📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 1. 時系列のトレンド:
– **総合WEIの推移**: データには日々の細かい変動が見受けられますが、全体的には上昇トレンドが見られます。特に、2025-07-06から2025-07-12にかけてのスコア上昇が顕著であり、この期間に社会的な好影響があった可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに大きな変動が見られますが、社会WEIの方がしばらく高水準を維持していることが観察されます。個人ストレスや健康指標など内面的なスコアがダイナミックに影響しました。
#### 2. 異常値の検出:
– 異常値に関しては、特に低いスコアの日（2025-07-20）に注意が必要です。この期間、心理的ストレスと社会の公平性や持続可能性のスコアが大きく低下しているため、何らかのイベントや社会的な変動があったと推測されます。逆に、2025-07-07から2025-07-09の高スコアの日付においては、上記の要素が高くなる社会的施策または祝祭などの影響があるかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差:
– **STL分解**: 長期的な上昇トレンドと周期的な変動が確認できます。周期的なピークは社会的イベントや祝祭に関連している可能性がありますが、具体的な要因の特定にはさらに詳細な背景情報が必要です。残差が示す不明な変動は短期的な予測を困難にしています。
#### 4. 項目間の相関:
– WEI間の相関分析では、特に個人的な経済的余裕と心理的ストレスが相関を持ち、社会基盤や自由度が持続可能性と深い結びつきを示している可能性があります。このことから、経済的側面とストレス管理の重要性が強調されるといえるでしょう。
#### 5. データ分布:
– **箱ひげ図分析**: 各項目の中央値は0.7から0.9の高い水準に位置しますが、経済的余裕や心理的ストレスは大きくばらつきがある（外れ値も多く発生）ことがわかります。これは個人間の経済的状態やストレス感じ方が多様であることを反映しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **主成分分析**で、PC1が大部分の変動を（71%）占めることから、複数の指標が単一の影響によって大きく変動していることが示唆されます。この主要因は、おそらく個人や社会全般にわたる基本的な満足度と幸福に関わる要因と考えられます。
### 総括:
分析された期間は、多くの指標で前進の傾向がありますが、特にストレス管理や経済的余裕の要因が、個人および社会全体の幸福に大きく影響を及ぼしているようです。一部の日には異常値が観測されていますが、これらは特定の出来事や社会的変化が反映されている可能性を考えることができ、政策的介入や支援が効果を持ちうるポイントです。
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:
以下、このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の推移を示していますが、データは大きく二つの期間に分かれています。一つは2025年の中頃から終わりまで、もう一つは2026年の中頃です。
– 2025年のデータポイント（青）は、全体的に横ばい傾向が見られますが、2026年の緑色のデータポイントは、前年度の数値が少し低下したかのように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの明らかに異常な値（黒い囲み）が存在しています。これは、突発的な要因やノイズによるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、年の始めから中頃にかけてのデータとして採用されています。
– 緑の点は前年度のAIによるデータで、予測の精度や比較に利用されています。
– 黒い丸は異常値を示しており、注意を要するデータを特定しています。
– ピンクや紫の線は、異なる回帰モデルによる予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青い点）と比較された前年のデータ（緑の点）には多少の変動が見られますが、全体的なトレンドは大きく変わらないように見えます。
– 予測の範囲（灰色の背景、色つきの予測線）と実際のデータの整合性により、どのモデルが有効であったかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度ごとにデータの集まりが異なりますが、全体的には高いスコアを示しており、交通カテゴリが安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データの範囲と予測モデルを見る限り、交通における総合WEIスコアは比較的安定しているため、運用上の大きな問題は発生していない可能性があります。
– 異常値が示しているように、特定の期間における突発的な問題は解決が必要かもしれません。
– このようなデータ分析は、交通計画やインフラの改善に直感的な理解を提供し、効率向上のための基盤となるでしょう。
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**
– グラフには二つの異なる時期のデータが示されています。最初の部分は2025年の中頃から9月初めまで、次の部分は2026年の中頃からデータが再開しています。
– 各時期とも大きなトレンドは明らかではありませんが、各時点で個別のWEIスコアが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に黒い縁のマーカーで示された外れ値があります。これは、異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 実際のデータポイントを示しています。
– **異常値（黒い縁）**: 規定から外れたデータポイントを示しています。
– **昨年（緑）**: 前年のデータを示し、基準としての意味を持っています。
– **予測範囲（グレー）**: 予測の不確かさを示します。
