📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
データの分析から、総合WEIスコアと個人、社会のWEI平均値には短期間での変動が見られます。例えば、2025年7月1日から7月10日の期間では、0.70から最高0.84までスコアが幅広く変動しています。特に、2025年7月6日では総合WEIが最大値を示し、その後は再び安定した水準へ戻る傾向があります。この上昇は社会的要因や個人の経済的および健康要素の改善によるものと推測されます。
### 異常値
特定の異常値が検出されています。例えば、2025年7月8日の個人WEI平均が急に0.61まで下がった点が注目されます。これは、心理的ストレスや経済的な要因の変動が発生した可能性があります。同様に、社会WEI平均も2025年7月6日に高値を記録しており、社会基盤・教育機会や持続可能性における改善の影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行うことで、データに潜む季節的要因が見出せるかもしれません。ただし、提示されたデータ期間は短く、季節性の分析には制約があります。2025年7月6日前後の上昇トレンドは、短期的な注目すべきイベントや環境要因の変化に起因している可能性があります。
### 項目間の相関
相関性を示すデータが具体的には提供されていませんが、通常、個人の心理的ストレスと経済的余裕は逆相関が予想されます。社会WEIの中で、社会基盤・教育機会と公平性の相関が高い可能性があり、このことが全体のスコアに影響を与えていると考えられます。
### データ分布
各WEIスコアの箱ひげ図では、中位数や四分位範囲の情報が得られるでしょう。全般的に、スコアは比較的狭い範囲での変動を示しますが、場所により外れ値が検出されており、これはデータの異常または一時的な状況変化を示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素分析（PCA）において、PC1が45%の寄与率、PC2が26%の寄与率を持っています。これは、データ内で最も重要な変動がPC1によって表現されることを示しており、主に社会的な要因がこの成分に強く影響していると推測できます。PC2は個人関連の要因、特に健康と心理的ストレスが影響している可能性があります。
総合的に見て、データは重要な社会的および個人的要因の変動を反映しており、WEIスコア変動に影響しています。これらの情報をもとにさらなる詳細な分析を行うことが、持続的な改善を導く鍵となるでしょう。
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を以下に示します。
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績）は青色でプロットされていますが、非常に集中しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 右側のデータ（前年）は緑色で、こちらも集中していますが、若干の散らばりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左の青いデータポイントの中に、いくつかの異常値が黒い円で囲まれています。これらは通常の範囲から外れた値であり、注目すべきです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が狭く、ほとんどの実績データがその範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 線色は予測手法の違いを示しており、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使われているようですが、プロットされている具体的な予測データポイントは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青色）と前年データ（緑色）が左右に分かれて示されていますが、明確な相関関係や直接の比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布の幅が狭いことから、データの変動はあまりないか、もしくは一定のパターンがあると推測できます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及び社会・ビジネスへの影響**
– 表示されている異常値や集中しているデータから、特定の期間に異常気象が発生した可能性があります。
– ビジネスにおいては、こうした異常値の検出は、リスク管理や事前対策の重要性を示していると考えられます。
この時系列散布図からは、全体的な安定性と一部の異常値の存在が強調されており、それらの原因や影響について深掘りすることで、さらなる対策や理解が進む可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体として、グラフには二つの主要な期間が存在します。2025年7月から始まる最初の期間では、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばい状態を示しています。次に、2026年中頃に別の密集したデータ群が観察されますが、詳細な動きは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間におけるWEIスコアのデータには、大きな外れ値は見られません。ただし、異常値としてマークされたデータがありますが、それがどのような理由で異常とされているのかは明確ではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い円は「実績（実績AI）」を示し、2025年のデータの動向を視覚的に提供しています。
– 緑の丸は「昨年（比較AI）」を表しており、過去データとの比較が可能です。
– 紫色の線が「予測（ランダムフォレスト回帰）」を表しており、異なるアルゴリズムによる予測の一致が見て取れます。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、モデルの不確かさを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の昨年のデータは重なっている部分が多く、過去の傾向と同様の動きをしているように見受けられます。
