📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 1. **時系列推移とトレンド分析**:
– **総合WEI**: 7月1日から8日の間、全体的に上昇傾向を示し、特に7月6日から7日の急上昇が見られます。その後、7月11日をピークにして緩やかに低下しています。特に7月20日以降、急激な低下が観察され、7月24日に底を打っています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均のトレンド**: 両者ともに、7月6日から7日にかけて急上昇し、その後も高水準を維持しています。しかし、社会WEIの方が個人WEIに比べてより高いスコアを蓄えています。
#### 2. **異常値の検出とその背景**:
– **7月2日**: 総合WEIスコアが0.81を記録し、同日の他のスコア（0.70）との差異が顕著。この日は社会WEI平均が高くなっており、社会的要因の影響が考えられます。
– **7月6日から7日の急上昇**: 社会の持続可能性と公平性の指標が非常に高くなっており、主にポジティブな社会的イベントや政策の効果が考えられます。
– **7月20日以降の急低下**: この時期には、社会的公平性と心理的ストレスが低下しており、社会的な混乱や心理的負担が高まった可能性があります。
#### 3. **STL分解による季節性・トレンド・残差分析**:
– **長期的なトレンド**: 7月初旬から中旬にかけて上昇傾向、その後下降。季節性の影響があることから、社会的イベントや政策変更と関連があると推測されます。
– **季節的パターン**: 高い社会的、経済的安定期が垣間見えますが、それが突如として崩れるパターンが見受けられます。
– **残差成分**: 残差は頻繁に変動しており、データが完全には説明されない要素が存在することを示唆しています。短期的なイベントや予期しない要因が作用していると考えられます。
#### 4. **項目間の相関解析**:
– 各項目間の相関は、異なるカテゴリの影響を示しています。特に、持続可能性と社会的公平性、社会基盤と多様性の間に高い相関が見られ、政策や社会的条件の変化がダイレクトにこれらの値に影響を与えている可能性があります。
#### 5. **データ分布の解析**:
– **箱ひげ図**によれば、個人経済状態や社会基盤などの項目で外れ値がいくつか見られます。一部の日付での異常値がこれに影響を与えていると思われます。
#### 6. **主要な構成要素分析（PCA）**:
– **PC1の寄与率**は0.78と極めて高く、データの変動をほとんど説明しています。これは個人と社会の指標が大きく影響を持つことを意味し、特定の要因が全体的な動きを支配していることを示唆しています。
– **PC2**の低い寄与率（0.06）は、その他の個別要因が全体に与える影響が限られていることを示しています。
### 全体コメント
この分析では、社会の持続可能性、個人の心理的ストレス、および社会的公平性がWEIに強い影響を持つことが確認されました。このようなデータ集計は、政策立案者にとって重要であり、社会資源の配分や政策変更を考慮する上で有用であると考えられます。また、異常値の発見や
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 最初は上昇傾向にあり、その後、緩やかに横ばいから減少に転じている。
– **予測（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）**: 線形回帰とランダムフォレストでは微妙に減少の傾向が予測されており、決定木回帰は少しずつ上昇または横ばいのトレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として円で囲まれたデータポイントがいくつか存在する。特に直近のデータが目立つ。
– 期間を通じて急激な変動は見受けられるが、全体的には比較的一定の範囲内に収まっている。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット（実績）**: 過去30日間の実際の観測データを示す。
– **赤のプロット（予測）**: 未来の予測データを提供。
– **灰色の範囲（予測の不確かさ）**: 予測の不確かさを示す分布。
– **異常値（円で囲まれたデータ）**: データセット内での異常な点を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに基づく予測は、複数の方法で行われ、それぞれ異なる見解が示されている。これにより、複数のモデルの強みやリスクを考慮することができる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データの間の相関は全体的に良好であるが、予測不確実性の中にある異常値はさらなる分析が必要。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 交通における実績と予測の間の差異は、交通管理や計画の見直しを必要とするかもしれない。
– 将来的な予測が減少傾向を示しているため、交通量の減少を考慮したインフラやサービスの調整が求められるかもしれない。
– 異常値の原因を特定し、その影響をどう緩和するかが重要な課題となる。
このグラフは、過去のデータを活用して将来のパターンを予測し、交通関連の計画や戦略を形作るための指針となり得る。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間において、WEIスコアは0.8付近で安定していますが、その後若干の下降を見せています。これは、最初の約半数の期間が横ばい状態であり、後半で微減が見られることを示しています。
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ポイントとして示されています。これらの外れ値は安定したデータパターンからの逸脱を示し、特定の日に予期せぬ変動があったことが分かります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」を表しており、観測されたデータポイントです。
– 赤い「×」は「予測」を示しており、未来のデータポイントの推移を予想しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測モデルは、未来のWEIスコアを異なる傾向で予測しています。特に、ランダムフォレスト回帰が下降を予測しているのが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は主に0.6から0.8の範囲に集中しており、その中に数点の上限・下限の外れ値が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが社会的または交通システムのパフォーマンスを示す指標である場合、初期の安定性からの微減は何らかの問題の兆候かもしれないため観察が必要です。
