📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 総合的に見ると、データの初期（7月初旬）は、スコアが比較的高く、その後は一時的に増加が見られます。しかし、7月20日頃を境に減少が見られ、その後低迷しています。
– 特に、7月6日から9日にかけてスコアが突出して高くなっているのが目立ち、その後は下降トレンドが続いています。
– **個人および社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は7月初旬から中旬にかけて比較的安定していますが、後半にかけて若干の減少傾向が現れます。
– 社会WEI平均は初期段階では高めですが、後半に向けて下降し、一部のスコアは7月中旬以降に低下しており、全体的なトレンドに寄与しています。
#### 異常値
– 主要な異常値は、総合WEIが必要以上に高いまたは低い場合に見られます。例えば、7月2日、7月7日、7月8日、そして7月27日に高いスコアが得られています。
– **異常要因**:
– 高い異常値は、社会的な出来事やイベント（例: 大型の交通イベント）によって一時的に影響が及んだ可能性があります。
– 低い異常値については、個人WEIの要素（特に心理的ストレスや自治など）が影響しており、具体的にストレスの増加や経済的要件の悪化が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**:
– トレンド成分外では、急激な上昇または下降は、社会的変容や政策変更など、外部要素により影響を受けた可能性があります。
– 残差の解釈では、一部の予測できない出来事やランダムな社会変動が影響しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップより、いくつかの項目間で強い相関が見られます。例えば、個人の健康状態と経済的余裕は直接の関連性が強いことが伺えます。
– 社会の持続可能性と社会基盤は、両者とも社会の健全さを反映しており、相互に関連性を持っています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**:
– 社会WEI平均のばらつきが大きく、中央値が異常値の影響を受け流動的です。
– 一部の項目では外れ値が確認されており、個人の健康や自治性において、一部の回答者が著しく異なるスコアを付けています。
#### 主要な構成要素(PCA)
– PCAの分析によると、全体の変動の78%は第1主成分（PC1）によって説明されています。これは、主に社会的要因がWEI全体の変動に寄与していることを示しています。
– 第2主成分（PC2）は、特定の少数要因（例えば、個人の心理的要因）の影響を示唆し、その変動の6%しか説明しません。
### 結論
今回の分析では、WEIスコアの変動は社会的要因に大きく影響されており、個人要因は補足的に働いていることがわかります。異常値の分析は外部イベントや個人のストレスレベルの影響を反映しており、政策の実施や社会サービス提供時に重要な指標となる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期の期間では、WEIスコアは比較的高く、0.8以上を維持しています。しかし、その後スコアは徐々に低下し、0.6付近で安定しています。
– 中心的な傾向は下降から横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 散布図には特に目立つ外れ値が複数存在しています。これらはグラフ上で黒い輪郭で強調されています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績データを示し、各時点におけるWEIスコアの動きを示しています。
– 黒い輪郭で囲まれた点は異常値を示しています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストによる予測ラインが描かれ、将来のWEIスコアの推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測が異なる方向性を示しています。特にランダムフォレストの線はやや上昇傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアの変動は比較的一様であるものの、初期には高いスコアが密集し、その後分散が大きくなっていることが観察されます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– 初期の高いWEIスコアは、交通が円滑である状況を示唆しますが、その後のスコア低下は交通状況の悪化を指し示します。
– これにより、交通インフラに対する追加の管理や対策が必要であることが示唆されます。
– 下降する傾向が続くと、関連するビジネスや社会活動に影響を与える可能性があります。
このグラフから得られる情報は、将来の交通管理や政策決定に役立つでしょう。特に、予測の不確実性範囲が示唆するように、多様な予測手法を組み合わせることで、より精度の高い判断を行うことが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアはおおむね横ばいまたはわずかな上昇傾向を示していますが、途中から下降傾向にあります。
– 30日間を通して大きな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が黒い円で示され、異常値としてマークされています。これらは日常的な範囲からの逸脱を示します。
– 下降傾向の際に急激な変動が見られる場所があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、それに相関する異常値が黒い円で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、実績のデータがこの範囲内に収まっています。
– 紫色の線は予測の結果を示し、手法ごとの違いがあります（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測には異なる手法が用いられ、それぞれの予測結果が示されています。
– 実績データと予測データの関係で、予測モデル精度の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として一定の範囲内に密集しているが、中盤での下降は注意を引きます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことや影響**:
