📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 分析結果
### 概要
提供されたデータは、2025年7月1日から7月13日までのWEIスコアをカバーしており、複数の項目にわたってスコアの推移を示しています。分析の焦点として、時系列推移、異常値、季節性またはトレンド、項目間の相関、および主要な構成要素について考察します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 総合WEIスコアは、7月1日では0.7125から始まり、後半には0.85625という高いスコアを記録しています。データ期間を通じて、ある程度の上下動を繰り返しながら、全体的には上昇傾向を示しています。
– **個人WEIと社会WEIの比較**: 個人WEI平均は0.675から始まり、最も高い時期には0.825に達しました。一方で、社会WEI平均は一貫して個人WEIを上回り、高い値を示しています。社会的要因が個人の評価を上回っていることが示唆されます。
### 2. 異常値
– 提供された異常値のリストから、いくつかの低いスコアや急激な変動が観察されました。これらは通常の変動範囲から逸脱するポイントであり、特定の日付（例: 7月3日、6日、8日など）で顕著です。これらの異常は、季節的要因や一時的なストレス要因に関連している可能性があります。
### 3. 傾向・季節性・残差
– **季節性**: 暦日単位で、大きな季節的パターンは観察されませんが、データ内での一時的なピークは関連する社会経済的または天候関連の出来事によるものかもしれません。
– **残差**: 残差には、予測されない変動として処理されるべきいくつかのピークがあり、ランダムな出来事やデータノイズが寄与していると考えられます。
### 4. 項目間の相関
– 項目間の強い相関性が観察されており、特に社会系の項目が互いに高い相関を示しています（例: 社会基盤と持続可能性）。これは、社会的な評価要因が強く連携していることを示唆します。
– 社会的余裕と個人の心理的ストレスとの間に見られる若干の逆相関も興味深く、社会的な支援が個人レベルでの心理的健康に影響を及ぼす可能性を暗示しています。
### 5. データ分布
– 各WEIスコアのばらつきに関して、箱ひげ図では極端な外れ値がいくつか観察されますが、全体的なデータの中心傾向は安定しています。特定の項目（例: 個人健康、社会持続可能性）は中央値が高く、安定感があります。
### 6. 主要な構成要素（PCA）
– PCAの結果では、PC1が全体の44%の変動を説明しており、この主成分は多くの社会的および経済的な項目が高い寄与を持っていることを示しています。PC2は25%を説明しており、こちらは個人の心理やストレスに関連する要素が寄与している可能性があります。
### 総合考察
データには明確な日次振動が見られ、多くの高および低ポイントが気象条件や短期的な社会的出来事の影響を受けている可能性があります。特に社会的要因が個人の状態にどのように影響を与えるかについての理解を深めると、今後の政策策定に役立つ知見を得ることができます。さらに異常値の発生を
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコア（青いプロット）は、過去30日間にわたり大きな変動はなく、安定しているように見えます。
– 予測（線形回帰）は上昇トレンドを示しています。
– 予測（決定木回帰）は、一定のWEIスコアでの維持を予測しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）も横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績のプロットが異常値として円で囲まれていますが、これらは全体のスコアから大きくはずれているわけではありません。外れ値があるものの、数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績のWEIスコアを示しています。
– 赤い「X」が予測値を示していますが、実データのプロットがそれと重ならず、大きな乖離がある可能性があります。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、将来の実績スコアの不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測と直接比較でき、異なるモデルがかなり異なる将来の予測をしていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、30日間にわたって0.7から0.9の範囲内で変動しています。予測と実績の間には多少の乖離が見られますが、短期間ではあまり顕著ではありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測と一致していないことは、予測モデルの改善が必要である可能性を示唆します。
– 社会やビジネスの観点からは、気象情報が経済や日常生活にどのように影響を及ぼすかを理解する上で重要なツールとなるかもしれません。
– 実績が安定していることは安心材料ですが、今後のトレンド予測が異なるため、特に計画や戦略立案において注意が必要です。予測の精度向上が求められます。
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30日間の個人WEI平均スコア推移のグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体として0.6から0.8の間で横ばいです。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の各モデルは、わずかに異なるが全体として緩やかな上昇を示しています。
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黒い丸で囲まれていますが、全体的に数は少なく密集度も高くないため、過度な影響はないと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実績データ、異常値としてマークされている点があります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に収まっています。
– 線は3つの異なる回帰モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各回帰モデルの予測データが重なり合っており、特に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが狭い範囲に分布しており、スコアは比較的一定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、予測モデルは安定していると考えられます。
– 天気関連のWEIスコアが安定していることは、気候の変動が少ない時期であることを示唆します。
– この安定性は、エネルギー消費や農業活動における計画の予測精度を高める可能性があります。
このグラフから、人間が直感的に感じるであろうことは、予測モデルが環境状況の理解や予測において信頼できる可能性があるという安心感です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）を見ると、直近の30日間では大きな上昇や下降はなく、比較的一貫した横ばい状態が続いています。
– 予測（線形回帰）が徐々に上昇しているのに対し、ランダムフォレスト回帰の予測は横ばいを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には異常値と考えられるデータは少ないですが、一部に大きな外れたプロットが観察されます（黒い円で囲まれている）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い円は異常値とされています。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示しています。
