📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回の分析では、2025年7月7日から2025年8月2日までの期間における交通カテゴリのWEIスコアデータを評価しました。全体的なWEIの推移、個人および社会平均の変動、詳細項目の傾向を検討しました。
### 1. 時系列推移と傾向
– **総合WEI**
– 7月初旬のスコアは0.8台後半から始まり、7月末にかけて緩やかに減少し、最終的に0.6台後半から0.7台前半に落ち着く傾向が見られました。
– 特に7月19日から20日にかけて、スコアが0.7を大きく下回る急激な低下が観測され、その後、7月末にかけて再び上昇の兆しが見られます。
– **個人WEI平均**
– 経済的余裕や心理的ストレスがスコアの振れ幅が大きく、特に心理的ストレスにおいてはスコアが最も低い0.5台に達しています。
– 一方で、健康状態については、安定して0.8前後で推移しています。
– **社会WEI平均**
– 初旬のスコアは高く、一時的に0.9台後半に達しましたが、月中から下旬にかけてはやや低下し、その後再度の回復が見られます。
– 社会基盤や持続可能性の高評価により支持されていますが、公平性・公正さが後退したため、全体的な落ち込みをみせた可能性があります。
### 2. 異常値の検出
– 7月19日と7月20日におけるスコアの大幅な落ち込み（0.7未満）は異常値として検出されます。交通機関における重大なサービスの混乱や、その他社会的要因で大きな影響を受けた起因として考えられます。
– 社会WEI点が7月後半から著しく低くなる場合、社会的インフラや多様性に不安が生じた可能性が高いです。
### 3. 項目間の相関・構成要素
– 経済的余裕と社会基盤・教育機会との関連性は重要です。高い経済的余裕スコアがより良い教育機会スコアと高く相関しており、社会全体のWEIスコアの底上げに寄与しています。
– 主成分分析（PCA）から、社会支援が個々の幸福感に大きな影響を及ぼしうるといった全体像が分かり、その上で個々が抱える心理的ストレスは相関が弱いものの、ネガティブな影響を及ぼしている可能性があります。
### 4. データ分解・季節性要因
– STL分解により明らかになったトレンドでは、特に社会的変動が少々季節的であることが示唆されていますが、不連続な低下から推測するに短期間での市場の協調行動やエネルギー供給面での揺らぎが原因にあると考えるのが妥当です。
– 残差成分はランダムであり、特定の周期性や一過性のイベントが影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 結論
データ上の異常値や短期間での急激な変動の背景には、季節ごとの特定イベントや経済状況の影響が考えられます。個人および社会レベルでの評価は、それぞれの項目間の相互作用と関連性を考慮する必要があります。特に、経済および心理的要因がWEIに及ぼす影響が見逃せないポイントです。この理解は今後の政策や支援策の策定に有効となるでしょう。
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**:
– グラフは時系列データで、最初は横ばいか若干の上昇トレンドが見られますが、途中で下降し、再び上昇しています。
– 予測は線形回帰と決定木回帰で横ばいになっていますが、ランダムフォレスト回帰では下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図の中で明確な外れ値は見られませんが、データが全体的にバラついているため、一部の点は他に比べて偏移しています。
– 特に一部の実績データが不確かさ範囲の外に位置しており、これらが異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 赤い×は予測を示しており、それぞれの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測の異なる手法を表しています。
– 黒い円で示された点は異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは全体としては近い位置にありますが、今後の予測に関しては手法によって異なる傾向が示されています。
– ランダムフォレスト回帰が大きく下降していることから、変動の影響をより強く受けていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある程度のクラスターを形成しており、短期間の変動はありますが、全体としては安定しています。
– 予測の信頼性は手法によって異なりますが、全体として一貫性が感じられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが交通に関するものであるため、急激な変動は交通システムのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
– 様々な予測手法を比較することで、より正確な未来予測を立てることができ、例えば交通インフラの改善計画やリソースの適切な配分に役立つでしょう。
このグラフから、様々な変動要因を考慮しつつ、異なる予測手法を活用して将来的な動向を予測し、適切な対策を講じる必要があることが視覚的に理解できます。
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:
分析を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 最初の約10日間は、WEIスコアが安定していますが、その後やや下降傾向にあります。
– 最後の10日間では、全体としてスコアの変動が少なく、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中に数個の外れ値があり、黒い円でハイライトされています。これは、交通データに予期せぬ変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データで、赤色の「x」は予測値です。
– 外れ値は黒で囲まれています。
– 予測に対する不確かさ範囲が灰色の帯で示されています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインがあり、各手法で異なる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**
– 実績と予測の関係を見ると、予測は全体的に実績をよく追従しているが、一部の外れ値では予測が不正確な場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は、比較的狭い範囲に収まっていますが、降下後に安定する傾向がみられます。
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**
– 現状維持か小幅な改善が見込まれるため、特に急激な変化が予測されないなら短期的な対応は不要かもしれません。
– 外れ値が頻繁に発生する場合は、原因の特定が必要です。交通網の障害や予期せぬイベント（例えば、特別な催しや事故等）が影響している可能性があります。