– 外れ値が頻繁に発生していることから、特定の要因やイベントが交通カテゴリに強く影響を与えている可能性があります。
– 予測の違いは、不確実性を感じさせますが、一部のモデルが下降を予測しているため、システムの効率低下や問題の事前対策が求められるでしょう。
これらの見解は、交通政策の改善や特定イベントの管理に役立ちます。データの変動を注意深く観察することで、適切な対策が計画できるでしょう。
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**
– 最初の2週間は概ね0.8から1.0の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– 7月15日頃から、WEIスコアの平均がやや低下し、0.8付近で再び安定しています。
– 予測データによると、未来のトレンドは緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが、通常のスコア範囲を外れた位置にあります。このような外れ値は、交通の状況に影響を及ぼす特別なイベントや異常が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績の点は青色で、予測の赤い点は未来の期待される値を示しています。
– 外れ値は黒の円で強調表示されており、異常なデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、将来の変動可能範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績に対して予測がどの程度一致するかが明らかになっており、特に初期のデータでは予測が実績に近いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布のばらつきは一定の範囲に集中しています。異常値を除けば、全体的なばらつきは小さいです。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 初期の安定性から、7月中頃のスコアの低下は何らかの補正が必要であると感じられます。
– 予測が下降トレンドを示していることから、交通体系の最適化や改善策の導入が必要な可能性があります。
– WEIスコアの低下が続く場合、交通に関連する満足度や効率が影響を受ける可能性があります。
このグラフは、交通カテゴリにおける社会のウェルビーイングを評価するための有用な指標となり得ます。企業や自治体が交通インフラの改善計画を立案する際のデータとして活用できるでしょう。
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**
– 実績のWEIスコアは、全体として0.7から0.9の間で比較的安定しています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測線は、軽い下降トレンドを示しています。これに対し、線形回帰はわずかに上昇、決定木回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に外れ値が存在し、特にスコアが0.6付近にプロットされています。これらは異常値として識別されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを表し、赤のクロスマークは予測値を示しています。
– 異常値は黒いサークルで囲まれており、注意を要するデータポイントです。
– 灰色の領域は予測不確かさの範囲を示し、この範囲内のスコアの変動は予測モデルから期待されるものです。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の回帰モデルが同じデータに対して異なるトレンドを示しており、多様な視点での分析が必要であることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデルの間で一致している部分もありますが、外れ値付近では食い違いが見られ、特にランダムフォレスト回帰が外れ値を重視する傾向が示唆されます。
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**
– 安定したトレンドは、交通における個人の経済的余裕に大きな変動がないことを示しており、現状維持が続く可能性を示唆します。ただし、予測モデル間のトレンドの相違は、将来的な不確実性を示しており、注意が必要です。
– ビジネスにおいては、次のアクションや戦略を決定する際、特に経済的変動を考慮した柔軟な対応が求められます。また、社会全体への影響として、政策決定においても異なるモデルの結果を総合的に理解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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（健康状態）スコアを30日間追った時系列散布図です。以下に分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績（青い点）はおおむね横ばいであり、特定の上昇や下降トレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の点が外れ値として黒い円で囲まれています。これらは他のデータポイントと比較して異常とみなされるスコアです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）、線形回帰（青緑）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（赤紫）の各線も描かれています。
– 異なる回帰モデルの予測は非常に近似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間に、大きなズレや変異は見られません。予測モデルは実績をよく追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体的に0.8付近に密集しています。外れ値としては特に低めの値が多く、0.6付近です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、個人の健康状態は安定しており、異常が少ないことを示しています。
