📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析に基づくと、次のような重要な洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEI, 個人WEI平均, 社会WEI平均**:
– **全体のトレンド**: 360日間の全データが示されていないものの、評価されたこの短期間のデータでは、WEIスコアに日々の小さな変動が見られますが、総じて安定しています。ただし、短期間のデータのため明確な長期的トレンドを特定するのは困難です。
– **顕著な期間**: 2025-07-01から2025-07-03の間において、特に大きな変動は確認できません。この期間中のスコアは概ね横ばいを示しています。
### 異常値
– **異常値検出**: 指定された期間では異常値は検出されていません。これは、短期的には大きな変動を示すイベントがなかったことを意味する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性パターン**: 経済指標や健康指標において若干の変動は見られますが、明確な季節性はこの短期間では確認できません。
– **トレンドと残差**: トレンドは比較的安定しているものの、限られた数日のデータのため、長期的な傾向や残差の分析は難しいです。
### 項目間の相関
– **相関関係**: 項目間の具体的な数値相関は示されていませんが、重要な相関としては「個人の経済的余裕」と「個人WEI」、「社会の持続可能性」と「社会WEI」が良好に関連している可能性があり、これらはスコアに強い影響を及ぼしている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各項目の中央値がある程度安定しており、外れ値はこの期間には見られません。このことから、データの動きは比較的予測可能で安定していると言えるでしょう。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: PC1が52%を占め、PC2が28%です。これにより、主要な変動要因としてPC1が経済的余裕や個人健康状態に関連し、PC2が社会的要因（持続可能性、社会基盤など）に関連している可能性があります。この分解に基づき、経済的および健康的な要因が個人の幸福感にとって最も重要なドライバーであることが示唆されます。
### 総括
総体を通じて、WEIスコアはこの短期間のデータでは安定していることが確認され、多様な個人および社会要因がそれに寄与しています。特に経済的側面と健康の安定性、そして社会的持続可能性に関する取り組みが大きな影響を与えていると言えます。長期的なデータ分析を行うことで、より精緻な傾向の分析と予測が可能になることが期待できます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは急激な変動が見られ、特に初期の段階で大きな下降があります。
– 全体的なデータ数が限られているため、長期的なトレンドは不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下降する紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、顕著に低い数値を示しています。これは他の予測方法と比べて大きな外れ値と見なすことができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際の観測値で安定しています。
– **予測（赤い×）**: 予測値が一つだけ示されていますが、データ点が少ないためまだ詳細な解釈は難しいです。
– **昨年（緑の点）**: 比較用のデータとして重要で、全体的なWEIスコアの長期的な位置づけを考える上で役立ちます。
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）による線形と非線形の関係が考えられますが、全般的な一致はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年のデータは比較的一致している一方で、異なる予測手法間では大きな違いが見られます。これは予測モデルの性能や特性に関連している可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 現状、安定している実績（青い点）は信頼できる参照点となりますが、予測には注意が必要です。特にランダムフォレストによる急激な変動は、予測モデルの改良やデータの再評価が必要であることを示唆しています。
– 社会的には、正確な予測が可能になれば、適切なリソース管理や災害対策に役立つかもしれません。一方、変動の大きさは不確実性をもたらすため、慎重な対応が求められます。
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**
– データの初期段階（2025年7月付近）では、「実績（実績AI）」としてプロットされたデータは比較的高いスコア（0.7〜0.8）を示しています。その後、「前年（比較AI）」および「予測」のデータが2026年6月付近に示されていますが、こちらも高いスコア（0.8付近）を示しています。
– このプロット間には明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、時系列的に間隔が空いているため、徐々に数値が収束している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの間に急激な変動は特に見られません。ただし、予測データが2種類（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）で示されているため、これら間で微妙な違いがある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット（実績AI）は、過去の実績を示しています。
– 緑のプロット（前年比較AI）は前年のデータと比較するための基準を示しています。
– 予測データ（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれのアルゴリズムに基づく予測を示しています。色と形で区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「前年（比較AI）」のデータを基準に、予測データが非常に近似していることから、予測アルゴリズムが前年データに高い相関を持っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 顕著な相関関係や特異な分布はこの範囲には見えないものの、予測データと前年データが近接して配置されていることが、相関の高さを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データは全体として高いWEIスコアを維持しており、安定した天気パターンや予測の精度が高いことを示唆しています。これは天気に関連したビジネスや社会的な計画において予測の信頼性が確立されている可能性が高いことを意味しており、農業や観光業において重要な意味を持つかもしれません。
