📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 最初の数日は0.7125から開始し、7月2日朝にはピークの0.81まで上昇、その後若干の減少を見せているが、全体としては0.75前後での安定圏に落ち着いている。
– 大きな一時的上昇とその後の減少は、なんらかの一時的な外部要因（天候や重要なイベント）が影響した可能性がある。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEIは0.675から始まり、次第に上昇し0.78まで達するが、その後は0.725前後に落ち着いているトレンドを示す。
– 社会WEI平均は初期に比較的高い数値で始まり（0.75以上）、時々変動しつつも全体として安定しているという特徴がある。
### 異常値
– 異常値として特定される数値はなく、データ範囲内での変動は自然なものであると考えられる。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**:
– 総合的な上昇トレンドが7月2日まで続き、一時的なピークを示した後にやや緩やかな減少を見せる。
– **季節性**:
– 短期のデータでは明確な季節性は確認しにくいが、個別の項目（特に社会的な項目）は微小な季節性周期に影響を受ける傾向が感じられる。
– **残差**:
– 残差としての大きな外れ値は観測されていない。
### 項目間の相関
– **個人経済的余裕と社会基盤**の関連性が強く感じられる、あるいは、個人健康と社会的持続可能性との間には間接的な関連が示される可能性がある。このような相関は社会の安定に寄与する。
– **個人自由度と心理的ストレス**がやや高い逆相関を持つ可能性が暗示されることにより、個人の自治感が心理面での安心感に繋がることを示唆している。
### データ分布
– **箱ひげ図**による分析:
– 各WEIスコアは全体として安定した分布を見せるが、社会的公正さが他よりもやや変動範囲が大きい。
– 特に、個人の心理的ストレスに関しては幾分変動が大きく、それが異なる時間帯について一致して高めに観察されることがある。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率: 51%** はデータの主要な変動要因を担っていることを示す。これは、個人の心理的要素（ストレスと健康）が大きな影響を持つことを示唆している。
– **PC2の寄与率: 27%** については、社会的な要因（社会基盤と多様性）が主に影響することを示唆し、これも社会的な安定性や持続可能性に大きく寄与している。
### 総括
全体的には、時間をかけた上昇とその後の調整が見られ、安定した管理可能な範囲内での変動が示されている。特に天気やイベントといった突発的な要因による一時的変動が強い影響を与えている可能性がある。指標間の相関が目立つため、管理と施策の両方において、個人の心理状態および社会的インフラが影響していることを考慮することが推奨される。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **過去の実績データ**は、2025年7月1日から7月13日の間で見られ、比較的一定（横ばい）で、WEIスコアは0.8付近に集中しています。
– **予測データ**は、三種の回帰モデルで将来の傾向が示されています。
– 線形回帰（青）：一定の水準を維持。
– 決定木回帰（紫）：下降傾向。
– ランダムフォレスト回帰：保持されず、不明。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データに関して、明らかな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**：実際の観測データ
– **赤い×**：予測値（予測区間がないため、モデルの不確実性は直接図示されていませんが、各モデルのトレンドラインが予測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AIと予測AIの間には、現状のデータ範囲では一貫した傾向が見られますが、傾向線はモデルによって異なる未来を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実際のデータは狭い範囲に分布。
– 予測モデルは、長期的に一定か下降を示唆。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 現時点での安定したWEIスコアがあるものの、今後の傾向はモデルにより大きく異なります。
– 特に、決定木回帰が下降を予測していることから、典型的なシナリオでは悪化の可能性もあり、対策を検討する必要があります。他の要因（例えば、環境変化や政策変更）が影響している可能性があり、注意深く監視する価値があります。
– 長期の天気に関わる計画やビジネス戦略の再評価が必要になるかもしれません。安定した運用を望むのであれば、リスク管理や対応策の策定が求められます。
全体的には、予測モデルの結果を考慮し、将来的なシナリオを検討することが重要です。
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:
以下は提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは初期数日間に集中しており、期間全体を通じたはっきりとしたトレンドは見受けられません。
– 複数の予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が描かれていますが、全体的に緩やかな増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データポイントはクラスター状に見受けられ、大きな外れ値や急激な変動はありません。
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示しています。
– 紫、緑、薄紫のラインがそれぞれ異なる予測方法を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、予測結果の信頼区間として意味を持っていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測ラインの間に重なりがあり、全体的に予測は実績データをカバーしています。予測の精度は比較的高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去の実績と予測ラインの相関を直感的に確認することは難しいが、予測モデルが過去の実績を考慮していることが示唆されています。
6. **人間が感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に安定したスコアが維持されており、長期間にわたって大きな変動がない点で安心感を与えるでしょう。
– この安定性は、ビジネスにおいて予測の信頼性を高め、戦略的な計画を立てる際に有用であると考えられます。
最終的に、このグラフは個人のWEI平均スコアに関する予測の信頼性を評価するために利用でき、特に予測モデルの安定性や精度を視覚的に確認することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、概ね横ばいで推移しています。大きな上下動は見られません。
