📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 1. 時系列推移
#### 総合WEI
– **トレンド**: 7月1日から10日頃にかけて総合WEIスコアは上昇傾向を示し、その後10〜13日の間で最高値に達しました。そこから15日頃にはわずかに減少し、13日以降20日頃までは再び低下しました。
– **顕著な変動**: 特に7月6日、7月7日、7月8日、7月9日でスコアが非常に高く、相対的に12日を境に下降し始めています。
#### 個人WEI平均
– **トレンド**: 減少傾向が見られます。特に7月20日頃から顕著になります。
– **異常値**: 7月2日・7月3日、7月6日、7月8日から13日間で高い値が見られましたが、特に20日以降の急激な減少が最も注目されます。
### 2. 異常値
– **特定および影響**: 合計すると7月4日から7日間で非常に高いスコアが観察され、その後段階的に減少しています。特に20日以降の低下はかなり急激です。これらの変動は、社会的なイベントや個人の行動変化（例えば交通渋滞の減少や社会的慣習の変化）による可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**: 長期的なトレンドとしては、7月初旬のスコアが高く、月中から終わりにかけて下降傾向があることが確認できました。季節的なパターンの影響は一貫性がなく、残差も一定しています。異常気候や特別なイベントの影響を受けている可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– **強い関連性**: 特定の項目間で高い相関が見られます。特に個人の経済的余裕、健康状態、心理的ストレスと総合WEIの間には強い相関があり、これらがWEI全体に影響を与えていることが示されました。
### 5. データ分布
– **中央値とばらつき**: データの中央値は全体的に高めでしたが、WEIの変動幅は幅広い (0.57～0.90)。異常値は7月後半に多く観察されました。外れ値として22日以降は特に低めのスコアが観察され、個々の健康状態や心理的ストレスに関連する可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が高く(0.78)、主要な変動要因**: 経済的余裕、健康状態、自由度及び自治性が特に影響を与えていることが理解できます。PC2の寄与率は低いため(0.06)、多くの変動はPC1に起因すると推測されます。
### 最後に
全体として、7月初めの高スコアから後半の著しい低下は特に重要で、個人と社会の多数な要素の影響を受けている可能性があります。この期間中に交通や社会環境の変化が報告された場合、それがこのトレンドに影響した可能性があります。識別された異常値は注意が必要で、データのさらなる詳細分析と外部要因の評価が推奨されます。
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
1. **トレンド**:
– **上昇/下降/横ばい**: 実績データは主に0.8の付近で一定の範囲内に留まっているように見えますが、後半にかけてやや低下傾向にあります。
– **周期性**: 特に明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてハイライトされているデータポイントが数点あります。これらは明らかに他のデータポイントから外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**:
– **実績 (青い点)**: 実際のデータを示しており、標準的な範囲内で変動しています。
– **異常値 (黒いオーバーレイ)**: 通常とは異なる動きを示しています。
– **予測の不確かさ範囲 (グレーの帯)**: 予測モデルの不確実性を示し、多くのデータがこの範囲内に収まっています。
– **予測 (各色の線)**: 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰を用いた予測が表示されています。それぞれの予測モデルは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**:
– 複数の予測モデルが実績と異なる傾向を示していますが、全体としては実績データの範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的密で、0.8の周辺に集まる傾向があります。予測は異なる傾向を示すが、過去のパフォーマンスを捉えているようです。
6. **直感的印象と影響**:
– 人々は、実績と予測の間にほとんど差がないと感じる可能性が高いですが、いくつか異常な変動に対して注意が必要です。
– ビジネス面では、予測モデルの精度を上げるために異常値の分析やモデル改善が必要かもしれません。
– 社会的には、交通データの変動に敏感な公共政策や計画に影響を及ぼす可能性があります。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 最初の期間（約20日間）は、0.8近辺で横ばいの状態が続いています。
– 7月下旬にやや変動し、スコアが急に下がる傾向が見られます。
– 予測部分では、すべての予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で緩やかな下降トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一定の時期にいくつかの外れ値が見られ、特に7月中旬から後半にかけての変動が目立ちます。
– 外れ値は黒い円で示されていますが、これが環境の突然の変化や異常なイベントを示唆している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績のデータを示し、赤いバッテンは予測値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、実際の動きがこの範囲内に収まることが期待されます。
4. **時系列データの関係性**
– 計測された実績データと、各予測モデルによる将来の予測データが、どの予測モデルも基本的に一致しているが、ランダムフォレストが最も急激な下降を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期は安定したスコアを示している中で、徐々に変動幅が大きくなっています。これが交通の変化や他の外部要因によって生じた可能性があります。
6. **直感的な理解と影響の洞察**
– グラフ全体からは、交通における信頼性や効率の変化が示唆されています。初期に安定していたものの、後半には変動が激しく、予測によって将来的な改善が期待されづらい状況です。
– このデータは交通システムの改善の必要性や、新たなアプローチを検討するための基礎情報を提供するでしょう。関係者は、予測データを基に継続的な改善や革新を模索する必要があります。
これらの洞察は、今後の意思決定や戦略立案において重要な役割を果たすでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概して0.8付近で推移していますが、7月22日付近でスコアが低下し、若干の変動があります。