このグラフは、交通状況のモニタリングと予測に関して、安定したパフォーマンスと潜在的な異常を効率的に捉えられることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期におけるWEIスコアは高く、いくつかの変動がありますが、全体的に平均0.8付近を保っています。
– その後、スコアは若干低下し、ばらつきが目立ちます。予測には3種類の回帰モデルが示されており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁で強調されております。特に7月下旬から8月にかけていくつか現れています。
– これらは分析対象の交通状況において一時的な変化、あるいは異常な出来事が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、過去30日間のWEIスコアの変動を表しています。
– 「予測」ラインは異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、将来のスコアの動向を提示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、今後の不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ラインが異なる動きを示しているため、モデルによっては未来の状況について異なる見解を持っていることを示します。この違いは、使用されたアルゴリズムの特性に起因するか、入力データの特性によって影響される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データに直線的なトレンドが見えないことから、各日のスコアは独立した要因によって変化している可能性があります。
– データの密度が高い中央部分は、交通の通常の状況を示していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 横ばいまたはわずかな下落のトレンドは、交通状況が改善しつつある、または一定の水準を保っていると解釈されるかもしれません。
– 外れ値と急激な変動は、交通関係のトラブルや政策変更等による影響を感じさせます。
– ビジネスにおいては、予測されたトレンドが交通関連の計画に影響を与える可能性があり、特に異常値が予測された場合、適切な対応策が必要です。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴って、実績AIによる個人WEIスコアに大きな変化はないように見えます。全体として横ばいですが、若干右肩上がりの部分も見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフには外れ値（黒い円）がいくつか表示されています。これらはスコアが予測の範囲を大きく外れた点を示しています。特に7月後半に複数の外れ値が目立ちます。
– 外れ値が出現している場所は予測範囲の上限もしくは下限に近い場合が多いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを示しています。
– Xマークは予測AIによる予測を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により描かれたカラフルな線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全てほぼ同じ水準で推移しており、予測間に大きな違いはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.9の範囲で集中しており、予測と一致している時期が多いですが、外れ値もいくつか存在します。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアの安定は、交通カテゴリにおける個人の経済的余裕が比較的安定していることを示唆します。ただし、外れ値の存在は何らかの社会的または経済的ショックがあった可能性を示しています。
– ビジネスにおいて、このWEIスコアの安定が顧客の購買力を示すため、マーケティング戦略やサービス提供の調整に役立つでしょう。
– 特に7月後半の外れ値は注意深く分析する価値があります。これにより、季節的な変動や特定のイベントの影響を見極めることができるかもしれません。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/08/交通_personal_health_scatter_30日間_20250806091038.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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**
– グラフの冒頭で、WEIスコアは比較的高く横ばいの傾向がありますが、その後徐々に低下しています。全体として、スコアは軽微な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 指定された外れ値（黒い円で囲まれている）は、データセットの中で目立つ場所にあります。これらは通常の範囲を外れたストレスの高さを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、赤い「×」で示されたポイントは予測値です。
– 予測は異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、全体的に予測ラインは横ばいにあるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が比較されており、これにより実際のデータが予測モデルとどの程度一致しているかが分かります。特に、線形回帰と決定木はほぼ同じ水平ラインを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データセットは最初の週に密集し、その後の期間にかけて分散が広がっています。このことから、心理的ストレスのばらつきが徐々に増していると推測されます。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**
– トレンドから判断すると、全体的な心理的ストレスは軽微ながら増加傾向にあります。この増加は、季節的な要因や社会的なイベントによって影響されている可能性があります。
– 企業にとっては、従業員のストレス管理や、予測に基づいた対策を講じる上で重要な洞察を提供します。例えば、外れ値の多くが発生する時期に特別な対応策を考えることで、従業員の健康管理に寄与することが考えられます。
このグラフは、心理的ストレスのトレンドを示し、適切な管理や介入のための基盤を提供するのに役立ちます。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）スコアの30日間の推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは全体的に横ばいであり、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされている点がいくつか見られます。これらは通常の範囲外の異常な値であり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを表しており、予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）内に多く分布しています。
