📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づいたWEIスコアの分析を以下に示します。
### 時系列推移:
– **総合WEI**: 日付が進むにつれて、全体的に上昇傾向があります。最初のスコアは0.7125で、最後には0.81に達しています。
– **個人WEI平均**: 初回の0.675から0.775に向上しており、個人レベルでの良好な評価が示されています。
– **社会WEI平均**: こちらも上昇傾向にあり、0.75から始まり、一時的に0.8525まで上昇した後0.845に少し下降しましたが、全体的に高い水準を保っています。
### 異常値:
– 提供されたデータでは異常値は検出されていません。全てのデータは合理的な範囲内で推移しています。
### STL分解:
– **トレンド**: 全体として上昇傾向が顕著であり、特に個人WEIと社会WEIが相互に影響し合っている可能性が示唆されます。
– **季節性**: 提供されたデータ範囲（短期間）では、明確な季節性パターンは観察されないですが、時間の進行と共に徐々にいくつかの指標で値の変化が見られるため、長期では存在するかもしれません。
– **残差**: 大きな変動は見られず、データは比較的一貫しているようです。
### 項目間の相関:
– 経済的余裕と個人WEI平均のスコアが密接に関連し、経済状況が個人のウェルビーイングに直接影響している可能性があります。
– 社会的公平性と社会WEIの関連性も強く、社会全体の公平性が社会的ウェルビーイングの向上に寄与していると考えられます。
### データ分布:
– 各項目ともに値が0.7から0.9の範囲内で均等に分布しており、特に大きな外れ値はなく、箱ひげ図からも値の集中度が高いことが示されています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1（68%寄与）**: 個人及び社会的なウェルビーイングの主要な要因であり、経済、健康、ストレスといった個人層の指標が影響していると考えられます。
– **PC2（32%寄与）**: 社会的インフラや多様性の推進など、社会層の要因が主にこのコンポーネントを形成していると推測されます。
### 全般的な洞察:
データからは個人および社会的要因がWEIスコアに強く影響していることが示されています。すべての指標が一定の成長を見せつつ、特定の強い季節的変動は見られていません。これらの要因がさらに改善されることで、全体のウェルビーイングがさらに高まる可能性があると考えられます。
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:
この30日間の総合WEIスコアの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 初日から数日で実績が急上昇し、その後は安定した状態を維持しています。予測されたデータも同様に期間全体で横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初日の実績データは予測から外れていますが、それ以外での急激な変動や顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは最初に急上昇し、他の予測線と交わった後は横ばい。
– ピンクと水色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、非常に密接した予測を提供しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、予測線は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**:
– 実績と予測は、初期の一部を除いてほぼ一致しており、予測モデルが非常に正確であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間には強い相関があります。実績が予測通りに推移していることから、モデルの予測性能が高いと考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 実績が急速に予測値に追いついたことで、モデルの信頼性が確認されているように感じられます。これは、気象データに基づく予測がとても精度が高く、実世界でも十分に活用できる可能性を示しています。
– ビジネス面では、予測精度が高いため、関連する業種（例えば農業、イベント運営、物流業界など）は、このデータを活用することで効果的な計画を立てることができるでしょう。
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:
この30日間のWEIスコア推移に関するグラフから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期の数日間で急激に上昇しています。
– 予測データ（X符号、色別の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内で急激な上昇が見られ、この初期の急激な変動は特筆すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データを示しています。
– X符号：予測されたデータポイント。
– 各色の線（シアン、紫、マゼンタ）：異なる手法による予測値を示しています。
– グレーの範囲：予測の不確かさの範囲を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に急上昇しましたが、その後の予測はすべて横ばいであり、異なる回帰手法が同様の予測結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急上昇を除けば、予測と実績の間に大きなズレは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 初期の変動は何か特別なイベントや変更が原因かもしれません。一方、予測が安定しているため、今後は安定した状況が予想されると解釈されます。
– この情報は気象に関するビジネスにおいてリスク管理や計画立案に役立てることでしょう。急激な変化が限定的であり、今後の安定が予測されているため、リスクは低いと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期に数点だけ表示されていますが、その後はありません。予測データ（赤いバツ印など）は各手法で明確なトレンドが示されていませんが、少なくとも保持する水平。ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、最初に上昇して安定した高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データが最初の数日だけであるため、それ以外の外れ値や変動は見られません。予測モデルの間には急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実測値を示しており、最初のデータポイント以外は表示されていません。
– 赤いバツ印は予測AIによる予測値。
– 灰色の棒は予測の不確かさを示す範囲。
