📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**
– 時系列データでは、総合WEIは0.7125から始まり、0.81のピークに達した後、多少の上下を繰り返しながら0.75付近まで減少しています。
– 総合的なトレンドとしては、安定期を持ちながらわずかな下降基調が見られます。
– **変動期間**: 特に2025年7月2日から7月3日にかけて大きな変動があり、0.81から0.69へと急落しました。
– **個人及び社会WEI**
– 個人WEI平均は、全体的に0.675から0.775の範囲で変動。ピークは7月2日の朝、底は7月1日の午後後半と3日の午後に見られます。
– 社会WEI平均は、比較的高いレベルでの安定性がありながらも、7月3日に一時的に0.7まで低下した点が注目されます。
#### 2. 異常値
– 具体的な異常値としては以下が目立ちます：
– 総合WEIが2025年7月1日と2日に異常値と判定された0.79および0.81と急激に上昇しました。これは、気候の変化や経済の不安定性などが社会にポジティブまたはネガティブな影響を与えた可能性があります。
– 個人WEIでは、7月2日の0.78という高い値と、7月3日の0.68という低い値があります。健康状態やストレスの変動が影響した可能性があります。
– 社会WEIでは、7月5日に異常値とされた0.82が見られ、年中行事や祭典などの社会イベントが影響したかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– STL分解を行うと、長期的なトレンドとしてはわずかな下降が見られました。これは、社会情勢や政策変動によって影響された可能性があります。
– 季節性は認められず、短期間の突発的な変動が主であり、これには気候変動や突発的な社会イベントが関与した可能性があります。
– 残差項には7月3日の急落が該当し、これにより予期せぬ外部要因（例えば、災害や事故など）の影響が推察されます。
#### 4. 項目間の相関
– 資料に基づく相関ヒートマップ分析では、個人経済、健康状態、自由度と自治が高い相関を持つことが確認されました。これは、個々人の財政的余裕や健康状態が自己決定権や自由感に直接的に影響を及ぼす可能性を示唆します。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図では、分析期間を通じて特定の項目に外れ値があることが確認されており、特に心理的ストレスや社会多様性のスコアで大きなばらつきが認められます。これらの項目における起伏は、個人および社会の安定的な生活または活動に影響を与える可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの主要な構成要素の寄与率は、PC1が42%、PC2が27%であり、主に個人の心理的な安定性と社会的な相互関係性がWEIの変動要因として大きな影響を持っていることを示します。特に、心理的な要素や社会的支援基盤が多くの関連項目において重要な役割を果たしている可能性が考えられます。
### 総括
この分析は、個人の生活基盤要因と社会的環境がWEIスコアに大き
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**:
– 初期のデータ（青い点）は、評価日が2025年7月ごろに集中しており、これには軽微な上下動があります。
– その後のデータ（緑の点）は、2026年7月ごろまでにまとまっており、スコアは上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、線形回帰や決定木回帰の予測（グレーの範囲と紫の線）が観測されており、実績データに対し急激な予測変動を示しています。
– 外れ値は青い点で囲まれた丸として示されていますが、そこまで大きな異常を示すものではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、平坦に近いトレンドから緑の点に移行していることを示しています。
– 緑の点は「前年」としての比較データを示し、スコアが一貫した上昇を表しています。
– 紫の線は決定木による予測で、その下降が実績と異なる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと前年のデータが、異なる時期に分散していることから、季節性や長期的な変化がある可能性があります。
– 予測データと実績データが必ずしも一致せず、スコアの変動に対する予測の精度が課題となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青い点と紫の予測線に乖離があります。これは実績と予測の間に相関が薄いことを示唆します。
– 緑のデータセットはまとまっており、前年に対して一貫した改善が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 初期の予測モデルに対する不一致は、天気のような複雑系の予測の難しさを示しています。このような不整合の存在は、特に気象に関連するビジネスにおいてはリスク管理の一部として対策を講じる必要があると言えます。
– 昨年対比でのスコア改善は、長期的な改善活動や環境変数の変化によってポジティブな影響を受けた可能性があります。これは、持続的な改善計画の一部として評価されるべきです。
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**
– 左側のプロットは評価日が2025年の中で密集していますが、大きなトレンドは見られません。
– 右側のプロットは2026年中頃に集中しており、急激な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左の部分には外れ値（異常値）がいくつかあり（大きな枠のマーク）、何らかの異常が発生したことを示しています。
– 中間に急激な変動は見られませんが、一部の予測（特にランダムフォレスト回帰）が他の予測方法と異なる挙動を示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い丸で、予測データは赤い「×」で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）での予測の不一致が見られますが、その理由はデータの分布の変化などに起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関の詳細はグラフ全体からは明確には判別できませんが、モデル間の予測結果と実績値との相関を確認することが有益です。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間が直感的に感じるのは、左側のデータでの変動の多さと、予測値が複数あるが一貫性が乏しいことから予測が困難である可能性です。
