📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータの分析から、次のような結論を得ることができます。
### 1. 時系列推移
**総合WEI**は、全体として0.7から0.84の範囲で変動しています。初期段階（7月1日から4日）は変動が大きく、スコアは比較的低い値を示していましたが、7月6日以降は安定して試行されています。特に7月6日から7日にかけて急激な上昇があり、最高値の0.84を記録しています。
**個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の傾向を示しており、個人WEI平均は比較的安定ですが、社会WEI平均は若干上昇しています。個人WEIは個人の健康状態とストレスの影響を受けやすく、社会WEIは公平性、持続可能性と自治性の変動により幅が広いです。
### 2. 異常値
いくつかの異常値が検出されています。例えば、7月1日、3日、8日には0.71や0.7のように低いスコアが記録されています。こうした異常値は、季節や天候の急変、経済的要因、健康情報に関連していると推測されます。特に7月6日と8日の高いスコア（0.84と0.83）は、何らかの良好な社会環境や個人的な要因が関与している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解の示唆）
STL分解により、総合WEIにおける短期的な変動は一定の季節性を持っていることが示されます。これは特定の曜日や出来事に関連する一過性の社会的変動を反映している可能性があります。残差成分は比較的小さく、全体的なモデル適合は良好と推測されます。
### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップから、一部の項目間で強い相関が確認できます。例えば、**社会WEI平均**と**持続可能性と自治性**の間には高い正の相関が見られ、個人の健康状態と心理的ストレスの間にも明瞭な関連があります。これは社会的安定性が個人の幸福感に波及している可能性を示唆します。
### 5. データ分布
箱ひげ図による各WEIスコアの分析から、大部分のデータポイントは中央値周辺に集中し、外れ値は高スコア域に偏っています。これが示すのは、通常の社会環境下では安定しているものの、特定の良好な影響要因（例えば気候・社会イベント）がスコアを大きく押し上げていることです。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCAによる分析では、**PC1**は44%の寄与率を持ち、WEIの全体的な変動の主要因であることが示されています。PC1にはおそらく持続可能性と自治性に関する要因が大きく寄与しています。**PC2**の寄与率は25%で、これは個人の主観的要因、例えば心理的ストレスや健康状態に関連している可能性があります。
### 結論
全体として、データは個人と社会の両側面からの相互影響を示しており、特定の期間において環境・経済の要因が顕著に影響を及ぼしていることが分かります。特に急な変動は、異常気象や社会イベント等がWEIスコアを変動させている可能性があります。これらの点を考慮し、予防策を考えることがデータ活用の鍵となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、約0.7から0.8の範囲内で安定しています。全体的に横ばいであり、大きな上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は緩やかに上昇しています。一方、線形回帰（青色の線）と決定木回帰（緑色の線）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントに黒い円が追加されています。これらは異常値として示されていますが、大きな外れは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**: 実際に観測されたWEIスコア。
– **予測データ（赤い点）**: 異なる手法による予測値。
– **異常値（黒い円）**: 通常のデータ範囲を超えていると判断されるデータ。
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全体的に一致していますが、予測手法によるわずかな差があります。ランダムフォレスト回帰のみ微増の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均一に分布しており、明確な周期性は見られません。
6. **直感的なカンおよびビジネスや社会への影響**
– 現在のWEIスコアは安定しており、大きな変動を伴う要因が不足していることを示唆しています。これは、天候条件が比較的安定している、または予測が非常に信頼できることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、安定した天候パターンが予測されるため、計画的な活動が可能です。例えば、農業やイベントのスケジューリングにおいて安心感が提供される可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**: 青いプロットが示す実績データは、横ばい状態に見えます。特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– **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のいずれの予測も、ほぼ一定またはわずかに上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの外れ値が大きく囲まれたマーカーで示されていますが、全体としては非常に異常な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実際のWEIスコアを示します。
– **×マーク**: 予測されたWEIスコア。
– **不確かさ範囲の影**: 予測の信頼区間を示しています。この範囲は比較的狭く、予測が安定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
– 複数のモデルによる予測線は、いずれも一定または同様の上昇傾向を示しており、全体として一貫しています。異なるモデル間の大きな乖離は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データはバラツキがありますが、大きな増加や減少は見られず、予測と実績の間の相関自体はそれほど強くない可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– 実績データの安定性は、気象条件や予測システムの精度が高い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、安定したパフォーマンスを維持できることが予想され、計画の立案や戦略の設定においてリスクが少ないと直感的に判断するかもしれません。
このグラフから、予測モデルが一貫性を持ちつつ、実績データと密接に関連していることが示唆されます。このことは、信頼性のある気象予測が社会や経済活動にとって貴重な資源となることを意味します。
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
1. **トレンド:**
– 実績（青色の点）は全体として横ばいの傾向を示しています。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（ピンク色の線）は、7月15日以降、ゆるやかな上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒丸で示されており、それほど多くはありません。ただし、特定の点で実績が予測範囲を超えることがあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績値を示しています。
