📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を基に以下の観察と洞察を提供します。
### 時系列推移：
– **Overall Trend**: WEIスコアには、短期の高低変動を伴うが、比較的安定したトレンドが見られます。時系列データには、小幅な変動周期が存在し、全体的には横ばい傾向を示しているようです。
– **Significant Variations**: データポイントには数日間にわたって急激に上昇・下降するケースがあります。特に、7月初旬と中〜下旬において一部の急上昇や急降下する異常値が観測されました。
### 異常値：
– **異常値の日付とスコア**: 2025年7月1日から8月1日までに、いくつかの異常値が検出されました。特に、7月2日に0.81（高スコア）と0.70（低スコア）のような極端な変動が起こっています。
– **Background Factors**: これらの異常なスコアは、特定の日の個人や社会条件、例えば交通の混雑や大規模イベントなどが影響していた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差：
– **STL分解**の結果がデータに適用された場合、トレンド成分は比較的一定であり、顕著な長期傾向は見られません。季節的な変動が少なくとも短期的なスパンで存在する可能性がありますが、全体的には不明瞭です。残差は突発的なイベントによる一時的な変動を示唆するかもしれません。
### 項目間の相関：
– 相関ヒートマップから、各WEI項目間で強弱の相関関係があることが示唆されます。特に、個人WEIの「経済的余裕」と「健康状態」、そして「社会WEIの持続可能性」は、「公平性」と一定の関連を示している可能性があります。いくつかの詳細項目が相互に強く関連しており、これは特定のライフイベントや状況が複数の指標に並行して影響を与えることを示しています。
### データ分布：
– 箱ひげ図の分析結果に基づくと、おそらく中央に近い閾値で大多数のスコアが分布していることがわかりますが、いくつかの外れ値が観測されるため、これらがデータのばらつきに影響を及ぼしている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)：
– PCA分析によると、第1主要成分PC1は0.78の寄与率があり、WEIの主要な変動源を説明しています。これは、特定の社会的・個人的指標がWEIの方向性を強く左右していることを示唆しています。第2主要成分PC2は0.05と比較的低いため、全体的な影響は小さいです。
### 総合考察：
WEIスコアは、個別および社会的指標により影響を受け、全体的に見れば安定しているものの、特定の日や出来事による急激な変動がありました。異常値の背景には、社会的イベント、政策の変更、または予測不可能な外部要因が考えられるでしょう。今後、これらの変動をより具体的に解明するためには、異常値発生期間の条件を詳細に分析することが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 左側の期間（2025年7月～2025年10月頃）では、実績データ（青色）は徐々に低下しています。
– 右側の期間（2026年6月頃）では、前年やAIの予測は比較的高いスコアを示し、一定の範囲に安定したクラスターが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側の青色の実績データの中には、黒い輪郭で示された外れ値が含まれています。
– 外れ値は異常な状況や突発的なイベントを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点: 実績データ。
– 緑の点: 前年（比較AI）のデータ。
– 黒い丸: 外れ値を示す。
– 各色の線（予測データ）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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 近似的に、実績データと前年のデータの間に類似のパターンが見られ、過去と比較した現在の状況が理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左右でデータの分布が異なり、特に左側のデータはばらつきが大きいです。一方、右側はより密集度が高いです。
6. **人間の直感的な理解と社会的影響:**
– このグラフから、多くの人は2025年の夏に何か異常が発生したと感じるでしょう。このことが交通量やインフラへの影響を示す可能性があります。
– 予測手法の違いは、未来の計画や政策立案における不確実性を表しています。正確な予測は運輸管理やリソース配分において重要です。このグラフは、予測の精度向上の必要性を示しています。
このグラフは、交通関連のデータと将来の予測に基づく戦略立案において、実際のデータと予測モデルの差異を強調し、意思決定における洞察を提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績 (実績AI)**: 2025年7月から9月にかけて、WEIスコアは0.8付近から0.6付近まで徐々に低下する傾向があります。
– **前年 (比較AI)**: 2026年6月から7月にかけてのデータポイントが多く、WEIスコアは0.7から0.8の間で比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒枠で囲まれた「異常値」が特定されていて、これが実績データの中で目立っています。
– 明らかな急激な変動はないが、実績データの開始から下降トレンドが認められる。
3. **各プロットや要素**:
– **実績 (実績AI)**: 青色のデータポイントが現在のトレンドを示しています。
– **予測 (予測AI)**: 赤い×マークは予測値を示し、これが実績と比較されている。
– **前年 (比較AI)**: 緑色のデータポイントは前年との比較を示し、安定したトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測、前年のデータが分かれて表示されており、前年のデータは過去との比較として利用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関は視覚的にはわかりづらいが、前年との比較によりある程度の周期性や安定性が把握される。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績AIのスコアが下降を示しているため、個人の交通行動に何らかの変化が起きている可能性があります。
