📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、全体的に0.70から0.81の間で変動しています。7月1日から3日にかけて0.71から0.81に上昇し、その後多少の下降を見せています。
– 個人WEI平均は0.65から0.78の範囲で、社会WEI平均は0.70から0.85の間を推移しています。個人と社会のスコア間には直接的な連動性は見られませんが、個人WEIは一時的に上昇する傾向がある日があります。
2. **異常値**:
– 異常値が特定の日付に集中している点が注目され、特に7月1日から5日にかけて散見されます。この期間は天気の変動や社会活動の変化が影響している可能性があります。例えば、7月2日は多くのスコアがピークに達しており、何らかの社会的イベントや環境変化が影響を与えた可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– データは30日間のトレンドを示すため、完全なSTL分解は見られませんが、短期的に見て、一部のスコアは日中の時間帯によって変動があるようです。これは、季節性よりも日常の生活リズムや一時的な外部要因（例：天気、イベント等）の影響が強い可能性を示唆しています。
4. **項目間の相関**:
– 相関は分析されていませんが、一般的には社会WEI項目と個人WEI項目の間に相関があるかどうかは、社会インフラや多様性の保障などの項目が他の項目に影響を及ぼす可能性があります。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図を使用していないため直接の確認はできませんが、個別のスコアのバリエーションから推測すると、特に全体のばらつきは比較的小さい範囲に収まっています。いくつかの異常値を除けば、中央値近くでの集中が見られると考えられます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析により、PC1とPC2が合計で66%を占める結果になっています。これらは総合WEIスコアに大きく寄与しています。PC1が0.38の寄与率があることから、これはおそらく社会基盤や持続可能性が総合スコアに与える影響の大きさを示しています。
– PC2の寄与率が0.28であることから、経済的余裕や個人の健康状態が別の主要な構成要素として機能している可能性があります。
### 具体的な項目に関する考察
– **経済的余裕と健康状態**: 7月2日に高いスコアを示しており、個人の購買行動や健康関連のイベントがあった可能性があります。例えば、経済報告の発表や健康キャンペーンなど。
– **心理的ストレスと自由度・自治**: 一時的な高スコアや低スコアが交互に現れています。例えば、7月3日は心理的ストレスのスコアが高く自由度のスコアが低いことは、何らかの制約やストレスフルな状況への反応かもしれません。
– **公平性・公正さと持続可能性**: 社会WEI平均の高スコアの背景には、公平性と持続性に対する社会の関心の高まりがあるかもしれません。
### 改善のための提案
– 異常値を詳細に分析し、その要因となるイベントや状況を突き止めることで、今後の対策に役立てる。
– PCA分析の結果を活用し、特に持続可能性を強化する施策
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、グラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は約1週間にわたり安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測データには3種類のモデルが示されています。
– **線形回帰**（薄紫色の線）：おおよそ横ばいのトレンド。
– **決定木回帰**（空色の線）：こちらも横ばいです。
– **ランダムフォレスト回帰**（紫色の線）：やや下降の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い輪で示されており、実績データの中にいくつか存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータ。
– 赤い「×」は予測されたデータを示すものです。
– グレーの陰影部は予測の不確かさ範囲を示していますが、全体的に狭い範囲に収まっています。
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間に、現段階では大きな乖離は見られません。
– ただし、ランダムフォレストモデルのみ、少し下降トレンドを予測。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、実績データは比較的安定しており、多くの予測モデルがこの安定性を継続することを示しています。
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に関する洞察**:
– 天気の安定した状態が続いているため、関連する産業（例えば農業や観光業）にとっては予想通りの動き。
– ランダムフォレスト回帰モデルが下降傾向を示している場合、将来的には天候が悪化する可能性があるため、それを考慮した計画が求められるかもしれません。
全体的に、現時点では大きな変動は見られず、慎重ながらも安定した予測が行われています。この安定性が続く限り、関連する業種にとっては計画を立てやすい状況と言えるでしょう。
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（青い点）**: 初期に固まっており、「WEIスコア」は約0.7〜0.8の範囲で安定しています。
– 各**予測データ（線）**に基づくと、期間が進むにつれて異なるトレンドを示しています。
– **線形回帰（青）**: わずかな下降傾向を示していますが、緩やかです。
– **決定木回帰（シアン）**: 基本的に安定、もしくは横ばいに見えます。
– **ランダムフォレスト回帰（紫）**: 明らかな下降トレンドです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつかのデータポイントで明示されており、特に顕著です。ただし、データ自体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（実績）**: 過去の実際のデータを表します。
– **×印（予測）**: 主に予測値を示すが、データとしては具体的な表示が少ない状況です。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、予測精度や信頼幅を示しています。
– **異常値**は、注視するべき特異点として認識されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データに対して各予測法がどの程度正確かを視覚化しており、実績に近い予測は少なくとも安定した値を提示する傾向があります。
– 線形回帰とランダムフォレストの打ち出すトレンドが対照的なため、予測法による結果の違いが顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データのクラスターは安定しており、アウトプットにそこまでのばらつきはありません。ただし、予測がそれをどの程度追随できるかに関しては異なる結果を示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間の直感としては、実績データの安定性に安心感を覚えつつ、選択する予測アルゴリズムによって大きく結果が異なることに不安を覚えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、異常値やトレンドの予測方法選びが非常に重要です。特にランダムフォレスト回帰の下降トレンドは、もし正しいとすれば、事前の改善策を考慮する必要があります。
