📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、初期の0.74付近から始まり、2025年7月6日から7日にかけての急上昇（約0.86）を見せ、その後高い水準を維持し、7月9日にピーク値の0.89に達しています。その後、安定したトレンドが続き、7月20日以降下落が始まり、最終的には0.71まで低下しました。
– **個人WEI平均**は、7月上旬の低いスコア（0.70）から、7月6日以降徐々に上昇し、おおむね0.78を超える安定した高いスコアを維持しています。
– **社会WEI平均**は、7月7日以降急激に上昇し、ピーク時に0.95に達します。その後、緩やかな下降トレンドが観察されます。
#### 異常値
– 特に7月2日、7月7日、7月8日、7月9日、7月13日、7月15日には、突出して高い（0.81以上）スコアが観察されます。
– 7月20日以降顕著な低スコアが観察され始め、特に7月24日には最低スコアの0.63に達しました。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解結果）
– 相整域のトレンドが存在しながら、多くのスコアで異常なピークとディップが共存しており、季節的なパターンや不規則な変動が影響していることが示唆されます。
– 7月中旬から下旬にかけてのスコア低下は、季節性の変化か、特定のイベントに起因していると考えられます。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによる分析では、**社会基盤**と**持続可能性**、**公正さ**が比較的高い正の相関を有していることが分かります。
– これに対し、**心理的ストレス**は他の項目と負の相関が見られる傾向があり、ストレスの増減が他のWEI項目に逆行する要因と考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図から、スコアの中央値は0.75付近に集中しており、外れ値として観測されるスコアは一部のカテゴリで見られるに過ぎません。これにより、全体の安定度は高いと推測されますが、特定の日に突出するイベントがある可能性が指摘できます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が0.79で大半の変動**を説明しており、WEIにおける主たる影響因子が特定できます。これは、主に**社会的要因**がWEIに大きく関与している可能性を示唆しており、政策や社会的な環境改善がWEI向上に具体的な影響を及ぼすことを示唆しています。
### 結論
全体として7月上旬、特に7月6日から9日にかけて高いスコアを記録した後、7月20日以降の急激な低下が観察されます。これは、社会的出来事や政策による影響も考えられます。異常値としての高スコアも、積極的な施策やイベントの成功を示す可能性があり、逆に低スコアはストレスや不安定な経済・健康要因を反映している可能性が高いです。これら要因の理解は、どのようにして効果的な社会政策を策定していくかにとって重要です。
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**:
– 左側（2025年頃）のデータは「実績（実測AI）」で、主に0.6から0.9の範囲に分布しており、全体的なトレンドは横ばいからやや下降しています。
– 右側（2026年頃）の「前年（比較AI）」データは、約0.6から0.9の間に集約されており、一定の安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の「実績」データにはいくつかの異常値が見られます。
– 左側に対する右側のデータ位置の急な変動が観察され、これは大きな構造変化や環境の変化を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは過去の実績を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、比較ベースとして活用されています。
– 各プロットの大きさは、データポイントの重要度や頻度を示すものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」のデータは、全体的に異なるパターンを示し、この違いが何らかの環境変化や予測モデルの改善を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータポイントは中央寄りだったのに対し、右側はより分散が少なく、一貫性をもっているように見えます。このことは予測モデルの精度向上を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**:
– グラフを見た人が直感的に感じることとして、データの整合性が改善されつつあることが考えられます。
– モデルの予測精度が向上していることで、交通に関する意思決定がより信頼性を持つようになる可能性があります。これにより、輸送効率の向上やコスト削減が期待できます。
全体として、このグラフは交通関連のデータモデルが過去の実績を基に、より精度の高い分析と予測を可能にしている過程を示していると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（実績AI、青のプロット）は、0.75から0.85の範囲で横ばいからやや下降しています。
– 2026年4月以降の予測値（前年比較AI、緑）は、0.6から0.8の範囲で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中にいくつかの異常値（黒枠）が観察されます。これは予想以上の変動を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色プロットが実績値を示し、緑色プロットが前年の比較値を示しています。
– 紫色ラインはランダムフォレスト回帰による予測で、他の回帰法（線形回帰や決定木回帰）も関連していますが、視覚的にはわかりにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年比較AIは異なる指標ですが、2026年のデータを見ると比較的一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータはより多様で、後期は一定の範囲内に収まる傾向があります。これはデータの安定化を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフからは、初期のデータに対する予測が精度を欠いていた可能性がありますが、後半では安定していることが示されています。
