📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIの時系列データは、比較的高位安定した傾向が顕著です。特に、7月6日以降は急激な上昇を示し、その後も高位安定状態が続きます。こうした上昇はいくつかの社会要素の改善によるものである可能性があります。
– **個人WEI平均・社会WEI平均**: 二つの指標も同様に、6日以降上昇しています。これは、特に健康状態や社会基盤の向上などが影響している可能性があります。
#### 2. 異常値
– 異常として検出された点の多くは、急激な変動によるものです。7月2日と3日の変動は特に顕著で、経済的余裕や心理的ストレスが影響している可能性があります。また、7月6日の上昇は社会的公平性と持続可能性の向上が一因と捉えられるかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 総合的に見ると上昇傾向にあります。これは、特に社会的持続可能性やインフラの改善が背後にある可能性を示唆しています。
– **季節性**: 一部の指標（例えば、個人の健康状態や経済力）は少しの変動が見られ、外部環境（季節や天候など）が影響を与えているかもしれません。
– **残差**: 上述の異常値の影響が大きく、特に短期間における急激な変動が散在している状況が見受けられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、健康状態と個人の経済力、または社会基盤と社会的持続可能性は高い相関を示す可能性があります。これは、経済基盤の安定が個人の生活満足度や健康に影響を与えていることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**分析によれば、個人WEIと社会WEIの中央値は一般的に高く、ばらつきは比較的少ないものの、幾つかの外れ値がはっきりと認識できます。これらの外れ値は、多くの場合、突然のイベントや社会的条件の迅速な変化による影響が考えられます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**: 0.73の高寄与率は、ほとんどのデータ変動がPC1により説明できることを示しており、これは主に社会的要素（持続可能性、社会基盤）の影響が強いことを暗示しています。
– **PC2**: 低寄与率である0.08は、のこりの変動は小規模で、特定の個人または地域の状況に起因している可能性を示しています。
#### 結論と推奨事項
– **総合的改善**: 近年、持続可能性や社会的公平性といった社会要素に対する意識と改善が進んでいることを示唆しています。これらの指標を維持し、さらに拡大する政策やプログラムが今後も注目されるべきです。
– **個別改善機会**: 個人の自由度や心理的ストレスに関連する項目にはまだ改善の余地が見られるため、これらの指標が下がる原因を具体的に特定し、適切な対応策を講じることが求められます。
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**
– グラフは二つの期間に分かれており、最初の期間にはデータポイントが密集しており、後の期間には別の密集群があります。初期のデータポイントは、直感的に一貫した水準でおおよそ0.8付近で推移しています。後半のポイントは密度が高く、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は初期の期間に二つの値が異常値として示されています。これらは実績データから外れており、異常なイベントやエラーの可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績を示し、赤のマーカーは予測を示しています。大きな丸囲みは異常値を示し、緑は前年の比較データであるため、過去との比較が容易です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と予測（赤）が短期間で重なっているのが見受けられ、AIによる予測精度が問われます。また、過去のデータ（緑）と比較することで、最近のデータが過去とどのように比肩しているかわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の予測範囲は灰色の帯で示され、実際のデータがその範囲内に収まっているかがポイントです。ただし、後半に関しては予測データが不足している可能性があり、予測信頼性の検討が必要です。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、最近のデータが長期間安定していることがわかりますが、異常がある場合、その原因を検討する必要があります。交通カテゴリーにおけるWEIスコアの改善や減少がそのまま社会インフラの変遷に影響を及ぼす可能性があり、急激な変動や異常値は注意深く監視されるべきです。こうした分析は、都市計画や政策決定の重要な示唆を提供します。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降トレンドはなく、大きく分けて二つの期間にわかれています。
– 2025年中頃から終わりにかけてはスコアが諸々の範囲内で変動しているが、2026年に入ると急に上昇し、安定した値で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示される異常値がいくつか認められますが、大きく外れたスコアではありません。
– 初期のデータプロットに比べ、途中からスコアが増加している点は重要な変動ポイントです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績データ、緑色のプロットは前年のデータであり、緑色のデータは再度高いスコアが続いていることを示しています。
– 予測系（紫色のライン）が多様で、ランダムフォレストの予測が特に高い値となっています。
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が比較可能ですが、前年データは一貫して高めのスコアであることが見られます。
– AI予測は異なる手法により分かれており、時間の経過によるスコアの上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間を経過するにつれて点が密集している箇所が増えています。これにより、次第に確定したスコア範囲に近づきつつある状況が示唆されます。
6. **人間の直感および社会・ビジネスへの影響**
