📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析を通じて、WEIスコアに関する重要な傾向と異常点を抽出し、以下のように分析しました。
1. **時系列推移**:
– **総合WEIスコア**：データに基づくと、0.69から0.81まで日々のスコアに変動が見られ、全体的には軽微な変動の中で安定していますが、特定の期間におけるスコアの急激な変動が観察されます。特に7月2日、3日、5日は大きな変動が顕著です。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に比較的大きな変動が観察され、一部のスコアは通常範囲を超える可能性がある値を示しています。
2. **異常値**:
– 総合WEIスコアにおける7月1日、2日、3日、5日は異常値と見なされる可能性があります。特に、7月3日に観察されたスコア0.69や、7月5日の0.70は平均を外れ、環境的、経済的、社会的要因がその日に何らかの影響を与えた可能性があります。
– 個人WEIでは、健康状態や心理的ストレス、自由度と自治に関する異常値が多く、具体的に注目すべき7月3日、5日のスコアの下落が目立ちます。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– データは短期的に見て多くの変動があるため、季節性や残差が影響を与えていることが示唆されます。ただし、長期的なトレンドを明確化するにはデータの長期取得及び分析が必要です。この分析は、この短期間のデータでは限界があります。
4. **項目間の相関**:
– 個人および社会の項目間にある程度の相関が見られます。特に、経済的余裕、健康状態、心理的ストレスは個人スコアに大きく影響し、また、社会基盤と持続可能性が社会スコアを支えています。この相関は、生活の質や満足度に互いに影響を与えることを示唆しています。
5. **データ分布**:
– 短期間のサンプルでは、特定のカテゴリでばらつきが見られます。箱ひげ図を用いた場合、中位数付近に集まる傾向が強く、一部の外れ値が確認されています。それらはイベントベースの影響かもしれません。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– 主成分分析では、PC1が0.38、PC2が0.28の寄与率を示しており、データの約38%をPC1が、28%をPC2が説明しています。このことから、経済および持続可能性関連のファクターがデータ全体に大きく影響している可能性があります。
**総括**：この期間中のWEIスコアの変動は、特定日における外部要因（例えば、政策変更、社会的イベント、経済指標の発表など）が大きく影響を与える可能性があります。異常値は、こうした要素の指標とも考えられるため、背景の詳細をさらに深く調査することが重要です。また、項目間の相関性やPCAの主成分分析結果から、効果的なインターベンションや政策の改善策が考案される可能性があります。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側（過去の期間）での実績データは比較的安定しているが、何らかの変動が存在します。予測は次第に低下する傾向を示しています。
– 右側（未来の期間）においては、前年と似たスコアが観察され、WEIスコアが一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、異常値がいくつか存在することが確認できます。これらは実績と予測との間で異なる傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去データ（実績）を示しています。
– 赤い「×」は予測を表しますが、いくつかの外れ値が確認できます。
– 緑の点は前年のデータを示し、一つの安定した基準として機能しています。
– ライン（薄紫、紫、ピンク色）は異なる予測モデルの動向を示していますが、予測モデル間での変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる未来の傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は急激な変動を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的集中している一方で、予測データはモデルによって大きく異なります。
– 前年のデータとの比較が可能であり、安定した基準線の役割を果たしています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会的影響**:
– 短期的に見れば異常値が存在するものの、長期的には前年と類似した状況が続く可能性があるため、将来のWEIスコアは比較的安定していると直感的に感じられます。
– 気象データや予測は、農業、物流、エネルギー消費などの分野で重要な意味を持ち、外れ値や予測モデルの違いを考慮することが重要です。
全体として、このグラフは過去のデータから未来の傾向を理解するための活用が可能であり、異なるモデルの予測を比較することでより詳細な洞察を得る可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は期間の早い段階に集中しており、特に上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（ピンクの線）は下降トレンドを示しており、これが今後の予測に影響を与える可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値が、実績データ付近に見られます。これらのデータポイントは他の値から離れているため、読解には注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット: 過去の実績。
– ピンクの線: ランダムフォレストによる予測。
– 緑のプロット: 前年のデータ。
– 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性**
– 実績データと予測データに関連があるが、予測データは下降トレンドを示しており、実績データの範囲とは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定していますが、予測データの下降トレンドがあるため、相関そのものは高くないかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの安定性と予測データの下降トレンドから、予想外の環境変化やモデリング上の課題が示唆されます。
– 天候予測が下降すると、人々の生活やビジネスに影響を与える可能性があります。
– 異常値はさらなる調査が必要で、この情報が確度の高いものであれば、特定の期間に対する警告の役割を果たす可能性があります。
このグラフは、今後の天気や関連する要因に対する予測が十分でないことを示唆している可能性があります。最終的な意思決定には、異常値の意味合いや予測の不確かさについての理解を深めることが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、実績のデータ（青い円形）はほぼ一定の範囲に収まっており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。左側にいくつかのデータポイントが固まっており、横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示されたデータポイントは異常値を表しています。この異常値は、他のデータポイントと比較してかなり低い値に位置しており、特定の期間における急激なスコアの低下を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測されたデータ）、赤い「×」は予測（予測されたデータ）を示しています。緑色の点は前年のデータであり、比較のために用いられています。