– 色付きの線（サイアンサ、紫）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる方法でデータを処理していることを示しており、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現段階では実績データがわずかしかないため、相関関係の評価は困難です。各予測モデルは安定した予測を提供しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 実績データが不十分なため、実際にはこれからのデータ収集が重要です。予測モデルの安定性を活かし、長期的な計画や予想を立てることに利用できるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測の精度や不確かさの範囲を考慮し、リスク管理や投資判断を行う際に活用できます。社会的には、社会的・環境的要因がどのように数値化され、予測されているかを熟考することで、政策策定や公共サービスの計画にも役立つ可能性があります。
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:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は日付が一番左に集中しており、その後のデータはありません。
– 予測線（シアン、緑、紫）は全体として高いWEIスコアを維持しており、横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期データ以外に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データです。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、それに対する実績データの位置が評価されています。
– 各予測線（シアン、緑、紫）は異なる手法による予測を示しており、全てが同様の傾向で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間の明確な違いはなく、全てが近似しています。いずれの手法もおおよそ同様の予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの差はあまり明示的でなく、不確かさの範囲内で一致しています。
6. **直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– 経済的余裕（WEI）が高い状態を維持していることから、個人の経済的能力が安定していると考えられます。
– 天気と個人のWEIに直接の関連があるかどうかは不明ですが、もし関連がある場合、安定した天気が経済的安定を支えている可能性があります。
– 特に急激な変動がみられないことから、ビジネスにおいては今後のリスクや変動が少ない予測が立てられる可能性があります。
全体として、予測結果と実績が一致しており、安定した経済状況が続くことが予測されています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータは7月1日と7月2日において安定している。
– 予測値は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰でそれぞれ異なるが、全体的に7月3日以降は横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ自体には急激な変動や外れ値は見られない。
– 予測値の範囲は線形回帰と決定木回帰で違いがあるが、特に決定的な外れ値や異常は見受けられない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測値と比較するための基準となる。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバー）は、予測の変動を示す。
– 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）は異なる色で示され、予測のバリエーションを視覚的に把握できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測はおおむね一致しているが、やや一致度には偏りがある。特にランダムフォレスト回帰は高めの予測を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと各予測値間の一致度は、予測手法によって異なり、ランダムフォレスト回帰が他と異なるパターンを示す。
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**
– 全体的な健康状態は安定していると受け取れる。
– 予測モデルが提供する異なる視点は、健康状態を維持するための多様なアプローチを考慮する助けとなる。
– 気候や天気の変動が個人の健康に与える潜在的な影響を予測することで、臨機応変な対応や計画が可能になるかもしれない。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは期間の初期に集中しています。その後、予測ラインが水平に続いていることから、全体的なトレンドとしては横ばいと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは、最初の数日の間に見られますが、その後は記録されていません。これは、データ収集が初期にしか行われなかった、もしくは観測が特定の時期に限られていた可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、最初の数日に集中しています。
– 赤いクロスは「予測（予測AI）」を示すものの、グラフ上には現れていません。
– 灰色の領域は「予測の不確かさ範囲」を示し、実績データポイントの周辺に広がっています。
– 他の予測ラインは、異なる回帰モデルによるもので、それぞれが異なる方法で未来を推定しています。特にランダムフォレスト回帰のラインは1に固定されているため、過大推定され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**
– 実績データと予測モデルの間には明らかな乖離があるように見えます。特にランダムフォレスト回帰による予測は、実績値と整合性がないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの数が限られており、またばらつきも狭い範囲に留まっています。これにより、強い相関関係を判断するのは難しいです。
6. **直感的な感じと影響**
– このグラフを見ると、多くの人がデータ収集や予測に不安を感じるかもしれません。特に、予測が現実と大きく乖離している場合、結果の信頼性への疑問が生じます。
– ビジネスや社会への影響として、データの限られた利用や予測モデルの選定が、意思決定の不確実性を高める可能性があります。正確な心理的ストレスの予測が求められる場面では、特に注意が必要です。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間の初めに大きな変動を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測ライン（紫、ピンク）は、7月中旬から急激な下降トレンドを示しています。特に決定木回帰は大きな下降を伴っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の初期ポイントには急激な変動が見られます。ただし、外れ値として明確に識別されている点はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実績を示しており、小さな範囲での変動があります。