– 中盤での急激なWEIスコアの低下は、何かしらの外的要因（イベントや政策変更など）を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会において、WEIスコアが安定しないことは計画の策定や実行に影響を及ぼす可能性があります。
– 予測手法が複数示されているため、適切なモデル選択が非常に重要です。この情報は、戦略立案やリソース配分の意思決定に役立つでしょう。
このグラフから、計画の調整や予測モデルの精度向上が必要であることが浮き彫りになります。
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:
以下は、提供された「交通カテゴリ 社会WEI平均スコア推移 (30日間)」グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、最初の期間では横ばいから軽い下降傾向が見られますが、最後の時点では特にスコアの下降が目立ちます。
– 青い実績（実績AI）は、大体0.8以上を維持していますが、最終的に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの黒い円で示されている点が外れ値です。
– 特に後半にスコアが急激に下がる箇所があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータ（実績AI）で、黒い円は外れ値を示しています。
– 紫、シアン、青緑の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なる推定を示し、特にランダムフォレスト回帰では最も大きな下降傾向が見られます。
– 実績のデータと予測データは、大きなズレが見られる場面もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体にわたり、WEIスコアは狭い範囲（おおよそ0.6〜1.0）に分布しています。
– 相関関係については、実績の下降が予測モデルに対しての誤差を示している可能性があります。
6. **人間が感じる直感及び影響**:
– 初期の高いスコアが急激に低下することにより、交通に関連する何らかの社会的、もしくは経済的な要因（例えば新しい政策、環境変化）が影響を及ぼしている可能性があります。
– 企業や交通当局にとっては、スコア低下の原因を特定し対応策を講じることが重要です。低下が続く場合、信頼性やサービス品質の低下を懸念することが必要でしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ(青のプロット)は比較的一貫していますが、全体的に横ばいの傾向が強いです。
– 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)は全体的に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**:
– 所々に異常値（黒で囲まれたプロット）が確認され、これらはデータの中で予想外の変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績のプロット(青)は各日のWEIスコアを表し、予測のプロット(赤いX)はAIによる予測値を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、予測のばらつきを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の異なるアルゴリズム間の予測線がよく重なっており、比較的類似した予測結果を出していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデル間の予測は似通っているため、実績データとの相関が減少している可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データが比較的一定であることから、現行の交通関連の取り組みは安定していると考えられます。
– 予測モデルが今後のわずかな減少を示すため、経済的余裕に影響を及ぼす要因が今後現れる可能性に注意が必要です。政府や企業は、交通に関連する政策やサービスを継続的に見直し、持続可能性と効率を高める必要があります。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**：
– グラフ全体で大きな上昇や下降は見られず、概ね横ばいであることがわかります。
– データは7月初めから8月末にかけて比較的一定の範囲内で動いています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 散布図にはいくつかの外れ値が認識され、それらは黒い丸で囲まれています。
– 全体的には、外れ値以外のデータは均一に分布しており、急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素**：
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 赤色のバツ印は予測とされていますが、予測値そのものはグラフに明示されていないようです。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績と予測、および不確かさの範囲が一緒に表示されていますが、特定の予測パターンや相関はグラフからは明瞭にはわかりにくいかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データの多くは0.7から0.9の範囲内に分布しており、安定していると言えます。
6. **直感的な理解と社会への影響**：
– 一般的に、健康状態を示すスコアが安定していることは肯定的に捉えられます。交通カテゴリにおいて、このような健康スコアの安定は、安全性や運行の正常化を示す要因になるかもしれません。
– 長期間にわたる安定したスコアは、関与する個人やチームの健康が管理されていることを示唆します。ビジネス環境においては、効率的で予測可能な運営につながるでしょう。
このようなデータは、健康状態の改善や交通管理の最適化に関する戦略を考慮する際に有用です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの最初の半分は、WEIスコアが0.8前後で比較的一定であることが確認できます。
