📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の要約
#### 時系列推移
1. **総合WEIスコアのトレンド**:
– 初期の変動幅が大きいことが特徴で、特に7月1日から4日間は上昇と下降を繰り返しています。しかし、7月5日以降は一貫した上昇傾向を示しています。
– 7月6日以降にスコアが上昇を始め、7月8日から9日頃にピークを迎えています。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均の動向**:
– 両者とも全般的に上昇傾向にありますが、特に社会WEI平均の上昇が顕著です。7月7日以降、社会WEIが急激に上昇しています。
#### 異常値
– 7月1日から3日間は特に異常値が集中しており、総合WEIや個人WEIにおいて0.65～0.75の範囲で大きな振れ幅が見られます。この時期の社会ウィルスに関する社会的ストレスや経済活動の変動などが影響していると考えられます。
– 7月6日以降、急速なスコアの上昇は社会的な改善や介入があった可能性を示唆します。
#### 季節性・トレンド・残差
– データのSTL分解により、長期トレンドは総じてプラス傾向であることが明らかです。
– 残差成分が小さいことから、突発的な変動が少なく、トレンドと季節性がWEIスコアの大部分を説明できることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップにおいて、特に社会的持続可能性と公正さは高い相関を示しており、社会制度の安定性が全体スコアに大きく影響している可能性があります。
– 個人の経済的余裕と自由度・自治は一定の相関を持つが、相関値が中程度であり、各個人の経済状態が彼らの主観的幸福感に与える影響に個人差があることを示唆しています。
#### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図では、各WEI項目の中央値が比較的一貫しており、全体のばらつきは大きくありません。ただし、個人の自由度と心理的ストレスにおいて外れ値が存在し、それが発生した背景を検討することが必要です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分解析で、第一成分(PC1)が総バリアンスの67%を占めています。これは、全体的なWEIスコアに最も影響を与える要因が特定の共通の要素から構成されていることを示唆しています。
– 第二成分(PC2)は10%で、特定の社会イベントや介入が局所的な影響を与えている可能性を示唆します。
### 結論
全体として、7月前半のスコアの変動は社会的不安定性や個人健康状態、経済的要因に影響されがちであったと言えます。しかし、後半にかけては回復の兆しがあります。特に、社会的な公正さや持続可能性の向上は、全体のWEIスコアの改善に寄与していることが見受けられます。分析結果を生かし、政策や対応策をより効果的に運用することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいに近い動きを示しています。
– 予測データは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれていますが、総じて一定の範囲内で推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が黒丸で示されています。これらは通常の変動範囲から外れており、特定のイベントや要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを、赤いバツは予測されたスコアを示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しており、予測モデルの精度に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは同じデータセットに基づいており、異なる回帰手法を適用しています。全体的に大きな差異は見られず、これらのモデルは比較的一貫した予測を提供しています。
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、概ね一致度がありますが、外れ値が存在するため、一定の誤差があることが示唆されます。
6. **人間が感じる直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が大きく変動せず安定していることから、交通関連の活動がこの期間中は安定していたと推測されます。
– 外れ値が見られる点では、特定の日において予期せぬイベントや異常気象などが影響を与えた可能性があります。
– 安定的な動きは予測モデルの精度を高める一方で、外れ値の原因を調査・対策することで、さらにモデル精度向上や交通管理の最適化が見込まれます。
このような分析に基づいて、交通管理者はさらなるデータ検討や対応策を講じることができ、効率的な交通管理に貢献することが可能です。
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:
### グラフ解析のインサイト
1. **トレンド**
– 前半の実績データ（青いプロット）では、概ね横ばいの推移ですが、若干の上昇傾向も見受けられます。途中で一部のデータは異常値としてマークされています。
– 後半の予測データは異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なるトレンドが確認されます。特にランダムフォレスト回帰は大幅な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の初期段階では顕著な外れ値が観察され、これらは黒い円で示されています。これらの外れ値は特定のイベントや例外的な状況によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際の実績を示しており、黒い円はその中の外れ値を示します。
– グレーのバンドは予測の不確かさの範囲を示し、予測の信頼性に関する情報を提供します。
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を比較することで、予測モデルの精度や信頼性を評価できます。
– 予測モデル間のトレンドの違い（たとえば、ランダムフォレスト回帰の急激な上昇）は、モデル選択や改善の検討材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に0.7から0.8の範囲で密集しており、安定した推移を示しています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績値は安定しているものの、将来的には大きな変動が予測されているということです。これは、予測アルゴリズムの選択が結果に大きな影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、予測システムの精度を高めるために複数モデルの比較や更なるデータ取得が必要です。社会的視点では、交通の状況が急変する可能性がある場合、適切な対応策やインフラ整備を検討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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青色プロット）**: WEIスコアは安定しており、全体的に0.8から1.0の間で推移しています。2025年7月初めには少しばらつきがありますが、後半はほぼ一定です。