– 紫とピンクの線は、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回帰）を表しており、それぞれの手法がどのように変動を予測す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（青）と予測（赤）の間には若干のずれがありますが、全体的に大きな乖離はないように見受けられます。予測の信頼性はある程度高いと言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 完全に周期性を示す傾向は見られず、むしろ季節的な変動の一部が予測によって部分的に明らかにされている可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、前年との比較で大きな変動がないことから、社会的・環境的な要因が安定している可能性があるということです。
– ビジネスの観点では、予測モデルがある程度の正確性を示しているため、天候に関する計画や戦略を立てる際に役立つでしょう。
– 社会的に見ると、異常値が示す何らかの予期せぬ変動は、原因を特定し未然に防ぐための対応策が求められている可能性があります。
このグラフを通じて、安定した気象条件の中での予期せぬ変動に対する迅速な対応が必要であることを示唆しています。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいと変動**: 初期の期間（2025年7月～9月）には、WEIスコアが横ばいで推移しています。次に明確な下降トレンドが見られ、その後の期間（2026年）に予測データによる変動が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期段階で、異常値が二つ観察されます。これらはモデルが通常のパターンとは異なる現象を示している可能性があります。
– **急激な変動**: 線形回帰と決定木回帰の予測が急激に変化しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の点**: 実績データを示し、各時間の真のWEIスコアを示しています。
– **緑の点**: 前年との比較で、予測範囲と点が対応しています。
– **紫やピンクの線**: 各予測モデルの結果を示し、モデル間での予測が異なることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるパターンを見せており、予測モデルごとの精度や適合性に違いがあることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測のズレ**: 初期段階では予測モデルと実績の間に差が見られ、予測の不確実性を示しています。
### 6. 直感と影響
– **ビジネスへの影響**: 異常値や急激な変動があるため、経済的な計画や予算作成において注意が必要です。異常値が増加すると、よりリスクの高い状況を示す可能性があります。
– **社会への影響**: WEIスコアの変動は個人の経済的な状況に関する直接的なフィードバックを提供します。特に下降トレンドや異常値はソーシャルプログラムの必要性を示すことがあります。
このグラフは、モデルの予測の不確実性や異常値の理解において非常に価値があり、ビジネスと社会の意思決定において重要な役割を果たします。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– **実績（青色）**は横ばいに見えますが、期間が短くデータが少ないため明確なトレンドは判断しにくいです。
– **予測（予測AI）**には様々な回帰モデルが適用されており、全体的にはやや減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**が数値で示されていますが、それ以外に目立った外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– **青い点**は実績データを示し、他の色は異なる予測モデルによる予測結果を示しています。
– **緑色の点**は前年度の比較データを示していますが、今年度との直接的関連は見えません。
4. **時系列データの関係性**:
– 現在のデータ数は少なく、モデル間の比較が困難ですが、全体的には各モデルともに似たような傾向を持っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きなズレは見られず、モデル推定の精度は一定以上であると考えられます。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 健康状態の指標であるため、今後の季節や天気の変動に対する対応策の準備に役立つ可能性があります。
– 減少傾向が続く場合、健康や福祉分野でそれに対応する施策が求められるかもしれません。
全体として、データ量が増えればより詳細なトレンドや相関分析が可能となるでしょう。予測モデルごとの微妙な違いが、シナリオに応じた異なる対応策の策定に役立つかもしれません。
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**:
– 実績AI（青のプロット）は高いスコアで始まり、その後急激に下降しています。
– 下降した後は、しばらくスコアが低く推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ開始直後の急激な下降は顕著で、異常値として記録されています（黒の縁取りのあるプロット）。
– この部分は特に注目すべき部分で、ストレスの急激な増減を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青）は、実際に観測された心理的ストレスレベルを示します。
– プロットの色や形（青の円や赤の×）はそれぞれ異なる予測手法や基準を示しています。
– グレーのエリア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**:
– 緑のプロットは前年のデータで、現在のデータと比較し、一定の周期性があることが示唆されます。
– 一連の予測（紫線、ピンク線）は異なる手法による未来のストレス予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは短期間で急激に変動しており、不安定な傾向を示しています。
– 予測データはそれに基づいて異なる手法での傾向を示し、特にある時点から急にスコアが上がると予測されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、ストレスレベルの急激な変化が日常に影響を与える可能性があるということです。
– 気候や天気が個々の心理的ストレスに与える影響を示すこのデータは、健康管理や労働環境の改善に役立つかもしれません。
– 社会的には、ストレスマネジメントの重要性を啓蒙する材料となる可能性があります。