このグラフを通じて、過去データの理解と未来予測の信頼性、そして異常値の重要性の認識などの洞察が得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は、2025年7月1日から7月5日の間におおむね横ばいで推移しています。
– 予測AI（予測: 線形回帰、水色の線）は横ばいに見えますが、他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示しています。
– 決定木回帰（ピンクの線）も横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は低下傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初めにいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた領域）がありますが、これらは異常値として認識されているようです。
– これら外れ値は実績データに含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は実際のデータを示し、これに対して予測（赤い×）がされています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、モデルの自信の程度が反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に不一致が見られることから、予測モデルの精度にばらつきがあることが示されています。
– 特にランダムフォレスト回帰は、他の予測モデルとは異なる下降トレンドを示しており、データに対して異なる解釈をしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常に狭い範囲に集中しており、不確かさの範囲と一部重なっていますが、予測値との直接的な相関は示されていないようです。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 人間が直感的に捉えるのは、実績データの安定性と複数の予測モデルが異なる結果を示すことによる予測の難しさです。
– ビジネスや社会的には、特にランダムフォレストの予測に従うと低下傾向が示されるため、変動に対する適応策やリスク管理が重要になるでしょう。このような予測の不確実性は、戦略的意思決定をより慎重に行う必要性を示唆します。
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:
グラフを詳細に分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは主に左側の最初の期間に集中していますが、明確なトレンド（上昇や下降）は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は時間と共に緩やかに減少しています。一方で、線形回帰と決定木回帰の予測は一定の水平線を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのうち3つの点が異常値として強調表示されています。これらは他のデータポイントから離れていることを示しています。
– 異常値は、データ収集の誤りや一時的な要因（特別なイベントや異常な天候条件）から生じた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点が実際のデータで、黒い円で囲まれたものが異常値です。
– 灰色の影付きの領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 各色の線（緑、ピンク、紫）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 複数の予測手法間で、多少の予測の違いがありますが、全体的なトレンド（横ばいからわずかな減少）は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的均一ですが、開始直後の期間に対するデータが集中しているため、全体の傾向を十分に把握するには追加のデータが必要です。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響の洞察**
– 異常値の存在を考慮すると、特定の期間で経済的余裕が大きく変動する可能性が示唆されています。このような変動が続くと、個人の消費行動にも影響を及ぼす可能性があります。
– ランダムフォレストによる減少トレンドは、将来的に経済的余裕が減少する懸念があることを意味します。対策が必要かもしれません。
これらの洞察は、特定の地域や条件によって異なる可能性があります。データの背景や追加の要因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:
視覚的特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、初期に多く集まっており、全体的には横ばいです。
– 予測線（紫色とピンクの線）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**:
– 黒い円で囲まれた点は外れ値であり、特に初期の数日で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、この範囲内に多くの実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データのトレンドは最初の数日を除き、概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では外れ値が多く、不安定な傾向が見受けられます。
– 予測の不確かさ範囲が狭いため、予測モデルの精度が良好であることを示唆しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の不安定なデータは、データ収集方法や外部の影響要因が原因である可能性があります。
– 緩やかな下降トレンドは、健康状態の維持や改善の必要性を示唆しており、健康管理の重要性が考えられます。
– 企業や社会は、このデータを用いて健康管理プログラムの改善や新たな施策の計画など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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月初旬に集中し、WEIスコアはおおむね安定しています。
– 予測データにおける線形回帰（青の線）は、全体を通じて一定です。
– 決定木回帰（シアンの線）もほぼ水平です。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸）がいくつか見られ、7月初旬に集中しています。この時期にストレス要因が集中していた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実績のWEIスコアを示しており、短期間内で大きな変動はありません。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、その範囲内に大部分の実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測線と比較して、おおむね一致していますが、ランダムフォレスト回帰のみが異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのスコアと予測モデルの乖離は少なく、予測精度が高いことを示唆していますが、ランダムフォレストモデルは例外です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定していることから、心理的ストレスが管理されている期間と言えるでしょう。