– グレーの帯は、予測の不確かさ範囲を表しています。これが示しているのは、予測の信頼区間である可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）は、ほぼ横ばいのパターンを示しており、他のモデルとは異なるトレンドです。
4. **関係性**:
– 複数の予測モデルが使用されていますが、ランダムフォレスト回帰は他の2つのモデルとは異なる結果を示しています。特に、決定木回帰と大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測モデル間には一貫した相関は見られません。全体として、モデル間に予測のばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人の自由度と自治に関連するスコアが予測で下降傾向にあることは、今後の行動や意思決定に影響を与える可能性があります。特に、社会的な要因や環境の変化がスコアの変動に影響している可能性があります。
– 異なる予測モデルの間に大きな不一致があるため、意思決定には慎重な分析が必要です。
– ランダムフォレストの安定した予測は、変動が少ないことを示していますが、より多くのデータポイントが必要です。
全体として、このグラフは個人のウェルビーイングに関する未来の変動を予測するための試みであり、予測の多様性が重要な手がかりになります。
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（青い点）**: 初期に低いため、上昇傾向が見られません。
– **予測（紫色の線、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: わずかに上昇傾向。特に線形回帰で顕著。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには目立った外れ値はないが、数値が限られた範囲でのみ提供。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データポイント。
– **赤い「×」**: 予測されたデータポイント。
– **灰色のバンド**: 不確かさの範囲を示す。
– **各予測線（色別）は回帰モデルごとに異なる予測結果を示す。**
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは、実績と異なる傾向を提案。実績からわずかな差異。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に大きな相関はないように見える。
– 予測の不確かさは狭い範囲で示される。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会的影響
– **感じること**: 実績データが少なく、今後の予測が実績にどの程度適合するかが不安。
– **社会的影響**: 天気の公平性・公正さが向上すれば、持続可能なコミュニティ作りに貢献する可能性がある。ただし、現状の実績が限られるため、予測の信頼性が社会的判断に影響を及ぼすかどうかは不透明。
この分析に基づいて、決定の背後にある予測と実績の信頼性を検証し、モデルの改良や実データの収集を検討することが推奨されます。
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**
– 実績のWEIスコアは初期にわずかに変動した後、一定の値に収束しています。
– 複数の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、おおむね一貫した一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには初期に多少の変動が見られますが、その後、外れ値や急激な変動はありません。
– 予測の不確かさ範囲は非常に狭く設定されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、赤いバツ印は予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、これは非常に限られた範囲にあります。
– 複数の予測モデル（色分けされた線）は、非常に近しいパフォーマンスを発揮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測モデルは類似した動きを示し、WEIスコアが非常に安定していることを示しています。
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い相関があることが示唆されますが、詳細な分析はデータ数が少ないため難しいです。
– 予測の不確かさが極めて小さいため、モデル間での一致が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが非常に安定していることから、持続可能性と自治性における評価が堅調であると判断できます。
– 予測が全体として一定の値を示していることは、短期的な変化が予想されにくいことを示唆しており、ビジネスや政策決定においても安定性が期待できます。
このグラフから、取り組みが持続可能性に高い影響を与えていると評価できるため、関係者にとって安心材料となるでしょう。予測の信頼性が高いことは、戦略計画に役立つ重要な要素になり得ます。
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:
このグラフは、30日間の社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を表しています。以下に分析と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、初期にはほぼ横ばいですが、その後、予測（ランダムフォレスト回帰）のラインのみ若干の増加が見られます。全体的には大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見受けられません。実績データと予測データが安定していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**は青い点で示され、初期データであることがわかります。
– **予測モデル**は、異なる色のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。特にランダムフォレスト回帰は滑らかに増加しています。
– 灰色の縦の帯は、予測の不確かさを示しており、それが非常に狭いことから、予測が比較的正確であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの推移は大きく異なるわけではなく、全体として似たようなトレンドを描いています。特にランダムフォレスト回帰が他よりやや高い水準にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間には、出発点で共通性がありますが、時間と共に若干の乖離が見られます。
6. **直感的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から、社会基盤や教育機会がこの期間中の気象条件で特に大きな影響を受けていないと推察されます。
– バランスの取れた社会基盤の維持が見られるのは、ビジネスや政策決定における安心材料となりうるでしょう。
