📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、指定されたWEIスコアデータの分析です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコアの推移**: 日付2025-07-01からスタートし、序盤のスコアが0.7台と安定していたが、中盤（07月06日）から急激に0.86を超えるまで上昇、その後も高水準を維持。しかし、07月20日以降、スコアは再び低下。全体として一時期の急激な上昇後に下降するトレンドが見られる。
– **個人および社会WEI平均**でも同様の中盤での上昇が見られ、高い値を記録したが、後半で低下。
### 異常値の検出
– **異常値**: 07月02日、07月19日は特に異常な高低スコアが見られる。これらは、特に社会基盤の変動や心理的ストレス、自由度に関連している可能性が考えられる。
– 07月20日は複数のエリアで連続的なスコアの低下が観察され、特異な環境変化や出来事が発生した可能性がある。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 中盤の急上昇は、季節性または一時的なフェーズによるものと仮定される。
– **季節性パターン**は明確ではないものの、スコアの急変時期に社会イベントや政策変更の影響を受けた可能性がある。
– **残差成分**の多くは、大まかな上昇トレンドと若干の下降を反映しており、社会WEIの変動が影響している。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの活用**: WEIの各要素間の相関を見ると、社会基盤と健康状態は一定の高い相関を示す。特に持続可能性と社会基盤の要因が他の要素と顕著に高い相関を持っており、複数の項目で似た動きをしていることが示唆される。
– 心理的ストレスと心理的自由度がストレス要因で同調していると思われ、総合的なWEIに対する影響が大きい。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、各要素の中央値が高く、個人の健康状態や自由度のばらつきが比較的小さく、社会基盤のスコアは全体として高いことが伺える。異常値は上限及び下限に多く出現し、スコアの跳ね上がりまたは沈み込みが顕著。
### 主要な構成要素（PCA）
– **PC1の寄与率が0.75**と高く、これは主要な変動因子が一つの共通要因であると暗示しており、特に社会基盤の影響が大きい。PC2は0.07と小さく、二次的要因として考えられるが、特異な要素の変動が全体に大きく影響を与えている可能性も。
– 全体として、主要な構成要素は交通分野での政策や環境変化が評価に強く影響している。
このデータから推測されるのは、中盤にかけてのスコアの上昇は社会政策や環境の整備による一時的な改善の可能性が高く、その後の低下が持続可能性の問題または社会的要因の変動に依存すると考えられる。特に異常値として表面化した日付の背景には、政策的な変更や外部要因による短期的な変動が大きく影響を及ぼしたと考察される。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは概ね横ばいで、若干のばらつきが見られますが、約0.8付近で安定しています。
– 今後の予測（特にランダムフォレスト回帰）は、緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が存在しますが、全体的なスコア範囲内に収まっています。
– 外れ値は黒枠で強調されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを表し、全体的に濃い青で表示され、その一部には特に外れ値として認識されたものがあります（黒の枠）。
– 予測データは赤の「X」で示されており、未来における一定の予測信頼範囲を表す灰色のエリアがあります。
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は一時的なずれがあるものの、全体的な傾向は一致しています。
– 予測手法による数種類の予測線が引かれていますが、それぞれの変動に対する反応が異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内で分布しており、予測が比較的信頼できることを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、線形回帰よりもスコアの変動を敏感に追うように見受けられます。
6. **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**:
– このグラフを見ると、トラフィックに関する指標が安定していることが直感的に伝わりますが、今後のわずかな下降トレンドは注意する必要があると感じられるでしょう。
– 社会的には、交通の効率や環境への配慮に関する重要な指標と捉えられ、政策決定やインフラ改善の材料となる可能性があります。
– ビジネスにおいても、交通関連のサービスや商品を展開する企業にとって、細かな変化の観察が市場対応に影響を与えることになります。
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:
このグラフを分析し、以下のポイントについて洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに上昇端が見られるものの、その後は安定した横ばい状態を示しています。期間の終わりに向かい急激に下がる点が観察されます。
– 予測ライン（紫色）は、全体として緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒枠の円で示されています。中盤と終盤に外れ値が集中しており、特に終盤の急激な下落が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、その上に黒い枠があるものは外れ値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、数値の変動幅を示します。
– 紫色、緑色、水色の線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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測モデルのいずれも同様の全体的な下降傾向を示していますが、実績が予測よりも変動の幅が大きいことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一定の相関性がありますが、実績データの後半で予測線に対して外れている点が増えています。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 人間は、データが安定しているにもかかわらず、突然の変動（特に下降）があると直感的に注意を引かれるでしょう。
– このような変動が交通分野で起こる場合、交通量の急な増加や減少が交通網の混乱や効率に影響を与える可能性が考えられます。
– ビジネスにおいても、外れ値や急激な下落の要因を突き止めることが、運営効率を改善するための重要な手がかりとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**: グラフ内の実績（青い点）は、全体的に安定していますが、7月15日以降に少し低下しています。その後、7月22日以降に再度上昇する傾向が見られます。
