📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づく以下の洞察を提供します。提供されたWEIスコアデータを検討し、以下に詳細な分析を示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 30日間のデータを見ると、一般に、総合WEIは比較的安定しているが、7月6日に0.84まで上昇するピークが見られます。全体のトレンドは初めの数日間に上昇し、その後小さな変動を繰り返します。
– **個人WEI平均**: 初期に上昇する傾向が見られ、その後、7月8日付近で0.61まで低下した際にはストレスの影響が大きいと思われます。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は常に0.75を超えて高く、特に7月6日に0.89のピークを記録しています。これは特に社会的持続可能性や自治性の向上が影響しているかもしれません。
### 2. 異常値
– **2025-07-06**における総合WEIの高いスコア(0.84, 0.83)は、社会WEI平均と個人WEI平均の同時上昇により説明可能です。これは、その日社会的イベントや政策の変化があった可能性を示唆します。
– **個人WEI平均**が7月8日に0.61と異常に低くなったことは、個人のストレスや経済的な要因が影響したと考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**では、明確な季節性パターンの存在は示されていないが、7月5日から7月6日にかけての変動は、他の日に比べてトレンドが急上昇し、その後も高い水準を維持する傾向があります。
– 残差はランダムな変動を含みますが、大きな偏りやパターンは確認されません。
### 4. 項目間の相関
– **相関**: 社会WEI平均と社会持続可能性は高い相関を示しており、社会的構造や制度の改善が社会WEIを上昇させる可能性を示しています。個人経済余裕と健康状態もやや高い相関を示し、個人の経済状況が健康に影響を及ぼしていることが示唆されます。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**では、総合WEIの中央値は約0.78で、一般的には0.76から0.82の範囲に分布しています。個人WEIと社会WEIはそれぞれ中央値が0.73、0.85であり、一貫して社会的要因が個人のスコアより高い影響を及ぼしていることが示されています。
– 外れ値はないに等しく、データのばらつきは小さいです。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA**結果によれば、PC1(45%)は総合WEIの大部分を占めており、これは主に社会的要因(Social WEI)の影響が大きいと考えられます。PC2(26%)は個人要因(Personal WEI)を示唆しており、個人の経済状況や健康がここに含まれると考えられます。
### 総括
全体として、社会的要因の影響が顕著で、特に一定の政策や社会環境の改善がWEIスコアに寄与しています。個人のストレスや経済的影響による変動も見られ、個別項目の向上はWEIスコア向上には欠かせないことがわかります。社会的持続可能性を高めることが、全体的なWEIの底上げに資する可能性が高いと評価されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の10日間にわたって、WEIスコアは約0.8付近で小幅な変動を見せています。この期間には大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測モデルは、将来的なスコアがやや増加の傾向を示しています。ただし、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測には若干のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– データには一部外れ値が存在し、それらは黒い円で強調されています。これらの外れ値は特定の天候条件下で突発的に発生したスコア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**
– 青いプロットは実績データを示し、赤い×は予測データを示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示し、これはxAI/3σで計算されたもののようです。
– 線の色（青緑、青、紫）は、それぞれ異なる予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの範囲内で予測データが配置されており、現在の時系列データと予測の一致が概ね見られますが、ばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、約0.8付近に密集していますが、いくつかは外れ値として認識されます。予測データも全体的に同じ範囲内に位置しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの変動が小さいため、安定した天候が続いていた可能性があります。
– 天気予報や気候分析において、予測の信頼性を高めるために、外れ値の原因を特定し、理解することが重要です。
– スコアの安定性は、人々の日常生活やビジネス活動に肯定的な影響を与える可能性があります。特に、天候に敏感な産業（農業や観光など）においては、予測の精度が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 範囲内の観測値（青い点）は全体的に一定の範囲で変動しており、大きな上昇または下降トレンドは見られません。
– 縦軸が30日間の「個人WEI平均スコア」を示しており、ほぼ0.6から0.8の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示され、観測される範囲から逸脱したデータがいくつか存在します。ただし、これらの外れ値は少数であり、データ全体のパターンには大きな影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、X印は予測値を示しています。予測値はほぼ現時点を示しておらず、予測の不確かさを表現する灰色の範囲（xAI/3σ）内にあるのがわかります。
– 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）がそれぞれ異なるトレンドを描いていますが、いずれも予測期間中に若干の下降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**
