📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 30日間での傾向として、大きな上下動が見られるが、全体的には0.70から0.83の範囲内に収まっている。この期間では特に、7月6日の0.84という高い値と、7月8日の0.70という低い値が目立つ。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人平均は概ね横ばいで推移しているが、7月8日に顕著な低下が見られ、これは心理的ストレスや健康状態の変動が影響している可能性がある。社会WEIは全体的に安定して高いが、若干の変動が見られ、特に7月6日に高い値を記録している。
#### 異常値
– **異常とされるスコア**の中で目立つのは、7月6日における総合WEIの高いスコア (0.84, 0.83) と、7月8日の低スコア (0.70) である。これらは地域の重要なイベントや政策、または特に良い/悪い天候が影響した可能性がある。
– **個人WEI平均**では、7月8日の低スコア (0.61) が目立つ。この背景には個人の健康状態やストレスが関係していると思われる。
#### 季節性・トレンド・残差
– **季節性パターン**: 短期間では季節性までは特定できないが、明らかに社会イベントの影響が日々の評価に変動を与えている。
– **長期トレンド**: 長期的な上昇トレンドは見られず、むしろ短期的な変動が中心。
– **残差成分**: 説明できない急激な変動は外部要因が強く働いた結果であり、特に7月初旬と8日付近で顕著。
#### 項目間の相関
– **相関分析**によると、社会的な指標（社会的持続可能性や構築された環境）が他の評価項目に強い影響を与えていることが示唆された。特に、社会的持続可能性が高い日は総合的なWEIスコアも高めである。
#### データ分布
– **箱ひげ図**によれば、個人WEIではストレスや自治のスコアが中央値に対して大きくばらついており、特定の日にストレスが急増することが指摘される。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAによる要素分解**で、PC1 (44%) とPC2 (26%) が主要因と特定され、それぞれがこの時間範囲でのWEIスコアに最も影響を与えている。
– PC1はおそらく、経済的条件や健康状態と密接に関連し、PC2は社会的な要因やインフラの変動を示唆。
### 総合考察
この30日間のデータから、WEIスコアの変動には個人的な健康状態やストレス、および社会的持続可能性やインフラ要因が大きく関わっていることがわかります。特に、特定の日での急激なスコアの変化は、季節外の特別な要因や社会的なイベントが影響している可能性が高いです。これにより、地域の政策やサービスがどのように公平且つ持続可能であるかなどを継続的に評価し、迅速な対応が求められます。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは7月初めから中旬にかけてやや変動が見られますが、大きな上昇や下降はなく、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は緩やかに上昇するトレンドを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にはいくつかの外れ値が確認できますが、全体的に大きな変動はありません。
– 外れ値は、実績データが予測の不確かさ範囲外に位置する点です。
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。
– 赤い×は予測AIによる値。
– 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範囲を示しています。
– 線の色は予測モデルの種類を表し、緑（線形回帰）、水色（決定木回帰）、紫（ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績および各種予測データは、一定の範囲内で交差し、予測モデルによって傾向が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは時間の経過とともに軽微な変動がありますが、長期間を見ると安定しています。
– 各予測モデルのスコアはほぼ一定していますが、ランダムフォレスト回帰のみわずかに上昇。
6. **直感的感覚とビジネス/社会的インパクト**
– 実績データが安定していることから、現在の気象条件は安定しており、急激な変動は少ないと考えられます。
– 予測モデルが示す安定したトレンドは、短期間での大きな気象変化がないことを予期させます。
– ビジネス上では、この安定性が計画立案やリスク管理を容易にする可能性があります。ランダムフォレストの上昇傾向は慎重に観察する価値があります。
このように、グラフは天候に関する安定した状況を示唆しつつも、予測モデルの異なる見解を提供しています。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は横ばい傾向を示していますが、わずかな下降傾向があります。
– 予測ライン（3種類）は、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰が急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒の枠で示されており、数点確認できます。
– 絶対的な急激な変動はありませんが、一部の外れ値は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、観測されたデータです。
– 赤い×は予測値、予測の不確かさとして灰色の範囲が表示されています。
– ピンク、紫、緑の線は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値と実績値の間には、ある程度の乖離が見られ、一部は外れ値として識別されています。
– 異なる予測手法間でも予測の傾向に違いがあり、特にランダムフォレストが下降を示していることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的狭い範囲に集中しているが、外れ値が存在しています。
– 予測の不確かさの範囲は広がりがあり、将来の不確実性が高いことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 実績値が安定しているように見える反面、未来の予測が下降傾向を示しているため、不安を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、天気に関連した産業においてはリスク管理が必要かもしれません。特に、予測モデルによる大きな乖離があることから、複数のモデルの信頼性や適用性を再評価する必要があるでしょう。
実績と予測データ間の違いを検討し、将来の戦略を立てるために、適切な分析やモデルの選択を行うことが重要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（青いプロット）はおおむね横ばいで、0.8付近で安定しています。
– 予測値の線（紫色の線など）は期間の後半に向かって上昇しています。このことは将来的にスコアが改善する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各プロットは比較的一定の範囲内に収束しており、目立った外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績値を示し、灰色のエリアは予測の不確かさを表しています。このことは、実際の値が予測される範囲内に収まっていることを示します。
