📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析評価:
#### 時系列推移:
– **総合WEI**：全体的に増加傾向が見られ、7月6日から8日をピークに他の日に比べてスコアが高めで推移しました。ただし、7月21日から28日あたりで急激に低下しています。
– **個人WEI平均**: 総合WEIと類似した傾向を示し、7月11日、12日を中心に高スコアを記録していますが、月末に向けて下降しています。
– **社会WEI平均**: 特に7月6日から9日のスコアが高く、特に持続可能性と自治性のスコアが高く（1.00）、これが社会WEIの高スコアをもたらしています。ただし、後半（7月20日以降）は急落しています。
#### 異常値:
– 7月3日や7月10日の提供されたスコアはそれ以前の値と大きく異なるため異常値とされます。特に、7月20日には異常な低スコア（0.63〜0.68）が観測され、社会的事象や交通の問題、政策の変更など外部要因の影響が考えられます。
– 個人、社会WEIの異常な底スコアも同日付近で見られ、社会基盤や多様性に関わる要因が関連している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差:
– **季節性**：序盤は改善傾向を示すものの、20日あたりを転機にスコアが落ち込んでいることから、交通ストライキ、天候などの突発的な要因が影響した可能性が高いです。
– **トレンド**：長期的には上昇トレンドが見られるが、中盤以降に一時的な下降傾向があります。
– **残差**：一部日で急激な落差が見られ、それがデータ内のノイズ部分として現れている可能性があります。
#### 項目間の相関:
– 個人と社会の健康状態、ストレス、経済的余裕の間での相関が高く、それに伴うスコアの変動が見受けられます。
– 経済的余裕は、社会基盤や多様性に強い影響を与えており、持続可能性と自治性の向上には特に寄与していないことがわかります。
#### データ分布:
– 箱ひげ図に期待されるばらつきは7月中盤以降に拡大しており、特定の指標での外れ値も散見されます。持続可能性、高度な社会基盤、多様性の項目で上限に近いスコアがたびたび現れます。
#### 主要な構成要素 (PCA):
– PC1が全体変動の78%を説明しており、主に個人と社会の健康状態や社会基盤が大きな影響をもたらしています。
– PC2で低スコア（6%）を見るに、これらは通常の変動要因にはあまり寄与していないことがわかります。
### 総評:
データは一時的な外部要因により短期的に変動しており、それが複数のWEI項目での異常値として反映されています。長期的に見ると、交通政策の見直しや社会的インフラの強化がWEIスコアを安定させる上での重要な要素となることを示唆しています。異常値の背景には、突発的な社会事象が存在する可能性が高く、それらのデータモデルの継続的な監視が必要です。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初めの15日間は0.7〜1.0の範囲内での横ばい傾向が見られます。
– 中盤では若干下降し、その後0.6付近で安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの一部に外れ値として認識されるデータ点が示されています。これらは通常のWEIスコアの範囲外で動いていることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、連続したパターンを描いています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、将来的にスコアがどの範囲に収まるかの予測を表しています。
– 紫と水色の線は、それぞれ異なる機械学習モデルによる予測を示しており、これにより将来のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間にはギャップが見られることがあり、特に予測モデルの精度を注意深く検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは一定の範囲の中に収まる傾向があり、全体的に大きく変動しないことが示唆されています。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– このグラフを見た人は、WEIスコアが比較的安定していることから、交通状況が大きくは変わっていないと感じるかもしれません。ただし、モデルによる将来の予測には下降トレンドが示されているため、運輸業や政策立案者はこの情報をもとに将来の計画を考慮する必要があります。
このグラフから得られる洞察により、WEIスコアを注意深く見守ることが、交通関連の施策にとって重要であることがわかります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– **最初の期間**: 7月上旬から中旬にかけて、WEIスコアはわずかに上昇傾向。
– **中盤から後半**: 7月中旬以降、横ばいまたはやや下降傾向。その後、8月に入るとスコアはある程度の範囲で変動。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか強調されており、例えば7月9日と8月1日付近に目立つ外れ値が存在する。
– 急激な変動は7月初頭と7月末に見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績 (実績AI)**: 青い点で示され、過去の実際のデータを表す。
– **予測 (予測AI)**: 赤い×印で示される。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーの領域で示され、予測モデルの信頼区間を示す。
– **異常値**: 黒い円で囲まれた点で示される。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われ、それぞれの予測が今後の傾向を示そうとしている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体的に0.6から0.8の範囲内で分布しており、安定した範囲を示している。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 全体的に見ると、WEIスコアは大きな変動はないものの、予測の幅が広がっていることから、将来的な不確実性が増す可能性が示唆されている。
