📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づいた総合的な分析結果です。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 初期の変動は大きく、その後、特に7月7日以降安定しながら上昇し、7月20日以降再び低下傾向にあります。
– **個人WEI平均**: 基本的に0.70〜0.80の範囲を推移し、一部の日で高いスコアが存在します。
– **社会WEI平均**: 0.75付近での安定した高いスコアを維持しており、一時的に0.9近くまで上昇しています。
### 2. 異常値の検出とその背景
– **総合WEIおよび個人WEI平均**: 7月初旬から中旬にかけて、特に7月6日から8日に高いスコア（0.8以上）が見られますが、7月20日以降は急激に低下しています。
– **背景要因**: 社会的イベント、政策変更、または新しいプログラムや制度が効果を得た一時的な影響が考えられますが、その後衰退している様子がうかがえます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 季節性は目立たないが、長期トレンドとしては一時的な上昇が見られます。残差には極端な変動はなく、トレンドに対するノイズ程度であると示されます。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個々の項目間には強い正の相関が見られます。特に、社会的項目間の相関は持続可能性とインフラが高く関連していることを示唆しています。
– *例えば、社会基盤と持続可能性の高い関連は、社会インフラの向上が社会の持続可能性にも寄与している可能性を示しています。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**: 各スコアには中間範囲におけるばらつきの少ないスコアと、異常値の存在を示す外れ値が観察されます。
– **外れ値の対処**: 7月中旬の特異的に高いスコア（特に0.9以上のスコア）は一時的な特異変動と見做されています。
### 6. 主要な構成要素（PCA）
– **PC1が重要な要素**: WEIに最も影響を与えているのは第一主成分であり、変動の73%を説明しています。これは主要な要因が社会的インフラ、持続可能性、及び多様性に関連する可能性を示唆します。
全体として、提供されたデータのトレンドは、初期の変動を経て穏やかに安定する様子が見られました。しかし、外部要因の影響による一時的な高スコアと、それに続く低下を示す異常値があります。これらは構成要素の強い影響によると考えられますが、特定の社会的イベントや政策の影響も慎重に分析する必要があります。政策やプログラムの解析、もしくは社会変動へのモニタリングが継続して推奨されます。
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:
## グラフ分析と視覚的特徴
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 7月から下旬まで若干の変動はあるものの、概ね0.75から0.85の範囲で安定しています。
– **予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: すべての予測が7月下旬から8月にかけてほぼ水平な線を描いていますが、徐々に下降傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（大きな黒い円）**: グラフの前半部分に集中的に出現しています。これはデータの一部が予測から大きく乖離してい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**: 実際のWEIスコアを示しており、観測された実績です。
– **灰色の影**: 予測の不確かさを示しており、3σ内の変動が考慮されています。
– **各予測線**: 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示しています。それぞれのモデルがどうデータを予測しているかが比較できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 7月の実績はほぼすべての予測範囲内に収まっていますが、予測精度に関してはモデル間で若干の違いがあります。特に線形回帰と他の2つのモデルでは変動への対応が異なる可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの実績は多くが0.75から0.85の範囲内にあり、予測された範囲内で小さなバラつきが見られます。
### 6. 直感的印象とビジネス・社会への影響
– **直感的印象**: 多くのデータポイントが狭い範囲に集中しており、外れ値が特定のタイミングで現れているため、交通セクターにおける一定の安定性が確認されます。ただし、特定の異常値は突発的イベントやシステムの不具合を示すかもしれません。
– **ビジネスや社会の影響**: WEIスコアは交通状況の指標として使われる可能性があり、全体的な交通の効率性や混雑具合を示します。安定したスコアは、交通政策やインフラ改善の効果を示す可能性があります。外れ値や変動は交通インフラへの突発的な負荷や、特定の経済的または社会的イベントの影響を映し出しているかもしれません。
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**:
– データは最初期には上昇傾向を示しているものの、その後は横ばいの状態が続いています。予測の方は若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている点は、グラフの左側に位置しています。全体的に狭い範囲での変動は見られますが、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い外枠は異常値として検出されています。
– 赤い「×」は予測を表し、予測モデルには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されています。
– 灰色の領域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間の関係性**:
– 実績データと予測データには密接な関係があり、実績データが予測の傾向を示しています。実績データは予測値の不確かさの範囲内で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね安定しており、横ばい状態が続いている。予測データもそれに従って大きな変動はありませんが、下降する傾向が予測されています。
