📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 時系列推移
1. **全体のトレンド**:
– **初期**: 7月初めは総合WEIのスコアが比較的高く、0.7以上から始まっています。特に7月6日から9日にかけて顕著なスコアの上昇が見られ、この期間では最高0.9近くまで達しています。
– **後期の変動**: 7月20日以降、スコアは顕著に低下傾向を示し、最終的には0.68付近にまで低下しています。
2. **顕著な変動期間**:
– **上昇ピーク**: 7月6日から13日の間に、総合WEIが急上昇し、最高で0.9を超えた期間がありました。この急上昇は、特に社会WEIの向上が寄与していると考えられます。
– **下降期**: 7月20日以降の著しいスコア低下は、主に個人WEI項目やいくつかの社会WEI項目の減少に関連しています。
#### 異常値
– 指定された異常値の日付は、スコアの変動が急激であるため、分析からも目立つものとなっています。例えば、7月6日には0.85375という高スコアがあり、これが社会的なイベント、例えば地域の祭りやイベントによる幸福度の一時的な上昇と考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**は、全体として上昇を示す期間と下降を示す期間が交互に現れるパターンがあります。特に、社会WEIは7月前半に強い上昇傾向を示しました。
– **季節的パターン**は一貫性がなく、日次の変動が主に影響を与えているように見えます。
– **説明できない残差成分**は多くの日に若干の異常変動を示しており、個人的及び社会的な外部因子が影響している可能性を示唆しています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から多くのWEI項目間で中程度の正の相関が見られ、特に個人の経済的余裕と健康状態の間には強い関連が示されています。
– 社会的持続可能性と公平性は比較的高い一致を見せており、社会構造がどのように生活の質を支えているかが示されています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**では、特に個人WEI（自由度と自治）において広い範囲のばらつきが観察され、この項目は個人間の差異が大きいことを示唆しています。
– 外れ値として扱われるスコアも確認され、異常値リストのスコアがこれに該当しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が寄与率0.78**と大きな割合を持ち、これがデータの主要な変動要因となっています。PC1は、個人の経済的余裕や健康状態と大きく関連しており、全体的なWEIの変動に最も影響を与えています。
– 一方、PC2は0.06と極めて小さく、主要な変動要因ではないことが明らかです。
### 最終考察
この分析から、7月の中旬におけるWEIのスコア上昇は、個人及び特定の社会的要因の一時的改善に起因するものである可能性が高いが、その後、個人の主観的な要因や社会的な因子が具合的に反映され、下降が見られる。したがって、持続的な高スコアを得るためには、これらの要因への継続した対応が必要とされると言えます
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青のプロット）**: 全体的には0.7から0.9の間で安定していますが、一時的にやや下降している期間も見受けられます。
– **予測データ**: 3つの予測手法（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。
– 線形回帰と決定木回帰は横ばいの予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は緩やかに下降傾向を予測しています。
2. **外れ値・変動**
– 外れ値は黒い縁で囲まれており、実績の中にいくつかの外れ値が見られます。特に7月下旬に集中しています。
– 即ち、通常の変動範囲を超えた非定常な変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表し、赤いバツ印は予測データを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、多くの実績データはこれに収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測結果のグレーの範囲と比較的一貫しており、予測モデルは実データに対して適切にフィットしています。
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には強い相関がありますが、ランダムフォレストの予測では、将来の下降を示唆しています。
– 分布自体は一様ではなく、周期的な変動や外れ値が存在することから、モデリングにおいては非線形性を考慮する必要があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– **ビジネスや社会への影響**: 実績が予測通りである限り、交通関連の計画や政策は安定したデータに基づき、短期的に大きな変更は不要と思われます。外れ値は慎重に検討する必要があり、交通の混乱や特異なイベントが原因である可能性があります。
– **人間の直感**: 多くの実績データが予測範囲内に収まり、予測の信頼性を高めていますが、外れ値が指す不安定さに注意が必要です。
今後の観察では、特にランダムフォレストの下降予測が現実化するかが鍵となるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは全体的には安定していますが、小さな変動を伴っています。期間の中盤で一時的に落ち込み、その後回復しています。
– 予測に関しては、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しており、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値が観察されます。これらは特定の日に異常があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロット（実績）は現在のデータのパフォーマンスを示しています。