– ビジネスへの影響として、交通関連の活動が安定しているが、外れ値や不確実性の拡大に注意が必要。
– 社会的には、交通の過度な変動がないため、市民の日常活動における大きなストレス因子とはなりにくい。
このグラフから得られる理解を基に、交通管理の改善や予測精度の向上に向けた更なる取り組みが求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、データが比較的一定のレベルで推移していますが、中盤から後半にかけてやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中にいくつかの外れ値が観察され、特に後半部分にかけて急激な変動が認められます。異常値は黒い円でハイライトされており、これらは通常の変動から大きく外れた値です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績」を示し、予測は異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予想値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの領域で示され、予測の信頼区間を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 異なる予測手法は若干異なる将来的なトレンドを示唆しており、線形回帰と決定木が類似した予測を示す一方で、ランダムフォレストは異なる下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測データはそれぞれの手法に基づくが、予測の不確かさが後半で広がっていることから、データの予測精度は下がっている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの下降傾向は、交通部門における社会的活動や効率が低下している可能性を示唆しています。これは計画の見直しや新たな施策の実施を検討する契機となるかもしれません。外れ値の出現頻度が高まる場合は、システムの不安定さやその他の予期せぬ要因の影響も考慮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**
– 実績AIのプロットは時系列で見ると大きな上昇や下降のトレンドは見られず、おおむね横ばいです。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルともに、やや異なる微妙な傾向を示していますが、全体として顕著なトレンド変化は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータが異常値として強調されていますが、これが長期的な影響を及ぼすほどの変動ではないようです。
– おおむねデータの変動は0.6から0.9の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示しており、黒い円は異常値を示しています。
– 色の異なる線は異なる予測モデルを示しており、それぞれ異なる予想結果を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と各予測モデルの傾向は厳密には一致していませんが、大きな乖離も見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は0.8付近で高く、安定した分布を示しています。
– 外れ値はあるものの、全体的な分布に大きく影響するものではありません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEI（経済的余裕）の数値が大きな変動を見せていないことから、短期間での経済的なストレスや変化は少ないと捉えられるでしょう。
– ビジネス上では、特に交通関連の消費や投資が安定していることを示唆し、新たな投資や計画の実行において安心感を与えるかもしれません。
– 社会的には、日常の交通に関連する支出や活動が急激に変化する兆候は見られず、安定した生活基盤が維持されていることが予想されます。
### 結論
このグラフは、短期間における個人の経済的な安定性を示唆しており、特に交通の観点での急激な変動やリスクを示していないため、既存の計画や慣習を継続する上では好材料と言えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 個人WEIスコアは全体として0.7から0.9の間で安定しており、顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全期間でいくつかの外れ値が観察されます。特に、7月上旬にスコアが一時的に0.7未満に低下しているデータポイントがあり、これは異常な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、多くのデータポイントがグレーの不確かさ範囲内に収まっています。
– 外れ値は黒い円で強調されており、正常範囲からの逸脱を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線は若干の異なりを示していますが、全体的なトレンドは安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線と実績データの間には整合性があり、予測が現実のデータを概ねキャプチャしていることがわかります。
– 各モデルの予測手法による違いが認識できますが、大きな差異はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としてデータは0.7から0.9に集中しており、安定した健康状態を示しています。予測モデルもこの範囲を維持する予測を行っています。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的な健康状態は安定しており、交通関連のストレスや健康への影響が一定の範囲に収まっていると考えられます。
– ビジネスへの影響としては、従業員の健康維持が可能であることが示唆され、業務のパフォーマンスが安定する可能性があります。
– 社会的には、特定の期間やイベント（例えば、祝日や交通混雑時）で健康スコアが影響を受ける可能性を探ることで、対策を講じやすくなるかもしれません。
