📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
##### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**と**個人WEI**は、安定した傾向を示しているものの、いくつかの期間に顕著な変動を見せます。特に、2025年7月6日には0.84という高いスコアが記録されていますが、その前日や直後には低下している日も見受けられるため、短期的な変動が観察されます。
– **社会WEI平均**は比較的高い水準を維持しており、安定性が見られますが、特定の日付で急激な上昇が確認できます。
##### 2. 異常値
– 指摘された異常値の中で、特に2025年7月6日の総合WEIの高スコア0.84は注目に値します。これらの異常値は、特定のイベントや状況（例: 社会活動、気候条件の変動）が影響している可能性があります。異常値の日に関連する詳細な項目として、社会基盤や持続可能性のスコアに急激な変動が見られ、これが全体のWEIに寄与していると考えられます。
##### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**によると、長期的なトレンドは比較的フラットで、大きな変動はないものの、残差および短期的な変動は一定の周期性を伴っています。特に、社会基盤や持続可能性の項目において季節性が顕著であり、これが社会WEIの日々の変動に寄与しています。
##### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、**持続可能性と自治性**と**社会基盤・教育機会**の間に強い正の相関があります。また、**心理的ストレス**と**健康状態**の間に比較的強い負の相関が見られます。これらは、社会の持続可能性の向上が教育の機会や基盤の強化と関連している一方で、ストレスは健康状態に直接的に影響を及ぼす可能性を示唆します。
##### 5. データ分布
– 言及されている項目の箱ひげ図では、**個人WEIの健康状態**や**社会WEIの持続可能性と自治性**において中央値の上下に外れ値が見られます。特に健康状態はばらつきが大きく、いくつかの異常値が存在していることが確認できます。
##### 6. 主な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**では、PC1が0.44、PC2が0.25と示されています。PC1は持続可能性、社会基盤、教育機会に最も影響を与える主成分であり、PC2は個人経済や心理的ストレスに関連した要素として重要な役割を果たしています。この分析は、データの変動要因を理解し、政策決定や改善すべき領域を特定するのに役立ちます。
### 結論
全体として、データは社会的要因が個人の幸福や全体的なWEIに与える影響が大きいことを示しています。特に季節性や異常値による時間的変動があり、それに関連する詳細な要因（例: 社会インフラ、持続可能性）が総合WEIスコアに影響を与えています。異常値の背後にある理由を特定し、長期的なトレンドの安定化に向けた取り組みが必要です。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ内で明確な時系列のトレンドを観察できません。実績や予測AIのデータポイントが特定の期間に集中しており、その後に別の期間に異なる集団が見られますが、これらは全体のトレンドを示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の集中した青色のプロットの中に、異常値としてマークされた黒い円があります。この領域では予測のばらつきも見られ、最初の期間に何らかの異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表し、緑の点は前年のデータを示しています。異常値は黒い円で明確に示されており、外れた行動を示しています。
– 各回帰手法の予測が異なるスタイル（線、色）で示されていますが、一部のプロットは重なって観察が難しくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の実績データと右側の前年データの間に、有意な関連性や直接的な比較は視覚的に確認できませんが、時期が異なり、異なる年のデータとして表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、左と右で分かれていることから、各期間内ではデータが互いに密集していますが、期間を跨ぐと大きな断絶が見られます。相関というよりも、クラスタとしての特徴が強いです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– この散布図を直感的に見ると、天気に関連する何かしらの異常なイベントや状況が2025年の一時期に発生した可能性があります。また、予測モデルによって結果が異なるため、各モデルの有効性や適用範囲に注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、異常データの発見とその時期の特定が、天気関連のリスク管理や戦略的プランニングに役立つ可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側で、実績データ（青い点）は比較的一貫した値を示していますが、下降傾向をわずかに示しているようです。
– 右側の前年度のデータ（緑の点）は、より高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点のデータ群にいくつかの異常値（黒い円で囲まれている）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実測の過去のデータです。
– 緑の点は前年度のデータです。
– 赤の×マークは予測データです。
– 鉛直線や線は予測のためのさまざまな回帰手法を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データの間である程度一致している部分と異なる部分があることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データと前年度データとの間には相関性がある可能性がありますが、一部の外れ値や予測との間には乖離が見られます。
6. **直感的な感想と影響に関する洞察**:
– 全体として、データの変動はある程度季節性を反映している可能性があります。これは天気関連のデータであるためです。
– ビジネス的には、外れ値の原因を追求することで、特異な気象イベントの影響を調査し、対応策を練ることができるでしょう。
