📊 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**: 初期の7月1日から7月6日には、スコアが0.7から0.85375の範囲で変動しました。その後、7月7日から8日にかけて急上昇し0.87から0.9まで達し、7月9日に一時的なピークが見られました。しかし、7月20日以降、スコアは0.68台まで急落し、不調期が続いています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: どちらも7月の初めには上昇傾向を示し、7月20日以降に各平均値が大幅に低下しています。
#### 2. 異常値
– **2025-07-02**: 総合WEIが急上昇した0.81は市場の肯定的な動向や政策の発表などが原因として考えられます。
– **2025-07-06**: 高い社会スコア（特に社会サステイナビリティ）が影響し、個人WEIの急上昇を支える結果となった可能性があります。
– **2025-07-20以降**: 異常な低スコアは社会的混乱や政策の不確定性など外部要因が影響した可能性を示唆します。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解を行うには具体的なデータ分析が必要ですが、観測されたパターンから短期的な変動と季節的シフトがあり、長期的トレンドは徐々に低下しています。特に7月末のシグナルは残差成分が大きく、予測可能性が低いことを示唆しています。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と社会サステイナビリティの強い相関が見られます。経済政策が社会的安定に寄与していると考えられます。
– 心理的ストレスは他の項目と比較的低い相関を持ち、独立した動向を示す可能性があります。
#### 5. データ分布
箱ひげ図による確認が必要ですが、おそらく中央値は全体の変動トレンドに影響され、下落時期において中央値も低くなっていると推測されます。上昇と下降のサイクル内で外れ値が散見されます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PC1が0.78の寄与率を持ち、データの多くの変動を説明できる主要因と考えられます。これは、社会的な変動要因が、個人よりも大きな影響を与えていることを示唆します。
### 結論
総合的に見ると、データは2025年7月の初めに上昇傾向がありましたが、中旬以降に不安定な低下が観察されます。これには外部要因や政策変動が大いに関与している可能性があります。政策の動向や社会経済の変化を注意深く観察し、予測の不確かさに備えた戦略が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期段階でのスコアは0.8以上に集中しているが、時期が進むにつれて若干の下降傾向が見られる。その後、スコアが0.6付近で一定の範囲で変動している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は部分的に見られるが、それが全体の傾向に大きく影響を与えているとは言えない。急激な変動はあまり見られないため、比較的安定したデータである可能性が高い。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績プロットは実際の計測値を示し、未来の予測値は赤いバツマークで表現されている。予測の不確かさは灰色の範囲で示され、予測モデルの線（緑、青、水色、ピンク）は、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測を示している。
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での関係性は全体として一貫している。予測の不確かさが比較的狭い範囲で示されているため、比較的信頼性がある予測と考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異なる予測モデル間に大きな乖離は見られず、ある程度の相関が確認できる。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアの変動が比較的安定しているため、交通に関する重要な影響や変化が直ちに発生する見込みは低いと考えられる。しかし、下降傾向が続く場合、交通の効率性や関連するサービスに影響が及ぶ可能性もある。予測モデルが多様であり、それぞれの一致度も高いため、今後のトレンドを予測するためのデータとして有用である。ビジネスや政策において、この予測を活用して効果的な対策を打てる可能性が高い。
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:
以下は、提供されたグラフからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、WEIスコアが0.8付近で維持されているが、7月下旬から8月にかけて若干の下降傾向が見られます。
– 予測では、決定木回帰が横ばいを示すのに対し、線形回帰とランダムフォレスト回帰はいずれも下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定されている点は、主に中盤に集中しています。これらは異常な高低のスコアを示している可能性があり、特異な交通状況やイベントによる影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い丸で囲まれているのが外れ値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、一定の変動を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の各予測が重ねられていますが、徐々に実績データの下側に予測が推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの多くは0.7から0.8の間に分布しており、比較的一定していますが、予測は下降傾向から慎重なモニタリングが必要かもしれません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの軽微な下降は、交通状況の潜在的な悪化または混雑の増加を示唆している可能性があります。
– 交通管理や都市計画において、これらの予測モデルを活用して対策を講じることで、混雑を緩和したり、効率的な交通戦略を立てることが可能です。
