📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータに基づく分析結果を示します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIスコアは、月の前半に比較的高く（0.85付近）、その後中盤にかけて顕著に低下し、月末には再び上昇傾向が見られます。
– **顕著な変動期間**:
– 7月6日から9日にかけて、総合WEIスコアは一時的に上昇し、0.85以上を維持しました。
– 7月20日以降は低迷し、8月に入ると再び回復し始めています。
### 異常値
– **異常値の発生**:
– 7月20日付近で顕著に低いスコアが発生（0.68）。
– 7月27日には、特に低いスコアが観測され（0.57）、これは一時的なイベントまたは外部要因が影響している可能性があります。
### STL分解
– **トレンド**:
– 月初と月末のトレンドは高い水準を維持していますが、中盤で短期的な急低下が見られます。
– **季節性**:
– 典型的な季節性パターンは見られませんが、特定の曜日や時期に依存して異常な均等上昇または下降が発生した可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関の強弱**:
– 個人と社会のWEI平均間に強い正の相関が見られます（相関係数>0.7）。
– 特に「持続可能性と自治性」および「社会基盤・教育機会」が他項目とも強く関連しています。
### データ分布
– **総合WEIスコアのばらつき**:
– 月全体を通じて幅広い分布を示しており、外れ値がいくつか観測されています。特に、7月27日や28日に外れ値が確認されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1がデータの78%を占め、主要な変動要因を表している。これは、例えば、より全般的な経済状況や幸福度の変動を指す可能性があります。
– PC2の寄与はわずかであり、詳細なサブカテゴリーでの微小な変動のみを示す。
### 結論
データ全体を俯瞰すると、月間を通しての総合WEIは一貫性が見られつつも、一部顕著な変動や異常が存在します。特に、個人と社会の幸福感の高い相関は交通関連の政策や施策が効果的に両者に影響を与えている可能性を示しています。一部の日付で観測された異常値は、特別なイベントや外的衝撃の影響を受けたことが考えられます。要因として経済的背景、地域イベント、政策の変更、または季節要因の影響などが考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左半分では、WEIスコアが比較的一定の水準（0.7〜0.9付近）を保っているが、右に進むにつれやや下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが「異常値」としてマークされており、他の点からかけ離れていることがわかります。これらはパフォーマンスの異常やデータ収集の問題を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い「×」印が予測値を示しています。これにより、予測モデルと実際の結果との違いを視覚的に確認できます。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、多くの実績データがこの範囲内に収まっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形、決定木、ランダムフォレストの3つの予測モデルが使用されており、それぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は今後の下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が予測範囲内に多くあることから、モデルの精度は一定の信頼性があると考えられますが、外れ値の存在はさらなる検証が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 一般的に、WEIスコアの低下は交通の効果の低下を示す可能性があります。特にランダムフォレストが今後の下降を示しているため、具体的な対策を検討することが重要でしょう。予測により、交通政策の改善やリソースの最適な配分が可能になるかもしれません。
このデータは、交通管理者や政策立案者に貴重な洞察を提供し、効率的で効果的な交通システムの運用をサポートできます。
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:
以下のポイントに基づき、グラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として横ばいの傾向を示しています。期間全体にわたり、WEIスコアは主に0.7から0.8の範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットに黒い円があり、これは外れ値として特定されています。これらは通常の範囲を外れるスコアで、特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、赤いバツは予測されたスコアです。その周囲の灰色の領域は、不確かさの範囲を示しています。予測については3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測は、今後のスコアの変動に関する仮説を異なる手法で提示しています。線形回帰は横ばい、決定木は若干の上昇、ランダムフォレストは減少を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7から0.8の範囲内で密集し、その中に外れ値があります。これにより、全体として非常に安定したパフォーマンスが示されていますが、一定の周期で異常が発生している可能性があります。
6. **人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– このグラフは、交通に関する個人のWEIが安定していることを示唆しています。外れ値の存在は、特定のイベントや状況が一時的な異常を引き起こしている可能性を示唆します。未来の予測が分かれる中で、ビジネス戦略を立てる際には状況の変化に柔軟に対応することが求められるでしょう。特に、外れ値を引き起こす要因の特定が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データはWEIスコア0.8付近を中心に、小さな上下の変動を伴いながら横ばいで推移しています。
– WEIスコアには周期的なパターンは見られず、比較的一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか黒い縁で示されていますが、大きな急変動は見られません。
