📊 データ分析(GPT-4.1による)
### 時系列推移と全体のトレンド
**総合WEIスコア**:
– 初期の値から見ると、総合WEIは2025年7月1日から7月4日までの間で微細な上昇と減少を繰り返した後、7月6日でピーク(0.84)に到達しています。この日は異常な高スコアとしても記録されており、その後7月7日には若干の下降が見られます。
– トレンドとして7月初めから中旬にかけて全体的に上昇傾向が見られるが、特定の日付において顕著な上昇または下降が点在しています。
**個人WEI平均**:
– 個人的な要因に関しては、7月2日以降0.78前後で動いており、その後若干の下降が見られます。
**社会WEI平均**:
– 7月1日~3日にかけての変動に比較的安定性が見られ、7月6日にピークのスコア(0.89)を記録した後、再び一定の範囲内に収束する傾向です。
### 異常値
以下の日付とそのスコアは異常値として認識されています:
– **総合WEI**: 特に7月6日は通常より顕著に高いスコア(0.84)が見られる。これらの異常値は、その日に特定の出来事(例: 社会的なイベントや政策の発表)による影響が考えられる。
– **個人WEI平均および詳細項目**: 特に健康状態と心理的ストレスの変化が大きく、これらの異常は個人的な健康問題やストレスレベルの変動に関連している可能性があります。
– **社会WEI項目**: 社会全体の公平性や持続可能性に関連する要因が影響しています。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– 長期的なトレンドでは、個人及び社会的な平均値の変動に対して安定性があるが、特定の日付において異常な変動が見られることから、一時的な外部要因による影響を考慮する必要があります。
– 季節的なパターンとしては、特定の曜日や時間帯にスコアが偏ることなどが考えられます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、心理的ストレス間に強い関連が認められ、これらは個人WEIに大きな影響を与えている。
– 社会的においては、公平性や持続可能性に関するスコアが他の社会力学と高い相関を持つ可能性が高い。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、総合WEIでは中央値付近に多くのデータが集中し、外れ値がいくつか観測されている。これらは何らかの要因により一時的に変動したことを示唆する。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1 (53%)とPC2 (19%)はデータの主要な変動を説明しており、大部分の変動は個人の要因に依存しています。これにより、個人の健康状態や心理ストレスが総合スコアに及ぼす影響を統計的に強調することが可能です。
このデータセットからは、特定日付の異常値以外には大きな季節変動や長期的な変化は見られず、個人の生活と社会の動向がWEIに直接的に反映されていることがわかります。異常値の背景をより理解するためには経済動向や社会的なイベント、個別の健康データの確認が必要不可欠です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績(青い点)のデータは全体的に軽度の上昇傾向が見られます。
– 予測(ランダムフォレスト回帰、ピンクの線)はさらに上昇トレンドを示していますが、直線回帰(薄紫の線)は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、初期のデータ点に見られます。しかし、後半の日には外れ値が見当たりません。
– 実績データの中には急激な変動は特に見られません。
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おり、観測されたWEIスコアを表しています。
– 外れ値は通常の範囲から外れたデータ点を示します。
– 予測データは3つの手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)でプロットされ、それぞれ異なる未来の傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に似た動きをし、一貫して横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫しており、予測範囲内に収まっています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 上昇トレンドが将来的に続くなら、気候に関連するビジネス(例:農業、観光など)において積極的な施策が考慮されるかもしれません。
– 急激な変動がないため、現在の気候パターンは比較的安定しているといえますが、上昇トレンドが続く可能性があるため、準備が必要です。
このグラフに基づくと、全体的な安定はあるものの、特定の予測モデルが上昇を示しているため、注意深い観察が必要です。
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:
このグラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績(青い点)が示すWEIスコアは、7月初旬の数日間にわたり変動していますが、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測に関しては、線の色により異なる手法(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。7月5日以降のデータが平坦で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 白い円で囲まれているポイントは外れ値を示しており、いくつかのデータが不規則に外れ値として認識されています。
– 特に最初の1週間での変動内に数多くの外れ値が見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤い「X」は予測ですが、このグラフでは実際の期間後の数値は予測されているが表示されていない。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、実績が予測の不確かさ範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の予測が近似しており、予測モデル間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおいて特定のパターンがないため、予測モデルが類似したパターンを示していますが、相関性や規則性は明確ではありません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の実績の変動は、不安定な要因が影響を与えている可能性を示唆しますが、全体としては安定した範囲で推移しています。
– ビジネスや社会への影響として、予測が安定しているため、大きな変動リスクが低いと考えることができます。これは意思決定において比較的安心感を提供するかもしれませんが、初期の不安定さには注意が必要です。
このグラフは実績データの変動を反映し、予測モデルが安定的な状態を維持していることを示唆しています。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績(青の点)は全体的に横ばいで、ほとんど同じ範囲内に集中しています。
– 予測(線)は異なる回帰モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)によって示されていますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データのうち、いくつかのデータポイントは外れ値として黒い円で示されています。これらは通常の範囲から外れた値を示しています。
