📊 データ分析（GPT-4.1による）
データから読み解ける分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体において緩やかな上昇傾向が見られます。7月6日には高値（0.84）を記録するなど、週末に向けて上昇し、その後少しずつ不規則に変動しています。
– **個人WEI平均**: 多くのデータポイントが0.60から0.78の範囲で揺れ動いています。7月6日を境に少し下落しており、個人の生活満足感や健康状態が週中特に数値に影響を与えていると考えられます。
– **社会WEI平均**:比較的一貫して高い数値を保っていますが、7月6日以降特に高い数値になり、社会基盤や教育機会の安定が寄与している可能性があります。
### 異常値
– 総合WEIスコアで7月1日や7月3日の0.71、0.69などは他と比べて低い異常値として検出されています。これらの日付は、突発的な天候変動や社会的イベントによる影響が考えられます。
– 個人WEI健康状態に関しては、7月7日から7月8日にかけてスコアが急激に低下しており、季節的要因（猛暑や低気圧など）が個人の健康に影響を及ぼした可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 総合的なWEIスコアは徐々に上昇傾向にあり、特に社会的要因の安定に影響を受けるようです。
– **季節性**: 月曜から金曜までの間でスコアが変化しており、平日と週末との間のライフスタイルの変化が見られます。
– **残差成分**: 説明できない変動が多く、特に社会的要因では突発的な上昇が見られるため、具体的なイベントや社会的出来事があったと推察されます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによれば、特に社会的なスコア（社会基盤・教育機会、共生・多様性）が高く、これが総合WEIスコアに強く影響していることが示唆されます。
– 個人の経済的余裕と健康状態は密接に関連しており、個人の生活の質に対する影響も大きいです。
### データ分布
– 箱ひげ図から、個人と社会の平均WEIスコアの中央値が異なり、社会寄りに偏ったスコア分布が見られます。これは社会の安定性が個人のバラつきをある程度緩和している可能性を示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.48**であり、主に社会インフラや持続可能性がこの構成要素に関連していると考えられます。
– **PC2の寄与率が0.26**で、個人の健康状態や経済的余裕がこの構成成分に寄与し、個人の全体的な幸福感を左右しているようです。
### 結論
総合的には、社会的要因が強い影響力を持ち、これが個人のWEIスコアに多大な影響を持っています。異常な数値が示すように、他から独立したイベントや気象変化が、WEIスコアにおける一時的な変動を引き起こしている可能性があります。社会の安定性を維持することが、全体的な生活の質を向上させる鍵となっています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **時系列全体のトレンド**は見られません。WEIスコアが二つの期間に分かれているようで、ほとんどのデータポイントが2つの異なる期間に集中しています。周期性もありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**は、最初のクラスターにおいて異常値として強調されています。特に初期のデータ内で、いくつかのデータポイントが周囲から外れています。
### 3. 各プロットや要素
– **色とマーカー**:
– **青いプロット**は「実績」を示し、最初のクラスターに集中しています。
– **緑のプロット**は「前年の比較」を示しており、二つ目のクラスターを形成しています。
– **紫とピンクの線**は、「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）によるもので、一部の予測範囲では一致していますが、実績と乖離しています。
### 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**は異なる期間にあり、直接的な比較は困難です。
– **予測モデル**は、両方の期間をカバーしているようですが、特に実績AIのパターンと一致していない部分があるようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の特徴**として、時系列内でのデータが限定された期間に固まっており、広く分布しているわけではありません。
– **相関関係**の分析は難しいですが、異常値の存在が何らかの影響を与える可能性があります。
### 6. 直感的な洞察および影響
– **直感的な洞察**:
– 異なるクラスターへの分割は、異なる季節や環境条件を示している可能性があります。実際の測定値と予測モデルの位置関係から、予測の改善余地があるように見えます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 天気データの予測において、実際のデータとの乖離がある場合、これが農業、生産計画、イベントの運営などに影響を及ぼす可能性があります。予測モデルの精度向上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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側に観測値が集中しており、約250日の間データがなく、右側に再度データが存在しています。
– 初期のデータ（2025年7月から8月）は横ばいからやや下降の傾向があり、WEIスコアがゆっくりと減少しています。
– その後、大きなギャップが発生し、約250日間観測や予測データが存在しない状態が続きます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータには「異常値」として強調されたデータポイントがあります。
– この異常値は、他のデータポイントから離れた位置にあり、特に注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績AI、赤い×が予測AI、黒丸が異常値としてマークされています。
– 線は各回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示していますが、視覚的に劇的な差はないようです。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データは一時停止しており、その後予測データ（緑の点）が再び登場しています。
