📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
データ全体の解釈を行いました。WEIスコアの詳細にわたる分析を行い、主要な洞察を示します。
#### 時系列推移
– **総合WEI**のスコアは、7月初旬に0.7付近で始まり、一時的に下落しましたが、中旬以降明確な上昇トレンドを示し、0.9に近づきました。特に、7月6日から7月8日にかけての急上昇が目立ちます。
– **個人WEI平均**は最初は低調でしたが、徐々に改善されていっています。この上昇は特に7月6日から顕著です。
– **社会WEI平均**は全体的に高値を維持し、特に7月7日以降安定して高水準を維持しています。
#### 異常値について
– 7月初旬の低いスコアは異常値として観測されています。特に**総合WEI**と**個人WEI平均**で低下が見られ、外的な要因（天候や政治的イベント等）が影響を与えた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**の要素は少ないですが、週末や特定の週日にスコアが上昇する傾向が見られます。
– **トレンド**は上昇基調で、全体的な生活の質（経済的・社会的環境の改善）が反映されているようです。
– **残差**は大きな変動要因は少なく、データは概ね予測の範囲内にあります。
#### 項目間の相関
– **個人WEI**のサブカテゴリ（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）は相互に中程度の相関を示しています。経済状態の改善が他の個人的な幸福指標（ストレスや健康）に良い影響を与えることがあります。
– 一方で、**社会WEI**のカテゴリ間では高い相関が見られ、社会的要因が全体的に連動する性質を持っていることを示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図の解析から、**総合WEI**のばらつきが小さいことが確認され、外れ値として特定されたデータ以外は安定しています。
– 特に、個人の**健康状態**と**心理的ストレス**のスコアにはばらつきが見られ、これは個人間の生活条件の変動が大きいことを示唆しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.69**と高く、これはデータの大部分の変動を1次元で説明できることを意味します。これは、特定の主要要素（恐らくは社会基盤や持続可能性）が全体的なWEIに強い影響を与えている可能性を示唆します。
### 結論
その結論として、提供された期間にわたるWEIの改善は全体として観察され、多くのカテゴリにおいて上昇傾向が続いています。この改善は、特に社会経済的および制度的な要因によるものと考えられます。特定の低スコア日付においては外的要因の影響の可能性があり、他のデータ指標と照らし合わせて今後の予測を行うことが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青のプロット）**：
– 横ばいのトレンドが見られます。初期の数日はわずかな変動がありますが、全体として安定しています。
– **予測データ（ライン）**：
– 複数の予測モデルが用いられており、予測には若干の違いが見られますが、全体的に安定しているか、やや上向きです。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）がいくつか見られ、これは通常の範囲から外れた異常値を示しています。
– 明らかに急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**：過去の実績AIデータ。
– **赤のX印**：予測AIの生成した予測値。
– **グレーのシェード**：予測の不確かさ範囲を示し、予測が一定の信頼区間に収まっていることを表しています。
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は概ね一致しており、予測が過去の実績を反映していると考えられます。
– 特定の予測モデル（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いにより、予測曲線に軽微な差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データに明らかな相関があり、全体としては安定したWEIスコアを示しています。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– データは全体として安定しており、交通におけるWEIスコアが維持されていることは、交通システムの安定性を示唆します。
– 異常値があるものの、全体のトレンドは保たれているため、問題がシステム全体に及ぶ可能性は低いかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、安定したパフォーマンスは運行計画の精度向上やリソース管理の最適化に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **過去の実績（青いプロット）**は、0.6から0.8の間で安定しており、比較的小幅な変動が見られますが、全体的に横ばいです。
– **ランダムフォレスト回帰予測（ピンク色の線）**では、急な上昇が予測されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかあり、黒い円で強調されています。これらは特定の期間中に異常な動きがあったことを示しています。
– これら外れ値の要因に対するさらなる調査が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、実績はこの範囲内で収まっています。
– **線形回帰予測（紫色の線）**はランダムフォレストの予測と異なり、一定の値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **線形回帰とランダムフォレスト回帰**の予測間で大きな相違があり、ランダムフォレストは未来の変動を予測しています。
– **決定木回帰**はデータに現れておらず、一般的にデータにはあまり影響を与えないと仮定されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほぼ中央に分布し、異常な外れ値を除けば、非常に安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **交通カテゴリー**における活動が、比較的一定のレンジ内で安定していることを示していますが、ランダムフォレストの予測がもし正しければ、近い将来に大きな変動が期待されることを示唆しています。
