📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータと指摘された異常値、および主要な分析指標に基づき、以下の洞察を提案いたします。
1. **総合WEIの時系列推移**:
– 総合WEIは0.71から0.84の範囲内で変動しています。特に7月6日に0.84を記録したことが異常値として挙げられています。この日は社会WEI平均が高かったことが関係している可能性があります。
– 7月の初めから中旬にかけて、全体のトレンドとしてはわずかに上昇しているものの、頻繁に小刻みな変動を示しており、一貫した上昇または下降トレンドは見受けられません。
2. **異常値の原因推測**:
– 異常値の日である7月6日は、社会的指標、特に社会WEIとその関連する項目（例えば持続可能性や社会基盤）が特に高かったため、これが総合WEIの高値に寄与していると考えられます。
– 逆に7月8日に記録された低い総合WEIスコア（0.71）については、個人の健康状態や心理的ストレスの低下が寄与している可能性があり、個人の要因が影響を及ぼしていることが示唆されます。
3. **STL分解による季節性・トレンド・残差**:
– データは30日間の短期間であり、季節性パターンを識別するには限界がありますが、一部の異常値は突発的なイベント（例えば環境的要因や突発的な社会的出来事）によるものと推測されます。季節性成分が明確に示されていないことから、残差による不確実性が高いと考えられます。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップにより、社会的指標（社会基盤や持続可能性）間で高い相関が示されている可能性があります。これらは互いに影響し合い、社会的WEIを左右している可能性があります。
– 一方、個人パラメータ間ではより独立した動きをすることが想定され、健康状態と心理的ストレスは反対のトレンドを示す日が多いようです。
5. **データ分布の観察**:
– 箱ひげ図の分析では、個々のWEIスコア間の変動が観察され、不均一なデータ分布が示唆されます。一部の外れ値は高ストレスや健康状態の低下に対応する可能性があります。
– 中央値付近に多くの観測が存在していることから、データ全体は比較的安定しているが、一部の項目でジャンプやディップが見られることが示されています。
6. **PCAによる主要構成要素の分析**:
– 主成分分析（PCA）による結果、PC1が0.48の寄与率で最も重要であり、これは特に社会的要因が主成分に大きく影響していることを示唆しています。
– PC2は0.26の寄与率で、これは個人的な要因（例えば健康や経済状態）が従属性を示しているが重要な要素であることを意味します。
これらの分析結果に基づき、WEIの変動に最も影響を与えるのは、社会的環境の改善であり、特に持続可能性や公平性、公正さが改善された日において、スコアが高まる傾向にあると考えられます。また、個人の健康指標の改善が総合WEIスコアの安定に寄与していることも示されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は0.7から0.85付近にかけて、緩やかに上昇しています。これは過去の傾向としてWEIスコアが改善していることを示唆しています。
– 予測（ピンクと青の線）は、ほぼ横ばいに近い傾向が見られます。短期的には大きな変化は予想されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が観察されます。この異常値は個別の特殊な気象条件やデータエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは過去の実績を示し、予測値と比較するための基準となります。
– ピンクと青の予測線は異なるモデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）によるもので、予測の不確かさの範囲も視覚化されています。
– 灰色のエリアは予測の信頼区間を示し、実績がこの範囲内に収まることが予測の精度を示す一つの指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で、予測の精度や特性を比較することができ、どのモデルがより実績に近づいているかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のプロットは若干分散が大きいですが、概ね予測の不確かさ範囲内に収まっています。このことから、データが比較的信頼できるものであり、予測モデルもかなり精度が高い可能性があります。
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**
– WEIスコアの上昇傾向は、気象関連イベントの効率向上やリスク管理の改善を意味する可能性があります。
– 短期的な予測が安定しているため、イベント計画やリスク評価を行う際に、予測に基づいた合理的な意思決定が行いやすくなります。
このように、総合WEIスコアの推移を把握することで、予測の精度や気象条件の改善を評価し、実際の計画やリスク管理に役立てることができます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は比較的横ばいで、多少の上下がありますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、わずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値と変動**:
– 幾つかのプロットは黒い円で囲まれており、異常値を示しています。これらは標準的なデータポイントから外れています。
3. **プロットの意味**:
– 青いプロットは実績値、赤い×は予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、データのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 現在、実績値と予測値（ランダムフォレスト回帰）の間に大きな乖離はありませんが、微細な差異が長期的な分析には重要になる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、若干の相関がありそうですが、誤差範囲が大きいため、注意深い解釈が必要です。
6. **直感的知覚と社会への影響**:
– 人間の直感では、実績値の一定性と予測値のやや下降傾向に不安を感じるかもしれません。
– もしこのデータがビジネスのパフォーマンスや気象関連の指数を表すのであれば、今後の対策や調整が必要かも知れません。
データの分析は、継続的なモニタリングとさらに詳細なモデル評価が求められるでしょう。予測の不確かさを管理しつつ、トレンドの変化に目を光らせることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期10日間（7月1日〜7月10日）の実績データでは横ばいが見られる。
– その後、予測ではゆるやかな上昇傾向があり、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は同様の上昇トレンドを示している。決定木回帰は横ばいを維持。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされている（黒い円で囲まれている）。
– 現れる異常値は特定の日にち付近での大きな変動を示唆する可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青）**: 実際に観測されたWEIスコアの変動を示す。
– **予測データ（赤と線）**: 以下の3つの異なる手法で予測されたWEIスコアを表す。
– **線形回帰**（青緑）
– **決定木回帰**（水色）
– **ランダムフォレスト回帰**（マゼンタ）
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、予測の信頼区間を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間の相違が明確で、特に決定木回帰は他の2つとの違いが顕著。ランダムフォレストと線形回帰はトレンドが類似。
– 不確かさ範囲（グレー）は予測における信頼度を視覚的に補完。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の密集している領域があり、これが「通常の」範囲を示唆。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのデータを見て、今後のWEIスコアが上昇する可能性が高いことを理解するかもしれない。
– このようなトレンドは、天気カテゴリが社会全体にポジティブな影響を及ぼす可能性を示唆。
– 異常値により、特定の期間中の予測外の変動要因を調査する必要性があるかもしれない。
– 不確かさの範囲が小さいため、予測の信頼性は比較的高いと考えられる。
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:
### グラフ分析の専門家および直感的なAIとしての洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）はおおよそ横ばいの状態です。WEIスコアは0.8付近を維持しています。
– 予測データの傾向として、線形回帰（薄紫）は緩やかに下降していますが、ランダムフォレスト回帰（濃紫）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたプロットがいくつか存在しますが、実績データの範囲内に含まれているため、顕著な外れ値ではないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点：実績データ
– 赤の交差：予測データ
– 黒い円：異常値
– 灰色のシェーディング：予測の不確かさ範囲
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比較的整合しているように見えます。ただし、将来の予測では少しの下降傾向が示唆されています。
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全体的な一致がありますが、予測の方法によって微妙に異なる傾向があります。線形回帰とランダムフォレスト回帰での予測が異なるため、選択する予測モデルによって結果に差が出る可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 実績データが安定しているため、短期的には大きな変動は予想されません。しかし、降雨やその他の影響で経済的余裕に変動が出てくる可能性も考えられるため、注意が必要です。
– ビジネスにおいては安定した経済的余裕が保たれることで、安定した戦略の継続が可能です。しかし、異常値や予測された微妙な下降に対処するための準備も重要です。
この分析から、WEIが安定している通常期には安心できる状態である一方で、予測に基づく先行きの注視が重要であることが見えてきます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは7月1日から7月9日までの間で、全体としてやや安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、時間とともにWEIスコアが徐々に減少していくトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はデータの中で少数観測されています。これらは通常の変動範囲を超えており、特定の日に健康状態が著しく変わったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康状態を示しており、比較的一貫したスコアです。
– 黒い輪郭のある点は異常値であり、特定の状態または出来事によるものと考えられます。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、一般的な変動の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測線の間に時間的なギャップがあり、予測は実際のデータに基づいて漸次的に推測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには週ごとの周期的な変動がある可能性がありますが、比較的均一な分布を示しています。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、最初は健康状態が安定していると感じるかもしれませんが、慢性的な減少 が懸念されるでしょう。