– 予測には3種類の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ別の色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によって異なる将来の傾向が示されていますが、概ね現状と大きく離れるものは少ないです。
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留まっており、大きな変動は見られません。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、短期間での大きな変動がないと判断できます。安定した交通状況を保っていると見られ、政策やインフラの変更が現われている可能性があります。
– 外れ値や予測手法の結果の違いは、今後の計画策定や予防的な管理措置において精緻化が必要であることを示唆しています。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/08/交通_social_fairness_scatter_30日間_20250806091046.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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**
– 実績（青い点）は全体的に0.85から1.0の範囲で安定した横ばい状態を示しています。
– しかし、最新のデータポイント（7月末ごろ）で急落し、0.6付近まで下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動があるのは、グラフの後半で、ここでは外れ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：実績データ。
– 赤い×：予測データ。
– 黒い円：外れ値を示す。
– グレーの領域：予測の不確かさ範囲を示しており、ほとんどの実績データをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ライン（緑、シアン、紫）は異なる回帰手法を用いています。
– 緑の線（線形回帰）は比較的安定していますが、他の回帰手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は大きな下落を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高スコアに集中しており、予測データも初期段階では実績と一致していますが、突如として予測範囲を逸脱しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 実績データの安定性から、交通の持続可能性と自治性は比較的良好であると感じるでしょう。しかし、突然のスコアの下落は警告サインとして認識されます。
– ビジネスや社会において、この急激な変動が持続するならば、交通インフラや政策への再評価が必要になる可能性があります。
– 予測手法間の差異と急落は、特にモデル選択の重要性を示し、さらなる分析やモデルの改良が求められることを示唆しています。
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:
このグラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは最初の半分でやや下降傾向を示しており、その後もやや変動しつつも横ばいに向かっています。予測においては、線形回帰と決定木回帰は横ばい、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**:
– 7月下旬にいくつかWEIスコアが急上昇しているタイミングがあり、一部の外れ値が散見されます。予測不確かさの範囲でも異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色プロット）は全体的に0.8から1.0の間にデータが集約されています。不確かさ範囲はグレーの陰影で示され、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きな隔たりは見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は将来的な下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.8以上の高いWEIスコアで安定しており、時々散発的な変動を示しています。予測データは、モデルによって若干異なる傾向を示していますが、全体的に下降トレンドを示唆しています。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアの多くが高い領域に位置しているため、現在の社会基盤と教育機会において大きな問題はないと考えられますが、予測によると下降の兆候があるため、今後のトレンドを注視する必要があります。これにより、教育やインフラに関して早急な政策対応が求められる可能性があります。
全体的に、現在の状態は比較的良好ですが、予測による潜在的な低下に備え、注意深くトレンドを監視することが重要です。
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
1. **トレンド**
– グラフの開始から中盤にかけて、WEIスコアは全体として下降しています。特に2025-07-15あたりを過ぎると、スコアの下落が顕著です。その後、安定期を迎えますが、最終的にさらなる低下が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のプロットが明確に外れ値としてマークされています。これらはWEIスコアが急激に変動したポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、黒い円で囲まれているプロットは外れ値を示しています。
– 予測曲線には、線形回帰（薄紫）、決定木回帰（エメラルドグリーン）、ランダムフォレスト回帰（紫）があり、時系列に沿った将来の動向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と複数の予測モデルが比較されており、実績値はランダムフォレストモデルの予測と最も一致しているように見えますが、後半は分岐が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は初期に高く、時間の経過とともに分散し、後半には密度が低くなっています。
6. **洞察と影響**
– 人間はこのグラフから、初期のスコアの安定性とその後の不安定さを直感的に感じ取るでしょう。社会における共生や多様性の維持が難しくなっている可能性を示唆しています。
– 交通カテゴリにおいて、政策や措置の見直しが必要とされる可能性があります。ビジネスにおいては、予測モデルを用いた計画の見直しや、外れ値の要因分析が重要かもしれません。
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:
グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察について述べます。
1. **トレンド**:
– グラフは明確な周期性を示しています。特定の時間（特に8時、15時、23時）においてデータが集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-27に向かうにつれて、色が急激に暗くなる部分があり、異常な変動が発生した可能性があります。この日は、特定の時間帯で活動が異常に低下したことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は活動の強度または密度を示しており、黄色から緑が高い活動、青から紫が低い活動を意味しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間を示しており、特定の時刻における変動を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での連続的なデータの変化が観察できます。特に、異なる日での同じ時間帯の比較が容易になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中と深夜での活動の差異が顕著です。深夜23時付近での集中的な活動が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 深夜の活動が高まるパターンは、夜間の交通需要の増加や職場の夜間シフトの影響を示唆している可能性があります。
– 2025-07-27の異常な低下は、特定のイベントや障害、規制が影響した可能性があり、対策や調査が必要とされます。
– 日中の活動が比較的低下していることから、ピーク時間の交通を対象とした施策やサービスの提供に注力することで効率的な資源配分が可能になるかもしれません。
この分析は、交通業界や関連する分野において特定のパターンに基づく戦略の策定に役立つでしょう。
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:
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**:
– 時間帯と日付ごとに色の変化があり、特定の日付や時間での変動が見られます。
– 色の変化から、時間帯によって利用の増減が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に暗い紫色で示された部分（2025-07-25）や急に色が変わる箇所は外れ値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化が個々の時間帯の利用度の高低を示しています。
– 黄色から緑は高い利用度を、青から紫は低い利用度を示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**:
– 複数の時間帯にわたり利用パターンが固定されている可能性がありますが、日付ごとに異なるパターンも見られます。
– 例えば、早朝と夜間の利用度が頻繁に変化することがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（15時や23時台）での濃い色は、比較的一貫して高い利用を示唆しています。
– ただし、色が急変することから、一定の予測難しさもあると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 色の変化を視覚的に捉えることで、特定の時間帯に交通量が増加している、あるいは減少しているという傾向が分かります。
– ビジネスへの影響としては、交通機関の運行スケジュールや資源配分の最適化に寄与する可能性があります。また、公共交通機関の利用を促進する施策の評価にも役立つかもしれません。
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:
The following is an analysis of the heatmap from the provided data:
1. **Trends**:
– There is a noticeable daily pattern, particularly around specific hours.
– Certain periods are more active or have higher intensity than others.
2. **Outliers and Fluctuations**:
– A distinct outlier can be seen on July 27th around 13:00, where the color is considerably darker, indicating a significant drop in the WEI score.
– Sharp changes in color (and thus score) suggest abrupt changes in activity or conditions, possibly due to specific events or disruptions.
3. **Elements Meaning**:
– The color gradient represents the WEI score, with yellow indicating higher scores and purple indicating lower scores.
– Each block corresponds to a specific hour and date, allowing for detailed examination of fluctuations over the period.
4. **Relationships in Time Series Data**:
– The heatmap suggests regular patterns, especially during night hours (around 23:00), indicating recurring behavior or conditions.
5. **Correlation and Distribution**:
– The color distribution shows peak activity at specific times of the day, which could correlate with typical commuting hours or other regular scheduled events.
6. **Intuitive Human Insights and Impact**:
– The consistent patterns may intuitively suggest peak traffic or activity times, likely influenced by commuting behavior.
– The outlier on July 27th might indicate an incident or disruption of significance, potentially affecting daily operations or transport schedules.