– 赤のクロス（予測）と予測の不確かさ範囲（グレーの陰影）は、将来の動向についての不確実性を伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測のラインは異なる方法を表し、それぞれが異なる未来の動向を示唆しています。ランダムフォレスト回帰の下降が他の予測よりも顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データがほぼ一定の範囲で分布しているため、短期間での劇的な変化はないように見受けられます。ただし、外れ値として示されている点は警戒が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現在のスコアが維持されるか小幅な変動があることを示唆しています。外れ値はインフラの問題または季節的変動が原因である可能性があります。
– ビジネスにおいては、特に予測が下降するランダムフォレストモデルに示唆されるように、顧客満足度や運行効率に対するリスクを慎重にモニタリングする必要があります。
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、グラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）が最初にやや高い値（0.9付近）で安定しているが、その後約0.7付近のやや低い値に安定。
– 時系列の前半（7月初旬）は値が高く、後半（7月下旬以降）は低めで推移しています。
– 予測データは、線形回帰と決定木の方法で比較的安定している一方、ランダムフォレストでは下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントは黒い円で囲まれており、全体的に数は少ないものの、特定の期間で見られます。
– 急激な変動は少なく、全体的にデータは比較的滑らかに推移しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ: 青色の点
– 予測データ: 赤い×
– 予測の不確かさ範囲: グレーの影
– 予測手法ごとの線: 緑（線形回帰）、水色（決定木）、紫（ランダムフォレスト）
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと違う予測手法でどの程度データが収束するかの比較が可能です。決定木と線形回帰では非常に近い値を示しているのに対し、ランダムフォレストは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の期間で安定しており、予測データもほぼ同一の範囲内で動いています。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**
– 初期の高めのスコアからの変動がほとんどないため、交通における安定性が伺えます。
– ランダムフォレストによる下降トレンドの予測は、何らかの社会的または技術的な変化が予測される可能性を示唆しており、この変化への対策が必要となるかもしれません。
– 交通管理の効率化が進められている可能性もありますが、潜在的なリスク要因への注意が求められます。
この分析は、特に予測データの信頼性やさまざまな予測手法の妥当性を検討するために役立ちます。
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:
グラフの分析に基づいて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいで、大きな変動は見られません。
– 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**:
– 一部のデータポイントが異常値として強調されていますが、それほど多くありません。
– 大多数のデータは正規の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績AI）と赤の「X」（予測AI）は実際のデータと予測データを表しています。
– 灰色の帯域は予測の不確かさ範囲を示しており、ほとんどのデータポイントがこの範囲内に存在しています。
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は総じて安定しており、過去のデータを基にした予測が現実の値と大きなズレを示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には緊密な相関が見られ、おおよそ0.8の値を中心にデータが分布しています。
6. **人間が感じる直感および影響に関する洞察**:
– WEI（経済的余裕）が大きく変動していないことは、現状が安定していることを示唆しています。
– 予測が下方に向かっていることから、今後の経済的な余裕が少しずつ減少する可能性があり、それに伴って対策や注意が求められるかもしれません。
– 交通カテゴリでのWEIの安定は、交通コストや使用状況が安定していることを示している可能性があります。これは個人の移動に対する経済的影響が現時点では大きくないことを示唆します。
ビジネスや政策立案者は、今後の予測に基づいてどのような事態が考えられるかをシミュレーションし、必要に応じて対策を検討することが求められるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、WEIスコアが0.7から0.8の範囲で横ばい状態です。特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 一部、急激な変動がある点が存在しますが、全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれた点があり、通常のスコア範囲から逸脱していることを示しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、いくつかのプロットでスコアの上下動があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 点は「実績」を示し、青色で描かれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲（±3σ）を示しています。この範囲内に多くの実績データが含まれています。