このデータと洞察をもとに、交通管理の適切な対策の検討が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **初期の安定性:** グラフの初期（7月上旬）は高いWEIスコアの範囲で安定しています。
– **中盤の下降:** 7月中旬から8月初旬にかけて、WEIスコアが下降していることが確認できます。
– **下降後の横ばい:** 下降後、スコアは比較的低い位置で横ばい状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 視覚的には大きな外れ値は確認できませんが、最も低いスコアのデータポイントは他のデータから外れています。
– 急激な変動は特に見られず、全体としてはシームレスな遷移が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点:** 実績データを示し、一貫したトレンドの観察に使用されています。
– **×印:** 予測データですが、具体的なプロットはなく今後の予測が含まれています。
– **外れ値:** 黒い円で囲まれている点は異常値として認識されています。
– **グレーの陰影:** 予測の不確実性範囲を示しており、データの予測精度の理解に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のグラフには、異なる時系列のデータが示されていませんが、予測されたトレンドライン（線形、決定木、ランダムフォレスト）は将来の予測として機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは特定の範囲で収束しており、最初の2週間は特に密集していることがわかります。
– 異常な高低はなく、全体的に均一ですが、途中で明確な下降トレンドが存在します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– **交通カテゴリ:** WEIスコアの変動は交通パターンの変化を反映している可能性があります。
– **スコア下降の影響:** WEIスコアの下降は、交通の利用が減少している、またはサービスの質が低下していることを示唆しているかもしれません。
– **予測の活用:** 予測データは将来の計画に影響を与える可能性があり、交通管理やインフラ整備に役立つかもしれません。
このグラフは、WEIスコアの動向を把握し、交通分野での戦略的な意思決定において有用です。観察されたトレンドに基づいて対応策を講じる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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.7から0.8のスコアに集中しており、大きなトレンドの変化は見られない。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は、期間の終わりにかけて減少傾向にある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在しており、特にスコアが0.6を下回るデータポイントで見られる。外れ値は黒い円で示されている。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績AI（青い点）は、実際のWEIスコアを示している。
– 観測された中で他と異なる値（外れ値）は黒い円で表示。
– 予測AI（赤い×）は、今後のWEIスコアの予測値を表しているが、実際のデータと大きくは外れていない。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの範囲）は、信頼区間を示しており、変動幅が比較的大きいことから予測の信頼性が高くない可能性がある。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で多少の予測の違いが顕著だが、いずれも大きな違いは示していない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一様に見えるが、一部の期間で外れ値が確認できる。今のところ、何らかの周期性は見られない。
6. **直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響**
– 実績データが比較的安定しているものの、一部で外れ値が発生しているため、個別の事象による経済的余裕の変動が存在する可能性がある。
– 予測モデルが複数あり、特にランダムフォレスト回帰の減少傾向が示唆するように、将来的な経済的余裕の低下を警戒する必要があるかもしれない。
– ビジネス面では、安定した個人の経済的余裕が示されているが、外れ値や将来的な予測低下を考慮し、顧客の購買力の変化に対応した戦略が必要である可能性がある。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. トレンド:
– 実績（青色のプロット）は、全体的に0.7から0.9の間で推移しており、大きな上昇または下降のトレンドは見られません。一般的に横ばいの状態です。
– 期間中に周期的なパターンも特に観察されません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値と表示されたデータポイントがいくつかありますが、これらは平均的なスコアから大きく外れていないため、突発的な事件や誤差の可能性が示唆されます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色のプロットは実績データを表し、その密度から健康状態が安定していることを示唆します。
– 予測（赤いバツ印）は、将来的なWEIスコアを示しており、全体的に実績データと一貫しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、データの信頼性を示し、予測精度が比較的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:
– 実績データと予測データはほぼ一致しており、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）の結果も似た範囲内にいることから、予測モデルの精度が高いと考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– WEIスコアの分布は狭く、健康状態が安定していることを示しています。
6. 人間が感じること・社会への影響:
– このグラフは、健康状態が安定していることを直感的に示しており、交通カテゴリに関連する健康データが過去30日間安定的であることを訴求しています。
– ビジネスや政策決定において、データの信頼性を高く評価する要素となり得ます。また、将来のリスク評価や健康管理に役立たせることができるでしょう。
このように、安定したスコアと精度の高い予測が示されており、安心感を与えるデータと言えます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– データの初期（7月初旬）ではWEIスコアが高めにスタートし、その後緩やかに下降しています。最初の10日間は比較的安定していますが、中旬以降急激にスコアが減少し、その後また安定した状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日近辺でスコアが急激に下降しています。この付近に外れ値が見られ、大きくスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素**
– **青の実績点**: 現実のデータを示します。
– **紫、シアン、ピンクの線**: それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性が視覚的に分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータがあり、予測は各モデルの異なる精度を持つようです。ランダムフォレストモデルが実績に若干追随する傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の部分では実績値が予測の範囲内に収まっており、モデルが比較的一貫性を持っていることが示されています。しかし、中盤以降は実績がモデルの予測範囲からずれ出しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 最初は安定していた心理的ストレスが中盤以降増加していることから、何らかの環境変化が個人のストレスに影響を与えた可能性があります。これは通勤状況や労働環境の変化などによる影響かもしれません。
– 社会的には、こうしたストレスの増減を把握することで、労働環境の調整や働き方改革につなげることができるでしょう。
この分析を基に、ストレス対策を改善する方策や情報提供の機会を検討することができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばい傾向**: 全体的にはWEIスコアが0.5から0.8の間で推移しており、特定の長期的な上昇または下降のトレンドは見られません。
– **周期性**: データの周期性は特に明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値がいくつか見られます。WEIスコアが急激に低下または上昇している点がいくつか観察されます。
– 期間の後半でスコアがやや低下している点がありますが、極端な変動はありません。
3. **要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青のプロットは実績データを示しています。比較的高い密度でデータが分布しています。
– **予測（予測AI）と予測範囲**: 予測データは赤の「×」、範囲はグレーで示されています。
– **予測手法の比較**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測手法があります。予測の傾向はおおむね一致していますが、ランダムフォレストが若干異なる推移を示している場合があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なるモデリングアプローチをとっているものの、最終的な予測の差はそれほど大きくないため、データの傾向を大枠で捉えていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアのプロットは0.5から0.8の範囲に密集しています。変動はありますが、中央値は比較的安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– **直感的な理解**: WEI（自由度と自治）スコアがこの範囲で安定していることから、交通の自由度と効率性が一定のレベルを保っているように感じます。
– **潜在的な影響**: 大きな変動は予測されていないため、現在の交通システムの安定維持が可能であることが示唆されています。政策決定者や管理者は、予測の違いを参考に次のステップを計画す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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアは約0.4から0.9の範囲で横ばいになっている部分が多い。
– 大きな上昇や下降の傾向は見られないが、一部の日付でスコアの急激な変動がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と思われるデータポイントがいくつかあり、特に初期の方に異常値としてマークされている。
– ランダムフォレスト回帰による予測線が大きく下方に振れている箇所があり、急激な変動を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIの実際のデータを示している。
– 異常値としてマークされたデータポイントは黒い円で囲まれている。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで表されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIのデータには相関があり、全体的には一致しているが、予測の不確かさが見られる。
– 線形回帰や決定木回帰による予測は、実績データと同様の動きを示しているが、多少のブレがある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは全体的に同様の範囲に収まる傾向があるが、予測モデルによっては大きなずれが生じている。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– WEIスコアが安定しないことから、公平性や公正さの維持に一貫性を欠いている可能性がある。
– 外れ値や急変動の存在は、交通システムの予測や管理に更なる改善が必要であることを示唆。
– グラフから分かる変動や予測の不確かさは、政策立案者にとって重要な情報を提供し、より公正な交通制度の構築を支える。
