📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコアのトレンド**: 序盤（7月2日〜7月10日）でのスコアは概ね横ばい、もしくは小幅上昇を示していますが、7月中旬以降に増加し、その後、7月末から8月初にかけて徐々に下降傾向を示しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均の推移**: 個人WEI平均は全体として幾分安定している一方で、社会WEI平均はより激しい変動を示しており、特に後半では高いスコアを記録しています。
#### 2. 異常値
– **総合WEI**: 7月初めから中盤に異常値が現れており、特に7月27日の0.57というスコアが顕著です。この日付において社会的な変動や、特定の要因による影響が考えられます。
– **個人と社会の平均オーバーラップ**: これらの日付における異常値は、個別項目（例えば健康状態、心理的ストレス）での著しい変動が影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: 7月中旬から8月にかけて、社会的な安定性の向上が示唆されています。特に持続可能性と社会基盤のスコアが高い水準で推移していることが背景にあるのでしょう。
– **季節的パターンと残差**: 残差では短期間での大幅変動が見られ、特定期間（例：7月20日前後）にストレスや自由度に関するスケールが外部要因によって動揺していることが示唆されます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップの洞察**: 経済的余裕と健康状態は高い相関を示しています。特に、自由度と持続可能性が密接に関連していることがわかり、これは社会基盤および多様性への配慮が影響を与えている可能性があります。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図からの洞察**: 個別の健康状態やストレスのスコアはばらつきが少なく安定していますが、自由度と自治のスコアに顕著な外れ値が見られ、この点が時折発生する大幅なスコア変動に寄与している可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAの結果**: 主成分分析によれば、全体の変動の78%がPC1（主に経済的余裕や健康状態に基づくスコア）により説明されます。このことから、交通カテゴリ内での社会の安定性および持続可能性に大きく影響を与える要素として機能していると考えられます。
### 結論
全体を通じて、社会的変動（特に7月末）に関する兆候がある一方で、自由度や健康状態を取り巻く個々の異常変動が、WEIスコアの短期的な下降を説明する可能性があります。特に、個人的および社会的要因が相互に影響し合い、支配的なトレンドを形成していることが分かりました。また、PCAの結果は、システム全体での個人の自由と持続可能性の調和的関係に関するポジティブな指標として機能することを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 総合的に見ると、WEIスコアは期間の初めからわずかに下降しています。
– 終盤にかけて、予測が未来の日付に対して行われており、予測モデルに基づく異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られ、これらは黒い円で示されています。
– 総体的な下落傾向とは別に、局所的な変動が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示しています。
– 赤い×印が予測され、その結果により将来的な傾向を示唆しています。
– グレーのシェード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**:
– ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、および線形回帰のモデル予測が示されていますが、全て少し異なる未来の傾向を示しています。
– 特にランダムフォレスト回帰は大きな変動を予測しており、他のモデルとは異なる方向を提案しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには若干の変動があり、その変動に対する予測モデルの精度を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察や影響**:
– 人々はこの傾向を見て、交通の混雑度や効率が過去30日間で悪化していると感じるかもしれません。
– この下降傾向が続くことは、交通関係のサービス提供者にとって不安要素となるかもしれません。
– 異なる予測モデルの結果を比較検討し、正確な対応策を講じることが重要です。ビジネスおよび政策決定者は、これらの洞察を活用して、交通管理の改善や対応策を検討する必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の15日間はWEIスコアが安定しており、その後少し下がり、再び安定しています。
– 全体的には、大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、少しの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか確認できます（黒い円で囲まれたプロット）。
– 特定の日にスコアが急激に変化している可能性がありますが、全体的な変動はそれほど急激ではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績データで、過去のスコアを示しています。
– **赤い×**は予測データで、将来のスコアを示していますが、予測範囲内にばらつきがあります。
– グレーのシェードは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各種予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の線が、異なる回帰モデルでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと予測データとの間には明確な関係が見られ、予測は段階的に下降する傾向があります。