– 外れ値はスコアが0.6前後に位置しているため、通常の変動範囲からは少し外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、X印は予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 様々な色の線が3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 実績のスコアと予測モデルの間には、今のところ良い一致が見られない。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測は実績と大きく離れていますが、その他のモデルは比較的実績に近い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は全体として0.8を中心とし、狭い範囲に集まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることは、交通に関連する社会的な状況が一定であることを示唆します。
– 予測モデルが異なる傾向を示していることから、さらなるモデルの精緻化が必要かもしれません。このデータが交通政策の評価に利用される場合、慎重な検討が求められます。
– 外れ値が少ないのは交通状況が比較的安定していることを示唆していますが、予測モデルの調整が必要である可能性があります。
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:
### グラフ分析の洞察:
1. **トレンド:**
– グラフを見ると、全体としてWEIスコアは横ばい状態です。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値とされるデータポイントは強調されています。多くの値が0.8付近に集中している中で、一部のポイントで上下への大きな変動が認められます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績データを示しており、黒い縁のある点が外れ値となっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データがこの範囲内に収まることが期待されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在のデータセットには実績のみが示されており、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が将来に対する推測を表しています。
– 予測線は全体的に横ばいで、安定した将来を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアは0.6から0.8の間に多く分布しています。データに強い相関は見られませんが、安定したトレンドがあることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアが大きく変動しないことから、交通における経済的余裕は安定していると考えられます。
– 外れ値が示す特定の日には、何らかのイベントや影響があった可能性が考えられ、それが交通支出や経済状況に影響を与えたかもしれません。
– ビジネスにおいては、全体的に安定していることで予測のしやすさが上がり、戦略立案に有利であると言えるでしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（健康状態）スコアの時系列変化を示しています。これを分析した結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは横ばい傾向にありますが、微細な下降傾向も見受けられます。
– 予測線では、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）において、今後も若干の減少が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアが0.6を切る外れ値がいくつか見受けられます。
– これらの外れ値は特定の要因によるものである可能性があり、検討する価値があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データであり、予測誤差範囲内に大半が収まっています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値として注目されるべきデータです。
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には大きな乖離はなく、予測モデルは比較的信頼性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは大部分が0.7から0.85の範囲に集中しており、分布が比較的一様です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が安定している状態ですが、外れ値や微細な下降トレンドは注意が必要です。
– 交通業界のサービス改善や顧客満足度調査において、潜在的な問題を見つけるための指標となり得ます。
– 社会的には、交通サービスの安全性や利便性の向上への関心を喚起し、持続的な改善に繋がる可能性があります。
このような分析が、データに基づく意思決定をサポートし、個人や組織のニーズに応じた戦略策定に貢献するでしょう。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期に0.8付近で横ばい後、若干の下降傾向が見られます。
– WEIスコアが7月中旬から8月初旬にかけて、さらに0.6程度に落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつかプロットされており、特に8月付近に散見されます。これは、予想と実績間で大きな乖離があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の点**: 実績値を示し、心理的ストレスの実際のスコアを表しています。
– **赤い×**: 予測値を示し、AIによる予測が含まれています。
– **外れ値用の黒丸**: 異常値を強調しています。
– **線グラフ**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測を示していますが、大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と予測の間には一定のズレがありますが、全体的には同様のトレンドをたどっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に高い相関がある可能性がありますが、外れ値によって一部乖離が生じています。
– 分布は0.6から0.8の間で一定ですが、時々外れ値があります。
6. **洞察と影響**:
– 全体のトレンドから、個人の心理的ストレスが安定しておらず、時折予測を外れる高ストレス日があることが見てとれます。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理の重要性が挙げられます。特に外れ値が多発する原因を探ることで、適切な対策を講じることが可能となり、パフォーマンスの向上や快適な生活環境の提供に繋がるかもしれません。
このように、グラフから心理的ストレスの変動とその要因について幅広い洞察を得ることが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の部分では、WEIスコアは高め（約0.8以上）に保たれていますが、徐々に低下する傾向が見られ、その後スコアが0.6近辺で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが異常値としてマークされています。これは、特定の期間におけるスコアの急激な変動や通常と異なるパターンを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績データで、全体的な傾向を示しています。
