📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータに基づく分析結果を示します。
### 1. **時系列推移と全体のトレンド**
– **総合WEI**: 総合WEIスコアは、2025年7月初旬に一時的に低下していましたが、7月6日以降、徐々に上昇し、7月の後半には0.85以上を維持しています。全体的には上昇トレンドを示しています。
– **個人WEI平均**: こちらも似たように、7月初めは低く、後半に向けて上昇する傾向があります。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは全般的に高止まりしているものの、特に7月7日から10日にかけて0.9を超える高スコアをキープしています。
### 2. **異常値の検出と背景要因**
いくつかの低異常値が、特に7月初旬に見られます。例えば、7月1日の総合WEIスコア0.73や、7月3日の0.65は、全体のスコアに比べて低めです。これらの低下は、個人WEIや社会WEIの低変動が影響していると考えられます。また、7月3日には個人健康状態や心理的ストレスのスコアも低下しています。これにより、個人的な要因が総合的なスコアに影響を及ぼしていた可能性があります。
逆に、7月の後半には数値が上昇しており、特に社会WEIの向上が見られます。これは、社会基盤や公正性、持続可能性の改善が反映されているものと思われます。
### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **トレンド**: 全体的なトレンドは上向きであり、このトレンドが個人および社会のサブカテゴリでも観察されます。
– **季節性**: 短期間のデータで季節性の忠実なパターンを観察するのは難しいですが、1週間単位で一定の波が見られる可能性があります。
– **残差**: 残差には、一時的かつ予測できないイベントによる影響が含まれる可能性がありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
### 4. **項目間の相関**
– 経済的余裕は、個人WEIのほかに健康状態と強い関連を示しています（高スコアが低スコアに引きずられる）。
– 社会WEIの各項目、例えば持続可能性やインフラストラクチャーは、全体として高い相関を示し、これが社会WEI平均に影響していることが分かります。
### 5. **データ分布と異常値の分析**
– 各スコアの箱ひげ図を用いた分析では、個人および社会の項目において幾つかの低外れ値が観測されます。特に、心理的ストレスおよび自由度と自治のスコアにおいてです。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)の考察**
– **PC1 (70%)**: 主要な構成要素は、データ全体の大部分の変動を説明しており、これは社会的要因（インフラ、持続可能性）が強く寄与している可能性を示しています。
– **PC2 (8%)**: 若干の変動はあるものの、重要度は低く、主に一部の個人要因（例えば心理的ストレス）が影響している可能性があります。
### 結論
提供された期間におけるWEIスコアの上昇トレンドの背景には、個人および社会に関する指標の改善が影響していることが考えられます。一部の時点における異常値は、特定の個人要因による影響
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**
– グラフのデータは二つの異なる期間に分かれているようです。一つは左側に集中しており、もう一つは右側に分布しています。
– 初期のデータ（左側）は、比較的高いWEIスコア（0.8以上）の範囲で安定しています。
– 後半のデータセット（右側）はちょうど同様の高いスコアの範囲内に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 真ん中にデータがなく、二つのデータ群が離れているため、観測データ間に時間的なギャップがあるように見受けられます。
– 黒い丸で示された異常値は、特定のデータポイントが他のデータよりも目立っていますが、具体的な影響は明示されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、線による予測は異なる回帰手法を示しています。
– 緑の点は前年と比較したデータで、特に後半に集中しています。
– 線は異なる回帰方法（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、それぞれの予測の信頼区間がグレーの帯で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左と右に分かれたデータ群は、一続きの時間経過を示している可能性があり、異なる年同士の比較を提示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは基本的に0.8以上で分布しており、安定した交通状況を示唆している可能性があります。
– 各回帰モデルは、実績データに基づく予測精度の評価に利用できる。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このデータからは、過去の交通パフォーマンスが比較的一貫して高いスコアを示していることがわかります。
– 交通に関する分析では、重要なイベントや政策変更がこのギャップ期間に影響を与えたかもしれません。
– 多くの異なった予測手法を用いることで、交通計画や政策立案に対する信頼性と効率性を高める可能性があります。
全体として、データの分析から、高い交通効率が維持され続ける期待が持てますが、中間のギャップ期間についての詳細な調査が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの大部分の期間で、データは一貫性があり、横ばいまたはわずかに上昇しているように見えます。初期の実績データ（青いプロット）は一定の範囲内に収まり、特に目立った変動は見られません。
– 時間が経過するにつれ、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されていますが、データの変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットに囲まれた黒いプロット（異常値）が観察されますが、それ以外に急激な変動はあまり見られません。異常値は何らかの外部要因によるものである可能性があります。
