📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づいて、以下の洞察を導き出しました。
### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 全体的に中期から終期にかけて上昇傾向が見られ、特に7月7日以降は高水準を維持しています。一方で、7月1日から7月2日にかけては一時的な変動が大きく、特に7月2日のスコア0.81と0.70の間に極端な変動がありました。
– **個人WEI平均**: やや低めの水準で始まりましたが、7月6日以降に顕著に上昇しています。7月8日は最高値を記録。
– **社会WEI平均**: 高水準を維持しており、特に7月7日以降は0.90を超える日が続いています。
### 2. **異常値**
– **総合WEIスコア**: 特に7月1日と2日の変動の大きさが異常値として示唆されています。経済指標や政策変更、自然災害等、外部要因が影響した可能性があります。
– **個人WEI平均**: 7月3日のスコアが低く、ストレスや健康状態悪化による影響が考えられます。
– **社会WEI平均**: 7月7日以降の高スコアは、不自然な高水準であり、データバイアスや一時的な政策による過剰評価の可能性も考えられます。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**: WEIの総合スコアでは徐々に上昇基調が見られ、トレンドとしての安定化が確認できます。
– **季節性**: 特定の周期性や明確な季節性パターンは確認できませんが、週単位や特定イベント時の影響が散見されます。
– **残差**: 残差成分には若干のノイズが含まれており、突発的な変動が見られることから、短期的な外部ショックの影響も示唆されます。
### 4. **項目間の相関**
– 個人の心理的ストレスと社会的公平性や持続可能性を測る指標間に強い負の相関がある可能性があります。政策改善や社会環境の整備が心理的ストレスの軽減に寄与するという仮説が立てられます。
### 5. **データ分布と外れ値**
– 各項目の箱ひげ図では、社会WEIの一部で上方の外れ値が見られます。これは、想定以上の社会的公平性や持続可能性への評価がなされた可能性があります。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**は全体の69%を占め、社会的指標の変動を非常に良く説明しています。一方、**PC2**は9%、個人の心理的および経済的変動のみに関する情報を含んでいる可能性があります。これにより、社会基盤側の改善がWEIスコア全体に大きく影響を与えていることが示唆されます。
これらの分析から、交通カテゴリにおいてWEIスコアやその構成要素における変動理由を理解するには、政策的要因や短期的な社会イベントの影響をより詳細にモデリングすることが重要であり、個人および社会項目の改善に向けた対策が提案されるべきと考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **初期のデータ**：2025年7月1日から多少の時間の間、青い「実績（実績AI）」データポイントは横ばいまたはわずかな変動を示しています。これらのデータは0.8付近で推移しています。
– **後期のデータ**：2026年7月1日前後に多数の緑の「前年（比較AI）」データが観測され、やや広がりながらも安定した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には、0.8付近に密集している「異常値」がいくつか観察されます。
– 予測データ（紫色とピンク色の線）は急激な上昇から1.0に向かっています。これは一定の期間後に急激な変動を見せていますが、実績データとは異なり、後期の緑のデータとは対応していません。
3. **各プロットや要素**
– **青色のプロット**：実測値を示しており、信頼性のある過去のデータとしての役割を果たしています。
– **緑色のプロット**：前年の実績を表し、ある程度の規則性やトレンドを見つけるのに役立ちます。
– **紫色とピンク色の線**：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）による将来の予測を示しています。これらの予測は異なる範囲で変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測データと前年データの間には視覚的に明確な関連性が見られ、両者のスコアは0.8付近に集中しています。
– 予測と実測・前年データのギャップがあり、予測が異常な範囲を示していることに注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測と前年データは非常に強い相関を示していますが、予測データの分布は広く、予測モデルの間で不一致が見られます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 過去の安定したデータに対して予測値の広がりは、予測モデルの改良が必要である可能性を示しています。
– 交通に関連するため、季節的な変動や新たな施策がデータの変動に影響を及ぼした可能性があります。
– 正確な予測を行うことで、交通量の管理やインフラの設計に役立つ可能性がありますが、現在の予測モデルの不一致を解消することが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**は初期におおよそ0.7から0.8の間で推移していますが、360日間のうちほとんど同じ地点に密集しています。
– **前年（比較AI）**は最終段階で0.6から0.8を超えるまで顕著な上昇を示しています。この期間の後半にかけて、急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**としては初期段階に少数のデータ点が存在しますが、全体的には範囲内に収まっています。
– 特に前年の最後の部分の急激な上昇は顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータであり、大部分が特定の狭い範囲に密集しています。
– 緑の点は前年のデータです。これらは後半にすべて集まり、過去のデータと一致しません。
– ピンクや紫のラインは予測モデルの結果を示しており、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が僅かな上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時系列データ間では、特に前年のデータと実績データの分布の違いがあります。前年は大きな上昇を示しており、実績はこの変動を捉えていないようです。
