📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づくWEIスコアの詳細な分析結果です。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– スコアは0.71から開始し、特定の日に上昇または下降を示しています。7月6日以降に0.84という高いスコアが何度か観察されましたが、再び下降しました。この短期間の上昇と下降は、特定の外部イベントや一時的な条件の改善によるものと考えられます。
– **個人WEI平均**:
– 初期のスコアは比較的安定（0.675〜0.775）に推移しており、7月8日に0.61まで下落。この期間の健康状態や経済的要因が影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**:
– 7月6日に0.89のピーク、これも一過性の外部要因や季節的なイベントによるものと考えられます。
### 2. 異常値
– 高いスコアの異常（例：7月6日、7月7日）は、イベントや良好な社会的出来事を反映していると考えられます。低いスコアは通常、健康または経済的ストレスに関連しています。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 一般的に、月初めにスコアが下がり中旬に改善する傾向があることから、この期間に人々の社会的活動が増加する可能性があります。
– **トレンド**: 長期的に見ると、全体的なWEIスコアは安定的ながらも微細な波がみられます。
– **残差**: 残差に大きな変動は見られず、データに説明できない大きな外乱は少ないようです。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態の間に強い正の相関が見られます。経済的な安定が健康に与える影響の大きさが示唆されています。
– 社会的な双方向性（公平性・持続可能性）間でも強い相関が観察されます。これは、コミュニティや社会基盤の成熟が持続可能性の向上に寄与していることを示しています。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**における異常値は、通常のばらつきから大きく外れたスコアの日付として強調されています。分布は全体的に0.7〜0.8の範囲で集中しており、特定の条件下でこれを外れるものが異常とみなされます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (44%)**: 主に個人の健康やストレス管理が大きな寄与をしているようです。健康のケア改善プログラムがPC1に影響を与える可能性があります。
– **PC2 (25%)**: 社会基盤や教育機会が大きく寄与しているようで、公共インフラの向上がこのPC2に影響していると推測されます。
以上の分析を通して、個別の要因がWEIスコアにどのように影響しているかを理解するのは重要であり、データに基づく政策決定や改善点の特定に役立ちます。全体的な安定維持には、個人の健康と経済的安定の強化、社会的持続可能性の向上が鍵となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は横ばいで、WEIスコアが安定している印象を受けます。また、予測（赤色X）も同様に安定していて、特に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒の円）が左側に見られ、これが予測の誤差や一時的な異常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**
– 青色は実績のAIデータ、赤色のXは予測データを示しています。予測した枠からの乖離（灰色の帯）が小さく、予測範囲内にデータが収まっていることが見て取れます。
– 緑色のプロットは前年の実績データであり、現在のデータとの比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は大体一致しており、予測モデルが実際の動きを捉えている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績と予測が一致しているため、モデルの正確性が高いと考えられます。データ間の相関性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– この安定したトレンドは、天気の影響を受けにくい状況を示している可能性があります。ビジネスにおいては、安定した供給や計画が可能であることを意味し、長期的な戦略を立てる際に安心材料となります。
– 異常値や予測範囲からの乖離が少ないことから、リスク管理のための予測モデルがうまく機能していると考えられます。
全体として、グラフからは安定性と精度の高い予測が確認でき、これは天気に関するプロジェクトの管理や計画にとってポジティブな指標となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– データは2つの明確なセグメントに分かれています。2025年7月から2026年3月までの期間と2026年7月の期間です。
– 両セグメントともに、個々のプロットが示すスコアはほぼ一定しており、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**
– 最初の期間には、異常値がいくつか見られ、実績AIのプロットからやや外れた地点に存在しています。これらは特異な気象条件や異常なイベント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**
– 青のプロットは「実績AI」を示しており、実際の観測データを表現しています。
– 緑のプロットは前年度のデータで、過去との比較が可能です。
– 紫、シアン、ピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を表し、これらの比較がどの手法が最適かの判断に寄与します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間の比較が行え、それぞれの手法が実績データにどの程度一致しているかを評価できます。
– 予測のバリエーションは、データの特異性や変動性に対する異なる敏感性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が実績データ近傍に重ならない場合、外的要因が影響している可能性が考えられます。
– 予測の範囲（標準偏差×AI/3σ）はデータの分布に対する事前の期待値を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じる可能性があるのは、一定期間ごとのデータ収集のギャップと予測の多様性。
