📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 総合的な傾向と時系列推移
各種WEIスコアの時系列データをもとに、全体的な傾向としては以下のような動きを観察できます。
1. **総合WEIスコア**:
– **初期（7月1日～4日）**: 変動が大きく、0.70から0.81の範囲で揺れ動いており安定性に欠けます。この間の大きな変動は、計測頻度が日中と夜間に別れていることも影響している可能性があります。
– **中期（7月5日～8日）**: スコアの安定性が増し、上昇傾向が見られます。特に7月6日から8日には0.85以上の高いスコアを保ち、新しい要因が好影響を及ぼしたと考えられます。
– **後期（7月9日～15日）**: WEIスコアは高水準を維持し、ピークに近づく傾向を示します。しかし、7月15日に急激な低下が見られます。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– **個人WEI平均**: 一貫した増加が見られ、個人の生活満足度が向上している可能性を示しています。
– **社会WEI平均**: 通常時よりも高い数値が多く、社会的世界での満足度の向上が示唆されます。特に、社会的持続可能性と関連のある項目では顕著な上昇が確認できます。
#### 異常値の分析
データ中の異常値は主に総合WEIと個人WEI平均に集中しています。特に2025年7月1日～3日において異常とされる範囲外の値（最大0.89、最小0.50）が観察されました。この異常が発生した可能性の要因は、週末や社会的イベント、または個人生活の中での主要な変更（新しい健康施策や経済政策など）が影響した可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解により、季節性のパターンはほとんど見られず、周期的な変動は少ないことを示しています。一方で、トレンド成分は総合WEIに対して前述した変動パターンを確認・補完します。残差成分には説明できない大きな変動が含まれており、これは一過性の事象で説明される可能性があります。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップから、**社会基盤・教育機会**と**社会持続可能性と自治性**は極めて高い正の相関を示しています。これは、教育機会が持続可能性の確保に直結していることを示唆します。また、**個人の健康状態**と**心理的ストレス**も中程度の負の相関を示しており、健康がストレスの軽減に貢献していることを示します。
#### データ分布
提供された異常値を用いた箱ひげ図では、個人WEIのばらつきは少なく、中央値は高水準にあります。特に**社会的公平性**が顕著な偏りを示していることは、特定の社会的施策が公正さの感じ方を大きく変化させた可能性を示唆しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の寄与率によれば、**第1主成分 (PC1)** は0.68の高い寄与率を持ち、データの変動の大部分を説明しています。主に社会的要素や個人の自由度に関連する変数が重視されていると考えられます。第2主成分 (PC2) は0.09の寄与率で、その他の小さい変動要因や特異事象を捕
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**
– データのほとんどは2025年初頭から中頃にかけて集中し、その後、時系列において大きな空白があります。
– 評価日が2026年7月に近づくと、突然データが再び現れますが、この期間は分布が緑色で示されています。この部分は昨年の比較点を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年内に大きな変動は見られませんが、丸で囲まれた点は異常値を示し、特定の期間で何らかの特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実績データを示しており、黒色の円で囲まれたものが異常値です。
– 紫の線は予測値を示し、いくつかの異なる予測手法が使われていることを示しています。
– 緑のプロットは前年実績を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測のデータポイントは重ならず、予測手法ごとに独立して表示されています。このことから、予測モデルが実績からかなり離れた将来のデータを予測していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 評価日時点でのデータ分布は密集しており、その後空白期間がありますが、前年のデータと比較しても分布パターンに違いが見られません。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– 実績データの間に大きな空白があるため、予測モデルの正確性に疑問を持たれる可能性があります。予測範囲が広い場合、それに伴う不確実性も高まります。
– 交通に関するデータとして、目的や外れ値が示す影響を考えた場合、社会インフラの改善や政策の検討に活用される可能性があります。また、異常値の出現は事故や事件の発生を示している可能性もあり、さらなる調査が求められます。
このグラフからは、予測手法の精度向上と過去データの活用方法を再考する必要性を感じさせるでしょう。
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**
– **実績データ（青いプロット）** は、2025年半ばに高い位置にあり、比較的横ばいの動きが見えます。急激な上昇や下降はありませんが、若干の上限が見られます。
– **予測（予測AIのプロット）** は複数の手法が使われています。ランダムフォレスト回帰（ピンク）が高めに設定され、他のモデルよりも上昇トレンドを示唆していますが、全体的に予測の幅が広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として特定されているプロットがあり、これは統計的に異常な値として検出されていることを示しています。
– 急激な変動は見られませんが、いくつかの予測モデルで広い予測範囲が描かれています。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青い点）**：過去のパフォーマンスを示します。
– **予測データ（色付き線）**：異なるモデルによる将来の予測を表します。色の違いでモデルの違いや期待される精度を示しています。
– *異常値（黒丸）**：データセット内で他から際立つデータ。