– 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、同様のWEIスコアのレンジで収束しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は、2つの主要な期間で連続しているものの、詳細な相関関係はグラフ上からは確認できません。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**
– 初期の横ばいトレンドは安定した天気条件を示唆している可能性があります。これは気候予測やエネルギー需要の計画に利用できるでしょう。
– 昨年との比較から、同じ時期に類似したパターンが見受けられるため、同様の予測が可能と考えられます。
– WEIスコアの安定性は、天気関連のビジネスに対する信頼を高める要因となり得ます。
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**
– 2025年7月から始まり、最初の期間はデータが集中しており、WEIスコアはおおむね安定しています。
– 2025年9月以降、新たなデータが2026年7月付近に現れ、こちらも一定の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値が示されていますが、それ以外に大きな変動は見られないようです。
– 中央部分にはデータがなく、データのギャップが存在します。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い丸で囲まれた部分が異常値として認識されています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、2026年のデータと類似したパターンを描いています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、初期値に対してはやや上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測との間に明確な関係性（例えば、予測通りに動いているなど）は見当たりませんが、前年データと比較してもWEIスコアの範囲が類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期のデータの分布は、WEIスコア1.0に近い範囲で安定していますが、異常値が少し離れて存在しています。
6. **直感的および社会的な影響**
– 人々はこのグラフから、大きな変動がないことに安心感を覚えるかもしれませんが、異常値の存在がどのような影響を持つのかは確認が必要です。
– ビジネスへの影響として、予測が多少異なる動きをしているため、予測の精度や異常値の原因分析が必要です。
– 社会的には、気候や天気に関連する異常が長期間でどう影響するかについてのさらなる研究が求められるでしょう。
この分析はより詳細なデータと文脈に依存するため、具体的な状況や仮定に基づくさらなる研究が必要です。
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:
このグラフは、天気カテゴリーにおける個人の経済的余裕（WEI）に関する時系列の散布図です。ここから考えられる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドが見られません。このグラフには2つの異なる期間のデータがあり、両者は明確に分かれています。
– 最初の期間（2025年7月から9月）はスコアが高く、その後急激に下がっています。
– 次の期間（2026年7月）は、前年度と比較して高いスコアが観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータセットにおいて、スコアが急激に低下しているプロットが一つあります（紫色の線）。
– この大きな変動は異常値として示されていますが、他のデータと比較すると異質です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データであり、安定的な範囲内に位置しています。
– 赤い「×」が予測データを示しており、かなり異なる動きをしています。
– 緑色の点は前年データを示しており、経済的余裕のスコアが回復してい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**:
– 前年度のデータは、新しいデータと比較して高い安定性を示しています。
– 予測と実績データの間には明確な乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に目立つ相関関係は示されていませんが、データのギャップは顕著です。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 経済的余裕が短期間で急激に低下することは、個人やコミュニティにストレスを与える可能性があります。
– 異常値を特定することで、予防策を講じたり、早期対応を模索する余地があります。
– 前年度のデータが回復を示している部分は、ポジティブな展開として捉えられるでしょう。ビジネスにおいては、このような挙動を予測し計画を立てることで、リスク管理が可能になると考えられます。
このグラフは急激な変動を示している一方で、長期的な回復傾向も示唆しており、対策を講じることでさらなる改善の可能性を考慮に入れる必要があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– WEIスコア（健康状態）は、左右に分かれた区間で異なる方向性を示しています。
– 初期のデータ（2025年7月ごろ）は、実績値が高い位置に密集していますが、その後のデータは空白期間を挟んで右側に現れています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い点（実績値）の周辺に黒い円（異常値）がいくつか示されています。
– 複数の異常値が初期のデータに集中し、急激な変動があったことを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青のプロットは実際の健康スコアを示し、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）の予測値と比較されています。
– ピンクや紫の線は異なる予測手法の結果を表し、それぞれの予測精度を確認できます。
– 緑のプロットは前年の同時期との比較を表しており、予測と実績のギャップを視覚的に確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 各予測モデルは、実績値と並行して検証され、予測の信頼性や異常値の識別が行われています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは初期に高スコアを示し、急激に低下しています。予測との相関を確認することでモデルの改善余地があります。
