📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の主要なポイントを示します：
### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月2日から7月13日にかけて0.7台から0.9まで上昇し、安定的に推移しますが、その後徐々に下降していきます。
– **個人WEI平均**: 緩やかな上昇が7月上旬に見られますが、7月20日以降は減少しています。
– **社会WEI平均**: 7月初旬の上昇（最高で0.95付近まで）に続き、月の後半では下がっています。
### 異常値
– **日付: 2025-07-02, スコア: 0.81**: この異常値は、他の日のスコアと比べて単発の高値であり、可能性として社会的なイベントや季節的な要因が影響を与えたと考えられます。
– **日付: 2025-07-24, スコア: 0.63**: これは急激な下降で、個別の大規模イベントや政策変動が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分析**: 長期的には上昇トレンドが確認できますが、7月下旬に向けて季節性要因が収まるのと一致して数値が低下しています。残差の変動は短期的なイベントや調査対象のばらつきを示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップから**: 社会的持続可能性と社会基盤のスコアが高い相関を示しており、これが総合WEIの構成に大きく寄与している可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」のスコアが上位の四分位範囲で強固であり、これらは安定した高スコアが存在していることを示します。「公平性・公正さ」の項目には下方のアウトライヤーが見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率: 0.79**: 主に社会的要因（持続可能性と社会基盤）が総合WEIに影響を与えていることが示されます。そのため、これらの領域に注力することが全体のWEIスコアに大きなインパクトを与えるでしょう。
### 結論
全体として、7月上旬には多様な要因がポジティブに影響を与えた結果、総合WEIスコアは高かったものの、7月中旬以降への政策変化や外部要因が不安定なスコア変動を引き起こしています。特に社会的持続可能性やインフラの品質が全体スコアに影響を及ぼしていることから、これらの分野への継続的な改善が、より安定した高スコア達成につながることが考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 過去の実績データ（青い点）は概ね横ばいで、少しの変動があります。
– 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）は、期間終了時点にかけて全体的に下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、特に初期のデータに集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、その周りに黒い円で外れ値が表示されています。
– 予測データは異なる手法で描かれており、線形回帰（青）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト（紫）の線で示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測手法の関係を見ると、実績の終盤から予測の初期にかけてデータが下降する傾向にあります。
– 予測の手法による変動幅は、ランダムフォレスト回帰が最も急な下降を示している一方で、線形回帰は比較的一定です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 類似のパターンを持つ様々な予測手法間での相関関係があります。
– 分布は初期には高いスコアを維持しているが、予測は全体的に下降していることから、変動の可能性が示唆されます。
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**
– このグラフから、交通カテゴリのWEIスコアが今後下がる可能性があり、これが示すことは、交通量が減少する可能性を示唆しています。これは、例えば経済活動の低下や交通インフラ使用の効率化などを反映する可能性があります。
– また、複数の予測手法が用いられ、特にランダムフォレストのような複雑なモデルが急な変化を示すことで、今後の不確実性が高く予測されることを示唆しています。
このデータは、交通管理の改善や政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の約20日間はほぼ横ばいで推移していますが、微小な変動が見られます。
– その後若干の下降が見られ、直近ではスコアが低下しています。
– 予測線（線形回帰）はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のデータポイントが異常値としてマークされており、スコアが他のポイントと比べて大きく異なります。
– これらの外れ値は詳しい原因分析が必要です。
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おり、密集している期間があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、現状の変動を考慮した予測範囲です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが示されています。
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には全体的には大きな乖離はないものの、予測モデルによって微妙に異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.7から0.9のスコア範囲内で密集する傾向がありますが、時折0.6付近まで下降しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアは全体的に高いため、交通の効率やレジリエンスが比較的良好であることを示唆しています。ただし、最近の下降トレンドと異常値の出現は注意が必要です。
– これらの兆候は、交通計画やインフラに関する対策の必要性があるかもしれないことを示します。予測モデルの結果を検討し、計画の精緻化や変更を考慮することが望ましいです。
全体として、安定したパフォーマンスが示されていますが、予測データの分析により、今後の改善策を計画する必要があります。また、外れ値の原因確認は非常に重要です。
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:
グラフを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、約2025年7月後半から下落傾向にあります。
– 予測データ（線：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、総じてゆるやかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において、外れ値が観察されます（黒い丸で囲まれた点）。