– ランダムフォレスト回帰の予測が着実な下降トレンドを示している点は、特異な動きとして注目され、さらなる分析や対策が考慮されるべきです。
– 全体的にストレス管理プログラムやメンタルヘルス施策が効果的である可能性を示唆します。また、特定の時期に外れるケースについては、外部要因の影響を考慮する必要があります。
この分析から、特にランダムフォレスト回帰に見られる傾向の原因を解明することで、さらなる理解と改善が可能となるでしょう。
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:
この散布図は、個人のWEI（自由度と自治）スコアの30日間の推移を示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは、概ね安定しており大きな変動は見られません。日々の変動は小さく、特定のトレンド（上昇、下降など）は確認できません。
– ランダムフォレスト回帰による予測線は期間中一定（約0.7）で、変化がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はグラフ上の大きな円で表現されており、特定の日に0.6を切る実績スコアが検出されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるスコアを示し、おおむね0.6から0.8の範囲に収まっています。
– 大きな円で囲まれた位置が外れ値を示しており、この個人のスコアが通常の範囲内でないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状のグラフには実績データとランダムフォレスト回帰による予測データのみが明示されています。特定の相関関係を求めるには他の予測線が必要ですが、限られた期間においては関係が一定であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は、5日間のリアルタイムデータが均一に配置され、安定性を示唆しています。中央付近にデータが集中していますが、外れ値が存在します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会的影響**:
– 人間は、このグラフに対して、全体の安定性と特定の外れた日への注意を引かれるでしょう。この外れ値の日には、何らかの特異な出来事があった可能性があります。
– ビジネスや社会においては、この安定性が評価されたり、外れ値の際の対応策を準備することで、より信頼性の高い運営が可能になるかもしれません。これは、天候が個人の自由度や自治に影響を及ぼしていないことを示唆しているかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いドット）は最初の期間に集中しており、ほぼ横ばいです。
– 線形回帰（青）は安定、ランダムフォレスト回帰（紫）は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データポイントがいくつかあり、それらは約0.8以上のスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績データを示し、異常値は黒い輪で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰による予測（青）は安定性を示す一方、ランダムフォレスト回帰（紫）は減少を示しています。これらの差異は異なる予測手法の影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは初期に集中し、徐々に予測が分散していることが見られます。この分布は、モデルの異なる性質を反映している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 天候に関連する公平性・公正さの指標が横ばいである一方、将来的には不確実性が増す可能性があります。これにより政策策定やリスク管理において、より堅牢な戦略が求められる可能性があります。
このグラフからは、現状の安定性に対する懸念と共に、将来的な不確実性に備える必要があると感じます。
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:
以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は最初の10日間に集中しており、その後は新しいデータがない。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫）はほぼ一定で、0.8に近いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には特に顕著な外れ値や急激な変動は見られない。
– 実績データはグレーの不確かさの範囲内に位置しています。
3. **要素の意味**:
– **青のプロット**: 実際の測定値。
– **紫の線**: ランダムフォレストを用いた予測値。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには実績データと予測データのみが示されており、両者の比較が可能です。実績値は安定しており、予測ラインもそれに従うように設計されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアは時間経過に伴って大きく変動しないため、安定した関係性があると考えられる。
6. **洞察**:
– 直感的には、このグラフは安定性を示しており、予測モデルが過去のデータに基づいて安定したパフォーマンスを期待できることを示しています。
– ビジネスや社会においても、このような安定したスコアは持続可能性や信頼性の証拠となり得る可能性があります。
– WEI（持続可能性）スコアが高いということは、天気に関連した持続可能な活動や自治性が良好であることを示唆している可能性があります。
この分析から、全体的なスコアの安定性の下で未来の計画を立てることができるという安心感が得られると言えます。
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:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、30日の期間内でわずかな変動しか見られません。これはスコアが安定していることを示唆しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）では、全体的にほぼ横ばいまたはわずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの丸は外れ値を示していますが、それらは数が少なく、大きな影響を与えない位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定したスコアを表しています。
– 灰色の影は予測の不確実性を示しており、実績と予測のデータが概ねこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は互いに似た傾向を持っていますが、決定木はやや異なり、ランダムフォレストは最も安定した予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には密接な相関があり、各手法による予測は実績の変動をよく捉えています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 安定したWEIスコアは、社会基盤や教育機会が確保されていることを示し、短期的には大きなリスクがないと判断できます。