このデータの背後にある詳細な背景や目的に基づいて、より具体的な分析を行うことが可能です。
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:
## グラフ分析の詳細
### 1. トレンド
– **前半部分**: 大部分が左側に集中しています。これらのデータポイントは、WEIスコアが約0.8に集中しており、大きな変動は見られません。
– **後半部分**: 右側に緑色で示された昨年のAI比較データが現れ、WEIスコアがやや高い位置に集中しています。このデータが示すのは、時間の経過とともにスコアが増加している可能性です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い丸で示された異常値が一部散見されますが、数量は少なく、データの全体傾向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
– **青の点（実績AI）**: 過去の実際のデータポイント。
– **赤いバツ（予測AI）**: 将来予測での推測データ、実績データとの相関を比較するのに役立つ。
– **緑の点（前年比較AI）**: 過去のデータと現在の予測を比較し、トレンドを把握する補助材料。
– **ピンクの線**: 各種方法による予測回帰モデル、従来の方法と最新の天気予報モデルの有効性を視覚化。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績AIと予測AI（異なる方法による）がどのように一致しているかが観察可能で、横ばいとなった可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 前年と比較した際、実績と予測の間に一定の相関関係がある可能性が高く、データポイントが密集しています。
### 6. 人間が直感的に感じる影響およびビジネスや社会への洞察
– **気候変動への適応**: WEIスコアの上昇は、気候変動の影響を受けている可能性があると考えられるため、持続可能なビジネスマネジメントが重要。
– **リスク管理**: 異常値を除去し、信頼性の高い予測がビジネス効率向上に重要です。特に天候に依存する産業において。
– **未来予測の改善**: データに基づくAI予測を使い、正確性を高めることで、リスクを軽減できます。
このように、グラフはトレンドの識別や予測モデルの効率性を評価するのに役立ちます。
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、グラフの分析と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月から始まり、データは初期に集中しています。実績（青い点）は横ばいの様子を見せた後、データが急に消えます。2026年6月付近では前年度のデータ（緑）が観察されますが、実績データはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒い円形で示された外れ値があるように見えます。しかし、明確な外れ値は少なくとも視覚的には確認できません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）予測は、急な下降を示す線で描かれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（実績AI）」は青い点で現実のデータを示しており、推移が見られます。
– 「予測（予測AI）」は赤いXで、実績とは分離しているため今後のデータ不足を補填しようとしています。
– 「前年度（比較AI）」は緑の点で、前年のデータを比較のために表示しています。
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の間には視覚的に一貫した連続性がないことがグラフを観察して明確になります。
– 予測には様々な回帰手法が使用されており、それぞれが異なるトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの期間における水平な傾向を考えると、他の経済的要因による影響を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**
– 初期の青い点の適度な一貫性は、この期間の経済的余裕が大きく変動しなかったことを示唆しています。
– 予測が異なる方法で実施されていることから、一貫した予測が難しい市場あるいは予測条件の変化等、将来的なリスクがある可能性を示しています。
– 社会的には、予測の不確実性が高い環境での経済的意思決定の難しさを反映しています。また、アルゴリズムの選択により大胆あるいは慎重なシナリオを考慮に入れる必要があります。
このグラフは、現在と予測の間の情報ギャップを埋める必要性を強調し、予測モデルの多様性によって得られる洞察を活用することの重要性を示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– データは2つの期間に分かれています。前半(2025年7月〜9月)では高いWEIスコアが観測されており、実績値と予測値が多数重なっています。後半(2026年3月〜7月)では実績のデータのみがあるようで、一貫して高いスコアが観察されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値が2025年のデータセットに見られます。異常値があることから、何らかのイベントまたはデータエラーが存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績値、赤色の×は予測値、黒い円は異常値、緑色は前年の実績AIによるものです。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、様々な予測のラインがそれを補完しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同じ期間で異なる予測を示しており、予測の信頼度の差異が見える。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年の予測と実績には一定の一致が見られますが、予測モデルによってはばらつきがあります。
6. **直感的な感覚および影響**
– グラフからは、2025年後半以降の予測がほとんど行われていないため、この期間において予測精度が低かった可能性があります。ビジネスや健康に関して、予測モデルの改善や新たなデータ収集が必要かもしれないと示唆されます。
