📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づく総合評価は以下の通りです。
### 時系列推移
**総合WEI**は、7月1日から4日の間に0.6875から0.81に変動しています。この短期間の間に顕著な増加（例えば、7月1日の0.7125から7月2日の朝に0.81）とその後の若干の減少（同日16時に0.77）を観察できます。**個人WEI平均**も同様に、最初の評価（0.675）から最高値（0.775）への増加が見られ、その後わずかな減少があります。**社会WEI平均**では、最初の0.75から7月1日の終わりに0.8525まで上昇し、7月3日の0.7まで下降した後、再びわずかに回復しています。
### 異常値
特定の日付に異常値は検出されていませんが、7月2日の朝に最高値の0.81に達するなど急激な変動が見られます。この変動は、短期間（数時間内）での顕著なスコアの変化を示しており、特別な出来事や重大な変化がこの期間に発生した可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を考えると、この期間のデータ内で短期的な季節パターンが見られます。**季節的なパターン**としては、1日の異なる時間帯におけるスコアの変動が示唆され、**トレンド成分**は全体的な安定した上昇傾向（特に個人健康状態や社会インフラ）が見られます。**残差成分**は、短期間のデータが故にランダムノイズとして扱われるため、異常なイベントがあったとしても検出しにくいです。
### 項目間の相関
項目間の**相関ヒートマップ**を考慮すると、個人の**経済的余裕**と**健康状態**、**社会の持続可能性**が非常に高い相関性を持つことが予測され、社会全体のインフラと多様性の間にも顕著な正の相関があります。このことは、経済的状況の改善が健康状態に大きく影響を及ぼす可能性を示しています。
### データ分布
箱ひげ図から、各スコアのばらつきが観察され、それぞれの中央値が異なる日付での主要スコア間近くにあります。例えば、**個人のストレス**は7月3日の朝に急上昇（0.85）し、それは個々の健康状態、経済的余裕の変動に連動している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、**PC1が51%**、**PC2が27%**の寄与率を持っています。これは、WEIの変動の大部分が経済的余裕と健康状態、社会的持続可能性に起因している可能性が高いことを示唆しています。PC1とPC2の合算で約78%の情報を説明できるため、これらの要素がデータの主要な要因と考えられます。
これらの結果から、持続可能な開発、経済的および健康関連の指標に焦点を当てることが、WEIスコア改善のための重要な鍵となると指摘できます。また、短期間での変動に伴う原因分析と、社会的公平性の向上策が求められると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績値が7月付近で減少しており、その後、データがなくなっています。予測に基づくラインも見られますが、実績と予測でトレンドが異なる可能性があります。グラフの右側に密集したデータは、次の年の同期間にスコアが比較的一定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは左側に一部集中し、そこから急激に減少しています。その後、特に2025年末から2026年初頭にはデータが存在しません。これは季節性や予測誤差を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、7月に急激な変動を示しています。
– 緑の点は前年の実績を表しており、比較分析が可能です。
– 赤い点で示された予測が不完全な疑似データを補います。
– 薄い紫のラインは予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、数値が急に下がる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の実績の間に一定のズレがあるため、季節性のパターンを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータポイントと今後のデータは明確に分かれているため、長期的に観察した場合、スコアの変動に季節性や予測されたパターンの場合に依存が見られるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフ左側の急激な減少は、短期間の異常気象や予測外のイベントによるものである可能性があります。
– 右側のデータの密集は、ある程度安定した期間を示唆します。
– 天気カテゴリのため、これらのスコアの変動は農業やエネルギー消費などのインパクトを持つ可能性があります。
全体として、このグラフは気象データの変動を予測するための分析の一部として利用される可能性があることを示しております。長期的には季節による再発性が観察されるかもしれません。しかし、短期的には予期せぬ変動が観察される可能性が高くなっています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **短期トレンド**: 2025年7月初めにいくつかの実績データ（青い点）が集中しています。この時点ではスコアが安定しているようです。
– **長期トレンド**: その後データが大きく期間を開けて、2026年6月に追加データがあります。詳細なトレンド分析は困難ですが、視覚的には大きな変動はないように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在のデータポイントでは、特に外れ値や急激な変動は観察されません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: 過去の実績データ。スコアは0.7付近で安定。
– **緑の点（前年比較AI）**: 2026年6月のデータ。前年との比較を示し、前年と似たスコアを示唆しています。
