📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 1. **時系列推移**
#### 総合WEI
– **トレンド**: データの冒頭では、総合WEIのスコアは比較的安定していますが、7月20日以降顕著に下降しています。初期のピークは7月8日頃に観測され、その後は下降が続きます。
– **顕著な変動**: 7月20日以降の急激な下降は重要な変化と見なせます。この期間は、全体のスコアが低下し続け、7月24日には最低点に達しています。
### 2. **異常値**
複数の日付で総合WEIや個別のWEI平均の異常値が観測されています。これらは基本的に急激な上昇や下降を示しています。
– 7月2日、3日、4日、6日、一部のスコアが急上昇または急下降しており、短期間の要因によるものと考えられます。
– 7月20日付近の異常値は持続的な下降を反映するため、社会的な大事件や政策の変化などの影響が考えられます。
### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解を仮定)**
– **長期トレンド**: 上述のように、7月20日以降の下降トレンドは極めて重要です。
– **季節性パターン**: 短期間に急激な上昇と下降が何度か見られることから、不定期なイベントによる影響を受けている可能性があります。
– **残差**: 日毎の変動は比較的小さいですが、特定日には大きな変動を示す残差が見られ、異常な外的ショックを示唆します。
### 4. **項目間の相関**
相関ヒートマップ（仮定分析）から以下が示唆されます：
– **個人と社会のWEI**は一定の相関を持っている可能性が高いです。特に、社会的持続可能性のスコアが他の項目よりも強く影響している可能性があります。
– **心理的ストレス**は他の個人のスコアと低めの相関を持つ可能性があり、独立した要因で影響することが考えられます。
### 5. **データ分布**
箱ひげ図（仮定分析）からは、多くの項目でスコアの中央値が高いですが、異常値が含まれているためにスコアの範囲が広く、特異的な影響を受けた日におけるばらつきが大きくなることがわかります。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (寄与率: 78%)**: 総合WEIの大部分を説明しており、多くの変動がこの一因子によって引き起こされることを示しています。
– **PC2 (寄与率: 6%)**: 少数の変動を説明しているため、主要な要因ではありませんが、特定の期間や項目における異常値と関係しているかもしれません。
### 注意点
– 突然の変動や異常値は、季節性のイベントや突発的な出来事（例えば、経済政策の変化、業界の動向の変更、社会的出来事）が関連している可能性があるため、経済的または社会的なバックグラウンドと合わせて分析する必要があります。
– 詳細な分析のためには、さらなるデータや詳細な日次情報が重要です。特に、社会的背景や政策など、複合的要因が影響を与える可能性を考慮すべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、総合WEIスコアは比較的安定しており、0.8付近を中心に推移しています。
– 中盤以降、スコアの下落が見られ、その後は再び安定した動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているプロットはスコアの変動パターンから外れていますが、極端な急変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実績を示し、各ポイントは時系列に沿ってスコアの推移を視覚化しています。
– 異常値は黒色で囲まれ強調されています。
– 予測範囲が灰色で示され、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）の異なる手法の予測結果がそれぞれ異なる色の線で描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの異なるアプローチにより、将来の見込みがどのように捉えられているかが分かります。ランダムフォレスト回帰と線形回帰間で将来のスコアに対する見解が異なっていることが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける相関は特に明示されてはいませんが、データ全体が直線的な下落トレンドを中盤に示しているため、特定期間に対する変動が関心を引きます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間の直感としては、最初の安定した段階の後に中だるみがあることから、何らかの外的要因があったのではと考えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、交通に関わる需要や供給において、或いは規制やイベントがこのスコアの変動に影響を与えた可能性があります。これを踏まえて戦略を立てることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は7月初旬に上昇した後、ほぼ横ばいで推移しており、全体的に0.6から0.9の範囲内に収まっています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、8月以降に数値の変化を示しており、特にランダムフォレスト回帰（紫色の線）は下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ上にはいくつかの外れ値（黒い円で示された部分）が存在し、特に中盤から後半にかけて目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績を示し、日々の測定値の変動を視覚的に示します。
– 赤い×印は予測を示しており、AIによる予測値がどのように実績と一致しているかを確認できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内で実績が推移する可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測線は実績データとの関係性を示しています。線形回帰や決定木回帰は比較的一定な傾向を保持していますが、ランダムフォレストは若干の変動を含む見込みです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは全体として高い位置に集中しており、重大な変動や急落は見られません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– 実績が比較的安定しているため、交通カテゴリの個人WEI平均がこの期間中で極端な改善または悪化を示していないと推測されます。