6. **直感的な感想および社会・ビジネスへの影響**:
– このデータセットは交通に関する指標の一つ（WEIスコア）を示しており、短期間において比較的安定しています。予測に基づくと、今後は少し下降する可能性があるため、この指標に依存した戦略や計画の見直しが必要かもしれません。
– 交通関連企業や政策決定者にとっては、現状の安定性を維持しつつ、予測された下降に対応するための準備が重要です。短期間で大きな変動が予測されていないので、急な対応よりも計画的な戦略調整が求められます。
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:
以下に、グラフの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績AI）は0.8から1.0の範囲で推移していますが、全体としてやや下降傾向が見られます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は時間の経過とともにほぼ横ばいまたは若干の軟化傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データに太い円で強調された外れ値が存在します。これらは予測範囲外に出ている異常値を示しており、調査の必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、それに対してピンクや紫の線が予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、実績値がこの範囲内に収まっているかどうかを確認することが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の関係を見ると、各モデルは異なる傾向を示しており、予測の確実性に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は概ね0.8から1.0の範囲に分布しており、予測はそれに整合するものの、多少のばらつきが見られます。
6. **直感的な感じと影響**:
– グラフからは、交通カテゴリのWEIスコアがやや安定しつつも下降傾向にあることが感じられます。この傾向が持続する場合、交通業界にとって非効率や課題を提示する可能性があります。異常値が業界内で具体的なイベントや成果に関連しているのかを調べ、必要な対策を講じることが求められるでしょう。
全体として、このグラフは交通分野におけるパフォーマンス指標の変動を理解するための貴重な視点を提供します。異常値と予測モデル間の差異を考慮し、分析を進めることが効果的です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、おおむね0.7から0.9の範囲内で横ばいです。
– 予測は3種類の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、いずれもわずかな下降トレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがいくつかありますが、それらは0.7付近に多いようです。しかし、全体としては大きな異常値は存在しないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット: 実績データ。
– ×印: 予測値。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色で示され、全体の傾向を示しています。
– グレーのスキマは不確かさの範囲を示しており、予測がどの程度信頼できるかの指標になります。
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の間に大きな乖離は見られません。予測モデルは実績データの延長上にあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは狭い範囲に密集しています。大きな変動はなく、比較的安定した経済的余裕が維持されている可能性があります。
6. **直感的評価と影響**
– このグラフは個人の経済的な安定性を描写しており、交通カテゴリにおける支出や収入の変動が少ないことを示唆しています。
– 人々は経済的に安定していると感じるでしょう。この安定性は、交通産業の収入面での予測可能性や、個人のライフスタイル維持にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネス面では、予測の通りであれば、今後も大きな経済的変動を見込まずに計画を立てることができます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいで、0.7から0.9の範囲内に収まっています。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**
– 黒い円で囲まれた異常値がいくつか確認できますが、WEIスコアの範囲には大きな変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、ほぼ一貫しており、安定した状態を示しています。
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測を示し、フラットな予測ラインを描いています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、この範囲内でデータが収束しています。
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（ランダムフォレスト回帰）は、非常に類似した傾向であり、実績の変動が予測に反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には高い相関があり、安定したWEIスコアを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このデータからは、個人の健康状態が安定していることが示唆されます。WEIスコアが高い状態で維持されているため、ストレスや健康に関する大きな問題はないと考えられます。
– 交通カテゴリにおける健康状態の継続的な監視や予測が的確に行われているため、企業は適切な健康管理プログラムを提供し続けることで、生産性の向上に寄与する可能性があります。また、社会的にも安定した健康状態の維持が期待されます。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青いプロット）は、おおむね横ばいです。しかし、わずかな上昇と下降が交互に見られます。