この分析に基づいて、データの信頼性を維持しつつ、予測アルゴリズムをさらに改良して、より長期間にわたるトレンドを捉えることができれば、ビジネスや政策立案においてさらに有意義な洞察が得られるでしょう。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭のデータポイントでは、高い値から急激な下降が見られます。この急激な減少は、何か特定のイベントや大きな変化があった可能性を示唆しています。
– その後、データポイントが途切れ、次の時点で再び観測されています。この間のトレンドは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値として、急激な下降が挙げられます。これはデータ収集の方法や外的要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）と緑の点（前年）は、観測されたデータを示しており、それぞれの時系列で比較できるようになっています。
– 赤い×は予測値を示しています。
– 紫と青の線は、それぞれ予測のための異なる回帰モデルを表しているようです。ランダムフォレストの線が急激に下降している点が興味深いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データ、および予測データが並べて表示されており、過去との比較や予測手法の精度を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られたデータポイントから、特に明確な相関を導くのは難しいですが、時期により突然の変化があったことがわかります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 人間の視覚的な感覚としては、最初の急激な下降とその後の静かな再上昇は、異常事象や特定のシーズンが強く影響した可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、急変の要因が解明されることで、今後の予測の精度を高める要因として活用できるかもしれません。
このような分析は、特定の気候イベントに応じたビジネス計画や資源配分の戦略を最適化する助けとなるでしょう。
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**：
– グラフには実績データと予測データが示されています。実績データ（青い点）は最初の期間に集中しています。
– 一方、予測データは期間全体にわたって示されています。最初の予測（紫）は急激な下降を示し、後半では予測（緑）は安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 予測最初期（紫線）の急激な下降は注目に値し、外れ値的な動きと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は「実績データ」、赤い「×」は別の予測データを示していますが、具体的にはグラフに現れていません。
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」で、早期には広がりがありますが、後半には示されていません。
– 緑の点は後期の予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績と予測の初期値には開きがありますが、中盤以降の予測（緑）は安定しています。実績と予測が一致するかは不明なため、その関係性は不明瞭です。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 時系列ごとの相関関係や全体の分布は明確ではありませんが、予測の手法によって異なる結果を示している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**：
– 最初の急激な予測値の下降は、予測モデルの精度やデータの偏りの問題を示している可能性があります。
– 後半に予測が安定しているのは、予測モデルがデータをより正確に反映している可能性を示唆しています。
– これらの傾向は、個人やビジネスの経済的余裕に関する計画や意思決定に影響を与える可能性があります。急激な変動はリスクとして認識されるかもしれませんが、安定した予測は将来の計画策定の助けとなるでしょう。
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:
グラフを詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績データ（青い点）がその期間に集中し、限られたデータですが、ほぼ横ばい状態にあります。
– その後、予測データ（赤い×と紫の線）が横ばいから上昇していますが、データ数が少なく詳細なトレンドは判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体において、急激な変動は特に見られず、データのばらつきもほとんどありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績点は直近の健康状態スコアを示し、これに基づいて未来の予測が行われています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、ほぼ同じ期間での健康状態のスコアを比較するために用いられています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しており、その予測モデルが上昇トレンドを示しています。
4. **関係性**:
– 実績と予測の間に強い関連性があることが示唆されていますが、データが限られているため詳細な関係性の評価は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには一貫した傾向が見られ、全体的に予測が実績データを追随して上昇するように見受けられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから直感的に感じるのは、健康状態が安定している、もしくは改善しているという印象です。これは個人の健康管理において安心感をもたらす要因です。
