📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータから、以下のような分析結果をまとめました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 初期は0.7から0.8の範囲で変動し、その後7月初旬に急上昇し0.85を超えることが多かった一方、7月後半から緩やかに低下し始めています。最終的には7月末から8月初頭にかけて0.7未満に落ち込んでいる。
– **個人WEIと社会WEIスコア**: これらも総合WEIと同様のパターンを示し、中盤から後半にかけての急上昇の後に減少するというトレンドが見えます。
### 異常値
– 7月初旬（特に7月6日から8日の間）では、総合WEIが異常な上昇を見せています。これはおそらく一時的なプラス要因（例えば特定のイベントや政策変更）が背景にある可能性があります。
– 一方、7月27日あたりには0.57と極端に低い異常値が観察され、何らかのネガティブなイベントまたは環境的要因が作用したと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**: 難しさを示すようなノイズに加えて、長期的なトレンド成分が見受けられ、特に社会基盤や教育の充実を求める動きが反映されていると考えられます。7月初旬の急上昇は季節的な要因というよりも突発的なトレンドとして捉えられる。
### 項目間の相関
– 社会的公平性・公正さ、持続可能性が他項目と比較してWEIスコアに大きく影響を与えていることが相関ヒートマップから暗示されています。これらの要素が総合WEIのボラティリティに寄与している可能性があります。
### データ分布
– 全体的にスコアは0.65から0.85の範囲内で推移しており、中央値付近に集中していることが観察されますが、7月後半以降の外れ値がばらつきを増加させています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析(PCA)によれば、PC1が77%の寄与率を持ち、主要な変動要因をキャプチャしています。これは個人的な経済的余裕、健康状態、社会的インフラに対する関心がWEIを定義する中で支配的な要素であることを示唆しています。
総じて、7月上旬のWEIスコア上昇は社会政策やイベントによる一時的な好転を示している可能性があり、7月末にかけて見られる低下は季節変動や不確実性の影響、および持続性や公平性の低下によるものと考えられます。
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:
このグラフは交通カテゴリの総合WEIスコア時系列散布図です。以下に、視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 最初の6か月間において、実績（青色）はある程度の範囲内で安定しています。
– その後、予測データ（緑色）は右側に集まっており、異なるパターンが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に異常値がいくつか存在します（黒丸で囲まれた点）。
– 予測ライン（紫色の線）は下降傾向を示している点があり、一部で急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青のプロットで、異常値は黒のサークルで強調されています。
– 前年との比較を示す緑のプロットが、最近のデータエリアにあることから、重要な基準になっているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と予測（緑）の間に大きなずれがあり、実績の安定性に比べて予測に広がりがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある程度密集しており、比較的安定していることがうかがえます。
– 一方、予測データは広がりを持ち、モデルの予測精度にばらつきがあると捉えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 交通に関連するデータポイントが、一貫して高いスコアを維持している場合、輸送の効率が一定レベルで保たれている可能性が高いです。
– しかし、予測データの変動は、将来的なリスクや課題を示すものとして注意が必要です。これは、交通計画や政策決定においての再評価が必要な場合があると考えられます。
このグラフは、ビジネスや政策立案における計画や見直しに重要な要素を提供しています。交通データの変動に対する迅速な対応が求められると言えるでしょう。
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:
以下に、提供されたグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月～9月）は、実績データが相対的に安定しており、0.6から0.8程度の範囲で横ばい状態。
– その後、データが途切れた後、2026年6月に新たにデータが追加。前のデータと比較してやや高めですが、密集度は高い。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が数件見られます（黒枠）。これらは通常のトレンドから大きく外れている。
– 2025年の終わりに近づくにつれて、実績から予測への転換が示されている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、Xが予測データ、緑が前年データを示している。
– 異常値は黒枠で囲まれており、特に注意が必要。
– 薄紫と紫の線がそれぞれ異なる予測モデルを示し、精度や予測範囲に違いがある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測データが色分けされ、比較が可能。
– 予測モデル間での値の違いがあり、モデルの選択により未来予測が大きく変わることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布が類似しているが、後者のほうが若干低い。
– 異なる予測モデル間でもそれぞれの特徴的な範囲があり、相関の度合いを示している。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 予測データのばらつきが人々に不確実性を感じさせ、交通計画や戦略に影響を与える。
– 異常値は管理が必要で、特に信号や異常検知用のアラートを検討することが望ましい。
– ビジネスや社会における交通計画やインフラ整備において、継続的なデータ収集と分析が重要であることを示している。