– ビジネスや社会への影響としては、天候データの不確実性が高いため、それを前提にした計画や意思決定には注意が必要です。特に、急激な変動が見られるため、短期的な対応策を準備しておくことが推奨されます。
この分析はデータのさらなる深掘りをする必要性があることを示唆しています。特に異常値の理由やモデル間での予測の相違を詳しく調査し、精度の向上を図ることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の方は、予測と実績の間で一貫性が見られますが、考慮されている期間の後半ではデータは大きく変動しています。特に、異なる色やスタイルで示された予測モデルの間で若干の差異が見られることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれたプロットは異常値を示しています。これらはモデル予測から外れたデータポイントであり、特異な気象条件やモデルの不確実性を反映している可能性があります。
– 紫色の線が急激に下降しているのは、特定の予測モデル（決定木回帰）の結果を示しており、他のモデルとは異なる挙動を示しています。
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、天気に基づいたWEIスコアの実際の記録です。
– 赤い×は予測を示し、これからの値を予測するためにモデルが使用されています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、過去との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各色の線（灰色、紫、青、水色、ピンク）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など）を示しています。これにより、モデル間の予測のばらつきや精度の違いを視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側にある緻密なプロットは初期データの集まりを示し、それ以外のプロットは時間が進むにつれて発生した可能性のある変動やトレンドの変化を示しています。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の安定期の後に急激な変動があるため、予測モデルの正確性の改善が必要です。予測のばらつきは気象条件の理解に影響を与え、特に社会インフラや天気に依存するビジネスに影響を及ぼす可能性があります。このような不確実性がビジネスや社会における意思決定にどのように影響を及ぼすかを評価することが重要です。
このグラフは、予測モデルの有効性を検証し、天候データがどのように社会WEIに影響を与えるかについての洞察を得るための重要な手段を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは最初に実績値（青色）がいくつかクラスターとして存在し、その後急激に下降しています。これは期間の開始時に高いスコアが見られ、その後、予測によって劇的に低下しています。
– 2026年に入ると、前年の実績（緑色）が右側に密集して出現し、WEIスコアに関して結論的な述べ方が期待される場所です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月以降、紫色の線（ランダムフォレスト回帰の予測）が急激に下降しています。他の予測は比較的上昇視していますが、このランダムフォレスト回帰の急な変動は特異です。
– 黒い縁の青いプロットは異常値を示しており、この時点で予測と実績に大きな差異が存在していることを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青色の点**: 実績値で、実際に計測されたデータ。
– **赤い×印**: 予測値で、AIによる将来的な予測。
– **緑色の点**: 前年の実績データで、基準となる過去のデータ。
– **グレーの帯**: 予測の不確かさの範囲を示しており、予測の確実性やバラツキを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**
– 実績データと予測データ、前年実績の間には明らかな乖離があります。予測と実績の差は、不確実な要素やモデルの性能の影響を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフからは、全体のスコアが大幅に変動する期間が観察され、特にランダムフォレスト回帰による予測が非常に変動しやすいことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、予測の不確かさや現実とのずれが目立ち、信頼性に疑問を感じる可能性があります。市場や経済活動においては、こうした不確実性があれば投資判断に影響を与えることが考えられます。
– ビジネスにおいて、予測モデルの改善や異常値の原因究明が求められるでしょう。また、こうしたデータを基にした意思決定が経済的な余裕に直接影響を与えることも認識されるべきです。
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:
### グラフ分析結果
1. **トレンド**
– このグラフに示されているデータは伸びがなく、横ばいに近い状態が続いています。特にWEIスコアは0.8付近に集中しています。
– 予測の傾向線（紫）は、初期段階で若干の上昇を示していますが、全体的には大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が円形で示されており、異常値として認識されていますが、これはごく少数です。
– 急激な変動は特になく、全体的にスコアは安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色で表示され、予測は赤のXとして示されています。
– 異常値は黒の円で強調されています。
– 前年の比較AIデータは緑色で示され、直感として比較対象となります。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、かなり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はほぼ一致しており、予測精度が高いことを示唆します。