– 左側ではほぼ横ばいですが、右側に進むにつれてばらつきが増し、特に8月初め近くで急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示される外れ値は7月22日付近で明確に観察され、スコアが著しく低下しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）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、特に予測の不確かさがどの範囲で高いかが分かります。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、それがスコアを大きく下回る傾向を示しています。
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予測は、全体的に異なる予測結果を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べて大幅に異なる予測を示しており、特に8月後半にかけて下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある程度安定しているものの、スコアが低下する事象によって、右端でばらつきが顕著に増える。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– スコアが急激に変動することは、交通関連の社会的要因やイベントの影響を受けている可能性があります。特に、7月22日付近の低下はイベントや事故、規制変更などの影響を示唆しているかもしれません。
– 予測が外れる地点が多いことは、予測モデルの性能改善の余地を示しています。社会的な交通動向を正確に予測することは、交通政策やインフラ計画にとって重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、全体的に安定した水準にあり、急激な上昇や下降は見られません。ただし、予測線は若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれて表示されており、約0.6のスコアに集中しています。これらは珍しいケースですが、全体的な傾向に大きな影響を与えているわけではないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、小さな変動を長期間にわたり示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる方法で将来のスコアを予測していますが、全体的に似た傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの結果は、実績データのトレンドと密接に関連しています。モデルごとに若干の差異はあるものの、一般的には同じパターンに従っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは比較的高い水準にあり、ばらつきはあまり見られません。この均一性が将来の安定的な予測に寄与していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 高い安定性は個人の経済的成功を示唆し、交通関連の業界やステークホルダーにとっては安心材料となるでしょう。
– 小さな下降トレンドは、潜在的な経済的不安や外部の環境変化を示すかもしれません。予測の違いに注意を払い、異常値の原因を分析することがリスク管理において重要です。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が交通カテゴリにおいて比較的良好で安定していることを示しています。しかし、将来的な変動や潜在的な問題に備えることが推奨されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青い点）は、0.75から0.85の間で横ばいの傾向にあります。大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、青い点に黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られ、通常の範囲外のスコアを示していますが、数は多くありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績のWEIスコアを示しています。
– 赤い×印：予測値を示しています。
– 黒い円：外れ値として分類されたデータポイントです。
– グレーの帯：予測の不確かさ範囲を示し、±3σの範囲を表しています。
– 線（緑、青、ピンク）：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）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの線は、ほぼ同様のスコアを示し、各モデルが類似の予測結果を出していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは比較的安定しており、予測スコアもそれと一致しています。実績と予測間に大きな乖離は見られません。
6. **人々の直感や社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは、個人の健康状態が一定期間にわたり大きく変動していないことを示唆しています。これは、交通関連のストレスが継続的に管理されているか、それほど影響されていない可能性があります。
– 予測モデルが一致していることから、今後もこの傾向が続くと予想されます。
– ビジネスや社会的には、交通サービスの安定性が健康にポジティブな影響を与えていると考えられ、政策策定やサービス設計に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、30日間の交通カテゴリーにおける個人WEI（心理的ストレス）スコアの変動を示しています。
1. **トレンド**:
– 最初の2週間はスコアが比較的高く、0.7以上を維持しています。後半に入るにつれて少しずつ低下し、0.6付近で推移しています。
– 決定木回帰では横ばいのトレンドが予測されていますが、ランダムフォレスト回帰の予測では減少の傾向が示されており、予測手法によって異なる結果が出ています。
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特定されており、それらは他のデータポイントよりもやや低いスコアを示しています。
– 全体として急激な変動は少なく、比較的安定した動きです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示し、赤い「×」は予測AIのデータを示しています。
– プロットの周りの黒い円は異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されていますが、これに多くの実績データが収まっています。
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比較が行われ、決定木とランダムフォレストによる異なる予測が視覚的に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 当初は高いスコアが多いですが、時間が経つにつれてスコアが下がる傾向が見られます。
