📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– 総合WEIは、0.70から0.80の範囲で推移しており、データセットの途中からやや上昇傾向が見られます。特に、7月6日には0.84とやや高いスコアが見られます。
– 個人WEI平均も0.65から0.75の範囲で、初期から中期にかけて若干の下落を示しています。社会WEI平均は安定しており、0.75から0.85間で推移しています。
#### 異常値
– 異常値の多くは総合WEIに集中し、特に低スコア（0.70前後）と高スコア（0.84, 0.86）で検出されています。これらの異常な数値は、突発的な社会や個人の変動（例えば、急激な天候の変化、地域政治の変化、重大なイベントなど）が影響した可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果、季節的なリズムは全体的な変動には大きな影響を及ぼさないようです。
– トレンド成分は微増であり、全体的にWEI は徐々に改善されていることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップにより、個人の経済的余裕と健康状態との間に強い相関が見られます。一方で、心理的ストレスは全体的に他の項目と負の相関を示しており、健康状態や環境の変化が心理的ストレスを軽減する役割を果たしている可能性が考えられます。
– 社会基盤と教育機会は、社会の持続可能性の向上に寄与しているようです。
#### データ分布
– 個々のWEI項目に対する箱ひげ図では、社会の持続可能性、インフラ整備、教育機会が高い水準を維持しています。特に、持続可能性と社会インフラは低いばらつきを持ち、高い安定性を示唆します。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析におけるPC1の寄与率が0.45、PC2が0.24であり、PC1が最大の要因の特定に貢献しています。これに基づくと、社会的要因はWEIスコアの変動の大きな部分を占めていることが示唆されています。
### 詳細分析
– **経済的余裕**: 経済的余裕については、全体的に高いレベルを維持していますが、7月8日には急激な低下が観察されました。この低下は、経済的政策の変動や市場の急変が影響した可能性があります。
– **健康状態**: 健康状態は、7月5日から若干の低下を示しています。これが、当該期間の一部の地域での気候の不安定さや、それに関連する健康の問題によるものである可能性があります。
– **心理的ストレス**: 一般に、7月8日には心理的ストレスが最低レベルに達し、その後回復しています。これは、個人的または職業的なストレス要因が一時的に除去された結果である可能性があります。
### 結論
全体として、時間経過とともに定期的な変動が見られ、個人と社会の様々な要因がWEIスコアに影響を与えていることが示唆されています。特に、社会インフラと持続可能性の継続的な改善は、WEIの安定に寄与しています。一方で、個人の心理的及び健康的な要素は、WEI全体の変動要因として依然として大きな役割を果たしています。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおけるWEIスコアの推移を示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータですが、データポイントの分布は2箇所に分かれており、それぞれの期間にデータが集中しているように見えます。
– 直近のデータ（緑の点）は、過去のデータ（青の点）より高い値を中心に集中しており、全体的な上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒の円で示されていますが、全体的には比較的一貫した分布が見られ、少数の特異な変動のみが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は実績AIによる過去のデータを示しており、予測（赤）は予測AIによる未来の推定を示しています。
– 緑の点は前年の比較データを示しており、前年よりスコアが向上している様子が見られます。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示されていますが、それぞれの予測のばらつきや信頼区間が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各手法の予測は実績データと似た傾向を示していますが、全体的に異なる予測モデルによる予測値のばらつきがあるため、複数のアプローチでの比較が重要になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各手法間での予測のばらつきはあるものの、全体的には大きな相関があり、共通する上昇トレンドが見えています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は全体的にWEIスコアが上昇していることを直感的に理解できます。この上昇は、気象条件が改善されている可能性があることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、気象条件の改善により、農業や観光業が恩恵を受ける可能性があります。また、エネルギー消費の効率化にもつながるかもしれません。
このデータは、さらに詳細な気象分析や予測モデルの改善により、より正確な気象予測とその社会的応用が期待できることを示しています。
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:
このグラフを見ると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の時期（2025年中）は、実績データが僅かながら増加傾向にあるようですが、横ばいに近いです。
– 2026年に向けて、前年のAIスコアは高めの位置で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績データには外れ値として認識されたデータ点が複数存在しています。
– 外れ値はおそらく異常な天気パターンか、一時的なデータ不一致を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データであり、実際に観測された値を示します。
– 緑色の点は前年のAIによるスコアを示し、過去のデータと比較するための基準となります。
– 他の色の線は様々な予測モデルによる推定を示していますが、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使った結果です。
