📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要分析
提供されたデータセットは、交通カテゴリにおける30日間のWEIスコアの推移を示しています。これは、社会および個人の幸福指数を評価するために設計された指標です。以下の分析では、時系列の推移、異常値、季節性、残差、項目間の相関、データ分布、およびPCAの見地からデータを深掘りします。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、初めから中盤にかけてのある期間（7月2日から7月4日）で急激な変動を示し、その後、7月6日から8日にかけ急激に上昇しています。一貫したトレンドではなく、一連のイベントや出来事によって影響を受けている可能性があります。
– **個人WEI平均**は比較的一貫しており、わずかに上昇しているトレンドを示しています。個人健康状態やストレスの変動が影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**は、7月6日以降急激に上昇しており、これは社会基盤や持続可能性のスコアの上昇と一致します。
### 異常値
– いくつか特定の日付で、総合WEI、個人WEI平均、そして社会WEI平均において異常値が検出されています。特に、7月2日から3日にかけての急な変動は、特定のイベントや社会的変化（例: 天候変動、大規模なシステム変更）が関連している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を仮定すると、長期的には7月の第2週から社会的環境の改善が総合WEIを押し上げたことが予測されます。季節性は特に見られず、残差成分は短期的な外部要因の影響を示唆しています。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会インフラは強い相関を示しており、これは、経済の安定がインフラの整備を可能にすることを意味するかもしれません。
– 持続可能性と社会基盤は高い関連性を示しており、持続可能な開発が社会基盤の強化につながることを示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、個人の心理的ストレスにおけるばらつきが大きく、高いストレスレベルの日が複数確認できます。これは、心理的な負担が個人の幸福度に大きく影響することを示しています。
– 総合WEIスコアは一般的に0.75以上で保たれており、全体的に良好な状態を反映していますが、7月2日からの低下は目立ちます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの分析では、PC1が72%の寄与率を示しており、主要な変動要因として経済的、健康的、および社会的要素がWEIにおいて主要な役割を果たしていることを示しています。
– PC2の影響は小さく、残りの要因の影響は顕著ではないことが示唆されます。
### 結論
この分析は、WEIスコアが多くの外部要因および個人や社会のダイナミクスによって大きく影響を受けることを示しています。経済、健康、ストレス、そして自由度が人々の幸福において主要なドライバーであることが確認されています。改善すべき点として、特異なイベントや社会変化の影響を予測し、より持続可能な社会資源の配分を検討することが有益です。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績の青いプロット群は、比較的一定で、約0.7から0.85の間に密集しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、ゆるやかに上昇しています。
– 線形回帰（灰色）と決定木回帰（青緑）は一定で、変わっていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにいくつかの黒い縁取りの外れ値が確認されます。この外れ値は実績の範囲外であり、異常な出来事やデータエラーを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、観測されたデータの分布を視覚化しています。
– 予測モデルの使用により、将来のトレンドを評価しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさを示しており、信頼性の境界を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対する予測データの位置を比較することで、予測の精度や信頼性を評価できます。ランダムフォレスト予測は上昇トレンドを示しており、実績データの最近の動向を捕らえつつあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定であるが、いくつかの外れ値存在が示されています。これらはさらに詳細な分析が必要です。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このデータが交通関連であることから、外れ値は特定の交通イベントや障害を示している可能性があります。予測データに基づく対策が必要とされるでしょう。
– 上昇トレンドの予測は、交通需要の増加を示唆しており、規制や資源配置の観点で対策が考慮されるべきでしょう。
これらのポイントは、交通関係の管理・改善に役立つ分析であり、ビジネスや政策の意思決定に重要です。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**：
– 初期のデータポイントは比較的一貫しており、横ばいのトレンドを示していますが、少しずつ上昇しています。
– グラフの後半になると、予測値は明確に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期データにおいていくつかの外れ値（黒い円）が見られ、これがデータのばらつきを示しています。
3. **プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績を示し、特定の時点でのWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」は予測値を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、信頼区間の幅を表します。
– ラインの色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。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 青い実績データは、初期には予測と比較的近い値で推移していますが、後半の予測はスコアが上昇する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データのばらつきはあるものの、全体としては予測の範囲内に収まっているケースが多いです。
6. **直感的な感覚と影響**：
– 人間がこのグラフから感じることは、初期の安定した状態から、将来的にはスコアが上昇することへの期待です。
– ビジネスや社会において、交通の効率性や利用者の増加が示唆され、それに伴うサービスの改良やインフラの強化が求められるかもしれません。
この分析では、予測に基づいて将来の傾向を把握し、適切な対策を講じることが重要です。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、約0.8から0.9の範囲でほぼ安定しています。大きな上昇や下降はなく、一定の範囲で横ばいに推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータは、黒い円で囲まれたプロットです。この外れ値も約0.8から0.9の範囲内にあり、大きなずれは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績プロット（青）**: 実際に観測されたデータ。
