📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下の分析に基づき、2025年7月のWEIスコアデータを評価します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは、7月初旬から中旬にかけて全体的に上昇していますが、特に7月7日以降は高いスコアを維持しています。これは、各項目のスコアがトレンドに貢献していることを示唆しています。
– **顕著な変動期間**: 7月1日から7月3日まではスコアの変動が激しく、7月6日から8日にかけて急激に上昇しています。
### 異常値
– 初期の数日間（7月1日から7月4日）の総合WEIスコアでは、予想外の低スコアが見られ、社会基盤や心理的ストレスに関連する可能性があります。これは季節の変わり目や特定の交通状況の影響かもしれません。
– 各項目で個別に異常値が見られますが、特に「心理的ストレス」や「社会の公平性」では大きな変動が観察されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 7月6日以降のデータはトレンド上昇を示し、安定化しています。これは社会的な要素（例えばインフラや公正さの改善）により支えられている可能性があります。
– **季節的なパターン**: 特定のパターンは7月6日以降に社会的WEIの改善から見られ、他の全体スコアの安定化に寄与していると考えられます。
– **説明できない残差**: 依然として日中の時間帯や特定の日に観察され、予測困難な変動を示しています。
### 項目間の相関
– **相関の強弱**: 経済的余裕と健康状態は個人のWEIスコアに強く影響を与えています。一方、社会の持続可能性と社会的公平性のスコアは高く、社会WEIに対する影響力があると考えられます。
– **相関の意味**: 各個人のストレスや健康がWEIにとって重要な要因として関連していることが分かります。社会項目では持続可能性と公平性が重要な要因です。
### データ分布
– **箱ひげ図から見えること**: 個人WEIと社会WEIの中央値が高いがばらつきは小さく、上昇傾向にあることを示しています。外れ値は個人ストレスや経済的余裕など特定項目に影響。
– **外れ値の有無**: 一部の項目で外れ値があり注意が必要です。これが平均スコアに影響している可能性がある。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**: 総合スコアに影響を与える主要な要因で、67%の寄与率があります。これは多様性や社会の持続可能性など長期にわたる安定に関連。
– **PC2**: 経済的余裕や個人の健康に関する短期的な変動を示し、11%の寄与率をもつ。
結論として、分析結果は2025年7月に総合WEIが特定の社会的および個人要素に強く影響されており、特に後半でのスコア改善が見られる。それは異常な交通状況や社会的プログラムの効果、またはインフラの改善に起因す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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 最初の部分でやや上昇トレンドが見られるが、全体的には横ばいの傾向です。
– **予測データ**: 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）が示されています。線形回帰は横ばい、ランダムフォレストは軽い上昇傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左側にいくつかの外れ値（黒の円で囲まれた点）が確認できますが、それ以降はほとんど観察されていません。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績データ）**: データの実績値を指します。
– **黒の円（異常値）**: 外れ値を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しています。
– **予測モデル**:
– 線形回帰は比較的単純なトレンドを示し続けています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は多少の傾向の違いがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルは異なる方法で実績データを予測しており、それによって結果に若干の違いがあります。ランダムフォレストが将来の上昇を示唆する一方、その他のモデルは横ばいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データはやや変動しているが、予測モデルとの大きな乖離はありません。
– 外れ値が初期に集中しており、それ以降は安定しています。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **直感的洞察**: 全体として予測モデルの間で大きな差がないため、交通におけるWEIスコアは今後も大きな変化はないと予想されます。初期の外れ値は一時的なもので、安定した状況に回帰しています。
– **社会的影響**: インフラや交通に関する計画において、安定した状況が続くことで予算の予測や戦略決定に寄与する可能性があります。ただし、新たなトレンドや外れ値が将来的に発生した場合は、柔軟な対応が求められます。
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:
1. **トレンド**
– 7月初めから中旬にかけての実績データ（青いプロット）は、大きな変動はなく安定して推移しています。
– 各予測のトレンドは異なり、線形回帰（青）は横ばいの傾向を示し、ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇傾向を示しています。
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（黒い縁付き）が見受けられますが、大部分のプロットは一定の範囲内にあります。
– 大きく逸脱するデータポイントは無いようですが、外れ値の影響を考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、直近のデータの安定性を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、データの変動性を考慮しています。