– 過去のデータと予測データのトレンドが一致しているか、再確認が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの多くは0.7程度のWEIスコアに集中しており、異常値がそれを下回っています。
– 予測データは、過去のパターンから変化している可能性がありますが、全体的に高い値に分布しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間はこのギャップに注目し、その結果で予測の精度や信頼性を問うかもしれません。
– 天気予報の精度や予測モデルの妥当性に影響を及ぼす要因として、データ不足やモデルの選択が挙げられるでしょう。
– このグラフはAIモデルが異常をどのように検出し、改善するかの理解を深めるのに役立ちます。
全体として、観測データの不足や異常値の存在は分析の妨げとなる可能性があり、正確な予測のためにデータの補完やモデルの再評価が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青い点）は比較的高いWEIスコアで安定しており、後半（緑の点）には若干の上昇傾向が見られます。全体的に大きな変動はなく、安定したトレンドです。
2. **外れ値と急激な変動**
– 異常値（黒の円）は初期に集中的に見られ、後半には見られません。特に急激な変動はありませんが、2つの時系列データ間にギャップが存在します。
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、緑の点は前年の比較を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、直線的ではなく、多少の変動が見られます。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を表し、初期には幅が広いですが、予測期間が進むにつれて狭くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期と後半でWEIスコアが別々のデータセットとして示されているようで、前半の実績AIと後半の前年比較AIには直接的な連続性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間内でのデータは比較的一貫しており、大きな変動は見られません。一貫性のある分布を持っています。
6. **直感と社会への影響**
– このデータは天気に関連する社会的な指数を評価しており、一般的に安定しています。夏季にかけての上昇傾向は季節的な影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策において、気候変動や天候による影響が小さく、比較的一定した社会的状況が予測できます。政策決定者にとって、現在の安定したトレンドが続くことは効率的な計画策定に貢献するでしょう。
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:
### 視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– **実績データ**（青色のプロット）はグラフの最初に集中し、その後の期間には表示されていません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**は急激に減少していることが見られます（紫色の線）。
– **前年のデータ**（緑色のプロット）は、後半に集中しており、安定した高いレベルを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**（黒い円）が初期の実績データと一致しており、これが初年度に何らかのイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素**
– 青色プロットは実際のデータポイントを示し、Xの予測データは見えません。
– 緑色の前年データは後半に集中しているため、過去のデータが予測の基礎になっている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データセットの最初の部分と前年データが、それぞれ独立しているように見え、異なる方法で扱われていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルに大きな変動が見られるため、統計的に一貫性がない可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 初期の急激な変動や外れ値は、初年度に何らかの重要な環境変化があった可能性を示しており、それが未来の予測に影響を与えていると考えられます。
– ビジネス運営においては、予測モデルの選択に慎重であるべきであり、予測の信頼性を高めるために追加のデータ収集が必要かもしれません。
全体として、このグラフは初期の異常なイベントと前年の安定したデータの対照が非常に際立っており、予測モデルの評価や調整が必要である可能性を示しています。
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
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月頃）：WEIスコアは全体的に高めで、安定している。ただし、一部のデータポイントで急激な減少が見られる。
– 2026年3月以降：目立ったデータがなく、スコアが非常に低くなっている。これは異常値や欠測データの影響かもしれない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントで異常値が示されており、通常のスコア範囲から大きく外れている。
– 最初の期間に急激な低下が見られるが、その後は平坦なトレンドに戻っている。
3. **各プロットや要素**
– **青の実績データ**：2025年7月からの実際の健康状態を示し、比較的安定。
– **紫、ピンクの予測（回帰モデル）**：初期に異常な低下を示すが、全体的な予測はデータから得られた範囲の中に収まっている。
– **緑の前年データ**：2026年以降のデータは、前年の実績と比較して変動が大きい。
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との間に多少のずれがあるが、全体的なトレンドは類似。