### 6. 人間の直感および影響
– WEIスコアの低下は健康状態の悪化を示唆しており、特に実績値が急激に低下していることから、季節性や特定の出来事が影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会的観点からは、予測モデルの改良が求められ、将来的な健康管理や予防策の立案に利用されるでしょう。予測の精度を向上させることで、病気の早期発見や健康促進活動の質を高めることが期待されます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭と末尾でデータが集中していますが、中央の期間に実績データが表示されていない、または少ないです。このスパンに心理ストレスのスコアが表示されていない理由があるかも知れません。
– 最初と最後の期間で色が異なり、時期によって異なる予測が行われているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされているデータポイントが黒円で強調されています。この外れ値が特定のイベントや天候などと関連している可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは昨年度のデータを示しています。
– 赤いバツ印が予測データであり、その回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく異なる予測が色づけされています。
– グレーの帯は予測の不確かさの幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年度と今年度の比較がされており、実績と予測の間でどの手法がより実績に近いかが視覚的に示されています。
– データが途絶えている部分について、予測モデルの信頼性や異なる手法の精度比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法のデータがかなり異なっていることから、各手法のバイアスやモデルのフィットが異なることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、データのギャップや異常値の存在は心理ストレスが特定の要因や時期に影響されているという直感を与えるでしょう。
– ビジネスでも、ストレス管理が求められる季節性や特定のイベントへの準備に活かされるかもしれません。
– 天候データと関連している場合、気象条件に基づくストレス予測として実用性があります。
このグラフは、予測精度の向上やデータの欠落理由についてのさらなる分析が必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に二つの異なる時期に分かれています。初めは左側で横ばいのトレンドが観察され、後半では右側で新たなデータ群が見られます。特に急激な変動や季節性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群（左側）に異常値が少なくとも一つあります。急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示し、青いプロットの上に重なっている黒の外輪が異常値として示されています。灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異なる回帰手法で異なる予測ラインが描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測手法で微細な差異が見られますが、大きな相違は認められません。特に一貫した傾向を持って進んでおり、明確な関連性や違いは目立ちません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる時期におけるデータはかなり分かれており、初期のデータ分布は異常値の影響もあり不規則さがあります。後半のデータはより密集していて、安定感が見られます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 初期の揺らぎが改善されたという印象を受けます。もしこのデータが個人の自由度と自治に関連する指標であるなら、後半の安定性はポジティブな進展を示唆しています。ビジネスの場面では、予測の一貫性を活かして計画立案や戦略策定の信頼性が向上し、社会的にも自由度の向上が期待されます。ただし、異常値の原因追及が必要かもしれませんし、予測の精度向上も探る価値があります。
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:
以下は、この天気カテゴリの社会WEIスコア推移を示す時系列散布図の解析です。
1. **トレンド**
– 実績値（青点）は比較的一定で、約0.7から0.8の間を推移している。
– 未来の予測（紫、緑の線と予測値）は順次0.8から0.9に向けて上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 赤い「×」印で示される予測のうち、いくつかが他の見積よりも高く、異常値として評価されていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 異常値（黒い円）は通常の実績値から逸脱した事例を示しています。これがデータの初期段階に集中しており、データの安定性に影響している可能性があります。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が並行して使用されており、それぞれ異なる予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑の点）は、現在の予測といくつか重複しており、予測の正確さを裏付ける可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去の実績と未来の予測値はある程度の一貫性を持っているものの、若干の変動が見られます。これは予測モデルのバリエーションや外部要因によるものと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的に見ると、WEIスコアは安定しつつも緩やかな上昇を示しており、これは天気データに基づく公平性・公正さが若干改善されていることを示唆します。
– 予測がより一層安定することで、企業は将来の気候に対する計画立案やリスク管理を行う際に、より信頼性の高いデータを用いることができるようになるかもしれません。
