📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の専門家として、提供されたWEIスコアの時系列データを分析しました。それぞれの項目についての重要な傾向、異常、パターン、そして関連付けを以下に示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に上昇傾向があります。特に7月6日から7月13日にかけてスコアが急上昇し、0.8を超えることが多く見られます。これ以前の7月1日から7月5日までは、若干の不安定さと一貫性のない変動が見られた。
– **個人WEI平均**も上昇傾向にありますが、総合WEIと比べるとやや不安定です。特に、一部の日付でスコアが0.6にまで低下していることが注目されます。
– **社会WEI平均**は個人WEI平均よりも一貫して高く、7月7日以降は非常に高いスコア（0.9以上）を維持しています。
### 2. 異常値の検出
– 検出された異常値では、特に初期の日付（7月1日から7月3日）において低いスコアが目立ちます。これは、当該期間に何らかのネガティブな要因が影響した可能性があります。心理的ストレスの増加（スコアが0.5）や、自由度と自治の減少（スコアが0.55）などがその要因として考えられます。
– 逆に、7月7日以降は、社会的な要因（社会WEI平均、社会公正、持続可能性）が好調であることが、総合WEIの向上に貢献しているように見えます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解によって、WEIスコアには顕著なトレンド成分があることが示されています。これは上昇トレンドで、社会的要因の強い影響を示唆しています。
– 一方で、季節的なパターンや残差に関する詳細な情報が不足しており、特に残差の変動が説明できない一部の日付があります。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、持続可能性と社会基盤は強い相関がありそうです。経済や健康の安定は、社会的持続可能性やインフラの強化に貢献していることが示唆されます。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図によれば、異常値は通常よりも広い範囲で分布していることがわかります。特に個人の心理的ストレスや自由度に関するスコアの分布が広く、一部の日付で非常に低いスコアが記録されています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析から、PC1の寄与率が高（0.69）であることが示され、この主成分がWEIの変動の大部分を説明しています。これは、社会全体の持続可能性、社会基盤、共生の促進などが主要な要因として影響を与えていることを示唆します。
### 結論
全体として、WEIスコアには一貫した上昇トレンドがあり、特に社会的インフラ、持続可能性、公正性が向上していることが総合スコアの上昇に寄与しています。一方で、初期に検出された低スコアは心理的ストレスや経済的な要因の影響を受けており、これらの要因としての改善余地があります。データ全体を通じて、社会的要因が個人の幸福度に強く影響していることが明らかになりました。
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**
– 実績データ（青色）は全体的に横ばい傾向を示しており、大きな変動は見られません。
– 予測データ（赤色の×）も、ほとんどのモデルが似たような一定の傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、円で囲まれた部分が外れ値として認識されていますが、極端な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の実績データ（実績AI）は過去の観測値。
– 赤色の×で示される予測は、複数のモデルを使った予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、一定の信頼区間を与えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑、シアン、パープルで示された予測線は、それぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。これらのモデルの予測は概ね一致しており、全体のトレンドを予測する際に違いは少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きなギャップはなく、実績値がモデルの予測範囲内に収まっていることから、モデルの精度は高いといえるでしょう。
6. **洞察**
– 実績が安定していることから、交通カテゴリのWEIスコアは直近30日間で特に注目すべき変動は見られないと言えます。
– 今後の予測も安定しているため、ビジネスや社会への影響としては、交通インフラや関連政策に大きな調整は不要と考えられます。
全体として、現在の状況が維持されていることが確認でき、今後しばらくは大きな変化がない可能性が高いと判断されます。
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:
このグラフについて、以下の観点から分析を行います。
1. トレンド:
– 実績（青い点）は、7月初旬から中旬にかけて若干の上昇を見せています。後半はほぼ横ばいです。
– 予測（紫の線）には、途中での上昇トレンドが明確に見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られ、通常のデータポイントの中で目立っています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績（青い点）は過去の観測データを示し、予測（X）は未来のデータをモデルが予測したものです。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測値は3つの異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって導かれていますが、それぞれの違いはあまり明確ではありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは、かなりのばらつきが見られますが、全体的にはWEIスコアが0.7〜0.8の間に密集しています。
6. 直感的な洞察と影響:
– グラフを見ると、この個人の交通に関連した指数は、予測される程までの大きな変動はこれから無いと期待されています。ただし、初期に見られる外れ値やトレンド変化は、予測方針を再評価する必要を促すかもしれません。
– ビジネスや社会に対する影響としては、交通に関連したサービスやオペレーションの調整に役立てることができるでしょう。予測の不確かさを考慮し、リスク管理が必要です。
このグラフからは、将来的な予測が比較的安定しているように見受けられますが、初期のばらつきに注意が必要であることを示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、0.8から0.9の間での初期緩やかな上昇が見られます。その後、やや横ばいの状態が続いています。