このように、個人の健康状態と交通、そして様々な予測モデルとの相関を理解することで、効率的な健康管理戦略を考えることができます。
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
### 1. トレンド
– **初期トレンド**: 初期の期間（7月初旬から中旬）のWEIスコアは高めで、比較的安定しています。
– **中盤トレンド**: 7月中旬から8月初旬にかけてスコアが下降し、その後安定しています。
– **終盤予測**: 8月以降の予測には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる手法が用いられています。ランダムフォレスト回帰のみが明確に下降トレンドを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか存在し、黒い円で強調されています。これは異常な心理ストレスの増加や減少があった日を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青いプロット）**: 過去の心理的ストレスを示しています。
– **予測（赤い×印）**: 未来の予測値を示しており、複数の手法で予測されています。
– **不確かさ範囲（グレーの陰影）**: 予測における信頼区間を示します。この範囲はデータの変動性を反映しています。
### 4. 時系列データの関係性
– 実績データが最初は高値を維持し、その後降下して安定していることから、予測モデルに与える影響を考慮する必要があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測モデル間の乖離が8月以降顕著になっており、特にランダムフォレスト回帰の予測が他の手法よりも低下を示唆しています。この差異は、各モデルのアルゴリズムの特性に起因します。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **洞察**: ストレススコアの下降は、交通関連の要因により人々のストレスが軽減された可能性を示唆しています。しかし、ランダムフォレストによる低下予測はリスク要因を示すかもしれません。
– **影響**: 交通関連サービス提供者は、予測されたストレス変動を基に、特に8月以降のストレス低減対策を強化することが求められます。特に、ランダムフォレストの予測に注意を払うことで、潜在的な問題を未然に防ぐことが可能です。
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:
以下の点についてグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月1日から15日頃まで）はWEIスコアが高め（0.8〜1.0）で推移していますが、中旬以降から下降傾向が見られます。
– 2025年7月22日以降、スコアは0.6付近で停滞しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中旬にスコアが急降下し、その後0.6付近で多くの値が存在しています。
– グラフ中に描かれた大きな円は、異常値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績（実績AI）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– カラフルな線（紫や水色）は様々な予測モデル（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**:
– 実績データとモデル予測の間に異なるトレンドが見られます。
– 特に、ランダムフォレスト回帰（紫色）は当初のデータから下降傾向を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期はスコアのばらつきが大きいですが、中盤以降は一定の範囲内で密集しています。
– 下部に異常値が散在しており、これがシステムやデータ収集プロセスの問題を指している可能性もあります。
6. **人間の直感および社会・ビジネスへの影響**:
– このデータから、交通における個人の自由度と自治が徐々に制限される方向で推移している可能性があります。
– 問題があるとすれば、システム障害または予期しないイベントが個人の行動に影響を与えているかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらの予測を参考に対応策を講じる必要があるかもしれません。
この分析を活用し、交通管理システムの改善や対策を検討することが重要かと思われます。
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のトレンド**: 初期は安定して高いスコア（約0.8～1.0）を示していますが、中盤（7月10日頃以降）からスコアが低下し、0.6付近で推移するようになっています。
– **予測のトレンド**: 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいのトレンドを示し、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。
### 2. 外れ値や急激な変動
– データは開始直後にスコアが0.6から突然上昇する動きがあり、そこで外れ値と認識されている箇所があります。中盤以降は外れ値はほとんどありません。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 実データの推移を示します。この点の密度が変化しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、特に中盤以降の低いスコアのデータを多くカバーしています。
– **色の異なる線（予測モデル）**: 各予測モデルの異なる挙動を視覚化しており、どのモデルがどのような予測をしているかが確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実データとそれぞれの予測モデルの間に明確な相関関係は見られませんが、中盤の急落を予測できていない可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績スコアと予測スコアの間に直線的な相関は不明ですが、全体として実績が高いために不確かさの範囲が上方にあるように見えます。