– 予測の精度が高いことから、交通における健康状態の把握や予期し得る問題の防止に役立ちます。
– ビジネスや社会への影響としては、交通関連の業務に従事する人々の健康管理を支える手段として有効です。予測モデルの精度が高いため、健康リスクの事前通知や改善策の策定に活用できるでしょう。
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AI (青ドット)**: 大部分が0.6から0.8の間にあり、大きな変動は見られません。一部のデータポイントは0.4付近まで低下していますが、全体としては横ばいで安定した傾向にあります。
– **予測 (ランダムフォレスト回帰の線)**: 緩やかに下降しています。予測される心理的ストレスが徐々に低下する見込みです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されたデータポイントがいくつかありますが、これらはグラフの全体的な傾向には大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績 (青ドット)**: 実際の心理的ストレスデータ。
– **予測 (赤い×)**: AIによる予測データ。
– **異常値 (黒い丸)**: 通常の範囲外にあるデータポイント。
– **予測の不確かさの範囲 (グレーゾーン)**: 予測の信頼性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AIの予測データは密接に関連しており、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは主に0.6から0.8の間に集中しており、安定性が認められます。
6. **直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが比較的安定していることは、交通による心理的ストレスが大きく変動していないことを示唆しています。
– 予測データの緩やかな下降傾向は、交通状況の改善や個人の適応度が向上している可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、交通に関連するストレス管理対策の進捗があると判断でき、市民向けのさらなるストレス緩和策の効果を示しています。
この分析が役立つ情報を提供できることを願っています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）を見ると、最初は比較的高い水準で安定しており、その後やや低下して横ばいになる傾向があります。これに対して、ランダムフォレスト回帰の予測ライン（紫）は減少傾向を示していますが、線形回帰（青）と決定木回帰（緑）はほぼ一定の予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日あたりでのWEIスコアは突然低下し、外れ値（黒い円）として示されています。この急激な変動は、特定の要因による一時的なものかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点として示され、予測データは3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。異常値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）が描かれ、予測の信頼性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測手法の中で、線形回帰と決定木回帰はより高いスコアを予測しているのに対して、ランダムフォレスト回帰は減少傾向を示しています。実績データの最近の低下をランダムフォレストが最も反映しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は初期は0.8付近に集中していましたが、後半にかけて0.6に収束しています。予測モデルはこの傾向を異なる方法で反映しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから、人々は初期の高パフォーマンスから、何らかの要因で自由度と自治が制限されていると感じるかもしれません。これは、自治体政策の変更や交通規制の影響を受けている可能性があります。ビジネスにおいては、交通関連サービスや自治体政策の改善が求められる可能性があります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測に基づくと、さらなる低下が懸念されるため、早急な対応が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）では、途中での軽微な変動はあるものの、全体的には緩やかに横ばいのトレンドが見られます。しかし、期間の後半では一度急落しています。
– 予測のトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なった傾向を示していますが、全体的な傾向としては予測が横ばいあるいは減少を示唆しているものもあります。
2. **外れ値と急激な変動**
– 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。特に、急激な低下の時期に多くの外れ値が観察されます。
– 7月後半にスコアが急落し、その後再び上昇するパターンが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のWEIスコアを示し、黒い円での囲みは異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、スコアの幅広い分布が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較では、実績データが予測ラインを下回っているタイミングが多く、予測の過大評価が一部で見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データセット全体として高いばらつきが見られ、スコアの不均一な分布が示唆されています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 交通部門の公平性・公正さが維持されていない可能性があり、特に期間後半の急落は不安定な状況を反映している可能性があると感じます。
