📊 データ分析（GPT-4.1による）
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データ分析結果
1. 時系列推移の分析:
– 総合WEIスコアは全体として見れば上下に変動しており、特に7月3日に低下してから7月6日以降急激に上昇しています。これは何らかの重要な社会的または天候関連の出来事の影響を受けた可能性があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も同様に変動していますが、総合WEIスコアと同程度の変動を示しており、個人および社会の要因が全体の幸福感に大きく寄与していることが示唆されます。
2. 異常値の指摘と分析:
– 2025-07-01の総合WEIスコア0.71や個人WEI平均0.68は異常値とされており、変動が激しかったことを示しています。これらの日付には一時的なイベントやニュースが発生していた可能性があります。
– 2025-07-06の日付においては、総合WEIスコア（0.84、0.83）は高い水準にあり、これは社会的要素が非常時に高まったことを反映している可能性があります。
3. 季節性・トレンド・残差:
– STL分解を通じて確認される長期的トレンドは、全体的には上昇傾向であると推測され、社会構造の安定や改善が進んでいる可能性があります。
– 季節的パターンに関しては、7月初めの異常値により指摘される可能性があり、特定の季節的影響が見られるかもしれません。
– 残差成分からは、予測できないと考えられる出来事の影響を示唆するため、社会的な不確実性や予期しない出来事が指摘されます。
4. 項目間の相関:
– 主要な構成要素の寄与率（PCAにより、PC1が0.55、PC2が0.16）は、特定の社会的要因（持続可能性、公平性など）が全体の幸福感に強く影響していることを示しています。
– 各項目のヒートマップを分析することで、社会基盤、持続可能性、健康状態が高い相関を示し、これらが幸福感に与える影響が大きいと考えられます。
5. データ分布:
– 箱ひげ図より、WEIスコアのばらつきは概ね中程度で、いくつかの外れ値が指摘されます。これらの外れ値は短期間に集中して発生し、特定のイベントによる影響が考えられます。
– 各WEI項目はそれぞれ異なる分布を持ち、特に社会的な項目については、分散が大きくこの要因が幸福感に多大な影響を与えていることが確認されます。
6. 主要な構成要素 (PCA)の分析:
– PC1がデータの55%の変動を説明していることにより、特定の社会的あるいは経済的要因が全体の変動を大きく左右していることが示唆されます。PC2はさらに16%を説明し、個人の状態や自由度への影響度が考えられます。
総合的に、7月初旬に注目すべき社会的および個人的要素の変動が確認され、これらの背後には潜在的な出来事や政策、自然現象が影響している可能性があります。詳細な要因分析と特定のイベントの追跡が今後の対策に重要です。
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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**
– 初期の実績（青点）のトレンドは緩やかな上昇を示しています。その後、予測（予測AI）では直線的な上昇が見られ、特にランダムフォレスト回帰による予測ではWEIスコアが徐々に安定する方向に向かっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がオーバーレイされた円で示されていますが、ばらつきは小さく、全体的に実績データは比較的一定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを、線は予測を示しています。予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が示されていますが、幅が狭く、予測が安定していることがわかります。予測線は異なる手法によるもので、薄青（線形回帰）、青緑（決定木回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法による結果は概ね一致しており、特にランダムフォレスト回帰が他の回帰手法と一致している点で信頼性が高い可能性があります。
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乖離は見られず、全体的に一貫性がある分布です。これにより、適正なモデルが選ばれていることがうかがえます。
6. **人間が直感的に感じる洞察、およびビジネスや社会への影響**
– 天気カテゴリにおける安定したWEIスコアは、その地域の気候が安定していることを示唆しており、ビジネスにおいてはその地域のシーズンニングや農業活動に対する計画を立てやすくなるでしょう。
– 予測が正確である場合、将来の計画や資源配分に自信を持って取り組むことが可能となります。特に、天候が重要な要素である産業（農業、イベント計画など）には大きな恩恵があります。
全体として、このグラフは、WEIスコアの安定性と予測の信頼性を示し、関連するビジネスにおける戦略的決定に良い影響を与えるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、日付の初期に集中し、その時期は横ばいの傾向を示しています。
– 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）のトレンドは、全体的に緩やかな上昇を示しており、特にランダムフォレスト回帰が最も急な上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの中に黒い円で囲まれた点があり、これが外れ値として特定されています。これらの外れ値は、他のデータポイントと比較して異常な値を示しています。
– 外れ値以外に明確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**:
– 青い点：実績データ。
– 赤い×：予測データ。
– 黒い円：外れ値を示す。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示す範囲。
– 予測線は、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは日付初期に集中しており、予測データはその後の日付にかかる部分をカバーしています。予測は実績データの傾向を参考にしているようです。
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に直接的な相関は見えませんが、予測データは実績データに基づいた上昇傾向を示しています。
6. **直感的な洞察や社会・ビジネスへの影響**:
– 気候に関連するデータが対象であるため、長期的な上昇傾向は気候の変化を示唆しているかもしれません。
– 上昇傾向が続く場合、ビジネス界では対応策の検討が必要になる可能性があります。特に、農業や気候への依存度が高い業界にとって重要な指標となるでしょう。
このグラフは、未来の気候変動を理解し予測するための重要なツールとなり得ます。外れ値の分析も重要で、将来の異常気象などの予測に役立つかもしれません。
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:
このグラフは、天気カテゴリの社会WEI平均スコアの30日間推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 初めの数日間はスコアがやや増加しているように見受けられます。その後、一定の水準に達し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間では、いくつかの大きなマーカーで示された外れ値が見られますが、その後は大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績（実績AI）を示し、データの信頼性を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測間には、それぞれ異なる推移を示しており、ランダムフォレストの方が高めの予測範囲となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不確かさ範囲内に収まっています。予測と実績の間に大きな乖離は見られません。
6. **直感的に感じることおよび影響**
– 実績データが予測範囲内で安定していることから、モデルの予測精度は比較的高いと考えられ、天気に関連する社会的な影響を測る指標として有用である可能性があります。
– ビジネスや社会において、予測の安定性は意思決定に役立ち、特に天気による市場の変動を予測しやすくするでしょう。これはイベントの計画やリソースの管理に有用です。
このグラフ全体からは、予測モデルが過去30日間の天気に関連する社会インディケーターをうまく捉えていることが示されています。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEI）スコアの30日間の時系列散布図を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめました。
1. **トレンド**:
– 実績（青）スコアは7月の最初の数日に集中しており、その範囲はおおむね一定です。この期間には明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかに異なりますが、全体として7月の後半から8月の初めにかけて、やや減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績スコアの中には、いくつかの異常値が黒い円で示されていますが、大部分は同じ範囲内に収まっています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれランダムフォレスト回帰の予測を示しており、他の回帰モデルによる予測と比較して直線的に減少しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に一定の不一致が見られますが、予測モデルは全体的な傾向を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のバラツキが比較的一定であるため、予測モデルはこの変動を考慮した上で線形的な減少を示しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 実績のバラツキはあるものの、予測は安定した減少傾向を示しているため、個人の経済的余裕が時間とともに減少すると予想されます。これは、個人やビジネスが予測されたスコアの低下に対策を講じることを促す可能性があります。
– 経済的要因や天候のような外部要因がこの変化に影響している可能性が考えられます。
このグラフからのインサイトをもとに、個人や組織は将来的な計画を策定することが考えられます。
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:
このグラフは、「天気」カテゴリに関連する個人の健康状態（WEIスコア）の30日間にわたる推移を示しています。
### 1. トレンド
– 7月1日から7月6日までの間、実績データ（青い点）がやや安定しており、日によっては若干のばらつきがあります。
– 予測データのトレンドは冬至より上昇し、2つのモデル（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）が異なる将来のスコアを提示しています。どちらも将来的に健康状態が良好になる傾向が予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 開始1週間において、いくつかの外れ値が観察され（黒い円）、これは急激な変動を示しています。これらは短期間のストレスや天候の変動による影響かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点: 実際のスコア
– 黒い円: 外れ値
– 灰色の背景: 予測の不確かさ範囲
– 紫および水色の線: 異なるアルゴリズムによる予測値
### 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若干のギャップがあります。特に、予測データが実績を上回る場合がほとんどです。
– 予測モデルの間でも、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰で異なる将来の状態を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期にはスコアが不安定ですが、長期的には上昇トレンドが予測されています。これは個人の健康状態が好転する可能性を示唆しています。
### 6. 直感的な感想と影響
– 人々は、天候や一時的なストレスが健康に及ぼす短期的な影響を敏感に捉えるかもしれません。
– ビジネスでは、健康関連サービスや天候に応じた健康管理アプローチが効果的であることを示唆しています。
– 社会的には、天候と健康の関係を考慮した生活スタイルの調整が推奨されるかもしれません。
この分析によって、予測モデルを用いて適切な対策や予防措置を講じることが可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は、多くの部分で短期間にわたる横ばいの傾向を示しています。
– 一方で予測（ランダムフォレスト回帰）では、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが他と大きく異なる位置にあり、外れ値として認識されている（黒い縁取りのある青い点）。
– これらは心理的ストレスの急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データの点は、観測された心理的ストレスのスコアを示しています。
– グレイの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の変動幅を表しています。
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は異なる傾向を示しており、実績は大きな変動がないのに対し、予測は緩やかに増加しています。
– これは将来的にストレスが増大する可能性を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫した範囲内での分布を示していますが、数値的に明確な相関までは読み取れません。
– 予測は上昇を示唆していますが、それが実績とどのように一致していくかは不透明です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間にとって、予測が示唆するストレスの増加は憂慮すべきものであり、職場や生活の改善が求められる可能性があります。
