📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的に0.7〜0.8の間で変動していますが、7月6日と7月10日の0.84, 7月12日の0.86が上昇のピークを示しています。これらの日は異常値としても認識されています。
– **個人WEI平均**: 0.61〜0.82の範囲で推移しています。特に7月8日の0.61は他の日と比べて極端に低い値で、7月12日の0.82は異常値の高い値です。
– **社会WEI平均**: 0.74〜0.89の範囲で、特に7月10日、12日には0.9付近まで上昇しており、ここでも異常値が見られます。
#### 異常値
– 異常値は0.71以下の低い側と、0.82以上の高い側に集中しています。特に、7月6日から7月12日にかけての波が、社会的要因や季節性の変動に由来する可能性があります。この期間は異常値が頻発しており、社会的活動が活発になったことが影響しているかもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解において、長期的なトレンドは波状の上下を示し、明確な増加傾向を持っていないように見えます。季節成分からは、7月初旬と中旬において周期的なピークが確認できます。残差成分に異常な値があることから、単発の社会的イベントや気象条件が影響した可能性があります。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会WEI平均の高い相関が示唆されます。同様に、持続可能性と自治性も強い相関性があります。これらの項目は、総合WEIスコアの変動要因に大きく影響していると考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは、特に集中的なスコアの平均値が多くのカテゴリで観察され、外れ値の存在が確認されています。これらの外れ値は、分析中にも異常値として揺らぎを示しており、データ整合性の観点から注意が必要です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAにおける主要な構成要素として、PC1が44%の寄与率を持ち、PC2が25%の寄与率を持つことが分かりました。PC1は多くの社会的要因が複合的に影響している可能性を示し、PC2は個人の経済的余裕および自由度と自治に細かく起因していると考えられます。
### 結論
– この30日間におけるWEIスコアの変動は、定量的な日常の生活環境と、イベントや季節要因によって大きく左右されていることが明らかになりました。社会的要因の急激な変化がWEIスコアの変動に繋がりやすく、特に7月6日から12日までの間で社会的活動が盛んな時期に、これが顕著に見られます。
– 企業や政策担当者は、これらのデータを基に活動のピーク時間を見極め、効率的なサポートが出来るよう計画を立てる必要があるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は主に横ばいである。
– 予測（線形回帰）は上昇傾向を示している。
– 予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばいを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績に外れ値がいくつか見られる。
– 急激な変動は観察されない。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアであり、黒い円で囲まれたものが外れ値である。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示している。
– 各予測モデルの異なる色の線が示されており、未来の予測を表現している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績スコアと予測スコアの間にはズレがあるが、全体としては一致している。
– 線形回帰のみ予測が上昇傾向を示す。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、特に大きな逸脱はない。
– 外れ値によるノイズがあるが、全体としては予測モデルと概ね一致している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績WEIスコアが一定であることから、天候の安定性が示唆される。
– 予測の上昇が、将来的な天候の改善となる可能性を示唆している。
– ビジネスおよび社会面では、予測に基づいた準備が可能で、特に線形回帰で示された上昇傾向が現実化する場合、プラスの影響をもたらす可能性がある。
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（青い点）は、全体的に横ばいの傾向を示しています。大きな上下の変動は見られず、僅かに安定した状態を維持しているようです。
– 予測データは異なる手法で示されていますが、線形回帰（緑色）および決定木回帰（水色）は横ばいの予測をしています。一方、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は僅かに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒く囲まれた点）は、数カ所確認できますが、全体のデータの範囲には大きく外れていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、予測範囲（灰色のエリア）に多くのデータが収まっています。
– 赤いバツ印は予測AIによる予想地点を示しています。多くの場合で実績に近い位置にあることから、予測の精度は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手段によるデータ（線）は、実績値に基づいて将来的な傾向を示しており、各手法でわずかな違いがあります。しかし、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対する予測範囲（灰色エリア）の中に多くのプロットが収まっているため、予測精度は考慮されているようです。
6. **直感的理解とビジネス・社会への影響**:
– グラフから、人々はこれが安定したWEIスコアを示しており、予測も近い将来で大きな変動が予想されないことを直感的に理解するでしょう。
– これは、通常のビジネス活動が続けられる状況を示唆しており、特に急激なリスクを伴わないことを示しています。したがって、ビジネス計画の変更や緊急の対応は必要ないかもしれません。
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
1. **トレンド**
– **実績（青い実線）：** おおむね横ばいで移動しています。大きな変動は見られません。
– **予測（直線回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）：** 直線回帰（緑）は一定、決定木（青）およびランダムフォレスト（ピンク）は後半上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントに黒い枠線があり、異常値としてマークされていますが、全体の流れに大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績値）：** 毎日の実際のWEIスコア。
– **赤いバツ印（異常値）：** モデルが予測した異常点。