– 予測データ（直線および曲線）は、やや下降傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、下方傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上では、いくつかのデータポイントが異常値として特定されています（黒い円）。これらは主に序盤に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青いプロットで示されています。
– 予測は、異なる回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で表現され、それぞれ別の色で描画されています。
– グレーの範囲は予測不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは全体として下降傾向を示しており、実績データの横ばいまたは軽微な変動と対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.6〜0.9の範囲に密集しており、一部のアウトライアーが確認できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEI（心理的ストレス）スコアが横ばい、もしくはわずかな変動を見せているため、現状のストレスレベルが維持されていると考えることができます。
– 予測が下降していることから、将来的にはストレスレベルが下がる可能性が示唆されています。これが実際の結果になると、社会的にもポジティブな影響を与える可能性があります。
– ビジネス面では、ストレスの低減が生産性向上に繋がる可能性があります。
このように、データの現状と予測を合わせて考えることで、ストレス管理やウェルビーイングの改善策を検討するための基礎情報を得ることができます。
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:
以下のグラフについての洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは、最初の方では0.6から0.8の範囲で変動していますが、大きな変動はありません。途中から横ばいになり、その後少し下降しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、全体的に横ばいからわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にはいくつかの異常値が認められ、これらはおそらく突発的な出来事やデータの誤り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**
– 青いプロットは、過去30日間の実績データを示しています。
– 赤い×印が予測データです。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（±3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測ともに大きな傾向の違いは見受けられず、実績データは予測の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的均一に散布されており、集中している部分は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEI（自由度と自治）のスコアが日によって微細な変動を示していることから、交通における個人の自由度や自治の状況は安定していると言えるでしょう。
– 将来の予測は横ばいから僅かに下降する傾向を示していますが、大幅な低下を示していないため、今後の変動要因を特に注意深く観察することが重要です。
このように、実績と予測のデータが概ね一致しており、モデルによる将来の予測が安定していることから、交通関連の自由度と自治に大きな変化は予測されないでしょう。しかし、異常値や急激なスコアの変動が生じた場合は、何らかの影響があったと考えるべきです。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）：全体的に横ばいで安定しているように見えますが、7月上旬に少し高く、その後水平に推移しています。
– 予測（紫色の線）：時間の経過とともに、WEIスコアが徐々に下降するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸）として示されるデータポイントがありますが、大幅に異なる値はないようです。実績値が一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績、赤のバツが予測を示しています。
– グレーのシェーディングは、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫色の線が予測のトレンドです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には乖離があります。実績は横ばいを示していますが、予測は下降トレンド。
– この差異は、現実の状況と予測モデルの精度に関して考慮が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6から0.9の範囲内で多くのプロットが集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが横ばいであることから、現状は安定した公平性が保たれているようです。
– しかし、予測が下降トレンドを示しているため、将来的には社会的公平性が低下する可能性があると警鐘を鳴らしているかもしれません。
– 予測に基づいた対策が求められる場面があるかも知れません。ビジネスや社会においては、不公平さの是正に向けた対策を早急に講じることで、予測された下降を抑えることが可能です。
全体的に、現在のWEIスコアは安定しているものの、予測は改善の必要性を示唆しています。このため、モデルの検証と改善、実際の施策の効果測定が重要となります。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– グラフには実績（青い点）と予測値が表示されています。実績のデータはおおむね横ばいであり、0.8から1.0の間に密集しています。
– 予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も明確に示されており、全て0.8から1.0の範囲で安定したスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中には0.8未満の大きな外れ値が1つ存在します。それ以外のデータは安定しています。