– 預測の3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が、それぞれ異なる未来の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データは、線形回帰の予測と比較的近い動向を示しています。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測とは分かれつつある点が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近で密集していますが、一部に上下に外れたデータがあります。これは多様な天気変動要因に関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響の洞察**
– 人間が直感的に感じるのは、現状のWEIスコアが安定しているということです。しかし、今後の予測が分かれているため、天気に関連する社会活動において慎重な計画が求められるでしょう。
– ビジネスでは、比較的安定したコンディションが続く可能性が高いため、リスク管理の観点から、現状維持を基にした判断が考えられます。また、予測の分岐を考慮して、複数のシナリオを用意するのも有効でしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 過去30日間の実績（青い点）は、比較的安定しており、0.7から0.8の間で小さく変動しています。特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測線（ピンク色と紫色）は、評価日が進むにつれて若干下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた点が外れ値として示されていますが、これらは全体のパターンに大きく影響を与えているようには見えません。
– 全体的に、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、日々のWEIスコアを表しています。
– ピンクと紫の線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来の予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測線が似たような下降傾向を示しているため、モデル間である程度の一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体には大きな相関が見られませんが、全体的な安定性が伺えます。
6. **人間の直感的なインサイトと影響**:
– 実績が安定していることから、個人の経済的余裕に大きな変化がないことを示唆します。
– 予測が若干の下降傾向にあることは、今後の経済的な安定を気にかける必要があるかもしれないという警告を示唆しています。
– ビジネスや社会に対しては、特に決定的な変化がないため、現状維持の戦略を継続しつつも、予測された下降に備えることが望ましいかもしれません。
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**:
– 実績（青いプロット）は、おおむね横ばいな傾向を示している。しかし、期間内の特定の日付において小さな変動が見られる。
– 予測データ（予測AI – 緑や紫色）は、緩やかな上昇を示し、一部で横ばいになっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が見られる。これは、他のデータポイントに比べて著しく低いまたは高いスコアを示している。
– 急激な変動は少なく、主に小さな変動の範囲内に収まっている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、安定した範囲内にある。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、予測値の信頼区間を示しており、この範囲内での変動は許容されると解釈できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと予測データ（緑や紫）は、概ね一致している部分が多いが、将来的な予測においては多少の差異が見られる。
– 不確かさ範囲があることで、予測精度のレンジが提示されている。
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約されているが、予測は広がりを見せ、将来の不確かさを示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態が比較的安定していることが示唆され、一般的な健康維持が上手くいっていると感じさせる。
– 外れ値が示すように、特定の事情（例: 健康以外の要因）が一時的にスコアに影響を与えた可能性がある。
– 予測の上昇傾向は、向上する健康状態の兆候として解釈できるが、同時に不確かさも存在するため注意が必要。
– ビジネスや社会において、健康状態の維持は生産性や生活の質に直接影響を及ぼすため、予測をもとにした適切な施策が重要となる。
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（青のプロット）は全体として0.5から0.8の範囲に収まっており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）の線はやや上昇トレンドを示していますが、予測（決定木回帰）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットには、目立つ外れ値がいくつか存在しています。これらのデータポイントは他のプロットと大きく離れており、特定の心理的ストレス状況があった可能性を示唆しています。
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、Xマークは予測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測の信用度を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 二つの予測（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）は異なる傾向を示し、データによる予測のモデル依存性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は0.5–0.8に集中しており、安定した心理的ストレス値を示唆しています。しかし、外れ値があることから、特定のイベントがストレスに影響を与えた可能性も検討すべきです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このデータは、個人の心理的ストレスが概ね安定していることを示していますが、突然の変動や外れ値に注意を払う必要があります。
– 企業や社会としては、特異なストレスイベントに対する早期の介入や対応が重要です。予測モデルの違いや不確かさの範囲を考慮し、多角的な視点からのデータ分析が有益でしょう。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績値は一定の範囲内で分布していますが、特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測曲線（特にランダムフォレスト回帰）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**:
– 一部のデータポイントは異常値（外れ値）としてマークされていますが、それらは全体の傾向に大きな影響を与えているわけではないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、主に一定の範囲に収まっています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示しており、これにより予測の信頼性が視覚的に示されています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の異なる予測線は、異なるモデルによる将来のスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測モデルとの差異が目立ちますが、現時点では大きな逸脱は観測されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に分布しており、予測と比較することで、モデルの性能や改善点を検討できます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 気象データに関連する自由度と自治のスコアが安定していることは、天候の影響が比較的予測しやすい状況である可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、この安定性を前提に将来の戦略策定に役立てることができますが、特定の急激な変動が発生する可能性があることは常に考慮に入れる必要があります。
このような分析により、今後の方策やリスク対策を考える材料を提供できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は主に一定の範囲に集中していますが、平均としては横ばいのようです。
– 予測（紫色の線、決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、開始時は上昇傾向を示しましたが、ある時点でほぼ横ばいに変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中で、一部は白い円で囲まれた異常値として指摘されています。これらは他のデータポイントから外れており、特異な条件や測定誤差を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データを示しており、灰色の領域によって不確かさの範囲が示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色エリア）は、データの変動を示し、将来の予測がこの範囲に収まる可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 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は、データの異なる側面を考慮しているようですが、全体的には大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的一定しており、強いトレンドや周期性が見られるわけではありません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 予測モデルによる予測と実績データがほぼ一致しているため、現在のシステムがデータをよく捉えていると感じられます。これは、天気に関連する公平性スコアが予測可能で、システムが効果的に機能していることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、予測が安定していることで、関連する活動の計画やリソースの配分がしやすくなるでしょう。
このグラフは、天気に関連する社会的公平性の評価がどう変化しているかを視覚化していますが、今のところ大きな変化が起きているわけではない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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定の範囲内でほぼ横ばいに推移しています。
– 予測データは決定木回帰（青い線）が横ばいで一定を保つ一方、線形回帰（紫色の線）はゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値が黒い円で示されています。これらはスコアが極端に高い、または低い日を示している可能性があります。
– 全体として急激な変動は見られませんが、定常状態からの逸脱が注目される点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表します。
– 灰色の影は予測の不確かさを示す範囲です。
– 線の色の違いは異なる予測モデルを表し、それぞれの予測のパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の間に比較的一貫した傾向が見られるが、線形回帰は異なった長期的な傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとこれらの予測モデル間には一般的な一貫性がありますが、外れ値や不確かさの範囲に関して異なる動きを見せています。
6. **このグラフから感じる直感と影響**:
– 予測が実績データをどのように追従しているかを見ると、モデルの予測能力や不確実性の判断ができます。実績データが比較的一貫しているため、予測モデルはこの安定したデータを吸収しやすい状態です。
– 気候変動関連の指標や社会的な安定性に関して、今後の動向を予測するための価値ある洞察を提供している可能性があります。
– 急激な変動や外れ値は、気候変動や社会的な要因の急激な変化を示唆するものであり、政策策定やリスク管理に対する警告として捉えられるでしょう。
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AIのスコアは、全体として0.8から1.0の間で横ばいです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の近未来傾向は、緩やかな上昇を示しています。特にランダムフォレスト回帰がやや高めの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グレーで囲まれたエリアが予測の不確かさを示し、その範囲内に一部の実績データが外れている箇所がありますが、多くの実績データが予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表しており、変動が少ないです。
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示していますが、数は限られています。
– 各予測ライン（紫、緑、ピンク）は異なる予測モデルでのスコア推移を示し、各モデル間の違いを視覚的に確認できます。
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、おおむね一致していますが、実績データが上限に近づくと予測のばらつきが広がる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関があり、安定した社会基盤と教育機会の評価が続いています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 人々は、社会基盤や教育機会が安定していると感じるでしょう。予測によると、これらがさらに強化される可能性があります。
– 政策決定者は、この安定性を根拠に、既存の施策を維持・強化しつつ、新たな投資を計画することができるかもしれません。
全体として、グラフは安定した社会基盤の評価を示しており、その傾向が続くと予想されます。
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:
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**:
– 実績（青い点）は比較的横ばいで安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも異なる動きをしています。特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中で幾つかのデータポイントが異常値として強調されています。大部分が一定の範囲内に収束しているため、これらの外れ値は特異な出来事に起因している可能性があります。
