📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移の分析：
– **全体のトレンド**: WEIスコアは、2025年7月初旬ではやや不安定ですが、7月中旬以降は徐々に上昇しているようです。7月1日から9日にかけて比較的高いスコアを記録していますが、中盤以降に再び下降トレンドが観察されます。
– **顕著な変動**: 7月6日から13日にかけては比較的高いスコアを維持しています。特に7月7日と9日に高い社会平均スコアが観察されることがトレンドを押し上げています。一方、7月19日以降急激にスコアが低下しています。
### 異常値について：
異常値として特に注目すべきなのは、次のスコアです：
– **高スコアの日程**: 7月2日の総合WEIスコア0.81（異常値として検出）や7月8日の0.90、7月9日の0.89などの非常に高いスコアです。これらは期間中の全体的なトレンドと異なる高騰を示しており、この背景に考えられる要因は社会的なイベントや政策的な変更などが挙げられます。
– **低スコアの日程**: 7月20日のスコアは0.68、0.69と非常に低く、経済や社会状況に対する不安が高まっている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）：
– **トレンド**: 初旬の不安定なスコアが減少し、中旬にかけて一時的に安定した上昇傾向を示しますが、その後再び変動しています。
– **季節性**: 日中のスコアの変動には周期的なパターンがある可能性がありますが、データ長が短いため、厳密な季節性は明確ではありません。
– **残差**: 日ごとの短期的な騒音や予期しない変動が存在し、外部要因によって影響を受けている可能性が示唆されます。
### 項目間の相関：
– **社会項目の強い相関**: 特に社会WEIの各項目間に強い相関が見られ、持続可能性と社会基盤の構成要素が相互に関連し、トレンドに影響していることを示しています。
– **個人側との関連性**: 個人の経済状況や心理的ストレスと社会の持続可能性のスコア間には中程度の相関が見られ、個人の生活の質が社会的な持続可能性に影響していることを示唆しています。
### データ分布および箱ひげ図：
個々の箱ひげ図のデータ分析には含まれていませんが、全体としてWEIスコアの分布は中央付近に集中しつつも、外部要因や社会イベントにより上下変動があることから、ばらつきが存在すると思われます。
### 主要な構成要素 (PCA)の考察：
– **PC1の支配的な寄与**: PC1が全体的な変動の71%を説明しており、主要な変動はある特定の少数の因子によって支配されている可能性を示しています。この因子は社会的な公正さや持続可能性と関連している可能性があります。
– **PC2以降の低影響**: PC2の寄与が9%に留まることから、2次的な変動要因は全体のトレンドに大きな影響を与えていないことが示唆されます。
### 結論：
このデータからは、交通に関連するWEIスコアにおいて、一定期間安定した上昇トレンドと、異常値による不安定な動きの両方が確認できます。スコアの高低に影響を与える要因
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、全体として0.8付近で横ばいですが、期間の最初には若干の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか存在し、特に期間の開始時に集中しています。これらの外れ値は通常の範囲外の活動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 過去の実際のWEIスコア。
– **予測（赤い「×」）**: モデルによる予測値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測の信頼区間。実績データの多くはこの範囲内に収まっています。
– 複数の予測モデル（線型、決定木、ランダムフォレスト）の異なる予測ラインが描かれており、いずれも同じ範囲の中で将来のWEIスコアが動くと予想されています。
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相関がありますが、モデルによる予測と実績の一致度が少し異なります。特に外れ値がある場合には誤差が大きくなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは概ね一致していますが、予測モデルの誤差があるため、必ずしも完全に一致しているわけではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に0.8付近で安定しているため、交通に関するWEIスコアが安定していることを示唆しています。ただし、いくつかの外れ値が存在することから、突然の交通パターンの変化や異常事態が発生する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、交通が安定していることは物流や通勤の効率を示しており、企業活動が円滑である可能性を示唆します。同時に、外れ値に注意を払い、異常なパターンに備える体制が重要です。
総じて、交通における安定性を示しつつ、異常値に対する警戒が必要であることが読み取れます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の約一週間で、WEIスコアには少し上昇の傾向があり、その後は横ばいになっています。ほぼ一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットには異常値があることが示唆されていますが、全体的には大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測（予測AI）を表しています。
– 背景の灰色の帯が予測の不確かさ範囲を示しています。
– 様々な色の予測線が、異なるアルゴリズム（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**:
– 実績データと予測データの間には、ある程度の一貫性があります。予測モデルは、実績とほぼ同じ範囲内で推移していることを示しています。