– 各種予測（ピンク、紫など）は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 今回のデータは期間が分かれているため、直接的な連続性はありませんが、二つの期間の比較をすることで、季節性や他の要因の影響を見極める可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 二つの期間間において、特に相関関係が示されているわけではありません。しかし、異常値を含め、分布全体を見ることで何らかのトレンドを把握できる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々は最初の期間での均一性と次の期間の広がりを比較することで、交通の利用状況や行動の変化についてのインサイトを得る可能性があります。
– 外れ値（異常値）は、交通ルールや政策の変更、自然災害、インフラの故障などが要因となっているかもしれません。
– 長期間にわたる予測と実績の比較が可能であれば、将来の予測モデルの精度向上にも役立つでしょう。
このようなデータを用いることで、交通管理や公共交通の政策決定において参考になる情報が得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:
1. **トレンド**:
– 初期は高いWEIスコアで安定。
– 後半に大きなギャップがあり、スコアが大きく低下。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間が経つにつれ、スコアに急激な変動が見られます。
– 初期の安定期後、ギャップの直後に大きく変動していることが観察されます。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値で、最初は密集しているが、後にばらける。
– 緑の点は前年比でギャップ後も高スコアを維持。
– 異常値は黒い丸で示され、都度観察されます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線がトレンドに沿って予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には一致しない箇所が多く見られます。
– 前年データとの比較で、不整合な変動が存在していることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データとの間には一定の相関が見られますが、中盤のギャップがその関係を乱しています。
6. **直感と影響**:
– 初期の安定性から、急激な変化が生じ、交通状況に何らかの大きな変化（例えば新規インフラや法律変更など）があったと推測できます。
– WEIの低下は交通の効率低下や問題があったことを示唆しており、改善が必要と考えられる。
– ビジネス面では、交通インフラやサービスの改善が必要性がある可能性を示唆しています。
全体として、交通状況の予測に対して変動が大きく、改善や監視が必要な状態が浮き彫りになっています。
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:
以下にグラフの解析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの主要な期間があります。最初の部分（2025年）では、WEIスコアが比較的一定しています。2026年になると、スコアはやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の期間にはいくつかの異常値が見られますが、全体として大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 青の点は実績、黒の縁が付いた点は異常値を示しています。
– 緑の点は前年の数値を表しており、一部の期間で高いスコアを示しています。
– 予測には異なる回帰モデルが用いられています（線形、決定木、ランダムフォレスト）、それぞれ異なるトレンドを描写しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の比較が行われています。2025年の青い点（実績）は、前年度（緑の点）より一部期間で低く、時間が経つにつれて徐々に向上しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年と2026年の得点分布を見ると、2026年の方が高いスコアに集中しています。モデルを基にした予測と実績がどの程度一致しているかがポイントです。
6. **直感的な感じや社会・ビジネスへの影響**:
– 交通に関連する経済的余裕が計測されているため、全体のWEIスコアが2026年に向けて改善傾向にあることは経済回復の兆しとして受け取ることができます。
– 将来の予測に対する異なるモデルの利用は、リスク管理や政策立案にとって重要です。異常値の発見は、何らかの外部要因が影響している可能性も示唆しています。
社会的には、経済的余裕の改善は交通カテゴリーにおける活動やインフラ投資の増加につながる可能性があります。
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**
– グラフのデータポイントは、約360日間のスパンで分かれています。最初の約半年間は密集していますが、後半は分布が分かれています。
– 最初の期間（2025年7月から12月）は横ばいに近い固定したトレンドを示していますが、急激な変動が少し見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初めの方に外れ値が見られます。黒のサークルで強調されており、異常値として認識されています。
– 予測値（赤い×印）がいくつかあり、実績データと離れている場合が見受けられます。
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ています。
– 緑色のプロットは前年データを示しています。二つの期間で健康状態に類似した特性があるか比較することが可能です。
– 予測は線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（緑の線）を使用して行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に明確な相関があるかどうかを判断するのは困難ですが、前年データは今後のトレンドの予測に使用されているようです。
– 予測値は全般的に実績データに近い値を示していますが、一部は離れていることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は左右に分かれており、変動の時期にはある程度の相関が認められます。
– 以下の期間では、異常値や急激な増減が見られることから、一時的な外的要因の影響も考えられます。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**