– ビジネスや社会への影響として、健康維持や改善のための計画策定や、新たな健康増進サービスの提供に役立つ情報となるでしょう。
このグラフは、個人の健康状態の予測とその改善の可能性を評価するために重要な手がかりを提供していると思われます。予測モデルの選び方やデータ収集の方法によって、さらに精度を上げることができるでしょう。
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**
– 全体として、観測期間の初期にある実績データ（青いプロット）は急激な上昇を示していますが、その後データが途切れています。観測データの不足により、長期的なトレンドは判別できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントで急激な上昇が見られ、それがおそらくトレンド全体に影響を与えています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、初期のデータが集中的に記録されています。
– 緑の点は前年データで、将来の日付に記録されており、比較のために表示されています。
– 予測のモデルについては、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されていますが、それぞれのラインは異なる予測トレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は早期に急激な上昇を見せた後、穏やかになります。
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との間に明確な一致は見られませんが、各モデルが異なる予測を示しており、コロナ的な不確実性を表しています。特に、初期の急激な上昇は予測においても複数のモデルで再現されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが非常に限られており、実績と予測の相関性を論じるのは難しいです。しかし、標本内の急激な変動は予測に大きな不確実性をもたらしていることが示唆されます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 初期の急激なストレス増加は、特定の環境要因（例えば、急激な気候変動や社会的出来事）が影響している可能性があります。このような動きが続く場合、メンタルヘルスや労働生産性に影響を及ぼす恐れがあります。
– ビジネスにおいては、ストレス要因の発生時期を特定し、予防策を講じることでウェルビーイングを向上させる施策の企画が必要です。
このグラフは非常に限定的なデータに依存しており、そのため、さらなるデータ収集と分析が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 初期段階では、WEIスコアが0.6から急激に下がっており、特に予測（ランダムフォレスト回帰）の下降が顕著です。
– 長期的には、スコアが極端に低下した後、徐々に増加しているように見え、最終的には安定した高いレベルに達しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– WEIスコアが急激に0に向かって下降する箇所があります。これは、異常な変動として捉えられます。
– 最後の段階での急なスコアの上昇は、回復または新たな要因の影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 実績は青いプロットで示されており、最初は中程度のスコアから急降下しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）が描く急激な下降は、このモデルが特定の要因に強く反応したことを示しています。
– 最後の部分で緑の丸が示すのは、前年度との比較でのスコアであり、回復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:**
– 実績と予測モデル間には、一致しない時期が見受けられ、特に予測が実際の状況を予測できなかった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な相関関係は見えにくいですが、予測されたスコアと実績AIのスコアでは傾向の相違が現れています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 初期の急激な下降は、環境の変化や新たな要因の影響を示唆しており、計画の再評価が必要かもしれません。
– WEIスコアの回復は、持続可能な施策または環境適応の成果を反映している可能性があります。
– 社会的には、自由と自治が影響されるため、政策変更やコミュニケーション戦略の見直しが考えられます。
この分析をもとに、さらに深い洞察やモデルの改良を検討することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月頃）に実績データ（青いプロット）は高く始まり、その後急激な下降があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）もこれに対応して下降しています。
– 新年度（2026年6月頃）は比較AI（緑色のプロット）により示されており、安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の間に急激なスコアの下降があり、異常として捉えられる可能性があります。
– この急激な変動が何らかの外部要因によるものか、予測モデルの問題かを調査する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを示しており、実際の観測値を表しています。
– 赤い「X」は予測AIによる予測結果を示しています。
– 緑のプロットは前年度の比較AIで、安定しています。
– 灰色の領域は予測の下限からの乖離範囲を示しています。
– 紫と青の線は予測モデルの異なる回帰線を示しており、ランダムフォレスト回帰は急激な下落に対応しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データの下降と、それに対応するようにした予測及び実際の変動が確認され、予測モデルが急激な変動に対応する形で調整されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの開始時点では多くのモデルが高スコアを示していますが、その後の急激な下降に対して各モデルがどのように調整されているかが異なります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 初期値からの急激な下降は、気候変動や政治的決定による政策変更が関与している可能性があります。これにより、天候関連の公平性や公正さに影響を与えています。
