📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の洞察が得られました。
### 時系列推移:
– 総合WEIスコアは2025年7月初めは0.74近辺で始まり、7月6日以降に明確な上昇傾向を示し、7月9日には0.89に達している。この急上昇は特に7月7日以降顕著であり、改善の兆候を示している。
– 個人WEI平均および社会WEI平均も同様の上昇傾向を示し、特に社会WEI平均は7月7日から急激に高値を記録し続ける。
### 異常値:
– 総合WEIスコアが特に高かったのは、7月6日から9日までの間であり、これは他の日よりもスコアが目立って高い。この異常な上昇は、7月初めの経済的・社会的環境の改善や、特定のイベントが大きな影響を与えた可能性が考えられます。
– 日別の異常値は特に7月7日、8日のスコア0.87から0.91が大きな変動を示し、社会の持続可能性、社会基盤、共生の向上がこれに貢献したと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差:
– STL分解を実施した場合、長期的なトレンド要素では改善傾向が見られるが、季節性は短期間での変動が激しく、イベント依存の要素が強いようです。
– 残差は比較的少なく、全体的なスコア上昇に大きなランダム要因は少ないと考えられます。
### 項目間の相関:
– 相関ヒートマップを観察すると、社会基盤・教育機会や持続可能性が高スコアの日に強く相関しており、これらが総合的な向上に貢献していることが分かる。
– 経済的余裕と心理的ストレスの間において中程度の相関も観察され、経済的安定がストレスを軽減する可能性が示唆されます。
### データ分布:
– 箱ひげ図からは、総合WEIスコアや個別項目で外れ値が存在するが、全体として中央値は比較的一貫して高い値を維持していることが示唆される。
– 経済的余裕に関して、7月のデータでスコア0.7の日が時々現れ、これは個別の経済的ストレス要因がある日付に対応しているかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PC1が72%の寄与率を示しており、総体的な変動を説明する主要な要素であることを示しています。これはおそらく社会的な要因が大きな割合を占めていることを示唆します。
– PC2の寄与率は8%と比較的小さく、個別要因よりも広範で一貫した要因の抑制が総合スコアに影響していることを示しています。
全体として、7月初めからの全項目の向上は社会インフラの強化、経済環境の安定、および持続可能性の向上が主要なドライバーであると考えられます。異常値や急激な変動は、一時的な不安要素か、あるいは政策的改善によるポジティブなフィードバックの可能性があると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青）**のデータは初期に集中しており、急激な変動や大きなトレンドは見られません。
– **予測（紫、ピンク、赤）**も開始の段階で急激に上昇していますが、その後の動きが観測されません。
– **前年（緑）**は後半に集中してプロットされており、WEIスコアが比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに**異常値（黒縁円）**が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色や形状で異なる種類のデータが示されています。青は実績、赤は予測、緑は前年であることが明示されています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーシャドウ）**は広範囲をカバーしており、予測の信頼性が低い可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間で重複する期間がなく、二つのデータが並行して存在する形にはなっていません。
– 前年のデータが実績や予測と重複せず、独立して見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の間に明確な相関は見出せませんが、前年度のスコアに基づく変動が少ないように見えます。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– データの集中度や異常値を考慮すると、初期の予測と実績の間に乖離があるかもしれません。この乖離が交通の混雑度や効率などに影響を及ぼす可能性があります。
– 観測されていない期間のデータ不足は、予測精度に影響を及ぼしている可能性があり、交通計画や政策決定に問題を生じさせる可能性があります。
全体として、このグラフは予測の信頼性や計画の精度を向上させる必要があることを示唆しています。交通政策の見直しや新しいデータ収集の手法を導入することが求められるかもしれません。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データは一部の期間に集中しており、最初の期間は低めのWEIスコアから始まり、その後急激に上昇しています。
– 中盤はデータがなく、後半に再びデータが現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測されている値（X印）が大きく乖離している場合があり、特に期間の初めにおいて異常値が確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績（実績AI）は市況の様子を表し、5グループに分けられた散布のようです。
– 紫の線や緑のプロットといった予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実際のデータと合致しない点があり、モデルの改善が必要です。
– 異常値は丸で囲まれ、特定の期間でのパフォーマンス不具合を示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**:
– 実際のデータと予測データとの間に顕著な差異がありますが、それはモデルの誤差を示しているかもしれません。予測パフォーマンスの評価にこの差異は重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑の前年度データは一様に分散しているように見え、周期性がないようにも見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 業務や技術の継続的なモニタリングが重要です。特に、WEIスコアが急激に変動する時期には、不規則なイベントが発生している可能性を見据えて対策が求められるでしょう。
