📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 概要
提供されたデータを基に、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均および各詳細項目の30日間にわたる推移を評価し、重要な傾向や異常を指摘する。特に、WEIスコアの変動要因として、各項目の影響や相関性を分析する。
## 時系列推移
– **総合WEI**:
– データの初期段階ではスコアが0.70から0.81へ変動し、その後安定し、段階的に上昇する傾向が見られる。特に7月7日以降、スコアは0.80以上で推移し、7月8日には最高値の0.90に達する。
– **個人WEI平均**は、0.68から0.86まで変動を示し、特に後半に向けて上昇傾向がある。
– **社会WEI平均**は7月2日頃から急上昇傾向が見られ、7月7日には0.95、9日には0.95を記録し、高位で安定している。
## 異常値
– いくつかの日付における異常値は、特に個人および社会WEIで顕著である。7月1日から3日にかけて、意外と低いスコアが見られるが、これは急な環境変化または個別要因（例: 短期的な交通手段の変更) が影響した可能性がある。
– 7月6日以降の急激なスコア上昇は、新しい交通インフラの導入や政策変更がウェルビーイングを急激に改善した可能性を示唆する。
## 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**は、総じてWEIスコアが向上する兆候を示す。特に個人WEIの経済的余裕と健康状態の改善が総合スコアに寄与している。
– **季節性**は顕著ではなく、短期間で周期的な変化は見られない。
– **残差成分**は、短期的なストレスや偶発的な健康問題による変動が影響している可能性を示す。
## 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、社会基盤と持続可能性が高い相関を示していることが認められる。これは、持続可能な交通インフラの整備が社会の安定性を高める要因となっていることを示唆する。
– 個人の経済的余裕と健康状態も相関が見られ、経済的安定が健康促進に直結していることを示す。
## データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図から、中央値は0.70〜0.90の範囲で収まっているが、いくつかの外れ値があることが判明する。これは突発的な外部要因（政策変更や自然災害）が影響している可能性がある。
## PCA分析
– **主要な構成要素**は、PC1が全体の66%を占め、WEIの総合的なトレンドをほぼ説明する。PC1は特に自由度と持続可能性の要素に影響を受けている。PC2の寄与率は11%と小さいが、社会の多様性の側面を反映していると考えられる。
## 結論
データ分析により、総合WEIは社会基盤の向上、個人の経済的安定の増加、持続可能な政策の導入により、全体的に向上していることが確認された。特定の異常値は突発的な外部要因の存在を示唆し、予算配分やインフラ強化が続くことでさらにスコアの安定化が期待できる。
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:
まず、グラフから見て取れる特徴とそれに基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは冒頭で0.7のスコア付近から始まり、その後0.8を中心に揺れ動いているように見えます。
– 予測のラインは、線形回帰や決定木回帰がほぼ横ばいで、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤にあるいくつかの実績データは外れ値として識別されており、通常のデータ点よりも低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示しており、黒い丸で囲まれたものが外れ値として認識されています。
– グレーの影付き領域は予測の不確かさを示しています。
– 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）はそれぞれの予測を色分けで示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の線形回帰や決定木回帰の傾向と比較的整合していますが、ランダムフォレストの予測とは異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には一定の相関があるものの、ランダムフォレスト回帰が示すように、異なる予測モデルによっては見通しが異なります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データがほぼ横ばいであるため、交通の状況が安定していることを示唆していますが、外れ値の存在は一定のリスクや変動要因があることを喚起します。
– 安定期の予測ができれば、交通量を効率的に管理し、他の計画（イベントの開催や工事日程など）にも反映しやすくなります。
– ランダムフォレストによる上昇トレンドを検討することで、予期せぬ需要増加に対応するためのインフラ整備やリソース管理計画を立てる準備を考えるべきかもしれません。
このデータ分析により、現状の安定性と今後のリスク対応の両面を考慮した柔軟な戦略が求められます。
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:
以下に、提供されたグラフに関する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは、30日間にわたっておおよそ横ばいで推移しています。これは、WEIスコアに大きな変動がなく、一定の安定性を示していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントに黒い円で示された外れ値があります。特に期間の初めの方にいくつか集中しており、開始時に不安定な動きがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、安定したパターンを形成しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、予測の信頼度を視覚化しています。
– 様々な予測モデルの結果が線で示されており、特にランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示しています。