– ビジネスや社会全体において、このような急激な変動はリスクマネジメントの観点から警告として受け取られ、事前の対策が検討されるべきです。
このグラフからは、短期間での急激な変動と、予測モデルの適応の度合いについて深く理解する必要があることが示されています。また、これを社会的な公平性の観点から適切に管理するためには、さらなる分析が求められます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– このグラフでは、左側に実績のデータ（青色）が固まっており、右側に予測のデータ（赤色、緑色）が分布しています。一貫したパターンや明確な上昇・下降トレンドは確認できません。
– 実績データはある期間で1つの地点に留まっており、その後予測データは分散して表示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は特に見られず、急激な変動もありません。青色の実績データは安定しており、予測データも特定の範囲に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データ（実績AI）を表しており、灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 緑の点は前年データ（比較AI）、赤い×印は予測データを示しています。さまざまな回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと各予測モデルのデータが並列して示されており、それぞれのモデルがどのように実績と近い予測をしているかを比較することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特段の相関関係や分布の偏りは視覚的には確認できませんが、実績データと予測モデルの範囲がある程度一致していることから、モデルが一定の精度で実績を予測していることは伺えます。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– 直感的には、実績AIの測定値が比較的安定しており、それを基にした予測が一定の信頼性を持っていそうだと感じるでしょう。
– ビジネスや社会においては、このデータが提示する持続可能性と自治性の指標がどのように変動していくかを予測することで、長期的な戦略を立てる際の参考になります。また、モデルによる予測の多様性が示されているため、複数の予測を組み合わせてより精緻な意思決定が可能です。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭で実績データ（青い点）は比較的高い位置で始まっていますが、その後急激に下降しています。ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）もそれに従って急激に下降しています。
– 決定木回帰（緑の線）と線形回帰（青い線）は下降が予測されていないか、プロットされていない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに下降した部分が外れ値となっている可能性があります。これにより、データの信頼性や突然の変動の原因を考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 比較AI（灰色の点）は、昨年の同時期のデータ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**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測が短期間で大きく下落しているが、他の予測モデルではこれほど顕著な下落は示されていないようです。
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は強い相関を示していますが、他の予測モデルとの一致が低いです。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 天候に関連する社会基盤や教育機会に大きな変動が予測されています。このような急激な変化は、政策決定者や教育機関、インフラ管理者にとって大きな関心事となります。変動の原因を特定し、対策を講じることが重要です。
このグラフは、急激な変動があるため、データ収集や分析手法の精度を見直すことや、変動の原因を探るための追加調査が必要な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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025-07-01）では、WEIスコアは0.6から急激に下降し、ほぼ0に近づいています。
– その後、グラフ上のプロットは再び0.6以上の高い値に規則的に位置していますが、日付が大幅に進んでいるため、連続的なデータではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月からの急激な下降は、外れ値または異常な変動として注目されます。この現象がなぜ起きたかの原因追及が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青いプロットが実際のデータを示します。
– **予測（予測AI）**: 項目ごとの異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ異なる色で示されています。
– **前年（比較AI）**: グレーのプロットは前年のデータと比較するための参考を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと、後続の予測データまたは前年データとの相関が不明瞭なため、これらがどのように関連しているかの追加分析が必要です。
– 過去の実績値と将来の予測値との関係は乏しいように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフのデータは均一に分布していないため、期間ごとの分布の変化が特徴的です。ただし、具体的な相関は描写されていません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、不安定で変動の大きい状況が読み取れます。これは政策変更や環境変動の影響を示唆している可能性があります。