– 予測AIがこれに対してどのような補正を行っているかに注目することが、将来の動向を理解するうえで重要です。
– ビジネス上は、交通インフラやサービスの改善が必要かもしれないという示唆が得られます。
– 社会的には、交通パターンの変化がどのように人々のライフスタイルや都市計画に影響を及ぼすかを考察する必要があります。
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:
## グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 左側の青い実績データは全体的に下降傾向が見られます。
– 右側の緑色の昨年データは上昇傾向が見られ、分布が密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータの中に異常値としてマークされた点があり、これが何らかの異常事象やデータエラーを示している可能性があります。
– 緑色のデータにも下部に散らばる外れ値が存在し、この領域は通常のパターンから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は過去のデータを示し、これに基づく予測が作られています。
– 緑色の点（前年）は、比較のために使用されています。
– 異常値マークはデータが通常の範囲外にあることを示しています。
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間に大きなギャップがあり、前年のほうが多くの情報を含んでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの間に明確な相関は見られませんが、前年データはある程度の密集度があるため、安定した傾向を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このデータは交通に関連しているため、実績の下降傾向は交通の混雑や需要の減少を示唆しているかもしれません。
– 一方で前年のデータの上昇傾向は、政策やインフラの改善が良好な結果をもたらしている可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、交通量の増減が経済活動に影響を与えるため、この傾向を注意深く監視する必要があります。
この情報に基づいて、交通関連の施策やビジネス戦略を見直すことが価値があるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半はデータが一カ所に集中しており、期間の初期にはほとんど変化がありません。
– 中盤に予測曲線があり、AIモデルによる予測のバリエーションが少し見られます。
– 後半のデータ（2026年以降）は前半のデータと異なり、ばらつきが増え、WEIスコアがやや低い傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値のマーク（黒丸）が見られ、これらは周囲のデータポイントから著しく異なります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示し、黒丸は異常値を示します。
– 予測（ピンク、紫）は様々なAI手法によるもので、異なる方法での未来のWEIスコアを示しています。
– 線形回帰や決定木回帰といった予測手法の違いは、将来のWEIのパフォーマンスの不確実性を考慮しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 比較AI（緑の点）は前年のデータと比較できる要素を提供しており、今年の短期的な変動の解析に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは限られた範囲内に収まり、予測される範囲との相関を見出すことは難しいようですが、いくつかの予測手法は類似した未来予測を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々はこのグラフから、最初の数ヶ月でのデータの安定性と、以降の不確実性を直感的に理解するでしょう。
– 経済的余裕の予測が下方傾向にあることは、交通関連のビジネス戦略や個人の消費計画に影響を与える可能性があります。
– 将来的な予測のばらつきが大きいことから、予算やリソースの配分でリスク管理が重要になることが示唆されます。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績のデータ（青）は横ばいでわずかながら下降傾向が見られます。その後、どの程度変化が続いたかは分かりませんが、一定の範囲内に収まっているようです。
– 予測部分（緑色）は、過去のデータと比較して若干上方にずれているようですが、明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータ（黒い円）は、他のデータポイントと比較して下方に位置しています。この異常値が何を示すかを分析することが有益です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットが実際のデータ、緑が予測データを示しており、予測には異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されています。これにより予測の精度やモデルの違いを評価できます。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示していると推察されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績と予測を比較することで、予測モデルのパフォーマンスを評価できます。また、去年のデータ（緑）が手前の実績データと類似しているかを確認することで、年間サイクルの有無を検討できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体の分布は、特に実績部分では狭い範囲内に集中しており、予測はそれより広い範囲に分布しています。これは予測の不確かさを示唆しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 人々はすぐに青と緑のデータポイントの位置と傾向を視覚的に比較し、予測が過去のデータに対してどう一致しているかを直感的に評価するでしょう。
