📊 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**: 期間全体で0.7125から0.75625の範囲で変動していますが、7月1日から7月4日にかけて徐々に減少傾向が見受けられます。特に7月2日は0.81と高いピークを記録していますが、その後、落ち着いています。
– **個人WEI平均**: 0.675から0.78の範囲で変動し、7月2日から3日にかけて大きな上昇（ピーク）が見られました。
– **社会WEI平均**: 0.7から0.85の範囲で変動し、7月1日に最高値を記録しましたが、その後は若干の下降傾向が見られます。
#### 2. **異常値**
– 特定の日付における異常値としては、特に総合WEIや個人WEIの一部の日付で高いスコアが観測されました（7月1日、2日、3日）。
– これは天気に関連する社会イベントや経済イベントが影響した可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 比較的短期間のデータのため、明確な季節性は判別しづらいですが、個人または社会のWEI平均で観察された急激な変動は、短期的な季節性の影響を反映している可能性があります。
– 残差成分としては、個人のストレスと自治の変動が大きく、これらが短期的な不安定要素であることを示唆しています。
#### 4. **項目間の相関**
– 各項目間における相関を見た場合、個人の経済的余裕と健康状態が高い相関を示しており、社会基盤と教育機会と持続可能性の間にも強い相関が見られます。これにより、経済的に豊かな状況が健康の増進に寄与していることが示唆され、社会基盤が持続可能性の向上と連携していると考えられます。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図（具体的な図がない中での仮定になりますが）、個人WEIおよび社会WEIにおいて、中央値の上下に小さい範囲に密集しています。外れ値としては、経済的余裕、心理的ストレス、自由度で一部の日付に外れ値が見られました。これらは、突発的な個人もしくは社会イベントの影響かもしれません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分分析（PCA）の結果、主成分1 (PC1) が総変動の45%を占め、これらは多くの変数が均等に寄与していることを示します。PC2は23%を占め、おそらく変動の異なる側面（社会的影響または個人のストレス変動など）を反映している可能性があります。
### 考察と結論
この分析では、WEIスコアにおける短期間の変動が、環境の変化（例えば、天候や社会イベント）に大きく影響を受けることが示されています。この期間の異常値や急激な変動は、特にストレスや自由度の増減に関連する短期的な要因が発生したことを示唆しており、こうした場合には詳細な歴史的または地域的イベントデータとの対比が求められるかもしれません。
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**:
– 青いプロット（実績AI）は短期間に渡って変動していますが、全体としての大きなトレンドは見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰予測（紫色）は明確に下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されているのは、プロット内の黒い縁取りのある青い点です。この点は、その他のデータポイントから逸脱していることを示しています。
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、実際のデータに基づいていることがわかります。
– 赤い「×」は予測値を示しているが、このグラフには現れていません。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **関係性**:
– 実績データと予測データは、一部の点で乖離があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに関しては、やや分散しているものの、大きな変動はないという特徴があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、将来的な減少を予測していることから、実績データとの乖離が気になるところです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現状の実績データにおいては大きな変動がないため、短期的には安定が見込まれます。
– ランダムフォレストの予測が下降トレンドを示していることは、今後の気候や気象条件に大きな変化が生じる可能性を示唆しており、これがビジネス活動や農業・エネルギーの分野に影響を与える可能性があります。継続的な監視と迅速な対応が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は左側に集中しており、特定の日付の付近に集まっています。このことから、データが取得された期間の最初にデータが集中していることがわかります。
– 予測データ（三種類の予測ライン）はほぼ水平で、特に変動は見られません。30日間の期間内で一定の推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はグラフ上に黒い円で示されていますが、実績データが日付の初期に集中しているため、外れ値もこの領域に存在しています。
– 散布された実績データのほとんどは均一ですが、いくつかの点が特異的に高いもしくは低い、もしくは他のクラスタから離れている可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青い点）**: AIで計算された実際のWEIスコア。
– **予測（色分けされたライン）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルによる予測。それぞれのモデルが異なる手法で予測を表しているものの、非常に似通った結果を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）**: 予測の信頼区間を示しており、ある程度の予測のばらつきが存在す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**
– 実績データは過去のデータであり、予測データはこれを元に未来を推定したものです。
– 予測の結果は、過去の実績をもとにした安定した傾向を示しており、特段の外的影響がない限り、この傾向は続くと予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの相関関係は明示されていませんが、予測結果と実績の初期データは似た傾向を持つことから、ある程度の相関が考えられます。
– 実績データには集中した日があり、この特定日の要因（天候的な特異点）が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、およびビジネスや社会への影響の洞察**
– 観測された実績データの傾向は、予測可能な範囲内での安定を示しています。このため、天気に関連したビジネスにおいても、今後の戦略を構築するための確固たる基盤を提供するでしょう。
– 商業活動や日常生活には、特定の天気パターンによって押し寄せる影響（需要の変化やリソースの調整）が考えられ、事前の準備が可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色のプロット）はグラフの左側に集中しており、あまり変動がない様子です。
– 予測データ（赤い×印）は表示されていませんが、予測の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による3つの予測ラインがあります。