– 紫色、緑色、シアンのラインは予測を示し、それぞれ異なる予測モデルを使用しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル間で大きな差異は見られず、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰は一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実際の実績の間には強い相関が見られます。これは、予測モデルが現状を正確に捉えていることを示しています。
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**
– グラフからは安定性が感じられ、予測の通りに推移するならば、ビジネスや社会活動の計画において特定の不安要因を抱く必要は少ないかもしれません。
– ただし、予測が上昇傾向を示していることから、天気に影響を受ける産業（農業、観光など）にとっては、これに伴う計画を調整するタイミングと考えることができます。
全体として、このグラフは予測モデルの信頼性と将来のWEIスコアのポジティブな見通しを示唆しています。
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:
以下のグラフに基づいて分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データは横ばいで安定しています。
– 予測ラインとして示されるランダムフォレスト回帰のトレンドは、WEIスコアが次第に減少する方向を示唆しています。一方、線形回帰予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値が見られますが、多くは安定的で、0.8付近にクラスタリングされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**：過去の実績のWEIスコアを示しています。
– **予測（ピンクの線）**：未来のWEIスコアの変動を予測しています。
– **異常値（黒い円形）**：通常の範囲から外れたデータとして考えられる点です。
– **予測の不確かさ領域（グレーの範囲）**：この範囲内に将来のデータが収まる可能性が高い示唆です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが横ばいであるのに対し、予測データは減少する傾向を示唆しており、将来の経済的余裕が減少する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは約0.8で集まっているため、短期的には安定していることがわかります。
– 長期的には、ランダムフォレストの予測により下振れのリスクがあることが強調されています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 現在の安定した経済的余裕は喜ばしいですが、将来的に減少傾向にある点は懸念されます。
– ランダムフォレスト回帰による減少予測は、将来の経済不安を考慮する必要性を示唆しており、事前に対策を講じることが重要です。
– 社会的には、予測が正しければ、個人の消費行動や金融政策に影響を及ぼす可能性があります。
この分析により、短期の安定と長期の不確実性への備えが必要であることがわかります。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、0.75から0.85の間で比較的一定しています。
– 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）のトレンドが示されています。特に、線形回帰の予測はやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに異常値が認識されており、これらはグラフ内で丸で強調されています。
– 大部分は異常のない範囲ですが、一部のデータポイントは不確かさ範囲を越えています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データポイントは、過去の健康状態を示しています。
– ×印は予測値です。
– 灰色の範囲は、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**:
– 実績データと予測が一定の相関を保ちながら、予測が将来的にどのような傾向を示すかを視覚化しています。
– 線形回帰の予測は、他の二つの予測手法と比較してやや異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的集中していますが、予測はそれに縛られることなく範囲を広げています。
6. **人間の直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、現在の健康状態が比較的一定であることがわかりますが、将来的には多少の変動が予測されています。
– ビジネスや社会的には、この健康状態の変動や異常値を監視し、適切な対応策を取るための情報として活用可能です。特に、異常値は重要な警告サインとなる可能性があるため、注意が必要です。
この分析により、健康状態の予測とその影響範囲をより理解し、適切な策を講じることができるでしょう。
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（青いプロット）は全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 予測（線形回帰と決定木回帰）はほぼ一定、ランダムフォレスト回帰では徐々に減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（黒丸）が見られ、特に7月上旬に集中しています。
– この外れ値が示すのは、その期間中の特定の出来事や環境要因（例: 急な天気の変化やイベント）が心理的ストレスに影響を与えた可能性です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータで、実績AIを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表し、xAI/3σとして信頼区間が描かれています。
– 色付きの線（青、シアン、紫）はそれぞれ異なる予測モデルによる今後の数値の予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル間の予測は大きなずれはなく、全体的に安定した傾向を描いています。これは、WEIスコアのフラットまたは穏やかなトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一貫していますが、外れ値があるため、特定の期間では極端な状況が発生している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから、人々は特定の時期にストレスが増えたことを示唆しています。また、予測モデルが大きな変動を示さないことから、安定的な気候や環境がしばらく続く可能性があると考えられます。
– ビジネスや社会的には、特定の時期（例: 7月上旬）におけるストレス管理やリソース配置が重要になる可能性があります。外れ値が示す要因を特定し、対策を講じることで、長期的なストレス管理が改善されるでしょう。
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:
このグラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に0.6から0.8の範囲で横ばいである。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫線）は、ゆるやかに上昇している。
– 線形回帰（緑線）と決定木回帰（シアン線）は、ほぼ横ばいで安定している。
2. **外れ値・急激な変動**
– グラフ内の大きな黒い円で示されたプロットは、外れ値を示している。
– これらの外れ値は一般的な分布から逸脱しており、異常な気象条件やデータの記録ミスが原因の可能性がある。
3. **各プロットの意味**
– 青の実績プロットは過去の実データを示しており、予測（赤い×）と比較するための基準となる。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データの変動幅を予測するのに役立つ。
4. **各時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には、いくつかの外れ値を除きおおむね一致が見られる。
– ランダムフォレスト回帰の予測が最も楽観的な見通しを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布している。
– 複数の予測モデルの中で、線形回帰と決定木回帰の予測は最も一致している。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEI（自由度と自治）のスコアが安定していることは、安定した気象条件が続いている可能性を示す。
– ランダムフォレストによるやや上昇傾向の予測は、将来的な気候の自由度が増す可能性を示唆し、社会やビジネス活動においても多様な戦略を立てる余地が広がるだろう。
– 外れ値の存在は、予期せぬ気象事象のチェックや分析の必要性を示唆している。
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:
この天気カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）スコア推移を示すグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 予測データは、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの3つの異なる方法で示されています。
– 実績AIによるデータには明確な長期トレンドは見られませんが、全体的に0.8前後の範囲でばらついています。
– 予測の範囲はほぼ一定であることから、今後の大幅な変動は予測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに何点かの外れ値が見られますが、予測がそれを考慮しているかは不明です。
– 急激な変動は散布されているデータからは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを表しており、主に一定の範囲に集中しています。
– 円は異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）も示されていますが、実績データはこの範囲に比較的収まっています。
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の間には、スコアの予測に対する信頼感の違いがありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係について言及できる明確な特徴は見られませんが、データは0.6から0.9の範囲に集中しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが比較的一定で安定していることで、天気に関連するビジネスやイベントが計画しやすい環境にある可能性があります。
– 外れ値を示す日付や要因を特定することで、今後の対策や政策形成に役立つ可能性があります。
このグラフから直感的に感じられるのは、現在のスコアの安定性が続く限り、大きな問題は発生しないと考えられることです。しかし、外れ値の原因をより詳しく調査することは重要です。
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（青い点）は大体横ばい傾向で、WEIスコアが0.8付近に収束しています。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**
– 外れ値はグレーで囲まれた範囲内に黒い縁の円で示されています。これにより、全体としては範囲を大きく外れるデータは少ないことが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績を表しており、これは実際の観測データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの影で示されており、将来のスコアの予測に関する信頼区間を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ異なる色の線で示されています。予測手法により、若干の差異があることが確認できますが、全てが横ばいの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間で最も大きな違いは見られず、全てがほぼ同様の横ばいトレンドを予測しています。これはデータが安定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**
– 実績のデータと予測の不確かさ範囲がほぼ一致していることから、モデルが現実のデータをよく反映していることを示しています。大きなばらつきや予測からの逸脱は少ないです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、このグラフからは安定性が感じられます。WEIスコアが一貫しており、大きな変動が予想されないため、予測不能なリスクや大きな変化が少ないと捉えられます。
– 社会またはビジネスへの影響として、このような安定したトレンドは計画的な運営や長期的な戦略の立案に有利です。例えば、リソースの効率的な配置やコストの予測がしやすくなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）はほぼ横ばいで推移しています。
– 予測データ（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに異なる軌跡を描いていますが、全体としては上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りで示された外れ値がいくつか存在しており、これらは実績データ内に不規則な変動があることを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– プロットの色は異なるデータセットやモデルの予測結果を示しています。青い点は実績データ、赤い×印は予測データ、黒丸は外れ値です。灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線の色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データを比較すると、実績データは変動が少なく、予測データは異なる成長パターンを示しています。予測モデルは、実際の変動を捉えきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定している一方で、予測モデルは異なる成長トレンドを示しており、モデル間の予測差が存在します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データの安定性は、現状維持の強さを示しており、これが既存の体制やシステムの強固さを象徴している可能性があります。