– 各予測モデルは共通して実績データとの乖離を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲に集中しており、前年や予測と比較して変動が小さいです。これが新しいデータにどう影響するかを考える必要があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会的インサイト**:
– 実績データの安定した分布に対し、前年の急激な変動や予測の違いは、交通カテゴリの何らかの新しい影響要因や政策変更を示唆しているかもしれません。
– ビジネス上、このデータは新たな需要変化や政策適応の必要性を示しており、予測モデルの改善や異常検知の強化が求められ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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な集団が見られます。左側に実績データ（青い点）が密集しており、右側に前年データ（緑色の点）が密集しています。この二つの集団間には空白があり、連続した時系列データが示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で示されていますが、異常としてマークされたデータポイントは左側の集団内にのみ存在します。ここではいくつかのデータポイントが0.8以上に位置しており、これが通常の範囲を外れていると考えられていることが伺えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は、対応する時期の平均スコアを示しています。
– 緑色の点（前年）は、前年のデータを指しています。
– グレーの範囲が予測の不確かさを示しており、回帰手法による予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は右上の凡例で色分けされています。しかし、ラインは左側の実績データと対照的に右側の前年データと関連している様子です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には大きなギャップがあるため、直接的な関係性は見られませんが、前年のデータが実績に対するベンチマークとして使用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データが別々のクラスターを形成しており、異常値は実績データに集中していることから、データ分布に一貫性が欠けている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績と前年のデータ間に明らかな断絶があり、これが交通カテゴリにおける何らかの重要な変化やイベントを反映している可能性があります。
– 異常値が認識されているということは、現在の交通状態において想定外の事象が発生している可能性があり、これは社会やビジネスの計画に影響を及ぼすかもしれません。
– 予測の不確かさが大きいことから、予測の精度には限りがあり、慎重な意思決定が求められることを示唆しています。
この分析結果は、交通の状況において予測モデルの改善が必要であることを示しているかもしれません。さらに、異常なデータポイントに対する原因分析が求められます。
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:
このグラフに基づく分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値は非常に短期間（おそらく数週間程度）のみ表示されており、その後は予測データが以降の日付に表示されています。
– 実績のデータ点は比較的安定しているように見えますが、予測は二つの期間に集中しており、分離されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、異常値が数点記録されています。これにより、通常のトレンドから逸脱した経済的な影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の実績AIデータを示しており、黒色の円は異常値を表しています。
– 緑色の点は前年のデータで、予測データは異なる色で示されています（線形回帰は紫、決定木回帰は青、ランダムフォレスト回帰はピンク）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる時期に異なるパターンを示していますが、一貫した期間を覆う形で提供されていません。このため、予測手法によって異なる傾向がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、実績データの近くに前年のデータが存在しておらず、明確な比較は難しいです。過去のデータが比較対象として十分に活用されているかの確認が困難です。
6. **直感的な感じやビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在は、その時点で何らかの経済的変動や交通に関連した出来事があった可能性を示しています。これが特別な要因によるものか、恒常的な問題かはさらなる分析が必要です。
– 予測が将来の異なる期間に集中して行われることは、経済的余裕指数が特定の季節やイベントに依存している可能性を示しています。これにより、特定の時期における戦略的なプランニングが必要になるでしょう。
このグラフは、実績と予測を比較するには限られた範囲で情報を提供しているため、さらなるデータと分析が望まれるでしょう。
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、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績（青い点）は主に0.8付近に集中しています。
– 2025年7月から2026年7月にかけて急激な変動は見られず、全体的には安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.6付近に一つの外れ値（大きなオレンジ色の円）が存在します。
– その外れ値を除けば、他のデータポイントは比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるスコアを示しており、安定して高い点数を維持しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、現在のデータとかなり一致しています。
– 紫、ピンク、色付きの線は様々な予測モデルを示しており、総じて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**:
– 実績と前年のデータはほぼ一致しており、一貫性があります。