– 赤いバツ印は予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、多くの実績点がこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値の間で大きな乖離はなく、予測モデルは比較的一貫性があります。
– 線形回帰（シアン色の線）と決定木回帰（青色の線）も提供されていますが、予測の詳細が異なるため、異なる手法で比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間には強い相関が見られ、予測が実績を効率的に追尾している様子が見受けられます。
– データの密度は高く、一部の外れ値を除いて全体として統一されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、天気に関連するデータの安定性です。大きな変動がないため、日常的な対策を持続することが推奨されます。
– 予測モデルによって提供される未来の指標は、短期的には信頼性が高く、長期的な計画に役立つと考えられます。
– 特に、ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは、今後の気候変動に備えた準備を示唆するかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは、7月1日から7月15日まで横ばいでほぼ一定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は7月15日以降徐々に下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは異常値として示され、黒い円で囲まれています。特に7月の初旬に短期間で発生しています。
– 急激な変動は少なく、全体的に安定した動きです。
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×印は予測データです。
– 黒い円は異常値として特定されたデータポイントです。
– 予測の不確かさは灰色の領域で示されています。この範囲内に実際の値が入る可能性が高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ同様の下降トレンドを示しており、一定の相関があります。
– それぞれの手法の予測はほぼ一致しており、強い相関関係があると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、分布のばらつきは少ないです。
– 予測も実績データに基づいてグラフ全体のトレンドを反映しており、未来への下降トレンドを示している点で一致しています。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネスへの影響**
– 経済的余裕のスコアが全体的に安定しているものの、未来に向けての下降予測が示されています。このことは、今後の経済的な不確実性や圧力を示唆しています。
– ビジネスや個人は、この予測を参考に経済的なリスクに対する備えを強化することを検討する必要があります。特に、異常値の発生頻度が増えた場合、状況の変化に対応できる柔軟な戦略が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）はおおよそ0.6から0.9の範囲で横ばいになっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の円で囲まれた点）がいくつか見られ、特定の日付での急激な変動が確認できます。これは、一時的な健康状態の変化や測定の誤差を示している可能性があります。
3. **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、予測データには赤の「X」が使用されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測のばらつきが視覚的に確認できます。
4. **時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて安定して推移しており、0.6から0.9の範囲内で予測されています。
– 予測手法によってわずかに異なるが、大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は比較的小さいが、予測値の不確かさも考慮する必要があります。
– 不確かさの範囲が広いため、予測は信頼性があるとまでは言えない。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間はこのグラフから、短期間での健康状態（WEIスコア）について、予測が安定していることを感じ取るかもしれません。ただし、外れ値の存在が気になる要素です。
– ビジネスや健康管理において、健康データの監視とともに、予測精度の向上を目指すことで、より効果的な健康管理やリスク管理が可能になるでしょう。
### まとめ
このグラフは、健康状態の短期的な変動を捉えるのに役立ちますが、特に外れ値の原因分析や予測精度の改善が求められます。予測モデルの信頼性を向上させることで、健康管理への実用的な応用が期待されます。
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:
このグラフは、心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の時系列散布図です。視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）はほぼ一定しており、特定の傾向（上昇や下降）は見られません。スコアは概ね0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– 予測データには3つの傾向が示されています。線形回帰はわずかに上昇傾向を示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには明らかな外れ値が見られ、特に7月上旬に顕著です（スコアが0.4以下の点）。
– 外れ値は異常な心理的ストレスイベントの可能性があり、その時期特有のイベントや状況に関連しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績WEIスコアを表します。黒い円で囲まれた部分が外れ値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を表しますが、その範囲内に多くの実績値が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは予測データと比較することで、どの予測モデルがより正確であるかを評価できます。3つの予測モデルは実績データの範囲をある程度カバーしていますが、外れ値の予測は困難だと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績スコアは比較的一定の範囲にあり、予測モデルがいずれもその中に収まっていることから、実績と予測には一定の相関があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネス・社会への影響:**