– 高いWEIスコアが安定していることで、個人の健康状態は概ね良好であると推測されます。これが継続されることは、関係する経済や社会的な活動にも良い影響をもたらす可能性があります。
この分析を元に、更なるデータ解析やモデルの調整を進めることで、ウェルネスとその予測精度の向上を目指せるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 最初の数ヶ月間にデータが密集し、その後データが途切れています。繰り返しのトレンドは見られず、周期性も顕著ではありません。
– **予測**: 線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（水色）のラインが表示されていますが、データが途切れていないため明確なトレンドは捉えられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の円で囲まれた符号）がテスト期間中に見られますが、それ以降のデータでは外れ値の出現が確認できていません。
3. **プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績値。
– **赤のプロット**: 予測値。
– **緑のプロット**: 前年の基準となるデータ。
– **黒のサークル**: 異常値のハイライト。
– 各予測手法に応じた回帰ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる予測モデルの精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値、予測、前年のデータが示されていますが、統一された明確なトレンドはなく、予測モデルに基づいたトレンドを比較する形になっています。
5. **相関関係や分布の特性**
– 実績値と予測値の間には直接的な相関関係が示唆されているわけではありませんが、モデルごとの予測手法が各予測プロットでそれぞれの精度を試みています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データのばらつきや断続性から、天気やその他の外部要因に左右されるストレスレベルの変動が示唆されている可能性が高いでしょう。このため、特に季節や気温変動が精神的ストレスにどのように影響するかを調査することが重要です。
– ビジネス面では、ストレスの管理を試みるツールやサービスの精度向上に寄与し、心理的健康の増進に役立つ可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見えてきます。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025-07-01～2025-09-01）では、実績データが0.8付近での横ばい状態にあります。
– 予測結果（異なる回帰モデル）は右側で一貫して0.6付近にプロットされており、モデル間でかなり一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されるデータ（○で囲まれた部分）が1つあり、通常の範囲からの逸脱が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータ、赤い×は予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データであり、比較のために重要です。
– 予測モデルごとの色分け（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる予測アプローチの結果を示しています。
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異なりますが、予測モデルが示す一貫性から、モデルの精度は比較的一定である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測データよりも高い値を示しており、モデルの精度をさらに調整する必要があるかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 予測が実際よりも低い値を示していることから、モデルの精度を疑う余地があります。これはビジネスや社会において、過小評価や対策不足を招く可能性があります。
– 気候や天気に関連するデータであるため、これらの予測は農業やエネルギー管理にとっても重要です。予測精度を向上させることで、より効果的な計画やリソース配分が可能になるでしょう。
このグラフは、データのばらつきやモデルの違いを明確に示しており、さらなる精度向上に向けた基礎情報を提供しています。
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**:
– グラフの初期に特定のモデルの予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が見られ、それぞれ異なるパターンを示していますが、明確な上昇または下降トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として黒枠で示されているポイントがいくつかあります。これはデータ内の外れ値や急激な変動を示しています。
– 特に初期の時期に異常値が集中しており、注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青い点で示されており、観測されたスコアを表します。
– **予測（予測AI）**: 赤い×マーク。
– **前年度（比較AI）**: 緑の点で示されており、前年の実績値が観察できます。
– **その他の線**: 予測の置信範囲や異なる回帰モデルによる予測を示しています（紫、青、黒、ピンクの線）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間に明確な一致はないですが、異なる時点で予測の精度やモデルの一致度を比較できる状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは期間の初期や終盤に集中しており、特定の周期や一貫するパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータからは、AIモデルによる予測のばらつきと不確実性が見受けられ、特に異常値の存在が予測にどの程度影響しているかが重要です。
– 社会的正義や公平性に関するスコアの予測に関して、モデル選択が結果に大きく影響することが示唆されており、モデル検証とチューニングの重要性が強調されます。
– ビジネスや政策決定においては、異常なデータポイントの分析と予測値の検証が不可欠で、信頼性のある予測分析の構築が必要です。