– 前年データとの大きなギャップがあるため、それによる毎年の変動を考慮すべき。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの急激な減少が見られる期間があるが、その後安定。
– 実績と予測が一致する部分が多く、予測モデルの精度は比較的良いと言える。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一部の異常値や急激な変動に注意が必要で、これが実データの誤差や特殊事情に起因する可能性もある。
– 安定した健康状態の維持が見込めるが、予測誤差を考慮し、異常が発生した場合の対策も重要。
– モデル改善のため、より多くのデータポイントを収集し、異常値の原因を特定することが推奨される。
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）は横ばいから、若干の上昇と下落を示しています。
– 予測（紫、桃色の線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数か月に異常値（黒丸）が確認できます。
– その後、一貫したパターンに沿っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データ
– 緑の点: 前年の比較データ
– 紫と桃色の線: 予測モデル（線形回帰、ラダムフォレスト回帰）による予測データ
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）は前年データ（緑）と全体的に似たパターンを描いていますが、わずかに高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間には比較的一貫した相関が見られますが、いくつかの異常値がそれに影響を与えています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフは、心理的ストレスが季節的に変動する可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、ストレス管理プログラムやウェルビーイング向上施策の必要性が高まる時期を見極めるのに役立ちます。
– 社会的には、季節によるメンタルヘルスの影響を理解し、サポートを強化する根拠となるでしょう。
全体として、このグラフからは、心理的ストレスが時間の経過とともにどう変化するか、またそれがどのように予測されるかを視覚的に理解することができます。
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**
– データは期間の初めと終わりに集中しています。始めは青い実績データが存在し、その後の期間には予測データが緑色のプロットとして示されています。長期的なトレンドは不明瞭ですが、一貫した変動パターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色の実績データには、黒い円で示された異常値が含まれています。また、紫色の予測（決定木）と緑色の予測（線形回帰）がそれぞれ異なる方向にシフトしています。
3. **各プロットの意味**
– 青色のプロットは実績AIのデータを示し、緑色は前年の比較AIデータを示しています。外れ値は黒枠で表示され、複数のモデル予測が異なる色で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データが両端で示されていますが、それぞれの関係性は明確ではありません。予測の不確かさの範囲（灰色のエリア）が広いため、各モデルの予測がばらついていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは一定の期間内で集中しており、特定の時間帯でスコアが変動する傾向が見られます。特に異常値の存在は、特定の条件下でのスコア変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、WEIスコアには大きな変動がある可能性を人間は直感的に感じるかもしれません。予測の不確かさが大きいことから、どの予測が現実に近いのか判断するのは難しいです。気象条件やその他の外部要因がスコアに大きな影響を与える可能性があります。ビジネスへの影響としては、この不確かさをどう管理するかが重要な課題となり、意思決定に慎重さが求められるでしょう。
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**
– 時系列でみると、初期のデータポイント（青色の実績）は約0.8前後でほぼ横ばいです。その後、紫色のランダムフォレスト回帰による予測が急上昇していますが、これは実績とは乖離しています。この後、緑色の前年データが散らばっていて、データが安定性を欠く様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績値において、アウトライヤーとして黒い円で示された点があります。これが他のデータポイントから逸脱しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、直線的な予測（線型回帰や決定木回帰）の範囲を超えて急上昇しており、これも変動として注目できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績値を表しており、予測値（赤色のバツ印）と比較するための基準です。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰の予測を示し、緑色の円は前年のデータを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、σAI/3σという表記により、信頼区間が狭いことが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の関係では、実績に対してラージャパイドフォレスト回帰が過大評価しているように見えます。
– 線形回帰と決定木回帰は、実績に対し控えめな予測結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データには類似性が見られる地点もありますが、ばらつきが大きく、一定の相関を見つけるのは困難です。
– 実績のばらつきに比べ、予測のばらつきは狭小範囲にまとまっています。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– 実績と予測のギャップが大きく、特にランダムフォレスト回帰がマーケットやビジネス戦略に過剰な期待やリソースの投入をもたらす可能性があります。