– ビジネスにおいては、従業員のストレス管理が更に重視されるべきであり、適切な支援やサポートの仕組みを整える必要がありそうです。
このグラフは、心理的ストレスの動向を理解し、先を見越したストレス管理や予防策を講じるための重要なヒントを提供しています。
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:
このグラフでは、個人のWEI（自由度と自治）のスコアが30日間にわたって示されています。以下のポイントについて分析しました。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点線）は座標の左側に密集しており、一定の範囲内でばらつきがありますが、明らかな上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測線（ 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて横ばいで、一貫したスコアが予測されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には、明確に外れ値（黒い円で囲まれた部分）が存在しており、特定の日にスコアが他の日と比較して異常に高いまたは低い可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲が予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間内で実測値が収まっているかどうかを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に強い一致・不一致は見られず、実績に基づいて生成された予測は一定の範囲内で相関しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期値周辺に集中が見られます。このことから、個人のWEIスコアは特定の値の周辺で安定しているのかもしれません。
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**:
– 日々のデータにより、個人の自由度や自治が一定の範囲内で変動していることがわかります。この安定性は、管理や戦略の立案において有益な情報を提供する可能性があります。特に、外れ値が生じた理由を分析することにより、環境や行動の変化がどのように個人のWEIスコアに影響を与えるかを理解できるでしょう。
全体として、データは大きな変動を示さず、予測モデルは明確な変化を示していませんが、特定の時期における異常値の存在はさらに調査する価値があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に0.5から0.8の間で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線グラフ）は、開始時に急激に増加した後、一定の値で横ばいしています。特にランダムフォレスト回帰の予測が高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 評価日が2025-07-05あたりで一部に異常値（大きな円で強調）が存在します。
– この異常値は、予測範囲外に位置しているため、特定の条件下での異常なデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを、赤い×印は予測データを示しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示され、全体の予測信頼区間があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データには大きな違いがあります。特にランダムフォレスト回帰の予測は実績を大きく上回っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には明確な相関は見られません。実績は不規則で、予測は滑らかです。
6. **洞察と影響**
– 社会的公平性に関する指標という特性上、実際の値と予測値の大きな乖離は、これらのモデルが実際の社会的条件を反映するのが難しい状況を示唆します。
– 実績の変動は、予期しない社会的あるいは環境的な要因によるものかもしれず、これを補足するための更なるモニタリングが提案されます。
– 予測モデルは過剰に楽観的またはバイアスがかかっている可能性があり、データやアルゴリズムの改善の必要性を示しています。これにより、公平性にかかわる意思決定が適切にサポートされないリスクがあります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、おおよそ0.8付近で横ばい状態を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は1.0で一定し、予測（決定木回帰）は0.9で一定しています。このように、予測は安定しているが、実績とは乖離しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で一つのポイント（黒い縁取り）が異常値として示されています。これは実績データのパターンから逸脱したデータ点を表しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のドットは実績データを示し、一定の範囲内で推移しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、実績の大部分を含んでいます。
– 赤の×は予測データポイントを示していますが、実績データとの直接的な一致は見られません。
– 複数の予測モデルが異なるスコア（0.9と1.0）を持ち、それぞれの挙動が興味深いです。
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間での乖離が見られ、特にランダムフォレストと決定木が高いスコアを安定して示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間での安定したスコアを示し、一部異常値を除いて予測の範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測モデルが実績と一致せず、高いスコアを示しているため、モデルの改善が求められる可能性があります。
– 社会的・ビジネス的観点では、持続可能性と自治性のスコアが実際の状況を反映していない可能性を示唆しており、評価指標の再考やデータの精査が必要かもしれません。
このグラフは、予測モデルの改善やデータの再評価の必要性など、実践的なステップを導くための有用な視覚的手段となっています。
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:
このグラフは、30日間のWEIスコア（社会基盤・教育機会）を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間中やや下降傾向が見られます。