– 各予測モデルの違い（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる予測手法の適用を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測との関係性を理解することが重要です。近未来のデータではランダムフォレスト回帰がやや楽観的な傾向を示します。
– 線形回帰と決定木回帰の結果は比較的保守的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の信頼区間内で収まることが多く、予測が比較的信頼できることを示唆しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 実績データの安定性は、現在の交通状況が落ち着いていることを示唆していますが、細かな変動には注意が必要です。
– 予測トレンドの違いは、交通状況がどう変化しうるかについて異なる視点を提供し、政策決定や交通管理に影響を与える可能性があります。
– 楽観的なランダムフォレスト回帰は、潜在的な改善が見込まれる一方、保守的な線形回帰は慎重なアプローチの必要性を示唆します。
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
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）はおおむね安定しており、0.8付近で横ばいの状態が見られます。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて緩やかに上昇していますが、若干の相違があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの黒い丸で示された外れ値が存在します。これらは通常のトレンドとは異なる動きを示しています。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 黒い丸は外れ値であり、異常または一時的な変動を示唆しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、予測の信頼性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測手法間での相違はあるものの、全体としてトレンドは実績に近い値を維持しつつ、さらに上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が予測値の範囲内にあるため、予測モデルは妥当であると考えられます。外れ値を除けば、全体的な相関は高いはずです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、交通カテゴリでの社会WEIスコアが安定しつつも、今後緩やかな向上が期待されていることが分かります。
– 外れ値が示すように、継続的な監視が必要です。予測モデルが正しく動作しているかの再評価も重要です。
– 業界や社会への影響として、交通関連の取り組みが適切に行われていれば、スコアの上昇が見込まれるため、ポジティブな方向へ進むことが期待されます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績AIデータ（青点）は期間初期からほぼ横ばいに見えます。しかし、予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク線）では、軽微ではありますがわずかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）はいくつか観測され、特定の日にWEIスコアが極端に変動していることが示されています。これらの外れ値に注目することで、特定のイベントや変化を検知することが可能でしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色ドットが実際のWEIスコアを示しています。予測の不確かさ範囲（灰色背景）が設けられ、予測のxAI範囲内にあるかを見比べることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（緑線）、決定木回帰（青線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）の予測が示されています。これらの予測モデルは、基本的には似た傾向を予測しているが、微細な違いが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測ラインは異なる回帰モデルを示し、回帰モデル間の相関性を検討する余地がありますが、具体的な相関性についてはこの情報だけでは判断しづらいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々はWEIスコアがほぼ安定していると感じるかもしれません。ただし、予測モデル間のわずかな違いは、特定の未来のシナリオに基づくアクションを考慮する際に重要です。
– ビジネスや経済的にこのデータを活用する場合、外れ値の原因を調査し、対策を講じることが重要です。これにより、交通に関連する個人の経済的余裕をより的確に理解し、予測することができるでしょう。
このグラフを基に、具体的な施策を考案することが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、7月1日から7月15日の間で平坦もしくはわずかな上昇傾向を示しています。その後は、新しいデータがなく、予測線が続いています。
– 予測モデルのうち、線形回帰と決定木回帰は緩やかな上昇を示していますが、ランダムフォレスト回帰はより急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値としてマークされた点（黒い円）はありますが、実績データの範囲内で大きな異常は見られませんでした。
– 予測の不確かさ範囲は、予測がまだレベル内であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示しており、黒い円で囲まれた点は異常値として認識されています。
– 紫、青、水色の線はそれぞれ異なる予測モデルによる将来のWEIスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の予測モデルすべてが実績データに基づいており、将来的なトレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰は似たような軌跡を描いていますが、ランダムフォレスト回帰はやや急な上昇を示しているため、データに基づく楽観的な傾向かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的一貫した範囲に収まっていますが、予測データは時間の経過とともに分散が広がっています。