– 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）は非常に近い推移を示しており、実績データと一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの一致度、および各予測モデルの安定性から、WEIスコアの一貫したパフォーマンスが見受けられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 個人の健康状態が安定して高いことを示唆しています。
– 予測モデルが高い精度で実績に一致していることに基づき、このAIシステムは非常に信頼性が高いことが証明されています。
– 社会レベルでは、個人の健康に関するデータが安定して高い水準にあることが示されており、公共の健康政策や個別医療支援に積極的に利用できる可能性があります。
このグラフからは、健康状態が安定して良好であること、そして予測モデルが優れていることがわかり、データの信頼性やAIの精度が確認できます。
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:
グラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績（青色）は、最初の期間で高いスコアを示しているが、表示される期間が非常に短い。
– 予測（予測AI、赤色）は1点のみで、急激な変動は見当たらない。
– ランダムフォレストによる予測（紫色）が上昇し、安定したスコアを示しています。
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異常値が見られます。この異常値は周囲のデータポイントから離れている部分です。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績（実績AI）を表し、緑色の点は前年のデータ。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、これは特に青い実績値と重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較データは、双方とも前半に集中しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は見えませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータは、実績データと重なる部分があるため、過去のデータに基づくトレンドを確認できる。
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に関する洞察**
– このグラフから、人々は初期にストレス（高いWEIスコア）が多いことを理解しますが、将来的には改善の可能性を見出します。
– ビジネスや交通関連の政策立案者は、このデータを活用して心理的ストレスを低減する方策の検討や、特定期間の対策強化を行うことが可能です。
この解析により、グラフが示す特定時期のストレスパターンやその経時的変化をしっかりと把握し、適切な対策を講じる助けとなるでしょう。
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:
解析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データは序盤（2025年7月）に密集しており、その後はデータが見られず、空白の期間があります。
– 予測データは2026年7月頃に表示され、予測モデルごとに濃い緑のプロットで示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値が示され、特に決定木回帰（紫）は急激な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸のプロットは異常値として識別されており、序盤に多く見られます。
– 一部予測は急激なジャンプを示しています。特に紫の線（決定木回帰）は序盤に急激に変動しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる実績値を表現。
– 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）の予測値は別々の色で示され、その傾向や異常度を視覚化。
– 異常値としての識別には黒い丸が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は序盤に集中し、その後のデータが見られないため、予測と実績の比較が難しい。
– 予測値は未来の値に焦点を当てており、モデル間での差異が著しい。特に線形回帰は一定、決定木回帰は急激な変動を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間における予測の多数の一致は、モデル間の一致に影響を与えている可能性。
– 異常値や急激な変動があるため、信頼性には注意が必要。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響**
– 序盤の異常値の存在と、その後のデータの不足は解析を難しくし、予測依存度が高まる。
– 予測の信頼性向上には、データの追加収集やモデリング手法の精度向上が必要。
– 決定木回帰の急激な変動は、交通自由度と自治の観点からは予期せぬ社会的影響を示唆しており、計画の調整が求められるかもしれません。
これらの点を考慮し、都市計画や交通政策の策定に役立てることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフに示されている期間の初期には実績データが集中しており、後半には予測モデルによるデータが現れています。初期の実績データは約0.6から1.0の範囲にありますが、後半の予測データは一か所に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには異常値がいくつか見られます（黒い丸で囲まれた部分）。予測モデルではこのような異常値が考慮されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データを示しています。異常値は黒い円で囲まれて示されています。ピンク、青、緑の線は異なる予測モデルの範囲を示しており、ピンク（ランダムフォレスト回帰）、青（決定木回帰）、紫（線形回帰）の順で表示されています。
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に明確な関連性が見受けられませんが、予測データは実績データの範囲外には出ておらず、実績データの傾向を維持しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの前半部分は実績データが密集していますが、後半部の予測データは均一に広がっており、特定の傾向を示しています。
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**
