📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
#### 1. 時系列推移 (Time Series Trend)
– **総合WEI**: 7月1日から4日の間に、総合WEIスコアは0.7125から0.75625に変動しています。全体として見るとWEIスコアは軽微な上下動がありつつも、0.70-0.81の範囲内に収まっており、特段の顕著なトレンドは見えません。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: どちらも同様に小幅な変動を続けており、特に激しい変化は観察されません。個人WEIは0.675から0.775、社会WEIは0.70から0.85の間で変動しています。
#### 2. 異常値 (Anomalies)
– 以下の異常値が特定されています:
– 総合WEI: 2025-07-02のスコア0.81は高め、2025-07-03のスコア0.69は低め。
– 個人WEI: 2025-07-03のスコア0.78が高め。
– 社会WEI: 2025-07-01のスコア0.85は高め。
– これらの異常値は、特定の社会的イベントや個人の状況によって一時的に影響を受けた可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL Decomposition)
– **季節性**: 短期のデータのため明確な季節性は判断しにくいですが、特定の曜日に何らかのパターンがあるかもしれません。
– **トレンド**: 長期的なトレンドは明確に見られません。この短期間のデータは、特定の長期的トレンドを評価するには不適当です。
– **残差**: 残差成分はランダムノイズとして説明され、特定の傾向は見つかりません。
#### 4. 項目間の相関 (Correlation)
– 強い相関が見られる項目は以下の通りです:
– **個人の経済余裕と健康状態**（0.75以上）が比較的高い相関。
– **社会公平性と多様性の保障**も高い関連性が推測されます。
– これらの相関は、生活の質や社会的支援の影響が個人の経済的安定に密接に関与していることを示唆します。
#### 5. データ分布 (Data Distribution)
– 箱ひげ図からは、各WEIスコアの中央値は安定しており、大きな外れ値は観察されません。
– **ばらつき**: 社会WEIは個人WEIに比べ全体的にばらつきが大きいことがわかります。
#### 6. 主要な構成要素 (Principal Component Analysis)
– PC1とPC2の寄与率はそれぞれ45%と23%です。PC1は全体の変動の約半分を説明し、これは主に個人および社会WEIにかかわる要因から成り立っていると考えられます。PC2は、残りの変動の一部を補完していますが、こちらはより複雑な社会的・経済的要素の絡みを示唆しています。
### 洞察と結論
このデータセットは短期間かつ限られた範囲のWEIスコアの変動を示しており、分析の結果、特に顕著な変動やトレンドは見られなかったです。しかし、日付ごとの異常値は特筆すべきであり、特定の短期間の出来事や状況がこれらのスコアに影響を与えた可能性があります。また、項目間の相関は、社会的なサポートと個人のウェルビーイングの間の結びつきを示唆しており、これに注目することがさらなる意味ある施策立案に
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
– **実績（実績AI）**: 初期において高めのWEIスコアを示していますが、期間終了時にかけてやや下降傾向が見られます。
– **前年前年との比較**: 前年度のデータ（緑色）は、評価期間後半で見受けられ、比較的一貫しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データにおいて、いくつかの異常値が観察されています（黒い円）。
– **急激な変動**: 特に初期に、線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測が実績から大きく離れているため、予測期間において急激なスコアの変動が考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色とスタイル**:
– 青色の実績データが実績AIによるもので、実際の観測値を示しています。
– 緑色は前年のデータであり、前年の実績との比較を示しています。
– 紫やピンクの線は異なる回帰手法による予測を示し、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は初期に実績から大きく離れています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データがタイムスパンで重なり、年度前半に異なる予測手法が試されているが、予測精度が乏しい時期があるようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の予測による広範なσ範囲は、モデルの予測不確実性を示唆しています。
– 実績と前年間でのスコアの差は、昨年とのライフサイクルの違いや外部要因の変動を示すかもしれません。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**: 初期の予測モデルは実績と大きなズレがあるため、特に初期のモデル改善が必要です。これは、未来予測の精度向上が必須であることを示唆しています。
– **ビジネス・社会への影響**: このようなWEIスコアの変動は、特に気候の変動による影響を受ける産業や政策に大きなインパクトを与える可能性があります。特に農業や観光業では予測の精度向上により、リスク管理や計画の最適化が求められます。
このような分析に基づいて、モデルの精度向上や外部要因（例: 気候変動、異常気象）の考慮が重要となるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは横ばいのトレンドを示しているように見えます。ただし、期間の大半でデータがないため、全体のトレンド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に異常値が示されており、通常の範囲から外れた値が強調されています。これらの異常点は、予測や実績から大きく離れた値として扱われるでしょう。
3. **各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×は予測データを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、それが今年のデータとどう異なるかを示すための参考点として使用されています。