– 健康状態の減少は、ライフスタイルの見直しや、例えば運動や食事の改善が必要であることを示唆するかもしれません。
このグラフは個人の健康管理に役立つ視覚的情報を提供しており、将来的な変動を予測することで、予防措置を講じるための洞察を与えます。
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（青い点）は、グラフの前半で約0.55から0.85の間に多く分布しており、明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は下降傾向を示していますが、予測（線形回帰）は横ばいに近い形で一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のプロット（青い点）は0.6以下で、異常値として黒い円で囲まれています。これらは他の日に比べて低い値を示しており、特異な出来事や環境の変化を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を、赤い×印は予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさ（標準偏差で示された範囲）を表しています。
– ピンクと青の線は、異なる予測モデルの結果を示しています（ピンク＝ランダムフォレスト、青＝線形回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル間で異なる傾向が見られ、予測結果のばらつきが時々刻々の脅威を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分布は、0.55～0.85の範囲に集中していますが、一定の外れ値が存在するため、データは一様ではありません。
6. **直感とビジネス・社会への洞察**:
– データに基づく予測のばらつきは、計測の精度や外部要因の影響を考慮する必要性を示しています。
– プライバシーやメンタルヘルスのサポートに関連するビジネスでは、急激な変動や外れ値を活用して、特異なストレス状態を早期に検知し、対応策を講じることが重要かもしれません。
– 社会的には、ストレス管理や予測モデルの改善が、個々のウェルビーイングに大きく貢献する可能性があります。
全体として、このグラフは心理的ストレスの動向を示しつつ、予測モデルにおけるばらつきがあることを示しています。これにより、さらなるデータ解析や予測モデルの精度向上が重要であることが示唆されています。
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:
## グラフ分析の概要
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期のデータポイントが比較的高い位置に集中しています。これは、WEIスコアが一貫して高かったことを示唆しています。
– **予測（予測AI）**: ラインはやや下降傾向にあるようで、これは将来的にWEIスコアの減少を示唆します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で示されており、観測期間の初期に見られます。これらは予測モデルの範囲外となる可能性があり、異常な気象条件や観測ミスの可能性を示唆します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: 実際に観測されたスコアを示しています。
– **赤い交差点（予測AI）**: 予測モデルによる推定値です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青い実績データと予測モデル（赤い交差点）は全体的に一貫性がありますが、特定の場所で奥行きが異なる点が見られます。予測モデルの信頼性を評価するポイントになります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 点の密集具合は、特定の期間での安定性を示します。多くの青い点が一か所に集まっていることから、特定の期間では実際のスコアが非常に安定していたといえます。
### 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
– 直感的には、初期には高いスコアで安定しており信頼性が高いように見えますが、今後の下降傾向が懸念材料です。天気や気候関連のプロジェクトに影響を与える可能性があります。
– WEIスコアが下がる予測が現実となった場合、地域の自治や自由度が制約される可能性があります。これは特に農業や観光など天候に依存する産業において重要です。
– 異常値の存在は予測モデルの信頼性向上のための改善が考えられます。
全体として、安定性と予測の改善が必要であることが示唆されています。
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（実績AI）は約2025年7月1日から7月9日まで示されており、WEIスコアに小さな変動がありますが、全体的には横ばいです。
– 予測（線形回帰）は一貫して上昇し、予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）は高い安定したスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値がいくつか見られ、特に評価の下限に近いスコアがあります。
– これらの外れ値は異常として認識されており、異常値のマーカーで強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い丸は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 線は各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間にはギャップがあり、予測モデルは実績値に対して全体的に高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには散布がありますが、予測データは非常にスムーズで、高いWEIスコアを示しています。
– 予測モデルは一貫して高い数値を保ち、実績データとは異なるトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 天気の影響により実績WEIスコアが変動している可能性がありますが、予測モデルはその変動を滑らかに平準化しています。