– 実績値と各予測モデルの間の関係は、今後のトレンドを把握するための重要な手がかりとなります。各モデルが異なる方法でデータを扱い、将来の予測を行っていますが、一部のモデルは他よりも精度が高いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は特定の相関を示しているようには見えません。実績値の分布は比較的等分散で、特定の傾向は示されていません。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 直感的には、未来のWEIスコアは予測が示すようにわずかに下降する可能性があります。このパターンが持続する場合、予測モデルの選択やアルゴリズムの調整が必要かもしれません。
– ビジネスや社会においては、日々の活動や計画の調整を行う際に、これらの予測が参考になるでしょう。特に気象条件に敏感な産業（例：農業、物流）では、こうした指標は活動計画の策定やリスク管理において重要な役割を果たします。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データはおおむね水平に近い傾向があります。WEIスコアは一定で、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データは異なったモデルにおいて、やや異なるトレンドを示しています。例えば、直線回帰や決定木はほぼフラットですが、ランダムフォレストは上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されるデータポイントがありますが、多くは不確かさの枠内に収まっているようです。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、過去30日間のWEIスコアの推移を表しています。
– グラフには、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測がオーバーレイされており、モデルごとの予測の異なる性質が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは実績からの乖離が見られ、各モデル間でも異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定の範囲で分布しており、モデル予測との比較を行うことで、その予測の信頼性や精度を評価できそうです。
– 分布の中心はWEIスコア約0.8付近です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、現状が安定していることが分かります。ただし、将来的な予測にはモデル間での不確実性が存在しています。
– ビジネスや社会への影響として、天気に関連した活動や政策が、現在の状態の持続を前提として計画される可能性がありますが、将来の変動リスクにも備える必要があります。
– 天気に依存した産業にとって、安定した環境が続くことは望ましい一方で、急な変動が生じた際のインパクトにも用心が求められます。
この分析によって、データの現在の傾向と予測される未来のシナリオを視覚化し、リスクと機会の両面からの考察が可能になります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、7月の最初の2週間で横ばいのトレンドを示しています。
– 予測の線形回帰（ピンクの線）は軽微な下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線（紫の線）は、将来に向けて下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のデータには明らかな外れ値として強調されている点がありますが、大部分は0.8付近に密集しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の点が実績を、ピンクと紫の線が予測モデルを表しています。
– 黒い円で囲まれた青の点が外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は主に0.7から0.8の間にあり、予測モデルの不確かさ範囲（灰色）がそれを捉えています。モデルの予測がエビデンスに基づいていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲、特に0.8付近に多くのデータが集中しており、WEIスコアの安定性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的な予測は、将来の経済的余裕が減少傾向にあることを示唆しています。
– ビジネスや社会に与える影響としては、予測される下降トレンドに備えた財務計画が必要かもしれません。
### まとめ
グラフでは、短期的な安定性と長期的な減少が示唆され、予測に基づく計画や検討が重要です。特に下降トレンドに備えた対策を講じることで、経済的影響を最小限に抑えることが可能です。
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:
以下は、グラフの分析結果とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定しており、0.6から0.8の間でほぼ横ばい状態です。
– 予測データも同様のレンジに収まっており、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたデータポイントがいくつかありますが、全体の分布に対して極端に外れているわけではなく、許容範囲と考えられます。
– 突発的な変動はあまり見られませんが、多少のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青いプロットは実績を示しており、安定傾向です。
– 丸で囲まれた点は外れ値を示しますが、大きな逸脱ではありません。
– 灰色部分は予測の不確かさを示し、予測が非常に安定していることを示しています。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の手法で示されていますが、それぞれ同様の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きな違いは見られず、一貫して安定した値を示しています。
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高い相関があり、予測モデルが効果的に機能していると言えます。