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予測結果が示されていますが、モデルにより異なるトレンドがあります。特にランダムフォレストは上昇しており、新たな傾向を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭く、安定したデータセットであることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 横ばいの実績から、現在の交通状況は一定の安定性を保っていると考えられます。ただし、外れ値や予測モデルによる異なるトレンドの出現は、将来的な変動の可能性を示唆するため、詳細な解析が求められます。
– ビジネスにおいては、安定した交通状況は輸送や物流の計画において安心材料となりますが、予測される上昇トレンドは需要増加への準備を促すかもしれません。
このような情報を基に、さらに深い分析と戦略的対応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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（実線の青いプロット）**：全体的に0.8から0.9の範囲に集まり、期間の初めに密集しているが、途中からややばらつきが見られる。明確な上昇または下降のトレンドはないため、横ばいと考えられる。
– **予測データ**：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測方法が提供され、ランダムフォレスト回帰は僅かに上昇傾向が見られるが他は安定して横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しており、一部の実績データが予測モデルの範囲を外れていることが分かる。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い実績プロット**：観測された実績データ。
– **赤い×印の予測プロット**：予測データ。
– **グレーの影の範囲**：予測の不確かさを示す範囲。
– **線の色**：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）による予測を表す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のプロットを比較すると、予測モデルが実績の動きをおおよそ捉えているが、一部の外れ値が見られる。
– ランダムフォレスト回帰が、他の手法に比べより低い値を予測しているが、長期的なトレンドとして安定している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは期間の初期に高密度であり、後半に一部ばらつきが拡大している。
– 予測モデル間でのパフォーマンスの一致は、現状の安定性を反映している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的な交通に負荷がかかる事象が特段発生しておらず、全体として安定している。
– 外れ値は突発的な交通混雑や、予期せぬ事象の指標として捉えられ、改善や更なる調査が求められる。
– ビジネスや社会に与える影響として、予測精度の向上や異常検知のために追加のデータ収集やモデル改善が挙げられる。外れ値攻略により、交通管理や資源配分の効率化が可能となる。
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
グラフにはWEIスコアの実績データが30日間にわたってプロットされています。これに目立った上昇や下降のトレンドは見られず、全体的に横ばいで安定している印象です。また、予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも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
プロットの一部は「異常値」として強調表示されていますが、多くは0.7から1.0の範囲内に収まっています。これらの異常値は特定の日に急な変動があった可能性を示しており、要因の解析が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色のプロット）**: 過去30日間のWEIスコアを示しています。
– **異常値（黒の円）**: 特異なスコアを特定しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測スコアの変動幅をビジュアルに示しています。
– **3種類の予測モデル（色付きの回帰線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予想結果を示していますが、いずれも顕著な差はありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
予測モデルはすべて類似した傾向を示しており、それぞれの回帰線がほぼ同じ範囲に収束しています。予測の信頼性が高い可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
全体として高いスコアが持続していますが、特定の日に異常が発生している点が観察されます。これがデータのばらつきや外部要因によるものか継続的に監視する必要があります。
### 6. 直感的洞察と影響
スコアが安定して高い水準にあることは、交通の面で経済的余裕がある個人が多いことを示唆しています。短期間の異常はあるものの、予測も比較的安定しており、この動向が続く場合、地域経済や個人の購買力に対してポジティブな影響が予測されます。しかし、異常値の発生要因については詳細な分析が求められます。これにより、潜在的リスクや外部環境の変動に対する適切な対策が可能になるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の点）は、全体として横ばいのトレンドにあります。特に急激な上昇や下降は見られません。
– 予測（線）は、モデルによって異なりますが、いずれもやや上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にはいくつかの外れ値（黒い丸）が目立ち、特定の期間で急激な変動が観察されています。
– これらの外れ値は、システムのエラーや測定値の異常である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、現在の健康状態を示しています。
– 灰色の範囲は、予測モデルが示す予測の不確かさの範囲を表しています。
– 線は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）を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが重なっている部分が多く、モデル全般で実績に近い予測が行われていることが示唆されています。