3. **各要素の意味**:
– グレーの範囲が予測の不確かさを示していますが、実績線は概ねこの不確かさの範囲内に収まっています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測も安定した動きを示していますが、それぞれ異なる方法でのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には明確な相関関係は見られませんが、ランダムフォレスト回帰は将来的な上昇を予測しています。このモデルが将来的に実績データと結びつく要因があるかもしれません。
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まっており、全体としては大きな分散は見られません。
– 外れ値を除けば、全体として均一な分布をしています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 実績データの安定性から、WEIスコアが短期的には大きく変動することがないと安心感が得られます。
– ただし、ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは、他の要因（政治的変動や社会的変化など）が影響する可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、今後の施策や計画を立てる際には、ランダムフォレストの上昇トレンドを考慮に入れることで、不測の事態に備えた柔軟な対応が可能になるでしょう。
全体として、現在は安定していますが、予測の動きを考慮することでより長期的な視点を持った分析が必要とされます。
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:
以下のグラフについての詳細な分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– ヒートマップは明確な上昇または下降トレンドを示していませんが、色の変化からいくつかのパターンが観察できます。
– 初めの数日間で濃い青や紫の領域があり、これが途中から緑、そして後半に黄緑や黄色に変わっていく傾向が見られます。これは時間とともに特定の指標が改善していることを示しているかもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月2日と7月6日に濃い紫の領域が見られ、この期間における異常値や急激な下振れを示唆しています。
– これらの値は他の日と比較して特に低いことから、何らかの突発的なイベントの影響を受けた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡は、ヒートマップの右側に示される凡例と照らし合わせると、特定の指数または強度を示しています。例えば、濃い緑や黄色の領域は高い指数を示しているように見えます。
– 各時間帯（7時、8時、16時、19時）に異なる色のパターンが出現することから、1日の中で指数が異なる変動パターンを持っていることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同一の時間帯でも日毎に異なる傾向を示しています。これは毎日同じ時間でも条件が変わる可能性があるということを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯に依存して指数が変動しているため、時間帯ごとに異なるイベントや条件の影響を受けていると考えられます。
– 全体的に見て、日の始まりに比べて後半の時間帯に高い色が多く見られます。
### 6. 人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響
– グラフを見る限り、一般的な日中の指数の上昇を示唆しています。これは、午後の方が天気や他の条件が有利になる可能性があります。
– 特定の日（7月2日と7月6日）に劇的な変動が見られるため、これらの日には予期しないイベントが発生した可能性があり、それがビジネスや社会活動に影響を与えたかもしれません。
このヒートマップは天気に関連する指標を示しているようですが、詳細な指標が何であるかを理解するために追加の情報が必要です。
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:
以下は、この天気カテゴリの個人WEI平均スコア時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 全体的に、スコアは周期的な変動を示しています。特定の日や時間帯で明るい（高スコア）から暗い（低スコア）に変化し、逆もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のスコアの変動が特に顕著で、期間の中で最も低い値を示しています。この箇所が外れ値に該当すると考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色は、スコアの高低を示しています。明るい色（黄色）は高いスコアを、暗い色（紫）は低いスコアを示しています。
– 日中（15時、16時）のスコアは比較的高い傾向にありますが、時間によりバラつきがあります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアは、日によって一貫性がなく、むしろ個別に動いているようです。
– しかし、個々の時間帯において、スコアのパターンがある程度似ているため、時間帯ごとの環境や活動がスコアに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**:
– 明確な相関関係を示すパターンは見られませんが、一部の時間帯で類似する増減パターンがあるのが興味深い点です。
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**:
– ヒートマップは、特定の時間帯が個人の活動やコンディションに影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的視点から、特定の時間にスコアが低くなる場合、その時間に重要な意思決定や商談を避けることが望ましいかもしれません。
– 時間帯ごとのスコアの違いは、気温や天候の変化がどの時間にコンディションに影響を与えるかを示すことができ、天気に関連するビジネスの戦略に応用することができます。
こうした洞察は、より深い分析や他のデータとの組み合わせによってさらに豊かな理解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:
直感的なAIとして、以下のようにグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 全体として、時刻ごとに色の違いがありますが、一貫した強いトレンドは見られません。時間帯によってスコアが異なるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月5日まで、16時から19時の間に低いスコア（濃い青から紫）が続いていることがわかります。
– 7月5日以降、16時のスコアが明るい緑や黄緑に変わっており、急激なスコアの上昇が見られます。
3. **プロットの意味**
– 色の濃淡がスコアを表しており、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。
– 16時から19時の間でスコアの変化が大きいことが注目されます。
4. **時系列データの関係性**
– 日ごとの変動に大きなパターンが見られず、特定の時間帯が突出している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯でスコアが集中して変動しているため、これが動き自体の特徴になっているようです。