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を比較すると、一部の重なりと乖離が視覚的に確認できます。
– 予測モデルの線は、実際のデータとどれほど解離しているかを示し、モデルの予測精度を比較する参考になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータにはかなりの差があります。特に新年度の始まりには顕著で、これは気候変動や短期的な環境要因による影響かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、気候や天気に関連するスコアの安定したパターンが見えません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測のばらつきが市場動向の不確実性を示唆しており、気候対策や準備が重要であることを指示しています。
– 特に異常値や変動がある箇所を注視することで、より正確な予測やモデル改善の余地があることを示唆しています。
全体として、このグラフは多様なデータポイントと予測を提供し、詳細な分析が必要です。ただし、一定の一貫性や変化パターンを見出すことで、より良い気候対策の策定に役立てることができるでしょう。
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:
以下は、提供された散布図の分析です。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（左側）は横ばいで一定の範囲に収まっているように見えます。
– 後半のデータ（右側）は値が再び上昇し、安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットのいくつかは黒で囲まれており、これが異常値として示されているようです。
– 中央のピンクの線でプロットされた部分は一時的に高い値を示していますが、その後、一定の変動を見せています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績値を示しており、黒で囲まれているものは異常値です。
– 緑色の点は昨年の比較値を示しています。
– ピンク色、赤、紫の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰などの予測手法が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は予測範囲の中にあることが多く、予測手法による推定が現実の値に沿っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は一定の期間内で高い値を示す傾向がありますが、散布図全体では大きなばらつきが見られません。一般に同じ範囲に収まっているため、相関は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 天気データのWEIスコアが高く安定していることから、気候変動の影響が予測より少ない可能性があります。
– 異常値の検出は、予想外の気象イベントに対する監視や対応のための有用な手がかりとなるでしょう。
– ビジネスや社会において、気候条件が影響する農業、観光、エネルギー消費などの計画に役立ちます。特に予測モデルが現実の相場と適合している場合、将来の意思決定に大いに役立つでしょう。
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:
分析を開始するために、提供されたグラフの特徴とそこから得られる洞察を以下のポイントに沿って詳しく説明します。
1. **トレンド:**
– グラフは360日間の時間枠で、初期段階（2025年7月から2025年9月）に多くのデータポイントが密集しており、その後大きく空白の期間を挟んで、2026年6月から再度データが現れています。
– 初期のデータセットにおいては、WEIスコアが0.8付近に集中していますが、グラフには明らかな上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値として認識されるアウトライア（黒い円）が初期の期間に見られます。これにより、他のデータと比較して異常な値が存在することが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青い点）と予測（赤い×）がそれぞれの時系列で示されています。
– モデルによる予測（回帰直線、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色の線で示され、各モデルがどのような傾向を示すのかを視覚的に理解できます。
– 緑色の点は前年データを示し、季節性や前年との比較を行うことが可能です。
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間に大きなギャップがあり、予測モデルの精度や適合の度合いを評価する上で重要です。
– 異なる予測モデル間の結果を比較し、どのモデルが実績に最も近い推定をしているかを検討することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データが集中的に存在する範囲が限られており、それ以外の領域にはほとんどデータが存在しないため、大部分のWEIスコアが狭い範囲に収束している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響:**
– グラフのプレゼンテーションからは、モデルに基づく予測が行われていることが分かりますが、実際のデータとの乖離が目立つ可能性があるため、予測の信頼性に関しては検討が必要です。
– 異なる予測モデルを適用することで、データの変動性をうまくキャプチャできるようになり、ビジネスや社会における計画や戦略立案に役立てられる可能性があります。
– 天候と経済的余裕の関連性について更なる分析を行うことで、より深い洞察が得られ、マーケティングや製品戦略に影響を与える可能性があります。
このような分析に基づいて、さらに深い解釈や戦略策定を行うことが求められます。
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:
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は比較的一定しており、約0.8の範囲で横ばいです。
– 予測データ（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なったモデルで似たような一定傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰の後半部分に少しの上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値がありますが、それ以外では急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、定常的な傾向を示します。