– 予測データのうち、決定木回帰（紫の線）は急激に下降しています。一方、線形回帰（薄緑の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいを維持しています。
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見られません。プロットはグラフ上部に密集しています。
– 決定木回帰の予測が異常に低下しているため、これが一種の外れ値として考えられます。
3. **各要素が示す意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、予測AIの精度を評価する基礎データとなります。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 線の色は、異なる予測モデルの出力を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なる挙動が見られます。特に、決定木回帰は他のモデルと大きく異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのプロット間に顕著なトレンドや周期性は見られません。
– 予測データとの明確な相関関係は見られず、モデルの予測のばらつきが目立ちます。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**
– このグラフから人々が直感的に感じるのは、一部の予測モデル（特に決定木回帰）の精度に疑問があることです。
– 天気関連の社会的維持エンジン指数（WEI）は安定しているため、直近の天候状況には大きな変化がないと予測されます。ただし、急激な変動を示すモデルの存在は、潜在的な天候リスクを示唆しており、この情報は天気予報や災害対策に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）として示されるWEIスコアは、初期は0.8付近で安定しています。
– 予測AI（赤い×）は実績とほぼ同様のレベルにありますが、期間が短いためトレンドは見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点でのデータポイントには大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **要素の意味**:
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績がその範囲内に収まっています。
– 線形回帰（緑の線）は予測全体が一定に保たれると示唆しています。
– 決定木回帰（紫色の線）はWEIスコアの大きな低下を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は異なる未来を予測しており、どちらが支配的か注視する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは限られた範囲内での分布で、大きな相関関係を示すためのデータは不足しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 現在の経済的余裕（WEIスコア）は安定していますが、将来的には不確実なシナリオが予測されています。
– 特に決定木回帰による大きな低下予測は、社会的・経済的な準備が必要とされる可能性があります。
– このグラフが示唆する予測に基づいて、早めの対策を考える必要があるかもしれません。
総じて、このグラフは短期間での経済的余裕の安定性が示されていますが、今後の動向には警戒が必要です。予測モデルの多様性により、いくつかの異なる未来のシナリオが提示されているため、慎重な判断が求められます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）はほぼ横ばいですが、若干の変動が見られます。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）は上昇し、その後高いレベルで横ばい状態です。予測は安定的に高いスコアを指しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 実績値に大きな外れ値は見られません。
– 全体的に実績データは範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青点）は現在の健康状態を示し、若干の変動があるものの、ある範囲内に収まっています。
– 予測（紫線と赤線）は異なる手法を使用して、今後の健康状態を予測しています。予測間で見られる一致は、モデルの信頼性を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には一定の乖離がありますが、全体的な傾向は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に安定しているが、予測は更に高いスコアを示しています。これは将来的に健康状態が改善する兆しを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 実績と予測のスコアの安定性と上昇傾向は、健康状態のポジティブな変化を示しており、安心感を与えます。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態が良くなるという予測は、医療サービスの需要の安定化や予防医療の効果を示唆しています。
このようなデータは、個人の健康管理や政策立案者による公共健康施策の評価に役立つ可能性があります。
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:
以下のグラフ分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは初期に集中し、その後のデータがありません。
– 線形回帰（紫色）予測は上昇傾向を示していますが、他のモデル（線形回帰以外）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかのデータポイントがあり、その後の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 予測データは、異なる回帰モデルで異なる線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データが限られているため、予測と実績の差異を評価するのは難しいですが、紫色の線（線形回帰）は他モデルと異なり上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データはやや変動があるものの、予測では安定または上昇したパターンが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データが限られているため信頼性の高い推測は難しいですが、線形回帰モデルの上昇傾向の予測が示すように、心理的ストレスが時間とともに増加する可能性があります。
