📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIスコアは、最初の数日間は低め（0.70〜0.75）で推移し、その後急上昇して0.80〜0.90の範囲で安定しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も類似のトレンドを示していますが、社会WEIは比較的高いスコアを維持しています（0.90以上）。
– **顕著な変動期間**:
– 7月初旬まではスコアが比較的低く、その後、急激に変動が起きています。
– 特に7月6日から7日にかけてスコアが大きく上昇しています。
#### 異常値
– 異常値として検出された総合WEIスコア（例: 7月1日の0.73など）は、7月初旬の全体的に低いスコアを反映している可能性が高いです。これは分析期間内の基準より低い背景として、交通現象や一時的な経済的ショックが考えられます。
#### STL分解結果（季節性・トレンド・残差）
– **長期的なトレンド**:
– 総合WEIスコアについては、全体的な上昇傾向が7月初旬から中頃にかけて観察されます。
– **季節的なパターン**:
– 季節的な変動については大きなパターンは見られないが、日々のスコア変動が激しいことが特徴です。
#### 項目間の相関
– 個人WEIと社会WEI平均の間には高い相関が見られ、全体の生活の質向上には両者が強く関連していることが示されています。
– 社会的要因、特に公平性・公正さと持続可能性は、総合WEIへの影響が強いです。
#### データ分布
– 箱ひげ図によると、社会WEIスコアは中央値が高く、個人の心理的ストレスや自由度に比べてばらつきが少ない（外れ値が少ない）ことが観察されました。
– 個人WEIの中では、特に心理的ストレスが大きくばらつき、低い中央値を示しているのが印象的です。
#### 主要な構成要素（PCA）
– **PC1（寄与率: 0.67）**:
– 主に社会的要因（公平性・公正さ、持続可能性）が影響しており、これらがWEIの大部分を構成しています。
– **PC2（寄与率: 0.11）**:
– 個人の健康状態と経済的余裕が影響を示しており、一部要素としてWEIに寄与しています。
### 総括
このデータ期間では、社会インフラやサポートによるWEIスコアの改善が観察されましたが、個人の心理的ストレスや自由度の影響を受けて、スコアが変動する場面も見られます。社会的要因が大きくWEIに影響する点から、社会的制度や政策の見直しが継続的に必要かもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半部分（2025年）は、WIEスコアが0.8以上の範囲で安定しているように見えます。
– 中盤以降、データがなくなり、2026年のところで新しいデータ（前年の比較）が出現し、こちらも0.6前後に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分にはいくつかの黒い円で示された異常値があり、一部のプロットが他と距離があることが分かります。
– 異常値は、可能性としてデータエラーや特定の不規則なイベントが原因かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 紫色と青色の線は、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）の結果を示していますが、データが限られているため、長期傾向の判断は困難です。
– 前年の比較（緑）では、新たなクラスターが形成されており、前年と比べてパフォーマンスが低下している可能性が示される。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異常値、前年の比較が明確に分けられており、異なる時間軸やイベント毎に分析されているようです。
– 各データセットは、対応する期間や方法に基づいて異なる方向性や特徴を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データ（黒と青）は比較的安定しており、異常値として捉えられたデータがある一方で、前年の比較では特定の範囲内に集中している。
– 相関関係は明示されていませんが、前年の低下傾向が他の要因に影響を与えている可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 交通カテゴリでのWEIスコアの評価は、外部環境の変化や特定の対策の影響を反映している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の異常事態や政策変更の必要性を示唆し、交通インフラやその効率性に関する見直しが検討されるかもしれません。
– 前年の比較として見られるこのデータは、予測精度の向上や改善要因の発見に役立つ可能性があり、予測手法の精度向上が期待されます。
このグラフは、交通関連のパフォーマンスとそれに関連する予測手法についての視覚的な洞察を与え、将来の計画や対策の参考となる可能性があります。
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
– **期間の違い**: グラフは2つの異なる期間に分かれているようです。最初の期間（約2025年7月から2025年8月）では、データポイントは比較的密集しています。次の期間（2026年6月頃）では、緑のデータが散らばっています。
– **上昇/下降トレンド**: 初期のデータは横ばいで、後半のデータは高いWEIスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期期間には「異常値」とタグ付けされたデータポイントがあります。この異常値は、トレンドから外れている点として特記されるべきです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットは、実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤色のプロットと予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の線が示されています。予測は実績の範囲と整合しているように見えます。
– **前年（比較AI）**: 緑色のデータは前年の値で、この期間におけるWEIスコアの高まりを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データは異なる色でプロットされていますが、共に上昇トレンドを示しています。前年データの散布範囲が新しい予測モデルの基礎となっているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度**: 初期の青色データの密度が高く、後期の緑色データはやや分散しています。