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強い相関があると考えられます。予測が実績データの範囲内で収まっていることからも見て取れます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが一定の範囲内で安定していることは、交通に関する状況が安定していることを示唆します。これにより、個人やビジネスが計画を立てやすくなる可能性があります。
– 予測モデルも安定した結果を示しているため、今後の動向についても大きな変動がないと予測でき、長期的な戦略の立案に役立つでしょう。
この分析は交通システムの安定性や効率性を評価する上で非常に重要です。これにより、政策立案や運営の最適化に活用できるでしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、大部分が0.8から1.0の範囲に収まっています。
– 期間を通じて全体的に横ばいであり、大きな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**
– 初期データに数点の外れ値（黒い円）が見られ、異常値として認識されています。
– 特に急激な変動は見受けられず、データは比較的安定しています。
3. **プロットの意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、交通の社会WEIスコアを表現しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲内での変動を示唆しています。
– ラインは予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）からの予測で、直線として描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルからのラインは、今後の傾向を示唆していますが、大きな差はなく、いずれも同様の水準での動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測はほぼ一致しており、高い相関を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、現在の交通の状態が安定していると感じるでしょう。
– 社会的にもビジネス的にも、交通状態が安定していることはポジティブな要素です。混乱がなく、計画的な移動や運送がしやすい環境が続くと考えられます。
全体として、このグラフは交通における社会WEIスコアが安定しており、予測モデルも今後の大きな変動を示していないことを示しています。これにより、関係者は安心して事業を続けられると考えられます。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ (青のプロット):** WEIスコアは30日間に渡って横ばいで、0.7〜0.8の範囲で安定しています。
– **予測データ:** ランダムフォレスト回帰による予測は軽い下降傾向を示しています。逆に、回帰直線に基づく予測はほぼ横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値が見られ、特にグレーの背景部分内で異常値が示されています。これらは可能性として市場のシステムエラーや短期的な経済変動によるものです。
### 3. プロットの意味
– **青のプロット (実績):** 実際のWEIスコアのパフォーマンス。
– **赤のクロス (予測):** 異なるアルゴリズムで予測されたWEIスコアの将来的な動向。
– **グレーの背景:** 予測の不確かさの範囲を示しており、実際の値がこの範囲に収まることを期待しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績データと異なる予測モデルの間に比較が行われています。ランダムフォレストは徐々に下降、回帰直線はほぼ一定。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データに対して、予測モデルは異なる結果を提示しています。特にランダムフォレストは経済状況や交通パターンの変化を敏感に捉えている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– WEIスコアの安定性は、交通部門が現状維持の時期にあることを示唆しています。ランダムフォレストによる緩やかな下降予測は、将来への警戒を呼び起こします。
– ビジネスへの影響としては、交通に関連する企業が新たな収入源やコスト削減策を見つける必要があることを示唆します。社会的には、今後の経済的不確実性に備えて市民や企業がより慎重な金融計画を立てる必要性があるかもしれません。
このグラフを元に、今後どのような戦略を取るべきかを考察することが重要です。
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:
以下がグラフ分析の結果です。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいであり、0.7から0.9の範囲に分布しています。それに対して、機械学習モデルによる予測（ランダムフォレスト回帰のピンク線）は、非常に一定しており、ほぼ一直線です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は特に確認されませんでした。また、実績データの変動幅も比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、黒い枠付きの点が特に注目されるデータポイント（異常値）として認識されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は非常に狭い範囲内での信頼度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現実の実績データと予測データが密接に一致しているわけではなく、機械学習モデルがデータの変動を捉え切れていない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データ間の相関はあまり強くないように見えます。特に、予測データが一定の線を描いているためです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響:**