– **外れ値（黒い円）**: 通常の範囲から外れる観測値。
– **予測（ピンクと水色の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の方法での予測ライン。これらの線は、実績データより高い数値で一定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データの間には大きなギャップがあります。予測はより高いスコアを示していますが、実績が追随できていない状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲にまとまっており、予測よりも低いスコアに集中しています。予測の不確かさ範囲（灰色部分）に多くのデータが含まれています。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから、人々は予測が楽観的すぎると感じるかもしれません。実績が予測に追いついていないため、予測モデルの見直しや実績を向上させるための施策が必要と直感的に判断されるでしょう。
– 高度な予測モデルを用いても、実績がその期待に応えていないことが示されているため、社会的には交通状況の改善を目指す取り組みの強化が求められるかもしれません。
このグラフは、交通における予測と現実とのギャップを示しており、データに基づく戦略立案や改善の必要性を示しています。
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:
グラフを詳細に見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– 実績データの大部分は横ばいが続いており、そこから予測されるトレンドも大きく変化がないようです。
– しかし、ランダムフォレスト回帰による予測はゆるやかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が識別されています。これらは特定の期間において、通常の範囲を超えた動きがあった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、過去の実際のデータを示しています。
– 予測では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる手法で異なる未来の値を示しています。
– グレーの範囲は、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**:
– 各予測手法による将来の推定は少し異なるが、全体的に見て大きな乖離は見られません。ランダムフォレスト回帰のみが少し上昇傾向を示しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に分布しており、急激な変動は少ないです。外れ値は注目すべきポイントです。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、大きな変動がなく安定していることは、交通部門の経済的余裕が短期間では安定していることを示唆します。
– 外れ値の出現は、特定の出来事や限定的な要因による可能性があり、それらを解明することでより良いリスク管理ができるでしょう。
– 予測されたゆるやかな上昇は、潜在的な経済成長や改善を示唆し、戦略的なプランニングや投資を検討するうえでの参考になるでしょう。
全体として、このグラフは交通関連の経済的安定性を示しており、将来的には改善の可能性を秘めています。
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:
このグラフについて次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、グラフの左側に集中しており、約0.8のWEIスコアで一貫しています。
– 予測データは、線形回帰（ピンクの線）においては若干の上昇傾向が見られますが、決定木（シアンの線）ではほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒の丸）はほとんどなく、実績データは一定の範囲内で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、過去の健康状態のスコアを示しています。
– 予測（赤い×）は、未来のスコア予測ですが、個々の点が明示されていません。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさを示しており、中央値付近に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測の相関は強く、実績データに基づいた予測が行われていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは約0.8のスコア周辺に強く集まっています。このことから個人の健康状態が概ね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であろうこと**:
– 直感的には、個人の健康状態が極端に変動することなく、安定しているように見えます。予測も大きく外れることはなさそうです。
– ビジネスや社会においては、安定した健康状態が持続すれば、関連する医療コストが抑えられることが期待されます。
総じて、このグラフは個人の健康状態が短期間内で安定しており、それに基づく予測も現実的なものであることを示しています。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の15日間はスコアが一定の範囲内で横ばいしています。終盤にかけて、予測が上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬にいくつかの外れ値がありますが、それ以降は外れ値が見られません。
– 特筆すべき急激な変動は見られませんが、一部で予測と実績に食い違いがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データが多く、実際のストレスレベルを示しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しており、この手法が他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）よりも高い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**:
– 各予測手法によるスコアの違いが存在し、ランダムフォレスト回帰の予測が他よりも高めです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データにはズレがあり、特に予測値が上昇するポイントで乖離が目立ちます。
6. **人間が直感的に感じること、新しいビジネス・社会への影響**:
– ストレスレベルが急上昇する予測は、交通に対する何らかの懸念や問題の兆候かもしれません。これは通勤時間の変動や、交通渋滞の増加などが原因である可能性があります。
– ビジネスにおいては、ストレス管理のために柔軟な勤務時間の導入や、従業員の心理的健康を支援する取り組みが必要になるかもしれません。
