📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
##### 総合WEIスコア
– **トレンド:** 7月初めから7月中旬にかけて、総合WEIスコアは0.71から最高0.86へと上昇しますが、ところどころで変動が見られます。
– **顕著な期間:** 7月6日から7日はスコアが急上昇し、その後も高水準を維持しています。7月12日には最高値を記録します。
##### 個人WEI平均
– **トレンド:** 一般的には安定していますが、7月初めには一時的な下落があります。
– **スコア:** 0.70付近で散見され、低くも高くもない範囲内に滞在しています。
##### 社会WEI平均
– **トレンド:** 全体的に高い平均を維持し、特に7月6日から上昇傾向が確認されます。
– **スコア:** スコアは高く、これは社会的な影響や環境が肯定的であることを示唆しています。
#### 異常値
– いくつかの異常値が検出されましたが、特に7月1日、8日の低いスコアは気を引きます。これらの異常は経済的要因や心理的ストレスが影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド:** 7月初から中旬にかけて上昇基調にあります。
– **季節性:** 日付のバリエーションが見られるものの明確な季節性は少ない。
– **残差:** 7月6日からの急上昇が残差を示唆しており、特定の出来事が影響したのかもしれません。
#### 項目間の相関
– 社会WEIと他のWEI項目（持続可能性、公平性など）の間には強い相関があります。これは社会的な福祉や持続可能性が総合指標に強く影響を与えていることを示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは、各項目のスコアのばらつきが大小ありつつも、極端な外れ値は見当たりません。個人WEIによる変動は見るべき点であり、個々の幸福度や生活の質が相対的に変動しやすいと言えます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1:** 46%の寄与率を持ち、経済的余裕と持続可能性が強く影響している可能性があります。
– **PC2:** 23%の寄与率で、心理的ストレスや自由度と自治性の変動を示し、個人の精神的健康や自由が一部スコアに反映しています。
### 洞察と考察
– 社会WEIのスコアが高い時の総合WEIの上昇は、社会環境が他の幸福度指数に寄与していることを示唆。
– 経済的安定性と健康状態は異常値に影響し、特定の日付は個人生活の不安定さを反映。
– 個人の心理的ストレスと自由度のスコア変動はそのまま幸福度に影響。若干の改善が必要と示唆されています。
推測されるこうした変動は、社会情勢や環境要因による影響であり、特定の政策改善や健康増進策がこれらの指標向上に寄与する可能性があります。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めから終わりにかけて若干の上昇傾向を示しています。
– 直線回帰予想は、今後のWEIスコアが徐々に上昇することを示しています。決定木回帰とランダムフォレスト回帰も同様の上昇を予測していますが、緩やかな変化です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中で強調された外れ値は黒い円で囲まれていますが、大きな急変動や異常な値は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い×印は予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測値が持つ精度の程度を表します。
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概ね一致しており、実績の増加傾向を予測でも反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.7から0.9の間に集中しており、全体として安定しています。
6. **直感とそれに基づく洞察**
– WEIスコアの安定した上昇は、天気に関する条件が概ね良好な状態を維持している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、安定した天気予報が期待されるため、産業や農業にとって計画しやすい状況が続くと考えられます。
このグラフでは、今後も安定的な気象条件が続くことが期待されており、予測モデルもその安定性を支持する傾向にあります。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は比較的一貫して横ばいで推移していますが、わずかな上昇傾向が見られます。予測（ランダムフォレスト回帰など）はさらに増加すると予想されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットは外れ値として強調されています。特に7月上旬に集中しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、黒い丸で囲まれた部分が外れ値とされています。
– Xマークが予測値を示しており、今後の動向予測にはピンクや紫のラインを使っています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、範囲内に収まっていることがほとんどです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間には、時間が進むにつれて両者の距離が広がっていますが、そのトレンドは一致しているようです。予測手法による違いが視覚的にわかり、ランダムフォレスト回帰はより急な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高い相関を保ちながら、若干の分散が見られます。予測と実績が大きく外れることは少ないですが、外れ値が示すように、一部には例外が存在します。
6. **人間が直感的に感じること、および影響に関する洞察**:
– 人々は、WEIスコアが安定していると感じるでしょうが、予測される上昇トレンドは、今後の天候が改善すると期待されることを示しています。これは、農業や物流、エネルギー管理の面での戦略的準備において重要です。
– 確率が高い予測に基づく計画や対策を行うことにより、リスクの軽減や効率的なリソースの配分が可能になります。
この分析により、事業や運営における戦略的な意思決定がより迅速かつ効果的に行えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は比較的安定しており、0.8付近で横ばいトレンドを示しています。