– 初期の不安定なスコアから徐々に安定した高スコアに推移していることは、成長や改善の兆候を見せるため、交通システムやサービスの効率化が進んでいる可能性があります。
– AIによる予測の多様性は、将来的なパフォーマンス向上戦略の策定に役立つでしょう。
– 高いWEIスコアはより効率の良い輸送手段の採用や利用者満足度の向上に寄与する可能性があるため、事業戦略の策定にも影響を与えるでしょう。
このように、特に後半の急激なスコアの上昇と安定は、今後の交通インフラおよびサービスに対する重要な洞察を提供するものです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **トレンドの傾向**: 初期のデータ（青いプロット）は比較的高いWEIスコアを示していますが、その後の予測データ（灰色の範囲）にかけて、こちらはやや横ばいです。
– **周期性**: データは360日間にわたっていますが、周期性の明確なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: グラフ中には異常値として示された点（丸で囲まれたもの）はみられませんが、一定のスコアの範囲内で予測されています。
– **急激な変動**: 目立った急激な変動は見られず、段階的な遷移です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**: 青の点プロットは過去のスコアを示しています。
– **予測**: Xマークと色付きの線（紫、ピンク）が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれ異なるアプローチで予測を行っています。
– **前年度（比較AI）**: 緑色のプロットが前年度のデータを表しており、現在のスコアと比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ間の明確な相関関係は直感的には見受けられないが、予測モデルの違いによって予測曲線が多少異なることから、異なるモデルの評価が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測範囲が似通っているため、モデル間で大きな差はないと考えられます。また、前年度と現行データの比較により、前年と類似した場所に収まっています。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**
– **直感的感覚**: 過去の実績に基づく予測が堅調に行われているように見えます。
– **ビジネスや社会への影響**: 安定的なスコアの推移は、交通関連のビジネスや社会インフラにおける予測可能性を高めるでしょう。計画的な運用や改良、改善のためのデータとして活用できると考えられます。
全体として、交通カテゴリにおけるWEIスコアが安定しつつ、モデル予測によって予測可能な範囲にあることが示されています。
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:
## グラフの分析結果
1. **トレンド**:
– 初期時点（左側）では「実績（青色）」が密集し、徐々に右側に向かってWEIスコアが上昇している様子が見受けられます。
– 期間の後半（右側）には、「前年（緑色）」のデータポイントが集まっており、WEIスコアが高い水準で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータで「異常値（黒い円）」が見られ、データに外れた点が存在しています。
– 急激な変動は見られず、全体的に緩やかな推移です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（青色）」と「異常値（黒い円）」は過去の実データの動向を示しています。
– 予測値（異なる回帰分析手法）が用いられているが、本グラフで明確な予測ラインは見えていないようです。
– グラフの左側の紫色の線は線形回帰とランダムフォレスト回帰を示唆しているが、データが少なく判断が難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」の間に一定の関連があり、スコアを維持または向上させているように見えます。
– 異なる予測手法については、データの撮影期間中には反映されていない部分もあり、判断が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値は異常値と密接しているが、その後のスコアは規則的に分布しています。
– 「前年」の分布は安定しており過去の実績との連携が期待されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、当初の混乱期を経て、個人のWEIが安定していることを示しています。
– 社会的には、交通カテゴリーの経済的な余裕が安定していることで、関連産業の持続的な成長の可能性を感じさせます。
– ビジネス面では、新規予測手法が乏しいデータから判断されにくい状況を示しており、初期段階での実データの収集と予測精度の向上が課題と言えます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月頃）は横ばいの傾向が見られ、データポイントが集中的に存在しています。
– その後、急激な上昇トレンドを示すプロットがあり、2026年6月前後に再度データポイントが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期には異常値が複数見られます。これらは計測エラーや特殊なイベントによる可能性があります。
– 予測データの中には、大きく異なる動き（非線形）があるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実測値、赤い「X」は予測値を表します。
– 円で囲まれた異常値は、現状からの大きな偏りを示唆しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、一貫した健康状態スコアの評価に寄与しています。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデル（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）の予測傾向です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と複数の予測モデルの間には、一貫性のあるパターンが見られます。これは複数モデルの活用による予測の精度向上を意図していると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と前年データには一定の相関があるように見えますが、予測モデルとの乖離がある場合、異常値が強調されます。