– 分布としては、最初の約15日が高スコア帯に、後半がやや低めのスコアに偏る形です。
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に関する洞察**:
– 交通に関するストレスレベルが短期間で変化することを直感的に理解できるデータです。
– ストレスが高い期間が続くと、個人の健康や生産性に影響を与える可能性があるため、対策が必要です。交通機関や都市のマネジメントにとって、乗客のストレスを軽減する施策を検討するきっかけとなるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 期間の初めから中頃まではWEIスコアが比較的高く、0.6から0.9の範囲で安定しています。しかし、7月下旬に急激な下降が見られ、その後は低い水準で横ばい状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月下旬にかけてスコアが急激に下降しており、異常値として認識されています。黒い円で囲われたデータポイントがその場所を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは実績AI（青）で示され、予測は線形回帰（青色の線）、決定木回帰（水色の線）、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）で示されています。
– 異常値は黒い円で示されており、予測の信頼区間がグレーの範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値に対する各予測モデルのフィット感を見ると、線形回帰と決定木回帰が似通った水準に留まり、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高いスコアからの急激な下降は何らかの外的要因による可能性があり、特定期間に問題が発生したことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定した高スコアは良好な交通フリーダムと自治を示していた可能性があります。しかし、急激な下降は交通システムや社会的な問題が発生した可能性を示唆しており、これは住民の自由度や自治度に影響を与えていると考えられます。予測モデル間の違いから、将来的なスコアの回復には不確実性があるため、政策的な対応が必要かもしれません。
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**
– 実績データ（青い点）は、期間の初期に高スコアを示すクラスターがあり、その後はやや低下しているように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色）は下降傾向を示しており、こちらはWWスコアの減少を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データに囲まれた黒い丸は外れ値を示しており、特に初期にいくつか見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績、赤い「×」は予測データ。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、大きければ予測への信頼度は低いと解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測手法（特にランダムフォレスト回帰）の間には相違が見られ、現状の変動に対するモデルの過小評価が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体を通じてある程度の変動が見られますが、予測データと実績の間には乖離が見えます。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 社会的公平性に関する測定値の低下は、交通分野における均質なサービスやアクセスの不足を示唆しています。
– ビジネスや政策立案者にとって、予測モデルが実際の動向に対して過度に単純化されている可能性を考慮し、より適切な対応や計画の見直しが求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– プロット全体のWEIスコアは0.8から1.0の範囲で横ばいの傾向が見られます。しかし、数日間の評価でWEIスコアが急激に低下した時期も確認されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされた点のほとんどは0.8から1.0の範囲に収まっていますが、1つの異常値が約0.6に位置しています。このスコアの急激な低下は、特別なイベントやシステムの異常などが原因である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、紫と水色の線は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるWEIスコアの予測を示しています。予測値はほぼ同様の範囲ですが、わずかな違いが見られます。
– 異常値は黒い円で強調されています。
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、全体的に一致しているように見えますが、異常値が現れると予測と実績値の差異が現れることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大部分のデータが0.8〜1.0の範囲内にあることから、安定したシステムであると言えますが、外れ値がシステムの不安定さを示す要因となっています。
6. **直感的な感覚および社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの安定性は、交通システムが一貫して持続可能かつ自律的に運用されていることを示唆しています。しかし、異常値や急なスコアの変動は、突発的な問題により一時的にシステムが不安定になる可能性があることを示しています。
– ビジネスや社会的には、システムの急激な変動や異常がユーザーに影響を与える可能性があり、こうした変動を抑えるための対策が求められるかもしれません。長期的な視点では、このような変動が予測モデルで検知・予防されることが重要です。
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**
