📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析を行い、提供されたWEIスコアの推移と異常値について以下の洞察を提供します。
## 時系列推移
### 総合WEIスコア
– **トレンド**: 7月初旬は変動が大きく、中旬にかけてスコアは急上昇し、安定した高値を示しています。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日以降、スコアは0.85以上で安定し、7月7日以降には0.9に近い値を示しています。
### 個人WEI平均
– **トレンド**: 個人WEI平均も同様に上昇傾向が見られ、特に中旬にかけて安定した高値を記録しています。
### 社会WEI平均
– **トレンド**: 社会WEI平均も大きな上昇を見せ、特に7月7日以降は0.9を超える日が多く見られます。
## 異常値
データから異常値と判断される点は以下の通りです:
– 7月初旬の日付（7月1日~4日）において、総合WEIスコアが0.7を下回る、またはその近辺であり、個人も社会もWEIスコアが低下する現象が観測されました。
– 特に7月6日から7日にかけて、短期間で急上昇しているため、この時期に何らかのポジティブな変化またはイベントが発生した可能性があります。
## 季節性・トレンド・残差（STL分解結果）
– **トレンド成分**: 長期的な上昇トレンドが見られ、特に中旬以降は安定。
– **季節性**: 大きな季節的変動は観測されませんが、月の初めに短期的な低下が見られます。
– **残差成分**: 説明できない急激な変動が少ない中旬以降の安定は、環境の改善や政策の影響が持続されている可能性を示唆。
## 項目間の相関（相関ヒートマップ）
– 社会的要素（持続可能性、社会基盤、共生多様性）が高く関連し、相互に強化し合っている可能性が高い。
– 個人の心理的ストレスと経済的余裕のスコアは相関が弱く、他の個人項目と独立して変動している可能性があります。
## データ分布（箱ひげ図）
– 総合WEIと社会WEIは、スコア範囲が広がりつつも中央値が高位で安定しています。
– 個人の自由度とストレスにはばらつきが大きく、一部外れ値が存在することから変動が激しい要素であると考えられます。
## 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (0.68の寄与率)**: データの変動の大部分を説明し、全体としての環境や社会条件が改善されていることを示唆。
– **PC2 (0.09の寄与率)**: 重要度は低いが、個人の経験や特定イベントの影響を示唆。
## 結論
短期間での総合的なWEIスコアの上昇は、交通や社会環境の改善、もしくは政策的介入の影響である可能性があります。初旬の変動は、変化の過程や不安定な要因（例: 短期間のインフラ工事や一時的な社会混乱）を反映しているかもしれません。全体的に中旬以降は高い安定性を持ち、多様性や社会基盤の向上がWEIスコアを支えていると見られます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期における実績データ（青い点）は、概ね0.7から0.8の範囲で変動し、比較的安定しています。
– 途中から予測データ（ピンク色の線）が表示されており、ランダムフォレスト回帰による予測はほぼ一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは他のデータポイントから顕著に外れた値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を表し、赤いXは予測値です。
– 黒い丸は外れ値です。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しています。
– 緑、青、ピンクの線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの比較を行うことにより、予測の精度やモデル間の違いを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは一定の範囲内に収まっており、外れ値を除けば相対的に安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データは比較的安定しているように見えますが、外れ値があるため、これらの要因を探ることが重要です。
– ビジネスや社会への影響として、交通の混雑や異常事態が外れ値の原因であるかもしれず、対応が必要です。
– 予測モデルの結果が安定しているため、将来的な交通のパターンを理解し、管理を計画する上で役立つ可能性があります。
全体的に、データの変動要因を調査し、安定した運行体制や新たな施策の策定に繋げることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は初めの約15日間はほぼ安定しており、その後若干上昇傾向にあります。予測データは3種類あり、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰は横ばい、決定木回帰はやや上昇、ランダムフォレスト回帰は大きな上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットのいくつかは異常値として識別されています（黒い円で囲まれた青い点）。これらの異常値は、実績の変動が通常の範囲を超えたことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、黒い円は異常値を示すために使用されています。ピンク、緑、紫の予測線は、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）の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、3つの予測モデルの中で決定木回帰に最も近い動きを示しているようです。ランダムフォレスト回帰は長期的な上昇を予測していますが、このモデルは実績の変動を過剰に反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは最初の15日間は比較的一定で、その後緩やかに上昇しています。各モデルは異なる仮説に基づいてこの変動をキャプチャしようとしていますが、実際のデータは当初予想よりも穏やかな変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々はこのグラフから、現状のパフォーマンスが比較的安定しているが、今後の予測には異なるモデルごとで大きく異なる可能性があることを感じ取るでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が現実に近づくとしたら、これは市場や公共交通における新たなトレンドを示しているかもしれません。ビジネスにおいては、異なるシナリオに対する対応策を検討する必要があり、政策決定者はこれらの変動に対して柔軟に対応する準備が求められます。