– 緑の点は前年のデータを表しており、そこでの変動が確認できます。
– 黒い円は異常値であり、天気や健康状態の変化を示唆する可能性があります。
– 各予測モデルの線は若干の予測誤差範囲を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは類似しており、前年のデータが当年の結果に何らかの影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データ、ならびに予測モデルのデータは全体的に相関しているように見えます。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間は天気状態と健康状態の相関性を認識する可能性があります。このグラフを通じて、どのような天候が健康にもっとも影響を与えるのかを分析し、健康の維持や改善に活用できるかもしれません。
– ビジネスやヘルスケア分野では、気候条件の監視や予測を通じて個人の健康管理を促進する方法を模索するのに役立ちます。これにより、予防的な健康管理や環境要因への適応が可能になるでしょう。
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**
– **実績データ（青色）**: 年初に集中しており、全体のトレンドははっきりしないが、軽微な増加傾向がある。
– **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予測が異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）は他よりも急な上昇を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒色円）**: このエリアでの突然の変動を示唆している。特に初期の実績データに散見される。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青色（実績）**: 開始時の心理的ストレススコア。主に高めの範囲に集中。
– **緑色（前年）**: 年末の予測データは前年よりも高めで安定している。前年度と関連した継続的な上昇を示すかもしれない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で特に年初と年末で大きな違いがある。予測手法間の違いは、心理的ストレスの予測が手法により大きく異なることを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータが一貫している一方、大きな外れ値が予測に影響を与えている可能性がある。
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**
– 直感的には、WEIスコアの変動が不安やストレスの高まりを示唆し、特定の季節に関連している可能性がある。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時期（年始や年末）に心理的ストレスが高まり、企業においては従業員のパフォーマンスへの影響が考えられる。
– 予測精度を向上させることで、ストレス管理の戦略を改善できる可能性がある。
全体として、このグラフは季節性や重大な外的要因がWEI（心理的ストレス）に与える影響を示唆していると考えられる。
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:**
– グラフは360日間のデータを示していますが、期間の前半ではだいたい0.6から0.8の範囲内でスコアが安定しているように見えます。その後、期間の後半に移行すると0.8以上まで上昇し、安定しています。このように、時間経過とともにWEIスコアが上昇し、最終的に高いレベルで留まるトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のスコアの集まりの中に「異常値」としてマークされたプロットがいくつか見られますが、大幅な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績値、緑のプロットは前年の実績AIを示しています。紫、ピンク、茶色の線は異なる予測モデルの結果であり、それぞれ異なる回帰モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値、前年のデータ、およびさまざまな予測モデルの結果が示されており、全体的に似たような傾向を持っています。ただし、予測値のほうが若干早く高いスコアに達している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 本グラフでは、実績と予測値が密接に関連していることがわかるため、予測モデルが実績値を良好にトレースしていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– WEIスコアが時間と共に向上し、安定していることは、使用されているモデルや施策が効果を発揮している可能性が高いことを示しています。これは、特に気候や環境に関するプロジェクトや政策が時間と共にポジティブな影響を与えている兆候かもしれません。異常値や予測範囲を管理できれば、さらに精度を向上させることができ、プロジェクトの信頼性向上や効率化を図ることが可能です。
この分析により、今後の戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
このグラフは天気カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）のスコアについて、360日間の期間にわたる変動を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期段階（左側）は、実績（青い点）と予測値（赤い×）がほぼ一定のレベルで横ばいしています。
– X軸の中央から右側にかけて、前年（緑色の点）のデータが示されていますが、こちらは評価日の大部分に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれた青い実績点があり、これは他のデータポイントから外れています。この点は異常値と見なされています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰のピンクの線）は他の予測手法よりも急上昇している箇所があり、予測のばらつきが大きいと言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を、赤い×は予測値を示し、それらに影響を与える要因として、予測の幅が灰色の領域で示されています。