– 線の色（緑、青、水色、紫）は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。それぞれのモデルで大きな相違は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルを比較すると、モデル間の予測曲線はほぼ重なっており、予測モデルの違いによるWEIスコアの変動は少ないと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは概ね予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルが全体傾向をうまく捉えていることを示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 直感的には、健康状態の評価が安定していることが伺えますが、特定の個人や状況により異常なスコアが発生している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の日における異常値を早期に発見することで、交通に関連する健康管理の効率化が図れ、関連コストの削減や健康的な環境の提供に繋げられる可能性があります。
このグラフは、安定した健康状態の維持を示す一方で、個々の事例での異常検出と対処の重要性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**は、おおよそ0.6から0.8の範囲で安定しています。しかし、期間の後半にかけてスコアがやや低下しているように見えます。
– **予測データ**では、線形回帰が横ばいを示し、決定木は微増傾向、ランダムフォレストは減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、主に期間前半に観察されます。これらは心理的ストレスの急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットの示す意味**
– 青い点は実績のデータを示しており、全体的な変動を視覚化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内での変動は想定内と考えられます。
– 黒い円は外れ値を示しており、これらを注意深く分析することが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる異なる傾向（横ばい、微増、減少）が示されており、特に後半の実績に対する予測の違いに注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭く、0.6から0.8の周辺に多くのデータポイントが集中しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 心理的ストレスが減少傾向にあることは、個人や組織にとって肯定的な兆候です。しかしながら、予測手法による異なる傾向から、今後の変動に備える必要があります。
– ビジネスや社会において、心理的ストレスが日常生活に与える影響を考慮し、早期に適切な介入を行うことが可能となるでしょう。特に外れ値が示す急激な変動については、さらなる調査と対応策が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月初めから中旬にかけて、WEIスコアは0.7から0.9付近で横ばいです。
– その後、7月中旬から後半にかけてスコアが若干低下し、0.6から0.8の範囲でばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付でスコアが0.6未満に急落する外れ値が見られます。
– これらの外れ値は黒い縁取りで示されており、特異なイベントやデータ異常の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表しており、日々のWEIスコアです。
– 赤い×は予測データを示していますが、具体的な予測値のプロットは見られません。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、実績データはこの範囲内に収束しています。
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3つの予測線が示されていますが、これらのモデルの予測は実績データと大きく異なりません。
– ランダムフォレスト回帰は若干下降トレンドを示していますが、他のモデルはほぼ横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として0.7以上に集中していますが、少数の外れ値が下方に散在しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが高止まりしていることから、交通の自由度と自治は全体的に良好で安定していると考えられます。
– 外れ値の出現は特定のイベント（例えば、交通渋滞や規制）が影響している可能性がありますが、短期間であり大きな影響は長続きしません。
– ビジネスや社会において、交通の安定した自由度は労働力の移動や物流にとってプラスの要素となります。外れ値の原因解明と対策を講じることで、さらなる改善が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績AIのスコア（青のプロット）は、おおむね0.6付近と0.8付近で推移しており、特定の期間で急激に変動しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は下降傾向にありますが、決定木回帰の予測（水色の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアにおいていくつかの外れ値があります（黒い円で囲まれた青い点）。
– 特に7月15日ごろと7月22日ごろに急激なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示しており、予測と比較する実績値です。
– 赤い「×」は予測値を示しています。
– グレーで示された範囲は予測の不確かさを表しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータと予測データとの間に乖離が見られ、特にランダムフォレストと実績の関係は日付が進むにつれ乖離が拡大しています。
– 決定木回帰の予測は実績の変動に対してより安定した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除き、全体的に安定したスコアが維持されているように見えますが、データの密度が不均一です。
6. **直感的な洞察**
– 人間の直感としては、WEIスコアの急激な変動は特定のイベントや影響因子による可能性があります。これにより不公平な状況が一時的に生じた可能性が考えられます。