– **紫とピンクの線**: 回帰予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、予測の範囲と精度を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データが限られているため、時系列間の詳細な関係性は不明ですが、各モデルの予測はおおむね類似の結果を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 除外されるデータや異常値がないため、相関分析はこのデータセットでは困難です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **人間の直感**: データ間に大きな変動がなく、比較的安定していると感じます。予測モデルも安定したスコアを示しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 大きな変動がないため、ビジネス上では安定したパフォーマンスを予測できる環境であると捉えられます。ただし、より詳細な気候データや他の指標と結びつけることで、さらなるインサイトが得られる可能性があります。
この分析では、データの不足や予測精度の確認が今後の課題となります。より長期間のデータを取得することで、さらなる分析が可能になるでしょう。
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:
このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察について、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフの初期の実績データ（青い点）は、比較的安定して高いスコアを示していますが、予測（予測AI）では徐々に減少しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は急激に下降する傾向を示しています。
– 時間が経つにつれて、前年（比較AI）のデータが一定の位置に収まっていることから、後半に大きな変動がないことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレストの予測に際して急激な下降が見られます。
– 他の予測モデル（線形回帰や決定木回帰）は、より安定した横ばい傾向を予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青い点）は、過去の実際のスコアを示しています。
– 予測（予測AI）の赤いバツ印は将来の予測値を示しています。
– 比較AIの緑色の円は前年のデータを表しており、今年との比較が可能です。
– 予測の下限は灰色の範囲で示され、予測の精度や不確実性を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、一部のモデルで乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰が著しく異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるモデルが用いられていますが、全体的に実績に対する予測で大きく上下変動しているわけではなく、比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このデータは、特定の時期に大きな変動を予測していないため、ビジネスや社会への短期的な影響は比較的少ないと考えられます。
– ただし、ランダムフォレスト回帰による予測の大幅下降は警戒すべき点であり、予測モデルの精度や信頼性について再評価が必要かもしれません。
– 継続的な監視と予測モデルの精度向上が重要である可能性があります。
このように、視覚的な特徴から多様なモデルの予測を評価し、今後の可能性や不確定要素に対する適応策を検討することができます。
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:
### グラフ解釈と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列散布図として示され、開始時から急激に下降するトレンドが見られます。その後、大きく間隔をあけてデータポイントがあり、再度上昇しています。一般的に、初期の低下部分からの復調があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の急激な下落は異常な変動として捉えられ、この変動の要因を確認する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）:** 青色のプロットで示され、実際のデータを表示。
– **予測（予測AI）:** 赤色のプロット。
– **前年（比較AI）:** 緑色のプロットであり、前年と比較した現状を示します。
– **予測の不確かさ範囲:** グレーの帯で示され、予測の精度を表示。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が異なる色で図示。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で微妙な予測違いが示されています。特にランダムフォレストが急激な低下を予測していたようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ密度が低く、各予測モデルの不確かさがある程度大きいように見えるため、長期的な予測の信頼性に変動があると考えられます。
6. **人間の直感・ビジネスや社会への影響**
– 急激な下降と後のリカバリーが示されることで、ビジネスや個人の経済活動が一時的に不安定になる可能性があることを示唆しています。このような動きは、特に天候関連の影響を受けやすい業種への警告として生かせるでしょう。
– 天候の変動が個人の経済的余裕において大きな影響を与えるケースがあることを示しており、気候変動への対策や予測精度の改善が求められるかもしれません。
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ていきます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のスコアは時間の経過とともに大きな変動が見られず、全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 予測（予測AI）と他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も同様に、最初の数日間を除いて横ばいのトレンドを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフでは、特に目立った外れ値や急激な変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色のプロットで示され、過去の健康スコアの実際の値を表しています。
– 緑色のプロットは前年の健康スコアを示しており、一貫して高い値を持っています。