– 今後の不確実性を考慮しつつも、既存のトレンドを維持する施策を進めることが有効です。予測モデルを活用し、異常値の発生要因を調査することが、より良い管理に繋がる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）のスコアは横ばいで安定しています。
– 予測線として、線形回帰（青色）はほぼ水平で、今後も現在の水準を維持すると見込んでいます。
– 一方、決定木回帰（紫色）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として認識されています（黒い枠で示されている箇所）。
– これらの外れ値は、通常の範囲から外れており、特定の要因やイベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績のデータポイントは濃い青の点で示され、予測範囲の不確かさ（灰色領域）内に収まっています。
– 異常値は黒い丸で囲まれて示されており、通常のデータポイントからの逸脱が視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測方法により、将来のスコアの変化に対する見解が異なります（線形回帰は横ばい、決定木回帰は下降）。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫色）は中間的な勾配を持ち、複合的な要因による変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一定範囲内に集中していますが、異常値が提示する通り極端な値への変動も散発的に発生しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 社会WEIのスコアが安定していることは、共生や多様性、自由の保障が確保されている可能性を示しています。
– しかし、決定木回帰が示す下降傾向は、今後の状況変化に注意を促しています。特に異常値が示される箇所は、特定の政策変更や社会イベントが予想とは異なる影響を与える可能性があるため注視する必要があります。
– ビジネスや社会政策においては、このデータを基に新たな施策を取る際、予測の不確実性を考慮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:
このヒートマップに関する分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 日々の時間帯ごとの変化を示しており、特定のパターンや周期性を見ることができますが、この狭い範囲では大きなトレンドは確認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日16時付近に非常に低い値があることが分かります（ヒートマップ上では一番暗い色）。これは異常な低値で、急な気象変動やデータの異常を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの変化を示しています。黄色が最も高く、紫や濃い青が低いスコアです。時間帯と日にちが交差する部分がプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間と日の交差点でWEIの変動が可視化されており、特定の日付と時間帯での変動が視覚的に把握しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこの一部のデータ範囲では見出しづらいですが、一定の時間帯におけるスコアの上限や下限が暗示されています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 異常に低いスコアから、特定の時間に気象現象が発生した可能性が考えられます。例えば、突発的な悪天候があった場合、出勤や通学の安全管理に注意が必要だったかもしれません。
– ビジネスでは、気象情報を基に活動計画を立てることで、効率的な運営やリスクの軽減に寄与する可能性があります。
このようなグラフを用いることで、特定の日付や時間帯における異常な気象条件を特定し、迅速な対応策を取るための情報が得られます。
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:
グラフについて分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは比較的短期間（5日間）のため、全体的なトレンドは見えにくいですが、色の変化からは日毎の違いがあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見受けられません。しかし、日の違いによって時間単位で色のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 各ブロックの色は、WEIスコアの値を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。このように色の変化によって、時間帯や日付ごとの平均スコアの違いが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日と時間帯のデータがヒートマップで異なる色として表現されており、長時間続く傾向や変化のゾーンがはっきりとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が目立つため、特定の時間帯には一定のパターンがあるかもしれません。例えば、16時においては顕著に色のばらつきがあり、何らかの要因の影響を受けている可能性があります。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは恐らく、個人の活動や天気による影響のトレンドを示していると考えられます。
– 特定の時間帯におけるスコアの変動は、活動計画や天気予報に基づいた意思決定に役立つでしょう。
– もしこれが天気の影響を示す指標であるならば、この情報を基に、例えば飲食店がスタッフ配置を最適化したり、Eコマースがプロモーション戦略を練る手助けとなるかもしれません。
全体として、ヒートマップは個人の行動や外的要因の影響を視覚的に把握するのに非常に有用なツールです。この時間系列データをさらに詳細に分析することで、より具体的な洞察を得ることが期待できます。
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:
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：**
– グラフには周期性や継続的な上昇、下降トレンドは明示されていません。日時によってスコアが様々に変動している様子が示されています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 色のコントラストが強い箇所（例えば、濃い紫から黄色、またはその逆への変化）は、急激なスコアの変動を示しています。特に、2025-07-03の時間帯における濃い紫色は低いスコア（約0.74）を示しており、他の日時とは大きく異なります。
3. **各プロットや要素：**