– ビジネスや社会において、こうした変動は政策や交通の運用方針見直しの必要性を示唆するかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– **交通政策への示唆:** WEIスコアの変動は、特定の地域や時間帯で交通の公平性や公正さがどの程度維持されているかを提供します。
– **予測モデルの選択:** ランダムフォレストと決定木回帰の予測の違いは、選択するモデルによって結果が大きく異なる可能性を示唆しています。正確で一貫性のある予測が必要な場面では注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データのWEIスコアは、主に0.8から1.0の範囲で横ばいで推移しています。
– ただし、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に緩やかに下降していることから、将来的にはスコアが若干の下降トレンドを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、スコアが0.8を大きく下回るいくつかのポイントが見受けられます。これらは注目すべき異常な変化を示しており、分析が必要です。
3. **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、予測値は赤いバツ印で示されています。灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 異常値は黒い輪で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データの間には一定のズレが見られます。これは、予測精度の向上を図るための更なるモデル調整の機会を意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの中で、一定の分布から外れるポイントが明確に特定されており、全体としては分布が比較的密集していることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIスコアは、持続可能性と自治性の重要な指標であり、このスコアが高水準を保っていることはポジティブな兆候です。
– しかし、軽度の下降トレンドと外れ値の存在は、持続可能な交通政策や自治体の効率性に対する注意喚起として捉えることができます。関係者は、特に特異な時期における政策効果を評価し、必要な調整を行うべき可能性があります。
このグラフは、交通に関連する持続可能性指標の現状把握と改善のための具体的な洞察を提供し、今後の政策決定に役立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のスコアは概ね一定の範囲内（0.8から1.0）を維持している。
– 予測ではランダムフォレスト回帰が唯一、明確な下降トレンドを示しており、他の予測（線形回帰、決定木回帰）はほぼ横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が見られる（黒い円で囲まれている点）。これらは0.8付近に集まっている。
– 大部分のデータは0.8から1.0の範囲にあり、急激な変動は見られない。
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、分散しているものの範囲内に大部分が収まっている。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、一定の範囲内に収まっており、予測の信頼性を示唆。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実データを近似しつつも将来の異なる傾向を示している。
– ランダムフォレスト回帰の下降トレンドは、他の手法に比べると対照的で注目すべき。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの比較により、全体として一定の基盤スコアが維持されていることがわかる。
– 外れ値を除けば、実績と予測の間に大きな乖離はない。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– 安定した社会基盤と教育機会が示されており、特に大きな変動がないため、現状維持が見込まれる。
– ランダムフォレスト回帰の下降傾向は潜在的なリスクを示し、政策決定者に注意を喚起する。
– 外れ値は特異なイベントや変化に対する警告として機能する可能性があり、詳細な調査が必要。
このグラフは、短期的な安定を示唆しつつも、予測の違いや外れ値が将来的な変動や改善のチャンスを示していることが直感的に分かります。
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:
## グラフ分析の専門家としての洞察：
### 1. トレンド
– 実績データは全体として0.6から0.9の範囲に存在し、大きなトレンドの変動は見られません。横ばいに近い状態です。
– 予測データには異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されており、それぞれ異なるトレンドが示されています。特に、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのプロットが外れ値として特定されていますが、これらは評価期間の開始部分に集中しています。急激な変動は特定の時期にのみ見られるようです。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績データを示し、黒い縁取りは外れ値を示しています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさの範囲を示していますが、これは一定範囲を超えません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データに対する各予測モデルの挙動は異なりますが、決定木と線形回帰は比較的安定しているのに対し、ランダムフォレストは下降を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的一律な分散を持ち、異なる時期で密度が異なることはありません。
## 直感的な洞察と社会への影響：
– 人間の直感として、全体的にWEIスコアは安定しているものの、一部の外れ値や予測モデルの示す下降傾向が気になるところです。