– ビジネスや社会への影響では、このデータと予測モデルを用いることで、気象条件の変動に対する準備や対応がより迅速かつ正確になる可能性があります。また、異常気象の予測精度を高めることで災害対策を強化する手段として活用できるかもしれません。
このグラフからは、データ集約方法や周期的な記録の方法、様々な予測モデルの可能性を考慮した戦略的な意思決定が見込まれます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとして、実績データが左側、前年データは右側に分かれて表示されています。
– 実績データ（青）は短期間に集中しており、一定の値周辺に密集しています。
– 前年のデータ（緑）は互いに密集しており、後半に向けてわずかに上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– おそらく異常値が青い実績のデータセットに複数存在していることが示されていますが、それらのデータがどの程度影響を及ぼしているかは不明です。
– 線形回帰や決定木回帰など複数の予測方法が線として表示され、それぞれの予測が少し異なっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによるデータで、一部には外れ値が存在しています。
– 緑色のプロットは前年データを示しています。
– 赤いマーカーは予測データで、それに対するさまざまな回帰分析結果が別の色の線として示されています。
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の間に目立った相関は示されていないが、予測手法の結果がそれに基づいて区別されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと前年データが異なる期間に分布しており、予測データがこれらの観点から補完されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが短期間に集中しており外れ値も含まれているため、データ収集や処理の正確性および安定性が課題になるかもしれません。
– 前年データの密集したクラスターは、長期的なトレンド分析や予測の信頼性を高めるために過去のデータがどれだけ有効か再検討する必要がある可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策の決定においては、異常値の原因分析を行い、データのさらなる精度改善が求められるでしょう。
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:
以下はグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に、青色の点で「実績」のデータが集中しており、スコアは比較的高いところで安定しています。
– 右側には、前年の「比較」データが緑色で表示され、これも同様に高いスコアで安定しています。
– 散布図に明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円の異常値が少数見られますが、全体的な分布から大きく逸脱しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、予測とは異なる位置で測定されています。
– 緑色の前年比較は、過去のデータとの関係性を示しています。
– 予測のデータは線で示され、時系列での未来の推移を推測しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績と緑の前年データは、高い類似性があり、一貫して高いスコアに留まっています。
– 予測データは、実績に基づいているが、若干の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データのWEIスコアはほぼ同等で、高い相関が考えられます。
– 異常値の存在はあるが、極端な影響を与えていないように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定していることは、個人の経済的余裕が持続的にあることを示唆しており、ポジティブな経済指標とも取れます。
– 安定したスコアは、経済的な不安定さが少なく、日々の生活の安定をもたらしている可能性があります。
– 天気の影響が直接的に見えないため、他の要因による経済的余裕の維持が示唆されます。
全体的にグラフは、個人の経済状態が比較的良好で安定していることを示しており、予測もそれに基づいておおむね一致しています。
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:
このグラフは、天気に関連した個人の健康状態（WEIスコア）の360日間にわたる時系列データを示しています。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**:
– 初期の段階ではデータが密集しており、その後大きく間隔が空いています。全体としてのトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータポイントの中に黒い丸（異常値）が数箇所ありますが、頻繁に発生しているわけではありません。
– 真ん中の期間にはデータが全くないため、急激な変動や一定期間のデータ欠如が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、緑の点は前年データです。
– 紫、青、及びピンクの線は異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれのモデルが異なるアプローチで予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データには重複はありませんが、予測と実績の間に大きなズレが見られることから、予測モデルの調整が必要とされるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は均一ではなく、初期と後期に集中しています。予測データと実績データの相関を見つけるためには、データの完全性が重要です。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– データが存在しない中央の期間があるため、システムやデータ収集の問題が示唆され、改善が必要であることを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、予測精度やデータ可用性の向上が求められることがあります。その改善により、個人の健康状態に基づく具体的な行動指針を示すことが可能になるでしょう。