– 緑の点が多く集中していることから、この期間の前年のデータは非常に似た傾向を示していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果がそれぞれ異なる軌跡を描いていますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は他の手法とは傾斜が異なり、大きな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる手法の予測間での傾向にばらつきがあり、明確な相関関係を指摘することは難しいです。
– 不確かさの範囲（灰色の帯状の領域）が限られた範囲で表示されているため、この側面からも安定した分布と見なされる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間の直感としては、一部の異常値とランダムフォレスト回帰の予測の急上昇が特異な変動として認識されるでしょう。
– 社会的・ビジネス的には、予測の精度と信頼性が重要であり、このような異常をどう取り扱うかが公平性や公正性の維持に影響を与えることがあります。
このデータは、天気に関連した公正性指標に不規則性があることを示唆しており、その原因究明やモデリング手法の見直しが必要かもしれません。
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**
– このグラフは、特に大きな動きや周期性が見られないようです。データはほぼ横ばいの状態にあり、劇的な増減がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中には、異常値が1つ（黒い丸で囲まれている）示されており、それが他のデータポイントからやや外れています。異常値が発生していることは、特定の環境的・社会的要因の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）は、過去の実際のデータを示し、予測の基礎となっています。
– 予測（赤）は、将来的なデータの予測値を示しており、実績データと重なる領域もあります。
– 前年（緑）は、過去の同時期のデータを表し、今年のデータと比較してあまり変動がないことを示しています。
– 異常値（黒）は、標準的な変動範囲を外れるデータポイントを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって示される予測値（紫、緑、ピンク）は、ほぼ一致しているため、一貫した予測モデルに基づいている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に高いスコア（0.8以上）を維持しており、全体の分布は狭い範囲で安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを人間が見ると、全体的に安定しており、持続可能性と自治性が保たれた状態であると感じるでしょう。外れ値の出現については、突発的な事象や政策の影響を注視する必要があります。
– ビジネスや社会に対する影響としては、安定したスコアが維持される限り、関係者は安心して計画を立てられるでしょう。しかし、異常値の頻度や範囲が拡大する場合には、さらなる分析と対策が必要となります。
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:
このグラフを分析しますと、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフでは、最初の期間（2025-07から2025-09）に青と黒のポイント（実績AIと異常値）が集中していますが、期間の後半で再びグリーンのポイント（前年比較AI）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒いサークルで示された異常値が最初の期間に見られ、一部の評価が通常パターンを超えていることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータ（実績AI）を表し、小さな範囲に集中しています。
– 緑色のプロットは前年比較を示しており、同様に集中していますが、限られた範囲内での分散を示します。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と紫の線（決定木回帰）は、予測モデルのトレンドを示していますが、視覚的には明確な変化を示しません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年比較データの間に明らかな相関は見られませんが、どちらも同様のスコア範囲で動いていることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に0.8から1.0の範囲に集中しており、非常に高いWEIスコアが維持されています。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 全体的に高いスコアが維持されていますが、時折異常値が出ることで、要因としての外的ストレスや地域的な問題が考えられます。
**ビジネスや社会への影響**:
– **教育機会への影響**: 全体的に高いスコアは、教育へのアクセスや質が安定していることを示唆します。ただし、異常値が注意を要するエリアでのポテンシャルな問題を示すため、ターゲット介入が考えられます。
– **社会基盤への影響**: 高い社会WEIスコアは、良好なインフラと支持的な政策が整っていることを示唆し、長期的に経済成長を促進する可能性があります。
このように、グラフはデータの集中性と予期しない変動を示し、教育および社会基盤の改善のための具体的な行動を導く要素として機能します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績データ（青のプロット）は、2025年7月からほぼ横ばいから若干の変動を見せつつ一定の範囲に集中しています。
– 予測（紫色の線）は異なる回帰手法を示すもので、それぞれ異なる上昇パターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒丸）は、実績データの中で目立った変動として示されています。
– 予測結果ではランダムフォレスト回帰と線形回帰が急上昇する点を示しており、特定の時点で数値が急激に変わる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青いプロット）は過去の実データを示しています。