– **予測データ**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰のある予測は、時間とともにわずかに減少する傾向を示しています。決定木回帰は一定の値を保持しています。
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。これらは全体のデータパターンから外れた点であり、異常としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円: 実績値を示しています。
– 赤い「×」: 予測値を示しています。
– 灰色のエリア: 予測の不確かさ範囲を示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの比較から、予測モデルが実際の値をある程度追随していることがわかりますが、モデル間で微細な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ一定の範囲内に収まっているが、期間内でわずかな変動があり、いくつかの異常値が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは比較的安定していますが、いくつかの異常が存在します。交通関連のシステムが安定して稼働している可能性があるが、特定の日におけるイベントや障害が異常値を引き起こしているかもしれません。
– モデルの予測が将来的に少し低下する可能性を示しているため、今後の交通状況や関連する社会環境に注意する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 青いプロットは全体的に横ばい状態が続いているが、若干の上がり下がりが見られる。
– 一方、予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は2025年8月15日以降、緩やかに下降している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い枠で囲まれたプロットは、異常値として識別されている。おそらく0.76以下のスコアで見られる。
– 大部分のプロットは、0.8付近に密集しており、一定の安定性を示している。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表している。
– 赤い×印は、予測データを示している。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実績と予測の評価に有効。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが安定している間、予測データの下降は注意が必要。これが実績に影響を及ぼす可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異常値の間には明確な相関は見られない。異常値は個別のケースとして扱われる。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**:
– 経済的余裕の指標が安定していることは、個人が安心して消費や投資を続けるための基盤を示す。ただし、予測の下降傾向には警戒が必要で、住宅市場や金融サービスにおけるリスク管理が重要となる可能性がある。
予測データが示す下降傾向は、実績に反映されない場合もあるため、今後の経済指標や政策の動向にも注視が必要です。こうしたデータに基づく洞察は、政策立案やビジネス戦略において重要な役割を果たします。
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**
– 実績のプロットは主に横ばいに見え、平均して約0.7〜0.9の範囲に集中しています。特定の日において明確な上昇または下降の傾向は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータポイントがいくつか確認できます。これらは明示されている異常値のサークルで囲まれており、通常の範囲を超えて上方または下方に外れています。急激な変動は全体的に少なく、データは主に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、日々の健康状態を表しています。
– 予測は異なるタイプの回帰で表現されており、ランダムフォレスト回帰（紫の線）が最も高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによるスコアは比較的一貫しており、実績のデータに対して標準的な予測範囲内に位置していることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は概ね均一で、中央値に対して比較的対称的です。予測モデルの出力と実績データの間に大きな乖離は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– この健康状態データを基に、個人の交通系サービスの利用可能性やパフォーマンスを監視することが可能です。例えば、WEIスコアが高く安定していることで、業務に対する信頼性が高まると考えられます。一方、外れ値が頻繁に発生する場合、健康状態の管理や業務調整が必要です。予測モデルを活用することで、将来の体調の変動に対する事前対応策の検討が可能になります。
このグラフは、交通業界での個々人の健康状態のモニタリングに役立つ情報を提供し、予測分析の有効性も示しています。予測データは、潜在的な異常を事前に察知し、対策を講じるための指針を提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの最初の部分（7月1日から約7月20日まで）には、心理的ストレスのWEIスコアが比較的一貫して高い（約0.7から1.0）範囲で推移していることが見て取れます。
– 7月下旬からはスコアが徐々に低下し始め、8月に入るとさらに下降しています。
– 予測では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の全てがWEIスコアのさらなる低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの中ほどにいくつかの異常値が観察されます。これらは通常のスコアより低い値を示し、特に7月中旬に顕著です。
3. **各プロットの意味:**
– 青い点は実績のデータを示し、赤い×は予測データを示しています。
– 外れ値は黒い縁取りで強調されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
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一定の相関が見られ、予測は実績に基づいていますが、徐々に乖離が生じている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の高いストレスレベルから次第に低下していることが観察され、相関が否定されるわけではありませんが、ストレスの軽減が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– このグラフは、時間の経過とともに心理的ストレスが低下していることを示しており、予測もその傾向を支持しています。
– 交通ストレスの軽減は通勤時間の短縮や交通インフラの改善と関連しているかもしれません。
– ストレスレベルの低下は、職場の生産性向上や健康への良い影響を及ぼす可能性があります。