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**:
– 初期に見られるデータの変動（異常値）は注意が必要で、持続可能な交通の実現に向けて、これらの異常値の原因を探ることが重要です。
– 時系列の健康状態の改善は、予測モデルの活用とデータ分析の進展に寄与し、社会的には交通安全と効率性の向上に繋がるでしょう。
全体として、このグラフは交通分野で健康状態を評価する際の重要な指標を示しており、データの変動を活用することでさらなる改善が期待されます。
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**
– 時系列データは主に二つの時期に分かれています。前半（開始から数か月）は実績データ（青）があり、後半は前年度データ（緑）です。この間、WEIスコアに顕著な上昇や下降のトレンドは見受けられず、一定範囲内で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数点で異常値が黒いサークルで示されており、これらは通常データ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**
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年度データを示しています。異常値は黒いサークルで強調されています。また、紫色の線は予測モデルによるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度データは同じ範囲内に収まっており、大きな変動は見られません。しかし、異常値や予測値には違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて一定範囲内での変動が見られるため、WEIスコアは安定しているように見えます。異常値の頻度は低いです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間の直感的な理解では、データが安定していることから、交通に関連した心理的ストレスが大きく変動することがないという印象を受けるかもしれません。ただし、異常値の存在は一部の期間でのストレス上昇を示し、特定のイベントが影響を与えている可能性があります。交通機関や関連サービスにおいて異常値が発生する時間を特定することで、対策のためのインサイトを得ることができ、利用者の心理的負荷を低減する施策策定につながるかもしれません。
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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月頃）の実績データ（青い点）は、比較的高いWEIスコアの範囲で安定しているように見えますが、早期に終了しています。
– 後半（2026年3月以降）では、過去のデータ（緑の点）に基づく予測が密集して表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ内に異常値が見られます（黒い円で囲まれた点）。これは一時的な要因によるものか、データ収集の際のエラー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**:
– 青い点（実績AI）：実際のデータ。
– 赤いバツ（予測AI）：AIによる予測結果。ランダムフォレストや決定木など、異なるモデルでの予測が示されています。
– 矢印状のプロット（紫色）やピンクのラインは、特定の予測アプローチ（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）による予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測結果の間の相関は、一目で確認できるわけではなく、一般的な予測精度を評価するためのポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、初期データは狭い範囲に集中していますが、後半の予測では広がりを見せ、新しい条件に応じた変動が起こる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定期が終わり、予測結果に表れた変動から将来的な不確実性を示唆していることが考えられます。
– このデータからは、交通カテゴリーにおける自由度と自治に関する受動的な変動が示され、将来の改善策や政策決定において慎重の考慮が必要です。
全体として、このグラフは交通における自由度および自治の測定と予測に関し、特定のモデルや前提条件に基づいた洞察を提供しています。持続可能な改善や政策設計のためには、詳細なモデル評価とさらなる検証が不可欠でしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会的公平性・公正さ（WEI）のスコアを360日間にわたって示す時系列散布図です。以下に主要な視覚的特徴と分析を述べます。
1. **トレンド**
– 初期の期間ではスコアは高く、その後、データが途切れています。
– 最後の部分で補完されたデータが見えますが、色が異なることから、予測データであることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で、異常値を示す黒い縁のプロットが多数あります。これにより、初期のスコアには外れ値が多く含まれていることが示唆されます。
– 急激な変動は見られませんが、外れ値がゆらぎを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）は青いプロットで示され、可能性のある異常値は黒い円で強調されています。
– 予測データはX印（赤色）、線や色の異なる線で示された補完的な予測があります（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 前年のデータは緑のプロットとして表示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が比較されており、年間を通じたパフォーマンスやその推移を観察することが可能です。
– 初期のデータと予測との乖離があるかどうかの確認が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データの間で一致していない部分が見え、特に振れが多い初期データの信頼性について考察が必要です。