– 外れ値は重要な異常点として識別されており、黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、一部のデータポイントの中央に黒い円があり、異常値を示しています。
– 予測値は3つの異なるモデルによって色分けされて表示されています。これにより、異なる予測モデルがほぼ一致したスコアを示し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**
– 実績と予測のデータは、いずれも同様の範囲内にあることから、非常に高い相関があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの多くは高いスコア（0.8から1.0）を示していて、全体的に良好なパフォーマンスが維持されていることが示されます。
6. **直感的な洞察**
– データは全体的に安定した高さにあるため、交通における持続可能性と自治性が良好であることを示しています。
– 異常値は注意が必要で、なぜ特定の期間に急にスコアが下がったのかを調査する必要があります。
### ビジネスや社会への影響
– **持続可能な交通の維持:** 高いスコアは、現在の交通政策や技術が持続可能性に寄与していることを示します。これにより、都市計画や交通インフラの改善策を支えるデータの一部となります。
– **異常点の原因解明:** 異常値の発生原因を明確にすることで、さらなる改善点を見つけ出すことができます。これが可能であれば、他の期間への影響を未然に防ぐことができるでしょう。
このグラフは、持続可能性の向上と交通管理の適性を示す重要なドライバーとして、より詳細な分析とモニタリングの基盤となります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **横ばい状態:** 実績データ（青い点）は、ほぼ横ばいです。大幅な上昇や下降は見られません。
– **予測の安定性:** 予測データは3つのモデルで示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。どれも安定しており、実績に近い値を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** グラフには外れ値を示すマーク（黒い円）が複数ありますが、他のデータポイントから大きく外れている訳ではないため、軽微な異常かもしれません。
– **急激な変動:** 目立った急変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）:** 過去30日間のデータを示しており、顕著な変動はありません。
– **予測値（X印）:** 実績を基にした予測値が非常に実績に沿って配置されています。
– **不確かさ範囲（グレーの帯）:** 不確かさ範囲を示し、予測モデルの精度の目安として機能していますが、実績データは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
– **モデル間の一致:** 各予測モデルの結果が非常に一致しており、一部に重なるほど近似しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績の相関:** 予測と実績の強い相関が見られ、予測モデルがかなり効果的に機能しております。
### 6. 直感的な印象と影響
– **社会基盤の安定性:** WEIスコアの安定性は、調査期間中の交通関連の社会基盤と教育機会が順調に維持されていることを示唆しています。
– **ビジネスへの示唆:** 安定したスコアは、交通インフラが計画通りに機能している可能性を示唆し、長期的な投資の安心感を促すことでしょう。
人々はこの安定性を肯定的に捉え、将来的な予測が現実と一致することや、モデルが正確であることは、戦略的な意思決定において重要な役割を果たすでしょう。
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
– **初期期間**（7月1日から7月15日まで）: WEIスコアが0.6と0.9の間で散らばっています。全体的に見て、特定のトレンドを示すよりは、変動が少し多い乱雑なパターンです。
– **後期期間**（7月15日以降）: WEIスコアが0.6付近に集中しています。この時期から予測データが表れ、スコアは安定して低めの値を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの最初の期間では、0.6付近に多くのデータが集中しており、それに比べると0.8以上のスコアは外れ値として目立ちます。
– 後期期間においても0.6付近に集中しており、変動は少ないです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い丸）**: 全体のWEIスコアの実測データ。初期の変動が顕著です。
– **予測（赤い×）**: 将来のスコアを予測しています。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲から外れたデータポイントです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測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
– 実績データと予測データが重なることで、予測の信頼性が見えます。実績データが多く分散しているのに対し、予測は一貫して0.6付近に留まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の散らばりが多いデータと、後期の集中したデータのパターンが対照的です。全体として、初期のバラつきを考慮すると分布が異常です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 安定性の欠如: 初期のスコアのばらつきが大きいということは、社会や多様性の状況における不安定さを示唆しています。後期の安定は、予測と整合していることから、透明性や制度的サポートの強化を反映している可能性があります。
– 社会への影響: これらのスコアは、社会政策の改善や新しい取組の効果を示す指標として使われる可能性があります。初期の不安定性は、改善が必要な領域の特定に役立つでしょう。