– 過去のデータ（緑色のプロット）は現在のデータに比べて少し拡散しているため、より多様な傾向を持っていたかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、紫やピンク色の線は異なる予測手法の結果を示しています。これらは、実データに基づく予測の精度を評価するためのものと思われます。
– 色の密度やプロットの間隔は、データの分布や不確実性を視覚的に伝達しています。
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が時間と共に重なる箇所もあります。ここで予測と実績がどの程度一致しているかが重要です。
– 異なるモデルによる予測結果の差異や平均的な一致度を評価することができる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や大きな相関関係は見られませんが、全体的にデータは安定しているように見えます。
– 数値の分散は小さく、密集したクラスタを形成しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが全体的に高く、安定していることは、評価される交通サービスやシステムが安定しており、信頼性が高いことを示唆します。
– インフラの信頼性や効率性が高い場合、交通機関の利用者にとって重要な利点となるでしょう。
– 異常値の原因を特定し、対策を講じることで、更なるサービスの改善に繋が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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、実績データ（青）が初期に集中していますが、その後、視覚化されているのは予測データです。中央と後半にかけては予測データ（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれています。これは、過去のデータに基づき、将来のWEIスコアの変動パターンを予測していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されるデータポイントは初期にあり、全体のデータから明らかに外れています。特に実績データにおいてこの異常値が観測される可能性が考慮されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データで、これは過去の実際の観測を示しています。緑の点は「前年（比較AI）」で、過去データとの比較ができます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は、予測がどれだけの不確かさを持つかを示し、信頼性に関する手がかりを提供しています。
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）が同じデータセットの将来を予測しています。予測モデル間で大きな外れは見られませんが、詳細な予測値には微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと異常値を除けば、大きな相関関係やパターンの特徴は見えていません。予測の不確かさ範囲と異常値の関係性が調査対象にな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**
– 初期の異常値が特に顕著なので、交通関係の計画や政策には注意が必要かもしれません。
– 予測データに依存する部分が大きく、将来予測が持つ不確かさがどのようなリスクをビジネスや社会全体に与えるかについて慎重に考慮することが重要です。
このグラフは、特に交通分野の戦略的計画やリスクマネジメントにおいて、データに基づいた意思決定をサポートするために使用できると考えられます。
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:
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（青色）は最初の期間に集中しており、大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（複数の手法による予測）は、異なる色で示され、将来の推移を示しているが、データポイントが少なく、明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには異常値（黒で囲んだポイント）が含まれており、通常の範囲外に出ている値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 計画と実際のデータは直線でなく、予測方法により異なる軌跡を描いています（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）。
– 各予測方法は線や色で区別されており、予測がばらついていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは時間的に重ならず、予測の精度や信憑性を評価するためには、さらなる裏付けが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータセットでは相関関係を見つけるのは難しいですが、分布が異常値の存在によって歪んでいる可能性があります。
6. **直感的理解とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に捉える点としては、実績データの範囲が狭く、その範囲を超える予測があることで、予測の信頼性に疑問を持つことが考えられます。
– ビジネスへの影響としては、異常値の原因調査や、予測モデルの精度向上が必要です。特に、将来の経済的余裕を予測する際に、正確なデータを用いる必要があります。
このグラフは、交通関連の経済的余裕を予測するモデルの評価に役立つ視覚的なツールですが、さらなる分析と改善が求められます。
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:
1. **トレンド**
– スコアは最初に0.6からゆるやかに上昇し、その後ほぼ横ばいで維持されています。
– 期間の後半ではデータが急激に離れていますが、スコアが高い位置にとどまっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットで、少数の外れ値が見受けられます。
– 他のデータから離れて0.6付近にプロットが存在しています。
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、全体的に約0.8の均衡点であることが読み取れます。