これらの観察は、今後のデータモニタリングとモデル選択において重要な示唆を提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**：
– グラフを見ると、最近のデータ（緑色）は最初のデータ（青色）に比べて、WEIスコアが若干高い傾向にあります。ただし、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 360日を通じ、最初はWEIスコアが安定しているが、後半に急に変化が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 青色のデータに大きな外れ値があります。大きく離れたプロットがあるのは、特に異常なイベントや条件が一時的に発生した可能性を示唆しています。
– 緑色のデータでも、若干の外れ値が存在し、データの変動が見受けられます。
3. **各プロットや要素**：
– 青色のプロットは実績データで、密集しており安定していますが、外れ値が確認されています。
– 緑色のプロットは前年データで、こちらも密集していますが、少しバラつきがあります。
– 各プロットのサイズや色は異常値を示し、異なるデータポイントの重要性を表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**：
– 実績AI（青色）と前年AI（緑色）の間でWEIスコアが異なる傾向が確認できます。このことは、1年間で交通状況に何か変化があった可能性を示します。
– 予測データの異なる手法（線形回帰、ランダムフォレスト）は、一般的には一致していますが、特定の時点で差が見られることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データと異常値の間に関連があるかどうかは詳細分析が必要ですが、密度が異なるため、何らかの影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**：
– 一般的にWEIスコアが上昇しているのは、交通の効率や環境が改善されていると考えられます。
– 外れ値の存在は、交通システムが不安定な場合があり、これに対する対策が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、プロットの位置や色から、特定の時期に追加のリソースや対策が必要であることを表すシグナルになります。
この分析により、交通カテゴリにおける差異や不安定要因の理解が深まり、効率的な交通管理や政策形成に資する情報が提供されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは期間の前半と後半で異なる集団が存在します。
– 前半部分（2025年7月から2025年11月頃まで）は、実績（青いプロット）が主に0.6から0.8の間で推移しています。
– 後半部分（2026年のデータ）は、昨年（緑のプロット）が再び約0.6から0.8の範囲にあります。
– 全体的に見ると、特定の増減パターンや周期性は目立ちません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半の一部では、異常値が黒枠で示されています。ただし、これらの外れ値は極端ではなく、全体的な範囲内にあります。
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で、これが主に観察されています。
– 緑のプロットは昨年のデータで、今年のデータと比較するための基準として使用されます。
– 紫やピンクの線は異なるAIモデルでの予測を示し、そのうち今回のデータでは直接的な影響は示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年の緑のプロットと今年の実績データ（青）を見ると、非常に類似した動きが見られます。
– モデル予測と実績の間には微細な差があるものの、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは一定の範囲内で安定しており、大きなばらつきは見られません。
– 本年度と昨年度でのデータ範囲に大きな違いは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 交通カテゴリにおける個人の経済的余裕（WEI）は、比較的安定して推移していると言えるでしょう。
– 継続的な安定が見られることは、交通セクターの利用において予測可能性があるといえ、特に経済環境が大きく変動しない限り、予算計画やリソース配分に安心感をもたらすでしょう。
– ビジネス面では、この安定性を基にした長期戦略の構築が可能です。例えば、新しい交通サービスの導入や拡張計画を立てる際の基準となるかもしれません。
このグラフは、過去のデータに基づいて安定性を示し、予測モデルもそれを支持する結果となっていることから、信頼性のある予測を提供しています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中している実績データ（青い点）が見られます。これらはほぼ横ばいであり、大きな変動はありません。
– 予測データ（例えば、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一部上昇傾向を示していますが、全体的に緩やかな傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた部分が「異常値」として示されています。これらは他のデータポイントとは異なる動きを示し、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは過去の実績を示し、データのベースラインとなっています。
– 赤の×は予測データで、AIによる将来の推測を表します。
– 緑の点は前年のデータとして、過去の状況との比較に役立ちます。
– 紫とピンクのラインは異なる回帰モデルによる予測を示し、各モデルの予測能力を比較できます。
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比較から、予測が実績にどれほど一致しているかを確認できます。予測のばらつきは異なるモデルの信頼性や特性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは密集しており、WEIスコアが安定していることを示唆します。
– 予測値にはモデルによるばらつきがあり、いくつかは実績と大きく異なる予測をしています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 人間は異常値や急激な変動に注目し、これが予測にどのように影響するかを考えるでしょう。これにより、モデルの調整が必要かもしれないと考えることになります。