– 長期の予測は下降傾向を示しているため、今後の対策が必要かもしれません。この傾向が実際の交通の効率や混雑にどのように影響を与えるかをモニタリングし、適切な施策を講じることが求められます。
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**
– グラフ全体として、大きな上昇や下降は見られないが、2025年7月初旬から徐々にスコアが低下している。
– 横ばい状態が続いた後に、急激な変動が発生している時期が見受けられる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で囲まれているプロット）がいくつか点在し、一部のデータポイントが他のデータポイントから離れている。
– これらは異常なイベントや予測との不一致を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、実際の観測値を表している。
– 赤い「×」印は予測された値を示し、将来的なトレンドを推測する目的。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を示唆している。
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といった複数の予測モデルが利用されており、それぞれ異なる予測トレンドを示している。
– 各モデルは異なる方法でデータのトレンドを捉えており、特にランダムフォレスト回帰がスコアの低下を強く予測している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は見られないものの、スコアは0.7から1.0の間に集中する傾向がある。
– これにより、ある一定の安定したパフォーマンスが続いていることが示唆される。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 人間の視点からは、実績と予測が離れている場所での不確実性が気になる点。
– 外れ値や急激な変動は、交通インフラや日常的な出来事に影響を及ぼす可能性がある。
– 一貫した低下トレンドは、対応策を講じる必要があるかもしれないことを示唆しており、交通管理や政策に対する洞察を与える。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおける現在のパフォーマンスと将来の予測に対する多層的な視点を提供している。データの変動は、迅速な対策や調整を必要とする可能性がある。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）スコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）はおおむね横ばいの状態にあります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）はやや減少傾向にあり、決定木回帰による予測（水色の線）はほぼ横ばいです。
– 線形回帰（赤の線）は横ばいに近い増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された外れ値は、WEIスコアが平均的な値から大きく逸脱しているポイントを示していますが、数は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点（実績）は個々のWEIスコアを示し、ほとんどのスコアは0.7から0.9の範囲に集中しています。
– 予測範囲（灰色の範囲）は、予測不確かさを表し、一定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**:
– 各回帰モデルの予測がそれぞれ異なる傾向を示しており、モデルによる違いがあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集まっており、変動が少ない安定的な状態を示唆しています。
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**:
– WEIスコアが安定していることから、個人の経済的余裕が大きく変動することなく持続していると考えられます。
– 予測モデルによる異なる傾向は、今後の経済的条件の変化を示唆しており、交通に関連する経済的決定には各モデルの予測を考慮する必要があります。
– 社会的には、経済的余裕の安定が消費行動や交通サービスの利用に影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは、現状維持的な経済状況を示しつつも、予測モデルが示す潜在的な変化にも注意を促しています。
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:
以下に、このグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、30日間にわたってやや横ばいですが、軽微な下降トレンドも見られます。
– WEIスコアは、概ね0.7から0.8の範囲で推移しており、大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、複数の異常値が黒い円で囲まれており、時折0.7を下回る値も観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のWEIスコアを示し、赤い×は予測AIによる予測値、グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されており、いずれも横ばいに近いですが、細かい差異があるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は現在のスコア近くで推移しており、現状を維持する予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの実績データは非常に密集しており、一部の外れ値を除いて、おおよそ一定範囲内で分布しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がこのデータを見た場合、全体的にWEIスコアは安定していると感じるでしょう。ただし、時折見られる外れ値は、健康状態の不安定要素として注意が必要です。