– 予測データ（予測AI、赤い×印）は、実績と似た形で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）が最も高い水準で水平を保ち、その他の回帰（線形回帰と決定木回帰）はそれぞれ異なる水平線で予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤の青いプロットで赤い丸で囲まれた部分は、他と比較してやや低いため外れ値と見なされていますが、大きな異常はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、赤い×印はその予測値です。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、その中に実績データが収まっ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**
– 実績データと予測データは概ね一致しており、予測が実績に対して良好な適合を示していると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には高い相関が見られ、これは予測モデルの精度の高さを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 交通カテゴリにおいて、現状の維持と安定したパフォーマンスを表しています。
– 予測が実績に近いため、将来的な交通需要予測や交通管理に有効に活用できるでしょう。
– 社会的には、安定した交通パフォーマンスが市民の利便性向上に寄与することが期待されます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青い点）は、全体として低い変動幅で横ばいが続いています。
– 将来の予測（線）が3種類示されています：
– 線形回帰は横ばい
– 決定木回帰はわずかに上昇
– ランダムフォレスト回帰もわずかに上昇
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で囲まれており、一部の期間において確認できます。データのばらつきがある程度存在することを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しており、画面の左側に密集しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、現在から短期間にわたって広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的一定で、予測データは微細なトレンドが示されています。特に、異なるモデルによる予測の方向性に興味深い違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横ばいに近い実績データの分布から、現状のWEIスコアが安定していることが感じられます。異常値の存在により、一定の変動は無視できないことを示しています。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 現状の安定したWEIスコアは、交通に関連する経済的活動が一定の範囲で安定していることを示唆します。
– 一方で、予測が上昇傾向を示していることから、今後の経済的余裕の改善が期待される可能性があります。
– 社会的には、交通関連支出の増加や安定性が予想され、計画的なインフラ投資が有効と考えられます。予測の幅が広がっていることは、不確実性やリスクも伴う可能性を示します。
この分析からは、経済的余裕の傾向を把握し、交通政策や関連ビジネス戦略に反映することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいですが、日付の後半で観測されていません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫線）は緩やかに上昇しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれ水色と赤）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの方に散らばりがありますが、特に目立った外れ値はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコア。
– 予測AIによる予測値は赤い×印。
– 異常値は黒い円で示されていますが、目立つものはありません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、そこに実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は概ね予測の範囲内に収まっており、特にランダムフォレスト回帰の予測と重なりが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲に一致しており、予測の精度が高いことを示唆しています。
6. **直感やビジネス/社会への影響**
– 実績データと予測の一致は、交通に関連する健康指標が安定していることを示している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰は、今後の緩やかな改善を予測しており、交通関連サービスの改善があるかもしれないことを示唆しています。このデータを活用することで、交通サービスの向上や健康の改善施策を計画することが可能です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が考えられます:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.7から0.9の間で比較的横ばいの傾向があります。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストは最初上昇してから安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは下側で外れ値として認識されています（黒の円）。
– 日付の初めに外れ値が集中している様子が見られますが、以後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の心理的ストレスレベルの実績値。
– 赤い「X」は予測値となります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストの予測が他の手法と比べて少し異なる傾向を持っており、特に後半で他の手法より高い値になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの過去データは、比較的一定しているものの、日付初期に外れ値があるため、それが相関分析に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康管理や職場のストレスレベルのモニタリングにおいて、実際のストレススコアが安定していることは良い兆候かもしれません。
– 予測手法間の異なるトレンドは、データモデルの選択が結果に大きく影響する可能性を示唆しており、意思決定の際には複数の手法を比較する必要がありそうです。
このグラフは、心理的ストレスレベルのモニタリングやその予測に関連する意思決定において有用な情報を提供しています。特に予測手法の違いを考慮しながら、外れ値に注意を払うことで、より良い管理や対策が期待されます。
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:
### 視覚的な特徴と分析
1. **トレンド**:
– **実績（青のプロット）**: 初期は増加トレンドが見られ、その後、やや横ばいに落ち着いています。このことは個人の自由度と自治が初期には向上し、その後は安定していることを示しています。
– **予測（ピンクの線）**: ランダムフォレスト回帰の予測は、今後も高いレベルで横ばいと示されています。将来的には安定が続くとされていることから、自由度と自治がこれ以上の向上を見込んでいない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として識別されています（黒い丸で囲まれた青のプロット）。これらは特異な状況やイベントが自由度と自治に影響を与えたこと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**:
– **青のプロット（実績AI）**: 過去の実績を示しています。
– **ピンク、シアン、グレーの線（予測のモデル別）**: 各モデルによる予測であり、ランダムフォレスト、決定木、線形回帰の異なる手法で示されています。それぞれの予測の違いはモデルが考慮する特徴の違いを反映しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、実績がこの範囲内に収まることを期待していることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種モデルによる予測がほぼ一致していることから、自由度と自治の推移に対して強い信頼があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離がないため、過去のデータに基づくモデルが未来の状態を合理的に予測していると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフから、交通に関する個人の自由度と自治がある程度確立され、しばらく安定期に入っていることが推測されます。
– 自由度と自治が重要な市場や政策決定において、これを達成するための体制や技術が整いつつある可能性があります。
– 社会的には、交通インフラや政策が個人の動作をスムーズにしていると感じ取ることができます。このトレンドが続けば、さらなる社会的安定をもたらすでしょう。
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:
グラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、スコアにばらつきが見られますが、時間が経つにつれて徐々に安定している傾向があります。
– 予測ラインは大きく分けて三つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、一部で平行に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でのスコアは若干の上下があり、いくつかの外れ値が見受けられます。
– その後、スコアは安定し、外れ値も見られなくなります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績であり、黒い円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測値がこの範囲に収まることが期待されます。
– 三色の予測ラインは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）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績スコアはやや不安定ですが、予測ラインの位置は安定しており、各アルゴリズムによる予測は非常に似通っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアと予測スコアはおおよそ一致しており、特に安定期には高い相関が見られます。
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**:
– 初期のスコアのばらつきは課題を示すものの、安定期に入ることで予測に対する信頼性が高まり、交通分野における公平性・公正さの改善が期待されます。
– 一貫した結果は、政策や戦略が効果的に機能していることを示唆し、引き続き同様の方法での改善が可能であることを示します。
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）のスコアの時系列推移を示しています。各要素について以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データはほぼ横ばいで安定しているように見えます。
– 予測データは、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれも、今後のスコアがやや上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の1週間で1つだけ明確な外れ値が見られます。このデータポイントは他の実績データよりも低いスコアを示していますが、全体に大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、黒い円で囲んだものは外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測が変動する可能性のある範囲を示しています。
– マゼンタ色の線（ランダムフォレスト回帰）は、他の予測方法よりも安定しているようです。
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間には、一致した傾向が見られ、予測の信頼性がある程度高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高いスコアで安定しており、予測もこれに続きます。相関関係は強い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現状維持もしくは改善傾向が予測され、交通の持続可能性と自治性が確保されていることを示しています。これは、交通インフラの効率化や持続可能な交通手段の普及が進む可能性を示唆しています。また、政府や企業がこれらのポイントに注力することで、より良い社会体系を目指すためのインセンティブと捉えることができるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は概ね横ばいで、期間中に大きな上下動がなく安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドはそれぞれ異なりますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか（黒い丸で示される）ありますが、全体の傾向に大きく影響するほどではありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、実際の交通カテゴリにおけるWEIスコアの変動を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の信頼度を示しており、ある程度の幅を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に比べて、ランダムフォレスト回帰は現実の動きをより正確に捉えている可能性がありますが、多少過剰適合の傾向も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の密度は比較的一定で、期間を通して大きな変動はなく、やや高い相関性が示されているとも言えます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– グラフは全体的に交通インフラや教育機会が安定していることを示唆しています。