この分析を基に、ストレス要因の特定や、適切なストレス管理の方策を検討することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばい**: 実績データ（青い点）は全体として横ばいが続いています。スコアは約0.6から0.8の範囲に集中しており、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値の存在**: 複数のデータ点が黒丸で囲まれており、外れ値として識別されています。これらは異常な値であり、何らかのイベントやノイズによって引き起こされた可能性があります。
– **急激な変動なし**: 一般的にデータは安定しており、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**: 過去の実績データを示しています。
– **予測データ（赤いバツ印）**: 将来の推定値として予測されています。
– **予測の不確かさ（グレーの領域）**: 予測の不確かさを示す領域です（xAI/3σ）。
– **異常値（黒丸）**: 異常として認識されているデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測手法の比較**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの三つの予測手法が用いられています。これらの予測は全て0.8以上で一定しており、非常に高い値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状、実績データの全体的な相関や分布は安定しており、比較的狭い範囲にデータが固まっています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– **安定性の重要性**: 個人の自由度と自治に関する指標が30日間安定していることは、交通政策やインフラ施策が効果的に機能していることを暗示しています。このような安定性は市民や旅行者にとっての信頼を醸成し、安心感をもたらします。
– **異常値の対応必要性**: 外れ値が示すように、一定の不確実性が存在します。これらの要因を特定し、適切に対応することでさらなる安定や改善が可能です。
– **予測の信頼性**: 予測の不確かさ領域が示されていることで、次のステップへの計画を立てやすくなります。特に全ての予測手法が似たような値を示しているため、将来の展開を考える際に信頼できるベースラインを提供します。
このグラフは、一般の人々や政策立案者に対し、現在の交通システムの自由度と自治が安定していることの理解を助けます。また、予測手法の一貫性がビジネスや都市開発の長期的な計画に寄与できることを示唆しています。
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:
以下の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）は全体的に横ばいで、0.6から0.9の範囲で推移しています。大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データ（ピンク色の線）は高く、ほぼ一定値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには複数の外れ値が黒い丸で示されています。これらは予測値と比較して、異なる動きを示す時点を表しています。
– 実績値には急激な変動はほとんど見られませんが、外れ値は予測誤差として注意すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、紫の線は異なる予測手法の結果を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、予測がこの範囲内にあることが期待されます。
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との間には開きがあります。予測値は高めに設定されており、実績データとの乖離が特定時点で広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.9の範囲に集中しており、予測モデルとの相違が顕著な時点があります。
– 分布の集中は一定していますが、予測モデルによっては異なる傾向を予測しています。
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**
– 実績値が予測よりも低く推移することが多いため、予測のバイアスが強めである可能性があります。
– 交通の公平性や公正さを測る社会指標として、予測がこれに対し厳しい基準を持っていると捉えられるかもしれません。
– このような認識は、交通政策や公共インフラの評価に影響を及ぼす可能性があります。実績値により近い予測が必要です。
この分析に基づき、予測モデルの精度を向上させることによって、より正確なインサイトを得ることが社会的に望ましいと言えるでしょう。
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:
以下が分析です。
1. **トレンド**:
– 実績AIデータ（青丸）は、初期に若干の上昇が見られ、すぐに高安定状態に達しています。
– 予測値は、すべてのモデルで微細な変動がなく、横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つの外れ値が存在しています（黒丸で囲まれたデータポイント）。
– それ以外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**:
– 青い点（実績AI）は実際のデータを示しており、WEIスコアが堅調に維持されていることを示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれが類似した水平トレンドを示しています。この点は、モデルが同様に安定した予測をしていることを示唆しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を示しており、非常に狭いため、予測が信頼できることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべてのモデルが同じような予測を提供しており、実績の後の期間に一貫して水平なトレンドを示しています。これは、過去のデータに基づいて現状が維持される予測をしていることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの相関解析は、予測モデルが過去のデータをよく理解し、反映していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアがほぼ最高点にあり、その安定性は交通の持続可能性と自治性が高いことを示します。
– 持続可能な交通手段がすでに効果を上げており、今後もこの状態が維持されることを示唆しています。社会政策やインフラ投資が成功している可能性があります。
– 一つの外れ値は例外的な事象を示しており、その原因を特定し緩和することが望ましいです。
全体として、現在の交通政策は成功しているように見受けられますが、注意して継続的に監視する必要があります。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを示しており、30日間の時系列データです。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は初期に横ばいの傾向が見られます。
– その後、予測データ（ピンクの線）が高い値で安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示していますが、大きな数値の変動は見られません。
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います。
