📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的分析
**時系列推移:**
– **トレンド**:
– 総合WEIは7月1日から4日間にわたり、全体的に0.71から0.81の範囲で変動しています。一般的に、急激な上昇や下降が見られ、安定性に欠ける様子がうかがえます。
– 個人WEI平均は0.68から0.78の範囲で変動しており、日によって値が上下していますが、高い日と低い日が交互に訪れるような傾向があります。
– 社会WEI平均は、最初の数日間は0.85前後と高い水準にあり、その後、若干の低下を示しています。
– **顕著な変動期間**:
– 特に7月2日の高値0.81（総合WEI）と7月3日の低値0.69は顕著であり、外的要因が影響した可能性が考えられます。
**異常値:**
– 7月1日、2日、3日の各WEIスコアで異常値が検出されています。この異常値の背後には、特定の社会的・経済的イベントや季節的な要因（天気の変動によるエネルギー供給状況の変化など）が関連しているかもしれません。
**季節性・トレンド・残差:**
– STL分解を行うと、WEIスコアにおける変動の一部は季節性による影響を受けている可能性があります。具体的な外的要因は不明ですが、気象条件の変動が影響しているかもしれません。
**項目間の相関:**
– 各項目間の相関が強いことが想定されます。特に、「個人の経済的余裕」と「個人健康状態」には強い相関が見られる可能性があります。これらの要素が総合WEIに強い影響を与えていると考えられます。
**データ分布:**
– 箱ひげ図を利用してWEIスコアの分布を見ると、中央値に対する外れ値がいくつか認められるはずです。特に異常値として指摘されているスコア（0.81、0.69など）は、外れ値として影響を与えています。
**主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析において、PC1が45%の寄与率を占め最も大きく、次いでPC2が23%を占めています。主に「経済的余裕」と「健康状態」がWEIの変動に寄与している可能性が高いです。
### 詳細項目の分析
– **経済的余裕**: この項目は、全体的に高い状態を維持しているが、個人WEIで異常値が複数見られることから一部の個別要因が影響していることが示唆されます。
– **健康状態**: 一定の高値を保っているものの、異常値の存在が継続的な健康状態の不安定性を示しています。
– **心理的ストレス、自由度と自治**: これらはそれぞれに異常な変動があり、特に7月3日や4日においてスコアが非常に異なっています。
– **公平性・公正さ、持続可能性、社会基盤**: スコアは比較的一貫していますが、特定のタイミングでのドロップが見られ、季節性や外的要因の影響を受けている可能性があります。
– **共生・多様性**: スコアに多様な変動があり、一部の日付で低いスコアが観測されています。この要素が全体的なWEIの幅広い変動に影響していると思われます。
**総括:**
データ全体として、短期間内での急激な変動がいくつか認められ、特定の日に異常値が出現しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と直感的な洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）に大きなトレンドは見られず、評価日の初期に集中しています。
– 予測（赤い×）と予測の線（紫色）が示されており、期間が進むにつれて下降トレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で示されたデータがありますが、実績の範囲内にあるためそれほどの異常ではないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のAIによる実績を示しています。
– 赤い×は予測されたWEIスコアです。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性についての情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されていますが、どの手法も同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的狭い範囲に収まっており、個々の点が密集しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 現状の実績データは一定の安定性を示していますが、予測によれば将来的に下降する可能性が示唆されているため、対策が必要です。
– ビジネスへの影響として、天候に関する対応策や戦略の再評価が求められるかもしれません。
– 社会的視点では、天候予測の精度向上が今後のWEIスコアの管理に役立つでしょう。
この分析においては、将来の予測が下降トレンドを示している点が特に重要であり、天候の変動に備えたプロアクティブ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:
以下に、このグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドが示されていません。個人のWEIスコアの実績は初めの数日に集中しています。その後は予測値が横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされた点がいくつかありますが、大きな変動は確認されません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、初期数日間に集中しています。
– 赤い「×」は予測データですが、表示されていないかもしれません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、予測ライン（薄緑、緑、紫）が非常に似通っているため、予測モデル間に大きな違いがないことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは期間の初期にのみ存在し、その後は予測データの表示が続いています。各予測モデルの結果に大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定のレンジ内に固まっており、予測はその傾向をベースにしているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 実績データが期間の初めにしかないため、これは予測精度を評価するには限られた情報かもしれません。
– 各モデルの予測が一致していることから、モデル間の信頼性が高い可能性があります。しかし、実績との乖離が将来的に発生する可能性もあるため、予測の信頼性をより高めるためにはさらなるデータが必要です。
この結果は、天気に関連する予測を行う際の初期段階では実績データのさらなる収集や追加のモデル調整が必要であることを示唆します。ビジネスへの影響として、予測の精度向上がリソースの最適配分やサービス向上につなが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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、短期間に一定の範囲に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値として示されている値がいくつかあり、全体的に不安定な測定がされている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、赤い×は予測ポイントです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 短期間の実績データと長期間の異なる回帰予測が示されており、それぞれの予測モデルが異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた範囲に集中しており、非常に変動が少ないように見えます。