– 赤いバツ印は予測データで、今後のスコアの見通しを示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値を示し、通常の範囲外のスコアが発生しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、将来のスコアの不確かな部分を示します。
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各予測線が表示されており、それぞれ微妙に異なる未来予測を示しています。これらのモデルは、異なるアルゴリズムで算出されたものであるため、比較することでスコアの変動幅や予測の信頼性を調査できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの変動が予測において、異なるモデル間でのばらつきが見られ、特にランダムフォレスト回帰が他の方法と異なるトレンドを示していることが印象的です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアは、個人の自由度と自治の指標として重要であり、スコアが下降することは制約の増加や満足度の低下を示唆します。
– ビジネスにおいては、特に交通関連のサービスに対する顧客満足度や利用のしやすさに影響を与える可能性があります。このデータを基に、人々の移動がどの程度制約を受けるか予測し、改善策を講じることが重要です。
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:
## グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– データ全体として大きなトレンドの変化は見られず、安定しているように見えます。
– ただし、一部のモデル（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**:
– 外れ値としてプロットされているデータポイントがいくつか存在します。これらは異常値として認識されています。
– 大半の実績データは0.4〜1.0の範囲に集中しています。
3. **プロットの意味**:
– **青い点**は実績データを示し、比較的一貫性があるようです。
– **灰色の領域**は予測の不確かさを示しており、多くの実データがこの範囲に収まっています。
– 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）は異なる未来の推移を示しています。
4. **時系列データの関係**:
– 各予測モデルが異なる結果を示すことから、予測の方法やデータの取り扱いによって結果が大きく異なることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の不確かさ範囲内に多くのデータが存在しており、予測の精度は一定の信頼性を持っているように感じられます。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人々はこのグラフから、特定の時期に大きな変動や不安定な要素が存在することに気づくかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響として、交通に関連する公平性・公正さの指標が一定しており、多くの異常値が見られる場合、何らかの改善策が必要であると感じるでしょう。
全体として、このグラフは交通における社会的公平性の状態を30日間にわたり観察しており、特に大規模な改善や劣化は示していませんが、今後の予測の一部では悪化する可能性が示唆されています。このため、関連する政策や取り組みの見直しが求められ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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは大半の期間で0.8から1.0の間で安定しています。これは概ね横ばいのトレンドを示しています。
– 線形回帰予測と決定木回帰予測は大きな変化を示していませんが、ランダムフォレスト回帰予測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**
– 2025年8月の初めに0.6の外れ値があり、注目すべき異常なデータポイントです。
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、ほとんどが0.8から1.0の範囲に集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。この範囲内の大部分に実績値が収まっているため、予測が信頼できることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は全体として一致しているように見え、予測モデルが実際のデータ傾向をうまく捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの大半が上限近くに集中しており、高いWEIスコアを維持しています。
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**
– 高いWEIスコアが維持されていることから、該当の交通カテゴリーにおける持続可能性と自治性が良好であると判断できます。
– ただし、外れ値の原因を特定することで、さらなる改善の機会がある可能性があります。この異常値を深掘りすることで、問題の早期発見や対策に繋げることができるかもしれません。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は概ね横ばいですが、若干の上下変動も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータポイントとして示されています。評価期間の間にいくつかの外れ値が存在していますが、それらは全体のトレンドを大きく変えるものではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる実際のデータを表し、赤いバツ印は予測AIによる予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、予測と実績の誤差範囲を視覚化します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測（線形回帰、水色の決定木回帰、紫色のランダムフォレスト回帰）との間には若干の乖離があります。特にランダムフォレストの予測は下降トレンドを示しており、他の予測と異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は0.8から1.0の間に集中しており、中心が0.9付近にあります。変動はそれほど激しくなく、比較的安定していると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的に見ると、スコアは安定して高く、社会基盤や教育機会の状況は安定していると判断されます。ただし、外れ値や予測の乖離は注意すべき点であり、特に予測モデルの精度向上が課題と考えられます。
