📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア データの分析
**1. 時系列推移**
– **総合WEI:** データの開始から終了までの間で若干の変動が見られますが、0.7〜0.84の比較的狭い範囲で推移しています。特に、7月6日に0.84へと最高値に達し、その後数値はやや安定した状態を保っています。
– **個人WEI平均:** 一貫性があり、0.65から0.78の範囲で小幅な変動が続いています。7月2日と6日が高いスコアを示しています。
– **社会WEI平均:** 0.75から0.89の範囲にあり、特に7月6日に急上昇し、最高値に近い位置で安定しています。
**2. 異常値**
– データ内の異常値は主に総合WEI、個人WEI、社会WEIそれぞれで随所に見られます。例えば、7月2日の総合WEIの0.81は目立った高さですが、これは個人WEIのスコアによって持ち上げられた可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **トレンド:** 全体的に上昇傾向が見られます。特に社会WEIが上昇の主体であると推測されます。
– **季節性:** 短期間のデータのため明確な季節性は判別しづらいが、週間を通して変動が見られる。
– **残差:** 一部の日付において変動幅が大きい日の残差が異常値として現れている可能性。
**4. 項目間の相関**
– 社会WEI項目間の相関が高く、特に持続可能性、社会基盤に関連付けられるスコアが他の社会要素と強く結びついている。
– 個人WEI項目では、経済的余裕や健康状態が全体を下支えしているように見えます。
**5. データ分布**
– 各WEIスコアのデータは相対的に狭いレンジで分布し、箱ひげ図（Boxplot）からは明確な外れ値は少ないものの、個々のカテゴリでの小さな外れ値は存在します。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (53%):** 社会的要素が主要な構成要素として影響していることが示唆されます。社会的公平性や持続可能性のスコアがこのPCに寄与している可能性が高いです。
– **PC2 (19%):** 個人の経済的安定や健康状態が第二の主要構成要素として位置づけられていると考えられます。
### 総合評価と考察
このデータから得られる主要な見解は、WEIスコアが経済的要素や社会的要素に強く依存していることです。特に、社会的持続可能性や公平性の高さが社会WEIの上昇に寄与しており、それが総合WEIにも影響を及ぼしているようです。個人WEIの変動は主に健康やストレスといった個人の日常的な要因に依存しています。環境や社会的イベント（例えば政策変更や季節的要因）がこれらのスコアに何らかの影響を与えていると予想できます。
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:
1. **トレンド**
– グラフに明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データは左側の青いプロットと右側の緑色のプロットの2つの期間に分かれていますが、それぞれの期間内で大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの間に明らかな外れ値が一つ確認できますが、他のデータポイントとそれほど離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。2つのデータ群は視覚的に分かれており、時期の異なるデータ間の比較が意図されています。
– 紫色の線は「予測（線形回帰）」を示しており、予測範囲を示す灰色の帯も表示されていますが、この範囲は実績データに一致していないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 以前の実績値と前年のデータが並行して表示されているため、過去のデータと比較することで、新しいデータの解釈を助けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の値の分布は密度が高く類似しており、双方とも均質な分布が保たれています。このことは、年間を通じた安定性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**
– データが左端と右端に固まっており、時期的なギャップが人目を引きます。このような時期的な変動は、季節要因や予測モデルの不確実性を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、気候データの理解と予測は重要であり、例年のリズムに基づいた効率的なリソース管理や事前の対応計画に寄与します。
このグラフを解析することで、特に時期的なトレンドや異常値の検出に関する洞察を得ることができ、ビジネス戦略や政策決定に有用な情報を提供します。
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:
グラフの分析に基づくと、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアのデータがグラフの初期と後期で集中的にプロットされています。中央の期間にはデータがほとんど存在しないため、データ収集の不連続性が見られます。
– 見える範囲では、WEIスコアに顕著な上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセット（青色の実績）には、いくつかの外れ値が見られます（緑色の異常値として表示）。
– 線形回帰や決定木回帰における予測は一部のデータポイントから外れており、予測の不確実性があることを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを表し、予測AIによる予測を赤色の×で示しています。
– グリーンのプロットは前年データを示し、比較要素として利用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と後期のデータセットの間に空白があるため、これらの期間における関係性抽出は困難です。
– 異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測ラインが重なっていますが、各手法の予測誤差が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関関係を示す要素は見受けられず、データの分布が不均一であることからも明らかです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データセットの完全性および異常値の存在です。これらは、データ収集や予測の改善を要求します。