– 急激な変動は見られず、予測値も比較的一定です。
3. **プロット要素の意味**:
– 青の点は実績(実績AI)を示し、Xマークは予測(予測AI)を示します。
– 灰色の背景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**:
– 3つの異なる回帰モデルの予測は、非常に近い値を示しており、モデル間で大きな差はありません。
– 実績と予測の間の乖離は大きくなく、モデルの予測精度は高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分が0.8と1.0の間に集中しており、ここにクラスターがあります。
– モデルによる予測もこの範囲内に留まり、実際のデータと高い相関がありそうです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 実績データと予測が一貫しているため、特に異常や重大な変動は見られず、社会への影響は少ないと感じられるかもしれません。
– モデルの予測は安定しており、ビジネス上の計画に対して信頼性の高いデータを提供していると思われます。
– 外れ値は注意が必要で、原因の特定と対応が求められるかもしれません。
全体的に、モデルは実績データを正確に捉えており、予測は信頼できそうです。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 実績値(青い点)はおおむね横ばいですが、予測値は減少傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰(ピンク)の予測線は緩やかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として黒い丸で囲まれています。
– 全体的に、実績データの変動は小さいですが、予測や推定に対してのばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、比較的一貫したパターンを保っています。
– ピンク色と紫色の線は、異なるモデルの予測を表しており、未來のスコアの変動を示唆しています。
– グレーの影付き領域は、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**
– 実績データの変動は少ないですが、予測データは異なる手法で異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、現段階では強い相関は見られません。
– 外れ値がいくつかあることから、特定の期間におけるデータのばらつきが推測されます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– 実績値が横ばいであることは、経済的余裕の安定を示しているかもしれませんが、予測値の減少傾向は注意が必要です。
– 減少傾向が続くと、長期的には経済的余裕の悪化が懸念され、個人や社会に対する影響が懸念されます。特に、大きな外れ値が示すところの要因が何であるかを積極的に調査することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには青い点(実績)が最初の期間で横ばい状態であるのが見られます。予測の紫色ライン(ランダムフォレスト回帰)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**:
– 最初の期間において、いくつかの青い点が黒い円で囲まれており、これは異常値として識別され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、実際の健康状態のスコアを表しています。
– 黒い丸は外れ値を示しています。
– 紫色の線は予測値を示し、これにより将来の傾向を把握することができます。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表しています。
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の間に明確な相関関係が見られ、全体を通じて実績データが予測に近い値に収束しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは基本的に0.7付近で分布していますが、一部0.6付近に異常値があります。
6. **直感的・ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データが安定している期間が長いため、健康状態そのものは大きく悪化していないことを示しています。
– 予測データが上昇トレンドにあることは、今後の健康状態の改善が期待できることを示唆しています。
– もしこのデータがビジネスの健康関連サービス提供に関連している場合、個人の健康状態の改善が期待できることは、顧客満足の向上に繋がる可能性があります。また、外れ値の原因を究明し低減することで、さらなるサービスの品質向上につながるかもしれません。
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:
このグラフは、過去30日間の個人WEI(心理的ストレス)スコアを表しています。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 過去の実績データ(青いドット)は7月の初めに集中しています。これらのプロット間には明显な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測(紫、水色、紺の線)は8月までにわたってほぼ一定しており、将来的なストレススコアに大きな変動は予想されていないことが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロット(黒い丸で囲まれたもの)が外れ値として強調されています。これらは他のデータと比較して異常に高いスコアを示しており、特定のイベントや条件がこの期間中に心理的ストレスを増加させた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いドットは過去の実際のデータを示し、黒い丸で囲まれたものが外れ値です。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しており、これは過去の範囲内に収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデル(紫、水色、紺)は、将来的なストレススコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、一貫して同様の結果を示しており、モデル間に大きな相違は見られません。これにより、モデルが安定していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが主に0.6と0.9の間に集中しており、比較的一定しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は天気や他の環境要因が心理的ストレスに影響を与えることを知っています。過去のデータと予測に基づき、特定の環境条件が続く限り、ストレスレベルは安定しているか、それほど変動しないと予想されます。