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**
– 短期的には、現在の健康状態（WEI）が安定していることを伝えています。
– 将来的な健康状態の変動が少なく予測されているため、リスク管理がしやすい状況です。
– 予測モデルが有効に機能しているため、引き続き現状の管理方法が適切であることが確認できます。
– 天気との関連性は明確ではないため、他の要因の影響も考察する必要があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績AI（青いドット）のデータは、全体として0.7〜0.8の範囲で横ばいの傾向があります。
– 特に顕著な上昇や下降トレンドは見られず、比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青いドットに黒い円で囲まれた外れ値がいくつかあります。これは、データの中で異常なスコアを示しています。
– 7月の初旬には、スコアが0.5を下回る急激な変動も観察されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いドットは実績値を示し、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– 信頼区間（グレーの範囲）は、予測の不確かさを示しており、予測値がこの範囲に収まる可能性が高いことを示唆しています。
– ピンクと紫の水平線は、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）による将来の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:**
– 実績値と予測値は全体として一致している部分が多いですが、一部の外れ値が予測から大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアは、おおむね0.7前後に密集していますが、外れ値が時折見られます。
– 前半のデータは、後半に続く予測の一定性と対称的です。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアが大幅に変動することはなく、ストレスレベルは全体として一定していることが示唆されます。
– 外れ値が発生することで、特定の出来事や環境の変化により心理的ストレスが増大する可能性も指摘されます。
– 安定したストレスレベルは、人々の日常生活や仕事のパフォーマンスにおいて安定感をもたらします。
– 注目すべきは、外れ値のタイミングに関連する要因を探ることが、ストレス管理や精神的健康の改善に役立つかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰予測）は緩やかに上昇していますが、水色の線（決定木回帰予測）は横ばいで、緑色の線（線形回帰予測）は微妙に上昇しています。全体としては、若干の上昇トレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには、いくつかの外れ値があり、それらは黒い円で囲まれています。これは、他のデータポイントから明らかに外れており、異常なイベント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**
– 青い点は実績のデータを表しており、赤い「X」は予測されたデータポイントです。灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σに基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測されたデータポイント（赤い「X」）は、実績データの分布範囲を一般的にキャプチャしており、特に外れ値については予測が困難であることが示唆されています。外れ値周辺の不確かさの範囲は広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に一定範囲内に密集していますが、時折の外れ値が存在します。これは、予測精度に挑戦を与えるものです。
6. **直感的な洞察と影響**
– トレンドの緩やかな上昇は、天気カテゴリーに関連する「自由度と自治」が時間とともに改善されている可能性を示しています。外れ値は予測モデルにおける予期しない天候事象の影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、外れ値がリスク管理や計画において重要な役割を果たす可能性があり、予測精度向上のためのデータ分析の強化が求められるでしょう。
これらの特徴は、今後の政策や戦略的な決定において考慮されるべき重要な要素です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の約14日間、実績のWEIスコアは0.6から0.9の範囲でおおむね横ばいを示しています。
– その後、予測部分では線形回帰とランダムフォレスト回帰の方法により異なるトレンドが見られます。線形回帰はスコアが徐々に上昇し、ランダムフォレスト回帰では一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータ点がいくつかありますが、全体の範囲から大きく外れ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**
– **実績（青い点）**: 実際の観測データを示しています。
– **予測（赤いバツ）**: 各ポイントでのモデルによる予測値。これがないため、視覚的には他の方法での予測と比較されていることを示唆している可能性があります。
– **異常値（黒枠の円）**: 他のデータ点群から外れるポイント。
– **不確かさ範囲（灰色の領域）**: モデルの予測における信頼区間または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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が表示されていますが、それぞれのトレンドの差異が分かりやすく示されています。
– 決定木回帰の予測は表示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.9の範囲で収まり比較的一様に分布しているように見えます。
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**