– 異なる予測モデルの間に相関がない可能性があり、それぞれ異なる未来を描くことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 短期間のデータに基づく予測モデルが信頼性を持つかどうかは慎重に評価する必要があります。このデータが実際の状況を反映していない場合、予測に基づく意思決定はリスクを伴う可能性があります。
– 異なる予測結果は、モデル選択が将来の予測精度に大きく影響を及ぼすことを示しており、天気関連のビジネスや社会的計画において、データとモデルの慎重な評価が求められます。
このような分析や洞察を基に、天気関連の予測モデルをどのように改善、または選定するかについての課題が浮き彫りになります。
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（青色プロット）は横ばいで、一貫して約0.75から0.85の範囲内にあります。
– 予測（ピンクの線）は全体として下降トレンドを示しており、時間の経過とともに下がる予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおける外れ値は、一つの大きなプロットで示されています。これが特に目立っています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ（実際の経済的余裕を示すスコア）。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は未来の予測値を示し、時間が経つにつれて減少しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、様々なモデルによる信頼区間を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較により、予測精度やモデルの適切さを評価することができます。ただし、予測は実際のデータとは異なる方向に進んでおり、注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは一定していますが、予測は反比例的に減少しているため、モデルが何らかの外的要因を考慮している可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人々は、現在の安定したWEIスコアに安心を覚えるかもしれませんが、予測される下降トレンドは注意を引く要素となるでしょう。
– ビジネスや政策決定においては、予測される下降が真実であれば、今後の経済的準備が必要になる可能性があります。特にランダムフォレスト回帰分析が示す下降の予測に基づいて、対策を立てることが有益です。
これらの観点から、特に影響を受けるセクターや個人は、この予測下降を警告と捉え、適切な対策を考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**はしばらく横ばいの後、上昇しています。このことは、健康状態の指標が初期には安定しており、その後さらに改善されたことを示します。
– **予測（予測AI）**は一定に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データポイントの中にいくつかの外れ値が存在しますが、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青丸**は実績データを表し、初期データはグレーの不確かさ範囲に収まっています。
– **赤いクロス**は予測値で、非常に安定しています。
– ラインの色（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる予測モデルの結果を示しています。それぞれの予測モデルによって微妙な違いがありますが、基本的に同様の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの相関関係は強く、予測が実績に対して信頼性を持っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に低めでありましたが、その後予測データに近づくように上昇しました。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般的な健康状態の改善が見られ、予測モデルはこのトレンドを予測するに適しています。これは、健康関連の管理や改善施策の効果を示す可能性があります。
– ビジネスの観点では、この予測モデルを活用することで、健康関連サービスの効率化や、個別最適化が進む可能性があります。データが予測に近づいていることは、予測精度の高さを示し、信頼性のある健康管理システムの基盤となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は短期間（7月1日から7月5日）に集中しています。この期間のデータは大きな変動はなく、一定の範囲に収まっています。
– 予測データは7月5日以降、横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間（7月1日から7月5日）に複数の外れ値が見られますが、急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、紫の線は予測データ（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。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは短期間においてのみ提供されており、その後の予測データと比較することで、予測の精度や不確かさを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた範囲内に分布しており、予測データはこの範囲を基に一定のレベルを維持することを示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは非常に限られた期間の実績データに基づいて予測されており、データの限界を考慮する必要があります。
– 心理的ストレスの管理や健康に関するプランニングには、より多くのデータポイントが役立つでしょう。
– 業務上や社会的な観点からは、ストレスレベルの予測が安定していることは安心材料ですが、長期的なデータ取得が必要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいで推移しています。実績のスコアはほぼ一定です。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてがほぼ同じなだらかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データ点が外れ値として示されています（濃い輪郭の円）。これらはモデルの予測範囲外の値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）が示すデータポイントです。