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:
### グラフの全体的な解析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は比較的一貫した高い水準（0.8から1.0）の範囲にあります。ただし、7月下旬に一つの急激な低下があります。この時点を中心に、小幅な変動が見られるが、全体的には横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月下旬に0.6付近で明らかに外れた値（青いプロット）が存在します。これは非常に低いスコアで、何らかの異常事態を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– プロットされた青い点は実績値を示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト法による予測を示しており、未来に向かって若干の下降トレンドを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間が広がることから予測の不確実性の増加を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に対して予測値は全体的に下方に予測されており、予測モデル間で若干の一致が見られます。ただし、ランダムフォレストの予測は他のモデルと異なり、将来的な下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は一定の範囲で密集しており、一つの外れ値を除けば、分布は安定しているといえます。予測のばらつきが予測モデル間で異なることから、予測に対する信頼性はモデル選択に依存しているようです。
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**
– このグラフを見ると、持続可能性と自治性のスコアは基本的に高い水準を維持しているため、交通システムは基本的に安定しているように見えます。
– しかし、外れ値の存在は特定の期間や条件下で何らかの問題が生じている可能性を示唆しており、これを解決することが今後の課題となります。
– 将来的な予測の降下トレンドは、社会やビジネスに対する警鐘として捉えることができ、持続可能性の維持や改善に向けた対策が重要です。
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、期間の初めで比較的高い水準にあり、その後小幅に上下しながら横ばいの傾向を示しています。
– 予測に用いられた3つのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て異なるトレンドを示しています。線形回帰と決定木が横ばいを示す一方で、ランダムフォレストは下がる傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、これらはデータの中心から大きく離れているわけではありません。
– 期間全体を通じて大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測値を示しており、交通における社会基盤や教育機会に関するWEIスコアです。
– グレーのエリアは予測値の不確かさの範囲を示しています。
– 赤い×印は予測AIの結果で、未来のトレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIの結果と実測AIの結果に大きなズレは見られず、全体として一致した傾向を示唆しています。
– 予測AIモデル間では、異なる結果が出ており、それぞれのモデルの特性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**
– 実測データは主に0.8から1.0の間に密集しており、交通におけるWEIスコアが安定していることを示唆しています。
– 予測AIの様々なモデルは、今後の動向が横ばいもしくは若干の減少を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは、交通インフラや教育機会が適切に維持されていることを示しており、社会基盤の強さを示す指標です。
– 将来的な減少傾向を示す予測（特にランダムフォレスト）は、何らかの変化や課題が生じる可能性を示唆しており、予防的な計画が必要かもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとって、これらのトレンドや外れ値は、インフラの持続可能性や新たな投資の必要性を判断する基準として役立つでしょう。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の約10日間は高いスコア（0.8-1.0）の水準で安定していますが、その後急激に低下し、0.6付近で横ばいになります。
– 縦軸上の大きな移動は見られませんが、後半はやや低めに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 高いスコアから急激に下降する区間があります。
– 不確かさ範囲（灰色）外のプロットがいくつか存在し、外れ値とされている点も観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データを示しています。
– 不確かさの範囲はXAI/3σで示され、実際のデータが予測の信頼区間内に入っているか確認可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線型回帰と決定木回帰の予測線（青と水色）は、安定して0.6付近を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は長期的に減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の安定した高スコアから、中盤以降低下したスコアでの安定が見られます。
– 全体的に大きな上昇傾向は見られず、やや下降の傾向があるように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期に高いスコアを維持していたため、交通部門が一時的に良好な状態だった可能性がありますが、不安定な要因によりスコアが低下しています。
– スコアの低下は、交通システムや社会インフラの不均衡や課題を示唆している可能性があります。
– この情報は、交通政策の見直しや改善策の企画に重要であり、特に共生・多様性の分野での改善が必要です。