– 特に、7月後半に突然の下落が見られ、その後もやや不安定な動きが続いています。
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、データポイントごとにイベントや条件が異なる可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、実績データの変動範囲を示し、予測の信頼性の指標となっています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データの間にはズレが見られますが、全体的な下降トレンドを共有しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの下降は一定のパターンを持たず、予測線との相関は部分的です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通に関する社会WEI平均スコアが下がっていることは、交通手段やインフラストラクチャーに問題がある可能性を示唆しています。
– この下降傾向が続くと、公共交通機関の信頼性や効率に対する信頼が低下し、交通政策の見直しが必要になるかもしれません。
このようなグラフから得られる情報は、交通管理者や政策立案者に重要な示唆を提供するでしょう。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に0.7〜0.9の範囲を維持しており、大きな上昇や下降のトレンドは示していません。ただし、予測データ（ピンクの線）は徐々に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータがいくつかあります（黒い円で囲まれた点）。これらの外れ値は通常のスコアレンジから外れているため、特異なイベントやノイズの可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、ピンクの線がランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、将来の予測に対する変動の幅を示していますが、これも下降傾向です。
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若干のギャップが見られます。このギャップは今後の個人の経済的余裕が減少する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.7から0.9の間に密集しており、一部例外を除いて安定しています。予想される変動は比較的小さく見えます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、個人の経済的余裕は現在の水準を維持しつつも、将来的には減少するリスクがあることを示しています。
– ビジネスや社会的には、交通関連の経済的施策や計画に影響を及ぼす可能性があります。特に下降トレンドが続く場合、早期の対策が求められるかもしれません。
このデータが示すものから、現状を維持するための方策や、予測された下降トレンドへの備えを検討することが重要です。
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（青いプロット）は主に一定の範囲内で推移しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、期間初期に若干の変動があります。その後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示された点がいくつかあり、これらは灰色の不確かさ範囲外に位置しています。期間初期に特に外れ値が集中していますが、後半には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績、赤い×は予測値を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）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**
– 予測と実績の間には多少のズレが見られ、実績の変動に対して予測は比較的一定の値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は全体として0.7から0.9の間に該当しており、集中しています。
– 予測値は僅かに上のレンジを示し、過去の実績の分布情報を反映したモデルの精度を示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– グラフ全体からは、健康状態が特定の範囲に維持されていることが示唆され、安定的な健康管理が行われていると考えられます。
– しかし、初期の異常値は注意が必要で、何らかの外的要因の影響または健康状態の一時的な変動を示している可能性があります。
– ビジネスや個人の健康管理においては、異常値が出現する原因を特定し、対応策を講じることが重要です。
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**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初は0.8付近で安定し、その後少しずつ低下していくように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は、今後のストレススコアが徐々に減少すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.6以下にいくつかのデータポイントがあり、外れ値としてマークされています。これは通常の範囲から外れた個々のストレスが突出して低い日の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実線のプロットが実績データを示し、ピンクの線がランダムフォレストによる予測です。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値が比較的安定しているのに対し、予測は徐々に低下することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密度が高く、特に0.7から0.8の範囲に多く分布しているが、個々の外れた低値がある。
– 予測範囲は実績の変動幅に比べて広めで、予測の不確実性が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通カテゴリでの心理的ストレスが全体的に徐々に低下している可能性があるため、交通状況が改善している、あるいは人々の適応性が向上している可能性があります。
– 社会的和らぎや政策の効果を検証する指標としても有用です。データドリブンの交通改善策がさらに求められるでしょう。
この分析から、交通関連ストレスが改善傾向にあることが示唆され、今後の都市交通政策やリスク管理の参考になるでしょう。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025-07-01から2025-07-15）においては、WEIスコアは0.8付近で高い値を維持していますが、2025-07-22に向かって急激に低下しています。