– 予測（赤いX）は、実績と比較して少し高めに位置しており、特に後半部分で三つの回帰手法（線形、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として指定された点はありませんが、特定の日に大きな変動は見られません。
– 全体的に安定した動きを示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青色のプロットは実績データを示しており、天気が安定していることを示唆しています。
– 濃い灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データがこの範囲内に収まっていることが多いです。
– 赤いXは予測を、3つの異なる色の線は異なる回帰モデルにより予測されたトレンドを示していますが、線形回帰と決定木回帰の結果はほぼ一致しており、ランダムフォレスト回帰はやや異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は、全体的に強い相関関係が見られますが、予測値の方がやや高めです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.8付近で密集しており、実績と予測の間には基本的に整合性が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 天気が安定していることは社会活動において安心感を提供し、ビジネス活動の計画が立てやすくなります。
– 予測が実績と一致していることから、予測モデルの信頼性が高いと感じられ、将来的なプランニングに有用です。
– ランダムフォレスト回帰が他の手法とは異なる動きを示しているため、異なるモデリングアプローチが必要になる場合がありますが、全体的な安定性には大きな影響はないでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はほぼ横ばいで推移しています。
– 線形回帰（シアン色）と決定木回帰（マゼンタ色）は共にほぼ一定で、わずかな動きが見られます。ランダムフォレスト回帰（紫色）は少しずつ下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値があり、これらは異常値として円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測値）を示しており、全体として密度が高く集中しています。
– ×印は予測値を示しており、外れ値の近くにはありません。
– 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**
– 実績と予測は大きな乖離はなく、全体としての一致性が見られます。モデルごとに特徴的な傾向（横ばい、微減）があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測値に対して安定しており、大きなバラつきはありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天気がこの経済的余裕指数に大きく影響していない可能性を示しています。
– 大きな変動や回帰モデルの急激な変化がないことで、この30日間の期間においては外的要因の影響が少ないと考えられます。
– 実務的には、予測モデルの信頼性が確認できる状況であり、将来的な意思決定においてこれらのモデルを引き続き利用できる状況にあると考えられます。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– `実績（実績AI）` のデータポイントは横ばいの傾向が強く、約0.8を中心に分布しています。
– `予測` グラフでは、`線形回帰` と `ランダムフォレスト回帰` のラインが後半にかけてわずかな上昇を示しています。`決定木回帰` は一定のままです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 指定された `異常値` は、通常のデータから外れているが、数が非常に限られている。
– これらの異常値は晴れや嵐などの極端な天気条件に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– `実績（実績AI）` は青のプロットで示され、実際の健康状態を表しています。
– `異常値` は黒い円で囲まれており、異常なデータポイントとして認識されています。
– 予測モデルは様々な色で示され、それぞれ異なる回帰手法を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの `実績` と `予測` の線は、概ね同じ範囲内で推移しており、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `実績` と `予測` には大きな乖離は見られませんが、予測モデルによって一致度合いが異なります。最も一致しているのは `線形回帰` と思われます。
– `実績` のデータポイントは比較的一定の範囲に密集しており、安定した健康状態を示唆しています。
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**
– グラフからは、個人の健康状態が安定しており、特に急激な変動はないことが示されています。これは人々に安心感を与えるでしょう。
– ビジネス面では、予測モデルの精度が高いことが確認されれば、個人の健康管理や予防医学において重要なツールとなる可能性があります。
この分析は、健康状態の管理がどれほど効果的であるかを視覚的に示すとともに、予測モデルの適用性を評価する上で有用です。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が明らかになります。
1. **トレンド**:
– 現実のWEIスコアに関しては、全体的には0.6から0.8の範囲で横ばいに見えます。しかし、予測では線形回帰による予測がほぼ一定なのに対し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアが0.4付近の大きく低い外れ値が3つほど見られます。これらは心理的ストレスが一時的に非常に低かった時期を示している可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 青色の点は実績を示しており、ほとんどが灰色の不確かさ範囲内に収まっています。これは予測の精度が比較的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**:
– 3つの異なる予測モデルの間にわずかな違いがあり、特に決定木やランダムフォレストによる予測は上昇トレンドを示す一方で、線形回帰は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のデータは訪れる時期に関係なく比較的安定しており、大きなばらつきは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的に見れば、WEIスコアの大部分は安定しており、これは一定の心理的安定を保っていることを示しています。ただし、外れ値がある日は特定の要因（天候など）によりストレスが大きく変動している可能性が考えられます。この情報は、ストレス管理やメンタルヘルスケアにおける戦略策定に役立つ可能性があります。特に、決定木やランダムフォレストによる予測の上昇トレンドは、今後のストレスレベルの上昇を示唆しており、早期の介入が必要かもしれません。
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:
以下は、この天気カテゴリのWEIスコア推移グラフに関する分析です：
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、最初の数週間で横ばい、または軽微な増減を示しています。
– その後、予測ライン（赤いバツ、青、紫のライン）が示すように、それぞれ異なる手法での異なるトレンドが確認できます。線形回帰（緑）は緩やかな上昇傾向、決定木（青）は横ばい、ランダムフォレスト（紫）は少し急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントにおいて異常値（黒い円で囲まれた青い点）が確認され、これが予測モデルに対する影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、各点は日別のWEIスコアです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測には一定のばらつきがあることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルによってトレンドが異なり、線形回帰が最も現実のデータに近い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは主に0.6から0.8の範囲内で変動しており、比較的安定した範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 安定したトレンドが続けば、個人の自由度と自治に関連するWEIスコアは大きな変動なく維持される可能性があります。しかし、異常値が見られるため、予測モデルの精度向上が求められます。
– ビジネスや社会において、これらのスコアは政策や計画に対する重要な指標となるため、予測情報の活用が期待されます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.6から0.8の範囲内を横ばいで推移しているように見えます。
– 予測データは、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとにスコアが異なるものの、期間の終わりに向けてランダムフォレスト回帰の予測が上昇傾向を示しています。線形回帰と決定木回帰は比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内では幾つかの異常値が黒丸で示されています。これらは他のデータポイントから外れており、WEIスコアが急激に低い場所に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、現実の測定値を表現しています。
– 黒の円は異常値を表し、通常の範囲から外れているデータを示しています。
– 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**
– 実績データと異なる予測手法間の比較が行われており、予測値の不確かさを考慮しながら、モデル間での違いを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密に、限られた範囲に分布していますが、時折顕著な異常値が見られます。予測値と実績値の間で一致しているわけではなく、特に長期予測では異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見る人は、実績データの安定性の中に潜む外れ値が気になるでしょう。社会WEIスコアにおいて、異常値への対処や原因分析が重要です。また、予測の不確かさと異なる予測モデルが示す結果が、どのように運用や意思決定に影響を与えるかが焦点となります。
– ビジネスや社会への影響としては、予測精度を上げることが公平性や公正さの向上につながる可能性があるため、異常値をさらに分析し、修正を加える必要があります。
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**:
– 実績AIのデータは安定しており、スコアは約0.8から1.0の範囲で大きな変動はありません。
– 予測データ（線形回帰）は横ばいに近く、他の予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、特に大きな外れ値は確認できませんが、異常値として黒い丸で囲まれた点があります。
– 全体として大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIデータを示しており、安定したWEIスコアを示しています。
– ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）は他の予測手法よりもスコアがわずかに上昇している傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測データは、期間全体にわたって大きな乖離はなく、特にランダムフォレスト回帰はわずかに高いスコアを予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密集しており、一貫性があります。
– 予測データはそれに対してややばらつきがありますが、全体的なトレンドとしては相関があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、天気に関連する持続可能性と自治性の強さを示しています。安定したスコアは長期的な戦略計画に安心感を与えるでしょう。
