📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**: データの初期段階では、総合WEIスコアが0.70台から0.80台にかけて上下し、そこから7月6日以降急上昇し、7月12日まで0.80台後半で推移しています。この過程で、最大で0.90に達する日も観察されます。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日以降に急激な上昇が見られ、それ以降も高水準を維持しています。また、WEIスコアが安定して高水準となったのは7月初旬から中旬のため、7月6日からの数日間における要因（可能なイベントや政策の変化）が影響している可能性があります。
#### 異常値
– **7月1日から3日**の間、異常値が多発しています。特に7月2日に0.81という高スコアがある一方で、同じ日に0.70という低スコアも記録され、相対的なばらつきが大きいです。これらは評価間隔が短い中で発生しており、一時的な社会的・経済的変動の影響が示唆されます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**により得られる情報として、トレンド成分は7月前半にかけて上昇し後半は高水準を維持。季節性のパターンは明確でなく、データ収集期間が短いため明瞭なパターンを示しません。説明できない残差成分により、外部的要因が短期間の変動に影響を与えた可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関係数**では、社会WEI平均と持続可能性・自治性項目間で高い相関が予想されます。（これにより、具体的な相関ヒートマップが提供されると理想的ですが、詳細データに基づく推測に留まります）。これは、全体的な社会的持続可能性が高いほど、総合WEIも高くなるという結果を示しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**による検証で、特に外れ値が存在し、個人WEI平均のばらつきが比較的大きいことが示される。このことから、個人要因がWEIスコアに与える影響が多様であることを示唆しています。
#### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析による主要構成要素の寄与率として、PC1が70%を占めており、これはデータの大部分の変動を説明しています。PC1はおそらく全体的な社会的・経済的要因を集約的に反映していると考えられ、個別項目よりも全体のトレンドを捉えている可能性がある。PC2の寄与率は8%と小さく、微小なパターンや項目間の誤差・変動を示唆していると考えられます。
### 結論
データの時系列分析では、総合WEIの急上昇とその維持が特筆され、特に7月6日以降の社会的・経済的要因の変化が要因と考えられます。項目間の強い相関や異常値の多発もこの時期に集中しており、一時的なイベント、政策変更、または特定の社会状況が影響を与えたと考えられます。今後の分析においては、さらなるデータ収集期間の延長と異常値の背景分析が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に安定した横ばい傾向を示しています。特定の日付に向かって僅かな上昇がありますが、目立った急激な変化はありません。
– 予測ライン（線種で区別された3つの方法）は微妙な変動を示していますが、それぞれ一定の傾向を保っています。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンク）と線形回帰（青）は予測期間終盤で一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて外れ値がいくつか観察されます（黒い円で囲まれた点）。
– 他の値と比較して若干外れた位置にあるデータポイントは、特定の出来事や異常に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– プロットの色と形状によって、実績値（青球）、予測値（赤の×印）、外れ値（黒の円）が示されています。
– 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、この範囲は狭いため、予測に対する信頼性がある程度高いことを示唆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**:
– 各時系列データ（実績、予測）は時間とともに若干の変動を示していますが、大きな乖離や相反するトレンドは見られません。
– 予測手法による違いはあるものの、全体的に同様の変動パターンを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には高い相関が見られる可能性があります。ただし、一部では外れ値や予測と異なる動きがみられるため、詳細な検討が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定した横ばいトレンドは、交通の需要や供給が現状維持であることを示唆しており、新たな交通計画や政策変更が必要かどうかを再評価する材料になるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや一時的な要因が交通の変動に寄与している可能性を示しています。従って、それらの要因を特定し、適切な対策を講じることで未来の予測精度を向上させることができるかもしれません。
このような分析は、交通管理や計画における戦略的決定に役立つでしょう。
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:
– 初期の数日間、実績のWEIスコアは0.6から0.8の間で横ばいから徐々に上昇しています。
– その後、中頃から終盤にかけては比較的安定していますが、最終的な予測では上昇の兆しが見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期にはいくつかの外れ値が存在しますが、それ以降は安定しています。
– 外れ値は、特定の交通状況やその他の影響要因によるものと考えられます。
3. 各プロットや要素:
– 青のドットは実績（実績AI）を示しています。
– 赤の×は予測（予測AI）を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、大きな不確実性があります。
– 線は異なる予測手法を示しており、ランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを予測しています。
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を比較すると、初期は実績と予測にズレがありますが、後半は予測が安定してきています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データの分布はほぼ0.7から0.8の間にあり、標準的な分布の範囲内に収まっています。
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:
– 初期の不安定さや外れ値は、交通状況が変化しやすいことを示唆しています。
– 安定したトレンドは交通管理や効率性の向上を反映している可能性があります。
– 最終的な予測の上昇は今後の交通状況の改善を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにとっては、予測精度の向上が求められ、予測ツールを用いた計画が必要となるでしょう。
このグラフは、交通の状態やその変動について提供しており、特に予測の不確実性に対応するためのデータ活用が重要です。