– 複数のモデルによる予測が一致する傾向があるため、全体像の予測精度が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内に一貫したパターンは少ないですが、予測では段階的な下降傾向が示されています。
– 予測不確実性範囲が広い場合、予測の精度が低い可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**
– WEIスコアが安定していることから、交通に関連したパフォーマンスが一定の範囲に収まっているようです。
– 社会的には、この安定性が交通システムやその改善に対する信頼につながる可能性があります。
– 予測ではスコアが下降する傾向があり、これが実現した場合、交通システムの効率や利用状況の問題を示す可能性があります。
このデータを用いたさらなる分析や改善策の検討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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– **時系列トレンド**: グラフ全体を見ると、初期段階ではWEIスコアは比較的安定していますが、次第に軽微な下降傾向が見られます。この下降が継続的か一時的であるかは予測区間を含めてさらなる分析が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 黒い円で示された「異常値」は、期間全体で確認できます。この異常値が外的要因によるものなのかは、データの詳細分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– **プロット**: 青の点が「実績AI」を表し、Xマークが「予測」を示しています。これにより、実際の実績と予測の差異を視覚的に比較できます。
– **不確かさ範囲**: 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を評価するのに役立ちます。
– **予測モデル**: 色の異なる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測手法に基づくモデルを表しており、モデル間の違いを観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **予測と実績の関係**: 実績データと各予測線とのズレを見て、各モデルの予測精度を評価できます。全般的に、各モデルの予測はWEIスコアの低下傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **相関関係**: 実績値のプロットと予測モデルのトレンドとの相関を確認することで、どのモデルが最も実績に近いかを評価できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– **直感**: WEIスコアの下降傾向と外れ値の存在は、交通における何らかの問題や異常が発生している可能性を示唆します。例として、交通流の滞りやインフラの問題が考えられます。
– **社会への影響**: WEIスコアは交通の効率性や安全性を反映する可能性があるため、下降傾向は都市計画や交通政策の見直しを要求しているかもしれません。外れ値は短期的なトラブルや改善の必要性を速やかに示している可能性があります。
このように、実データと予測モデルの比較を用いて社会交通の現状および将来の見通しを視覚的に捉えることが可能です。
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
– **トレンド全体**: 実績データ（青い点）に大きな上昇や下降のトレンドは見られず、全体的に横ばいの傾向があります。
– **予測線**:
– 線形回帰予測（薄緑）もほぼ横ばいに見え、決定木回帰（青）も同様です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は微妙に下降していますが、急激な変動はありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内にはいくつかの異常値（黒い輪郭で囲まれた青い点）があり、平均から外れていることが確認できます。
– これらの外れ値は特定の日に何らかの経済ショックや交通イベントがあった可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**: WEIスコアの実際の観測値を示しており、予測と比べてどう変動するかを見るための基準となります。
– **予測（赤いバツ）**: 複数のモデルによる予測ポイントを示しており、未来の動向を推察するための指標です。
– **不確かさの範囲（灰色のエリア）**: 予測の信頼性を示すもので、実績がこの範囲に収まることを期待しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実際のデータと各予測モデルの出力が並行して表示されており、それぞれの予測がどの程度実績と一致しているかが視覚的に示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的一定の範囲に収まり、WEIが安定していることを示唆します。
– 異なるモデル間での予測の開きは大きくないため、ある程度の相関があると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– WEIスコアの安定性から、現状維持および経済的余裕が継続する可能性を示しているため、交通に関連するビジネスや政策は大規模な見直しの必要がないかもしれません。
– 外れ値は個別のイベントや政策変更、あるいは突発的な環境変化を示唆する可能性があり、そういった点の分析が経済的に重要です。
このような視点から、異常値の要因を特定し、予測の精度を高めるための追加データの取得や分析が求められます。
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:
グラフを分析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 全体的に見て、WEIスコアは比較的一定で、わずかな下降傾向が見受けられます。30日間の期間を通じて、大きな上昇または下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は、黒い円で囲まれたデータポイントで示されています。これらは特定の日に急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、実績値は比較的安定しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、今後のわずかな下降傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、ほとんどのデータポイントが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**
– 複数の予測モデルが用いられており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果が示されています。各モデルがやや異なる傾向を示していますが、全体的には大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはかなり密集しており、健康状態がほぼ安定していることを示しています。特定の日の外れ値以外は大きな異常はありません。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– データが比較的安定しているため、交通に関連する健康状態が大きな変動を示していないことを示唆しています。
– 予測モデルが非常に類似した予測をしていることから、モデルの信頼性が高いと考えられます。
– 将来的には、軽微な下降傾向が予測されており、リスクを事前に軽減するための調整や対策が必要かもしれません。
このグラフは、交通に関連する健康管理の安定を確認し、将来的な計画に役立つ視点を提供します。
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**:
– 7月初めから中旬にかけて、WEIスコアは約0.7から0.8の範囲で横ばいです。
– 7月中旬以降、スコアが徐々に低下し、0.6付近で安定しています。
– 一部の予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は、今後の下降傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初めと8月初めにおいて、数値が他のデータ点より著しく高い外れ値が観察されます。
– データの殆どが0.6付近で収束している中、これら外れ値は異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。予測は赤い「×」で示され、プロットされたモデルによる信頼度が灰色の範囲で表されています。
– 予測モデルの線が3種類あり、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データは、全体的に一致しているように見えますが、時折大きく乖離している部分があります。
– ランダムフォレスト回帰だけが下降トレンドを示しており、他のモデルはおおむね横ばいを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測の間には一定の一致が見られますが、一部不確実性（灰色の範囲）が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 初期の心理的ストレスが比較的高い状態から中期以降にかけて低下する傾向が見られることから、環境の変化や対策の効果が反映されている可能性があります。
– 交通の問題が発生している場合、夏季に向けて対策が取られたことで心理的ストレスが軽減したと考えられます。
– ビジネスの観点から、予測を基にストレスの増加が予想される時期に重点的に対策を講じる必要があるかもしれません。
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**
– 最初の約10日間は、0.8以上のスコアが多く見られ、高いパフォーマンスが示されています。
– その後、0.6から0.8の間での変動が多く、徐々にスコアが低下しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中盤から後半にかけて、0.6以下に急落するデータポイントが見られ、多くの外れ値が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、X印は予測データを示します。
– 外れ値は黒い丸で囲まれており、予測の不確かさはグレーの帯で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間でかなりの違いがあり、特に後半の予測はランダムフォレスト回帰によって急激に低下する傾向が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高スコア帯（0.8-1.0）の後、中盤で中間帯（0.6-0.8）に集中し、終盤にスコアが低下するパターンが見られます。
6. **直感的な感じ方と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフからは、パフォーマンスの一貫性がないことが直感的に理解でき、特に月末に向け予想外の低下が懸念されます。
– ビジネスや社会への影響として、交通関連の自由度や自治が下降トレンドにあることで、混乱や対応策の必要性が感じられるかもしれません。また、予測の精度を上げることで、より適切な対策を講じる余地があると考えられます。
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:
このグラフは、交通に関連する社会的な公平性・公正さを示すWEIスコアの30日間の動向を示す時系列散布図です。次のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– WEIスコアは一定の範囲内で上下していますが、特に長期的な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 全体的にスコアは高めで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが多数のプロットの中から外れ値として黒い枠で強調されています。
– 急激な変動はあまり見られず、スコアは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しています。
