📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
全体として、総合WEIスコアは0.7〜0.84の範囲内でやや上下し、一定のトレンドは見られないが、一部の時点で顕著なスコアの変動があります。2025年7月6日は0.84に達し、最も高いスコアを示しました。
個人WEI平均と社会WEI平均についても顕著な増減パターンが見られ、特に社会WEIは高めのスコアを保っています。
#### 異常値
異常値として指定されたスコアには、総合WEIスコアの急な増減が見られる点があります。具体的には、7月6日のスコア上昇は、全体的に社会WEIの上昇が引き起こされているようです。このような大幅な変動がある異常値は、特定の社会的イベントや政策の影響である可能性があります。
#### STL分解の結果
– **季節性**: データの季節的なパターンは明確には見られないが、数日のスパンでスコアが上昇している期間がある。
– **トレンド**: 長期的なトレンドとしては、横ばいあるいはわずかに上昇している期間があり、特に7月初旬にかけての増加傾向が目立つ。
– **残差**: 残差成分としては、データにいくらかのノイズがあるものの、社会WEIの数値が特に変化の激しい要素として見受けられる。
#### 項目間の相関
個々のWEI項目間で相関がみられます。例えば、社会基盤・教育機会と持続可能性の間に高い相関があると推測されます。また、個人の心理的ストレスは逆相関により、他の多くの社会関連項目と影響がお互いに抜けている可能性が考えられます。
#### データ分布
箱ひげ図からは、特に個人の健康状態においてスコアのばらつきが強いことがわかり、中央値も他の項目に比べて低い傾向があります。一方、社会WEIの持続可能性や公平性は中央値が高く、全体的にスコアが安定していることを示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCAに基づく分析では、PC1とPC2が合計約70%の寄与率を持ち、主要な変動要因を特定しています。PC1は多くの社会的要因（特に持続可能性と社会基盤）が大きく影響していることが示唆され、一方でPC2は個人的な要因、特に経済的余裕と心理的状態に関連する要素を反映している可能性があります。
### 結論
特定の項目で異常値が観察されることから、個人および社会のWEIに影響を及ぼす外部要因が存在する可能性があります。政策、天候、社会的不安などがこれらの変動を引き起こしている可能性があります。データの継続的な観察と分析は、リスクを軽減し、WEIの改善に向けた取り組みを支援するために有効です。特に、健康状態の改善と社会的持続可能性の強化が重要な課題として挙げられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側にデータが集中しており、その後ほとんどのプロットが365日後に急に上昇しています。この変化には周期性は見られませんが、急激なトレンドの変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータセットにおいて、いくつかの異常値がプロットされています。大部分のデータは0.8付近にありますが、それとは異なる値が異常として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**は青い点で示されており、過去のデータを示しています。
– **予測（予測AI）**は赤い「×」で示され、将来の予測を示しています。
– **異常値**は黒い円で示され、予測から著しく外れているデータポイントです。
– **前年（比較AI）**は緑の点で示され、前年の同時期のデータと比較しています。
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近くに予測モデルのラインが示されており、実績値が予測範囲内に収まっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒストリカルデータと予測データは同じ傾向を示しており、新たなトレンドの始まりを予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、気象条件やその他の外部要因がWEIスコアに劇的な影響を与える可能性があることを示唆しています。この情報は、特に異常気象や気候変動がビジネスや社会に及ぼす影響を予測し、対策を準備するために有用です。例えば、このデータをもとに季節的な需要予測やエネルギー消費の調整に役立てることが考えられます。
全体として、データは急激な変化を示しており、異常な値とそれらが未来予測に与える影響についてのさらなる調査が必要です。
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:
このグラフは天気カテゴリにおける個人WEI平均スコアの360日間の時系列散布図です。以下の点で分析します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ点は主に2025年7月から2025年9月に集中しており、値は0.6から0.8の範囲にあります。
– 後半のデータは2026年6月頃に集中しており、同じく0.6以上の値を示しています。
– 長期間の顕著な上昇や下降のトレンドはなく、離れた二つの時期での横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには一部の外れ値（異常値として黒い円で表示）が見られますが、後半のデータには見られません。
– 急激な変動は特に見られませんが、データの分布が離れているため、時期による違いが明確です。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績を示しており、紫色の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されていますが、初期の期間にのみ適用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは最初の期間に集中し、以降は大きく空白があり、後半のデータは予測の枠組みに含まれます。
– 初期と後期のデータ間に大きな時間的ギャップがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期のデータ群間での直接的な相関関係は見られませんが、両者がほぼ同じWEIスコア範囲にあるのは共通の特徴です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– グラフからは大きな季節性やトレンドの変化が指摘されておらず、これが示すところは特定の環境影響や社会的要因にあまり左右されないことかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の気象条件や予測モデルの限界を示唆しています。