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:
このグラフを分析すると、次のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ点（青色）は、わずかに上昇しています。これは実績データで、持続可能性と自治性が改善された可能性を示します。
– 右側のデータ点（緑色）は、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットの内、1点が異常値として認識されています（黒の丸）。
– 大きな急激な変動は見られませんが、異常値が存在するため、特定のイベントやデータ収集エラーがあった可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、緑色は前年の比較データを示しています。
– 紫、青、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）による予測データを示しています。これらの予測は、それぞれ異なる角度と方向で表示されており、予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータを比較すると、大きな変化は見られませんが、実績データがわずかに改善していることがわかります。
– 予測の範囲が広がっていることから、今後の予測にはまだ不確実性があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的狭い範囲に集中していますが、異常値があるため、データ全体のばらつきを考慮する必要があります。
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**:
– 社会WEIスコアが高めに維持されていることから、持続可能性と自治性が全体的に良好であることが示されています。
– 予測に関しては、手法によって結果が異なるため、複数のアプローチを検討し、データの継続的な追跡と分析が必要です。これは、政策立案や戦略計画において重要な要素となります。
全体として、このグラフは、持続可能性と自治性が概ね良い状態にあり、将来的にも改善が期待できることを示唆していますが、異常値の存在には注意が必要です。
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:
このグラフを見ていくと、いくつかの視覚的特徴と洞察が得られます。
### 1. トレンド
– **期間の最初と最後の比較**：グラフの両端にデータポイントが集中しているため、全体のトレンドを確認するのが難しいですが、データは二つの異なる期間に強く集中しています。
– **周期性の欠如**：明確な周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：異常値がいくつか見られます。これはシステムの異常やデータ入力の問題かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）と予測（赤）**：実績値と予測値が明示されており、特に予測の信頼範囲が影で示されています。
– **予測手法の違い**：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる手法での予測が示されており、それぞれの予測手法の性能や特性を比較できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時系列の比較**：実績と前年データ（緑）の間に直接的な相関は見られませんが、予測値との関係性を評価することができる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**：分布が特定の期間に集中しているため、一部の期間での計測が強い影響を及ぼしている可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的理解**：期間の極端なデータ集中があるため、自然なトレンドを捉えるのが難しいが、複数の予測手法を使い、より正確な予測を目指している。
– **ビジネスや社会への影響**：社会基盤や教育機会の指数が高いことが示されているポイントが多いことから、全体として良好な状態であると解釈できます。異常値の理由を分析することで、より安定した社会基盤や教育機会の提供が可能になります。
この分析は、特に長期的な計画や予測に活かすことができ、異常値の特定とその対応が今後の改善に寄与します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは左側に密集しており、ほとんどのデータが0.7から0.9の範囲にあります。また、それは特定の周期性や明瞭な上昇・下降トレンドを示していません。
– 予測データは右側にあり、比較的安定して見えます。特定の傾向や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータ近くに異常値が存在しています。これが何を示すか具体的な原因を考える必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示しており、評価時期ごとの社会WEIスコアです。
– 緑の点は前年の比較データで、濃淡がその割合を示している可能性があります。
– ピンクと紫の線が予測です。異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のそれぞれの予測値が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデルの間には大きな差異がありません。これは、過去の実績をベースにした異なるモデルでも似たような予測値が得られていることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのばらつきは小さく、集中しています。これにより、予測の信頼性が高いと考えられますが、外れ値の存在が注意を要します。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**
– 実績データの安定性に基づき、社会WEIが現状維持されていることが確認できますが、異常値の対応が必要です。
– 予測データの安定性により、今後も大きな変動がないと考えられ、ビジネスや政策立案において安心材料となるでしょう。
– 変動が少ない被予測スコアは、社会的安定性や政策の効果が維持されていることを意味するかもしれません。
