📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析
**1. 時系列推移**
– **総合WEI**:
– 上昇傾向: 7月の開始時に総合WEIが高まり、7月2日にピーク(スコア: 0.81)を迎えた後、一時的に下降。3日から4日にかけて再び軽微な増加を見せるも、全体的には7月初旬のスコアを回復していない。
– この動きは、社会的要因（社会WEI）の変動、特に持続可能性と社会基盤の変化と強い関連が考えられる。
– **個人WEI平均**:
– 浮き沈み: 7月1日から徐々に上昇し、2日に頂点(スコア: 0.78)に達し、その後は全体的に低下するが、4日にかけて一時的に盛り返している。
– 個人の経済的余裕や健康状態の改善が初期の上昇を支えた可能性。
– **社会WEI平均**:
– 変動の要因: 7月初頭で高ポイントに達し、日々の揺れを見せながらもやや下降トレンドにある。特に公平性・公正さの低下が影響した様子。
**2. 異常値**
– 7月1日と2日の高異常値（例えば、総合WEIの0.81）は、社会的要因の持続可能性や社会基盤の強化が瞬間的に評価された可能性を示唆。一方、7月3日の0.69への低下は、突発的な個人ストレス増加の影響か。
– 個人WEIでの異常値（経済的余裕、健康状態、ストレス）は、個人の業務負担や社会イベントに起因する変動の兆候。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **長期的なトレンド**: データ全体のトレンドとしては漸進的な下降傾向。特に7月3日以降、個人および社会のWEI項目における繰り返し低下が影響し、これは持続可能性の評価低下による可能性。
– **季節的パターン**: 短いタイムスパン内に季節的な変化は観察されにくいが、月初めの上昇トレンドは顕著。
– **残差**: 説明できない変動部分は、多くが特異な個人要因や予期せぬ社会的出来事に由来。
**4. 項目間の相関**
– 高相関を示すのは、経済と社会基盤・教育機会の項目であり、これは経済的安定が社会活動へ及ぼす影響を示唆。
– ストレスと他の個人項目間の低相関は、心理的要因が他の健康や自治と独立して動くことを示唆。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図から、個人の経済的余裕や社会インフラ面で外れ値が観察される。同時に、中央値は全体として高めに設定されており、その分布の幅が狭まっている。
– ストレス指標の分布が広いことは、異なる個人状況による高い変動を意味する。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1（42%の寄与率）**: 経済的余裕や社会WEIの構成成分が強く影響。これは経済の安定性が全体のWEIスコアに及ぼす影響を示す。
– **PC2（27%の寄与率）**: 主要には健康状態と社会の多様性保証への変動を表し、個々の健康管理と文化的要素が社会全体の幸福感に影響していることがわかる。
この分析から、特に変動が激しい初旬のピーク
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は大体0.8のWEIスコアで横ばい傾向。
– 予測（線形回帰）はフラットで、安定したWEIを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は一つ存在し、他の日の実績より若干高いスコア。
– 他の日の実績値は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、信頼性のある過去の観測。
– 赤い×印の予測データは、今後の予測を示し、可視化されています。
– 黒い丸は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、未来の予測範囲の幅を伝えています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と多様な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は平行して評価され、時間と共に変化する可能性を示します。
5. **相関関係や分布**
– 相関としては、実績と線形回帰による予測は非常に似通っていますが、ランダムフォレスト回帰は変動を捉えようとしている傾向があります。
6. **人間の直感と影響**
– 横ばいの傾向と予測フラットな線は、安定した気候を反映している可能性があります。
– ランダムフォレストの下げは潜在的な変化を示唆し、長期的な気候変動の影響を考慮する必要があることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいて、安定した気候はリスクが少ない一方、変動が期待される場合は、柔軟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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青色の点）は7月1日から7月9日までの期間に密集しており、その後のデータは表示されていません。これにより、短期間のデータに対しては特定のトレンドを見つけるのが難しいです。
– **予測データ**（線グラフ）は、ラインごとに異なる方法でスムーズに下降していることがわかります。特に、紫の線（線形回帰）は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として認識される点はないようです。すべての実績データは、予測の不確かさ範囲の中に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**: 実績データ（過去のWEIスコア）。
– **X印**: 予測を示すものですが、詳細データが少ないため具体的な評価は難しいです。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさを示しています。範囲内に実績の大部分が収まっているため、予測はある程度信頼できると考えられます。
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）は、全体として緩やかな下降トレンドを示し、特に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測方法と実績との間には一定の一致が見られ、不確かさの範囲内にしっかりと収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測が全体的に緩やかに低下していることから、天候に関連するWEIスコアが今後少しずつ下降する可能性が考えられます。
– これにより、関連するビジネスや政策（例: 農業、エネルギー消費、観光など）において、予測の下降トレンドを考慮した計画や調整が必要かもしれません。また、気候変動などの広範な影響を意識することも有益です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**: グラフの冒頭部分に集中しているため、トレンドを明確に捉えるのは難しいですが、大部分は0.8付近に集中しています。
– **予測データ**: 線形回帰と決定木回帰は水平に近い状態を保っていますが、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値を示す黒い円がいくつか見受けられますが、その他のデータは均一に分布しています。特に大きな急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績）**: 実績データを示しており、早期のデータが示されています。