– 社会的には、交通カテゴリーのWEIスコアが重要な指標である場合、ランダムフォレストモデルの下降トレンドは特に関心を引くべきです。特に、今後の政策決定や施策に影響を与え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:
1. **トレンド**
– データは主に緑から青の範囲で、色の変化が日によって異なります。
– 朝と夕方の時間帯に活動が集中し、特に7月1週目から中旬にかけては活動が頻繁です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の終わりに近づくにつれ、活動が全体的に減少しているように見えます。特に色が紫に近づく部分は、活動が少ないことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 棒の色が活動の強さを示しており、緑や黄色は高い活動レベルを、青や紫は低い活動レベルを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの活動が日によって異なるため、日ごとのパターンが存在します。特定の時間帯での変化が明確に見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝と夕方は活動が集中する時間帯で、特に一部の曜日（週末など）にその傾向が顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 通勤時間帯（朝と夕方）に交通活動が集中していることから、交通渋滞や公共交通機関の混雑が予想されます。これにより、特にこれらの時間帯には追加の交通対策や管理が必要になる可能性があります。
– 7月下旬の活動低下は、祝日や夏休みの影響を示唆しているかもしれません。これにより、一部のビジネスは売り上げの低下を予測し、調整が必要となるかもしれません。
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、提供されたヒートマップに基づく分析と直感的な洞察です：
1. **トレンド:**
– 時間帯別に、特定の日に集中的な活動やスコアの変動が確認できますが、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 日中のある時間帯（特に15時～17時や23時）に活動が集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月23日頃に一部のスコアが低下している（紫色）時間帯があります。
– 7月6日から7日にかけて日中および夜のスコアが比較的高い（黄色と緑色）ことが目立ちます。
3. **各プロットや要素:**
– 色の変化はスコアの高低を示しており、黄色が高スコアを、紫色が低スコアを示しています。
– 色の濃淡が活動の密度や重要な時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ日の異なる時間帯でスコアが高い日と低い日がありますが、特に大きな一貫性はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の日に限って高いスコアが繰り返されているわけではなく、分布に一定のパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– このグラフからは、特定の時間帯に交通に影響するイベントが発生している可能性が考えられます。
– 季節的なイベントや週末の影響があるのかもしれませんが、追加の情報が必要です。
– 交通計画やリソース配分を考える上で、特に活動が集中する時間帯を把握することが重要です。
総じて、このヒートマップは交通カテゴリーに関連するスコアの変動を示しており、特定の時間帯と日付に注目することで、効率的な計画立案や改善策を考える支援となるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **時間帯の集中**: 主要な活動は8時から18時の間、および23時台に見られます。
– **周期性**: 特定の曜日に明るい色（高いスコア）が集まっているように見えますが、明確な周期性は確認しにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急な変化**: 7月6日から7月11日にかけて急激に明るい色が増え、数日間続いています。これは社会WEIスコアが高いことを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の強度**: 黄色に近づくほど社会WEI平均スコアが高く、青や紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
– **集中度**: 明るい緑から黄色のヒートが時間帯ごとにダークな色に切り替わるパターンが見られます。
### 4. 複数の時系列の関係性
– 他の関連する時系列データがないため、明確な関係性の特定は困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの変動は日中のピークタイム（8時～18時）に多いですが、21日から24日にはスコアが全体的に低下しています。
### 6. 人間の直感的な感覚とビジネスや社会への影響
– **直感的な感覚**: ヒートマップからは、特定の時間帯に社会WEIの活発さが集中していることが直感的に理解できます。特に、7月6日から11日の間、社会的活動が増加している可能性を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアが高い期間には交通の利用促進や効率化が求められるかもしれません。逆に、スコアが低い期間には交通手段の見直しや休暇を取ることによる影響が考えられます。
このデータをもとにすることで、社会の動きや需要を予測し、交通関連の計画を最適化するための基盤となり得ます。