– ビジネスにおいては、交通インフラ関連のサービスが安定していることを示唆しており、新規投資やサービス改善を検討する際のベースライン情報として有用です。社会的には、教育機会の均等化に寄与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） 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**（青いプロット）: 初期はスコアが0.8以上で推移し、その後一部で0.6付近に低下しています。全体としてやや下降傾向が見られる。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 将来的にはさらに分散し、一部の数値は0.4付近まで下がる予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 水平方向に0.6から外れた複数の外れ値が確認できます。特に7月初旬には急激な下落が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット**: 実績データを示しており、時系列での実際の動きを表現。
– **予測曲線**: ランダムフォレスト回帰の予測は、将来的な不確実性や変動を反映して下方向のトレンドを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法により異なる未来予測が見られますが、全体として実績AIデータの下降に沿った動きを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ほとんどの実績データは狭い範囲に集まり（0.8付近）、一部のデータが範囲から外れています。
– 時系列的には、一定の安定から急激な変動への移行が見られ、社会や交通に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**:
– 安定した時期に比べ、予測される変動の大きさから、交通に関する不確実性が存在することを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、この変動は交通インフラや政策変更の影響を反映している可能性があります。結果として、予防策や対応策の検討が必要となるでしょう。
このグラフは、交通システムにおける共生・多様性への焦点を当てつつ、変動する状況下での政策や対応策検討を促進する視点を提供します。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリの総合WEIスコアの時系列変動を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 総じて、特定の時間帯において高いスコア（黄色）から低いスコア（青または紫）への変化が見られます。
– 特に、7月22日以降にスコアの低下が顕著になっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが非常に低い時間帯や日（例えば7月24日夕方以降）が確認できます。この期間に何らかの要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、黄色が高く、青や紫が低いことを示しています。
– 特定の時間（15時から17時）で一貫して高いスコアが出ていることが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが特定の日付・時間に集中する傾向があります。それは特定の曜日やイベントによる影響かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアは一貫したパターンを示しており、日による変動よりも時間によるパターンが強調されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ユーザーは夕方の交通が通常より劣化したことを実感するかもしれません。この状況は、交通インフラへの負荷増加や、不測の事故、あるいは特定のイベントによる可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、新しい交通対策の実施やイベントの影響を考慮した運行計画の見直しが求められるかもしれません。
これらの洞察は、交通政策の改善や効果的な交通管理に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯（7時、15時、23時）が緑や黄色で多く塗られていることが分かり、これがピーク時間を示しています。この時間帯は一貫して高いスコアを持っているようです。
– 他の時間帯は、比較的青系の色が多く、スコアが低いことを示しています。全体として、特定の時間帯で活動が集中している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 23日や25日には紫色のプロットが見られ、非常に低いスコアを示しています。これらは外れ値や異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各色は個人WEI平均スコアを示しています。黄色（高いスコア）から紫（低いスコア）にかけてグラデーションが設定されており、スコアの高さを視覚的に表しています。
– 色の密度は、活動の集中度や変化の激しさ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**
– 複数の日程にわたって、特定の時間帯で一貫したパターンが見られており、これは特定の交通パターンや通勤傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯で同様のスコア分布が見られることから、通勤や交通ピークとの相関が考えられます。
– 週末や祝日など、特定の日付での変動があるかもしれませんが、このグラフでは具体的な曜日情報は確認できません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 交通のピーク時間帯（通勤時間）が明確に可視化されているため、交通機関の調整や人員配置の最適化に役立てることができます。
– 異常値として認識される日付に注視することで、イベントや異常気象など、特別な影響があったかを探ることができ、今後の対策や改善に繋げられます。
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:
1. **トレンド**
– 一部の時間帯（主に午後や夕方）において黄色や黄緑の色が多く見られ、比較的高いスコアを示しています。これに対し、深夜帯（23時以降）はデータがなく、活動が少ない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月24日に16時、17時に青い色のスコアが見られ、急激にスコアが下がったことを示しています。この値は他の時間帯と比較して際立っています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、黄色が高スコア、青や紫が低スコアを意味しています。このことから、時間帯や日付ごとの活動の強度を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間を通して見られる色の変化により、時間帯による活動の変動が捉えられます。特にピーク時間が午後の特定時間帯に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の午後3時から5時のスコアが全体的に高く、交通のピーク時間を示唆しています。特定の日付におけるスコアの低下は、特別なイベントや要因による影響かもしれません。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**