この分析から、社会基盤が安定しており、特に大きな変動要因がないことが確認できます。これは、政策や施策が効果的に機能している可能性を示唆します。
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:
### グラフ分析のポイント
1. **トレンド**
– 実績値（青のプロット）は、7月初旬において0.8付近でわずかに増加していますが、非常に限られたデータポイントです。
– 予測データ（異なる回帰手法による）は全体的に横ばいで、特にランダムフォレスト回帰は常に1.0のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。全体的にスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示しており、評価の不確かさを表す灰色の範囲で囲まれています。
– 異なる色の線（シアン、ピンク、紫）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示しており、シアンとピンクは一定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には多少の不一致が見られますが、予測の方が一定で動きがありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 暫定的な実績値が短期間であり、十分な相関を評価するのは難しいですが、予測値が安定しているため、ある程度の信頼性があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間にとって、実績と予測値の一致度が低い場合、現実の多様性や自由の保障に関する社会評価がまだ確立されていない可能性を示唆します。
– 予測モデルが生成する安定した高いスコアは、目指すべき理想的な状況を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらの評価が持つ意味を再確認し、異なるモデルが表す異なる視点を考慮した対応が求められます。スコアの信頼性を高めるため、データ収集の精度向上が必要かもしれません。
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:
以下の視点でこのヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– 期間が30日間となっていますが、現在のグラフは2日間のデータのみで構成されているようです。
– 期間中に明確なトレンドではなく、特定の日付に特定の変化があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日で色が極端に異なることから、急激な変動があったと推測されます。
– 7月2日は非常に高い値（黄色）を示し、7月1日は低い値（紫色）を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEI（天気評価指数）スコアの異なる値を示していると思われます。黄色は高いWEIスコア、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**:
– データは日にちごとに異なるため、現時点ではいくつかのサンプル間に直接的な関係性を見つけるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は表示されていませんが、WEIスコアが日により大きく変動する可能性が浮かび上がります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 短期的変動が激しいことから、特定の日の天候が非常に良かったり悪かったりする可能性があります。それにより、農業やイベント、旅行業界などでは計画に大きな影響を与えるかもしれません。
– もしこのトレンドが継続する場合、事前の備えや予測モデルの重要性が考慮される必要があります。
注意点として、グラフ全体を評価するためには、全30日間のデータを確認することが重要です。現在のデータだけでは包括的な結論を出すには不十分な可能性があります。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける個人WEI（Weather Experience Index）平均スコアの時系列ヒートマップですが、非常に限定的な情報しかありません。以下に続く分析では、主に以下の点に着目していきます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにはわずか2日分のデータしか含まれていないため、30日分の期間全体のトレンドを評価することは困難です。ただし、その2日間の間に顕著な変化があることが認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は非常に低いスコア（濃い紫色）、7月2日は非常に高いスコア（明るい黄色）になっています。この大きな色の変化は外れ値や急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しています。黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを示します。7月1日と2日の間で急激にスコアが変化しています。
– 時間帯について明確なパターンは見られず、変動は日付間のみ確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがあるというより、異なる日付間での比較が行われていますが、短期間のため限界があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から考えるに、スコアの分布が非常に極端であることが伺えますが、限られたデータポイントのため全体の分布を評価するには不十分です。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 急激なスコアの変動は、気象条件の大幅な変化を反映しているか、対応するイベントや状況の変化を示唆している可能性があります。例えば、7月1日の悪天候から7月2日の好天候への変化が人々の経験に強く影響したと考えられます。
– ビジネス面では、例えば観光業やイベント開催において天候が及ぼす影響が大きい場合、こうした短期間の急激な変動は重要なインサイトを提供する可能性があります。
全体として、限られた情報からは明確なパターンを特定するのは困難ですが、急激な変動は何らかの重要な外的要因を示唆していると考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**
– 7月1日の19時台のWEIスコアは非常に低く示されています（紫色が濃い）が、7月2日の8時台は高いスコアを示しています（黄色が鮮やか）。短期的に急上昇するトレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時台と7月2日の8時台の間に、スコアが急変している可能性があります。このような急激な変動は、特別な気象イベントや社会的イベントの影響が考えられます。
3. **各要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示し、色の変化が急激です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータセットでは特定の日の特定時間だけを比較しているため、時系列での関連性を詳しく把握するには情報が不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係の情報は具体的に示されていませんが、時刻別の変化が大きいため、一時的な要因が影響を与えている可能性があります。