– もし予測が正しければ、この変動によって交通分野におけるリソースの配分や計画に影響が出る可能性があります。このため、交通事業者や政策立案者は、こうした局面に備えて柔軟な対応を検討する必要があります。
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:
このグラフでは、交通カテゴリにおける30日間の社会WEI平均スコアの推移が示されています。個々の特徴について以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青の丸）は、最初の15日間程度で緩やかな上昇を示しています。その後、ほぼ横ばいです。
– 予測値（三つのデータセット：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて0.8から0.9の間で横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績スコアに異常値が認定されています（黒い円で囲まれた点）。これらは期間の後半に集中しており、外れ値のスコアは通常のパターンから外れていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績スコア（青色）は、過去のデータを示し、予測と比較される基準です。
– 予測値は異なるモデル（赤のX、緑、青、紫の線）です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲に対する信頼性や予測の変動幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一致しない時期があり、予測はより安定した横ばいなのに対し、実績は変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの差は、一部の異常値や予測不確かさ範囲の広がりとして現れています。
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**:
– 実績のいくつかの異常値により、交通状況が予測を超えて変動する可能性があることを示唆しています。
– 予測の安定性は、日常的な交通管理には有効ですが、突発的な変動を示す実績データへの対応を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会において、異常な交通状況に対する迅速な対応や調整が必要な場合があります。長期的な交通計画や対策の策定にも役立つでしょう。
このように、予測と実績の違いを分析することで、交通管理のさらなる改善点を見出すことが可能です。
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:
このグラフに基づいて、以下の視覚的特徴および洞察を提供します。
1. トレンド:
– 実績データ（青のプロット）は、0.7から0.9の間で比較的一定しています。周期的なトレンドは見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は、わずかに上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 幾つかのプロットが異常値として強調されていますが、完全な範囲から大きく外れているわけではありません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のプロットは、実際の個人WEIスコアを示しています。
– 異常値は黒い円で表示され、通常のスコアからの偏差を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの自信度を表しています。
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大きな乖離はなく、予測が現実的な範囲であることを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データの分布は狭く、中心に集まっています。相関が強いというより、全体の変動が少ないことを示しています。
6. 直感とビジネス・社会への影響:
– 全体的に見れば、このカテゴリの個人の経済的余裕は比較的安定しています。この安定性は、交通業界が大きな変動なく進行していることを示唆しているかもしれません。
– 予測が若干の上昇傾向を示しているため、今後の個人経済状況の改善が期待される可能性があります。
この情報は、交通分野での計画や政策の立案に有用です。予測が信頼に足る場合、将来的な経済的余裕の改善を見据えた施策を考慮することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定しており、大きな変動が見られません。
– 予測データにおいて、線形回帰（黒）、決定木回帰（薄青）、ランダムフォレスト回帰（紫）は全てやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたプロットがいくつかあり、ほとんどがWEIスコア0.8を下回る値になっています。
– 上記から、外れ値の発生が予想外の低下を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。これは主に実績データの集約により形成されており、今後の予測に対する信頼度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各回帰モデルの予測データがあり、いずれも比較的一貫したパターンを維持しています。全体的にスコア0.8付近を中心にしているのが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは約0.8付近を中心に分布していますが、いくつかの外れ値が見られるため、標準偏差がやや大きくなる可能性があります。
– ユーザーの健康状態が大きく変化することは少なく、一般的に安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– WEIスコアが大きな変動をしないという事実は、交通に関連する活動による健康状態への影響が少ないか、うまく管理されていることを示しています。
– これがビジネスに与える影響としては、従業員の健康状態が安定していることは、欠勤や生産性の低下がないことを意味し、良好な組織のパフォーマンス維持につながる可能性があります。