### 6. 洞察と影響
– このグラフから、人々は開始当初は一定の公平性を感じ取るものの、後半のスコアの低下によってシステムの不安定性や課題を認識するかもしれません。このような解析は、社会的に予測精度の向上が求められる分野であり、交通における公平性の改善を図る上で重要な指標となるでしょう。ビジネスや交通政策の領域では、スコアが低下する場合の原因分析や改善策の導入が急務となる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、概ね0.8以上で横ばいで推移しています。ただし、一部下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 約30日間のうち、ある時点でスコアが大きく下がり、0.6付近の値を示しています。このプロットは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**:
– 青い円: 実際のAIの実績値を示しています。
– 黒い円で囲まれたプロット: 外れ値として認識されています。
– ピンクと青の予測線: ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰のモデリングによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が試されていますが、実際のデータを大きく逸脱することなく、ある程度の予測範囲内に位置しています。ただし、実績の急激な変動は予測範囲を外れることがあるため、モデリングには注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.8付近に集中していますが、外れ値があるため、そのバラツキについての理解が重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体としてWEIスコアは高水準で安定しているが、突発的な低下（外れ値）があることから、予測の不確実性が示唆されています。
– ビジネスや社会的には、ちょっとした予測不能な事象（例：交通インフラの突然の障害など）が持続可能性に影響を与える可能性があるため、リスク管理の強化が望まれます。
このグラフは、AIを用いた予測モデルの評価に活用でき、持続可能な都市交通システムの改善に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は0.8~0.9の範囲で横ばい状態にあります。
– 線形回帰の予測は、一定の0.9で推移しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測には、明確な上昇および下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の丸で囲んだ値）が数点確認できます。これらは平均からの偏差が大きいデータです。
– 実績データの中に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際の実績データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示され、実績データの大半は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**
– 実績データと各種予測（特に線形回帰と決定木回帰）の比較により、決定木回帰がより実績に適合しているように見えます。
– ランダムフォレストの予測ラインは下降しており、今後の低下を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定ですが、予測モデルによって将来的な動向には差があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会基盤・教育機会のWEIスコアが概ね安定していることは、多くの関係者にとって安心材料となります。
– 予測と実績の一致具合から、予測モデルの精度改善の余地があり、特にランダムフォレストの信頼性の評価が必要です。
– WEIスコアが保たれることで、教育機会や社会インフラに安心感が与えられ、政策決定において慎重な対応が可能となります。
この分析は、今後の予測精度の向上や、特定の予測モデルの活用に関する意思決定をサポートするでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降/横ばい**: 実績のデータポイント（青い点）は、全体としては横ばいから若干の下降トレンドが見られます。
– **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**
– 数個のデータポイントが異常値として強調されており（黒い円で囲まれた部分）、特定の時期に急激な変動があったことが示されています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 過去の30日間の実績データを示しており、WEIスコアが概ね0.6から0.8の範囲に収まっています。
– **予測（ピンク、青、緑の線）**: 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）が使用され、今後のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが提供する予測結果には若干の差異がありますが、大きな乖離は見られません。特にランダムフォレストの予測は、全体的な下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 式のデータポイントは相対的にクラスタリングされており、密度が高く、得点の範囲は限定的です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な印象**: 実績データの安定性に対し、予測はやや悲観的であり、今後のリスクが示唆されています。
– **ビジネスへの影響**: 予測が下降傾向を示していることは、交通関連の政策や施策に再考の必要性を示唆しており、多様性や自由の保障に関連した指標を向上させるための取り組みが求められるかもしれません。
このグラフは、交通における社会的なWEI指標の現状と将来の見通しを示し、政策立案や改善策の検討に重要な視点を提供します。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時刻と日にちを軸にしたヒートマップでは、色の変化から周期性が見られます。