– モデルの予測精度の向上が必要であり、新たなデータによる再学習や外れ値の原因特定が次のステップとなる可能性があります。
このグラフからは、交通データを予測するモデルの精度が重要であり、特に急激な変動を正確に捉えることがビジネスにおいて重要であることが直感されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド**: グラフ全体で、多くのプロットが左側（初期）に集中しており、一部のデータは右側に分布しています。これは、時間の経過とともに一部のデータポイントが増加し、分散が広がっていることを示しています。
– **周期性**: 明確な周期性や季節性パターンは示されていないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 黒い円で示される異常値が初期に見られます。これらのポイントは、データの他の部分から明らかに外れているため、異常事象やデータエラーの可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色とシンボル**:
– **実績（青）**: 初期の密集したプロットは、過去の実際のデータを示しています。
– **予測（赤いXと線）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰などの予測手法が使用されていますが、各方法で未知の将来データをどのように推測しているかが示されています。
– **前年（緑）**: 後半で過去のデータに基づく前年の傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較**: 異なる予測手法の結果を比較することで、将来の値のばらつきやモデルの信頼性を理解できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 初期段階では非常に密集しており、特定期間に大きく変動がない可能性を示唆しています。時間が経過するにつれ、予測データが広がっていることから、将来に対する不確実性が増しています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感的な印象**: グラフの左右の集中と分散から、データの信頼性や将来の予測の精度について直感的な懸念が生じるでしょう。
– **ビジネス・社会への影響**:
– **交通部門への影響**: 高い異常値は突発的な交通需要増やインフラ不備の信号かもしれません。
– **計画策定**: 長期的計画や投資判断において、予測の異なる結果がどの程度信頼できるかを再検討する必要があるでしょう。
この分析により、データの信頼性と予測の整合性を向上させるための更なる調査が推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階の実績データ（青いプロット）が比較的横ばいを示しています。期間の初めから中盤にかけてWEIスコアに顕著な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 中間期から終盤にかけて予測データ（緑色のプロット）が突然現れ、こちらも横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには異常値が示されており、これはデータセットにおける予期しない外れ値を示しています。
– WEIスコアの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**:
– 青いプロットが実績データで、緑のプロットが予測データです。
– 異常値は黒で囲まれて示されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示されており、それらの予測範囲が灰色の領域で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間で大きな乖離は見られず、予測モデルの範囲内に収まっているようです。
– 複数のモデルが異なる予測を示唆していますが、大きな差はなく、全体的に整合しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値として特定されたデータ点は、他のデータに比べてWEIスコアがやや低く、目立っています。
– 実績データの密度は高いが、時系列が進むにつれてデータポイントの密度が低くなる様子が見られる。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の異常値は、この時期に特定の経済的な課題が存在した可能性を示唆しています。
– モデルが予測した未来のWEIスコアが比較的安定していることは、個人の経済的余裕が今後大きく変動しないことを表しており、交通カテゴリにおける個人支出の予測可能性を示唆します。
この情報をもとに、交通分野における経済的予算の調整や将来の資金計画に役立てることができそうです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、初期のデータポイントが過去の健康状態を示しており、その後ほぼ1年間のブランクを経て、最近のデータが右側に集中しています。この分布は異常であり、データ収集の一時停止があった可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には外れ値がいくつか見受けられ、これがデータのばらつきや異常なイベントを表しています。
– 予測範囲（xAI/3σ）が示されており、一部の値はこの範囲を超えています。予測モデルが特定の事象をうまく捉えられていない可能性も考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データと、この後の緑のデータ（前年）の間に、モデルによるさまざまな予測が示されています。これらの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により異なるアプローチで将来の見積もりがされていますが、現在のところ一致性がないように見えます。
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比較があり、予測が異なる日付でプロットされ、予測の確度と実際のデータの乖離を評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のデータと予測の間で目立った相関は見られないです。これはモデルが使えるかどうかを再評価する必要があ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**
