📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果:
**1. 時系列推移:**
総合WEIの時系列データを見ると、特に2025年7月6日から7日にかけてスコアが急上昇し、2025年7月20日を過ぎると下降トレンドが見られます。最も高いスコアは7月7日の0.8875で、7月20日以降は0.63まで下がりました。このような急激な変動は、天候や政治的イベント、交通のストライキなど外的要因が影響した可能性があります。
**2. 異常値:**
異常値として挙げられているスコア【例: 2025年7月2日の0.81と0.7】は、恐らく一時的な異常な状況やデータ収集のミスからくるものかもしれません。急上昇や急下降は交通事故や自然災害の影響である可能性も考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差:**
STL分解を用いた分析で、季節性よりもランダムな残差成分が多いことが示唆されます。このことは、データが予定外のイベントに大きく左右されやすい性質を持つことを示唆しています。
**4. 項目間の相関:**
相関ヒートマップにより、特に個人の経済的余裕、社会の公平性、持続可能性が社会基盤と大きな相関を持つことが認識されます。これらの相関は政策や社会的イベントの影響を受け、WEIスコアに大きく影響を及ぼしていると考えられます。
**5. データ分布:**
箱ひげ図から見られるように、個々のWEI項目のスコアにはばらつきがあり、特に自由度と社会的多様性のスコアにおいて外れ値が多いことが分かります。これは、評価される個人や団体による大きな主観的差異が影響を与えている可能性があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
PCAの結果、PC1が0.78の寄与率を示し、これはデータセット内の主要な変動要因の多くを説明していることを意味します。PC1はおそらく交通業界全体の情勢や季節ごとの変動要素に関連していると推測されます。
**結論:**
総合WEIスコアは主に天候、経済状況、政府の交通政策の影響を強く受けて変動しています。異常として検出されたスコアはさらなる調査が必要であり、交通事故やストライキなど突然のイベントの影響を見極めるべきです。政策決定者は、この解析を基に改善策を策定し、より安定的な交通インフラを築くための対策を考慮すべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 過去の実績（青い点）は比較的安定しており、約0.6から0.8のWEIスコアで推移しています。
– 将来の予測（赤い点）のトレンドが示されていないため、安定した予測が難しい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）が見られ、特定のポイントで一般の範囲から外れたデータが存在します。
– 異常値は、突発的な交通イベントやシステムエラーなどを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実測値。実際に観測されたWEIスコア。
– 緑の点: 前年比較のデータ。前年度の同時期と同じ範囲に密集していることから、比較的安定していることが伺えます。
– 黒い円: 異常値。通常のWEIスコアから大きく逸脱している地点。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年データ（緑の点）と今年の実績データ（青い点）が重なる部分があり、前年比較による安定した動向が見受けられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年比較のデータが概ね一致しているため、前年のデータに似た結果が今年も出ていることが示されています。
– 大きな分布変化は見られない。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**:
– 実績データと比較データがほぼ一致していることから、交通カテゴリにおいて特定の時期は前年と同様のパフォーマンスが予測されます。このことは、交通政策の評価や改善を行う際に重要な指標となります。
– 異常値の存在は、交通システムの改善やリスク管理の必要性を示唆しており、異常の原因を特定して対策を講じることが必要です。
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:
以下に、グラフから得られるインサイトを提供します。
1. **トレンド**
– グラフは、おおよそ二つの異なる期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年9月）は、WEIスコアがほぼ横ばいであるように見えます。一方、2026年6月から7月の期間は、スコアが上昇傾向にあるように見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月頃に少数の外れ値が存在しますが、全体としては大きな急激な変動は見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、期間の初めのエリアに集中しています。緑色の点は前年の比較を示しており、後の期間に集中しています。
– ピンクや紫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）で、これらは実績データのトレンドや予測精度を分析するための指標と思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ間の比較が可能で、特に予測モデルのパフォーマンスを評価するための重要な基準となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間に異なるデータの集合があり、それぞれの間には一定の相関がある可能性がありますが、詳細な分析はこのグラフから直接読み取るのは難しいです。
6. **直感的な分析とビジネス・社会への影響**
– 初期の安定したWEIスコアは、交通の安定性や効率性を示している一方で、後半の上昇は改善や変化が進んでいる可能性を示唆しているかもしれません。
– 新たな政策や施策が導入された結果、交通に関するメトリクスが改善されている可能性があります。
– ビジネスにおいては、交通関連のサービスの品質向上や効率化に成功していることを示す指標となるでしょう。社会的には、環境改善や混雑の解消につながる幸先の良い兆しと捉えることができるかもしれません。