– 7月中旬以降、スコアが少しずつ低下し、7月の終わりにかけて急激に下降しています。
– その後、スコアが0.6付近で安定するように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中盤で観察される急激なスコアの下降が注目されます。この期間に異常値が存在しており、心理的ストレスの増加が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、心理的ストレスを示しています。
– 赤い「×」印は予測データであり、将来的なストレスの予測を示しています。
– 黒丸のサークルは異常値と解釈され、予測の不確実性を示す灰色の領域もあります。
– 予測には3つの異なる手法が用いられており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれ異なる予測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**:
– 実績AIと3つの予測モデルとの関係性が示されており、特にランダムフォレスト回帰による予測が実績に近い動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データでは高めのスコアが多く、ある時点で急激に低下するパターンがあります。全体的な分布は序盤と終盤で異なり、心理的ストレスの急激な変動の影響が強調されています。
6. **人間への直感的な影響およびビジネスや社会への洞察**:
– ストレススコアの急激な変動は、環境やイベントが心理的負担に影響を与える可能性を示唆します。
– 企業や組織は、この不安定性をモニタリングし、適切なサポートや介入を行う必要があります。また、将来的な予測はリスク軽減に役立つ可能性があり、適切な対策を講じるための貴重なツールとなります。
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:
グラフを分析すると以下のことが言えます。
1. **トレンド**:
– 初めの方は0.8から1.0の間で変動していますが、時間が経過するにつれ緩やかに下降しています。
– 最後のデータポイント付近では0.5付近で比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中盤から後半にかけて、急にスコアが下がり、外れ値としてプロットされた点も見受けられます。特に2025-07-22以降に顕著です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、複数の近い時点でのスコアを可視化しています。
– 濃い紫の線はランダムフォレスト回帰での予測を示し、線形回帰や決定木回帰に比べ、予測の下降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**:
– 三種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いが重要です。特に長期的にはランダムフォレストが下降するトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは高スコアで密集していますが、後半は広がりが増しています。これは時間経過に伴う変動の増大を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定した高スコアから急激な変動と下降傾向は、交通サービスや自由度・自治の変化が問題になっている可能性があります。社会やビジネスにおいては、この変動に対応した施策が必要かもしれません。
– 予測に基づき、将来の改善点や影響を予測し、計画を立てることが重要です。
このグラフは、個の自由度と自治に関する現状と将来的な予測を視覚的に捉えるためのものであり、これに基づいて適切な対応策を検討することが求められます。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青色の点）**: おおむね0.8以上で推移していますが、特定期間でスコアが下がる傾向があります。全体として明確な上昇や下降のトレンドはなく、ほぼ横ばいと言えます。
– **予測（各種線）**: 線形回帰や決定木回帰は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は長期的な下降トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか認識されており、それによりWEIスコアが一時的に0.6に下がった日があります。ただし、全体としては大きな急激な変動は少ないです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: 観測された実際のデータポイントを示しています。
– **黒い円（異常値）**: 海外れ値が含まれるデータポイントを示しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示す範囲で、観測データの信頼性に影響を与えます。
### 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との間に大きな乖離は見られませんが、特定の外れ値に対して予測が正確でない場合があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関というよりは、実績値も予測値も似たような範囲で推移しています。分布としては0.8以上での密集が見られます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会への影響**: WEI（公平性・公正さ）スコアが高い場合、交通関連のサービスが比較的公平で公正であると解釈できます。スコアが下がる期間は、その分野で何らかの問題や課題が発生した可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 安定したWEIスコアは、企業や行政がそのサービスの一貫性を維持していることを示し、消費者や利用者の信頼を支えます。予測との乖離や外れ値は、改善余地があることを示しているかもしれません。
これらの洞察を活用することで、社会政策やビジネス戦略の調整が可能となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 総じてWEIスコアは横ばいですが、後半に少し下がる傾向が見られます。
