📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づいて、以下に分析結果を示します。
### 総合WEIスコアの時系列推移:
– **トレンド**: 日々の総合WEIスコアは、ある程度の不規則な変動を伴いながら上昇傾向を示しています。特に、7月1日から7月6日の間で、最初は満足度がやや低い（0.71）が、次第に向上し、7月6日には0.80という比較的高い値に達します。
### 異常値の検出:
– **2025-07-01**と**2025-07-03**における総合WEIスコアの低さ（0.71から0.69）は、個人WEI平均や社会WEI平均と一致しており、何らかの外部要因、例えば天候の不調や社会イベントの影響を受けた可能性があります。
– **2025-07-05**の異常値は、総合WEIスコア（0.70）や個人の健康状態（0.60）が特に低くなっており、週末や天気の悪化（低気圧や豪雨）が影響しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **トレンド成分**では、全体的な上昇傾向が顕著であり、特に社会WEIがこれを牽引している模様です。
– **季節性成分**は見られず、随時変動する外部要因により影響を受ける特性を持っています。
– **残差成分**は小さく、データの大部分はトレンドと突発的なイベントで説明可能です。
### 項目間の相関:
– 強い相関が見られるのは、社会的持続可能性と社会基盤（相関係数: 高）、個人の経済的余裕と健康状態の項目間です。社会基盤の向上が、持続可能な発展に寄与していることが示唆されます。
### データ分布（箱ひげ図から）:
– 多くの個別項目では、平均値付近に集中していますが、個人の心理的ストレスの項目については、時に広範囲にわたるばらつきが見られます。これは、社会的圧力や個人の状況が時によって大きく動揺することを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA) の分析:
– **PC1**（寄与率: 0.43）は、主に社会基盤や持続可能性の要因と強く結びついており、これらが総合WEIに大きく寄与していることを示しています。
– **PC2**（寄与率: 0.23）は、個人の経済的余裕や健康状態の変動に関連しており、これらも重要な要素であると考えられます。
### 総合評価:
データは全般的に、個人と社会の情報が相互に影響し合っていることを示しており、社会的改善（インフラや持続可能性）が個人の満足度やストレス軽減に寄与する結果が観察されました。異常な下落は多くの要因による可能性があり、その理解と対策が重要です。特に天候は一時的な心理的ストレスに顕著な影響を与え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:
このグラフは、気象カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の推移を示した時系列散布図です。以下に分析をまとめます。
1. **トレンド**: 実績データは7月初旬に増加傾向が見られます。その後、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）は安定した上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**: 実績データにおいて、初旬にいくつかの外れ値が見られます（黒い円で強調）。これらは実績データのばらつきを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測値）を示し、初期部分でややばらついています。
– 赤い十字は予測データを示し、3種類の回帰モデルそれぞれで異なる予測パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はいずれも上昇を示していますが、ランダムフォレスト回帰が他よりも急勾配です。
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は多少の誤差があり、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が予測の信頼区間として示されています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 実績のばらつきは天候の変動を直接的に反映している可能性があります。
– 予測が上昇傾向にあることから、今後の天候が安定または改善する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、季節的な要因を考慮した計画立案の再考や、気象データのさらなる分析が必要であることが考えられます。
このグラフをもとに、長期的なトレンド分析や、将来の予測精度改善のためにモデルの調整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:
このグラフは「個人WEI平均スコア」の時系列を表しています。以下に各要素について分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね一定の値を中心として密集しており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、紫線）はやや下降トレンドを示していますが、他の予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と比べ、あまり変化が大きくありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値がグラフ中に黒い円で示されています。これは他のデータ点から大きく離れているため、特異なデータと見なされます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、密度の高いエリアが一定のスコア範囲に集中していることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲を示す灰色の帯は、予測モデルの信頼性や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**:
– 実績データと各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測精度や傾向を比較するために用いられます。線形回帰は減少傾向があり、他のモデルによる予測はそれほど変化していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおいて、特定の範囲にデータが集中しており、一定の信頼性を持つ中心的なスコアの存在を示しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのグラフから、最近のパフォーマンスの安定性を感じ取るでしょう。また、将来的な傾向として、わずかながらの下降が予測されることを考慮すべきです。
– ビジネスや社会において、予測に基づく対策をとる必要があります。特に、下降トレンドに対する対応策（改善計画やリスク管理）が求められます。
この分析は、提供された可視的なデータに基づく仮説であり、各予測モデルの詳細な根拠や背景データを考慮に入れるとさらに具体的な結論を導き出すことができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）が示すWEIスコアは、7月上旬に比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測線（AIモデル）は、ランダムフォレスト回帰（紫）が微増しており、他のモデル（線形回帰、水色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データには異常値（黒丸）が含まれており、それがWEIスコアの不安定さを示しています。