– ビジネスや社会への影響として、予測の不確実性についての認識と、異常値の管理によるモデル精度向上の必要性が考えられます。
このグラフは、データの分断や予測の不確実性を克服するための戦略を練ることの重要性を示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇・下降・横ばい**: グラフの左側で初期に見られる実績データ（青色）は、比較的高いWEIスコアで横ばい状態を示しています。右側では、緑色の前年データがやや高いスコアで安定しており、境界のない広い期間にわたって同じトレンドを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の青い実績データの中に、一部異常値（黒色で囲まれたプロット）が見られますが、大きな偏差は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色プロット**: 実績データ（実働AI）による最近のWEIスコアを示します。
– **緑色プロット**: 前年の傾向を示し、比較対象としての役割を果たしています。
– **紫色・ピンク色の線**: 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）による異なる予測トレンドを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと緑色の前年データの間には、スコアレベルでは大きな違いが見受けられませんが、予測手法による予測範囲は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 紫色の異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、数値のばらつきを予測の不確定性として示していますが、WEIスコア全体に対する影響は少ないように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定した状態や、予測モデルが大きな変動を示さないことから、現在の気象条件は安定していると考えられます。ビジネスや社会的な観点から見ると、予測可能性の高い環境が持続していることは、計画や運営上のリスクを低減する可能性があります。
このような安定した予測データは、特に農業、エネルギー、および物流業界で戦略的な意思決定を支える基盤となるでしょう。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには、特定の期間に集中したデータポイントが見られるため、全期間を通じた明確なトレンドはありません。グラフ左側の青い点はほぼ同じ範囲にあり、右側の緑の点も同様です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に黒い円で示された異常値が見られます。それらは他のデータポイントから離れており、外れ値とみなされる可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年のデータです。紫の線は、予測モデル（ランダムフォレスト回帰）の傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 左側のデータは青（実績）と黒（異常値）で、右側は緑（前年）で示されているため、時系列的に異なる傾向が見て取れる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が青い点の範囲に特定されているため、実績データにはいくつかの変動がある可能性があります。これに対して、前年のデータは比較的一定です。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がグラフを見ると、特定の期間でデータが集まり、特に実績と予測の間に若干の差があることに気づくでしょう。これは予測モデルの改善が必要であることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、経済的余裕の指標として利用する場合、外れ値の影響を考慮した分析が必要になるでしょう。予測モデルの精度向上は、より正確な将来予測につながるため、重要です。
このグラフは、期間内での散発的なデータの蓄積と予測精度の課題を示しており、その改善が今後の重要な課題となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の日付（2025年7月頃）から約半年後（2026年7月頃）までのデータが、はっきりとした具体的な成長や減少のトレンドを示していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績点の中に、黒い円で囲まれた外れ値があります。異常値として認識された特定のデータポイントがあることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– **青いプロット**: 実績の健康スコアを示しています。
– **赤い×印**: 予測値。
– **緑の丸**: 前年のデータ。
– 複数の予測手法が使われており、それぞれ異なる色の線（紫、ピンクなど）で表現されていますが、全体的にはこれらの予測線が左側のデータを補強しています。
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対比されていますが、予測モデル間で大きな差異は見られません。全体として、実績データと予測は大まかに一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間を通じて、WEIスコアは比較的安定しているように見えます。ただし、詳細な相関を評価するためには追加の数値解析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績と予測が一致していることから、モデルの精度が高いことが示唆されます。天気に関連する健康状態のスコアが考慮される環境下では、ビジネス面で予測精度を活用することで、将来的な健康管理やパフォーマンスの最適化に役立つ可能性があります。
このグラフは、健康状態の指標としてのWEIスコアを基に、過去のデータと予測を比較することで、将来的な健康状態を見積もるための貴重なインサイトを提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側には、最初の数週間のデータと予測があり、それに続く期間は空白です。
– データがプロットされている期間は短く、この間に明確なトレンド（上昇や下降）は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの中に黒い丸で表示された外れ値が存在します。