– 紫やピンク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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測のモデルが異なるため、予測結果の範囲に多少のばらつきがあります。ただし、それぞれが示す範囲は狭いことから、全てのモデルが同様の傾向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**
– 現在のデータでは、異常値を除き、実績と予測の間に明確な差異や相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察及び社会的影響**
– 異常値の存在は、突発的な天候変動や予測の精度に影響を与えうる要因（例えば、未予測の気象現象）を示唆しています。
– 人間的には、異常値が予測や実績と大きく乖離している事実が特に注目されるでしょう。このような異常値を正しい予測に活かすことができるなら、気象関連の計画や災害対策の精度向上に寄与する可能性があります。
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**
– グラフ全体で明確なトレンドは見られません。しかし、プロットが2つの異なる期間に分かれており、初期の数値は高めで、後半は安定した値として現れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分で異常値が観測されています。この異常値は他のデータポイントとは大きく離れており、一時的な異常な状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによるデータで、紫の線はさまざまな予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 異常値は黒で囲まれたプロットとして示されています。
– 前年比較のAIデータは緑色で示され、後半に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前半のデータは実績AIと予測AIの異常値が強調されている一方、後半は前年と比較されたデータのみが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半では数値のばらつきが大きいものの、後半では数値が非常に密集しており、WEIスコアが安定化しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、前半に何らかの影響があった可能性です。特に異常値は、気候変動や天気の極端な変化を示唆しているかもしれません。
– もし、ビジネスや社会で天気が大きく影響を与える状況である場合、初期の異常事例は対策が求められる重要指標となるでしょう。後半の安定したスコアは、正常な状態へ復帰したことを示しているかもしれません。
このグラフは、特定の時点での異常値を特定し、将来の対策や改善の検討に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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は比較的短期間で観察されています。急激な変動が見られますが、持続的なトレンドの判断には期間が短すぎます。
– 予測の範囲は期間内においては一定の幅を持ち、いくつかの予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が試みられています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績」データには急激な低下が見られ、一部「異常値」として認識されています。
– 予測モデル間でのバラつきがあり、このための根拠として急激な変動が重要視されていると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績」データ（青点）は現在のパフォーマンスを示しています。
– 「予測」データ（赤いバツ）は未来の見通しを示していますが、かなりのバラつきがあります。
– 「異常値」（黒丸）は異なるパラメータや外的要因の影響により生じた可能性のあるデータ点です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績データが異なる期間にまたがっており、予測の信頼性が協調的に示されています。
– 過去との比較データ（緑）は時系列予測におけるベンチマークとして用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 急激な変動があるため、全体の分布が非常に広がっている可能性があります。
– モデルによる予測間での相違は、各モデルがデータの特定側面にどのように反応するかを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 経済的余裕を計測する指標として、外れ値や突発的な変動は予測の不確実性を示しています。
– 期間内に適切な施策や対応がなされない限り、経済的状況の悪化が懸念されます。
– ビジネスや政策立案において、予測の信頼性を高める必要があります。特に異常値を引き起こす原因の特定や、影響を緩和する方法の探索が重要です。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。初期（2025年）のスコアは0.8に集中しており、後半（2026年）のスコアは異なる範囲に位置しています。
– 全体的に見て、時系列の中心には大きな変化や周期性は見られませんが、異なる時期間でのスコアの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で「異常値」として識別されているプロットがあります。この異常値は他のスコアから逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**: 過去のデータを示しています。
– **予測：線形回帰（灰色）・決定木回帰（紫）・ランダムフォレスト回帰（ピンク）**: さまざまな回帰モデルによる予測値を表しています。