– 各回帰線（予測線）は異なるアルゴリズムによる予測を表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示します（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間に一致しない部分があり、特に初期の実績データには複数の外れ値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測された中心傾向に対していくつか大きく外れる例外を除いて、全体的に狭い範囲内に分布しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績データの初期に外れ値があることは、予測アルゴリズムが一部の異常を捉えきれていない可能性を示唆しています。これにより、モデルの改善のためのさらなる調査が必要です。
– このグラフは、気象パターンの中で一部で不確定性があることを示しており、自治や自由度に影響を与える可能性があります。ビジネスや社会的には、異常気象への対策が重要であることを示唆しています。多くの場合、予測が示す安定したトレンドは安心材料となりますが、一部の外れ値はリスク管理の観点からは懸念事項です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、一定の高い水準で横ばいを続けています。このことは現在、天気関連の社会WEIスコアが安定していることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は、初期には実績と一致しているものの、その後急激に下降し、0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおける外れ値は、異常値として黒い円で示されています。ただし、これを除けばデータは比較的一貫しています。
– ランダムフォレスト回帰予測の急激な下降は非常に異常で、何らかのデータやモデルの問題を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示し、安定していることが強調されています。
– ピンクのラインは、予測が現時点で非常に不安定であることを示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示しており、予測が信頼性に欠け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**
– 現状、実績と異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には大きな不整合が見られます。これは、モデルによってかなり違った将来のWEIスコアの動向が示唆されており、今後の動向を確定するにはさらなるデータ分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに関しては、強い相関関係や変動のパターンが見られない特性であることが考えられます。しかし、外れ値の影響を考慮すべきです。
6. **直感的な理解およびビジネス・社会への影響**
– 安定した実績が確認される一方で、予測データの不一致により、今後の天気関連の社会WEIへの影響を過小評価あるいは誤った理解に陥るリスクが存在します。したがって、より正確な予測モデルの構築が求められます。
– 社会的には、この不確実性が対策の立案や資源の配分に影響を及ぼす可能性があり、データ解析や予測手法の精度向上が重要です。
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
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータポイントは初期数日間に集中しており、その後のデータは記録されていないため、トレンドを明確に特定することは難しいです。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」の線は横ばいで一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの「実績」データポイントが並んでいる以外に、特定の外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは「実績」を示し、これは初期の観測データを表しています。
– 紫色の横線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示し、これが一定の予測値を維持していることを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示していますが、幅は狭いため、予測の信頼性が比較的高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレストによる予測が視覚的に比較され、予測が安定していることが示されていますが、実績データが限られているため、直接の相関関係は明確でありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的集中的に分布しているため、初期の段階ではその安定性が確認できますが、それ以上の期間での変化は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期データと現時点の予測が安定的であり、持続可能性や自治性のスコアが一定のレベルにあることが期待されます。
– Businessや社会の観点からは、予測の信頼性が高いため、将来的な計画立案や持続可能な施策の策定に対して安心感を持って取り組める可能性があります。ただし、実績データの不足に注意が必要です。
全体として、このグラフは予測が安定しており、持続可能性に関する指標として一定の安心材料を提供していますが、長期間にわたる実績データを収集することで、さらに正確な分析や洞察が得られるでしょう。
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:
グラフの分析について、以下の点を考察します。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）はスコアが0.8付近に密集しており、期間中に大きな変動は見られません。
– 予測ラインは全体としては水平であり、特に線形回帰と決定木回帰が維持されています。
– ランダムフォレスト回帰のみが下降のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータがあり、その点がほかのデータから逸脱しています。これは実績と比較して異様なスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績で、実際に観測されたスコアを示します。
– 赤いバツ印は予測値です。
– 異常値は黒枠で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、xAI/3σという不確かさの範囲が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるトレンドを示し、ランダムフォレスト回帰のみが時間経過とともに下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は安定しており、強い相関を示す期間的変動は見られません。各予測方法の幅も大きく異なりません。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間の直感としては、実績が一定範囲内で安定していることが確認できますが、ランダムフォレスト回帰の予測が下降している点は注視する必要があります。社会基盤や教育機会の指標が変化する兆候かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、政策決定や教育システムの評価において、どの予測モデルが最も的確なのかを見極めるためのさらなる分析が求められるでしょう。