– WEIスコアの変動は、交通政策の変更や社会状況の変化によって影響を受けている可能性があります。この変動が続く場合、交通分野での公平性改善策や政策の変更が必要となるかもしれません。
全体として、このグラフは交通分野における社会的公平性・公正さの変動を示しており、政策立案者にとって重要な指標であることがうかがえます。急激な変動への対処が今後の社会的安定に寄与するでしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリの持続可能性と自治性に関するWEIスコアの30日間の推移を示す時系列散布図です。以下に詳しい分析を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、おおむね0.8から1.0の間で安定しています。スコアに大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（ピンクの線）は、全体的なトレンドがやや下降傾向である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、いくつかのデータポイントが円で囲まれていますが、これらの外れ値はグラフ全体のトレンドにはそれほど影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績AIのスコアを表現しており、紫の線が予測値を表しています。
– 予測値は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって算出されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、実際のデータはほとんどこの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**:
– 実績データと予測データの間で多少のズレがありますが、全体的には似た範囲で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を示すシグナルは特にありませんが、実際のデータは非常に一貫していることが確認できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフを見る限り、交通における持続可能性と自治性のスコアは安定しており、持続可能な施策がしっかりと機能している可能性があります。
– 予測モデルによるわずかな下降傾向は注意が必要であり、今後の施策の改善を検討する余地があります。
– 社会的な面から見ると、持続可能性や自治性の高い交通システムは都市の環境改善や生活の質向上につながるため、引き続き高いスコアを維持することが望ましいです。
このグラフは、現在の施策が効果的であることを示唆している一方、さらなる改善の可能性も示しています。
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:
## グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績（青色ドット）のデータは大部分が安定しており、約0.8〜1.0の間で横ばいです。
– 予測に関しては、線形回帰と決定木回帰は横ばいを示唆していますが、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**:
– 外れ値がいくつか見られ、これらは円で囲まれています。このような外れ値は、予期せぬ要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実績のデータ点を表しています。
– Xで表された点は、予測されたデータを示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで表され、予測値に対する信頼度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績のトレンドはほぼ一貫していますが、予測手法によって将来のトレンドに違いがあります。特にランダムフォレスト回帰は他の手法と比べて異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した分布を持っていますが、時折外れ値が出現。
– 予測は手法により異なりますが、大きな乖離は見られません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– データが全般的に安定していることは、交通関連の社会基盤や教育機会が一定の安定を保持していることを示唆しています。
– 外れ値は不安定なイベントの存在を示す可能性があり、注意が必要です。
– ランダムフォレストによる予測の下降傾向は注意を要し、今後の変動に対する備えが必要かもしれません。
## 洞察:
– 安定性が強調される一方で、突発的な外的要因による変動への備えとしてデータを監視し続けることの重要性が浮き彫りとなります。
– 各種予測手法を活用することで、最適な判断と戦略の策定が可能です。特に違う結果を示すランダムフォレストには注視が必要です。
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:
グラフを分析すると、以下の点に注目できます：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいですが、途中で少し下降しています。これは、WEIスコアが期間を通じて安定していることを示唆しますが、多少の変動も見られます。
– 予測（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なり、特にランダムフォレスト回帰が下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が強調されています。特に、期間の最後の方で急激なWEIスコアの低下が観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は点で表示され、シンプルに観察可能。
– 予測値は線で表し、各手法で異なった未来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が様々なトレンドを描いており、ランダムフォレスト回帰が最も急激に下降する予測を示しています。これに対し、線形回帰は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値内では、いくつかのクラスタリングが見られ、これが初期の安定性と後半の変動を示唆しています。
– 予測結果と実績値の大きな乖離はさほどありませんが、外れ値により影響を受ける可能性があります。
6. **洞察**:
– ヒトはこのグラフから、交通カテゴリにおける多様性や自由の保障が一貫していると同時に、予測される不確実性に備える必要があることを感じ取るでしょう。
– ビジネスにおいては、予測不確実性を勘案した戦略的計画が重要です。予測手法の違いにより、将来のリスクや機会を適切に理解する必要があります。特にランダムフォレスト回帰の示す下降トレンドに注意が必要かもしれません。これにより、政策立案者はより多様な視点を持って計画することが求められるでしょう。
全体として、このグラフは交通カテゴリの社会的側面における安定性と変動の両方を示し、各予測手法の違いや、それに基づく影響を反映しています。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 期間の初め（7月1日から3日）は低いスコア（青紫色）が多く見られますが、次第にスコアが上昇（緑から黄色）しています。
– 中盤（7月6日から19日）は比較的一貫して高いスコア（緑から黄色）が続いています。
– 終盤（7月20日以降）は再び低くなり（青紫色）、不安定な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初めと後半の急激な色の変化が明らかで、特定の日に急減速または加速が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色が交通スコアを示しており、青紫色は低スコア、緑は中間、黄色は高スコアを示します。
– 各時間帯（行）のスコアが視覚化されており、特定の日付と時間帯でのパターンが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとに、日によってスコアが大きく異なります。特に朝と夕方に大きな変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアが高くなる期間（7月6日から19日）は一貫しており、通常の通勤時間などが関連している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響:**
– 交通スコアが安定して高い期間は、交通の流れが改善されている、またはイベントなどで交通が適切に管理されている可能性があります。
– 低スコアの期間や急な変動は、渋滞や突然の交通障害が発生した可能性を示唆しています。
– 企業にとっては、交通のピークを避けた業務や輸送計画が考慮されるべきです。
このような洞察は、交通管理や都市計画、公共交通のスケジュール調整に役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、一定の周期性が確認できます。たとえば、7月6日から7月14日にかけて昼間の時間帯（8時から15時ごろ）にかけて高いWEIスコア（緑から黄色）が見受けられます。しかし、時間が進むにつれてWEIスコアは減少する傾向にあります（青から紫へ）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日以降、15時から16時にかけてWEIスコアがが急に下がり、その後も低い状態が続いています。また、7月23日からの夕方にはスコアが更に低くなっていることが見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 棒や色、密度は時間帯ごとの個人WEIスコアの平均を示しており、明るい色（黄色）ほどスコアが高く、暗い色（紫色）はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 昼間の時間帯に高いスコアが見られる一方で、夜遅くや朝早くはスコアが比較的低くなっています。このパターンは、特定の活動が昼間に集中している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは昼間に高く、夜間に低い傾向が強まっているため、人々が日中に活発に活動し、夜間はスコアが落ち着くことが推察されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、交通関連の活動が昼間に集中していることが読み取れます。ビジネスや社会への影響として、昼間の交通需要が高いことが考えられ、交通計画や公共交通の運行スケジュールに影響を与える可能性があります。また、低スコアが続く時間帯には、余分なリソースの配分が不要であることを示唆しています。
このグラフは、特定の時間帯の活動パターンを視覚化しており、都市計画や交通管理における意思決定をサポートする情報を提供します。
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30日間の交通カテゴリの社会WEI平均スコアを示す時系列ヒートマップについて、以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主に7時から16時ごろまでスコアが高め（緑色～黄色）の時間帯が見受けられます。
– 時間と共に若干の変動はあるものの、日による大きな変動は見られません。比較的安定している時期もあります。
– 23日の18時頃から24日は明らかにスコアが低下（紫色）しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日のスコアが急激に低下しています。この日だけ全体的に昼間のスコアも低く、これが外れ値と見なされます。
– 24日のスコアも全体的に低い。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。緑から黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示しています。
– スコアの高い時間帯は通常の交通活動が多いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 明確な周期性は見出されませんが、日中特定の時間帯にわたって比較的高いスコアが続いている傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 選考された期間の日中（特に7時から16時）は比較的高いスコアが観測されます。
– そして、日中のスコアが低い日はトラブルや特別なイベントがあった可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 日中の高いスコアは日常的な通勤や輸送活動が活発であることを示します。
– 7月23日と24日のスコアの低下は、何らかの障害やイベント（例えば交通規制や気象条件の悪化）があった可能性があり、交通機関への影響や市民への負担があったかもしれません。