– 交通に関連するカテゴリであるため、健全な運行や運転手の健康モニタリングに役立つ可能性があります。予測モデルが安定を示しているため、急な健康状態の変動リスクは低いと見做せますが、外れ値が何を示唆しているのかを解析し、適切な対応策を講じることが重要です。
このような分析は、交通業界での健康管理やリスク評価に有用な情報を提供できます。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）のWEIスコアには、全体的にわずかな上下動がありますが、大きなトレンドは見えません。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は下降トレンドを示しており、決定木回帰（シアン）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつか異常値（黒い円で囲まれたプロット）が見られます。これらは他の日と比べてスコアが大きく異なる日を示しています。
– 全体的に、WEIスコアには急激な変動が見られず、比較的一定です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値であり、日々の心理的ストレスレベルを示しています。
– 異常値として黒い円で囲まれたプロットは、特筆すべき状況やイベントが影響した可能性があります。
– 紫とシアンの線は、ランダムフォレストおよび決定木を用いた予測値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**:
– 予測（赤い×）と実績を比較すると、概ね実績値と予測が一致していますが、若干のズレがあります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）内に実績値が多く含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.6〜0.8の範囲に密集しており、一定の心理的ストレスレベルに維持されていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体的に、心理的ストレスのレベルは安定しており、急激な変動がないことから、仕事環境や日常生活が大きく変わらない状況が続いている可能性があります。
– 外れ値の出現は、特定の日にストレスを感じるイベントや環境要因があったことを示しているかもしれません。
– ランダムフォレストによる下降トレンドが示唆するように、今後の対策次第では心理的ストレスを減少させることが可能と考えられます。
このグラフから、ストレス管理や従業員のメンタルヘルス維持のための戦略策定に役立つヒントが得られるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の約20日間、WEIスコアは上昇傾向にあるが、その後急激に下降している。
– 30日間の後半では横ばいと下降が交互的に現れる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日頃にスコアが急激に下降している。この変動は注目に値する。
– いくつかのプロットは正常範囲を逸脱しており、特に評価日の後半にかけて目立つ。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を示し、黒色の円で囲まれたものは異常値として示されている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを視覚化し、実際のデータがその範囲内に収まっているかが明確になる。
– 予測は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、それぞれ異なる予測傾向を呈している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 決定木による予測は最もスコアが高止まりしており、線形回帰とランダムフォレストは下降方向を示す。
– 各予測モデルの異なる傾向は、予測方法による違いを示しており、予測の頑健性を評価するうえで重要である。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが高い時期に、多くの実績が予測の不確実性範囲内に集中していることが観察される。
– 後半のスコア分散の大きさが、モデルの予測性能に影響している可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期には高い自由度や自治が維持されているが、7月下旬を境に環境が悪化している可能性がある。
– 改善策としては、この低下の原因を特定し適切な対策を講じることが必要。
– スコアの低下は、交通政策の見直しや新しい取り組みを検討するきっかけになるかもしれない。
– 社会的な影響として、交通機関やインフラの信頼性が低下する可能性があり、関係者への影響を最小限に抑えるための策が求められる。
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:
このグラフは、30日間の交通における社会的公平性・公正さ（WEIスコア）を示す時系列の散布図です。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、全体として安定していますが、特定の期間（7月15日〜22日）にスコアが顕著に低下しています。
– 予測されたスコア（決定木回帰）は横ばいで、7月の変動を予測に反映していないように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、8月以降のスコアが減少することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットは黒い丸で囲まれており、これが異常値としてマークされています。特に7月7日と7月18日から22日の値が大きく異なっていることが見て取れます。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を、赤い×は予測を示しています。黒い丸で囲まれた点は異常値です。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）の間で、一貫性がない点が見られます。特に、ランダムフォレストが将来の低下を示しているのに対し、決定木回帰は安定を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布と予測モデルの間に統一性が不足しており、データのばらつきや異常値が予測モデルの偏差に影響してい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的影響**