– 複数の予測モデルの結果を考慮することで、潜在的なリスクの察知や計画に役立つでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰のわずかなスコア上昇は、ポジティブな変化や改善の可能性を示唆しているかもしれません。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、最初の約20日間にわたり大きな変動はなく、横ばいで推移しています。
– その後、予測データ（線形、決定木、ランダムフォレストともに）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、数点見られます。しかし、全体に大きな急激な変動は少ないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示し、実績値は概ね0.8から1.0の範囲内にあります。
– 予測不確かさ範囲（灰色の背景）は、実績データの周囲に広がっており、合理的な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**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、若干異なる上昇傾向を示していますが、全体としては同様の方向性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが0.8から1.0の範囲で安定しているため、この範囲内での安定した相関関係がうかがえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績AIのスコアは全体的に高く、比較的安定した社会基盤と教育機会を示している可能性があります。
– 予測の上昇傾向は、今後の社会・教育の改善を示唆しており、政策立案者や教育関係者にとって前向きな指標となるかもしれません。
このようなデータは、地域の気候や社会インフラに対する投資計画、教育プログラムの効果評価などの分野で有用なインサイトを提供します。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青）はおおむね横ばいであることが見受けられます。一方で、「予測（線形回帰）」は水平に進んでいます。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」はわずかな上昇トレンドを示しています。このことから、将来的にはスコアが上昇する可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在します（黒い円で囲まれた点）。これらの外れ値が特定のイベントに関連しているのか、測定誤差なのかを確認する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績、赤いバツ印は予測、黒い円は外れ値を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績スコアはこ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**:
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は若干異なりますが、全体的には実績データを補完し、将来的な動向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は一定であるため、分布は比較的均一です。
6. **直感的な感想や社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフからは、社会WEIが安定していることがわかります。ただし、将来的には少し上昇する可能性があるため、社会環境や政策の改善が影響している可能性があります。ビジネス分野では、多様性や自由が確保されることにより、持続可能なビジネスが促進されることが期待されます。政策立案者にとっては、WEIをさらに向上させる方策を考えることが価値あるかもしれません。
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天気カテゴリにおける総合WEIスコアを示しており、30日間の時間帯別データです。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**
– 日中の8時と16時の時間帯では、スコアに明確な上昇トレンドがあります。特に7月5日から10日にかけて変化が大きい傾向にあります。
– 19時の時間帯では、スコアの変動が比較的安定し、一定のレベルが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが紫に近い色を示している部分（おそらく低いスコア）がいくつかあります。7月2日から4日の期間で顕著です。
– 7月5日と7月14日は、黄色の高いスコアを示し、急激な上昇が見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色が高得点、紫が低得点を意味します。
– 密度の変化は示されていませんが、色の変化がスコアの時間的変化を伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯（8時、16時、19時）で異なる変化のパターンが観察されます。これは時間帯によって異なる天気条件が発生している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中から午後にかけてスコアが上昇していく傾向があり、特定の時間帯にスコアが集中していることはありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、日中にかけて天気が良くなるという印象を受けるかもしれません。これにより、日中の活動やイベント計画が影響を受ける可能性があります。
– ビジネスにおいては、特に外でのイベントが多い業種は、このスコアに基づいてスケジュールを調整することが考えられます。