– 天候の社会的公平性指標（WEI）は、短期間で劇的な変動がないため、予測の安定性が感じられます。
– 線形回帰とランダムフォレストの異なる予測トレンドから、モデル選択の影響を考慮する必要があることを示唆します。
– 社会・ビジネスへの影響としては、天候が公平なリソースの分配や社会的公正にどう影響するかを評価するために、これらの予測モデルが活用される可能性があります。特に、リスク管理や資源の事前配置に役立つでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、おおむね0.8から1.0の範囲で安定しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、微増を示しており、わずかに上昇トレンドを示していると解釈できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつか散見されますが、全体の範囲内に収まっているため、極端に異常というわけではなさそうです。
– 大幅な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表し、安定したスコアを示しています。
– 予測（予測AI）の赤い「×」記号は、未来のスコア予測点を示していますが、この図では横ばいで表示されていないようです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは、共に安定した動きをしています。
– 予測の不確かさ範囲は、実際の変動の範囲をおおまかにカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に密度が高く、安定していることが示され、データのばらつきが小さいと考えられます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIスコアの安定性は、持続可能性や自治性が確保されている状況を示唆します。
– 微増の予測傾向は、持続可能性の改善や自治性の向上を期待させる要因となります。
– ビジネスや政策立案者は、この安定性を見込み、持続可能な戦略を計画しやすいと考えられます。
全体として、このグラフは、持続可能性と自治性が安定しつつも、将来的に少しずつ向上する可能性があることを示唆しています。
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:
**視覚的特徴と洞察:**
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8〜1.0の範囲にあり、特定の上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データは、線形回帰（青い線）は一定であるのに対し、決定木回帰（ピンクの線）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータは異常値として特定されており、黒い円で囲まれています。これらは外れ値として特筆しますが、特定の影響は示されていません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、予測と比較するための基準となります。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各予測手法の違いが視覚的に表現され、精度や傾向の違いを理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測手法は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰は決定木回帰と同様に上昇を示していますが、少し異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのスコアは0.8以上で比較的高く集中しており、安定しているようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– 社会基盤や教育機会の評価が高く、安定していることはポジティブなサインです。
– 異常値の発生は注意が必要で、何らかの外部要因が影響している可能性があります。これらを解決することで、より安定した発展が見込まれます。
– 予測により今後の動きを想定し、戦略的な対策を立てることができます。特に決定木やランダムフォレストのような手法を用いることで、精緻な予測が可能です。
全体的に、データは強い安定性を示していますが、外れ値に対する対策が求められます。また、異なる予測手法に基づいた戦略的な意思決定がビジネスや社会基盤の向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）の範囲では、WEIスコアは概ね横ばいですが、わずかな上昇傾向も見られます。
– 線形回帰予測（紫の線）のトレンドは上昇しており、今後の改善を示唆しています。
– 一方で、決定木回帰とランダムフォレスト回帰（シアンとマゼンタの線）はフラットで、スコアの維持を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部異常値（黒い円でマークされた点）が存在しますが、頻度は低く、全体の流れには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績）**は実際のWEIスコアを示しています。
– **紫の線（線形回帰予測）** は将来に向けたスコアの上昇傾向を予測。
– **シアンとマゼンタの線（決定木・ランダムフォレスト回帰）** は、スコアが維持されることを示唆しています。
– **灰色のエリア**は予測の不確かさを表現し、一定の範囲内でのスコアの変動が見込まれます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間の関係を見ると、過去の実績は予測に影響を与えており、特に線形回帰が過去のデータを活用して将来の向上を示しています。
– 他のモデルはそれに比べて保守的な結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに若干の分散が見られますが、過去の範囲内に収まっており、外れ値の影響も限定的です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– トレンド予測と実績の安定性から、共生・多様性・自由の保障に関する状況は今後も堅調に推移する可能性があります。
– ビジネス視点では、この安定性が評価され、より持続可能な施策が追求される機会があると言えます。