– ビジネスでは、予測の不確かさを踏まえた柔軟かつ注意深い計画が重要となるでしょう。
グラフからは、仮説的なモデルやデータ取得の時間的ギャップに基づく分析の必要性が示唆されています。
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:
グラフの分析を通じて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 過去の値（青いプロット）は、高い値（約0.8以上）を維持しています。
– 予測の傾向は、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）の間で異なるが、全体的に一定か若干上昇気味。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つの異常値（異常値として黒い丸で示されている）が特定の時点に存在します。これは通常の値より高く、何らかの特別な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、安定しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレストなどの複数の予測モデルが示されていますが、モデル間でのバラツキが見られます。
– グリーンのプロットは前年のデータで、季節的なパターンの可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異常値、前年のデータ間で相関関係を考えると、異常値は特異な出来事だった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータは上方に密集し、安定している印象。
– モデル間での予測の多様性が示されている。
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**:
– 気象データが社会に与える影響を予測する際、異常値は特に注意が必要であることを示しています。
– 季節の変動や年次変動がどのように影響しているかを理解することは、ビジネス戦略の策定に重要です。
– 予測精度の向上と異常値の原因追求は、ビジネスの意思決定に有用な知見を提供します。
このグラフは、長期的な安定性の中に潜む異常や変動の重要性を強調していると解釈できます。
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:
このグラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で大きな上昇または下降のトレンドは確認できませんが、初期における急激な下降があります。
– その後、データが存在しない期間があり、しばらく続いた後、再びデータが現れ、かなり高いスコアで安定している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側で、急激な下降が見られます。これは経済的な余裕が大きく悪化した可能性を示しています。
– その後のプロットではデータが存在せず、不安定な期間が続いている可能性もあります。
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示しており、紫色の線は予測モデルによる推定値を表しています。
– 緑色のプロットは前年のデータと比較されており、比較的一貫性があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値は一部実績と一致している部分もありますが、急激な下降を予測するには限界があったようです。特に、ランダムフォレストや決定木の回帰では寄与できていない部分が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータとその後のデータに顕著な相関は見られず、最初の期間と後半の期間での変動が大きいため、分布も二分化されているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– グラフを見た人は、初めの経済的余裕の急激な減少とその後の不安定な期間を心配する可能性があります。
– ビジネスにおいて、こうした変動は計画の見直しや早急な対策を必要とするかもしれません。
– 社会的には、経済的なストレスが市民に与える影響を考慮する必要があり、政策の見直しや支援策の導入が議論される可能性があります。
この分析は、データのさらなる確認と他の関連要因の考慮によって、より深い洞察を得るための出発点となり得ます。
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**
– 初期の実績データ（青のプロット）は、多くは0.6〜0.8の範囲に集中していますが、全体的なトレンドは明示的に示されていません。
– 予測データ（ピンク、紫、緑の線）は、異なる分析手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれが異なる角度やフローを持っていますが、全体的に実績データの範囲に収まる予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸で示される）は、初期の日付範囲で観察され、実績データと異なる挙動を示しています。これらは健全性に影響を及ぼす外的要因を示唆する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績プロット（青）は実際の観測データを示し、予測プロットは将来の健康状態の予測を示しています。
– 灰色の範囲は推測の不確かさを示し、この範囲内に予測が収まることを期待されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータ（緑点）は全体的に密接していますが、明瞭なトレンドは確認しにくいです。
– それぞれの予測手法の結果を比較することで、より堅実な予測が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除くと、実績データは比較的狭い範囲に分布するため、ある程度安定した健康状態が示唆されます。