– ビジネス面では、このようなスコア低下の日に荷物配送や通勤時間を避けるための対策が求められるでしょう。
このヒートマップは、日々の交通パターンを把握し、異常な変動箇所を特定するために有用です。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 各項目間の相関がどのように分布しているかを視覚的に確認できます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っています。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会資源・教育機会）」は他の多くの項目と比較的低い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは相関関係を示しているため、外れ値は特にありませんが、低相関のセルが注目ポイントです。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」は低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色の濃淡が相関係数を示します。濃い赤は高い相関を示し、濃い青は負の相関を示しています。0に近い薄い青から白のセルはほぼ無相関であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは期間内の全データの相関のみを示しており、時系列の分析は示していません。そのため、期間内のトレンドを直接見ることはできませんが、全体の関係性がどうであるかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」の高い相関は、特に文化的または社会的な要素が全体的な社会の評価に強く影響していることを示唆しています。
– 対照的に、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関で、独立した要素としての特性を持っていると考えられます。
6. **直感的な感覚及びビジネスや社会への影響**
– 社会的な要素が強い結びつきを持つことで、政策決定や企業の社会的責任に影響を与える可能性があります。このため、社会的・文化的なプログラムが全体的な幸福度や評価に大きな役割を担っていることを示しています。
– 一方で、経済的余裕が他の要素と独立していることは、この要素が他の社会的・個人的要素とは異なる独立した問題としてアプローチすべきであるという洞察を提供します。
この情報から、政策や戦略を考える際には、どの項目がどのように他の要素と結びついているかを理解することで、より効果的な対策を講じる手がかりとなります。
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（Well-being Evaluation Index）タイプにおけるスコア分布を30日間比較しています。それぞれの要素についての分析を以下に示します：
1. トレンド
– グラフ全体では、明確な上昇または下降のトレンドは見られないが、個々のWEIタイプの中央値や範囲は大きく異なる。
2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済保障）」では、数個の外れ値が確認できる。これは特定の時期に異常なスコアを持つデータが存在することを示唆している。
3. 各プロットや要素
– 箱の範囲が広い「社会WEI（共生 – 多様性、自由の尊重）」や「社会WEI（社会基盤 – 経済基盤）」は、スコアの分散が大きく、評価の一貫性が低い可能性を示している。
– 色の濃淡は特に意味を持たないが、視覚的な区分を助ける。
4. 複数の時系列データの関係性
– 同一の尺度で比較しているため、直接的な時系列関係よりも、異なるカテゴリ間の分布比較が中心となる。
5. 相関関係や分布の特徴
– 中央値が高い「社会WEI（持続可能性と自治体）」は、他のタイプと比較して評価が高い傾向にある。
– 逆に「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、評価が低いことを示唆している。
6. 直感的な洞察や影響
– このグラフから、人々は異なるWEIタイプ間の評価のばらつきを視覚的に捉えることができる。特に、社会的な要因における評価が個人の評価よりも多様であることがわかる。
– ビジネスや社会への影響としては、評価の低い領域に対する改善が必要である一方、外れ値が示すような急激な変動もサポートの余地がある事を示している可能性がある。特に、心の健康や経済保障に関する取り組みの必要性が示唆される。
総合WEI 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、交通カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは、はじめ緩やかに上昇し、後半に下降しています。これは、一時的に交通指標が改善した後、再び減少していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データでは、特に開始から約1週間後と終了に近づく頃に大きな変動が見られます。残差プロットでも、7月5日から9日頃に急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**（観測値）のプロットは、実際のWEIスコアの動きを示しています。
– **Trend**は、長期にわたる基調変化を表しています。
– **Seasonal**は、周期的な変動を示しています。周期的な変動がわずかに見られ、特に中盤での変動が顕著です。
– **Residual**は、観測値からトレンドと季節性を取り除いた後のランダムな変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– SeasonalとResidualの変動を見ることで、季節性の影響や突発的な要因によるズレが見えます。季節性の変動が顕著であるため、周期的な要因が交通に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差の変動は必ずしも同期しておらず、独立した要因が影響していることを示唆しています。
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**:
– 交通カテゴリのスコアが一時的に上昇した後に下降していることから、政策変更や季節性イベントが影響を与えた可能性が考えられます。