– 短期的な予測では他のモデルが横ばいを示すことで、ストレス要因の安定化も考慮されます。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理や適切なサポート体制の強化が求められるでしょう。
このグラフからは、心理的ストレスの管理が課題になる可能性があるため、状況に応じた対応が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、最初の約10日間、概ね横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタの線）は徐々に下降しています。
– 線形回帰（青）と決定木回帰（紫）はほぼ横ばいを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにおける実績データには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）のデータです。
– マゼンタと紫の線は予測モデルのラインを示し、特にランダムフォレストは下降傾向を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲（3σ）を示していますが、実績データ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**:
– 複数の予測モデルは、それぞれ異なるトレンドを示しています。ランダムフォレストは降下を予測しており、他のモデルとの違いが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の範囲内に留まり、各予測モデルの中央付近に存在しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見た際、データが安定しているように見えるため、急な対策は必要ないと感じるかもしれません。
– ランダムフォレストの予測が下落を示しているのは、選択するモデルによっては異なる判断や行動が求められる可能性があります。
– 天気のカテゴリに関連するデータとして、季節の変化に応じた戦略の再考やリソースの再配分が必要な場合があります。
全体として、モデル選択の重要性が示唆され、異なるモデルの予測に基づいて適応的なアプローチが取れるかを考慮することが推奨されます。
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:
ここでの分析内容を詳しく見てみましょう。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は7月1日から7月5日までの間において、比較的一定のスコアを維持しているようです。
– 予測（各種手法）は7月5日以降にプロットされ、線形回帰（青い線）と決定木回帰（緑の線）は、ほぼ一定しています。一方、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、ランダムフォレスト回帰の急激な下降です。7月5日頃から急に0.6から0.0に変化しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の実績プロットは、実際の社会WEIスコアを示しており、安定感があります。
– 紫のランダムフォレスト回帰の急激な下降は、モデルの予測が過小評価に偏っている可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と他の予測手法との間には相関の違いが見られます。特にランダムフォレストのアプローチは、他の手法と異なる結果を出しており、モデル間の予測精度や適合性についての検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現実のデータはある範囲内で安定しているのに対し、予測（特にランダムフォレスト回帰）はその安定性に反する動きを示している点で、モデル間の相関が低い可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ビジネスや政策決定において、予測と実績が一致しない場合には注意が必要です。特にランダムフォレスト回帰の予測が実績と大きく乖離しているため、他の手法と併せてさらなる解析や手法の見直しが必要かもしれません。
– 公平性・公正さに関する社会的な評価が揺らぐと、長期的な戦略や信頼に影響を及ぼす可能性があるため、慎重な分析が求められます。
このグラフは、特定の予測手法の限界や特徴を検討し、より精確な予測を行うための改善点を見出す助けとなるでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを30日間にわたって示しています。以下は分析です。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青いプロット）は、観測期間の初めに限定されています。データは軽度にばらつきつつも全体としてほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は一定で、予測されたスコアは変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIにおいて明確な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**
– 青いプロットは実績のデータポイントを示し、観測されたWEIスコアを表しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）、信頼区間を示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、不変な予測値を示しており、予測モデルが一定のスコアを維持すると仮定していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには、実績のみが表示されており、他の予測方法（線形回帰、決定木回帰）は図示されていないため、これらの相関を直接観察することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほぼ一様に分布していますが、期間が短いため、長期的なトレンドは不明です。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– スコアが短期間で安定しているため、現在の持続可能性と自治性が安定した状態を保っていることが示唆されます。
– 予測モデルがスコアを一定と仮定していることは、短期間では変動要因が少ないか、予測精度が低いために過度に一般化している可能性があります。
– これがビジネスや政策において、安定した環境を前提とした計画が可能であることを示唆していますが、長期的な変動を考慮した分析が必要です。
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AIのデータ（青のプロット）は比較的一定で、急激な変化は見られません。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（紫とピンクの線）は、緩やかに減少傾向にあります。