この分析は、交通分野における社会的要素の改善を目指す取り組みにおいて、データの変動や予測を考慮することの重要性を示唆しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 色の変化から、特定の日の特定時間帯に濃淡が変わるサイクルが観察されます。全体として週ごとのパターンがないか考えて観察する必要があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 例えば、7月1日から7日までは0時から16時まですべての時間帯で比較的高いスコアを示していることから、特定の日に何か特別なイベントや交通の増加があったことが考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– 色はWEIスコアの高低を示しており、緑や黄色が示されている時間帯はスコアが高いことを意味します。
– ヒートマップの密度や色の濃さが変わることで、交通の流れや行動パターンを把握できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく異なるため、日単位での変動がある可能性があります。これにより、時間別の行動パターンや特定のイベント日の影響が分析できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯別のスコアは特定のパターンには従わないため、イベントや曜日に関連するトラフィックの変動があると考えられます。
### 6. 直感的な理解およびビジネスや社会への影響
– 朝7時から16時までの間で、高いWEIスコアが見られることから、通勤時間帯やお昼休みの交通量が増加していることが示唆されます。
– 一方で夜間や夕方にはスコアが低くなる傾向があり、社会的活動やビジネスの稼働が少なくなる時間帯と関連している可能性があります。
このようなデータは、交通管理や都市計画においてピークタイムの混雑を緩和するための対策に利用できると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見渡すと、WEIスコアの水準が日々変化しており、特定の時間帯に顕著な傾向があります。例えば、朝方（7-9時）と夕方（16, 19時）にスコアが比較的安定している期間がありますが、午後（15, 18時）は変動が激しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日や7月18日はスコアが低下し、特に午後から夕方にかけてのスコアが急変しています。これは、交通や社会活動の急な変化によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色濃度の変化はWEIスコアの変動を示しています。緑から黄色に移行する部分は高得点を、青や紫に移行する部分は低得点を示しています。時間帯や日付の軸において、どの時間にどのようにスコアが変わるかが視覚的にわかります。
4. **データ間の関係性**:
– 複数の時間軸にわたって異なるスコアの色が共通することから、特定の時間帯に似たような傾向が繰り返されることも読み取れます。例えば、朝の時間帯では日によってスコアの変動が少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯におけるスコアの一貫した高さや低さから、特定の時間にイベントや交通パターンの変化がある可能性も考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このタイプのヒートマップは、日常の交通パターンの理解やピーク時間の分析に利用できます。社会的イベントや交通トラブルによって生じる変動を軽減するための施策に役立つでしょう。企業にとっては、交通の変動が業務や配送にどのような影響を及ぼすかを把握するための重要な指針となり得ます。
このグラフから得られるデータを活用することで、より効率的な交通管理や社会の様々な活動に寄与する可能性があります。
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:
ヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 全体として、時間帯や日付による一貫した傾向は見られません。ヒートマップは時間（時刻）と日付の組み合わせに応じて変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台において、比較的高いスコア（黄色）が観察されますが、その周辺では低いスコア（青紫）が目立ちます。これは急激な変動を示す可能性があります。
3. **各要素（色、密度など）**:
– 色相はスコアの高さを表し、黄色が高スコア、青紫が低スコアを示しています。
– 8時、16時、19時、23時にかけて、特定の日付で色の変化が見られ、これらの時間帯におけるスコアの変動が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に比較すると、同一日でも時間帯によってスコアが異なっています。特に、8時と16時のスコア分布が顕著に異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるWEIスコアの分布は一様ではなく、特定の日付および時間帯で集中して高いスコアが現れる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通に関するデータであるため、スコアの変動は交通量や混雑を示唆している可能性があります。
– 特に、通勤時間帯にスコアの変動があることは、ラッシュアワーによる混雑を反映しているかもしれません。
– この情報は、公共交通機関の運行計画や交通政策の策定において貴重なインサイトを提供するでしょう。また、交通量の最適化に寄与し、社会全体の効率向上に貢献でき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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色分布は、赤色に近いほど高い相関を示し、青色は低い相関を意味します。このグラフの多くの部分が赤に染まっているため、全体的に多くの項目間で高い相関が見られることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のペア（例えば、個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（経済的余裕））間での相関が低いことが特徴的です。これはヒートマップ上の青みがかった部分として視覚的に明らかです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、相関の強さを表しています。濃い赤色は強い正の相関を意味し、薄い赤や青は相関の弱さを示します。