– 特に、異常値の存在は慎重にモニタリングされるべきであり、その原因を理解することが重要です。予測と実績との誤差が示す信頼性の限界を踏まえた対応策が必要です。
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:
### グラフから得られる洞察
1. **トレンド**
– 時系列の始まり付近（2025年7月ごろ）では、実績AI（青いプロット）が比較的一定の水準にあります。
– 2026年以降のデータは、前年度のデータ（緑のプロット）が安定しており、特に変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の中に一つ異常値（黒い円）が見られますが、それ以外はほぼ一定の数値を示しています。
– 予測値については特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績プロットは特に大きな変動がなく、一部異常値があります。
– 緑の前年度データは安定しており、一定の値を指しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、非常に狭いことから予測の信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年度値は全体として、ほぼ同じ水準にあり、予測もこの周辺の値に近づいています。
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に分布が狭く、安定した_WEIスコアを示しています。
– 異常値が目立つものの、全体のパターンには大きく影響を与えていないようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 全体的な_WEIスコアが安定していることから、この指標が持続可能性と自治性において成熟した段階にあることを示唆しています。
– 異常値の存在が気になるものの、他のデータ点と比較して影響は限定的です。
– ビジネスや社会において、このような安定した指標は信頼性を確保し、持続可能な戦略立案に寄与する可能性があります。
このグラフからは、持続可能性と自治性の状況が安定しており、信頼性の高い予測が可能であることを示しています。
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:
グラフの分析をします。
1. **トレンド**:
– グラフ全体のトレンドは明瞭ではありませんが、左側に集中してデータが存在し、その後は右において一部のデータが緩やかに配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側に、異常値とされるデータが示されています（黒い丸）。
– 演算結果や予測と比較して、これらは特異なポイントとして解析されるべきです。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データで、緑の点は前年のデータです。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデルに基づく予測結果を示しています。
– 緑色の点が示されているのは、データが時系列で前期のものとされていることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青点）や予測モデルとの比較により、過去と現在のデータポイント間の相関を理解し、予測の有効性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の分布に大きな隔たりは見られませんが、異常値が示す特異な例外が観察されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は異常値や特定の時期での予測の誤差に興味を示すでしょう。教育や社会基盤の計画において、こうした予測の不確実性はリスク計画の一助となる可能性があります。
– データの変動や予測の鋭敏さは、今後の政策形成や資源配分に重要な指針を提供できます。
このグラフは、過去のデータと予測モデルを統合的に活用し、将来の不確実性に備えるための洞察を提供しています。
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
このグラフは、天気カテゴリの「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の時系列散布図で、360日間にわたるスコア推移を示しています。
### 1. トレンド
– **全体の傾向**: グラフ上、データの大部分が左側に集中しており、その後緑のデータポイントが右側に見えますが、特に右側には急激な変動が見られます。
– **予測ライン**: ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）と異常値が表示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフ左側に黒い丸で囲まれた異常値が存在し、その他のデータから逸脱しています。
– **急激な変動**: 特に右側に表示されたデータで急激なスコアの変化が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**: 左側に集中しており、安定したパターンが見えます。
– **予測データ（X印）**: 実績データの軽微な補完として表示されています。
– **異常値**: これらは実績の標準的な範囲から逸脱しています。
– **前年度の比較データ**: 緑色で右側に異なった傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと比較した予測データは、安定したトレンドを示しつつ、異常値によって強調されます。
– 前年度データとの比較で、今年度に移行の際に異なるパターンが見られ、ライフサイクルの変化を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績データと予測データ**: 強い関係を示唆していますが、全体的なトレンドは継続的に監視する必要があります。
– **前年度との違い**: 年度ごとの比較により、明らかな相違点と変化の兆候が確認できます。
### 6. 直感的な感想と社会への影響
– **感想**: 実績データと予測が一致しつつあるが、前年度データの急激な変化は注視が必要です。
– **社会への影響**: このWEIの変動は、社会的な政策やコミュニティ活動に影響を与える可能性があり、市民の生活条件の変動を反映している可能性があります。これにより、次の方針決定が必要です。社会活動のパターンや取り組みの見直しにもつながるでしょう。