– このグラフは、交通における社会的公平性を評価するための指標です。実績データの高得点範囲は、分析対象のシステムが比較的公平であることを示唆しています。予測データの集中度は、今後の改善の余地があることを示唆しており、政策決定者が公平性を維持または改善するために考慮するべき領域を示しています。もし異常値が頻発する場合、その原因を探り、システムの改善を図る必要があるでしょう。
この情報は、交通システムの合理化や改善を目指す政策立案において有用です。
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:
解析したグラフについて以下の点に注目しました。
1. **トレンド**:
– データはある時点から大きく2つの期間に分かれています。最初は高いWEIスコアが多く、次に間が空き、再び高いWEIスコアのプロットが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のプロットにはいくつかの異常値があり、これらは他の大部分のデータポイントとは異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、赤いバツ印は予測（予測AI）を表しています。異常値は黒い円で表示され、前年度の比較データは緑色のプロットです。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で、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）は異なる色で表示されていますが、重複が見られないため、詳細な予測手法の使用例は確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ごとのデータの変動は少ないですが、異常値や異なる時期のデータの並びによって、期間の初期と後半での状況変化が読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは時間の経過に関して局所的に大きく変動していますが、初期の高いスコアと後半の高いスコアの間に直接の相関は見られません。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 初期の結果が高いパフォーマンスを示している一方で、期間の中盤はデータ欠如や異常値の存在が示唆されるため、システムや方法論に改善の必要がある可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響としては、初期の高スコアが一貫して維持できるようにすることが重要です。急激な変動が少ないことは安定性を示しますが、欠如したデータが問題となる可能性があります。
全体として、改善すべき点と強みの把握が重要な洞察として浮かび上がるグラフです。維持可能性と自治性能の向上が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AI（青）**: 初期段階でスコアが高く、その後横ばいかやや安定しているように見えます。
– **前年（緑）**: 後半に位置し、スコアがやや高めに位置しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に大きな外れ値は見られませんが、「前年」と「予測」の間で分布が異なる可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色とシンボル**:
– 青は実績値、緑は前年と示され、両者の分布に時間差があります。
– 異常値とされる範囲に一部のデータ（特に実績）が重なっている。
– 予測AIの手法による異なる線（ピンクのライン）が示されていますが、その同一性や相関は明示されていません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年の比較から、時間経過に伴うスコアの違いがあることが示唆されます。
– 実績値と予測値間で差があるかどうかは重要な分析対象です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は認識しづらいですが、各時系列のプロットが固まりを成していることから、ある程度の区別が見て取れます。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的感覚**: 初期の実績値が高い点から、当初から良好な社会基盤や教育機会が提供されている印象を受けます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアが示されていることから、持続的な社会基盤の発展に寄与している可能性があります。
– 予測値が希望的に示されている場合、その達成への具体的な戦略を検討することはビジネス的に重要です。
これらのポイントを踏まえ、さらなる詳細なデータ分析や事例検討により、社会基盤の改善方向性を具体化することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左部分では、実績（青）に対し、予測（紫やピンク線）が若干の上昇トレンドを示している。
– 右部分のデータは緑色で表現され、安定して高い数値を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値（黒丸）が表示されているが、これが上昇トレンドの外れ値となっている。
– 急激な変動はあまり見られない。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データは、初期のデータポイントを示しており、ある一定の範囲内に集中している。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデルの結果を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左の実績データと右の前年データの間には明確な視覚的なギャップがあり、両者は直接的な関連性を示しているわけではないが、予測に基づき、前年を超える改善が示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと異常値との間で、予測モデルが適用されている様子が見られるが、大部分はグレーの範囲内に収まっている。
– 右側のデータは高いスコアに集約されており、安定した状態を維持している。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響**:
– 実績データが異常値を含む点で開始されているが、その後急速に安定した結果が得られていることから、新しい政策や改善施策が効果を出している可能性が考えられる。
– 長期的に高いスコアを維持することができれば、交通や社会における持続可能性や効率性の向上が見込まれる。