– 予測モデルはこの安定性を反映するように調整されています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 異常値が散見されるため、個人の健康状態に変動がある可能性があります。これを監視し、例外的なイベントやライフスタイル変化に対応することが求められるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、健康管理サービスの提供や予防的介入プログラムの基盤としてのデータ利用が考えられます。
全体として、このグラフは個人の健康状態の動向を追跡し、予測モデルを用いて将来的なリスクを特定することに役立つ可能性を示しています。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、2025年7月から9月にかけてのデータが集中しています。WEIスコアは0.4から0.8の範囲で変動しています。期間全体を見ると、明確なトレンドは観察できませんが、右側に予測が示されています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 左側の青いプロット周辺に黒で示された異常値がいくつか見られます。異常値が存在することで、これらのデータ点は特異なストレス状況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：実績AIによる過去のデータ
– 赤の「✕」マーク：予測（予測AI）
– 緑：前年の比較データ
– グレーの陰影：予測の不確かさ範囲
– 線（紫、青、ピンク）：それぞれ異なる予測モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、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**
– 過去データと未来予測の関連性を見ると、AIモデルが異なる予測を行っています。予測の不確かさの範囲が示され、ストレスの変動が予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある一定の範囲で変動しており、異常値も見られます。予測モデルによっては、ストレスレベルが安定的に推移する場合も想定されています。
6. **人間の直感的な感じ方とその影響**
– ストレスのレベルが突発的に変化する可能性を示唆する異常値は、潜在的な問題があることを示しています。こうしたデータは管理職や社員のメンタルヘルス維持に必要な対策を考慮する上で重要です。予測を用いることで、事前にストレスレベルの変動を予測し、予防策を立てることが可能です。
この分析を通じて、企業や個人がメンタルヘルスの改善に向けたデータドリブンなアプローチを取ることが求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、実績データ（青）は一定の範囲内で推移しているが、具体的なトレンドの方向性は見受けられない。
– 最初と最後のデータ群が離れてプロットされていますが、期間を通じた継続的なトレンドは認識されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、プロットの間にいくつかの黒い円が存在しており、これが異常値であることを示しています。
– 急激な変動は見られないが、最初と最後のデータには明確なギャップがあります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績バリューを示し、緑や紫の線は異なる予測モデルによる予測値を表しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– グレーの背景帯は、予測区間の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測データを比較可能で、各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測を提供している点が注目されます。
– 緑のプロット（前年比較）が予測モデルと似た位置にあることから、過去データに基づいた予測が有効である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測区間の幅に示されるように、データ間の不確実性は一貫しています。
– 実績と予測の位置のズレが小さい場合、強い相関が期待されます。
6. **直感的な人間の解釈とビジネス/社会への影響**
– 上下の変動が少ないため、システムが予測どおりに機能している印象を与えます。
– 異常値や実績値が予測と一致するかどうかに注目して、予測精度を向上させるための調整が求められる可能性があります。
– こうしたデータを基に、政策決定やビジネス戦略を支えるための堅固なエビデンスを提供できます。
全体的に、異なるモデルの予測との比較が容易で、どのモデルが実際のデータに最も適合しているかを評価しやすいグラフになっています。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の期間を示していますが、実際のデータ（青い点）は初期に集中しています。
– 予測データ（紫、ピンク、赤）は、最初の期間の後に継続していますが、完全には実績データと一致していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ中にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた点）が存在しています。
– 予測モデルも異常値に対する考慮を必要とします。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い「X」は予測との異なりを示しています。
– 緑の点は昨年のデータです。
– 線（紫、ピンク）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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルには異なる傾向が見られますが、実績データに対して大きなリファレンスポイントを提供しています。
– 緑の昨年データは一定のパターンを示し、将来の予測をベースにするための重要な比較材料です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的一貫性がありますが、異常値の存在は分析を難しくします。
– 予測と実績の間で若干の食い違いがあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一見すると、実績と予測データの一致度が低いため、予測モデルの精度を向上させる必要性があります。