– 線形回帰の予測は直線的に大幅に下降していきます。
– 決定木回帰の予測は横ばいで一定です。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、実績データの中にいくつか存在しています。これらは予測から大きく外れているポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内の変動が想定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが異なるトレンドを示しており、予測手法の違いを考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の実績データと予測の整合性に関する情報は不足しているが、ランダムフォレスト回帰の予測が実績データのトレンドに近い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが限られているため、予測の信頼性向上にはさらなるデータが必要です。
– 線形回帰の予測が激しく下降していることから、外的要因による急激な悪化などが懸念されるかもしれませんが、これはモデルの限界によるものである可能性もあります。
– ビジネスや社会面への影響として、天気に関する社会指数が重要な指標であれば、適切な対策が求められます。特に、異常値が予測と実績でズレがあるため、その原因を特定することが重要です。
ビジネスの観点では、実際のデータと予測の違いを理解し、慎重に対応策を検討することが不可欠です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青ドット）**: グラフの左側に密集しており、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– **予測データ（紫線）**: ランダムフォレスト回帰と決定木回帰が表現されており、決定木回帰（紫線）が下降を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は強調されていないようですが、異常値として黒い縁取りで示されています。
– 実績データには急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **青ドット（実績）**: 過去のデータ実績を示しています。
– **赤いX（予測）**: 予測AIによる予測値。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示すもので、この範囲内に実際の結果が収まる可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 予測と実績が過去のデータポイント近辺では重なっていますが、未来に向けての予測では差が生じています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データ自体は安定している一方、予測は下降トレンドを示しており、不確かさがあることを示唆しています。
### 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
– **直感的な理解**: 実績データが安定しているため、過去の記録には変動が少ないと感じられますが、未来には不確実性や下降の危険が潜んでいると予測されています。
– **ビジネス影響**: 経済的余裕（WEI）が下降する可能性が示唆されており、消費者市場や金融計画に影響を及ぼす可能性があります。
– **社会的な考慮**: 経済的余裕の低下は、個人や家庭にストレスを与える可能性があり、それに応じた社会保障や支援策の見直しが必要とされるかもしれません。
このグラフからは、安定した過去とは対照的に未来への不安やリスクが浮き彫りになっており、特に予想に伴うリスク管理が重要と言えるでしょう。
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**
– 初期段階ではデータの分布は横ばいで、評価が安定しているように見えます。その後、線形回帰と決定木回帰では一定の上昇が観察され、ランダムフォレスト回帰は横ばいの傾向を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点の一部は異常値として示されています。しかし、それ以降は大き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**
– 青いデータ点は実際の観測値を示し、紫色の線は異なる予測モデルによるトレンドを示しています。グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰のトレンドが一致して上昇していることから、これらのモデルは類似した傾向を捉えている可能性があります。一方で、ランダムフォレスト回帰は一定の値を維持しており、他のモデルと異なる予測の特性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 詳細な分布の形は示されていないが、予測範囲内で実績データが初期近くに集中しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の数値のばらつきといくつかの異常値は、観測の不安定さや外部要因の影響を示唆しているかもしれません。健康状態の向上を示唆する上昇トレンドは、将来的な改善を反映しています。
– ビジネスや社会の観点から、自社の健康管理プログラムやウェルネス活動が効果を上げている可能性があり、これを基に政策決定や新たな取り組みの設計が考えられます。
この分析により、さらに詳細な解析を行い、具体的な施策が考えられることが望ましいです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）の値は、2025年7月1日から7月5日までの間に密集してプロットされています。その後、予測データが提示されていますが、実績として新しいデータポイントはないです。
– 予測された傾向（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、WEIスコアが一定の範囲内でほぼ横ばいの状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの一部には異常値としてマークされた点がありますが、極端な外れ値に見えるような劇的な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ**は青色の点で示されており、観測された心理的ストレスレベルを表しています。
– **予測データ**は赤い×で示されており、未来のWEIの推測値です。
– **異常値**の黒い円は、予測上通常の範囲を超えたデータであることを示しています。
– **予測の不確かさ範囲**は、データの変動の可能な範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によってスコアの予測範囲がわずかに異なっていますが、全体として非常に類似した動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常に限られた期間での観測であり、全体的に見て大きなばらつきはありません。予測は実績データの範囲に基づいており、急激な変動は今のところ予測されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 短期間での表示されたデータからは、心理的ストレスレベルが安定しているように見えます。特異なイベントがない限り、大幅なストレス増減は見込まれないでしょう。