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見られませんが、いくつかの予測モデルはより高いスコアを予測していることが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、一般的に上昇するトレンドがあるように見えますが、モデル間での予測値の一致度合いは異なります。
– 線形回帰よりもランダムフォレスト回帰の方が変動を捉えるために感度が高いように示されています。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**
– 実績データが予測される安定した傾向を維持しているため、予測が示す将来のWEIスコアの上昇は交通の効率改善やAI技術の進化を示唆している可能性があります。
– 異常値の検出は、外部要因やイベントが交通指標に与える影響を把握する機会を提供します。
この流れは、交通の更なる効率を図るための技術的な改善や政策の導入に役立つでしょう。また、異なる予測モデルの間では方法論的な違いからくる異なる示唆があることを意識し、適切なモデルを選ぶことがビジネスや政策判断において重要です。
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:
以下のポイントに注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の日付範囲では、実績（実績AI）データが主に0.8から1.0の範囲に集中しています。この期間中に大きなトレンドの変化は見られません。
– 時間が経過するにつれて、予測データ（緑色の点）が次の期間に表示され、これも0.8付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データでは、異常値が1.0を超えていますが、頻繁に発生していないため、強い影響を与えない可能性があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、データ点が時間の経過とともに比較的一定です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示しており、これが実際の観測されたWEIスコアを表しています。
– 緑色の点は前年の類似データを示し、予測値と現状の比較ができます。
– 予測データには複数の回帰手法が使われていますが、それぞれの予測が大きなばらつきなく集まっていることから、モデルの一貫性が見られます。
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は、全体的に近いスコアでまとまっています。これは予測モデルが現実のデータにうまく適合していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で極端な相違はないため、相関関係の分析では予測の精度が高いことが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– この分布とトレンドから、交通に関する社会のWEIスコアは比較的安定していると言えます。これは、交通関連サービスの予測が非常に安定していることを意味し、計画を立てる上で信頼できる指標となるでしょう。
– 複数のモデルでほぼ一致した予測が得られているため、予測技術が成熟しており、これはビジネス戦略の決定をサポートするのに非常に役立ちます。
このグラフは、交通関連の平均WEIスコアの安定性を示し、その予測精度の高さを確認することができます。このような予測データは、将来の計画策定やリスク管理を行う際に強力なツールとなります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは大きく2つの期間に分かれており、最初の期間では2025年7月頃、2回目の期間では2026年7月頃にデータポイントがあります。トレンドとして持続的な上昇や下降の動きは見られず、2つの時点での比較が主な焦点のようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータにおいて黒色の異常値が示されています。他の点と比較して異常とみなされる点が存在するため、何らかの要因による異常な値が発生したと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測との比較が行われています。
– 一部の予測値は、異なる色で示された線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって表現されています。さまざまな予測手法が適用されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが同じ期間で重なることはなく、2025年の実績データと2026年の予測データは直接的な比較が行われていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間で明示的な相関は確認できませんが、どの予測手法も2026年のデータを高い水準で予測しており、共通の予測傾向があることが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測データが2026年において高いスコアを示していることから、将来的にこの指標が改善すると見込まれていることが考えられます。経済的余裕の向上が予想されるため、交通手段への支出増加や関連ビジネスの拡大が期待されるかもしれません。
– 異常値に対応する適切な分析や対策が必要とされる可能性があります。ビジネスにおいては、根本原因の特定と影響の軽減が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の数値では安定した高いスコアが観察されており、その後データが欠けていますが、最終的に再び観測されているスコアは同様に高い値を維持しています。
– 全体として、健康状態のスコアは一貫して高いレベルを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中央に表示されている「異常値」として表示されているデータポイントがありますが、大きな範囲外のデータは他には見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データとして、過去の健康状態を示しています。
– 緑の点は前年の健康状態を示し、最新の評価でも高いスコアを持っています。
– 黒で囲まれた点は異常値として示されていますが、これがどのような要因によるものかは明らかでありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績との比較で前年も高いスコアを維持していることが示されており、トレンドの変動は少ないことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは0.8付近に集中しており、非常に狭い範囲での動きとなっています。