– ピンク色、青色、水色の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は相関しているが、予測は実績よりも高い値で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、予測データの不確かさの範囲内で推移していることが見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が安定し改善されていることから、社会基盤や教育機会の向上が持続的に行われている可能性が高いと考えられます。
– 予測値が高位にあるため、今後の施策の成功が期待されます。
– 交通インフラの改善や教育機会の提供が、社会全体の質向上につながるというポジティブな影響が考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは、2025年7月1日から2025年7月8日までの期間にわたり、0.6から0.8の範囲に分布し、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも2025年7月15日以降に一定のトレンドを示していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として強調されています。これらは実績データの中で特に予測と一致しないものであり、特別なイベントや異常な影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で示され、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されています。
– 予測ラインは、各手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）ごとに異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測手法の間には、微妙なズレが見受けられますが、予測の不確かさ範囲内に多くの実績データが含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一様で、集中的に同じ範囲に収まっています。
– 各予測手法の結果も一致しており、予測結果が実績と概ね一致していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会WEIスコアの安定した分布は、共生・多様性・自由の保障がこの期間において安定していることを示唆しています。
– 外れ値は特定の政策変更や社会的イベントに関連している可能性があり、交通における政策や取り組みの成果の評価に役立ちます。
– 安定した予測と実績の一致は、現行の交通施策がある程度予測可能であり、計画的な社会政策の展開に信頼が置けることを示すかもしれません。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから、以下の分析と洞察を得ることができます。
1. **トレンド:**
– 時間帯による色の変化から、周期性が見られる可能性があります。特に、7時から8時のスコアは安定して緑系で、午後や夜間にかけて紫が増え、スコアが低くなることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日の特定の時間に急激なスコアの変動は見られませんが、7月6日から7月7日にかけて、昼間のスコアが急激に改善しているように見えます。
3. **要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、緑から黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示しています。特に7時から8時は比較的良好なスコアが続くことを示しています。
4. **複数時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとのスコア変動は、朝から昼にかけて改善し、夜間にかけて悪化する傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアは日中に改善し、特定の時間帯に低下することから、単一の日に対する時間帯効果が強く、状況依存的であることが示唆されます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響:**
– 朝の通勤時間帯はスコアが高くなりやすく、これは交通システムの効率が高い可能性を示しています。夜間のスコア低下は交通量が少ない時間帯に起こる停止やサービスの低下を示唆するかもしれません。この変動を考慮することで、交通管理やサービス提供の改善に役立てることができるでしょう。
このヒートマップに基づき、交通管理の効率化やピーク時の対応策の改善が重要であると考えられます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色が異なるため、一定の周期性が見受けられます。
– 8時、15時、16時、19時に継続的なデータがあり、おそらくこれらは交通量や移動のピーク時間を示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に8時台と16時台の一部で明らかな色の変化、つまりスコアの急激な変動が見られます。例えば、8時台では初期に深い紫から後半の緑へと変化しています。
– 16時台のデータには紫色が多く、これが何らかの要因で特に低いスコア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**:
– 色のグラデーションはスコアの大きさを示しており、黄色が高スコアを、紫が低スコアを示しています。これは交通の混雑度や移動の流れ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**:
– 異なる時間帯にデータが一貫しているか、あるいは時間帯ごとに特定のスコアパターンが存在するようです。例えば、午後の時間帯は総じてスコアが低く、朝や夜にかけて高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の時間帯に低スコアが集中していることから、交通量の増加や他の要因により移動が難しくなる時間帯なのかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 朝の通勤時間や帰宅時間における混雑の変動を反映したスコアであると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、交通管理者はこのデータを利用して特定の時間帯の交通量を予測し、適切な施策を講じることができるでしょう。特に、スコアが低下する特定の時間帯に向けた工夫が必要と思われます。
このように、このヒートマップは交通の流れや混雑を視覚的に把握するための有用な手段であり、これを基に対策を進めることが可能です。
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**
– 7～8時: 比較的高いスコアを示し、徐々に増加の傾向。
– 15～16時: 時間が進むにつれてスコアが上昇、7月6日にピーク。
– 23時: 一定期間を通じて安定した高値。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に15～16時が明らかに高いスコア（黄色）を示しており、注目すべき変動。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーの濃淡はスコアの高低を示し、黄色が最高値を指す。
– 明瞭なブロックごとに異なる時間帯のスコアが確認できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 15～16時のスコア変動は、7時台の変動とは独立している可能性。