– これにより、予測モデルが現実の変動を十分に捉えていない可能性が示唆されます。
– ビジネスおよび社会においては、予測が過度に楽観的な場合、計画や意思決定が偏る可能性があるため、実績データとの乖離についての理解と調整が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のプロットは全体的に横ばいであり、一貫して約0.8から1.0の範囲内にあります。
– 予測線は二つあり、線形回帰とランダムフォレスト回帰が見られます。線形回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が丸で囲まれており、特に初期値付近で確認できます。しかし、それらは大きく変動しているわけではありません。
– グレーの影で示された不確かさの範囲内に多くの実績値が収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示しています。
– 赤の×印は予測値です。
– グレーの影は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 実績と予測の違いを示すために、異なる予測モデルの比較を行えるように構成されています。
– 線形回帰は実績よりも高く予測を示しており、将来の値が上昇すると期待していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密に集まり、一定の安定性を示しています。予測値は実績データよりも広がりがあります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– このグラフは未来の予測における不確実性を視覚化しており、意思決定者がリスクを理解するために役立ちます。
– 予測に対する信頼性を評価し、異なるモデルの間でどのモデルが自身の目的に最も適しているかを判断する上で有用です。
– 社会や環境への持続可能性を考慮する際、特に天候に関連する事項における政策決定や計画策定に影響します。予測が正確であれば、天候に依存するビジネスにとって大きな利益をもたらす可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は安定しており、0.8から1.0の範囲で推移しています。
– 予測値（直線）はゆるやかに上昇しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫色）はより高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として表示されているデータ点は、実績の中にいくつか確認されます。グラフの中で二重の円で示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、全体的に安定しています。
– 赤い×印は予測値で、実績より若干高めの傾向があります。
– グレーのボックスは予測の不確かさを示しています（×AI/3σ）。
– 線形回帰は緩やかな上昇傾向にありますが、決定木とランダムフォレスト回帰の予測ラインがより顕著な上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値はある程度一致していますが、予測は一般的に実績を上回る傾向にあります。
– 各予測手法は異なる成長率を示しています。特にランダムフォレスト回帰は成長が急であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と異なる予測値の間には一貫した相関は見られますが、予測の方が常に高く見積もられています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが上昇すると予測されることは、社会基盤や教育機会が改善される可能性を示唆しています。
– この上昇傾向は、社会政策や教育における新たな施策が成功している可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、教育分野への投資やインフラ整備に関する意思決定において影響を与える可能性があります。
このようなデータは、政策立案や教育機関の戦略計画においても活用されるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、7月1日から11日まで安定した範囲内で横ばいになっています。
– 線形回帰の予測（紫色の線）は上昇トレンドを示しています。一方、ランダムフォレスト回帰（紫色の横線）は一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイント（黒い縁取りの青い点）は外れ値として示されています。これらは標準的な範囲から逸脱していることを示しており、特に7月5日と7月10日に多く見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、黒い縁取りがあるものは外れ値です。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線形回帰と決定木の予測は増加を示し、ランダムフォレストは安定を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは初期の期間で見られ、その変動が外れ値として認識されることがあります。
– 予測データはモデルにより異なり、短期的には実績データの変動を反映していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと線形回帰予測との間にある程度の相関があるように見受けられますが、不確かさが示されているため完全な信頼はできない可能性があります。
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**
– 実績データにおける多くの外れ値は、天候や社会的要因などの変動があることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや公共政策においては、予測が一致しない可能性があるため、柔軟な対応が求められる状況を示しています。
– モデルの違いにより、将来の計画においては多角的な分析が重要とな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:
この天気に関する総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 期間中の特定の時間帯において、スコアがある程度の周期性を持つことが示されています。特に午前と午後に変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の19時のスコアが特に高くなっています（黄色）。ここは外れ値として注目すべきです。他の時間帯と比べて大きな変動が生じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。青や紫に近づくほどスコアが低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間（特に朝の8時と夜の19時）にピークや変動が集中していますが、他の時間帯では比較的スコアが一定しています。これにより、特定の時間帯に集中的に変動が起こる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の時間帯に比べて、朝と夜にスコアが大きく変動し、顕著なピークが存在していることが分かります。
6. **直感的な理解と影響**:
– このデータは、気温や湿度などの気象データに関連している可能性があり、特定の時間帯に異常気象が発生していることを示唆しています。この情報は、ビジネスにおける人員配置や防災対策の計画に役立つかもしれません。
全体として、スコアの変動が大きい部分に注目し、異常が発生しうる時間帯を事前に把握して対応することが重要です。
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**
– グラフ上で、時系列に沿った明確な増加または減少のトレンドは見られません。ただし、特定の時間帯（8時、15時、16時、19時、23時）で色の変化が見られ、時間帯ごとに異なるパターンがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-06の8時台で、他の日と比べて濃い色（紫色）が目立ち、これは他の日に比べて数値が低いことを示しています。同様に、2025-07-07の23時台も低い値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアの高低を示しており、紫色が低いスコア、黄色が高いスコアを示しています。特に明るい色はスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯における色の分布が異なり、時間帯によってスコアの変動が大きいことが示唆されています。特に8時と16時、23時で顕著に異なるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとに異なる色の分布があるため、特定の時間帯においてスコアが特に高く（または低く）なりやすいと考えられます。スコアが高い時間帯と低い時間帯のパターンは明確です。
6. **直感的感覚と影響**
– このグラフから、特定の時間帯において著しく異なるスコアが得られることが直感的に感じ取れます。高いスコアの時間帯が継続すると、生活やビジネスの効率性向上に寄与する可能性があります。一方で、低いスコアの時間帯は改善の余地があると認識されるかもしれません。
### 社会やビジネスへの影響
– **天気の影響**
– 天気による個人のパフォーマンスの差が反映されている可能性があり、天候の変化や日照時間の影響を考慮したスケジュール管理が重要です。
– **ビジネス応用**
– 顧客対応や業務時間の最適化にこのデータを利用することができ、特に高いスコアの時間帯に業務集中を高める施策が考えられます。
このグラフから得られる洞察をもとに、さらなる調査や改善策の策定が求められるでしょう。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリに関連する社会WEI平均スコアを30日間にわたって示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡から、時間帯や日付によってスコアが変動していることがわかります。特定の時間帯（例えば8時、16時、19時）に色の変化がありますが、顕著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**:
– 特に7月6日と7月7日には、黄色（高いスコア）を示す明確な外れ値が見受けられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの強度を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。このことから、特定の日付と時間帯における社会活動の活発度が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる色分布が見られ、時間帯ごとの行動パターンや天気の影響が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布に一貫したパターンは見られず、ランダムな変動があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は直感的に特定の日付や時間帯に活発な社会活動があると認識できます。この情報は、ビジネスが広告やマーケティング戦略を最適化するのに役立つかもしれません。特にイベントのタイミングやスタッフの配置計画に有用です。
このヒートマップからは、天気と社会活動の関係についての詳細な分析が可能であり、特に異常値（日付や時間帯）に注目することで、より具体的な施策が立案できます。