– **灰色の背景領域：** 予測モデルの不確かさ範囲（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と各予測モデルの間に大きな乖離は見られませんが、特に予測が下がらず一定であるため、予測が現実をうまく捉えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は上下に若干の変動があるものの、全体としては安定しており、各予測手法が一定範囲内でこの動きを追随しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– **直感的な洞察：**
– 過去のデータが安定しており、予測も急激な変動を示していないことから、近い将来における天候関連の事象が安定していることが予想されます。
– **ビジネスへの影響：**
– 天候が大きく変動しないことを考慮すると、関連する産業、例えば農業やエネルギー分野では、予測可能で安定した活動ができると考えられます。
このグラフ全体からは、今後の天候が比較的予測しやすく安定していると人間は感じるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の初めから中頃にかけて、実績データは概ね横ばいで、WEIスコアが0.7から0.9の範囲に集中しています。
– 予測データ（三種類の回帰モデル）は、すべて若干の下降トレンドを示しており、特に線形回帰が最も急速に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に少数の外れ値が観察され、これが異常値としてマークされています。これらは通常の変動範囲を超えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 赤い×は予測されたデータポイントを表しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、予測の信頼区間を示しています。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の異なる色の線は、異なる予測方法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと、予測データは重なり合う部分があり、予測データは時間の経過とともに実績データから逸れていっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある程度の安定性を保っていますが、外れ値があるため、データの中心がやや歪んでいます。
– 予測データは下降の傾向が一貫しており、モデルによって予測の詳細が異なっています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– データは経済的余裕（WEI）を示しており、予測が下降傾向にあることは、将来的な経済的な余裕の低下を示唆しています。
– これは個人やビジネスにとって、財政管理などの戦略の見直しを促すシグナルとなるかもしれません。予測の不確かさにも注意が必要で、異なるモデルを参考にすることでより精度の高い計画が可能です。
この情報はビジネスや個人の意思決定において、先を見通すための有益なツールとなります。この種のデータに基づく戦略は、資産管理やリスク評価に影響を与える可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、概ね0.7〜0.8の範囲で横ばいのパターンを示しています。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が黒い丸で示され、特定の日に他のデータポイントと大きく異なる値が観測されています。これらの外れ値は健康状態の異常やデータ収集の誤差を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、赤のバツ印は予測値を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、その内に多くの実績データポイントが収まっています。
– 3つの異なる色の線（青、緑、紫）は、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは主に横ばいですが、予測データはモデルによって異なる挙動を示しており、線形回帰は緩やかに上昇、決定木とランダムフォレストはほぼ一定を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体的に一定範囲内に分布していますが、いくつかの外れ値があり、これが分布に影響を与えています。
6. **直感的な洞察**:
– このグラフからは、個人の健康状態が一定の範囲内に安定していることが示唆されますが、一部の日で異常値が見受けられ、注意が必要です。モデル予測は、それぞれの手法により異なるが、安定的な予測を行っています。
– ビジネスや社会的には、この安定性から、予防保健の取り組みや環境の一貫性が評価でき、外れ値に対するアプローチも重要になるでしょう。
このようなデータに基づく分析は、個人の健康管理の向上や医療サービスの改善につながる可能性があります。
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:
グラフの分析から次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）はおおむね一定の範囲内で変動しています。
– 予測データでは、線形回帰（紫色）はわずかながら上昇傾向を示していますが、決定木（ライトブルー）とランダムフォレスト（ピンク）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中で、1つ顕著な低値（外れ値）が観察されます。
– データ全体としては大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は過去の実績を示し、黒い丸で囲まれたものは外れ値です。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと異なる予測モデルによる将来の見通しとの比較が可能です。
– 線形回帰モデルは他のモデルと比べて異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は密集しており、極端な外れ値を除いては比較的一定の範囲に収まっています。
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**:
– 見た目には安定したパフォーマンスが維持されているものの、一部の外れ値がストレス要因の多様性を示しており、特にビジネスにおいて、ストレス管理や予測の不確定性に注意が必要です。
– 社会的には、ストレスが特定の時期に集中する可能性があり、それに対する対応策が求められるかもしれません。
このグラフは、心理的ストレスのトレンドと予測のモデル間の違いを理解するのに役立ちます。予測の違いは、異なるアプローチを評価し、最適な方法を選択する際に重要です。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治に関するWEI（Well-being Index）スコアを30日間にわたって記録したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間中ほぼ横ばいです。大きなトレンドの変動は見られません。