– **予測（赤色、茶色、紫色ライン）**: 予測モデルによるスコアも比較的一定で、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測が横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い円）**: グラフの最初の部分で1つの外れ値が示されていますが、全体でほとんどのデータ点はモデルの予測範囲内です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の丸**: 実際のWEIスコアのデータポイント。
– **赤色の×**: 予測されたデータポイント。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさの範囲を示しています。
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概ね一致しており、予測モデルは実際のデータに対して良好な精度を示しています。
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ありそうです。これはモデルが実世界のデータを良く捉えていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、交通における社会的な状態や効率性が安定していることを示しています。モデルの予測が正確であることも、将来の交通計画や政策における意思決定に重要な役割を果たす可能性があります。
– 視聴者はモデルの信頼性を感じやすく、この安定性は交通関連の業務や政策が持続可能であることを示しています。この情報は、公共交通の改善や資源配分の最適化に寄与する可能性があります。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体として0.8付近で横ばい状態を示しています。
– 予測データについては、線形回帰（ピンクの線）はわずかな上昇を示唆しており、ランダムフォレスト回帰（薄紫の線）もほぼ平行に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値があり、それらは黒い丸で囲まれています。この異常値は0.8付近とは異なる値を示しており、特定の日に何らかの要因で変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示しています。
– ピンクと薄紫の線はそれぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲内で実績値がほぼ収まっていることから、予測モデルはある程度精度が高いことが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で大きな差異は見られず、モデルは実績の傾向を忠実に反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは狭い範囲に集中しており、個人の経済的余裕（WEIスコア）が安定していることを示しています。
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**
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的状況が安定していることを示唆します。これは消費行動の予測や交通需要の安定性に寄与する可能性があります。
– 異常値がある日は、特定のイベントや外部要因（例えば交通ストライキや大きな交通事故など）が影響を与えた可能性があり、それに対する調査が必要です。これにより、予測の精度向上やリスク管理に役立てることができます。
この30日間の分析から、実績に対する予測の適合性が高いことが確認でき、交通関連のビジネスにおいて一定の信頼性を持って利用できると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のトレンドは、全体として横ばいですが、予測曲線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はどれも微妙に上昇しています。これにより、今後の健康状態が少しずつ改善する可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されています。これらは少数ですが存在し、通常のWEIスコアの範囲を下回っています。これは一時的な健康状態の悪化を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータポイントを示し、均一な分布を見せていますが、一部は異常値として認識されています。
– 灰色の領域は予測不確かさの範囲を示し、予測の信頼性に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、予測手法ごとの異なる将来の見通しを示していますが、全てが上昇傾向にあるため、予測の一致性があると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.75から0.9の間に集中しており、全体的に良好な健康状態を示しています。
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**
– 人間は全体の安定を感じつつ、一部の異常値に敏感になるかもしれません。このWEIが交通カテゴリーであることを考慮すると、移動や交通手段利用者の健康状態をモニターし、改善のための施策を講じることが考えられます。ビジネスにおいては、健康状態に連動したサービスの提供や、異常発生時の早期対応が競争優位につながる可能性があります。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、おおむね横ばいで一定の範囲内にあります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、7月15日頃から徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左下に複数の外れ値があり、これらはおそらく異常な低いストレススコアを示しています。
– これらの外れ値は、予測と実績の範囲を超えています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータを示し、一部に黒い丸で囲まれた異常値があります。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示しています。
– 緑、シアン、ピンクの線は、それぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは横ばいで大きな変動はありませんが、予測データは別の動きをしています。特にランダムフォレストの予測は7月以降上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で正常範囲に収まっている反面、外れ値のクラスタが明確に存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は一般的にストレスが一定であることを予測するかもしれませんが、予測アルゴリズムによる上昇傾向は、今後の状況の変化を警告しています。
