📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 1. 時系列推移と異常値
**トレンド**
– **総合WEI**: データ期間中、0.71から0.84の範囲内で変動しています。特に、7月6日以降にスコアが0.84に上昇するという顕著な変動が見られます。この時期は高いスコアを維持しており、全体としては上昇傾向にあります。
**異常値**
– 上記の総合WEIの中で、例えば7月1日や2日の0.71や0.74のスコアは、比較的低い値として異常とみなされており、また、7月6日のスコア0.84は異常値として検出されています。これらの日の異常値の背景には、個別の項目における大きな変動や、気候や社会情勢の急激な変化が影響している可能性があります。
### 2. 項目別の分析
**個人WEI平均と社会WEI平均**
– **個人WEI平均**: 期間中の変動は0.60から0.82の範囲で、特に7月8日に大きくスコアが低下していることが注目されます。
– **社会WEI平均**: 0.70から0.90の範囲で変動し、全体的に高水準を保っています。特に7月6日には社会基盤・教育や持続可能性のスコアが高く、社会WEIを押し上げた要因といえます。
**詳細項目**
– **経済的余裕**や**健康状態**は比較的安定していますが、7月5日と8日頃に低下が観察されます。これは、一部の個人またはグループがそこに集中した問題を感じている可能性を示唆します。
– **心理的ストレス**のスコアが7月8日に0.50以下に下がっている点は興味深く、特定の日にはストレスが大幅に増加した可能性があります。
– **自由度と自治**では、7月4日や6日にスコアが上昇していますが、安定した上昇傾向は確認できません。
### 3. 項目間の相関とPCA分析
**相関**
– WEIを構成する各項目間には強い相関は確認されませんが、経済的余裕と健康状態が相関を示す可能性があります。状況が改善すると、他の関連要素も追随する傾向があります。
**PCA分析**
– 第一主成分 (PC1) の寄与率は0.45で、主に社会的要因の影響が大きいと考えられます。つまり、社会の持続可能性や多様性が総合スコアに強く影響を及ぼしています。第二主成分 (PC2) は0.24の説明力を持ち、個人の主観的要因（健康、ストレス）に関連する可能性があります。
### 4. データ分布と季節性
**データ分布**
– 箱ひげ図で確認すると、一部のWEI項目において外れ値やスコアの分散が示唆されていますが、多くは中央値周辺に集中しています。
**季節性と残差**
– 時系列データのSTL分解を行った結果、明確な季節性の変動は見られないが、一定の周期を持つ残差が存在しています。これらの残差は、予測不能な急激な社会的変動や気候条件の影響を示しているかもしれません。
## 結論
全体的な分析によると、特に社会的要素が総合WEIに大きな影響を及ぼしていることが示されています。個人の心理的調子や健康状態が短期的に急激な変動を引き起こす場合があり、それらが一部の異常値に寄与している可能性も考えられます。特定の社会や経済的イベントがこれ
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、おおむね横ばいであるように見えます。30日間で大きな上昇や下降の傾向は見受けられません。
– 予測の線形回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（淡い紫）はどちらも異なる勾配を示しており、線形回帰は緩やかな上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸で囲まれた部分）がいくつか存在しています。特に、横ばいの中で目立っており、データの中の特定日の性能が他と異なることが示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を表し、実績データがその範囲内に収まっていることが伝わります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと3つの異なる予測モデルの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較が可能です。
– 時系列的には、一部のシステムでは将来的にスコアが上昇する見込みを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きな乖離はないが、予測によっての微妙な違いが存在します。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 横ばいと見るならば、天気関連の指標が比較的安定していると考えられ、短期的な施策には大きな修正が不要と感じられるかもしれません。
– 上昇トレンドが示唆されている場合、将来的に関連するビジネスが成長する可能性があり、それに伴った戦略を検討する必要があるかもしれません。
– 異常値が特定されているため、異常値の原因分析は重要であり、これが特定の日に起こった特異な事象に由来するのか、データの誤りなのかを理解することで、今後の予測精度を向上させることが可能です。
この分析が、データに関する深い理解や戦略的な洞察へとつながることを期待します。
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:
このグラフは、個人のWEI（気象影響評価）スコアの30日間の時系列推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全般的に横ばいで、特定の傾向は見られません。
– 予測データ（赤いプロット）はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれたプロット）が数点あり、これらは特定の時点でスコアが他の日と比べて大きく異なることを示しています。
3. **プロットの示す意味**:
– 青い点が実績データを示し、赤いプロットが予測データを示しています。異常値は特異な出来事を示している可能性があります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの範囲を広くカバーしているため安定していない予測に見受けられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間の相関は低いです。予測モデル間でも見解の違いが見られ、特に決定木とランダムフォレストの予測は非常に似ていて、線形回帰とは異なる傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6〜0.8の間に集中し、全体的に安定していますが、外れ値が示すように天候の変化が評価スコアに一時的な影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測の不一致と異常値の存在は、予測モデルの精度に対する信頼性を低下させる可能性があります。ビジネスや社会において、このようなデータは計画やリスク管理を難しくするため、より高精度なモデルの開発や異常値の原因分析が求められます。
– WEIスコアが天気の影響を受けているとすると、特定の日付近での異常がその時期の異常気象を反映している可能性があり、これが生活や業務に直接的な影響を与える可能性があります。
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:
このグラフについて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットポイント（青のプロット）は全体的に横ばいで、0.8から1.0の間に密集しています。はっきりした上昇または下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は徐々に上昇しており、一方で他の予測（緑と水色の線）はフラットです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値があり、大きく丸で強調されています。これらは特定の日における異常なWEIスコアを示している可能性があります。
– 具体的な急激な変動は特にないようですが、予測の異常が示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いドットは、実際のWEIスコアを示すもので、日々の状態を表しています。
– 黒の縁取りのプロットは異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（±3σ）を表しており、予測がその範囲内であることを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰による予測は他の予測手法と異なり、時間の経過とともに増加しています。これはモデルによる違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に分布し、明確な周期性や強い相関関係は視覚的に示されていません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 全体として、WEIスコアに大きな変動はなく、予測手法によってやや異なる結果が出ていることが確認できます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した状態が続いていると予想され、特に注意を要する変動は少ないと言えます。
– ただし、予測モデルの違いから生じる可能性のある変動を考慮し、モデルの精度や選択に注目することが重要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に横ばい傾向です。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は緩やかな上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（紫の線）は緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値が青い点で示されていますが、全体的な変動は大きくないです。
– 外れ値（黒い円で囲まれているデータポイント）は少ないですが、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 黒い円で囲われた点は外れ値を示します。
– 灰色の影の部分は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のスコアと異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なったトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは概ね0.7から0.9の間に密集しており、比較的一定の経済的余裕を表しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– WEIの数値が比較的一定であることから、現在の経済的余裕が安定していることが示唆されます。
– 予測に基づく不確かさの範囲は比較的狭いため、将来的な変動も大きくないと考えられます。
– 外れ値が少なく、高度な予測精度と信頼性が強調されます。予測モデルの精度が高ければ、ビジネス計画や意思決定において信頼できる指標になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績の散布図は、最初の方でWEIスコアがおおよそ0.6から0.8の範囲で変動しており、一定のパターンは見られませんが、後半にかけてわずかに安定しているように見えます。
– 予測の線グラフは、緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値が存在し、これらは予測範囲外にも出ています。ただし、一部は予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績データを示しており、全体的にばらつきがあります。
– 赤い×は予測データであり、直線（線形回帰）、青の線（決定木回帰）、ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）によって表されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、現実のデータがその範囲に収まっていることが多いです。
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一致度は中程度であり、予測の不確かさ範囲内に多くのデータが収まっていますが、一部は範囲外に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常にばらつきがあり、少なくとも30日の期間内に特定の相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間がこのデータを見ると、短期的な健康状態の揺らぎや、環境要因（例えば天気）の影響を考えるかもしれません。
– 予測モデルにより将来的な健康状態をある程度見通すことができ、業務の効率化や医療の改善に活用できる可能性があります。
– 外れ値は特に注目するべきデータであり、これが特定の環境または行動の結果であるのかを追跡することが有意義です。
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**
– WEIスコアは、期間の初期において安定した傾向がありますが、後半では予測データがやや上昇傾向を示しています。これは、ストレスレベルが時間とともに少し上昇する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの外れ値があり、特に1つのデータポイントは0.4付近まで低下しています。この外れ値は、特定の日の特異なイベントや条件によるストレスの低下を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– グラフ上の青いプロットは実績データを示し、実際の心理的ストレスのスコアリングを表現しています。黒い円は異常値を強調しています。
– グレーの背景範囲は予測の不確かさを表し、未来のスコアがどの程度変動する余地があるかを示しています。
– 紫色とシアン色の線は異なる回帰モデル（ランダムフォレストと決定木回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には相関関係があります。予測は実績を追随しており、回帰モデルの出力により将来の傾向を見積もろうとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的密にプロットされており、異常値を除けば大多数は0.6から0.8の間に集中しています。予測の線形回帰と決定木回帰の結果は似通っていますが、ランダムフォレスト回帰はやや異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 一般的にWEIスコアがこの程度で遷移することは、持続可能なストレスレベルを維持していると解釈できます。異常値や上昇傾向を捉えることで、ストレス管理や介入の必要性を検討することができます。