– 赤い×や予測の線は予測値を示し、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）が用いられています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測値には一定の相関が見られますが、予測の精度にはばらつきがあります。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは他のモデルと異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間にはある程度の対応関係がありますが、予測精度の向上の余地があります。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– 人々はこのスコアが高いことを望むかもしれませんが、予測のばらつきは改善の必要性を示しています。
– 交通機関の公平性・公正さが維持されていることは、社会的な満足度や信頼の向上につながる可能性があります。
– 精度の高い予測が可能であれば、これを元にした政策立案や社会的な改善策が考えられます。
今後のアクションとしては、モデルの改良とともに、外れ値の要因分析を行うことが重要でしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは概ね横ばいを示していますが、特に2025年8月近辺で急激に下がっています。この部分は異常値（外れ値）と関連している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中央付近にある大きく下がった点は外れ値とラベル付けされており、通常のスコア範囲を外れています。この急激な変動は、交通に関連する持続可能性や自治性における一時的な問題や障害を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示しており、比較的一定の範囲に収まっています。
– 赤いXは予測データを示しており、大きな変動を予測していません。
– 円で囲まれた点は異常値とされており、何らかの異常事象が発生したことを示唆します。
– 色付きの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルからの将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**
– 実績データと複数の予測モデルの比較ができます。予測モデルの全てが中心付近で収束しているため、短期的には大きな変動は予想されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの範囲は0.8から1.0が多く、分布が偏っていることが分かります。これは交通における持続可能性と自治性がほぼ一貫して良好であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 通常の範囲にある多くのデータポイントは、交通システムの持続可能性と自治性が日常的に安定していることを示唆しています。
– 外れ値は、何か外部的な要因が一時的にシステムのバランスを崩した可能性を示しており、これに対する早期の原因究明と対策が求められます。
– 各予測モデルの未来のトレンドに従い、今後の計画や戦略の策定においては、どのモデルが実績値に近いかを検証しながら柔軟な対応が可能です。
このグラフは交通システムの安定性を示すと同時に、外部的要因が持続可能性に影響を与える可能性の洞察を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは横ばいの傾向。値は0.8付近に集中している。
– 8月中旬から僅かに下降している可能性が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは他と比較して明らかに低い、もしくは高い値を取っている（異常値として黒のリングで囲まれている）。
– それらは予測範囲からも外れている。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績データは青い点、予測値は赤い×印で示される。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、多くのデータがこの範囲に収まっている。
– 紫色線が予測（ランダムフォレスト回帰）を表示。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は概ね同様の範囲にあり、強い相関関係がある。しかし一部で乖離（かいり）が見られる。
– ランダムフォレスト回帰予測は徐々に下降傾向。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には正の相関が見られる。
– 多くのデータが0.8付近で密集。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くのデータが0.8程度に集中していることから、この値が基準的なパフォーマンスを表していると考えられる。
– 外れ値がある場合は、特定の交通や教育・社会基盤要因（例：インフラの大規模な故障や変革）を示している可能性がある。
– WEIスコアの変動が少ないため、現在の社会基盤が比較的安定していると推測されるが、下降傾向も見えるので注意が必要。ビジネスや政策の面では、改善施策にフォーカスする必要があるかもしれない。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– **実績AI (青い点):** 30日間のスコアにおいて、最初は高い値（0.8から1.0付近）で安定していましたが、中盤からスコアが低下し、0.6付近で低位安定しています。
– **予測（ピンク、青、紫の線）:** 線形回帰とランダムフォレストの予測が示されています。線形回帰は今後のスコア減少を示唆し、決定木回帰は水平に近い予測線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値が数個見受けられ、0.6の周辺にプロットされています。
– 特に中盤でのスコア変動が顕著です。
3. **各プロットや要素:**
– **実績AI (青い点):** 実際のスコアを表します。
– **予測 (×):** 予測されたスコアを意味します。