– 観測値の急激な変動は、交通における何らかの突発的なイベントや外部ショックを示唆しており、それに対応した施策が求められるかもしれません。特にビジネスでは、こうした変動期に合わせた需要の調整が重要となる可能性があります。
この分析から、多くの要因が交通カテゴリのスコアに影響を及ぼしており、これを細かく把握することで、交通の改善や政策立案に役立つと言えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **Observed（観測値）**: 全体的には、最初に上昇トレンドがあり、その後に緩やかな下降トレンドが見られます。7月中旬にピークを形成しています。
– **Trend（トレンド）**: 緩やかな上昇を示した後、下降に転じています。これは30日間全体を通した長期的な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**: 急激なピークが7月10日から17日にかけて現れ、これは従来のパターンからの逸脱を示唆しています。このタイミングでの大きな変動は、何らかの一時的な要因があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **Seasonal（季節要因）**: 変化は小さいものの、複数の小さなピークと谷があります。これにより、日単位の周期的な変化が暗示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– TrendとObservedの変動は一致しており、ObservedはTrendにSeasonalとResidualの影響を加えたものとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Trendの安定した変動に対し、ResidualやSeasonalの小さな変動が短期的な影響を及ぼしていることがわかります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 観測値のピークとその後の下降トレンドは、交通量の一時的な増加と減少を示唆しています。社会的イベントや政策変更、季節要因などがこの変動に寄与している可能性があります。
– 企業にとっては、需要の変化を予測するための貴重なヒントとなり、リソースの最適な配分や運用計画の調整に役立ちます。特に交通系サービス業では、ピークのタイミングで対応を強化する戦略が求められます。
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、STL分解された交通カテゴリの社会WEI平均スコアグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドは、最初は上昇し、その後下降しています。データは約半分の期間で上昇し、後半で減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットで見ると、特に7月初旬と中旬に急激な変動があります。これらのピークは短期間での異常値として捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observed（観測値）は、全体の動きの概要を示しています。
– Trend（トレンド）は長期的な上昇・下降の傾向を示し、一般的な動きが中期を境に変化します。
– Seasonal（季節成分）は周期的な変動を示しており、比較的一定の周期で変化していることがわかります。
– Residual（残差）は観測値からトレンドと季節成分を取り除いた後の変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性とトレンドの変動は独立していますが、それぞれが観測値の変動に寄与しています。特に、季節性が観測値に与える影響は見逃せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの傾向と残差の急なピークは独立していることから、特定のイベントや短期的な要因がこのピークを引き起こしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータを使用するビジネスや社会において、最初の上昇は一時的な需要増加または利用率の増加を示し、下降はそれが収まったことを示唆しています。短期のピークは何らかの外部要因（例えば、イベントや祝日など）によるものかもしれません。これらを理解することで、交通対策やサービスの調整に役立てることができます。
この分析に基づいて、より効果的な戦略を立てるためには、外部要因をさらに調査し、ピーク時の対応を強化することが重要です。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 主成分分析のため、直接的な時間的トレンドは表示されていませんが、データの分布から潜在的なパターンが読み取れます。特に、第1主成分が0.1以上の領域にデータが集中しているのがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、第2主成分が0.15以上に位置するいくつかの点があります。これらは他のデータ点から離れており、異質な動きや影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットは各データポイントを示しており、第1主成分が主要な情報を持つ（寄与率0.78）ことから、横軸の値の違いがデータの差異を大きく説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ間の直接の関連はPCAからは見えませんが、データがどの程度相互に影響し合っているかは主成分の寄与率や分布のパターンから類推できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には特定の相関は見られませんが、分布が右上と左下に向かうような形状となっていることから、いくつかの要素が両主成分に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– データポイントの集まり具合から、交通における特定のパターン（たとえばラッシュアワー）や外的要因（天候やイベントなど）が影響している可能性を考慮できます。また、外れ値が示す要素は異常な交通状況を反映している可能性があります。これにより、交通管理や計画立案の最適化に役立つインサイトが得られるでしょう。
このグラフは、交通データの全体像を主成分で整理して示しており、異常値の検出やパターンの理解に貢献できるツールです。
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。