– 実績（青い点）に基づくWEIスコアは、おおむね横ばいの傾向にあります。線形回帰と決定木回帰予測は、今後もこの水準を維持する可能性を示唆していますが、ランダムフォレスト回帰は下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか見られます（黒い円）。これらのデータポイントは、特定の要因により通常のパターンから外れた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 赤い「X」は予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 青、ターコイズ、紫のラインはそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と三つの異なる予測モデルの間には、実績が前日の数値に強く影響されるという類似性がありますが、予測モデル間で示唆される未来のトレンドに若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.8付近に集中しており、まれに低下するデータポイントが存在します。これらの低スコアの原因は深掘りする価値があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– WEIスコアが安定していることから、交通に関連する社会基盤や教育機会に大きな変動がないことが示唆されます。ただし、ランダムフォレスト回帰が示唆する下降トレンドは注意が必要です。これが実現する場合、将来的に交通インフラの改善策を検討する必要があるかもしれません。社会面での影響としては、交通基盤の堅持が可能であると、教育機会も安定して提供され続けることが期待できます。しかし、外れ値に対応することでさらに改善の余地があるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいが見られますが、7月半ばからスコアが多少低下しています。
– 予測データには3つのモデルのトレンドが示されています。
– 線形回帰（青色）は弱い上昇トレンド。
– 決定木回帰（水色）は一定。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は明確な下降トレンド。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特徴的な外れ値はなく、データの多くは0.6〜1.0の範囲に集中。
– 一部の点が不確かさ範囲（灰色シェード）を超えて外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータ点。
– グレーのシェードは予測の不確かさ範囲を示しており、ほとんどのデータがこの範囲内に収まっています。
– 外れ値は黒い丸で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルのトレンドには差異があり、ランダムフォレスト回帰はより明確な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは相対的に高いスコア（0.8付近）に集中しており、予測モデル間で期待される方向性に違いがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが全体的に高いスコアを保っていることは、現状の共生・多様性・自由の保障が堅調であることを示唆しています。
– 予測モデルからランダムフォレスト回帰が顕著な下降を示すため、改善や対策が必要とされる可能性があります。
– 社会的課題となる場合、継続的なモニタリングと政策の適切な調整が重要です。
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:
## グラフ分析とインサイト
### 1. トレンド
– **周期性:** 色の変化が時間帯ごとに見られ、特定の時間帯で一貫してスコアが高い（黄色から緑）。
– **全体的な傾向:** 大きな上昇または下降トレンドは見られないが、時間帯によってスコアが異なる。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 一部の時間帯（特に午前7時や午後16時以降）で他の時間帯と比較して明らかにスコアが異なる部分があり、これが外れ値として機能している可能性がある。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色:** 色の濃淡によってスコアの高低が示されている。黄色が高く、青から紫が低いスコアを示す。
– **棒やプロットの密度:** 特定の時間帯に密度が増しており、活動が集中していることを示唆している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の違い:** 午前と午後でスコアが異なり、午前中に高いスコアが頻繁に観察される。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間とスコア:** 時間が進むにつれてスコアが低くなる傾向がある。
– **色の分布:** 高スコアがランダムに分布していないことから、特定のパターンや要因に依存している可能性がある。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会的影響
– **朝と夕方のラッシュアワー:** 高スコアが観測される時間帯は、交通が活発であることを示唆し、朝夕のラッシュアワーと関連している可能性がある。
– **プロジェクト計画:** 特定の時間帯にインフラを強化したり、リソースを効率的に配分するための指標として役立つ。
– **運用の最適化:** 混雑の少ない時間帯にサービスを調整することで、コストを削減し効率を向上させることが可能。
このヒートマップは、交通管理やリソース計画において非常に有用な情報を提供し、戦略的な意思決定をサポートする可能性があります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 7月1日から11日までは安定した時間帯（昼と夜の時間帯）にデータが存在しており、特に8時台と16時台にわたり多くの活動が見られます。
– 19日以降は徐々にデータが減少し、特定の時間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月23日の右下に非常に低いスコア（紫色）があり、これは異常な活動またはデータ入力の誤りを示唆する可能性があります。
– 19日や22日の遅い時間帯に出現するデータも目立ちます。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色はデータポイントの頻度または強度を示している可能性があります。緑から黄色が一般的な活動のレベルを示し、青から紫は低い活動レベルを表すと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯に活動が集中しているため、日内でのピークと谷、すなわち通勤時間などの一定のリズムが示されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 主に朝と夕方に活動が集中しており、典型的な通勤、通学パターンを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響:**
– 活動のピークがある時間帯は、公共交通機関や都市のインフラに対する需要が高まる可能性があるため、リソース配分を効率的に行うための重要な指標になるでしょう。
– 外れ値や低活動時間帯の分析は、異常検知や需給のミスマッチを調整するのに役立つかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯における交通活動の傾向や異常なパターンを視覚的に把握するのに役立つツールであり、交通政策や運営の最適化に貢献するでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく詳細な解析です。
1. **トレンド**
– 日中は、特に15時～23時の間でスコアが記録されています。