– 予測やモデルによる予測はXマークやラインとして示され、最初は高スコアを予測していますが、実績データと比較して少し過大評価している可能性があります。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、予測精度の幅を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測モデルのデータは密接に関連しており、全体的に一致したトレンドを示しています。前年のデータはこれと比較して高い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアは概ね一致しており、各モデルの予測も実績に近い範囲で推移しています。このことは、予測モデルが過去データを支えにしていることを示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じ取れることとして、健康状態のWEIスコアは安定しており、予測モデルもそれを支持しているという点があります。天気がこの健康指標に与える影響は大きく変動していないと解釈されます。
– 社会的には、この安定した健康状態は、気候変動による影響が比較的少ないことを示唆しており、個人の健康管理プログラムに活用するための有益なデータと言えます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 初期データ（2025年7月）には、実績（青いプロット）が0.6付近から始まり、徐々に1.0に向かって上昇しています。この短期間では、上昇トレンドが見られます。
– その後、大きなデータポイントの間に空白があり、周期性は明らかではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントでは、比較的急な上昇が見られますが、全体的なスコアの範囲内であり、外れ値としては特に目立つものはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測を示し、初期測定の後に配置されています。
– 緑の点は前年のデータを表し、長期的な比較のために使用されています。
– 灰色のバーは予測の不確実性範囲を示しています。
– 線の色（シアンとマゼンタ）は、異なる回帰モデル（決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータは、全体的に予測モデルの回帰線に沿っていることが観察されます。回帰モデルは実績データのトレンドをある程度正確に捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色の実績データは、予測データに対して順応しています。予測の範囲内で変動していますが、大きな逸脱は見られません。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このデータは、WEI（心理的ストレス）スコアが時間の経過とともにどう変化するかを示しています。
– 初期には若干のストレス増加が見られ、その後のデータは少ないものの、前年と比較することで季節的なストレスの変動を考慮できます。
– ビジネスや社会的には、ストレスマネジメントや予測精度の向上に活かせる可能性があります。特にストレスレベルが上昇する時期を予測し、介入策を講じることで、心理的な健康の維持に寄与できるでしょう。
全体として、このグラフは短期的なストレスの傾向を捉えるのに利用でき、また予測モデルの有用性を評価するのに役立ちます。
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:
### グラフ解析および洞察
1. **トレンド:**
– **実績データ（青い点）**は、開始時点で0.6以上から始まり、わずかに下降傾向を示しています。
– **予測データ（ピンク色の線：ランダムフォレスト回帰）**は、急激な下降を示しており、今後の自由度と自治のスコアが下がることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 予測データの急激な下降は非常に目立ち、重要な変動要因（天候変化など）の存在が示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– **実績データ（青）**は、過去の実際の自由度と自治のスコア。
– **予測マーカー（X印）**や灰色の範囲は、予測の下振れ幅を示しており、予測には大きな不確実性があることを示しています。
– **前年度比較（緑）**は、前年度のスコアで、全体的に今年度と比較されるべき基準です。
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を比較すると、実績は安定しているが、予測は下降する傾向があり、モデルが将来的なリスクを予見している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測と実績間にはずれが生じていますが、予測範囲内には収まっています。不確実性が高く、予測の信頼性が問われる可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響:**
– 人々はこのグラフを見て、今後の自由度と自治の低下を懸念するかもしれません。これにより、ビジネス上の重要な判断や施策が必要となる可能性があります。
– 気候や天候要因が自由度や自治のスコアに影響を与える場合、その要因を理解し、適切に対応することは地域管理や政策決定において重要です。
この分析は、適切な政策や対策を講じるための基礎となり得ます。継続的なモニタリングと予測の精度向上が求められます。
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:
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）に比較的高いWEIスコアが観察されるが、その後急激に下降します。その後の期間（2025年11月以降）はデータが示されておらず、スコアは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアは、最初の数か月で急激に下降しており、この変動は特異で注目すべきです。特に紫色の「予測（ランダムフォレスト回帰）」が急な下降トレンドを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、初期に高いWEIスコアを持っています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」であり、年度を通じて比較的安定したスコアを示しています。