– 色つきの線は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しています。
– 黒のサークルは異常値で、予測範囲(灰色)外に出ていることが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異常値、予測との関係性において、予測は実績に沿った動きをすることが多いが、最後に大きく乖離している点がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はスコア0.8付近に密集しており、全体的に安定しています。
– 異常値は低い位置にプロットされ、異なる要因による影響を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 全体的に安定したパフォーマンスであるが、一部で予測からの逸脱が見られ、注意が必要。
– ビジネスや社会への影響として、パフォーマンスの安定性が確認されるものの、不測の事態（外れ値への対応）への備えが求められる。
この分析から、実績の安定性を維持しながら組織としてどのように予測精度を向上させ、外れ値を管理するかが今後の課題となると考えられます。
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:
以下の観点から、この時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青色のドット）は期間の初めに集中しています。
– 予測値（ピンク、紫、青の線）は、期間の後半にかけて示されていますが、増加トレンドや特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 黒い円で示された異常値は、初期のデータポイントに集中しています。他のデータとの差異が目立っています。
3. **各プロットや要素**：
– 実績と予測のデータが異なる色と形で明確に区別されています。
– 色と形の違いにより、各モデルの予測方法が識別しやすくなっています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 各予測モデルの結果（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、同じ初期の実績データを基にして異なる予測を示しています。
– 予測値のばらつきを見ると、ランダムフォレストがより保守的な見積もりをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データ同士には特定の傾向は見られず、かなりばらついています。
– 予測データはそれぞれ異なる方法で分布しており、緩やかな一致を見せていますが、モデル間でのばらつきが確認できます。
6. **人間が直感的に感じることでビジネスや社会への影響**：
– データの初期における不確実性や異常値の存在は、交通関連の心理的ストレスが特定のイベントや季節による影響を受けている可能性があります。
– 年間を通じたストレスの増減は少なくともこのグラフには現れていませんが、予測データを活用して適切なメンタルヘルス対策を講じることで、交通業界や公共政策に影響を与える可能性があります。
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:
このグラフについての詳細な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月間（2025年）の「実績（実績AI）」および「前年比（比較AI）」のデータポイントは、やや高いスコアを維持しており、透明度の異なる緑色のドットでも同様の傾向が見られます。
– その後、データが途切れ、急に2026年にジャンプしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の開始時に「異常値」として特定された黒い円がありますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
– 2026年に向けて、実績データは年初のレベルから大きく変動していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データを示し、緑色のドットは前年比との比較を示しています。
– 赤の×印は「予測（予測AI）」で、高い精度の予測モデル（緑、紫、青のライン）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」データと「前年比」は一貫した動きを見せており、予測モデルもそれに準じた形で設定されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは各時点で比較的一貫しており、これにより予測モデルの精度向上が期待されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 交通カテゴリにおけるこの自由度と自治のスコアは、将来の予測に基づいて安定した結果を維持することの重要性を示しています。
– 特定の異常値は注意が必要ですが、全体としてのトレンドは堅調です。これにより、政策や計画の策定において予測モデルが有用であることが示唆されます。
人間が直感的に感じ取ることとしては、現在のスコアが維持されている限り、特に変化の兆候はなく、予測としては堅調に推移すると感じる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（初期期間）に青いプロット（実績）が集まっており、期間後半に緑色のプロット（前年）が集中しています。
– 時間の経過に伴い、データは2つの明確な時期に分かれており、これはデータ収集の頻度や期間の変更を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットは黒い円で囲まれており、これが異常値として示されています。初期期間にこれらの異常値が集中していることが明らかです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、緑のプロットが前年のデータを示しています。これにより、新しいデータと基準としての過去データが比較されています。