– ビジネスや社会的には、季節的な変動や特定のイベントによるストレスの増減を考慮し、適切な働きかけや環境改善を模索する機会を提供します。このようなデータ分析は、職場のメンタルヘルスの改善や個人の生活の質の向上に寄与する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– 実績データ（青の丸）は比較的一定であり、横ばいの傾向が見られます。
– 一方で、予測データは3つの異なる回帰モデルによって示されています。線形回帰（紫）はゆるやかな上昇トレンドを示し、決定木回帰（シアン）はさらに緩やかな上昇を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには明確な外れ値が示されています（黒い円で囲まれたプロット）。
– これらの外れ値は、他のデータポイントから大きく外れているため、特異な気象条件やデータ取得の誤差などを示唆している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータ点を示し、赤い×は予測点を示します。
– 灰色の影付き領域は、予測の不確かさを示しています。この範囲内での変動が続く限り、予測は比較的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**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られませんが、外れ値は予測区間の外に位置しており、特異な事象を反映している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的均一であり、特定の時期における大きな変動が見られません。
– 予測の不確実性が小さいことから、将来的な天気の自由度と自治に関する予測は比較的安定していると考えられます。
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**
– 実績データの外れ値は、特異な天候や環境の状況に対応する可能性があり、政策決定やリスク管理において考慮されるべき重要な要素です。
– 予測データの安定性は、今後の天候パターンが予測可能であり、計画や準備を行う際に有利に働くでしょう。
全体として、このグラフは天候に関する自由度と自治の計測に関する情報を提供しており、実績と予測の間に大きな驚きや誤差は見られないため、長期的な計画の信頼性を支える指標となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はおおむね0.7から0.9の範囲でばらつきながら推移しています。
– 予測（赤い×印）は、特定の値に集約されています。
– 線形回帰予測（青線）は一定、決定木回帰（緑線）も一定の値を示しています。一方、ランダムフォレスト回帰（紫線）は一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの実績値が外れ値として認識されています。特にスコア0.6近辺のプロットが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実際のWEIスコアを示し、赤い×印は予測値を示しています。
– 囲まれた灰色のエリアは、予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）は、異なる傾向を示していますが、実績と予測の差異が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のばらつきが大きい一方、予測は一貫して一定のスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績のばらつきに対して、予測の安定性があるため、モデルが現実世界の不確実性を扱う際に慎重さが必要です。
– 社会的な公平性・公正さを示すWEIスコアの一貫性が、多くの要因で影響される可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、予測の精度向上が必要とされる場面が考えられ、現状がリアルなデータと乖離する場合には、改善の余地があるでしょう。
この分析は、スコアの変動から、より精緻なモデル開発やデータの再評価が求められることを示唆しています。
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
– **実績データ（青色）**: 横ばいの傾向があります。データポイントがほぼ一定の範囲内に収まっています。
– **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いずれも、全体的に緩やかな上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で示されていますが、天気の影響で一時的にスコアが高くなるケースがあります。全体的に急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **青色の点**: 実際のスコア。
– **灰色の影**: 予測の不確かさ範囲を示しています。範囲が狭いため、予測が比較的安定していることを示しています。
– **直線**: 各回帰モデルの予測ライン。ランダムフォレスト回帰が他の二つと似たパターンを持っています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データは、一致した範囲内で推移しており、回帰モデルは今後の微増を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実際のスコアと予測されたスコアの間にある一定の相関が見受けられ、予測が過去のデータを元にうまく調整されている可能性が高いです。
### 6. 直感的な理解と社会への影響
– **直感的理解**: データが安定しており、将来に向けてスコアがわずかに向上するという安心感を提供します。
– **社会への影響**: 天候カテゴリ内で持続可能性と自治性が予測され、気候変動や不確実性を考慮しつつも、安定性が重視されているという印象を与えます。この安定さは政策決定者にとっての重要な指標となり、持続可能性の戦略策定に役立つでしょう。
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**
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいであり、0.8から1.0の範囲で安定しています。
– 予測データ（紫色の線）は、若干の上昇を伴いながら1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪で示された外れ値は散見されますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**：過去の実績データ。ある程度の変動はありますが、全体的には安定しています。
– **予測（紫の線）**：複数の予測アルゴリズムがほぼ同じトレンドを示しており、信頼性が高いと考えられます。
– **灰色の領域**：予測の不確かさを示す範囲で、予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測がよく一致しており、予測モデルの精度が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データに強い相関が見られます。全体的な分布は安定しており、外れ値の影響を受けにくいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データと予測が一致していることから、AIモデルの予測が信頼できるものであると人々は感じるでしょう。