– 7月6日から17日にかけて、15時と18時に黄色や黄緑が目立っており、これが高いスコアを示しています。
– 7月23日以降は青が濃くなっており、スコアが下がっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月12日の19時と30日の16時に濃い紫の領域が見られ、他と比較して非常に低いスコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の強さ（黄→緑→青→紫）はスコアの高さを示し、黄色が最も高く、紫が最も低いことを示しています。
– 色の緑から黄色への移行が多い部分は、スコアが高いことを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 午後と深夜（15時以降から23時まで）にスコアが集中している日が多く、一日の中で特定の時間帯にスコアが高い傾向があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 平日の方が高いスコアを示している可能性があり、これは通勤・帰宅ラッシュ時の交通量の変化を反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップの色の変化から、人々が利用する時間帯や日にちによって交通の集中度が異なることが視覚的に理解できます。
– 交通システム運営者は、ラッシュアワーや週中の特定の時間にサービスを強化する必要があるかもしれません。
– 週末は全体的にスコアが低いため、交通量が減少する傾向を示しているようです。
これらの知見は、交通計画やインフラ整備に役立ち、効率的な交通管理のためのデータ駆動型の意思決定をサポートします。
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**:
– ヒートマップには、時間帯（0時から23時）と日付（30日間）が表示されています。
– 比較的一定のパターンが見られますが、特定の日や時間帯においてはスコアの変動が確認できます。特に、7月6日から7月9日、7月23日から7月25日にスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日には19時に紫色のブロックがあり、これにより急激なスコアの低下が見られます。他の時間帯や日付に比べて顕著な外れ値です。
3. **各プロットや要素**:
– カラーバーに基づくと、色が緑から黄色に近いほどスコアが高く、青から紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 黄色に近い日は比較的安定した高いスコアを示す時間帯があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯にスコアが集中して高くなる傾向と、それ以外の時間帯のスコアは低いことが多いです。
– 夕方から夜間（15時〜19時）にかけて高いスコアが観察される日があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に週末にスコアが高くなる傾向があります。これは、通常の交通量が減少し、スムーズな移動が可能になるためであるかもしれません。
– 平日の早朝や深夜のスコアは比較的安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この種のデータは都市交通プランニングにおいて、ピーク時間帯の混雑状況を評価するのに役立ちます。
– 企業は通勤時間を避けてフレックスタイム制を導入することで従業員のストレスを減らし、効率的に業務を行うことができるかもしれません。
– 社会的には、公共交通機関の混雑緩和やスムーズな通勤を促進するための施策を考慮する際の指標となります。
このヒートマップは、交通状況を理解し、適切な対応策を講じるための有益な情報を提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 色が明るい黄色から暗い青のグラデーションで表現されており、黄色は高いスコア、青は低いスコアを示しています。
– 全体的には特定の日（主に7月6日から7月11日、および7月19日）に明るい色が多く、他の日は暗い色が多いことがわかります。このことから特定の時期にスコアが高まっていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月13日18時には、非常に低いスコア（暗い紫色）が観察され、急激な変動があったことが示されています。
– 7月24日にかけては、全体的な色が暗く、スコアが低下気味だと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 時間軸は1時間ごとの表示になっており、日ごとの変動を観察できます。
– 色の濃淡は、交通に関連した社会WEIスコアの指標を表し、色が明るい部分はポジティブな指標、暗い部分はネガティブな指標です。
4. **関係性**:
– 特定の日や時刻にのみスコアが高くなることから、何らかの周期的な要因またはイベントが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけての時間帯（特に18時以降）は、低いスコアが多いことが観察されます。これは夜間の交通利用が少ない、あるいは何か他の影響要因があるかもしれません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 人々はこのグラフを見ると、週末や特定のイベントの影響で交通の利用状況が変わることを直感的に理解するでしょう。
– 社会やビジネスにおいて、交通パターンの分析は公共交通機関の運用やイベントの計画、都市計画などに重大な影響を及ぼす可能性があります。このデータを活用して効率的な交通運用が可能です。
このヒートマップは交通の効率性や稼働状況を視覚的に把握する手助けとなり、スコアの改善に向けた施策立案に役立つでしょう。