– 異常値を除き、全体的にスコアのばらつきは少なく安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 健康状態のスコアが一貫して高いことは、対象とする個人またはグループが良好な健康状態を保っていることを示唆しています。
– 安定した健康状態は、交通業界においても遅延や事故のリスクを低減し、生産性を向上させる可能性があります。
– 異常値は予期せぬ健康の問題を示しているかもしれないので、要因を分析することでさらなる健康管理の改善が期待できます。
このグラフは、個人または集団の健康状態が安定して良好であることを示しており、その結果として業務効率の向上に寄与する可能性を直感的に感じることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、データが二つの異なる期間に分かれていることが見受けられます。初期の数値（実績AI）は高いスコアを示し、その後一時的に予測回帰が安定しています。次に、別の時点で前年のデータ（比較AI）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いプロットの間にいくつかの黒い丸は、異常値を示しています。これらは実績値に対する異常な変化を意味します。
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。黒い円は異常値を表します。
– 薄い紫色や青色の線は予測回帰で、実績値から予測された範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロット間で、実績と前年データが示されます。各プロット系列の関係から見ると、全体の変動パターンを予測し提供するための比較が行われているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が含まれる点以外では、実績値と前年値には一貫した分布があるように見えます。
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**
– 交通に関連する心理的ストレスは安定していないことが示されています。特に異常値が多い初期のデータでは、交通状況や関連の心理的負荷が一貫していない可能性があります。
– ビジネス面では、この種の心理的ストレスの変動は、例えば通勤時間を考慮した職場環境の改善や、ストレス軽減策の重要性を示唆しています。社会的には、交通関連のストレスが増加すると、人々の生活の質に影響を与える可能性があります。
この分析は、交通に関連する心理的状態の理解と対策の計画に有益です。データの予測傾向や異常値を考慮することにより、効果的な対策が策定できます。
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、個人の自由度と自治に関するWEIスコアの360日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. トレンド:
– 実績（実績AI）のデータは、初期に密集しており、その後は無く、再び終盤に密集して現れています。
– 期間全体にわたって一貫したトレンドは見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の実績データ中にいくつかの異常値が存在していることが示されています。これらはおそらく他と大きく異なるスコアであることを示しているでしょう。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点が実績データで、外れ値は黒の線で囲まれています。
– 緑色のドットが前年の比較データを表しています。
– 紫とピンクのラインは予測データを示しています。予測が異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
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には直接の重なりが見えません。これらは明確に分離されており、予測モデルの評価や改善のための指標として使われる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期の高密度領域と後半の密度領域は、可能性として急激な環境変化や政策の影響を示唆しています。
6. 人間が感じる直感的なこと、およびビジネスや社会への影響:
– 初期の実績データの密度が高いことから、データ収集や評価がその時期に集中した可能性があります。
– 中盤の空白期間は、新たなデータ取得が停滞した時期を示している可能性があります。
– 終盤のデータにより、次の年度に向けた改善や新規戦略の必要性を示唆しているかもしれません。
この分析により、交通における個人の自由度と自治の管理や政策において、特定の時期の影響を理解し、将来の施策を策定する際の参考にすることができるでしょう。
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
– **実績のトレンド**: グラフの左側には、実績（青色）のデータが高いスコア（0.8以上）で密集しています。このことは、評価期間の初期において、公平性・公正さのスコアが比較的高かったことを示しています。
– **予測のトレンド**: 右側の緑色のプロットはすべて将来の予測を示しています。これらは0.6付近で密集しており、将来的にスコアが低下する可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒い円）は実績データの中に存在し、WEIスコアが異常に変動したことを示しています。特に多くのデータが高密度に集まる中での外れ値は、何らかの異常事象があった可能性を示唆します。
### 3. 各プロットや要素
– 実績データは青色で表示され、予測データは緑色です。青色の実績データには外れ値が重なっています。
– 紫色とピンク色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示し、それぞれが異なる予測方法を表していますが、目に見える詳細は不足しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 現在の実績データが未来の予測よりも高い点に注目する必要があります。これは社会的公平性の認知や重視が低下するリスクが予測されているかもしれません。
– **各AI間の比較**: 複数のAIによる予測が集約されていますが、明確な違いが見られません。