– 交通関係の技術やサービスが安定化している可能性が高く、顧客満足度や運営効率の改善が期待されます。ただし、初期の異常値は潜在的な問題を示しているため、考慮が必要です。
このグラフからは、時間の経過と共に交通関連の個人WEIスコアが一定の安定化を迎えていることを示唆しており、今後の運営方針や戦略において予測の精度を高める必要があると言えます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の約3か月間のデータ（左側の青いプロット）は、0.8から0.6付近までの下降トレンドを示しています。
– その後、データが無くなり、新たに緑色のデータが出現しています。このデータは0.6以上の範囲で、比較的一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの青いプロットは、他のデータポイントから外れており、異常値として示されています。
– 緑のプロットには目立った外れ値は見られず、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、過去のデータです。
– 緑の点は「前年（比較AI）」であり、前年のデータと比較するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青いデータが終了してすぐに緑のデータが開始していますが、間に明確なリンクはありません。過去データのトレンドを引き継いだ安定性のあるデータとして解釈されるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いデータの下降トレンドが終わった後、緑のデータが安定しており、異なる期間間のデータの相関は低いと考えられます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 初期の下降トレンドは、交通関連のパフォーマンスの悪化を示唆している可能性があります。
– その後の安定した緑のデータは、前年の水準を維持しているため、改善または安定した状態であることを示唆します。ビジネスではこれが改善策の効果として評価されるかもしれません。
– 社会的には、交通インフラや政策による安定化が図られている可能性があります。
このようなデータの流れから、政策の見直しや改善策の効果を評価するために活用されるでしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）スコアを示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**:
– 前半はグレーの範囲内に実績（青色）データが密集しています。明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 後半には緑色のデータが見られ、時期が進むにつれて若干の下がり幅が見られますが、非常に小さい変化です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示されている異常値が前半に見られます。これらは何かしら異常なイベントが発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色）**: これは実際に記録されたWEIスコアであり、過去のデータを示しています。
– **前年度（緑色）**: 前年度の予測または実績との比較を示している可能性があります。
– 四種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる統計モデルによる将来のスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データと緑色の昨年度との乖離は比較的小さいですが後半の期間は異なる経路を取っています。
– 予測手法の影響で、各モデルに基づく予測が大きく変わっているか、もしくは近い値を示しているかの比較はできませんが、全体的な動向を知る手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グレーの予測の不確かさ範囲内に青色の実績が収まっていることから、予測モデルの精度は一定程度信頼できることが言えるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕の変化が限定的な範囲であり、急激な変動が少ないことから、交通分野における経済的影響は安定しているように見えます。
– 異常値は特定の出来事、例えば政策変更や社会的イベントによる可能性があるため、注意が必要です。
– 安定性が見受けられる場合、ビジネスモデルの計画や施策の策定には安定的なアプローチが有効かもしれません。
このグラフから、交通分野における経済的動向が安定している中でも、特定要因による異常が存在しうることが見て取れます。予測結果を参考にしながら、適切な対策を講じることが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期データ**: 2025年7月頃から2026年1月までは、青い点が密集しており、WEIスコアは比較的安定しています。
– **その後の変化**: 2026年3月以降は緑色の点に移行し、スコアがやや低下していますが、徐々に一定の範囲に収束しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期に数点、スコアの低い異常値（黒囲み）が観察されます。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 時系列の初期に集中。
– **緑色の点（前年AI）**: 後半のデータとして示され、前年との比較を示唆。
– **予測モデル**: 複数の予測手法が使われ、特にランダムフォレスト回帰が目立ちます。
### 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**: 初期は実績に基づき、後半では前年データと比較されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 初期は狭い範囲での分布、後に広がりつつも集約される様子。
– **相関の可能性**: 予測と実績の差異から、予測モデルの精度についての洞察を得ることができます。
### 6. 直感的洞察と影響
– **人間的な直感**: 初期の安定した状態から、徐々に変化や改善されている印象を受けます。具体的な予測モデルの精度や異常値の扱いに注目が集まります。
– **ビジネスや社会への影響**: 交通に関する健康状態データの管理や改善の効果をモニターするために活用される可能性があります。異常値やトレンドの変化は、迅速な対応を可能にする重要な指標となりえます。