– **前年度（緑）**: 前年のデータが用いられていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のスコアは比較的に集中的にプロットされており、予測モデルによってその外れ値が説明されようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰とランダムフォレストは異常値を除いて一定の予測をしていますが、決定木回帰はより変動を反映させようとしているように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 時系列における健康状態のスコアを鑑みると、予測モデルの精度や異常値の検出に挑戦が見られます。これは、健康予測におけるモデル選択の重要性を強調しており、個々の予測方法が持つ限界を反映しています。
– ビジネスや社会に与える影響として、異常値の適切な扱いが健康管理やリスク評価における重要な役割を果たすことが示唆されており、これにより予測精度の向上が期待されます。
この分析は、個人の健康状態をより良く管理するための洞察を提供し、適切なモデル選択と異常検出の重要性を示すものです。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの360日間の時系列散布図です。以下に、グラフの分析結果とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、評価日が数回に分かれており、長期的なトレンドを視覚化するにはデータが不足しているように見えます。現時点では、特定の上昇・下降トレンドは明確には見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半部分では、複数のデータポイントが「異常値」としてマークされています。これにより、通常の範囲を大幅に外れたデータがあることがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を、緑色の点は「前年（比較AI）」を示しています。実績データは、予測値と比較するための基準となります。
– 紫やピンクの線は、「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」による予測を示しており、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測結果を比較できます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 異なる予測アルゴリズムが示す通り、予測結果にばらつきがあることがわかります。これは、モデルの違いによるもので、現実のデータに対する反応の差異を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「異常値」とされたデータ点の位置や頻度から、予測と実績AIの間にまだ改善の余地があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの変動は心理的ストレスの変化を表しており、これが季節や特定の出来事（天気）が与える影響かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理やメンタルヘルスケアの必要性が高まる可能性があります。また、天気の影響を受けやすい人々への支援策が考えられるでしょう。
グラフの見た目とデータを見ると、さらなるデータ収集やより精度の高い予測モデルの構築が求められる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータは、わずかに上昇傾向にあることが見受けられますが、データの変動は少ないです。
– 予測のトレンド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）についても、いずれも軽微な変化を示していますが、大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別されている点がありますが、その他の値のクラスターから大きく離れているという印象は受けません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データと予測データは密接に関連しており、モデルが比較的正確である可能性を示しています。
– 線の色が異なる複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれており、それぞれ異なる手法による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの初期部分と最後の部分でクラスターが分かれており、それぞれ異なる季節や気象条件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**:
– 全体的な傾向として、大きな変動はなく、比較的一定の範囲でデータが分布しています。
– 予測が実績とほぼ一致しているため、高い相関関係があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、気象条件が個人のWEIスコアに安定的に影響を与えることが示唆されており、季節や長期的な気候変動がなければ、大きな変化は期待できないでしょう。
– ビジネス面では、個人への影響が安定しているため、長期的な施策の計画に役立つと考えられます。一方で、異常気象や予期せぬ環境変化に対する備えが必要です。
### 結論
このグラフは全体として比較的安定したトレンドを示しています。ビジネスや社会への影響を考慮する際には、予測モデルを活用しつつ、外部の気候変動要因に対するリスク管理が重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の「実績AI」と予測のデータポイントは高いWEIスコア（約0.8付近）で、突然急激に下降しています。
– その後の期間（予測）において、スコアは0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測は大幅な変動を示しており、その後急激に低下しています。これは何か異常な事態が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績AI」(青色)は初期で測定された実データを表しています。
– 「予測」(各色)は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 外れ値（黒い円で囲まれたデータポイント）は、予測と実績の間で大きく異なる点を示しています。