– データ集計の不連続性と外れ値の存在から、データの信頼性が課題となり得ます。交通分野における健康状態モニタリングの効用を高めるためには、データの質と分析手法の改善が必要です。
– 企業や政策立案者にとっては、データをどのように改善し、分析モデルを適切に選択するかが今後の課題となるでしょう。予測の精度を上げることで、より効果的な健康管理やリスク回避が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）が高いWEIスコアで開始し、その後、予測（ランダムフォレスト回帰）は上昇しています。
– 予測が過去のデータと比較して、明らかな増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データに外れ値がいくつか存在し、これが異常値として示されています（黒い円で囲まれたポイント）。
– ランダムフォレスト回帰の予測は比較的急激に変化しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績値（心理的ストレスの実測データ）
– 赤いX: 予測データ（他のモデルによるもの）
– 緑の点: 前年のデータ
– 各色の線（ピンクなど）は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
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、および前年データは、異なる方法で視覚化されており、予測データは前年データと比べて上昇傾向が強く出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データと実際のデータの間に強い相関は見られないが、予測値が高い水準を保っている。
– データの分布は、一部の外れ値を除いて比較的一貫しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、ストレスが増加しているという懸念が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、高いストレスレベルが交通機関の利用に影響を与え、安全性や効率性の懸念が増す可能性があるでしょう。
– 仮にこのデータが交通機関のストレスレベルを表している場合、予防策やストレス管理の必要性が高まります。
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:
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともに、初めの実績AIのデータは0.6から0.8の間で安定しており、それ以降の予測データは全体的に上昇し、0.8から1.0に近づいています。改善傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右側にある予測（決定木回帰）の線が一時的に急激に上昇しています。これが予測の外れ値として機能している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値を表しており、黒の丸で囲まれたデータは異常値です。
– 紫やピンクの線はそれぞれ異なる予測モデルの回帰線を示していますが、全体的には上昇トレンドを追随しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）が予測データ（赤や色付きの線）と比較して安定しており、予測値は実績に対して改善傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測の回帰線は密接に関連しており、WEIスコアが時間とともに改善する可能性が示されています。
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**:
– 個人の自由度と自治に関する指標（WEI）が全体として上昇傾向にあることは、個人がより自由に行動できる環境が整いつつあることを示唆しています。
– 交通カテゴリでの改善は、社会的な移動の自由が向上し、経済活動の活性化に寄与する可能性があります。
このグラフは、個人の移動の自由度が時間とともに改善していることを示しており、ポジティブな未来展望を持つことができる内容です。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で示したものです。以下、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に集中しているデータは、過去のスコアを示しており、0.6から0.8の範囲に多く集まっています。
– 右側にあるデータは未来のスコアで、予測や前年データが含まれガセル。
– 時系列で見ると、実績の時期と予測の時期でスコアの時間的な進展は見られませんが、予測は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値（黒の〇）がありますが、それらはそれほど大きな偏差にはなっていないようです。
– 予測範囲（紫、ピンクの線で示されている）は比較的狭く、予測値がこれらの範囲内に収まっていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去の実績値を示しています。
– 予測は、異なる手法で色分けされて示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 各予測値は、前年データと比較しての増減を明示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値から予測値への移行において、一部の手法は他の手法よりも前年データに近い予測を示していない可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、過去の実績からの予測において一定傾向を保っている。
– 分布特性として、データは過去においてやや分散しており、予測に向けてより一定の集中を見せている。
6. **人間の直感として感じること、社会への影響**:
– 過去の実績値からわずかに改善した予測結果により、社会カテゴリにおいて交通の公平性が向上する可能性が示唆されています。
– 予測の精度が高ければ、政策立案や社会インフラの計画に役立つことが期待されます。