このグラフは、特に異常値が発生したときの迅速な対応が必要であることを示唆していますが、全体的なトレンドは安定しており、健康状態は比較的良好であると理解できます。
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WEI（心理的ストレス）時系列散布図を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（7月1日から中旬）は、スコアが低めから徐々に上昇していることが見られます。
– 7月中旬以降は、スコアが0.8付近で横ばいとなっているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの外れ値（特に下側）が観測されます。これらは異常値として識別されています。
– 期間の途中からは外れ値は減少し、スコアが安定していることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、データの安定性を視覚的に理解するのに役立ちます。
– 赤い×は予測値を表し、異常な変動などがあれば識別しやすくなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で全体的に相関があるように見え、7月下旬以降は特に乖離が少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には分散が大きいですが、時間が経つにつれて分布が狭まり、特定の値に収束する傾向です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通に関連した心理的ストレスのスコアが、時間をかけてプロセスに応じて安定することがわかります。これは、通常の交通パターンに慣れてきたことを示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、初期の期間には特に注意が必要であり、交通状況に対して対策を講じることが重要となる可能性があります。安定期には予測と実績の差が少ないため、計画立案に自信を持って取り組めるでしょう。
こうしたデータは交通管理や都市計画におけるストレス低減策の策定に貴重な洞察を提供することでしょう。
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:
以下の観点でこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に7月1日から15日にかけて増加傾向にあり、その後はほぼ横ばいです。
– 7月1日から急激にスコアが上昇し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値が数点見られますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているわけではありません。
– 予測と実績との間には大きな乖離は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示しており、黒い円で囲まれたものは外れ値です。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる方法で異な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で共通のトレンドが見られますが、予測の手法によって若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの増加と安定化が予測データと一致しており、交通カテゴリにおけるWEIスコアの信頼性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 交通における個人の自由度と自治が増加傾向にあり、その後安定していることから、公共交通機関の改善や利用者の動向が反映されています。
– 社会的な動きとしては、交通手段の改善やテクノロジーの導入が利用者の自由度を高め、通信技術の発展によって自治が促進されている可能性があります。
全体として、このデータは交通カテゴリにおける改善や革新の兆候を示しており、これが社会的にもポジティブな影響をもたらしていることが考えられます。
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:
このグラフは交通カテゴリにおける社会的な公平性・公正さ（WEI）のスコアを30日間にわたって時系列で示しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは初期段階で変動し、その後、スコアが安定して高いレベル（約0.8以上）に留まっています。これは改善されたか、もしくは安定した状況を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（7月初旬）は一部のデータポイントに外れ値を含んでいます。7月1日から7月8日までの間にスコアが大きく変動している様子が伺えます。
– しかし、その後のデータポイントは、一度安定し始めると、外れ値も少なくなり、予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績（青の点）**: 実際のデータを示し、最初は変動していますが、やがて安定します。
– **予測（ピンクのライン）**: ランダムフォレスト回帰による予測は、安定した結果を示しており、信頼性の高さを表しています。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 初期には広い範囲を持つものの、後半の実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値は後半で一致する傾向があります。予測ラインに実績ポイントが沿っていることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の分布は広範囲ですが、後半は安定して高いスコアを保っています。モデルの予測精度が改善していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の変動は何らかの要因による不安定な交通政策や施策の実施を表している可能性があります。しかし、その後の安定性は、改善策が成功しつつあることを示しています。
– ビジネスや社会に対しては、交通における公平性が向上していることが示唆され、利用者の満足度が高まり、社会的評価が向上する可能性があります。