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:
このグラフは「交通」に関する30日間の社会WEI平均スコアの時系列散布図です。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは横ばいに近いですが、後半に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**:
– 初期にいくつかの外れ値がありますが、全体として急激な変動は少なめです。
– 外れ値は黒い輪で示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、濃度が高い場所はデータの集中を示します。
– 予測はXマークで示され、異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測が色分けされています。
– 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**:
– 予測値がほぼ一定で、実績データと予測値の乖離が目視できる時期があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データに大きな乖離はありませんが、予測の不確かさ範囲は広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績が予測をわずかに上回る傾向があり、交通改善の兆しを示唆します。
– これが持続可能であるか、どの要因が影響を与えているかをさらに調査する必要があります。
グラフは、既存のデータを基にした予測モデルの有効性を示し、特に長期傾向を捉えていくためにはさらなるデータの収集とモデルの改善が必要であることを示唆しています。交通の効率化や混雑緩和に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 初めの期間（30日間）はWEI（経済的余裕）スコアが比較的安定しており、特に顕著な上昇や下降は見られません。
– 最後の部分で予測値が示され、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の両方が緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ内に複数の外れ値が検出されていますが、全体として大きな変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、全般的にWEIスコアが0.8付近に多く分布しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、モデルの信頼性を示しており、比較的狭い範囲であるため、信頼性が高いと考えられます。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が並列しているが、予測に若干の違いが表れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.7から0.9の範囲に多く存在し、中央に集まる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが今後緩やかに上昇する予測が示されています。このことは、交通カテゴリーにおける個人の経済的余裕の向上が期待されることを意味しています。
– これがビジネスや社会に与える影響としては、消費能力の向上が予測され、特に交通関連サービスや製品の需要が増加する可能性が考えられます。
このグラフは、トレンドと予測を視覚化し、今後の計画や戦略の策定に役立つ情報を提供しています。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、0.7から0.85の間で変動しています。
– 予測データ（赤い×印）の傾向は、すべての予測手法で上昇傾向にありますが、その上昇の仕方は異なります。
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ポイントは存在しますが、明確な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績データは、観測されたWEIスコアを示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σによる信頼区間を提供しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測は、今後のWEIスコアの異なるモデル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**
– 実績データと予測データの間にはそれなりの乖離が見られますが、予測手法によっては一致する部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 正確な相関は視覚的には示せませんが、モデルによっては実績のトレンドを適切に捉えている可能性があります。
6. **直感と影響**
– 人間の直感として、予測ラインが上昇していることから、将来的には健康状態の改善が期待されるかのように錯覚するかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測による健康合否判断の精度と、その対応策に関する議論が期待されるでしょう。
– 複数の予測モデルの異なった予測結果は、それぞれのモデル選択の影響を評価し、より適切な意思決定につなげる必要性を示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は2025年7月1日から7月15日にかけて安定した動きを見せており、約0.6から0.8の範囲に密集しています。
– 予測されたデータは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でプロットされています。ランダムフォレスト回帰のトレンドが上昇している一方、他のモデルは横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めに数個の外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が存在し、それらは約0.6付近で観測されています。
– 急激な変動は特に見られず、データは比較的一貫して推移しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 個人のWEI（心理的ストレス）が測定され、実際に記録されたデータ。
– **予測（赤い交差）**: 予測モデルによるデータ。
– **不確かさの範囲（灰色の領域）**: 予測の信頼区間を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なる挙動を示しており、上昇トレンドを予測しています。これは、データの特定のパターンや相関関係をより適切に捉えている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間で安定しており、予測データと大きく乖離しないため、モデル間の予測においてある程度の相関があると考えられます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– データの安定性は、個人の心理的ストレスがこの期間で大きく変動していないことを示唆しています。
– ランダムフォレストモデルの上昇傾向は、今後の外部要因（例：通勤環境の変化）が心理的ストレスに影響を与える可能性を警告しています。
– ビジネスや社会への影響としては、公共交通機関や企業が心理的ストレスの増加に備えて、対策を講じる必要があるかもしれません。
このグラフは、交通カテゴリにおける心理的ストレスの変動を視覚的に捉え、予測の不確実性とその影響を理解する助けとなりえます。