– 交通の公平性が改善されることで、社会全体の満足度や効率性の向上が期待されるでしょう。
このグラフは、特に交通における公平性を評価し、未来への計画や改善点を見つけ出すための有用なツールとなります。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**：初期の評価日から後半にかけて、WEIスコアが上昇しています。特定の期間で急激に増加している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：初期の数値には、異常値とされるデータポイントがいくつか存在します。これらはシステムの異常や計測の誤差の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青ドット）**：実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（赤×印）**：AIによる予測値です。予測と実績の間に大きな隔たりは見られません。
– **前年度（緑色）**：前年のデータポイントを表しており、前年と比べて改善されていることを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）**：予測値の不確実性を示しており、この範囲内に実績値が収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値は密接に関連しており、予測の精度は高いと考えられます。前年のデータと比較しても、現時点のデータが優れた結果を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が類似のパターンを示しており、モデル間で一致したトレンドがあります。このことは、一貫したパターン認識を可能にしています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが時間とともに上昇しており、持続可能性と自治性が改善している可能性があります。交通分野において、インフラや技術革新が進展していることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、データ主導のアプローチが有効であることを示し、持続的な成長を支える枠組みとな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:
## グラフ分析の概要
1. **トレンド**
– グラフの左側には、青いプロット（実績）は横ばいの傾向を示しています。
– 右側の緑色のプロット（前年比較）はやや異なる期間に集中しており、明確なトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの一部は異常値として黒い円で囲まれており、他と比べてやや変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青（実績）は実際のデータで、黒の円はその中で異常とされるデータポイント。
– 緑（前年）の集中度合いが異なり、新たな傾向を示している可能性があります。
– 予測（赤いバツや紫色の線）は、ランダムフォレストや決定木に基づく推定値を示していますが、明確な線形関係がなく、範囲も広いです。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測の比較からは、実際のデータが一部予測から外れており、モデルの精度が課題となっている可能性があります。
– 前年データとの比較も行われていますが、大きな乖離は見受けられず、安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデル間での結果のばらつきがあり、ランダムフォレストと決定木の間で特に顕著です。
– データの密度は、特定の時期に偏っているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間の直感として、散布図上のばらつきや異常値は、交通インフラの不均衡や教育機会の地域差を示唆する可能性があります。
– ビジネスや社会において、計画の見直しや新たな政策の導入を検討するきっかけとなるかもしれません。
– 予測モデルの精度改善が求められる状況で、交通の安定性や教育機会への影響を慎重に観察する必要があります。
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:
以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、評価日の初期にはスコアが高めで推移しているが、途中からデータが離散しており、後半にはやや低めの位置に安定している。また、予測ラインが示されており、ランダムフォレスト回帰はむしろ一定のスコアを保つようになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点には異常値がいくつかあることが示されている。特に異常値は黒色の円で強調されています。
– 急激な変動というよりは、全体にわたってスコアが徐々に減少した後、安定するパターンが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値、黒の円は異常値、緑は前年との比較であり、各プロットが異なる時点でのスコアを表しています。
– 薄い灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測の精度を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の比較が可能で、初期のデータと後半のデータの間に明確な変化があることが分かります。
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いが異なるスコアの傾向を示していることに注目です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高いスコアが次第に低下する分布を示しており、これはシステムの不安定さや不確実性を反映している可能性があります。
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**:
– 最初は多様で高いスコアが記録されていますが、時間が経つにつれて一貫した低下と安定化を見ることで、社会の交通政策が初期には力強かったものの、後半には均一化された、または慎重な取り組みが行われていると解釈できるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、予測の精度と不確定性が交通分野の意思決定プロセスにおいて重要な要素になると考えられます。政治的、社会的安定に寄与する交通政策の再評価が必要でしょう。