– 異常値が特定のイベント（例えば交通事故や交通障害）と一致するかを確認することで、さらなる改善策を講じる手がかりとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIのスコア（青い点）はおおむね安定していますが、一部で下落や上昇を示唆する変動があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に横ばいか若干の下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（灰色の円）がいくつか存在しており、特にスコアが低下している箇所で目立ちます。これらは交通の自由度と自治に何らかの影響が及んでいる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績AI（青い点）は、デイリーの具体的なWEIスコアを示します。
– 外れ値を示す灰色の円は、通常の範囲を超える特異なスコアです。
– 予測における不確かさは、グレーの帯で視覚化されています。予想結果は、数種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、各モデルの予測トレンドを観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測（特に線形回帰）は似た動きをしているが、他のモデルは若干異なるパターンを示します。これは、様々なアルゴリズムが異なる方法でデータを解釈していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIの散布が集中している中、線形回帰と決定木回帰の予測は非常に接近しているが、ランダムフォレスト回帰は乖離傾向にあります。これは、モデリングの違いがデータの解釈にどう影響するかを示唆しています。
6. **人間の直観と社会への影響**
– グラフを観察する人は、予測と実績間のギャップに注目し、モデルの精度についての考察を持たざるを得ないでしょう。
– WEIスコアの変動が交通インフラや関連政策の効果を示す可能性があり、異常値は特定の外部要因（例：イベント、災害）と関連づけられるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、安定した交通サービスの提供の可否が注目され、WEIスコアを改善するための新たな施策が求められる可能性があります。
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**
– 実績データ（青いプロット）は主に0.6から1.0の間で横ばい状態を示しており、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰による紫の線）は、時間が経つにつれて減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがいくつか存在していますが、多くのデータは予測の不確かさ範囲内に収まっています。特定の期間に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い丸で囲まれたものは外れ値です。
– 薄い紫色の線が示すランダムフォレスト回帰予測は、将来的なスコアの減少を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、実績データの大部分をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレストの予測は一致していないことがわかりますが、不確かさ範囲内に実績が収まっている場合もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な相関は低く、実績データは予測とは異なるパターンを示しています。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– 横ばいのトレンドは、現時点では交通における公平性や公正さが安定していることを示唆していますが、ランダムフォレストによる予測は将来的な低下を警告しています。
– 予測の精度を高めるために、機械学習モデルの調整や追加データの収集が有用かもしれません。
– 公平性や公正さの低下は社会的な不満を引き起こす可能性があるため、早期の介入が必要となるかもしれません。
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:
この時系列散布図から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、実績AIのプロット（青色の点）はおおむね横ばいで、WEIスコアはほぼ1.0付近で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側には、0.8未満のポイントがいくつか存在しており、これらが外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のAIによる実績です。
– 赤い×印は予測されたAIのデータです。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 背景の灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示していますが、予測の範囲内にあり、安定していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（実績AI）と予測（予測AI）の間には強い相関があり、予測は非常に精度が高いことが示唆されます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はすべておおよそ同じ水準であり、各手法が一貫して類似の予測パターンになっていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは1.0付近に密集し、ほとんどのデータが高い持続可能性と自治性を示しています。相関については、実績と各予測方法が非常に類似しているため、予測が信頼できるものであることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取れるのは、交通における持続可能性と自治性が既に高い状態にあり、安定しているということです。突然の落ち込み（外れ値）が一部で見られますが、それ以外は安定しています。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は、交通に関わる政策やサービスの計画において積極的な要素と捉えることができます。一方で、外れ値を示す箇所については、その背景を理解し、改善計画を検討する必要があるかもしれません。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に横ばいのトレンドが見られます。期間全体で大きな上昇や下降はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内で丸で囲まれた部分が外れ値として示されています。この外れ値の原因は、通常の変動範囲を大きく逸脱しているためと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、全体的に灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
– 赤い十字は予測値を示しており、一部が実績値と一致していないことがわかります。
– ラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、これらが実績値とどのように一致しているかを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に一貫したパターンが見られ、これは特に不確かさ範囲内の一致として現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は一般的に一致しており、予測モデルの性能が一定程度良好であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体から、交通カテゴリー内の社会基盤・教育機会が比較的安定していることを人々は感じるでしょう。
– 予測モデルが外れ値にも関わらず比較的一貫していることで、計画において一定の信頼性を持つ可能性があります。
– もし外れ値の原因が突発的なイベントであれば、それに対処するための戦略が求められるでしょう。
このグラフは、交通システムの評価における予測の信頼性を示しており、改善や調整の基礎として利用できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はWEIスコアが全体的に0.6から0.9の間で推移しており、比較的安定しています。ただし、7月20日ごろに急激にスコアが低下した一時的な変動があります。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は、徐々に降下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は実績データとしていくつか存在しています。特に7月中旬に集中しており、これが社会的な何らかのイベントや問題によるものと想定されます。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績を表し、黒い枠のプロットは異常値を示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）は、現在のトレンドの予測を示しています。ピンクの線のほうが徐々に下降しているのが特徴です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測との間で、一時的なギャップが見られますが、予測は過去の実績のスコアを参考にしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが0.8の近辺に集中していますが、予測モデルによりやや異なるトレンドが示されており、モデル間での出力に多少のばらつきがあることが分かります。
6. **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**:
– WEIスコアの高低は、共生や多様性、自由の保障の度合いを示しており、安定して高いスコアを維持することが社会的に重要です。
– 予測が下降トレンドにあるため、施策や政策を通じて、WEIスコアを支える新しい取り組みが求められます。交通分野において多様性と共生を促進する施策が必要とされています。
これらのポイントを考慮しつつ、データに基づく実効的な施策を検討することが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **時間帯別トレンド:** ヒートマップは時間帯ごとのスコアの変動を示しています。午前8時と午後15時から16時、特に7月6日から7月10日にかけて高いスコアを示しています。
– **全体の流れ:** 日付が進むにつれて、特定の時間帯でのスコアが高くなる傾向がありますが、7月20日以降には全体的にスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午前8時と午後16時の時間帯は、ほかの時間帯に比べて明るい色が多く、スコアが高いことを示しています。特に7月9日、7月10日は突出して高いスコアとなっています。
– 7月18日には一部の時間帯（午後19時）で急激なスコアの増加が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **色:** 明るい緑から黄色が高いスコアを示し、紫色に近づくほどスコアが低くなっています。
– **密度:** スコアの高い時間帯がはっきりとしたパターンを持っている場合、それはその時間帯が特に活発であることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 特定の時間帯（例: 午前8時、午後15時）が一貫して高いスコアを記録しており、日ごとの固定的なピークを示しています。このことは、交通におけるラッシュアワーとして解釈されるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の一部の時間帯でスコアが高いことは、朝と夕方の時間帯が活動のピークであることを示唆します。これは通常の通勤や通学時間帯に関連していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– **直感:** 直感的に、午前と午後の特定の時間帯は「ゴールデンタイム」として認識されるでしょう。交通量の多さや混雑がこの時間帯に集中していることが示されています。
– **ビジネスへの影響:** この情報を使用することで、交通機関やサービス業者はリソースを効率的に配置し、混雑を回避するための戦略を立てることができるでしょう。行政や都市計画においても、混雑緩和策や交通分散策の検討材料となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ、色が濃くなる部分があり、特定の時間帯でスコアが変動していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月15日辺りで色が濃く（低いスコア）、その後は再び色が明るく（高いスコア）変わっています。この変化は外れ値を示しているかもしれません。
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、緑から黄色が高いスコア、青から紫が低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯（行）でスコアが異なり、これが時系列的に繰り返されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に昼間や夕方に高いスコアが観察され、夜間は低くなるパターンが見られます。
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**
– 交通の活発な時間帯とそうでない時間帯が明確に分かれている様子が分かります。ビジネスの運営や交通計画の最適化に役立つ可能性があります。交通量の増減が見えるため、ピーク時の交通対策や人員配置の参考にできそうです。
このように、考慮すべき変動やパターンが明確に示されているため、交通運営の最適化や混雑解消のための戦略策定に活用できる情報が得られそうです。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に整理します。
1. **トレンド**:
– 日中の時間帯（特に8時と16時）のWEIスコアは、概ね高めであり、黄色から緑色で表示されています。
– 7時と15時も全体として高いスコアを示しており、これらの時間が交通のピークまたは活発な時間である可能性があります。
– 一方、夜間の時間帯（特に19時以降）はスコアが低く、青色や紫色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月12日の間、特に15時台は非常に高いスコアを示しており、これは特異なイベントがあった可能性を示唆しています。