– 社会的には、小規模かつ局所的な異常が見られても、全体の方向性に対する信頼は一定程度維持されるでしょう。
全体として、このグラフは今後のポジティブな動向を示しており、予測の精度とモデルの選択がこの傾向に与える影響を考慮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:
この天気カテゴリの総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に見ると、全体として一定の周期性は見られず、時間帯や日にちごとのばらつきがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日における23時台が黄色で示され、これは他の時間帯や日に比べてスコアが高い（0.82付近）ことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの高低を表しています。色が暖色になるほどスコアが高いことを示し、逆に寒色はスコアが低いことを示します。ヒートマップ上部の色スケールは、この情報を数値的に具体化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯の色のパターンは似ていないため、おそらく個々の時間帯に特有の要因がスコアに影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に関連する明確なパターンや相関は見られませんが、特定の時間帯（19時、23時）が他の時間帯に比べて色の違いが顕著であることが見受けられます。
6. **人間が直感的に感じる点およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは天候の変動を示している可能性があり、特定の時間帯におけるスコアの急激な変動は、何らかの特異な天候イベント（例：嵐や突然の気温変化）があったのかもしれません。これにより、ビジネスの中では特定の時間帯の活動の最適化が考えられるでしょう。また、一部の業種（農業や物流など）には直接的な影響を及ぼす可能性もあります。
この分析を通じて、時系列データに基づく行動の見直しや計画の最適化が重要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の推移を見ると、時間帯によってスコアの異なる傾向が見受けられます。朝8時と16時の時間帯に顕著な変化がありますが、全体として大きな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日頃の8時に非常に低いスコア（濃い紫）が見られ、異常値と考えられます。また、16時にも7月6日に低い値が見られます。これらのデータポイントは特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、スコアの高さを示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、青や紫に近づくほど低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに、どの時間に気象パラメータが高いかを分析するのに有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとのスコアのパターンに相関性はあまり見受けられません。同じ日における各時間帯でのスコアのばらつきが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体のスコアの分布を見ると、ある程度の幅はあるものの、特定の時間帯においては特定の傾向（例えば、午後など）が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップを見た人は、特定の時間帯に異常やパターンがないかを直感的に把握できます。
– ビジネスや社会へは、通常のパターンからの逸脱が何によって引き起こされたのかを把握するための手がかりを提供し、予防策の提案や改善の機会を生むでしょう。
– 特に、スコアの異常値が繰り返される場合には、気象管理や予防策の強化が必要である可能性があります。
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:
このヒートマップは、各日時における社会WEI平均スコアの変動を示しています。以下に各ポイントについての解析を示します。
1. **トレンド**:
– 時系列データには時間帯ごとの周期性が見られます。特定の時間帯でスコアが高いパターンが見られるため、これが気象条件と他の社会的要因に関連している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06の19時台と2025-07-07の23時台に、他の時間帯に比べて非常に明るい黄色のセクションがあります。これらは非常に高いスコアを示しており、他の日には見られない急激な変動を示しています。
– 一方で、2025-07-03から2025-07-05の16時台はスコアが低いことを示す暗い色が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。緑から黄色に向かって高スコア、青から紫は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付と時間帯に集中して高スコアとなる点は、気象条件の変化や社会活動に起因している可能性が高く、それらの相関を検討する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯が昼間ではなく夜間に集中していることから、夜間の特定の活動が社会WEIスコアに影響を与えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは、特定の時間帯や気象条件が社会活動に与える影響を明らかにするのに役立ちます。このような情報は、ビジネスにおけるサービス提供時間の最適化や資源の配分において価値があります。
– また、イベントやプロモーションのタイミングを計画する際に、ピーク時間を狙うなどして効果を最大化することが可能です。
このヒートマップを活用することで、気象や社会的活動の変化を捉え、意思決定に役立てることができます。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリにおける「WEI」（天気効果指標）項目間の相関を示しています。ここから分かることを以下にまとめます。
### トレンド
1. **全体の傾向**
