📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータの分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データの範囲内で総合WEIは0.71から0.81の間で変動しています。全体的に見て、大きなトレンドとしては横ばい傾向が見られますが、短期的には日による変動が激しい時期があります。特に2025-07-02の0.81と2025-07-03の0.69という値は大きな変動を示しています。
– **個人WEI平均 & 社会WEI平均**: 個人WEIも社会WEIもそれぞれの値は0.65〜0.78、0.70〜0.85の範囲で推移しています。同様に、データ全体を通してのトレンドは見えづらいですが、局所的な変動が観察されます。
### 異常値
– 総合WEIでは、2025-07-02（0.81）および2025-07-03（0.69）が異常高および低とマークされています。個々の要因としては、社会WEIの変動の影響が考えられます。
– 個々の詳細項目での異常値は、例えば個人の心理的ストレス（2025-07-03: 0.85）、社会の共生性（2025-07-03: 0.60）などで見られ、特に2025-07-03の全般的な低下と一致しているのが特徴です。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行っていないため具体的な季節性やトレンドは不明ですが、データの短期間での激しい揺らぎはおそらく日々の出来事や急激な環境変化によるものと考えられます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ（仮定）は提示されていませんが、個人と社会のWEI項目が複雑に絡み合っている可能性が高いです。例えば、経済的余裕や健康状態、社会基盤などは相互に強く関連しており、急激な変動が全体WEIに影響している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図を仮定するなら、個々のWEIスコアのばらつきは、中央値から若干の偏りを持ちつつも、大きな外れ値がいくつか存在しています。通常の範囲を逸脱した異常値が特に目立つ点も注目すべきです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析から、PC1は0.38、PC2は0.28の寄与率を示しています。PC1は広範な社会的評価を示唆している可能性があり、PC2は個人的な健康やストレス関連の要因と考えられます。これらの要因が主要な変動源であると推測されます。
### 結論
データ分析から、短期的変動は環境や出来事の急激な影響を受けやすいことが示唆されますが、長期的トレンドは明確に把握されていません。個人および社会の要因が相互に関連しているため、具体的な出来事や社会的な状況変化により、WEIスコアが大きく変動します。これらの結果は、WEIを改善するために重要な項目を特定するための手がかりを提供します。より詳細な分析を行うためには、時間と共にデータの累積や詳細化された構成要素の検討が必要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績のWEIスコアはほぼ横ばいで、安定した値を維持しています。
– 予測のトレンドを見ると、線形回帰とランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しており、今後の減少を示唆しています。
– 決定木回帰は上昇傾向で、他のモデルと異なる将来予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い丸で示された点が外れ値としてマークされていますが、数は少なく、実績値は全体的に安定しています。
– 目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績値を示しており、信頼性が高いデータとして基準となります。
– 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）の線が示すのは、それぞれの予測結果です。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、xAI/3σとして得られる範囲です。予測の信頼性を判断するための参考値です。
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の比較が行われており、予測モデル間の差異が明示されています。
– 実績データに対して、一部のモデルで大きな乖離があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的には、実績データは一貫性があり、大幅な変動は観察されていません。
– 予測モデル間で異なる傾向を示しており、各モデルが異なる特性をキャプチャしている可能性が示唆されます。
6. **直感的な理解と影響:**
– 人間的な直感として、実績値が引き続き安定しているため、大きな不安材料はないと考えられます。
– しかし、一部のモデルによる下降トレンドの予測は、不測の事態への準備として注意が必要です。
– ビジネスや社会においては、異なる予測モデルの結果を活用し、リスク管理と対応策を検討することが重要です。
総じて、このグラフは実績と複数の予測モデルを視覚的に比較し、将来の動向を把握するためのツールとして有用です。
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:
このグラフは30日間の天気カテゴリにおける個人WEIスコアの時系列を示しています。以下にそれぞれのポイントについて分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績（青いプロット）は初期に一定の範囲内で変動しています。全体として横ばいからわずかな下降トレンドが見られます。
– 予測線では決定木回帰（シアン）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ）いずれも異なる傾向を示しています。特にランダムフォレストは下降トレンド、決定木は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒枠で囲まれた青いプロットが異常値として識別されています。これが通常の変動範囲外であることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績値、赤いバツ印が予測値を示しており、両者の間には明らかな差異が見られます。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、多くの実績値がこの帯内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測を提供していますが、いずれも実績に対して過大もしくは過小評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値との間に一定のズレがあり、特に時期が進むにつれて予測が実績を下回っていることが見受けられます。
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**:
– このデータセットからは、予測モデルの正確性向上が重要であることが分かります。特に、予測の不確実性を減らす工夫が必要です。
– 天気がビジネスや社会活動に及ぼす影響を考慮すると、より精度の高い予測が運営管理やリソース割り当てにおいて役立つでしょう。
このグラフは、モデルの改善点を探る材料として重要です。また、天気と関連するビジネスの意思決定プロセスにおいて直感的に理解しやすい視覚データを提供しています。
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:
グラフ解析の結果と直感的な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めでやや変動がありますが、全体的には横ばいになっています。
– 線形回帰の予測（紫の線）は明確に下降トレンドを示しています。
– 決定木回帰の予測（シアンの線）は多少の変動を含みつつも横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタの線）も時間とともに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データは異常値としてマークされています（黒い円）。これらは通常の範囲から逸脱しているため、特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データを示しています。
– X印は予測データを示していますが、具体的な数値は示されていません。
– 灰色の背景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**:
– 実績と各予測モデルのトレンドには不一致があります。特に、線形回帰と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が、実績データは横ばいに保たれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測の不確かさの範囲内にまあまあ収まっている様子が見て取れますが、一部の異常値は範囲外です。
6. **直感的な感想や影響**:
– 現在の実績データが安定しているにもかかわらず、予測モデルが将来的な下降を示している場合、注意が必要です。これは、天候関連の要因が悪化する可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、予測モデルが下降トレンドを示しているため、それに備えて計画を立てる必要があります。
これらの洞察は、今後の予測精度を高めるためのモデル改善やデータ収集の精度向上にも貢献する可能性があると考えられます。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 過去30日間の実績データは一定の範囲（0.8付近）に分布しており、明らかな上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は時間と共に緩やかに下降しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測線は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績点の中に異常値として示されているデータがありますが、極端に離れているものはありません。
– 全体的にデータは安定していますが、少数のデータポイントが異常とされた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、データの実際の記録です。
– 赤い×マークは予測（予測AI）です。
– 黒い円は異常値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲で、信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で若干の乖離が見られる可能性がありますが、全体的には予測が実績に近い形で推移しているため、予測の精度は高いと言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭い範囲で、予測とも概ね一致しています。
– データには強い相関や変動パターンは見られません。
6. **洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることは、経済的余裕がある程度保持されていることを示唆しており、急激な変化がない限り、個人の経済状況には大きな影響が出ない可能性が高いです。
– ランダムフォレスト回帰では将来的な若干の下降が予想されるため、警戒が必要かもしれません。社会的には、経済的な警戒心によって消費行動に影響を与える可能性があります。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青色のプロット）は、初期に集中しており、その後伸びが見られません。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）は緩やかに下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されているプロットがいくつか見受けられます（黒い丸）。これらは通常のデータポイントよりも低い位置にあり、特に初期の日付周辺で観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績のWEIスコア。
– 赤い「X」は予測値。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 複数の予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法ごとに微妙に異なる傾向が示されていますが、全体的に共通して下降トレンドが読み取れます。予測の不確実性領域（灰色）が狭いので、予測の信頼性は比較的高いといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に密集し、その後に新たなデータポイントがありません。そのため、初期の収集データを基に予測が行われている状態です。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが下降傾向にあるのは、健康状態の低下を示唆している可能性があります。ビジネスや健康管理の観点からは、改善のための対策を考慮する必要があります。外れ値の存在から、特定の日や条件で健康状態が特に悪化している可能性があり、その原因を特定することが重要となるでしょう。
この分析を基に、さらなるデータの収集や、予測モデルの精度向上を図ることが推奨されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初めの数日は実績スコアが0.6付近で安定しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は徐々に下降トレンドを示していますが、他の手法（線形回帰、決定木回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初頭にいくつかのデータ点が高めで、異常値として強調されています。これらは通常の日ではない特別な要因が関与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**: 実際の心理的ストレスのデータ。
– **赤いバツ印**: 予測されたデータ。
– **黒い円**: 異常なデータ点。
– 灰色のエリア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**
– 各予測手法は異なる傾向を示していますが、現実のデータ（実績)は安定しています。
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で乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰では次第に大きな差があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データと予測データの乖離は、予測モデルの改善が必要であることを示唆します。特にランダムフォレストの大きな誤差が気になります。