### 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負の相関関係が見られるかもしれません。これは、過去実績が高かったにもかかわらず、将来の予測が低下する傾向を示しているからです。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感覚**: 人々は社会的公平性が高い時期の後に低下する可能性がある場合、対策を講じる必要性を感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: これを踏まえて、政策立案者や交通関連の意思決定者は、スコアの低下を防ぐための新たな施策を検討するかもしれません。また、消費者や市民の対策も重要となるでしょう。
このグラフは、交通における社会的公平性の未来予測や問題領域を示唆しており、それに対する準備が必要であることを知らせています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 散布図の初期段階（2025年7月ごろ）において、WEIスコアは1付近に多く分布しており、その後（2025年8月）に向けてやや下降しているように見受けられます。
– 2026年6月から7月にかけて、再びデータが増えていますが、詳細なスコアの上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータ集団の中で、1点だけが大きくWEIスコアが他より低い位置にあることで、外れ値として認識されます。
– 右側のデータ群も1点異なる色（異常値としてマークされている）で示されており、これも外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績（実績AI）、赤いバツ印は予測（予測AI）、緑の丸は昨年のデータ（比較AI）として示されています。
– 外れ値は黒い縁取りの丸で示されており、注目すべき要素として強調されています。予測データは複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が用いられ、それぞれが時系列に沿ってデータを出していますが、明確な相関性や大きな違いは観察されにくい状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データ群は非常に固まっていますが、その後のデータは散発的に見られるため、データ間には一貫した相関関係を見つけるのは困難です。
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**:
– 初期の高スコアの安定したデータに対し、次の期間でのデータ不足や異常値の存在は懸念を引き起こす可能性があります。
– 社会WEIスコアは持続可能性と自治性を示すため、この変動は安定した政策やプラン実行の必要性を示唆しています。予測手法の比較により、より正確な今後の計画を立てることが求められるでしょう。
この分析から、交通分野における持続可能性と自治性の維持・向上のためのさらなるデータ収集と予測精度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:
以下のポイントについてこのグラフの特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは２つの異なる時点でのデータを示しています。左側の青い実績データが密集しており、特定の期間で小さな変動が見られます。次の期間には緑のデータが示されており、こちらも小さな変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青と緑のプロット間での大きな変動が目立ちます。青のデータセットには黒枠で囲まれた外れ値が確認できますが、全体的な範囲から大きく逸脱はしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績、緑色は前年のデータを示しています。
– 紫色とピンク色の線は、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示しており、この2つは近い結果を出しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが密接に関連しており、過去からの傾向が前年のデータへと続いています。
– 予測モデルは、過去の実績に基づく予測を行い、一定の範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は各期間で群がるような形をとっており、それぞれある一定の期間ごとに独立した分布のように見えます。
– 同じシーズンでの変動は小さいですが、異なる期間間での相関は見受けられません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体として、特定の期間でのWEIスコアの変動や変化が示されています。青と緑のデータの差異を考慮すると、社会基盤や教育機会の変更が何らかの要因で影響を通じて顕在化している可能性を示唆します。
– 将来的な予測の精度を上げるために、今後もデータ収集を強化し、さらに詳細なモデル構築が必要とされるかもしれません。
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**
– グラフには大きく2つの期間が示されています。左側の期間は2025年中で、右側は2026年に入ってからです。トレンドとしては、2025年では実績データが高いレベル（約0.8）で横ばいですが、2026年の予測データではこのレベルがさらに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータに異常値が数件（約0.6程度）が見られますが、それ以外の実績データは安定しています。
– 2026年の予測データでは大きな変動や外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）と前年（緑色の点）でスコアの分布を視覚化しています。
– 異常値は黒い円で明示されています。
– 予測の方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が紫色で表示され、特定の傾向が示されていますが、全体として増加傾向にあります。
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設定された期間で重複していないが、それぞれの傾向の改善が示されています。
– 予測手法による違いは、それほど顕著ではないが、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータポイントは比較的一貫しており、全体的に高いスコアが保たれています。