– 比較AIの数値に対して予測データが近似しているように見えます。
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**
– 初期のスコアには不確実性がある印象を受けます。これが交通システムの信頼性に影響を与えている可能性があります。
– 長期的な視点から見ると、予測モデルは比較的安定しているように見え、実際のデータとの整合性が求められ、これは改善のために活用できる点です。
このような洞察をもとに、交通システムの公平性を向上させるための施策を考えることができます。予測モデルの精度向上やデータの品質管理の強化が必要かもしれません。
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
1. **トレンド**
– 全体としては、期間の初めと終わりにデータが集中しています。
– 実績データは主に最初の期間にあり、それ以降は予測データが中心です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、ラインから外れた異常値が見えますが、それ以外には大きな外れ値は見られません。
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ています。
– 赤の「X」は予測値を示し、多くの予測手法が試されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、傾向が類似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**
– 実績値と予測値が解析で継続的に使用されており、予測区間の範囲内でおおよその一致を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは二つの期間に集中しており、時間そのものと関連がある可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績値と予測値の安定した一致から、交通における持続可能性と自治性の予測が一定の精度で可能であることを示唆しています。
– 初期の異常値は改善すべき点を示している可能性があります。
– 時間の経過とともに予測モデルを強化することで、社会全体での持続可能な交通へのシフトが見込めるでしょう。
この分析に基づいて、交通分野では予測モデルの強化による改善が期待できます。これは、政策決定者やビジネスのリーダーが持続可能な交通システムを構築する上での助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの期間に分かれてデータがプロットされています。最初の期間（2025年7月）では、データが比較的密集しており、若干の変動はあるものの、大きなトレンドは確認できません。次の期間（2026年6月）には、別のクラスターが見受けられますが、こちらも大きなトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータには異常値（黒い丸）が含まれています。これは他のデータポイントとは著しく異なっている位置にあります。
– グラフ中で急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、実績AIによるスコアです。
– 赤い×印は予測AIによるスコアを示しています。
– 薄緑色の点は前年のデータです。また、灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、これは予測値が変動し得る範囲を表しています。
– 薄紫、ターコイズ、ピンクの線は、それぞれ異なる予測アルゴリズム（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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値がスコア1付近にまとまっており、予測された範囲と異常値の乖離が目立ちます。前年のデータと現年度のデータとの比較は、直接的な因果関係や明確な遷移を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が目立つほかは、大部分のデータは0.8〜1の範囲に集中しており、これは比較的一貫した得点を意味します。異常値以外の明確な相関関係は見当たりません。
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ことは、交通における社会基盤や教育機会の評価は一般的に高いが、一部の異常値がある可能性があるということです。この異常値は、特定の地域や期間における施策の効果が影響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は、異常値を説明するための原因分析や、それに基づいた改善策を講じることが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青点）**は2025年7月から9月にかけて表示されていますが、その後はグラフ上に表示されていません。データの偏りや期間の切り取りによる可能性があります。
– 予測（線分）はほぼ横ばいですが、長期的なデータがないため、明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒円）はそれほど多くなく、初期のデータに限定されています。実績データの変動が予測から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青点）**と**予測（赤×、線分）**が別々で、それぞれが異なる方法で算出されていることがわかります。
– **前年度（緑）**はその後の比較として提供されているが、予測と比較すると若干下方に位置。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**などの予測手法が記載されているが、初期の大きな変動を捉えるには限界があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の異常値以外は、全体的に各データ系列が密集しているため、分布としては狭い範囲に収束しているとみなせる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータの変動は、制度の変更や社会的な要因による可能性があります。人間が直感的に不安定さを感じる時期もあるが、全体としては安定してきている。
– ビジネスにおいては、異常値に注意を払い、将来の意思決定では予測手法を使って適切に対応する必要がある。