– このデータからは、交通に関連する健康状態の評価が比較的一定であることが分かりますが、予測モデルの精度向上が求められます。交通業界や健康関連のビジネスにおいて、モデルの予測精度を改善することは、より正確な予測を提供し、より良いサービスやプランニングの基礎となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで一定の範囲内に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測線（紫）は、未来に向けて徐々に上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた点は異常値として識別されており、特に期間の初期に集中しています。
– このことは、当初のデータ収集時に何らかの異常なストレス要因が存在した可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさの範囲を示していますが、今回の散布図では実績値にはほぼ影響がないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値とランダムフォレスト回帰予測が比較され、実績値は予測範囲内に収まっています。
– 短期間での急激な変動は見られず、予測と整合していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は大部分が0.8付近に集中しており、全体的に一定の範囲に保たれています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、ストレスレベルが安定していることを示しており、特に急激な変動は見られません。
– ビジネスや社会への影響としては、個人のメンタルヘルスが安定している時期には、パフォーマンス向上や効率性の向上が期待できる可能性があります。
– 時間経過とともにストレスレベルの増加が予測されるため、対策の必要性が示唆されます。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフでは、実際のAIによるWEIスコアが0.6から0.9の範囲で推移しています。
– 全体的には横ばいの傾向が見られますが、初期にはわずかな上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれているデータ点が外れ値として識別されています。特に、初期と中間に数箇所見られます。
– 大きな急変は見られませんが、いくつかのデータはグラフ上の他のデータポイントから離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値、黒い円は外れ値を示します。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰による予測）は一定で、将来の値が比較的一定であると予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、スコア範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が密接に関連していますが、予測の数値が一定のトレンドを示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値はややばらつきがあるものの、0.7から0.9付近で密集しています。
– 予測の不確かさの範囲内に実績値が多く含まれているため、予測モデルは比較的信頼できると言えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、個人の自由度と自治におけるWEIスコアが比較的安定していることを示しており、この範囲を維持することができるならば社会的な安定につながるでしょう。
– 外れ値の発生原因を分析し、改善策を考えることで、より一貫性のある自由度の向上が期待されます。
– ビジネスにおいては、交通関連の施策がWEIスコアに及ぼす影響を考慮し、適切な戦略を立てることが重要です。スコアの安定性が信用性を生む可能性があります。
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、期間のはじめに平均的に高く（0.8〜1.0）、その後ある時点で急激に低下し、0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの変動は大きく、図中の〇で囲まれたデータポイントは外れ値として識別されています。これは急激なスコアの変化を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示しており、全体的に大きなばらつきがあります。
– グレーの影の部分は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は比較的一定のスコアを予測しており、実際の変動とは大きく異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと様々な予測手法の間で一致は見られず、予測は実際の変動をうまく捉えられていません。特に、予測されたスコアは実績のスコアよりもはるかに低く安定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明確ではありませんが、一部の実績データが予測の範囲外に大きく逸脱していることから、予測モデルは現在のトレンドを適切に反映していない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– この変動の激しさと予測の不正確さは、交通における公平性や公正さの問題を直感的に示唆しています。特に、始めは高い公平性が低下しているため、これらの指標を改善する必要があります。
– 社会的には、交通政策の再評価や改善が求められる可能性があります。また、予測モデルの精度向上が求められ、データの収集方法や分析手法を見直すことで改善できるかもしれません。
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:
### グラフの解析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）はおおむね横ばいで、安定したWEIスコアを示している。
– 予測（線形回帰と決定木回帰）は横ばいに近いが、ランダムフォレスト回帰の予測は微増を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に一つの外れ値が確認できる。この期間は他に比べて大きくスコアが落ちている。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、データが一定の範囲内に密集している。