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に関する洞察:**
– 実績データが安定していることから、直近の交通利用者の健康状態（WEIスコア）は一定している印象を受け、特に大きな健康問題や変動は見られないように感じます。
– 上昇傾向の予測が信頼できる場合、交通利用者の健康が改善する可能性が示唆され、交通機関の利用に対する人々の健康面での安心感が増すかもしれません。
– 業界においては、健康状態の改善は利用促進やサービス向上につながる可能性がありますが、予測の正確性を確認するために継続的なモニタリングが必要です。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青いプロット）は、最初の数日で比較的低めの値から始まり、その後やや上昇する傾向があります。ただし、全体的には大きなトレンドは見られません。
– 予測曲線（ランダムフォレスト回帰・紫）は、期間の途中で急激な上昇を見せ、その後横ばいになります。
– 決定木回帰（シアン）は比較的安定していますが、若干の上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に数個の外れ値があり、WEIスコアが0.6付近でマークされています。
– 中間点に向けて、外れ値は少なくなり、プロットが集中しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実績を示しています。
– 紫色、シアン色のラインは予測を示し、それぞれ異なる手法で生成されています。
– 外れ値として太い円で囲まれたプロットも表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測モデル（特にランダムフォレスト回帰モデル）より低く出ていることから、予測が過大である可能性があります。
– 実績データと予測データ（決定木回帰）の乖離は少ないですが、それでも一定の差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期には低めですが、全体的に0.8付近で多く観測されます。
– 予測モデルが提示する信頼区間内に多くの実績値が収まっていることから、モデルの精度は一定程度保証されています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 人間がこの散布図を直感的に見る際、短期間での外れ値や変動に気づき、予測モデルの信頼性や実績が改善されているかどうか気になるかもしれません。
– 交通分野における心理的ストレスの継続的な測定は、旅行者や関係者のストレス軽減に役立ち、結果としてサービスの向上や安全性の向上につながる可能性があります。
このデータは、交通機関でのストレスを評価するための重要な情報となり得ます。このデータを利用して、対策やプロセスの改善を図ることで、輸送体験の質を向上させることが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期（2025-07-01から2025-07-10頃まで）は WEI スコアが徐々に上昇。
– その後、スコアは比較的一定の範囲に留まる。
– 30日間を通じて、スコアは0.6から0.8の間で安定。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期の数日間に急激な上昇が見られる。
– 複数のプロットが異常値として示され、特に初期に集中している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い丸は異常値を示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲。
– 線（緑、青、ピンク）は異なる予測モデルによる将来の推定。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の動向と予測モデルの結果に若干の乖離があるが、予測は全体的に実績に合わせた傾向を持つ。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルには全体的に相関がある。
– 初期データとその後の安定した期間で違ったパターンを示している。
6. **直感と影響の洞察**:
– 個人の自由度と自治が初期に向上し、その後は安定していることから、交通の自由度が一定の基準を満たすようになったことがわかる。
– 異常値が初期に集中していることから、データ収集やシステムの初期導入に起因する可能性がある。
– 社会やビジネスへの影響として、交通インフラの改善や個々人の移動の自由度が向上したことが示唆される。
全体として、交通の自由度と自治（WEI）が向上し、安定していることは、個人の利便性や社会の効率化に好影響を与える可能性があります。
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（実績AI）：** 初期は0.6付近で低い数値が観測されましたが、その後安定して0.8以上で推移しています。
– **予測（予測AI）：** ランダムフォレスト回帰と決定木回帰が同じく高い数値で予測されています（0.9から1.0の間）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期に0.6付近で多数の点が観測され、外れ値として認識されています。ここでは何らかの異常または特異なイベントがあった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青いドット）：** 実際のWEIスコアを示しており、最初の約10日間に多くの変動がありますが、その後は安定しています。
– **予測（ピンクと水色の線）：** ランダムフォレスト回帰と決定木回帰それぞれの予測で安定した高いスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実際の観測値と予測モデルの信頼性を比較することができます。特に、予測値は全体的に実際のデータよりも高い値を維持しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 短期間での急激な変動後、予測モデルに沿うように実績が安定しました。これはモデルの精度がある程度保証されていることを意味する可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 初期の不安定な期間後に安定した高水準での運行が示されているため、交通サービスの品質の改善または維持が社会的に有意義であると受け取られるでしょう。