– ランダムフォレスト回帰（緑の線）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測範囲（グレーの帯）には数値の不確かさが示され、実績データはその範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、赤いバツ印は予測を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測手法が用いられ、それぞれの予測結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測線が示されており、これらは実績値に基づいた異なるモデルの予測です。各モデルは異なるパターンを示していますが、実績データと近い位置にあることで、信頼度を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは時間とともに大きく変動せず、予測範囲内にあります。予測方法による相関の差を評価することができます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 一般的に、社会WEIスコアが安定していることから、社会基盤や教育機会に大きな変化がないことが示唆されます。これは社会の安定性に寄与するかもしれません。
– 予測モデルの緩やかな減少傾向は、今後の変化の警告として利用することができ、対策を考える機会を提供します。
– 特にビジネスや教育政策に影響を及ぼし、安定した環境を維持するための計画を立てる際の参考になるでしょう。
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:
グラフを見て以下のような分析が可能です:
1. **トレンド:**
– 実績のスコア（青いプロット）は、最初の期間で比較的横ばいです。
– 線形回帰（薄い青線）と決定木回帰（紫線）は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの範囲は比較的安定しており、急激な変動や外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青いドットは実測値を示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– 予測の不確かさを示す灰色の範囲が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる回帰モデルの予測値は、基本的に横ばいから下降の間で異なる傾向を示しており、それぞれ異なるモデルの特徴を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値は予測モデルと相対的に一致しており、各モデルによってその後の予測が異なります。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– WEIスコアの安定性が高いと感じられますが、異なるモデルによって将来的な予測に違いが見られます。
– 下降傾向を示すモデルに基づけば、社会の多様性や共生の状況が悪化する可能性があるため、予防策や改善策の検討が必要です。
– Businessや行政がこのデータを参考に社会の多様性の向上策を積極的に推進することが考えられます。
このグラフにより、社会の多様性に関する安定的な状態の把握や今後の変動の予測が可能となります。各種モデルの予測結果を比較することで、より多角的な分析が期待できます。
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**
– 色の変化から、日を追うごとにどの時間帯でも値が変動していることがわかります。特に、7月2日と3日の間に急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日は16時のスコアが他の日と比べて非常に低く、明らかな外れ値として認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が総合WEIスコアの大小を示しています。黄色は最も高く、紫が最も低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯でのスコア変動が確認でき、全体的なスコアの動向を捉えることができます。例えば、日によって特定の時間帯の変動が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間における変動パターンが日ごとで異なり、時間帯とスコアに相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 例えば、気候の急激な変化が見られた場合、農業やイベントの計画に影響を与える可能性があります。特に7月3日の低スコアは異常気象かもしれず、この日は活動に十分な注意が必要であったと考えられます。
このヒートマップを用いることで、日々の気象データの傾向と異常を直感的に把握し、様々な意思決定に活用できるでしょう。
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:
以下は、提示された時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 各時刻で横ばいの傾向が見られますが、日付により微妙な変化があります。
– 色の変化から、日中は一般的にスコアが低く、特定の時間帯で高くなることがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時には、スコアが特に低い（暗い紫色）という外れ値が見られます。
– 7月2日の8時から16時にかけて、再び高いスコア（黄色）が観察されます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の明度がスコアの高さを示し、黄色が最も高く、紫色が低いスコアを示しています。
– 一日の中で、時間帯により色が異なることから、スコアは時間帯による影響を大きく受けていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付間でスコアの変動が見られ、特に7月2日は全体的にスコアが高い傾向が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の配置から、特定の日付と時間帯でスコアが上昇するパターンがあるように見えます。これは天候やライフスタイルの変化と関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人々は、特定の時間帯に天候の影響を特に受けやすい可能性があります。例えば、日中や夕方の活動は、天候スコアが高い日の方が効率的になるかもしれません。
– ビジネスでは、スコアが高い時間帯や日を利用して、活動やキャンペーンを計画することで効率的に運用できる可能性があります。天候に敏感な業界（農業、アウトドア活動など）は特にこのデータを活用できるでしょう。