このグラフを改善し、より良いインサイトを得るためには、データ欠損の調査と異なる予測モデルの精度向上が鍵となります。
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:
グラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– データの初期には、実績と予測の両方が比較的高い位置にプロットされていますが、その後、データは途切れています。その後、前年度のデータが低い位置に密集しています。この大きなギャップは、期間中の心理的ストレスのレベルに大きな変化があった可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で異常値が複数認識されており、これが何らかの要因よって心理的ストレスが極端に高まった時期であること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**:
– データポイントは異なる色とマーカーで示され、実績や予測、異常値、前年度データという異なる要素を示しています。初期の実績（青）の分布と、後半の前年のデータ（緑）の分布の位置の違いが顕著です。
– 予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの手法で示されていますが、それらの有効性はグラフからは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 以前のデータと現在の予測データは大きく異なります。特に、心理的ストレスの水準が大きく低下しているため、この変化の原因を検討することが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと異常値の密度は、当時のストレスの水準が非常に変動していたことを示唆します。一方、後半の安全な範囲内の密集したデータは安定した状態を示しています。
6. **直感、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の高いストレス水準は、環境の変化や個人の健康問題などさまざまな要因の影響を受けた可能性があります。近年の低下は、適切なストレス管理や環境条件の改善による影響と考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、個人のストレスレベルの低下は生産性の向上や健康増進に寄与する可能性があります。また、異常値の期間には特別な対策が必要だった可能性もあります。
この分析から、心理的ストレスの変動要因をさらに調査し、改善のための施策を講じることが重要です。
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WEI（自由度と自治）のスコアを示す時系列散布図です。以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの前半部分（2025年7月から2025年11月）は、実績（青い点）が0.8付近に固まっており、ほぼ一定しています。
– グラフの後半部分（2026年5月から2026年7月）は、予測（ランダムフォレスト回帰）が適用されていますが、前年度（緑の点）とほぼ同様の値（0.8付近）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績の点の中にいくつか異常値（黒い円で囲まれた点）が存在しますが、全体の分布から大きく外れるものではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は過去の実測値を示します。
– 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）が紫とピンクで示されていますが、これらは密度的にほぼ一致しているようです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績の範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータと現在の予測には強い一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータはほぼ一致し、高い相関があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人のWEIスコアが安定していることは、個々の自由度および自治の均一性を意味する可能性があり、社会的には安定した環境を示唆していると言えます。
– ビジネスの観点からは、予測の精度が高いため、将来的な計画や戦略立案においてこのモデルを利用することで、リスクを低減できる可能性があります。
全体として、このグラフは比較的一貫したデータセットを示しており、予測は過去のデータと良く一致しています。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **多様な予測手法**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測があるが、特に決定木回帰の曲線は急に立ち上がっている。
– **予測のばらつき**: 原則的に（実績AI）のデータが最初期に集中しているにも関わらず、予測では後期にばらけている。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 黒の円で囲まれて表示されており、実績データの一部が異常であると示されている。
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰が急激に増加している箇所が目立つ。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）と予測（赤）**: 実績AIの結果と、その予測の比較がしやすい。
– **予測の不確かさ（グレー）**: xAI/3σ 範囲が特に序盤で広がりを持っているため、予測精度の不確かさが示唆される。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の対比**: 実績AIのほとんどは年度の前半に集中しているが、予測はより後半にかけて展開されている。
– **前年データ（緑）との比較**: 前年のデータも後半に集約されており、前年と今年のトレンドの類似点が考えられる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関の欠如**: 予測と実績の間では一致していない傾向が見受けられる。
– **密度分布**: 短期間でのデータの密集度が高く、グラフの後半に向けたデータはまばら。