– 予測モデルの間にはわずかな相違が見られますが、全体的には類似した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、0.75前後で安定しています。一部の外れ値を除けば、WEIスコアの変動は小さいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 健康状態が比較的安定していることから、特別な介入や対策は必要ないかもしれません。
– 外れ値の検証が必要で、それによって幾つかのシステム改善や対策が考えられます。
– 予測が上昇傾向であることから、今後の改善や成長が期待されます。ビジネスにおいては、予測モデルをさらなる意思決定に活用できる可能性があります。
この分析は、データの安定性と予測モデルの信頼性を強調し、健康関連の意思決定において有用な視点を提供します。
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:
1. **トレンド**
– グラフ上では、実績データ（青色の点）はおおむね一定の範囲内で横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は徐々に上昇しているのが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付付近で、いくつかの異常値が観察されます（黒色の円で囲まれた点）。
– 全体として、急激な変動は少ないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、データが主に0.6から0.8の範囲に収まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データとよく一致しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測値を示し、予測データの上昇傾向を表しています。
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（特にランダムフォレスト）はトレンドとしては一致しておらず、予測が今後、実績値とどのように合致するかが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定しており、予測範囲によく一致しています。
– 決定木と線形回帰の予測は、現状維持のような横ばいを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 管理や運転環境におけるストレスが比較的安定していることを示唆していますが、一部日付でストレスが上昇した例外があります。
– ビジネスや社会活動の計画において、ストレスの急上昇を避けるための予防策や、ストレス管理のための対策があると有効かもしれません。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測が上昇傾向にあるため、今後の心理的ストレスの増加可能性に対する注意が必要です。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいまたはわずかに上昇する傾向があります。
– 予測データ（ピンクのライン）は上昇し続けていますが、縄を付けた異常値も見られます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 実績データには、いくつかの外れ値が存在しており、それらは灰色の不確かさ範囲内に囲まれています。
– 外れ値は、予測される範囲を大きく超えるか、下回る点であるため、特別な要因の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット（実績AI）: 過去の実際の数値。
– 赤い×（予測AI）: 予測されたポイント。
– 不確かさの範囲（灰色）は、予測の信頼区間を示しており、外れ値と予測の誤差を可視化するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一部の期間で一致が見られますが、予測の一部は実績と異なる方向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットの密度は、中央値付近に集中しており、一部の外れ値が周辺に位置しています。
– 予測ラインが実績データより高いトレンドを示しているため、基準の再評価が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは交通カテゴリの自由度と自治を示しており、実績のばらつきが小さい一方で、予測値は堅調な上昇を想定しています。この点から、交通関連の取り組みが改善される可能性が示唆されています。
– 外れ値が生じる要因として、予測モデルの改善点を探る必要があります。ビジネスや政策において、これらの変動要因を理解し対応することが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青）は全体的に高い位置で横ばいですが、最初から急に下がって一定になります。
– 予測値（3つの手法すべて：直線回帰、水色の決定木回帰、ピンクのランダムフォレスト回帰）は、時間の経過とともに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に外れ値がいくつかあり、予測範囲外に存在しています。特に約0.6周辺に複数の異常値のプロットが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 実績値のプロットは実際のデータ点を示し、黒く縁取られています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、多少の誤差を考慮に入れた予測の範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は実績と比較すると大きく乖離はしていないものの、外れ値によって予測から外れたデータがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績値と予測の間に強い相関は見つけにくいですが、安定したスコアが維持されています。
6. **直感・ビジネスや社会への影響**
– 一般的に交通の公平性・公正さの指標が安定した形で高い数値を示しているため、社会的には望む形にあると考えられるでしょう。
– 外れ値があることは、特に事象が発生している地点や期間における個別の理由が存在する可能性を示唆しており、詳細な分析が求められます。
– 政策立案や改善策検討において、異常値の原因特定や未来の政策提案に基づくシミュレーションが必要となるでしょう。