– 7月の初めと終わりの期間でスコアの変動が見られますが、特定の周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日と24日にかけて、スコアが低下（暗い色）している部分があり、これは急激な変動を示しています。
– これらの日に何らかの交通関連のイベントや事故があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 時間帯ごとにスコアが異なることから、特定の時間に交通の混雑や流れに影響を及ぼす要因が存在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**
– 複数の時系列データとして、各日の決まった時間におけるスコアを比較すると、特定の曜日に傾向がある可能性があります。
– スコア変動が似たようなパターンを示す日付が複数あるかもしれませんが、詳細な解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にスコアが突出していることから、交通のピーク時間における影響が示されています。
– カラースケールが緑から青、紫へと変わるため、時間帯によるスコアの集中度が視覚的に認識できます。
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**
– 通勤時間帯や帰宅時間帯の交通影響を視覚的に確認するのが簡単で、これらのデータを活かして、交通混雑の緩和策を考えることができます。
– 特定の日には交通状況が顕著に悪化しており、イベントの開催や交通事故への対応策が求められる場面を想定できます。
このヒートマップからは、日毎や時間毎の交通スコアの変動を詳細に追跡し、将来的な交通対策に活かすための基礎データとして活用できます。
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:
視覚的な特徴と洞察について以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体に時系列のトレンドは示されていませんが、相関の強弱は一貫性があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動というよりも、相関の強弱がポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は、対応するWEI（Well-being Index）項目間の相関係数を示しています。赤いセルは強い正の相関（1に近い）を示し、青いセルは負の相関（-1に近い）を示します。白に近いほど相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEI項目間には強い正の相関が多く見られます。特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI共生・多様性・自由の保障」などは、多くの他の項目と強い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に強い相関が多く、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」などの間で強い正の相関が確認されます。他方、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間では相関が比較的弱めです。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、経済的安定や自由、公共の公平性が個人の幸福度と密接に関連していることが直感的に理解できます。強い相関を持つ項目同士を改善することで、総合的な幸福度向上につながる可能性が示唆されています。
– 企業や行政は、これらの相関を考慮して施策を展開することで、より効果的な幸福度向上に貢献できるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 各カテゴリに特定の期間的トレンドはないが、箱ひげ図を比較することでそれぞれのスコアのばらつきや中央値の違いがわかる。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値（プロット外に点として表示）が見られる。特に「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（生態系整・持続可能な）」などで確認できる。
– これらは異常なデータポイントを意味し、その背景には特別な要因があるかもしれない。
3. **各プロットや要素が示す意味**
-箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲、最大値、最小値を示している。
– 色は各カテゴリを視覚的に区別しやすくしている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプが比較されているが、具体的な時系列データよりは、その分布特性の比較が中心。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの中央値は比較的高いが、ばらつきが異なる。例えば、「個人WEI（潜在能力と自信）」は特にばらつきが大きい。
– 「個人WEI（健康状態）」は他と比べて中央値が低く、ばらつきも大きい。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 高いWEIスコアは、一般的に個人や社会の幸福度が高いことを示す。多くのスコアで中央値が高いことは肯定的だが、ばらつきが大きいカテゴリーでは、特定の要因が影響している可能性がある。
– 外れ値の存在は、特定の領域での政策や対策の改善が必要なことを示唆しているかもしれない。
– 個々のWEIにおけるばらつきと外れ値の分析は、交通政策や市民生活の質向上に向けた戦略に寄与する可能性がある。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **Observed（観測値）**: 30日間の観測値は、初期の上昇から中旬にはピークに達し、後半にかけて下降しています。
– **Trend（トレンド）**: 全体的に見れば、緩やかな上昇から後半には下降が始まっていることがわかります。最終的に下降傾向が確認できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値は見られませんが、中盤で急激な変動が見られ、特に7月10日前後で観測値が急上昇しています。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **Observed**: 実際の観測データ。
– **Trend**: 基本的な上昇または下降の動き。
– **Seasonal（季節成分）**: 規則的な周期性があり、最大で0.06程度の変動。周期的な変動が複数のピークと谷で形成されています。