– 一方で、予測モデルが将来的に上昇を予測していることは、社会基盤や教育機会の拡大が見込まれる可能性を示唆しており、政策決定者にとっては興味深いデータです。
– ビジネスや教育機関においては、予測の正確性改善につながる調整や対策が必要かもしれません。このままのモデルでは、実績を正確に捉えられていない可能性があるためです。
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:
次の点について分析します。
1. **トレンド**：
– 初期の実績データ（青いプロット）は、全体として0.6から0.8の間で小規模な上下変動を見せており、横ばい傾向です。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なるが、全体として高いスコア（0.8以上）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 青い実績データには、異常値が数回見られます（黒枠の円で示される）。
3. **各プロットや要素**：
– 青い点が実績データを示し、赤い×が予測データを示しています。
– 異常値は黒枠に囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のエリアで示されており、初期データの範囲と一致しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）は異なる予測値を提供していますが、後半にかけての予測は非常に近い結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 初期の実績値は広がりがあるが、各予測線はこれを超える高い持続スコアを予想している。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績値のばらつきがある一方で、予測値のばらつきは少ないです。予測は安定した評価を示し、実績データの影響を受けにくい。
6. **直感的な洞察および影響**：
– 人間的な直感としては、実績の不安定な天気状況を考慮し、予測がそれを超える安定した良好なスコアを示していることは、社会的安心感をもたらすかもしれません。
– 天気が社会WEIに与える影響が大きい場合、予測が的中すれば多様性や共生の促進に寄与する可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、予測値の信頼性が高ければ、天候変動にもかかわらず、しっかりとした政策立案が期待できます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇、下降のトレンドは見られませんが、時間帯ごとに異なる色の変化が周期的に表れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日の時点で、22時に明るい黄色（最も高いスコア）が現れています。これが外れ値として目立ち、他の時間帯とのスコアの違いが大きいです。
3. **各プロットや要素**:
– 色相がそれぞれの時間帯におけるWEIスコアを示しており、色が明るいほどスコアが高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日における異なる時間帯でのスコアの変動が見られます。特に16時と22時に変化が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時期におけるある時間帯で急激にスコアが上がる傾向があるため、特定の気象条件や外部要因が影響しているかもしれません。
6. **直感やビジネス・社会的影響**:
– 一部の日付や時間帯におけるスコアの急上昇は、突発的な天候変化や気象イベント（例：嵐や猛暑）を示唆している可能性があります。これに伴い、ビジネスやコミュニティにおいて事前の準備が必要であると直感的に感じるでしょう。
– これらのデータは企業の運営やサービス提供に影響を与える可能性があり、迅速な対応や予測の改良に役立つでしょう。
したがって、このヒートマップは特定の期間内での天気関連の変動を視覚的に捉え、予測や対応策の構築に有用です。
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:
これらのヒートマップを分析する際に注目すべきポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 各時間帯ごとの変化を見てみると、色の変化のパターンが特定の時間帯で周期的に変動しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に色が極端に濃い（パープル）または薄い（イエロー）部分が、他の時間帯や日と比較して目立っています。これはその時間のスコアが極端に低いか高いことを示しています。
– 例えば、特定の日の午前7時のスコアがパープルで示され、異常に低い値を持っていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表現しています。黄色が高得点（0.78）、パープルが低得点（0.62）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に比較することで、似たような時間に特定のトレンドが見られるかどうかを検討できます。
– 短期的な変動から、季節や日照時間、気温などの気象要因が日中のスコアに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**:
– ヒートマップ全体を通じて、一部の時間帯には鮮やかな色の変化がないなど、均一な分布が見られます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響**:
– この30日間のデータから、特定の時間帯にだけスコアが下がることがわかれば、その原因を特定し対策を検討することができます（例:特定の時間のイベントや活動が影響している可能性）。
– スコアが高い時間帯を活用して、イベントやキャンペーンなどを実施するのも効果的です。
このグラフから、具体的な原因や対策を検討する際には、更なるデータ分析が求められます。
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:
このヒートマップは、社会的なWEI平均スコアの時系列データを1日の中で示しています。以下は、視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（16時台、19時以降）が比較的低いスコアを示す傾向があります。