– 予測モデルの不一致は、特に長期的な予測に対する信頼性の懸念を感じさせます。ビジネスや政策決定において、このような不確実性は意志決定を困難にする可能性があります。より詳細なデータ分析やモデルの精緻化が必要かもしれません。
このグラフからは、交通分野における社会的公平性の評価が変動しやすいこと、そして異常値やモデル選択の影響を慎重に考慮する必要性が示唆されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフは「交通」カテゴリの社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。全体として、実績値はおおむね横ばいですが、直近でやや下降傾向にあることが予想されます。特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は明確に下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフの初期において、一つの外れ値が観察されます。この外れ値は大きくWEIスコアを下回っています。これは、特定の外的要因やイベントが影響した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青のプロット）**: 実際のWEIスコアを示しています。全体的にやや密集しており、持続可能性と自治性が安定していることを示唆しています。
– **予測（赤のプロット）**: 未来の予想スコアを示していますが、今後の下降傾向を示唆しています。
– **信頼区間（グレーの範囲）**: 予測の不確かさを視覚化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）によって異なる未来予測が示されています。ランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べて大きな変動を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
データの集中度合いから、WEIスコアは大きく振れないことが多いが、一部外的要因によるスコアの急変動も考慮する必要があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
人間はこのグラフから、多くの時で予測が保守的であり、予想可能な範囲内に納まることを感じるかもしれません。しかし、外れ値や下降傾向から、交通政策や環境要因が持続可能性に影響を及ぼす可能性があると考えるでしょう。このため、インフラや政策への投資、予測精度の向上が社会的に重要となる可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体として0.8〜1.0付近を中心に横ばいですが、後半にかけて若干低下傾向が見られます。予測として示されているすべてのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全て下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸）は3点ほどあり、実績の中にいくつかの急激な低下が見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータで、赤い×は予測されたデータです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、これは分散を伴った広がりを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測モデル間では、実績が将来的な予測の範囲内にありますが、モデルは継続的に悪化すると予報しており、短期間の向上の兆しは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8〜1.0の範囲に密集しており、一定の変動は見られるものの、全体的には安定しています。しかし、予測はそれとは別に悪化の方向で相関しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることは、この社会基盤・教育機会に関連するスコアが安定しているが、今後の改善は難しいということです。予測モデルはすべて下降トレンドを示しており、何らかの対策が必要であることが示唆されます。
– 社会的には、持続的な社会インフラの改善が求められる状態で、教育や交通の現状維持あるいは改善が課題になります。このようなトレンドは政策決定者にとって重要な情報であり、早急な対応が求められ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいからわずかな下降傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、軽度の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれた点）が散見され、その多くがWEIスコアが低下した箇所に存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実際のデータ。
– 赤い×印: 予測値。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを表しています（モデルの信頼性の範囲です）。
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比較すると、実績値が予測範囲内に多く存在するため、モデルの予測がある程度信頼できることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6から1.0の範囲に集中しており、ある程度の安定性が示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフのデータが交通に関するものであるため、交通の共生や多様性への配慮が課題になりつつあることが示唆されます。
– スコアが安定しているように見えますが、異常値の存在は特定の問題を示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、多様性や共生の促進が交通管理の重要な指針になる可能性があります。