6. **直感的洞察と影響**
– このデータからは、一定の時間帯（特に16時から19時）に社会的なアクティビティが異なっていることが推測されます。
– その影響として、ビジネスや社会の稼働時間が考慮されるべきかもしれません。この時間帯のスコアの変動を理解することで、より効率的なビジネスプランが策定される可能性があります。
このヒートマップを活用して、特定の時間帯にフォーカスした戦略を立て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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– これはヒートマップであり、直接的な時系列トレンドは示していませんが、各項目間の相関関係を色で示しています。高相関は赤、低相関は青で表されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては特に目立ったものはありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と他項目との相関が比較的低く、一部は青色に近い色で示されています。これは他の項目とあまり相関がないことを示しており、特異な点です。
3. **各プロットや要素**
– 各セルの色が、2つのWEI項目の相関係数を示します。赤系統の色は正の相関を示し、青系統の色は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データ**
– 時系列データを直接的に示してはいませんが、「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」など、全体の傾向を見る指標が存在し、それらの相関を見ることで全体感をつかむことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は高い相関を示しています（0.83および0.82）。これは、全体の指数が個人および社会の指数によく依存していることを意味します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI平均」および「健康状態」と高い相関を持ちつつも、「自由度と自治」との相関が低いことから、心理的ストレスは個人の健康に影響を与えるが、自治や自由度とは関係が薄いことを示唆しています。
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**
– 全体として、個人のウェルビーイングが高まると社会全体にもプラスの影響があることが示されています（例: 総合WEIと個人WEI平均の相関が高い）。
– ストレス管理や健康増進が、個人だけでなく社会全体の福祉につながる可能性があります。
– 自由度と自治が他の要素と相関が低いことで、自治の高まりが必ずしも他の幸福要因に同調するわけではないことが示唆されており、政策決定や事業戦略において考慮する必要があるかもしれません。
この分析を元に、社会的施策や個人の健康管理に関するアプローチを考える際に、特定の要因がどのように影響し合うかを更に探求することが有効です。
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:
この箱ひげ図は、異なる「天気」カテゴリの下でのWEIスコアの分布を示しており、各スコアは30日間のデータを基にしています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として水平分布を示しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 一部のカテゴリは他よりも高い中央値を持ちますが、明確な周期性は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリーで外れ値（ホイッカープロットの範囲を超える点）が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」など。
– 外れ値は、特定の時期における異常な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスはデータの50パーセンタイル（四分位範囲）を示し、中央の線は中央値を示しています。
– ボックスの長さは分散の大きさを示し、短いボックスは分散が小さいことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立していますが、一部のカテゴリは互いに似たような分布を示しています。
– 例えば、「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（社会整合・教育機会）」は類似した中央値と範囲を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間に強い相関関係は見られませんが、低いスコアのカテゴリは異常値を持つ傾向があるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、外れ値の多いカテゴリは特に不安定な要因を抱えていると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会においては、外れ値の多いカテゴリに注目し、その領域の改善や変動要因の特定が求められます。
このグラフは、天気に関連するWEIスコアの多様性を視覚化し、どの要素が安定、もしくは変動しやすいかを理解するために有効です。具体的な対策を立案するための基礎データとして役立つでしょう。
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、天気に関連するデータセットの主成分分析（PCA）の結果を表しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは明確ではありません。散布図は特定の方向に集まることなく広がっています。
– 主成分1と2が支配的である可能性があり、その上での分散の解析が進んでいるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と、右下に少し離れたデータポイントが見受けられ、これが外れ値として機能している可能性があります。
– 特に中央近くにデータが密集しており、それに対して周辺部には少数のデータが点在しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 横軸と縦軸はそれぞれ第1主成分（寄与率0.44）と第2主成分（寄与率0.25）を示しており、データの分散がどのように説明されているかを示しています。
– データはランダムに分散しているように見え、特定のクラスターパターンは確認しにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数ある場合、それらの変動は主成分の影響によるものと思われますが、具体的な関係性はこのプロットからは判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は全体として広がりがあり、主成分1と主成分2の間に顕著な相関は確認しづらいです。
– 中央から外れた場所にいくつかのデータ点が存在することから、多様な要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、特定の要因が際立つことなく多様な要素が関与していることがわかります。
– 天候データに対しては、異常な気候条件の期間中に、いくつかの異常やパターンが生じる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、異常気象がどの程度影響を及ぼすかを考慮し、リスク管理に生かすことが求められるでしょう。
全体としてPCAはデータの重要な変動要因を特定し、さらなる具体的な解析を進める基盤となります。
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。