– 人々の健康状態（WEI）が異常値を示したり、予測と実績の乖離が大きい場合、何らかの交通手段の利用頻度や方法変更が関連している可能性があります。
– 健康状態が維持されている期間は、交通ルーティンが確立され効率的であることを示唆している可能性があります。
– 仮に外れ値や急激な変動が頻繁に起こる場合には、交通政策の見直しや、人々の行動パターン変更の必要性を示す指標となる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間でデータが示されています。
– 初期の期間（2025年7月～10月頃）は、WEIスコアが約0.4から0.7の間で安定しています。
– 後半の期間（2026年5月～7月）は、WEIスコアが異なる群れを成していますが、全体的には約0.6から0.9の範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間中にいくつかの異常値が見られ（黒い縁取りのプロット）、これらはWEIスコアから大きく逸脱しています。
– 両期間で異常な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、最初の期間でのみ見られます。
– 緑のプロットは「前年比（比較AI）」で、後半の期間に位置しています。
– 異常値は黒く縁取られた円で示されますが、特定の時点でのみ発生しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のプロットは、初期の期間で色分けされて示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルの予測範囲は重なっていますが、実績データは範囲に収まっているため、大きな食い違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の各モデルの予測が実績に近いということは、高い相関性があることを示唆します。
– 周期性や強いトレンドのないデータのため、WEIスコアに対する環境や時期の影響が少ない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 実績と予測が概ね一致しており、異常値が少数であることから、心理的ストレスの予測モデルは比較的信頼性が高いと考えられます。
– 異常値が少数であることから、個々の外的要因によるストレスの上昇があるものの、全体的なストレス管理が成功している様子がうかがえます。
– 社会や交通機関において、効果的なストレス管理プログラムの実施が、全体の心理的ストレスを抑えるために重要であることが示唆されます。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには実績データと予測データが表示されています。実績データ（青いプロット）は主に2025年7月から9月にかけて表示され、比較的安定しているように見えます。
– 予測データ（いくつかの色のプロット、2026年側）は徐々に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部に異常値が示されていますが、それほど極端ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ、緑は前年データです。
– 赤い×は予測値で、線形回帰（ピンク）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（濃いピンク）が含まれます。
– 複数の予測方法を組み合わせた分析が行われ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**:
– 実績と予測が連続して表示され、異なる回帰方法による予測の違いが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと比較データの分布が重なっている部分が多く、これにより安定した予測モデルが構築されていることが示唆されます。
– 予測データは時間の経過と共に高いWEIスコアになっていく傾向が見られます。
6. **直感的な印象および影響**:
– 予測データの安定した上昇は、将来的な自由度と自治の向上を示唆しており、交通カテゴリーにおいてプラスの傾向を維持していることが伺えます。
– ビジネスにおいては、交通分野での自律的なイノベーションや効率化が期待されるでしょう。
– 社会的には、移動の自由度が向上し、個人の生活の質が上が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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **急上昇からの変化**: 初期段階（おおよそ2025年7〜9月）でのスコアは0.6から0.8の範囲に分布しており、その後のデータがないため変動はわかりにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値の存在**: 初期のプロット群に、異常値が複数見られます。これらは予測とのズレを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績と予測の比較**: 実績データ（青丸）があり、予測手法として線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されています。
– **密度**: 前年のデータ（緑）は一つの時期に固まって出現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測のズレ**: 初期の実績データと予測データが時間的に分かれているため、連続した関連を確認することが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の分布は密集しているため、時期によってスコアのバラツキが大きな変動を示さない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **不安定性の改善余地**: 外れ値の存在は、システムの不安定性またはモデルの改善余地を示しています。
– **社会的影響**: WEIスコアに関するデータであり公正さに関する評価であるため、公共交通の平等性の改善には重要な指標となり得ます。
このグラフは、初期段階でのデータ分析が必要とされており、今後の公正性評価のために詳細な追跡と改良が求められています。