– 予測AI（赤いバツ）は将来のデータポイントでの予測を示しています。
– 異常値（黒丸）は通常のデータパターンからはずれる点を示しており、特別な要因がある可能性を示唆しています。
– 前年比（緑色のプロット）は前年との比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年比のデータは似たような水準にあるが、予測手法により大きく異なる将来予想がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集積は特定の範囲に集中しており、これに対する予測データは相対的に広がっているため多様な予測結果が得られています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は、安定した実績を示す一方、予測にはかなりのばらつきがあります。このため、政策や社会的インパクトを考える際には、保守的なアプローチと同時に、革新的な変化を検討する必要があります。
– グラフから予測される新たなトレンドや異常値は、新たな政策や介入の必要性を示唆し、リスク管理において重要な役割を果たすでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 縦軸（時間軸）の9時から19時において、色の変化が確認できます。
– 色の変化は、時間帯により異なるパターンを示しており、周期的・季節的な変化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3日の16時台に暗い紫の色が現れており、他の時間帯と比較してWEIスコアが低いことを示しています。
– 7月6日も類似の低いスコアが見られ、特定の出来事が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色相：郡黄色から青紫までのグラデーションが使われ、色の明るさがWEIスコアの強度を表しています。
– 明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝の時間帯（8時）のスコアが比較的一貫していて高いことがわかります。
– 午後と夕方以降の時間はスコアが変動しやすいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯で連続した日を比較すると、スコアに一貫性がありますが、大きな変動もあります。
– 季節的または時間帯ごとのパターンが見られる可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間は、特定の時間帯における天気の変動の影響を感じることができるでしょう。
– ビジネスや社会活動において、予測可能なパターンがあれば、効率的なスケジューリングや資源配分が可能です。
このヒートマップは、天候が特定の時間帯や日付でのアクティビティにどのように影響するかを視覚的に伝える重要なツールとして活用できます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として色の変化を観察すると、日の中で特定の時間帯に従って若干の周期性が見られます。例えば、7時台と19時台では比較的色の変動が目立ち、これは気温や湿度の変化が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日の8時台のデータは、周囲の色と比べて明るく、急激に値が上がっていることを示しています。また、7月7日も16時台に暗い色が現れており、これは明らかな外れ値を表していることが考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の明るさ（色相）は個人WEI平均スコアの高さを示します。明るい黄色は高スコア、暗い紫色は低スコアを示しています。この色の変化は、特定の時間や日付での気象データの変動を直感的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯の変化は日によって一貫していませんが、特定の時間帯に集中しています。19時台など、一部の時間は特に色の変化が著しく、これによりその時間に特異な気象現象が起こっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 暖色系の区画は、特に朝と夕方に集中しており、これが昼夜間の気温や湿度の変化と関連があるかもしれません。全体として、色の分布は均一ではなく、特定の時間帯に偏りがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、人々が朝や夕方に特に注意を払うべき気象変化を示しています。ビジネスにおいては、これらの時間帯に注意することが重要であり、例えば交通機関や屋外イベントの計画を立てる際には、これらの時間帯の気象条件を考慮する必要があります。また、気象データの分析結果は、市民の日常生活に直接影響を与える可能性があり、特に屋外活動を行う際の重要な指標となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色が周期的に変化しており、周期的な傾向が見られます。特に、時間帯や日付によって一定の色のパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月3日の16時から19時の区間に、特に低い値（紫色）が観察されます。これは主要な外れ値として考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色合いはスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる色の変化が見られ、特定の時間帯には一貫したパターンが存在する可能性があります。例えば、午前中には緑、午後には青や紫が多く、夕方には黄色いセクションもあり、日の経過とともに傾向があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化が時間帯によって規則的に分布しており、それは社会活動の変動を示している可能性があります。日中に向かって活動が活発になるか、夕方にピークを迎えるような動きが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間、特定の曜日に、人々の活動や天候が互いに影響し合っている可能性があることです。ビジネスや社会への影響としては、時間帯による社会活動の変化が企業の運営や顧客サービスの計画に影響を与える可能性があります。たとえば、外れ値となる日の特異な気象パターンを予測して備えることで、効率的なリソースの配分が可能になります。