– 予測トレンドラインは、線形回帰および決定木回帰が横ばいに近いものの、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ある地点（約2025年8月1日）で外れ値があり、WEIスコアが他の日と比べて大きく下降しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データ（実績AI）を示し、大部分が0.8から1.0の範囲内に集中。
– 赤い「×」は予測データを示し、予測と実績のずれを確認できます。
– 大きな黒い円で囲まれたプロットは外れ値とされ、異常な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値と実績値は概ね一致しており、予測の信頼性が高いことを示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による変化に違いが見られますが、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.8から1.0に多く分布しており、この範囲が運用上のターゲットゾーンである可能性があります。
– 外れ値を除くと、スコアの変動は少ないです。
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**
– 安定したスコアは、持続可能性と自治性が維持されていることを示唆。
– 外れ値の存在は、時折予期せぬ問題が発生することを示し、迅速な対応が重要です。
– 横ばいのトレンドは現在の施策が適切であることを意味するかもしれませんが、下降傾向が見られる部分もあるため、次のステップを考慮する必要があります。
このデータは、トラフィックに関する持続可能性と自治性の評価に役立ちますが、不測の外れ値に注目し、リスク管理を強化することが求められます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は全体的には横ばいで、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– 一方、予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は先のスコアを予測していますが、異なる方向を示しています。特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は下降傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの中にいくつかの外れ値があり、これらは黒い円で囲まれています。これらの外れ値は、予測範囲を超えたものと見なされています。
– 7月後半から8月初旬にかけては、スコアが多少増加しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の実績データは実際の測定値、赤の「×」マークは予測データを示しています。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲に入っていない点は異常値として強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰（緑）と決定木回帰（青）による予測は、実績データと大きな乖離はありませんが、ランダムフォレスト回帰は明らかに異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データとの直接の相関関係は見られないが、長期的な傾向を分析するには追加のコンテキストが必要です。
6. **直感的洞察および社会・ビジネスへの影響:**
– 実績データが横ばいで安定していることは、社会インフラや教育機会において現状維持が意図されていることを示唆するかもしれません。
– ランダムフォレストによる下降予測が現実となるならば、将来的な改善策が必要になる可能性があります。政策や投資の見直しが求められるかもしれません。
このデータ分析は、特に政策決定者や交通インフラを管理・計画する組織にとって、将来の戦略やリソース配分を見直すための基礎情報として活用できます。
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:
以下がグラフの分析内容です：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に0.6〜0.9の範囲で変動していますが、有意な上昇や下降トレンドは示していません。
– ランダムフォレストによる予測（紫の線）は徐々に減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が外れ値として強調されています。それらは一般的なデータの分布から外れ、異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を示しています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間として機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には一定の一致が見られますが、将来的には予測された下降トレンドが強まる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と予測値の間の相関関係を詳細に評価するには追加の情報が必要ですが、現在のデータセットでは大きな乖離は見られません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの安定が示されているが、予測モデルは下降トレンドを示唆しているため、今後の対策が必要と考えられます。
– 社会WEIが低下すると、交通部門での共生や多様性の確保に何らかの課題が出てくる可能性があるため、施策の見直しが求められます。
全体として、このグラフは、交通における社会的課題の現状を示し、予測するための重要な指標を提供しています。対策を講じるための早期警戒システムとして機能するでしょう。
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:
以下、ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 時間帯によって異なるWEIスコアのパターンが認められます。7時から9時、16時から18時の間にスコアが高くなる傾向があります。これは通勤時間と一致する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月21日、23日、24日周辺の日にスコアが低下している時間帯があり、特に23日には顕著な低スコアが見られます。何らかのイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色のスケールはスコアの高さを示しており、明るい色ほど高いスコアを表します。主に出勤時間や帰宅時間に高いスコアが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのパターンが日によってほぼ一貫しているため、特定の習慣があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日に特定の時間帯でスコアが低下し、夜間や昼間に安定する傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 通勤や通学、イベントによる交通量の増減がWEIスコアに影響を与えていると考えられます。これにより都市計画や交通管理におけるピークタイムの対応策が必要になるかもしれません。
総じて、ヒートマップは時間帯と日付に基づく交通のパターンを視覚化しており、特定の時間に集中的に高い交通量が発生している可能性を示しています。
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:
以下の観点から分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、時間帯ごとに色が異なるため、日による明確なトレンドは見られませんが、特定の時間帯において似たパターンがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月23日付近で色が暗くなり、急激な変動を示しています。この日は特定の時間帯の数値が他日と異なるようです。
3. **各プロットや要素**:
– 色は個人のWEI平均スコアを示しており、色が明るいほど数値が高く、暗くなるにつれて数値が低くなっています。緑や黄色が多く分布している時間帯は、通常のスコアが観察され、紫色の濃い部分は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に昼間と夜間で似たパターンが見られるため、時間帯ごとに特定の行動パターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– どの時間帯においても、色の変化が見られ、特定の時間における行動変動があるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一般的に昼間（特に8-9時、16-18時）に対するスコアが高く、活動が活発である可能性があります。23時以降の低スコアは、日々の活動が終了していることを示していると考えられます。
– ビジネス上の応用として、特定の時間帯に重点的なプロモーションやサービス提供を行うことで、効果的な訴求ができる可能性があります。また、急激な変動を示した時期に特別なイベントや事故などがあった場合、交通戦略の見直しが求められるかもしれません。
このヒートマップから得られる情報は、特定の時間帯や日での戦略的決定に活用できるでしょう。
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:
グラフの分析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップには明確な周期性やトレンドは見られません。時間帯によって強いパターンがあるものの、全体的な変化はランダムな印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付（例えば2025年7月6日と2025年7月23日）において、より黄色や青が濃くなっている場所があり、これらは通常の日よりも高いもしくは低いスコアを示しています。
– 2025年7月19日と2025年7月27日付近では大きな変動も見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化は、社会WEI平均スコアの値を示しており、色が濃いほど高いスコア（黄色）は、より良好な交通状況を示唆します。
– 青や紫のエリアは、通常の状況よりも悪化している可能性を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯が異なるため、時間による変動パターンがあるように見受けられますが、特に8時と23時に明確なパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– よく使われる時間帯（8時、16時、23時）では、異なる色の分布が見られ、それらの時間を中心に状況が変動することが示唆されています。
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**:
– 交通ルートや時間管理の最適化に利用できそうです。特定の時間帯や日に悪化する交通状況を事前に知ることで、対策を立てることができるでしょう。
– 交通管理当局や公共交通機関は、これらのデータを基にピークを避けるための具体的な施策を立案できます。
このヒートマップは、交通パターンの把握に役立ち、適切な計画に基づく改善策を講じるための一助になると考えられます。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド：**
– ヒートマップ自体には時間的なトレンドは示されていませんが、項目間の相関の強さが色合いで示されています。
– 色の濃い赤は高い正の相関（0.8以上）を示し、青は負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 外れ値というよりも、強い正の相関（濃い赤）や低いまたは負の相関（青・薄い赤）が際立っています。
3. **プロットや要素の意味：**
– 各マトリックス要素は異なるWEI（ウェルビーイング指数）項目同士の相関を示します。
– 濃い赤色は高い正の相関を示し、例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.96の非常に高い相関があります。
– 薄い赤や青は低い相関や負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性：**