– 濃い赤色は強い正の相関を示し、青色は負の相関を示します。色の強さが相関の強さを示しています。
– トレンドとしては、それぞれのWEI項目間の関係性にかなりのばらつきが見られます。
### 外れ値や急激な変動
2. **特異なパターン**
– 個人WEI（自由度と自治）と他の多くの項目は、ほぼ相関が見られないか、非常に低い相関です。
– 一方で、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は、0.82という非常に強い相関を持っています。
### 各プロットや要素の意味
3. **色や密度の意味**
– 深い赤色は強い正の相関を示し、深い青色は負の相関を示します。
– 中間色は弱い相関を示し、白に近いほど無関係を示しています。
### 複数の時系列データの関係性
4. **全体の関連性**
– 全ての項目が正または負の相関を持っており、完全に無相関の組み合わせは少ない。
### 相関関係や分布の特徴
5. **重要な相関関係**
– 総合WEIは多くの他の項目と中程度から強い正の相関を持っているため、他の指標がどのように測定されているかに影響を受けている可能性があります。
– 特に、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関が0.74と高く、さまざまな社会的要因が天候に影響している可能性があります。
### 人間が直感的に感じるであろうこと
6. **ビジネスや社会への影響**
– 公平性や自治に関する社会的な要素が、気候の感じ方やそれに基づく意見に大きな影響を与えていることが示唆されます。
– 個人の心理的ストレスと健康状態の間に中程度の相関が見られるため、天候や気候がこれらに与える影響を考慮することは企業や政策立案において重要です。
このヒートマップから、気候が社会的・個人的な要因に広く関連していることが示唆されており、特定の指標間の強い相関に注目することで、さらなる調査や分析を促進することができます。
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、30日間にわたる複数のWEI（Weather Experience Index）タイプのスコアを比較した箱ひげ図です。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体的に各WEIタイプのスコアは比較的安定していますが、若干の変動が見られます。
– 総合WEI、個人WEI（経済的余裕）、または社会WEI（共生・多様性・自由の精神）は、他の指標よりも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）に外れ値が見られます。これらは異常な天気や特定の社会的イベントに起因する可能性があります。
– 特に個人WEI（心理的ストレス）の外れ値は、天候による急激な心理的影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげは、各WEIタイプのスコア範囲、中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。
– 色分けにより、異なるカテゴリが視覚的に識別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアに一致した周期性や時系列的な関係については、この箱ひげ図単体では明確にはわからないかもしれません。追加の時系列分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの中央値が高いカテゴリは、通常よりも良好な気象状況を反映している可能性があります。
– 社会的なWEIが比較的安定していることは興味深い点です。
6. **直感的な理解や影響**
– 社会や個人の経済的余裕に関するスコアが高いことは、持続可能な生活状況が提供されていると考えられるでしょう。
– 心理的ストレスのスコアのばらつきは、特定の天候条件が人々の精神的な健康に重大な影響を与えうることを示します。
– ビジネスへの影響として、ストレス管理やメンタルヘルス対策が重要であり、社会と経済への良好なフィードバックを促進する可能性があります。
この分析は、各WEIタイプの特徴を理解し、それに応じた対応策を検討する上で役立つでしょう。
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:
このグラフは天気データに関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に該当するポイントについて考察します:
1. **トレンド**:
– グラフ全体は特定の方向性を示していないため、明確な上昇や下降トレンドは見られません。ただし、データポイントは第1成分と第2成分の間に比較的均等に散布されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値はないように見えます。データは主成分上である程度一様に分布しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– プロットは散布図として表示されており、各点は30日間にわたる天気データの特定の観測を表しています。それぞれの点は2つの主成分（第1主成分と第2主成分）に基づいています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– グラフは時系列データを直接示しているわけではなく、2つの主成分によるデータの分布を示しています。したがって、時系列データの具体的な相関は直接判断できませんが、主成分間の相関関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間にあまり顕著な相関は見られません。第1主成分と第2主成分が比較的独立していることを示唆しています。
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**:
– 人間の直感としては、データが明確に区分されているわけではないため、特定の方向性を理解するのが難しいかもしれません。
– 天気データの分析では、特定の天候パターンを捉えられていない可能性があります。より詳細な分析や追加の変数を考慮することで、気候変動のトレンドや異常気象の予測に役立てることができるでしょう。
このPCAは、データの次元を減らし、重要な変動のパターンを特定するために役立ちますが、具体的な天候の変遷を理解するためにはさらなる詳細な解析が必要です。
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。