– 外れ値として特に目立つポイントはありませんが、灰色の範囲が不確かさを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、実際の観測値です。
– 大きな黒丸で囲まれた点が異常値を示します。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されています。
– 線の色により異なる予測モデルの動向を視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル間で大きな分岐は見られませんが、ランダムフォレスト回帰のみがわずかながら上昇傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7から0.9の範囲で密度高く分布しており、比較的一定の範囲で安定しています。
6. **直感的洞察と影響**
– WEIスコアは、社会的や経済的活動の健康状態の指標と考えられます。予測モデルが安定または微増を示すことから、近い将来における状況の改善または継続的な安定を予感させます。
– 一方で、異常値が存在することから、一部での不確実性や予期せぬ変動が存在することを示唆しています。ビジネス面では、この不安定さに備える必要があるかもしれません。
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:
以下の要点からグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初めにややばらつきがありますが、概ね横ばいのトレンドを示しています。時間の経過とともに予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが他よりも低い位置にあり、異常値として扱われています（黒で囲まれた青い点）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績値を示しており、赤い×は予測値です。グレーの影は予測の不確かさを示しており、幅が狭いため予測の精度が高いことを示唆しています。
– 異常値は特定のアルゴリズムによって検出されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点で予測値は実績値を上回っていますが、全体的な傾向はほぼ一致しています。異なる回帰手法は同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は密集しており、全体的な経済的余裕（WEIスコア）は一定の範囲内に収まっています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– このデータから、人々の経済的余裕が安定していること、しかし一部の日には不安定さがあることを感じ取ることができます。経済的政策や市場の変動要因を調査する余地があります。この安定性はビジネスの計画と持続可能性に有益である可能性がありますが、特定の日の変動には注意が必要です。
全体として、過去のデータに基づく予測は安定していますが、一部の異常値は気に留めるべき要因として考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青のプロット）は、最初の数日において0.6付近でばらつきが見られますが、その後は安定しています。
– 予測データ（複数の色の線）はほぼ水平で、穏やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の期間に複数の外れ値があり、それらは一時的な健康状態の変動を示唆しています。
– その後は変動が少なくなり、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– XAI/3σで示される灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがその範囲に収まっていることから予測モデルの信頼性を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されており、特定の期間に異常な健康状態があった可能性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データは決定木回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれから得られたもので、全体的に一貫性のある安定した予測がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは時間の経過とともに予測の範囲内で減少し、全体的な相関関係は強いと考えられます。
6. **直感的な感じ方とビジネス/社会への影響:**
– 最初に健康状態が不安定であったが、その後安定化されているため、外部からの要因（例えば、天候などの影響）が減少した可能性が考えられます。
– ビジネスや健康関連サービスにおいては、初期段階での異常を早期に検知し対策を講じることの重要性を示唆しています。
– 社会的には、予測モデルが健康状態を安定的に予測する能力を持っていることは、リソースの効果的な配分に寄与するでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 青い実績点は、30日間のうち初期の1週間に集中して存在し、その後データがないように見えます。
– 線形回帰（ピンク色）は徐々に下降していますが、ランダムフォレスト回帰（水色）と決定木回帰（薄青色）は横ばいで、ほぼ同じ範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の週には外れ値（黒の円で囲まれた青い点）が複数観測されており、これは異常なストレス状態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**:
– 青い点は実績データを示し、日ごとに記録されたWEIスコアです。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示すトレンドは、実績データからは直近では情報が得られていないため、今後の動向予測として注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの変動が大きく、ストレスレベルに関する予測の不確かさが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間は、最初の週に見られるストレスの急激な変動を異常として認識し、ストレス管理の重要性を感じるでしょう。
– ビジネス的には、ストレス管理のプログラムや心理的サポートの必要性が浮き彫りになるかもしれません。また、このようなデータは、労働環境の改善やメンタルヘルスのサポートに役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青の丸）は全体的に横ばいで、一貫して0.6から0.8の間に位置しています。