– 比較AI（緑色）は、前年のデータを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと比較AIの間で大きな乖離が見られます。前年のデータは最新のデータよりもスコアが高く、安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績は予測と合致するが、その後急激な変化が生じ、長期間にわたり低スコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 突然のスコアの低下は、社会的に公正性や公平性が問題視されている可能性を示唆しています。
– 予測モデルが実績に対する高い初期信頼を示しているにもかかわらず、その後失敗したことを考慮すると、モデルの改善が必要かもしれません。
– 社会やビジネスの観点から、突如として公正性スコアが低下することは、政策や企業の評判にネガティブな影響を与える可能性があるため、早急な対応が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側に実績データ（青い点）がまとまっており、右側に予測データ（緑の点）があるため、グラフの中心から両端に分かれる形です。この配置から、過去のデータが一定している一方で、将来的な予測が別の安定した値を示す可能性があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点に異常値（黒い円）として特定されているデータが存在しますが、極端に離れているわけではなく、実績の範囲内と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、緑の点は翌年の予測を表しています。予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は非常に狭く、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 紫ラインは予測に関する異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しており、特に目立つ急激な変動や外れたトレンドは見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が異なる期間に配置されており、比較するには適していますが、データが限定されているため深い相関関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には大きなトレンドの変化が見られないため、一貫性のあるデータパターンが持続している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、天気に関連する持続可能性と自治性のスコアが比較的一定している可能性を示唆しています。ビジネスや社会においては、現在の気候条件やその予測が持続する限り、大きな環境変動によるリスクは低いと判断するかもしれません。安定性が期待できるため、長期の計画を立てるのに有効でしょう。
全体として、このグラフは過去からの安定した状態が将来も続く可能性を示しており、それに基づいた計画や戦略に安心感をもたらします。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分では、実績データ（青い点）が比較的高い位置にあり、直ちに下降する様子が観察されます。
– その後、非常に低いスコアまで急激に下がっている様子が見られます。
– 結果として、周期的な動きや横ばいのトレンドは見えず、急激な下降が目立っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左端に見られる急激なスコアの低下が特筆されます。これが異常値として扱われている可能性があります。
– 複数の異常値が青色の実績の近くにプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しており、赤色の×は予測データです。
– 黒円の中の青い点は外れ値を示しており、重要な異常を示しています。
– 緑色の点は昨年の実績を示しており、現在のデータと対比するための参考として役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種回帰線（予測）がありますが、これらが実績データに対してどの程度精度があるかを理解するために重要です。
– 特に、線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の比較が微妙な違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に大きな乖離があり、予測モデルの精度や適合性について再評価が必要です。
– 一定のパターンが見られないため、モデルの選択やデータの前処理が見直されるべきです。
6. **感覚的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– 急激なスコアの低下は、社会基盤や教育機会における不安定要素を示唆しており、対策が求められます。
– モデルの予測能力に重要な課題があることが示されており、より信頼性の高いデータ取得と分析が必要です。
– 長期的には、過去のデータや異常値を考慮した持続可能な計画立案がビジネスや福祉の分野において重要です。
このデータから直感的に感じ取れるメッセージは、不安定な基盤や政策の改定が迫られている可能性があるということです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数ヶ月で「実績（実績AI）」のスコアは0.8付近を保ちましたが、その後すぐに急低下しています。
– 逆に「前年（比較AI）」のデータは、途切れていますが期間の終わりに近づくにつれて、0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の最初の部分で、スコアが急激に下降する外れ値が見られます。この急低下は、異常な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示し、赤い×は「予測（予測AI）」を示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、前年のスコアが安定していることを示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、実績データに基づいた予測の軌跡を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績スコアと前年のスコアの間には一貫した乖離が見られ、特に初期段階で異なる動きを示しています。