### 結論
このグラフは、観察された期間内での社会WEIの全体的な安定性を示しており、予測も同様に安定しているため、特段のリスクは少ないと評価できます。異常値については調査・対応する価値がありそうです。このデータは、社会政策の評価や改善のための有用な指標となります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– このヒートマップは「天気カテゴリの総合WEIスコア」の推移を示しています。全体的に色の変化を見ると、特定のパターンや周期性は明確ではないようです。ただし、一部の期間で色が突然変化しているので、何かしらの影響を受けてスコアが変動した可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02と2025-07-08の間で色が紫から緑、黄色へと変化しています。紫の部分はスコアが低く、黄色の部分でスコアが高まっています。この急激な色の変化は外れ値または急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は天気の変動を指し示す可能性があります。色の濃淡がスコアの高低を表しており、緑や黄色はスコアが高く、紫や青はスコアが低いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なることが示されています。一日の中で特定の時間にスコアが変化していることから、時間帯ごとの違いが強調されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップから、時間帯によるスコア変動が比較的考えられるが、原因を特定するにはさらなるデータ分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップの視覚的な変化は、異常な天気パターンや出来事の影響を受けている可能性があります。ビジネスや社会において、これらの変動は生産活動やエネルギー消費、交通への影響が考えられます。期間内での急激な変動や異常値は特に注意が必要であり、天気予測の改善や対応策の検討が求められる可能性があります。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
### 1. トレンド
– 色の変化を観察することで、時間ごとのスコアの変動が読み取れます。上段では、時間が経つにつれ、やや明るめの緑から黄色へと変化しており、スコアが上昇するトレンドが見られます。下段も同様のトレンドです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月6日付近の8時には、他の日と比べて紫色が顕著で、スコアが急激に低下していることがわかります。この日は異常や特異な事象があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。色が青や紫に近づくほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことがカラーバーからわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯ごとに日付けが並んでいますが、大きなトレンドとしては昼時（12時から19時）が比較的明るく、天候などの変化により、一定の周期性がある可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 昼間の時間帯（特に8時と16時）は総じてスコアが高くなっており、特に7月12日と7月13日は非常に高いスコアを示しています。これによって何らかの外的要因（例えば天候条件）が好転したと考えられます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– スコアの上昇トレンドが持続的であれば、その時間帯における気象条件が安定していることを示しているかもしれません。事業活動や交通量の増減と関連付けた施策が考えられます。
– 特に低スコアの期間には、注意喚起や対応策が必要になるかもしれません。
全体として、特定の期間における特異点を特定し、今後の対策や気象を考慮したスケジューリングに役立てることができそうです。
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:
このヒートマップの分析から得られる視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 数日間のデータが示されており、日毎に時間帯別のスコアに色が付けられています。
– 一般的に、早朝の時間帯は比較的高いスコア、夕方には低いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時にかけて急激にスコアが下がっている点が目立ちます。特に7月3日と4日は顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、濃い紫は低スコア、黄色や緑は高スコアを示しています。
– 時間帯と日付ごとのWEIスコアが可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 似た時間帯でのスコア変動に一定の周期性があります。特に16時から19時のスコアは特定の日に一致して変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に19時から23時）はスコアが高く、早朝や夕方は低いことが多いようです。このことから、日中よりも夕方以降の方がスコアが高い傾向があると考えられます。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**:
– 夕方のスコアの低さは、生活リズムや社会活動のピークと関連している可能性があります。
– ビジネス面では、夕方の活動が多い時間にスコアが低下するため、リソース配分やサービス提供の調整が重要になるかもしれません。
– 早朝や夜間の高スコアは、これらの時間を利用した効率的な運営やマーケティング戦略に役立つ可能性があります。
このグラフは、逆流効果や時間帯別の活動パターンに関連する情報を提供し、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に主要なポイントとそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンドの分析:**
– 相関マップは通常トレンドを示しませんが、高い相関係数は一般に一方の値が増加するともう一方も増加する可能性を示唆しています。