– **予測モデルの適合性**: 予測モデル（ランダムフォレスト回帰）が過去のデータをうまくキャプチャしているようです。
### 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
– **直感的な理解**: グラフは初期の安定性と後の成長を示しています。異常値があることでデータの変動性を理解することができます。
– **ビジネス/社会的影響**: 交通に関連するWEIスコアが高まることは、交通企業や行政機関において効果的なサービス提供が行われていることを表していると考えられます。また、前年度と比較して改善が見られるため、戦略の効果も示唆しています。
これらの分析をもとに、更なる施策の立案や予測モデルの改善に活用できるでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は期間の前半に集中しており、比較的安定していますが、期間の後半には実績データは表示されていません。
– 前年のデータ（緑のプロット）は、2026年前半に集中的に記録されており、これがその年の基準値とされる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸）は、青色の実績プロットに囲まれていますが、大きな変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、過去の実際の計測値を表しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、過去の基準・傾向として利用される可能性があります。
– 紫とピンクの線は予測モデルの結果を示しており、異なる回帰手法を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータが一か所に集中しているため、過去の実績データと予測値の比較が容易です。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれの精度や特性の違いを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは小さな範囲に分布し、予測範囲内に収まっていることがわかります。
– 異常値も整然としており、大きな偏差は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフを見ると、予測モデルがデータの変動を捉えていることがわかりますが、実際のデータが欠如している期間に対する予測が重要です。
– ビジネスや政策としては、データの収集タイミングや方法の改善が推奨されるかもしれません。また、異なる予測手法の結果を照らし合わせることで、より正確な未来予測が可能になります。異常値の対応策を講じることで、実際の状況により即した計画が立てられるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青色プロット）**: 2025年7月から9月にかけて一定のWEIで推移していますが、その後のデータがありません。この期間中の経済的余裕は比較的一定していたと思われます。
– **予測ライン（紫色、ピンク色線）**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なるモデルで予測されていますが、WEIがわずかに上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月にかけて、黒の外れ値が一つ観測されています。これは特異なイベント（例: 経済的ショックや特別な支出の増加）があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際に観測されたデータです。
– **異常値（黒円）**: 正常範囲を外れるデータ点を示し、特別な注意が必要です。
– **前年（緑）**: 過去のデータとの比較を示し、予測精度の参考にされることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと前年データの比較により、前年同時期との違いを考察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 限られた期間においては、WEIは基本的に一定であり、特定の外因がない限り安定していると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**
– 人々は、日常の購買力や余裕をある程度維持していると感じる可能性があります。一方で、黒の異常値は不安材料として捉えられ、経済的不安定要因を警戒する必要があります。
– ビジネスにおいては、この安定したトレンドと単発の異常値に対して、どのようにリスク管理を行うかが重要です。例えば、不可測な経済変動に対する対策の構築が求められるでしょう。
これらの特徴と洞察に基づき、今後の予測や戦略を策定することが可能です。トレンドの継続に対する仮説をたて、より詳細な情報や分析が求められるでしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人の健康状態（WEI）のスコアを360日間追跡した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは360日の期間でプロットが分断されています。初期のデータは左側に集まっており、後期のデータは右側に密集しています。個人のWEIスコアは大きく二つの期間に分けられており、途中にデータがない部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの個別の異常値（黒い円で囲まれたデータポイント）が存在しています。右側のデータには、このような異常値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しており、赤い×は予測値を示しています。
– 緑の点は前年データで、全体的に右側に集まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を表していると思われます。
– 各種色の線（紫、緑、ピンク）は、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）による予測値の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる色で示された線は、異なる予測手法の結果を示していますが、全体的に同様のエリアで展開していることから、各手法間で大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、初期と後期で密集具合が異なるものの、それぞれの期間においてスコアが集積する傾向があります。特に後期データは狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な人間の解釈やビジネス/社会への影響**