– 紫とピンクの水平線は、複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるスコアの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと異常値、前年のデータが異なる時点で提供されていますが、直接の連続性がないため、異なる時期のデータを個別に比較する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が現れる実績データと予測モデルの結果（予測幅）に相関があるかは判断が難しいです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 初期期間に異常値が多く、その後のデータ収集で安定したが、前年の数値は緑のプロットですでに高い公平性・公正さを示しています。
– これらの情報は社会の交通システムの公平性改善を目的とした措置が取られた結果かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、異常値に対するさらなる調査が必要であり、改善が確認できたらその成果をアピールする機会とも言えます。
全体として、データの違いを利用して過去と現在の成績を比較することで、交通に関する公平性の向上を測定し、問題の特定と改善策の評価に役立てることができます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の日付（2025年7月頃）において、WEIスコアが高い状態で保持されていますが、途中でデータが切れており、次のプロットは2026年6月から7月にかけて現れています。この時期には、ややスコアが下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階には、一部外れ値が見られます（黒い○）。
– データの変動は初期に集中しており、後半では比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」に基づく実績を表し、過去のデータのみで示されています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、実績との比較のために用いられています。
– 紫、ピンク、黄色の線は異なる予測手法で、いずれも初期にはあまり数値に変化がありません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データが高く保たれている一方で、異なる予測法も同様の傾向を示しており、予測と実績間の相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各プロットが高いスコアを継続的に維持していることで、持続可能性や自治性が高いレベルで保たれていると感じられます。
6. **洞察と影響**:
– 初期のデータから見られる持続的な高いスコアは、この地域や交通カテゴリにおける管理や戦略がうまく機能していることを示唆します。
– 予測手法の多様性にもかかわらず、結果が統一されているため、持続可能性に関する強い信頼感を与え、多くの関係者に安心感を提供するでしょう。
– しかし、最初から取り組むべき異常値は今後の改善点として挙げられます。
このような分析は、環境政策や都市計画、インフラ管理などに有用なインサイトを提供することができます。
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**:
– データが2つの明確な時期に分かれています。2025年7月から始まり、少し間を置いて2026年6月頃に別のグループで終わっています。
– 各期間のデータが一定のレベルに集中しており、特定の大きな長期的トレンドは見られませんが、初期のデータに上昇がわずかに見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）には異常値として認識されるデータポイントが存在します。
– 急激な変動はあまり見られず、全体的に一定の範囲内でデータが維持されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）：実際の観測データ。
– 予測（赤色や線）：異なる手法による予測データ。
– 異常値（黒色）：通常の範囲を外れたデータ。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）：特定の信頼区間内での予測レンジ。
– 複数の回帰手法が試されており、それぞれの手法が異なるトレンドや結果を予測しています。
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があるが、予測手法によってかなりのばらつきがあるようです。
– 新しいデータセットの緑色の点（前年のデータと比較）で、過去のトレンドに基づく評価が行われた可能性。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフからは異なる予測手法間で結果のばらつきが見受けられ、特定の方法での予測精度の不安定さが示唆されます。
– 相関よりむしろ単一の予測区間内での変動が観察され、外れ値の影響が限定的であることがわかります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 交通における社会WEIスコアが安定しているものの、特異値や予測精度のばらつきに注意が必要です。
– 社会インフラへの影響評価や改善が求められる場合、異なる予測手法の結果を統合して慎重に判断する必要があります。
– 特に異常値が存在する場合、これらのデータを深掘りすることで根本原因の特定や更なる改善策の考案に役立つでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側の期間では、実績はほぼ横ばいか若干の上昇傾向を示しています。
– 右側の期間に移ると、前年度のデータが新たに追加され、全体的にスコアが高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにおいて、異常値と示されたポイントがあります。これらのデータポイントは、他のデータと比べて大きく離れた値を示しています。
– 右側のデータでは、目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を表しており、左側に集中しています。
– 緑色のプロットは前年度の値で、右側の期間に集中しています。
– 予測の線がいくつか描かれていますが、どれもパフォーマンスを予測しようとしています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、その範囲内に多くのデータが収まっています。
4. **複数の時系列データ**
– 実績と前年度データという異なる時系列があり、実績の変動が大きく、前年度は安定していることから、時間の経過に伴う環境や条件の変化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**