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、交通のWEI（ウェルビーイング指標）における各要素間の相関関係を示しています。以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定のトレンドを示すものではありませんが、高い相関（赤色）と低い相関（青色）が視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急激な変動はこのタイプのグラフでは示されませんが、ゼロに近い相関は相関がほとんどないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が直接的に相関の強さを示しており、赤色が正の高い相関、青色が負の高い相関を表します。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均は非常に高い相関（0.96）を持つことが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは異なるデータ間の瞬間的な関係を示しており、時系列データの関係は直接的には観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）と他の指標との相関は全般に低いことがわかります。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は、総合WEIや個人WEI平均、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と非常に高い相関を持っています。
6. **直感的に感じることおよびビジネス・社会的影響**:
– 指標が互いに強く関連していることは、一つの指標が変化すると他の指標にも影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
– 強い相関が見られる指標セットにおいて、一方を改善することで他方も良くなる可能性が高く、政策立案や戦略策定にも利用できます。
– 交通関連の政策において、公共の公平性や経済的余裕が及ぼす影響について、一層の注目を集めることができます。
このヒートマップを利用することで、どの要素が特に関連しているかを把握し、交通政策の改善や市民の福祉向上に役立てることができます。
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、交通カテゴリのさまざまなWEIタイプにおけるスコア分布を比較しています。以下、グラフの特徴と洞察について説明します。
### 1. トレンド
– 一部のWEIタイプは中央値が高く、スコアが比較的一定の水準を保っているように見えます（例：個人WEI平均、社会WEI〔経済的合格〕）。
– 急激な上昇や周期的な変動はこのグラフでは明確には確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI〔社会的交流〕」や「社会WEI〔公平性・公正さ〕」には外れ値が見られます。これは一部のサンプルが他とは大きく異なるスコアを持つことを示しています。
– 全体的にウィスカーの長さが異なり、データの広がりに差異があります。
### 3. 各プロットや要素
– 中央の線が中央値を示し、箱の範囲が四分位範囲を表しています。これにより、各WEIタイプのスコアの分布が一目で理解できます。
– 色の違いは、多分異なるカテゴリや要素を示している可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間的な変動は直接的には示されていませんが、複数のWEIタイプ間での相対的な分布の違いが比較可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各WEIタイプ間のスコアの分布が異なるため、異なる要素が交通カテゴリに与える影響や重要性が示唆されます。
– 例えば、社会WEIや個人WEI間でスコアの分布に大きな違いがあることは注目に値します。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– 全体的に、このグラフからは交通に関連する各要素のバランスや影響を直感的に理解することができます。特に、個人と社会の要素がどのように分かれているかが重要です。
– ビジネスや社会においては、スコアが高く安定している要素に焦点を当てることで改善のヒントを得ることができ、外れ値の多いエリアはリスク管理の観点で注意する必要があるでしょう。
このグラフから得られる情報は、多様な要素が交通に与える様々な影響を理解し、戦略的に活用する手助けになります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **Observed**: 始めは上昇傾向を示していましたが、中旬以降から下降しています。
– **Trend**: 緩やかな上昇から中盤でピークに達し、その後は緩やかな下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed**: 中旬にかけての上昇が顕著で、その後の急激な下降が見られます。
– **Residual**: 特に7月17日頃に急激な変動が見られ、その後はやや安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **Observed, Trend, Seasonal, Residual**: 観測値が全体の変動を示し、トレンドが長期的な流れ、季節成分が周期的な変動、残差が予測誤差や短期的なノイズを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **TrendとObserved**: 観測値はトレンドを反映しつつも、季節成分や残差による細かな変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Seasonal**: 小さいが、周期的な変動が観察され、特に特定のタイミングでの変動が顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的な印象**: トレンドの下降が懸念されます。初期の上昇は好調なパフォーマンスを示していましたが、その後の低下が予測課題を示唆します。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期の上昇は需要や利用の増加を示すかもしれませんが、その後の低下は交通政策や経済情勢の変化が影響を与えている可能性があります。持続可能な交通手段の強化や政策の見直しが求められるかもしれません。
