📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: データは全体的に0.65から0.9の範囲で変動しています。7月6日以降、スコアが上昇し始め、7月9日には0.89を超えました。しかし、7月20日にかけて再び減少しています。この変動は、特定のイベントや社会的要因によって説明される可能性があります。
– **個人WEI**: 変動が激しく、7月1日から7月6日にかけて安定し、その後再度変動の幅が拡がる傾向があります。
– **社会WEI**: 7月6日から7日にかけて急上昇し、その後高水準をキープしています。これは、社会的要因や政策の改善に関連しているかもしれません。
#### 異常値
– **7月2日**の異常値（0.81、0.72、0.70）は、個人的または社会的な要因による一時的な変動を示唆します。
– **7月9日**の高いスコア（0.89）は、重大な社会的改善があった可能性を示します。
– **7月20日**の低スコア（0.68、0.69、0.71）は、ネガティブなイベントや不安定な状況を反映している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には、上昇傾向が見られるが、7月下旬の減少が目立ちます。
– **季節性**: 社会WEIにおける急上昇は、社会的行事や季節限定の改善策に対応している可能性があります。
– **残差**: 多くのデータポイントが異常値として検出されており、短期間の不規則性または外的要因によるものと考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、社会的共生と多様性項目が他の社会的要因と強い相関を示しています。これは、社会的構造の強化が全体的なスコア向上に寄与していることを示唆します。
#### データ分布
– **箱ひげ図**で見ると、全般にわたり中央値に大きな変動は見られないが、異常値が多く見られる点が特徴的です。特に個人ストレスや自由度の変動が大きいことがわかります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1（寄与率: 0.72）が主要な変動要因で、これは個人と社会両面での全体的な安定性が重要であることを示します。
### 結論
このデータは、WEIスコアが特定のイベントや政策によって大きく影響を受けることを示しています。社会的要因（公共政策、コミュニティイベント、経済的な決断など）がWEIに与える影響を考慮しつつ、データの安定性のために個人の健康とストレス管理への対応が重要であると言えます。また、異常値の詳細な背景調査も今後の政策決定に有用です。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは全体としてほぼ横ばいで、0.7から0.9の間に集中しています。
– 時間が経過するにつれて、やや安定して横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左端付近にいくつかの外れ値が見られますが、全体的には大きな急変はありません。
– 丸で囲まれたマーカーが外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、予測の不確かさ範囲も背景のグレーのエリアで示されています。
– 複数の補間方法（予測）が使用されており、線の色で識別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値（Xマーク）は、過去のパフォーマンスと一定の相関があることを示唆しています。
– 各予測ラインは異なる回帰手法を示しており、予測の精度と信頼性を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に収まり、大きな変動はないようです。
– その安定性は予測モデルによってかなりよく捉えられているようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このように安定したトレンドは、交通運用における安定したパフォーマンスを示しており、計画の立てやすさや予測の信頼性向上に寄与するでしょう。
– 外れ値が少ないことから、特定のイベントや異常事態がこの期間には影響を与えていないことが推測されます。
– モデルの予測が正確である場合、将来の交通需要の管理やリソースの最適配置に活用できる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの大部分は横ばいで、約0.8のWEIスコアを維持しています。ただし、期間の始めには若干の上昇が見られ、その後一部で下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントに黒い円で囲まれた外れ値が観察されます。特に初期にはスコアが低く、分析対象の異常として捉えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、赤いバツ印は予測（予測AI）です。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの帯で表示されています。この範囲内での未来のスコア変動が予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは実績と3種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と比較されています。
– 特にランダムフォレスト回帰と線形回帰は類似した傾向を示していますが、決定木回帰はやや上昇傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは、予測の不確かさ範囲内に収まっていることが多く、予測の妥当性が裏付けられています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 視覚的には、交通の個人WEI平均スコアが安定しており、大きな変動は少ないため、交通状況が比較的一定であることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、環境やサービスの改善は特定の時期に集中すべき可能性があり、異常値として観察される期間に注目して改善策を講じることが有用です。
– 社会的には、交通の安定性が維持されている場合、多くの人々が利用するインフラとしての価値が高まるでしょう。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく3つの段階に分かれています。7月初旬はやや高めのWEIスコアが観察され、7月中旬（2025-07-15付近）には大きく減少し、その後、一定のレベルで推移しています。予測データは安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬には急激なスコアの下落が見られます。この期間のデータは異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示しており、黒い円で囲まれている箇所は異常値です。
– 予測はピンク、シアン、青の線で表され、それぞれ異なる手法での予測結果を示しています。
– グレーの範囲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**:
– 実績データと各予測手法の線が対比されていますが、予測は実績の急激な変動を捉えられていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間に直接的な相関は見られません。予測は比較的安定していますが、実績は変動しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 直感的には、システムや交通の急激な変動が何らかの外部要因（例: イベントや天候）によって引き起こされたのかもしれません。この揺らぎはビジネスや公共交通機関のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。予測モデルはこのような急激な変動を捉えられていないことから、モデルの改善や追加の異常検知対策が必要かもしれません。
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**
– 実績のデータ（青色プロット）は全体的に横ばいの傾向を示しています。ただし、予測（線形回帰やその他の予測線）が未来へ行くにつれてやや下降する傾向を示しています。
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黒色のリングで強調されています。これは、他のデータポイントに比べてWEIが低いことを示しており、異常な経済的余裕の減少を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示し、黒いリングは異常値を示しています。ピンク色の予測線はランダムフォレスト回帰を示し、青緑色は決定木回帰を示していますが、これらはいずれも下降トレンドを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的安定しているものの、予測による回帰分析（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が下降傾向を示しており、将来的に経済的余裕が減少する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲の中で密集していますが、いくつかの異常点が分布しています。これは、全体的には安定しているものの、時折経済的な変動要因が発生す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/社会への影響**
– 直感的には、安定した状態であるが、将来の予測に基づくと経済的な余裕が減少する懸念があります。これは、交通関連の支出が増加する可能性があるか、経済的要因が変動する可能性を示しています。このため、将来の対策が必要になるかもしれません。特に交通業界やその関連ビジネスにおいて、費用の最適化や新しい収益源の開拓が重要になるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、期間を通じて大きな変動がなく、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰）は一貫して同じ値を示しており、今後も安定した状態が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ内にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた部分）がありますが、これらは全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
– 外れ値がある場合、特定の日に異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績のデータを示しています。
– 予測の不確かさの範囲（グレーの影）は、モデルの信頼性の幅を示していますが、この範囲内に多くのデータが収まっており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 予測の全てのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は似た傾向を示しており、異なる手法でも一貫性のある予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測方法による違いはわずかであり、全体的な健康状態の維持が確実であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は予測の不確かさ範囲内で、期待通りの動きをしており、相関性が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 全体として健康状態は安定しており、特段の介入が必要ない状況である可能性があります。
– 外れ値が少数であるため、特定の状況でのリスクや異常を考慮することでさらなる改善が期待できます。
– 健康状態の維持が交通における効率や安全性に寄与する可能性があります。たとえば、継続的に良好な健康状態を示せば、交通事故リスクの低減に繋がるかもしれません。
この分析により、交通カテゴリにおける健康状態の管理は安定していることが示唆され、特別な対策を急ぎ行う必要がないことを示しています。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの前半は比較的高いWEIスコアで横ばいですが、後半にはデータが減少し、予測が中心になります。
– ランダムフォレスト回帰による予測ラインがわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付に複数の外れ値があり（黒い円で囲まれたデータポイント）、特に開始直後に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、全体的に高いところに集中しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測であり、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアの実績データがある日以降で途切れており、予測はそれに伴って行われています。予測AIのデータが実績の後に続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いWEIスコアが続いた後、幾つかの地点で急激な変動と外れ値がありますが、分布自体は比較的一様です。
6. **直感的な感想と影響**
– 高い心理的ストレスが長期間続いていることは、個人の安全保障や健康に悪影響を及ぼす可能性があります。
– 交通や移動条件がこれらのストレスと関連しているとすれば、改善策や政策が求められるかもしれません。
– 予測の下降傾向は、将来的にストレスが軽減される可能性も示唆しているが、慎重な観察が必要です。
この分析は個人の心理的ストレスの評価や職場のメンタルヘルス改善に役立つ可能性があります。社会的には、過度なストレスが広範に観察される場合、その原因を特定し、広範な対策が必要になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は全体的に横ばいであるものの、若干の上昇傾向が初期に見られ、その後、変動が少ない期間に入っています。
– 予測線（線形、決定木、ランダムフォレスト）はほぼ横ばいで、わずかに下降しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、初期に観測されています。
– 中期から後期にかけては、実績値は大きく変動することなく、安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示しており、実際の個人WEIスコアを表しています。