総じて、このヒートマップは異なる時間帯における天気の変動を示し、日中に良好な天気条件が続く可能性があることを示唆しています。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、特定の時間帯で一定の色のパターンが繰り返されています。周期的な傾向が見られるかもしれませんが、全体としては横ばいの傾向もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日には非常に低いスコア（暗い紫色）が観察されます。これは外れ値として注目されるべきでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの大きさを示しており、カラーバーを見ると黄色に近づくほどスコアが高いことがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（特に16時や23時など）においてスコアの変動が違っており、時間帯ごとにパターンの違いが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 19時の時間帯に特定の日でスコアが低いことが目立ちます。全体としての分布を見ると、16時と23時にやや高めのスコアが多いようです。
6. **直感的感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、特定の時間帯と日付でのパフォーマンスの違いです。もしこれが作業効率や生産性に関連するスコアであれば、時間管理や作業スケジュールの最適化のための重要なデータとなります。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯にどのような変動があるかを視覚的に理解するための有用なツールです。ビジネスや社会における時間管理やスケジュール立案に活用できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、色の変化から一貫した上昇または下降トレンドは確認しにくいですが、特定の日付や時間帯により濃淡の変化があります。
– 明確な周期性は見られませんが、一部の時間帯でパターン的に色が変わることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日と7月4日の16時のデータは他と比べて特に暗い色（低いスコア）となっており、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**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを表しています。
– 時間帯別にスコアの変動を視覚的に捉えることで、特定の時間帯の傾向を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの色の変化を通じて、日の経過によってどのように天気カテゴリーのWEI平均スコアが変化するかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の色の分布により、時間帯に依存した変動が確認でき、同じ時間帯での変動を比較することで相関を推測できます。また、スコアが安定している時間帯と不安定な時間帯を判別できます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 人々は、特定の時間帯にスコアが定常的に低いまたは高いことを認識し、その時間帯を避けたり利用したりする決定を行うでしょう。
– ビジネスや社会的には、特定のトレンドを見つけ出すことにより、最適な活動時間を見つけることで効率を高めることが期待されます。例えば、特定の時間帯に商品やサービスを提供するなどの戦略が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関の強さを示しており、明確な時間的トレンド（上昇、下降、周期性など）は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接示されず、相関の強弱が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 多くの項目間には中程度から高い正の相関があります。特に、「個人WEI平均」と「個人WEI（心的ストレス）」間の高い相関（0.85）や、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関（0.74）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の相は特に高い正の相関があります：例えば、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.91や、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.81は目立ちます。
– マイナスに傾く相関はほぼ見られませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の軽度の負の相関（-0.01）は注目すべき点です。
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**
– 高い相関は、特定の要因が相互に影響しやすいことを示唆し、例えば「個人の平均的なウェルビーイング」と「心的ストレス」は密接に関連している可能性が考えられます。
– ビジネスや社会的には、相関の強い要因同士の改善が全体的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性があることを示唆しています。特に、政策決定や健康促進プログラムにおいて、関連性の強い分野での組み合わせ施策が効果的と言えます。
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:
この箱ひげ図は、天気に関連するWEI（Weather Environment Index）スコアの分布を示すもので、異なるタイプごとの比較を行っています。以下に詳しい分析を示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドはこのグラフからは読み取れませんが、各WEIタイプ間でスコアのばらつきが異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」にはいくつかの外れ値が観察されます。特に「社会WEI（持続可能性と自治生）」には最も大きな外れ値が1つあります。
3. **要素の意味**
– 各箱はデータ分布の範囲を示し、箱の中の線は中央値を示しています。箱の上下の「ひげ」はデータ全体の範囲を表し、丸は外れ値を示します。
– 色による明確なパターンは特定されませんが、異なるWEIタイプが視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは静的な分布を示しているため、直接的な時系列データの関係は分かりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を直接示すものはありませんが、分布の特徴を見ると「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は比較的安定しています。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– WEIスコアが高いカテゴリは環境への良好な影響を示唆しており、低いスコアは改善の余地を提案しています。