– ストレスレベルの急激な変動は、特定の日のイベントや環境の影響を受けている可能性があり、それらに対する対応策が必要です。
– ビジネスにおいては、予測精度の向上が不確実性を減らし、より効果的な意思決定をサポートすることができます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 実績（青のプロット）は、最初の数日間に密集しており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。スコアは0.6〜0.8の範囲にあり、横ばいの状態です。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は、長期的に見ると一定で、大きな変動はありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績のデータには、外れ値として認識される黒丸の異常値がいくつかあります。これは、特定の評価日に予測が外れたことを示している可能性があります。
– その他の予測データ（線形回帰や決定木回帰など）は表示されていないため、直接的な比較はできません。
### 3. プロットや要素の意味
– 青いプロットが実績を示しており、個々のスコアのバリエーションを観察できます。
– 異常値は黒丸で強調され、予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測で、安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、表示されているのはランダムフォレストのみです。その予測は、横ばいで安定しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには、予測モデルが捉えきれていない変動が複数存在するようです。このことから、特定の要因がスコアに不規則な影響を与えている可能性があります。
### 6. 直感的な感覚とビジネス/社会への影響
– スコアが一定の範囲に留まっているため、現在の状況が安定していると感じるかもしれません。
– 異常値が定期的に出現するため、これに対する対応策が求められます。気象データであるため、異常気象やイベントがスコアに影響を及ぼす可能性があります。
– 安定した予測結果を得るためには、予測モデルの精度向上や追加データの考慮が必要かもしれません。このデータは、気象関連の意思決定、例えば農業やイベント計画において重要です。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを30日間で示しています。以下、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青色のプロット）は、約0.6から0.8の間で比較的一定の範囲にあります。
– 線形回帰（青色の線）は横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値にはいくつかの外れ値が黒い円で囲まれていますが、顕著な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値で、過去のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
– 予測は3種類あり、それぞれ異なる回帰方法で将来のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰（薄い青色）ではほぼ同じスコアを予測しており、一定のトレンドを示します。
– ランダムフォレストは時間とともにスコアが減少すると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しています。
– 各モデルの予測は実績値と一致している期間が短く、それ以上の期間で異なる動きをしています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 人々は実績データが安定していると感じるかもしれませんが、予測では将来の不確実性が示されており、特にランダムフォレストが示す下降トレンドには警戒が必要です。
– このモデルの不一致は、予測の信頼性に疑問を呈するかもしれません。企業や政策決定者は、予測の不確実性を考慮し、適応的な戦略を採用する必要があるかもしれません。
このグラフは、社会の公平性の指標が将来的にどのように変化するかに関するさまざまな洞察を提供しています。ビジネスや政策におけるリスクマネジメントの一環として、これらの予測を活用することが考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は、7月1日から7月10日までに観測され、全体的にスコアは0.8から1.0の範囲で推移しています。この期間のスコアは比較的安定しています。
– 予測AI（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は一定の0.8を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアはほとんど変動がなく、外れ値も示されていません。
3. **要素の意味**
– 実績値は青い点で表され、観測データのスコアを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示し、7月11日以降のスコアは固定値です。
– 灰色のバンドは予測の不確かさを示していますが、ほぼ一定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値とランダムフォレストによる予測には、一定のスコアを中心にほぼ直線的な関係が見られます。ただし、予測値は固定で動かない状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはほぼ固定されているため、相関関係や大きな分布の特徴は特定しにくいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天気に関連するWEIスコアが高く安定しているため、持続可能性と自治性が高いと見られます。これは、気候に順応した持続可能なシステムや対策が有効に働いている可能性を示唆しています。
– この安定性は、ビジネスや社会において、計画の立案や政策決定が予測可能であることを意味し、リスク管理に有利な状況を提供します。
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**
– 実績AI（青い点）は、高いWEIスコア（0.8～1.0）で一定しています。予測されたトレンドは異なり、線形回帰とランダムフォレスト回帰はWEIスコアのわずかな変動を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれたポイント）は見られません。実績データは均等に分布していますが、予測値（赤い叉印）が重なって同じ範囲に存在しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示しています。非常に安定しています。
– **赤い叉印（予測AI）**: WEIスコア予測を示しており、実績値の近くに集まっています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示す範囲です。予測値がこの範囲内で変動する可能性があることを示しています。