– その後、スコアは0.6前後で再び安定し始めています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-22付近で顕著なスコアの下降があります（識別された外れ値に該当）。
– 大きく下振れした点が数箇所あり、これが全体の安定性に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**:
– 青い点は実績データを示しています。これらの分布からも一貫性のあるパターンが見えるため、周期的な変動は少ないです。
– 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）における異なる角度は、将来的なデータの傾向予測に多様な視点を提供しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 各予測モデルが異なる将来のトレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は次第に減少傾向を示しており、線形回帰や決定木回帰と異なる将来展望を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.8付近を中心に密度の高いつながりを示しています。
– 一方で、異常値は急激な変動をもたらしており、これが予測モデルにどう影響を与えるかが注目されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEI（自由度と自治）のスコアが高い期間は、個々の交通に関する選択肢や活動が活発化しているサインであり、社会的には交通の流動性が高まっている可能性があります。
– ビジネス的には、WEIスコアの低下は交通関連ビジネスにおける制約や挑戦を示唆しており、適応が必要とされるでしょう。
– 特に、予測に基づく将来のスコア低下を示唆するモデルは、早期の対応策や戦略の見直しを促す可能性があります。
全体として、このグラフからは、現状の不安定性と将来の予測モデルが異なる傾向を示していることにより、慎重なデータ分析と戦略的決定が求められます。
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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータは、主に0.6から1.0の間に分布し、全体として大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが0.8を下回り、外れ値として強調されています。これらは通常の範囲外に位置し、異常値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点（実績）は実際の観測データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実際のデータがこの領域内にほとんど存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰）の線は下降を示しており、将来的なWEIスコアの低下を予測しています。
– 一方、予測（線形回帰）は横ばいで、安定を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は、0.8以上に集中しており、一般的に高い評価を受けていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いことは、交通部門における公平性が確保されている可能性を示しています。
– ランダムフォレストによる予測に従うと、将来的な改善が必要になる可能性があります。これは外部の要因、例えば政策変更や社会の動向に関係するかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に外れ値への注視が必要であり、不公平を生む要因を特定し、対策を講じることが重要です。
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:
以下に提供されたグラフの分析結果を示します：
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はおおむね横ばいで安定していますが、わずかに上下しています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰、紫）はやや下降傾向があります。将来的なWEIスコアの低下が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一箇所、異常値として特定されたデータポイント（黒い円）は、他の実績データポイントから離れています。これが異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。これは実績に対する予測の程度の信頼性を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間に、この30日間では明確な相関関係は観察されません。ただし、将来的には予測よりも実績の方が高くなる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しているため、全体的に高いWEIスコアの範囲で安定的ですが、将来の予測はやや下降を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性と将来的な傾向を考慮すると、現在の交通システムの持続可能性と自治性は維持されていますが、改善の余地があります。特に、異常値が示す問題点に対する積極的な対応が必要です。
– 予測される下降トレンドには注意が必要です。持続可能性を確保するための計画的な改善策が求められるでしょう。
このグラフは、現在のシステムの安定性を反映しつつも、将来的には潜在的な課題を示唆していると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいですが、わずかに下降しているように見える部分もあります。
– 予測データは直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰と異なる手法で描かれており、全体として緩やかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイント（黒枠）は外れ値として識別されており、特に後半で多く見られます。これらは通常のスコア範囲を下回っており、何らかの特異なイベントやデータ不整合の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、赤い「X」は予測データを表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データはほぼ一定しており、予測データとの間に大きな乖離は見られません。ただし、予測の不確かさが大きいことから、将来的な予測の信頼性には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測との間には顕著な相関は見られず、モデルによる予測精度にばらつきがあることが予想されます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 社会基盤や教育機会が対象であるため、特に外れ値は重要なインパクトを持ちうる。これらの外れ値が示す潜在的なインフラ問題や教育機会の不足を特定し改善することは、地域社会や経済の健全な成長に寄与する可能性が高いです。