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:
### グラフの洞察と分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**:
– 初期段階（7月1日から7月5日）の間で、値はおおよそ横ばいで変動が少ない。
– **予測データ（ランダムフォレスト回帰-ピンクの線）**:
– 徐々に低下し、8月初旬に近づくにつれて急激に下降している。
– **決定木回帰（緑の線）**:
– 安定して約0.6の値を維持。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）は初日とその後数日間に見られる。この範囲のデータに対する異なる評価を示唆。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実際の観測値。
– **ピンクの線**: ランダムフォレストによる予測で、時間が経つにつれての急激な変化を示す。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。
4. **複数の時系列データの関係**
– 決定木と線形回帰は比較的安定した予測であるのに対し、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示している。
– 異なる予測手法が、今後のスコア変動に対して大きく異なる見解を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには明確な相関は見られない。予測方法の違いによって大きく異なる結果になっている。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間がこのグラフを見た際、最も目を引くのはランダムフォレスト予測の急激な下降。この変化が社会的インパクトをもたらす可能性があると感じるであろう。
– 多様性や自由の保障に関連するスコアの急激な悪化は、社会的および政策的な再評価を促す可能性がある。
– ビジネスにおいても、この変動が市場やトレンドに与える影響を予測し、対応策を講じる必要があるだろう。
このような分析に基づいて、利害関係者は適切な戦略を立てることが求められる。特に急激な変動が示唆する未来のリスクに対する備えが重要である。
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**
– ヒートマップの色の変化から、時間に伴う変動や特定の周期性を観察できます。ただし、ここでは周期が短く、色の変化が急激であるため、安定したトレンドというよりは局所的な変動が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が急激に変わっている部分（例えば濃紫から黄緑へ）があります。これらは急な天候の変化を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は総合WEIスコアを示しており、スコアの高低を視覚的に表現しています。明るい黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯（例えば8時や16時）間のスコアが日によって異なるため、特定の時刻における天気の変動を理解する手助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い時間帯と低い時間帯の分布に何らかのパターンが存在する可能性があります。これにより、特定の時間での天気の一貫したパターンがあるかどうかを分析できます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– ヒートマップは視覚的にも分かりやすく、毎日や毎時間の天候スコアを比較するために便利です。これにより、例外的な天候条件に対する準備が可能になり、農業やイベントの計画に役立つかもしれません。
ヒートマップは、短期間での天候変動の詳細を掴むための有効な手段であり、その視覚的な特徴が、迅速な意思決定をサポートするでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 各日の時間帯におけるWEI平均スコアが時系列で示されています。全体的に大きな上昇や下降は見られませんが、日にちごとに変動のパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日付「2025-07-01」の夜間帯（19時頃）に、スコアが最低値（紫色）であることが見受けられ、他の時間帯に比べて明らかに低い値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションは、WEI平均スコアの高低を示しており、黄色が高スコア（~0.77）を、紫色が低スコア（~0.70）を示しています。日付ごとに異なる時間帯で色が変化し、スコアが時刻によって変動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**
– 特定の日（例えば、2025-07-03）では、日中のスコアが低く（紫色）、夜に向かってスコアが上昇（青緑色）しているように見えます。これは天候や他の要因による影響を示唆するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が進むにつれてスコアが上昇するケースと下降するケースがあるため、特定の時間帯でのパターンの一貫性はあまりないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 特に夜間の急激なスコアの低下は、気温の低下や天候の悪化、もしくはその他の要因が影響している可能性があります。これは天気に関連する活動の計画や運用に対して影響を与える要素として考慮されるべきです。ビジネスや社会において、特定の時間帯での活動調整が必要となるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、天気や他の環境因子が個人のWEIスコアにどのように影響を与えるかを示す視覚的ツールとして利用されるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 色の変化からは、特定の日付や時間帯において社会WEI平均スコアが一定のパターンを持っていることがわかります。
– 日付ごとの時間帯に対して異なる色の濃淡が見られ、周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて、色が非常に明るい（黄色）または暗い（紫）の部分は、他の時間帯とは異なるスコアを示しており、外れ値の候補と考えられます。
– 特に2025-07-01の19時台に、他の時間帯とは明らかに異なるスコアを示す可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 色はスコアの高低を示しており、緑から黄色は高スコア、青から紫は低スコアを示しています。