このグラフは、特定の時間帯や日における天候スコアの変化を視覚的に捉えるのに役立ちます。潜在的な周期性やパターンを探ることで、天候に関する意思決定をサポートできるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドはないようです。時系列データを短期間で見ているため小さなサイクルがありますが、全体の周期性は明らかではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の午前8時は最低値に向かって急激な低下を示しています。その他の日は比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色の違いはWEIスコアの変動を示しており、明るい色ほどスコアが高く、暗い色ほどスコアが低いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（例えば午前8時）においてスコアが高くなったり、低くなったりする時間的な変動が見られ、これが他の時間帯と比較して異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前8時と午後4時では、異なる色の変化が見られ、時間帯によって評価がばらついていることが分かります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会的な活動が高まる時間帯（朝や夕方）において色の変化が大きく、天候やその他の要因がその時間での社会活動に影響を及ぼしている可能性があります。ビジネスや社会では、特定の時間帯でのWEIスコアの極端な変化を注意深く観察することが重要です。この情報は、例えば店舗の営業戦略や交通量の調整に役立つかもしれません。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは30日間のデータを基にした相関関係を示しています。そのため、直接的なトレンドを捉えるものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関ヒートマップ自体には直接的な数値の変動は示されていませんが、相関係数の高低（非常に低いまたは高い値）は、異常または特定の状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さと色調が重要な情報を示します。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示しています。濃い色は高い相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の項目との間に強い正の相関が見られます。このことは、これらの要素が他の指標と一致して動いている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間で強い正の相関（0.84）が見られます。これらの要素は関連付けられている可能性が高いです。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」は他の多くの指標と弱い負の相関を示しており、これは社会的公正さが他の指標と逆の動きをしている可能性を示唆しています。
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**
– 強い相関がある項目は、政策やビジネス戦略において重点を置くべきです。特に「健康状態」や「経済的余裕」は重要な要素であると考えられます。
– 社会全体の向上を図るには、「共生・多様性・自由の保障」と他の要素との関連を維持または強化することが求められます。これらは社会の安定を支える重要な要素であると捉えられます。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、各カテゴリのWEIスコアの分布が異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・公平性・自由の保障）」で顕著です。
– 外れ値が多いカテゴリは、特定の要因によりスコアが極端に変動している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図の範囲はスコアの分布を示し、箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を表しています。
– 箱の中の線は中央値を示し、データの偏りを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じカテゴリ内で、個人と社会のWEIスコアの関係を見ることができます。
– スコアの中心傾向やばらつきがカテゴリによって異なり、個人と社会の要素間で一定の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**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は非常に狭い範囲にまとまっています。可能性として、これらのカテゴリではスコアに大きなばらつきがない、または均質であることが考えられます。
6. **人間が感じる直感とビジネス/社会への影響**
– 人々は、外れ値が多いカテゴリについて、特定の問題が潜在している可能性を考えるかもしれません。例えば、「経済状態」は政策や個別の支援が必要な領域を示している可能性があります。
– 各WEIカテゴリのばらつきや中央値が異なるため、これらのWEIスコアは地域ごとの政策立案や支援策に活用される可能性があります。
このような分析により、政策立案者やビジネスリーダーは、自らの意思決定をより強固にするための基礎データとして活用できるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析 (PCA) のグラフは一般的にトレンドを示すものではありませんが、各データポイントが第1主成分と第2主成分に基づいて分散しています。データは特定の方向に集中せず、広範に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上に1つのポイントが他のデータから離れていることが見られます。これは外れ値を示しており、このデータポイントが他の観測値とは異なる特性を持っていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、30日間の天気データにおける異なる日または観測の特徴を示しています。第1主成分が全変動の51%を、第2主成分が27%を説明しています。このため、第1主成分がデータの構造をより多く説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接的に時系列のグラフではないため、時間的な関係をここから見出すことは難しいですが、各日や観測における特性がどう異なっているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関という点では、第1主成分と第2主成分の間に明確な線形関係は見られません。これはデータが直線的よりも複雑な構造を持っ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**
– グラフからは異なる天候要素がどのように組み合わさって総合的な影響を及ぼしているかを把握するのに役立ちます。特に外れ値のデータポイントは、異常気象や特異な天候条件を示唆している可能性があります。
– これらの洞察は、農業、エネルギー管理、災害対策など、天候データに依存する業界での意思決定に役立ちます。特異なデータポイントは、更なる調査の対象として注目されるべきです。
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。