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、グラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間にわたるデータを示しています。最初の期間では、実績データ（青色の点）が2025年7月から並んでいますが、特に顕著な上昇または下降トレンドは見られません。一方、2026年5月–7月には、予測データ（緑と紫色の点）が高いWEIスコアで維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータで、明らかな外れ値は見受けられません。2026年にかけて、データは以前の期間よりも安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データ、赤色の×は予測された実績AI、緑色の点は前年のデータを示しています。異常値は黒い円で示され、特別な注意が必要です。紫のラインは線形回帰と異なる回帰手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑色）と比較して、実績（青色）や予測（紫色と緑色）は高いスコアを維持しており、持続可能性と自治性の向上が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間全体を通して、予測されたWEIスコアは比較的高い位置に集中しており、実績に対して楽観的な見方を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的には、持続可能性と自治性の向上が示唆されています。もしこれが交通システムの効率や住民の自主性を表す指標であるなら、都市計画や政策決定における重要な参考情報となります。长期的には、これらのWEIスコアの安定性が政策の信頼性を反映している可能性があります。
このグラフは、交通カテゴリにおける持続可能性と自治性の改善が明確であることを示唆しており、意識的な取り組みが実を結んでいることを直感的に感じさせるものと言えます。
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**:
– 初期の期間において、実績（青）は0.8以上の範囲で推移しています。
– 終盤では、予測（緑）が密集して0.8を超える範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの異常値（黒の円）が見られますが、全体として大きな変動は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– **青の点**: 実績（実績AI）はほぼ安定しています。
– **緑の点**: 予測が0.8以上で密集していて、予測の精度が高いことを示しています。
– **異常値（黒の円）**は数回見られますが、その周囲のデータと一致していないことが際立っています。
– 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）が表示されていますが、いずれも大きく異なる予測を示しているようには見えません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間でそれほど大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIは非常に相関が高いです。
– 時間が進むにつれて、予測と前年データ（緑）は非常に近似しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 初期段階では予測モデルの偏差が大きかった可能性があるが、徐々に精度が向上しています。
– ビジネスや社会への影響としては、交通セクターにおいて安定したサービスが提供されていることを示唆し、インフラの信頼性が高いと考えられます。
– 異常値が取り込まれている点を考慮すると、今後の予測精度の向上のためにデータクリーニングやモデルの再評価が必要かもしれません。
このグラフ全体として、かなりの安定性が見られ、長期的な交通支援への影響がポジティブであることを示唆しています。
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）のスコアを時系列で示しています。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年中頃）にスコアが0.7から0.9の範囲で上下しているが、特定の上昇または下降トレンドは見受けられない。
– 後半（2026年初頭）ではスコアが0.8から0.9の間で安定しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットにおいて、0.6近辺の異常値が見られるが、ほとんどの値は0.7から0.9の範囲内に収まっている。
– 大きな急激な変動はないものの、初期にはある程度の変動性が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績AIのデータは、過去の実績を表しており、一貫性がない時期がある。
– 緑色（前年度）は、今年度のデータと比較するための参考として示されている。
– 紫の線は、いくつかの異なる予測モデルを示し、これらが過去の実績データとどのように一致するかを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間には、過去の変動性に対する予測モデルの一致度がわかる。
– 予測モデルは初期の実績にはフィットしていないようだが、後半ではより整合性が高まっている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータには分布のばらつきが見られ、特に異常値が外れたデータポイントとして明示されている。
– 2026年では、データのばらつきが少なくなり、0.8から0.9の範囲に集中している。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績データが不安定であったが、次第に安定していることは、政策や技術導入の効果が徐々に現れた可能性を示唆する。
– モデルの適合度が年度を追うごとに良くなっているため、予測精度の向上が期待でき、将来的な政策決定に役立つ可能性がある。
このような情報は、交通政策の改善や多様性に関連する施策の導入における効果を評価する際に有用です。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとで色の変化が見られますが、特に8時～9時、15時～18時の間は明るい緑から黄色にかけての色が多く、一貫して高いスコアを示しています。