この情報をもとに、交通における公平性や公正さの維持や改善のために、適切な対策を講じるためのデータとして活用することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は主にWEIスコアが0.8から1.0の間で横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）はやや上昇傾向にあり、他の予測（線形回帰、水色の線）と決定木回帰（シアンの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めのほう（7月1日付近）に外れ値が存在しています（大きな黒い円で表示されている点）。
– 他には、データポイントの大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測値を示し、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 各予測の不確かさは灰色の帯で示され、これが予測の信頼区間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**
– 予測値の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる手法による予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰は評価期間にわたってやや上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはスコアが高めであるため、持続可能性と自治性が比較的良好であることが示唆されています。
– 予測モデルによる信頼区間は狭く、モデルが比較的高い精度で予測していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定して高いということは、交通における持続可能性と自治性がしっかりしていることを示しています。
– 予測モデルが複数提示されていますが、特にランダムフォレスト回帰の予測がわずかに上昇していることは、将来的な改善や変化を示唆しているかもしれません。
– 社会的には、交通インフラが持続可能であるという消費者の信頼を得ることで、更なる発展や政策決定に寄与します。ビジネスでは、安定した交通インフラがビジネス運営や物流の効率化を促進すると考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績データ（青のプロット）は全体的に安定しており、大きな変動は見られません。約0.8から0.9の範囲での横ばい傾向が続いています。
– 予測データでは、線形回帰（緑）と決定木回帰（青）はほぼ横ばいの傾向を示しています。一方、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は微増しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒い円で示されています。数値範囲の下限に近い場所で数個の外れ値が観測されていますが、全体に大きな影響を及ぼすものではありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績データ、赤の×は予測データを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼性を表しています。
– 各種回帰モデルの予測も視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは各モデルの予測に対して横ばい、極端な変動なし。
– ランダムフォレストによる予測が唯一の上昇傾向を示しており、他のモデルと異なる特徴があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと複数の予測モデル間には大きな乖離はなく、予測モデルの性能は比較的一貫しています。
– 外れ値は影響が小さく、全体のスコア分布に対して顕著な偏りはありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 交通に関連する社会インフラの評価（WEIスコア）は安定しており、特に重大な問題は観測されていません。
– ランダムフォレストの微増は、より良い社会基盤および教育機会の提供が予測される可能性を示唆しています。
– 交通関連の政策立案者はこのデータに基づき、安定したインフラの確保およびさらなる改善策を計画することができます。
全体として、現在の交通の社会基盤は安定していると見受けられ、予測も大きく変わることはないと評価されます。
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:
このグラフは、30日間にわたる「交通カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアの推移を示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は比較的一定で、0.75から0.85の範囲で横ばいを示しています。
– 予測データ（赤）は実績データの延長として計画されているように見えますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は急上昇を予測している一方、線形回帰（水色）と決定木回帰（緑）は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒丸）は、特に初期の数日間にいくつか見られ、その後のデータは安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績データのプロットは、全体的に一貫性があり、特に顕著な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実績データに対して広がりを持たせており、一定のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対し、ランダムフォレスト回帰は今後の急上昇を予測しており、その他のモデルとの乖離があります。それぞれのモデルが異なる傾向を示しており、予測の確度にばらつきがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高密度でプロットされている実績データは、全体の流れが一貫しており、各予測手法の信頼性を検証するために重要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性は、交通カテゴリにおける共生・多様性・自由の保障が現状維持されていることを示唆しています。