– ビジネスや社会的影響としては、交通関連の健康指標の安定性は重要であり、予測が将来の計画や政策に有用であるかどうかの評価が求められます。
全体として、このグラフは交通関連の健康状態に関する過去の実績データと予測を視覚化しており、それらの相対的な信頼性を評価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:
このグラフは、360日間の個人の心理的ストレス（WEIスコア）の動向を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 前半の期間（2025-07-01から2025-09-01）ではスコアが主に0.6から0.8の間で高めに推移しています。その後、データの間が空いた後（2026-01から2026-07以降）は0.4から0.6になり、やや低下している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で表示されており、2025-07-01から2025-09-01の期間に集中しています。これにより、この期間のストレスレベルには異常が見られると判断されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は昨年のデータと比較されています。ピンクと紫のラインは、AIの予測による線形回帰とランダムフォレスト回帰を示していますが、元のデータからかなりの隔たりがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータ（緑）は今年のデータと全体的に似ているものの、時期によってスコアに異なる変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期段階での密集度（データ範囲の灰色）は、ストレスレベルが高いが安定していることを示しています。一方、後半は密度が少なく、スコアのばらつきが増加しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期段階のストレススコアが高いことは、交通に関連する要因が人々に大きな心理的ストレスを与えた可能性を示しています。後半のスコアの低下は、状況の改善や対策が功を奏した結果であるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、交通混雑の緩和や心理的ストレスの軽減策が有効に働いたと考えられ、今後の方策にも影響を与える可能性があります。
総じて、このデータは交通に関連した心理的ストレスの変動を示しており、今後の政策や個人の対策における重要な指標となります。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青）**: 最初の期間（2025年7月から9月）では、WEIスコアは比較的一貫して高い値を示していますが、急激な変動は見られません。
– **予測データ（緑）**: 2026年以降、スコアが徐々に上昇傾向にあります。自由度と自治が向上すると予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒縁の円）**: 初期の実績データにいくつか外れ値があり、特定のイベントが影響を与えた可能性があります。
– 予測期間においては、特に大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）の範囲**: 比較的高いWEIスコアで安定しています。
– **予測手法**: 線形回帰（青紫）や決定木回帰（ピンク）、そしてランダムフォレスト回帰（紫）が使われ、色の異なる線で示されていますが、予測区間は開始から外れており、特定の時点で特に重視されているわけではないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法によるデータは、予測開始以降の範囲で密接に配置されており、全体的に一致した傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測の不確かさ（灰色のシェーディング）**: xAI/3σにより範囲が示されており、幅が比較的狭く、一貫性がある予測がされていることを示しています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **人間の直感的な感じ**: 初期の安定的なデータに対し、予測データが続くに連れて成長が見込まれる点から、システム改善や政策変更など、何らかのプラスな介入の影響を予測させられます。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアの向上が予想されることは、交通の自由度や自治が増す可能性を示しており、都市政策の改善や交通インフラへの投資が社会的にプラスの効果をもたらす可能性があります。
この解析に基づき、今後の戦略にはポジティブな視点での技術導入や政策アプローチが有効であると考えられます。
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:
グラフの分析に基づく視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフには2つの期間が明確に分かれています。前半のデータ（青の点）は安定していますが、後半（緑の点）はデータが疎らで密度が低く、変動が多いです。
– 始めの期間では、WEIスコアが0.4から0.7の範囲で横ばいであり、予測値（紫色の線）もこの範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間では、いくつかのデータポイントが異常値として黒い縁で示されています。
– 短期間でのWEIスコアの急激な変動や大きく外れた値が見られますが、それに対する特段の継続的なトレンドの変化はないようです。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年データとして示されています。
– 色の違いは、データ収集の時間的なシーケンスを強調し、異常値や推定誤差を示すために黒い縁取りがつけられています。
4. **データの関係性**:
– 異なる色のセット（青と緑）の間での一貫性や不整合が見られますが、密度の違いが関係性を考慮する際のヒントを与えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初のデータセットでは、WEIスコアの分布が比較的一定であるため、安定した状況を示しています。