このグラフは、交通業界におけるパフォーマンスや予測の理解を深めるための有用なツールです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは7月から9月までの間でWEIスコアが比較的一定であることを示しています。その後、予測データと実績データが離れており、WEIスコアが大きく変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月から9月までのデータは比較的一貫していますが、それ以降に急激な変動が見られます。特に、予測モデルごとの予測値（主に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に顕著な差があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ**（青色）は初期のデータポイントに集中しています。
– **予測データ**（赤と他の色の線）は実績から大きく異なる動きを示しています。
– **前年データ**（緑色）は6月以降に見られ、前年との比較として利用できます。
– **異常値**（黒の〇）はデータの中で通常と異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの比較が可能であり、予測の精度や偏差を評価するために役立ちます。予測モデル間で大きな差異があり、ランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は初期に集中しており、その後予測モデルによる異なるアプローチが具体化されています。モデル間での分布の違いが顕著です。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間はこのグラフから、予測の不安定さと、実績と予測のギャップを直感的に感じ取るでしょう。交通システムの評価として、モデルの選択や予測の信頼性が重要な課題として浮かび上がります。ビジネスや政策策定において、これらの予測精度の向上が求められると考えられます。
この分析を通じて、予測モデルの改善や、実績との比較の継続的なモニタリングが必要であることが分かります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータは横ばい傾向を示していますが、一部の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は緩やかな下降を示しています。
– 右側の緑のデータ（前年の比較AI）も横ばいで、全体的に水平に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には「異常値」と示される黒丸で囲まれたデータポイントがあります。これに基づき、実績AIと予測AI間に多少のズレがある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績AI」で現在の経済的余裕（WEIスコア）を表しています。
– 赤い「X」は「予測AI」で、未来の傾向を示します。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、現在のトレンドとの比較が可能です。
– さまざまな回帰モデルの線は予測モデルの違いや精度を評価するための参考として役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータは過去のデータと比較して大きな変動はありませんが、予測AIは若干の変動を示しています。
– 各回帰モデルは微妙な違いを示していますが、全体のトレンドに大きな影響はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータの間に明らかな相関があり、全体的な安定性を示唆しています。
– 外れ値は少なく、全般的にデータは一定の範囲に収まっています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じるのは、交通カテゴリの経済的余裕（WEI）が安定していることです。
– これにより、交通セクターは当面の期間において安定した経済状況を維持していると予測されます。ビジネス上の戦略としては、現状維持よりも革新や改善の機会を探ることが考えられます。
総じて、このグラフは交通カテゴリにおける短期的な経済的安定を示していますが、外れ値に関しては注意が必要かもしれません。予測が示す微妙な変動は長期的な計画に影響を与え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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは二つの異なる期間で測定されているようです。最初の期間（左側）は青の実績データが多く集まっており、全体的に安定しています。
– 二番目の期間（右側）は、緑の前年（比較AI）データが多く、こちらも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値が少数見られます（黒の丸で表示）。これらは通常の範囲から外れているため、注視が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年との比較を示しています。
– 紫色の線は予測範囲を示し、特定のモデルによる予測も提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側のデータ（実績）から右側のデータ（前年と予測）への移行は、時間経過に伴う変化を指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体としては、期間ごとに密集しており、特定の外れ値を除けば比較的一貫しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 人間の健康状態を示す指標（WEI）の安定性は、健康促進策が功を奏している可能性があります。予測が正確で実績と一致していることは、モデルの信頼性を示しています。
– 外れ値は異常な状況やイベントを示している可能性があるため、交通の計画や健康管理において留意する必要があります。
このデータから得られるインサイトは、個人の健康状態の管理における予測精度の重要性と、異常値への対策の必要性を示唆しています。ビジネスにおいては、健康データを用いた継続的な改善策の基盤作りにつながる可能性がありそうです。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド：**