### 6. 感じることと社会への影響
– **予測への不信感**: 序盤のデータ密集により、データセット全体の予測精度に疑念が生じるかもしれない。
– **意思決定の改善**: 特に何らかのクリティカルな意思決定が求められる場面では、データの汎用性や精度を向上させる取り組みが必要とされる。
– **ビジネス戦略への影響**: 天気に関連するビジネスの戦略においては、特に後半の不確実性を織り込んだ計画を練ることが重要となるだろう。
このグラフを見た人は、予測のばらつやデータの集中により、現状では不確定要素が多いと直感する可能性が高いです。特に長期にわたる予測には慎重さが求められます。
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:
このグラフについて、次のように分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間に分かれています。2025年9月から2026年5月にかけて、WEIスコアは0.8から0.9の範囲で維持されています。
– 線形回帰モデルと決定木回帰モデルの予測は安定しており、特に目立った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**:
– グラフには異常値としてマークされた点がありますが、WEIスコア全体が狭い範囲内に収まっているため、急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データで、赤の「×」マークは予測データを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、データが比較的一貫していることを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる線で示されており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、実測値と予測値の間には高い一致が見られ、多くの予測モデルが類似の範囲で予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各データセットは、狭い範囲に集中しており、スコアの安定性を示しています。異常値がいくつか存在しますが、全体のトレンドを乱すほどの影響はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、このデータから持続可能性と自治性が高い安定した状況を直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、持続可能性が一貫して高いあるいは安定していることは、計画の見通しを立てやすくするための重要な要素です。
– 予測データが実績値とよく一致していることから、モデルの精度が高く、将来の計画に役立ちます。
この分析によって、全体の安定性と予測モデルの信頼性が確認され、持続可能な戦略立案に役立てることができると考えられます。
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
### 1. トレンド
– **上昇/下降**: グラフ全体を見渡すと、データポイントは二か所に集中しており、全体の動きとしては大きな上昇や下降がないようです。実績と予測のスコアは、高い位置で安定していることが伺えます。
– **周期性**: 現時点での表示では周期性は突出して見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グリーンの「前年（比較AI）」ポイントが他のスコア群とは離れた場所に存在しており、年度ごとの比較で異なる結果を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の暗示**:
– **青色（実績AI）**: 実績値を示し、全体的に高いスコアを維持しています。
– **赤色（予測AI）**: 現在の評価日における予測を示しています。
– **黒色（異常値）**: 出現していませんが、異常が検出されればこの色に注目。
– **灰色の影（予測の不確かさ範囲）**: スコアの上下限を示し、予測の信頼性を提供しています。
– **緑色（前年比較）**: 前年に比べたデータを示しますが、全体的には今年と大きな差があるようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれの予測が類似の高いスコアを示しているため、予測が安定していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全般として、分布に大きなばらつきはなく、スコアが高い位置に集まっていることが特徴的です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **社会的評価の安定**: スコアが高い位置にいるため、社会的に安定したインフラおよび教育機会が提供されていることを示唆しています。この安定はビジネス環境や地域施策の強化に寄与し、信頼性のある社会サービス提供の基盤を強めています。
– **前年との比較**: 緑のポイントが示す前年のデータとの差異は、持続的な改善や、特定の新たな施策の導入効果を反映している可能性があります。
このグラフは、安定性を示しつつも更なる向上の余地があることを直感的に伝えています。
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:
# グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの最初と最後でデータが分かれています。最初の期間（2025年半ば）は多くのデータポイントが密集していますが、最後の期間（2026年半ば近く）は比較的密にプロットされています。全体的なトレンドの特徴は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分に異常値（黒い輪で示されたデータポイント）が確認できます。これは標準的なパターンからの逸脱を意味します。
3. **各プロットや要素**
– データは異なる方法で表示されています：
– **実績（青色）**: 実際に観測された値。
– **予測（赤色）**: モデルによる予測値。
– **異常値（黒の囲み）**: 他のデータからの逸脱。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼性を示す。