全体的に、様々な要素を考慮した上で、予測モデルの精度を向上させるための追加データ収集や分析が推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見渡すと、色の変化に周期的なパターンが見受けられます。特定の時間帯に濃淡の差があるため、周期的に変化している可能性があります。
– 色の変化により、特定の期間に集中した高いスコアや低いスコアの現象が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯において、非常に明るい（黄色）色が見られます。これは高スコアの外れ値を示していると考えられます。
– 反対に、非常に暗い（青または紫）色も外れ値や変動の兆候と解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はおそらくWEIスコアの強さを表しており、黄色から青紫色への遷移がスコアの上昇または低下を示しています。
– 各時間帯（7時、15時、16時、19時、23時）の行で異なる色が表示されているため、時間帯ごとにスコアの変動があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特定の時間帯にスコアの変動が集中していることを示しており、これは気象パターンの影響と関連がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの相違が存在し、特定時間帯において顕著なスコア変動があります。
– 色の分布により気象パターンの地域的または時間的な特性を示している可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 特定の時間においてWEIスコアが高い場合、これが気象の異常によるものであれば、特にその時間帯の活動や計画に影響を及ぼす可能性があります。
– 継続的なパターンが見られる場合、企業はこれを考慮した戦略を採用することで、気象条件に応じたリスク管理が可能になります。
このヒートマップからの洞察に基づき、特定の時間と日付での気象条件の変化が企業活動や社会の計画に対して重要な影響を与える可能性があります。
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、特定期間（360日間）の時間別に個人のWEI平均スコアを示しています。以下、グラフから得られる分析結果と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化により明らかになるのは、時間帯ごとのスコアが一定のパターンを持っていることです。特に、夜間や早朝にはスコアがやや低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日付近に非常に暗い色（紫）が見られ、他の日と比べて極端にスコアが低いことを示しています。この日は何らかの異常な気象条件や個人の活動の影響があった可能性があります。
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、黄色が高いスコア、紫に近いほど低いスコアを表しています。この差は、時間帯や日によって異なる個人の活力や活動のパターンを反映していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中、特に8時や16時頃は一般的に緑から黄色の範囲で、比較的高いスコアを保持していることがわかります。これは、一般的な活動時間帯と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、スコアは日中に高く、夜間に低い傾向にあります。この分布は、活動レベルや天候が人間の活動に与える影響を示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、このグラフから日々の活動パターンが見え、特定の日や時間帯に対する対応策（例えば、休息や活動の調整）が考えられます。このデータは、個人のライフスタイルの改善や、業務効率化のための最適な勤務時間の設定に活用できるかもしれません。
このグラフは、天気や個人の生活習慣がWEIスコアにどのように影響するかを理解するための有益なツールといえるでしょう。外れ値や周期的パターンを考慮に入れることで、さらなる分析が可能です。
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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップは、それほど長い期間を表示していませんが、短期間での特定の規則性を確認できます。特に、色の変化が時間ごとまたは日ごとに異なるため、ある一定の時間帯や日付で変化が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日と7月9日に、時間帯19時と16時で明るい黄色が見られ、特に高いスコア（約0.88）を示しています。このような急激な変化は、特定の公共イベントや天候の変動に対応している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で社会WEIの平均スコアを表現しています。色が暗いほどスコアが低く（紫色）、明るいほどスコアが高い（黄色）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なるが、全体的に20時以降にかけて変化が少なくなる傾向があります。これは、この時間帯に特定の社会的活動が少ないことを意味しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは特定の日付と時間帯に集中しているため、一部の要因が局所的に影響している可能性があります。たとえば、天候パターンや社会イベントの影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人々はヒートマップを見て、特定の時間帯や日に社会活動が増加する傾向があることを直感的に理解するでしょう。これはイベントや天候の変動に対する人々の反応を示している可能性があります。
– ビジネスはこれらのピーク時間を利用してキャンペーンを計画することで、効率的なターゲットマーケティングが可能になるでしょう。天候に依存したビジネス戦略を策定する際にも役立つかもしれません。
全体として、このヒートマップは時間と日に応じた社会活動のパターンと変動を理解するための視覚的な手掛かりを提供しています。