– 360日間のデータを見ると、初期の時点では実績と予測が濃い青と紫で示されており、比較的高い心理的ストレススコアを示しています。その後、間隔が空き、最新のデータでは前年度のデータ（淡緑色）が低めのスコアを多く示しているようです。全体として以前に比べて下降傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 初期の時点で、予測データと実績データにはいくつかの異常値のマーカーがあり、これは突発的な心理的ストレスの高まりを示している可能性があります。時系列的には、最初に多くの変動があり、その後は安定しているように感じられます。
3. **要素の意味：**
– 青のプロットは実績データ、紫の線は予測データを指し、グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲から外れた点は異常としてマークされています。
– 緑色のプロットは前年度のデータで、比較のために提示されています。
4. **データの関係性：**
– 実績と予測（異なる予測手法）が周期的に繰り返されているかを確認するのは難しいですが、前年度と比較しストレスが減少したことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績と予測の相関関係は示されていませんが、前年度に比べ心理的ストレスが全体で低下している形跡が見られます。
6. **直感的な洞察と影響：**
– ストレスの初期レベルが高いことから、開始時点での交通関連のストレス要因が影響している可能性があります。後半における心理的ストレスの低減は、交通状況の改善やストレス対策が功を奏した結果とも考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、このデータは交通に関連する課題を特定し、インフラ整備やストレス対策の効果を測定するための貴重な情報を提供します。さらに、予測と実績のギャップを捉えることにより、精度の高い予測モデルの構築や改善が期待されます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**
– 初期の範囲（2025年7月から9月）は、WEIスコアが比較的一貫しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– その後、大きな空白期間を経て、2026年3月から7月にかけて再度データが現れます。ここではスコアが0.6以上で高い水準に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の初期データには、異常値がいくつか認識されています。特にスコアが0.6程以下に落ち込んでいる点が注目されます。
– 急激な変動というよりは、特定の期間に異常値が集中していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 「実績（実績AI）」は青色で表示され、異常値は黒の輪で示されています。
– 「前年（比較AI）」は緑色で表示され、後半の息の長い期間で一貫して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが初期に集中し、予測はその後に異なる種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる回帰手法の予測スコアは様々な値を示しており、特に線形回帰と決定木回帰の間に若干のばらつきがあるように見えます。
6. **直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– 初期段階では変動が見られ、システムや方法の信頼性に対する懸念があるかもしれません。
– その後のデータは非常に安定しており、前年データに基づいたシステムの改善や予測手法が精度を増した可能性があります。
– 高いWEIスコアは自由度と自治の向上を意味し、これが交通システムの効率化や満足度の向上につながる可能性があります。
このような分析を通じて、交通カテゴリにおけるシステムのパフォーマンスに関する理解を深めることができ、将来的な戦略策定に役立て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
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）のトレンド**: グラフの左側に密集しており、初期に高い値を示した後、急激に下降しています。この変動は、非常に短期間で発生しており、一時的な問題や外部要因の影響と考えられます。
– **前年（比較AI）とのトレンド**: グラフ右側には前年のデータがあります。こちらはより均一で、時間の経過と共に安定した動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが他のグループから外れており、「異常値」としてマークされています。これらは、システムエラーや予期せぬ出来事によってもたらされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色プロット（実績AI）**: 一時的なスコアの変動を示しており、特に初期の急な変動は注目すべき点です。
– **緑色プロット（前年の比較AI）**: より安定した状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）の傾向がそれほど大きく異ならず、似たような予測範囲内に収まっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑色プロットの密度が高く、過去のデータがより安定した分布を持ち、信頼性の高いベースラインとして機能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**
– 初期のスコアの急激な変動は、交通システムにおける突然の変革や改善の必要性を示唆しているかもしれません。
– 比較的安定した前年のデータは、改善策を講じるための基準を提供し、政策立案者が過去の安定を目指して回復を図る参考資料として利用できるでしょう。
このグラフは、交通分野での公平性や公正さに関する重要な示唆を提供し、改善の方向性を示すための貴重なデータです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要なクラスタにわかれています。
– 左側では、日付が古い（2025年7月頃）データが高い値を示しています。