– 16時～18時は、特に暗い色から明るい色に変化しており、トレンドとして上昇傾向にあることが考えられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 16時台に紫色が出現しており、これは急激なスコアの低下や異常値を示している可能性があります。
3. **要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るいほうが高スコア、暗いほど低スコアを示しています。
– 同じ色調が時間帯に沿って続く部分は、安定した状況を示していると考えられます。
4. **複数時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯（特に8時～9時と16時～17時）の間で、スコアが高くなっているのが確認できます。これにより、これらの時間帯がピークであり、全体のスコアにおいて重要であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– このグラフでは、特定の時間帯にスコアが集まっていることがわかります。特に、8時台と15時～18時台がスコアの集中する時間帯です。
6. **直感とビジネス・社会への影響:**
– 高スコアの時間帯が朝と夕方に集中していることから、通勤ラッシュや帰宅ラッシュと関連しているかもしれません。流通業者や公共交通機関は、これらのピーク時間帯に対する対策が必要です。
– 16時頃の一時的なスコアの低下は、システム問題や何らかの障害があった可能性があります。この時間帯の問題を解消することで、全体の効率が向上するでしょう。
以上の点から、交通における時間帯ごとの需要や効率に関する貴重なインサイトが得られ、人々の移動や物流の効率向上に役立つ可能性があります。
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、与えられたヒートマップの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる色のパターンが見られ、特定の時間にスコアが顕著に変化している可能性があります。
– 縦軸の時間帯で見ると、特に8時と16時付近で明るい色が続いており、これらの時間帯は何らかのアクティビティが活発であると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（特に2025-07-06〜2025-07-10あたりと2025-07-18）で一部の時間帯に色の変化が目立ちます。これは、異常な活動やイベント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**:
– 色はスコアの値を示しており、色が明るいほど高いスコアを意味します。
– 水平のプロットは、特定の時間帯にどの程度の活動があったかを示しており、同じ色が続く場合は一貫した活動が行われ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**:
– 各時間帯の活動は、日毎ではなく時間帯ごとのトレンドを示しています。特定の時間帯に集中して活動があるため、その背後にある原因を探ることで、全体の理解が深まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に午前と午後で活動の集中時間が異なっており、8時と16時あたりにピークが見られます。
– 他の時間帯には活動が少ない時間があるため、何らかのパターン（通勤のピーク時間など）が隠れていると考えられます。
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**:
– このヒートマップを見ると、人間はピークの時間帯に特に注目するでしょう。そのため、対応する交通手段やインフラの調整が求められる可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、これらのピーク時を考慮したサービスの最適化やリソース配分を行うことで、顧客満足度の向上や効率化が期待できます。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯における交通活動のパターンを示しており、その背後にある要因や対応策を考えることで、より豊かな洞察が得られるでしょう。
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:
以下は提示されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 時間帯によって色が異なることから、周期性が見られます。特に、朝の8時台と夕方の16時以降は濃い色が多く、交通の利用が少ないことを示しています。
– 日ごとに大きな変動は見られず、ある程度の安定したパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月10日と7月15日に黄色の表示があり、この時間帯に顕著な増加が見られます。一般の色よりも明るいことから特定の理由で混雑が増えた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さや明るさは交通利用の多さを示しており、紫や青は利用が少なく、緑や黄色は利用が多いことを示します。
– 10時から15時の間、比較的利用が多いことが伺えます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 現在のグラフでは、同一日の異なる時間帯ごとの利用状況が示されていますが、特定の曜日や特定日のパターンが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕の通勤時間には利用が少なく、昼間の時間帯には利用が増える傾向があります。
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に関する洞察**:
– 通常であれば一般的な通勤時間帯に利用が少ないため、新型コロナウイルス感染症の影響やリモートワークの普及が考えられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、交通機関の利用の少なさを考慮し、運行スケジュールの調整や設備の効率的な活用が求められる可能性があります。