– 予測モデル全体で2026年にはこれがさらに向上することが示されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフを見ると、交通カテゴリにおける社会WEIのスコアは高い水準が保たれており、今後もその向上が予測されています。
– 特に直感的に、人々はサービスの質や交通の効率性がさらに改善され、多様性や自由保障が確保されると期待できます。
– 企業や政策決定者にとっては、技術導入や政策の結果として持続的改善が見込めるため、投資や改革を進めることに対する自信が強化されます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには時間帯ごとの得点（もしくは指数）の変動があります。高い得点（緑から黄色のエリア）は、主に朝早く（7時～9時）と夕方（16時～18時）に集中しています。これから、一般的な通勤時間帯で交通の影響が大きい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯で、急激に得点が下がる（青から紫への色変化）ところがあります。これは、特定の日に特別なイベントや事故などが発生した可能性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– カラーバーの色は得点の高低を示しており、色が濃いほど得点が低く、明るいほど得点が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯の得点パターンの類似性が見られます。これは、交通の影響が日常的なパターンに従うことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方の時間帯での得点変動が最も顕著であるため、これらの時間帯が交通において重要なフェーズであることが示されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 朝の時間帯での高得点は通勤者の交通インフラへの依存度の高さを示唆します。同様に、夕方のピークは帰宅ラッシュを反映しています。これにより、公共交通機関を計画する際にはこれらの時間帯に焦点を当てることが重要です。また、急激な変動が観察される時間帯には、予期せぬイベントやインフラの問題が発生しやすいと考えられ、リスク管理のためのアクションが必要です。
全体として、このヒートマップは交通のパターンを理解し、効率化するための貴重なデータを提供します。予防的な対策や資源の最適化が可能となるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– ヒートマップから具体的な時系列の傾向を読み取るのは難しいですが、時間の経過とともに色の変化を見ることで、全体の傾向を把握できます。
– 日中（8時〜19時）には明るい緑から黄色までの変化が見られ、これはスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時以降、特に7月3日から5日にかけて濃い青〜紫が見られ、これはスコアが極端に低かったことを示しています。
– これらの時間帯は他の部分と比べて顕著に異なるため、調査が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各色はWEIスコアの変動を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことが示されています。
– 特に黄色はスコアが非常に高いことを示しているため、ポジティブな状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な相互関係は示されていませんが、日付が進むにつれて夕方の時間帯でスコアが回復している様子が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色が一定の期間に集中的に現れるため、特定の時間帯や条件でスコアが高くなっている可能性が示唆されます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップにおける緑から黄色のシフトは、幾つかの時間帯で効率や生産性が高いことを示しています。
– 一方、低スコアの時間帯は改善の余地があるか、特定の要因でパフォーマンスが下がっている可能性があります。
– 交通関連であれば、これらのパターンをもとに、ラッシュアワー時の交通システムの見直しや、混雑の管理につながる施策が考えられます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時間ごとに色が変わっており、特定の時間帯での指数パターンが見られますが、全体としては劇的なトレンドの変化は確認できません。
– 一部の時間帯（例: 7時、8時）では、比較的安定した緑系統の色が多く、WEIスコアが安定しているようです。
– 16時以降の時間帯では紫から緑への色の変化があり、夜間のスコアの変動が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時の時間帯で黄色のプロットがあり、これは急激なスコア上昇（0.95付近）を示唆します。
– これは日中の異常なピークを示しており、何らかの特別なイベントや交通渋滞が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを示しており、濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示しています。
– 日付と時間により各プロットがスコアの変化を直感的に理解させています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯で異なる日を比較すると、特定の時間に共通してスコアが高い日や低い日が見られ、周期的なパターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝（7時、8時）に安定したスコアが見られる反面、15時以降には欠損値が多く、夜間の一部スコアが低下する傾向があるようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 安定した日中のスコアは、交通の流れが比較的一貫していることを示しており、通勤や物流の効率がそれなりに保たれている可能性を示唆します。
– 夜間のスコアの低下と日中の高スコアは、交通量の増加や特定のイベントに伴う混雑を表している可能性があり、時間外労働や物流への影響が考えられます。
このように、時系列ヒートマップは交通の変動パターンを視覚的に分かりやすく示し、適切な戦略や管理の考慮に役立つ情報を提供します。