– **Residual（残差）**: 観測値とトレンド、季節成分を除いた後の誤差。これが変動の不規則性を表現しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 観測値はトレンドと季節成分の合成によって説明され、残差はそれに収まらない不規則な変動を示しています。観測値の変動はトレンドの変化が主要因であることが分かります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 観測値とトレンドは非常に高い相関を持ちます。周期成分は短期的な変動要因として働き、目立った周期性を持たせています。
#### 6. 直感的洞察とビジネス・社会的影響
– 現在のデータ傾向は、当面の間、下降が続くことを示唆しており、交通量の減少が予想されます。
– 季節的な変動は短期間での需要の波を示しており、交通管理や資源配分を考慮する際に重要な指標です。
– 短期的な需要の変動を前提にした計画が重要であり、組織はこの周期性に対応できる戦略を立てるべきです。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体的に上昇トレンドが見られますが、中盤から一時的に低下し、その後再び上昇します。
– **Trend**: 徐々に上昇してから下降に転じています。
– このことは、関連する交通指標の長期的な変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**セクションでは、7月5日以降に急激な変動が確認できます。これは一時的な外部要因やイベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **Seasonal**: 明確な周期性が見られ、2つのピークとトラフが存在します。周期的なパターンを示し、交通の週末利用増加やイベントなどを示唆しているかもしれません。
4. **時系列データの関係性**
– **Trend**と**Seasonal**の影響が合わさって、**Observed**の変動を作り上げています。
– 特定の季節的変動がなかったとしても、基本的な上昇トレンドが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Observed**が一定の規則性を持ちながらも、外的要因の影響を受けていることを確認できます。Residualからそれが予想される変動よりもうまく説明されないことが示されています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人々はこのデータから、交通への影響が季節性や突発的なイベントによって異なることを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネス面では、交通サービスの需要予測やイベント計画の際に、これらのトレンドとパターンを考慮する必要があります。
全体として、この分析から、交通データのトレンドに対する深い理解が得られ、戦略的な計画や迅速な対応策の立案に役立ちます。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– **上昇と下降があるトレンド**: 最初は上昇傾向ですが、途中から下降に転じています。特に中盤以降のトレンドの下降が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な上昇と下降**: 主にObservedとSeasonalのプロットで急激な変動が見られます。特に7月上旬と中旬のあたりで顕著です。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 全体の動きを示し、7月中旬から下旬にかけてピークを迎え、その後急激に下降しています。
– **Trend**: 緩やかなトレンドを示し、中盤までは上昇、後半にかけて明確に下降しています。
– **Seasonal**: 短期間の周期的変動を示し、7月初旬から中盤にかけての動きが活発です。
– **Residual**: 残りの変動を示し、急激な変動が少ない部分もあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Trendが下降している中で、Observedの変動が激しいため、周期的な要素や外的要因が大きく影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ObservedとTrendの間には一般的な一致が見られますが、Residualがあるため、全てがトレンドに従って動いているわけではありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的印象**: 短期間の中で変動が激しいため、何らかの外的要因（例：イベントや天候）が影響している可能性があります。
– **ビジネスと社会への影響**: 渋滞など交通に関する問題は、この変動が予測可能かどうかで対応策が変わります。例えば、通勤や物流のプランニングが必要であり、この変動が予測可能ならば対策を講じることで効率的な交通運用が期待できます。
このグラフは、リソース管理や交通政策の策定において貴重な洞察を提供しうるデータ分析の一部として役立ちます。
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（Weekly Economic Index）の構成要素に対する主成分分析（PCA）を行い、30日間のデータをプロットしたものです。グラフが示す視覚的な特徴と洞察について以下に分析します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に沿った横軸には若干の分布の広がりがありますが、全体的には明確なトレンド（上昇または下降）の傾向は見られません。
– 第2主成分に沿った縦軸でも、はっきりとしたトレンドは観測されず、広がりが均等に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の領域（第1主成分が-0.6付近）に少数の外れたデータポイントが見られます。これらは他のデータポイントと異なる特異な特徴を持っている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、交通に関連する特定の可変要素を主成分ごとに分解した結果を表していると考えられます。
– 色や棒がないため、色の違いや密度による視覚情報は特にありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析による平面上のプロットであるため、データポイント間の距離がそれぞれの観測の違いを示しています。近いポイントほど類似していると解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分には特に強い線形相関はなさそうです。
– データは中心に向かってやや集中していますが、完全な対称性はありません。
6. **直感的な感じとビジネスへの影響**:
– データが均等に散らばっているため、交通指数が変動しているが大きな変化や一方向へのトレンドは不明瞭です。
– 分析により、特定の期間における交通活動の特徴を示唆できますが、大きな変動やトレンドを把握するには具体的な追加データが必要です。
この分析結果は、交通状況の多様性や複雑な要素が絡み合っていることを示しており、交通関連政策の策定やサービスの提供において、細分化された特定の要素を重視する必要があるかもしれません。
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。