– ビジネスや社会への影響としては、これらのデータを活用して特定の環境条件下でのストレスマネジメントプログラムの調整や予防策の計画に役立てることができます。異常値が示す期間には、注意が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績(青い点)は7月1日から7月10日までの一定期間にわたり、全体的に横ばいであるが、予測データ(紫色の線、ランダムフォレスト回帰)は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが外れ値として示されています(黒い円で囲まれた青い点)。これは、通常の値からのズレがあることを意味し、対処が必要な場合があります。
3. **各プロットや要素**
– 矢印のある線は、予測(ランダムフォレスト回帰)で、それが下降傾向を示しているため、予測される自由度と自治に若干の低下が見込まれます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲が狭いことから、モデルの予測が比較的確実で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**
– 実績データと予測データが異なる傾向を示しており、モデルが将来の変動を捉えているが、実際のデータはそれに対して一定して変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定していますが、予測データが下降を示唆しているため、予測と実績の相関にギャップがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績が安定している一方で、予測が下降していることから、何らかの防止策を講じる必要があるかもしれません。ビジネスや社会的には、この期間における自由度や自治が低下する可能性があることへの対処が求められるでしょう。特に天気の影響を受けるセクターにおいては、事前に対策を準備することで、予測に対応した運営が可能になるでしょう。
### 総括
ビジネスやオペレーションにおける戦略的な意志決定には、この予測データを踏まえ、リスクと機会を包括的に捉える努力が重要です。特に予測による変化が見込まれる場合は、柔軟な対応策を検討することが賢明です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績(青の点)は7月1日から8日までに集まっていますが、大きなトレンドは観察されません。
– 予測(線)は7月9日以降、WEIスコアが0.8から1.0の間でほぼ一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に異常値として示されたデータポイントがいくつか見られます。これらのデータポイントは、通常の範囲から外れており特定の理由で誤差として報告され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(青の点)は実際に計測されたWEIスコアを示しています。
– 予測は複数の予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)で示されていますが、それぞれが異なるスコアを予測しているわけではなく、全て同様のフラットなパターンです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期の実績データ期間内だけに見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られません。実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関について特に顕著なものは見当たりませんが、データポイントが一部の偏りを持っている(多くの点が0.8付近に集まっている)ことが伺えます。
6. **直感的な理解と影響**
– グラフから人間が直感的に感じられることは、予測モデルが一定の信頼性を持ちつつも、特定の影響要因(異常値のような)が存在するかもしれないということです。
– ビジネスや社会への影響としては、このスコアが公正性や公平性を指し示しているため、スコアの安定性と高水準の維持が重要であると考えられます。これが基準以上に低下する場合、社会的には重要な対応策が必要かもしれません。
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:
視覚的な特徴と洞察について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ(青色のプロット)は比較的一定の範囲にありますが、若干の変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰(紫色の線)は上昇トレンドになっており、他の予測手法(線形回帰、決定木回帰)の予測(薄紫色の線)と異なる挙動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがありますが、実績データの中でそれほど大きく乖離しているわけではありません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、比較的安定しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 薄紫色と紫色のラインは、異なる予測手法の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法のラインは互いに異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他の手法とは明確に異なります。これにより予測モデル間での不確実性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは相関を示しており、おおむね0.8~1.0の範囲に分布しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアは概ね安定しており、極端な変動が少ないことから社会におけるこの期間の安定を反映している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドは、他の手法と異なる予測を示しており、予測モデルの選択による影響の大きさを示唆しています。
– 長期的には異なる予測結果が得られる可能性があるため、複数の手法を比較し、予測精度を改善する必要があります。
このように、予測の不確実性を考慮しながら、持続可能性と自治性の改善策を模索することが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ(青い点)は、全体として0.8〜1.0の範囲に横ばいに近いトレンドを示しています。
– 予測データには3種類のモデルが使用されています。
– 線形回帰(薄紫):緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰(水色):一定の値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰(ピンク):緩やかに上昇していますが、線形よりもやや緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数日間にわたり、一部のデータ点が「異常値」として識別されています(黒い円)。
– 大きな急激な変動は見られませんが、異常値は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実測値を示し、安定しています。
– 線の色によって、異なる予測手法を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、特に線形回帰において明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での一致点と相違点が見受けられ、一部の予測モデルは確実性に欠ける場合があります。
