から1.0までありますが、目立った急激な変動や突出した外れ値は見られません。それよりも、相関の強い組み合わせが視覚的に強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃いほど相関が強く、青色に近づくほど相関が弱くなります。濃い赤は強い正の相関を示しており、多くの項目が高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 高い相関を示す項目として、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が注目できます。他にも「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に強い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に、社会WEI関連の項目は高い相関があり、これらの項目同士が互いに密接に関連していることが読み取れます。このような高相関は、社会的な構造や制度が個人の生活に強く影響していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、社会的な要素が他のWEI項目に影響を与えていると感じられます。また、交通に関連する他の要因と相互に関連して、全体の社会的な幸福感に影響を与えている可能性があります。このような相関は、政策決定者がどの領域に注力すべきかを示す指針となり得ます。
このヒートマップは、交通カテゴリにおける様々な社会的・個人的要因の相関を視覚的に表し、これが政策や社会制度の改善に向けた重要な参考資料とな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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアはおおむね横ばいで、明確な長期的トレンドは見られません。
– いくつかのカテゴリでは、箱の位置がやや高く、一貫して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリにおいて外れ値が見られますが、特に「個人WEI（脳疲労度）」において顕著です。
– これらの外れ値は、急激な変動や異常事態を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱部分は四分位範囲を示し、箱の上下はプレッシャーのある班の範囲を示します。
– 箱同士の中間線は中央値を示し、色の違いはカテゴリ間の違いを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが一つの時期に重なっている場合、特定のカテゴリ間で共通する外的要因がある可能性があります。
– 一部のカテゴリのスコア分布が似ているため、関連性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコア分布の広さや中央値の高さにより、カテゴリ間でWEIスコアの安定性が異なることがわかります。
– 一部のカテゴリ（例えば「総合WEI」「個人WEI（自由度と自治）」）は、他に比べて中央値が高く、安定しているようです。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 一般の人々はこのグラフから、交通に関連する様々な側面でのストレスや満足度を把握することができます。
– ビジネスや社会的には、交通政策の改善や施策の評価に役立つデータです。低いスコアや外れ値が多いカテゴリは、改善が必要な領域を示している可能性があります。
これらの視点から、関係者は交通関連の政策や個々の生活に関する取り組みの再評価を行い、改善すべき点を見出すことができるでしょう。
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、交通カテゴリのデータに対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下にポイントごとに解説します。
1. **トレンド:**
– グラフ全体を見渡すと一貫したトレンドは見られません。データポイントが散らばっており、明確な上昇や下降パターンはありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 右上や左下の極端な位置にある点は、他のデータから離れており、潜在的な外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– X軸とY軸は、それぞれ第1主成分と第2主成分を表しています。第1主成分がより多くの分散を説明しています（寄与率が0.73）。
– 点の色や密度は示されていないですが、各点は異なるデータの特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定のクラスタリングが見られないため、データ間の時系列的な関連性や依存性を示す明確なパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的にはX軸（第1主成分）に対しY軸（第2主成分）はあまり相関がないように見えます。分布自体はランダムに近いです。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– データは広範に分布しているため、多様な交通データが含まれていると考えられます。特定のクラスターやトレンドが存在しない場合、データセットが多様であり、異なるパターンを持つことを示唆します。
– このようなデータでは、個々の特徴を詳細に分析することで、特定のトピックについての深い洞察が得られる可能性があります。交通パターンの理解や、それに基づく政策決定に役立つでしょう。
全体として、PCAの結果からは、交通データに多様性があり、特定のパターンが見つけにくいことがわかります。このため、さらなる深掘りが必要です。
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。