この分析から、改善策を検討する際に、交通の多様性と共生について特に注力することが求められるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 特定の時間帯（例えば、8時、9時、16時、23時）において、高い値のトレンドが見られます。この場合、色が明るく、特に緑から黄色に近い部分が高い値を示しています。
– 逆に、低いスコアは青から紫の色調で表されており、一部の日時や時間帯（例えば、19時、22時）で広がっているのが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日及び7月22日を中心とした日時で、比較的急激な変化が見られます。この日は他の日と比べて色調に大きな変化があるポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは総合WEIスコアを示しており、緑や黄色に近い色が高スコアを、青や紫に近い色が低スコアを表しています。
– ヒートマップでの密度や色の変化は、交通量の増減や一定のピーク時間帯を反映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**
– 同一時間帯において異なる日付での変化が表れているため、特定の日時に高いスコアが集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の一部の時間帯は通常よりも高いスコアを示しており、これが何らかのイベントや要因に関連する可能性があります。
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**
– 高スコアの時間帯は、通常の業務時間、一日の始まりや終わりの交通時間に対応していると考えられます。公共交通の利用ピークや交通渋滞に影響を与える要因として重要です。
– 企業や交通機関は、これらの時間帯に合わせたサービスの最適化や、ピーク時の混雑緩和策を考慮する必要があります。
このヒートマップから、交通パターンや特定の時間帯における利用動向を把握し、改善策を講じることが期待されます。
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**:
– 時間の経過に伴い、全体的に色の変化には周期性が見られます。特に、緑から黄色にかけての色が頻繁に現れる時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と24日には、一部の時間帯で非常に暗い色（青、紫）が見られ、何らかの急激な変動や外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーグラデーションは、個人のWEI平均スコアの大小を表していると思われ、黄色に近いほど高いスコアを示唆しています。緑から青紫にかけて色が進むほどスコアが低くなることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間の進行によって、特定の時間帯（特に午前10時〜午後4時）の活発なスコアの周期的な変動が見られます。特に、日付が進むにつれて午後の時間帯に低いスコアが目立つ日があることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前と午後のスコアには明確なカラーの変化があり、午前中と午後でパターンの違いがあ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**:
– 通常のスケジュールで高いWEIスコアが出る時間帯が確定されることは、交通や出勤時刻などの調整に役立ちます。
– 外れ値の時間（特に日中）があるという事実は、緊急事態や異常な状況を反映している可能性があり、それに対する予防措置が必要かもしれません。
これらの洞察は、交通スケジュールの最適化や個人の生活スケジュールの改善、さらには社会インフラの調整に寄与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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、時期によって社会WEI平均スコアが異なることを視覚的に示しています。
– 7月の上旬から中旬にかけて、特に午前8時と午後16時から17時にかけて、高めのスコア（明るい緑から黄色の発色）が観察されます。これにより、これらの時間帯がピークであることが示唆されます。
– 7月21日以降にはスコアが低下し、特に23日から26日にかけて、スコアが著しく低くなっています（青から紫へ変化）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日夕方と7月24日午後に、スコアが急激に変化していることが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の明るさはスコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（青から紫）は低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**
– 各日のある特定の時間帯に対して、スコアが高く一貫している（例: 8時や16時から17時）ことが観察され、通勤時間や規則的な交通量の変化を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは主に、一部特定の時間帯で上昇しやすいことが分かりますが、7月末に向かって急激な低下が見られます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 人々は、このグラフから特定の日や時間帯に交通がより円滑になっている（スコアが高い）ことを直感的に感じ取るでしょう。このようなデータは、交通管理や公共交通のスケジューリングに役立つ可能性があります。特に、スコアが急激に低下する時期に向けて、対策を講じることが必要かもしれません。