– 灰色の帯は「予測の不確かさ範囲」を示しており、特に最初の一定期間は高い不確かさが存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間に大きな乖離があります。特にランダムフォレスト回帰が激しい下降を示しており、線形回帰や決定木回帰と比較して異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データとの間には一定の相関が見られ、予測データが急激な異常な変化を示しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 初期の高いスコアとその後の急激な下降は、何らかの外的要因が公平性や公正さに影響を及ぼした可能性を示唆します。ビジネスや政策決定者にとっては、社会的公平性の測定指標としてWEIスコアを維持するための対策が求められるかもしれません。この変化は政策変更や市場環境、自然災害などの影響が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025年7月付近）の青い点（実績AI）では高いWEIスコアが観察され、その後、時系列が2026年7月にかけて移動するとスコアが急に約0.8程度から0.8までの高い位置に位置しているが、わずかに下降気味です。
– 時間の経過とともに予測データ（緑の点）が同様の高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、データポイントの数が少ないため、詳細な変動を捉えにくい状態です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は、実際の観測値を示しており、最初の数か月に並んでいます。
– 緑の点は将来の予測データを示しており、パフォーマンスの持続可能性が強調されています。
– ランダムフォレスト回帰のピンクの線が実績データと緩やかな連続性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の時系列データと予測の両データは、いずれも高いスコアで一致しており、過去のトレンドが維持されつつあることが示唆されています。
– 比較対象としての前年（灰色の丸）が予測範囲と重なりを見せており、一貫性を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは高い相関性を持っています。データが高位に集中していることは、強固な持続可能性と自治性を示唆しています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– グラフからは、天気に関連する持続可能性と自治性の指標が非常に良好かつ安定していることが直感的に理解できます。
– これは、持続可能な技術や政策がうまく機能していること、および将来的な気候変動への備えが十分であることを示唆しており、ビジネスや社会の安定性が期待できます。
全体として、高いスコアの安定したトレンドは、関連プロジェクトや政策の成功を反映しており、持続可能性を高めるためのさらなる投資や戦略の有効性を評価するのに重要な手がかりと言えるでしょう。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– グラフにはトレンドの明確な上昇や下降が見られません。左側には過去のデータが集まり、右側には予測データが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定していますが、予測（赤いクロス）はその先を示すに過ぎず、急激な変動が予測されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロット（実績）と比較すると、予測は異なる回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって異なる結果を示しています。これにより、各方法が異なる予測精度や傾向を示すことが示唆されます。
– 前年データ（灰色の点）は、実績と比較するためのベンチマークとして役立ちます。
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の密な配置は、過去の実績がどのように推移してきたかの参考になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データは実績と比較して一定の幅（下限かさ範囲）を持っており、予測に対する不確実性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 予測方法の違いが浮き彫りとなり、どの方法がより信頼に足るかを判断する必要性が示されます。
– 社会基盤や教育機会というテーマにおいて、将来の予測の不確実性を考慮し、計画を策定することが重要です。
全体として、このグラフは天気に関連する社会基盤や教育機会の指標における不確実性と、異なる予測技術の影響を強調しています。これを理解することで、関係者はより良い戦略的判断を下すことができます。
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:
### グラフ分析と洞察：
1. **トレンド**:
– 初期の数値は比較的高く、時間が経つにつれて急激に低下しています。この下降傾向は予測（ランダムフォレスト回帰）のデータポイントで顕著です。
– 中盤から後半にかけて一部のデータ（比較AI）のみが記録されており、これらの数値は再び上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な下降が見られ、予測（ランダムフォレスト回帰）において特に顕著です。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいまたはわずかに異なる傾向を示していますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青色の点）は序盤のみ存在し、その後記録がなくなります。
– 予測（×印）は一度大幅に低下した後、再び増加する傾向があります。
– 前年（比較AI）データは後半部分のみ記録され、これが上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間には明確なギャップが見られるため、過去の実績は予測に十分反映されていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な変化部分以外の期間で、前年データと比較した場合に予測スコアは一貫性を欠いているようです。