– しかし、将来的な予測としてランダムフォレスト回帰による急上昇が示された場合、交通における多様性や自由度の改善が期待されます。この改善が実現されれば、社会的なインクルージョンや交通利用の利便性が高まる可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、予測モデルの見解をもとに、交通政策の策定や利便性向上の施策に活用できるでしょう。
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:
以下の観点から、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を通じて、特定の時間帯には一定の上昇や下降トレンドが見られます。たとえば、7月6日から7月11日にかけて、色が青から緑、そして黄色に変わっています。これは、該当時間帯におけるWEIスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時台には、7月1日から7月5日まで濃い青が続いているのに対し、7月11日には黄色となり、明らかな急激な増加が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを表しており、青から黄色にかけてスコアが上がることを示しています。この色の違いが、時間帯別にスコアの変動を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにまとめて考えると、15時前後は比較的活発な時間帯であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向が示されているようです。各時間帯の変動は日ごとに異なりますが、概して17時ごろがピークになりやすい可能性があります。
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**:
– ヒートマップから、特定の時間帯に交通量や利用者が増加する傾向が予測されます。これにより、交通手段・インフラの対応が必要になるかもしれません。ビジネス面では、時間帯ごとに集客やサービス対応の強化に役立つ可能性があります。
このヒートマップを用いることで、交通やインフラの管理および計画における対策をより効率的に行うためのインサイトを得ることができます。
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:
このヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**
– 7時台、8時台、15時台などで色の変遷がありますが、全体として特定の時間帯が特に増加、減少しているという明確なトレンドは見られません。
– ただし、16時台の色が全体的に暗く、17日から少し明るくなっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 15時台の7月9日から10日にかけて、青から明るい緑に急激に変わっています。これは、何らかの要因で個人WEIスコアに急変動があったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は個人WEIのスコアを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯や日付ごとに分けて視覚化しているため、特定の時間帯での変動や規則性を把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 幾つかの時間帯でスコアの変動が似ていることから、特定の要因が時間を跨いで影響を及ぼすことも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前の7時台と16時台ではスコアが低めで、15時台はスコアが高くなる傾向があります。このようなパターンは、特定日または季節的な要因の影響を受けているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯や日付で急激にスコアが変動していることは、その時間に交通量や個人の忙しさが変化している可能性を示唆します。
– こうした情報は、交通管理や働き方の見直しに活用でき、効率的な交通計画や労働時間の最適化に貢献できるでしょう。
このヒートマップは、交通やスケジュールの見直しに役立つ貴重な情報を提供するものと言えます。
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:
こちらのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 全体的に見て、7月6日から15日にかけてスコアが高め（緑や黄色）の期間があります。特に午後15時の時間帯に高いスコアが見られます。
– それ以前（7月1日から5日）および7月17日以降はスコアが低め（青や紫）です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日午後15時の時間帯に非常に高いスコア（黄色）が見られます。これが重要なイベントや交通のピークと関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化（紫から黄色）はスコアの低さから高さを示し、時間帯における交通量・混雑度の指標として解釈できます。
– 午後15時に特に高いスコアが連続して表示され、その時間が混雑のピークを迎えていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の時間帯にわたり一貫して高スコアが見られることから、特定の日や週末にかけて共通する混雑傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後と夕方の時間帯が全体的にスコアが高い傾向にあり、日中の仕事終了後に交通量が増加している可能性を示唆しています。
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**
– 午後から夕方にかけて交通の負担が大きくなるため、通勤や物流計画に影響を与える可能性があります。
– 特に7月9日のピークは、イベントや休日に関連した可能性があるため、ビジネスはその日に合わせた対策やプロモーションなどを準備すると効果的かもしれません。
このヒートマップから得られる洞察は、交通の混雑を予測し、効率的な交通管理やビジネスの戦略立案に役立てることができそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは全体的な相関を示しており、具体的な時系列トレンド（上昇、下降など）を見ることはできません。しかし、各項目間の相関の強弱を視覚的に確認可能です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関の観点から、外れ値のような急激な変動はヒートマップでは特定されませんが、一部の値が他と比べて極端に高いまたは低い相関を示している点は注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– 色が赤に近いほど相関が高く、青に近いほど相関が低いことを示しています。「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などは、多くの他の項目と強い相関を持っています。