– 予測値（紫、シアン）のトレンドはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが黒い円で囲まれており、これは外れ値を示しています。主に軸から離れた位置に示されています。
– データの密集が見られる一方で、急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青色）は、実際の観測値を表しています。
– 予測では、三種類の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、紫の線がランダムフォレスト回帰を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、大体一致していますが、予測の精度による不確かさがあることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間には一定の相関が見られます。
– データの多くは0.6から0.85の範囲で分布されています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、個人の自由度と自治に関して大きな変動や問題がないことを示唆しています。
– ビジネスや社会において、健康的な自由度と自治が維持されている可能性があり、特に大きな介入は必要ないと考えられます。
– 予測モデルの傾向に基づき、今後も安定した状態が維持される可能性がありますが、外れ値の存在には注目が必要です。
全体として、このグラフは、個人の自由度と自治において、現在は安定した状態を示しており、将来的にも特に大きなリスクは見られないことを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は、おおむね横ばいを示しています。ただし、ややばらつきが見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、急上昇した後で横ばいとなっており、他のモデルと異なる挙動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰による予測には、トレンドライン（紫）が途中で急激に上昇している箇所が見られ、他の推定と大きく乖離しています。
– 実績データは、予測の不確かさ範囲内におおむね収まっていますが、一部のデータ点はこれを外れる可能性のある「異常値」としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測されたデータポイントを示します。これらの大部分は予測範囲内に収まっています。
– 異常値として黒い円で囲まれたデータは予測範囲外に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが示されており、特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと異なる挙動を示しています。これは特定の条件下でより優れた予測性能を持つことを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と他の線形回帰や決定木回帰の予測は比較的一貫した相関を示しているが、ランダムフォレスト回帰は異なるパターンを持っています。
6. **直感とビジネス／社会への影響**
– 人間がこのグラフを見ると、ランダムフォレスト回帰の異常な上昇トレンドに注目する可能性があります。これは予測精度の向上や変化に敏感な新しい方法を求めるきっかけになるかもしれません。
– 公平性や公正さがテーマであるため、予測精度の向上が社会的な公平性の改善につながる可能性があります。特定の条件下での予測性能に対する洞察を得ることができれば、天候に関連した公平性の問題をより効果的に解決できるでしょう。
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（実績AI）のデータポイントは、約0.8から1.0の範囲で横ばいしています。全体として安定したトレンドが見られ、特に大きな上昇や下降はありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、わずかに増加する傾向があります。一方、予測（決定木回帰）と予測（線形回帰）は一貫して一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には数点の外れ値（黒い円）が見られますが、これら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**
– 青い点は実績値を示しています。全体的に密集しており、範囲は一定しています。
– 赤い「×」は予測値を示しており、青い点よりも少数ですが、ほぼ同じ範囲の中で変動しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、多くのデータポイントをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは互いに密接に関連しており、予測モデルは過去の実績を基にした適切な予測を行っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには高い相関があると考えられ、予測は実績に基づいて精度の高い推移をしています。
– 分布は狭く、中心の範囲で集中しています。
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**
– 人間はこのグラフから、安定した状況と高い予測精度を直感的に感じ取るでしょう。これは持続可能性の指標として信頼性があることを示唆しています。
– 社会やビジネスの観点から、予測が安定しているため、天気に関連する意思決定（例：農業の計画、イベントの企画など）がより予見可能であると評価されるでしょう。
この分析に基づき、今後の施策に役立てることができ、持続可能性と自治性の向上に資すると思われます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、0.8から1.0の範囲でほぼ横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、徐々に上昇するトレンドを示しています。
– 線形回帰（青の線）と決定木回帰（緑の線）は、ランダムフォレストよりも低い値で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたデータがありますが、全体のトレンドには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**
– 青い点は実績データを示し、全体的に安定しています。
– ピンク、青、緑の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データよりもスコアが高く、予測モデルが実績の変動を十分に捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データ間には大きなずれが見られ、モデルの改善が必要かもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測を上回っているため、予測モデルの改良が求められます。このギャップを埋めることは、天気や社会基盤に関する意思決定をより効果的にするために重要です。
– また、異常値が多くないため、データの質は比較的高いと見受けられます。
