📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
全体のWEIスコアの時系列データを観察すると、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のいずれの指標でも、数日の間に変動が激しいことが確認できます。特に、2025年7月6日付近で各スコアが上昇し、その後再度締まり気味になっている傾向が見られます。
– **総合WEIのトレンド**: データの中で特に2025年7月6日以降にスコアが上昇しているのが顕著です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに、上昇と下降のトレンドが連動しているように見える部分があり、これが総合WEIの動揺を引き起こしている可能性があります。
#### 異常値
異常値として特定されたスコアは、時折スコアが比較的低いか、逆に高い点に位置しています。例えば、2025年7月8日には個人WEIが急激に低下しているが、それが社会的要因や個人的な出来事によるものなのかを注視する必要があります。一方、7月6日の高スコアも特異的な要因が背景にある可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解を適用すると、日中の変動が季節的なパターンに近い可能性があります。特に異常値の発生日は、トレンド成分に影響されにくい独特の変動が観察されます。このことは、これらの日付に特定のイベントが影響を与えている可能性を示唆しています。
#### 項目間の相関
– 個人WEIと社会WEI間の相関が高く、特に社会的公平性（0.9以上の日付が多い）や持続可能性は、全体のWEIに強く影響を及ぼしていることが読み取れます。
– 箱ひげ図におけるばらつきを観察すると、個々のサブ項目に異常値が多く、するせによりスコアが時々上下していることが分かります。
#### データ分布
– 箱ひげ図では、全体のスコア分布において中央値がかなり一貫していることが分かります。しかし、外れ値の影響が大きい日が多々存在し、これが総合スコアの変動を引き起こしています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAでの主成分分析によると、PC1が46%、PC2が24%の寄与をもたらしていることから、多くの変動は一つの統一的な指標（例えば、社会基盤の重要性や経済的変動）に起因している可能性があります。
### 結論
全般的に、WEIスコアの動きには、個人および社会要因の複合的な影響が強く現れています。特に、7月6日前後の急上昇は、社会的動向や政策変動などがその背景にあると推測出来ます。異常値も全体のバラつきを示す指標となり、各サブカテゴリ間の相関分析及び主要な成分の寄与率は、策定される政策がどの分野に影響を与えているかを理解するうえで重要です。引き続き監視が必要で、各項目における政策介入が必要かを検討する余地があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントは、始めと終わりで別々のクラスターを形成し、時間の経過と共に急激な上昇が見られます。
– 予測データと過去の実績データは、明確に分かれた2つの時期に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測範囲内での外れ値は特に目立ちませんが、大部分が上部に集中しています。
– 2025年7月から2026年7月までの間で急激な変化が観察されますが、これは主に予測データへの移行によるものと思われます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIデータを示し、黒い縁取りで異常値が示されています。
– 緑の点は前年度のデータです。
– 紫色、青色、水色の線はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実データと異なる回帰モデルによる予測は、しばしば予測範囲（灰色の領域）に定まっています。
– 緑の前年度のデータと比較して、予測データはかなり高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測は、比較的似た傾向を示しています。
– データの分布は前後で明確に異なり、特に最近のデータは高いスコアに集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 気象データの高スコアは、環境や気候にポジティブな影響を示唆している可能性があります。
– ビジネス上では、この高気温や異常な気象条件が、エネルギー、農業、不動産などのセクターに影響を与える可能性があります。
– 長期的な気候変動の兆候として、積極的な対応策が必要とされるでしょう。
この分析は、予測精度の向上や環境変動への早期対応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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側（2025年頃）のデータポイントは、比較的高いWEIスコア（約0.6から0.8）で安定しています。
– 中央から右側（2026年頃）にかけて、スコアが高い別のクラスターが見られ、WEIスコアはやや高めに位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は凡例で示されているように、異常値として円で記されています。これらは考慮に入れるべき重要なポイントです。
– 2025年のデータに特定の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– データポイントは青色で示されており、実績（実績AI）に基づくものです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が色分けされて表示されており、緩やかな上昇傾向を示しています。
– 緑色のポイントは前年（比較AI）のデータで、過去のトレンドを示すために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰予測は全般的に同様の傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰が特に他の予測と一致するスコア傾向を持っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの高い数値に基づくクラスターが2025年と2026年付近にそれぞれ存在します。このことは、特定の時期に高いスコアが持続的に安定していることを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高いWEIスコアが一定期間続くことは、例えば特定の気象条件が人々の活動にとって有利であることを示すかもしれません。