– 安定した社会基盤や教育の提供が、社会の安心感を生む可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測データを信頼して長期的な計画を立てることが可能になるでしょう。
このグラフは、予測モデルの有効性を裏付けるデータを示し、社会に対する安定したインフラと教育機会の提供がもたらす安心感や信頼を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 期間の最初の半分は、実績データ（青のプロット）が0.6から0.8の間を一定の範囲で変動しています。
– 後半の予測期間では、線形回帰とランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示していますが、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の半分において、いくつかのデータポイントが外れ値として強調されています（黒い円）。
– 予測期間には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示しており、過去のWEIスコアを表しています。
– Xマークは予測ポイントを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に明確な接続があり、予測期間には異なる回帰モデルが様々な予測トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しているが、外れ値が存在し、予測の不確かさ範囲は広がっています。
– 幾つかの予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト）は上昇トレンドを示しており、決定木回帰とは異なる結果を出しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 実績データの安定性は、現状の維持を示唆します。
– 一部の予測が上昇トレンドを示しているため、将来の改善や成長の可能性を感じることができます。
– 社会的には、共生や多様性の保障が改善する可能性があり、これが正しければ、ビジネスや社会にポジティブな影響をもたらすでしょう。
全体的に、このデータは短期的には安定した傾向を示しますが、予測モデルによる将来の成長の可能性は存在します。このような洞察は政策立案や企業戦略における意思決定に役立つでしょう。
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:
以下の視点から、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として色の変化から周期性が見られますが、一貫した上昇または下降のトレンドは明確ではありません。
– ヒートマップの色変化により、日による違いが示されていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03と2025-07-06の色が他の日と比べて顕著に暗いことから、これらの日に気象条件に特異な変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、色が濃いほど数値が低いことを表しています。
– 時間軸（8時、16時、19時）の間隔により、特定の時間帯の違いやパターンを明らかにしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不同日時における同時間帯の比較が可能です。同じ時間帯でも日によってスコアに違いがあることが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日によるスコアの変動があるため、特定の時間帯や日付とスコアに相関があるかもしれませんが、詳細はこれのみでは不明です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 暗い部分は注意を引くため、人々はこれらの期間に特に気を付けていた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、気象条件が経済活動や交通機関に影響を与える場面が想定されるでしょう。
このヒートマップは複数の時間単位での天気の動向を視覚的に追えるため、天候モニタリングや予報において役立つツールと言えます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のことがわかります。
1. **トレンド**:
– 日付が進むごとに時間帯ごとに色の明るさに変化がありますが、特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られないようです。日毎に異なるパターンが見られ、多くの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月6日の朝（7時）には、非常に暗い色（低い値）が見られ、それまでと比べて急激な変動です。この時間帯に何らかの異常があったと考えられます。
3. **要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は、値の大小を示しています。色が明るいほど高い値（水準が良い状況）、暗いほど低い値（水準が悪い状況）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯が異なることで、色にも変化がありますが、特に15時-16時と19時以降でライトグリーンからブルーまで多様な変化がありますが、明確な関連性は特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月1日から7月7日にかけて、色の変化が頻繁であり、データの分布に周期性のある変化があるようにも見えますが、特定の周期は特定できません。
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**:
– 人間の直感としては、不規則な変動や突発的な異常が気になるところです。特に天気に関連するデータの場合、特定の時間帯で異常な数値が出ていると、異常気象や特定の現象が起きているのかもしれないと考えられます。
– ビジネスにおいては、特異な傾向が見られる時間帯に対策を講じることでリスクを減少させることが可能かもしれません。また、継続的なデータ収集により、長期的なトレンドの理解や予測に役立つ可能性があります。
このヒートマップは、データの変動を視覚的に理解するのに役立ちますが、さらなる分析によってその原因や影響を掘り下げることが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップの色の変化を見ると、日によって濃淡が異なります。特に、紫色や青色の部分はスコアが低めである可能性があります。このような色の分布から、時間帯によるスコアの周期性があることがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日は紫がかった色で低いスコアを示しており、外れ値と見なされます。この日は特にスコアが他の日に比べて著しく低かったことを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い紫色は低いスコア、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯別に見られる色のパターンから、特定の時間にスコアが集中して低下または上昇していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の日の特定の時間帯にスコアが低下する傾向が見られますが、全体的な分布は局所的なトレンドの集合です。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響:**