– 初期に見られる異常値は、個別の健康問題や外部要因（例：突発的なイベント）によるものかもしれません。
– 予測モデルは複数の手法で一貫したトレンドを示しており、この一貫性は予測モデルの信頼性につながります。ビジネス面では、予測値をもとに計画を立てることで、健康改善施策や交通管理の最適化を図ることができるでしょう。
このグラフを見た人間は、時系列の変動に注目し、初期の異常値の原因や、後期の予測の精度に関して関心を持つ可能性があります。これらの洞察は、健康管理や環境対策における重要な手がかりを提供します。
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**
– 初期の一定期間（約半年）では、データは安定しており、WEIスコアは0.8から0.9の範囲に集中しています。
– 後半にかけてデータは少し間が開き、約9か月目頃から新しいデータポイントが出現しています。
– 長期的には、特定の周期的なトレンドは見られず、各時期ごとに異なる特徴を持つようです。
2. **外れ値と急激な変動**
– グラフ左側に黒い丸で異常値とされたポイントがいくつかあります。これらは、他のデータポイントから大きく外れたものを示しています。
– 異常値の意義や原因を探ることは重要ですが、個別の要因についてはこのグラフからは判断が難しいです。
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おり、実際の観測値として信頼性があります。
– 赤い「×」は予測されたデータポイントを示し、予測の信頼性やモデルの精度を確認する上で重要です。
– 緑の点は前年の比較データとして、トレンドの違いや季節的パターンを評価するのに役立ちます。
– 色分けされた線（紫、シアン、ピンク）は異なる予測モデルの結果を示し、特定のモデルがどの程度正確であるかを追跡できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データに明確な相関は見られず、スコアの範囲には比較的ばらつきがあります。
– 異なる予測モデルの結果を比較することで、どの予測手法が今後のトレンドを最も正確に捉えるかを分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、安定しているように見える一方で、予測データはより広範囲に分布しています。これは、予測の不確定性を反映していると言えるでしょう。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 基本的には、組織や企業が交通に関連する心理的ストレスの管理やリスク評価をするための貴重なデータとなります。
– 異常値や急激な変動のタイミングを分析し、その背景にある要因（例えば、交通政策の変更や大規模イベント等）を特定することで、適切な対策を講じる手がかりとなるでしょう。
– より一般的には、都市計画やインフラ改善のためのデータとしても有用で、長期間にわたるデータ分析がこれらの施策の成功を左右します。
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:
グラフを詳しく見ると、次のような洞察が得られます。
1. トレンド:
– **実績（青いプロット）**: 左側に集中していて、徐々に増加傾向を示していますが、その後はデータが途切れています。
– **予測（紫、緑、ピンクの線）**: 期間が進むにつれて緩やかに上昇する傾向があります。異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
2. 外れ値や急激な変動:
– **異常値（黒い円）**は青い実績プロットの中にいくつかの外れ値が見られます。これらは平均からの大きな逸脱を示しています。
3. 各プロットや要素:
– **青いプロット（実績AI）**は実データを示しています。
– **緑色のプロット**は前年のデータを示しているようで、一部予測線と重なっています。
– 予測の幅と未来の不確実性を考えると、灰色の予測不確かさ範囲がその大きさを示しています。
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明らかな一貫性がありますが、実績データに異常値が多いことから、モデルがそれらを十分に捉えられていない可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– **実績のデータ分布**は主に中央に集中していますが、予測はそれより上方に偏っている感じがあります。
6. 人間が直感的に感じることおよび影響:
– このグラフから、将来的にはスコアが上昇する期待がありますが、過去の異常値の影響が強いため、予測の信頼性には注意が必要です。交通関連の自由度向上の計画が進んでいる可能性がありますが、急な変動を引き起こす要因を特定し、対応策を講じる必要があるでしょう。
この情報を元に、交通のウェルビーイング指数の改善に向け計画を最適化することができます。
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:
以下は、提供されたグラフに対する分析です。
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月頃）はデータが密集しており、スコアが高め（0.8から1.0）に位置しています。この部分のスコアは比較的一貫しています。
– データが離れている時期（2026年6月頃）はスコアが下がり、密度のある（0.5から0.6）付近にまとまっています。これにより、全体的なトレンドは見かけ上下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階には外れ値が存在し、周囲のスコアと比べて突出しているデータがあります。
– スコアの急激な低下は、異常気象や政策変更などの外部要因による影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い円は「実績AI」のスコアを示しており、ピンクの線で示される予測とも相性が良い。
– 緑の円は「前年比較AI」のスコアです。特に最近の期間で目立っています。