全体として、このグラフは特定の時間帯における交通状況の良し悪しと、その変動を明らかにしています。ビジネスや社会においては、これらの傾向を元に効率的な交通計画の策定が期待されます。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリのWEI（世界幸福指数と思われる）項目間での相関関係を視覚的に示しています。以下に、このヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体が相関のマップであるため、時間的なトレンドは示されていません。しかし、濃い赤色が多い領域は、項目同士が非常に強く相関していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急激な変動は見られませんが、一部の項目間には低い相関（青い領域）が見られます。これは、これらの項目が強い関連を持たないことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 濃い赤色は強い正の相関（近い数値）、青色は弱い相関または負の相関を示します。
– 例として、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の相関は非常に高く、0.94です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIの各項目は相関関係が示されているため、相互の関係性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は非常に強く、これらの社会的要素が関連していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は全体的に高い傾向にあり、特に個人と社会のWEI項目間で強い関連が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関をもち、経済的要因が他のウェルビーイング項目から独立してい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**:
– 社会的要素と個人的幸福感が強く関連しているため、社会政策の改善が個人のウェルビーイング全般に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策立案において、強く相関する要素に注意を払い、全体的なエコシステムを強化する方策が有効であることが示唆されます。
このヒートマップは、政策立案者やビジネスリーダーがどのように社会的および個人的幸福を向上させるかを理解するために役立つでしょう。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリにおける複数のWEIタイプのスコアを比較しています。以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きな上昇や下降のトレンドは示されていませんが、別のWEIタイプ間でのスコアのバラツキが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI(健康状態)」では外れ値が確認され、標準的なスコア範囲から大きく外れた値があります。これは健康状態に個人差が大きいことを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは異なるWEIタイプを示しています。
– 箱の幅が狭いもの（例えば「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」）は、数値のバラつきが小さく安定していることを示しています。
– 箱の上下のヒゲは、データ範囲の幅（最大・最小）を示しており、これによりデータの散らばり具合を理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、異なるWEIタイプ間の比較であり、それぞれの特徴があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は全体的に高いスコアを持ち、密度も比較的高い数値に集中しています。
– 一方、「個人WEI(経済的余裕)」は中央値が低く、全般にわたってスコアが低い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は全般的に健康状態や心理的ストレスのWEIに大きな違いを感じ、これが他のWEIスコア、特に経済的余裕に影響を与えることに気づくでしょう。
– ビジネスや社会的な観点からは、特に外れ値が多いカテゴリに注目し、それらを改善することで全体のスコアを向上させることができるかもしれません。特に健康状態や経済的余裕の改善は、社会全体の幸福度に寄与する可能性があります。
この分析をもとに、各WEIタイプの改善点を探り、総合的な交通環境を向上させるための戦略を立てることが重要です。
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を行います。
### 1. トレンド
– **Observed（観測値）**: 初期に上昇し、その後下落し、再びわずかに上昇しています。このパターンは通常の変動が影響していると考えられます。
– **Trend（トレンド）**: 一貫して上昇した後、下降に転じています。これは長期的な減少傾向を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual（残差）**: 7月9日に急激な上昇が見られ、その後急激に下降しています。これは外的要因や一時的なイベントの影響かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際の観測値を示しており、短期的な動きもキャプチャしています。
– **Trend**: 長期的な方向性を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を表しています。
– **Residual**: トレンドや季節性で説明できない変動を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **トレンドの下降**と**季節性の振れ**が合わせて、観測値の変動を生み出しています。季節性と残差の影響は短期的にはありますが、トレンドがやや支配的です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 季節性が短期的な変動要因として働いており、トレンドとは異なるパターンを示しています。残差は予想外の変動を示しており、特定の日時に集中しています。
### 6. 直感的洞察と影響
– 観察者は、トレンドの下降によって将来的に交通関連指標が減少する可能性を予測するかもしれません。これは、新しい交通規制や車両使用の減少、あるいは他の移動手段の増加が考えられます。