この安定性は、社会的な基盤や教育機会の持続的な提供がなされていることを感じさせ、交通カテゴリの政策が効果的に機能している可能性を示唆しています。予測モデルの異なる結果は、政策評価や戦略調整において複数の視点を持つことの重要性を示しているかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のトレンドは、やや横ばい気味で、安定したWEIスコアを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒円で囲まれた点がいくつかあり、これらは平均的なスコアから逸脱した値を示している。外れ値の存在は、特定の期間や条件での異常がある可能性を示唆。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を、赤い「×」は予測値を示している。予測値と実績の間には若干のずれがあり、特に外れ値の周囲で顕著。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績はこの範囲内に概ね収まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、どの手法も全体的な傾向に一致しているが、ランダムフォレストの予測線は特に安定した値を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、ある範囲内での濃密な分布を示しており、多くのデータポイントが0.8付近に集中。予測はこの近辺での信頼がおけるが、外れ値の予測は誤差範囲が広がる可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データの安定性と特定の一貫性であり、交通関連の取り組みが継続的に行われている印象を受ける。ただし、外れ値が示す問題点や異常があり、これらに対処することが交通政策の改善に役立つ可能性がある。
– ビジネスや社会への影響として、予測精度の向上や外れ値の分析に基づいて、新たな施策や改善策を立案することが求められる。交通政策の改善は、共生社会の実現に向けた一助となる可能性がある。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を観察すると、全体的に青から緑、黄色に変換する傾向が見られ、特に初期に低い値が時間の経過とともに徐々に高まることを示しています。このことはWEIスコアが時間とともに改善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**
– 7月1日から7月3日にかけての16時台の色が非常に濃い紫であることから、ここで急激なスコアの低下があったと推測されます。しかし、その後の時間帯で急速な回復があることが示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各色とその濃淡は時間ごとのWEIスコアを表しており、色が明るくなるにつれてスコアが高くなっています。ヒートマップは特定の時間帯や日付におけるスコアのパターンを視覚的に簡単に把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯におけるデータの相互関係を示していると言えますが、グラフでは一つのカテゴリ（交通）のスコアに集中しているため、同一データの内時間間での変動を理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯のスコアは相対的に近接しており、例えば夜間（23時まで）のスコアが全体的に低下するなど、一部の時間帯でのスコアの分布の特徴が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このヒートマップから判断できるのは、交通のWEIスコアの向上が見られる時間帯において、交通の流れや効率性の改善が図れているという可能性があることです。逆に、スコアが低下する時間帯や日付においては、交通渋滞や混雑が観測されるかもしれません。社会的には、交通機関やインフラの最適化に資するインサイトを引き出すための貴重な情報源となります。
これらの洞察を通じて、特定の時間帯に焦点を当てることで交通計画や政策に役立つデータを得ることができます。このようなパターンと変動を理解することで、効率的な交通管理や改善が期待されます。
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、この個人WEI平均時系列ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 一般的に、時間が経過するにつれて、ヒートマップの色調が暗い青や紫から緑、さらには黄色に移行していることがわかります。これは、一部の時間帯でのスコアが向上したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と4日の辺りで、特に16時の列で暗い紫が見られ、非常に低いスコアを示しています。ここで一時的な急落があった可能性があります。
– 7月12日以降に再びスコアが緑色になる（ある程度の改善が見られる）ことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色がスコアを示しており、青や紫は低スコア、緑は中間、黄は高スコアを表しています。
– 時間（y軸）は特定の時間帯を表しており、日々の変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯でのスコアの変動が、日により一貫しているわけではありませんが、ある時間帯では改善が見られるのに対し、他の時間帯では変動が少ないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日ごとの比較で、特定の日に全般的にスコアが悪化している日（7月3日）があり、これは物事に影響を与える一時的なイベントがあった可能性があります。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、日によって特定の時間帯で活動の効率が大きく変動するということ。この変動は交通手段の選択や運行計画に影響を及ぼす可能性があります。
– 特にスコアが低い日は、交通の遅延や混雑があった可能性があり、これが改善されることで業務効率が向上するかもしれません。
この分析は、交通管理および個人の移動に対する改善点を見つけるのに役立つかもしれません。
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、このヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 日中の時間帯（例えば8時から15時）は、日を追うごとに色が緑に変わり、数値が上昇していることを示しています。
– 特に7月6日以降、16時から19時の間で急激にスコアが上昇しています。この時間帯は、交通が活発化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日は16時台でスコアが大幅に上昇しているのが特徴的です。