– 他のデータポイントは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示していますが、これも初期数週間に集中しています。
– 予測は4種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、短期間のデータに基づく予測であるため、長期間の予測には不確かさが伴うと考えられます。
– 灰色の範囲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**
– 実績データと前年データはほぼ重なっていますが、特に外れ値は実績のみに見られます。
– 予測モデルは短期間の実績データに基づいているため、その有効性には限界があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな相関関係は短期間のデータからは見えにくいですが、外れ値が存在することでストレス値に変動があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– ストレス数値が1年間でどう変動するのかを予測するのは難しく、天候や季節性が心理的ストレスに影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会においては、短期的な変動や外れ値に注目し、特定の時期に対するストレス管理のための対策を検討することが重要です。
データの期間が短いため、より多くのデータポイントを収集し、分析することが将来の予測精度を高めるために重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日程度の期間をカバーしており、各色のプロットが時間経過に応じたWEIスコアの変化を示していますが、全体的にWEIスコアは安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（青色の点）において、いくつかの外れ値が観測されていますが、それ以降のデータには目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 「実績（実績AI）」として青い点が描かれ、観測された実際のスコアを示しています。
– 異常値は黒い縁取りのされている点で示され、予測値から著しく外れたスコアを示しています。
– 緑の点は前年データを示しており、現在のデータとの比較が可能です。
– 予測の不確かさは灰色の領域で示され、xAIによる不確実性の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 青い実績データと緑の前年データとの間には顕著な違いは見られないことから、気象条件は前年と類似した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**
– 記載はありませんが、予測手法によるスコアの変動を見ると、各手法は一貫してスコアを出しており、どの手法も実績データとの整合性をある程度持っているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じ取るのはデータの安定性です。予測も実績データと比較的近いことから、信頼性の高い予測が提供されていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、WEIスコアが安定していることは、天候に関するリスクが低く、計画立てや意思決定に安心感をもたらす可能性があります。特に、農業やエネルギー業界においては、天候が業務に与える影響を低減できることが示唆されます。
このような洞察が得られるため、グラフは効果的なツールとしてリスク管理や戦略策定に利用することができます。
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**
– グラフの左側（2025年7月頃）は、複数の予測モデルによるスコアが近接して横ばいの状態を保っているようです。その後、一部の予測モデルでは急激なスコアの上昇が見られます。
– グラフ右側（2026年7月頃）には実績データがプロットされ、その間に空白の期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータポイントには黒い円で囲まれた異常値があります。これは、他のデータポイントに比べて外れた値を示していることを意味します。これが示すのはデータの中に予想外の変動がある可能性です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績AI」による実績データを示し、緑色は「前年（比較AI）」のスコアです。
– 各種予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で表されています。
– グレーの帯は、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**
– 実績データと前年データは事実上重複する部分がなく、比較が難しいですが、一貫したトレンドを持たないことがわかります。これは、季節性や長期的な変動を無視している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図の性質上、具体的な相関を直接視覚化するのは難しいですが、異常値の存在がデータセット全体の分布を歪ませている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データの期間における予測モデルの信頼性や実績データの欠如からくる不確実性です。この不確実性は、社会の公平性や公正さに影響を及ぼし、特に予測を基にした政策決定に影響を与えます。
– ビジネスや社会への影響として、予測が不確かであると、リソースの配分や政策の策定において慎重な判断が求められます。また、気候や天気に直接関わる業界（農業など）は特に影響を受ける可能性があります。
このグラフは、予測の精度やデータの完全性の重要性を示しており、その改善が社会的な公平性を向上させる鍵であることを示唆しています。
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:
## グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフに示されているデータは、各時点でのWEIスコアを示しており、データは限定された期間に集中しているようです。
– 360日間の期間にわたって、データは一定の期間に結集する傾向があります。周期性や明確な長期トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値を示すプロットが、序盤に幾つか見られます。これらは、予測精度やモデルの再適合の際の特異なデータ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**は実測AIによる実績を示し、実際の観測データと考えられます。