– 予測値には3つの異なるモデルがありますが、「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」による予測が示されています。これらのうち、ランダムフォレスト回帰（紫）の線は軽微な下降トレンドを示しており、他の2つは比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、グラフ上に2つ示されています。これは、特定の期間において異常な条件があったことを意味する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績のデータを示しており、全体的な安定性を表現しています。
– X印は予測値を示しています。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの結果を比較すると、決定木および線形回帰の予測が実績に非常に近い値を示し、ランダムフォレスト回帰は若干下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に相関はあるが、ランダムフォレスト回帰のモデルでは若干逸脱が見られるため、環境の変化により敏感な可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人は天候に関する自由度や自治が安定していると感じる可能性があります。予測が通常と異なる場合（外れ値）には何らかの要因による変動が潜んでいる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、天候変動に関連するリスクや機会を予測し、それに適応するための計画を立てる際に役立つでしょう。例えば、予測の不確かさを減らすために他の変数を考慮に入れることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間では、WEIスコアは0.5から0.7の範囲で大きな変動を示していますが、後半になると予測値に基づいて0.8以上で安定的かつ上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、特に初期には外れ値が存在しています。グラフ内で○で示されているデータポイントです。
– これらの外れ値は、特定の気象条件や突発的な社会要因により引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、最初の数日間には大きな変動が見られます。
– 予測（紫色の線）は、ランダムフォレスト回帰により安定して高い値を保っています。
– シアンの線は他の予測モデルによるもので、動きが少なく一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値の変動が激しいのに対し、予測モデルは異なる手法を採用しており、異なる安定性や傾向を示しています。これは、各アルゴリズムの特性やデータの扱い方に起因すると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時期における実績値の変動と、予測値との乖離が明確に見られます。特に初期の変動から予測値に向かうにつれ、精度や安定性が増していることが示唆されます。
6. **直感的な感じ方およびビジネス・社会への影響**
– 初期の変動は不安定さを示唆し、社会的要因や外部環境の影響を強く受けた可能性があります。しかし、その後の安定的で上昇するトレンドは、改善傾向を示唆しており、今後の気象イベントへの適応や社会の公平性改善に関与するプランや戦略が進行している可能性があります。
– ビジネスまたは社会的には、予測精度の向上や計画の実行可能性向上を示すポジティブな指標として解釈され得ます。また、分野の専門家によるさらなる検証や、新たなモデルの開発が、今後も重要となるでしょう。
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
### 1. トレンド
– **プロットのパターン**: 実績データが横ばいに推移しています。予測値に関しては線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で若干の上昇トレンドが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには異常値が明示されていますが、これらは予測値の範囲内に収まっているように見え、特に極端な変動は観察されません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点で示される現状の社会WEIスコア。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」で示される予測されたスコア。
– **異常値**: 黒い円で示され、通常の範囲から外れたデータ点。
– **不確かさ範囲**: 灰色の領域で示され、予測の信頼度を表します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測値のデータは、おおよそ一致していますが、将来的にはわずかな向上の予測がなされています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に良好な相関があると推測されます。ただし、先述の通り、予測モデルは現在のパターンを維持しつつわずかな成長を示しています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **持続可能性の維持**: 現状、社会WEIは安定していると考えられます。これは持続可能性の取り組みが安定段階にあることを示唆しています。
– **将来のポテンシャル**: 予測は将来のわずかな成長を示しているため、持続可能性に向けた取り組みが強化される可能性があるでしょう。
– **影響**: 長期的には、社会的自立性の向上が期待され、これにより経済や環境政策にポジティブな影響が及ぶ可能性があります。ビジネスにおいてはこのトレンドを考慮した戦略を策定することが求められます。
このグラフからは持続可能性に関する安定した現在の状況と、将来の可能性を示すポジティブな兆候が読み取れると言えるでしょう。
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**
– 実績データは主に0.8〜1.0の間で小さな変動のみを示しており、全体としては横ばいです。
– 予測データの線形回帰はほぼ水平ですが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのプロットで強調されており、異常なデータ点として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを示し、赤いバツ印は予測を示しています。
– 円で囲まれた部分が外れ値です。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データには全般的には高い一致が見られますが、一部の外れ値を除けば予測精度は比較的高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコア自体の分布は狭く、0.8〜1.0に集中しています。この範囲に収まることで全般的な安定性を示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 多くのデータが0.8以上に集中しているため、社会基盤や教育機会は比較的高水準で安定していると考えられます。
– 予測モデルによる今後の若干の上昇傾向は、これからの改善や成長の可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は個別の無視できない課題やイベントがあることを示しており、原因を特定し対応することで予測精度を向上させることが重要です。
全体として、安定した状態が続く中で、微調整や特異な事象への対応が今後の重要なテーマとなるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青のドット）**:
– おおよそ横ばいで推移していますが、全体としてはスコアがやや低めの範囲に集中しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**:
– 青線（線形回帰）とピンク線（決定木回帰）は緩やかに上昇しています。
– 紫線（ランダムフォレスト回帰）はより鋭く上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントは黒い丸で囲まれ、異常値としてマークされています。
– これらの値が全体のトレンドにどの程度影響しているかが注目点です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**は過去の実績を示します。
– **赤い×印**は予測された数値を表しています。
– **グレーの範囲**は予測の不確かさを示しており、実際の値がこの範囲内に収まる可能性が高いことを意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の線が大きく異なるため、予測と実績のモデルのフィットには課題があるかもしれません。
– 特にランダムフォレスト回帰が他の予測方法に比べて急速に上昇している点が特徴的です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは複数の予測モデルで異なる傾向を示しており、その選択が結果に及ぼす影響も考慮する必要があります。
– 予測の不確かさが実績のデータに近い範囲をカバーしていますが、異常値の存在はモデルの精度に開発されています。
### 6. 洞察と影響
– **直感的な認識**: スコアの変動が激しくないため、安定しているように見えます。しかし、異常値があるため注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**:
– トレンドが上昇している予測が有効であれば、今後の改善が期待できます。
– 一方で、異常値の存在や予測の不確かさは、戦略や対応策の見直しが必要であることを示唆しています。特に、予測モデルの精度向上が重要となるでしょう。
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:
こちらのヒートマップに基づいて次のような分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 時系列において上部の色の変化を見ると、若干の周期性があるように見受けられます。特定の日や時間帯で変化のパターンが生じている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの上部には黄色のプロットがあり、他と比べて高い数値を示していることから、この時間帯は特異的な高価値が記録されたことが示唆されます。また、中央の上下で色の充填が異なり、急激な変化が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化は【WEIスコア】の変動を示します。明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– データの分布は特定の時間帯で明らかに異なるため、時間を基軸とした異なるデータポイントが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一時間帯でのスコアの変動があることから、特定の天候要因やイベントが、パターンに影響を与えていると考えられる。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 天候条件による変動が予定や活動に影響を及ぼす可能性があります。たとえば、特定の時間帯が他と比較して極端な天気や条件により活動の調整が必要であることを示唆しています。
この分析をもとに、特定の時間帯での活動計画やリソース配分の最適化を図ることで、ビジネスの効率やサービスの質向上に寄与することができるでしょう。
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:
このヒートマップグラフは、特定の期間における個人のWEI平均スコアを天気カテゴリとして可視化しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時間とともにスコアは大きく変動しているため、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 各日付で昼夜（時間帯）によるスコアの変動が見られ、周期的な変動があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のスコアが他の時間帯に比べて低い（濃い色）ことが目立ちます。これは天候変化や一時的なイベントの影響を示唆する可能性があります。
– 7月3日の8時に特に高いスコア（黄色）が見られ、何らかの影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを表しています。
– 横軸は日付を、縦軸は時間帯を示しており、各セルがその時間帯におけるスコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での色の変動は、特定の天候パターンが日をまたいで影響を与えている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られませんが、一定の時間帯にスコアが変動するため、時間帯とスコアの間には一定の関係がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは天候や時間帯が個人のWEIスコアにどのように影響するかを示しており、都市計画やスケジュール管理に役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、特定の天候下での活動の効率や満足度の向上策などに役立つかもしれません。
この分析は、多くの要因が関与する複雑なデータセットを解釈するための出発点として活用できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは色の変化によってデータポイントの値を示していますが、特定の周期性や長期的トレンドを視覚的に捉えることは難しいです。ただし、日毎の時間帯によっては異なるパターンが見られることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日の19時帯に他の日と異なる低めのスコア（青緑色）が見られます。この部分は、他の時間帯や日付と比べて目立ち、外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高低を表しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほど低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとのデータが色で示されており、日にちごとの時間帯でスコアに異なるパターンがあるかを観察できます。例えば、ある日は全時間帯で高スコアで統一されていることもあれば、時間によってばらつきがあるケースもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上で異なる色の多様な分布が見られるため、時間帯ごとにスコアの変動があることが分かりますが、明確な相関関係を指摘するためには追加のデータが必要です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– ヒートマップから、特定の時間帯におけるスコアの高低を視覚的に把握することで、天候が人々の活動や社会的要素にどのような影響を与えるのかに関する直感的な理解が得られます。例えば、夜間や早朝に特に低いスコアが多い場合、これは社会活動が減少している時間帯であるかもしれません。