– 安定性の欠如は、予測精度の向上が必要であり、多様な手法の組み合わせや、長期間の観測に基づくリアルタイム分析の重要性を示しています。
– 天気に関連する社会的公平性の指標での変動が大きいため、より持続可能で一貫したデータ取得と分析フレームワークが不可欠です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、評価日別にWEIスコアがプロットされています。実績データ（青）は一定の期間にわたりほぼ横ばいです。一部の期間では、予測モデルによる値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円は異常値を示しています。初期にいくつか観察されますが、全体的な傾向としては特に異常や急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、緑のプロットは前年との比較を示しています。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は予測モデルの結果と比較してどの程度一致しているかの観点で分析することができます。予測と実績の間にはおおむね一致が見られ、特にランダムフォレスト回帰が実績と似たトレンドを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値のデータ点は全体的に高いWEIスコアを示し、予測の範囲に収まる傾向が見られます。
6. **このグラフから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、WEIスコアは安定しており、持続可能性と自治性において大きなリスクがない印象を受けます。
– ビジネスにおいては、この安定したWEIスコアは持続可能な計画を進展させる基盤として利用できます。社会的には、 WEIの安定性は地域や組織の自治性が効果的に機能していることを示唆するため、市民やステークホルダーにとって安心材料となる可能性があります。
このデータは、持続可能性を推進する政策や計画の策定にとって価値あるインサイトを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとしては、データが初期の位置から右端へとシフトし、以前のデータポイントから離れています。初期の期間ではスコアが集中しており、期間の終わりに向けてスコアが異なる位置に分布していることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた異常値が初期のデータポイントに見られます。これらの値は、他のデータと大きく異なるため、異常なイベントや計測エラーを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点（実績）、緑色の点（前年比較AI）、が示されています。青色の実績が最初に集中しており、後半では緑色の前年比較が強調されています。
– マゼンタ色の線（ランダムフォレスト回帰）は初期の実績データから最後の比較点への予測を示している可能性が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 終盤に向けてデータポイントが近づいていることから、複数のアルゴリズムが類似した予測をしており、予測モデルの一貫性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期にはデータが狭い範囲に集中していますが、最終的には緑色の比較データが多様な範囲に広がっているため、状況の変化を反映している可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 初期値の集中と異常値は、気候変動や社会基盤における特異なイベントが存在した可能性を示しています。
– ビジネスや政策決定において、初期の異常値や予測の変化に注目し、変動への対応が求められるでしょう。予測モデルの精度や一貫性も重要であり、それに基づいた計画の修正が考慮されるべきです。
このグラフは、長期間にわたり社会インフラや教育機会に関するデータを予測・分析するための基盤となる視覚的な証拠を提供しており、慎重な検討が必要です。
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**
– 約1年の期間において、初期には「実績（実績AI）」が0.7付近でほぼ安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ライン（紫）は、開始時に急な上昇を示していますが、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、何個かの異常値（緑の円）が実績値に対して異なるスコアを示しています。
– 特に2025年7月前後において、異常値が集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績値（青）は過去のデータであり、予測（赤）は予測値を示しています。
– 異常値（緑の円）は通常の範囲を外れるデータポイントを示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示され、信頼の分布を提供します。
– 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）が、異なる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが存在し、その結果が異なる点は、将来のデータの不確かさを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は個別に他の予測から逸脱している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが0.6から0.8に集中しているのに対し、異常値はやや下に広がっています。
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**
– 全体的に、このデータはWEIスコアの安定性を示していますが、異常値の出現や予測モデルの違いが複雑性を示唆します。