このグラフは、交通分野における公平性の改善や政策の成功を示す良い例であり、それに基づいたさらなる施策の展開が期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期トレンド:** グラフの左側ではWEIスコアは一定の横ばい状態が続いています。
– **予測トレンド:** 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、安定して高いスコアを示していますが、細かい変化が予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 数値が0.8付近に急に下がった外れ値が一つありますが、それ以外は比較的一貫しています。この外れ値がどうして発生したかは、データ外の要因が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）:** 実際のWEIスコアを示しており、全体的に高いレベルを維持しています。
– **異常値（黒い円）:** 特定の異常が強調されています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの領域）:** 予測の不確かさを示しており、予測が比較的信頼できる範囲にあることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルのトレンドは一貫しており、予測が似た傾向を示しているため、複数の手法が実績とよく一致していることを示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績の分布は一貫しており、予測モデルの信頼性が高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感:** 全体的に高いスコアを維持していることが確認できるため、この交通カテゴリにおける持続可能性と自治性は良好です。
– **社会・ビジネスへの影響:** スコアが安定して高いことは、持続可能性の観点からプラスの指標として解釈されるでしょう。政策決定者やビジネスリーダーにとっては、現在の戦略を継続しつつ、異常値の原因調査を進めることが推奨されます。
これらの分析結果を活用し、将来的な改善や異常の早期発見に役立てられると言えるでしょう。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、全体的に0.8から0.9の間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データのラインにおいて、ランダムフォレスト回帰（ピンク）がわずかに上昇するトレンドを示しています。他の回帰予測はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの異常値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、これらの異常値は大きな変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、現実のデータを示します。
– 赤い「×」印は予測値です。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（信頼区間）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には多少の乖離がありますが、全体的に予測は実績を大きく外れていません。
– ランダムフォレスト回帰予測が他の予測手法と異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的一様で、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは他の予測手法と比べ、将来の上昇を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– データが安定しているため、短期的には重大な変動を懸念する必要はなさそうです。
– ランダムフォレストの予測が将来的な改善を示唆しており、政策や改善策が成功する可能性があります。
– 交通関連の社会基盤や教育機会の評価が安定して推移していることで、インフラの信頼性が示されています。
このグラフは、交通関連の社会基盤や教育機会の評価が安定しており、未来への改善の兆しがあると読むことができます。これらの情報は、インフラの維持や改善策の評価に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– 実績（青のプロット）は、期間の前半で0.6から0.8の範囲に横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）の予測は徐々に上昇し、4分の1ほどの期間で1.0に達しています。
– 線形回帰と決定木回帰（淡い青と水色）は、横ばいの状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間内において、いくつかのデータポイントが異常値として示されています（黒い丸で囲まれた青い点）。
– これら異常値はいくつかが他のデータよりもやや低いスコア（0.6付近）を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実際の実績を示しています。
– 赤いバツ印は予測値であり、最も高いスコア（1.0）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。
– 異なる色の線は各種手法による予測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:**
– 実績のデータと予測データの間に明確な違いがあり、特にランダムフォレストの予測は実績のスコアよりも大きく上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特に明確な周期性や強い相関関係はグラフからは読み取れませんが、実績データとランダムフォレスト予測との間に大きな乖離があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 実績データの横ばい傾向は、社会的・交通的な取り組みが成果を上げていない可能性を示唆します。
– 一方で、ランダムフォレストによる予測の大幅な増加は、将来的に施策が実を結ぶ可能性を示唆しているかもしれません。
– 異常値の存在は、特定の外部要因やイベントがスコアに影響を与えていることを示唆しており、さらなる分析が必要です。
– 社会的な施策を評価し、必要な調整を行うために重要なフィードバックを提供する可能性があります。