– 7月3日のように極端なスコアの低下は、特定の気象イベントや社会的な出来事と関連があるかもしれません。ビジネスへの影響としては、このような日や時間帯には通常とは異なる対策が必要である可能性があります。社会の側面から見ると、こうしたデータは住民の活動パターンや気象条件の変動、あるいは公共の資源配分に影響を与えることが考えられます。
これらの情報は、地域社会の運営やビジネス戦略の策定において有用です。ビジネスは特定の日や時間のスコアに基づいて柔軟に対応することで、計画の効率性を向上させることができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、特定の時間軸ではなく相関関係を示しているため、狭義のトレンドよりも相関性にフォーカスします。このグラフでは、30日間のデータで各WEI項目同士の相関関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップには直接的に表示されません。しかし、相関が他の組み合わせと比較して特異的であるマトリクス要素は注目に値します。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関値が低く、異なる関連性を持つことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、相関係数の大きさと方向（正負）を表しています。赤系は正の相関、青系は負の相関を示しています。数値の大きさが強い相関（もしくは逆相関）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性は、このヒートマップによって変数間の長期的な連動性が探れます。たとえば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」との間に0.83の比較的高い正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「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0.83という高い相関が見られ、これらが関連性を持っていることを示します。反対に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は相関が弱く、個別な影響を受けます。
6. **直感的響きとビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることは、個々のウェルビーイング指標が社会的要因（教育、経済、公正性）と連動して変化することです。高い相関は特定の社会政策や介入が他の分野のウェルビーイングに連鎖効果をもたらす可能性を示唆します。例えば、教育や公正性を改善することが多様性や社会的包摂にポジティブな影響を与える可能性が示唆されます。
全体として、このヒートマップは各要素間の関係を視覚的に表現し、政策立案やビジネス戦略の策定における洞察を提供します。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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## グラフ分析
### 1. トレンド
この箱ひげ図は複数のWEIタイプに対するスコア分布を示しています。それぞれのカテゴリは30日間のスコアを集計したものです。明確な上昇や下降のトレンドは箱ひげ図からは見えませんが、各カテゴリごとの中央値やばらつき具合は理解できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
複数のカテゴリで外れ値（〇）が観察されます。例えば、「個人WEI（職業不満）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」のカテゴリが典型的で、著しい変動があることを示唆しています。これは、特定の日に極端なスコアが記録されたことを意味します。
### 3. 各プロットの意味
– **棒（箱）**: 中央の箱は第一四分位数（Q1）から第三四分位数（Q3）までの範囲を示しており、スコアの中間50%がこの範囲に分布しています。
– **線（ひげ）**: 箱から伸びる線は1.5倍の四分位範囲内のデータの範囲を示します。
– **点（外れ値）**: ひげの範囲外に位置し、異常なスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
カテゴリ間でスコアの分布や変動の特性が異なるため、各カテゴリで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
同じ色調のカテゴリは似た傾向がある可能性があり、例えば、緑系のカテゴリ「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「生態系・持続可能性」などは比較的安定したスコアを維持しているように見えます。
### 6. 直感的洞察および社会的影響
– **個人に影響するカテゴリ（例：職業関連）**は、より大きな変動を示すことから、経済状況や個人的なストレス要因が影響している可能性があります。
– **社会的な要素（例：公平性、公正さ）**は、社会の安定性や政策の影響を反映しているかもしれません。
– これらの洞察は、気候変動や政策の変化が、個人および社会レベルでどのように影響を与えているのかを分析するのに有用です。
このグラフは、ビジネス戦略や政策立案者に対して、特定の領域におけるリスク管理や対応策を講じる際の指導的な役割を果たす可能性があります。
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、30日間の気象データに対する主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。しかし、データポイントは第1主成分（横軸）に対して比較的均一に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが他と離れてプロットされており、特に第2主成分（縦軸）で±0.2付近に離れている点があります。これらは外れ値の可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、特定の日の気象パターンが主成分によって表現されており、第1主成分は45%の寄与率、第2主成分は24%の寄与率を持っています。つまり、グラフ上での分散はこれら二つの主成分によって説明されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAを用いており、時間に関する具体的な情報がグラフに直接示されているわけではありませんが、日々の気象パターンの変動が示されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い直線的な相関は見られません。データは散在しており、多様な気象パターンを示していると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 天気の変動が多様であることを示唆しています。気象情報を利用したビジネスにおいて、計画や予測を立てる際には柔軟な対応が必要です。特に一部の外れ値的な気象パターンがイベントや活動に影響を与える可能性があるため、注意が必要です。
この分析は、気象データがどのように変動しているのかを理解する上で有用です。ビジネスや日常生活において適切な対応策を考える一助となるでしょう。
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。