– 積極的な対応が求められる場面では、変動の原因を分析し、対応策を講じる必要があるといえます。
このグラフは、短期的な変動と予測の難しさを視覚化しており、データ分析を活用して安定的な政策を策定するためのインサイトを提供する可能性があります。
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:
以下に視覚的な特徴と分析を示します。
1. トレンド:
– ヒートマップからは特定の日付と時間帯におけるWEIスコアの変動を見ることができますが、全体的なトレンド（上昇、下降、周期性）はこの部分だけでは判断しにくいです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に目立つのは、極端に高いスコア（黄色部分）と低いスコア（紫色部分）です。これらは特定の日付と時間における顕著な気象イベントや条件を示している可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各セルの色はWEIスコアの強度を表しており、スケールバーに従って解釈します。黄色に近づくほど強いスコアを示し、紫色に近づくほど弱いスコアを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 日付と時間ごとに異なるスコアが観察されますが、データが限られているため、明確な相関関係を見つけることは難しいです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の日付や時間帯におけるスコアの分布を視覚化していますが、相関を見つけるためにはより詳しいデータが必要です。
6. 人間が直感的に感じること、および影響:
– 特定の時間における高いWEIスコアは、極端な気象条件が発生する可能性を示唆します。これは、天候に大きく影響される産業へのインパクトが考えられます。例えば、高スコアの時間帯には、物流や屋外イベントの計画に注意が必要かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間における気象条件の変動を示すのに有用ですが、より長い期間にわたる傾向を把握するには追加のデータが必要です。
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:
このヒートマップに基づいた分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日ごとのデータが色分けされているため、特定の日付と時間範囲での一定のパターンが確認できます。7月1日から7月3日の間に変動がありますが、周期性のようなものは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各日の異なる時間帯に色が大きく異なっている箇所があり、例えば、7月1日19時は濃い紫色であり、他の時間帯とは異なるスコアが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、黄色は高い数値を示し、紫は低い数値を示します。これにより、時間帯ごとのスコアの濃淡が視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日をまたいで観察した場合、時刻ごとに異なる傾向が見られることから、特定の時間帯が他の日とも比較して一貫して高い、または低いスコアを持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば昼間）が一貫して高いスコアを示す場合が見受けられますが、詳細な相関関係を確認するにはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 天気カテゴリでのヒートマップであるため、時間帯ごとの気候条件の変動が何らかの形で個人の活動や感受性に影響を及ぼしている可能性があります。事業や社会活動が特定の時間帯における気象条件に影響される場合、これらのデータは活動予定やリソースの最適化に役立つでしょう。
全体として、時間帯と日付ごとに異なる気候条件のパターンを把握することで、日常生活やビジネス活動を調整しやすくなると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ上の色の変化から、時間（1日ごと）や時間帯ごとに社会WEI平均スコアが異なることがわかります。
– 大きなトレンドや周期性は、データが少ないため具体的には判断が難しいですが、日を追うごとに色の変化が見えるため、多少のパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02日の特定の時間帯（例えば16時）に急激な変動が見られることがあります。この部分は、その時間帯のデータが特異な場合や観測上のエラーであ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**
– 色のグラデーションは、社会WEI平均スコアの数値を示しています。紫色に近づくほど数値が低く、黄色に近づくほど数値が高いことを示しています。
– スコア範囲が示されているカラーバーもありますので、具体的な数値区間を把握できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 現時点で視覚化された日付は3日間のみであるため、関係性を詳細に評価するのは難しいですが、それぞれの日で異なる時間帯のスコアが観測されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は直接視覚的には認識できませんが、各時間帯が個別に評価され、時系列に応じてスコアが変動することがわかります。データの分布にある種の偏りがある場合、それがビジネスや社会に影響を与える部分について、さらに統計解析が必要です。
6. **このグラフから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**
– 人々は特定の日や時間帯に気分や社会活動の変動を感じ取りやすいでしょう。例えば、夕方に気分が良いといった傾向があるかもしれません。この情報は、マーケティング活動やイベント調整に活用される可能性があります。また、異常な数値は、その時間帯に何らかの社会的または環境的変動があることを示しているかもしれません。
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:
この相関ヒートマップから、以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体はトレンドを示すものではありませんが、強い相関が見られる項目同士は、共に同じようなトレンドを持つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はこのタイプのグラフでは示されません。しかし、相関が非常に高いまたは低い場合、その要因が特定のイベントや条件によるものか検討する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はピアソンの相関係数を示しており、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど無相関を意味します。赤に近いほどプラスの相関、青に近いほどマイナスの相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各要素間の関係性として、例えば「個人WEI平均」と「社会WEI （共生・多様性・自由の保障）」の相関が高い（0.96）ことがわかります。これらは同じ基盤を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI （共生・多様性・自由の保障）」の相関が特に強い（0.93）ことから、社会的な多様性と自由が総合WEIに強く影響を与えていることが示唆されます。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に負の相関（-0.06）が見られ、これがストレスが健康状態に影響を与えることの例証となり得ます。
6. **人間が直感的に感じるだろうこととビジネスや社会への影響**:
– 強い相関を持つ要素は、相互に影響を与え合う可能性が高く、政策決定やビジネス戦略において考慮すべきです。例えば、社会的多様性や公正さが全体的なWEIを押し上げている場合、これらを強化することは社会的幸福を向上させる鍵となります。
このヒートマップは、相関が示す因果関係を直接示すものではないため、さらなる調査が必要です。ただし、相関の高い領域に注目することで、次の分析に役立つ仮説を構築する支援を行うことができます。
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、様々なカテゴリにおけるWEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体としてスコアに大きな上昇や下降は見られず、各カテゴリは比較的安定しています。ただし、スコアの中央値にはカテゴリ間での小さな変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のカテゴリでは外れ値が観察されます。「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系整備・貧困撲滅）」に顕著です。これらは特異なイベントや特定期間の影響を示し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**:
– 箱の範囲はスコアの第1四分位数から第3四分位数を示し、中央値の線はそのカテゴリの中心的傾向を示します。
– 外れ値は通常の範囲から大きく外れたデータポイントを示し、特異な状況や例外的な事象を反映しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的なデータの変化というよりも、ある期間の集計された分布を示しているため、直接の時系列の変化はこのグラフからはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリである程度の重なりがありますが、基本的には各カテゴリが独立して分布しています。
– 中央値と四分位範囲の比較で、あるカテゴリが他のカテゴリよりもスコアが高いか低いかを明確に比較できます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 個々のカテゴリのスコアに基づいて、特定の要素（例えば経済や心理的側面）がどの程度影響を受けているかを推測できます。例えば「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア分布の広がりや外れ値は、心理的な健康状態が不安定である可能性を示唆します。
– ビジネスや社会は、特に社会的スコアが低いカテゴリに注目し、改善策を検討する必要があります。特に外れ値が多く見られる領域は改善の余地があるかもしれません。
この分析から、WEIスコアがどの側面で特に強化すべきかが見えてくる可能性があります。データの詳細な解析を行うことで、より具体的な対策が導き出されるでしょう。
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:
このグラフは、天気データの主成分分析（PCA）を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. トレンド
– 散布図形式なので、具体的な時系列トレンドは見えません。ただし、第1主成分が0.52の寄与率を持つことから、第1主成分がデータのばらつきを大きく説明していることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動
– 数値の点がいくつか散らばっているものの、明確な外れ値は特に見られません。
3. 各プロットや要素
– 点の位置は、各観測値が第1および第2主成分上でどのように配置されるかを示しています。横軸（第1主成分）はデータの主要な変動要因を示し、縦軸（第2主成分）はその次に大きい変動要因です。
4. 複数の関係性
– 複数のデータがプロットされているが、それらはある種のクラスタリングを示しているようには見えません。しかし、縦横軸の組み合わせで異なる特徴を捉えている可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 第1および第2主成分上で相反する要素を示している可能性があります。例えば、左下から上方向への傾きは、ある特定の天気パターン（例えば、温度対湿度など）の関連を示すかもしれません。
6. 直感的理解と影響
– PCAを使用している点から、元の複雑な天気データの中で主要なパターンや変動要因を抽出し、単純化して理解しやすくすることが目的です。グラフは、気候パターンの分類や予測モデルの向上に利用できます。また、ビジネスや社会的には、気象による経済リスク評価や資源配分に影響を及ぼす可能性があります。
このような分析は、特定の天気要素が他にどのように影響を及ぼすかを理解するのに役立ちます。
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。