– 異常値は黒いサークルで囲まれ、数は少ない。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、その範囲内でほぼすべてのデータが収まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルの傾向は、実績とほぼ一致しているが、ランダムフォレスト回帰だけが微増傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測モデルにうまく適合しており、分布が集中していることから一貫性があるといえる。
6. **直感的な洞察と社会影響**:
– 交通の持続可能性および自治性が安定していることを示している。この安定性は、交通政策がうまく機能していることを示唆する。
– 微増傾向が見られるランダムフォレスト回帰の予測は、広範な改善の可能性を示し、持続的なインフラ投資やエコな交通手段の導入による効果を予感させる。
全体として、このデータは交通の持続可能性が高く、適切に維持されていることを示しており、長期にわたってポジティブな影響が続く可能性があることを示唆している。
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:
このグラフの分析から次のような洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、全体的に0.8から0.9の間で安定しています。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ほとんどの実績点は予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、いくつかの外れ値が見られます。これらは異常なイベントやデータのばらつきが原因かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測誤差範囲の内外を確認するのに役立ちます。
– xAI/3σの予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示しています。
– 紫色の線は異なる回帰分析（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによるラインは密接に絡み合っており、似たような予測値を提供していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データに大きな偏りや傾向は見られず、比較的安定した分布をしています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、交通カテゴリの社会基盤・教育機会が比較的安定しているように感じられます。この状況は、インフラや教育の持続的な発展を反映している可能性があります。
– 外れ値は、特定の期間での問題を示しており、それを改善するための対策が必要かもしれません。
ビジネスや社会において、このようなデータの安定感は、予測可能性をもたらし、長期的な計画策定に役立つでしょう。ただし、外れ値には注意を払い、これらの原因を追求することが重要です。
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:
以下にグラフの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**
– 期間内の実績(AI)は、主に0.7〜0.9の間で推移しており、全体的に横ばいです。
– 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）はどれも一様に直線で、0.65付近を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側にいくつかの外れ値があり、通常の範囲を大きく下回っています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、特定の期間にまとまって発生していることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、一部は黒い円で囲まれて外れ値として識別されています。
– 赤い×印は予測データを示しています。予測の範囲内でも一定程度の偏差があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の範囲内に収まっている部分が多いものの、一部外れ値が予測範囲を外れています。
– 予測は3つのモデルがそれぞれ異なった手法で同じ範囲を示し、ほぼ同じ予測結果を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の不確かさ範囲は一部一致していますが、外れ値の影響でいくつかの点で実績が予測を下回っています。
– 分布は予測範囲内に広く散らばっており、比較的一定です。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 実績が予測通り推移している部分もありますが、外れ値の存在により不安定さを感じる可能性があります。
– 外れ値が集中している特定の日付は運用や政策の変更など、特別な事情があった可能性が考えられます。
– トラフィック状況の予測が外れ値により不安定なため、関連する施策の見直しが必要かもしれません。
グラフからは全体として安定した予測があるものの、外れ値の影響で実際の運用における注意が求められることが示唆されます。
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:
グラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色は時間帯と日にちの組み合わせで変化しており、特定の時間帯（例えば午前8時から9時と午後15時から16時）は、期間を通じてより明るい色（緑や黄色）を示しています。これは、これらの時間帯が総合WEIスコアが高いことを示唆しています。