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、与えられたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期期間（7月前半）では、WEIスコアが低めでややばらつきが見られますが、7月中旬から8月にかけては安定して高いスコアを記録しています。
– 大きな上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、全体として横ばいからやや上昇傾向といえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めのうち、いくつかのデータポイントが強調され（異常値として表示）、その後は安定しています。
– 予測範囲から外れたデータ点には注意が必要です。
3. **プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示しており、円で囲まれたプロットが異常値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。7月後半以降は予測が正確に実績と一致または非常に近いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 累積的に三種類の予測が表示されていますが、いずれも同様のパターンをたどり、8月上旬以降の予測は高い精度で安定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間ともに実績と予測の一致度が高まっており、モデルの信頼性が向上していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定さに対して、後半の安定したパフォーマンスは、モデルの改善か環境の安定による可能性があると考えられ、信頼性の向上を印象付けます。
– ビジネスや社会においては、交通関連のWEIスコアが安定していることは、輸送手段の信頼性や利用者の満足度の向上につながる可能性があります。
– 初期の異常値は、特定の期間における交通流やその他の関連要因の異常を示しているかもしれず、これを改善することでさらなる効率化が図れそうです。
このグラフの分析により、モデルの予測力とそれが社会交通システムに与える影響について、多角的な解釈が可能です。
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
– 実績データ（青い点）は期間中、おおむね横ばいであり、極端な上昇や下降は見られません。
– 予測（紫色のライン: ランダムフォレスト回帰）は緩やかな上昇傾向がありますが、線形回帰（青色）と決定木回帰（ピンク色）は横ばいです。
### 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黒い円でハイライトされています。これらは、他のデータ群から離れた値を示していますが、数は少ないです。
### 3. 各プロットや要素
– 濃い青い点は実績データを表し、その密度は高く、主に0.7〜0.9の範囲に集中しています。
– 灰色の影付きエリアは信頼区間を示しており、多くの実績データポイントをカバーしています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 予測モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、主な相違点として傾向の違いがあります。ランダムフォレストはわずかに上昇傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データポイント間の分布は一定で、極端なクラスターや偏りは見られません。
– 異常値を除いては、ほぼ均一な分布をしています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 経済的余裕が横ばいであることは、個人の生活コストや収入が安定している可能性を示唆します。
– 予測モデルが一致して横ばいを示していることからも、当面の間、経済状況に大きな変動はないと考えられます。
– ビジネスや政策策定においては、安定した状態を基盤に長期的な計画を立てる機会があるかもしれません。ただし、異常値の背景にある要因を調査し、潜在的なリスクを確認することも重要です。
このデータは、交通関連の経済的余裕の動向を把握するのに役立ち、予測モデルを使って将来の経済状態に対する洞察を得ることができます。安定的な状態はプラス材料ですが、特異値についての詳細な分析も推奨されます。
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:
以下はグラフの分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）において、一部の小さな波動は見られますが、概ね横ばいで0.7付近を維持しています。
– 予測線（紫と青）は若干の傾斜があり、特にランダムフォレスト回帰の線がやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績にはいくつかの外れ値（黒い円）が観察されますが、多くは0.6から0.9の範囲に収まっています。
– 外れ値は特定の日に集中しているわけではなく、全体に散在しています。これにより日々の健康状態に多少の変動があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、紫と青の直線は異なる回帰モデルによる予測です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内のスコア変動は予測モデルにおいて許容される変動と考えることができます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測モデルの比較から、モデルの予測が実績の健康状態と概ね一致していますが、特にランダムフォレストの予測線が実績と近くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9の範囲に集中しており、一般的には安定している印象です。