– 予測値が全体的に安定しているため、気象の変動がビジネスや日常生活に与える影響を評価する手助けになる可能性があります。
このグラフは、予測された天気の傾向に基づいて意思決定を行う上で価値があります。提示された分析は、特定の期間での特異性を考慮に入れつつ、全体的な安定性を評価するための基礎を提供します。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフにははっきりとした変動があります。初期のデータポイント（青色の実績）は左側に密集し、やや低めのWEIスコアを示しています。後半にかけてデータ（緑色）は右側に移動し、スコアが同様の範囲に分布しています。ただし、全体的に長期的なトレンドや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に数多くの青色実績データが集まっていますが、黒い線で示される外れ値も含まれています。これにより、異常な変動や予期しないイベントが存在していた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色（実績）**: 過去の実績データを示しています。多くのデータポイントが特定の期間に集中しています。
– **緑色（前年比）**: 前年度のデータで、比較対象となっています。
– **赤い×（予測）**: 予測データを示し、それがどのような変動を予期しているかを示しています。
– **紫, 水色, ピンクの線**: 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の推定結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年比のデータは、同じスコア範囲に存在していますが、時間の経過に伴ってスコアが集中する傾向があります。モデルによる予測と実績がどれほど一致しているかも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関や強い線形関係は見受けられません。代わりに、特定の期間において密集して分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期と後半のデータに情報が集中していることで、異なる期間での変動要因を考慮する必要がある点です。ビジネスや社会的な観点では、初期の変動や異常値をどのように対応または予測したかが重要となるでしょう。また、予測データと実績との比較検証は、予測精度の向上や対策に役立ちます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月から9月）にかけて、個人のWEIスコアは0.8付近でほぼ横ばいです。
– 2025年9月以降はデータが途絶えており、2026年6月以降に別の時系列データが前年度データとして表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ左側に「異常値」が黒い丸で示されています。
– WEIスコアの急激な減少が見られる線があり、これは予測結果（決定木回帰、線形回帰）が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**は実績データを示しており、実際の観測値を表しています。
– **赤い×**は予測値で、この期間のWEIの予測を示しています。
– **緑色の点**は前年のデータを示しており、今年のデータと比較できます。
– **灰色の範囲**は予測モデルの不確かさを示し、3σの範囲内にデータが入ることが想定されています。
– **紫および青の線**は予測モデルの一部で、異なるモデル（線形回帰、決定木など）による予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと前年データ（緑色）が対比されていますが、直接比較は難しいです。
– 異なる予測モデルの結果が統合され、総合的なトレンドを見出すのが主眼となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が予測範囲を大きく外れていることから、予測モデルと実績値には一部乖離があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– WEIスコアが一時的に安定していることが示唆されているため、短期的には市場や経済に良い影響を及ぼす可能性があります。
– しかし、予測の不確かさや急激な変動の可能性が残っており、長期的な視点での継続的な観察が必要です。
– ビジネスにおいては、このデータを基にしたリスク管理や予測精度の向上が重要な課題となるでしょう。
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洞察です。
1. トレンド:
– データの多くはグラフの左側で集中しており、比較的安定しています。
– 右側に緑の点（前年の比較）が集中しており、前年と今年のデータが視覚的に分かれています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い円で示される異常値が左側に数点存在します。これは全体のトレンドから逸脱したデータを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績値を示し、予測値（赤い×）と比較することが重要です。
– 線（紫、ピンク、緑）はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示していますが、これらの予測線がグラフに少数しか表示されていません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測モデルが複数あり、それぞれが異なる予測を示していますが、モデルによる明確な違いは視覚的には捉えにくい可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– WEIスコアは左側で高く、右側では低いスコアの範囲内に収まる緑の前年データが見られる。
6. 直感的な感覚とビジネスや社会への影響:
– グラフのレイアウトからは、予測と実績の比較、および異常値の把握が重視されていることが分かります。