– 外れ値として表れた低スコアは早期に是正される必要があり、これが達成された場合、社会的な信頼を得ることが可能です。
予測モデルと実績データを効果的に利用することで、交通サービスの公平性・公正さの維持や改善が期待でき、利用者の満足度向上に寄与するでしょう。
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:
このグラフを分析して以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に0.8から1.0の範囲で安定しており、WEIスコアが高いことを示しています。
– 予測データのトレンド（異なる予測手法）は一貫して高いスコアを示しており、比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めの方に数個の外れ値があり、この範囲だけWEIスコアが0.8未満に落ち込んでいます。しかし、大半の実績データは非常に安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– 外れ値は黒い枠で囲まれており、異常な変動を検出しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は未来のWEIスコアの予測を示しており、どの手法も比較的一貫したスコアを予測しています。
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が類似したパターンを持っており、予測が現実の変動をうまく捉えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られた期間内での実績データの分布は比較的密であり、散布の範囲は狭いです。
– 予測線がWEIスコアの高い方に集中していることから、高い持続可能性を維持できる可能性があります。
6. **直感的な感じおよびビジネス・社会への影響**:
– グラフから直感的に得られる印象として、交通の持続可能性が高い状態を維持していることが伝わります。
– ビジネスや社会において、持続可能性が評価される時代において、この安定性はポジティブな印象を与えるでしょう。予測も明るい見通しを示しており、これが実現されるならば、交通インフラのプランニングや政策立案においても良好な影響をもたらすと考えられます。
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:
このグラフの分析から、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的一定しており、0.8から1.0の範囲にあります。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（赤い×）は、ほぼ横ばいであることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているデータは円で示されており、他のデータから外れた点です。これらの外れ値は、何らかの特異な事象を示しているかもしれません。
– 急激な変動は特に顕著ではなく、データは全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際の観測データ。
– 赤い×は予測AIによる予測データ。
– 灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を示しており、ほとんどの実績データ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**:
– 実績と予測の間には大きな乖離がなく、一貫性があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測はいずれもほぼ一致しており、AIモデル間の予測の一貫性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近に集中し、全体的に高い相関を示しています。
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**:
– データの安定性から、交通における社会基盤や教育機会がこの期間中に大きな変化はなく、安定していることが示唆されます。
– 外れ値は特定の時期に何らかの異常があった可能性を示しているため、その原因を調査することが、さらなる改善に繋がるかもしれません。
このグラフは、交通分野での社会基盤や教育機会の動向を把握するための有用な指針となり得ます。
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:
このグラフでは、交通カテゴリーにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが30日間にわたって時系列で示されています。以下に視覚的特徴と洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はおおむね一定で、特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。横ばいの傾向があります。
– 予測（赤いプロット）も現時点では表示されていませんが、過去のスコアに基づき将来的にはここからトレンドが推測されるかもしれません。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフ内にはいくつかの互いに離れたプロットがあり、外れ値として黒い円で囲まれています。これらのポイントは注目すべき異常値と見なすことができます。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼区間と捉えることができます。
– 線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はそれぞれ異なる色で示され、その有効性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在、線型回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰による異なる予測が表示されており、それぞれが異なる傾向を示唆しています。ランダムフォレストはやや上向きです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは比較的高く安定しており、一定の水準に密集して分布しています。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– WEIのスコアが安定しているため、交通分野における共生や多様性の保障が継続的に保たれていると考えることができます。