– Businesses and city planners might use this data to optimize traffic management and resource allocation to improve efficiency and reduce congestion.
This analysis can inform strategies to balance traffic load and improve overall transit efficiency in the urban environment.
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、交通カテゴリにおける様々なWEI項目の相関関係を示しています。以下のポイントに焦点を当てて分析します。
1. **トレンド**:
– これはヒートマップであり、時系列データではないため、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。ただし、各項目間の相関性が視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に強い相関（1.0に近い）や弱い相関（0に近い）を示す領域が注目されます。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の相関は非常に強く、1.0に近い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データの関係性を直接示しているわけではありませんが、30日間のデータを基にした相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の多くの項目と非常に高い正の相関を持っています。このことは、総合的な評価が他の個別要素に強く影響されていることを示唆します。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他のWEI項目と相対的に低い相関を持っており、独立的な要素として機能し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**:
– 人々は、社会的公平性や多様性が他の個人および社会的要因に大きく影響を与えていることを直感的に感じ取るかもしれません。
– 交通カテゴリにおける施策は、多様な社会的ニーズを考慮した包括的なアプローチが必要とされるでしょう。
– 経済的な自由度が他の要素と独立していることは、交通政策において経済的な援助やサポートプログラムの重要性を示唆しています。
このヒートマップから、WEIの複数の要素がどのように相互に影響し合っているかを把握し、適切な政策立案に役立てることが期待できます。
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:
このグラフは、交通におけるさまざまな指標のWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図自体は特定の時間的トレンドを示すものではないですが、スコアの広がりや中央値の位置から、WEIタイプ間でのバランスが分かる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**では外れ値が見られます。この外れ値は、特異なケースまたは異常値を示している可能性があります。
– 他の指標に比べて箱の長さが異なるため、データのばらつきの違いも見える。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いで各WEIタイプを区別しており、色の濃淡は視覚的に異なる情報をグループ化するのに役立ちます。
– 各箱の中央線は中央値を示し、箱の上下端は四分位範囲（IQR）を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の時間系列データはありませんが、指標間の比較が可能です。例えば、**個人WEI (経済負担軽減)** と **社会WEI (持続可能性と自治体)** は特にスコアのレンジが広がっている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の指標（例えば、**社会WEI (共生、平等、生存の保障)**）では、他と比べ中央値が低く、ばらつきも大きい。また、**個人WEI (心理的ストレス)** は比較的狭い範囲で高い中央値を保っている。
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**:
– 高い中央値と狭い分布を持つ指標（例：**個人WEI (心理的ストレス)**）は、特定の分野での統一性や安定性を示唆する可能性があります。これは戦略的な意思決定や政策形成に役立つ情報となり得る。
– 分布が広く外れ値が多い指標は、改善の余地や潜在的なリスクを示唆しているかもしれません。これにより、注意を要する領域を特定できます。
全体として、このグラフはWEIスコアの分布の多様性を明確に示し、特定の領域での焦点化や改善が可能なポイントを浮き彫りにしています。
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STL分解グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– トレンドは一貫した下降傾向を示しています。このことは、30日間の間に交通に関連するWEIスコアが徐々に減少していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– リジデュアル（残差）のプロットで、数日の間に急激な変動が観察されます。特に7月17日頃と8月1日頃に急激な増加が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **オブザーブド（Observed）**: 実際の観測データを示しており、一見すると周期的な変動があるように見えます。
– **トレンド（Trend）**: 基本的なトレンドを描写し、全体的な下降を表しています。
– **シーズナル（Seasonal）**: 季節性を示し、小さな周期的変動がありますが、大きな影響は見られません。
– **リジデュアル（Residual）**: トレンドと季節性を除いた残りの変動で、外れ値や不規則な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– オブザーブドのデータはトレンド、季節性、及びリジデュアルの合計により形成されており、それぞれの変動がどのように影響を与えているかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの下降とリジデュアルの一部の増減が一致しており、トレンドの影響を受けやすいことが示唆されます。
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**