– 7月の後半、特に7月21日と22日には、16時台のスコアが低下し、非同期のパターンが表れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、社会WEIスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを意味します。
– ヒートマップの形状は、日ごとの特定の時間帯におけるWEIスコアの変動を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝の7時から9時、夕方の15時から16時の間に高いスコアが観察され、ピーク時間の共通性が顕著です。
– 朝のピークと夕方のピークが交通の主要な増加点である可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、昼間のスコアが夜間より高い傾向があり、日中の活動が活発であることを示しています。
– 7月5日から12日まで、特定の日の特定の時間帯に高い相関が見られます。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**:
– 朝夕のピーク時の高い活動量は、通勤時間を連想させ、交通インフラの需要が高まる時間帯であることを示唆します。
– 特定の週に高いスコアが集中していることは、何らかのイベント、例えば祝祭や特別な会議・会合が開催されていた可能性を考えさせます。
– 社会的・経済的イベントの影響を考慮した計画が必要となり、これに基づく交通戦略や調整が有効であると言えるでしょう。
このグラフは、IT管理者や交通計画担当者にとって、ピーク時の交通需要や活動レベルを理解するための有用なツールです。
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:
以下は提示されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップ自体は期間ごとの変化を示すものではなく、今後のトレンドは読めません。ただし、相関関係が強い領域から、何かの変化が他に波及する可能性があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて外れ値と言えるものはありませんが、全体の相関から離れた比較的低い相関のものとして「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤に近い色ほど相関が高く、青に近い色ほど相関が低いことを示しています。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に強い相関を示しています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの要素と弱い相関しか持っていないのが特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 関係性は時間の流れに伴うものでなく、項目同士の関連性を示しています。最も関連性が高いのは、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」、そして「個人WEI（心配的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」などです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を示す組み合わせが多く、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」は他の多くの要素と高い相関があります。
– 特に、社会的な要素は総合的なWEIに強く関与していることが示されています。
6. **直感的な感想およびビジネス・社会への影響**:
– 社会的な要素（共生・多様性、公共性、公正さなど）が個人及び総合的なWEIに強く影響していることが明らかです。これは、社会政策や組織文化が個人の満足度や幸福感に大きく影響することを示唆しており、ビジネスにおいても多様性の確保や公正さの促進が重要であることを示唆します。
– WEIが強く連関していることから、一つの分野の改善は他の分野の向上につながる可能性があります。このことは政策策定において、複数領域を一度に改善する機会を提供するでしょう。
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、異なるWEIタイプにおけるスコアの分布を比較しています。以下、具体的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプにおいて、スコアに顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。全体としてスコアの中央値は、高い範囲に集中しています（0.7〜0.9）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済余裕）や社会WEI（生態環境・持続可能性）など、いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に、個人WEI（経済余裕）では、下方に外れ値があり、個人WEI（心理的ストレス）では上方に外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは各WEIタイプを区別するために用いられており、色そのものが数値情報を伝えるわけではありません。
– 箱ひげ図の箱の長さはスコアの分散を示しており、箱が短いほどデータが集中しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 本グラフは時系列データではありませんが、複数のWEIカテゴリを同時に比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア範囲や中央値は異なり、特に個人WEI（経済余裕）と個人WEI（心理的ストレス）では異なる分布が見られます。経済的な余裕が心理的ストレスに与える影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くのカテゴリでスコアが0.7以上に集中していることから、概ねポジティブな状況が示唆されます。しかし、経済余裕や心理的ストレスにおける外れ値は、個人の差異を示しており、特定の群や地域での支援が必要かもしれません。
– 社会的な側面のスコアが良好であることは、持続可能な社会形成におけるポジティブな兆候と見なされますが、未解決の課題が存在する可能性についても注意が必要です。
このデータを活用することで、今後の政策やプログラムの策定において、特に個人や社会における弱点を改善するための有意義な指針を得ることが可能です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフには、序盤での上昇、そして中盤から後半にかけての下降が見られます。全体として最初の半分で上昇し、その後下降していることから、何らかの要因で影響を受けている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットで、7月中旬に急激な変動が見られます。これは短期間で何か特異な出来事が起きたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 季節成分は、比較的安定しているものの小さな上下動を示しています。周期性があることを示していますが、それほど大きな影響を与えてはいないようです。