– 社会的には、共生・多様性・自由の保障に関するスコアが安定していることは、社会の成熟度を示す指標として評価されるかもしれません。
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:
以下の視点から、このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色が変化しているため、一定の周期がありそうです。特に、16時と19時の時間帯で周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日において、16時台に急激な色の変化が見られます。これは何らかの外れ値や異常なイベントの発生を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの上昇または下降に対応し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの時間帯で独自のパターンが観察されますが、特に16時と19時では連動している部分があり、同時に変化することがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体を通じて、スコアが特定の時間帯で上昇したり下降したりしていることから、これらの間に一部の相関がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 特定の時間帯や日付における交通の混雑または特定のイベントの影響があると推測できます。ビジネスや社会においては、効率的な交通管理やイベント時の対応策の検討が必要となるかもしれません。
このヒートマップからは、特定のパターンや時間帯に注目することで、交通量の最適化や改善策の立案に役立つ情報が得られる可能性があります。
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:
このヒートマップは、交通に関する個人のWEI（可能性あり）平均スコアを1日の時間帯（7 – 23時）にわたって示しています。以下にその特徴と洞察を述べます：
1. **トレンド**
– 色の変化から、午前（特に8時）のスコアが高めで、夜間（16時以降）は低下する傾向がみられます。
– 日にちによって僅かながらの違いがありますが、全体としては曜日ごとに似たパターンが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日と7月4日にかけて16時台には濃い紫色が見られ、WEIスコアが他と比較してかなり低くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い紫に近いほどスコアが低く、黄色やグリーンに近いほどスコアが高いです。
– 一部の時間帯で色が緑や黄となり、スコアが安定している時間があ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**
– 各時間帯が日付に沿って一貫したパターンを形成しており、特定の時間でスコアが繰り返される現象があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 8時から15時までの間にスコアが比較的高くなる傾向が強く、職場や学校への移動が活発な時間帯であることが想定されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 交通における混雑時間や利用のピークが把握しやすいため、公共交通機関の運行改善や、混雑緩和に対する政策立案に役立つでしょう。
– ビジネスでは、人々の移動パターンに基づいて広告やマーケティングの最適化を図ることができます。
このヒートマップは、交通の動向を視覚的に理解し、効率化や改善のための基礎データとして活用可能です。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおける特定の期間（2025年7月1日から2025年7月10日まで）の社会WEI平均スコアを時間（時刻別）ごとに示したものです。ここから得られる視覚的特徴と洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 一般的に、色が濃いものから薄いものに移行する傾向があります。これは、時間が進むにつれてスコアが上昇する可能性を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば、2025年7月9日）に突然明るい色になり、スコアが急激に上昇している部分が見られます。これは、特定の出来事や天候、イベントなどの影響を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを意味します。
– 時間軸で見ると、夕方（17時以降）の時間が高いスコアを持つことが多いようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日における異なる時間帯間でスコアの変動が観察されますが、それが明確なコリレーションがあるわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは特定の時間帯、すなわち夕方から夜にかけて一貫して出現する傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 夕方から夜にかけての高いスコアは、その時間帯が交通のピーク時間である可能性を示唆しています。これは、通勤者や観光客による影響であると考えられるかもしれません。
– 高いスコアはまた、特定のイベントや休日に関連している可能性があります。例えば、休日や特別なイベントの日には交通量が増えることが予想され、これがビジネス戦略や都市計画に影響を及ぼすでしょう。
このような洞察は、交通管理や都市計画、イベント企画において有用な情報を提供することができます。
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
– これは相関ヒートマップであるため、トレンドそのものを直接示しているわけではありません。ただし、強い相関（高い相関係数）は、関連する指標同士が類似のトレンドを持つ可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値という点では、特定の指標間において相関が特に低い場合が目立ちます。このようなケースとしては、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間の相関（0.24）が比較的低いです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さ：相関係数の強さを示しています。赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを意味します。