– **灰色の範囲**: 予測値の不確かさを示し、この範囲内に多くの実績値が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測トレンドを示していますが、大半が同様の水準で推移しており、一部のモデル（ランダムフォレスト）は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**
– 実績と予測の間に大きな相違は見られませんが、ランダムフォレスト回帰がやや異なる傾向を示しているため、これが特定の要因と相関している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績値がほぼ安定しているということです。これは、特定の天候条件が一定期間にわたって一貫している可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した天気が続くことで、計画的な活動（例えば、農業やイベント開催）が可能であることが考えられます。しかし、ランダムフォレスト回帰が示す下降傾向は、将来的な気候変動の兆候として注意を要するかもしれません。
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:
このグラフについての分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）はデータの初期に集中しており、0.7〜0.8の範囲でほぼ横ばいです。
– 予測（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ています。特に、線形回帰は急激な下降トレンドを示していますが、他の方法では横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値としての外れ値はプロットされていませんが、実績値の一部が異常値としてハイライトされています。これは、通常の範囲からの逸脱を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値、赤い×が予測異常値を示しています。
– グレーのシェーディングは不確かさの範囲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**:
– 不同の予測モデルが異なるトレンドを示しており、特に線形回帰は他のモデルと大きく異なるんでいるのが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に大きな相関は見られません。また、実績値の変動幅も少ないため、一定の安定性が示されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 経済的余裕（WEI）が低下すると予測される場合は、個人の消費意欲に影響を与える可能性があります。特に、線形回帰モデルが急激な下降を示しているため、注意が必要です。
– 異常値が多数存在する場合、何らかの外部要因（政策変更、気候変動など）が影響している可能性があります。それに対して適切な対策を検討する必要があります。
全体的に、実績値と予測の間に違いが見られるため、予測モデルの選択や適用に対して慎重になる必要があります。ビジネス戦略の調整やリスク管理が求められる状況です。
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**
– 実績のデータ（青い点）は約0.75付近でほぼ横ばいであり、大きなトレンド変化は見られません。
– 決定木回帰（ピンクの線）とランダムフォレスト回帰（水色の線）の両方は約0.8付近で一定です。
– 線形回帰（紫の線）は僅かに上昇しており、長期的にわずかに改善を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の部分で、灰色の領域で示されているように一部のデータが不確かさの範囲を超えていますが、グラフ全体として大きな外れ値はあまり見られません。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実際のAIによる実績データを示しています。
– ピンク、紫、水色の線はそれぞれ異なる予測モデル（決定木、線形回帰、ランダムフォレスト）の予測を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測がどこまで信頼できるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデル間にはいくつかの差がありますが、ほとんどのモデルは同様の範囲（0.75〜0.8）で予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間に目立った相関は確認できませんが、全体として安定していると言えます。
6. **直感的なフィードバックと影響**
– 健康状態の指標が今後安定していることが示唆されており、突然の悪化や改善は予測されません。
– モデルの予測の一貫性は、短期的にはあまり変動がないと人々に安心感を与えるかもしれません。
– ただし、細かな改善に向けた取り組みや予防策を講じるための柔軟なアプローチは引き続き必要です。
全体として、このグラフは予測の精度が高く、30日間の期間で健康状態が安定していることを示しています。これを社会的またはビジネス上の意思決定に活用することで、リスク管理やパフォーマンスの最適化に役立て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:
以下に、提示されたグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に密集しており、その後のデータは見られません。
– 予測については、線形回帰が緩やかに下降していますが、ランダムフォレスト回帰はほぼ横ばい、決定木は緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にいくつかの外れ値が黒い円で示されていますが、それ以外に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、赤いバツが予測データです。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 予測線の色（紫、シアン、緑）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の不一致が見受けられますが、全体としては大きな乖離はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期段階では高い密度でクラスタリングされており、その後の分布は確認できません。
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**:
– 初期段階でのデータ集中は短期間でのイベント、例えば天候による心理的ストレスの影響を示唆しているかもしれません。
– 不確かさの範囲内に収まっている予測は、将来のストレスレベルの予測にある程度の信頼性があることを示しています。
– これらの傾向は、必要な対策がいつ頃必要になるかを判断するのに役立ちます。たとえば、天候によるストレス増加が予想される時期において、心理的サポートを強化するなどの準備が可能になります。