– **異常値 (黒い丸):** 通常の範囲から外れたデータポイントです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実際のデータと予測は、特に後半で乖離しています。ランダムフォレストによる予測よりも、実績データがより低い位置に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期のスコアが後半で大きく下降しているが、予測手法の違いによる将来的な変動予測が異なる。
6. **直感的な洞察と影響:**
– **直感的洞察:** 初期の高スコアの維持が困難になっているように見えるため、交通カテゴリにおける共生・多様性の促進に課題があることを示唆しています。
– **影響:** この傾向が続く場合、社会的な共生や多様性の確保に支障が出る可能性があります。したがって、交通文化の多様性や共生促進のための対策が必要です。
以上の分析から、スコアを向上させるための戦略的な取り組みが求められています。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯によって色の変化が見られ、一定の周期性があるようです。特に、一日の始まりと終わりで明るい色が多く現れ、中間の時間帯は暗い色が多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日と7月23日に突如として現れる薄い色のエリアが、急激な変動を示しています。また、7月24日と27日には特に暗い色の変動も見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、黄色に近いほど高スコア、青や紫に近いほど低スコアを示しています。暗い色が多い時間帯は活動が少ないこと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**:
– 各時間帯は一貫したパターンを示しており、午前中と夜間の時間帯に明るい色が多く表れています。このことから、これらの時間帯に活動が集中していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間から午後にかけての時間帯（特に16時から18時）は低スコア（暗い色）で一貫しています。これはこの時間帯にあまり交通活動がないことを示しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 一般的に、通勤時間が活動のピークであり、スコアが高い（明るい色が多い）ことから、交通の集中度が高いと考えられます。逆に、午後の低スコアの時間帯は交通量が少ないか、活動が減少している可能性があります。これは企業の運営時間や効率的な出勤時間帯の選定に影響を与えるかもしれません。また、急激な変動がある日には何らかのイベントや天候変化が影響を与えている可能性があります。
これらの洞察は、交通計画やビジネス戦略の構築に有用な情報を提供するでしょう。特に、ピーク時間や閑散時間の理解は、輸送リソースの最適化に繋がります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時間帯によって色の分布が異なり、周期的な傾向が見られます。特定の時間帯に色が変化しやすい部分があることから、日ごとに強弱の変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付と時間帯において、色が急に濃くなったり薄くなったりしている部分が見られます。例えば、7月23日には非常に暗い色が見られ、平均スコアが大きく変化していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は個人WEI平均スコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は比較的スコアが高いことを、暗い色（青、紫）は低いスコアであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアの変動を見ることで、一日の中でスコアがどのように推移するのかを確認できます。特定の時間帯で一貫して高いまたは低いスコアが見られるかどうかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 徐々に色が変わるパターンが見受けられるため、時間帯に沿ったスコアの変化には一定の相関関係があるかもしれません。
6. **人間の直感的な反応と影響**
– このヒートマップでは、交通に関するデータが視覚的に示されています。特に、ピーク時や非ピーク時の分析に役立つでしょう。高スコアの日付と時間が明るく表示されており、どの時間帯が一般に「忙しい」かを視覚的にすぐ把握できます。
– ビジネス面では、輸送スケジュールの最適化や人員配置の計画にこのデータが寄与する可能性があります。社会的には、混雑の緩和や効率的な交通管理に役立つ情報が得られるでしょう。
このデータは、交通パターンの理解を深め、効率的な日常運行やリソース配分の最適化に役立つでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯におけるスコアの変動には周期性があります。特定の時間帯（午後15時～17時頃）は比較的高いスコアを示していますが、日によって変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日以降、午後18時から19時にかけてスコアが急激に低下しています。これらは何らかのイベントや状況が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示し、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。逆に、紫色の部分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性**:
– 日中のスコアは午後に高くなる傾向が見られ、特に13時以降17時までの時間帯で安定していますが、日によって増減があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に午前中から午後にかけてスコアが上昇し、夕方に一部低下する傾向にあります。このパターンは様々な外部要因（天候、イベント等）によるものかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの人が利用する交通手段の混雑度や効率性の変化が反映されている可能性があります。これにより、特定の時間帯や日付における交通の最適化が求められるかもしれません。