– 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）」の間には非常に高い相関があります（0.96）。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 時系列データの直接的な関係性は描かれていませんが、各項目の相関はそれぞれのデータがどのように関連しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に高い相関を示しています（0.94）、これにより個人の要素が全体的なWEIに大きな影響を与えていると推測されます。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関は低く（0.13）、これらの項目間では直接的な関連性が少ない可能性があります。
6. **ビジネスや社会への洞察:**
– 高い相関が示される項目間（例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）は、政策決定や企業戦略において同時に改善を図ることで相乗効果が期待できるかもしれません。
– 一方で、相関が低い項目（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」）に対しては、個別の戦略やアプローチが必要とされる可能性があります。
このヒートマップは、交通関連のデータに基づいており、これらの相関が交通施策やインフラの改善によってどう影響を受けるかを考察するための基礎データとして有益です。
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、交通カテゴリのWEIスコアの分布比較を示した箱ひげ図です。それぞれのファクターに対するスコアの分布が30日間のデータに基づいています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに特定の時間的トレンドを示すものではなく、30日間の全体的な分布を示しています。そのため、上昇や下降の傾向は直接確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各箱ひげ図内にはいくつかの外れ値が見られますが、特に個人WEI（心理的ストレス）の外れ値が多いです。これは、このファクターに関する個々のスコアが大きく変動する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、中央値（箱の中央の線）、四分位範囲（箱の両端）、および外れ値（箱の外の点）を示しています。色の違いは異なるWEIカテゴリーを区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間の直接的な関係性は非対称なデータ分布からは容易には判断できません。しかし、「個人WEI（健康状態）」「個人WEI（経済状況）」などのスコアがより集中しており、安定した状態を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」は、他のカテゴリーと比べて狭い範囲に分布しています。これは、これらのスコアがより均一であることを示すかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータは、交通に関連するさまざまなテーマ（心理的ストレスや健康状態）がどのように異なる影響を受けるかを示しています。特に、心理的ストレスや経済状況のスコアが変動しやすいことから、これらの領域の改善が持続的な交通および都市計画に重要であることが示唆されます。
全体として、交通カテゴリに関連する異なる要素のWEIスコアの分布において、多様な課題や安定性が示されています。これは、各方面の状況把握と対策を検討する際に重要な情報となります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体的に観測値は増加していますが、中盤以降はやや減少傾向があります。
– **Trend**: 明確な上昇傾向が見られます。
– **Seasonal**: 小さな周期的変動があり、ピークと谷が交互に続くようなパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 7月9日以降に急激な変動が顕著に現れています。この時期に異常な出来事やデータの変動を引き起こす要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**プロットは総合的な動きを示しています。
– **Trend**は長期的な増加傾向を示し、基盤的な変化を指しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、季節性や定期的なイベントの影響を表現しています。
– **Residual**は観測値からトレンドと季節性を差し引いた残差で、予期しない変動を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドは着実に上昇している一方で、季節性が変動をもたらしています。残差は短期間の予期しない変動を示しており、トレンドと季節性では説明できない影響を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合的な観察値はトレンドに強く影響を受けており、全体的な増加傾向を持っています。季節性は短期的な変動パターンを加えており、細かいサイクルがあることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること・社会的影響**
– 人間は、トレンドの上昇から交通関連のアクティビティが増加していると感じるでしょう。中でも、急激な残差の変動は、突発的なイベントや異常気象などが考えられるため、注意が必要です。このようなデータから、交通計画や政策の調整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、交通カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを時系列でSTL分解したものです。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– トレンドは全体として上昇しています。このことは、30日間の期間においてWEIスコアが徐々に高くなっていることを示しています。もしかすると、交通状況や関連サービスの改善が続いているのかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットを見ると、特に7月6日付近と7月14日に急激な変動が見られます。これは予測される動きから外れたイベントであり、特別な外的要因や一時的な状況変化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**