– 予測モデルもこの範囲内に収まり、特に大きく逸脱する傾向はありません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 交通に関する健康状態のスコアが大きく変動しないため、個人の健康状態において確固たる安定性があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態が安定していることが予測されるため、交通関連の活動における生産性や安全性が高まる可能性を示唆しています。予測精度が高いことは、戦略的計画やリソース配分に寄与するでしょう。
以上のような分析から、個人の健康状態が大きな変動なく維持されていることが示されており、予測モデルが実績に近い精度で働くことが確認できます。
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:
ここでは、グラフの分析として、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は、全体的に横ばいの傾向を示していますが、最初の方でやや不安定さが見られます。
– 予測値に関して、線形回帰と決定木回帰は安定したラインを示し、ランダムフォレスト回帰はやや上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に、いくつかの外れ値（黒いサークルで囲まれたプロット）が見られ、心理的ストレスが異常に高い状態が示唆されています。
3. **各プロットの意味**:
– 青色のプロットは実績を示しており、赤い×は予測値を表しています。
– 不確かさの範囲や外れ値のマーキングによって、データの信頼性や異常検知の情報が提供されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測値の間には明確な差異があり、特にランダムフォレストの予測が唯一上昇している点で違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は基本的に一定の範囲内に留まっているため、極端な変動はあまり見られません。
– 予測モデルによるバリエーションが興味深く、モデルの選択によって予測結果が異なることを示しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– データを見る限り、交通に関する心理的ストレスが比較的一定しており、大きな変動はありません。これは、交通に関連する心理的ストレスが管理可能である可能性を示しています。
– 異常時への対応力が示唆され、予測精度の改善やストレス管理に強調すべき点があるかもしれません。
データの安定性と予測モデルの選択がストレス管理の精度に影響を与える可能性があり、これにより慢性的なストレスの削減へ向けた施策に役立てられるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025年7月1日から7月15日まで）では、WEIスコアに上昇トレンドが見られます。その後、スコアはある程度安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされています。これらは予期しない変動や誤差、または実績値からの大きな乖離を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤いバツ印は「予測（予測AI）」を表していますが、実際のデータポイントにはありません。
– グレーの影付き領域は「予測の不確かさ範囲」を示し、その範囲内で予測の精度が保たれていることを示しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 青、緑、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）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**
– 異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測値は最終的に同様の水準に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の上昇トレンドと、その後の横ばい状態は、交通カテゴリの個人WEIスコアの改善が持続され、その後安定した状態になることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 当初の上昇は、新たな交通施策の導入や改善された交通インフラなどが背景にあるかもしれません。
– 異常値は、特定のイベントや外的要因による一時的な影響を考慮する必要があります。
– スコアが安定していることは、自由度と自治が一定の水準に達し、持続的な維持が可能な状況を示しているため、長期的な政策立案に役立つでしょう。
このグラフから、人々は交通における自由度の改善が見られ、その後の安定化が社会にとってポジティブであると直感的に感じるでしょう。また、予測モデルによる今後の見通しの一致は、信頼性のある予測が可能であることを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは初期において低いスコアから、徐々に上昇する傾向を示しています。その後、スコアは安定し、比較的高い値で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に複数の外れ値が確認されます。これらは実績スコアが他の値から明らかに異なり、異常なデータを示しています。
– 時系列の後半では急激な変動はなく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、全体的に予測モデルの範囲内で推移しています。
– 異常値は黒い円で囲まれ、特に初期に多く見られます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、初期から終盤にかけて狭まっていることから予測精度の向上が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）を比較すると、実績は概ね予測線に沿っています。予測の精度は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に実績と各予測モデルの間には高い相関が見られます。特にランダムフォレストの予測が実績の傾向によく一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– データの初期に見られる低いスコアは、システムか社会の不安定さを示唆している可能性がありますが、後の日に向けて改善されているので、対策が功を奏したと考えられます。