– WEIスコアの下降は交通量の減少や経済活動の低下を示唆する可能性があります。このトレンドは、社会経済の不安定要素を示し、交通関連ビジネスや政策において調整が必要でしょう。また、急激な変動は、計画におけるリスク要因として考慮されるべきです。
このような分析を基に、さらなる詳細な要因分析や対策検討が行われると良いでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアをSTL分解したものであり、「Observed（観測値）」「Trend（トレンド）」「Seasonal（季節要素）」「Residual（残差）」の4つのプロットがあります。以下に各視点からの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフでは、全体として下降傾向が見られます。特に序盤から中盤にかけて減少が顕著であり、後半はやや持ち直しています。
– この下降傾向は、交通カテゴリにおける個人のWEIスコアが改善されていない、もしくは何らかの要因で悪化している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値グラフでは、特に後半に急激な上昇や下降が見られます。これらは一時的なイベントや要因による影響を示しているかもしれません。
– 残差のプロットでも同様に大きな変動が見受けられることから、外的要因の影響が大きいと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」プロットは、実際の観測されたデータを示しています。
– 「Trend」は、長期的な動向を示し、「Seasonal」は繰り返されるパターンを表現しています。
– 「Residual」は、観測データとトレンド＋季節要素との差分を示し、予測誤差などを見極めます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節要素は、一定の周期性が見られますが、振幅は小さめです。これは、WEIスコアが比較的一定の周期で変動することを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの持続的な下降と残差の変動は、潜在的な変化が生じていることを示唆します。例えば、新しい交通施策や外部ショックが影響している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 個人のWEIスコアが低下していることは、交通サービスの質や顧客満足度が下がっている可能性を示しています。早急な対策が求められるかもしれません。
全体として、この30日間における交通カテゴリの個人のWEI平均スコアは、挑戦的な状況に直面している可能性があります。改善のためには、何らかの介入や施策が必要かもしれません。
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:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– **Observed**: 全体としては減少傾向が見られるが、一時的な上昇も存在。
– **Trend**: 明確に下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed**: 2025-07-17付近で急激な下落、その後微増。
– **Residual**: 2025-07-17に著しいマイナスの外れ値。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 長期的な傾向を示す。
– **Seasonal**: 期間内の周期的変動を示し、微小な周期性が存在。
– **Residual**: その他の変動を示し、ストレスや一時的なイベントの可能性。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– **Observed**の下降は**Trend**と一致しており、その他の一時的変動は**Residual**がキャプチャ。
– **Seasonal**は小さな周期的変動を補正している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **Trend**と**Observed**は緊密に関連。
– 主要な変動は、突然のイベントや外的要因の影響を反映している**Residual**に関連。
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**:
– 全体的な下降トレンドは、交通に関連する経済的活動の減衰や取り巻く環境の変化を示唆。
– 急激な変動は政策変更や外部ショック（例えば、自然災害、規制の変更）の影響を想定可能。
– 長期的な戦略としては、この下降傾向が続く場合、新たな交通インフラや政策の再評価が求められる可能性がある。
このグラフの観察から、未来の計画や戦略的意思決定に重要なインサイトを提供可能です。
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30日間のデータを主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**
– 横ばいに近い分布が見られますが、多少の散らばりがあるため明確なトレンドは特定しづらいです。ただし、第1主成分が大きいほど第2主成分の変動も大きくなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.4以下や0.2以上に位置するデータが他より離れているため、潜在的な外れ値として注目すべきかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各プロット（点）は観測データを表しており、第1主成分と第2主成分における交通データの変動を示しています。
– 第1主成分が0.78の寄与率を持つため、この軸が交通データの主要な変動要因を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列性は直接的には示されていませんが、プロットの配置により長期的なトレンドやパターンが示唆されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分には弱い正の相関があるように見えます。これは各観測が、これらの主成分に基づいて同様の方向に変動する可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 多様なプロットが示すデータの分散は、交通におけるさまざまな要素や要因が多岐にわたることを直感的に示唆しています。
– 運輸計画や効率化を図る際に、主要な変動要因が特定されることで、効率的なリソース配分や改善ポイントが明確になる可能性があります。
このPCAグラフからは、交通データの主要な変動要因を特定し、それに基づいて戦略を立てることができる可能性があります。分析をさらに進めることで、具体的な施策提案につなげられるでしょう。
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。