– ランダムフォレストと線形回帰は類似の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値の安定した分布が見られます。
– 異なる予測モデル間での相関は弱く、一貫性のない予測も見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの安定性と異なる予測結果は、予測モデルの選択が重要であることを示唆します。
– 社会基盤や教育機会に関連するこのデータは、天候が影響を与える可能性を示唆しており、異常値が示す原因を特定することは政策決定に有用です。
– ビジネスや政策において、異常値の背景を調査し、予測モデルの精度向上に努めることが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績(青の点)は7月初旬に多く観測されています。この期間には小さな変動が見られますが、大きな上昇や下降は観測されていません。
– その後の予測データ(緑、青、紫の線)は7月10日以降から始まっており、特にランダムフォレスト回帰(紫の線)は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日頃に異常値(黒い縁取り)が複数観測されます。これが特異な出来事やデータ品質に関連している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績(青の点)は実際のデータを示し、予測(赤の×)は将来の見積もりを示しています。
– 予測の不確かさ範囲(灰色のエリア)は予測の信頼性を示し、各予測方法によって線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるアプローチが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ同士の間では異なるモデルが採用されているため、予想のトレンドに違いがあります。しかし、全体としては平準化されつつあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の幅内で推移しており、予測の信頼性は高い可能性があります。ただし、異常値の存在が精度に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人々は安定した社会環境(共生・多様性・自由の保障)が期待できると感じられるかもしれません。しかし、モデルによる予測の違いは、将来の不確実性を示唆しています。
– 天気カテゴリに関連していることから、気候変動や天候の変化が社会の安定性に影響を及ぼす可能性があり、適切な政策が必要となることが示唆されています。
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、時間と日付の両軸におけるデータを視覚化し、色の濃淡で「総合WEIスコア」を示しています。以下に具体的な分析を示します。
1. **トレンド**
– 日時の流れに沿って、一定の周期性が見られるようです。特定の日付や時間帯で色が変わるため、周期的な変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 例えば、2025年7月6日には非常に明るい色(黄)が見られ、他の日とは異なるスコアのピークを示唆しています。この日は他の日に比べて顕著な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアを表しており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。このため、時刻別や日付別にスコアの変動を直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯間での相関が確認でき、特に夜間(19〜23時)の変動が目立つため、特定の時間に集中的な変動があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中よりも夜間、特に16時以降のスコア変動が大きい可能性があります。このことから、昼夜による気温や環境要因の変化が考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– この散布のパターンから、特に気温や降水などの気象データをもとに、人々の活動やビジネスの計画に影響を与える可能性があります。変動が大きい時間帯に注意し、天気予報や短期的なプランニングに活用することが有益でしょう。
この分析により、天気の変動をいち早く把握し、適切な対応策を講じることが可能になります。
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:
このヒートマップについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– この30日間のヒートマップでは、時間帯ごとの平均スコアが示されています。色の変化を見てみると、特定の時間帯におけるスコアが日毎に変動していることがわかります。周期的なパターンは明確ではありませんが、時間とともにスコアが変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、一部の日で非常に明るい黄色(高スコア)や濃い青・紫(低スコア)が見られる時間帯です。これは、特定の時間帯での急激な気象条件の変化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**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、黄色に近いほど高いスコア、青や紫に近いほど低いスコアを示しています。特定の時間帯(例えば午前8時や午後4時)に比較的一貫したパターンが見られます。
4. **時系列データの関係性**:
– 一日の中でも時間帯によって異なるスコアのパターンが見られます。これは、特定の時間帯における気象条件が連続性を持っている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間と日付の軸におけるスコアの分布には、特定のパターンが見いだせるかもしれません。高スコア帯(黄色)がある日には、他の日同じ時間帯でも高スコアになる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会において、特定の時間帯における気象条件の変化が影響を与える可能性があります。例えば、朝と夕方の通勤時間における天気の変動は交通や公共交通機関の利用に影響を及ぼすでしょう。また、特定の日の特定の時間帯のスコアが極端に高いまたは低い場合、特別な気象イベントが発生した可能性があります。
この分析は、さらなるデータと連動させて気象予測やリスク管理に利用することができます。
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:
以下の視点から、ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとのスコアに一貫した変化は見られません。日ごとに異なる色が見られるため、一定以上の周期性や一方向のトレンドはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日の特定の時間に、著しく高い(黄色)または低い(紫)スコアがあることがわかります。7月6日の19時台の明るい黄色は特に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを表します。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示していると推測できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが大きく異なることがありますが、特定の時間で高スコアが集中する傾向は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布において特定の傾向は見られず、スコアは時間帯ごとにランダムに変動しているようです。