– 例として、社会WEI（公正性・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（0.96）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ではなく相関を示すグラフであるため、時間に依存した変動や周期性は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に強い相関が見られるのは、個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）間の相関（0.82）です。また、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）も、他の多くの項目と強い相関を持っています。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 高い相関が見られる項目群は、一つの分野として企業や政策立案者が取り組む価値があると読み取れます。特に社会的な平等性や多様性に関連する指標が多くの項目と相関しているため、こうした領域での改善が他の分野にも波及効果を持つ可能性があると言えます。
– 一方で、相関が低い部分に注目すると、特定の政策や施策がまだ改善の余地があることを示唆している可能性があります。
この分析を基に、より効率的にリソースを配分して、交通分野における社会・個人レベルの幸福度向上に繋げることができるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、WEIスコアの分布を比較しています。以下に、視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図は一時的な傾向を示すものではありませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。それぞれのメディアン（箱の中央の線）を確認することで、相対的な位置とスコアのばらつきがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」など、いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます。これらは、異常に高いまたは低いスコアを示しており、特異な状況や出来事がその期間に影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が異なるWEIタイプを区別しており、分布の密度やばらつき、中央値を一目で理解できます。また、箱の幅やひげの長さがスコアのばらつきの程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータではなく異なるカテゴリの比較ですが、スコアのばらつきと中心傾向を理解することで、どのカテゴリが安定しているか、または不安定かを見極められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、スコアが0.6から0.9の範囲に多く分布していることが見てとれます。水平な点線がアウトライナーを示しており、幾つかのカテゴリで突出が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリは、一般的に良好な状態を示唆しています。一方、外れ値が多いカテゴリは、潜在的なリスクや課題を抱えている可能性があります。この情報は、交通計画や政策決定において、特に不安定な要素に注力する必要性を示しています。
全体として、安定したカテゴリとそうでないカテゴリを特定することで、効率的な資源配分やリスク管理を計画することができます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**: 始めから中旬にかけて上昇し、後半で下降しています。鋭明なピークが7月中旬にあります。
– **Trend**: 直線的に上昇した後に下向きになっています。全体のトレンドには上昇から下降への転換点があります。
– **Seasonal**: 小さな変動が見られ、周期的なパターンが全体を通して存在します。
– **Residual**: 特に7月初旬以降の急激な上昇が目立ち、すぐに戻っているため、ノイズや外れ値の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確に観察できる外れ値はResidualにおける7月9日から16日の変動です。これは特殊な出来事や異常値を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は、元データの全体像を示しており、社会や交通の動向を反映しています。
– **Trend**は長期的な傾向を表し、基本的な変動方向を理解するのに役立ちます。
– **Seasonal**は短期的な季節的・日常的なパターンを示し、通常の変動リズムを表しています。
– **Residual**は、説明されない変動や外れ値を示し、新たな調整が必要である可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Observed、Trend、Seasonal、Residualはそれぞれ交通データの異なる視点を提供します。Observedの変動は、TrendとSeasonalの組み合わせによって説明されますが、大きな異常はResidualに現れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが上昇から下降に転じるタイミングで、Seasonalも上下の変動を見せており、これが相関している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 交通カテゴリー内で特定期間に何か重要な変動があったことが示唆され、ビジネスや行政はこの変動要因について詳細に分析し、適切な対策を講じる必要があります。
– 外れ値や急激な変動が示唆するように、特定の期間における交通需要の急上昇または急減が発生している場合、これは特別なイベントや政策の影響である可能性が考えられます。
– 全体的なトレンドの変化と季節的要因を考慮し、戦略やオペレーションの調整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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**では、最初は上昇傾向が見られ、その後ややピークを迎えた後、下降しています。
– **Trend**のプロットでは全体的に緩やかな上昇傾向から下降へ転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**で7月10日付近に顕著な変動があります。これは一時的な異常値や外生的な要因による変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は全体の動きを示しています。