– 後半においてはより広範な分布が見られ、分散が増大している可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定したスコアは、交通の公平性・公正性が一定期間にわたって一貫して確保されていることを示唆しています。
– 最後の期間の広範なデータポイントは、変動の多さと、交通の公平性・公正性における一貫性の欠如を示している可能性があります。この変動がどのようにして交通政策や社会的公平性に影響を与えるかは、さらなる調査を要します。
これらの視点から、ビジネスや社会における公平性の向上に向けた対策を検討するための洞察を得ることができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月～）に実績データ（青色）が密集しており、高いWEIスコアを示しています。しかし、後半（2026年1月～）には急激にスコアが落ちているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつか異常値が青いプロットとして強調されています。これにより、特定の期間における予期しないイベントやデータの異常が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、比較的早い段階でのWEIスコアは安定しているようです。
– 緑色のプロットは前年のデータで、より分散が大きいようです。
– その他の色（紫、ピンク）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 実績データと異なる予測モデルの間で、予測結果に違いが見られます。予測モデルごとの精度や、データのばらつきを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は初期では予測帯（グレー）内に収まり、のちに分散が増える傾向があります。
6. **直感的な感じおよび影響**
– このグラフは、人々に持続可能性と自治性に関連する交通の評価が不安定になっている印象を与えます。そのため、改善や予測精度向上が重要になりえます。
– ビジネスや社会においては、このデータを使い持続可能な交通政策の評価や修正が求められる可能性があります。
これらの観察により、データの信憑性やモデル選定が持つ重要性、そしてそれが社会経済的ポリシーの決定にどのように影響を与えるかについての理解が深まります。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間に分かれています。初期の期間（2025年7月から9月）は「実績（実績AI）」のデータポイントが多く、横ばい状態で安定しています。その後、急激な変化が見られる時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の安定した「実績（実績AI）」データにいくつかの異常値が含まれています。これらは特定の日に異常な変動が発生した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、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）はそれぞれ異なる予測を行っていることがわかります。
– 特に「予測（決定木回帰）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」のラインが異なる方向に伸びており、予測間の差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「昨年（比較AI）」と2026年のデータは左側の実績と明確に分離されており、翌年のデータが全体的に高いスコアを示している事から、社会基盤や教育機会の評価が改善されていることを暗示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データはある程度のバラツキを持ちながらも、ほぼ0.8付近で収束しています。一方で「昨年（比較AI）」からの変化はかなり大きいです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– データからは、社会基盤や教育機会の評価が改善されていることが示唆されます。これによって、人々が交通機関や社会基盤に対して高い満足度を感じている可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの改善を活かして新しいサービスの展開が可能かもしれません。
この分析は、交通システムや社会インフラの管理者や政策立案者にとって、どの時期に改善があったのかを確認し、さらなる施策を講じるのに役立ちます。また、予測モデルの差異によって、さらに精度の高い予測手法の研究や開発の必要性も示されています。
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:
以下の点について、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の「実績(実績AI)」データ（青色）は、高い水準で横ばいし、その後緩やかに下降しています。
– 予測段階に入ると、データが均一に分布している様子がうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」としてマークされたデータポイントが示されており、時系列の中での異質性が認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが「実績」を示し、緑色のプロットが「昨年」との比較データを表しているため、どの程度の変化があったかを直感的に把握できます。
– 濃さの違いで密度を、プロット種類で予測手法の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「予測」が明確に分かれており、予測部分において複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの集中度が緑の「昨年」の部分で高く一方、青青の実績部分では分散気味となっていることが注目されます。
– モデルによる予測範囲の幅を示す灰色の領域が、信頼性の指標となります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 「WEIスコア」の変動は交通における共生や多様性などの要素がどの程度確保されているかを示し、これらが変化することにより交通政策へのフィードバックが得られる。
– 一貫性ある予測データは、これらの変化が予測可能であり、政策立案や交通サービスの改善に役立つ可能性を示唆しています。