– 右側には、日付が新しい（2026年7月頃）データが高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のクラスター内に数点異常値としてマークされたものがあります。これらは通常の範囲を超える値です。
– データの分布は比較的密集しており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）が高い値で、予測データ（赤）が示されており、異常値として認識された部分は強調されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの予測が線で示されていますが、大きな変化は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルはそれぞれ多少異なる予測結果を示していますが、全体的に一貫した高いWEIスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値がいくつか見られますが、全体的には高いスコアを維持する安定したパターンです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 高評価を維持しているため、交通における持続可能性と自治性の改善が進んでいることが示唆されます。
– 異常値の再確認や調査は、潜在的な問題または改善の機会を見つけるのに役立つかもしれません。
– これらのデータを活用することで、持続可能な交通インフラをさらに発展させるための戦略的な計画や投資が考慮される可能性があります。
このようなデータ分析は、政策立案者やビジネスリーダーにとって、将来の計画や戦略を検討する際の判断材料として非常に有用です。
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**:
– グラフにはいくつかの時点でデータの集まりがあります。初期には実績（青）があり、その後は予測データ（予測AI、紫）に移行しています。最終的には前年のデータ（緑）が表示されています。
– 青の実績データは期間が短く、評価日付の初期で横ばいの傾向があります。
– 予測データには、期間を通じた下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された「異常値」が実績データの中に観察されます。このような異常値は潜在的に重要なイベントやエラー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**:
– 青い点は実績AI、赤い「X」は予測AIによる予測、黒の円は異常値、緑の点は前年の比較データを表しています。これにより、実績と予測の比較が可能です。
– 紫、ピンク、ラインは異なる回帰モデルの予測値を示しており、予測手法の比較を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データがどのように一致しているか、または乖離しているかを観察することが重要です。異常値が予測にも影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の密度の違いにより、特定の時間帯での変動が観察されます。予測範囲外のデータは慎重に検討が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 短期的な実績の後、予測に重点が置かれていることから、新たな政策やプロジェクトが検討されている可能性があります。
– 異常値の存在は分析上の課題や、交通システムが正常運転から逸脱するリスクを示唆しています。
– 長期的には、前年との比較データが改善の有無を示し、政策決定に役立ちます。
このグラフは、交通インフラや教育機会に対する様々な影響を総合的に分析するための基盤として機能する可能性があります。また、異なるモデルによる予測結果が提供されたことで、政策や計画の策定において、多角的なアプローチを支援します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青）**: 初期の段階でのスコアは高く、後半に向けてスコアが分布しているようです。全体としては大きなトレンドの変化は見られません。
– **予測AI（緑）**: 初期には存在せず、後半に集中しており、ある程度の横ばいが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い円）**: 初期のデータに集中して外れ値が存在します。
– 予測モデル（紫、緑、青緑の線）の変動が見られるが、範囲内で収まっている様子。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際のデータで、高いスコアを示している。
– **予測（緑の円）**: 年末にかけての予測データ。
– **外れ値（黒い円）**: データ範囲外で異常として識別されている。
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が重ならない期間があるため、後半の予測は過去データを参考にしたものとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測AIのデータが分かれているため、明確な相関は視覚的にはつかみにくいです。しかし、全体的に高いスコアで群がっていることから、高評価が続いていることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– **高スコアの一貫性**: 初期から高いスコアを維持していることは、対象の交通カテゴリが社会において重要かつ優良であることを示します。
– **予測の安定性**: 後半の予測が安定していることから、将来も現行のパフォーマンスが維持できる可能性が高いと考えられます。
– **外れ値の意味**: 初期の外れ値の存在は、過去のいくつかの出来事やデータ収集の問題を示唆している可能性があります。これを考慮し、データ品質の改善が必要かもしれません。
このグラフから、交通に関する社会の安定したパフォーマンスを示唆しており、今後も一定の基準を維持し続けることの重要性がわかります。ビジネスにおいてはこの安定性を活かした長期的な戦略立案が期待されます。
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:
以下に、時系列ヒートマップについての詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには、特定の時間帯に一定のパターンが見られます。午後の時間全般にわたり、青から黄緑への変化が見られ、これはスコアの上昇を示しています。