– **線（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による予測トレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には整合性があるように見えます。特に、予測値は実績データの範囲内で変動し、予測モデルのトレンドも極端に実績データから逸脱していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は非常に高い相関性を示します。これは、予測モデルが実績データと良好に対応していることを意味します。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることは、社会基盤や教育機会がこの期間中に安定していることを示唆します。予測モデルも大きく異なる結果を示していないため、未来に関しても大きな変動がないと期待できます。これは、政策決定者や教育関係者にとって安心材料となります。また、予測の不確かさも小さいため、予測の信頼性が高いと考えられます。
この情報は、教育機会の評価や改善策の策定に重要な役割を果たすでしょう。安定したスコアは、現在の施策の効果を裏付けするものです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績値（青）は初期にわたり安定しており、概ね横ばいのトレンドです。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は緩やかな下降を示しています。
– 線形回帰（青）は一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績値の中にいくつかの外れ値が存在し、特に期間の始まり付近で観察されます（黒い円で示されています）。
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、安定したパターンを形成しています。
– 不確かさ範囲（灰色）は最初の数日間にわたって広がっています。
– 各回帰モデル（青と紫の線）は異なる予測を示しており、特にランダムフォレストは下降を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値に対する複数の予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト）の挙動を比較できます。これによって、モデルの予測性能や将来のトレンドの解釈に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値がほぼ一定範囲に留まっているため、高い自己相関が推測されます。
– 不確実性範囲が初期に広がっていることから、初期には変動が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフから、人々は現在のシステムが過去との一貫性を保っていると感じるでしょう。ただし、ランダムフォレストによる下降の予測は、将来的な懸念を呼び起こす可能性があります。
– 社会的な視点では、WEIスコアの下降が続くことが予想される場合、共生や多様性に対する政策強化が求められる可能性があります。また、企業にとっては社会的責任やSDGsへの貢献を見直す契機となるかもしれません。
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:
このヒートマップは、特定の期間にわたる天気関連の総合WEIスコアを示しています。以下に視覚的特徴と分析を述べます。
1. **トレンド**:
– 期間を通じての明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 日毎の変動があり、特に時間帯によって変動する様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の午前8時ごろに非常に高い値（黄色）が見られ、これは異常値として注目されます。
– 同日の午後4時には低い値（紫色）が見られ、大きな差があることに気づきます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、特定のWEIスコア値の強さを表しており、黄色が高く、紫色が低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日の異なる時間帯での変動が大きいことから、時間帯ごとの気象条件が大きく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**:
– 午前と午後で異なるパターンが見え、特に7月2日は顕著です。この日の相関をさらに深く考察することが推奨されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は特に異常値に注目する傾向があり、このデータを利用すれば、特定の時間帯における天気の異常を予測して対応策を準備することが可能です。
– ビジネスにおいては、例えば交通や物流が天気の影響を受ける場合、こうしたデータを活用して効率的な運用を計画できます。
このヒートマップは、特定の時間帯に特化した天気の変動を捉えるのに適しており、詳細な分析を通じて予測や対応策の策定に役立ちます。
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:
このヒートマップは、30日間の個人WEI（おそらく「天候に対する個別評価指標」など）スコアの時系列変化を表しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯（行）と日付（列）に対して異なる色が示されていますが、特定の周期性や一貫した上昇・下降トレンドは明確には見られません。
– 特定の時間帯で色が変わるパターンがあり、日によってスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに目立つ色の変化がいくつかのマスで見られます。例えば、7月1日の19時や7月4日の8時は他のマスと異なる色で目立っています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を表しており、カラーバーから、紫は低スコア、黄色は高スコアを示しています。
– 時間帯や日付によってスコアが変動しており、気象条件やその他の要因が影響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**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアに変動が見られるため、何らかの別の要因（例：特定の日の天気）がスコアに影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的には見られませんが、特定の日や時間帯での密度の集中には注目すべき特徴があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ある時間帯にスコアが一貫して高い（または低い）場合、その時間帯が特に好ましい（または避けられる）気候条件である可能性があります。
– こうしたデータは、天候がビジネス（たとえば小売や観光）に与える影響の把握に役立ちます。また、特定の時間帯に広告やイベントを集中させる判断材料となるかもしれません。