– ビジネスにおいては、効率的な働き方改革や時間管理の見直しを行うための貴重なデータとなるでしょう。
全体として、ヒートマップは社会活動や交通状況の効率性を示しており、それによって問題点の特定や改善策の導入が可能です。
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は、交通カテゴリにおけるWEI項目間の30日間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は相関を示すもので時系列ではないため、具体的なトレンドは追えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が低い組み合わせ（青色や薄い色のセル）は、相関が高い従属関係を示すセルと対照的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色に近いほど強い正の相関を示し、青色に近いほど弱い正の相関（または負の相関）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に、個人WEIと社会WEI平均や「共生・多様性・自由の保障」などの項目は、全般的に他の項目と高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI自由度と自治」と「個人WEI心理的ストレス」は、やや高い相関を持つ（0.71）。
– 「社会WEI共生・多様性・自由の保障」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.94）を示しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 「個人WEI健康状態」と「個人WEI経済的余裕」の相関が比較的低いことから、健康が経済状態に直接依存していない可能性があります。
– 高い相関を持つ項目間では、データが相互に関連するため、改善施策を統合的に行うことで効果がより大きくなると考えられます。
このヒートマップは、交通に関連するWEI項目間の相互関係を視覚的に理解し、政策立案や改善領域の特定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプで30日間の分布が示されているため、トレンドの特定は直接的には難しい。ただし、以下の要素から相対的な位置づけが観察できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済状況）の中に外れ値が見られます。また、個人WEI（心配やストレス）や社会WEI（公正さ）でも外れ値が確認できる。
– これらの外れ値は特定の期間における異常な出来事や環境変化により引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、そのカテゴリのWEIスコアの中央値、四分位範囲、最大・最小範囲、および外れ値を示しています。
– カラーの違いは視覚的な区別を容易にするもので、特定のカテゴリー間の比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプがあるが、個々の分布が異なる。また、それぞれのWEIタイプが異なる側面を測定しているため、全体的な関連性よりも個別の傾向に注目することが重要。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの幅や外れ値の有無により、各カテゴリのスコアの安定性や変動性が示される。
– 例えば、個人WEI（心配やストレス）の分布が比較的広範であることは、ストレスレベルが大きく変動している可能性を示唆。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このグラフから、人々や社会が置かれている状況は多様であり、特に個人的な側面（経済、心理的ストレス）が公共的な側面（公正さ、生態系維持）に比べて変動していることが直感的に感じられる。
– ビジネスや政策立案者は、このデータを利用して、安定性を高めるための対策や、特に外れ値として認識される分野での支援策を検討することが重要です。
以上の分析に基づき、交通カテゴリにおける各要因の持つ意味や必要な対応策について考慮することが必要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された交通カテゴリの総合WEIスコア STL分解グラフの分析です。
1. **トレンド:**
– トレンドのプロットを見ると、最初の期間で上昇し、その後は緩やかに下降しています。全体的に言えば、30日間の期間では一度ピークを迎えた後に下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 残差部分には小さな変動が多く見られますが、大きな外れ値は確認できません。特に中旬から下旬にかけての変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **Observed:** 実際に観測されたデータです。
– **Trend:** 潜在的な傾向を示す部分。長期的な増減を視覚化しています。
– **Seasonal:** 季節性や周期的な変動を示す部分。小さな周期的変動が見られます。
– **Residual:** トレンドと季節性を取り除いた後の残差で、予測できなかった変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– トレンドが減少傾向にある一方で、季節性の変動が一定の幅で存在するため、実際の観測値（Observed）は一定の範囲内で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 観測値はトレンドと密接な関係があり、季節性に加えて残差が微細な変動をもたらしています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 直感的には、交通関連の指標が一時的に改善したが、再び低迷しつつあることを示唆しています。このようなトレンドは、経済活動や季節的要因、特定のイベント（例: 大型連休や悪天候など）の影響を受けているかもしれません。ビジネスにおいては、交通量の低下が関連産業に悪影響を与える可能性があり、早急な対応が求められるかもしれません。季節性を考慮した計画が重要です。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– トレンドは中盤から後半にかけて上昇し、ピークに達した後は再び下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分で一部上昇のピークが観察され、その後急激に減少しています。