– このヒートマップは時間帯ごとの交通活動や社会的な注目度を示しており、混雑する時間帯を把握するのに役立ちます。ビジネス面では、混雑を避けるための計画立案や、リソースの効率的な配分に利用可能です。特にスコアが低下している時期や時間帯においては、混雑やスムーズな交通の課題に対処するための施策が求められるかもしれません。
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には、交通カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目間の相関関係が示されています。ここから以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 期間が30日間なので、具体的な上昇や下降トレンドを示すのは難しいですが、長期の観察が必要です。
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よりも、相関の強弱を示します。強い相関（赤色）や弱い相関（青色）に注目します。
3. **各プロットや要素**:
– 赤いセルは高い相関を示し、青いセルは低い相関を示しています。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」の相関が非常に高いことがわかります（0.96）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データのうち、互いに強く相関する項目群を見つけることができます。「個人WEI平均」「社会WEI平均」「総合WEI」は互いに強く関連しています。これは、これらの平均指標が一貫して高い一致を示していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が強い（0.58）一方、「個人WEI（経済的余裕）」との相関が非常に低い（0.14）のが特徴的です。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会慈善・教育機会）」の間には中程度の相関（0.61）が見られます。
6. **人間が直感的に感じる洞察や影響**:
– 総合的な幸福度や社会の公正性が、個人の自由度や社会的多様性と密接な関係にあることが示唆されます。交通政策の計画や実施において、これらの要素を考慮することで、市民の幸福度を向上させることができるかもしれません。
– また、教育や経済的側面がWEIに与える影響の強さについて理解を深めることで、具体的な政策立案に役立てられます。
全体として、このヒートマップは交通に関する項目間の関係性を視覚的に示し、交通政策の影響を考察する基盤を提供します。
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:
このグラフは、WEIスコアの異なるタイプについて30日間のデータを箱ひげ図を用いて比較したものです。以下にグラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は30日間のデータを示しており、特定の日付に対する上昇や下降のトレンドは直接示されていません。ただし、中央値の高さから個々のスコアが比較的高いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済幸福度）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」のスコアに外れ値が見られます。これは一部の期間で他の期間と著しく違ったスコアが観測されたことを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の違いは視覚的に異なるWEIタイプを区別する役割を果たしています。
– 箱の長さはデータの四分位範囲を示し、ひげは最小値と最大値を表しています（外れ値を除く）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間の関係性や相関についてこのグラフからは直接判断できませんが、各カテゴリでの中央値や四分位範囲が異なることから、各スコアの分布には相違があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値が概して高く、四分位範囲が狭いほど、データが集中しており安定していることを示します。一部のスコアは範囲が広く、個人間のばらつきが大きい可能性があります。
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**:
– 一般に、高い可変性（四分位範囲が広い）や外れ値が多い地域では、スコアの安定性が問題視される可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、WEIスコアの安定性が生活の質に影響を与える可能性があるため、スコア改善のための政策や施策が検討されるかもしれません。
この分析により、各WEIスコアタイプの分布の特徴が明らかになり、特に外れ値やばらつきがどこで発生しているかが把握できます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、交通カテゴリの総合WEIスコアのSTL分解を30日間にわたって分析したものです。それぞれの視覚的特徴とその洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– トレンド要素を見ると、全体的に緩やかに下降していることがわかります。これは長期的な減少傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 観測値と季節要素では、数か所で急上昇や急下降が見られます。特に中盤から後半にかけての急激な変動が特徴的です。
– 残差でも急激な変動が観察され、特に中盤でのピークが目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 観測値は実際に観測されたデータの総合像を示しています。
– トレンドはデータの長期的な変化を表し、全体的な下降を確認できます。
– 季節要素は周期性を示しており、このデータは何らかの周期的な変動要因が含まれていることを示唆しています。
– 残差は観測値からトレンドと季節成分を除いた変動で、突発的な変動を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 観測値は、トレンドと季節的な変動要因の組み合わせによって形成されています。