– **赤い×**は予測AIによる予測値を示し、予測の結果を視覚化しています。
– **黒い円**は異常値として認識されたデータポイント。
– **緑の点**は前年の実績で、データの比較基準を提供しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間の概念を反映しています。
– **紫色とピンク色の線**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）を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法による予測結果が同時に表示されており、これらがどの程度一致するかが視覚的に確認できます。
– 各予測手法の結果が大きく異なる場合、それぞれの手法が異なるモデル特性を有していることを示し、さらに分析が必要です。
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沿った整合性が見られる場合、予測モデルはある程度の精度を持つと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、気候や天気パターンの持続可能性および自治性に関連する可能性があります。天候の理解や予測精度の向上が示唆され、政策決定や計画に役立ちます。
– ビジネスや社会への影響として、精度の高い予測は、エネルギー管理、農業プランニング、都市計画などにおいて重要です。
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:
以下に、グラフの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには全体的に二つの時系列データセットが存在しています。それぞれのセットは期間の始まりと終わりに集中しています。始まりのデータは青の実績AIのプロットで、終わりのデータは緑の（前年AI）プロットです。時系列全体を通じて、継続的な上昇も下降もない水平状態が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績AIにおいて、異常値が1点存在します。これは1点だけ他のデータから外れているため、特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 長時間、同じスコアレンジ (0.8 – 1.0) に存在することは、天気に関する社会基盤・教育機会の指標が比較的一定であることを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3本の予測線（紫、ピンク）は、データの変動範囲を示し、特に視覚的変動性を強調するための重要な要素です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一般的に、青の実績AIと緑の前年AIのスコアトレンドは似ているように見えますが、時期によってはズレがあり、前年データの方が後に続く傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のスコアが高い範囲に集中しているため、高いレベルの安定性を示しています。これは時間の経過に伴うスコアの予測可能性を示していると考えられます。
6. **直感や影響についての洞察**:
– 人間の視点から見ると、教育機会や社会基盤の安定した品質を示しているため、安心感をもたらします。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は教育政策の成功や公共サービスの質の高さを示唆しており、天気関連のインフラに対する信頼性が高いと評価されるでしょう。
総じて、このグラフは安定した社会基盤と教育機会の提供を示しており、地域社会における持続可能な発展の指標として役立っています。
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
1. **トレンド**:
– グラフの一部は限られた期間（評価日が2025年7月から数ヶ月後）に集中しており、その後2026年になるまでプロットの間隔があります。この短期間の間でのトレンドはあまり明確ではないが、全体的に見れば、データが一貫して高めのWEIスコアを示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値として、グラフの初期にいくつかの点が認識されています（異常値として囲まれた点）。また、決定木回帰やランダムフォレスト回帰が示唆する線は急激に変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 散布図の青い点は実績（実測AI）を示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 緑の点は前年度の比較データで、過去の状況との比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが示唆するトレンドと実績データを比較することで、特定の期間における異なる予測精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去のデータ（前年の比較）がほぼ一貫しており、予測モデルと実績値との相関を視覚的に確認できます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– この図からは、未来の天気や共生・多様性のスコアがどのように推移していくのかを直感的に試算することができます。予測モデルが示す異なるトレンドは、予測精度の改善や新たな社会的パラダイムを考慮する必要性を示唆しています。ビジネスや社会においては、適応戦略の策定やリスク管理において貴重な洞察を提供する可能性があります。
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:
このヒートマップを分析することで、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 色の変化を通じて、特定の時間帯におけるWEIスコアの上昇や下降を観察できます。例えば、7月1日から7月3日までは濃い青から紫の色合いが多く、より低いスコアを示しています。