全体として、このグラフは交通に関連する社会ウェルビーイング指標が初期の高い水準から変動し、改善が必要な領域があることを示していると分析できます。
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:
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られ、全体として特に朝や夕方により明るい色（0.85に近い値）が観察され、それ以外の時間帯では暗い色（0.75以下の値）が多い。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に夕方の時間帯に暗い色がある場所があり、これが外れ値や急激な変動を示している可能性がある。
– 7月6日には予想外に高いスコア（明るい色）を持つ時間が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はその時間帯の交通量や負荷を示していると考えられる。一般的に、明るい色は負荷が高く、暗い色は負荷が低いことを表す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日々の時間ごとのスコアが、特定の時間帯に集中して変動する様子が見られる。主に朝と夕方にその傾向が強い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方のラッシュ時間帯にスコアが高くなる傾向があり、典型的な都市型交通の特徴を示している。
– 分布は、特定の時間帯に集中的に高スコアが現れるパターンを持っている。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**:
– このグラフは、典型的な通勤ラッシュの影響を示しているように見える。ビジネスへの影響としては、特に通勤時間帯の交通混雑が生産性や通勤時間に影響を与えている可能性が考えられる。
– 社会的には、公共交通機関の利用最適化や交通量管理の改善策が求められるかもしれない。例えば、ピークタイムの交通需要を分散させる権利促進が考えられる。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から7月31日）における個人のWEI（恐らく交通に関連する指数）の平均スコアを時間帯ごとに示しています。
– 全体的には、7月中旬にかけて17時から23時までの時間帯にかけて高いスコアを示しており、その後は徐々に色が暗くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日には、19時に最も低いスコアが記録されており、これは外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、スコアの水準を示しています。明るい黄色は高スコア、暗い紫は低スコアを示しています。
– 主に夕方から夜にかけて高いスコアの範囲が確認されることから、この時間帯には交通活動が活発であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとのスコアの変動より、特定の時間帯での変化が目立ちます。特に17時から23時の間で、日によってスコアの幅が大きく変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ上の変化は、特定の日付と時間帯でのイベントや交通状況の異常が要因である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるかもしれないことは、夕方の時間帯におけるWEIスコアは、仕事終わりの時間帯に交通量が増加するため高くなるということです。
– ビジネスや社会への影響として、交通対策や公共交通機関の効率化に役立つ情報を提供できる可能性があります。
これらの分析は、交通管理や都市計画において重要な洞察を提供し、ピーク時の効率的な交通運用に貢献できるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体に一貫したトレンドは見られませんが、一部の領域で周期的なパターンが見られます。
– 特に特定の日付（7月7日、7月14日、7月21日付近）にわたり高い活動が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは他よりもかなり高い（黄色、緑の部分）スコアを示しており、これが他の日と比較して外れ値と考えられます。
3. **各要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。色が明るいほどスコアが高く（黄色）、暗いほどスコアが低い（紫）状況を表しています。
– 特定の日付と時間で高い活動が見られるため、これが交通のピーク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**:
– 特定の日付と時間帯でスコアが特に高くなる傾向があることから、一定の周期性を持った交通パターンがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが特定の日付や時間帯に集中しており、日中の特定の時間（例: 8時、14時）が高スコアを持つことが多いです。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップから、人々はある日付や時間帯が交通のピークであることを直感的に理解するでしょう。
– ビジネスに関しては、特に混雑する時間帯を避けるための戦略を立てることが可能です。また、交通管理者はピーク時間に適切なリソースを配置することで効率性を向上させることができます。
– 社会的には、混雑軽減のための新たな対策や計画を考える上で有用な情報が得られます。
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:
この相関ヒートマップを分析します。以下のポイントに注目します。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータに基づく静的な相関ヒートマップのため、明確な時間的トレンドは示していません。時間の変化よりも、各要素間の相関に焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値0.2から0.95以上までの相関が示されており、相関が非常に低い部分（青色）が目立ちます。これは一部の項目間の関係が弱いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色が濃い赤に近いほど、項目間の正の相関が強く、青に近いほど負の相関または非常に弱い相関を示しています。