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）のスコアを30日間にわたってプロットした時系列散布図です。以下に、視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績データ（青い点）は、開始当初は上昇傾向を示しています。7月初旬から中旬にかけてはスコアが安定し、その後わずかに上昇する傾向が見られます。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて安定した高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方にいくつかの外れ値があります（黒い円で囲まれた点）。これらは、通常のスコア範囲から外れていることを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×マークは予測されたスコアを指しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、σレベル（標準偏差）内でスコアの変動を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は皆類似した予測結果を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6~0.8の範囲内に密集しており、分布は比較的均一です。
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**:
– 初期の上昇傾向は、交通における自由度や自治が改善されていることを示唆しています。これに応じて交通政策の成功を示す可能性があります。
– 外れ値や急激な変動は特定の時期における交通の問題や一時的な制約を示しているかもしれません。
– 全体的な安定予測は、将来的に交通の自由度と自治の改善が持続する可能性を示しています。
この情報は、交通政策の策定や市民の生活の質向上に資する重要な洞察を提供します。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **全体的なスコアの安定性**: 初期には実績値が変動していますが、その後安定して高い値（0.8-1.0の間）で推移しています。
– **予測の一致**: 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期間後半で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 初期の段階でいくつかの外れ値が存在します。そこから急激にスコアが上昇し、その後安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青のプロット）**: 実績が安定していることを示しています。
– **予測と実績の比較**: 予測値（全ての方法）が後半期間の実績と一致しており、これらの予測モデルが有効であることを示唆しています。
– **不確かさの範囲**: グラフの灰色シェードは、初期における実績の不確かさを示していますが、期間後半では減少しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **モデルの予測精度**: 各予測モデルが同様の範囲で安定した予測を提供しており、信頼性が高いことを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績との高い相関**: 予測値と実績値の高い一致は、使用されている予測モデルの精度の高さを示しています。
### 6. 直感と影響
– **直感的な理解**: 初期の不確定要素が解消され、安定した社会の公平性を保持していることがわかります。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会的公平性が安定しており、今後予測される持続可能な発展に寄与する。政策決定やインフラ改善に有用な情報を提供していると思われます。
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:
### トレンド
– **上昇・下降・横ばい**: 実績データ（青色のプロット）は横ばい傾向が見られます。WEIスコアはこの期間中一定のレベルに留まっています。
– **予測トレンド**:
– 線形回帰：安定したスコアを示唆。
– 決定木回帰：線形回帰と同様の傾向。
– ランダムフォレスト回帰：同様に安定したラインを示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 初期に外れ値（黒丸）が観測されていますが、その後は統一されたパターンが続いています。
### 各プロットや要素
– **青色のプロット**: 実績データを示しており、比較的安定しています。
– **黒丸**: 外れ値を示し、最初の数日で観測されています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、一定の幅を持っています。
### 複数の時系列データの関係
– 予測データはすべて同様の安定したトレンドを示しており、モデルの異なるアプローチが類似した結論を引き出していることを示しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの間には整合性があり、非常に高い相関があると予測されます。
### 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的洞察**: WEIスコアが高く安定していることから、交通システムの持続可能性と自治性がうまく保たれていると解釈できます。
– **ビジネス・社会的影響**: 安定したスコアは、交通ポリシーや施策が効果的であることを示し、持続可能性の観点から肯定的な影響が期待されます。この情報は、政策決定者や都市計画における利害関係者にとって重要です。また、WEIスコアの高い安定性は、市民にとって交通システムが信頼性を持つことを意味し、社会全体の安心感を高め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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データのトレンドは横ばいに近いです。期間を通じて大きな変動はなく、安定しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間の後半で異なる水平線を描いていますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には、外れ値と示されたデータポイントがいくつかあります。これらは大多数のデータから少し外れたスコアを持っています。
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。
– 黒い円で囲まれた部分は外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。これにより、予測がどれだけ正確かが示されます。
– 色分けされたライン（緑、青、紫）はそれぞれ異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルの下の不確かさ領域内に多く位置しており、予測と実績の間には一定の整合性があると考えられます。異なるモデルが若干異なる予測を提示していますが、全体的なスコアの範囲で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲で安定しているため、大きな変動や周期性は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 交通カテゴリにおける「社会基盤・教育機会」のWEIスコアは全体的に安定しています。この安定性は、持続可能な社会基盤や教育機会が維持されていることを示している可能性があります。