– 各予測線は異なるアルゴリズムによる予測を示しており、未来の傾向を可視化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データのばらつきと信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に対する各予測手法の線は、実績に対して比較的近い予測を提供しており、全体的に一致しています。
– 特に、ランダムフォレストの予測線は最も実績に近い値を提供しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のプロットは全体として0.6から0.9の範囲に分布し、データの密度が高いです。
– 各予測手法は同様の範囲をモデル化しており、予測精度が一定であることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績値が安定していることから、交通の自由度と自治はこの期間中で大きな変動がなく、市民の生活の質に対してもある程度の安定があると思われます。
– 予測が横ばいであることから、今後も大きな変動は見込まれないため、政策立案においては他の要因の変化がない限り、現状維持の策が有効である可能性があります。
– 社会的にはこの安定性が市民の満足度向上につながる一方で、新たな施策や革新を促すきっかけとなるかもしれません。
この分析全体から、交通における自由度と自治が安定して機能していることが示唆され、今後も大きな変動のない状況が続くことが予想されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは全体的に高いスコア（0.8以上）の範囲にあり、若干の変動はありますが、基本的に横ばいです。
– 予測（線形回帰）は、時間とともにわずかに下降する傾向があります。
– 予測（決定木回帰）はほぼ一定です。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はわずかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイント（黒丸で囲まれたもの）は異常値として識別されていますが、これらは全体のパターンには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**:
– 青い点（実績AI）が実際のWEIスコアを示し、安定したパフォーマンスを維持しています。
– 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）の色違いの線は、将来のスコア予測を表していますが、これらは実績データと比較して異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間には若干の乖離がありますが、全体的なトレンドとしては概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に、実績データは予測範囲内に収まっており、モデルの予測性能は比較的良好です。
– 予測範囲（灰色の部分）は、大部分の実績データをカバーしており、適切な不確実性を表しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアの持続は、交通サービスが公平で公正に提供されていることを示唆しています。この点は、利用者の満足度向上やサービスの信頼性をサポートすると考えられます。
– 将来的な軽微なスコアの低下は無視できるレベルかもしれませんが、予測通りに進む場合、改善のための介入が求められる可能性があります。社会的にも影響を与える要素の監視が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青点）は全体として横ばいであり、大部分が0.8から1.0の間に集中しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、特にランダムフォレスト回帰（紫色の線）は若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始直後に異常値（大きく外れた黒い円）が見られますが、その後は比較的安定した動きが続いています。
– 時々、予測と実績の間に小さな乖離が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、密集しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、全体として狭い範囲に収まっています。これは予測精度が高い可能性を示唆しています。
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が並行して推移しており、予測モデルの精度が視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高い安定性を示しており、予測モデルもこれに追随しています。
– ランダムフォレストモデルがわずかに高い予測スコアを維持しており、各モデルの違いがわずかに見られます。
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**
– このグラフからは、交通部門における持続可能性と自治性が高い水準で安定していることが直感的に分かります。
– ビジネスや社会にとっては、持続的な環境配慮や自主組織の安定性が確認できるため、ポジティブな評価を得られる可能性があります。
この分析から、交通部門において持続可能性と自治性が確保されており、予測精度も高いことが示され、将来的な施策立案や最適化に活用できることが示唆されます。
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:
このグラフでは、交通カテゴリの社会WEIスコアの30日間の変動を可視化しています。各点は日ごとの評価を示し、異なる予測手法と実測値を重ねています。視覚的特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は全体的に横ばい傾向を示していますが、8月上旬にやや低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬に外れ値（黒い円で囲まれた部分）がいくつか見られますが、全体的には安定しています。これらの外れ値は一時的なもので、すぐに回復しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績スコアを示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、全体的に高く予測していますが、実績スコアの変動範囲を超えていません。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、実績の多くはこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間には多少のずれがありますが、全体としては大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアと予測スコアは概ね一致しており、予測モデルは有効に機能していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 全体的にスコアが高く維持されているため、社会基盤や教育機会において安定した状態が続いていると評価できます。