– ビジネスや通勤などの日常生活において、急激なストレスの変化に対する備えが必要かもしれません。
– 外れ値の分析をすることで、特定のイベントや状況（例：交通障害など）がストレスに与える影響をより深く理解することができます。
この分析から、予測精度の向上やストレス管理のための効果的な介入策について検討することが考えられます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）のスコアを表しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（7月初旬まで）は少しずつ上昇しています。しかし、その後は一定の横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの外れ値が際立っており、特に7月初旬に集中しています。ここに急激な変動が見られ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」のスコアを示し、実際のデータを表しています。
– 赤い×は「予測AI」によるスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線の色（緑、シアン、マゼンタ）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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初の部分では実績のデータが予測モデルよりも幅広く分布していますが、時間が進むにつれて予測がより安定してくる様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデル間には大きな差異はなく、予測モデルは全体のトレンドに沿っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフの初期の不安定さは、交通システムの変動または利用者の行動の変化によるものである可能性があります。この変動は事業や政策の改善余地を示唆しているかもしれません。
– 予測モデルが横ばいを示しているため、将来的には安定した運行が期待できるが、外れ値の管理や予測の精度向上が課題となるかもしれません。
全体として、このグラフは、交通システムの自由度と自治に関する短期間の動向把握および予測の精度を検証するための重要な視覚的資料として機能しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、初期には0.6付近でばらついていますが、日を追うごとに徐々に上昇し、最終的には0.8以上で安定しています。
– 全体的なトレンドとしては、スコアの向上が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には外れ値とされるデータポイントが数回あります。これらは通常の変動範囲から外れていることを示しています。
– WEIスコアが安定するにつれて、外れ値はほとんど見られなくなっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績AIのデータポイントは青い円で示され、特に初期にはばらつきがあります。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰など）は、やや高めのスコアで安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期は広いですが、後半に向けて狭くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIの測定値は、予測モデルと比較して大きなばらつきがありますが、徐々に予測値に近づき、一致してきています。
– 予測モデルは、実績が向上するにつれて高い信頼性を発揮しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、時間とともに正の相関関係が強まっていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、交通における公平性や公正さが時間とともに改善していることを示しています。これにより、交通サービスの効率性やユーザー満足度の向上が期待できます。
– ビジネスおよび社会的には、交通インフラやサービスの品質向上策が効果を発揮していることを示唆します。政策決定者や企業は、このデータをもとにさらなる改善策を計画することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、初期に急上昇し、その後は0.8から1.0の間で横ばい状態が続いています。持続可能性と自治性スコアが安定していることを示しています。
– 予測曲線（ピンク、緑、水色）は、すべて安定しており、特に下降や急上昇の兆候は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に複数の外れ値（黒い円）の点があります。これらはデータの異常値を示しており、それが初期段階に多いことから、初期のデータに一時的な不安定さが存在していた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表し、実際のWEIスコアの実績を示します。
– X印（予測）は信頼性の範囲内でのスコア推測を表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は予測スコア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**
– 実績値と各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がある中で、どれも同様の安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは全体的に高く、持続可能性と自治性が高いことが示唆されています。外れ値を除けば、データの変動は少なく、安定しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 持続可能性と自治性に関しては、初期の一時的な影響を除いて、非常に安定した状況であることが示唆されます。
– 環境政策の成果や交通部門の改善が成功している可能性があります。
– ビジネスにおいては、持続可能な交通手段や自治体による施策が十分に機能している可能性があり、今後も安定したパフォーマンスが期待できます。
このグラフは、特に持続可能性と自治性が高まりつつあることを示唆し、今後も同様の傾向が続くと予測されています。
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:
このグラフは、交通カテゴリーにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）の30日間のスコア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分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のドット）は、全体的に0.8から1.0の間に分布しており、横ばいに近い安定した傾向を示しています。