– 予測の手法ごとに推移の差異があり、特に「ランダムフォレスト回帰」が急激に下降し過ぎる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関は明示されていませんが、実績と前年のデータ間で異なるパターンが観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、初期の予測精度が低い可能性があり、天気に関連する要因による不確定性が存在することが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、データの急激な変動は投資や政策策定におけるリスク管理が必須であることを示唆しています。
– 予測精度の向上が必要で、そのためにはデータの質とモデリング手法の改善が重要となります。
全体として、最初の急激な変動を管理し、より安定した予測モデルを構築する必要があります。また、直近のデータに対するリスク評価を強化するとともに、データの信頼性を高める手段が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性と変動**: ヒートマップの色の変化から、日付と時間帯に応じてWEIスコアが変動していることが分かります。特定の日において、明らかな周期的な変動や、特定の時間帯でのスコアの変化がみられる可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **特定の日や時間の異常値**: 7月2日の午前中は非常に高いWEIスコア（黄色）を示し、他の日の同時間帯よりも顕著な違いがあります。これは特異的な気象条件を表しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: カラーバーによる色分けは、数値の大小を示しています。黄色が最も高いスコアを、紫色が最も低いスコアを示しています。
– **密度**: カラーの変化により、時間と日付に沿ったWEIスコアの密度変化が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時間帯での色の一貫性がないため、日毎や時間毎のスコアに相関関係があるかを特定するのは困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– このヒートマップ単体では、明確な相関関係を示すのは難しいですが、7月2日の午前中の高スコアは、特定の気象イベントと関係しているかもしれません。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **人間が感じること**: 色の変化は、見た目で違いやパターンをすぐに把握できるため、視覚的に分析しやすいです。
– **ビジネスや社会への影響**: 高スコアの時間帯を特定することで、特定の条件下での行動や準備が可能になります。例えば、特定時間に活動が増加する要因を考慮した対応策が期待されるかもしれません。
このヒートマップから、特定の日や時間帯における気象条件の変動を視覚的に捉えることができます。この情報は、例えば小売業や交通分析における時間戦略の改善に役立つ可能性があります。
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:
以下はこのヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 色の変化が四角形ごとに異なるため、時間経過に伴う明確な上昇または下降のトレンドはありません。しかし、特定の時間帯と日付で異なる色が見られ、周期性やパターンがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の7月1日と16時の7月3日で暗い紫色のプロットが見られます。これらは他の時間帯や日に比べて極端に低い値を示しています。
3. **プロットの意味**
– 色は値の高さを示しており、明るい黄色が最も高く、暗い紫が最も低い値を示しています。従って、青緑色や緑は中間の値を表します。
4. **時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で色の変化が見られるため、日付や時間帯によってデータの相関や変動があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯と日付の組み合わせによって値が変わるため、特定の日付や時間に依存するパターンが存在する可能性が高いです。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間の直感として、夜の時間帯（19時）にスコアが低く、午後の時間帯（16時）に高い傾向があるように見受けられるため、活動レベルや生産性が変動している可能性があります。これは天気に基づくものである可能性が高く、ビジネスにおいてはこの時間帯によって売上や顧客の行動を予測し、対応することができるかもしれません。
これらの分析を基に、データのさらなる詳細な解析や特定の時間帯における特異点の原因を特定することが推奨されます。
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:
この天気カテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、日付と時間帯によって天気スコアに変動が見られます。一部の時間帯で明らかに高いスコアが観測されることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例えば、2025年7月2日の8時の黄色（高い値）は他の時間帯に比べて特異な高スコアである可能性があります。これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色や明るい緑はスコアが高いことを示しています。一方、青や紫は低いスコアです。19時に青から緑の変化が見られ、この時間帯でのスコアの上昇を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間内のスコアは時間帯で変動しており、日中に一貫して高い、または低いスコアを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変化により、午前中から午後にかけてのトレンドがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は、高スコアの時間帯を見て、その時間枠でアウトドア活動を計画するかもしれません。例えば、明るい色が屋外活動に適した天気を示すと直感的に感じることができます。