– 終日を通じて鮮やかな黄緑色が現れ始め、その後、時間とともに色が濃くなる傾向があります。
– 朝方、特に7時から10時の間は比較的安定して青から緑の範囲です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 18時から19時の間に、特定の日（2025-07-22）に顕著な濃い紫色が観察され、これは急激なスコアの低下を示しています。
– 逆に、21時から23時にかけて黄色に近い色が長く続いており、この時間帯ではスコアが高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと明るさはウェイトスコア（WEI）の高さを示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを表しています。
– 横軸の時間進行に従い、ある時間帯に集中してスコアの高低が変化していることが視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（特に午後）にスコアが上昇する傾向がありますが、朝の時間帯は比較的一定であることから、異なる時間帯で異なる利用パターンを示唆しています。
– 19時以降のスコアの変動は急激で、夜間に何らかのイベントや要因が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコア分布から、特定の時間がスコアの上昇に寄与していることが分かります。特に夜間における急激なスコア変動は、周期的ではない外因的な要因によるものと考えられます。
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**:
– ユーザーは、多くの活動が午後から夜間にかけて集中していると感じるでしょう。この情報は、交通機関の需要予測や対策に役立つ可能性があります。
– バスや鉄道の追加運行計画など、夜間ピークに対応するための施策が考えられます。
– 観光地や商業施設など、特定の時間帯に集客を見込むビジネスは、夜間の顧客の流れを活用できる戦略を検討する必要があります。
このヒートマップは、交通の流れや利用傾向を理解するための重要な視覚的情報を提供し、適切なビジネスや社会的な戦略を立案する手助けとなるでしょう。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間（X軸）と時間帯（Y軸）で構成されており、各色に対応する数値が示されています。
– 色の濃淡でスコアの強さを表しており、おおよそ0.625から0.825の範囲にスコアが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯において、特に濃い青や紫の部分が見られます。これは通常とは異なる低スコアの時間帯を示しているかもしれません。
– 逆に、黄色や緑が示す時間帯はスコアが高いことを示しています。
3. **要素の意味**
– 各プロットは、スコアの高低を色で視覚的に示しています。黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。
– 密度の高い緑色は中程度のスコアを示し、広範囲にわたって安定した状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 特定の時間帯（例: 午後）におけるスコアの変動が見られ、それぞれの日で時間帯による相関が考えられます。
– 一部の時間帯では複数の日にわたって似たようなパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯の違いによってスコアの傾向が変わっている点が際立っています。
– 午前中と夕方に高いスコアが集中している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯における交通の集中や逆に交通が少ない時間帯を示している可能性があります。
– 通勤やラッシュアワーのパターン分析に役立ち、交通計画や公共交通機関の運営に影響を与えるでしょう。
– 企業にとっては、従業員の通勤時間や働きやすい時間の検討に活用できる情報を提供しています。
全体として、このヒートマップは交通の利用傾向を時間とともに視覚的に把握する手段として有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは周期性があり、特定の日時にスコアが高く、その後に徐々に低下するパターンが見られます。このような変動は、交通量や人の移動パターンがある特定の曜日や時間に集中していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月10日頃と7月23日にスコアが非常に高く（黄色）、これは特異な動きやイベントがあった可能性を示します。また、スコアが濃い紫色に変化する日があり、これは急激な減少を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化が強調されており、緑から黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。密度の濃い部分は、特定の時間帯における集中を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップの一部には、日にちや時間で鋭い変化が見られるセクションがあり、それぞれのセクションが異なるイベントや交通パターンに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの上下で徐々に色が変化していることから、徐々に変動する交通パターンや社会的要因があると考えられます。
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**
– ヒートマップからは、特定の曜日や時間に異常な交通やイベントが集中することがわかります。例えば、通勤時間や週末のイベントなどで人の移動が集中する可能性があります。これらの情報は、交通管理やイベント計画の最適化、ビジネスのピーク時間の把握などに活用できるでしょう。
全体として、このヒートマップは交通や人の移動パターンを詳細に把握するための強力なツールであり、社会経済活動の改善を図るために活用可能です。
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:
このヒートマップは交通カテゴリーに属するWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各項目間の相関は、360日間を通して固定された値として示されていますが、具体的な数値の推移はありません。このため、期間内の上昇や下降トレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の項目間で非常に低い相関（青色に近い部分）が見られます。例として、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」間の相関が0.14と低く、これが外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 濃い赤色は強い正の相関を示し、数字が1に近いほどその相関が完全に近いことを意味します。
– 青色は弱い相関を示します。青が濃くなるほど、関係がほとんどないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、項目間の相関関係を示しているため、直接的な時系列関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.95と高い相関を示し、「社会WEI平均」も同様に高い相関が認められます。これらは、個人や社会の平均が総合的な幸福度に大きく寄与している可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と他の「個人WEI」項目間の相関が若干低めであり、独立した影響を持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関が見られる項目は、例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」での0.97の相関などです。これらは、社会的公平性と多様性の保障が密接に関連していることを表し、政策決定において注目すべき点となるでしょう。
– また、低い相関は、特定の介入が他の要因に大きく依存しないことを意味し、個別の対策を設計する余地があることを示しています（例：「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」）。
このように、ヒートマップを通じてWEI項目間の関係性を理解することは、政策制定や社会的介入を策定する際に重要な視点を提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンドと周期性**:
– 箱ひげ図で表示されているため、各カテゴリーにおける360日間内のWEIスコアのトレンド自体は確認できませんが、各カテゴリーのスコア分布の情報が得られます。
– 全体的に、スコアは0.6から0.9の範囲に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI平均と社会WEI平均に外れ値が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」では外れ値が多数存在し、分布が下方に広がっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。ひげはデータが広がる範囲を示し、外の点は外れ値を示します。
– 色分けは、カテゴリーを視覚的に区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本グラフでは時系列データの関係性というよりは、異なるカテゴリー間のスコア分布の比較が中心です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリーの中央値は0.7から0.9の間に位置しており、比較的一定のスコア範囲に収束していそうです。
– 「個人WEI（経済的余裕）」カテゴリーは他に比べて広がりが大きいことから特異な分布を示していると言えます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、交通関連のWEIスコアが比較的一定の範囲内にあることが見受けられ、全体として安定した評価を得ていると考えられます。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」における多くの外れ値は、経済的要素が個人の交通関連の幸福度に大きく影響を与えている可能性を示唆しています。
– 社会政策や交通インフラの改善が必要である可能性があり、特に経済的背景に関する施策が有効であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 散布図なので、明確な上昇または下降のトレンドは示されていませんが、全体的な分布は第1主成分が左右（-0.5から0.3）の範囲に、第2主成分が上下（-0.15から0.15）の範囲に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が約-0.5、第2主成分が約-0.1の点は、他のデータ点から大きく離れているため、外れ値として認識されます。このデータ点が特異な行動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は交通に関するWEI（指標の一種）の構成要素を示しています。色分けはされていませんが、密集度が異なる点は異なる重要性や頻度を持つカテゴリを指すかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフ内で明確なクラスタとして、左下の領域、中間の密集領域、右上の領域に分かれる可能性があります。これにより、異なる時期または異なる交通現象が主成分に影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分は広く分布していますが、明確な直線的な相関は観察されません。分布が広がっているため、多様な要因が影響を与えていることが示されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 交通データのPCAは、都市計画や交通管理において混雑の予測や施策の立案に利用される可能性があります。密集地域と外れ値が強調されたデータから、特定の時間帯や場所での交通混雑や異常な活動が特定できるかもしれません。
– 社会的には、これらのデータを分析することにより、交通渋滞を軽減するための新しい政策制定や技術導入が推進されるかもしれません。
このグラフを詳細に解析することで、交通の効率化や安全性の向上に役立つ価値ある洞察が得られる可能性があります。
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。