– 午後の時間帯（16時以降）は、全体的に濃い色（紫や青）が見られ、総合WEIスコアが低いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、7月5日と7月6日は他の日よりもスコアが高く（黄色）、これらの日に特にトラフィックが多かった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明るさは総合WEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、効率的な交通状況を示しています。
– 色の濃さはスコアが低いことを示し、交通が混雑している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 共通の時間帯にスコアが高い傾向が見られ、特定の時間帯が恒常的に交通のピークを迎えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前の時間（7時～9時）と午後（15時）は一貫して高いスコアを示し、他の時間帯より効率的な交通が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は特定の時間帯に交通がより効率的であることを直感的に理解できます。通勤や配達など、ピーク時間を避けるための計画が可能です。
– ビジネスや社会への影響として、運輸業や物流業における効率的なスケジュール策定が考えられます。同時に、交通改善のためのインフラ開発の必要性を示唆しているかもしれません。
このヒートマップは、交通の混雑具合を視覚化し、効率的な計画立案を支援するための重要なツールとなり得ます。
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:
1. **トレンド**:
– 朝と午後の時間帯において、緑から黄の範囲で比較的一貫したスコアが見られます。
– 16時以降、スコアは紫から青に変わり、日によって変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時と16時台に、紫の低スコアが目立つ日もあり、特定の日に急激にスコアが低下している可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、交通状況や個人の活動量の変動を示していると考えられます。青や紫は低スコア、黄や緑は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝と午後のデータは比較的一貫しており、特に16時以降から変動が大きくなる傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の一定時間帯（特に7時と15時）で高いスコアが出ることが多いようです。一方で、夕方以降のスコアは低下しやすいです。
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**:
– 交通や個人の活動が活発化する時間帯が見えやすく、朝と15時頃にピークがあるため、ビジネスや公共交通の調整に役立ちそうです。
– 夕方の紫や青の低スコアは、混雑が緩和される時間帯か、活動が少ない夜間の時間帯を示している可能性があります。これにより、ピーク時間の改善や新しいサービスの開発に向けた戦略が立てやすくなります。
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した結果は以下の通りです:
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なるスコアを示す配色で、特に8時と16時に周期的な活動の変化が見られます。
– 全体的に7月5日以降、グラフの色が緑色に統一されており、これはWEI平均スコアにおける安定期を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月4日にかけて、16時から18時の時間帯で色が紫色から青色に変化しています。この期間に何らかの異常な変化があったことを示唆しています。
– 7月5日と7月10日に黄色い部分があり、これは特に高いスコア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**
– ヒートマップの色の濃淡は数値の大きさを示しており、紫色が低いため、初期の16時～18時のスコアが低かったことがわかります。
– 明るい色（黄色）は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 8時と16時～19時の時間帯には相関があるように見え、これらの時間は交通活動が活発である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかなパターンは8時と16時から19時で活動が最も変動しています。
– どの日付においても、それ以外の時間帯は比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は8時と16時から19時の時間帯において交通が集中するため、その時間の交通管理は重要と感じるでしょう。
– このパターンは、出勤や退勤時間に一致しており、社会的行動パターンが反映されています。
– 交通機関や都市計画において、この時間帯のサービス向上や混雑緩和を検討することが重要となるでしょう。
この分析はWEIスコアの変動を示しており、特定の時間帯に重点を置くことで社会やビジネス活動における効率化が図れ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:
### ヒートマップの分析と洞察
#### 1. トレンド
– ヒートマップは静的な相関関係を示しており、常時のトレンドを分析するものではありません。しかし、期間（30日間）のデータから観察される相関関係が示されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動の検出には適していません。
– ただし、個々の指標間の相関の強弱が視覚的に捉えられます。
#### 3. 各プロットや要素
– 赤色に近いほど高い正の相関を示し、青色に近いほど負の相関を示しています。中間の色は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