– **Trend**は全体の基調を示し、長期的な方向性を示しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を捉えており、一定のリズムで繰り返される変動要因を示しています。
– **Residual**は観測値からトレンドと季節要因を除いた残差で、予測不能な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend**と**Seasonal**の変動パターンがObservedの動きに影響を与えていますが、Residualからもわかるように、一部不規則な変動も存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Trend**とObservedの相関は特徴的であり、全体の動きを支配しているように見えます。一方、Seasonalは周期的な変動を繰り返しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– グラフから読み取れる情報として、WEIの平均スコアは一時的に上昇した後に下降に転じています。これにより、交通需要や交通関連の活動が一時的に活発だった後に落ち着いたことが示唆されます。
– 社会的には、イベントや季節要因（例えば、休日や特別なイベント）がこの期間に影響を及ぼした可能性があり、交通計画やリソース配分の改善に役立つ情報となります。
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:
以下に、グラフの解析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– トレンドは、最初の10日間で上昇傾向にあり、その後、ピークを迎えてから徐々に下降しています。
– 初期にわずかな急上昇が見られた後、持続的な増加がありますが、7月中旬以降に下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットで、7月の最初と後半に急激な変動が見られ、これはデータの変動幅が大きいことを示唆しています。
– 特に、急激な上昇後に急激な下降が見られ、変動が激しいことが分かります。
3. **各プロットや要素**
– 「Observed」プロットでは、全体的な動向が確認できます。7月初めに低かったスコアが、7月後半にピ－クを迎え、その後は下降しています。
– 「Trend」プロットは、データの基本的な長期トレンドを示し、初期の上昇から下落傾向を示しています。
– 「Seasonal」プロットは、周期的なパターンを示しており、微妙な季節性変動が観察されますが、大きな周期性は見られません。
– 「Residual」プロットは、データの不規則な変動を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**
– 各プロットはデータの異なる要素を示しており、observedが全体の動きを把握するのに対し、trendが基本的な動向、seasonalが周期性、residualが予測不能な変動を明らかにしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 急激な増減が少々激しいため、不規則な変動とトレンドの連動が全体的な変動を生み出していることがわかります。
– 一般的には、周期的な変動は小さく、長期的なトレンドが観察の中心です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– データの上昇期に入ることで、人々は交通がより活発になったと感じるかもしれません。
– 下落傾向は、何らかの社会的または経済的な要因によって交通量が減少したことを示す可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、交通量の増加が物流・商業活動の増加を示す一方、急激な減少は、政策変更や経済的な打撃が原因かもしれません。
このように、交通カテゴリのWEI平均スコアのSTL分解は、日々の交通動向の変化や潜在的な背景要因を分析する上で有用です。
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PCA（主成分分析）を用いて、一定期間（30日間）にわたる交通カテゴリーのWEI構成要素を可視化しています。以下に、視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフ全体において明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、プロットがある程度の密集した地域に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分軸に沿った大きな外れ値はなく、データは比較的均等に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 横軸の第1主成分（寄与率73%）と縦軸の第2主成分（寄与率8%）により、プロットが表現されています。
– 寄与率が示すように、第1主成分がデータの大部分を説明し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**
– データが2つの主成分に分けられており、これにより交通データ内の相関やパターンの把握が可能となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分における点の分布はある程度幅広く、異なる要因が影響していることを示唆しています。
– データは2つの異なるクラスタに分かれているように見え、一部のデータ点は他よりも密に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– この分析から、特定の交通指標が他の指標に比べて大きく変動しているか、それに伴う作用をそのままでは見ることが難しいため、さらに具体的な解釈や施策が求められます。
– ビジネス面では、交通パターンの理解がテーマパークの運営、公共交通機関のスケジュール調整などに役立つ可能性があります。
– 社会的には、交通流の改善や混雑緩和の可能性を探るための基礎データとして利用できるでしょう。
このグラフから、より効果的な交通管理や戦略的な計画のためのインサイトを得るには、さらなる分析と詳細なデータ収集が有益であると考えられます。
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。