– 予測と実績、および前年度のデータに明確な相関は見られませんが、予測モデルが複数あり、回帰手法が異なるため、どの手法が最も効果的か比較が可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアが高いことは、交通における共生・多様性が良好に保たれていることを示します。
– 異なる予測手法が同じような範囲に収まっているため、信頼性は高いと考えられます。
– ビジネスや社会においては、交通政策の有効性を示し、今後の政策決定や改善に重要な指針となるでしょう。
左側の異常値については、特定の政策やイベントが影響した可能性があり、さらなる調査が必要です。また、予測手法の選択は長期的な戦略立案において慎重に考慮されるべきです。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の分析と洞察を提供します：
1. **トレンド**
– 双方の色調の変化からは、時間帯によってスコアの傾向が異なることがわかります。午前と午後のスコアでは異なる色が見られ、時間の流れに伴うパターンも現れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯（特に16時から19時）では、色の変化が顕著です。特に7月6日のスコア変動が急であることが観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は、WEIスコアの大小を示しています。濃い色ほど低スコア、明るい色ほど高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日々の同じ時間帯での連続性があり、一貫したパターンの中に周期性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に夕方から夜にかけて（16時以降）のスコアは昼間に比べて変動が大きく、通勤ラッシュや交通量の変動に影響されている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 交通スコアの変動は、ラッシュアワーに関連しており、交通機関の運行や都市計画において効率的な運営を検討する必要性を示唆しています。特にピーク時のスコアの変動は、混雑や渋滞の可能性を示し、改善の余地があるかもしれません。
このヒートマップは、交通パターンの視覚的理解に役立ち、さらなる解析によって具体的な改善策を提案するための基盤を提供します。
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:
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 午後の時間帯（15時から19時）は全体的に明るい色（緑から黄）が多く、数値が高めであることを示しています。
– **横ばいトレンド**: 午前の時間帯（8時）は安定した数値を示し、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後16時、日付2025-07-02から2025-07-03にかけて暗い色（紫）が目立ち、急激な数値の低下が見られます。これが外れ値と考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の明度が個人WEIスコアの高さを示しています。明るい色ほどスコアが高く、暗い色ほど低いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時間帯による違いが際立っており、典型的な通勤時間（朝と夕方）にスコアが変化するのが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは、主に午後のある時間帯に高くなる傾向があり、多くのデータが15時以降に高まっていることからも、仕事の終わりなどの影響を受ける可能性があります。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**
– ヒートマップから、勤務時間の終盤にスコアが高くなることから、交通量の増加や、交通手段の利用が多くなる時間帯であることが示唆されます。これは、交通管理、公共交通の時間調整、および都市計画に影響を与える可能性があります。
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:
このヒートマップは、360日間の交通カテゴリの社会WEI平均スコアを時間ごとに示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 一般的に、色の遷移に周期性が見られ、一部の時間帯で一貫したスコア変動が観察されます。
– 16時以降には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**:
– 19時からの時間帯において、特に7月6日、7日に急激な変動（色の変化）が見られ、翌日以降安定します。
– これは何らかのイベントや条件の変化によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は社会WEIスコアの高さを示します。濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。
– 各時間帯と日付の組み合わせによって、異なるスコアの分布が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 15時から19時の間で全体的にスコアが上昇する傾向があり、特に19時ではほぼ毎日高スコアを記録しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯で低スコアが持続する傾向があるが、夕方には改善されるパターンが見られます。
6. **直感的な理解と社会/ビジネスへの影響**:
– 交通に関連する社会WEIスコアは特定の夕方時間帯で良好であるため、多くの社会活動が活発になる可能性があります。このことは、商業活動の最適化や交通調整のためのインサイトを提供するでしょう。
– 不規則な変動を示す日には、交通渋滞やイベントなど特定の要因が影響している可能性が高く、対策を講じることで改善が期待されます。
全体として、ヒートマップは日毎および時間毎のパターンを視覚的に示すことによって、交通の効率化や改善点を見つける上で役立ちます。
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