– 7月6日には、明るい緑や黄色が増加しており、スコアが高まっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の午後23時の時間帯に、明るい黄色が現れ、急激なスコアの上昇が見られます。これは異常な天候条件や何らかの影響があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さと明るさは数値スコアの高さを示しています。濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアであり、数値の範囲が右側の凡例で示されています。
4. **関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変化が見られ、一日の中での時間ごとのスコアの移り変わりが観察できます。これにより、ある時間帯が他よりも一貫して高いまたは低い傾向があるかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明日から午後、または特定の時期に特に注意が必要な時間帯があるかを見分けることが可能です。例えば、7月6日にかけての午後のスコア上昇は注目に値します。
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**:
– 直感的には、変化が激しい日や時間帯があると予測モデルを調整する必要があるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、特定の天候パターンが営業活動にどう影響するかを把握し、リソース配分や計画に活用できます。
– 社会への影響としては、天候による公共の安全対策やインフラ調整の必要性が示唆されます。
このような洞察は、データ駆動型の意思決定に大いに役立ちます。
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:
この天気カテゴリの「個人WEI平均スコア」の時系列ヒートマップから、以下の視点と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの変化は色で示されており、全体として特定の時間や日付での明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で急激にスコアが高くなる（黄色）、または低くなる（紫色）ことが観察されます。特にスコアの揺れが大きい時間帯に注目することで、何らかの異常が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けされたブロックは、各時間帯と日付でのスコアを示しています。色の変化はスコアの変動を視覚的に表現しており、右のカラーバーがその強度を示しています（黄色が高く、紫が低いスコア）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの色の配列から、一部の時間帯で似たようなスコアパターンが繰り返されていることがあります。例えば、ある時間帯で黄色が多く見られる場合、特定のパターンが存在しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高スコア（黄色）が連続していることから、その時間帯が平均的に有利なコンディションである可能性があります。逆に、低スコア（紫色）も特定の日付や時間に繰り返し現れることが確認できます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネス影響**:
– 例えば、スコアが高い時間帯が連続していることは、個人の活動や生産性に影響を与え得る好条件の時間帯を示唆しています。企業はこのようなスコアの高い時間帯を利用して業務効率の最大化を図ることができるかもしれません。
– 一方、異常に低いスコアの時間には、サービスの改善や調整が必要かもしれません。
このような分析により、効率的なスケジュールや天気条件による影響への調整が可能になります。
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:
以下がこのグラフから得られる分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 時系列に沿った色の変化が見られますが、全体的な一貫した上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 日付や時間に依存して周期的な変動があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間と日に、他よりも明るい、または暗い色（特に黄色や紫）が目立ち、これらが外れ値または急激な変動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**:
– 色の濃淡は、社会WEI平均スコアの高さを示しています。より明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを示しています。
– 時間毎に色が変わることで、時間帯に依存したスコアの変動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**:
– グラフには各時間帯ごとの色分布があり、それらが日にちをまたいでどのように変動しているかを見ることができます。
– 特定の時間帯におけるスコアの高低が、数日間にわたって続くパターンが確認できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付において、同じ時間帯に似たスコアが出現することから、何らかの周期性がある可能性があります。
– 分布的には、特定の明るい色や暗い色が集中する時間帯があり、これがスコアの変動を示していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間における社会活動の活発さや静けさを反映している可能性があるため、事業計画や人員配置を考える上で有用です。
– 高いスコアを持つ時間帯は、人々が活動的である可能性が高く、マーケティングやサービス提供の最適化に役立ちます。
– 逆に低いスコアを持つ時間帯には、リソースの最適化について考慮する余地があります。
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:
このヒートマップ分析に基づき、以下の洞察を提供いたします。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は静的な相関を示すため、時間的なトレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が非常に低い、または高い部分に注目します。この場合、個人WEIと「自由度と自治」間の相関（0.38）は比較的低めであり、異常値として注目されることがあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 濃い赤色は強い正の相関（1に近い）、濃い青色は強い負の相関（-1に近い）を示します。
– たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関（1.00）は非常に強く、これらが密接に関連していることを示唆します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップは複数の時系列データ間の関係性を一度に視覚化するのに便利です。個々のWEI項目間の相互関係が示されています。
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）」の相関が非常に高い（0.95）ため、これらの社会的要素間には強い結びつきがあることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の要素との相関が比較的低いことから、独自の要素として扱われる可能性があります。
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**:
– 強い相関を持つ項目同士は、相互に補完し合う可能性があり、それらの要素を組み合わせた施策が有効であるかもしれません。
– 経済的余裕と健康状態の強い相関は、社会や個人における施策の検討において、これらの要素を統合的に考慮することの重要性を示唆します。
このヒートマップの解析は、政策決定や社会インフラの改善に貢献できる可能性が高いです。
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:
この箱ひげ図（ボックスプロット）は、異なるWEI（Weather Experience Index）タイプのスコア分布を比較しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの分布は、一貫した上昇や下降のトレンドを示すのではなく、異なる範囲の中央値と分散を持っています。周期性や時系列の明確なパターンはグラフからは直接読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が見られます。これらは特定の条件下での極端な値を示しており、特定の集団や季節による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、上部と下部の線は四分位範囲を表します。
– 色の違いは、異なるカテゴリや特性を視覚的に区別するためのものですが、具体的な意味はこのグラフから直接分かりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 社会的WEIタイプと個人的WEIタイプのスコアの中央値や分散に違いが見られます。特に「社会WEI（生態系・多様性・自由の権利）」などは比較的高い中央値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は各WEIタイプで異なり、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の広い分布は、これらの要因が多様な条件に影響を与えている可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 直感的には、健康や心理的ストレスといった個人的な要素が、より広い範囲の影響を受けやすいことを示しています。この洞察は、施策の対象を特定のWEI要素に絞ることが、健康やウェルビーイングの向上に寄与する可能性を示唆します。
– 社会への影響としては、特に「社会WEI（共生・多様性・自由）」の高いスコアは、持続可能な社会構築の観点から重要な指標となる可能性があります。
ビジネスや政策決定においては、これらのWEIスコアの特性を理解し、特に外れ値や広い分布を示す要因に着目することが重要です。
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、360日間の天気データに対するWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**
– 主成分1（横軸）の寄与率は0.53、主成分2（縦軸）の寄与率は0.19で、主成分1がより多くの情報を持っています。データは全体として強い方向性を持たず、広く散らばっていることが観察されます。このため、固有のトレンドや周期性ははっきりと見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントが広く散らばっているため、明確な外れ値は認識しにくいですが、0.2付近のデータポイントが目立ちます。これが何らかの重要な変化や影響を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは特定の時点の主成分得点を表しており、横軸と縦軸の値はその時点の特徴を示しています。色や密度の情報は提供されていないため、各プロットは均一に重要であると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分分析は多次元データを低次元に投影する手法です。このグラフでは二つの主成分を用いて、元の多次元データ間の関係を視覚化しています。データは特定のクラスターを形成しているわけではなく、相関性もはっきりとは見出せません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 横軸と縦軸に強い相関を示すわけではなく、散在しているため、特定の関係性を推測するのは困難です。PCAの性質上、元の高次元データの特徴や変動を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このPCAの結果は、特定の気象パターンがある程度複雑であることを示しているかもしれません。このデータを深掘りすることで、例えば特定の気象条件が地域の農業やエネルギー消費にどう影響を与えるかを分析できるかもしれません。
– また、広く分散しているデータから、あまり一貫性のある指標を得られない可能性も示唆され、さらなるデータ収集や別の分析手法を組み合わせることで、より具体的なインサイトが得られる可能性があります。
このPCAプロットは、気象データの複雑さを理解するための第一歩として有用であり、更なる分析が必要とされる領域を示しています。
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。