– 公平性・公正さがテーマであるため、これらのデータが人々にどのように影響を与えるかを考慮する必要があります。
– 予測データの信頼性不足は意思決定に影響を及ぼす可能性がありますので、モデルの改善が必要です。
このグラフでは、予測と実績の乖離が示されており、精度と信頼性を向上させるためのモデルの再評価が必要であることが明らかです。
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**
– 初期（2025年7月から8月）にデータが集中し、その後2026年に再びデータポイントが見られます。中央の期間にはデータがないことから、周期性や定期的な観測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**
– 2025年7月には異常値が確認されており、これは他のデータポイントと著しく異なるため、特定のイベントや要因による異常な影響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**
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイント。
– **予測（赤い×）**: AIによるスコアの予測。
– **異常値（黒い丸）**: 通常の範囲外のデータポイント。
– **前年比較（緑の点）**: 前年のAIによるスコアデータ。
– **予測区間（灰色の範囲）**: 予測の不確かさの範囲を示す。
4. **時系列データの関係性**
– 過去のデータと予測が密接に関連しており、特定のアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後半のデータ間での相関関係は見られませんが、異なる期間でのデータの集中度や分布の変化が考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**
– 初期に集中したスコアと断続的な観測から、短期間のプロジェクトやイベントに対するAI予測の重要性が考えられます。また、異常値は特定の環境要因や社会イベントの影響を示唆しており、対策や改善が必要かもしれません。特に、持続可能性と自治性の評価は、長期的な改善や戦略策定に影響を与える可能性があります。
このような分析により、社会WEIに関する理解や改善施策の検討が可能になると考えられます。
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:
以下は提供された天気カテゴリのWEIスコア推移に関する洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青）は0.8付近で、横ばいの傾向が見られます。
– 予測値（ピンク、青、黒の線）のトレンドは、初期に急上昇し1.0まで達していますが、これは非常に短期間の変動です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点で、予測値が急激に1.0に上昇しています。この急激な変動は、予測モデルの特異性を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青は実績AIのスコアを示していますが、非常に限られた範囲に収まっています。
– 緑のプロットは前年の比較AIのデータを示しており、0.8付近で安定しています。
– ピンク、青、黒の回帰線は予測モデルの異なるアプローチを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値に対して、前年のデータと予測値は比較的近い位置にあり、予測モデルが前年の実績を反映していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、初期時点での一致が見られるものの、その後は予測が大きく異なる挙動を示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績の安定性と予測の急激な変動を考えると、予測モデルの設定や外的要因の影響が大きい可能性があります。
– 社会基盤や教育機会における安定性は重要であり、急激な変動は潜在的なリスクを示唆します。このような情報は、政策決定者や教育機関が戦略を見直す際の参考となるでしょう。
総括すると、実績値は安定していますが、予測モデルは異なる特性を示しており、モデルの精度の向上や外的影響を考慮した分析が求められます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績AIデータ（青色プロット）**: 初期には横ばいで、特に大きな変動は見られません。
– **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）**: 予測手法間で微妙な違いが見られるが、全体的に大きな上昇または下降の明確なトレンドはないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 穏やかな変動の中に、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた部分）が確認できます。これらは特異なイベントや計測誤差の可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 不確実性は小さいように見えますが、予測の信頼性向上のために重要です。
– **前年度データ（緑色）**: 同様のスコアを示しており、ほぼ変動がありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法間で微細な違いがあるが、全体のトレンドは一致しています。異常値の影響をうけた可能性のある予測も確認要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績**: 短期間での実績データの変動が少ないため、予測モデルと実績値の相関は限られているかもしれません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 全体的に安定しており、少数の外れ値を除けば信用性の高い予測がなされていると感じられる。
– **ビジネスや社会への影響**: WEI（共生・多様性・自由の保障）に関わる分野において、予測精度が高いことは持続的な計画立案に寄与する可能性が高いです。特異な外れ値の解析が進めば、さらに適切な対応策が取れます。