このようなパターンを踏まえることで、交通政策や企業の戦略に活かす余地があるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおける複数の「WEI」項目間の相関関係を示しています。以下に詳細な分析を行います：
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものは時間軸を伴わないため、トレンドを識別することはできません。しかし、相関の強さを通じて特定の関係性の強さや弱さを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値の特定よりも、相関の強度（高い、低い）に焦点を当てます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近づくほど相関が強く、青に近づくほど相関が弱いか負の相関です。
– たとえば、総合WEIと個人WEI平均の相関が非常に強い（0.94）ことがわかります。
– 個人WEI（経済的余裕）の相関が全体的に低く、他の項目との関連が少ないことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全項目が同じ期間で比較されていますが、時系列データそのものではなく、項目間の相関を示すため、直接的な関係性を示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（健康状態）と他の項目（特に社会WEI（持続可能性と自治性））の相関が弱いことが目立ちます。
– 個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公正性・公平さ）の相関もやや低め（0.49）です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 総合WEIに強く寄与するのは、個人WEI平均と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）です。このため、それらの要素を改善することが全体の幸福度を向上させる可能性があります。
– 社会政策や交通政策を策定する際には、経済的余裕や健康状態の向上により強い成果を得ることが期待できない可能性があり、他の分野との相互作用に注目が必要です。
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、交通カテゴリーのさまざまなWEIスコアの分布を比較しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプごとにスコアの分布が異なっています。全体的に、スコアは各WEIタイプでまばらに分布しており、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（経済充実）」などの項目で外れ値が見られます。これらは異常なデータやバラつきの存在を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱の色の違いは、WEIタイプごとの異なる平均値や分布を視覚化しています。箱の長さはデータの範囲を示し、ひげは範囲外のデータを含みます。箱の中線は中央値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、異なるWEIカテゴリの比較なので、直接の時間的関係性は評価しづらいです。しかし、ある程度の関連性（例：「個人WEI平均」と「個人WEI（経済充実）」の類似性）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間で明らかな相関関係は見られませんが、「個人WEI」カテゴリ内では類似した傾向が見られ、これが特定の社会的・経済的要因を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は特に外れ値に注目し、異常値が社会的・経済的変化やストレス要因を示すと考えるかもしれません。交通政策やインフラの改善を考える上で、特定のWEIスコアが低い（または外れ値の多い）カテゴリに重点を置くとよいかもしれません。また、スコアが比較的一貫して高いカテゴリは成功した対策の指標として活用できるでしょう。
このグラフは、政策立案者が重点エリアを特定し、効果的な対策を講じるための指標として利用するのに役立ちます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは、データの主成分分析（PCA）を示しています。各点は360日間にわたる交通関連のデータポイントを示します。明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、分布の中にいくつかのクラスターが存在することがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの上部にあるいくつかの点は、他のデータポイントから若干離れており、外れ値として注目される可能性があります。特に第2主成分で高い値を示す点が散見されます。
3. **各プロットや要素**
– 各点は個別のデータポイントを表しており、第1主成分（寄与率: 0.71）と第2主成分（寄与率: 0.09）で表される空間における分布を示しています。第1主成分の寄与率が非常に高いため、主にこの成分がデータの大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての関係性は直接的には示されていませんが、分布内のグループによって異なる行動パターンが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。むしろ、データはさまざまな方向に散らばっており、高次元空間内での整列傾向が示唆されるかもしれません。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**
– このグラフから、交通関連データにはさまざまな要素が絡み合っており、それによってデータが多様な方向に分布していることがわかります。ビジネスや社会への影響としては、この多様性が交通パターンの複雑さを示している可能性があり、該当する改善や政策が必要であることが考えられます。特に外れ値やクラスターに対処することによって、交通の効率化や利便性の向上が期待されるでしょう。
この分析支持情報を追加することで、具体的な改善策や将来の予測に対する有用な指針を与えることができるでしょう。
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。