– 逆に、7時から8時台、および16時台以降はスコアが高いことが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に色が濃く変化している日があり、その日付が影響している可能性があります。2025-07-06と2025-07-10に、16時および19時のスコアが他の日と比べて非常に高い、もしくは低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの増減を示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低い傾向です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝のスコアが高い日が続いた後、夜もスコア上昇する傾向にありますが、一部の晩には低いスコアがしばしば見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中のスコアが比較的一様である場合が多いですが、夜間や早朝では顕著な変動があるように見えます。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**:
– このデータは、特定の時間帯や日に特定のイベントや外部要因が社会にどのように影響するかを示唆しているかもしれません。例えば、社会活動が活発になる時間帯や日付を特定して、そこにリソースを集中させることができます。
– また、このデータを利用して、社会的なイベントの最適な時間や日の選択に役立ちそうです。
全体として、このグラフからは、社会的活動の時間配分やナッチング（nudging）戦略を考慮するための有用な情報が得られるでしょう。
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:
視覚的特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– ヒートマップのため、具体的な時系列トレンドは示されていませんが、全体的な相関関係が視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が極端に異なる箇所は見られず、全体としては0.1から0.9の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 赤色に近いほど相関が高く、青色に近いほど相関が低いことを示しています。
– 例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）は低い相関（0.26）です。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性）は高い相関（0.95）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは相関を示しているため、時間とともに変動している可能性がありますが、具体的な時系列データの関係性はこのグラフから直接得られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（公平性・公正さ）は他の多くの項目と強い相関を持つ一方、個人WEI（自由度と自治）は比較的弱い相関を多く持っています。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）も多くの項目との強い相関が見られます（例: 社会WEI（公平性・公正さ）と0.82の相関）。
6. **直感的な洞察**
– 人々は「公平性・公正さ」が他の社会的指標との結びつきが強いと感じるでしょう。これが示唆するのは、社会の公平性が他の社会的要因と手を携えている可能性です。
– ビジネスや政策において、公平性や公正さが改善されれば、他の社会的指標（例えば持続可能性）が改善される可能性があります。
– 健康や心理的ストレスは他の個人ウェルビーイング指標と相対的に低い相関を示しており、これらの要素が独立して改善可能であることを示唆しています。
これらの洞察に基づいて、よりターゲットを絞った改善策を策定すると良いでしょう。
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
1. **トレンド:**
– 全体的にWEIスコアは、カテゴリによって異なる一定の範囲内で分布しています。明確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:**
– 幾つかのカテゴリー（例: 個人WEI（経済状態）、社会WEI（公平・公正さ））で外れ値が見られます。特に個人WEI（経済状態）で低い外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図は各WEIタイプのスコアの中央値、四分位範囲、最小値・最大値を示しています。幅が広いほどデータの分布が広範囲であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 各カテゴリは独立しており、直接的な相関は見られません。ただし、全体的なトレンドや外れ値は時系列データではないため時間的関係は不可視です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 個人WEI平均や社会WEI平均は、他の多くのカテゴリーと比較して中央値が高い位置にあります。一方、個人WEI（経済状態）は中央値が比較的低く、分布も広いです。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響:**
– 直感的に見て、社会的公平さに関するスコアが多くの場合低めであり、改善の余地を示唆しているかもしれません。また、経済状態に関するスコアの変動が大きいことは、経済的な不安定さを感じさせる要因となるかもしれません。
– ビジネスにとっては、特定のカテゴリーでのスコア改善が重要な競争優位となり得ます。一方で、社会政策を考える上では、経済的格差やストレス管理の重要性が浮き彫りにされていると考えられます。
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、天気カテゴリーに関する30日間のデータを主成分分析（PCA）を用いて可視化したものです。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ上のプロットは明確な上昇または下降のトレンドを示していないようです。しかし、第1主成分の軸に沿って、データが広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各データポイントは比較的均等に分散しており、明確な外れ値は見られません。異常な変動の兆候もこのグラフからは見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはそれぞれのデータポイントを示し、それがPCAの第1主成分（寄与率0.44）と第2主成分（寄与率0.26）の座標上にプロットされています。第1主成分が第2より大きな影響を持っていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットが時系列のどのデータポイントを示しているかは明確ではありません。このため、直接的な時間的関係性を評価することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロット間に強い相関関係は見られませんが、第1主成分での広がりが若干大きく、これがデータの主要な分散方向であ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**:
– 天気に関連するデータの多変量解析から、異なる天候パターンがどのように分散しているかの全体像を把握するのに役立ちます。これにより、異常気象の予測や、特定の天候条件に対する準備が改善される可能性があります。
このような主成分分析による可視化は、データの主要な分散パターンを迅速に把握し、潜在的な解析の方向性を見極めるのに役立ちます。
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。