このような視点から、ヒートマップは天候データを時間的に細かく分析し、戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップにおける色の変化は、時間経過にともなうスコアの変化を示しています。特定の日付の特定の時間帯において、色が濃い（黄から緑、青、紫への変化）ことから、WEI平均スコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日から7月2日にかけての時間帯には、顕著なスコアの変動があります。黄色の区間ではスコアが高く、紫の区間ではスコアが低いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高低を表しています。上部の時間帯（8時）は、比較的高いスコアが維持されていますが、日付や時間によって変化が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付と時間帯のスコアを色で比較できます。色の類似性や違いは、異なる条件（例：天気）でのスコアの変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯での色の変化を見ると、午前中（8時）と午後（16時、19時）でのスコアが異なることがわかります。午前中はスコアが高く、午後や夜間は低下する傾向が観察されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このヒートマップからは、特定の時間帯に社会的な活動や気分が高まる様子が見て取れます。天気条件や社会的イベントなどが、このスコアの変動に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスにおいては、高いスコアの時間帯に広告や販売促進活動を行うことが効果的であることが示唆されます。社会的には、人々の活動が活発化する時間についての予測や計画に活用できるでしょう。
以上のように、色の変化と時間との関連を追うことで、社会やビジネス戦略に対する洞察が得られます。
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:
この全WEI項目に関する相関ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものに時間軸のトレンドは示されていませんが、各要素間の相関性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関を示しているため、外れ値や急激な変動は直接表示されていませんが、相関値の中に極端に高い（濃い赤）または低い（濃い青）相関が外れた関係性を示していると考えることもできます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関（0.5から1）、濃い青は高い負の相関（-1から-0.5）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関連性に関する直接的情報は得られませんが、各WEI項目間の強い関連性を知ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が見られる項目: 要素間で特に高い相関を示しているのは「社会WEI (公平性・公正さ)と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の0.91です。また、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関も0.82と高いです。
– 低い（負の）相関を示す: 「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (社会基盤・教育機会)」の間の-0.22と見ることができます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 高い正の相関がある要素は、相互に関連していることがわかります。たとえば、社会の公平性が多様性に関連することは理にかなっており、社会政策の構築においてこれらの要素を考慮することが重要です。
– 負の相関がある項目に対しては、その相関の理由を考察、分析し改善策の検討が必要です。
– 経済的余裕が教育機会と負の相関を持つことは、政策的なアプローチが求められる可能性があります。
このヒートマップを通じ、特定の社会的な要素が他の要素にどのように影響を与えているかを理解することが可能であり、政策決定や予測のための重要なデータとなります。
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:
以下は、このWEIスコア分布比較（箱ひげ図）から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 現時点では、箱ひげ図でトレンドというよりも、各カテゴリの分布を見ることができます。特定の上昇または下降トレンドは識別されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（読書状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」では外れ値が目立ちます。
– 外れ値は、特定の期間に特異な気象条件や社会状況があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の中央線は中央値を示し、箱の上下が四分位範囲を表しています。
– 色分けが意味するものは不明ですが、各カテゴリの視覚的な識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは明示されていないが、各カテゴリのスコア分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値や分布の範囲に違いがあり、個人および社会のWEIが比較的高い傾向を示しています。
– また、分布の広がりが異なる（例：「個人WEI（経済」）」は分布が狭い）。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 人々は、特定のカテゴリのWEIスコアに基づいて自分たちの精神的または社会的な幸福の状態を認識できるかもしれません。
– ビジネスや政策立案者は、特に低いスコアや外れ値に注目することで、改善を要する分野を特定し、戦略的に対応することが可能です。
この分析により、WEIスコアがどのように気象や社会状況に影響されるかを理解する手助けとなります。
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:
このグラフは、天気カテゴリのWEI構成要素を主成分分析（PCA）により視覚化したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド：
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントはばらばらに配置されています。
– 周期性も確認できません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 右上と左下に離れたデータポイントが見られ、これらは外れ値を示している可能性があります。
– データの大多数は、中心付近に分布しています。
3. 各プロットや要素：
– 各点は、主成分1（貢与率0.38）と主成分2（貢与率0.28）におけるデータの変動を表しています。
– 点の密度が高い部分は、データがその特徴に集中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：
– データは2次元空間に分布しており、具体的な関係性は視覚的に判断できません。
– 関係性を理解するには、元の天気データに関する追加情報が必要です。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 主成分1と主成分2の間には明確な相関関係は見られません。
– データは様々な角度で散らばっており、多様な特徴を持つことが示唆されます。
6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響：
– データのばらつきから、天候に関連する要因が複雑であることが感じ取れます。
– ビジネスや社会への影響として、天気に関連する業界（例えば、農業や観光業）は、このばらつきを考慮した柔軟な対応が求められるかもしれません。
– 将来的に特定の傾向やパターンを見出すためには、データの分布をさらに分析し、外れ値の影響とその要因を理解することが重要です。
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。