– **予測のモデル（紫色、ピンク色の線）**: 異なる回帰モデルの予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の初期部分では実際の値とそれに近い他のモデルが示されています。後半の部分は前の年の比較データ（緑）が中心で、将来的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の部分では実績値と予測が緊密に関連しているように見えますが、異常値が存在します。後半の部分では過去のデータとの比較が中心で、新しい動きが反映されているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期段階の異常値は、特定の気象条件や社会的要因の変化を示している可能性があります。これは予測モデルの改善や異常検知のメカニズムの強化が必要であることを示唆しています。
– データの密度や色の分布は、特定の時期に重要なイベントや政策の変更があったことを示唆しているかもしれません。これにより、社会的なインフラの改善や取り組みに影響を与える可能性があります。
このグラフから得られる知見は、長期的なプランニングや政策立案の際に考慮することで、持続可能な社会の推進に寄与できるでしょう。
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:
このヒートマップは、時間帯と日付における総合WEIスコアを示しています。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の日付や時間帯でスコアが上昇または下降している様子が見られます。
– 色が濃い部分は比較的スコアが低く、明るい部分はスコアが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に暗い紫色の部分（2025-07-03の16時）は目立つ外れ値としてスコアが低いことを示しています。このような変動は異常な天候条件を示すかもしれません。
3. **密度と色の意味**:
– 色が明るい部分（緑や黄色）はスコアが高く、理想的または望ましい天候条件を示す可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 同一の日付でも時間帯によってスコアに大きな違いがあり、時間帯ごとの変動が観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの時間帯で比較的安定した（緑から青の色合い）スコアが見られ、特定の時間でのみ異常が観測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 日中の時間帯（例えば16時から19時）でスコアが安定していると、通常どおりに野外活動やイベントが行えることを示しています。一方で外れ値が現れる時間帯は要注意で、特別な対応が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に集中した活動やイベントを計画するのが良いかもしれません。
全体として、天気や気象条件の変動をリアルタイムに観察し、適切に対応するための重要な洞察が得られるグラフです。
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、特定の期間における時間帯ごとの天気に関する個人WEI平均スコアを示しています。以下に、観察された特徴とその洞察を説明します。
1. **トレンド:**
– スコアは全体的に横ばいであるように見えますが、特定の時間帯に色の明るさが変化していることから周期的なパターンが示されています。
– 16時以降からスコアが比較的高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月7日および8日の8時と19時の時間帯で、明らかにスコアが低くなっています（紫色が示す低スコア）。
– 他の時間帯と比較してこれらの日のスコアが急激に変動しており、異常な気象条件があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– カラースケールはスコアの大きさを示しています。明るい黄色が高スコア、暗い紫色が低スコアを表しています。
– 色の変化が頻繁に起こっている時間帯は、気象条件が変わりやすいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯と日付の組み合わせでスコアが変化しており、時間帯による気象条件の影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日中の時間帯（特に16時と19時）のスコアが高めになっていることから、午後に快適な天気が続く傾向があると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 気象条件が変動しやすい時期である可能性があり、一部の時間帯では活動に影響を与えるかもしれません。
– 異常な低スコアの発生は、特定の天候イベント（例えば嵐や豪雨）が予想外の変動を引き起こした証拠かもしれず、この時期の気象予測やイベント計画に影響を与える可能性があります。
総じて、このヒートマップは特定の時間帯における気象パターンを示しており、これによりスケジュールや活動の計画に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
このヒートマップを見て、以下のインサイトを得ることができます。
1. **トレンド**:
– 各時間帯でのカラーの変化はあまり見られず、横ばいの状態が多いようです。特に、8時と16時には一定の色が続く印象で、周期性はあまり見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の7月5日は、比較的低い値を示しています。ここで急激な変動が発生しているようです。
– 19時では、7月6日の明るい黄色が他の日と比較して高いスコアを示しています。この日だけ急上昇していることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化が比較的なだらかであるため、安定している時間帯があると考えられます。緑から黄色にかけての変化は、スコアの向上を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と16時におけるスコアの関連性は低く、それぞれ独立して動いている可能性があります。19時には高スコアの日が混在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高い時間帯が19時に集中しているように見えます。これは、人々の活動や天気の影響を受けているかもしれません。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 午後や夕方にかけてスコアが上がる傾向が一部見られるため、夕方の時間帯における活動や天候の影響が関与している可能性があります。
– 産業やビジネスとしては、夕方の時間にイベントやマーケティング活動を集中的に行うことが効果的かもしれません。