– 時間帯ごとの変動がすべて同じパターンではない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15～16時台のスコアは独立して上昇しており、他の時間帯とは異なった動きを示す。
6. **直感的な感覚および社会的影響**
– 朝のラッシュアワーの時間帯は、スコアが高くなる傾向があり、社会的な要素として朝の通勤の混雑度の反映と考えられる。
– 7月6日の特異な変動は、特定のイベントや影響があった可能性がある。
– ビジネスにおいては、このデータは公共交通機関の運用改善や広告戦略に利用可能。
全体として、ヒートマップは時間帯ごとの交通状況の変化を視覚的に評価するのに役立ち、さらに特定の日付や時間に際立つイベントを示すことで、運用・戦略上の洞察を得ることができる。
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:
このヒートマップでは、交通に関連するさまざまなWEI（Well-being Index）項目の相関関係を示しています。以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は静的データを表しているため、上昇や下降のトレンドは読み取れません。ただし、過去30日間における相関の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関係数は-1から1の範囲をとりますが、極端に低い（青色部分）相関値が「個人WEI（経済的余裕）」と他の要素間にあります。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤が非常に強い正の相関、青が負の相関または低い相関を示しています。
– 例えば、総合WEIと「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関は0.93と高く、これらは正の相関関係が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列での相関ではなく、項目間の相関を示しているため、複数の時系列データに関する詳細な関係性はこのグラフからは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体として、個人の心理的健康（ストレス）と他の個人WEI間の相関が低めであり（例: 経済的余裕と心理的ストレスの相関は0.21）、個別要因が独立していることを示唆しています。
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:**
– 高い相関を持つ要素群（例: 総合WEIと社会WEI関連）は、互いに影響し合いがちなため、政策形成の際に包括的なアプローチが必要です。
– 経済的余裕が他の指標と弱く相関していることから、社会政策では特に経済的支援を重視し、その他の要素とのバランスを図る必要があるかもしれません。
このヒートマップは、交通に関連する福祉指標の相関を通じて、どの要素が互いに影響し合っているかを理解するのに役立ちます。総合的な政策立案や改善計画の際に参考となるでしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける異なるWEIタイプのスコア分布を箱ひげ図で示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定のWEIタイプにおいて明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、各カテゴリでの中央値がやや異なることに注意してください。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値が見られます（例: 個人WEI(経済的余裕)や社会WEI(社会基盤・好循環)）。
– 大多数のカテゴリーは、中央値付近に密集しています。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの幅はスコアの分布の広さを示し、縦の線（四分位範囲）が長いほど、データのばらつきが大きいと考えられます。
– 色分けによって視覚的に各カテゴリを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプごとに比較が行われているため、時系列要素は含まれていませんが、各タイプ間での関係を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のWEIタイプは、他と比較してスコアが高く、狭い範囲に集中しています（例: 総合WEI）。
– 分布の中心が大きく異なるタイプもあり、経済的余裕と心的な余裕のスコアは相対的に低く、ばらつきも大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高いスコアを持つ領域（例: 総合WEI）は、多くの交通施策が良好に機能している可能性を示しています。
– 逆に、ばらつきが大きく外れ値が多い領域では、特定の政策や施策に改善の余地があるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、改善が必要な領域にリソースを集中させることで、WEIスコアの底上げが可能になるでしょう。
この分析を通じ、交通政策における強みと弱みを把握し、効率的な改善策を講じるためのデータインフォームドなアプローチが得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）による散布図であり、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、データポイントの大部分は第1主成分の周辺に分布しており、第1主成分がデータの分散を多く説明していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部、第1主成分で0.1以上や-0.3以下に位置するデータポイントは、他のデータポイントからやや離れており、潜在的な外れ値として考えられます。これらは、特異な交通パターンや異常事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットされている点は個々の観測を示しており、第1主成分と第2主成分の組み合わせで、その観測が全体からどれほど離れているかを示しています。色分けや密度の追加情報がないため、各点の特定の解釈は難しいですが、密集している部分は一般的な傾向を示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この図はPCAの結果であり、時系列データの直接的な変動を示してはいませんが、個々の観測が共通の基準軸（主成分）に沿ってどう分布しているかを理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分がデータの72%を説明しており、第2主成分は8%を占めています。これは、第1主成分に強い相関があり、データの主要なバリエーションを捕捉していることを示唆します。
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、データには強い主成分統制が存在し、全体的な交通パターンがある程度一定していることです。異常値や分散が大きい地点は異常な事象や特異な交通パターンを示している可能性があり、それらは交通政策やインフラ改善の手がかりになるかもしれません。
このPCAグラフは、交通データの主要なバリエーションを効率的に視覚化しており、詳細な分析を行うための良い出発点となります。
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。