– 異常値の要因を分析することで、特定の期間における問題点を改善し、さらなる社会的価値の向上が可能になるでしょう。
– 予測モデルの違いは、異なる角度からの将来予測の可能性を提供し、戦略的な交通政策の策定に役立ちます。
この分析から、データの安定性と異常の原因究明、そしてこれを用いた予測モデルの活用が重要であることを示しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 多くの時間帯で繰り返し明るい緑や黄緑色が見られ、これは高いWEIスコアを示しています。
– 一方で、特に日付が2025年7月3日や夜間の時間帯に暗い紫や青色が存在し、低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日あたりに急激な変動があり、昼間の時間帯でスコアが著しく上がっています。
– 反対に、日付が2025年7月3日には顕著な低スコアが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡と明るさは、WEIスコアの高さを示しています。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを意味します。
– 時間帯によって、特に朝と夜のスコアの違いが明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日中の時間帯（7時から19時）は概して明るい色が多く見られ、交通量が多く活発な様子がわかります。
– 夜間は変動があり、日により違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確なパターンとして、日中のスコアが一般的に高くなる傾向があります。これは交通活動が活発であるためと推測されます。
– 特定の日に低いスコアの日があり、これが他のデータセットと相関するかどうか、詳細な分析が必要です。
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**
– 見る人はすぐに、日中は交通が活発で、夜間は少し落ち着いていることを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネスへの影響として、ピーク時の交通パターンや混雑を把握することで、運送や物流、都市計画へのデータ活用が考えられます。休日や特定イベントの日に応じてオペレーションを調整する方策の策定に役立ちます。
これらの洞察は、交通データ解析や政策立案における有用な指標となり得ます。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– ヒートマップの縦方向の時間枠に応じて、色合いの変化が見られ、特に一日の特定の時間が他と比較して顕著な変化を示していることが分かります。特定の時間帯（例えば15時と16時）に色が急激に変化しており、これが狙う注目ポイントです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月3日16時の個所で、色が濃い紫色になっており、他の日と比べて異なる動きがあったと考えられます。これは、何らかの異常な状況が発生した可能性を示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃さが個人WEI平均スコアの違いを示しています。濃い紫や青は低いスコア、緑から黄色にかけては高いスコアを示しています。特定の時間帯におけるスコアの変化が視覚的に確認できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 複数日にわたって一貫して特定の時間帯で高スコアを示すことがあり、これらの時間帯が交通におして重要である可能性を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯によってスコアが顕著に変わることから、交通のパターンが時間に依存している可能性があります。
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:
– 多くの人が同じ時間に移動している可能性があるため、ピーク時間の交通需要または混雑の発生が考えられます。ビジネス面では、ピーク時の交通需要に対応するため、交通資源の最適配置や需要予測が重要となるでしょう。
このヒートマップは、交通時間帯のパフォーマンスや需要を直観的に視覚的で把握するのに役立ちます。ビジネスや都市計画の分野での戦略的な意思決定をサポートする可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データは複数の時間帯に分かれており、全体的に色がだんだんと緑系に変わっていくことから、時間とともにスコアが改善する（上昇している）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日の15時付近で黄色に変わっている部分があります。これは急激なスコアの上昇を示しており、何らかのイベントが影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほど高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別に並べられたスコアの変化を見ると、早朝と夜間ではスコアが低く、日中にかけてスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアは連続性があり、特に夕方にかけてスコアが改善するパターンが見られます。周期的な活動の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な感じや影響**
– 人々は日中に交通状況が改善することを直感的に感じるかもしれません。ビジネスや社会において、通勤時間や交通の混雑が主な要因となる可能性があり、これを基に効率的な交通管理政策や通勤時間の調整などが考えられます。
### 洞察
このヒートマップでは、交通の混雑度や効率が時間帯とともにどう変化するかが視覚的にわかります。特に、特定の時間帯での急激なスコアの変化は、イベントや異常気象が影響している可能性があるため、交通管理者にとっては重要な指標となります。この情報を活用することで、より効果的な交通政策を立案するための基礎データとなります。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI（幸福度指標）の各項目間の相関関係を視覚化しています。以下にこれをもとにした分析を行います。
1. **トレンド**