– 2025-07-17付近での急激な下降が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測データで、全体的に上昇した後に降下する波形を描いています。
– **Trend**: 全体の長期的な傾向を示し、上昇した後に降下する一定の変化を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性があり、比較的一定の幅で変動しています。
– **Residual**: 観測値とトレンド+季節性の差を示し、急激な変動を示す箇所もあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observedは、TrendとSeasonalの合計にResidualを加えたものと言え、季節性が全体の動きに影響を与えていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとObservedの相関が高いですが、季節性も小さな波を刻みながら影響しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 交通の利用状況や一定の増減のトレンドが見て取れますが、時折急激な変化があるため外的な要因による影響の可能性があります。
– ビジネスにおいては、トレンドの下降のタイミングが利用者数の減少期を示すかもしれないため、対応策が必要です。
– 社会的には、季節性を考慮した交通政策の立案やリソースの最適配分が求められます。
この分析によって、交通利用のパターンを把握し、戦略的な意思決定に役立てることが期待できます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドの部分を見ると、7月初めから7月中旬にかけて上昇し、その後は8月に向けて減少しています。これは交通に関する活動が月初めに増加し、その後減退したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データ（Observed）や残差（Residual）から、大きな急変は特に見られませんが、7月上旬と中旬にかけてのピークが目立ちます。季節性や特定のイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値は実際のデータの変動を示します。
– トレンドは長期的な変動を捉えており、交通量の全体的な傾向を示しています。
– 季節性（Seasonal）は繰り返しのパターンを示し、このデータの場合、短期の増減が繰り返されています。
– 残差（Residual）は上記の要素で説明できない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドは全体的な変動方向を提供し、季節性は短期的な増減を補完しています。残差は予定外の出来事や予測不可能な要因を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値のピークは、季節性とトレンドの増加が重なった部分で生じています。これは、交通に関する特定の要因（例：イベント、天候）と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– グラフからは、月初に向けた交通活動の増加が確認できます。これが何らかの社会的イベント（例えば、祝祭や大規模イベント）に関連している場合、企業はこのパターンを捉え、マーケティング戦略や輸送計画を調整することで利益を得ることができます。
全体として、このグラフからは、交通の活動が7月の初旬に増加した後、時間が経つにつれて減少したことが示唆されます。社会的要因やイベントがこの変動に寄与している可能性があります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフ全体に特定のトレンド（上昇、下降など）は見られないが、第1主成分軸に対してデータの分布が広がっている。
– データは全体として左右に広がり、特に第1主成分が支配的で、寄与率も高いためこれが主要な変動方向です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 第1主成分が-0.2以下の位置に、他のデータポイントからやや外れているポイントが見受けられるが、全般的には外れ値として顕著なものは少ない。
3. **各プロットや要素の意味:**
– プロットされた点は30日間の交通データの各日を表していると思われ、それぞれの日の特徴を主成分の空間で示している。
– 密度は均一で、多様なパターンの振れ幅を持っていることを示唆。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 主成分分析により、相関のあるパターンを空間的に分類し、複数の要因の影響が組み合わさっていることを示す。
– 第1と第2の主成分の分布は特定の関係性を示していないが、主成分1の方が影響が大きい。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは均一に散らばっているため、そうした中で特定の日に大きな偏差がある場合、その日は何らかの異常事象や特異なイベントがあった可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– この分析により、日々の交通データがどのように変動するかの全体像を掴むことができ、特に異常値やパターンの発見に役立つ。
– 交通データに基づくビジネス戦略として、混雑のピークを特定し、効率的な交通管理や計画を立てることが可能。
– 社会的には、交通の流れを最適化することで環境への影響を軽減したり、通勤者のストレスを減少させるといったメリットが考えられる。
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。