– 外れ値が頻発しないことから、交通に関して大きな社会的な問題は特に発生していないと思われます。
– 安定度がビジネスや政策の持続可能な発展に寄与し得るでしょう。
このグラフは交通インフラの社会的パフォーマンスを把握するのに有効であり、政策立案やインフラ投資の計画に役立つ情報を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは、7月1日から7月22日までの実績データ（青色の点）が比較的高いスコア（約0.65から1.0の範囲）で推移していることを示しています。全体的に横ばいであり、大きな上昇または下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータとして表示されていますが、これらはわずかであり、全体の分布には影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青の点で示されています。
– ピンク色の予測データはランダムフォレスト回帰によるものであり、一定のスコアを示しています。
– 背景のグレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」を示しており、実績データのばらつきを捕捉しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと予測データがあり、その間には大きな変動や差がありません。ただし、今後の予測スコアに対する実績スコアの動向を観察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは全体として高い水準で安定しており（0.7から0.9の範囲）、予測スコアとの間でも不連続性や大きな逸脱は見られません。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアを維持していることは、交通に関連する社会ウェルビーイングが適切に管理されていることを示しており、社会の多様性や自由の保障に好影響を与えている可能性があります。
– 将来的な予測スコアも安定しており、大きな変動がないことが予想されるため、現在の方針を維持することが有効であると考えられます。ただし、予測が現実のデータと一致しない場合には、対処の必要が出てくる可能性があります。
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:
以下に、この時系列ヒートマップについての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 視覚的なトレンドは、日中時間帯（特に8時-15時）で比較的一定で高いスコアを示しています。
– 16時以降になると、スコアが低下し、19時や23時にかけて特に低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月10日周辺の15時の時間帯のみ、スコアが非常に高く（黄色）表示されており、これは特異な増加として注目されます。
– 最も低いスコアは16時以降に現れることが多く、特に7月2日の16時から19時の間で低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色のグラデーションは総合WEIスコアを示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。
– 時刻によりWEIスコアのパターンが異なることを把握できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 8時から15時の間は全体的に日々の変動が少なく、特に安定したスコアであることから、交通のピーク時間帯で安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯と高いスコアの間には正の相関が見られます。逆に、夜間（特に19時以降）の時間帯と低いスコアの間に負の相関が見られます。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 日中の時間帯に交通が活発で最も効率的であることを示唆しています。この時間帯には十分なリソースが割り当てられている可能性が高いです。
– 夜間のスコアの低さは、交通量が減るか、もしくはサービスの効率が低下することを示しているかもしれません。
– 交通関連のビジネスは、特に日中に集中的にリソースを投資することで効率を高めることが期待されます。逆に、夜間のサービス改善に焦点を当てることで、全体的な顧客満足度を向上させる余地があるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとの交通の効率や混雑の違いを視覚的に示すため、交通マネジメントの改善や計画のための価値あるツールとなります。
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:
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**:
– 明らかな周期性は見られないが、特定の日や時間帯に高まる傾向があります。
– 特に7月5日から7日の間と、7月11日から17日の間に比較的高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と20日に急激にスコアが下がる外れ値があります。
– 特に7月19日と20日の夕方に低いスコアが集中している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明るさでスコアの高低を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いです。
– 時間帯ごとにスコアが表示され、午前と午後でやや異なるパターンが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に週の初めと終わりでスコアの変動が異なります。
– 特定の日付に多くの時間帯でスコアが上昇することがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後（特に15時から16時の間）にスコアが高まる傾向があります。
– スコアは安定していないが、一部の時間帯は一貫して色が明るいことがわかります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 通勤や交通量が増える時間帯（午前と午後のラッシュ）にスコアが高まる可能性があります。
– 特定の期間における低スコアは、混雑または交通の遅れを示すかもしれません。
– 交通管理や計画の改善に役立つデータであり、ピーク時間の混雑を避けるための施策を検討することができるでしょう。
このヒートマップを利用することで、交通流量のピークや問題点を識別し、必要な対策を講じるための貴重な洞察を得ることが可能です。
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:
以下は、このヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 朝7時と8時台に数日間にわたって濃い青から緑色に推移しており、これはこの時間帯の社会WEI平均スコアが改善していることを示唆します。