– このデータは、季節や環境要因が個人の健康状態に与える影響を測定・予測しようとしている可能性があります。これにより、健康管理や予防策を運用する際のガイドラインとなるでしょう。
この分析が、データの背景や用途を理解する助けになれば幸いです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 前半部分（2025年7月から2025年11月）は、実績（青色）のWEIスコアが0.4からおおよそ0.8の間で変動しつつ、全体的に横ばいになっています。
– 後半部分（2026年5月以降）は、前年（緑色）が同様に0.6から0.9の間で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が存在していますが、特に2025年8月付近で観察されます。
– 実績データの密度が高いエリアと低いエリアがあり、変動が激しい部分があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ
– 緑の点：前年のデータ
– バツ印：予測データ（予測済）
– 円：異常値
– 色の範囲：予測の不確かさ（±AI/3σ）
– 紫、ピンク、青紫の線：異なる回帰手法による予測
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは、特定の季節や天候の影響を反映している可能性があります。
– 各回帰手法は異なる着眼点を反映していますが、特定の傾向は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のパターンは見えにくいですが、季節的な影響や心理的ストレスの周期性が考えられるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天候は心理的ストレスに影響を与える可能性があります。特に、季節ごとの変動や異常気象が与える影響が考慮されるべきです。
– ビジネスにおいて、天候に基づく予測モデルを活用してストレス対応策やリソース配分の調整が図れるでしょう。
– 社会的には、天候が心理的健康に与える影響を認識し、適切な対策を講じることが求められます。
このように、視覚的なグラフの分析から、データに込められた意味やその影響を直感的かつ専門的に解釈することが可能です。
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:
このグラフには、個人のWEI（自由度と自治）スコアの推移が示されています。それでは、専門家としての分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは、初期（2025年7月）に「実績（実測AI）」として青色の点が密集しています。その後、多様な予測方法によるスコアが示されていますが、実績のデータは最初の部分に集中しているため、全体としての明確な上昇・下降のトレンドは観測しづらい状況です。
– 周期性も特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い枠で囲まれた点が「異常値」として示されていますが、数は多くありません。
– 予測データには大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、これがもっとも信頼性が高いデータと見なされます。
– 緑色の点は「昨年（比較AI）」であり、前年のデータと比較する目的で提示されています。
– 紫色やピンク色の線は、様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、各手法による予測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**:
– 各予測手法間での大きな乖離はありませんが、細かな予測スコアの違いは存在します。特に、ランダムフォレスト回帰と他の手法で微妙なズレが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが特に多い時期と少ない時期が分かれており、観測頻度や期間の違いが示されています。
– 異常値は少なく、全体のデータ分布に大きな影響を与えているとは言えません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、実績データの不足感です。長期的なトレンドや季節性を把握するには実績データの増加が望まれます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルの精度がこのまま維持されることで、自由度と自治に関する政策決定にデータ駆動型の判断を導入できる可能性があります。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治に関するスコアの将来予測を視覚化する試みですが、実績データの充実が欠かせません。また、予測モデルの改良により、精度の高い予測が可能になる可能性があります。
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
– **パターン**: 初期から中期にかけては大きな変動が見られ、後半に急速に安定しています。
– **上昇または下降**: 大きな上昇や下降はなく、特定の安定性に落ち着いています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期における異常値がありますが、後半には見られません。
– **変動**: 初期には大きな変動がありますが、中期以降は減少しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **線と色**:
– 実績（青色）は、データの実際の観測点を示しています。
– 異常値（黒丸）は、予測される範囲から外れたものです。
– 線形回帰（オレンジ）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測方法が比較されています。
– **密度**: 初期ではデータが密集し、その後に乖離が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較**: 各回帰モデルが示す予測には若干の差異があり、モデルごとに精度が異なることを暗示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 初期の変動が大きい部分では、モデル間での予測不安定性が見られます。
– **分布**: 後半にかけてデータのばらつきが減少しています。