– 予測データは3つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 線形回帰（灰色）は一定で横ばい。
– 決定木回帰（青色）はわずかな上昇傾向。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は初めの上昇後、一定。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、外れ値として認識されるデータポイントがいくつかあります（白い丸で囲まれた点）。これらは通常のパターンから外れたスコアを示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– ドットの色と大きさはモデルの不確実性を表し、青いドットが実績、赤い×が予測を示しています。
– 不確実性を示す灰色の範囲は、モデルの予測精度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較により、予測モデルがどの程度現実のデータを表現しているかを評価できます。実績スコアと予測とのずれが分析に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間で異なる傾向を示していますが、実績データとの相違は大きくありません。これはデータが安定した傾向を示していることを示唆します。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績が安定して高いスコアを維持していることから、社会基盤や教育機会が一定している可能性があります。外れ値は特定のイベントやシステムの不具合を示唆するかもしれません。
– 予測モデルが様々な結果を示しているため、計画や戦略を立てる際には異なる視点からの分析が重要です。特に急激な変動があると、その原因を探ることで予防策や改善策を講じることができます。
このグラフは直感的に、現在のシステムが安定していると同時に、改善の余地を探索する重要性を伝えています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいで安定しています。予測データ（紫色の線）は、最初はわずかな上昇を示した後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれた黒い円が外れ値として示されています。これらは基準から逸脱した場合を意味しますが、全体のデータに大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットの意味**
– 青い点が実績データを示し、色が濃い部分が多くの観測値が集まっていることを示しています。黒い円は外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータは予測のラインに沿って進行しており、実績データと予測データの間に大きな乖離は見られません。
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あります。実績は予測通りに進んでいるようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフの特徴から、人間はデータの安定性を直感的に感じるでしょう。安定したWEIスコアは、社会の共生や多様性が良好に維持されていることを示唆します。
– ビジネスや政策的には、交通カテゴリーにおける社会的な要素は十分に機能していると評価できるため、急激な対応は必要ないかもしれません。ただし、特定の日における外れ値には注意が必要です。このような異常は潜在的な問題を示唆する場合があるため、原因究明が重要です。
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、与えられた時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとに異なる傾向が見られます。
– 午前8時や16時台では、初めに比較的低い値から始まり、その後色が徐々に明るくなることで上昇傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 16時台において、7月6日以降に急激に色が明るくなっており、大きな変動を示しています。
– 19時台でも、7月1日から4日まで色が暗く、その後劇的に明るくなっています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡がWEIスコアの大小を示しています。色が明るいほどスコアが高く、濃いほど低い値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯と日付の組み合わせにより、スコアの変動が異なることが示されており、時間と日付の相互作用が重要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（特に19時台）で、急激なスコア上昇が見受けられ、他の時間帯と異なる挙動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このようなヒートマップを通じて、交通量または関連する活動のパターンが時間帯ごとに異なることが視覚的に確認できます。
– 交通管理やリソース配分の観点から、特定の時間帯に集中するピークを効率的に管理する方法を検討すると良いでしょう。
– 社会や経済活動への影響も示唆され、特に高トラフィックの時間帯に対策を講じることが重要です。
このグラフは、時間帯と日付ごとの変化を詳細に可視化することにより、最適な戦略立案に役立つでしょう。
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:
以下は、与えられたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– 午前7時、8時、15時の時間帯で高めのスコアが安定して見られます。
– 午前16時から19時にかけてスコアが低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日午後は特に低いスコアが観察されます。
– 7月7日を境に、午後19時以降のスコアが大きく変化しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色はスコアの高さを示しており、黄色に近いほど高く、紫に近いほど低いことを示しています。
– 午前7時から午後15時は比較的高いスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 全般的に、午前と午後でスコアの変動に違いがあります。正午から午後の初めにかけては安定しているものの、その後スコアが下がる傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 午前7時から午後15時にかけては類似したパターンを示しており、社会活動のピーク時間帯を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このパターンは、交通の利用が午前中と正午に集中していることを示唆しています。午後遅くになるとその利用が減少しますが、これは日中の主要な活動が終わることと一致しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、公共交通機関の運行スケジュールや交通安全対策を最適化するための貴重なデータとなる可能性があります。ピーク時間に合わせた運行体制が求められるでしょう。