– 例えば、社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（経済的余裕）には高い相関（0.95）が見られるため、何らかの状況で一方が改善されるともう一方も改善される可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップ自体から直観的な外れ値を直接識別することは難しいですが、低相関または負の相関が外れ値として考えられることがあります。
– 社会WEI（生態系・持続可能性）と個人WEI（経済的余裕）の相関が特に低く（-0.34）なっており、この組み合わせは他と異なる挙動を示している可能性があります。
3. **各要素の意味:**
– 各マスの色は相関係数を表しており、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示しています。
– 例えば、個人WEI（健康状態）と個人WEI（心理的ストレス）は強い正の相関（0.84）を持ち、健康とストレスが密接に関連していることを示唆しています。
4. **データの関係性:**
– ヒートマップ全体を通して、WEIの異なる要素間には複数の相関が見られます。例えば、個人WEI（健康状態）と社会WEI（持続可能性と自治性）の中程度の相関（0.60）が見られ、個人の健康に持続可能性や自治が影響を与えうることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 非常に高い正の相関がいくつか観察され、これらは関連する要素が相互に影響を与えている可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人々は健康やストレスといった個人の指標が、社会的な要因と相互に強く関連していることを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、これらの強い相関関係を活用することで、社会的政策の医学的、精神的健康への影響を評価し予測するのに役立てることができます。
このヒートマップを元に、政策立案者や経営者は、個々のWEI要素が相互にどのように影響を与えているかを理解し、より統合的なアプローチで問題に対処することが期待されます。
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、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットの中央値に大幅な上昇や下降は見られず、大体安定しているように見えます。
– 全体的には横ばいの傾向が強く、劇的な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各プロットに外れ値が存在し、特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で顕著です。これは、特定の期間中にスコアが通常の範囲を大きく外れたことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 中央の線は中央値を示しており、箱はスコアの四分位範囲（IQR）を表しています。
– 箱から離れた丸は外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間での直接の時系列的な関係は見られませんが、例えば「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は外れ値が多く、変動が大きいことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各箱の幅や外れ値の分布から、多くのカテゴリが比較的一定の範囲内にスコアが集中していることが伺えます。
– 特に「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は非常に変動が激しいことが確認できます。
6. **直感的な感想と影響**
– 多くのカテゴリが高いWEIスコアを維持しており、これは安定した気象母集団の幸福度を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、特に「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が見えるため、精神的な健康維持が注目されるべき領域かもしれません。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」の変動は、社会的要因や政策の影響を受けている可能性が示唆され、社会改善の取り組みが求められるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、周期性など）**
– このグラフは主成分分析（PCA）の散布図であり、特定の時系列トレンドは見られません。ただし、第1主成分が大部分のデータの幅を説明しており、一定の変動範囲があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値のように見える点はあまりありませんが、第1および第2主成分から大きく離れている点は、データセットの中で異常な特徴を持つ観測値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 点は各データポイント（例えば、特定の日の気象要素）を表しています。各点の位置は、その日における特徴の違いを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の時系列データの間の具体的な関係は直接示されていませんが、PCAの結果を通じてデータの潜在的な構造や関係性を概観することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1および第2主成分の間に明確な線形相関は見られませんが、データスペースが全体的に分散していることがわかります。このことは、複数の要因が互いに異なる方向に影響を与えている可能性を示唆しています。
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に関する洞察**
– このグラフは、気象データの変動要因を理解するための視点を提供します。データがどのように分散しているかを知ることで、気象予測モデルの精度を向上させるために、どの要因がより重要かを判断する手助けとなります。
– ビジネスにおいては、気象データを用いた予測モデルの改善に寄与し、農業、エネルギー管理、物流など、天候に依存する業界での効率化につながる可能性があります。
このPCA分析は、複雑なデータセットの背後にある構造やパターンを理解するための基盤として利用できるため、新たな洞察を生み出す契機となるでしょう。
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。