– ビジネスや政策決定において、複数の予測を考慮することがリスク管理にとって重要かもしれません。特に、異常な動きやモデル間の予測が大きく異なることが見逃されないようにすることが重要です。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯または日付にコンスタントな傾向や周期性は確認できません。ただし、全体として色の変化が見られることから、日ごとに異なる特徴が現れているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい黄色の領域が特に目立ち、これは他のデータポイントよりも高いWEIスコアを示している可能性があります。例えば、2025年7月6日の23時のデータは特異的です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの変化を示しており、濃い紫が最小値、明るい黄色が最大値を表しています。時間軸（7, 8, 15, 16, 19, 23時）ごとに異なる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時刻（例：16時、19時）でデータの一致や類似性がないため、特定の時系列において関連性の強いパターンは観察されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日付ごとにカラーが変化しており、これがランダムに分布しているため、全体のスコアは任意の時間帯で上下していることが示唆されます。
6. **洞察および社会/ビジネスへの影響**:
– このグラフから直感的にわかることは、時間帯や特定の日付によって、明確な気象変化があるかもしれないということです。ビジネスにおいては、天気の変動は農業やイベントプランニングに影響を与える可能性があります。特に、明るい色の外れ値は異常気象やアクティビティの変化を示唆するかもしれません。
このデータの系統的な解析は、さらに情報を得るために長期間モニタリングする必要があります。また、周辺データとのリンクを調べることで、より深い洞察が得られるかもしれません。
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:
以下に、このヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察をお届けします。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間ごとに変動が見られるものの、強い上昇や下降のトレンドは顕著ではありません。
– 特定の時間帯で周期的にパターンが繰り返されている様子は観察されず、ランダムに異なる色合いが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部の7月8日頃、値が高く、突然色が黄緑から紫に変わっている部分が目立ちます。これは急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が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くなっています。逆に紫はスコアが低いことを示しています。
– 各時間帯に対して異なる色が見られ、時間帯ごとの違いも把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯で色が大きく変わることがあり、これは異なる時間帯でのスコアのばらつきを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上部と下部の色の範囲が大きく異なることから、時間帯によってスコアの分布にばらつきが生じていることが示唆されます。
6. **直感的な印象と影響**:
– このヒートマップから、見ている人は特定の時間帯におけるスコアの変動に気づくことでしょう。忙しい時間帯や静かな時間が感覚的に判別されるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、特に異常値が観察され、予測不可能な変動がある場合、それに即応する戦略が求められるでしょう。
全体として、特定の時間帯におけるスコアの急激な変動と分布の多様性が強調されていることがわかります。これらの洞察は、例えば、どの時間帯にリソースを集中させるべきかといった戦略的決定に役立つ可能性があります。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的に色の変化は日ごとの変化に従い、周期性のあるパターンは特に見られません。
– 短期間で色が変化しており、急激な変動が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月7日の間、黄色が多く見られ、ヒートマップ上で高い値を示していることがわかります。これは他の日に比べて急激にスコアが上昇したことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高低を示しています。明るい黄色が高いスコアを、濃い紫が低いスコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時間帯ごとに分けられていますが、同じ時間帯での1週間の変動を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に午後の時間帯）で色の変動が激しいことが分かります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 7月5日から7日にかけてスコアが上がっているため、何らかの突発的な気象現象（例えば晴天か、特定イベントによる天候の変化）が考えられます。
– データが気象に関するものであるため、これらの変動は社会やビジネス（例えば小売業や観光業）に影響を与える可能性があります。高スコアの時間帯は、活動が活発だった可能性を示唆します。
この分析は、特定期間にわたるWEIの動向を把握し、事業や社会活動における意思決定の参考にすることが可能です。