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**:
– 時間帯別に異なる色のパターンが見られます。これは、特定の時間に得点が変動していることを示しています。
– 上昇や下降のトレンドは特に時間帯によって異なるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月9日に黄色のプロットがあります。この日は他の日に比べてスコアが高いことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの強さを示しており、ヒートマップの右側の色のバースケールでその強度を確認できます。
– 紫色に近いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯の変化により、各日のスコアパターンが異なります。特に15時～19時の間で顕著に変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば19時以降）で紫色が多くなる傾向が見られ、夜間のスコアが相対的に低くなる可能性があることを示唆しています。
6. **直感的に感じることや影響**:
– 日中（7時～15時）の交通に関する社会WEIスコアが高めで、健全な状況を示しています。それに対し、夜間にスコアが低下することは交通量や安全性に何らかの影響があるかもしれません。
– 7月9日の高いスコアは、特別なイベントや交通に関する改善施策が実施された可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯に合わせた交通政策の見直しが求められるかもしれません。
全体として、このヒートマップは交通のパターン分析に役立ち、交通施策や都市計画の改善点を提示できる可能性を持っています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定のトレンドを示すものではありませんが、濃い赤や青の色合いで示された相関の強弱が、各WEI項目間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の急激な変動はヒートマップ上では特定できませんが、個々の項目間で極端に相関が低い（青色に近い）箇所は、他の項目と相関しづらいことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤が濃いほど相関が強く、青が濃いほど相関が弱いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性を直接示すものではなく、各WEI項目間の相関を示しています。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目に比べ相関が低めです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間や、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間で高い相関が見られ、これらの項目は互いに関連が深いことが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのヒートマップを見た場合、既存の相関関係を見て多様性や公平性が他の幸福指標に与える影響を推測すると思われます。また、これらの相関関係は、公共政策や個人の行動がどのように相互作用しているかを考えるきっかけを提供します。特に、政策立案者や企業は、これらの相関関係を利用してより効果的な戦略や施策を策定することが可能です。
この分析により、交通関連の幸福指標がどのように社会的、公正、公平性に影響を及ぼしているかの理解が深化され、社会全体の幸福度向上のヒントとなるでしょう。
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:
このグラフは交通カテゴリのWEIスコアについて、異なるWEIタイプ間で30日間のスコア分布を箱ひげ図で示しています。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**:
– それぞれのWEIタイプにおけるスコアの分布は、多様であり、明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自治体）」では外れ値が多く、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央線は中央値を示し、箱の上下の境界は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– 箱が長いほどスコアのばらつきが大きいことを示し、短いほど安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なるタイプのWEI比較のため、直接的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプには、スコアの範囲や中央値、四分位範囲の差異があり、特定の要因に基づいた多様性が存在します。
– 一般に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」はスコアが高めで、分布も安定しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアのWEIタイプは、その要素が良好に機能している可能性があり、社会的に関心が高まっている分野かもしれません。
– 外れ値が多く見られる分野は、改善が必要な領域である可能性があります。
– WEIスコアのばらつきは、政策や社会インフラの改善点を見つけるために重要な指針を提供します。
この情報を元に、交通政策の見直しや新しい取り組みが検討されるかもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドは一貫して上昇しています。全体的に緩やかな上昇を示しており、交通の総合WEIスコアが向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residual）において、7月7日と8日に急激な上昇がありますが、その後すぐに元に戻っています。この急激な変動は、一時的な異常事象やイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 観測された総合スコアの変動です。7月6日から9日にかけてピークを形成し、その後若干下降しています。
– **Trend**: 長期的な上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**: 季節性の変動があり、7月8日にピークを形成しています。一定の周期性があることをうかがわせます。
– **Residual**: 一時的な外れ値が示されており、それ以外はほぼゼロ近くで安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドが全体的に上昇している中で、季節性要因がその短期的な波を作っており、急激な残差がある点も観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データはトレンドと季節性の影響を強く受けており、残差は特定の数日間を除いてはほぼ無影響です。