このように、グラフは現在の状況と未来の見通しを直感的に示しており、政策決定に有用な情報を提供します。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体において、7時台から8時台と19時台にかけて色調の変化があるため、特にこれらの時間帯でのWEIスコアの上昇が見られます。
– 16時台は色調が濃く、スコアが低めの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の8時台と19時台で、他の日と異なるスコアの変化があります。
– これらは何らかのイベントや特別な交通状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIスコアの大小を示し、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。
– 各横のプロットが時間帯を表しており、時間ごとのスコア変動を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の日の比較により、平日の同じ時間帯に類似のスコアが見られることから、時間帯ごとの一定のパターンがあると推測されます。
– 変動のある日の特定の時間帯を確認することで、特異な事象が見えてきます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝と夜の特定の時間帯でスコアの上昇が確認でき、ピーク時の交通量に関連していると思われます。
– データの分布は時間帯による変動性があり、特に深夜（23時台）ではスコアが一貫していない点に注目されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 日常的な通勤時間（7～9時および16～19時）でのスコアの上昇は、一日の交通の混雑を示唆しています。これに基づき、公共交通機関の時間調整や需要予測に役立てることが可能です。
– 特異な変動が見られる日には、特別なイベントや気象条件が影響している可能性があり、これを分析することで、交通管理や都市計画へのフィードバックが行えます。
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:
以下は、提示されたヒートマップからの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには周期的なパターンが見られます。特に、特定の時間帯（8時、16時、19時）で色の変化が明確です。
– 日付が進むにつれて、8時台と19時台のスコアが徐々に高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日、3日の16時台のスコアが低く（濃い青および紫）、異常値として考えられます。他の時間帯に比べて明らかに低い値です。
– 7月9日の8時台と16時台にスコアの急激な上昇が見られます（黄色）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化が濃い青から黄緑を経て黄色へと変化しており、スコアの増加を示しています。スケールから読み取れるように、黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとに色（スコア）の変動が見られます。特に8時と19時の時間帯におけるスコアの類似した変動パターンに一貫性があり、これらの時間帯には関連があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時台のスコアが全体的に他の時間帯より低めであることから、交通における特定の要因（例：特定のイベントや交通量）がこの時間帯に影響している可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップから交通のピーク時間帯（特に8時と19時）が特定できます。これらの時間帯で高いスコアが見られ、改善された交通流れを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいて、効率的な交通データ解析により、通勤や物流の最適化が図れる可能性があり、これが経済的利益をもたらすかもしれません。
このように、ヒートマップは特定の時間帯におけるWEIスコアの変動を視覚的に明快に示し、より深い交通分析と計画立案の手助けになります。
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:
このヒートマップについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 全体的に、社会WEI平均スコアが時間帯によって異なるパターンを示していることがわかります。特に、午前8時や午後7時から8時にかけてスコアが高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日には午後8時のスコアが他の日と比べて突然低下している点が顕著です。これは何らかの交通イベントや障害があった可能性を示唆しています。
3. **要素の意味**
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。この情報から、特定の時間帯における交通状態の良否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**
– 複数の時間帯にわたるスコアの変化から、傾向として午前と夜の一部の時間帯に交通が混雑するか、運行状況が悪化する可能性があります。これにより、交通ピーク時のスコアの変動を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯でスコアが一貫して高く、例えば早朝や夜遅くになるとスコアが低めになることが見受けられ、時間帯に依存したスコア分布が存在していることがわかります。
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**
– このヒートマップは、人々が通勤や帰宅で使用する時間帯にあたる部分が高スコア（つまり交通状態が良い）であることを示しており、社会全体の交通効率を維持するために重要な時間帯を特定するのに役立つ情報を提供しています。交通プランニングやインフラ投資の指針となり得るでしょう。
この種のデータは、都市計画者や公共交通機関の改善に携わる人々にとって、交通の流れをより効率的に管理するための重要な洞察を提供します。
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**:
– ヒートマップ自体は時系列のグラフではないため、時間によるトレンドは直接見えません。ただし、30日間での相関を示しているため、関連性のパターンや傾向については見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいては、外れ値というよりも、非対称な強い相関や予想外に低い相関を見つけることが重要です。ここでは、特定の項目間で非常に高い相関（0.9以上）や低い相関（0.3以下）が印象的です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤いほど高い相関（正の強い相関）、青いほど低い相関（弱いもしくは負の相関）を示しています。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と「総合WEI」の間では非常に高い相関（0.93）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは時系列よりも、各項目同士の関係性を見ています。特に社会的な要素と総合的なWEIの間に強い関連性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、他の多くの要素と相関が低いことが目立ちます。これは経済的要素が他の要因に比べて独立している可能性を示唆します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間に中程度の相関（0.49）が見られ、心理的要素と自由・自治の関連性を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– 強い相関が見られる要素間は、政策やプログラム立案において一緒に検討すべきことを示唆しています。例えば、社会的な要素と総合的なウェルビーイングの強い関連は、社会的支援や教育機会が個々の幸福度を向上させる可能性を示しています。
– 経済的な要素が孤立しているように見えることから、経済政策は他の分野（心理的、社会的）と独立して考慮する必要があると推測されます。
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:**
– 全体的に異なるカテゴリのWEIスコアが配置され、それぞれの分布が表示されています。時間によるトレンドはこの箱ひげ図では示されていません。ただし、スコアの中央値がWEIタイプ間で異なることが観察されます。
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（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、寛容、自由の保護）」カテゴリで多くの外れ値が観察されます。これらは特定の期間における異常なスコアの変動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:**
– 箱ひげ図は、データの中央値（箱内の線）、四分位範囲（箱の範囲）、および外れ値（点）を示します。
– 色の濃淡はWEIスコアのバリエーションを示している可能性がありますが、具体的な意味は個別に定義されていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間的な変化は直接示されていませんが、各カテゴリの比較により異なる特徴が浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部のカテゴリ間でスコアの分布が重なることがあり、例えば「個人WEI（心地よいストレス）」と「社会WEI（共生、寛容、自由の保護）」の箱は類似したスコア範囲を示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響の洞察:**
– 人々は「経済的余裕」や「共生、寛容、自由の保護」における不安定さや変動性を認識しやすいでしょう。これにより、これらのカテゴリにおける政策や対応が急務であると判断される可能性があります。
– また、最も安定したカテゴリは「総合WEI」であり、全体としての交通や社会の状態が比較的良好であることを示唆します。ただし、特定の領域での改善が必要であると理解されるでしょう。
全体として、このグラフは異なる交通・社会指標における安定性と変動性を明らかにし、どのエリアに注力すべきかの指針を提供します。
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:
このグラフは「交通カテゴリのWEI構成要素」に関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。主成分1と主成分2にプロットされており、データの分布状況や相関を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分1と主成分2によるデータ分布を示しており、特定の上昇や下降のトレンドはありません。ただし、中央から右上にかけて広がりが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上に少数の外れ値が確認できます。これらは他のデータポイントから離れており、特に注目の対象かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は特定のサンプルを表し、プロットの密度が高い部分はデータが集中していることを示しています。密集エリアが主成分1の左側から中央にかけて観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– この図では、時系列データそのものというより、各サンプルが30日間の観測期間を代表するように分布しています。時系列の具体的関係性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1はデータの69%を説明しており、主成分2は9%を説明していることから、主成分1がデータ構造に大きく寄与していることがわかります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 左の閾値より右側のデータが密集しており、交通データにおいて何らかの共通因子が存在する可能性が考えられます。これにより、大半の交通サンプルが特定のパターンまたは要素に寄与していることを示しています。
– この情報は交通管理や運用の効率化に役立てられる可能性があり、交通渋滞解消や最適化のための方策立案に重要なインサイトを与えるでしょう。
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。