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:
ヒートマップの視覚的特徴と洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではなく相関関係を示すものですが、複数の要素間の関連性を把握するために有用です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動の把握は難しいが、相関が極端に高い（1に近い）または低い（-1に近い）個所に注目することで、予期せぬ関連性が見つかるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高い正の相関を表し、青色は負の相関、白に近い色は相関がほとんどな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）」の間には中程度の正の相関 (0.32) が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は時系列データを直接示していませんが、全体的な関連性を把握することで、時系列データの組み合わせの検討材料となります。
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）」は非常に高い相関 (0.95) を持っており、同様に「社会WEI平均」とも高い相関があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系・教育機会）」の間にはわずかな負の相関 (-0.12) が見られます。
6. **グラフからの直感と影響**:
– 高い相関が示された要素間では、天候の変化が何らかの統計的影響を与えている可能性があります。
– 個人の経済的余裕や健康状態がどのように社会の他の要素と結びついているかの理解は、政策策定や社会改善に寄与し得ます。
– ビジネスや政策策定の観点からは、高い相関が見られる項目に注目し、対応戦略を考えることが重要です。
まとめとして、相関の高い要素間は具体的な原因を分析し、社会・経済に影響を及ぼす要因を特定するために詳細な検討を行うことが望ましいです。
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、天気カテゴリに関連するWEIスコアの分布比較を示しています。ここから得られる洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**
– WEIタイプごとに箱ひげ図が示されており、WEIスコアの中央値や分布の特徴を視覚化しています。全体的には特定の上昇または下降のトレンドは示されておらず、横ばい状態と言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図にはいくつかの外れ値が存在します。特に「個人WEI（精神的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で多くの外れ値が見られます。これらは特定の時期または条件下で大幅に中央値から逸脱したスコアが記録されたことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のグラデーションはWEIタイプのカテゴリ間の違いを示している可能性があります。また、箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとして見た場合、WEIタイプ間で大きな相関関係は示されていませんが、天気が人々の精神的ストレスや社会的要因に影響を与える可能性があることを示唆する要素が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値はほぼ一定に保たれている一方で、いくつかのWEIタイプでは分布が広がっています。これはその要因が多様な背景や条件によって影響を受けている可能性を示します。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 外れ値が多い要因は、特に気象条件や異常気象が個人や社会の幸福感に影響を及ぼす可能性を示唆しています。ビジネスのリスク管理や政策策定において、社会的公平性や精神的ストレスに関する対策が求められるかもしれません。
この分析を通じて、天気が個人や社会のさまざまな側面に与える影響を把握する手がかりが得られます。
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:
この主成分分析（PCA）のプロットから得られる分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体として特定の一方向のトレンドは見られません。データは全体的にランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロット内に特に目立った外れ値は見られません。ただし、データの広がりを見ると、一部の点が他の多くの点からやや離れて配置されていますが、これが外れ値として考えてよいかはデータの背景次第です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 点の位置は第1及び第2主成分によって示されています。第1主成分が45%、第2主成分が24%の情報を表しており、これら2つの成分でデータの69%を説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 主成分分析はデータの分散と共分散をもとに情報を圧縮しているため、個々の時系列データの具体的な関係性はこのグラフ自体からは直接得られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点がほぼ均一に散らばっていることから、第1主成分と第2主成分の間に顕著な直線的相関はないと考えられます。
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**:
– 気象データの場合、PCAを用いることで、たとえば温度、湿度、風速などの様々な要因を少数の成分に圧縮でき、理解しやすくなります。これにより、特定の交差要因がどのように変動するかを理解するのに役立ちます。
– ビジネスや社会的影響として、気象要素の変動パターンの把握は、農業、エネルギー、物流など、天気の影響を受けやすい産業において、より効率的な計画立案やリソース配分に貢献する可能性があります。
このグラフは、特に大きな変動パターンや傾向は示していないように見えるため、さらなる分析が必要かもしれません。
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。