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以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドではなく、過去30日間のWEI（ウェルビーイング指標）に関する各項目間の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップなので、時系列データの急激な変動というより、相関の強弱が示されており、特に目立った外れ値はありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で相関の強さを示しています。赤は正の相関、青は負の相関を表します。濃い赤は高い正の相関、濃い青は強い負の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各指標間の相関を表示しており、時系列そのものではありませんが、相関が高い項目は連動して変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関例として、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」間 (0.87)や、「社会WEI（持続可能性と自治性）」 と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間 (0.91) が挙げられます。
– 一方、低いまたは負の相関を持つ項目もいくつか存在します。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目同士は、改善戦略を立てる際に一緒に取り組むと効果的かもしれません。例えば、個人WEIの「健康状態」と「心理的ストレス」(0.67) を同時に改善する取り組みを考えることができます。
– 企業や政府はこれらの相関関係を活用して、各々の指標がどのように組み合わせて全体のウェルビーイングに寄与しているかを理解し、包括的な政策を立てる参考にすることができます。
全体として、ヒートマップはウェルビーイング指標がどのように相関しているかを視覚的に理解するための有効なツールです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは、安定的な高さにあるように見えますが、具体的に上昇や下降のトレンドは確認できません。このグラフは主に分布の比較に重点を置いており、周期性や時間的なトレンドを示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見受けられます。特に、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で目立ちます。これらは、特定の期間や条件において異常な状況が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、各WEIタイプの中央値、四分位範囲、及び外れ値を示しています。色の違いは、視覚的に各カテゴリを区別するために使われており、特定の意味をもたらしているわけではありません。
– 多くのカテゴリで箱の上下方向の範囲が狭く、データが集中的に分布していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIタイプ間の直接的な関連性や因果関係は見受けられませんが、特定のカテゴリ（例：「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（生活環境）」）間で相関があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリでスコアは高い値に集中しており、生活全般についての好調な状態が示されています。
– 外れ値が多いカテゴリでは、個人の経済的要因や社会の公平性など、環境によって変動しやすい要素が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 一般には、安定した高いWEIスコアが多数のカテゴリで見られることから、全体的な生活の質は良好であると感じられます。
– 外れ値の存在は、特定の問題（例えば、経済的不安や社会的不公正）があることを提示している可能性があり、これらに対する対策が必要かもしれません。
この分析を基に、個人や組織が気候や経済状況の変化に対応するための支援プログラムを検討することが考えられます。
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、天気に関連したデータの主成分分析（PCA）を示しています。主成分分析は、高次元データを低次元に圧縮し、データの分散が最大となる方向を見つける手法です。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データポイントは第1主成分（X軸）と第2主成分（Y軸）により分布されていますが、特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）は明示されていません。全体的に散らばっている状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見受けられません。データポイントは比較的一様に分布しており、急激な変動も示していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間の各日のデータを主成分空間にプロットしたものと考えられます。高い分散を持つ方向にプロットされた点ほど、データにおいて重要な変動要因を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントが個別の日を表すとして、日間の関係性や時系列的な連動性についての情報はこのグラフからは直接読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析の結果、第1主成分にはデータの48%が、第2主成分には26%が説明されています。これにより、最初の2つの主成分で全体の74%を説明しており、主成分分析としては比較的良好な圧縮が行われていると言えます。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– この分析により、特定の日や条件が異常気象に寄与しているかどうか、またはどの変数が気象変動に大きな影響を与えているかを明らかにする手助けになるでしょう。
– 例えば、気象データを基にしたビジネス戦略、影響分析、予測モデルの構築に役立つ可能性があります。特に、温暖化や極端気象といった社会的に重要な課題に対するインサイトを提供することで、適応策の計画や政策決定に寄与することができます。
データの分布と主成分の寄与率に基づいて、気象データがどのように変動しているのか、または特定の時期にどの程度の変動が平均的であるかを理解するのに役立つ分析結果として見ることができます。
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。