このグラフの洞察は、天候が心理的なストレスに与える影響の理解を深める一助となるでしょう。また、政策立案者や健康専門家が対策を講じる際の支援データとしても役立てられるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、現在の「実績（実績AI）」によるデータポイントが表示されていますが、その後の長期間にわたってデータは無く、その後に「前年（比較AI）」による緑のデータが表示されています。
– 未来の予測として、数種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、一つのデータポイントでしか示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の「実績（実績AI）」のデータポイント周辺に、いくつかの「異常値」が見られます。
– これらのデータポイントは、他の点よりも突出しているため、特定の条件下で生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、紫とピンクの線は異なる予測手法による予測を示しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」のデータで、前年の同時期のデータを参考に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**:
– 初期の「実績」データと終盤の「前年」データの間にはギャップがあります。
– 予測手法による未来のWEIスコアの安定性や一貫性を評価するために、これらの関係性を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期段階での分布では、異常値が影響している可能性があります。
– 予測手法により将来的なスコアがどう変動するかを評価することが重要です。
6. **人間の直感、およびビジネスや社会への影響**:
– 長期間のギャップや異常値の存在は、不確実性や変動性の高さを示しており、安定した予測が難しい可能性を示唆しています。
– 商業や政策決定においては、リスクマネジメントや予測の精度向上が求められるでしょう。特に、異常値の原因分析や、複数の予測手法によるより多角的なデータ解析が重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のスコアは、最初の期間（2025年7月～10月頃）にかけて大きく減少しています。
– その後のデータはスコアの情報がなく、不確実性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値として示されているデータポイントがあります。これは「実績（実績AI）」としてのスコアと関係があります。
– この異常値が示す意味は、予測と実績の間に大きな乖離があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（実績AI）」は青色のプロットで、「予測（予測AI）」は赤いバツ印で示されています。
– 灰色の帯は「予測のブれ幅」を示しており、予測の信頼性や不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と実績値に乖離があります。「予測」が示す未来予測と実績には、大きな違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の短期間において急激な変動があり、その後の予測では一貫性がなく、多様な回帰モデル全てが異なる未来を予測しています。
6. **直感的に感じられることと社会への影響**
– 初期の実績データが示す急激な低下は、予測の見直しやモデルの再評価の必要性を示唆しています。
– 社会への影響として、予測が正確でない場合、公平性・公正さを維持するための政策決定に悪影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、データの不安定さや不確実性が顕著であり、モデルの精度向上や事前のデータの精査が必要であることを示していると言えるでしょう。
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
### トレンド
– **上昇／下降／横ばい**: 最初の4日間は高いスコア（約0.8）で横ばっていますが、その後、大きな変動がなくなり、予測の変動範囲が示されています。
### 外れ値や急激な変動
– グラフの初期には異常値が示されていますが、顕著な急激な変動は見られません。
### 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実績データはグラフ左側に集中しています。高い持続可能性と自治性を示すと考えられます。
– **予測（ラインと色）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で予測範囲を示していますが、図の初期を除いてその予測は含まれていません。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 幅広く表現され、予測の不確実性が強調されています。
– **異常値（黒）**: 初期の一部データで強調されています。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測が同じ期間をカバーしていないため、直接比較は困難ですが、実績データに続いての予測が欠如している可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データでは、一定の持続可能性スコアが示されており、一定の水準を保っています。予測データは予測区間内に存在するか不明。
### 直感的な感想と影響
– **社会への影響**: 高いWEIスコアが初期データで示されているため、持続可能なプラクティスが実施されている可能性が高いです。ただし、その後のデータがないため、持続的な安定性や改善が見えていません。
– **ビジネスへの影響**: 持続可能性が高いという印象を顧客やパートナーに与えられる一方、予測や確信を持たせる要素が不足しているため、新しいデータと予測の信頼性向上が必要です。
この分析により、持続可能な取り組みへの関心が重要であること、持続的にデータをフォローする必要性が示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、実績（青い点）と予測（赤い点）は初期に集中しており、その後ほとんどのデータが存在していないように見えます。
– 前年（緑の点）は後半に集まっており、実績および予測と時間的にずれが生じているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒丸）が実績データの中に存在しますが、予測データと一緒に表示されていないため、予測精度に対して課題があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は、実際の観測データを示しています。
– 赤い×印（予測）は、モデルによる予測値を意味します。
– 黒丸（異常値）は、データの中で特異な値として特定されたものです。
– 緑の点（前年）は、前年の同時期の観測値で、比較のために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は初期に集中して比較的近くにありますが、どちらもその後のデータが欠如しています。
– 前年のデータは後半に存在し、実績および予測と直接的な関係が見えにくい状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の点が重なることから、ある程度の精度はあると判断できますが、異常値が含まれていることからモデル改良の余地がありそうです。