全体として、このデータは心理的ストレスの天候による影響をモニターし、効果的に対応するための基礎を提供します。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は左側に集中しており、その後は予測のみが示されています。予測データに関して、線形回帰と決定木回帰は比較的一定ですが、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部に大きなサークルで示された外れ値があります。予測値には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示されています。
– 予測値は赤い×で、回帰予測はそれぞれ異なる色の線で示されています（線形回帰：青緑、決定木回帰：ピンク、ランダムフォレスト回帰：紫）。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の起点として示されています。予測の線は将来の異なる可能性を評価するために使用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いスコアで安定していますが、予測では変動があります。特に、ランダムフォレスト回帰は下降を示し、長期的な低下傾向を予測している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性に対し、予測データの変動は不確実性を表しており、特にランダムフォレスト回帰が示す下降トレンドは、今後のWEI（自由度と自治）に対する懸念を示唆する可能性があります。このトレンドは、天候の変化や社会的な要因によって影響を受ける可能性があり、予測の違いは異なるモデルによるリスク評価の違いを示しています。ビジネスや政策においてこれらの違いを考慮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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の点）は、時間が進むにつれて安定した横ばい傾向を示しています。
– 線形回帰（緑色）は一定していますが、決定木回帰（紫色）は徐々に下降傾向があります。ランダムフォレスト回帰（シアン色）はほぼ一定のままです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に、丸で囲まれた外れ値があります。この外れ値は、他のデータポイントから大きく逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しています。外れ値として認識されたものには黒丸で強調されています。
– ピンクの線（決定木回帰）が予測のための急落を示していますが、他の予測線（ランダムフォレスト回帰、線形回帰）は安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に実績データの多くが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデル（決定木、線形、ランダムフォレスト）の間には、特に決定木回帰の急激な下降傾向との整合性が必要かもしれません。予測モデル間の違いは、データに対するモデルの適応の仕方の違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に安定していますが、特定の外れ値が観察されました。各予測モデルの挙動は微妙に異なるため、実データとの整合性に注意が必要です。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**
– このグラフは、天気関連の社会的公平性や公正さに関するスコアを示しています。このスコアが安定していることは、過去の30日間において、天気関連の公平性に大きな変動がなかったことを示唆します。ただし、決定木回帰に見られるスコアの下落傾向は、将来的な問題を予兆している可能性があります。このため、気候政策や対策を検討する際に注意が必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフを見ると、「実績（実績AI）」のデータポイントは最初の10日間に集中しています。それ以降はデータがなく、期間全体で横ばいのトレンドです。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいで安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見当たりません。
– 初期データはわずかな変動がありますが、その範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示しており、線形の予測範囲を示しています。
– 黒い円は外れ値の指標ですが、このグラフには外れ値は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測の一直線が示すのは、実際のデータが予測された範囲内にあるということです。
– 各予測モデルの結果が一致しており、予測の精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間には高い相関があり、予測値が現実をよく反映しているように見えます。
6. **直感的な感じや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、現在の持続可能性と自治性のスコアが一定して安定しているということです。
– これは、持続可能な政策や自治の取り組みがこの期間中に大きく変化していないことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、安定した予測に基づく計画が可能となり、リスクを低く見積もることができます。これは特に天候や環境変動などの影響を考慮する際に役立ちます。
このグラフからの全体的な洞察は、現在の状況を取り巻く環境が比較的安定していることを示しており、大きな変動やリスクの増加が予想されないことを示しています。安定した状態が続いているため、持続可能性の向上や自治に力を注ぐ新たな機会かもしれません。
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:
以下の点からこのグラフを分析します:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいで安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいで、一貫して同じスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は丸で囲まれて示されており、明確に認識されますが、多くはありません。
– 全体的に急激な変動は見られず、データは落ち着いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータで、一定の基準を維持していることを示しています。
– 予測に使われたアルゴリズムごとに異なる色の線があり、それぞれの将来的なトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が並行して走っており、ランダムフォレスト回帰のみ異なるトレンドを示します。
– 短期的には予測と実績の間に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは高いスコアで安定しており、予測もそれに近い値を維持しています。
– 分布は狭く、極端な値は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、安定性が非常に強調されます。
– 社会基盤や教育機会が継続して高い水準にあることは、長期的な社会の安定や成長に寄与する可能性があります。