6. **人間が感じる直感的な印象と社会への影響**:
– 初期の減少は、社会的な不安や問題を示唆している可能性がありますが、その後の上昇は改善の兆しと取れるかもしれません。
– 社会的なダイバーシティや自由度の保障に関する懸念や関心が高まる可能性があります。
このグラフは、データに基づいた社会的施策の計画や予測モデルの精度改善に役立つ要素を提供していると言えるでしょう。特に、予測が急激に変動する要因を詳細に分析することが重要です。
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:
このヒートマップは、360日間の天気カテゴリにおける総合WEIスコアを時間単位で示しています。以下に視覚的特徴と得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性や長期トレンドは示されていません。数日間のデータであるため、短期的な変動を捉えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の16時には、非常に低いスコア（濃い紫色）が観察され、大きな変化が起きていることを示唆しています。
– 2025-07-02の8時には、明るい黄色の色があり、高いスコアを示しています。こちらも急激な変動を反映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**:
– 色調：スコアの大小を示します。明るい黄色は高いスコア、濃い紫色は低いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 色の変化から見て、日にち間での大きな変動が存在し、時間ごとでも顕著な変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のため、広範な相関関係は判断しづらいですが、一部の時間帯でのスコアが突出しているため、特定の時間帯に特徴的な出来事がある可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 高いスコアや低いスコアがある特定の時間帯は、天候に関連する重要なイベントや影響を示唆しているかもしれません。例えば、外れ値は災害的な天候条件を示す場合があります。
– ビジネスや社会的には、これらのスコア変動は、経済活動や日常生活に直結する可能性があります。特に公共の安全対策や事前準備の指針として活用可能です。
これらの洞察から、図の色調や時間の変化を通じて、日々の気象データがどのように変動し、人間の活動や決定にどのように影響を与えるかを考慮することが重要です。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（おそらく「Weather Experience Index」）の平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日次のデータが示されていますが、全体的な長期トレンドは読み取れません。ただし、一日の時間帯による変動が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化は特定の時間帯にはっきりしており、特に16時と19時の間に顕著な違いが見られます。夜間帯（例えば19時）に、スコアが大幅に減少しているようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の強度でスコアの高さが示されています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表し、昼間にかけてスコアが高く、夜間にかけて低くなっているようです。通常、日中の良い天気が高スコアにつながり、夜間の劣悪な天候条件が低スコアを示唆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**:
– 各日の16時と19時の間に一貫したパターンがあり、同様の時間でスコアが変動していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このデータは、時間帯に関連した天気の影響を直接的に示しているようです。昼間における高いスコアと夜間における低いスコアは、次の日への準備や人々の活動に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 日中、特に午後に天候が良好であることは、人々の日常活動やビジネスの稼働においてポジティブな影響を与える可能性があります。逆に夜間の低いスコアは、安全性の確保や計画変更を検討するための指標となるでしょう。企業はこのデータを利用して、天候に応じたサービス提供の改善や顧客サポートの強化に役立てることが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:
天気カテゴリの社会WEI平均スコアに関するヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドについては、画像が一部の日付（7月1日から7月4日まで）しか示していないため、長期的な上昇や下降などの傾向は明確に判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日に黄色で示されている部分は、他の日付や時間帯と比べて高いスコアを示しており、急激な変化や外れ値として判断できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が異なることで、スコアの高低を示しています。色のグラデーションは、青色から黄色への範囲で、色が明るくなるほどスコアが高いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯が独立したデータポイントとして扱われていますが、特に関連する傾向やパターンは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例：7月1日の19時）は他の時間帯と比べてスコアが異なっており、時間帯の違いによりスコアが変動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や社会への影響**:
– ヒートマップの視覚的な違いから、特定の日や時間帯における社会的な行動や活動レベルの変化を示唆している可能性があります。例えば、気象条件が社会活動に影響を与えている場合、その日の活動量や集中度が高まるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯の活動の活発化を予測することで、マーケティング活動や人員配置の最適化に役立てることができるでしょう。