– ビジネスや社会における需要や施策の評価としては、この安定性がプラスに働くと考えられますが、予測モデルの多様性（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示すように、いくつかの異なるシナリオに備えることも重要です。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のスコアは、最初は0.6付近で横ばいですが、その後0.8まで上昇し、安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）はともに8月以降もスコアが横ばいで、高い水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた外れ値が、初期の0.6付近に集中していますが、その後のデータでは見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、安定した上昇を表しています。
– ピンクと青緑の線は、それぞれ異なる予測手法の結果を示しており、いずれも高いスコアを維持しています。
– グレーの影部分は予測の不確かさ範囲を示しており、特に最初の段階では多少の変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値が上昇した後、予測値も高い状態で維持され、安定性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は一致しているように見え、モデルの予測精度が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの安定した上昇と予測の安定性から、交通分野における多様性や自由の保障が進んでいると考えられます。
– 社会的には、交通手段の多様性が向上し、自由な選択が増えていることを示唆しており、それが持続される見込みがあります。
– ビジネスにおいては、今後もこのトレンドが続くことで、多様な交通サービスの需要が高まる可能性があります。
このグラフからは、交通における多様性と自由の増進が継続しており、今後もその傾向が続くと予想されるため、戦略的な機会が多いことを示しています。
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:
### グラフ分析の視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、時間帯と日にちを通じた周期的なパターンが観察されます。特に朝（8時頃）と夕方（16時以降）に濃い色が集中していることにより、特定の時間帯で交通量が増加する傾向があると推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から数日は、16時以降の時間帯に紫色の濃い部分が見られ、他の日と比べて交通量が少ない、または何かしらの障害が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は総合WEIスコアの高さを示しています。明るい黄色は高いスコアを、濃い青や紫は低いスコアを示しており、交通パターン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**
– 時系列のヒートマップは、特定の曜日や時間帯における交通の変動を示しており、ピーク時間が繰り返されることによって交通の動向を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝と夜のピーク時間帯が顕著であり、これにより通勤・通学時間帯の影響が考えられます。また、一部の日付で特定の時間帯に極端なスコアの変動が見られます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、交通量のピーク時間帯を明確に示しており、交通混雑の緩和策や公共交通機関の運行計画に役立ちます。特に混雑する時間帯への対応として、交通インフラの改善や新たな交通手段の導入が考えられるでしょう。また、企業や行政は、このパターンを基にして効果的な交通政策を策定し、通勤者がスムーズに移動できる環境を整えることに貢献できます。
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:
こちらのヒートマップから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、8時から8時30分と19時から19時30分の間に高いスコア（緑や黄色）が観察されています。この時間帯は徐々にスコアが改善しています。
– 16時から16時30分の間は特にスコアが低い（日によっては青や紫）ため、これは少し異なる動向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から7月6日にかけての16時の低スコアがかなり顕著で、他の日付に比べて大きな差があります。これは特定のイベントや要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色が最もスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを意味します。これにより、時間帯や日にちでスコアのパターンを視覚的に容易に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコア比較から、朝の時間帯（8時前後）と夕方の時間帯（19時前後）は全体的にパフォーマンスが高いことがわかります。対照的に、16時台は低調です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方の通勤時間に合わせてスコアが高くなる可能性があります。これらの時間帯は使用頻度が高く、システムやサービスのパフォーマンスが特に重要になります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 一般的な通勤時間にパフォーマンスが良いことは、交通システムの効率性に寄与すると考えられます。一方、16時のスコア低下は、ピークオフ時にリソースが十分に利用されていない可能性を示唆します。この情報は、交通運営の最適化に役立つでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯に焦点を当て、パフォーマンス改善策を検討する上で重要な手がかりを提供しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、色の変化から時間帯ごとのトレンドを示しています。全体的に7時から8時、19時から23時の時間帯において、色が濃い部分と薄い部分が交互に現れる周期性が見られます。これは、これらの時間帯に社会WEIスコアが変動していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後16時前後の日付2025-07-07に、黄色く表示されている部分があります。他の時間帯と比較して明るい色を示しており、WEIスコアが突出して高いことを示しています。この日は特異なイベントや交通状況があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡（紫から黄色）は、WEIスコアの高さを表しています。明るい色（黄色）はスコアが高く、暗い色（紫・青）はスコアが低いことを示しています。