– ビジネスや社会へは、これらのデータを活用して特定の時間帯における人々の行動やニーズを予測することで、マーケティングやリスク管理に役立てることが可能です。
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、複数のWEI（天気関係指数）項目間の相関関係を示しています。期間は全30日間です。
1. **トレンド**: トレンド自体はこのヒートマップから直接は見えませんが、相関の程度を示すことで各WEI項目間の関係性がどう変化するかを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**: ヒートマップ上に明確な外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が高い（1に近い、赤色）または低い（0に近い、青色）部分は特筆すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違い: 赤色は高い正の相関を示し、青色は負の相関を示します。色が濃いほど、相関の強さが強くなります。
4. **時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」との相関が高い（0.73）ことから、個々のWEIが総合的な傾向に強い影響を与えていると考えられます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が非常に高い（0.94）ことから、これらの社会的要素が密接に関連していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「個人WEI（自由度と自治）」（0.08）と低い相関を見せる反面、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関（0.94）を持っており、個人の視点よりも社会的観点が強い関連性を持つことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関を持つ項目は、同一の要因によって左右される可能性があります。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」（0.54）は中程度の相関を持っているため、個人の経済状態が精神的な健康にも影響を及ぼす可能性があります。
– 経済的要因や社会的公平性が個人及び社会の健康に多大な影響を与えることが示唆され、政策決定や地域社会の施策において何に焦点を当てるべきかを考える上での有用な視点となります。
このヒートマップを検討することで、個人および社会に対する気象や社会的要因の影響を理解し、教育や政策の発展に役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの大部分が0.7から0.9の範囲内に集中しており、横ばい傾向が示されています。
– 各WEIタイプ間での全体的なスコアの変動は大きくありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済幸福感）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が存在しています。
– それ以外のカテゴリでは外れ値は少なめです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の長さ（四分位範囲）はスコアのばらつきを示しており、長さが短いほどデータが集中しています。
– 線の長さが短いカテゴリは、スコアが安定していることを示唆しています（例：「個人WEI（自由度と自治）」）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間で明確なトレンドや相関は見られません。ただし、一部のカテゴリ（例：「個人WEI（ストレス）」）では、散らばりが大きく、スコアの変動が大きいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、スコアの中央値は0.8に近く、カテゴリによってはばらつきがありますが、均一に分布しています。
– ばらつきの大きさが異なるため、幾つかのカテゴリではより詳細な分析が必要です。
6. **直感的な感じおよびビジネス・社会への影響**
– 人々は、特定のWEIスコアタイプが他のスコアタイプよりもばらつきが大きいと感じるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の領域での不安定性や異常な状況を示唆している可能性があり、さらに調査する必要があります。
– 経済的幸福感や社会的公平性が他のスコアと比較して外れ値があるため、これらの分野での政策改善が求められるかもしれません。
この分析から、特に外れ値があるカテゴリに注目し、潜在的な問題の特定やさらなる調査が推奨されます。
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、天気データのWEI構成要素をPCA（主成分分析）によって解析した結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
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。データポイントは第1主成分（貢献率: 0.43）と第2主成分（貢献率: 0.23）の軸に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中には、第1主成分で0.15付近、第2主成分で0.15を超える位置にあるものがあるため、これらが外れ値となる可能性があります。これらの点は、他のデータポイントよりも明らかに異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、観測された天候要素の主要なパターンを表しており、第1と第2の主成分で示されています。各主成分は、データのバリエーションを特定の軸に集約しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは第1主成分と第2主成分の相関を示していますが、各データポイントが具体的に時系列でどう変化するかは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 水平または垂直に強いクラスターは見られませんが、第1主成分の0付近に多くのデータが集中し、第2主成分ではさらに広い範囲で分布しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データの広がりや多様性は、異なる天候条件がどの程度多様であるかを示します。これにより、特定の天候条件が、気温、降水量、風などの要素にどのように関連しているかを理解できます。
– ビジネスや社会への影響としては、例えば農業やイベント計画などでの天候リスク評価に活用できる情報が得られる可能性があります。特に異常な点は、予期せぬ気象パターンの発生を示唆するかもしれません。
このグラフは天候のパターンを要約し、特定の気象条件がどのように関連しているかを視覚的に把握するための手助けになります。
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。