– 予測が実績のトレンドを追随できていない場合、予測モデルの見直しが必要かもしれません。
– ビジネスや社会における意思決定において、これらの予測は健康状態の改善や最適化に役立ちますが、モデルの選定とその精度確認が重要です。
このグラフは、交通カテゴリにおける健康状態のモニタリングや予測であり、トレンドを把握したり異常を検出するのに役立ちます。
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**
– グラフは実績と予測の2つの主要な時系列データが含まれています。青い点で示された実績データは、若干の変動が見られつつも、比較的一定のトレンドを維持しています。一方、2025年9月以降の予測データ（緑色）は、データが急に左にシフトして開始され、多少の上下動があるものの、全体的には横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中には黒い円で囲まれた異常値があります。これらは他のデータポイントから明らかにかけ離れた値を示しており、特定のイベントや状況が生じたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績データは、過去の実績による心理的ストレスの推移を示しています。
– 緑色の点は前年データを示しており、比較の視点を提供します。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と、その他の予測手法の表示がありますが、全体の予測傾向を捉えるのに役立ちます。
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異なる時期に存在し、比較が難しいですが、一貫したトレンドが見られます。予測モデルの種類により、予測の信頼性や異なるシナリオを評価可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定ですが、一定の範囲内でかなりのばらつきがあります。異常値がストレスの急激な変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは交通に関連した心理的ストレスを示しているため、交通機関の改善や新たな対策が必要である可能性があります。
– ビジネスにおいては、ストレス管理のためのサービスやソリューションが求められるかもしれません。
– 社会的には、交通が人々の心理的健康に与える影響を重視する必要があります。分析結果に基づく政策対応が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年9月にかけて、実績データ（青色）は0.8前後で安定しています。
– 2025年後半から2026年にかけて、予測データ（緑色）はやや高い位置で分布し、0.9付近で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにいくつかの異常値（黒丸）が存在し、それは0.6以下の値です。
– 2025年9月以降、大きな変動はあまり見られず、データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）と予測（緑色）のデータが示されています。
– 外れ値（黒丸）は、通常の変動範囲外の異常を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の範囲で示されており、予測の信頼性を示しています。
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は、後者が前者より若干高めで安定しています。予測は実績の延長と見られるが、全般的に実績スコアより高い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データには全体として周期性は見られず、特定の時期に安定した値をとっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績スコアが予想より低い時期があることから、予測モデルの見直しや調整が必要かもしれません。
– ビジネスや社会的な観点からは、予測が高いスコアであることは、交通関連の自由度や自治が改善されていることを示唆し、良好な指標と捉えられる可能性があります。
– 異常値の原因を探ることで、システム改善や政策策定に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
このグラフからは以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は最初の数ヶ月で比較的高めに安定していますが、ある時点で急激に低下しています。その後、データが欠けているように見え、その後再開しています。
– 再開後のデータ（緑色の比較AI）は、初期と比べて密度が高く、スコアが低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データセット内にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた青い点）が見られ、予測とは異なる動きを示しています。
– 一部、急激に値が低下する様子が観察され、予測と実績のギャップが生じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、予測は、線形回帰が緑、決定木回帰が紫、ランダムフォレスト回帰がピンクで表示されています。
– 異常値は黒色の円で強調され、予測の不確かさ範囲は灰色で示されていることから、予測の信頼性がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、実績値のトレンドを追いかけようとしていることがわかりますが、異常値や急変に対しては予測精度が低くなっています。
– 特に再開後、実績データは比較的低いスコアで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の時点では高いスコアが見られますが、時間が経つにつれてスコアが分散し、安定した低いスコアで再開しています。