– 色の異なる線が示すモデル予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる方法での予測を比較した結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期と後期でスコアの分布が異なるため、過去のデータを基に予測モデルが適用されています。グラフには、実際のデータと予測モデルとの乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には一部乖離が見られますが、ある程度の相関性が保たれています。これによりモデルの改善余地が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高いスコアからの急変は、交通の公平性・公正さに対して影響を与える可能性があります。
– 政府機関や交通管理組織は、このような変動を考慮して社会のニーズに応じた新しい戦略を策定する必要があるかもしれません。
– 予測不確実性を考慮し、異常値検知による警戒システムを強化することが求められます。
このグラフは、交通における社会的尺度の動向を理解し、改善策を講じるために有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、始めにWEIスコアが高い水準（0.8から1.0の間）で横ばい状態が続いていることを示しています。その後、時間が進むにつれてスコアの変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は目立ちませんが、前半に実績値（青点）が予測から外れている場合があります。異常値としては丸で囲まれた点がありますが、詳細な数は少ないようです。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、緑色の点は前年との比較を表しています。
– 予測に関する異なる回帰手法が色分けされており、線形回帰（灰色）からランダムフォレスト回帰（紫）まで多様な手法が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、複数の予測手法と概ね一致しているように見えますが、一部ではより大きな距離が見られる箇所があります。
– 前年度との比較においても予測モデルとの差異が目立つ部分が存在するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は高い値に集中しており、予測手法による分布の差異は小さいです。
– この結果は、結果が安定している可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、交通部門における持続可能性と自治性が確立されている印象を受けますが、新規の取り組みや政策変更が必要である場合において、異常値やズレから発見が可能かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、将来的な予測が精緻であることが投資の判断に役立つ可能性があります。また、持続可能性の観点から社会への影響も考慮され、政策の立案に活用されるかもしれません。
このように、多様な予測手法と実績データを用いて、交通部門の持続可能性と自治性を評価することが、意思決定における重要な指針となることがわかります。
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:
このグラフは、交通カテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示す時系列散布図です。分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– スコアは、7月から9月にかけてほぼ一定の位置に集中しています。
– 2026年の6月あたりには、スコアが再び高い状態で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間（2025年7月）は、個別のデータポイントが非常に密集しており、特に目立った外れ値は見えません。
– 6月には異常値とされる黒枠のデータポイントがありますが、全体の分布には大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の実績AIと緑の昨年AIのスコアは近い位置にあり、前年と似たようなパターンが見られます。
– ピンク、紫、灰色の予測は、時系列の最初期に示され、いくつかの手法での予測が重なっていますが、全体的に実績と近い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測、昨年のスコアはすべて0.8〜1.0の範囲で推移し、明確な傾向として一定の安定性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データ、昨年のデータは高い相関があるように見えます。地域のインフラや教育機会が安定している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– WEIスコアが高く、安定していることから、交通インフラや教育機会が十分に整備されており、持続的な運用が可能な状況が推察されます。
– 長期間にわたって安定したスコアを維持できていることから、社会基盤における大きな変革や問題は少ないと考えられます。
– 異常値の存在は、特定のイベントや季節的な変動による一時的なものと考えられ、全体のパフォーマンスには大きく影響を与えていないようです。
このデータは、長期的な政策策定の評価や計画に有用なインサイトを提供し、安定した社会運営の根拠になります。
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）の時系列データを示しています。以下に、その特徴と洞察を示します。
### 1. トレンド
– **短期トレンド**: グラフの左側にプロットされた点は、一定の範囲内で維持されているように見えます。急激な上昇や下降は見受けられません。
– **長期的視点**: 左から右にかけてのデータが2つの期間に分かれており、何らかの変化を示唆していますが、右側の情報が少ないため明確な長期トレンドは把握しにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 左側の異常値として黒色の縁取りがされていますが、データ範囲内に多数存在しているようです。
– **急激な変動**: 予測モデル間でのスコアが異なるため、アルゴリズムごとの予測で些細な変動が確認できます。
### 3. 各プロットや要素
– **実績 vs 予測**: 実績（青色プロット）と予測（赤色「×」）が対比されているように見えます。予測手法によって結果が変わることが示唆されています。
– **異常値**: O（黒色円）が異常値として表示されています。
– **予測手法間の違い**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測が異なる結果を示し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