– 予測が下降傾向を示しているため、事前の対策が必要です。長期的な改善に向けた計画が必要となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のWEIスコアは主に0.6から0.8の間で分布していますが、終了に近づくにつれスコアがやや低下しています。
– 線形回帰予測（紫の線）はゆるやかに下降しており、将来的な改善が必要である可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）は、特定の期間に集中して観測されています。これらは予測と実績の間の大きな乖離を示しており、システムまたは外部要因による影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績データのほとんどがこの範囲内に収まっている点で、予測のある程度の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの中で、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測傾向が異なります。これにより、異なるモデリング手法による予測の信頼性を可視化しており、更なる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのWEIスコアは概ね0.8前後に集中していますが、予測は少し広い範囲でのスコアを示しています。この点から、予測精度の向上が求められます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 人間にとって、これらの変動や外れ値の存在は現状の課題を浮き彫りにし、システムの安定性や外部要因の影響を改善する必要を示唆します。
– 社会的には、WEIスコアの低下傾向が続けば、共生や多様性、自由の保障に関する取り組みの見直しが必要不可欠となる可能性があります。
総じて、このグラフは予測モデルの精度向上や、異常値の原因解明が今後の課題であると示しています。また、社会的指標としてのWEIスコアの向上が期待される状況と言えるでしょう。
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:
こちらのヒートマップを分析して提供できる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ色が徐々に変化している様子が見られます。特に、7月7日から7月10日までの間は高いスコア（黄色）が多く、安定して高い数値が続いています。
– 7月19日以降はスコアの低下（青から紫）が見られ、徐々に値が下がっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日や7月24日には他の日と比べて突出したスコア（青や紫）が観察され、それまでのトレンドから外れた動きをしています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を表しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 各色ブロックの幅が一定なので、一日の時間ごとのスコアがリズムをもって変動していることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが変動しているものの、夜間のスコア（19時以降）はそれほど高くない傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央の期間（特に7月7日－7月10日）に集中した高スコアはイベントや特別な交通状況の影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 平日と週末のスコアの変動、特定のイベント期間（例: 7月中旬の安定した高スコア）は、交通需要や都市活動の変化を反映している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、この期間の利用状況に応じて輸送手段の調整や交通管理が検討される必要があるでしょう。
全体として、このヒートマップは一定の周期性とイベント期間を通したスコア変動を示しており、交通管理や計画に有用なデータを提供します。
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:
### グラフ分析の概要
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変動がありますが、特に15時から16時、22時から23時にかけて明るい緑から黄色の色合いが多く見られます。これは、これらの時間帯でWEIスコアが高いことを示唆します。
– 11日から19日までの期間にわたって、特に7時と8時のスコアが高いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日の19時、24日の23時において急激に低いスコアを示している箇所があり、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素**:
– グラフの色は、特定の時間帯でのWEIスコアの高さを示しています。黄色はスコアが高く、青や紫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**:
– 同一日における異なる時間帯でのスコアの変動が見られますが、特定のパターンは見られません。ただし、15時から16時にかけての時間帯と、22時から23時にかけての時間帯で共に高スコアが観測されていることが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯において、スコアの増減が見られるものの、明確な周期性や規則的なパターンは特に観察されません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 交通のピーク時間帯である朝や夕方に高いスコアが示されている場合、それは効率的な交通状況を示す可能性があります。また、19日や24日に見られる低スコアは、何らかの障害や異常が発生した可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、このようなヒートマップを活用して交通の混雑を避ける最適な時間帯を特定し、利便性の向上や計画の立案に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 日付と時間帯に応じたデータから、周期的なトレンドが示されているように見えます。