– 7月3日から4日にかけての夜間（19時台）は、色が濃い紫色で他の日と異なるスコアを示しています。これが何らかのイベントや異常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**
– 色の変化は、交通の活発度や社会的活動を示唆しており、濃い紫は低いスコアを、黄色や緑は高いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝（7時、8時）と夕方（16時以降）のスコアの増減パターンは、通勤時間や人々の移動に関連している可能性があります。日中の時間帯には徐々に活発度が増してきている傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の特定の時間帯における活発度の相関が見て取れます。特に昼から夕方にかけての時間帯で高スコアを記録しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察及びビジネス・社会への影響**
– このデータは、交通政策や公共交通機関の需要を理解する上で価値があります。特に、交通量の増加する時間帯において、追加の交通サポートが必要かもしれません。
– スポーツイベントやコンサートがある場合、特定の時間帯に人々が集まりやすいため、イベント運営の計画に役立つ可能性があります。
このヒートマップから得られるインサイトは、交通計画や都市計画において重要な役割を果たすでしょう。
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WEI（Well-being Index）の各項目間の相関を示しています。以下に詳しい分析を提供します。
1. トレンド
– ヒートマップは30日間のデータに基づいていますが、相関マップなので直接的な時間的トレンドは示していません。相関の高さを示す色合い（赤系）は強い相関、低いもの（青系）は弱い相関を意味します。
2. 外れ値や急激な変動
– 相関のマップであるため、外れ値や急激な変動という概念は適用されませんが、強い相関（1に近い）と弱い相関（0に近い）の項目を識別することが重要です。
3. 各プロットや要素の意味
– 各セルの色は、その行と列の項目間の相関係数を表しています。赤いセルは強い正の相関（0.8以上）を示し、青いセルは弱い相関（0.2〜0.4）を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列というより、個人と社会におけるWEIのさまざまな側面の関係が強調されています。「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に非常に高い相関（0.93）が見られます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関は比較的低く、特に「個人WEI（心理的ストレス）」には非常に弱い相関（0.20）が見られます。
– 他方、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はほとんどの他の項目と強い相関を持ち、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と強い相関（0.95）を示しています。
6. 直感的およびビジネスまたは社会への影響
– このヒートマップを見ると、個人の心理的ストレスは他のWEI要素とあまり関連しておらず、特に経済的な余裕とは非常に弱い関連しかないことがわかります。これは、ストレス管理や心理的健康を独立した要因として重点を置く必要性を示しています。
– 社会的な多様性や公正さが個人および社会の他の健康指標と非常に強く結びついているため、社会政策として多様性や公正の促進が全体的な幸福度の向上に寄与する可能性があります。
この情報は、社会政策を策定する上で貴重な洞察を提供し、特定のWEI項目に対する意識向上や政策の焦点を定めるのに役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は大部分が0.7から0.9の間に位置しており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのWEIタイプで外れ値が存在します。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が顕著です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」はスコアが低く、変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱部分は25パーセンタイルから75パーセンタイルまでを示し、線は中央値を示しています。外れ値は円で示されています。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するために使われていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間で特に強い相関や周期性は見られません。個別の要素が独立して影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」の分布は広く、変動が大きいことから、経済状況に関する不安定さがうかがえます。
6. **人間の直感と影響**
– 経済的余裕や心理的ストレスの外れ値は、社会全体に不安定な要素があることを示唆します。
– 「社会WEI（持続可能性と自律性）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」が比較的安定していることは、これらの領域での政策や取り組みが一定の効果を持っている可能性を示しています。
### 考慮すべきビジネスや社会への影響
– **経済政策やメンタルヘルスサポート**: 経済的余裕や心理的ストレスに関する政策の実施が必要です。
– **社会的安定の評価**: 社会WEIが全体的に安定していることから、更なる持続可能性や多様性の推進が可能です。
この分析により、交通カテゴリーにおけるWEIスコアの特定項目でのばらつきが明らかになり、政策立案の参考となる情報を提供できます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– トレンド成分は全体的に緩やかに上昇しています。このことから、交通カテゴリのWEIスコアが30日間にわたって概ね上昇傾向にあることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 観測された全体のプロットは、大きな外れ値や急激な変動はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素:**
– **Observed:** 全体の観測値で、トレンドと季節性の影響を受けています。
– **Trend:** 長期的な増加傾向を示しており、交通状況に対する持続的な改善や使用増加が示唆されます。
– **Seasonal:** 短期の周期的な変動を示しており、一時的な増減が観察されます。
– **Residual:** 不規則成分はほとんど変動がなく、グラフ全体の信頼性を裏付けます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– トレンドと季節性の組み合わせが観測データの動きに寄与しています。観測値の変動は主にトレンドによって支配されていますが、短期間での変動は季節性が影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドと季節性がそれぞれ異なる形で観測データに寄与し、一貫した増加傾向を支えています。