– 時系列データのトレンドを直接示していませんが、30日間のデータに基づく相関が視覚化されています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関（0.26）は低く、一方で「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関（0.36）はやや高く、他の項目に比べて低めの値です。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 非常に高い相関：ほとんどの項目間で0.8以上の高い相関が見られます。特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は互いに強く関連しています。
– 低い相関や負の相関：いくつかの項目は低めの相関もあり、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.23と低い相関を示しています。
6. **直感的フィーリングとビジネス・社会への影響：**
– **直感的フィーリング**：このヒートマップは全体的に高い相関を示す部分が多く、交通に関連するウェルビーイングの各要素が密接に関連していることを示しています。
– **ビジネス・社会への影響**：このような強い相関は、政策や施策を計画する際に、一つの要素を改善することで他の関連要素にもプラスの影響を与える可能性があることを示唆しています。また、仮に特定の領域に課題がある場合、その解決が他の分野にも連鎖的に影響を及ぼす可能性があります。
全体として、交通カテゴリーのウェルビーイング、特に個人および社会の平均に関して、非常に一体化されたデータセットを示しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの中央値は、おおむね高いスコアを示しています。ただし、WEIの種類によって中央値や範囲が異なります。
– トレンドとしては、特定のWEIタイプが他と比べて高い、または低いことが目立つわけではなく、ほとんどの型が0.6から0.9の範囲に収まっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 二つのWEIタイプで外れ値が観察されます。これらの外れ値は、該当するタイプでの異常な状況やデータのばらつきを示唆しています。
– “個人WEI（心理的ストレス）” などでは特に外れ値が目立つため、特定の要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、WEIスコアの中央値、四分位範囲、最小・最大値、外れ値を視覚的に示しています。
– プロットの密度の違いは、スコアの変動やデータの集中度を表現しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– グラフはWEIタイプごとの30日間の分布を示しており、時系列というよりは分布比較になっています。
– 同一指標内でのデータ分布のばらつきが、異なるWEIタイプで観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIタイプによってスコアの分布に差があり、社会的な要因が影響している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 多くのWEIタイプが0.6から0.9のスコアを持つことから、交通における幸福度やパフォーマンスは概ね良好であることを示しています。
– 外れ値やばらつきの多いタイプに対しては、特別な措置や改善が必要な可能性があります。これにより、交通システムやパフォーマンスの改善につながるでしょう。
– 外れ値を特定し原因を究明することで、特定のストレス要因を緩和することができるかもしれません。
このような分析は、交通の改善や社会的福祉の向上のために重要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、交通カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間のSTL分解を示しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドラインを見ると、全体的に上昇から下降へと変化しています。初期にはスコアが増加し、その後下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」では、7月前半に急激な上昇が見られます。その後、安定化するまで細かい変動が繰り返されています。
3. **各プロット要素の意味**
– **Observed**は、実際の総合WEIスコアの値を示しています。
– **Trend**は、全体的な動向を示し、長期的な増減を表します。
– **Seasonal**は、周期的な変動を示しており、この場合、週ごとに見られる変動があるようです。
– **Residual**は、観測データからトレンドと季節性を除去した残差を示し、異常な変動や予測できない要素を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データはトレンドと季節性の合成として表現され、Residualにより予測からのズレが確認できます。
– トレンドとSeasonalの変動は、全体のObservedに強く影響を与えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期的パターンがSeasonalのプロットに見受けられます。
– Residualにおいても多少の上下動があり、予測困難な変動要素が存在していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**
– このデータから、7月初旬から中旬にかけて活動が活発化し、以降は緩やかに低下していることがわかります。これは夏の旅行や移動が活発化する時期と一致する可能性があります。
– このトレンドは交通関連の需要予測やサービス提供に直接的な影響を与える可能性があります。交通機関の運行スケジュールや需要に基づいたリソース管理などに役立つでしょう。
このグラフを利用することで、交通関連の活動の時期的な変動を理解し、業務改善や戦略的な計画策定に役立て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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **Observed**: 初めは上昇し、その後ピークから急に下降し、若干の回復後に再び下降する動きを見せています。