– 色の濃淡がスコアを示しており、黄色は高スコア（約0.84付近）、紫色は低スコア（約0.74付近）を示しています。多数の色の分布から、スコアが時間帯ごとに変動していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 特定の時間帯（16時や19時）においてスコアが大きく変動していることから、日によって異なる活動や天候条件が存在しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 縦軸時間帯における周期的なパターンは見られず、日付ごとにスコアが不規則に現れる印象です。
6. **直感的な洞察と影響：**
– 視覚的には、特定の日時でスコアが大きく変動していることから、外的な要因（例えば天候の急変化）が影響している可能性が考えられます。
– ビジネスや社会的には、特定の時間帯や日付における著しい変動から、イベントや気候が人々の活動にどのように影響しているのかを考慮すると、マーケティングや計画策定に役立つかもしれません。
このヒートマップは、日々の異なる気象条件やそれに伴う社会活動の変化を視覚的に捉えることができるツールとして活用できるでしょう。
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:
以下は、提示された天気カテゴリのWEI項目相関ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 各項目間の相関を示しており、時間的なトレンドではなく、変数間の関係性に焦点が当てられています。周期性やトレンドはこのヒートマップでは直接表現されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はありませんが、予想以上に低い相関（特に青色のプロット）が表示されている箇所は、通常予期される関連よりも弱いか逆の関係を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近いほど相関が高く（プラス方向）、青に近いほど相関が低いか逆相関（マイナス方向）であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なるWEI項目間の相関関係を示しています。全体的に、個人と社会のWEI間で相関が見られ、特に「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には比較的強い関連が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」が非常に高い相関を示していることは、個人の福祉が総合的な健康指標に大きな影響を与えていることを示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も高い相関を示しており、社会的な公正さや多様性が相互に関連している可能性が高いです。
6. **直感的な可能性の洞察**:
– このヒートマップから、人々は個人と社会の健康指標が密接に関連していると感じるでしょう。これは、個々の福祉が広範な社会的結果に影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、健康的な社会構築には個人と社会の両方に焦点を当てた政策が重要であることが示唆されます。多くの項目間の相関が示しているように、統合的なアプローチが最適解となるかもしれません。
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、異なる「WEIタイプ」の分布を30日間で比較しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– 各「WEIタイプ」の中央値はおおむね横ばいですが、若干のばらつきがあります。「社会WEI（生態系整備・持続機会）」は他よりも高い位置にあります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に「個人WEI（総合幸福感）」および「個人WEI（自由度と自治）」で外れ値が見られます。これは、特定の期間において異常なスコアを記録したことを示唆しています。
3. 各プロットや要素:
– 色分けは「WEIタイプ」の種類ごとに行われており、分布の違いを視覚的に区別しやすくしています。
– 「個人WEI（経済安定）」は比較的狭い範囲内に集中しており、安定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:
– 異なるWEIタイプ間の比較が主ですが、特定のタイプが他と比べてどの程度一貫性があるか、またはばらついているかが観察できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 箱ひげ図の広がりから、各WEIタイプのスコアがどれだけ変動しているかが分かります。広がりが大きいほど、変動が激しいことを示しています。
6. 人間の直感的な受け取り:
– 外れ値が多いほど、特定の期間における異常事態や予期せぬイベントがあった可能性を提示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、各WEIタイプのスコアの安定性や変動が、政策や施策の効果、または特定の問題の発生を示唆しています。特に、安定して高いスコアの領域では肯定的な社会的成果が得られている可能性があります。
このグラフは、各「WEIタイプ」がどのような分布を持つかを詳しく示し、社会的・個人的影響を理解するための有用なビジュアルツールとなります。
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:
このPCA（主成分分析）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**:
– このグラフでは特定の時間経過に伴うトレンドを示していないため、上昇や下降、周期性が直接示されているわけではありません。データは主に第1主成分と第2主成分で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には大きく離れているデータポイントはあまり見られませんが、右上や左下などの端に近いデータポイントは、他と異なる特異な特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は30日間の天気データを主成分分析した結果で、一つの点は一日または特定の日の要約を示していると考えられます。
– 第1主成分（寄与率：0.38）と第2主成分（寄与率：0.28）は、データの変動を表す重要な指標で、それぞれの軸に直接の解釈はありませんが、データのパターンを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列の要素はこのグラフには直接表示されていませんが、全体的な分布を通じて数日の関連性が示唆される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、データは各方向に均等に広がっているため、特定の相関関係は観察されにくいです。ただし、第1主成分と第2主成分に沿ったデータの広がりに一定の傾向があるかもしれません。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人々はこれを見て、特定の日の天気が他の日とどのように異なるのかを視覚的に把握することができます。
– ビジネスや社会への影響として、異常な天候の特定や、その影響を予測するためのデータ間の潜在的な関係性を探る手がかりとなるでしょう。
主成分分析により、データの次元削減を行い、多変量データの可視化と解釈がしやすくなっています。これは、データが持つ複雑な相関関係や、潜在的な特徴をより明確に把握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。