– 7月7日から13日にかけて、緑から黄色の色が目立ち、スコアが比較的高いことを示しています。一方、7月23日と24日にかけては暗い紫が現れ、スコアが低下していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と19日の特定の時間帯に色が消える変化があります。また、7月23日から24日にかけて、急激にスコアが低下していることが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアを示しており、明るい色（黄緑、黄色）は高スコア、暗い色（青、紫）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変動を示しており、時間帯によるスコアの違いが一目でわかるようになっています。特に、昼間の時間が高いスコアを示すことが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな相関関係は確認できませんが、平日と週末、あるいは時間帯によってスコアの傾向が異なる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 社会WEI平均スコアの変動は、交通状況の変化と直接的に結びついている可能性があります。高スコアの時間帯は、交通が円滑に流れていることを示し、低スコアの時間帯は混雑や遅延がある可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、このデータをもとに交通対策を講じることで、混雑の緩和や輸送の効率化に役立つかもしれません。
このヒートマップは、交通パターンの予測や計画の策定に貢献できると考えられます。
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:
ヒートマップから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、ある特定期間の相関を示しています。そのため、直接的なトレンド（上昇、下降など）は示されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内に外れ値はありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」の他の項目との相関が比較的低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤が濃いほど相関が高く、青が濃いほど相関が低いことを示しています。
– 「総合WEI」は多くの他の項目と非常に高い相関を持っています（例：個人WEI平均、社会WEI平均）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは含まれていませんが、項目間の相関が高い場合、それらの項目が似たような動きをしている可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」間の相関が0.88と高いため、個人と社会項目全体の平均が類似した傾向を持っている可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は全体的に他項目との相関が低いため、独立した動きをする可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス、社会への影響**:
– 個人と社会の各要素が密接に関連しているため、一部の分野での改善が他の領域に波及効果をもたらす可能性があります。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が他の多くの項目と高い相関を持っているため、多様性や自由の推進が全体的な社会福祉向上に寄与するかもしれません。
この視点は、社会政策や交通プログラムの設計において重要な考慮事項となるでしょう。
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**:
– グラフは30日間のWEIスコア分布を示していますが、時間変化を示すものではないため、トレンドを分析するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（精神的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」に外れ値が見られます。これらの外れ値は、そのカテゴリの中で特異な状況やデータポイントがあることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲、および外れたデータを示しています。
– 色の違いがWEIタイプを区別しており、視覚的に比較しやすくしています。
– 各WEIタイプのスコアがどの程度密集しているか、または広がっているかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各WEIタイプは独立してプロットされており、時系列的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアが0.7以上であり、多くのカテゴリが高いスコアを保持しています。
– 一部のカテゴリはスコア範囲が非常に広く、バラツキがあることを示しています（例えば、「個人WEI（認識柔軟性）」）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に受ける影響としては、「個人WEI（精神的ストレス）」の外れ値がストレス管理の重要性を示す可能性があります。
– 高いWEIスコアの集中は、交通における全般的な機能の良好さを示唆しますが、外れ値や広い分布は特定の領域での改善の余地があることを示しています。
– ビジネスや社会にとって、特に低いスコアや外れ値が出ている分野について、改善策を講じることで全体的な交通システムの信頼性や効率を向上させる機械があるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
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**
– **Observed**(観測値)のグラフでは、始めは上昇しその後ピークを迎え、後半にかけて下降しています。これは全体的な交通量が期間中に増加し、その後減少したことを示唆しています。
– **Trend**(トレンド)の部分でも、初期は上昇して中盤でピークを迎え、その後下降しています。このような変化は、期間中の交通状態が一時的に改善した後、再び悪化した可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**(残差)のプロットでは、特に7月10日と7月17日前後で急激な変動が確認できます。これらの日に何らかの予期しない出来事やイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は、実際の観測値を示しており、季節性とトレンドが組み合わさった形です。
– **Trend**は全体の長期的な変動を示しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を表し、日にちにより交通量が異なることを示唆しています。
– **Residual**は、観測値と予測値の差を示し、外れ値や急激な変動が理解しやすくなっています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– **Observed**は、**Trend**と**Seasonal**が合わさった形で、全体的な交通状況をより包括的に理解するために視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Trend**と**Observed**が密接に関連していることが視覚的に示されていますが、特定の日における外れ値は**Residual**で捉えられています。