– 下降傾向を示すランダムフォレストの予測を考慮すると、潜在的なリスクを早期に認識し、対策を検討することが重要となるでしょう。
この分析に基づき、リスク管理や政策調整が求められるかもしれません。
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**
– **実績（青色プロット）**: 横ばいで安定しています。短期間で大きな変動は見られません。
– **予測データ（線）**: 線形回帰（紫）は下降トレンドを示していますが、決定木（シアン）とランダムフォレスト（マゼンタ）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の異常値として黒い円で囲まれたデータがありますが、他のデータと極端に乖離しているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績データを表します。
– **推定の不確かさ範囲（灰色）**: 不確実性を示し、実績値がこの範囲に収まっています。
– **予測線（色分け）**: 異なるアルゴリズムによる将来のWEIスコア動向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる動向を示しており、特に線形回帰と他の手法との間に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の安定性に反して、予測手法により異なる未来のシナリオを描写しているため、予測の信頼性を評価するための追加データが必要です。
6. **直感的インサイトと社会的影響**
– **直感的インサイト**: 実績データの安定性から、現在の社会的環境が安定している可能性がありますが、予測は分かれており、特に環境変動や政策変更が影響する可能性があります。
– **社会的影響**: 将来の不確実性が示唆されており、特に線形回帰の下降傾向が現実となる場合、社会的な介入が必要とされるかもしれません。安定を維持するために多様な方策を検討することが求められます。
このグラフは、気候や社会政策などの変動がどの程度影響を与えるかを評価するための有用なツールとして位置づけられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯の色の変化を見ることで、日ごとのWEIスコアの変化を確認できます。特定の時刻におけるスコアの上昇または下降のトレンドを把握することができますが、このグラフでは5日のデータが示されています。
– 特に、7月1日の昼付近（8時）は高いスコア（黄色）であることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の夕方（16時）は非常に低いスコア（紫色）を示しており、他の日付と比較して目立つ外れ値として識別されます。
– このような時間帯に何が起こったのかを詳細に調査することが必要です。
3. **プロット要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、色の変化によりその数値の増減を視覚的に把握することができます。
– ヒートマップの色の階調は、特定の時刻と日付のスコアを比較するのに役立ちます。
4. **時系列データの関係性**
– 短期間のデータであるため、明確な周期性を見つけるのは難しいですが、特定の日や時間帯に特徴的なパターンが見える場合、その背景要因（例えば、天候パターンの変化）を考慮することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる時間帯のスコアがどう分布しているかを見ることで、特定の日の特徴を把握できます。一部の時間帯において色が集中しているエリアが存在することから、その時間帯が特に重要である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、このヒートマップは日中の特定の時間帯に気象条件が著しく変わることを示唆しています。ビジネスに対しては、この時間帯に対策を講じることが必要かもしれません。例えば、急激な気象変化が予測される時間帯にはマーケティング活動を調整したり、物流計画を変更する必要があります。
– 社会への影響として、外れ値で示される大きな変動は、公共サービスや安全計画に対して事前に警戒を促すサインとして役立ちます。特に、異常天候の予測には重要です。
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:
ヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップに周期性は明確に見られませんが、時間帯による変動があります。午前中は黄色、午後から夜にかけて青や紫に変化しており、WEIスコアが時間帯によって変動していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（19時）において、他の時間帯とは異なる色（濃い青）が見られます。これはその時間帯におけるWEIスコアが他と比較して低いことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの大小を示しており、黄色が高スコア、紫や青が低スコアを表しています。一般的に昼間はスコアが高く、夜間には低下する傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に複数の時系列の間で明確な関係性は観察されませんが、日中と夜間のスコア変動があることが連続するデータとして示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布が示されており、日中はスコアが高く、夜間に低下する傾向があるようです。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– このデータは個人の活動や疲労の度合いを示していると考えられます。日中の活動が活発で、夜間には疲労が出てスコアが下がっている可能性があります。ビジネスにおいては、労働時間や休憩のスケジュールを見直す参考情報として活用できるでしょう。社会的には、都市部の活動パターンや人々の生活リズムを理解するための重要なデータとなるかもしれません。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 短期間ですが、日付と時間によって色が異なることから、一定の周期性や変動があるように見えます。特に、色の変化がある時間帯が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付と時間帯で色が顕著に変わっている箇所があります。例えば、7月1日の夜間は明らかな色の変化が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がWEIスコアの変動を示しています。黄色はより高いスコアを、青や紫は低いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同日の異なる時間帯で比較的連続した色の変化が見られるため、時間によるスコアの連続性や変化が一定程度あると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップからは時間帯のスコア分布と変化が視覚的に認識でき、特定の時間帯に集中したスコアの変動が示唆されます。
6. **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**
– 視覚的に分かりやすくスコアの高低が認識できるため、人々は特定の時間帯に注意を払うようになるかもしれません。例えば、天気に関するスコアが高い時間帯には、外出やイベントの計画がしやすくなります。