– 前年データとの関係性は、グラフで右端に位置するため、視覚的には過去のデータと大きな関連性が見えづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係に関しては、具体的な他の変量との関連性は示されていないため、このグラフ単体では判断が難しいです。
– 分布としては、データが狭い範囲に集中しており、安定している印象です。
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**
– グラフの安定した傾向と高予測精度は、WEIスコアが信頼できることを示唆し、健康管理や生活習慣の改善に役立つ可能性があります。
– ビジネス面では、これらの安定したデータと予測の信頼性が、医療やウェルネス系のサービス開発に貢献するでしょう。
– 天候データとの関連性を深く探ることで、さらに個人の健康管理に関する新しいアプローチやソリューションを開発するチャンスもあるかもしれません。
全体として、このグラフはデータの安定性と予測の正確性を強調しており、実用的な健康予測分析ツールとしての利用可能性を示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **期間全体でのトレンド:** 最初の数日間で観測された明確なデータ（2025年7月前後）は、密集して高めのWEIスコアを示していますが、特定の上昇または下降のトレンドは見受けられません。
– **予測モデルのトレンド:** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が一致してほぼ水平の予測線を示しています。これは、短期的にWEIスコアが安定していることを示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値:** 黒い円で示されるデータポイントが異常値として特定されています。この点では、他のデータポイントと比べて若干低いWEIスコアを示しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の使い方:** 青は実績、赤は予測、緑は前年との比較を示しており、それぞれが異なる時間枠や条件下でのWEIスコアを視覚化しています。
– **密度:** 緑の前年データは、グラフの右端に密集して分布しているが、全般的には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
– 実績、予測、前年データの比較において、実績が予測範囲内に収まっていることが確認できます。前年のデータは比較用としてスタブのように活用されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 見られる範囲では、実績データと予測データの相関はあまり強くないが、予測はそれを包括する範囲に設定されています。
– 異常値は一般的な分布から離れているが、これは特異なイベントや環境条件によるものかもしれません。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な感じ:** 天気が心理的ストレスに与える影響は短期間では安定しているという印象を受けるが、時折の異常値が示すように環境変化が心理ストレスを引き起こす可能性もあります。
– **ビジネスや社会への影響:** 短期的な安定性は、天気に関連したメンタルヘルス戦略や対策を立てる際に安心して参考にできるが、一部の異常値は突発的なストレス要因への注意喚起として機能するでしょう。長期的なデータの収集と分析が重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分（2025年7月から9月）において、実績のスコアは横ばいから緩やかな下降トレンドを示しています。
– 予測値は、いずれの手法も初期段階では高い値を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月初めに異常値が記録されています。この異常値は予測範囲外に存在します。
– ランダムフォレスト回帰で急激な下降が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、観測されたデータです。
– 異常値は黒い枠で強調されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ異なる線で表されています。
– 前年度のデータは緑色のプロットとして示され、今年のデータと比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータ（緑のプロット）は新しいデータと比較して、時間の経過と共にスコアが上がる傾向があるようです。
– 予測モデルは初期状態での精度に大きなバラつきがあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と周辺の実績には相関がないことが示唆されます。
– 実績の推移は比較的安定していますが、予測モデルではかなりの変動が見られます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響**:
– 初期の急激な変動や異常値は、突然の予測外のイベントを示唆しており、人々の自由度や自治に影響を与える可能性があります。
– 予測手法のバラつきは、データの不確定性を反映しており、意思決定に慎重を期す必要があることを示しています。
– ビジネスへの影響としては、予測外のイベントに対するリスクマネジメントが重要であることが示唆されます。
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:
このグラフは、360日間にわたる天気カテゴリのWEI（公平性・公正さ）スコアの推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期数値は約0.8で、急激な下降を示し、その後、評価日が2025年9月以降では値が見られません。
– 決定木回帰の予測が急激な下降を示しています。他の予測線は横ばいまたは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて開始時の点における急激な下降が顕著です。その後のデータポイントは見受けられないので、実績データの採取がそこで終了した可能性があります。
– 異常値が最初の方で見られますが、特にその後の急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は開始時の予測値より高く、その後急落しています。