6. **洞察**
– 天気に関連するWEIスコアが急激に変動していることから、特定の気象条件が社会やビジネスに大きな影響を与えている可能性がある。例えば、気象に依存する産業やイベント開催に影響を及ぼすかもしれません。このデータを活用することで、ビジネスオペレーションの最適化、リスク管理、および戦略的計画の改善が可能になります。この変動パターンが継続的に観察される場合、予測モデルの改善や対策の構築が推奨されます。
データの範囲や詳細なコンテキストが追加されれば、より詳細な分析が可能になります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップには期間における上昇や下降のトレンドは示されていませんが、相関値を通じてWEI項目同士の関係性が可視化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関関係における明らかに低い値が外れ値として見られます。「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較して低い相関（例: 社会WEI（公正性・公正さ）との相関が-0.19）を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が相関の強弱を示しています。濃い赤色は高い正の相関（例えば、総合WEIと個人WEI平均の0.95）があり、濃い青色が示すところは負の相関または無相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体が描かれているわけではありませんが、30日間のデータにおける指標間の強固な相関関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い相関が多く見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」においては0.95以上の相関が見られます。また、社会的な指標同士の相関も強く、こうした指標の相関する特徴が際立っています。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– 全体的に、高い相関を持つ項目が多く、WEI（幸福度や生活の質を測る指標）の要素は相互に強く関連していることが示されています。このような理解は、政策策定や社会プログラムでの重点分野の特定において有用であり、特に個人の自由度と自治に焦点を当てることが必要である可能性を示唆しています。自由度と自治は他の要素との一貫した相関を持たないため、改善余地がある分野であるかもしれません。
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WEIスコアの箱ひげ図の分析を行います。このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは大きく変動している様子はなく、各カテゴリで横ばいの状態が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 箱ひげ図において、大きな外れ値は確認されませんが、各カテゴリ間で中央値や四分位範囲が変化している点は注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– スコアの中央値が高いカテゴリもあれば、低いものも見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」の四分位範囲が広めであるのに対し、「社会WEI（共生、共創性、自由の保障）」は比較的狭く、安定した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WEIタイプの間に明確な時系列データの関係性は見られず、それぞれのWEIタイプごとに別々の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間で特定の相関は明瞭ではなく、スコアの平均値や分布範囲が異なっています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– グラフは特定のWEIタイプがどのように分布しているのかを示しており、気候条件がこれらにどのように影響を与えるのかを理解するための手がかりとなります。例えば、心理的ストレスのスコアが大きな範囲で変動していることは、気候が心理的に大きく影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策への影響としては、各カテゴリの特徴をもとに人々の生活の質を向上させるための施策に反映させることが考えられます。特に、スコアの安定性が高い「社会WEI」と比べ、変動が大きい「個人WEI」はより注意が必要な領域である可能性があります。
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）を用いたグラフは、2つの主成分を表示しており、特定の天気データのパターンを解析しています。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分の散布図であるため、具体的な時間的トレンド（上昇、下降、横ばい）は直接示されていません。しかし、データポイントの分布やクラスタリングが、データの全体的な動向や変動を示すことがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のグラフには2つの主要なポイントがありますが、外れ値のような急激に離れた点は見られません。データポイントは比較的広く分散しており、異常な変動を示しているようではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは、天気データの異なる観測が第1主成分と第2主成分で示されていると考えられます。第1主成分は68%の分散を説明し、第2主成分は32%を説明しています。
– 配置されたポイントの変化によって、天気の要素がどのように構成要素に寄与しているかが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではなく、変数の間の相関関係が主な焦点です。この2次元平面上で、異なる天気の要素間の関連性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間で明確なクラスタリングや関連は見られないため、主成分間に直接的な相関はないかもしれません。ただし、データ間の多様性や潜在的な関連を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– データを主成分に縮小することで、複雑な天気のパターンをシンプルに捉えることが可能です。これにより、気候変動のトレンドや季節変化のパターンを容易に理解できるでしょう。
– 気候データが持つ潜在的な変動を特定することで、農業や都市計画において重要な意思決定を支援することが可能です。このような分析は、適切な政策形成や経済的影響を評価するのに役立ちます。
総じて、このPCAの結果は、気象データの多次元的な性質をより理解する手助けとなり、具体的な要因の影響を評価するための基盤を提供します。
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。