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、天気カテゴリーにおける各WEI（Weather-Environment Index）の項目間の相関関係を視覚化しています。以下に詳しい分析を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体には時系列のトレンドはありませんが、相関の強さが明示されています。赤色が強い部分は正の相関が強いことを示し、青色は負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは相関関係を示すもので、外れ値や急激な変動を特定するためのものではありません。しかし、異常なパターンとして相関が低い組み合わせ（-0.25など）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤いセルは正の強い相関（1に近い）、青いセルは負の相関を示します。例えば、「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI平均」間の相関が高い（0.87）ことが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは時系列ではないですが、相関が高い項目同士は互いに関連し合う傾向があります。「社会WEI（公正性・公平さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には0.95の強い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– いくつかの項目同士で強い正の相関が見られます（例: 「総合WEI」と「個人WEI平均」、相関係数0.81）。
– 青色の負の相関は少ないですが、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公平さ）」の間では-0.25の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 相関の強い項目は、これらの要素が互いに影響し合っている可能性を示唆します。例えば、教育や社会資本の関連性は、天気要因の影響を受ける一方で地域社会のウェルビーイングに影響を与える可能性があります。
– 天気が個人・社会のWEIに与える相関関係を理解することで、政策決定やビジネス戦略におけるリスク管理や適応策の立案に役立つ可能性があります。
このような相関マップは、予測モデルの構築や、特定の要因が異なる項目に与える影響をより深く理解するための基礎として役立ちます。
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:
このグラフはWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図で、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値は比較的高い位置にあり、一貫してスコアが高いです。
– 多くのカテゴリで中央値が0.7以上となっており、全体として高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI(経済状態)」や「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」などのカテゴリで、複数の外れ値が観察されます。これらは特異な天候条件や社会状況が影響した可能性があります。
– 「社会WEI(生態系整備・持続可能)」はひげの範囲が大きくばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の色の変化はカテゴリごとの識別を容易にしている一方、色のグラデーションは連続的なスコアの変化を示唆しています。
– 箱の幅が狭いカテゴリでは、スコアが安定していることを示しています（例：「個人WEI(心理的ストレス)」)。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリが並列に比較されているため、直接的な時系列分析は不可能ですが、365日間のスコア変動を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– いくつかのカテゴリは非常に似た中央値を持っており、制度的または個人の状況が天候に与える影響が一定であることを示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体として、社会や個人のWEIスコアが高く保たれていることは、天候が生活の質に大きな影響を与えている可能性を示唆しています。
– 外れ値が多いカテゴリは、特定の要因によりWEIスコアが大きく変動する可能性があり、それに対する備えがビジネスや政策立案において重要になるでしょう。
この分析から、安定したスコアを維持するための施策や、変動する要因への対応が重要であることがうかがえます。
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:
ご提供いただいたグラフは、天気カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に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（横軸）と第2主成分（縦軸）に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、プロットは広がりがあるため、特定の地点に大きく集中しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間のデータの一部を表しています。
– 第1主成分が0.48の高い寄与率を持っているため、横軸は主な変動要因を示していると考えられます。
– 縦軸の第2主成分は0.26の寄与率であり、補足的な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフでは時系列データが可視化されていませんが、プロットの分散から考えると、異なる要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点群はデータが均等に分布しており、第1主成分と第2主成分間に特定の相関は見られません。相関がないことから、各主成分が異なる特性を捉えていると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 複数の要因が組み合わさって天気に影響を与えていることを示唆しており、これは正確な天気予報や気候モデルの構築に役立つでしょう。
– 分散が広いことで、地域や季節による違いなど、天候パターンの多様性を示している可能性があります。この情報は、エネルギー消費の管理や農業の計画などにも応用されるかもしれません。
この分析は、天気データの潜在的な構造を理解するための出発点となり、さらなる詳細分析を行うための基礎を提供します。
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。