– 16時台には、初旬は濃い紫色で低いスコアを示す一方、その後は薄い緑色へ向かって改善しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と6日には、朝8時台で透明な黄色が見受けられ、急激にスコアが増加しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色や緑色がスコアの高い時間帯を示し、紫色はスコアの低い時間帯を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 朝7時と8時のスコアは非常に似た傾向を示しており、これらの時間帯に一致した利用者の活動が行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとの変動は、社会や通勤に関連している可能性があり、特に通勤時間にスコアが高くなることによって確認されます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 通勤時間帯におけるスコアの改善は、交通インフラの効果的な運用や社会の活動増加を示唆しています。
– スコアが改善する時間帯に合わせてサービスやビジネス戦略を調整することで、より高い顧客満足や効率的な運用が見込まれます。
このヒートマップは、特定の時間帯における社会活動の変動を示しており、効果的な交通管理やインフラ改善を通じて社会活動が活発化していることを示しています。
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、交通カテゴリに関連する様々なWEI（Well-being Indicator）項目間の相関関係を示しています。以下に、詳細な分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時系列情報を直接示していませんが、相関が高い項目同士は似たようなトレンドを持つ可能性があります。多くの高相関が見られるため、一般的にこれらの項目は同期して動くことが示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは、急激な変動や外れ値は直接視覚化されませんが、低相関の項目同士は異なる動きを示している可能性があります。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関は非常に低く、異なる傾向を示すことが考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– 赤いセルは高い正の相関を示し、青いセルは低い相関または負の相関を表しています。
– 「総合WEI」はほとんどの項目と高い相関を持っていますが、「個人WEI（経済的余裕）」との相関は低いです。
### 4. 複数時系列データの関係性
– WEI項目が高相関である場合、通常はそれらが共通の要因または影響を受けている可能性があります。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持っています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 多くの項目間で高い正の相関が見られ、WEIの各要素が互いに密接に関連していることを示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は最も相関が低く、他の要素とは独立しているようです。
### 6. 人間が直感的に感じることや社会への影響
– ヒートマップ全体として、WEIの異なる側面がいかに互いに絡み合っているかが示されています。「総合WEI」の向上には、特定の個別要素（例：健康状態、教育機会の改善など）の改善が必要であることを示唆します。
– 社会政策やビジネス戦略において、相関の強い要素に同時に働きかけることで、効果的なウェルビーイングの向上が見込まれます。
このヒートマップは、政策立案者やビジネスリーダーが重点的に取り組むべき領域を特定するのに役立つ視覚的なツールです。
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:
以下はこの箱ひげ図から考えられる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアには特定の上昇や下降の傾向は見られませんが、カテゴリ間で中央値の違いが顕著に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会的WEI平均」や「個人WEI（経済状態）」などには外れ値がいくつか見られます。これは、これらの項目において極端なスコアが存在することを示しています。
– 「個人WEI（持続可能性と自給自足）」のカテゴリ内で急激な変動が最も少ないように見え、中央値も高めです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、各カテゴリでのWEIスコアの分布を示しています。箱の上端と下端はそれぞれ第3四分位数と第1四分位数を示し、中央の線は中央値を示しています。ヒゲは範囲を示し、外れ値が点として表示されています。
– 色の違いが視覚的にカテゴリの違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは示されていないため、直接的な時系列の関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりが大きいカテゴリ（例：「社会的WEI（社会整備・教育機会）」）はスコアのばらつきが大きいことを示しています。
– 中央中央値に基づけば「総合WEI」と「個人WEI（持続可能性と自給自足）」が相対的に高く、安定していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 人間はこのようなグラフから、一部のカテゴリが多様性に富んでいるが、一貫性に欠ける可能性があることを理解するでしょう。
– 高い分散や多くの外れ値が存在するカテゴリでは、規制強化や補助政策が必要かもしれない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、特定のカテゴリの不安定性が、より安定した社会インフラや経済政策の必要性を示唆する可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを詳しく分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に緩やかな上昇を示しています。観察された期間中、交通カテゴリの総合WEIスコアは上昇しています。このことは、交通活動が活発化している、または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**:
– 「Residual」部分で7月6日以降、急激な変動があります。この変動は一時的な要因、例えば特定のイベントや突発的な交通の増減による可能性があります。
3. **プロットの要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 各サブプロットは、オブザーブドデータをトレンド、季節性、残差に分解して示しています。棒グラフではなく線グラフで示されているため、連続的な変化を視覚的に捉えやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」と「Trend」が似た動きをしており、「Seasonal」と「Residual」がそれぞれの変動を補完しています。特に、季節性は小さいが一定の周期性を示しています。