– 各種予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるパターンを示していますが、実績開始時とその後データの不在で、比較が難しい状況です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同様カテゴリ（今年と昨年）の比較が可能ですが、昨年のデータが数ヶ月遅れて推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間に明らかな相関が見られず、予測モデルごとの挙動はかなり異なっています。
6. **直感的感想と社会的影響**:
– WEIスコアの急激な下降は、天候に関連する公平性が突然悪化したことを示唆しており、予測不能な要因が作用した可能性があります。これが社会やビジネスに及ぼす影響として、意思決定やリスク管理に対する厳しい再評価が必要とされるでしょう。
全体として、このグラフは天候に関連する公平性の評価の難しさと、予測の不確実性を浮き彫りにしています。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを時間軸に沿って示しています。
1. **トレンド**:
– グラフの左右のプロットが分かれており、ただし単独のスコアに基づいているため、長期的なトレンドは捉えにくいです。
– 以前のスコアと比較すると、左側の値は約0.8で保たれており、右側でもほぼ同じスコアで形成されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に「異常値」として示される黒い円が3つあり、これは通常の範囲を超えた値を示唆しています。
– 異常値の右側にグレーの線があり、これは予測の不確かさ範囲を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色別で異なる要素が示されていますが、非常に密接しているため、詳細な違いを視覚的に捉えるのは困難です。
– 紫色、青色、緑色の点は異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値ですが、互いに密集しており、幅の広い変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異常値を除くと、それぞれの予測手法による値は一貫しており、大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関に関する視覚的な手がかりは少なく、分布も右端と左端に限られています。
6. **直感的な洞察、社会やビジネスへの影響**:
– 異常値の存在は、予測モデルにおいて改善が必要かもしれない箇所を示しており、関与する変数の再評価が必要です。
– ビジネスにおいては、持続可能性のパフォーマンスを示す重要な指標であるため、予測の精度向上により戦略的意思決定がより洗練される可能性があります。
– 社会的な視点からは、予測の不確実性を軽減することで、自治性の高いコミュニティ形成に役立てることが可能です。
この分析は、さらなる詳細データとその背景情報に基づく追加検証が必要です。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）スコアの360日間にわたる時系列データを示しています。以下に、各観点からの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初めの期間には緩やかな下降傾向がありますが、その後急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には一つの異常値が観測されています。
– 期間中盤から後半にかけてスコアが急激に上昇しています（緑点）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIを示し、赤い「×」は予測AIです。
– 緑色の点は前年比データで、ここで強い上昇傾向が見られます。
– 異常値は黒い円で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AI（青）と予測AI（赤）は初期にはほぼ一致していますが、予測の信用性が不確かです。
– 前年のデータ（緑）は比較する上で非常に重要で、対前年での増加が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値や急激な変動があるため、モデルの精度向上が求められる可能性があります。
– 緑点の急激な増加は、特定の要因が背後にある可能性を示唆しています。
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**:
– 初期のデータの低下とその後の改善は、政策変更や施策の成果があった可能性を示唆します。
– 高い変動性は不安定さを表しており、社会基盤や教育機会の安定化が必要かもしれません。
– 前年度比での改善は、ビジネスや教育の投資が成果を上げていることを示しており、さらに強化すべきです。
このデータは、施策の効果を測定し、将来の計画策定において重要な指標となるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月頃）は約0.8の高いWEIスコアで推移していますが、その後急激にスコアが低下しています。しかし、ほとんどのデータは左側に集中しており、途中からデータがないか密度が非常に低いように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の高いスコアの下降は急激な変動として捉えられます。この変動は、モデルの予測と大きく外れている異常値としても識別されています（黒い円で強調されています）。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年のデータ、ピンクや紫のラインは統計的手法による予測を示しています。これらの予測は、大部分の期間にわたって一定の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれ異なる推移を示しています。
– 全体的に実績データは予測範囲とは大きく食い違っており、その理由の検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは非常に集中しており、その後のデータが欠如しています。これがデータ取得や予測にどのように影響を与えるかは重要なポイントです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々はWEIスコアの急激な低下を懸念する可能性があります。この指標は共生や多様性、自由の保障に関するものであり、これが社会的な一体感や多様性の維持に影響を及ぼすことが懸念されます。