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:
このヒートマップは、天気に関連する様々なWEI（ウェザー・エンバイロメント・インデックス）の項目間の相関関係を示しています。次に、これを基にした分析を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは相関関係を示すため、時系列のトレンドは直接示されていませんが、強い相関は一貫した関係性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個別の相関係数が極端に高い（1.00に近い）または低い（-1.00に近い）場合、特定の出来事や外れ値を示している可能性がありますが、このヒートマップにはそのような値は見受けられません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど強い負の相関を表します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い正の相関（0.95）が見られます。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」も0.82と高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、WEI項目間で明確な正の相関が多く見受けられ、人々の生活環境における要素が複雑に絡み合って影響を及ぼしていることを示しています。
– 一部の相関は低く、多様な要素がそれぞれ独立して機能している部分も示されています。
6. **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**:
– 強い相関が示される項目は、政策形成や環境計画において重要な焦点となる可能性があります。例えば、教育機会の増加が公正さや多様性の保障にどのように寄与するかを理解するための手がかりになります。
– 企業は、各項目間の関係性を通じて、マーケティング戦略や製品開発に活用できるでしょう。
このヒートマップは、相関性を視覚化することで複雑なデータセットを理解する助けになり、社会的および環境的な指針を策定するための土台を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体では、横ばいの傾向が見られます。カテゴリーによってスコアに大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」など）で外れ値が多く見られます。これらは異常値として特定のイベントや条件によって引き起こされた可能性があります。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」では、中央値が相対的に低く、その範囲も広いため、変動が大きいことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 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。
– 箱の外の線（ひげ）はデータの範囲内に収まる最大・最小値を示し、その外にある点は外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI」と「個人WEI」の間に若干の差がありますが、全体として大きく変動しているカテゴリはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を直接示す情報はありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の維持）」の間には、分布の幅と中央値の位置が異なるため、相関の方向性や強さに違いがある可能性があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人々は「個人WEI（経済的余裕）」の低さに対して関心を持つかもしれません。これは経済的な不安定さを示しており、社会政治的に支援が必要であることを示唆します。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の維持）」のスコアが相対的に高めであることは、社会的な取り組みが進んでいることを示し、これをさらに強化していくことで社会全体の幸福度が向上する可能性があります。
このような分析は、各カテゴリに対する政策決定や資源配分における有益な情報を提供することができます。
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、天気のデータを元にWEI（恐らく気象指標の一種）構成要素を主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドはありません。点は散らばっており、全体的に特定の方向へ向かう傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下に少し離れた点があり、これらは外れ値として考えられるかもしれません。これらの点が意味する出来事が何か、調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の配置は主成分1と主成分2に基づいており、これによりデータの変動を説明します。主成分1の寄与率が0.44、主成分2が0.25であるため、主成分1がより多くの情報を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一タイムポイントでのデータの相関を視覚化していますが、各プロットが具体的にどのような時系列に関連するかはこの図から直接知ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布は大きく分散しており、中心に集中する傾向は見られません。非対称かつ広がりのある分布です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間はこのデータが非常に多様であることを直感的に受け取ります。ランダム性が高く、予測困難であることが示唆されます。
– ビジネスや社会においては、天候に基づく戦略を立てる上で変動の大きさを考慮し、柔軟に対応する必要があることを示しています。例えば、急激な気候変動に対する準備やリスクマネジメントが重要になるかもしれません。
この分析により、データの可視化がどのように洞察を提供できるかを確認することができます。さらに深い分析のためには、元のデータコンポーネントが何を意味するかを理解することが重要です。
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。