– 「個人 WEI平均」と「総合 WEI」や「社会 WEI平均」と「総合 WEI」は高い相関（それぞれ0.96と0.94）を示しています。これは、これらの個別要素が総合的な評価に大きく寄与していることを意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– このヒートマップでは、異なる時系列データの直接の関係性ではなく、各要素間の30日間の平均相関が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い相関が見られる組み合わせが多く、特に「公正性・公正さ」と「共生・多様性・自由の保障」の相関（0.95）が高いです。
– 一方で、「個人 WEI（健康状態）」や「個人 WEI（経済的余裕）」は他の多くの要素と比較的低めの相関を持っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を示す要素同士は通常、互いに影響し合っているため、例えば「社会 WEI（公正性・公正さ）」の改善が「共生・多様性・自由の保障」の向上をもたらす可能性があります。
– 弱い相関を示す項目間では、仮にどちらかを強化する政策を取ったとしても、もう一方には直接的な影響が少ないかもしれません。
– このように、どの要素を改善するかという戦略的な優先順位付けに役立ちます。
このヒートマップは、交通に関連する幅広い要素同士の関係性を評価し、改善が必要な領域を特定するのに有用です。
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、さまざまなWEI（Well-being Index）スコアの分布を箱ひげ図で表しており、以下の洞察を提供することができます。
1. **トレンド**:
– WEIタイプごとの中央値（中央値）の違いがわかり、特に「個人WEI平均」と「個人WEI（経済状況）」は他のカテゴリよりもやや高い傾向があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的低い中央値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例えば「社会WEI（公平さ・公正さ）」）では外れ値が観察されます。これらは特異な条件下で計測された値を意味するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアのばらつきを示しており、全体のスコア分布を視覚化しています。濃い色は通常、狭い範囲の集中を示します。
– 箱の範囲（四分位範囲）が広い場合は、データの散らばりが大きいことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な関係というよりも、カテゴリ間の比較が主要な焦点となっており、横断的な関係を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値の類似したカテゴリ同士に相関関係が存在する可能性がありますが、箱の上下の長さが異なるため、ばらつきに差があることも示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会やビジネスの観点から、特定のWEIスコアが高いことはその領域での幸福度や満足度が高いことを示し、政策決定や企業戦略における優先分野の示唆を与えるでしょう。
– 外れ値が存在するカテゴリについて、特異なケースの調査が求められます。特に、心理的ストレス等の低スコアカテゴリは改善が必要な領域として注目される可能性があります。
全体として、このグラフは交通カテゴリに関連する異なるWEIの側面を明らかにし、各カテゴリ間の傾向と相違を把握するのに役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– **Observed**のプロットでは、最初上昇し、その後下降するトレンドが見られます。
– **Trend**のプロットでも同様に、上昇傾向が続いた後、下降傾向に変化していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual**のプロットにおいて、特に7月7日から7月10日、および7月20日前後に急激な変動があります。これらは外れ値として特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**: 観察データそのものの変動を示しています。
– **Trend**: 長期的なトレンドを示し、期間中の上昇から下降への変化を捉えています。
– **Seasonal**: 季節的な変動を示し、小さい範囲での周期性を捉えています。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた後の不規則な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Observed**の増減が、**Trend**と同様に長期的な変動を反映しつつ、**Seasonal**の短期変動によって微調整されている様子が見られます。
– **Residual**は、**Observed**の細かい振れ幅を示し、特定の日付で大きく変動することから何らかのイベントが影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **Trend**と**Observed**の間には高い相関が見られます。
– **Residual**は不規則であり、予測が難しい部分もあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通に関連するデータのようですので、上昇部分は可能性としてイベントや祝日による交通量の増加を示しているかもしれません。
– 下降部分は、その後の通常の平日活動や、政策変更などによる交通量の減少を示唆している可能性があります。
– 外れ値の存在は、突発的な交通事情の変動や事故、工事など短期間のイベントに関連している可能性があります。
– これらのデータにより、適切な交通計画や対応策の実施に役立つ洞察を得ることができます。
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:
このグラフは、STL分解によって個人のWEI平均スコアを観察したものです。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは、期間の初期に緩やかに上昇し、中盤でピークに達し、その後下降しています。これは、一時的な上昇傾向が見られ、その後に下降傾向に転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットで確認できるように、特に7月5日と7月20日に大きな変動が見られます。これらは異常なイベントや一時的な要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 「Observed」は、全体的な観察されたデータを示しています。
– 「Trend」は、データの長期的な傾向を表しています。
– 「Seasonal」は、周期的な変動を示しており、高頻度で繰り返されるパターンが確認できます。
– 「Residual」は、トレンドと季節性を除いた後のランダムな動きを示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 観察値とトレンドは密接に関連していますが、季節性は短期的な変動であり、トレンドを修正する形にはなっていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は小さい範囲で変動しており、トレンドの方向性が観察全体に強く影響していることが分かります。残差の変動はランダムで、一部の日に急激な変化を示しています。
6. **直感的に得られる洞察と影響**:
– 初期の上昇傾向と中盤からの下降傾向は、政策変更やイベントの影響などが考えられるため、これに対する分析が必要です。
– 交通カテゴリーとして考えると、特定の日に交通の混雑やイベントの発生が影響を及ぼした可能性があります。
– 社会的には、交通量の変動が日常生活や経済活動にどのように影響を与えたかを評価する必要があるかもしれません。
このグラフからは、特定の期間における交通の利用傾向やその背景にある要因を明らかにするための出発点が得られます。
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:
STL分解グラフの分析により、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフでは、初めに上昇し、中期でピークを迎え、後半にかけて下降しています。このことから、期間中の社会WEI平均スコアに一時的な上昇があった後、減少傾向にあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体の観測値において、特定の日に急激な上昇と下降が見られます。特に月の初旬と中旬にはっきりしたピークがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 季節性のプロットでは、一定の周期での変動が見られますが、明確な周期性は確認しにくいです。ただし、微細な変動パターンが存在することから、短期的な要因が影響している可能性があります。
– 残差のプロットは、短期間の異常や予測不可能な変動を示していますが、大きな外れ値は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値は、トレンドと季節性から成り立っており、トレンドの変動に伴って、観測値も同様のパターンを示しています。季節性の微細な変動が観測値にも影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間中の全体的な傾向はトレンドに強く依存しており、トレンドの上昇と下降に応じて観測値も変動しています。季節性の影響はそれほど大きくないものの、短期的な変動を補完しています。
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**:
– このグラフからは、交通に関連する社会的活動が月の中頃に最も活発で、その後勢いを失っていった様子が感じ取れます。このような変動は、例えばイベントや特定の時期に関連する交通の需要変動を反映している可能性があります。取り組むべきビジネス政策や公共のインフラ調整のタイミングを見極める参考になるかもしれません。
全体として、このデータはトレンドに支配されつつも、短期的な変動が一定の周期を持っている可能性を示しています。交通管理やインフラ計画を決定する際に利用価値があるでしょう。
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:
このグラフは、交通カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に沿ったトレンドが目立ちます。当該範囲でデータ分布が広がっており、特定の方向性や明確な周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の領域（特に第1主成分が-0.4以下）や右上（特に第1主成分が0.2を超える）に外れ値が散見されます。これらのデータポイントは他の部分よりも群から離れた位置に存在します。
3. **プロットの意味**:
– 各プロットはデータポイントを示し、それぞれが異なる観測を表します。プロットは第1および第2主成分上で分布しており、これによってデータ構造を二次元的に可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 30日間のデータがあることから、時間による影響を可視化している可能性がありますが、このグラフ自体は時系列データを直接示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に対して、第2主成分は相対的に貢献度が低いため、より多くの情報が第1主成分に含まれている可能性があります。データは比較的広範に分布していますが、密集した部分が複数存在します。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– 人間はこのグラフから、交通データにおいて特定の潜在的なパターンや異常値を抽出することができると感じるでしょう。こうした外れ値や分布の特徴に基づいて、交通管理や計画における効率的な意思決定が支援される可能性があります。
– ビジネスにおいては、この分析を通じてリソース配置や新たなインフラ投資のヒントを得ることができます。特定の領域での異常点は、通常の交通パターンから逸脱した顧客動向やイベントを示す可能性があります。
この主成分分析により、全体のデータを解釈しやすく整理することが可能となります。
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。