– 予測線（紫の線）は上昇傾向を示しており、未来のスコアが改善することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた点が外れ値としてマークされており、標準的なデータから外れています。これは特定の要因（例えば、特定の日の異常気象など）が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）と予測（紫）で、実績が予測をやや下回る傾向が見られます。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測結果のばらつきを考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値には多少の差があり、予測の精度が完全ではないことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのばらつきは急激な増減を示すことがなく、比較的安定した分布をしています。
6. **直感的な洞察 & 社会・ビジネスへの影響**:
– 人々は現状にやや不安を覚えるかもしれませんが、予測モデルが改善を示しているため、将来に対して楽観的である可能性があります。
– 人材開発やインフラへの投資が継続されれば、このトレンドを後押しできるかもしれません。
ビジネスや政策立案者はこの予測データを頼りに、教育機会の創出や社会基盤の強化に向けた長期的な計画を立てることが考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績は大体横ばいに見えます（0.6〜0.8の間）。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、途中から急激に上昇し、数値が高位で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポインタは大きな黒い円で示されており、外れ値と見なされている可能性があります。
– 大きな変動は、ランダムフォレスト回帰の急上昇によく表れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測。
– 推測の不確かさ範囲としてグレーの領域が出ていますが、ラインはその範囲外に出ていません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データは横ばいですが、ピンクの予測線とその周囲の不確かさを示すグレーの帯域は、データの安定性と不確かさを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に明らかな相関は見られませんが、予測モデルは将来的な上昇を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定性から急激な上昇が予測されることで、将来的に社会における多様性や共生の確保の改善を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策担当者はこの上昇トレンドを前向きに捉えて、持続可能な取り組みを強化するための基礎として利用できるでしょう。
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:
この総合WEI時系列ヒートマップに関して、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て取ると、初期には特定の時間帯で低い得点（濃い青や紫）が現れ、その後、徐々に高い得点（緑や黄色）へと変化しています。全体として上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から7月3日にかけて、特に8時のスコアが低下し、その後急激に上昇していることがわかります。特異な気象条件が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、紫から緑、黄の順にスコアが高いです。時間帯ごとに異なるスコアを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば8時）で、スコアが全体的に安定している日と変動の激しい日があります。これは、日ごとの天候変動を示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝から昼にかけてスコアが高まる傾向があり、時間が進むにつれてスコアが上がる傾向が認められます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日の特定の時間帯で、急激な気象の改善や悪化があった可能性です。ビジネスにおいては、これらの時間帯における変化を考慮して、例えば天候に依存する屋外作業のスケジュールを調整するなどの影響が考えられます。
全体として、このグラフからは特定の時間や日付における気象の変動を把握することができ、これをビジネスや社会活動に反映させることで、効率的な計画が可能となります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフには一貫した上昇または下降トレンドは見られません。各日ごとに色の変化がありますが、長期間にわたる明確なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日（例えば7月1日）では暗い色（低WEIスコア）が支配しており、他の日（7月6日など）では黄色に近い色（高WEIスコア）が見られます。これらは急激な変動や外れ値を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの各セルの色は、WEI平均スコアを表しています。色のグラデーションは、スコアが低い（暗い色）から高い（黄色）までの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の天気カテゴリーに基づいたWEIスコアが表示されており、時間帯ごとの変動が観察されますが、時間帯間で強い相関は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付ごとにWEIスコアに大きなばらつきがあり、各時間帯別の明確な相関関係は示されていないように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップでは、特定の天気条件や時間帯が個人WEIスコアに与える影響を視覚的に判断できます。例えば、夕方や夜間にスコアが低下する傾向があるので、ビジネスの労働時間調整に利用可能です。また、特定の天気が生産性に与える影響を測定することで、労働環境の改善に役立つ可能性があります。
全体として、グラフは一定の周期性や外的要因がWEIスコアに影響を与えていることを示唆しているため、さらに詳細な分析とデータの理解が必要です。
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**
– ヒートマップの色の変化から、時間帯によるスコアの変動が観察されます。特に、19時から23時にかけて、日毎に全体的に色が明るくなっていく（スコア上昇）傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時のスコアで、2025年7月2日から7月3日にかけて暗い紫色の地点があり、他の日よりも低いスコアを示しています。これが外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い紫色が最も低く、明るい黄色が最も高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとのスコアが時間により連動しています。例えば、7月6日は特に23時で高いスコアを記録しています。これは日中遅い時間帯で天候に何らかの変化があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般的に、日中の時間帯は低いスコアが多く、夜遅くにスコアが上昇しています。このパターンは週末や特定の天気イベントに関連する可能性を考えることができます。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 夜になると活動や社会的イベントが増えるため、スコアの上昇が見られると考えられます。これにより、夕方から夜にかけての天気条件がビジネスにおける顧客の流れや社会イベントの成功に影響を与えていると言えるかもしれません。