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は、天気カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。次に、このグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは示されないが、高い相関が持続すると、指標間で共通の動きやトレンドがあり得ることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の相関係数が低い（青色に近い）ことから、多くの項目が弱い関係にあることがわかります。急激な変動は示されていませんが、弱い相関は不一致を示す要因となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃い赤は強い正の相関(1に近い)を示し、青に近づくほど負の相関に向かいます。たとえば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は強い相関があります(0.80)。
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」も高い相関を示しています(0.82)。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 正の相関が高い項目間では、類似の時系列パターンが見られる可能性があります。負の相関が示されている項目間では、逆の時系列パターンが現れるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、同一カテゴリの指標間で高い相関が見られることがあります。「社会WEI平均」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」が強く関連しているのはその一例です。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 高い相関は、異なるWEI項目が共通する要因 (例えば経済、精神的健康など) に影響される可能性を示しており、政策決定や改善策において重要な手がかりとなるでしょう。
– 特に「心理的ストレス」と他の個人WEI項目間の相関は、それらの領域改善が心理的健康にも影響しうることを示唆しています。
全体として、このヒートマップはWEI項目間の関係性やその強さを直感的に理解する手助けになり、施策や対応策を考える際の参考情報となるでしょう。
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、天気に関するさまざまなWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下はこのグラフについての洞察です：
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降のトレンドは存在していませんが、多くのカテゴリでスコアが0.6から0.9の範囲にあります。周期性はグラフからは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済幸福）や社会WEI（公平性・公正さ）には外れ値が見られます。これらは一部のデータポイントが他のデータと大きく異なる可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの幅が広いほど、WEIスコアの分布が広いことを示しています。色の違いはカテゴリの違いを示していますが、特に意味があるかどうかはデータセット次第です。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列というよりはカテゴリごとの分布比較です。直接的な相関は見られませんが、カテゴリごとのスコアのばらつきが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリでスコアの中央値が似ているため、総じて高いスコアを持っていることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高い中央値を持つWEIカテゴリは、社会や個人の幸福感が比較的高いことを示しています。外れ値の存在は、特定の要因やイベントがスコアに影響を及ぼしている可能性を示しています。
– これらのデータは、政策決定者やビジネスリーダーが特定の領域に注目し、改善策を講じるための出発点となるかもしれません。
このような分析は、全体的な幸福度や生活の質を評価し向上させるための計画に役立つでしょう。
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、天気に関連するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体の分布には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントはある程度均一に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特に注目されるものはなく、データポイントは大きな偏りなく分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分を示しています。これらの主成分は元のデータの分散を説明するために作成され、図では主成分によって示される寄与率が記されています（第1主成分が0.45、 第2主成分が0.26）。
4. **時系列データの関係性**:
– 各点は360日間の特定の日にちを表すと思われますが、明確な時系列のパターンはグラフ上からは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には特段の明確な相関は見られません。これは、お互いに直交しているため、各主成分が異なる方向の変動を捉えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが均等に散らばっていることから、天気に関する各要素が多様な要因から影響を受けていることを示唆しています。ビジネスや社会に対するインパクトとしては、特定のパターンや急激な変動が確認されないため、天気関連のデータがある程度安定した状態で、突発的な環境変化が少ないことを意味しているかもしれません。
全体として、このPCAのプロットは、複雑な天気データをより単純に視覚化し、元々の異なる天気要因の分布を理解するための良い手法と言えるでしょう。
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。