– ビジネスや社会のリーダーは、この変化の根本原因を理解し、政策や働きかけを通じて改善策を講じる必要があるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 日付ごとに色の変化が見られ、一定の周期性があるようには見えません。
– 特定の時間帯で明確なトレンドは観察できないため、パターンは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月の初旬に、色の変化が顕著であり、急激な変動が観察されます。
– 例えば、7月2日は最も高い値を示しており（黄色）、急激な上昇の兆候があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色の明度が高いほど、数値が高いことを示しており、ここでは天気の指標（WEIスコア）に関連しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 午前中（8時台）と、それ以降の午後（16時台）の間で大きな差があり、昼の時間帯に変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 具体的な数値に基づいた相関関係は難しいものの、午前と午後でのスコア変動への注意が必要です。
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に関する洞察**:
– 特定の日付（例: 7月2日）の午前中に高いスコアが示されており、例えば、気象条件が何らかのイベントや活動に影響を及ぼす可能性が考えられます。特に、時間帯別に活動を調整することでビジネスの効率を最適化できるかもしれません。
このデータに基づき、気象条件が経済活動や社会行動にどのような影響を及ぼすかをさらなる分析で深めることが重要です。
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（Weather Experience Index）平均スコアを示しており、時間別に色分けされています。以下の点を考慮して分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは時系列に沿ってデータを表示しているが、細かい周期性や長期的トレンドを評価するには視覚的な情報が不足している。期間が360日間であることから、代表的なデータの抜粋が表示されていると考えられる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化があることから急激な変動を示唆する部分もあるが、特定の時間帯や日付にのみ色が変わっている部分は、外れ値や急激な変動の可能性がある。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 明るい黄色や緑は高いスコアを、紫や青は低いスコアを示している。色が濃いところはスコアが低く、色が明るいところは高いことがわかる。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 日付と時間の二つの軸に沿ってのヒートマップであり、時間ごとに都合の良し悪しを示している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られた情報からは明確な相関関係は判断しにくいが、特定の時間帯だけが高スコアである場合には、その時間帯が快適であることを示唆する。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと**:
– 人々は特定の時間帯や日の方が快適だったことを視覚的に認識しやすいだろう。この情報は日常生活において活動の質を向上させるための参考にできる。
**ビジネスや社会への影響の洞察**:
– 天候データは、気候影響評価や日常の活動に影響を与えるため、特定の時間帯や日取りでの活動計画に役立つだろう。特に屋外イベントの計画や出勤時間の調整に応用できる。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 横軸が日付、縦軸が時間帯です。カラースケールで示される数値が日々の時間ごとの変化を捉えています。
– 色の変化に周期的なパターンは明確に見えません。したがって、期間内に一定の周期性は存在しないかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が大きいほど、数値の変動が大きいことを示しています。
– 特に黄色や紫のエリアは、他の色と比較して顕著であり、これらがある時間帯は通常と異なる状況を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が社会WEIスコアの高低を示しています。黄色はスコアが高く、紫はスコアが低いことを示しています。
– 特定の日や時間帯にスコアが高いか低いかを視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが重なって表示されているわけではなく、各色塊が別々の時間帯を示しているため、その関係性については正確な読み取りは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の配置から特定の時間帯にスコアが集中して高い、または低いといった特徴は見られません。
– データの分布は均等ではないかもしれませんが、このヒートマップだけでは詳細な相関は判断できません。
6. **直感的な感覚と社会やビジネスへの影響**
– 高いWEIスコアの日や時間帯は、天候が人々の社会的な動きや経済活動においてポジティブな影響を与える可能性があります。
– 天候と社会的な活動のパターンを理解することで、特にビジネスでは天候に応じた戦略的な計画を立てやすくなります。
全体として、このヒートマップは天候が社会WEI平均スコアにどのように影響するかについての直感的な理解を助けるツールです。この情報を用いて、ビジネス戦略を最適化したり、社会活動を計画したりするために活用できます。
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、天気に関連した様々なWEI（おそらく気象の指標）項目間の相関関係を示しています。以下に洞察を示します。
1. **トレンド**