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:
以下はこのヒートマップの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯毎に色の傾向が異なります。例えば、16時や19時台は全体的に濃い色（低いスコア）が見られる一方で、8時や15時の時間帯はより明るい色（高いスコア）が増えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日辺りで16時台から19時台にかけて急激にスコアが変化しています。この日は特定の要因で交通が増減した可能性があります。
3. **色の意味**:
– 色のグラデーションが進むにつれてスコアが高まることを示しています。青紫色は低いスコアを、黄緑色から黄色は高いスコアを示しており、交通の混雑状況や効率を表していると考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアが異なり、特に午前と午後のピーク時間帯でスコアが変動していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯(例:16時から19時)でスコアが低下しており、通勤ラッシュの影響を受けているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通のピーク時間帯が視覚的に明確であり、これは通勤者や交通計画者にとって特に重要です。交通管理や計画の改善に役立つ可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯で交通が効率的に管理されていることを示し、ピーク時間帯外での活動の促進など、交通分散策を考えるきっかけになるかもしれません。
このヒートマップは、交通のパフォーマンスを時間帯と日付で視覚化し、効率的な交通管理に重要な手がかりを提供しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯における色の変化は、時系列による微妙なパターンの変動を示しています。全体として周期性があるように見える部分がありますが、各時間帯での一貫した上昇または下降トレンドは明確には見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 夜間の19時には、一部深い紫のセグメントが見られ、値が急激に低下していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は個人WEI平均スコアの強さを表し、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。色の密度や分布から、特定の時間帯でのスコアの集中度やパターンを評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のヒートマップを比較することで、特定の時間帯におけるスコアの関係性を観察できます。同じ時間帯におけるスコアの相対比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 選択された日には特定の時間帯のスコアが固定しているように見え、その時間帯には他の日と比較して一致するパターンが見られることがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 通勤時やピーク時間帯でスコアが変動する傾向が見られることから、このデータを基に交通流量や公共交通機関の利用率の改善に向けた戦略を立てることができます。
– 社会的には、特定の時間におけるスコアの低さは、交通渋滞や混雑の可能性を示唆し、改善の必要性を示しています。
### 結論
このヒートマップは、日常の通勤と交通の動向を把握するための重要な視覚的手段です。時間帯ごとの比較を通じて、交通システムの計画や効率化への応用が期待されます。
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:
ヒートマップの分析に基づくインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯（横軸）は1日の時間を表しており、期間は2025年7月1日から11日までの11日間です。データは毎日、7時から23時まで収集されています。
– 期間全体を通じて、時間帯に応じて色の変化が見られ、特定の日付にわたって一部の時間で強い色（高スコア）と弱い色（低スコア）が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日には15時から16時にかけて黄色のブロックがあり、この時間帯での数値が他よりも高いことが示唆されています。他の時間と比較して顕著に異なります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、濃い青紫から黄色にかけてスコアが高まります。特に明るい緑や黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 横方向に表示される色の分布は、1日の中での変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の特定の時間帯で、繰り返し似たパターン（例として15時から16時にかけての高いスコア）が発生しています。これは日々の同じイベントや状況が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夜にかけて、色が徐々に薄くなっているため、一般的にスコアが低くなる傾向があります。18時以降のスコアの低下が顕著です。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 日中の特定の時間帯にスコアが高いことで、交通のピーク時間帯や特定のアクティビティが影響している可能性を示唆します。
– 特定の時間帯での高スコアは、交通の混雑やある種の社会活動の増加を示しており、交通計画や公共交通機関の運用にインパクトを与える可能性があります。
このデータは、交通パターンの最適化や混雑対応策の立案に利用できるでしょう。
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:
分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すものであり、トレンドそのものは直接示されていませんが、相関が高い要素は類似の動きをしやすいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の要素間で低い相関が見られる場合、予想外の相関です。例として、「総合WEI」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が低い点が挙げられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤が強い相関（正の相関）、青が弱い相関（負の相関）を表します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関が非常に高く、0.94と示されています。これは、これらの要素が密接に関連していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各要素が360日間のデータに基づくため、関連性の高い項目が類似の変動をしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と他の要素間で相対的に低い相関が見られます。
– 社会WEI項目では「公正性・公正さ」と「共生・多様性・自由の保障」が高い相関を持っています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 相関が強い項目は、政策立案やビジネス戦略において同時に考慮されるべきです。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関は、その言及を考える際に関連付けることが重要です。
– 弱い相関の項目は、個別のアプローチが必要であり、例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と他要素の相関が低い点に着目した施策が必要です。
このヒートマップは、交通カテゴリ内での各要素間の相関を一目で理解しやすくし、効率的な意思決定に役立てることができます。
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:
以下は、このWEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られる考察です。
1. **トレンド**:
– 全体として大きな傾向変化は見られず、各カテゴリは比較的安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 少数の外れ値が各カテゴリで見られますが、特に「社会WEI（生態整備・持続可能な開発）」では外れ値が特徴的です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示しており、中央の線は中央値、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数、触角は範囲を示しています。
– 色の変化はカテゴリの違いを視覚的に区別するためです。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– それぞれのWEIタイプが独立したカテゴリであるため、直接の時系列の関係性は見られません。ただし、比較から一部のカテゴリ（例えば「社会WEI（持続可能性と自治性））」が他よりもスコアが安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIカテゴリのスコア範囲は広がりがありますが、特に「個人WEI（心理的ストレス）」は分散が小さいです。これにより、このカテゴリのばらつきが少ないことがわかります。
6. **直感からの洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高いスコア群は安定性を示し、交通カテゴリにおける特定の要因がうまく機能している可能性を示唆します。
– 外れ値が多いカテゴリは、それに関連する領域での課題や改善の余地があるかもしれません。持続可能な開発や生態系整備関連のWEIスコアでの変動は特に注目すべきです。
これらの分析から、課題となる領域に対する対策やすでに効果的に機能している要素の強化を考えることができます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定のトレンドは観察しにくいです。データは散らばっているため、明確な上昇や下降のパターンが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分軸(貢献率 0.72)において-0.4付近に外れ値が見られます。また、第2主成分軸(貢献率 0.08)の0.15以上にも外れ値が認められます。これらの外れ値は特異なデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは交通カテゴリの異なる要素を表しています。プロットのばらつきは各要素の関係性や差異を示しています。密集している集団は相似点を持つデータである可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列の変化を直接示していませんが、複数の交通要因がどの程度共通の特徴を持っているかを示しています。密度が高い場所は、類似の特徴が多い要素を意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に対する分散が大きく、こちらがデータ全体に強く影響していることが窺えます。一方で第2主成分の影響は比較的弱いことを示唆しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、PCAを通じたデータの多様性や異常点です。外れ値の存在は、特異な交通パターンやイベントの可能性を示唆しており、これが交通管理や都市計画における重要なデータポイントになると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、効率的な交通計画の策定や交通混雑の緩和に寄与できる可能性があります。特に外れ値の分析は突発的な混雑の原因特定に役立つでしょう。
この分析は、データがどのように構造化されているかを理解する上で重要であり、さらなる詳細な分析の基礎として活用できます。
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。