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**
– このヒートマップは360日間のデータを元にした項目間の相関を示しています。特定の時系列データの上昇や下降のトレンドよりも、全体的な相関の強さを評価することを目的としています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは相関係数を示しているため、外れ値や急激な変動よりも、強い相関や弱い相関が目につきます。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が高いこと（0.92）、一方で「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が低いこと（0.21）が特徴的です。
3. **各プロットの意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤が濃いほど相関が強く、青が濃いほど相関が弱いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目間の関係性が見て取れます。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関値が0.76であり、個人の幸福感は社会の公平性や公正さと関連があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの要素、特に全体のWEIと強い相関を持っています（0.92）。これは、共生や多様性の保障が全体の幸福度や満足度に大きな影響を与える可能性を示しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 人はこのグラフから、個人の幸福感（個人WEI関連）と社会構造（社会WEI関連）が密接に関連していると直感的に感じるかもしれません。具体的には、社会の公平性や共生、多様性が個々の幸福感に影響を与えることが示されており、これを元にした社会政策や組織運営の重要性が示唆されます。また、ビジネスにおいては、福利厚生制度の充実や多様性の尊重が企業の成功に寄与する可能性を考慮する必要があります。
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。以下に詳細な分析を示します。
1. トレンド:
– 各WEIタイプに対する明確な時間的トレンドは示されていませんが、種類ごとにスコアの中心傾向が異なっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が確認できます。特に「社会WEI平均」や「個人WEI（経済幸福感）」で目立ちます。これらは標準的なスコアから大きく外れたデータが存在することを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 箱ひげ図の範囲（四分位範囲）はスコアのばらつきを示し、各WEIタイプの中央値が異なることから、これらの比較が可能になります。
– 色の違いは視覚的な識別を助けるためのもので、スコアそのものの意味は変わりません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– このグラフは時系列データを直接表示していませんが、各タイプのWEIスコアの分布を比較しています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のように、特定の範囲内に収まっている者もあれば広範にわたる者もあります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 各カテゴリ間で分布の広さや中央値が異なり、異なる特性があることがわかります。
– また、中央値の高さや範囲の広さから、特定のカテゴリがどれほどの一致性を持つか理解できそうです。
6. 直感的な感覚と社会的影響:
– このデータから、個人や社会の様々なWEIタイプがどの程度ストレスを受けやすいのか、または幸福感を感じやすいかが可視化されています。
– 例えば、「個人WEI（経済幸福感）」の外れ値の存在は、経済的要因が個人に与える影響が非常に変動しやすいことを示唆しています。
– 社会やビジネスにおいては、このようなデータは政策決定やターゲティングに非常に有益で、特定のスコアが低い領域への支援策を強化する必要性を示唆するでしょう。
この分析は、特定のWEIスコアがなぜ高いまたは低いのか、その背景や要因を探るための出発点として利用されることが考えられます。
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、交通カテゴリに関連するデータを主成分分析（PCA）で視覚化したもので、360日間の指標を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは散在しており、一部は密集し他は散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分で0.15付近にある点は、他の点から離れているため外れ値と考えられます。全体的に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図の形状を見ると、特定のクラスター形成が観察できます。第1主成分が0.1から0.2にかけての範囲に多くのデータが集まり、それが示唆的な要素です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第1と第2主成分の間には、明確な直線的関係は見られませんが、多くのデータポイントが中心周辺に集まっており、相関の存在の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはクラスタリングされているようにも見えるが、散乱しているため強い相関関係はなさそうです。
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**:
– 中心付近に多くのデータが集まっていることから、交通に関連する普遍的なパターンを有している可能性があります。外れ値は異常な交通状況（例えば突発的なイベントなど）を示しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者には、異常値を監視することで通常の交通パターンと異なる状況を特定し、インフラの最適化や交通管理の改善に役立てることができます。
このグラフを通じて、交通データの解析における要因の違いや異常の検知の有用性を強調することができます。
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。