6. **直感及びビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このヒートマップは、特定の時間帯における社会的活動や気温などの天気要素に関連した動向を示している可能性があります。
– スコアが高い時間帯は社会的な活動や天気における特定の条件が整っていることを示唆するかもしれません。ビジネスにおいては、マーケティングや広告を行う最適な時間帯を特定するのに役立つでしょう。
データの詳細に基づいて深く分析すると、特定のアクションを最適化するための戦略が立てられる可能性が考えられます。
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:
この相関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**:
– トレンド自体はヒートマップでは直接わかりませんが、30日間のデータに基づいた相関関係が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関関係を示すため、直接的な外れ値や変動を示しているわけではありません。ただし、相関が非常に低い場合(-0.2以下)が注目されるかもしれません。
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、赤は正の相関、青は負の相関を示します。たとえば、「社会WEI(公平性・公正さ)」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」は非常に高い正の相関(0.95)を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人と社会、さらにそれぞれの項目間の関係性がわかります。たとえば、個人の「健康状態」と「経済的余裕」は低い相関(-0.06)であり、これらの要因間にはあまり直接的な関係がない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に、社会WEI項目は互いに強く相関し合っています。特に、「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」は他の社会WEI指標と非常に高い相関を持っています。
– 個人WEI項目では、「心理的ストレス」と「健康状態」が強い正の相関(0.63)を示しています。
6. **直感的な洞察やビジネス及び社会への影響**:
– 個人の心理的健康状態は社会的な環境要因に強く影響されることが示唆され、「心理的ストレス」や「健康状態」は、社会的支援が不可欠な分野であると考えられます。
– 社会的な公平性や多様性は、他の社会的要素と高い相関を持つため、これらの向上が全体的な社会福祉に寄与する可能性があります。
– ビジネス面では、ウェルビーイングに関する個人データを活用して、従業員の福祉向上を図ることで生産性向上に貢献することができるかもしれません。
全体として、このヒートマップは社会的および個人的なウェルビーイングがどのように相互に関連しているかを示し、改善のための全体的な戦略策定に役立つ情報を提供しています。
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
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的に0.6から0.8の範囲に収まっており、比較的高い水準を維持しています。しかし、特定のカテゴリでスコアの中央値や分布範囲に差異があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI(供給状態)」と「個人WEI(心理的ストレス)」のカテゴリには外れ値が見られ、これらは他の測定から大きく離れたスコアを示しています。これらの外れ値は、特定の異常気象やイベントが影響した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、各カテゴリのスコアの中央値、四分位範囲、最小値と最大値(および外れ値)を視覚的に示しています。
– 色の違いが各カテゴリのセグメントを視覚的に区別していますが、詳細な基準は与えられていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 言及された期間(30日間)の中で、複数のWEIカテゴリが同時に評価されています。同期間内の異なるWEIスコアは、異なる天気要因や社会的要因の影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– いくつかのカテゴリ(例えば、「社会WEI(共生、持続性、自由の保障)」)間で類似した中央値が観察され、関連性があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、指定された期間中に気候が良好であったり、個々人の幸福感が高かったりする可能性を示しています。
– 一方で、外れ値や変動の大きいカテゴリは特定の地域や社会集団での問題を指摘しているかもしれません。
– 企業活動や行政計画では、これらの指数を参考に地域ごとの施策を考えることで、社会的安定や経済的持続性を高めることができるでしょう。
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、天気カテゴリに関する30日間のデータをもとにした主成分分析(PCA)の結果を示しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– PCAプロットなので通常の時系列トレンド分析は適用しにくいですが、点が右上と左下に多く存在し、緩やかな上昇傾向が見られます。このことから、第1主成分と第2主成分の間にある程度の正の相関がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は見当たりませんが、右上に集まっている点が他の点群からやや離れており、異なるパターン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**:
– 各点は、30日間の観測日のデータを示しています。第1主成分(寄与率: 0.53)と第2主成分(寄与率: 0.19)の2軸でプロットされ、データの分散をある程度説明しています。
4. **関係性**:
– 第1主成分と第2主成分の間には正の相関があり、これが天気に関する要素の総合的な変動を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が右上と左下に集まる傾向があり、第1主成分が大きく、第2主成分も大きい場合が目立っています。これにより、特定の天気パターンが強く影響していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この分析からは、特定の天気パターンが他の日よりも顕著に影響を与えていることが示されています。ビジネスや社会において、これらの特徴を捉えることで、天候に関連する計画や対応策を効果的に策定できるでしょう。特に、異常な天候パターンに対する備えなどが考慮されるべきです。
全体として、異なる天気パターンを理解し、特に顕著なものに注意を払うことが、効果的な計画立案やリスク管理につながるでしょう。
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。