– 各要素間での相関関係が示され、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.94と高い相関を持つことがわかります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.83で高い相関を示しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心的ストレス）」には0.29と比較的低い相関。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の多くの指標と高い相関を持っています。
#### 6. 人間の直感的な感覚とビジネスや社会への影響
– **直感的感覚:** 高い相関を持つ要素は密接に関連し合っており、これらの要素が強調されることで全体のWEIが改善されることを示唆します。
– **ビジネス/社会への影響:** 交通カテゴリーでのWEIの改善を目指す際、「総合WEI」、「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」のサブカテゴリが重要な指標として役立つ可能性があります。
– これらの相関は、政策決定において、どの要素に注力すべきかの指針となるでしょう。
このヒートマップを活用することで、特定のWEI要素の改善が他の要素にも良い影響を与える可能性を理解し、効率的な介入や施策が検討できます。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIスコアタイプの分布を比較しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値は大きく異なりますが、全体的に中央値が大きく変動することはなく、比較的一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリには外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などに外れ値があります。これらは統計的に通常の範囲を超えるスコアを持つことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は、データの中央値（箱の中央の線）、25％と75％の四分位数（箱の範囲）、および範囲外のデータ（ヒゲと外れ値）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは各カテゴリのスコアを並べたものなので、カテゴリ間の相対的な比較をするための図となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間の直接的な相関は視覚的には示されていませんが、スコアのばらつきを見ることで、安定性や分散の大きさを推測できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– より高い中央値を持つカテゴリは、相対的に高いパフォーマンスを示していると言えるでしょう。これにより、特定のカテゴリが他よりも成功している領域を特定することができます。
– 外れ値が多いカテゴリは、改善点や特別な対策が必要な領域として検討されるかもしれません。
– 例えば、「社会WEI（持続可能性と自律性）」はばらつきが大きく、個別対応が必要な可能性が考えられます。
全体として、このグラフにより、各WEIスコアの安定性やパフォーマンスの比較が行えます。交通分野では、異なる要因がWEIスコアに与える影響を考慮し、戦略的な改善案を策定するための基礎データとして活用できるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
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以下は、このSTL分解グラフの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 総合的なトレンドは上昇しています。グラフ全体を通して、観測された値はゆっくりと増加しており、このことは「Trend」プロットの一貫した上昇によっても裏付けられています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– とくに「Residual」プロットで急激な変動が確認できます。7月5日以降に大きなスパイクが見られ、その後急速に減少しています。これは一時的なイベントや要因による一時的な異常値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」は総合的な観測データを表示しています。全般にはなだらかな上昇があります。
– 「Trend」プロットは基調となる動きを示しており、全体的に上昇傾向にあることを示しています。
– 「Seasonal」は周期的な変動を表しており、小さな振動がありますが、これ自体は比較的安定しています。
– 「Residual」は外部要因による影響を示し、急激な変動が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」と「Trend」は全体的な動きを示しており、両者は密接に関連しています。
– 「Seasonal」は周期的に影響を及ぼしており、観測された値の短期的な変動を補足する役割を担っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは全体的に上昇しており、季節的な影響や急激な外部要因（Residual）による変動が顕著です。
– 外れ値が特に「Residual」で目立ち、これが全体の動きに影響を与える特殊な要因が存在することを暗示しています。
6. **直感と影響**:
– 人間が直感的に捉えるのは、トレンドの着実な成長とそれに対する一時的なショック（Residual）です。これにより交通利用の増加または改善が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、交通需要の安定的な増加が示唆されます。一時的な外れ値が何らかのイベントや状況に左右されたものであれば、その原因を分析し対策を講じることが次のステップとなるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは交通に関連する個人のWEI平均スコアのSTL分解を示しています。以下に各要素についての分析を示します。
### 1. トレンド
– **トレンド**: 中央のトレンドグラフは、全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。これは、30日間の期間で交通状況における個人のWEIスコアが徐々に改善していることを示唆します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 残差（Residual）グラフにおいて、特に日付2025-07-08に急激な増加が見られます。これは、予測モデルから外れた予期しない出来事がこの日に発生したことを示しています。