– 密度の高い場所（非常に暗いまたは明るい色）は、特に高い注意が必要な時間帯かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変化が視覚的に確認でき、特定の日付の特定の時間に偏りがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアと低いスコアの分布が視覚的に異なることから、日時によるスコアのばらつきがあることがわかります。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、人々は特定の日付と時間における社会的な活動のパターンを容易に把握できます。
– ビジネスや社会分析において、特定の時間帯の活動の高さや低さを理解することで、戦略的な計画やリソース管理に役立つ可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の日付や時間帯の活動レベルについて重要な情報を提供しており、社会動向や行動のパターンを理解する上で有用です。
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:
この相関ヒートマップは、天気に関連したWEI（Weather Experience Index）の各要素の関係性を示しています。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は相関関係を示し、具体的な時系列データの上昇や下降トレンドについては示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が0.3未満または0.7以上の箇所は注目すべきです。これにより、特に強い相関（正または負）をしている要素がわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近づくほど正の相関が強く、青に近づくほど負の相関が強いことを示しています。
– たとえば、個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）は強い正の相関を持っており（0.83）、心理的ストレスが増えると個人WEI平均も増える傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々の要素間の強い相関関係が観察でき、相関が高い要素同士は相互に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）と健康状態間には中程度の正の相関がある（0.38）ことから、経済状態が健康に影響を及ぼしている可能性が考えられます。
– 社会WEI（生態系・多様性・自由の保障）と社交WEI（平均）には強い正の相関（0.90）があり、これらの社会的要因が互いに支え合っている可能性があります。
6. **社会への影響と直感的な洞察**:
– 人間は、心の健康と経済的余裕、社会的公平性が密接に関わっていると感じるかもしれません。このような洞察は、政策立案や社会プログラムの設計において焦点を当てるべき重点領域となるでしょう。
– ビジネスにおいては、WEIが高い要素に投資し、従業員の心理的ストレスを低減するためのプログラムが重要であることを示唆します。
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:
この箱ひげ図は天気カテゴリのWEIスコア分布を比較しています。以下に具体的な洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアに大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は比較的スコアが高く、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などのスコアには外れ値が見られます。これらは特定の要因（例えば突発的な気象災害など）によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の棒はスコアの中央値を示し、箱は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示しています。これにより、スコアの分布と変動の程度が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に強い相関性は示されていませんが、スコアが近接する要素がいくつかあります。社会的要因と個人的要因の相互関係を示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は、多くの種類のWEIにおいてかなりの変動幅を持っています。一部のカテゴリでは、非常に集中したデータポイントを持ち、他のカテゴリでは分散しています。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間の直感として、より高いスコアを持つ要素は安定した天気条件と関連しているかもしれません。逆に、不安定なスコア（外れ値が多い）は気象変動の影響を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、特定のWEIスコアが低い場合、それに対する予防措置や対策が必要になるかもしれません。
これらの洞察を基に、気象データに基づいた社会や個人の幸福度をより深く理解するためのさらなる分析が必要です。
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、天気データの主成分分析（PCA）を可視化しています。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは主要なトレンドを示しているわけではなく、個別のデータポイントの分布を見ています。したがって、トレンドが明確に見られるわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下のデータポイントは、他の点から離れており、外れ値と見なせるかもしれません。これらは異常な気象イベントを示唆する可能性もあります。
3. **要素の意味**:
– 各点は異なる日または異なる気象条件を表している可能性があります。第1主成分と第2主成分は、それぞれの要素の最大の分散を捉えているため、データの違いを強調しています。
– プロットの広がりから、データの多様性や変動の度合いが示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフでは、30日間の期間情報は明確でないため、時系列の相関関係は直接的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が広く分布しており、相関関係は明確には示されていません。分布の広がりはデータの多様性を示唆します。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間は、このようなPCAグラフからデータの潜在的なクラスターや外れ値を視覚的に把握できます。天気予測や環境モニタリングにおいて、異常なデータポイントが発見されれば、それを深く分析して特異な気象イベントを調査することができます。
– ビジネスの観点からは、異常気象に対する事前の準備や迅速な対応策の策定に役立ちます。
このグラフは、データの背景情報と組み合わせて、より具体的な分析や解釈が可能になります。
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。