### 6. 直感的な感じ、人間社会への影響
– **直感**: 初期の不安定さから、後半の安定に移行する様子は、システムが成熟したか、あるいは外部要因が落ち着いた印象を与えます。
– **ビジネスや社会的影響**:
– 公平性・公正さの観点から、後半の安定性はポジティブな影響を与えると考えられます。
– モデルの選択によって予測の信頼性が左右されるため、慎重な分析が求められます。
このグラフからは、初期の変動が減り安定した状態に移行したことが読み取れ、天気の影響が社会の公平性にどう関わるかを分析するための貴重な手掛かりを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側における「実績（実績AI）」の青い点が比較的安定して0.8から1.0の間で推移していますが、大きな変化は見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が各種描かれていますが、実績に対応していません。短期間でのトレンドを示していると考えられます。
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ポイントが存在し、他のスコアから外れています。異常値は特に序盤の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績、赤い×が予測、他の線（紫、薄青、ピンク）は異なる予測手法によるものであることが明記されています。
– 色やプロットの形状が異なる方法で予測のバリエーションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法が比較されていますが、実績の動きと予測の間には明確な関係や相関性が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの大部分は序盤に集中しており、その後大きなデータ変動は見られないため、長期的な傾向分析は難しい状態です。
6. **直感的なインサイトと影響**
– このグラフからは、持続可能性と自治性が一定の範囲内で安定しているにもかかわらず、一部に予測が異常値を示しているため、何らかの外的要因や予測モデルの精度に疑問が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会において、特に持続可能性関連プロジェクトにおいて予測結果が期待通りでない場合、リスク管理や戦略の見直しが必要になるかもしれません。
全般として、データ内の外れ値により実際の予測と実績の乖離について更に分析を進めることを推奨します。モデルの精度向上や外的要因の影響を精査することが、今後の予測精度を向上させる鍵となります。
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:
以下の点に基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、プロットの間隔が期間中に拡散しているため、大きな全体の上昇または下降トレンドは見られません。しかし、2025年のスコアと2026年のスコアを比較すると、2026年7月近辺でのスコアが高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年に1つの青色の実績データが主なクラスタから離れて存在しています。これは外れ値と考えられます。しかし、後の期間では外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各色の線は異なる予測モデルを示しています。グレーの範囲は予測の不確かさの範囲です。
– AIによる実績データ（青い点）は、スコアの観測実績を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、2026年付近で強く一致しており、一貫したスコアの増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ソースに基づく予測と実際のデータとの間に有意な一致があります。
– スコアの密度は、2025年ではより集中した分布を持ち、2026年にはむしろ拡散している様子が見られます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– スコアの上昇傾向が、社会インフラや教育機会の向上を示している可能性があります。これは、事業者や政府にとって好意的なインジケータとなり得ます。
– 外れ値の存在は特定のイベントや要因があることを示唆しており、それが社会インフラにどのように影響を与えたかの更なる分析が必要です。
– 予測の不確かさの範囲が比較的小さいことは、予測モデルの信頼性を示しています。
このグラフは、社会基盤と教育機会の状況が改善されつつあることを示唆しており、その改善の持続性を示すためにこれからのデータ観察が重要となります。
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**:
– データは評価日の左右で大きく分割されており、前半は「実績（実績AI）」が表示されており、後半は「前年 （比較AI）」が集中しています。
– 「実績」は比較的一定で、「前年」に比べてやや高いWEIスコアを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績」の部分には明確な外れ値は見られませんが、「予測（予測AI）」の地点が少し離れた位置に配置されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を表し、緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。
– 紫・青の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、予測値の範囲が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」のデータが180日以上経過したところで切り替わっており、両者の間に明確なプレースメントの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」と「前年」の間に直接的な相関は見られませんが、全体として線型的な回帰を考慮して予測が行われているようです。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 直感的には、「実績」が安定して高いスコアを維持しており、予測もそれに沿った形で推移していることから、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が順調に維持されていることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとって、このような安定したスコアは良好な社会的環境を表しており、これが今後も続くことで長期的な戦略を立てやすいと考えられます。