– ビジネス的には、特定の時間帯を狙って商品やサービスのプロモーションを行う戦略が考えられます。
全体的に、このヒートマップは短期間でのスコアの変動を効果的に視覚化しており、具体的な時間帯における天気の影響を理解するのに役立ちます。
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、天気に関連するさまざまなWEI項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は30日間という期間における相関を示しており、時間的なトレンドは直接表していません。ただし、強い相関がある項目の組み合わせから、これらの項目が同時に変動する可能性があると推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップから直接判断できません。ただし、通常の相関とは異なるパターンを持つ特異な組み合わせがあれば、詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤は正の相関（1に近い）、青は負の相関（-1に近い）を示します。たとえば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が0.84と強いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 一部の項目間で高い相関が見られます。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は0.71と高く、これらの項目が連動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い正の相関が見られる項目間では、関連性が強いと考えられます。例として、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は0.78。また、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は0.90です。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 強い相関を持つ項目は、相互に影響を与える可能性があり、政策立案や戦略策定において重要です。例えば、心理的ストレスが高まると、個人の健康状態や経済的余裕に影響を与えるかもしれません。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関は、社会的公平性が多様性や自由の保障と関連していることを示唆しており、持続可能な社会の構築において重要です。
このヒートマップを通じて、異なるWEI項目の相互関係を理解し、どの要素が他の要因に強く影響を与えるのかを見極めることが可能です。
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、天気に関連するWEIスコアの30日間の分布を比較した箱ひげ図です。以下にその視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。カテゴリーごとにスコアの中央値が異なるため、特定の増減傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリに外れ値が存在しています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」などは外れ値が複数見られ、スコアのばらつきがあることが分かります。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」でも外れ値が認められ、特定の日に異常な状態があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の長さが大きいほどデータのばらつきが大きく、「個人WEI（心配事解決）」などではばらつきが顕著です。
– 色の違いは異なるWEIカテゴリを示していますが、特定の色が優勢なスコアを示しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは別々に分析されていますが、一般に「個人WEI」と「社会WEI」の間でスコア傾向の違いが見られることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは高めで、中位から高位の範囲に集中しています（中央値が0.7～0.9程度のものが多い）。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」におけるスコアが他と比べて狭い範囲で安定していることから、持続性のある状態である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 気候や社会的要因などが、心理的および社会的な要素に与える影響の違いが視覚的に表現されています。
– 環境や社会の変動が個人のストレスや満足度に影響を及ぼしていることが示唆されます。
– 企業や公共政策においては、特に外れ値が多いカテゴリ（例: 「個人WEI（心理的ストレス）」）に注目し、安定化する施策が必要かもしれません。
このグラフからは、気候や社会的要因がいかに個々人の生活の質や社会全体の幸福度に影響を与えているかを考察する一助となります。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフについての洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果を示す散布図ですので、特定の「トレンド」はないですが、データポイントは広範に分布しています。
– 第一主成分が0付近に集中していないため、データ全体に対して大きな変動や多様性があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右下（第一主成分0.2付近）と上部（第二主成分0.15付近）に突出したデータポイントがあり、これらは他のデータからの外れ値として考えることができます。
3. **各プロットや要素**
– 散布図内の点は異なる観測データの相対的な配置を示しています。色や密度の情報がないため、視覚上の変化やクラスターの特定は難しいですが、異なる主成分への寄与度を理解する手がかりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが主成分として変換されているため、時間的関係性はグラフから直接は見えませんが、各時系列データがどの程度特定のパターンを形成しているかの手がかりとできます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分は弱い正の相関関係を持っているように見えますが、しっかりとした相関を示す特徴は見られません。データはかなり分散しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– この主成分分析結果は、天気データに関連した様々な要素間の多様性とそれに基づく複雑な関連性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、データの多様性が高いことにより、単純なモデル化や予測が困難である可能性があることが考えられます。これに対処するためには、さらに多くの要因を考慮する必要があります。
この分析が、天候データのさらなる理解に役立つことを期待します。
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。