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おけるWEI（Well-Being Index）の各項目間の相関関係を示しています。分析する上で注目すべき点は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データ分析ではなく、項目間の相関を評価するためのものです。そのため、直接的なトレンド情報を得ることはできませんが、強い相関を持つ項目同士がどのように影響し合うかの定性的な理解を促進します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が0.3以下のところは相関が弱いことを表しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.32と低く、予想に反してこれらの項目間にはあまり関連がないことを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤色は強い相関（0.7以上）を示し、青色は弱い相関（0.3以下）を示します。この視覚的な要素から、直感的にどの項目が関連性を持つのかを判別できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 本ヒートマップは30日間のデータを基にしていますが、項目間の相関しか示していないため、各項目の時系列データの動向は掴めません。ただし、強い相関関係がある項目同士は類似した時系列変動をする可能性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.94と非常に強い相関を持っています。これは、共生や多様性が全体的な幸福度に大きく寄与している可能性を示唆します。
– 一方、「社会WEI（社会資源・教育機会）」はほとんどの項目に対して相関が低めで、特に「個人WEI（健康状態）」とは0.14と非常に弱い相関を示しています。
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**:
– 教育機会の提供が個々の経済状況や健康状態と直接関連しづらいが、長期的な影響を持つ可能性があることが暗示されています。
– 高い相関を持つ領域（共生、多様性、公平性など）が分かりやすく、これらの項目は政策立案や企業のCSR活動などで特に注目されるべきです。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおける複数のWEIスコアの分布を比較しています。以下に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**:
– 各WEIタイプに独立した箱ひげ図があり、全体的な傾向や周期性は示されていません。個々のWEIの比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」には多数の外れ値が見られます。このスコアは他のカテゴリーと比較して、データのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）、中央の線は中央値を示しています。
– 外れ値は特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。
– 色の違いは各WEIタイプの区別を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため直接の関係性は示されていませんが、異なるWEIタイプ間の相対的なスコア分布を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公平性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が高く、比較的安定した分布を示し、外れ値が少ないことから、これらのカテゴリーは調和がとれていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」のばらつきが大きいことから、経済的要素が個人間で広く異なることを示唆しています。これが交通に与える影響として、特定の経済層における交通アクセスや利用パターンが多様化している可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高いスコアは、社会的要素が良好であることを示し、全体の交通環境が調和している可能性を示唆します。
この解析により、特定のWEIタイプにおけるばらつきや外れ値が、交通政策やサービスの改善に対するヒントを提供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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 上部の「Observed」プロットを見ると、7月上旬から中旬にかけて上昇し、その後下旬にかけてやや下降しています。
– 「Trend」プロットでは、全期間を通して緩やかな上昇トレンドを観察した後、7月下旬に向けて明らかな下降トレンドに転じています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「Residual」プロットでは特に変動が大きく、7月8日前後や7月21日前後に急変があります。これらは外部要因による一時的な変動と考えられます。
3. **各プロット要素:**
– 「Seasonal」プロットは周期的な変動を示し、7月の特定の期間に規則的な上昇・下降が見られます。
– 各プロットの棒や線は、これらのトレンド、季節変動、外れ値をコンポーネントとして分解して示しています。
4. **時系列データの関係性:**
– 「Observed」データは、「Trend」、「Seasonal」、および「Residual」の要素で構成されており、全体的な動きはこれらのコンポーネントの組み合わせによって説明されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「Observed」と「Trend」は長期的な動きを示し、多くの場合が一致しています。
– 「Seasonal」コンポーネントは短期的な周期性を持ち、一定のパターンで繰り返されるように見えます。
– 「Residual」は鳴り響く出来事や予測不可能な変動を表しています。
6. **直感的な洞察および影響:**
– 観察されるコンポーネントには周期性があり、交通における週末または特定のイベントにリンクしている可能性があります。このように特定の時期におけるトラフィックの変動は、対応策や交通管理の計画に利用されるでしょう。
– トレンドの下降は、何らかの需要の減少やシステムの効率性の変化を示唆している可能性があります。
– 費用対効果や効率性の観点から、交通関連の施策の見直しが必要となるかもしれません。