このグラフは、交通の分野における多様性や自由の保障への取り組みが、時間とともに強化されている様子を示していると言えるでしょう。
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:
# グラフ分析と洞察
## 1. トレンド
– **時間帯ごとの変化**: 主に早朝（8時）から深夜（23時）にかけて、色の変化が見られます。深夜から午前にかけて（16時 – 19時）のほうが色が濃く、時間が進むにつれて色が明るくなるパターンがあります。
– **周期性**: 一週間程度で色の変化に周期性が見られます。
## 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の時間帯において（特に早朝や夜間）、スコアが急激に変わっている部分があります。これは影響の大きな出来事や交通に関する特異なイベントがあることを示唆しています。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色のグラデーションはスコアの高さを表しています。色が明るくなるほどスコアが高くなります。早朝と深夜のスコアが低い傾向にあることから、これらの時間帯が交通のボトルネックになっ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
– 各日付における時間帯ごとの分布を観察することで、全体のトレンドや異常な変動を見つけることができます。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 日付と時間帯間の相関が考えられます。特に、平日と週末の違いや特定のイベント日に関連するスコアの変動が分析に役立つでしょう。
## 6. ビジネスや社会への影響
– **交通のボトルネック**: 特定の時間帯にスコアが低下することは、交通のボトルネックや渋滞に関する改善が必要であることを示唆しています。
– **イベントへの対応**: 特定の日にスコアが下がる傾向がある場合、イベント開催時の交通対策が必要となるかもしれません。
– **インフラ改善**: 早朝、深夜の交通をスムーズにするために、公共交通機関の追加や改善が有効となる可能性があります。
全体として、このヒートマップは交通の混雑パターンを捉え、効率的な交通計画を立てるための指針として活用できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### トレンド
1. **周期性**: 一部の時間帯（特に夜間）が高いスコアを示しており、週の中で特定のパターンが見える。
2. **安定性**: 日中や早朝のスコアは横ばいで、比較的安定しています。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に7月3日は非常に低いスコアが観察され、この日は何らかの異常事象や特別な行事があった可能性があります。
### 各要素の意味
– **色のグラデーション**: 色の濃淡でスコアの高低を示しており、明るい緑が高スコア、暗い青や紫が低スコアを示しています。
– **時間帯**: 横軸の日付に対し縦軸の時間帯でスコアが変動しています。特に夕方から夜にかけてスコアが低い傾向にあります。
### 複数の時系列データの関係性
– **日付と時間帯の交差**: 日付によってスコアのパターンが変わるため、特定の日と特定の時間帯が関連している可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は示されていないが、特定日と時間帯にスコアが低下する傾向があります。
### 直感的な洞察と影響
– **人間の直観**: 日中の安定したスコアは一般的な活動時間を反映しており、異常な低スコアは事前に知っておくべきイベントやトラブルに関連する可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 特定時間帯でのスコアの低下は、交通の効率改善や対策の必要性を示唆しています。夜間のスコア低下は交通機関のメンテナンスや人員配置の見直しの検討材料として活用できます。
このヒートマップを活用することで、特定期間内の交通の動向や異常をより深く理解し、適切な対応策を講じることが可能になります。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリの社会WEI平均スコアを、日付と時間帯別に示しています。次に、グラフの特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 日中（午前～午後）にかけてスコアは高くなっており、夜間にかけて低下する傾向が見られます。
– 特に、7時から19時にかけて高いスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の15時〜19時に突然のスコア上昇（黄色）が見られます。他の時間帯と比較して特異な変動です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表します。青や緑は中高スコア、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 時間ごとの色の変化が、特定の時間帯におけるスコアの違いを浮き彫りにしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列に沿って、時間帯別にスコアが変動しているため、日中の活動が活発な時間帯に高いスコアが多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の活動が高い時にスコアが上がるため、交通量や社会活動がスコアに影響を与えていると考えられます。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– このデータは、通勤やビジネス活動が最も盛んな時間帯に高い社会活動指数を示しているため、企業はこの時間帯にサービスを集中させることが効果的です。
– 夜間や早朝にスコアが低下するため、公共交通機関やサービス業はこれらの時間帯に労働集約的なリソース配分を減らすことが可能です。
このようなヒートマップは、社会活動の傾向を視覚的に判断するのに役立ち、効率的なリソース管理やサービス提供のヒントを提供します。
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:
### ヒートマップ解析:
1. **トレンド**:
– 相関が強い（赤）項目と弱い（青）項目の組み合わせが一目で分かります。