– 社会的な公平性が向上していることは、交通の利用者に対するサービスの改善や政策の効果を示す可能性があり、関係者はこの安定状況を維持することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は0.8以上で安定しており、横ばい傾向です。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は1.0付近で推移していますが予測（決定木回帰）はその下に位置し少し変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の方に一つの外れ値があり、他のデータより明らかに低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを表し、全体的に高いスコアを保っています。
– 円で示された外れ値は観測値の中で例外的なものであることを示しています。
– 予測は異なる手法によって示されていますが、範囲はあまり広がっていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（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を示しているが、大きく離れているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が安定して高いスコアを保っているため、データ間での相関は比較的一貫性があると考えられます。
– 外れ値以外は全てのデータが高いスコア内に収まっています。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– このグラフから、人間は交通システムの持続可能性と自治性が全体的に高い水準で維持されている印象を受けるでしょう。安定したスコアは、持続可能な運営と信頼性の高いインフラを示唆しており、社会的な信頼度が高いことを示しています。
– 急激な変動がほとんどないため、ビジネスや政策決定において予測可能性が高く、リスク管理がしやすい状況です。
– 外れ値については、利用者体験やインフラへの異常がどのような要因で発生したのか調査する必要があります。
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**
– 実績のプロット（青い点）のスコアは0.8から0.9付近を中心に散らばっており、大きな上昇や下降トレンドは見られません。この期間におけるスコアは比較的安定しています。
– 予測（AIによる）の線も、次第に上昇し平坦化する動きを示しており、今後の改善を期待させます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は二つ見られ、0.9以上に達している値がありますが、それが一時的であり、他の実績値から大きく外れているため、特異なイベントやデータ誤差の可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データを示しています。
– 赤いバツ：予測データポイントで、やや高い水準にあり、現状よりも改善の兆しを示しています。
– グレーのエリア：予測の不確かさの範囲を示し、予測に一定の幅を持たせています。
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の間には、予測の不確かさの範囲があるため信頼性を考慮する必要がありますが、全体として予測は改善傾向にあります。実績データが予測よりも低い場合、予測の改善に寄与しない要因がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図に見られるように、データは0.8〜0.9で密に分布しており、時折0.9を超える高い値が現れることもあります。この分布は着実な傾向を示しつつ、全体的に密度が高いという特徴があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、スコアが安定しているが今後の改善が予測される点です。ビジネスにおいては、安定性が確保されつつある今後の改善を見越した計画を立てることができるでしょう。
– 社会基盤や教育機会に関連するスコアがこのまま安定し、また改善することは社会全体の向上をもたらし、長期的に見れば社会的なインフラの強化にも寄与する可能性があります。
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:
グラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はおおむね横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクのライン）はスコア1付近で安定しています。
– 線形回帰の予測（赤いライン）や決定木回帰（青いライン）の予測はそれぞれ異なりますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データが他のプロットから外れて異常値として認識されています。特に期間の初めにまとまって存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、安定した動きをしています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、注意が必要です。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの帯で示されており、データのばらつきを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種回帰による予測は大きくは離れていないものの、細かい違いがあります。
– ランダムフォレストは最も高いスコア予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアに関する明確な相関関係は見受けられませんが、散らばりが少なく、密度は高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体として、WEIスコアは横ばいであり、交通カテゴリにおける多様性や自由の保障の状態は大きく変わっていません。