– 前年データが大きくずれていることも、何らかの外的要因またはデータ収集方法の変更が影響している可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 予測と実績の間にほぼ一致が見えるものの、時間軸のデータが偏在しているため、全体の信頼度に疑問が生じます。
– 実際のデータ収集や予測モデルにおけるギャップがある可能性を示唆しています。
– より安定した社会基盤や教育機会の評価が求められるため、データ精度の向上やより多くのデータポイントの追加が必要とされるでしょう。
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:
こ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**:
– スコアの実績（青いドット）は全般的に横ばいです。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で図示されており、特に線形回帰は実績と予測の間に一貫性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 四つの異常値が強調表示されていますが、大きくスコアが飛び抜けているわけではありません。
– 決定木回帰の方は急な減少傾向を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色分けされた点や線は異なる手法による予測を示しています。
– 薄い灰色のバンドは、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– すべての予測手法で最初のデータポイントに近い予測をし、AI予測（赤いバツ）は決定木の予測と連動する形で表示されています。
5. **相関関係や分布**:
– 実績データに基づくスコアと予測スコアの間には、強い相関関係が示唆されています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 全体的に、スコアの安定性が高く、予測も一致しているため、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に関する問題は現状安定している可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、予測のブレが少ないことから、政策形成やビジネス計画において信頼できるデータであると考えられるでしょう。
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:
ヒートマップの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**：
– ヒートマップは短期間（5日間）を示しており、日付ごとに色合いが異なることから、時間経過による変動があります。
– 特定の周期性は明確ではありませんが、小さな期間での変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月1日の夜間（8時）の非常に高いスコア（黄色）が目立ちます。これは特異な出来事を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色合いはスケールに基づいてスコアを示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 夜間（19時）のデータは一部しか視覚化されておらず、情報が限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時間帯と日付による変動は、天候の変化やイベントが時間とともにどのように異なるかを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 高スコアが特定の時間帯に集中していることから、特定の時間における外部要因（例：気温上昇）が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**：
– ヒートマップは特定の日付や時間での異常事態を即座に理解するのに役立ちます。
– 高スコアの時間帯は異常な気象現象が起こった可能性があるため、これに基づいてリソースの配分や対応策が検討されるでしょう。
– ビジネス面では、天候データをもとにした売上予測や人員配置の最適化が考えられます。
このように、視覚的な色の変化により、天候の動向や異常事態を直感的に把握できることが、ビジネスや社会における迅速な対応を可能にします。
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:
グラフの分析に関して以下の点に注目します：
1. **トレンド**:
– カテゴリが示すように、これが天気関連のデータであると仮定すると、時系列データのヒートマップは明確な周期性を示している可能性があります。ただし、期間が短いため周期性の詳細なトレンドは解釈しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上で、色が急激に変化している箇所が見受けられます。例えば、7月3日の夜のデータは他の日と比べて部分的に暗い色が多く、急激な変動の可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化がWEIスコアの変動を示しており、色が暗いほど数値が低いことを示しています。時間（縦軸）と日付（横軸）の組み合わせで、特定の時間帯のWEIスコアの上昇や下降を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日の同一時間帯の色の類似性にも注目できます。類似色が続く場合、特定の日の特定の時間帯に関連した環境要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布に関して、全体的にムラなく色が見られるため、比較的均等に分布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**:
– 天候に関連するWEIスコアが示されているため、天候の影響が日常生活やビジネス運営にどのように影響を与えるかを予測する際にこのデータは有用です。例えば、特定の時間にスコアが低い場合、悪天候による活動の制限が考えられます。
このようなヒートマップは、スケジュールの最適化やリソース配分に関する決定をサポートするための有意義なデータ視覚化手法として利用できます。
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:
1. **トレンド**
– グラフはヒートマップで表示され、色の変化により時間とWEIスコアの関係が示されています。このヒートマップには、周期的なパターンや明らかな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が急激に見える部分があります。2025-07-01と2025-07-03の間、時間帯において濃い色と明るい色が対照的に現れており、急激な変動が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEIスコアの値を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとの時間帯別データが同時に表示されており、同じ日付であっても異なる時間帯で色が異なることから、時間帯によってスコアが変動することがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば、07-03の全体的に低いスコア）において低いスコアが観察されるため、特定の時間に特化した要因が影響しているかもしれません。