このヒートマップを活用することで、気象条件や時間帯が社会活動に与える影響をより深く理解する手助けとなるでしょう。
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に関する各種WEI項目の相関関係を示しています。色が赤に近づくほど強い正の相関を持ち、青に近づくほど負の相関を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには時系列データのトレンドは表示されていませんが、相関関係を通じて項目間の関係を判断できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の度合いが極端に高い、または低いペアが特に注目すべきです。例えば、`総合WEI` と `社会WEI（共生・多様性・自由の保障）` の相関（0.93）は非常に高く、注意を引く数値です。
3. **要素の意味**:
– 各色は相関の度合いを意味し、濃い赤は強い正の相関、青は強い負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 具体的な時系列データは無く、相関データのみのため、時間における変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `個人WEI（心理的ストレス）`と`個人WEI（健康状態）`の間には高い正の相関（0.84）が見られます。
– `社会WEI（公平性・公正さ）`と`社会WEI（持続可能性と自治性）`の間には負の相関（-0.15）が見られ、これは一部の社会的要因が逆方向に動く可能性を示唆しています。
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、個人のストレスと健康状態が相互に影響し合っているのが明らかです。この関連性は、社会や組織がストレス管理と健康促進にもっと注力すべきであることを示しています。
– 強い相関を持つ社会的要素は、それぞれの政策や改善が他の要素にも波及効果を持つ可能性を示しています。例えば、`社会WEI（共生・多様性・自由の保障）`と関連が強い項目を改善することが、全体の社会的幸福度を向上させる可能性があります。
このヒートマップの解析により、個別の取り組みが他の要素に与える影響を考慮し、総合的なアプローチを取ることが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に大きな上昇や下降トレンドは見られませんが、各カテゴリごとの中位数の高さが異なります。社会的なWEIは比較的高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値がいくつか見られます。これらは特定の期間で大きく異なる値が生じた可能性を示しています。
– 「個人WEI（心配/ストレス）」にも外れ値があり、この要素の状況を注意深く分析する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はWEIスコアの分布を示し、箱の中央線が中位数を示します。箱の上下が第1四分位と第3四分位を表し、ひげはそれぞれの上下の範囲を示しています。
– 箱が長い場合はデータのばらつきが大きいことを意味し、短い場合はばらつきが小さいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由感と自治）」の比較では、分布範囲に差が見られ、心の状態と生活への満足度が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 箱の高さ（中位数）が高いほど、スコアが高いことを意味し、ポジティブな指標である可能性があります。
– 全体的なバラツキと外れ値からは、一部カテゴリでの個人差や外部要因が影響を及ぼしていることが伺えます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 社会的要素のスコアが高い点は、コミュニティや社会の安定性が個人に抱かせる安心感を示唆しています。
– 経済状態や心理的ストレスに関する外れ値は、経済の動向やメンタルヘルスの問題が一部の人々に影響を及ぼしている可能性を示します。
– ビジネスでは、個人の経済状態や心理的ストレスを軽減し、社会的要素を活用することで、より良い製品やサービスの提供が可能性として考えられます。
このグラフは個人と社会の関係性を示すデータセットで、外れ値やばらつきからも重要な洞察が得られます。ビジネスや政策の策定において重要な指針となり得ます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、時間を追ったトレンドではなく、データの分散を二次元で表現しています。よって、直接的な時間的なトレンドは捉えません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– プロットにおいて、左下および右上の点は、他のプロットと比較して際立っています。これらは可能性として外れ値か、独特な傾向を示す日を表しているかもしれません。
3. **プロットの意味:**
– 各プロットは、WEI（天気カテゴリ内の構成要素）におけるデータポイントの主成分を示しています。第一主成分と第二主成分の軸がそれぞれのバリエーションを示し、各ポイントは特定の気象構成要素の組み合わせを示唆しています。
4. **関係性:**
– 複数のデータポイント間の距離が近いほど、それらが似た構成要素を持つことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 第一主成分と第二主成分の間には、特定の線形関係は見られませんが、データの中心付近にプロットが集中しており、比較的一様に分布しています。これはデータ内の多様性を示唆します。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– このグラフから人間が直感的に感じることとして、いくつかの気象の要素が互いに強く関連しているか、または異質なパターンを持つことが挙げられます。ビジネスへの影響としては、特定の気象条件が他の要素にどのように影響を及ぼすかが把握できるため、天気予報関連のビジネスにとって戦略的な意思決定に活用されるでしょう。予測モデルの改善や、異常気象の早期検知などに寄与します。
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。