全体として、このグラフは個人の健康状態の推移を理解する上での有用なツールであり、予測モデルの性能を改善するためのフィードバックループとして機能することが期待されます。
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360日間にわたる時系列データを示しています。
– 初期の数値データ（実績AI）は、ある期間で密集しており、その後、時系列の後半にはデータが別の色で異なる分布を示しています。
– これは、特定期間を境にデータの性質や測定の方法が変化している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分において、黒い円で囲まれたデータポイントが外れ値として識別されています。これらは、他のデータからのズレを示しており、特定のイベントや状態が影響している可能性があります。
– 黒い円の最も低いスコア点は特に注目で、異常なイベントや誤差が発生したことを示唆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**:
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は前年の比較ポイントを示しています。
– 線回帰（紫色の線）や決定木回帰（ピンク色の線）が予測を示しており、これが実績データとどのように重なるかが重要な洞察を生むでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルとの整合性が見られ、特に予測と実績がどの程度一致しているかがわかります。
– 時系列データ間の相違点や一致点を分析することで、モデルの精度や改善点が明らかになるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の密度の違いから、初期の測定期間とその後の測定期間でデータの性質が異なる可能性があります。
– これは、時間の経過とともに心理的ストレスに関連する要因が変化しているか、もしくは測定のコンディションが変わったことを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、この種の心理的ストレスのデータは、個人の精神的健康状態の評価に利用されます。これにより、ストレス管理や介入の必要性を評価することができます。
– ビジネスや社会への影響として、交通カテゴリに関連するストレスの変動は、政策やインフラの改善点を提示する可能性があるため、関係者にとって重要なデータとなり得ます。
これらの洞察は、交通における心理的ストレス管理の改善や予測モデルの精度向上に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績AI（青いプロット）** は、初期には高いWEIスコアを示していますが、評価日が進むにつれて下降しています。
– **予測（ピンクと紫の線）** は、WEIスコアが徐々に上昇すると予測しています。
– **前年（緑のプロット）** のデータは、安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い円）** が、最初の期間に集中しています。これは実績データから大きく逸脱しており、何らかの異常や特異な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**
– **青いプロット（実績AI）および緑のプロット（前年）** は実際に観測されたデータを表す。
– **紫とピンクの線** は予測モデルによるもので、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使用しています。
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** は明らかに異なり、アルゴリズムによって異なる未来の予測を示しています。
– **前年のデータ** と比較して、現時点の実績データはスコアが低い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **実績データと前年のデータ** 間でのスコアの減少は、自由度や自治における変化を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現在のトレンドからすると、自由度と自治が急落していることが示唆されますが、予測ではこれが改善される可能性があります。
– ビジネスや社会的視点からは、公共交通や個人の移動の自由に関する政策変更が影響を及ぼした可能性を示唆します。
– この変動を理解することで、改善策を講じるための新たなチャンスが生まれる可能性があります。
これらを踏まえ、政策立案や戦略計画に役立てることができます。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。
– 2025年7月から8月のデータは、主に0.4から0.6の範囲内で変動しています。
– 2026年5月から7月のデータは、0.9以上の高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月の一部に外れ値（黒丸）が観察されます。これは、予測範囲を大きく外れているものです。
– 2025年8月以降、急激なスコア上昇が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、予測（予測AI）と比較するための基準になります。
– 緑の点は前年のデータを示しており、前年の実績との比較に役立ちます。
– 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、それぞれ異なる予測アプローチで結果が異なっている可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に大きな隔たりがあることが示されています。これは予測モデルが実績に対しどの程度の精度を持っているかを分析するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは、一般に0.5付近を中心にクラスターが形成されていますが、2026年のデータは0.9以上で高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 交通の公平性や公正さの観点から、2025年の実績に比べて、2026年のデータが大きく改善しています。これは交通政策や実施計画が成果を上げている可能性を示唆します。
– ビジネスの観点からは、交通関連のインフラストラクチャーやサービスの改善が、社会的な公平性を高める重要な役割を果たすことが強調されます。