このグラフから、予測モデルの精度向上が社会基盤や教育機会の評価に直接的に寄与する可能性があることが分かります。予測の改善は、今後の計画立案や意思決定の精度向上に大きく貢献します。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）のスコアはおおむね横ばいであるように見えますが、月末に向けて若干の上昇が見られます。
– 予測（ピンクの線）は上昇傾向を示しています。このことは、将来的にWEIスコアが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**
– 外れ値として黒い円で強調されたポイントがいくつかあります。これらは他のデータポイントと比べてスコアが顕著に異なります。
– 最初の期間にはデータのばらつきが大きく、その後に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、予測値（赤い×印）を含んでいます。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、大部分の実績データを包含しています。
– 予測ラインには異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が適用されており、それぞれ異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間において、線形回帰とランダムフォレストは類似の傾向を示していますが、決定木回帰はより保守的な直線予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには、特定の期間におけるスコアの幅広い分布がありますが、全体として大きな上昇または下降は確認できません。
– 予測モデルにより、短期的な予測では異なる結果が得られる可能性が示されています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの上昇予測は、社会的な共生、自由、ダイバーシティの向上を示唆しており、政策策定者や社会運動にとって価値ある情報です。
– 外れ値は特定の期間に異常な社会的状況が発生した可能性を示唆しており、これらを詳細に分析することで、潜在的な問題を特定・解決する手がかりとなるかもしれません。
このグラフは、複数の予測と実績を通じて社会的指標の動向と未来の可能性を視覚化しています。それは短期的な変動だけでなく、長期的な戦略構築にも役立つでしょう。
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:
以下にグラフの分析を記します。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なる色合いが見られ、明確な日ごとの周期性は見られませんが、時間帯による変動が存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時と、2025-07-06の同じ時間帯で、濃い紫色があり、他の時間帯に比べて低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの高低を示しており、黄緑色から紫色のグラデーションで、小さい値から大きな値への変化を表しています。
– 紫色がWEIスコアの低い状態、黄色に近い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**
– 日付ごとに異なる時間帯でのスコア変動が見られ、日中や夜間で変化する様子が可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（主に16時や19時）におけるスコアの変動が目立ちます。他の時間帯に比べて大きな変動を示すことが多いです。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、特定の日や時間帯に天気やその他の要因でスコアが顕著に低くなっているのが注目されます。
– ビジネスや社会への影響としては、急激な減少が起こる時間帯に対して予防策を考慮する必要があるかもしれません。また、特定の日付や時間に特化したプランニングが求められる可能性があります。
このヒートマップは、天気条件の変動や特定の週間パターンの理解に役立つでしょう。
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ができます。
1. **トレンド**:
– 時系列的に見ると、色の変化はゆるやかであり、大きなトレンドの変動は認められませんが、日付によって微妙な変化が見られます。
– 日中（8時から16時）の範囲でやや異なる色合いが連続しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日8時と7月7日19時の部分に、特に濃い青紫の区画が見られ、他の日や時間と比べて急激な変動を示している可能性があります。
– これらは通常の範囲を外れた外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示しており、色が濃いほど低スコア、薄い緑や黄色に近づくほど高スコアを意味します。
– 時間ごとに色の違いがあるため、特定の時間帯においてスコア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**:
– 時間帯ごとに異なる動きがあるため、日中（8時から16時）の活動と夕方以降の違いが見られます。
– 特に16時以降はほとんどの色が濃い目で揃っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体としては、色のばらつきが大きく、連続した高スコアや低スコアの周期が見られないため、全体的な相関は薄いと考えられます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 日中の活動においてスコアがやや高く、経済的な生産性が上がる時間帯があると考えられ、業務の最適化が可能です。
– 外れ値は何らかのイベントや異常事象によりスコアが変動した可能性があり、注意が必要です。
– ビジネスや社会では、特定の時間におけるパフォーマンスの向上や低下が、対策や改善のヒントを提供するかもしれません。
この解析に基づいて、特定の時間帯の把握やイベントによる影響の観察が重要であることが考えられます。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、一定の期間で安定した色（得点）を示しています。
– 時間帯によっては急激な色の変化が見られますが、明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月5日から7月8日、19時台では明るい黄色で非常に高い数値を示しています。
– 他の時間帯でも明らかに異なる色が見られ、一時的なスパイクが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– カラースケールは、濃い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを示します。
– ヒートマップ形式で、時間と日付の関係が視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが変動しており、時間帯よりも日ごとの変動が明確です。
– 特定の時間帯や日付でスコアが突出していることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（19時）の一部で高いスコアが集中しています。これが時々重なる日もあります。