– 異常値の存在は、特定の時期や条件に課題があることを示唆しており、これを解決することでWEIの改善につながる可能性があります。
– ビジネスや政策においては、これらの異常値に対する対策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは、時間帯によって異なります。特に午前7時からは緑色の比率が増しており、これはスコアが高いことを示しています。対照的に、午後16時から19時までの時間帯では、青や紫の色が目立ち、スコアが低下していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後19時の最初の数日は青色が濃くなっており、他の時間帯に比べて顕著にスコアが低いことが分かります。その後、スコアは上昇傾向を示しており、急激な変動があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示しています。緑から黄色は高いスコアを表し、青から紫は低いスコアを示します。ヒートマップなので、色の密度が高い部分がスコアの高低を目立たせています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアの変動があり、特に朝と午後のピーク時間に注目すべきです。午前中は全体的に高いスコアを維持していますが、午後にはスコアが低くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの時系列的な分布を見ると、午後遅くから夜にかけてスコアが低下し、その後再び上昇する日がいくつかあります。このパターンは、通勤や交通のピークに対応している可能性があります。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**
– このヒートマップは、交通関連の活動または混雑度の視覚的な表現として解釈されます。ビジネスにおいては、特定の時間帯にリソースを割り当てたり、計画を調整するための指標として役立ちます。交通機関に関しては、混雑時間帯を特定し、ピーク時の対策を講じる機会を提供します。
このグラフは、交通関連の活動が時間帯によってどのように変動するかを示しており、計画と対策を最適化するための重要な手掛かりとなります。
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:
このヒートマップは、30日間にわたって時間帯別に個人のWEI平均スコアを示しており、色の変化によってスコアの高低を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– 7時から8時にかけてと、15時から16時にかけてのスコアが比較的高く、黄色から緑の色合いが見られます。
– 19時台には、スコアが低下して青から紫の色合いを示しており、これが1日のうちの最低値となっていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時にかけて、スコアは急激に低下しています。これは何らかの特別な要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は個人のWEI平均スコアを示しており、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど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**:
– 日付ごとに時間帯でスコアの変化を追い、一定の時間パターンが見られます。特定の日付においては、ある時間帯で特にスコアが低くなることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別のスコア分布は規則性があり、特定の時間においてスコアの変動が目立っています。特に夜間のスコア低下は通勤や交通量の関係によるものとも考えられます。
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**:
– 日中の一定の時間帯に高スコアが見られるため、この時間帯は交通の流れがスムーズであることが示唆されます。逆に夕方以降のスコア低下は、通勤ラッシュや渋滞が考えられ、これに対処することで公共交通や道路管理の効率化に役立つ可能性があります。
この分析から、時間帯別の交通パターンを把握し、効率的な交通管理に貢献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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 全体として、時間帯ごとの色の変化が少ないため、横ばい傾向が多く見られます。ただし、特定の日付・時間帯で急激な色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月9日に明るい緑や黄色が見られ、特に7月9日には極端な色（黄色）が示されています。これは通常時より高いスコアを示している可能性があります。
– 一方で、7月1日から7月3日の時間帯15時から16時にかけて、スコアが低下したことが示唆されています（濃い紫色）。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、暖色系（黄色）は高スコア、寒色系（紫）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なる時間帯で異なるパターンが見られ、一貫性がないため、時間帯ごとの独立した要因がスコアに影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日（7月5日や7月9日）でスコアが急激に上昇しているため、特異なイベントや状況変化があったかもしれません。このような日を特定し、更なる分析が必要です。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このヒートマップは、特定の時間帯での交通パターンや混雑具合を示している可能性があります。特定の高スコアの日は、交通量の増加や特別イベントに関連しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらのピーク時間を活用して効率的な広告やプロモーションを展開する機会があるかもしれません。また、公共交通機関の運行スケジュールを最適化するためのヒントを得ることも可能です。