ヒートマップは相関関係を示すものであり、時間に伴うトレンドの分析よりも各要素間の関係性に注目するのが主な目的です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは、具体的な外れ値や急激な変動を直接示すことは難しいですが、色の変化によって一般的な傾向を把握できます。今回のヒートマップでは、全体的に濃い赤色の領域が多く見られ、これが高い相関を示している項目です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **赤色の濃さ**: 高い正の相関を示します（相関係数が1に近い）。
– **青色の濃さ**: 負の相関を示します（相関係数が-1に近い）。
– **薄色のエリア**: 相関があまりないことを示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
このヒートマップは、複数の要素間でどの程度関連があるかを視覚化しています。直接の時系列データというより、要素同士の関連を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **全体的な傾向**: 濃い赤色が多く、各要素間に比較的高い相関が見られることが多いです。
– **具体例**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には0.93の高い正の相関があります。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間には0.31の低い正の相関があります。
#### 6. 人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響
– **直感的な理解**:
– 部分的な相関ではなく、ほとんどの要素が関連性を持っているという理解が得られます。全般的に事象が互いに影響を与え合っていることを示しています。
– **ビジネス・社会への影響**:
– 高い相関を持つ要素同士をレビューすることで、改善できることや強化が必要な点を見つけることができるでしょう。
– 特定の要素（例: 社会WEIの特定領域）が他の要素に強く影響を及ぼしている場合、その要素を戦略的に改善することで連鎖的な効果を生み出す可能性があります。
このヒートマップを活用することで、相関関係に基づいた戦略的決定が可能となり、交通分野における効率的かつ効果的な施策の立案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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 各箱ひげ図は、比較的横ばいな分布を示しており、特定の一貫した上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、箱の位置の違いにより特定のWEIタイプ間で偏りが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 多くのWEIタイプにおいて外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」などで顕著です。これらはデータのばらつきを示しており、該当領域で個別ケースの異常がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味:**
– 各箱ひげ図はそれぞれのWEIスコアの分布を示しています。箱の中央の線は中央値を示しており、箱の上下は第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)を示します。箱の外側の線（ウィスカー）はデータの範囲を示し、外れ値はウィスカーを超えたデータ点です。
4. **複数の時系列データ間の関係性:**
– 時系列のデータは直接示されていませんが、WEIの各タイプは互いに関連し、社会的および個人的な要因の全体像を形作っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各箱ひげ図を見ると、「総合WEI」「個人WEI（心理的ストレス）」など他と比べ幅が広く、分布が多様であることが伺えます。このことは、それぞれのタイプで異なる要因が影響していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– このグラフを見ると、交通カテゴリにおける各種WEIのスコアが詳細に分析されており、異なる要因がどのように影響するかを示しています。
– 企業や政策立案者にとって、経済的余裕やストレス関連の外れ値は特に注意すべきで、それに対する対策を講じる必要があります。これにより、交通分野での改善策を講じる際に、より的確な施策を打ち出すことが可能になるでしょう。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 特定の方向性に明確なトレンドは見られません。プロットは散布され、一定の方向に集中して動いているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上におけるプロットは他と離れた位置にあり、外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点はPCAで得られた主成分を基にしています。第1主成分が横軸、第2主成分が縦軸となっており、各プロットはデータセットの変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各プロット間で直接的な時間的関係はここでは示されていませんが、主成分による分類がされているため、似たパターンが見つけられる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られません。プロットが散在しているため、これらの主成分が異なる特徴を捉えている可能性を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への洞察**:
– **交通**カテゴリーにおいて、これらの主成分分析はデータの中の潜在的なパターンや特徴を把握するのに役立ちます。外れ値の存在は異常な交通パターンや、特異な要因の影響を示している可能性があります。こうした分析は、交通管理や混雑の予測、効率改善に利用できます。
全体として、このPCAの結果は交通データに含まれる複数の要因の関係性や、重要な特徴を把握するのに役立ちます。外れ値の詳細な分析や、どのデータポイントが特定の状況を表しているかを調べることで、交通管理の戦略に具体的なインサイトを提供できる可能性があります。
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。