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、STL分解を用いて30日間の交通カテゴリにおける個人WEI平均スコアを分析したものです。それぞれのプロットから読み取れる情報を以下に示します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドは期間中、最初の数日間は上昇し、その後下降しています。これは交通カテゴリにおける個人WEI平均スコアが一時的に向上した後、低下していることを示唆しています。
2. **周期性（Seasonal）**:
– 季節成分には明確な周期性がありますが、大きな変動は見られません。このパターンは交通における日々の変動を表している可能性が高いです。
3. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差成分では、特定の日に急激な変動が見られます。これらは予測不可能な出来事やノイズで、外れ値として捉えることができます。
4. **各プロットや要素の意味**:
– 上から順に、観測されたデータ、トレンド成分、季節成分、残差成分を示しています。観測されたデータは、他の三つの成分の合計として表現されています。
5. **複数の時系列データの関係性と相関**:
– トレンド、季節成分、残差成分の相互作用は、交通の利用パターンが日毎にどのように変動するかに影響を与えています。トレンドの下降は、交通利用の全体的な低下を示唆できます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期のトレンド上昇は特定の期間の需要増加を示唆しますが、その後の下降は、例えば人々が他の手段で移動し始めた、または交通手段の制限などの影響である可能性があります。これにより、交通業界は柔軟な運用や新たな戦略の必要性を感じるかもしれません。
全体的に、このデータは交通利用の変化を捉えるための有用な洞察を提供しており、政策立案者や企業にとって重要な情報を含んでいます。
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:
以下のグラフについての分析と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド:**
– トレンド要素を見ると、全体として初期は上昇し、後半にかけて緩やかに下降しています。これは、観測データが一時的に増加した後、減少に転じることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 観測データの変動には、特に中旬以降に急激な低下があります。残差プロットでも、特定の日に大きな変動が見られます。
3. **プロットや要素の意味:**
– **Observed:** 実測値の変動を示しています。
– **Trend:** 長期的な流れを示し、現在減少傾向にあります。
– **Seasonal:** デイリーや週間の周期性的な変動を示しています。この要素では短期間の浮き沈みがあります。
– **Residual:** 実測値とトレンド、季節要素を差し引いた残りの変動を示し、ランダム性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 観測データは基本的にトレンドに沿った動きをしていますが、周期成分の影響で小刻みに変動しています。残差には予測できない変動部分が含まれます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 観測値はトレンドとシーズナリティの影響を強く受けています。周期成分が明確に見られるため、週や特定の日ごとのパターンがある可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– トレンドの減少は交通に関連する活動の落ち込みを示唆しているかもしれません。原因としては季節的な影響や、外部要因（例えば、天候やイベント、政策の変化など）が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、交通量の減少は輸送業や関連ビジネスに影響を与えうる可能性があります。逆に、増加が見られれば、それらのビジネスにとって好機です。
この解析から、交通パターンの把握と計画策定には、細かな季節要因の分析が重要であることが分かります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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1. **トレンド**:
– このPCAのグラフでは特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体として、データポイントは右上と左下に分散している傾向があります。これは、両者の主成分に沿ったパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の象限に外れ値がいくつか見受けられます。他のデータポイントから離れており、特異な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 第一主成分（貢献率0.78）と第二主成分（貢献率0.06）によりデータがプロットされています。第一主成分がデータの大部分を説明しており、第二主成分は少量の追加的な情報を提供していると解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして示されていないため、相関関係よりも各主成分におけるデータの分布が重視されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に第一主成分に強く依存しています。この主成分が大きくデータの説明に寄与していることから、関連する要因が影響を与えていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 第一主成分が高いデータが集まる右側のデータ点は、交通において重要な変数や要因が集中している可能性があります。企業や政府機関は、この主要因を特定し、交通計画やリソース配分を見直すことで効率性を高められるかもしれません。
– 外れ値の存在は、異常な運行状況や、特に注目すべきイベントや事象が影響を及ぼしていることを示す可能性があり、深掘り分析を行う価値があります。
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。