– ビジネスや社会的に見ると、各予測手法が類似した範囲を示しているため、この安定性が続くと仮定しての計画立案には信頼を持てるかもしれません。
– この情報は、労働環境を改善するための基礎資料として利用される可能性があり、ストレス管理プログラムの評価にも役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、実績データ（青い点）と予測データ（予測AI）が描かれています。実績データは短期間(2025-07-01から2025-07-06)に集中しており、その後は予測トレンドが表示されています。
– 予測トレンドは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルによって予測されています。それぞれの線はほぼ横ばいで、微小な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの一部に外れ値が存在し、それは黒い円で囲まれています。この外れ値は他の実績データから離れており、観測された予測範囲を超えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）も示されています。
– 予測の不確かさ範囲内に多くの実績データが含まれていることから、予測モデルは合理的な精度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**
– 複数の予測モデルが示されていますが、それぞれの動きはほぼ一致しており、一貫した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるモデル間での予測の相関は高いと考えられ、一貫した結果を補強しています。実績値には外れ値がありますが、全体的には予測範囲内で変動しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEI（自由度と自治）のスコアは、個人の自己決定権や自由度に関する指標であり、社会的またはビジネス的な意思決定に影響を与える要因です。
– グラフからは、特に大きな変動は予想されないですが、一部の外れ値が示す異常は、特定の出来事（天候や政策変更など）によるものかもしれません。これにより短期間の注意が必要となる可能性があります。
このグラフは、WEIの安定したトレンドを示しつつ、予測の正確性を確認して、今後の計画策定や政策決定に役立てることができます。
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**
– 実績（青い点）は、最初の期間で0.8付近の横ばい状態を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・薄いピンク）は一定の0.6をキープしていますが、予測（線形回帰・濃い紫）は急激に下降し、0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に異常値として一部データが白い丸で囲まれており、それが外れ値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 異常値は、実績データの中で他の値と大きく異なる値を示しています。
– ピンクと紫の線は、異なる回帰モデル（ランダムフォレストと線形回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と実績データが概ね一致していますが、線形回帰は大きく異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測には相関が見られる一方で、線形回帰の予測は実績とは異なり、信頼性に欠ける可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 実績データが安定している中で、線形回帰が過度な変動を予測することが不自然に感じられます。このため、ランダムフォレストの予測がより現実的であると直感的に思われます。ビジネスや社会において、実績を基にした予測の信頼性は重要であり、誤った予測は混乱を引き起こす可能性があります。
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**:
– グラフには30日間のデータがありますが、観測される実績データが最初の数日間に集中しており、その後、データポイントは示されていません。紫色の線で表示された予測値は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にプロットされたデータには明確な外れ値は見当たりません。全体として、大きな変動もなく安定しています。
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、実績値はこの範囲内に収まっています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、全期間を通じて安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは主に実績値と予測値で構成されています。予測値は実績値の変動を補完する形で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは一致しているように見えるため、予測モデルは信頼性がある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 実績値が最初の期間で安定していたことから、持続可能性と自治性が現状維持されていると理解できます。予測もそれを裏付けているため、大きな外的要因がない限り、今後もこのトレンドが続くことが考えられます。
– ビジネスや社会においては、持続可能性の高い地域の気候や社会条件が保たれることを示唆しており、戦略的な計画や意思決定に安心感を与える可能性があります。
このグラフから得られるインサイトは、現状維持の安定性と予測を裏付ける高い信頼性です。ビジネスや政策決定における計画策定に利用できるでしょう。
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、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコアに関する30日間の時系列データを示しています。以下にその分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）ではほとんど変化がなく、横ばいのトレンドです。
– 予測に関しては、線形回帰（シアン）と決定木回帰（ピンク）は横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値が異常値として黒い円で囲まれています。この異常値は、他のデータポイントからの乖離を示しています。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実測値を示し、赤い交差は予測値を示しています。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示し、この範囲内で変動が期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる結果の差異が見られます。特にランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なる方向で傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは一貫して0.8付近に集まっており、大きなばらつきは見られません。
6. **直感的な洞察や社会への影響**:
– 実測値の安定性は、この社会指数が現在の基準であることを示唆しています。しかし、異常値の存在は一時的な社会基盤や教育機会の変化を示唆している可能性があります。