総じて、データは安定しており、予測の精度も高いと思われますが、異常値についてのさらなるレビューが課題となります。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間帯ごとの色の変化を示しています。特定の時間帯において、色の変化がほとんどない箇所は、一定の値を保っている可能性があります。色の変化が激しい箇所は、トレンドや周期性を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯で色が突然変わる場所は、急激な変動や外れ値を示している可能性があります。この場合、2025-07-06の19時における黄色のセルは、特に顕著です。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の違いはWEI（Weather Energy Index）スコアの変化を示しています。黄色に近いほど高スコア（0.82）、紫に近いほど低スコア（0.72）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯で日をまたぐ色の変化を見ることで、時間帯における変化傾向を確認できます。例えば、16時台では比較的一定の変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色分布のパターンを見ると、明確な周期性が見られないため、ランダムな変化か特定の要因がある場合、その要因が不規則である可能性があります。
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**
– ヒートマップは、特定の日付や時間帯におけるエネルギー消費や気象条件の変化を示唆しています。ビジネスの観点からは、エネルギー管理やリソース割り当てに影響を与える可能性があります。例えば、特定の時間帯にエネルギー消費が増大する場合、その時間帯へのリソース強化が必要になります。
このヒートマップを用いることで、戦略的な意思決定に役立つ情報を得ることが可能です。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリの個人WEI平均スコアを時系列で示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 色の変化が日時の進行に応じて段階的に変化しています。一部の時間帯では、特定の日付に合わせて色が変わることから、時間帯別に周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が非常に暗い紫色（低スコア）や明るい黄色（高スコア）の部分があり、これらが外れ値や急激な変動を示していると考えられます。この変動は、特定の天気条件に関連しているかもしれません。
3. **プロットの意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を表しています。明るい黄色は高いスコアを示し、暗い色は低いスコアを示しています。特定の日付や時間帯でスコアが変動することが視覚的に示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の日付や時間にわたり、色のパターンが連続している部分と途切れている部分があり、特定の時間帯での行動や状態が連続して発生している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに特定の時間帯に集中してスコアが上下する様子が見られます。これにより、時間帯ごとの特徴的なパターンが存在すると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの変動が著しい時間帯は、特に注目に値します。たとえば、早朝や深夜に一定のパターンが見られる場合、これらの時間帯の行動が天気に大きく影響されている可能性があります。天気予測や計画立案において、有効な情報と言えるでしょう。
このグラフから、人々は天気の変化に応じて行動や感情に影響を受ける可能性があることを直感的に感じるでしょう。ビジネスにおいては、天気に応じた需要予測や、適切なサービス提供のタイミングを調整することに役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは色の変化でトレンドを示しています。色が濃い紫から明るい黄色に変わることによって、スコアの上昇を示す部分もあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯において、急激に色が明るくなる箇所が見られます。例えば、7月5日から7月7日にかけての時間帯で顕著にスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 各色の濃淡は社会WEIスコアの強さを示しています。青や緑は比較的低めのスコア、高めの黄色はスコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付の双方で色の変化を追うことで、一定の周期性が確認でき、特定の時間帯にスコアが高まりやすい傾向も見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（8時や16時）でスコアが集中して高くなっており、これが社会的活動のピークに関連している可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**
– 人々は日中の活動時間に天候や社会の影響を強く受ける傾向があり、このヒートマップはその関連性を視覚的に示しています。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に行動が集中するため、例えば通勤時間帯の需要予測や対応策に役立てることができそうです。
全体として、このヒートマップは社会活動と天気の相関関係を可視的に示しており、特定の時間帯に社会的な行動が集中しやすいことを示唆しています。この情報は、ビジネスや社会計画における重要なインサイトを提供します。
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:
以下のヒートマップは、360日間の期間におけるさまざまなWEI（ウェルビーイングインデックス）項目間の相関関係を示しています。グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は相関関係を示すため、時間の変化に伴うトレンドというよりも、項目間の関係性の固定的なスナップショットを提供します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の強弱は色の濃さで示されており、明らかに高い相関（1に近い）や低い相関（0に近い）は相対的な「外れ値」として視覚的に際立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを意味します。