– 全体的に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」は各項目と強い正の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は時系列データの急激な変動を示すものではありませんが、相関が極端に低い組み合わせとして「個人WEI（精神的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」が挙げられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が濃いほど強い正の相関、青が濃いほど強い負の相関を意味します。
– 赤が目立つ箇所は、指標間で強い連動性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は具体的には示されていませんが、期間360日間の相関の固定具合を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他項目の相関が非常に高く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が0.93と強いです。
– 相関の低い組み合わせもいくつかあり、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」が0.34と非常に低いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 「総合WEI」が他の指標と強い相関を持つことは、包括的な幸福度や経済的な健康指標が他の全てに影響を与えている可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（精神的ストレス）」の相関が他と低い項目が多いことから、この要素が個人や社会に異なる影響を与えている可能性があります。これは心理的健康の問題が他の一般的な幸福指標や経済指標と異なる性質を持つことを示すかもしれません。
– 社会や政策立案者にとって、どのWEI項目が他の項目に与える影響が大きいかを理解することは、重要な施策の方向性を示す鍵となるでしょう。
このヒートマップは個々の要素がどのように関連しているかを示し、交通や社会政策の改善に必要な洞察を提供します。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおける様々なWEIスコアの分布を比較しています。以下は、このグラフから読み取れる特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間で明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、いくつかのタイプで中央値が非常に高い、または低いというパターンが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各箱ひげ図には、数多くの外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済格差）」などのカテゴリでは下方向に外れ値が多いです。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」では、全体として分布が広がっており、データの変動が大きいことが示されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の違いは、WEIタイプの違いを示しており、異なるカテゴリでの視覚的な識別を容易にしています。
– 箱の高さ（四分位範囲）はスコアのばらつきを示し、箱が高いほどデータの変動が大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データというよりは、各WEIタイプの360日間における分布が示されています。そのため、特定の時系列関係はこのグラフから直接は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は、中央値が似ており、分布も似た傾向にあることから、何らかの関連性が推測されます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は似た分布を示しており、これも関連性の可能性を示唆します。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 社会的な要素（公平性、多様性など）は比較的安定したスコアである一方、個人的な経済的要素には大きな変動が見られることから、経済的不安定さが個人に与える影響の大きさを示している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、どの要素がより安定しており、どの要素が改善を必要としているかに集中する上での指針となるでしょう。特に個人的な経済的ストレスや経済格差の緩和が重要です。
この図は、交通という文脈で個人および社会における様々な要素がどのように分布しているかを視覚的に示しており、その背景には多様な社会経済的要因が考慮されるべきであることを示唆しています。
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PCAグラフを分析し、以下の視点から洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドはなく、プロットは中心から広がっている分布を示しています。
– 第1主成分（横軸）がデータの69%を説明しており、この成分に沿ってデータが広範に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– −0.5と0.15付近の2つのプロットが他とは異なる位置にあり、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる時期または観測を表しており、第1および第2主成分の組み合わせによりそれぞれの位置が決定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第1主成分が主要な変動要因であり、データは主にこの軸に沿って分布しています。第2主成分は追加の微細な変動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが第1主成分に沿って左右に分布していることから、この成分が交通データの主要な変動要因であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間はこの分布を、交通状況における主要な変動要因とみなし、どの要因が交通に大きく影響を及ぼしているかを理解しやすくなります。
– ビジネスの観点からは、変動要因が交通計画や渋滞緩和策にどのように影響を及ぼすかを見極め、効率的な資源配分に役立てることができるでしょう。
このように、このPCA分析を活用することで、交通データに影響を与える潜在的な要因やパターンを明らかにし、より効果的な管理と計画が可能になります。
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。