– 長期間の相関関係のトレンドは示されていませんが、各項目に対する相関が30日間でどう影響しあっているかを示しています。この観点では、変動の代わりに、強い結びつきが存在するかを把握します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動には焦点を当てるべきデータは見当たらず、各項目の相関の強さが安定していることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関係数を示し、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを意味します。
– 高い相関（0.9以上）が見られる組み合わせは、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」です。これは、共生や多様性の保障が全体の幸福度に大きく寄与していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目は固有の時系列データとして表されており、相互に結びつきを持ちながら変化しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には強い相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関が強いペアは、社会的要素（公平性や共生）と個人の幸福要素（自由度、自律、ストレス）です。それにより、社会的に公平で多様性が保障される環境が個人の幸福感に寄与していることが示唆されます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このヒートマップからは、社会の公平性や多様性を保証する政策は、人々の総合的な幸福感を高める可能性があるという洞察が得られます。
– ビジネスや行政では、これらの強い相関関係に基づく施策を考慮し、市民の幸福度向上につながるアプローチを検討することが求められます。
この分析により、幸福度や政策立案において重要な要素がどのように組み合わさっているかが明確になります。
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:
### グラフの分析
以下は、提供されたWEIスコア分布の箱ひげ図に基づく分析結果です。
1. **トレンド**
– 期間が30日間のみのため、直接的な長期的トレンドは見えません。ただし、各カテゴリの中央値を比較することで、ある程度の全体的なスコアの傾向を知ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリごとに外れ値が存在しています。特に、「個人WEI (経済的快適)」や「個人WEI (心理的ストレス)」では、外れ値が多く見られ、そのスコアが他のカテゴリに対して低くなる傾向があります。
– これらは交通に関するかもしれない心理的、経済的な要因が変動しやすいことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いがそれぞれ異なるWEIタイプを示しています。色分けによって、観察者は視覚的にグループを区別できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての変動が明確に示されていないため、各カテゴリ内での比較が中心になります。
– 各グループの比較をすることで、特定のカテゴリが他と比べて極端に高いか低いかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 離散的なカテゴリがあり、それぞれの分布に違いがあります。箱ひげ図の幅が狭いほどスコアの変動が少なく、広いほど変動が大きいことを示します。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への洞察**
– 精神的ストレスや経済的快適さが特に変動しやすく、問題として挙げられる可能性があります。交通の分野でこれらが示すのは、移動に伴うコストや心理的負担が影響している可能性です。
– ビジネスでは、交通手段の選択や改善の指標として用いられるかもしれません。特に、外れ値が多いカテゴリの改善が効果的な施策に繋がるポイントとして考えられるでしょう。
この分析が、交通の効率や快適さの向上に役立つ施策の検討に繋がる情報提供となることを期待します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、この総合WEIスコア STL分解グラフの解析結果です。
1. **トレンド**:
– トレンドは一貫して緩やかに上昇しています。これはこの期間中、交通カテゴリのWEIスコアが全体的に向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual（残差）」のプロットにおいて、7月5日から7月10日にかけて急激なピークが見られます。これは非通常の変動を示しており、何らかの特別なイベントや要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed（観測値）」は実際のデータが示されています。7月5日から7月9日に急激な上昇が見られます。
– 「Seasonal（季節性）」は短期間の周期的な変動を示し、周期的なパターンが感じられますが、大きな変化はありません。
– 「Residual（残差）」は予測されるトレンドおよび季節性以外の変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 「Observed」と「Trend」は一貫して上昇しているが、「Observed」は短期間での変動がより大きいです。「Seasonal」は短期間の周期性を示し、「Residual」はそれらによって説明されない変動を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値には正の相関が見られます。それに対し、残差は独立して散らばっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体的なトレンドの上昇は、交通の利用や関連する経済活動が活発化している可能性を示唆しています。この傾向が継続すれば、交通インフラの需要が高まることが予想されます。
– 急激な変動が特定の日に集中していることから、イベントや政策変更、天候の影響など特別な要因を考慮することが必要です。
この解析に基づき、交通セクターの戦略的計画やリソースの配分を調整す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:
このSTL分解グラフは「交通カテゴリの個人WEI平均スコア」に関するもので、30日間のデータを示しています。これを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– トレンド成分は一定の上昇を示しています。このことは、全体的な個人WEI平均スコアが徐々に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットに、一部の外れ値または急激な変動があります。特に2025年7月9日に急激な増加が見られ、その後に急速な減少があります。これは予期せぬ出来事があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 測定値（Observed）：このプロットでは観測された実際のWEIスコアの傾向を示しています。
– トレンド（Trend）：スコアの長期的な推移を示し、上昇傾向が明らかです。
– 季節性（Seasonal）：周期的または循環的な変動を示します。ここでは大体の周期（小さな上下動）が観察されます。
– 残差（Residual）：トレンドと季節性を除いた後の変動です。大きな変動が何か特別な影響の指標と考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 季節性と残差が特定の時期に重なって影響を与えている可能性があります。例えば、2025年7月9日付近の変動は、何らかの外的要因が季節性と合わさった結果かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性は比較的小さく、直接的な周期パターンが一般的ではないことが示唆されていますが、全体的な上昇トレンドが強く観察されます。
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に関する洞察**
– 徐々にスコアが上昇していることから、交通の効率性や個人の移動性が改善していることが示されるかもしれません。
– ただし、急激な変動はビジネスにとって注意信号となり得ます。こうした急変は、交通の混雑やイベント、サービスの一時的な変更などが原因である可能性があります。
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:
このSTL分解グラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に上昇しています。このことは、交通に関する社会WEI平均スコアが期間中、増加傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差の部分で、2025-07-07から2025-07-10にかけての急激な変動が見られます。これはこの期間に予測以上の変動があったことを示しており、特別なイベントや交通パターンの変化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**:
– **観測値**は実際のデータを示し、全体的な動向が見て取れます。
– **トレンド**は長期的な動きの方向性を示しています。
– **季節成分**は、データの周期的な変動を示し、7月の上旬にピークがあります。
– **残差**は、予測モデルに含まれない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分が観測値に大きく影響しており、残差の影響は一時的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分には明らかな周期性がありますが、トレンドが上昇していることで全体の観測値も上昇しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会的影響**:
– トレンドの上昇は交通の利用や効率が向上している可能性を示唆します。この上昇傾向が続くと、交通政策の改善や新しい交通サービスの導入が考えられるかもしれません。
– 急激な変動の時期は、特定のイベントや外的な要因に敏感な交通ネットワークの様子を描写しており、対策の検討が必要です。
このデータは、交通管理者や政策立案者が有効的な交通改善施策の立案に向け役立つでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **トレンド動向**: このグラフは2次元上でデータポイントが分布しているもので、特定の上昇や下降トレンドは明確に表れていません。主成分分析(PCA)により、データが第1主成分と第2主成分に沿ってプロットされています。散布の傾向から、データは第1主成分の方向に少し広がっているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 明らかな外れ値は見当たらないようですが、第1主成分の-0.5付近と第2主成分の0.15付近に位置するいくつかのポイントは、他のポイントから離れているため注目に値します。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: 青のプロットが使用されており、色には特定の意味が付与されていない可能性があります。プロットの密度は、第1主成分がプラス側に高い密度を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフでは、直接的な時系列データの関係性は分析できません。しかし、主成分分析に基づくことで、データ間の潜在的な関連性や相関を視覚化しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関性**: 第1主成分と第2主成分における相関性は弱く、ランダムに散らばっている印象です。主成分分析の結果、最初の成分がデータの最大変動を捉えていることを示しています（寄与率67%）。
– **分布**: データポイントは全体として均一に分布しており、特定のクラスターや集まりは明確には存在していません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感と洞察**: 交通カテゴリにおけるデータの潜在的な構造を正確に把握することで、効率化の余地や異常なパターンを捉える可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: データの潜在的な要因を分析することで、交通の管理や計画における効果的な戦略を策定することが期待されます。例えば、主成分の動向から、交通量のピーク時間や混雑対策が見えてくる可能性があります。
この分析は主に視覚的な観察に基づくものであり、追加のデータや分析によりより詳細な洞察が得られるでしょう。
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。