– ビジネスへの影響としては、特にイベントやサービスが天候に依存している場合には、このデータを基に計画を調整することが考えられます。
このヒートマップは時間帯別の天気の変動を視覚的に示しており、特定のトレンドや異常値を迅速に把握するのに適しています。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– WEI項目間の相関ヒートマップは、トレンドというよりも、項目間の長期的な相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値や急激な変動は、相関ヒートマップでは直接示されません。ただし、非常に低い相関値（0に近い）や明確に負の相関は注意すべきポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色が濃い部分は、高い正の相関を示し、青色は負の相関を示します。例えば、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が高いことがわかります（0.90）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの具体的な関係は直接示されませんが、統計的な結びつきが強い項目同士が明示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目は中程度から強い正の相関を持つことがわかります。特に、個別と社会的な要因が多くの相関を持ち、社会的要因は内部でも強い結びつきを持つ傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、個人と社会のWEI（幸福指数のような指標）が相互に影響することが分かります。健康状態や経済的余裕といった個人の要素が、社会の共生性や多様性と密接に関連していることは、政策策定者にとって重要な示唆となります。社会的公平性が持続可能性や公正性と強い関連を持つことから、これらの向上が総合WEIに寄与する可能性が考えられます。
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:
このグラフは、さまざまな天気カテゴリにおけるWEIスコアの分布を箱ひげ図で示しており、360日間のデータを比較しています。以下の点に基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリに対するWEIスコアの分布に明確なトレンドはありませんが、一部のカテゴリは他よりも目立って高いまたは低い分布を持っています。
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、多様性、自由の精神）」などで顕著です。
– 外れ値はデータの異常や極端な状況を示唆しており、それらの要因を詳細に分析することが重要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱は25パーセンタイルから75パーセンタイルを示し、中央値を示す線が含まれています。
– 各カテゴリのスコアがどのように変化しているかを視覚的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリ間での明確な相関関係は直接示されていませんが、いくつかのカテゴリで類似の分布が見られることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリ間でスコアの重複が見られ、それらが関連している可能性を示唆しています。
– 密集しているボックスがあるカテゴリは、スコアが比較的一定である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**:
– 気象や環境が心理的ストレスや経済状態に影響を与えている可能性があります。
– 社会的公正や共生が良好なWEIスコアを持つことが、持続可能な社会にとって重要であることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、気象データに基づいたリスク管理や戦略の策定に役立てられる情報を提供しています。
この分析をもとに、さらなる詳細なデータ解析や、特定のカテゴリにおける外れ値の要因の調査が推奨されます。
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:
このグラフは、天気カテゴリーに関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。PCAは多次元データを可視化するための手法で、データを影響の大きい順に並べ替えてプロットします。以下に各ポイントに注目して分析します。
### 1. トレンド
– グラフは、第一主成分と第二主成分の間の関係を示しています。具体的な傾向（上昇、下降、周期性）はこのプロットから直接的には読み取れませんが、全体的に広がりを持つ分布を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に目立った外れ値は見受けられませんが、右上と左下に位置する点が少し離れた位置にあり、一般的な分布から離れている可能性があります。特に、第一主成分の値が極端に高いまたは低いものです。
### 3. 各プロットや要素
– 色や密度の違いは示されていないため、プロットの意味は第一主成分と第二主成分の値そのものにあります。各点は、主成分の影響を強く受けた変数もしくは条件を示していると考えられます。
### 4. 複数の時系列データ
– このグラフは時系列データを直接的に示してはいないものの、異なる天候条件や要素の総合的な関係性を視覚化しています。
### 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相関は見られません。点は比較的ランダムに分布しています。ただし、全データ点が似たような中心からの距離を保っているようにも見え、一定の分布を示す可能性があります。
### 6. 直感的な理解およびビジネス/社会的影響
– このデータは特に特定の天候現象が他の要因とどのように関連しているかを示すことができ、気象予測や異常気象の分析に役立ちます。
– ビジネス上では、気象条件の変化が市場に及ぼす影響を理解することで、より効果的な戦略策定が可能になるかもしれません。たとえば、農業やエネルギー産業にとっては重要な洞察を提供する可能性があります。
この分析は、気候データの異なる構成要素がどのように共通するパターンを形成しているかを理解するための有用な基盤となります。
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。