### 3. グラフの要素
– **Observed**: 個人WEIスコアの観測値を示しており、周期的な変動も含め、全体としては上昇基調です。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示しており、特定の日付における一時的な改善や悪化が見て取れます。
– **Residual**: トレンドや季節成分から切り離したノイズ部分を示しますが、急激な変動が一部のみに見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **トレンドと季節性**: トレンドは一貫して上昇しているのに対し、季節性は周期的に増減しています。これにより、全体としての改善にプラスして、特定のイベントや時期に影響を受けていることが考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値は全体的に一致するような形を描いており、観測値がトレンドと強く関連していることが示唆されます。季節成分は観測値の短期的な変動を補完しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **人間の直感**: グラフを直感的に見た場合、全体の改善に対する期待感が高まるとともに、特定のイベントによる一時的な変動には注意が必要であると感じるでしょう。
– **ビジネスへの影響**: 交通関係のビジネスにおいては、全体的な改善トレンドが示されているため、将来的にポジティブな影響が期待できます。しかし、予測外の変動に備えた柔軟な対応策も重要です。
この分析により、観測期間中のWEIスコアが概して向上している一方で、特定の日には予期しない事象が発生したことが認識されます。これは、政策策定や意思決定において重要な知見を提供します。
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:
**分析と洞察**
1. **トレンド**
– 「Trend」グラフでは、全体的に上昇傾向が示されています。このことから、30日間の間で社会WEI平均スコアが徐々に増加していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」グラフには、7月5日から7月15日にかけて急激な変動が見られます。これは、通常の変動とは異なる一時的な要因が作用した可能性を示唆しています。
3. **要素の意味**
– 「Observed」グラフは観測された実際のデータを示し、「Trend」グラフはその中に見られる長期的な傾向を抽出しています。「Seasonal」は周期的なパターンを示し、「Residual」は予測モデルで説明できない変動を示しています。
4. **関係性**
– トレンドが上昇している中で、SeasonalやResidualの変動が見られることから、周期的な要因や突発的な出来事が一時的な影響を与えていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Trendの上昇に伴い、特に7月初旬から中旬にかけて、SeasonalとResidualの変動が顕著であることから、社会的または環境的な要因が影響を与えている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– トレンドの上昇は、交通に関連する社会的な活動が活発化している可能性を示しています。また、観測された急激な変動は、特定のイベントや政策変更などが原因の可能性があります。このような情報は、政策策定やビジネス戦略のノートPC際に重要な指標となるでしょう。
この分析から、社会WEI平均スコアの上昇は、個人や企業が交通に依存した行動を強化している可能性を示しており、関連市場やサービスの需要が増加していることが考えられます。一時的な変動については、さらなる調査が必要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下の視点でこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、時間的なトレンドというよりは、データの分布やクラスタリングに注目する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下に比較的密集したデータ点があり、これが特定のパターンや特徴を示している可能性があります。
– 明確な外れ値は見受けられませんが、分布の中でやや端に位置する点があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第1主成分（寄与率: 0.71）と第2主成分（寄与率: 0.09）の軸は、データの変動を説明する主要な軸です。
– 第1主成分が全体の分散の大部分を説明しているため、この軸上でのデータの広がりが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものよりも、異なるデータポイント間の類似性や違いを示しています。
– 類似のパターンを持つデータがクラスターを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分の数値が正の方向にあるデータ点（特に第1主成分）は、特定要素の強さを示唆しているかもしれません。
– 負の方向にあるものは異なる要素やパターンが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**:
– このPCAグラフから、人々はデータの特徴的なクラスタリングに注目するでしょう。特に交通に関連するデータであれば、類似した交通パターンや異常を示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、交通データのクラスタリングを分析することで、渋滞の傾向や混雑のピーク時を特定し、交通管理の改善や効率的な資源配分に役立つ可能性があります。
この分析により、データの背後にある潜在的なパターンや意味をより深く理解することが可能となります。
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。