4. **データの関係性**:
– トレンドと季節成分が合わさり、観測値の全体的な動きを形成しています。いくつかの時点で残差が増大するため、その時期には特異な要因が働いていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドは全体的に相関していますが、季節成分や残差によってその動きが細かく修正されています。結果として、特定の時期に高い変動が生まれます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々の移動や交通に影響を及ぼす一時的な要因（例えば、天候やイベントなど）が中盤以降に影響している可能性が考えられます。この変動を理解することで、交通を管理する企業や公共交通機関は、需要予測やサービス提供において役立てることができます。また、社会的には交通需要のピークタイムを予測し、適切に対応することが求められます。
このグラフを適切に理解することで、交通分野における効率的な経営や運営につなげることができるでしょう。
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:
このグラフは個人のWEI平均スコアのSTL分解結果を示しています。分析における視覚的特徴と洞察を以下にまとめます。
1. トレンド
– トレンドの線は期間の前半で上昇し、後半では下降しています。これは、調査期間の初めは改善の兆しがあったものの、後半になると減速または悪化に転じたことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 残差グラフに注目すると、2025年7月6日から7月9日にかけて大きなスパイクが観察されます。これは予期せぬ変動があった可能性を示唆しており、この期間に何か異常なイベントが発生した可能性があります。
3. 各プロットや要素が示す意味
– 「Observed」は総合的なスコアを示しており、全体としての傾向を視覚化しています。
– 「Trend」は基調的な動きを示し、長期的な変化を識別します。
– 「Seasonal」は繰り返す周期的な要素を捉えており、周期性が弱いことが示されています。
– 「Residual」はトレンドと季節性によって説明できない変動を示し、外れ値や急変を視覚化します。
4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドと観測値は密接に関連しており、トレンドの変化が観測値に反映されています。季節変動は比較的小さいですが、短期的な変動に寄与しています。
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た点と季節変動との相関が小さいため、主にトレンドの影響が支配的であると考えられます。
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
– このグラフから、冒頭の改善から減少に転じた動きは、例えば交通状況の最適化や社会的活動の減少などを示唆している可能性があります。先述のスパイクには注意が必要で、異常なイベントが何かは調査する価値があります。このようなデータは、交通政策の策定、リソースの最適配分において重要な役割を果たし得ます。
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:
このグラフはSTL分解を使用して交通カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間にわたって解析したものです。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは、序盤で上昇し、その後徐々に下降傾向にあります。全体的に見ると、初期は上昇し中盤から下降を始めるというパターンです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差部分には特定の日（例えば2025-07-05あたり）で急激なピークがあります。これは標準的なパターンからの外れ値を示しており、特異なイベントや条件があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は、実際のデータの動向を示しています。
– トレンドは長期的な方向性を、季節性（Seasonal）は周期的なパターンを、そして残差（Residual）は説明されない短期の変動を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が観測値を構成する主要な要素ですが、残差が特定の日に大きくなることで一時的な異常が発生しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性が観測値の主要な構成要素ですが、残差には一定のパターンがなく、無作為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**:
– 交通パターンの上昇後に下降が見られるため、この期間中に特定の要因が影響を与えた可能性があります。例えば特定のイベントや政策による影響が考えられます。
– このデータを通じて、交通量の最適化や計画立案において、特定のパターンに対する予測とその背後にある要因の理解が求められます。
以上の点から、交通データの変動要因を詳しく分析することで、政策や施策の改善に寄与できると考えられます。
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、交通カテゴリにおけるWEI（おそらく経済指数に関連する要素）の主成分分析（PCA）による可視化です。以下に視覚的に確認できる点と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– トレンドとしては、明確な上昇や下降、周期性は見受けられません。データ点は全体的に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分で0.15以上、第1主成分で0.2以上のデータポイントが外れ値として考えられ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**:
– 各ポイントは30日間のデータを表しており、それぞれの位置が第1主成分（寄与率75%）と第2主成分（寄与率0.7%）に基づいています。色や他の視覚エフェクトは使われていません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データまたは日付ごとの変化は直接示されていないため、関係性をこのグラフから直接評価するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。データは全体的にランダムに散らばっています。
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に関する洞察**:
– 人間が直感的に感じるのは、多様性があるデータセットであり、一部に例外的なケースが存在するという点でしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、交通関連で何らかの特異な状況が一部日に発生した可能性が考えられます。例えば、外れ値の日は特異なイベント（事故や渋滞）が発生した可能性があります。
総じて、このグラフは交通に関するデータの多様性や外れ値の存在を示唆しており、特定日で異常が発生していたかどうかを検討する際に有用です。
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。