– 観測データは、実際のWEI平均スコアの変動を示しています。
– トレンドは、全体的な方向性を示しており、改善が続いている兆候を示しています。
– 季節変動は、わずかな周期的変化を示しており、毎週の変動パターンがあることを示唆しています。
– 残差はトレンドと季節的要因を除いた予想外の動きで、イレギュラーな事象を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値は、トレンド、季節性、残差の合計として捉えられ、それぞれの変化が合わさって全体の動きとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが直線的に上昇している一方で、季節性と残差が作る小さな山谷があります。これは予測モデルを構築する際に考慮すべき点です。
6. **人間が直感的に感じることや社会・ビジネスへの影響**
– このグラフは交通状況が改善しつつあり、WEIの指標が上昇していることを示しています。社会的には、交通システムの効率化や環境への優しさが進んでいる可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、交通業界や関連サービスの需要が増加している可能性があり、新たなビジネスチャンスを示唆しています。
このように、STL分解を用いることで、データの深層にある変化を明らかにでき、予測や戦略策定に役立つ洞察を得ることができます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析
1. **トレンド**
– トレンド部分を見ると、持続的な上昇傾向が見られます。30日間の期間中、交通の社会WEI平均スコアは上昇し続けています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データに大きな値の飛びが見られますが、特別に目立つ外れ値は見られません。変動は持続的で安定しています。
– 残差部分では、特に7月7日前後で上昇が見られ、それ以外には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測（Observed）プロットはデータそのものを示しています。
– トレンド（Trend）は、全体的な増加傾向を示しており、各要素が一貫した上昇を示しています。
– 季節性（Seasonal）は周期的なパターンを示しており、データ内の季節的変動を反映しています。
– 残差（Residual）は、観測値からトレンドと季節性を除去したもので、予測できないランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性が一貫した影響を与えているため、全体としての変動はトレンドによる影響が大きいことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性のプロットで周期的な変動があり、これは特定の曜日や交通条件に影響されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 交通カテゴリのスコアが上昇していることは、社会的に交通が改善または利用が増加していることを示唆している可能性があります。
– この上昇は交通の利便性や効率の改善を示しているかもしれません。
– ビジネスにとっては、交通の改善は物流や通勤時間の短縮につながり、効率を高める可能性があります。また、これが観光や商業活動の増加を示しているのであれば、街の経済に活力を与える要因となりえます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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## 視覚的な特徴と洞察：
### 1. トレンド
このPCAの散布図において、特定の方向への明確なトレンドは見受けられません。データポイントは広く分布しており、明確な上昇や下降の傾向は示されていないように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフの右上（第1主成分が0.1以上、第2主成分が0.1以上）にデータが集中している部分がありますが、ここには特に目立った外れ値はありません。全体的にデータは均等に広がっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **第1主成分（寄与率: 0.66）**: データの66%の変動を説明しています。これは主に、データの重要な基軸を形成しています。
– **第2主成分（寄与率: 0.11）**: データの11%の変動を説明しており、第1主成分に次ぐ重要な軸です。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
このグラフはPCAによる2次元のプロットであり、時間的な要素は含まれていません。したがって、時系列データとの直接的な関係性は見えません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分と第2主成分は互いに直交しているため、相関はありません。ただし、第1主成分に沿って横方向に広がるデータは、第2主成分よりも第1主成分が重要な要素であることを示唆しています。
### 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
– **直感的な感覚**: データは均等に広がっており、特定のパターンやクラスタリングが明確に見えません。
– **ビジネスや社会への影響**: 交通データの場合、明確なトレンドがないということは、交通量の変動が安定しており、急激な変化が少ない可能性を示唆しています。これにより、日常的な運用計画に安定性がもたらされる可能性があります。
このグラフから得られる最も明確な洞察は、データが多様であり、特定の方向への片寄りが少ないことです。これにより、交通運用におけるリスク管理や計画立案において、安定した基準を持つことができると考えられます。
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。