– 各データセットは、全体的にスコアの低下が進行していることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期には交通に関する公平性・公正さのスコアが比較的良好であったが、その後何らかの要因で急激に低下しているように見えます。
– 一時的にデータが欠けていることからも、計測や報告の問題があった可能性があります。
– 再開後も改善が見られないため、政策的な介入や新たな施策の検討が必要であると言えるでしょう。
ビジネスや社会的には、交通の公平性が低下すると、公共交通機関への信頼損失や不平等感を招く可能性があり、早急な改善策の検討が求められます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）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提供します。
1. **トレンド**:
– 初期には青の実績データが集中的に左側に分布していますが、その後、右側の緑のプロットに切り替わっています。一定期間後に全体としてスコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データの中に、いくつかの黒い円で囲まれた外れ値が見受けられます。これらは予測AIモデルと実際の数値のズレを示している可能性があります。
– 時系列全体を通じての急激な変動は特に見受けられませんが、データの分布に注目すると、左から右へと環境が変化している様子がわかります。
3. **要素の意味**:
– 青のプロットは実績（実績AI）を、緑のプロットは前年との比較を示しています。
– 灰色の範囲が予測の不確かさを示しており、モデルの信頼区間として理解できます。
– 紫のラインは異なる予測手法（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、それぞれの方向性には明確な違いは見受けられません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と前年の比較データは、時間が経つにつれ右にシフトしており、これは交通における持続可能性と自治性が向上していることを示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績（青）は、ある一定の範囲内で密集していますが、その後、比較データ（緑）に移行する際にスコアが上昇しており、ポジティブな方向性を持っていると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、交通における社会的持続可能性が改善される方向にあるという希望です。
– 政策や社会の変化が、WEIスコアの向上に寄与している可能性があり、長期的な交通インフラや環境への配慮がより重要視されていると言えます。
全体として、このグラフは政策や取り組みの有効性を示唆しており、さらなる改善の余地と方向性を考える上で有用です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフには、評価日が2025年7月1日から開始し、2026年9月1日付近までをカバーしています。
– 実績（実績AI）は最初の期間に集中しており、0.75から0.85のWEIスコアの範囲内で横ばいです。
– 予測データに関しては、期間の後半に移行して、0.6付近に位置していることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか特定されていますが、それらは実績データと重なる形で表示されています。
– 急激な変動は、実績から予測へとWEIスコアが下がる箇所に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の円（実績）は、過去のデータを示しています。
– 黒い〇印は異常値を示していますが、あまり目立たないことから大きな影響はないかもしれません。
– 緑色の円（前年）は将来的な予測を示しており、比較的安定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**
– 実績と予測データの間にはギャップがあり、年度が進むにつれてスコアが下がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは比較的高いスコアに密集しているのに対し、予測は低下して広範にわたっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測が示唆されていますが、どれも実績より低いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、実績データは比較的安定し、良好な健康状態であることを示唆していますが、将来的な予測ではスコアが低下しているため、インフラや教育機会の低下が懸念されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、現状維持または改善のための措置が検討されることが重要であると感じられます。特に改善のためにどのような戦略を取るべきかが議論されるべきです。
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:
1. **トレンド**
– 左側のデータは、実績（青のプロット）が時間経過とともに緩やかに下降しています。
– 右側のデータは予測（緑のプロット）であり、比較的安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの異常値が存在します（黒い丸）。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激に下降するパターンを予測していますが、これは他の予測手法とは異なる動きを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績値を表し、データが過去の実際の社会WEIスコアです。
– 緑色のプロットは予測値で、今後の期待される値です。
– ピンクや紫の線は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは下降気味ですが、予測データは安定または微増を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に明らかな相関関係は見られません。予測は全体的に安定していますが、実際のデータは変動が大きいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データの下降は、共生・多様性・自由の保障が減少している可能性を示唆しており、交通分野の対策が必要かもしれません。