全体として、この分析は、特定の日付と時間帯に注目し、潜在的な要因や影響を深掘りするための基礎を提供しています。
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、交通カテゴリにおけるWEI（幸福感・Well-being Index）項目間の相関を30日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– WEI項目の相関は30日間で固定されており、時間に伴う変化を追求するトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は視覚的に示されず、相関の強弱のみが示されています。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示しています。
-、「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」などのタイプが全体的に高い相関を持つ領域は、幸福感の構成要素間で連動性が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間で非常に高い相関（0.92）が見られます。これは、共生や多様性の要素が全体の幸福感に強く影響する可能性を示唆しています。
6. **直感的な感知とビジネスや社会への影響**:
– 全体的に、社会的な要素が幸福感に強く関連していることがわかります。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」は、多くの他の項目と強い相関を持つため、これらの分野での改善が個人と社会の幸福感を向上させる可能性があります。
– ビジネスや政策において、このような強い関連を理解し、共生や公正な社会制度への投資は、全体的な幸福感の向上に寄与する可能性があります。
この解析は、幸福感に関連する要素がどのように相互作用し、人々の生活満足度に影響を与えるかについての理解を深める助けとなります。
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:
この箱ひげ図は、交通に関する複数のWEIタイプのスコア分布を示しています。ここから以下の洞察が得られます:
1. **トレンド**:
– 全体的に、各カテゴリのWEIスコアは特定の範囲内に収まっており、大きな上昇や下降は見られません。このことは、全体的に安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見受けられますが、それらは少数であり、全体のデータ傾向には大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の色が異なることで、それぞれのWEIタイプの違いが強調されています。
– 箱の長さはデータの分散を示しており、密度の高さを示します。長い箱は広い分布を示し、短い箱はデータがより集中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**:
– 各WEIタイプは独立して示されていますが、全体として比較することで、異なるWEIタイプの間でどのようなスコアの差異があるか理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間で明確な相関関係は見られません。各カテゴリーは独自の分布を持っています。
6. **直感的な感じ、およびビジネスや社会への影響**:
– スコアが高いカテゴリは全体的に良好であることを示し、改善が必要な分野も特定できます。
– 移動や交通に関する社会的要因が評価されることで、持続可能な開発や政策の策定に役立ちます。
– 特に高いスコアの領域は既存の強みを象徴し、ビジネス戦略や行政の方針において、強化すべき領域を考える参考になります。
このグラフを通じて、どの分野に焦点を当てるべきか、または改善の余地があるのかについて、より詳細な分析を行うための手がかりが提供されます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフの分析を提供いたします。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は全体的に上昇を示しています。これは、観測されたデータ全体が時間の経過とともに徐々に増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な外れ値は特に観察されませんが、観測値には2025年7月4日頃に一時的な低下があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際のデータ。7月5日から7日頃にかけてピークを迎え、その後は徐々に下降しています。
– **Trend**: 長期的な動向。データ全体の上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**: 周期的な変動。季節性は小さな振幅で変動し、観測されたデータに微細な影響を与えています。
– **Residual**: 残差。観測値とトレンドおよび季節性成分の差で、ノイズや説明されない部分を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が観測データを構成し、残差は小さく、全体として観測データはこれらの構成要素によってよく説明されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンド上の穏やかな上昇に対して、季節性の変動が観測データに付加的な影響を与えている可能性があります。残差は小さいため、大部分の変動はトレンドと季節性で説明されています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 初期から中期にかけてのトレンドの上昇は、交通における利用や需要が増加していることを示唆しています。これにより、交通インフラの需要が高まる可能性があります。
– 季節性要因が存在し、特定の時期での交通量の変動を企業や公共交通機関が考慮する必要があります。
このように、グラフからは交通カテゴリにおける全体的な上昇傾向および周期的な変動が確認され、これに基づいた戦略的な計画が求められるでしょう。