– トレンドが緩やかに下降する中で、季節的要因や突発的な要因により短期的な変動が発生していると考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– トレンドと季節成分には明確な相関は見られないものの、季節成分は観測値の変化に寄与しています。
– 残差は突発的な変動が多く、従ってノイズやその他の小規模なイベントが作用している可能性があります。
6. 直感的な感覚とビジネスや社会への影響:
– トレンドの下降は、交通量やその関連指標に関する関心が減少している可能性を示唆します。
– 季節的な変動からは、特定の期間において交通が増加または減少することがわかり、この情報は交通計画やインフラ整備において有用です。
– 突発的な変動に対する理解は、異常な交通イベント対応やリアルタイムの調整に役立ちます。
このように、このグラフからは交通に関する長期的な傾向や季節的な波、さらに突発的な変動を読み取ることができます。
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:
直感的なAIとして、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフを見ると、全体的に緩やかな下降傾向が見られます。これは、この期間におけるWEI平均が減少している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬から中旬にかけての観測値グラフで急激な変動が見られます。末尾の方でも急激な増加があり、これらは特異なイベントや異常な行動に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値（Observed）は全体のWEI平均を示しています。
– トレンド（Trend）は長期的な動きを表し、下降傾向。
– 季節性（Seasonal）には周期的な変動が見られ、特に中旬にピークがあります。
– 残差（Residual）は予測されたパターンからの偏差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドが下がっている一方で、観測値には一時的な上昇も見られ、これは季節性や外れ値による影響を受けていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の影響が顕著であり、特に週単位の上昇と下降が見られます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 一般的な下降トレンドは、その期間中の交通関連の指標（例えば利用量）の減少を示しており、例えば夏季の特定のイベントの影響などが考えられます。
– 急激な変動は交通需要の急変を示しており、運輸業界では対応に注意が必要です。特にピーク時の管理や対策を講じることが重要です。
この分析をもとに、交通管理やスケジュール最適化における意思決定を行う材料として活用できるでしょう。
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:
このSTL分解グラフからは、複数の視点で交通に関する洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は30日間で緩やかに下降しています。長期的には交通に関する平均値が減少している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に観測データ（Observed）には急激な上昇や下降が見られ、7月中旬に大きなピークとその後の急落が確認できます。これは一時的なイベントや交通事情の大きな変化を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **観測データ（Observed）**: 実際のデータの観測結果で、一般的な変動を含んでいます。
– **トレンド**: 全体の流れを表し、徐々に下降しています。
– **季節成分（Seasonal）**: 引き続き周期的な波動を示しており、交通の曜日別の変動を表している可能性があります。
– **残差（Residual）**: トレンドと季節を除いた後の不定期の変動を示しています。ここに特に高い外れ値が見られる場合には、特異なイベントを示すかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 季節成分は定期的に変動しており、週末や特定の曜日に関連した変動が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差を見ると、いくつかの急激な変動があり、特定の出来事が観測値に影響を与えた可能性があります。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 人間の直感的理解として、このデータは7月中旬のイベントや異常気象などによる一時的な交通の増減を示唆しています。
– ビジネス的には、周期的な変動に合わせたリソース配置や、予期せぬイベントに対する柔軟な対応が求められます。また、トレンドとしての下降は、交通手段の利用減少や新たな交通手段への置き換えを示している可能性があります。
このグラフは交通状況の変動を詳細に解析し、適切な戦略の策定に役立つ情報を提供しています。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（寄与率0.78）と主成分2（寄与率0.05）の分布に特定の方向性や明確なトレンドは見えませんが、横に長く、広がっています。
– データポイントは第1主成分の値が正の方向に集中している領域が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が0.15以上の位置に外れ値が見られます。これらは通常の分布から外れた異常点である可能性があります。
– 左下や右の端に近い一部の点も、他のデータポイントと比べて散らばっていますが、著しい外れ値とは考えにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは各データポイントの分布を示しており、第1主成分はデータの大部分の変動を説明しているようです。
– 色の変化や特別な要素はないため、密度は主にプロットの重なりで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの情報がありませんが、2つの主成分を用いた2次元空間における関係性としては、密集度の高い部分と疎な部分が混在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。
– 分布が第1主成分を中心に左右に広がり、第2主成分には大きな変動はありません。
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**:
– トレンドが明確に見えないため、短期間のデータで大規模な変化を捉えるのは難しいですが、特定の領域では異常値や偏りがあり、これらを分析することで車両の運行管理や渋滞予測の改善が可能になるかもしれません。
– 社会的には、異常点の特定や、それに対応する要因の分析による物流や公共交通機関の効率化に貢献する可能性があります。
全体として、主成分分析によって交通データの中の重要な変動要因を特定できる可能性がありますが、より詳細な洞察にはさらなるデータ分析が必要です。
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。