– ただし、予測データが安定していることは、今後の改善の期待感を与えます。
– ビジネスや政策上、実績とのギャップを埋めるための効果的な戦略が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、特定の時間帯（日中と夕方）にかけて活動が活発です。
– 特に、日中の7〜8時と15〜16時台に最も明るい色が見られ、これらの時間帯での活動が安定して高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日あたりに突発的な活動の減少（青や紫の色）が見られ、おそらく予期しないイベントまたは休日があった可能性が考えられます。
– 19時台においても、特定のパターンを示さない散発的な活動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が活動強度を示しています。緑から黄色の色合いは高い活動を示し、青から紫は低い活動を示します。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を表しており、日毎および時間毎の活動パターンを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日中の活動と夜間の活動は明確な相関を持っておらず、異なる要因によって支配されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 言及したように、一部の時間帯は一貫した高い活動を示しており、他の時間帯は不均一な活動を示します。
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**
– ビジネス基盤の運行状況や交通のピーク時間帯を示しており、公共交通機関や道路の混雑を予測しやすくします。
– 変動性の高い日（例：7月23日）は、交通問題やイベント対応など計画上の考慮が必要かもしれません。
このヒートマップは、交通サービスの運行スケジュールの最適化やリソース配分に有用であり、特定の日時における需要に基づいた戦略立案を可能にします。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップに関する洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化が示しているように、時間帯ごとにスコアの傾向に変動があります。特に午前7時台と午後16時台から23時台にかけて、スコアが様々な変動を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端に暗くなる部分（特に7月24日の15時台）はスコアが低いことを示しており、外れ値として注目されます。
– 逆に、色が明るい部分はスコアが高く、外れ値としての特徴もあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、濃いブルーから紫に近いほどスコアが低いことを示します。
– 密度に関しては、特定の時間帯に集中してデータポイントがあることが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻によってスコアの変動が異なり、これが交通状況による影響を示唆している可能性があります。たとえば、通勤時間帯にスコアが高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にみると、午前や夕方の特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。社会的な活動ピーク時間との相関があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは交通状況の効率性や公共交通機関の利用パターンを示唆している可能性があります。
– 例えば、特定の時間帯でスコアが低い場合、交通渋滞や混雑が発生している可能性があります。この情報は、交通政策の改善や新たな交通計画を立てる際に重要な指針になるでしょう。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとの交通パターンの理解に役立ち、それにより計画的な対応が進めやすくなります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 色の変化は緑から黄色へと上昇し、その後青へ変わるパターンが見られます。特に午後の時間帯において、時間が進むにつれて色が青から黄色へと変化しています。これは社会的なWEIスコアに一定の周期性がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日には午後の時間帯に紫色の急激な低下が見られます。これは異常なイベントや大きな交通混雑、または社会的なストレスの急増を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、青や紫に近いほど低いことを示します。時系列で色が変化することから、日中の特定の時間帯に社会的活動や交通量がピークに達することを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは特定の日にちに集中しているように見えます。一週間単位での押し上げや押し下げのパターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付と時間によって異なるパターンが見られ、特に夕方の時間帯に高い活動が観測されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアの時間帯（黄色）が交通混雑やビジネス・社会活動のピークタイムを示しており、これらの情報は公共交通機関の調整やイベントの計画に役立ちます。
– 急激なスコアの低下（紫色）は、特異な出来事や災害などの警告信号として捉えることができます。