– **比較**: 実績データと予測データが互いに比較されており、予測の信頼性や精度を試験しているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **プロットの密度**: 左側に非常に密なプロットがあり、特定の時間帯に集中的に観測または予測が行われ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
– **直感的理解**: グラフからは実際のスコアと予測スコアの相違や異常値の存在が認識しやすく、これにより予測手法の改善の必要性が感じられます。
– **影響**: 異常値の頻出及び予測との整合性の欠如は、交通や社会実装における信頼性に影響を与え、新たな施策や改善ポイントの特定に繋がる可能性があります。これらは政策作成や交通管理に影響を与えるでしょう。
全体的に、データのばらつきと予測精度の向上が求められていることが示唆されています。
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:
このヒートマップグラフについて、以下の分析を提供します:
1. **トレンド**:
– 横軸が時間（日付）で、縦軸が特定の時間帯を示すヒートマップです。
– 色の濃さが時間帯ごとに比較的一定している箇所が多く、全体的に安定した状態が続いているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で急激に色が変わっている箇所はあまり見られないですが、7月3日付近の16時台での色の変化（暗い部分）が確認できます。これは他の時間帯と比較して値が低いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変化を示しています。色が緑から黄色に近づくにつれて値が増加していることを示し、青から紫に近づくと値が減少していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に顕著な関係性はこの範囲では見られませんが、特定の日付や時間帯で一定のパターンが続いていることは確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布の偏りは特に見られず、概ね均等に広がっています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– この可視化から、人間は特定の時間帯や日付におけるスコアの変動を簡単に視覚化し、外れ値を迅速に特定できます。
– ビジネスの観点からは、特定の時間帯でのパフォーマンスに注意を払うきっかけとなるかもしれません。低い値を示す時間帯に原因分析を行い対策を立てることが可能です。また、安定した時間帯を確認することでリソースの最適化も図れるでしょう。
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:
このヒートマップは、垂直軸に時間帯、水平軸に日付を示し、色相で個人WEI平均スコアを表しています。ここから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 午前7時から12時まで、緑から黄色の色が多く、比較的高いWEIスコアを示しています。
– 午後16時以降、青から緑色が多く現れ、WEIスコアが若干低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の午前8時と午後16時台に、濃い紫色が見られ、急激に低いスコアを示しています。この日は特異な事象や問題があったかもしれません。
3. **色の意味**:
– 色はスコアの高低を示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば、午前8時から12時）は一貫して高スコアとなっており、通勤時間帯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**:
– 日中時間帯（午前7時から午後19時）でスコアの上昇傾向があるため、昼間の活動が活発であることが考えられます。
6. **人間の直感・ビジネスや社会への影響**:
– 通勤ピーク時のスコアが高いことから、交通の効率性や混雑度が良好であることを示唆しています。
– 特異日（7月3日）の低スコアは、交通障害や事故があった可能性を示し、改善策の検討が必要かもしれません。
以上の分析により、このヒートマップは交通状況や効率性に関する有益な洞察を提供し、特に特異日のデータは問題解決の鍵となるでしょう。
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:
**グラフ解析**
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて特定の色の変化が見られ、時間帯ごとの変動がある様子が伺えます。7月1日から7月17日にかけて、全体的には緑色への移行があり、特に15時以降に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月9日の黄色のブロックが目立ちます。これは他の日と比較して明らかに高いスコア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**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫色）は低いスコアを示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時間軸とスコアの関係が示されています。複数の時間帯で色が一貫して変化していることから、何らかの周期的パターンがあることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに夜間や早朝のスコアは色が暗く、昼間にかけて明るくなる傾向が見られます。これは、昼間の交通が多い時間帯においてスコアが高くなることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから、人々は日中の特定の時間帯における交通の増加傾向を感じるでしょう。特に、7月9日やその前後のスコアの高まりは、イベントや他の社会的要因によるものかもしれません。この変動を踏まえ、交通機関や都市プランナーは特定の時間帯における交通需要をより良く調整し、効率的な運営を図るための意思決定に役立てられるでしょう。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 特定の時間的トレンドを示すデータではなく、360日間の相関関係の全体的な傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に低い項目がいくつか見られます。特に、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の相関は非常に低く、相関係数は0.15です。