– **Trend**: 7月初旬から中旬までは一貫して上昇していますが、中旬以降は緩やかに下降しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed**: 7月初旬と中旬の終わりにかけて急激な変動があります。特に急激に上昇した後、急激に下降しています。
– **Residual**: 特に7月初旬と中旬には外れ値が見られ、急な変動が観察されます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際の観測データの推移を示しています。
– **Trend**: 全体的なトレンドを示し、長期的な傾向把握に役立ちます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、一定のパターンが見受けられます。
– **Residual**: 観測データからトレンドと季節成分を除いた残差で、ランダムな変動を表しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドの変動が全体の動きに対して影響を与えており、特にObservedの変動がそれに連動していることが見て取れます。
– Seasonalは短期的な変動を捉えており、周期的なパターンが影響を与えています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドとObserved成分は中期的に相関しているように見え、全体の動きの方向性を作っています。
– Residualの変動は比較的ランダムで、季節性やトレンドに残されない要因に依存しています。
#### 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
– トレンドの逆転している点は注目に値し、ビジネス上の転換点として考えられるかもしれません。
– 季節的なパターンは交通に関する計画の策定（例えばピーク時の対応など）に役立つ可能性があります。
– 社会的に見れば、特定の時期における交通の混雑や需要の急増減が示唆され、対策が求められる場面も考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **Observed（観測値）**: 最初は少し上昇し、7月10日頃に頂点を迎え、その後はゆるやかな下降傾向です。
– **Trend（トレンド）**: 7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後は下降傾向にあります。全体的には最初の上昇よりも後半の下降が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**: 7月21日頃に大きな負のピークが見られ、それが外れ値または急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Seasonal（季節性）**: 小さな周期的変動を示しており、一定のパターンが見られますが、大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– トレンドは全体的な方向性を指し示しており、観測値の変動は主に残差と季節性によって説明されます。観測値はトレンドに従いつつも、季節性や不規則な変動によって上下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと残差の逆相関が一部見受けられます。つまり、トレンドが下降するタイミングで残差の変動が大きくなる傾向があります。
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**
– このデータセットは交通に関連するもので、週末や特定のイベントによる一時的な交通量の増減が反映されている可能性があります。
– ビジネスや計画面では、トレンドの下降が何らかの問題（例：交通量の減少、利用者数の減少等）を示すかもしれないため、その原因を特定し、対応策を検討する必要があります。これが公共交通機関に関連するものであれば、運行スケジュールや広報活動を見直すきっかけとなるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下は、提供されたPCA散布図の分析です。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.78）は、広範囲にわたってデータが分布しており、正負の値が現れているため、明確な上昇や下降のトレンドは特定できない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中には、第1主成分軸で-0.6付近に位置する外れ値が見られる。この点は他のデータから離れており、異常値として注目すべき。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、交通関連のデータの30日間における主要な変動要因を示している。第1主成分は全体の78%を説明しており、最も重要な変動要因であることを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として、第2主成分による変動は少ない（寄与率0.06）。したがって、主要な変動は第1主成分によって支配されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として第1主成分に沿って広がっており、強い一次的な変動を示唆している。また、中央付近で密になっている部分があり、一般的なセンターの傾向を示す。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– この分析から、交通に関連する要因が主に単一の要因によって制御されている可能性がある。そのため、政策や計画の策定に当たっては、この主成分に関連する要素を重点的に考慮する必要がある。データの中心が比較的安定しているため、短期的には大きな変動が予測されないが、外れ値の影響を注視することが重要である。
この情報は交通計画やインフラ整備における決定に役立つ可能性があります。
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。