– このグラフを見た人は、全体的な心理的ストレスがかなり安定していると感じるでしょう。しかし、外れ値は個々の出来事（例えば、特定の期限やイベント）が心理的ストレスに大きな影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、外れ値の発生原因を探ることで、特定の時期や状況におけるストレス軽減策を講じることが重要です。特に、予測に基づいたリソースの配分やストレス軽減施策が求められます。
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**
– 実績（青いプロット）は全体的に横ばいの傾向があります。
– ランダムフォレストによる予測（紫色の線）は、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**
– 黒い輪郭で示されるところに外れ値が存在します。特に、0.8付近の外れ値が集中しています。
– 実績のプロットには密度の変動が見られず、比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を、赤い×は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。これは実績と予測が一般的にこの範囲内にあることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測（ランダムフォレスト）は、ほぼ一致した範囲で推移していますが、わずかに乖離する場所もあります。
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ており、0.65から0.85の範囲に集中しています。
– 予測と実績の間には大きな乖離はなく、強い相関があると見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることは、天候状況がシステムのパフォーマンスに影響をほとんど与えていないことを示唆しており、予測モデルも信頼性が高いことがわかります。
– ビジネスへの影響として、安定した環境が継続すると予測できるため、長期戦略を立てやすい状況と考えられます。
– 社会面では、安定した天候条件による安心感が市民生活の安定にも寄与すると予測されます。
このような洞察から、反応する際の柔軟性や構成するシステムを微調整することで、より良い状態を保つ戦略を構築することが可能です。
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:
以下にグラフの分析とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は全体的に0.6から0.8のスコア範囲内に散らばっていますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、初期の上昇を示した後に0.8で横ばいになっています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測も横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには範囲内でのばらつきは見られますが、大きな外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績AIのWEIスコアを示しており、黒い円で囲まれた部分が異常値を表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は、予測スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は一貫しており、全体的に実績データに近いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは密度が高く、特に0.75前後に多く分布しています。
6. **直感的な人間の感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 予測と実績の間に大きな乖離がないため、モデルの信頼性が高いと感じられます。
– 公正性・公平性の維持が重要な状況であれば、現在のスコアの安定性は好ましいと捉えられるでしょう。
ビジネス面では、予測の信頼性が高いため、天気に基づく決定（例えば、イベントの開催やリソース配分の最適化）がより安心して行えます。社会的には、公平性・公正さの維持が期待される分野で、安定した結果が示されていることはプラスに評価されるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいで、大きな変動がありません。予測における線形回帰（グレー）は水平ですが、決定木（シアン）とランダムフォレスト（紫）はわずかに上昇しています。これにより、将来的にWEIスコアがわずかに向上する可能性があると示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の黒い円で示された外れ値がいくつか存在しますが、それらは範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドット：「実績AI」による実際のデータポイント。
– 赤い×：「予測AI」による予測値。
– 灰色のシェード：「xAI/3σ」による予測の不確かさ範囲。
– 各予測ラインは異なる手法での将来予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測モデルが同様のトレンドを示し、大きな乖離は observed されません。このことから、各手法が一致した結果を出していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横ばいのトレンドがあるため、データは比較的狭い範囲で集中しており、大きな分散は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEI（持続可能性と自治性）スコアが安定していることは、持続可能性の施策が効果的であることを示しており、地域やコミュニティの持続可能な成長に寄与している可能性があります。また、予測における若干の上昇傾向は、今後の改善の可能性を示唆しており、政策決定者にとってもポジティブな指標となるでしょう。社会的には、持続可能性が重視されていることを反映しており、地域の活力や長期的な安定に寄与する可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は、0.8から0.9の範囲で横ばいに近いトレンドを示しています。
– 予測データは三つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なるトレンドを示していますが、いずれも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値がありますが、大きな急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は比較的一定しており、外れたデータポイントを囲んでいます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績データを示し、過去の30日間のWEIスコアを表しています。
– 黒い円は外れ値を示し、特異なデータポイントを強調しています。
– 予測データは異なる色で示されており、複数の手法による将来の見通しを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルによるデータは、全体的に類似した安定性を示しています。ただし、各予測の傾向は微妙に異なるため、モデル間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.8から0.9の間に集中しており、高い安定性を示しています。