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:**
– このグラフは、交通状況が改善している、または交通の利用が増加していることを示唆しています。これにより、関連するビジネス（交通機関、インフラストラクチャー開発など）が繁栄する可能性があります。また、交通の効率化が社会全体における時間やコストの削減に寄与するかもしれません。長期的なトレンドの上昇は、都市計画や交通戦略の見直しに向けた重要な指標となるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたSTL分解グラフの分析です：
1. **トレンド**:
– グラフ中の「Trend」セクションは、全体的に上昇傾向を示しています。30日間の期間にわたり、個人WEI平均スコアが徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」のグラフでは、数値が7月3日から5日にかけて急激に上昇しているポイントがあります。
– 「Residual」セクションでは、周期的に外れ値のような変動が見られますが、明確な一定のパターンはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」: 実際の観測値。
– 「Trend」: 長期的な傾向を示す。
– 「Seasonal」: 周期性を示しており、数日ごとの変動が見られます。
– 「Residual」: 観測値からトレンドと周期性を差し引いた残差で、予測モデルの誤差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇している中で周期的な変動（「Seasonal」）が重なり合い、観測値に影響を与えています。残差はその誤差を補正しており、多少の変動が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとシーズナルの各要素はお互いに補完的であり、それぞれが観測値にどのように影響しているかが分かります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– トレンドの上昇は個人のWEI平均が向上している可能性を示唆し、交通セクターの健康が改善している兆候かもしれません。
– 短期的な波動（Seasonal）は、曜日や特定のイベントによる波及効果が考えられ、これにより日毎の需要や供給が変化している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このトレンドの上昇を受け、資源配分の見直しや効率化のための新たな戦略を検討することが考えられます。
このグラフは、交通分野における個人の行動や傾向の変化を示しており、社会的トレンドを理解するための貴重なツールです。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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**
– トレンドは一貫して上昇しています。これにより、交通関連のWEIスコアが全体的に改善していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Seasonal」プロットでは、2025年7月3日ごろに急激な下降が見られます。これは、特定の日に特異なイベントや交通の変化があったことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 実際に観測されたデータを示し、トレンドと季節性、残差の影響をすべて含んでいます。
– **Trend**: 長期的な上昇傾向を表しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、一時的な変動が見えるが、全体的な影響は小さいです。
– **Residual**: トレンドや季節性とは説明できない部分を示していますが、大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 総合的な観測データは、トレンドの上昇と季節性の短期的変動の影響を受けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性が短期的な変動を引き起こしているが、全体の流れはトレンドに支配されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、交通状況の改善を直感的に感じるかもしれません。ビジネスや社会に対する影響としては、交通の効率性が向上しつつあることを意味し、経済活動の活発化に寄与する可能性があります。
この分析から示されるのは、全体として交通における何らかの改善が進行中であると考えることができ、人々や企業が将来的な計画を立てる際の参考になる可能性があります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下は、提供された散布図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降の一貫したトレンドは見られませんが、右上方向にプロットが密集していることがわかります。
– データ点は全体として右側に密集し、一部左に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値として、左下に存在するプロットや、右上の密集したプロット群の中で突出したプロットが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 第1主成分（寄与率: 0.69）と第2主成分（寄与率: 0.09）が示されており、横軸の第1主成分がより多くの情報を持っています。
– 各点は30日間の交通データの個々の観測を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– PCAのプロットにおいては、関連性を視覚的に把握するのは難しいですが、一定の方向性にプロットが集まっていることが、他の観測日間での類似性や変動の一致を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の中心は第1主成分の正の方向に位置しており、これがデータセット全体での交通パターンにおける主要な変動要因を示しています。
– 第2主成分のわずかな分散は、データの細かな変化を補足しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このデータが交通に関連している場合、人々の行動パターンにおける主要な変動要因を捉えるためにPCAが有効です。特に、混雑時間や交通量に変化がある可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、交通パターンの改善や効率化のための施策を検討する際、特定の要因（第1主成分）が主要な影響を与えている可能性が高いことを示しています。
これらの観察に基づいて、さらに分析を深めることで、交通の改善や予測モデルの精度向上に寄与す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。