6. **直感的な印象と影響**
– 人々は、カラーの変化を直感的に理解しやすいです。社会的にも特定の日や時間帯に注目することで、特定の日（例えば休日やイベント）に何か特別なことがあったのかを把握しやすくなります。
– ビジネスでは、このデータを活用して、特定の時間帯にサービスを強化する戦略を立てることができます。例えば、スコアが低い時間帯に特に注意することで、効率的な対応が可能になります。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI（Weather Experience Index）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そこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間トレンドを示すものではないため、周期性などの時間的なトレンドは直接的には読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内に特筆すべき異常値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤色に近いほど相関が強く、青色に近いほど相関が逆です。
– たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い正の相関を持っています（0.82）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 統計的にそれらが互いにどの程度関連しているかを示し、互いにどの要素が影響し合っているかを示しています。
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）」は非常に強い正の相関を持っています（0.91）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」も正の相関があります（0.39）が、そこまで強い相関ではありません。
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**:
– このヒートマップから、各WEI項目がどのように関連し合っているかを視覚的に理解すると、改善のフォーカスを絞ることができます。たとえば、特定の社会的なWEIが高ければ他の要素も改善する可能性を示唆しています。
– ビジネスでは、特定項目が他の項目に与える影響を考慮して施策を策定する上で重要です。特に相関が高いところに注力すると効率的な改善が見込めるでしょう。
全体として、このヒートマップは各現象がどのように関連し合っているかの理解を助け、改善のための戦略的な意思決定の指針となる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリについて特定のトレンド（上昇や下降）は見られませんが、各カテゴリのスコアの中央値とその分布が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例：個人WEI（知識充実度）や社会WEI（共生、多様性、自由の保障）など）において外れ値が観察されます。これらは平均から大きく異なる時期があったことを示しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）には特に高い外れ値が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図は、データの中央値（箱の中線）、四分位範囲（箱の上下）、および外れ値（点）を示しています。
– 各カテゴリのWEIスコアがどの程度拡散し、集中しているかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体はこのグラフでは直接的に示されていませんが、過去360日間のスコア分布を比較することで、カテゴリ間のパフォーマンスの違いを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIや個人的な自由度といったカテゴリは比較的高いスコアの範囲でまとまっており、安定しているように見受けられます。
– 全体的にばらつきが大きいカテゴリも存在し、例えば個人WEI（経済的余裕）は他と比較してばらつきが少ないようです。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 人間が直感的に感じ取るポイントは、一部のカテゴリにおいて不安定さ（外れ値）があり、それが人々や地域社会に与える影響が懸念されるということです。
– ビジネスや社会への影響としては、あるカテゴリでの著しいバラつきや外れ値は、政策決定やリソース配分、または改善の必要性を示唆しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）のような重要な指標のばらつきは、社会の安定や公正さに問題がある可能性を示しています。
このような分析を通じて、各カテゴリの改善点や重点分野が明確になるため、継続的なデータ監視と分析が推奨されます。
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、気象データの主成分分析（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:
– PCAの結果なので、特定の時間的トレンドは直接示されませんが、第1主成分と第2主成分の軸に沿ってデータがどのように分布しているかを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 目立った外れ値はありませんが、いくつかのデータポイントは他の点から離れており、特徴的なパターンを形成しています。
3. 各プロットや要素:
– プロットされている点は、360日間の気象データが主成分1と主成分2によって表現されていることを示しています。点の色と密度は一定で、特定の強調はされていません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 主成分1と2の関係性が示されています。点がどのように分布しているかにより、異なる気象要素がどの程度共通の変動を持っているかを理解することができます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データポイントは比較的広がっており、特定の方向に明確な相関があるとは言い難いですが、全体として右上から左下にかけてのゆるやかな傾向が見られ、これに基づく相関が示唆されるかもしれません。
6. 直感的印象と影響:
– このグラフは、主成分を用いて気象データの全体的な変動を要約しています。直感的には、気象データセット全体の分散と共通パターンを理解するのに役立ちます。ビジネスや社会において、これらの主成分は気候の変動を予測したり異常気象の早期警告に利用できるかもしれません。
全体的に、このPCAグラフはデータの多次元特性を簡潔に把握し、重要な変動パターンを抽出するのに有用です。
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。