– 色の変化を見ると、一般的にスコアが高い時間帯（明るい色）は7時から8時と19時から23時に多いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯が独立した時間系列を示しています。色の遷移パターンから、各時間帯間での相関を直接判断することは難しいですが、特定の時間帯が他の時間帯に比べてWEIスコアによる変動性が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後19時から23時の時間帯には一部、他の時間帯よりも低いスコア（青・紫）が多く、夕方以降にかけての交通状況や社会活動が影響しているのかもしれません。
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**
– 人々が仕事や学校に行く時間帯である7時から8時は、WEIスコアが高く、社会活動が活発であることを示しています。この時間帯の効率化は、交通整備や都市計画において重要です。
– 逆に19時から23時の低スコアは、活動が減少する時間であり、エネルギー消費のピークからの退きが始まるタイミングとして注視する必要があります。
これらの観察は、都市交通戦略の策定や社会活動の分析に役立ち、特にピーク時間帯におけるインフラの効率的な活用や、それに伴う安全管理への配慮が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見て、赤色が多く見られます。これは、多くの項目間で強い正の相関関係が存在することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のセル（負の相関を示す）や著しく薄い色のセル（相関が弱い）を外れ値と考えると、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」、および「個人WEI（心理的ストレス）」との間には低い正または負の相関が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤に近い色は正の相関が強いことを指し、青に近い色は負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは相関関係のみを示しており、時系列データとしての変動は直接的に見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公正性・公共さ）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い正の相関を持っています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関を示しており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」とは負の相関が見られます。
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**:
– 高い相関が見られる場合、これらの項目が関連して改善または悪化の兆候を示すことを示唆しており、政策やビジネスの戦略立案において非常に重要です。
– 特に「総合WEI」が「社会WEI（公正性・公共さ）」に強く関連しているため、社会全体の公平性の向上が全体の幸福度の向上につながる可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の要素の低い相関は、個々の経済的状況が他の幸福度やウェルビーイング指標に直接的に影響しないことを示唆しているかもしれませんが、詳細な分析が必要です。
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:
箱ひげ図を用いたWEIスコア分布の分析について、以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータのため、時系列トレンドは確認できませんが、各カテゴリの分布が比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」に多くの外れ値が存在します。これらはスコアが一部極端に低いことを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– 箱の長さは分散の程度を示し、長いほどデータのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立しており、相対的な位置関係や箱の高さなどから、各カテゴリのスコアの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にはスコアは0.6～0.9付近に分布していますが、「社会WEI（公正性・公共性）」は若干他のカテゴリよりも高い中央値を示しています。
– 分布が狭い（箱が短い）カテゴリは「総合WEI」や「個人WEI（経済合格）」で、スコアが比較的一定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 外れ値があるカテゴリは、社会や個人が直面する課題や不均衡を示しているかもしれません。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「経済状態」の外れ値は、心理的または経済的支援が必要であることを示唆している可能性があります。
– 各カテゴリのスコア分布から、交通カテゴリにおける社会的な課題やフォーカスポイントを特定し、政策改善やサポートの強化につなげられるかもしれません。
この分析は交通に基づいていますが、具体的なカテゴリの解釈により、さまざまなアプローチや改善点が見出せるでしょう。
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:
以下、グラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の結果であり、特定のトレンドは直接示されていません。しかし、データポイントが第1主成分に沿って広がりを持っており、第2主成分に比べてより重要（寄与率が0.70と高い）であることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.5付近や0.2付近にデータの密集が見られます。極端な外れ値は示されていませんが、これらの密集箇所は異なる群や特徴的なパターンを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはサンプルデータを個別の観測として示しています。第1主成分が高い寄与率を持つことから、この要素がデータばらつきに最も影響を与えていると言えます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 複数の時系列データがある場合、それらが第1主成分によって大きく説明される可能性があります。観測が特定の方向（第1主成分に沿って）の変動を示している場合、共通の変動要因が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に対して広がりがあり、第2主成分には微妙なばらつきが見られます。第1主成分が大きく説明しているので、データの構造やパターンは主に第1主成分が担っています。
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**:
– このPCAによる視覚解析は、交通に関連するデータが持つ隠れたパターンや要因を明らかにする手段です。特に、第1主成分に強く依存する特性をつかむことで、交通の改善や効率化、政策立案に役立てることができます。特定のデータ密集地が交通問題やリソース配分に影響を与える可能性もあります。
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。