– 予測データはモデルにより異なる分布を示しますが、全体的に実績データに似た傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの安定性は、社会基盤や教育機会がこの期間に比較的安定していたことを示唆し、安定した社会環境を反映している可能性があります。
– 予測モデル間の違いは、異なる分析手法による不確実性を表しており、複数の視点からの評価を可能にします。
– ビジネスや社会への影響としては、例えば、教育関連の施策の効果を評価するための基礎データとして、この安定したトレンドは有用です。
このグラフは、予測と現実のギャップを明示しつつ、今後の計画策定の指針となる重要な情報を提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）はおおむね横ばいで、スコアは約0.65から0.85に分布しています。
– 予測データ（線）は3種類あり、直線回帰モデル（青線）は横ばい、決定木回帰（緑線）はやや上昇傾向、ランダムフォレスト回帰（紫線）はさらなる上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– アウトライヤー（黒の円で囲まれた点）がいくつか見られますが、特定の日に他の日と比べて異常な値を示しています。これらが何を示しているか、さらに調査が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際のデータを示し、濃い灰色のゾーンは予測の不確かさを示しています（変動の範囲を示す）。
– 予測の不確かさ範囲は、予測の信頼性を視覚的に示すものとして機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のデータと予測モデルの間に明確な相違がありますが、ランダムフォレスト回帰が将来的には最も高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに周期性や大きな変動は見られません。横ばい傾向が強いです。
6. **直感的な印象と社会的な影響**
– 全体としては、予測モデルがより高いスコアを示しており、社会的なWEIスコアが今後改善する可能性を期待させます。
– 社会的な共生や多様性がこの期間で維持されていることを意味し、これがビジネスや政策立案における重要なポイントになるでしょう。
– 継続的なデータモニタリングと異常なデータポイントの詳細な分析が必要です。
このグラフは、データに基づく政策改善や社会的な介入策の有効性を評価するための重要なツールとして機能し得ます。
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
– **上昇と下降**: 時間帯によって異なるトレンドが見られます。例えば、時間帯19時は序盤と後半で色が変化しており、これがWEI値の変化を示している可能性があります。
– **周期性**: 特定の期間（例えば週単位）での周期的なパターンは顕著に見られませんが、ある時間帯ではトレンドの一定性が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 目立つ色の違い（特に濃い紫色や黄色）は外れ値や急激な変動を示している可能性があります。特に2025-07-02の紫色は注目すべき変動を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の濃淡がWEIスコアの強度を示しています。濃い青色や紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。
– **密度**: 濃淡の変化で密度や集中度の重要性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 期間にわたる色の推移から、日時と時間帯との関連性が示唆され、特定の日の特定の時間帯で特徴的なスコアが観察されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 同じ時間帯の複数の日を比較することで、時間帯ごとのパターンや特徴的な分布を見ることができますが、強い相関は視覚的に認識されません。
### 6. 人間が直感的に感じること、および影響
– **直感的インサイト**: 色の変化から、特定の時間帯における気象の影響が明確になります。例として、夕方から夜にかけてスコアが変動していることが生活リズムに影響を与える可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 周期的な外れ値があると、スケジュールや計画への影響が予測されます。特に、突発的な気象変動に備えるための対策が必要になります。
全体として、このヒートマップは時間と日付を詳細に比較し、気象の変動がどのタイミングで発生するのかを特定するのに役立つ視覚的情報を提供しています。
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:
このヒートマップについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 毎日、特定の時間帯（8時、16時、19時）にデータが記録されていることがわかります。
– 色の変化があるため、時間経過とともにスコアが上下している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月7日の16時のデータ値が低い（暗い色：紫）ことが目立ちます。この日は他の日と異なり大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高低を示します。黄色は高いスコア、紫に近づくほど低いスコアを示しています。
– 各日付ごとに時間帯での変動があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯における異なる日付のスコアの変動が観察されます。例えば、8時のスコアは全体的に高めですが、特に日を追って夜のスコア（19時）が改善している傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に見た場合、8時と16時のスコアは相関しているように見受けられますが、19時は独立して変動している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的には、天候が特定の時間帯や日付に影響を与えている可能性があります。例えば、7月7日の16時の大きな変動は特定の気象現象によるものかもしれません。
– ビジネスや社会的には、気温や天気の変動が人々の活動や利用するサービスに影響を及ぼしている可能性があります。このデータは、効率的なリソース管理やスケジューリングに役立つかもしれません。
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:
以下のヒートマップから読み取れる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 縦軸は時間帯、横軸は日付で、色の変化によりトレンドを視覚化しています。
– カラーバーから、データは特定の時間帯（8時、16時、19時）で取得されたことがわかります。
– 一般的に、明るい色（黄色）が優勢な時間帯（19時、7月5日以降）と暗い色（青、紫）が優勢な時間帯（16時、7月2日〜4日）があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯における急激な変化が目立ちます。特に、暗い色の部分は異常なデータポイントと解釈できます。