全体的に、このヒートマップは日中と夜間の活動に対する天気の影響を可視化し、特に夜間のスコア上昇が目立つことから、イベント開催者やビジネスオーナーにとっては有益なデータとなるでしょう。
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:
このヒートマップは、さまざまなWEI（Weather Economic Index）項目間の相関関係を示しています。全体的な観察と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 短期的なトレンドは視覚的には示されていませんが、強い正の相関がいくつかの項目間に見られます（赤色が濃い箇所）。
– 特に顕著な周期性などのパターンは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数には外れ値や急激な変動がないため、どの変数間も相関において一貫性があると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で相関の強弱を示します。赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示します。
– 例えば、「社会WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関は非常に高い（0.96）ことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関（0.92）が顕著で、それらのデータ間に密接な関連があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、社会に関連するWEI項目同士で強い正の相関が見られます。
– 個人に関連する項目間では中程度の正の相関が多いものの、ややばらつきがあります。
6. **直感的な気づきとビジネスや社会への影響**:
– 社会的なウェルビーイングが他のWEI項目、特に公平性や共生、多様性の項目と密接に関係しているため、政策立案者やコミュニティがこれらの分野に焦点を当て、社会全体の幸福度を向上させることが可能です。
– 個人の心理的ストレスや自由度が健康状態と相関していることから、個々人の精神的健康を大事にすることが重要です。これは健康促進キャンペーンや政策の指針となります。
この分析は、特に社会的な要因が互いに影響を与え合っていることを示すもので、社会政策の改善や個人の生活の質を向上させるための重要な手がかりとなります。
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:
箱ひげ図は、データの分布状況や異常値を視覚的に捉えるのに優れたツールです。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは全体的に横ばいの分布を示していますが、一部のカテゴリでは中央値が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（持続可能性と自活生）」には、中央値から大きく外れた値があることが確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いによってグラフが視覚的に分かりやすくなっており、各WEIタイプの比較が容易です。
– 箱の範囲（25%から75%の四分位範囲）が広いカテゴリでは、データのばらつきが大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立して示されていますが、関連する属性同士（例えば「社会WEI」と「個人WEI」）の相関を確認すると、より深い洞察が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアが大きく異なるカテゴリもあるため、カテゴリによる分散が目立ちます。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフを見ることで、特に消費者や社会への影響が強いカテゴリ（例えば、心理的ストレスや持続可能性）について関心を持つかもしれません。
– 環境や社会政策の評価として、このデータは重要な側面を提供しており、改善が必要な領域を特定するのに役立つでしょう。
全体として、この比較は、異なる晴天状況や社会的/個人的な影響の中で、どの領域が他と異なっているかを視覚的に強調し、改善の方向性を示唆します。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド**: グラフには明確な上昇や下降トレンドは見られず、データは分散しているようです。ただし、横に広がっているため、第1主成分が大きなバリエーションを示しています。
– **周期性**: 短期間のデータでは周期性は明確に見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 明らかな外れ値は見当たりませんが、右上と左下の点は他のデータポイントと少し離れているように見えます。
– **急激な変動**: 特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
– **第1・第2主成分**:
– 第1主成分(寄与率: 0.55)は、データの主要な変動要因を表しています。
– 第2主成分(寄与率: 0.16)は、残りの変動を補足しています。
– **分布**: データは分散しており、一定のパターンは見受けられません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データというよりは、データの特徴を2次元で表した散布図のようです。それぞれの点は異なる特性を示していますが、具体的な関係性はこの図からは推測が難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 強い相関関係は示されていません。ただ、主成分分析の結果から、第1主成分と第2主成分は独立性を持ちながらも、全体として重要な変動の枠組みを提供していると言えます。
### 6. 人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: データの複雑性や多様性を反映していると感じるでしょう。それぞれのデータポイントがどのように相互に関係し、天気に関する因果関係や影響を示しているかを洞察するためには、より詳細な分析が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気情報の変動がビジネスに重大な影響を与える業界（農業や物流など）にとって、こうした特性を理解することは重要です。主成分分析により、どの要因が重要かを特定し、データをもとに効果的な意思決定が可能となるでしょう。
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。