6. **直感的に感じることやビジネスへの影響**
– このグラフから、交通量は月の特定期間で急増し、その後急減することが多くの人に理解できるでしょう。これにより、交通管理や公共交通機関の運用計画において、ピーク時の増加に対応する施策や、急減に対する調整が必要です。
– 不規則な変動を理解することで、例えばイベント開催や天候の影響を予測し、事前の準備が行いやすくなるでしょう。
全体として、このSTL分解グラフは交通量の変動を詳しく分析し、効率的な管理と計画に役立つデータを提供しています。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は全体的に上昇から下降に転じています。7月5日あたりまでは増加し、その後は徐々に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分で7月上旬から中旬にかけて、特に7月10日から17日あたりで大きな変動がありますが、それ以外の期間ではほぼゼロです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**（観測値）：実際のデータで、7月上旬に増加してから中旬以降は減少。
– **Trend**（トレンド）：全体的な傾向を示し、観測値と同様の動きをします。
– **Seasonal**（周期成分）：短期間での周期的な変動を示し、特に大きなパターンはありませんが小さな周期性が見られます。
– **Residual**（残差）：季節性とトレンドを除去した後の変動で、一部の期間で急激な変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと比較的近い動きをしますが、残差により一時的に上昇や下降が強調されます。季節性のパターンはあまり明確ではありませんが微細な変動が加わっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値は良く一致しており、主にトレンドがデータの全体的な動きを決定しています。残差は特定の期間にのみ影響を与えています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 全体としての印象は、データの傾向が安定ではなく短期間で変動しやすいことを示しています。トレンドのピーク後の下降は、交通に関連する活動や条件における変化が考えられます。変動する要因（例：社会イベント、天候など）が影響している可能性があります。ビジネスや社会にとっては、特定の期間に対する対応や計画の策定が重要です。例えば、トレンドの下降時期にイベントを避けるなどの対策が考えられます。
このような分析は、交通データの管理や最適化に役立ち、市民の移動や経済活動に関する影響をよりよく理解するのに貢献します。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **Observed**: 最初は横ばいから始まり、急激に上昇した後、再び下降しています。この期間全体では、最初の停滞から一時的な上昇を経て減少へと変化しています。
– **Trend**: 一貫して上昇していたものが途中から下落に転じています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 特定の期間で急激な変動が見られ、2025-07-05から2025-07-11までの期間では大きな変化があります。
#### 3. 各プロットや要素
– **Observed**: 全体の変動を示し、実際の変化を把握します。
– **Trend**:長期的な動向を解析し、根本的な変化を示します。
– **Seasonal**: 季節的な変化を示し、定期的な変化のパターンを示しています。
– **Residual**: 説明されない変動で、外れ値や異常の検出に役立ちます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **TrendとObserved**: Trendは基本的な動向を示し、Observedは全体の変動を示しています。Observedの変動はTrendと一致する部分がありますが、大きな変化がResidualに反映されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **ObservedとTrend**: 全体的にTrendに対してObservedが大きく逸れる場面があります。これは短期間の外的要因によるものと考えられます。
#### 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
– このグラフから、交通量や関連する社会的なスコアが急激に増減する可能性があり、それが一般の人々やビジネスにどのように影響するかを理解できるでしょう。急激な上昇や下降は、イベントや政策変更、経済状況の変化などが影響している可能性があります。今後の計画やアクションを計画する際に、これらの変動を考慮に入れることが重要です。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを分析します。
1. **トレンド**
– 主成分1（横軸）は寄与率が0.79と高く、変動の大部分を説明していることが示唆されます。この軸の右側にはデータが集中しており、中心から右に向かう斜めの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分2（縦軸）において外れ値が存在しているように見えます。特に上下に離れている点がいくつかありますが、全体としては大きなばらつきは少なく、比較的中心に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は観測されたデータポイントを表し、PCAによって交通データを主成分空間に投影したものです。横軸はデータの大部分の変動を示しており、縦軸はそれに次ぐ変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の期間を示した時系列データに基づく直接的なグループ化は見られませんが、右側のデータの集中は何らかの時期に共通のパターンがある可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 二つの主成分間には明確な相関は見られません。しかし、主成分1は多数のデータポイントを説明しているため、全体の傾向を左右していることがわかります。
6. **人間が感じる直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– この分析は交通データの複雑な変動パターンを簡潔に表現し、特定のパターンや異常についての洞察を提供します。この情報を活用して、交通の混雑パターンを予測・管理し、より効率的な交通政策を形成する手助けになるでしょう。
全体として、このグラフはPCAにより交通データから主要な変動要素を抽出し、それに基づく傾向を直感的に理解するのに役立ちます。
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。