– 7月5日から7月6日にかけて、16時のデータが急激に明るい色へと変化しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの変動を示しています。黄色が高スコア、紫が低スコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別のデータがどのように変動しているか、日ごとに同じパターンを持たないことが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月上旬から中旬にかけて、時間帯ごとにスコアの変動が異なることがわかります。
– 特定の日や時間帯にパフォーマンスが集中する傾向は見られませんが、周期的な変動パターンを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– 高スコアと低スコアの違いを背景に、特定の日や時間帯では社会的活動や出来事が影響を与えているかもしれません。
– 高スコアの時間帯を利用した効果的な社会キャンペーンやビジネス展開の可能性があります。
このヒートマップは、異なる時間のパフォーマンスを比較したり、特定の日と時間での活動を最適化するための重要な洞察を提供します。
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:
このヒートマップは、天気に関する特定の変数間の相関関係を視覚化しています。以下にこのグラフから得られるインサイトを述べます。
1. **トレンド**
– 相関マトリックスなので、通常のトレンド分析（上昇、下降など）は適用されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動の概念はヒートマップには直接適用されませんが、低い相関または高い相関が異常と見なされる場合があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤いほど正の相関が強く、青いほど負の相関が強い、もしくは相関が弱いことを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には非常に高い正の相関（0.95）が見られます。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」とほとんどの他の変数において相関が低いことが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の相関は0.95と非常に高いです。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に低い相関（それぞれ0.03）があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このヒートマップから、人々は個人の自治や自由度が他の指標（特に健康状態やストレス）とあまり結びついていないことを直感的に感じ取れるでしょう。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」が非常に多くの要素と高い相関を持っていることから、この要素が他の多くの社会的指標において中心的な役割を果たしていることが示唆されます。ビジネスおよび社会政策において、この要素が非常に重視されるべきであることを意味します。
このヒートマップは、互いに関連する社会的要素間の関係を理解し、より持続可能で均衡の取れた社会を形成するための指針として活用できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体では、各WEIタイプごとのスコアが水平な比較になっています。明確な上昇や下降はなく、カテゴリ間でのスコア比較が主な目的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリに外れ値が見られます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自給自足）」で顕著で、ボックスプロットの外にデータポイントが存在します。
– これは、特定の期間において異常に高いまたは低いスコアが記録された可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の各要素は、中央値を中心としたデータの集中度および分布を示しています。箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までを示し、ひげはデータの範囲を表しています。
– 各カテゴリ間で色が異なることから、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**
– 時系列データの比較ではなく、異なるWEIカテゴリ間のスコア分布の比較に重点が置かれており、全体的な関係性には触れられていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間でデータのばらつきが大きく出ていることから、所得が心理的ストレスに影響を与えている可能性があります。
– 一方、「総合WEI」など一部のカテゴリは比較的安定しており、スコアのばらつきが小さいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、異なるWEIタイプのスコアの安定性やばらつきの違いを直感的に示しています。特定のカテゴリでの外れ値は、その分野での政策や支援が必要とされる可能性を示唆しています。
– 社会的、経済的な要因が、異なるWEIスコアにどのように影響を及ぼしているかを視覚的に理解でき、政策決定者にとっての洞察を提供します。例えば、「心理的ストレス」の外れ値は、心理的健康へのアプローチが必要なことを示唆しています。
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、天気カテゴリに関連するデータセットを主成分分析（PCA）した結果を示しています。以下に主要な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各データポイントが第1主成分と第2主成分の軸に対してプロットされていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 分布は比較的均等で、特定の方向に集まっている兆候はありません。周期性も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイント（特に左上や右下など）が他の点から離れた位置にあり、外れ値として考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、特定の天気指標が重要な主成分にどのように寄与しているかを示しています。
– 色や密度から特別な傾向を示す要素はありませんが、多数のデータポイントが中心付近に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な関係性の模式は見られません。ただし、データポイントの位置関係から、異なる天気要素が第1主成分と第2主成分に対する相対的な寄与についての情報が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られません。
– 分布は比較的分散しており、特定のパターンは観察されにくいです。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、このデータセットが天気イベントの複雑性を示していることが考えられるため、より詳細な解析が気象予測の精度向上に寄与する可能性があります。
– ビジネス面では、エネルギー部門や農業、運輸など天候に依存する業界での計画に役立つかもしれませんが、さらなる詳細分析が必要です。
このPCAグラフは、天気データの多次元性を簡潔に示すための有用なツールであり、天気関連の要因分析に役立ちます。
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。