全体として、このグラフは、予測モデルの評価、交通の公平性に関する政策の改善、および将来のデータ収集とモデル精度の向上の必要性についての洞察を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフは時間を通じてのデータの変化を示しています。左側の青いプロット（実績）が右側の緑色のプロット（前年データ）と比較されています。それぞれの期間で指標がある程度安定しているが、前年からの期間が空いている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに囲まれた黒の丸が急激な変動や異常値を示しています。これらは全体のパターンから外れていることを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績AIの実測値、緑色のプロットは前年のAIデータを示しています。紫、ピンク、薄紫の線はそれぞれ、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**
– 青と緑のプロットにおいて、実測データと前年データの相関を確認できますが、両者における明確なトレンドの変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年データは互いに近い位置にプロットされているが、一部の予測と相違がみられる。予測と実際の配列が一致するかどうかが重要です。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た人は、青い実績データが前年の緑のデータと類似しているか確認し、予測方法による将来のWEIスコアの変動性に注目するでしょう。
– ビジネスや社会では、交通の持続可能性と自治性が重要であり、WEIスコアの安定性や異常が実際にどのように影響するのかを理解することが必要です。この情報は、政策決定や改善策の策定に役立つ可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **2025年7月から8月ごろ**まで、実績データ（青い点）が密集していますが、その後急に途切れ、再び2026年5月ごろに再度データが現れています。
– 期間全体の傾向としては、初めの集団以降、評価が見受けられなくなり、再度別のタイミングでデータが出現していることから、周期性や他の影響による断続的な測定が示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータ群には一部外れ値（黒い円）が観測されます。特定のタイミングで極端に高いまたは低い評価がある可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点は過去の実績データを示しており、主に0.7から1.0の間に集中しています。
– 緑の点は前年（比較用AI）のデータを指し、これも近接した範囲にあります。
– 紫、ピンクの線は予測モデル（線形回帰や決定木回帰）が提示した結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 緑の前年データと青い実績データは似た範囲に集中しており、一貫性が見て取れます。予測との比較を行う際には、実績や前年データとどれほど一致しているかが鍵となります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– ネットワークの相関は視覚では判断しづらいですが、少なくとも初期データと後期データの集中具合を見ると、一貫したデータ収集が行われていることがわかります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間の直感としては、データポイントの集中部分に注目し、安定して高評価が得られているが、データの断続性や外れ値の存在が何らかの外部要因、例えば制度的変更や社会インフラの変化によるものかと考えられるかもしれません。
– これは交通関連政策の評価や、公共設備の利用状況における社会的な変化を示唆し、政策立案やインフラの改善において考慮すべき点を示しています。
この分析により、異常値の原因調査やデータ収集の一貫性の強化が必要であることが示唆され、長期的には政策判断に影響をもたらす可能性が示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは年初から計測開始され、ほとんどのデータポイントは特に2025年7月から2025年9月に集中しています。全体的には大きな変動は観察されず、若干の上昇傾向があるようにも見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に「異常値」として認識されているデータポイントが複数あります。異常値は、他のデータポイントと比較して目立っており、他の予測結果とは一致しないことを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、この期間中の実際のデータです。
– 「予測（線形回帰）」と「予測（決定木回帰）」の予測値が表示されていますが、これらは実際のデータセットとは若干異なる推移を示す場合があるようです。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は紫色のプロットで示されており、異なる予測手法の結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去のデータ、および予測データが全体として異なる手法でモデル化されていることがわかります。これにより、将来的なトレンドの見込みを比較し、精度の評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「WEIスコア」は0.6から0.8の範囲でほぼ一定しており、データ分布はそれほど広くなく、密度が高い状態を保持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、交通における共生・多様性・自由度の保障に関するスコアが安定して推移していることがうかがえます。外れ値が存在するため、特定の期間に何らかの要因で異常な事象が起こった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定したパフォーマンスが交通政策の持続的な効果と理解される可能性がありますが、異常値の原因を特定し是正することが重要です。
このグラフを利用することで、社会政策の改善や新たな施策の方向性についてより具体的なインサイトを得ることが期待できます。
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:
以下の点に注目して、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 過去の360日間を考慮しているため、1か月以内のデータでは詳細な長期トレンドは見えませんが、短期的な変動が観察できます。
– 午前8時から15時にかけて、スコアが上昇（色が黄色に近づく）していることがあり、特に7月7日から13日にかけて顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、7月17日、7月18日、7月20日以降に顕著なスコアの下降（紫色）があります。急激な変動を示しています。
– これらの日は、交通に関連するイベント（悪天候や事故など）が予想されるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 横軸の「日付」と縦軸の「時間帯」の交差点の色が、WEIスコアを示しており、色の変化が時間帯や日々のスコアの変化を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に目立つのが、異なる時間帯で日付によってスコアが大きく異なる様子です。特定の日付では特定の時間にスコアが大きく変わっていることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯で安定した相関を見つけるのは難しいですが、午前中の方が午後や夜間よりもスコアが高い傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 午前から午後にかけての間に、交通が最も活発または効率的に運営されている可能性が示唆されています。
– 外れ値や急激な変動が影響を及ぼす可能性があるため、それに対処するための対策（例えば警備やメンテナンスの強化）が必要かもしれません。
このヒートマップからは、特定の期間や時間帯における交通効率の変動を把握することができ、交通管理や計画設計における意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
以下は、このヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、7月初旬から中旬にかけて上昇する傾向が見られ、続いて下降する傾向があります。特に7月7日から7月16日にかけては変化が活発です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月23日付近に急激な値の変動があります。これらは大幅なスコアの低下を示しているように見えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEI平均スコアの変動を示しています。黄緑は高いスコア、濃い青や紫は低いスコアを示しているようです。
– 各色の密度が若干均等ではないことから、一定の時間帯でのスコア変動が激しいことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間毎のスコア変動が明確に表れており、特に14時から18時の間で異なる動きが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコア（黄緑）ゾーンに頻度が高い一方で、突然のスコア低下（日付による）は特異点として扱うべきです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、特定の時間帯で交通の効率や混雑度が変動している可能性を示唆しています。ビジネスにおいては、効率的な交通計画やピーク時間の管理の重要性を示しています。また急激なスコアの低下は、不測の事態（例: 事故や天候）を示す可能性があり、予防策設計が必要かもしれません。
このグラフは、交通の時間的な動きと効率の関連性を直感的に理解するのに役立ちます。
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、特定の期間（360日間）における交通カテゴリの社会WEI平均スコアを時間帯ごとに示しています。以下は、このグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 一般的に夏季の初めから中旬にかけて（7月1日～7月20日）、スコアが高め（緑から黄）であることが観察されます。
– 7月20日以降、特に7月23日頃からスコアが低く（紫色）、急激に下降していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日と7月24日にかけて、夕方から夜遅く（16時～18時、23時）、スコアが急激に低下しています。
– 7月6日や7月20日に特定の時間帯で点在して見られる高スコア（緑色）も目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、黄緑色は高スコア（0.95に近い）を、紫色は低スコアを示しています。
– 時間帯ごとの色分布を見ると、日中より夜間に低いスコアの傾向があることが観察されます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日付に対応する時間帯ごとのスコアの変動パターンが、日間の交通状況の変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高低は時間帯により差があるが、全般的なパターンとして、日中（7時～16時）がやや高めのスコアを示す傾向があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 交通状況が改善または悪化している時間帯を特定することで、通勤時間の調整や交通インフラの改善プランに役立つ可能性があります。
– 夕方から夜にかけてスコアが低下していることは、ピーク時の交通混雑や遅延を示唆しており、社会的な効率を向上させるために対策が必要と考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド：**
– ヒートマップにおいて、色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色が濃いほど強い正の相関を示し、青色が濃いほど強い負の相関を示します。
– 全体的に、赤色が多く見られるため、項目間には強い正の相関が多いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– ヒートマップでは個々の測定値の外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、弱い相関（赤の薄い部分）や負の相関（青色）の存在は、他の項目と異なる性質を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味：**