– スコアは全般的に0.74から0.88の間に分布しています。
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**:
– このデータは、日常のある特定の時間や日が社会的に特に活発であることを示唆しています。
– 高いスコアの出現は、特定のイベントや天気条件など、社会的活動が活発化する要因がある可能性があります。
– ビジネスの観点からは、これらの高いスコアの時間帯や日付に準備を整え、サービスや商品を提供することで潜在的な利益を得られるかもしれません。
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には、WEI（天気に関連するエコノミックインデックス）が各カテゴリでどのように相互関係しているかが示されています。以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップで直接観察できませんが、異なるWEI項目間の相関関係は、一定の期間で他の指標に影響を与える可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が-1または1に近い場合、非常に強い負または正の相関を示しますが、特に-1や1に近い値はあまり見受けられず、強く極端な外れ値はなさそうです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤は正の相関、青は負の相関を示し、白は相関がないことを示します。
– 総合WEIと個人WEI平均や社会WEI（公平性・公正さ）との間に強い正の相関があります（0.82）。
– 個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI平均にも高い正の相関があります（0.84）。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各WEI項目は30日間の時系列データに基づいており、これらの項目間の相関は、各要素が日々どのように関係しているかを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（経済的余裕）には正の相関が強く、政策や社会状況が個人の経済状況に影響を与えている可能性があります（0.95）。
– 一方、社会WEI（社会基盤・教育機会）と個人WEI（心理的ストレス）の相関は低めであり（0.11）、これらの要素が独立して機能する可能性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このマップは、経済的な余裕や心理的ストレスが他の社会的要素とどのように連携しているかを理解する上で有用です。
– 高い相関関係が示されている領域に注目することで、政策立案やビジネスの意思決定においてどの分野がより強力に影響し合っているのかを見極め、効率的にリソースを配分するための手がかりを得ることができます。
このヒートマップを通じて、天気関連のインデックスが個人および社会の複数の側面とどのように関連しているかを視覚的に理解することができます。
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:
以下は、提示された箱ひげ図に基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは高めで、スコアの中央値が0.7から0.9の範囲に収まっている。
– 各カテゴリ間で大きな上昇や下降のトレンドは見られないため、全体的には横ばいの傾向。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値（特に平均値から大きく離れた値）が見られる。「個人WEI（経済的負担）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で目立つ。
– 外れ値は異常な状況や特定のサブグループの存在を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は特定のカテゴリ間の違いを視覚的に強調している。
– 箱ひげ図の箱の大きさは、WEIスコアの分散の度合いを示し、広い箱はばらつきが大きいことを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは直接的には示されていないが、30日間の平均的な分布を見る限り、各カテゴリ内でスコアが安定していると推測できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値は比較的一貫性があり、スコアが高めである。
– 分布の幅はカテゴリごとに異なり、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で特に広い。これはこれらのカテゴリで多様な評価がされていることを示している。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、一般的に天気関連の感じ方がポジティブであることを示しているかもしれない。
– 外れ値やばらつきは、特定の課題領域（例えば経済的負担や公平性）における取り組みが必要であることを示唆する。
– ビジネスでは、これらの結果を活かして気候変動への適応戦略の策定や、ターゲット層におけるマーケティング活動の改善に役立つ可能性がある。
この分析を基に、さらなる具体的な調査やデータの活用が可能です。
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日間の天気データを主成分分析（PCA）で視覚化した散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、データは全体として中央に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントがグラフの外側に位置しており、これらは外れ値と考えられます。特に、第2主成分が0.2以上の範囲にあるポイントが目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは第1主成分（寄与率0.44）と第2主成分（寄与率0.25）の軸に基づいています。これらはデータの変動を示しており、第1主成分がより大きな影響を持っています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列としての明確なパターンは識別できませんが、密度の高い部分は特定の時期にデータが集約されている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間の相関は低く、ほぼ独立しています。この結果は、異なる天気要素が異なる方向に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフを見ると、天気パターンが単一の要因ではなく複数の要因によって構成されていることを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、気候関連の意思決定において、多因子的なアプローチが必要であることが示唆されます。例えば、農業やエネルギー計画において、予測の精度を向上させるために複数の気候要素を考慮する必要があります。
このグラフは、気象条件がどのように変動しているかを分析し、それをもとにした戦略的な決定をサポートするのに役立ちます。
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。