– 特に濃い赤色が目立つところでは、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い相関（0.94以上）が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 直接的な時系列データの表示はありませんが、相関が近い指標同士は、共通のトレンドを持っている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には強い正の相関（0.82）が見られ、個人の自由度と社会全体の持続可能性が関連していることが示唆されます。
– 反対に、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの指標は、相関が低く、他の指標とは異なる特性を持つ可能性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– ビジネスでは、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との相関を考慮することで、従業員のストレス軽減策を社会インフラの改善と結びつける戦略が考えられるかもしれません。
– 社会的には、個人の自由度が社会全体の持続可能性と関連が深いため、政策立案では個人の自由度の向上が社会全体の持続可能な移行を促進す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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）のスコアを異なるタイプごとに比較したものです。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプにおける中央値は0.7から0.9の範囲に位置していますが、特定の上昇または下降のトレンドは示されていません。全体的に安定した範囲でスコアが分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体的に外れ値がいくつか見られますが、大きく離れた外れ値は少ないです。例として、「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が認められます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱の上下の端は25パーセンタイルと75パーセンタイルを示し、箱の中の線は中央値を示しています。
– 四分位範囲（箱のサイズ）が大きいタイプと小さいタイプがあり、「社会WEI（社会整備・好循環）」は比較的広い範囲に分布していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に明確な時系列データの関係性はこの図から直接は分かりませんが、異なるWEIタイプが同一の時間軸で比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIスコアの分布はタイプごとに異なり、「個人WEI（継続的成長）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の伸張）」はより狭い範囲でスコアが集中しています。
6. **直感的な分析とビジネスや社会への影響**
– 社会的な指標が高いことは全体の幸福度において重要です。たとえば「社会WEI（共生、多様性、自由の伸張）」が高いことは、多様性が受け入れられ、自由度が高い環境で生活していることを示し、社会の安定性に寄与する可能性があります。
– 「個人WEI（経済状態）」の外れ値は、経済的不安定な状況にある個人が存在する可能性を示唆しています。これはポリシーメーカーにとって、より具体的な支援策を考える指標となるでしょう。
この分析によって、WEIスコアの異なる側面を総合的に理解することができ、政策や社会政策の策定に役立つでしょう。
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、交通に関するデータを主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に挙げるのは、このグラフから得られる洞察です。
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。ただし、データポイントは第1主成分（寄与率: 0.73）が中心に多く分布しており、右側にやや集中している部分があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– データの大部分は中央付近に集中していますが、左下部や中央上部、右上部に外れ値と見られる点が散見されます。これらは一部例外的なパターンを示す可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 横軸が第1主成分（大きな寄与率: 0.73）、縦軸が第2主成分（寄与率: 0.08）を示しています。それぞれのドットが360日間の観測を主成分に分解した結果です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– このPCAプロットでは、単一の時系列データから主要な変動要因を抽出することが目的であり、具体的な時系列間の相関関係の詳細までは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 第1主成分が主要な変動要因であることから、多くの分散がこの方向に説明されています。データポイントは全体的にばらつきがありますが、顕著なクラスターは認識できません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– この分析は交通データの変動要因を抽出するために有効です。集中しているデータは、共通する要因によって支配されている可能性があります。例えば、特定の日付やイベント、交通の変更による影響が反映されているかもしれません。この理解により、交通管理や政策決定に役立つ改善点が見つかるでしょう。
このグラフを使って、交通問題のより良い理解や新たな改善策の検討に役立てることができます。
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。