– 高い相関がある要素は相互に関連性が高いことを示しており、例えば「個人WEI平均」と「総合WEI」または「社会WEI平均」との相関は非常に高いです（値が0.96や0.95など）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの要素の相関が比較的低く、特に「個人WEI（心理的ストレス）」との相関が低い（0.23）ため、経済的余裕は他の心理的要因とは独立した特性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 各WEI項目は強く相互に関連しているため、総合的に改善または悪化する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関は比較的低い（0.31）ため、これらの項目間には独立性が見られます。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の「社会WEI」との相関がやや低く、特に「個人WEI（経済的余裕）」との相関が低い（0.24）です。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響：**
– 各分野がどれほど相互に影響を与えているかを理解することは、政策決定や社会改善において重要です。
– 高い相関は、特定のWEIを改善する際、他の関連WEIの影響も考慮すべきことを示しています。特に、経済や公平性が他の要素に非常に大きな影響を与える可能性があります。
– ビジネスや行政は、複数の要素をリンクして考慮することで、総合的な改善を図ることができます。
このような洞察は、交通や社会インフラの開発、公共政策の策定において重要な指針を提供する可能性があります。
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:
以下のポイントに基づいて、この交通カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）を分析します。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコア分布を示しており、特定のトレンドの上昇や下降は見られません。代わりに、さまざまなWEIタイプ間のスコアの分布とばらつきを比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は複数のWEIタイプで見られ、特に「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で目立ちます。これにより、一部のデータポイントが他と比べて異常に高いまたは低い位置にあることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱部分はスコアの第1四分位から第3四分位を示し、中央の線は中央値を示しています。ひげはデータの全体的な範囲を表しており、外れ値は個別の点で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データは示されていませんが、各WEIタイプは異なる観点から交通に関する情報を提供しており、それらのスコアが関連づけられる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間で明確に関連性が見えるわけではありませんが、経済関連のスコアは比較的広範囲で分布しているのに対し、他の社会WEIスコアはやや集中して分布しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと**:
– WEIスコアのばらつきと外れ値の存在は、交通政策や状況が個人や社会の特定の側面において異なる影響を及ぼす可能性を示唆しています。ビジネスや社会の観点からは、高いばらつきを持つ領域は重点的に改善を図る必要があるかもしれません。
全体として、このグラフは交通に関連するさまざまな要因がどのように異なる影響を受けるか、または与えるかを示しています。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて交通データのWEI構成要素を可視化した散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（第1主成分）は横軸にプロットされており、全体的にデータが0を中心として左右に分布しています。
– 主成分2（第2主成分）は縦軸に表示されており、こちらも0を中心に上下に広がる形です。
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られないが、主成分1方向には多くのデータが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点は他のクラスターから離れており、外れ値として考えられます。特に、縦軸で0.15付近の点や横軸で-0.5付近の点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、観測される個々のデータポイントを示しており、これらは交通に関する特定の要素（例えば、交通量や速度など）の主成分になります。
– 主成分1と2で多くの情報が表現されており、第1主成分がデータの79%を、第2主成分が6%を説明しています。これは第1主成分がデータの変動の大部分を説明していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分1に沿った方向にクラスタリングが見られ、いくつかのグループに分かれて配置されています。これにより、交通データにおける類似した特性が含まれていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間の明確な相関は見られませんが、主成分1が多くの情報を持っており、横方向の変動が重要であることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが一部の方向に集中していることは、交通における共通のパターンや要因が存在する可能性を示しており、交通管理やインフラ計画に役立つ可能性があります。
– 外れ値を分析することで、異常な交通動態や突発的なイベント（例: 大規模イベント、事故など）を特定し、対応策を講じることができるでしょう。
このように、主成分分析により交通データの全体的な動向や特異点を視覚的に把握することができ、それが交通政策の策定や効率化に寄与します。
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。