この分析を通じて、交通システムや政策立案における深い理解が得られ、適切な対応策を取るための手がかりになり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドセクションでは、最初は少し増加してから持続的に下降しています。これは、評価される交通の個人WEI平均スコアに対して、全体として徐々に悪化の傾向が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測されたデータの中で、7月上旬には急激に上昇していますが、7月中旬から一転して下降しています。これは特定のイベントや状況変化が影響しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各セグメントのプロットが示す通り、観測（Observed）、トレンド（Trend）、季節性（Seasonal）、残差（Residual）が異なる要素を含んでいます。季節性セグメントでは、7月中旬に向けての上昇とその後の下降にわたる周期的な変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性を組み合わせてみると、観測データの変化がどのように長期的なトレンドと短期的な季節的変動によって説明され得るかが分かります。また、残差にはデータの予測不能な変動要素が顕著に現れることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 残差は序盤で一定ですが、中盤から不規則な変動が増加します。これは予測から外れるランダムな要素が存在することを示唆します。
6. **直感と社会的影響**
– 人がこのデータから感じ取ることとして、特に短期間での変動が激しいため、短期的な交通状況の不安定さや予測困難さを経験として捉えるかもしれません。このため、関係する交通管理機関やプランナーが、予測不能な変動に対して迅速な対応策を考慮することが求められます。また、長期的な下降トレンドが続くと、交通環境の改善策がより重要視されるでしょう。
これらの洞察は、交通の管理者が効率的な計画を立てるのに役立つ可能性があります。長期的なトレンドと短期的な変動を理解することで、より効果的な対応策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンド成分は、全体的には上昇から徐々に下降しています。このことは、30日間の期間中に社会WEI平均が一旦上昇した後、減少し始めたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observedグラフでは、7月10日付近と7月20日以降で一時的に急激な変動が見られます。これは短期間における急激な変化があったことを示しています。
– Residualグラフでは、7月20日頃に大きな負のピークがあり、予測からのズレが著名であることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– Observed: 実際に観測されたデータです。全体的に波を描きつつも、期間の中盤で最大になっていることがわかります。
– Trend: データの全体的な上昇・下降の動向。
– Seasonal: 短期的な周期性を示しています。周期的なパターンが特に中盤で強調されています。
– Residual: トレンドや季節性を除去した後の残りの変動を示し、一部の日で予測から大きく外れたことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Observedの変動は主にTrendとSeasonalの変動によって説明されており、Residualは突然変異の要素があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– TrendとObservedの間には一貫した相関が見られますが、いくつかの領域ではSeasonalとResidualの影響で予測からのズレが生じています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– トレンドが後半に下降しているため、交通に関連する活動や社会的な動きが減少している可能性があります。これは政策変更や季節的な要因、供給チェーンの変動などによる影響が考えられます。
– 外れ値や急激な変動は、イベントや予期せぬ出来事によって発生した可能性があり、これらは交通運営や資源配分に対して迅速な対応が必要であることを示唆します。
以上の分析から、交通カテゴリーにおける社会の動きやトレンドを理解し、それに基づいた対策を立てることが重要です。
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PCA（主成分分析）グラフは、交通カテゴリに関連するデータを30日間観測したものの要約です。以下に、グラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– トレンドとしては、特定の方向に強い偏りは見られませんが、第1主成分（寄与率0.78）が第2主成分（寄与率0.06）に比べてデータを説明する上で非常に重要です。
– 全体的なデータ分布は広がっており、特定のシステム的な周期性は確認されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.5付近に1つの明確な外れ値が見られます。このデータポイントは、他のデータに比べて顕著に異なります。
– この外れ値は、何らかの異常や特異なイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個々の観測データを表し、密集している部分はデータの典型的なクラスターを示しています。
– 色はないため、異なるカテゴリや要因に分かれている訳ではないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データポイントの分布から推測できるのは、第1主成分が支配的であり、これが時間経過とともに何かしらの共通の要因に強く影響されていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは第1主成分に沿ってやや分散しており、この成分が主要な変動要因であることを示唆しています。
– 第2主成分は寄与率が低いため、重要な情報をもたら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影響**
– グラフ全体から、人間は交通における重要な変動要因が1つに集約されていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、この主要な要因に対する理解と管理が示唆されます。特に、外れ値が示している可能性のある異常イベントへの対策が必要です。
これらの分析は、交通カテゴリ内の潜在的な要因やイベントの理解に役立ちます。
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。