全体的に、このグラフは安定した社会的環境を示しており、特に環境の変化がない限り、今後もこの状態が継続することが期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化により、時間帯ごとの天気のパターンを視覚化している。
– 色の変遷を見ると、特定の時間帯（例えば朝や夕方）に異なる天気パターンが存在するように見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯や日付で異なる色が現れており、これが急な天気の変化や異常な天気イベントを示している可能性がある。
– 紫色の部分は他と比べて極端な値を示している。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は天気の強度や変化を示している。
– 中央の時間帯の変化が少なく、一定のパターンを示すことから、安定した天気が続いていることが示唆される。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯が一日を通してどのように関連しているかを示し、日によって異なるパターンがあることを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の色が繰り返し現れることが、周期的な天気を示唆している。
– ヒートマップで強調される色のパッチから、季節や天候条件の反映が示唆される。
6. **直感的な感想と影響**:
– グラフは、ある期間にわたる天気の変化を直感的に理解する手助けをする。
– もしビジネスや社会活動に影響するような天気の変化が示されていれば、計画の見直しや予防策の検討が必要となる。
– 例えば、急激な天気の変化はイベントの延期やリスク管理に影響を及ぼす可能性がある。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは色の変化を通じて時間とともにスコアの変動を示しています。明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、一定の周期性があるように見えます。特定の時間帯（例えば8時と16時）でのスコアの変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月7日の16時に非常に低いスコア（濃い紫）が観察され、それは他の日と比較して外れ値と言えます。また、7月10日から11日にかけてスコアが再び上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの大きさを示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを示しています。色の密度は、スコアの変動を視覚的に把握する手助けをします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯（例えば8時、16時、19時など）の間でスコアがどのように変化するかを見ることで、日中の時間による変動パターンを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体から特定の時間帯におけるスコアの集中や分布パターンが観察され、特に8時と16時で顕著です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人間は、このような可視化を通じて、どの時間帯に活動が活発か、どの時間に注意が必要かを直感的に理解できます。ビジネスにおいては、特定の時間帯にサービスやサポートを集中させたり、天候や環境の変化に伴う影響を把握するのに役立ちます。
全体として、このヒートマップは、時間とともに変動するデータの特徴をつかむのに非常に有効です。特定の時間に対する適応や戦略を考える際に、貴重な情報を提供してくれます。
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:
この天気カテゴリのWEI平均スコアのヒートマップについて、以下のポイントを考察します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、スコアが概して上昇傾向にあります。特に、濃い青や紫の低いスコアから徐々に緑や黄色の高いスコアに変わっていく様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時ごろに非常に低いスコアが見えます。この時間帯のみが暗い紫色で表現されており、他の時間と比べて際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– ヒートマップの各セルが時間ごとのスコアを示しており、全体的な傾向や特定の時間のパターンを把握できます。
4. **複数の時系列データ関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯のスコアの変化を見ることで、一日の中で周期的なパターンを探ることができます。このグラフでは、日中にスコアが高くなりがちな傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、時間が進むにつれてスコアが高くなっているように見えます。これは、特定の季節や気象条件がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会的な影響**:
– より明るい色が増えていくことで、天気条件の改善や社会的環境の向上が直感的に感じられます。この傾向は、各時間帯の生活における快適さの増加として解釈できるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、気象が経済活動や社会的活動に影響を与えている可能性があります。特に、外での活動やイベント計画において、このようなWEIスコアが高いと良い影響を及ぼすと考えられます。
このように、視覚的なデータの変化から季節的な影響や天候と社会の相互関係を見出すことができます。