このヒートマップを活用することで、交通政策や社会活動の最適化に役立つ洞察が得られるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリに関する複数のWEI（Well-being Index）項目の相関関係を示しています。主なポイントを以下に挙げます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は特定の「トレンド」を示すものではないですが、相関関係における強弱を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関関係は一般的に0から1の範囲内に収まっており、外れ値と呼べるものは特に見られません。しかし、非常に低い相関（青色に近い）が少し目立つ例外です。たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が非常に低いことが注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤色に近いほど強い正の相関を、青色に近いほど負または弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各項目間の関連性が示されており、「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が特に高いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関が高い（0.71）ことが示されています。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と強い相関を持っています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高い相関を持つ要素同士は、お互いに影響し合っている可能性があるため、個人の幸福感を高めるために政策を設計する際、特に「総合WEI」との相関が高い要素を優先的に対策することが効果的かもしれません。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」との低い相関は、これらが別々の要素として取り扱われるべきであることを示唆しており、偏った政策は注意が必要です。
このヒートマップは、交通分野における幸福感の多面的な要素を理解し、効果的な介入策を見つけるための貴重な資料となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドでは、カテゴリ毎にWEIスコアの中央値が異なり、特に「個人WEI（経済状態）」が他と比べて高い中央値を示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」は中央値がやや低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」などに外れ値が見られ、中には中央値から大きく離れるスコアも存在します。
– 外れ値は正常範囲外のデータを示唆し、特に「個人WEI（心理的ストレス）」は重要なストレス要因の存在を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱自体はデータの第1四分位数と第3四分位数を示しており、データのばらつきの範囲を可視化しています。
– 箱の色の濃淡は、カテゴリの違いを反映していますが、具体的な意味はこのグラフからは読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは異なるスコアレンジを持つものの、関連性を示すデータが明確でないため、詳細な時系列の関係性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相対的に、「個人WEI（経済状態）」は他と比べばらつきが少ない一方で、高いスコアレンジに位置しています。
– 各カテゴリのスコア分布は必ずしも一様ではなく、WEIスコアにより非常に異なる様相を呈しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高い「個人WEI（経済状態）」は経済的な安定がもたらす影響としてプラス要因であり得ます。
– 一方で低い「社会WEI（持続可能性と自治）」のスコアは社会的な課題が存在する可能性を示唆しており、政策介入が必要かもしれません。
– 外れ値やスコアのばらつきによって、人々の生活の質や政策の影響度が異なることを再確認する必要があります。
このような分析は、交通カテゴリにおける施策の見直しや改善点の発見につながる可能性があります。
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、交通に関するデータの主成分分析（PCA）をもとに、360日間のデータを表したものです。主成分分析の結果は以下のとおりです。
1. **トレンド**
– 主成分1（寄与率0.78）が水平方向に配置され、主成分2（寄与率0.05）が垂直方向に配置されています。このことから、データの主要な変動は主成分1によって説明されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体的には均等に分布しているものの、いくつかのデータ点は他から離れた位置にあり、これらは外れ値として注目すべきです。特に、主成分1の負の方向に極端に離れたデータ点が見られます。
3. **プロットや要素の示す意味**
– 各プロット点は、個々の観測データを示しています。水平方向の広がりが大きいため、主成分1の軸に沿った変動がデータの多くの本質を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– グラフ上では明確な時系列の表現はありませんが、多様な方向に広がりを持つデータ点の配置は、異なる時点での多様な状況を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1と2の間に強い相関は見られないため、これらの成分は独立していることが示唆されます。また、データは特定のクラスターに大きく偏ることなく均等に分布しており、交通データの多様性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 主成分1が交通データの大部分を説明していることから、特定の指標が交通データ全体を強く左右している可能性があります。データの多様な分布は、異なる交通手段や状況の多様性を示しているかもしれません。ビジネスや公共交通政策においては、特に主成分1に関連する要素を改善することで効率性の向上が期待できるでしょう。
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。