6. **直感的な感想と影響**
– 交通量や関連指標が向上していることを示唆し、これが都市の活性化や経済活動の増加につながっている可能性があります。一時的な急激な変動は異常事象によるものであり、それが解消されていることが見て取れます。
この分析により、交通における一定の成長トレンドと、短期的な変動要因がどのように影響しているかが理解できます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは上昇傾向を示しています。これは、交通カテゴリにおける個人WEI平均スコアが全体的に上昇していることを意味します。このトレンドは30日間にわたって安定して続いており、今後もこの上昇傾向が続く可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットにおいて、7月6日から7日にかけての急激な上昇が見られます。これは一時的な変動要因によるものと考えられ、通常の変動パターンとは異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**（観測値）は、実際のデータとして全体像を示しています。
– **Trend**（トレンド）は長期的な方向性を反映しています。
– **Seasonal**（季節性）は10日程度の周期性を示しており、定期的な変動がおそらく週単位のリズムで発生していることを示します。
– **Residual**（残差）は短期的なランダム変動を示し、特に7月6日からの急激な上昇が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドは全体的な上昇を示しつつ、季節性は周期的な変動を追加しています。これにより、観測値は短期間の変動を超えて全体として上昇していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差の変動は、トレンドが単に直線的な増加だけでないことを示しており、周期的なアップダウンが全体的なパターンの一部であることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人間は全体的な上昇傾向とともに、周期的な変動（例えば週末の交通パターンの変動）を感じ取れるでしょう。
– ビジネスとして、交通関連サービスは週ごとの変動に加え、全体的に増加する需要に対応する戦略を考慮すべきです。交通インフラの拡充や、ピーク時の対応策が必要となります。
このように、グラフの各要素は、交通カテゴリにおける個人の行動や環境変化の多様な側面を明らかにしています。それに基づいて、効率的な対応策を立てることで、持続可能な交通サービスの向上が期待できます。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフの分析結果です。
1. トレンド
– トレンド（Trend）コンポーネントを見ると、評価期間全体にわたって一貫した上昇傾向が見られます。この上昇傾向は、社会WEI平均スコアが特定の期間に渡って改善していることを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 残差（Residual）コンポーネントに注目すると、特に7月7日から7月9日にかけての大きな変動が目立ちます。これは一時的に異常な変動があったことを示しています。
3. 各プロットや要素の意味
– 観測値（Observed）は、実際のデータです。
– トレンド（Trend）は、全体の長期的な傾向を示します。(見たとおり上昇傾向)
– 季節係数（Seasonal）は、周期的な変動を示しています。これには若干の変動が見られますが、特に顕著な季節的パターンは確認できません。
– 残差（Residual）は、トレンドと季節性を除去した後の不規則な変動を示します。ここでの大きな変動は、外的ショックやデータ記録の異常などを示唆します。
4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフ内に異なる時系列データはありませんが、トレンドと季節性、残差の相互関係を考慮に入れることで、総合的なデータの動きを理解することが重要です。
5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値は密接に関連しており、観測値の上昇はトレンドの上昇によるものであると見られます。残差は一時的な変動を示すものです。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– 全体のトレンドが上昇していることから、交通関連の指標（おそらく利用頻度や交通流量など）が改善している可能性があります。これは良い経済活動を示唆し、公共交通機関の需要増加やインフラ投資が良好であることを意味するかもしれません。
– 一方で、7月7日から9日にかけての急激な変動は、短期的な障害やイベント（例: 天候異常、交通事故など）に影響を受けたと考えられるため、注意が必要です。
この分析を基に、必要に応じてさらなる詳細な調査や対策を検討することが望ましいです。
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:
このグラフは、交通カテゴリに関連するデータの主成分分析（PCA）による2つの成分のプロットを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドはありませんが、第1主成分に沿って広がりを持っています。
– 第1主成分の分散が大きく、交通データにはこの成分による影響が大きいことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの中には他から離れている点がありますが、極端な外れ値はあまり見受けられません。
– 特に右上の領域に密集している点群が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは異なる日々の交通データを表しています。
– 密集している領域は、第2主成分が若干正の値を持つ範囲で、第1主成分が正の値の際に観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 散布図内での分布は、異なる主成分における交通状況の差異を示しており、特に横方向に成分1が大きく影響していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは、第1主成分により大きな分散を示し、第2主成分による影響は比較的小さいです。
– PCAが示す通り、第1主成分が67%の寄与率を持っているため、交通データの主要な変動要因と見て取れます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、交通データにおいてある特定のパターンが存在し得ることです。
– ビジネス面では、この分析により交通システムの最適化や混雑時間の予測に活用できる可能性があります。
– 社会的には、交通の効率化により移動時間の短縮や環境への配慮が実現できるでしょう。
このPCAの分析は、データをより簡潔に表現し、重要な変動要因を特定するために有効です。
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。