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、WEI（Weather-Environmental Index）の各項目間の相関関係を示しています。特に360日間のデータに基づいています。以下に具体的な分析を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップにトレンド（上昇や周期性）は表示されていませんが、各項目は直感的に相関性の強さによってカラーコード化されています（赤は強い相関、青は弱い相関）。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は表示されませんが、特異な（特に低い）相関関係などに注目することができます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各色が示すのは、それぞれの項目間の相関強度です。1に近いほど強い正の相関を、0に近いほど相関なしを、-1に近いほど強い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.83と強い正の相関を持っています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.84と強い相関があり、個々の経済環境や健康状態が総合的なWEIに影響を与えている可能性があります。
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）」の相関も0.95と非常に高く、これらの要素が密接に関連していることを示唆しています。
– 一方、「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較的低い相関を示し、独立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や影響**
– このヒートマップから、社会的要因がどのように相互に関連しているかが分かります。強い相関は、政策や戦略立案の際に考慮すべき重要な指標を示します。
– 経済的余裕や健康状態は、個人のウェルビーイングに直接影響するため、人々の生活の質向上が総合WEIにとって重要であることを示唆しています。
全体として、ヒートマップはさまざまなWEI項目の相関関係を視覚的に把握し、社会や個人の幸福にどのように寄与しているかを理解するための重要な基盤を提供します。
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:
1. **トレンド**
– この箱ひげ図では、期間内で特定の時間的トレンドを示す情報は提供されていませんが、複数のWEIタイプ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリにおいて外れ値が見受けられます。特に「個人WEI（経済的余裕）」「個人WEI（心理的ストレス）」などで目立ちます。これらは異常値や極端な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図はデータ分布の中央傾向とばらつきを示しています。
– 箱の横幅は情報を示さず、中央の線は中央値を表しています。
– 箱の上下の端は第1四分位数と第3四分位数を表し、ひげの端はそれぞれの四分位範囲内でのデータの最大値と最小値を示しています。外れ値は個別の点として示されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各WEIスコアカテゴリ間の比較ができますが、時系列データ自体の比較はここでは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのWEIスコアには明確な上下の順序が見られ、個々の中央値と四分位範囲がカテゴリごとに異なります。
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**
– 高い中央値を持つ「個人WEI（自由度と自立）」や「社会WEI（持続可能性と自治体）」は、実社会での持続可能な生活や社会の自律性が高く評価されているかもしれません。
– 外れ値の多さから、一部のカテゴリでは不確実性や不安定性が高まっている可能性が示唆され、対策が必要かもしれません。
– ビジネスや政府は、特に外れ値の多いカテゴリに注意を払い、安定性を確保するための戦略を検討する必要があります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。PC1とPC2の間に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。点がランダムに散らばっているため、周期性も特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は見られませんが、いくつかの点が密度の低い領域に散在しています。特に、PC1が±0.2付近、PC2が±0.2付近の点は他の点からやや離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は360日間のデータに対応し、それぞれの点の位置は第1および第2主成分によって表された変異を反映しています。主成分はデータにおける共通する変動パターンを捕らえるものであり、PC1は全体の46%、PC2は24%の情報を担っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PC1とPC2の関係性から、データにいくつかの隠れた変動パターンがあることが示唆されていますが、特定の時系列パターンは図からは判別できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– PC1とPC2の分布は中心に集まる傾向があり、相関があるわけではありません。広がりの大きさから、データが多様であり、多次元的な特性を持っていることが推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– このグラフは気象データの変動を捉える目的で使われていると考えられます。PC1とPC2による解析は、天候パターンの分析に有用であり、異常気象の影響を理解するのに助けるかもしれません。ビジネスにおいては、天候の変動に応じた商品動向やサービス提供の最適化に役立つでしょう。社会的にも、異常気象に対する対策を講じるための基礎資料として利用可能です。
このグラフの全体的な意味は、気象データの多次元的な特性を解析することであり、特定のパターンや異常を見つける手がかりとなるものです。
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。