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、それに季節性が少し加わる形です。大きな周期的変動は見られませんが、微細な季節性がパターンを描いているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体的な上昇トレンドは、交通インフラやサービスの需要が増えている可能性を示唆します。このことは、ビジネスにおいては輸送業や観光業の拡大を検討するタイミングかもしれません。また、社会的には交通機関の負荷に対する準備が必要です。
全体を通じて、交通活動が徐々に活発化している兆しが見られますが、一時的な変動にも備えるべきです。これにより、効率的な交通運用とサービス拡大が可能になるでしょう。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– **Trend**パネルは、安定した上昇傾向を示しています。この期間全体でWEI平均が一貫して増加していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed**パネルでは、7月6日直後に急上昇するピークが見られます。これに対して、**Residual**パネルも7月7日前後に急激な変動を示しています。この部分は外れ値と見なすことができ、この日付周辺で何らかの異常事象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 長期的な基本傾向。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示し、小刻みな変動が見られますが大きなピークはなし。
– **Residual**: モデルで説明できない部分を示し、7月7日以降に一時的に0.08まで増加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Observed**データの変動は、主に**Trend**と合致しており、季節要因よりもトレンドの影響が強いことがわかります。
– **Residual**の急激な変動は、観測値がトレンドや季節性では説明できない変動があったことを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値は強い正の相関があります。
– 7月6日以降の外れ値及び残差の急激な変動は、特異なイベントを示唆します。
6. **直感的洞察及びビジネスや社会への影響**:
– トレンドが上昇していることから、個人の交通への従事平均が増加している可能性があります。これは例えば、通勤が増える季節性の要因や、交通機関の利用が広がっていることを示しているかもしれません。
– 外れ値や急激な変動については、特定のイベントや社会的な影響（例えば、交通の変動を引き起こすような大規模イベントや、新しい交通政策）が起こった可能性を示唆しています。
この分析を活用して、交通の傾向や異常な事象の把握に役立てることができ、政策策定や交通機関の運営に有益な洞察を提供できるでしょう。
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:
このSTL分解グラフから以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは、全体的にわずかに上昇しています。これは、交通に関連する社会WEI平均スコアがこの30日間で少しずつ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**:
– Residualプロットで、7月5日から7月15日の間に急激な変動が見られます。特に7月9日あたりに顕著なピークがありますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– Observedプロットは、全体として上昇傾向にありますが、中盤でピークを迎え、その後は減少しています。
– Seasonalプロットは周期的な変動を示し、特定の日に高い値を示しています。この変動は、短期間での周期的なパターンを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– TrendとSeasonal、Residualが組み合わさることでObservedの数値が決まります。Observedの変動は主にTrendに支配されていますが、SeasonalとResidualの影響も無視できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendの上昇は、SeasonalとResidualの変動を一部相殺しています。短期的な変動はResidualによって捉えられ、中期的な課題はSeasonalの影響で顕在化しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、観測値が一時的に低下したあと、上昇し、その後再び低下するということです。これは、交通関連の要因（例えば、イベントや休日など）により一時的な増減があったことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、これらのトレンドを考慮することで、交通に関連する需要や供給を効率的に管理し、サービスの最適化を図ることが可能になります。特に短期間での需要変動に迅速に対応することが求められます。
この解析により、交通に関するより高精度な戦略策定が可能となり、サービスの改善につながるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、第1主成分上で点が広がっており、特定の明確な方向でのトレンドは見られません。ただし、右上に向かうにつれて点が密集している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.2以上、第2主成分が0.1以上の箇所に、他のデータから離れた点がいくつかあります。これらは外れ値として考えられ、異常な交通アクティビティ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**:
– 各点は30日間の交通データを基にした観測値を表しています。第1主成分（72%）と第2主成分（8%）の組み合わせにより、交通パターンやその変動を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分は相関の高い変数をまとめて新しい軸を形成するため、特定の交通要因が他の要因に与える影響が視覚的に理解しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は第1主成分に対して広がりを持っており、第2主成分に対しては範囲が狭いです。このことは、第1主成分が全体の変動をより多く説明していることを意味しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析の結果、交通の変動に影響を与える主要な因子が特定できている可能性があります。この情報に基づき、交通政策の最適化や混雑予測の精度向上が期待されます。また、異常な外れ値の分析により、特定の時間帯やイベントが交通にどのように影響を与えるかを把握でき、対策を講じる手助けになります。
この分析により、交通のパフォーマンスや効率性を向上させるためのインサイトが得られるでしょう。
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。