– 対角線上は自己相関（常に1）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い相関（0.95）が見られます。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間で非常に低い相関（0.03）が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目間に中程度の正相関が見られます（0.4から0.7）。
– 特に個人WEIの「健康状態」と「心理的ストレス」に高い正の相関（0.83）が見られ、心理的健康とフィジカルヘルスの関連性が示唆されます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響の洞察**
– 社会的な公平性や共生が、全体の幸福感や社会の健康に寄与している可能性があります。これにより、政策立案者は特に「社会WEI（⾷中社完担）」に注力することで社会全体のウェルビーイングを向上させる手段を考慮することを推奨します。
– 個人の心理的ストレスと健康状態が密接に結びついていることから、企業が従業員のメンタルヘルスサポートに投資することが直接的な健康改善に繋がる可能性が高いと考えられます。
全体として、このヒートマップは社会政策および健康管理における重点ポイントの発見に寄与するでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリのWEIスコアの分布を示す箱ひげ図で、さまざまなWEIタイプの比較がされています。以下は詳細な分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 各WEIタイプ間のスコアに大きな変動はなく、概ね横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」、さらに「社会WEI（公平性・公正さ）」に外れ値が見られます。これは、特定の条件下で急激な変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各箱ひげ図はスコアの中央値と分布の範囲を示中にしています。箱の幅が広いほど、データのばらつきが大きいことを示しています。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを視覚的に区別するために使われています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 全体的にWEIスコアの中央値は似通っており、極端な違いは見られません。これは、異なるWEIタイプ間に強い相関がある可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のWEIタイプにおいて、中央値が他と比較して高いものもあれば、ばらつきが大きいものもあります。
– WEIスコアが集中している箇所と外れ値が散見される箇所があり、ある程度の相関関係を持ちながらも、異なる影響要因が存在することが示されます。
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**
– 直感的に、このグラフは全体的な安定性と均質性を示しています。特定のWEIタイプに多くのばらつきや外れ値が見られるため、その分野での環境改善の必要性が浮き彫りになっています。
– 社会やビジネスへの影響としては、多様なWEIタイプ間の均一性が示唆するように、バラつきが大きい領域に焦点を当てた政策措置が求められるかもしれません。
この分析は、WEIスコアの分布が全般的に安定しているものの、特定のWEIタイプには改善の余地があることを示唆しています。ビジネスや政策決定においては、これらのばらつきに対処するための戦略が検討されるべきでしょう。
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、天気に関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。主成分分析は、大量の変数を少数の主成分に集約することで、データの構造を可視化する手法です。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– データは、第一主成分と第二主成分に基づいて分布していますが、特定の方向への明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は見られません。データは比較的一様に分散しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロット（点）は、天気の特定の要素を示しています。第一主成分と第二主成分の軸に対して、どの要素がデータにどのように影響を与えているかが示されています。
– 第一主成分の寄与率が0.44、第二主成分の寄与率が0.26となっており、第一主成分がより多くのデータ変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データがある場合、それらは主成分として表現され、潜在する共通の構造を明らかにすることが目的です。ただし、具体的な時系列パターンはこのグラフからは直接観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点の分布からは、主成分間に顕著な相関は見られず、両主成分が異なる特性を持つ可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、データが特定の軸方向に強く偏らず、多様であることです。これは、おそらく多くの気象要因がデータに影響を与えていることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、天候に関連した多様なデータの要因を考慮することで、予測モデルの改善やリソースの最適化に役立つでしょう。
この分析を基に、グラフから得られる具体的な知見を深めるには、さらに詳細なデータの背景情報や他の分析結果と組み合わせる必要があります。
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。