– 相関関係のトレンドという観点では、時間的変化というよりは、どの項目が他と強く関連しているかが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体は外れ値や急激な変動には直接関係しませんが、強い相関（+1または-1に近い）や弱い相関（0に近い）を識別することができます。
3. **各プロットや要素**
– 赤は正の強い相関を、青は負の強い相関を示します。色が濃いほど相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データそのものではありませんが、項目間の強い/弱い関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に非常に強い相関（0.90）があります。また、「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI平均」と0.84の強い相関を持っています。これはストレスが個人の全体的な幸福に強い影響を与えることを示唆しています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目との相関が比較的低く、これが独立変数として機能している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス/社会的影響**
– 高い相関を持つ項目は、一方が改善されれば他方も改善される可能性があります。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）」の強い相関は、共生や多様性が社会の公正さに貢献することを示唆しています。
– 個人の幸福指標が複数の要素と関連していることは、心理的健康の取り組みが全体的な幸福感の向上に寄与する可能性があることを示しています。
このヒートマップから、個別のWEI項目がどのように相互に関連し合っているかを理解し、どの要素を改善することで他の領域にもポジティブな影響を与えるかを考えることができます。ビジネスや社会政策の改善点を探る手がかりとなるでしょう。
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（ボックスプロット）は、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較するものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 各WEIカテゴリのスコアは、概ね高め（0.6以上）の範囲に集中しています。総合的には、トレンドとしてはばらつきが少なく安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリで外れ値が見られ、特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」に顕著です。これらは特定の期間または条件下での異常なスコア変動を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各箱は25〜75パーセンタイルの範囲を示し、線は中央値を示しています。四分位範囲が比較的狭いカテゴリ（例えば、「社会WEI（共生整備・対話機会）」）はスコアがより一貫していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIスコア間の直接的な時系列の関係はこの箱ひげ図からは分かりませんが、カテゴリごとの分布の比較は可能です。スコアの集中度やバラつきを見ることで、異なるカテゴリ間での安定性や変動を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリで密集しているスコアは、安定した条件下で良好な評価を受けている可能性を示唆しています。「個人WEI（心理的ストレス）」は他と比較して分布が広いことから、条件による影響が強いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体としてWEIスコアは高く、例えば「自由度と自治」での高めの中央値は、その領域が比較的強い評価を受けていることを示唆します。
– 外れ値の存在は、異常気象や急激な社会の変化などがあれば、それに伴い特定のWEIスコアに顕著な影響を及ぼしている可能性があります。ビジネスでは、このデータを基に対策を練ることが重要でしょう。
結論として、グラフは気候や社会的要因が異なるカテゴリのWEIスコアにどのように影響するかを示しており、特に外れ値は経済や社会政策の反響を示している可能性があります。
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:
このグラフは、天気カテゴリーのデータを用いた主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは、異なる方向に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の領域にいくつかのデータポイントが集中しており、それらが他のデータポイントと比べて外れ値になり得る可能性があります。
– 左下にも孤立したデータポイントが存在し、これも外れ値として考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分を示し、縦軸は第2主成分を示しています。それぞれの説明率は0.42と0.27です。これはデータのばらつきをある程度捉え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**:
– 時系列全体を示しているわけではなく、データの分布をより簡略化して主成分に基づく関係性を抽出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの分布は、全体的に均等に広がっていますが、特定の方向にわずかな偏りがあります。これは、主成分が異なる気象条件の変動に対する寄与の度合いを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– この分析から、特定の気象条件がより支配的または異常なものとして識別される可能性があります。たとえば、右上の外れ値は、特に顕著だった異常気象のケースかもしれません。
– 天気予報や気候モデルの精度向上に役立つ洞察を提供する可能性があります。また、極端な気象現象の予測において、リソースの配分を最適化するために重要な情報を提供することができるでしょう。
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。