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分解グラフについての詳細な分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– トレンドの部分では、全体的に緩やかな上昇を示しています。このことは、期間全体を通じて交通に関連するWEI平均スコアが徐々に増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータの一部では急激な変動が見られ、特に7月7日近辺で大きな変動が観察されます。これはイベントや特別な状況による一時的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（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 観測データは全体の流れを示し、トレンドプロットは全体的な増加を表示しています。季節性のプロットは、短期的な周期的変動を示し、上昇と下降の周期が確認できます。残差プロットは、予想外の変動を示し、モデルで説明できない要素を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性は、それぞれ異なる側面を説明しています。ここでは、トレンドが全体の上昇を示す一方で、季節性は短期的な変動を提供することで、データの理解に役立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性が主に観測データからの変動を説明しており、残差は小さく、ランダムな分布を示しています。これは、STL分解が比較的成功していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネスや社会への影響**:
– 全体的なトレンドの上昇は、交通に関連する指標が改善している可能性を示唆しています。これは交通政策、計画、インフラ整備においてポジティブな兆候かもしれません。急激な変動の要因を特定することで、さらなる改善や対策を講ずることができるでしょう。
このグラフは、交通に関連する平均スコアの動向を詳細に捉えており、短期的な変動の理解とともに、長期的なトレンドを把握するのに役立ちます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– **トレンドコンポーネント**は一貫して上昇しています。これは、全体的な交通カテゴリにおけるWEI平均スコアがこの30日間で増加傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observedコンポーネント**では、大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、開始から徐々に上昇し、中盤でピークに達してから横ばいになっています。
3. **プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、全体的な傾向やタイミングを視覚化します。
– **Trend**: 長期的なトレンドを示し、データのベースラインを理解する手助けをします。
– **Seasonal**: データの周期的なパターンを示します。小さな周期的変動が観察され、これは予想される季節性により交通量が変動していることを示唆します。
– **Residual**: トレンドや季節性からは説明できないランダムな変動を示します。このグラフには特に大きな残差は見られません。
4. **時系列データの関係性**
– **Trend、Seasonal、Residual**の各コンポーネントが組み合わさって、全体の観測データ（Observed）が作られています。これにより、トレンドと季節性が全体的なスコアにどのように寄与しているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データに明確な外れ値や極端な変動がないため、トレンドと季節性が現象をうまく捉えていると考えられます。全体的な上昇トレンドと小幅な季節的変動が相まって、穏やかな増加を示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– **交通カテゴリにおけるWEI平均スコアの上昇**は、交通施策の効果や人々の移動パターンの変化を反映している可能性があります。
– 社会的な影響としては、スコアの改善が地域の交通インフラの改善やモビリティの向上を示唆し、ビジネス的には物流効率の向上や通勤時間の短縮が考えられます。
このデータを基にさらなる分析を行うことで、特定の要因や施策がどのように影響を与えているかをより詳細に探ることが可能です。
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:
この主成分分析（PCA）による散布図には、交通データの30日間の変動が示されています。このグラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは広範囲に散らばっており、明確な周期性やトレンドはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分軸に沿って、約0.2ポイント以上や-0.5ポイント以下のプロットは他のデータから離れており、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは第1主成分と第2主成分の二次元空間に分布しています。
– 第1主成分は約68%の情報を提供し、第2主成分は約9%なので、第1主成分がデータのバリエーションの大半を占め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**:
– 明確なグループやクラスターは見られないため、関連性が強いとも弱いとも言えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はややばらついており、第1主成分と第2主成分の間に特定の相関は見られないようです。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– このデータの分散の仕方から、交通に関する多くの変動要因が存在する可能性を示唆しています。対策や改善策を打ち出す際には、具体的な要因分析が必要です。
– 渋滞パターンや交通量の変動を理解することで、交通管理や政策決定における重要な指標として活用できるでしょう。
この分析は、交通の円滑化や効率化に役立つ統計的裏付けを提供する可能性があります。より深い洞察を得るためには、これらの主成分に寄与する具体的な変数の理解が必要です。
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。