– 逆に、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の多くの社会WEI間では高い相関が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡により、正の相関（赤系）と負の相関（青系）が示されています。
– 赤に近い色は強い正の相関を示し、青に近い色は弱い相関や負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関を示しており、それらの数値が様々なWEI指標間の関係性を表しています。「総合WEI」は他の多くの指標と強く相関しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、特定の指標が密接に関連していることが多く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.96と非常に高い相関を持っています。
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、交通に関するWEIの各指標がどのように関連し合っているかを視覚的に示し、政策立案や改善の方向性を考える際の指針となり得ます。
– 教育機会や社会参加の指標が他の要素と高い相関を持つことは、これらの領域が社会全体のウェルビーイングに重要である可能性を示唆しています。
これにより、交通における各WEI指標の連携性を考慮したアプローチが社会やビジネスにおいて有効であることが理解できます。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおけるさまざまなWEIスコアタイプの分布を示しています。それぞれのスコアタイプについて、以下の詳細を分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフは単一の期間の分布を示しているため、時系列のトレンドは直接見られませんが、スコアのばらつきを確認できます。ただし、「総合WEI」から「社会WEI (共生、持続性、自由の確保)」に向かって、スコアが少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各箱ひげの外れ値は、特に「個人WEI (経済状況)」で多く見られ、ばらつきが大きいことを示しています。
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」や「社会WEI (共生、持続性、自由の確保)」でも外れ値が観察されますが、他のスコアに比べて外れ値が少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅や位置はスコアの中央値と四分位範囲を示します。「個人WEI平均」は全体的に高い中央値を持っていますが、範囲は狭いです。
– 色のグラデーションは視覚的な区別を助けており、異なるスコア間の比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のスコアタイプを比較することで、経済状況や心理的ストレスのような個人の要素が、社会の公平性や共生にどのように影響を及ぼしているかを考察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いスコアを維持していますが、特に「個人WEI (経済状況)」でばらつきが大きいことから、経済的な要因が多様な影響を受けていることが示唆されます。
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**:
– 多くのスコアタイプが80%を超える高い中央値を持っているため、人々は全体として比較的よい交通状態を経験していると感じられるでしょう。
– ただし、「個人WEI (経済状況)」や「個人WEI (心理的ストレス)」の外れ値は、特定の個人に大きなストレスや経済的負担がある可能性を示唆しており、これが改善の必要性を訴えるポイントとなりえます。
– ビジネスや政策決定者にとって、これらのばらつきは特定の課題に対するターゲット改善を行うための情報として役立ちます。特に、交通政策の策定や地域別の対策を考慮する際に有用です。
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、交通カテゴリのデータについて主成分分析（PCA）を行い、第一主成分と第二主成分の散布図として示されています。これらの視覚的特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフの中には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ポイントは広く分布しており、特定の方向に集中する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に第一主成分が0.2以上、第二主成分が0.15近辺の点や、第一主成分が-0.5近辺の点は、他のデータポイントからは離れた位置にあり、外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 第一主成分の寄与率が0.67と高く、データの分散を最も多く説明しています。一方、第二主成分の寄与率は0.11です。各プロットは個々のデータポイントを示しており、異なる交通指標や要因がこれらの主成分にどのように寄与しているかを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時間経過を直接示してはいませんが、データの分散が広がっており、多様な交通データが反映されていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは広範囲に分散しており、特定の相関関係は見られません。ただし、第一主成分側での広がりが大きいことから、影響の大きな要因が存在することが考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 第一主成分の高い寄与率から、交通データにおける主要な変動要因がはっきりしていることが分かります。ビジネスや社会への影響としては、主要な交通要因の変化が予測しやすくなり、それに基づいてインフラや運行計画などの改善が可能になると考えられます。
全体として、このPCAグラフは、交通データの多次元的な関係を単純化し、主要な変動要因を特定するための有効なツールとして機能しています。
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。