全体として、各プロットとそのデータの密度や位置関係を考慮し、交通における共生・多様性の進捗や予測の制度を示しているグラフといえます。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日中の一部時間帯（特に7時～8時、23時付近）において高いWEI（Weighted Environmental Index）スコアが目立ちます。これは特定の日の活動や交通量の増加を示唆している可能性があります。
– 夜間（15時～17時）にはスコアが低くなる傾向がありますが、周期的な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月後半にかけてスコアが極端に低下している日（特に23日）があり、これは外部要因による急激な変動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**:
– 色の変化（緑から青、最終的には紫に至る）は、WEIスコアの変動を示します。色が暗くなるほどスコアが低くなります。
– 通常の交通パターンから外れる日中のピークは、イベントや突発的な混雑を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝と夜間の時間帯で異なるパターンが見られ、通勤時間帯と夜間活動との関連性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見つかりにくいですが、週を通じてのパターンを検討することで、特定の曜日に活動量が集中している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアは交通量の増加を意味し、混雑や環境への影響を及ぼす恐れがあります。公共交通やインフラの改善が求められるかもしれません。
– 特定の時間帯や日に大きな変動があるため、イベント開催や異常気象、工事などが影響している可能性があります。
総じて、このヒートマップは時間帯や日付ごとの交通動向を示し、ピーク時の混雑や特定のイベントによる影響を視覚的に把握するのに役立ちます。
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:
このグラフは、交通に関する個人のWEI平均スコアを示した時系列ヒートマップです。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 色の分布を見ると、黄色から緑、青、紫への変遷が見られます。全体として、時間ごとに（特に特定の週や時間帯で）一定の周期性や変動があります。
– 特定の時間帯や日付で色が強い（濃い色に向かう）変化が見られ、周期性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 7月25日頃）や時間帯（特に夜間）で、他の日に比べて色が濃く、スコアが低い値を示している可能性があります。このような外れ値は、特定のイベントや行動変化を示唆しているかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 各時間ごとの変動を見ることで、特定の時間における交通の状況や個人の行動パターンを追跡できます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各時間帯が独立しているので、横の並びで時間が進み、縦の並びでより高い時間帯（24時間制）を示しています。特定の時間帯が他の時間帯と比べて連動して変化しているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯が他の時間帯と類似の色分布を持っているため、特定の時間帯での行動や交通のパターンに関連があるかもしれません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、個々の時間帯における交通のパターンを視覚的に示すため、交通管理や個々の行動最適化に有用です。
– 社会的には、ピーク時間や閑散時間を簡単に特定できるため、交通政策や公共交通機関の運行計画の調整に役立てることができます。
– 個人レベルでは、混雑を避けて移動するための判断材料として、日々のスケジュール調整に影響を与えるでしょう。
このように、時間帯ごとの行動・交通パターンの分析は、計画的な行動変更や交通運用の改善に寄与することが期待されます。
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:
1. **トレンド:**
– 全体として、時間帯と日付によって異なる要因があることが示唆されます。ヒートマップは、多くの色が変化することによって、時間帯や特定の日付での変動を強調しています。
– 一部の日付や時間帯で周期性があり、特定の期間に色が変化していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月19日と7月24日は顕著な暗い色があり、急激に低いスコアを示す外れ値の可能性があります。
– 7月7日から7月13日にかけて、明るい色の増加が見られ、スコアが高くなっていることがうかがえます。
3. **プロットや要素の意味:**
– ヒートマップの色は、左側の凡例によると、スコアの高低を示しています。明るい黄色は高スコア、暗い青や紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯で繰り返し高スコアが記録されており、周期的なパターンがある可能性を示しています。
– 同じ日付の異なる時間帯でスコアが大きく異なる場合があり、時間帯によって交通状況が変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯別にスコアが大きく異なっており、日中の特定の時間帯でスコアが特に高くなる傾向があります。
– 早朝や深夜のスコアは比較的安定していないため、これらの時間帯に注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– ヒートマップは、交通パターンのピークやトラフを特定するのに役立ちます。特に高スコアの時間帯を把握することで、企業は交通量に応じた業務時間の調整や労働力の配分を最適化することができます。
– 急激に低スコアの時間帯は交通の遅れや混雑を示唆しており、これらを考慮して柔軟な働き方やリモートワークの促進が考えられます。
このグラフを元に、交通管理や都市計画の改善策の立案に活用することで、より快適な移動体験を実現できる可能性があります。
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:
このヒートマップは交通カテゴリのWEI項目間の相関を示しています。注目すべき点と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、直接的なトレンドは示されませんが、相関関係が強い項目の組み合わせが見られます。たとえば「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.98と非常に高い相関を示しており、この相関は今後も維持される可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の要素間で非常に低い相関（例：「個人WEI（健康状態）」と他の要素は比較的低い相関）があります。これらの低い値は、関連性が少ないことを示唆しており、外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤は高い相関、青は低い相関です。個別に注目すべきは、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.94や、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の0.38などです。
4. **複数の時系列データ**:
– 各要素の間の強い相関関係は、それらが類似した動き方をしている可能性を示唆します。高相関の要素は、お互いに影響し合っているか、同じ外部要因に影響を受けていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、「個人」と「社会」の間の相関が高いことが示されている点は興味深いです。それは、個人の福祉と社会的要素が密接に関連している可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、社会的な環境が個人の生活の質に大きく影響することを認識するかもしれません。このヒートマップは、交通インフラや政策が個人と社会全体の幸福にどのように寄与するかを示すことで、政策立案者にとって重要なツールになる可能性があります。
この分析により、交通関連の政策やインフラ改善が個人及び社会全体に多大な影響を与えることが示唆されます。政策の調整や新たな戦略策定に役立てることができます。
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:
このグラフは、交通カテゴリーのWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。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タイプは横ばいで、明確な上昇や下降トレンドは見られません。ただし、箱の位置や長さに基づいて、それぞれのスコアの一般的な高さや変動幅が読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプでは外れ値が観察されます（例：個人WEI平均や社会WEI（社会整備・経済機会））。これらの外れ値は、特定の期間における異常なスコアの変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– ボックスの中央の線は中央値を示し、箱の上部と下部は四分位範囲を示しています。色の違いは大きな意味を示す可能性がありますが、視覚的な区別をつけるための手段とも考えられます。
– 両端のヒゲはデータの全体的な広がりを示し、外れ値はヒゲ外にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプのスコアの分布を比較することで、特定のWEIタイプが安定しているか、変動が激しいかを見ることができます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は広い分布を持たず、比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（生態系・多様性・自由の保障）」は他のWEIと比べて高い中央値を持つことから、一般的に好意的に評価されている可能性があります。
– 分布が狭いもの（例えば「個人WEI平均」）は、スコアが安定していて変動が少ないことを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 「個人WEI（経済状況）」のスコアが比較的広い範囲に広がっていることから、個人の経済的状況に大きなばらつきがあることが示唆されます。これは、政策や企業がエコノミクスに関連する支援や対応を重点的に行う必要があることを示しています。
全体として、このグラフからは、異なるWEIタイプの評価の安定性や比較可能性を視覚的に捉えることができ、社会政策や改善のためのインサイトを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフはPCAの結果を示しており、特定の時間軸でのトレンドはありません。しかし、第1主成分（寄与率: 0.77）が支配的であることから、データの大部分の変動を説明していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に位置するプロットは他のデータポイントから離れており、外れ値の可能性があります。これにより、特異な交通イベントや異常値が示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは各データポイントを示し、色やサイズの異なる要素はありません。データ密度は中央から右側に集中しており、典型的なパターンを示しています。
4. **関係性**:
– 複数の時系列データが組み合わされた結果がPCAによって2次元に圧縮されています。このため、各成分が複数の原始データ間の関係性を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が高いため、この軸に沿った変動が重要であることを示唆しています。データポイントは比較的広く分布しており、緩やかな相関がある可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 直感的に見て、第1主成分が高い寄与率を持つため、この分析は特定の交通パターンや動向を理解する上で有用です。交通データであることから、社会やビジネスへの影響としては、交通インフラへの投資や改善が考えられます。外れ値を考慮した対策や、特定の交通状況下での労働力や資源の最適化が戦略的に重要です。
このPCA分析は、交通データの複雑な構造を簡素化し、マクロレベルでの理解を可能にします。
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。