– ランダムフォレストによる下降予測は、今後の予期しない要因の影響を示唆しており、これに対する対策が必要かもしれません。
このグラフは、予測モデルによる多様な見解を通じて、社会基盤と教育機会が今後どう推移するかについての指針を提供します。また、異常値の考察は、政策的な注意が必要であることを示唆しています。
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:
このグラフの分析から得られる視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は最初の期間で比較的一定です。ほとんどの日でWEIスコアは0.6から0.8の範囲に留まっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は最初の半分で下降傾向を示し、後半になると値は0.2程度にまで下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ中に強調された外れ値は見られません。
– 予測データの中で、特にランダムフォレスト回帰は大きな変動を見せており、これは予測モデルの不確実性や変動を捉えています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、最初の部分で狭いですが、徐々に広がる様子が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間で明確な一致はなく、予測はいくつかの手法で異なる結果を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は比較的安定しているのに対して、ランダムフォレスト回帰は初期から急速に値が下がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績とランダムフォレスト予測の間に関連性のある相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が一定していることは、現在の環境や社会システムが安定していることを示すかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰による大きな変動は、将来的に不安定な要素が増える可能性を示唆しており、それに対する準備が必要です。
– この種の変動は、社会政策が迅速に柔軟に適応する必要があることを警告している可能性があります。
全体として、データの安定性と予測精度の違いに注目することで、社会システムの健全性を評価する一助になるでしょう。
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:
はい、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時間帯のWEIスコアが視覚化されています。
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られず、パターンは日や時間によって変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の8時のセクションは最も明るい黄色で、他の日や時間帯に比べて高いWEIを示唆しています。
– 反対に、7月3日の16時は最も暗く、低いWEIを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がその時間帯のWEIスコアの高さや低さを示しています。
– 色のスケールは、紫色から黄色にかけて濃度が増すにつれてスコアが高くなることを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 日付ごとに時間帯でスコアが異なるため、各日は異なる天候状況を示している可能性があります。
– 複数の日付にわたる同じ時間帯（例えば19時）を比較すると、その時間帯のトレンドを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間における日ごとのスコアの比較で、日による変動があることが分かり、一定の周期性や他の要因による影響が考えられます。
6. **直感的な感じや影響**:
– 7月2日の朝は他の日と比べて活動しやすい可能性があり、これは業務効率や屋外活動に影響を与えるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯と日付にターゲットを絞ったアクションを取ることで効率を最大化する戦略が考えられます。
このグラフは、特定の時間帯や日付に特異な変化があった場合、その背後にある要因を掘り下げていくことにより、天候がビジネスや日常生活に与える具体的な影響を理解する手助けとなります。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、時間経過に渡るパターンや周期性を見ることができます。
– 特定の時間帯において色の変化が見られ、特に7月1日と7月3日は夜間の低い値（紫）と昼間の高い値（黄色）が顕著です。これに対し、7月2日には昼間に少し上昇（緑）し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯ごとに変動があり、特に夜間から昼間にかけて急激な変動が見られます。7月3日は昼間でもかなり低い値（紫）を記録しています。
– 特異な値や急変する時間帯は特定の気象条件が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化が平均WEIスコアを表しており、黄色が高いスコア、紫が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**:
– 時間帯を超えての変動や、日ごとの違いに応じたデータを比較することで、その関係性を明らかにできます。
– 昼間に向けてスコアが上昇する傾向が一部の日で顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼夜のパターンは、天気の影響を強く受けている可能性があります。
– 低いスコアが増加している時間帯は、特定の天候条件に関連しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 時間帯別のスコアの変動が大きいことから、気象条件が体感温度や体調、人々の行動に大きく影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、天候に応じた労働時間や健康管理の最適化が求められる場面も考えられます。
この分析を通じて、特定の期間における個人の活動や健康状態に影響を与える要因を特定し、予測や対応戦略の策定に役立てることができます。
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:
このグラフは、「天気カテゴリ 社会WEI平均スコア 時系列ヒートマップ（30日間）」を示しています。以下のような特徴とインサイトが得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは、色の変化を通じて各日のWEIスコアを示しています。期間の初めから終わりにかけて、特に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日に緑色のエリアがあり、他の日と比べて異なる値を示している可能性があります。この日は他の日に比べて特異なイベントがあったことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの差異を示しています。黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを示しています。色の密度やグラデーションが変化している部分は、スコアが安定していないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは一つの時系列データセットを視覚化しているため、複数のデータ間の関係性は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布を見て、スコアが一定範囲内で変動していることがわかります。極端に高い、または低い日があることがわかります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**:
– 天気が社会的な要因に与える影響を理解するための手がかりを提供しています。スコアが高い日は、天候が社会活動にポジティブな影響を与えたのかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の日におけるイベントや活動の成功を予測するためにこの情報を利用することができます。
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、天気カテゴリに分類されたさまざまなWEI（Weather-Related Economic Indicator）の項目間の相関を示しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、トレンドとしては、どの項目が他の項目との相関が高いかを示しています。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（公平性・公正さ）の間に特に高い相関（0.90）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が高い（濃い赤）または低い（濃い青）値として、突出しているのは、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）の中程度の相関（0.30）。
3. **各プロットや要素**:
– 赤が濃いほど正の相関が高く、青が濃いほど負の相関が高いことを示しています。
– 一般的に、個人関連のWEIは社会関連のWEIと中程度の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明示的な時系列データは含まれていませんが、相関関係からある程度影響し合っていると考えられる項目があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と個人平均WEIとの相関（0.31）、および経済的余裕との相関が特に高い（0.90）。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関はコラボレーションや政策の整合性が必要である可能性を示唆しています。例えば、社会的包摂の強化が経済的持続可能性を向上させるかもしれません。
– 天気関連の影響が、多様性や公正性そして心理的ストレスにどのように左右されるかを考慮すると、持続可能な社会構築において重要な示唆を与える可能性があります。
全体として、このヒートマップは、天気に関連する社会的および個人的要因がどの程度相互に関連しているかを視覚的に示すことで、各種政策立案やビジネス戦略における決定をサポートするデータとなります。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（Weather Economic Index）タイプのスコア分布を比較しています。以下、それぞれの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ毎に独立したデータセットとして表示されており、全体的な時間的トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリにおいて、外れ値が散見されますが、特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で顕著です。これらは一部のデータが他と大きく異なることを示しています。
– 「個人WEI（心地良さストレス）」や「社会WEI（生態整備、教育機会）」にも外れ値が見られ、これらのスコアは不安定な変動がみられると考えられます。
3. **各プロットの意味**:
– 箱の高さは四分位範囲を示し、分布の密度や偏りを反映しています。
– 中央の線は中央値を表し、分布の中心傾向を示します。
4. **関係性**:
– 各カテゴリは独立しており、直接の相関は見受けられません。ただし、同じ個人WEIや社会WEIに属するカテゴリ間ではある程度の関連性があるかもしれません。
5. **分布の特徴**:
– 「総合WEI」および多くの個人WEIカテゴリは中央値が0.8以上で、比較的一貫した高いスコアを示しています。一方で、「個人WEI（経済状態）」は分布が他と比べて広く、中央値が低い傾向にあります。
6. **直感的な洞察**:
– スコアの分布が広いカテゴリは、対象に対する人々の感じ方が多様である可能性を示しています。特に経済や生態整備に関するWEIは不安定さを反映しています。
– ビジネスや社会に対する影響として、特定のWEIが極端に高い、または低い場合は政策的な介入ポイントとなり得ます。また、経済的なWEI変動は社会的不安に結び付く可能性があり、これがさらに調査や対策を促す要因となるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）による散布図を分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分のプロットであり、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。ただし、第一主成分（x軸）が0付近を中心に広がっていることから、天気データには明確な傾向がないか、観測期間中に多様な天気パターンが存在した可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットは比較的散在しており、特定の外れ値を示す明らかに離れたデータポイントは見受けられません。ただし、第一主成分が±0.2付近で、第二主成分が0.1以上でのデータポイントは若干目立っています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 棒や色による特別な意味は示されていないようです。プロットが表すのは、データの主成分空間における配置です。第一および第二主成分が各データポイントの特徴をどのように表現しているかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、各データポイントの分布を主成分で表現しているため、時間的な関係性よりもデータ特性の相関や類似性に着目します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分がプロット上で密接に分布していないため、強い相関はなさそうです。データは主要な方向に沿って広がっており、多様性を表しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この散布図は、天気データの多様性や潜在的なパターンの把握に役立ちます。異なる天気パターンが同時に存在しうることを示唆しており、たとえば、異常気象や季節の移行に関連付けられる可能性があります。この情報は、気候変動に対する適応策の策定や、天候依存型産業（農業や観光業など）におけるリスク管理に活用できます。
この分析は、データの解釈を深め、さまざまな意思決定に情報を与える基盤となるでしょう。
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。