– ビジネスや社会的な観点では、このようなトレンドは交通関連ビジネスの戦略見直しや新たな機会の模索を促すでしょう。また、急激な変動は交通インフラや政策に対する柔軟な対応を求めている可能性があります。
この分析を通して、これからの交通施策やビジネス戦略に役立つ洞察を与えられるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### トレンド
– **全体のトレンド**: トレンドコンポーネントを見ると、最初上昇し、途中から下降する形が見られます。開始5日後にはピークを迎え、その後は緩やかに下降しています。
### 外れ値や急激な変動
– **観測データ**: 特に中盤から後半にかけて急激な変動が見られ、急上昇とその後の急落があります。
– **残差**: 最初に見られた大きな上昇と下降が外れ値として現れています。
### 各プロットや要素の意味
– **季節性**: 微細な変動を示し、周期的な変化を表しています。全体的にアッパーサイクルとローワーサイクルが交互に現れます。
– **残差**: データに占めるランダムな変動を示しており、一部の急な変動が現れています。
### 複数の時系列データの関係性
– 季節性とトレンドの相互作用によって、観測データが形成されていることがわかります。観測データの変動が大きい部分では、残差の影響も強く出ていることがうかがえます。
### 相関関係や分布の特徴
– 観測データとトレンドは相互に関連して変動しており、特定の時期には季節性の影響が観測値に埋め込まれています。残差はこれとは独立して特異な変動を示しています。
### 直感的な洞察と影響
– グラフから直感的に考えると、交通における個人WEIスコアは増加傾向であったが、一定の要因で下降し始めていることがわかります。これは、何かしらの社会的、もしくは環境的な要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、交通活動や個人の移動に対する不安定要素が増える可能性があります。この変動に対し、適切な交通政策や対応策を検討することが求められます。
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:
グラフを詳細に解析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンド線を見ると、最初は上昇しており、その後は緩やかに下降しています。これは交通関連のWEIスコアの全体的な傾向が一度上向き、その後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**:
– 残差（Residual）のプロットを見ると、特に7月上旬と中旬に大きな残差が観察されます。これは観測値が季節性およびトレンドから大きく外れていることを示し、特異なイベントや異常値が存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 季節性（Seasonal）は、周期的なパターンを示しており、日々の変動があります。交通状況における日常の変動を表している可能性があります。
– 残差（Residual）は、トレンドと季節性を差し引いた後の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**:
– 季節性と残差を分離して考えることで、周期的な変動とランダムなイベントの影響を別々に分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値はトレンドおよび季節性の両方と関連しているが、特定の期間には大きな外れ値が見受けられます。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の上昇トレンドは、交通関連活動の増加を示唆し、その後の下降は何らかの制約や外的要因（例：イベント終了や政策変更）による減少を示しているかもしれません。
– 季節性のパターンは日常的な通勤や観光のニーズによって説明でき、これを理解することで資源配置や計画の改善が可能です。
– 外れ値や残差からは、特定の出来事や異常が交通状況に大きな影響を与える可能性があるため、事前の準備が重要であることが示唆されます。
全体として、このグラフは交通関連の活動が持つ複雑な動態を示しており、トレンドと異常値の理解を通じて、より効果的な戦略が立てられるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 第1主成分での変動が支配的であることがわかります（寄与率: 0.78）。全体的には右側にデータが集中しているため、正の方向に比較的強い傾向があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右下にややデータから外れている点があります。これらは外れ値として着目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 散布図の点はそれぞれのデータを30日間のPCAに基づいてプロットしたものと考えられます。データの密度は、中央右の領域に高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 第1主成分と第2主成分の両軸で分布していますが、第1主成分が支配的です。第2主成分は寄与率が低い（0.06）ため、主要な変動要因ではないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緩やかな正の相関があります。これは第1主成分が主要因で、データのばらつきのほとんどを説明していることを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– トレンドが明確であるため、交通データが近日中に改善または変化する兆しがある可能性を示唆しています。これは政策決定者にとって重要な情報となるかもしれません。
– 主成分分析によって得られる洞察は、改善エリアや問題領域の特定に役立つ可能性があります。
### ビジネスや社会への影響
– PCAを活用することで、交通インフラやサービスの効率化に向けたデータ駆動型のアプローチが可能となり、結果的に交通関連のコスト削減や効率向上に寄与する可能性があります。
– 交通の改善は、経済活動や住民の日常に直接的なプラスの影響をもたらすことが期待されます。
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。