– 外れ値が多いカテゴリは、環境に対する不均一な影響や、予期しない要因による変動性を示している可能性があります。特に「社会WEI（持続可能性と自治生）」の外れ値は、持続可能性への大きな課題を暗示しているかもしれません。
全体的に、このグラフは異なる環境要因がどのように変動するかを理解するのに役立ち、それに基づいて政策決定や戦略立案を調整することができるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 中央の「Trend」のプロットでは、全体的に緩やかな上昇傾向が見られます。これは期間中の全体的な気候パターンが改善または上昇したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」のプロットでは、7月上旬の急激な下降と、その後の急上昇が外れ値として目立ちます。これにより、その期間に何らかの異常気象やイベントが発生した可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」: 実際に観測されたデータを示す。
– 「Trend」: 全体的な変動を示す長期的なトレンド。
– 「Seasonal」: 定期的な季節性の変動を示し、短期間の周期的パターンを示しています。
– 「Residual」: トレンドと季節性から外れた部分を示し、特異なイベントの影響などによるものである可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」と「Trend」は全体として一致しており、上昇トレンドが観測データに強く影響しています。
– 「Seasonal」は短期間の変動を示しており、観測データに周期的な影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性が季節性のプロットで視認され、「Observed」との影響力の強さがわかります。
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**:
– 短期間で見た場合、日々の気象の変動が観測データにかなりの影響を与えていることが明白です。継続的な上昇トレンドは、特定の気象条件の改善を示唆し、その条件に依存するビジネス（例えば、農業や観光業など）へのポジティブな影響が期待されます。
総括すると、この30日間の天気データは、全体的に見てポジティブなトレンドにあり、一部で急激な変化が観察されるものの、周期的な季節性を持つ傾向があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にそれぞれの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 「Trend」プロットに見られるように、全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。これにより、分析対象のWEIは時間とともに改善していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」プロットには、30日間の中でいくつかのピークとボトムがありますが、極端な外れ値や急激な変動は見られません。変動は比較的一定です。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**：観測データ全体の動向や変動を示しています。
– **Trend**：基本的な上昇傾向を示していて、長期的な変化を捉えています。
– **Seasonal**：周期的な変動を表しており、通常の天気や条件による小規模な変動を反映しています。
– **Residual**：他の要素で説明されない変動を示し、時間とともに小さくなっていく様子が見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」は「Trend」と「Seasonal」の結合として解釈でき、Observedの変動は主にTrendの上昇とSeasonalの周期性によって説明されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Seasonal」と「Observed」の比較から、周期的変動が短期間の観測データに与える影響が確認できます。
– Residualは小さく、他の要因が十分に説明されていることを示唆しています。
6. **直感的に感じることと影響**
– 全体的な上昇トレンドは、良好な天候条件や環境要因の安定化と関係しているかもしれません。人々はこのトレンドから、天気が好転していると感じ、屋外活動や農業にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
このデータの改善傾向は、地域的な気候や天気に関連するポジティブな変化を暗示しており、ビジネスや日常生活への積極的な影響が期待されます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは一貫して上昇しています。これにより、観測データの全体的な増加傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データのプロットでは、特に7月4日と7月14日前後で急激な変動が見受けられます。これらは短期的な異常や予想外の変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」は実際の観測データで、周期的なパターンと少量のノイズが含まれています。
– 「Trend」はデータの長期的な方向性を示しており、ビジネスや社会における持続的な変化を捉えます。
– 「Seasonal」は周期的なパターンを示しており、特定の日や期間における繰り返しの変動があります。
– 「Residual」は他の要素によって説明されないランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」は「Trend」、「Seasonal」、「Residual」の組み合わせで構成されています。トレンドは全体的な増加を示し、シーズナリティは小さな周期変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– シーズナリティは一定の周期性がありますが、大きな変動は見られません。レジデュアルは小さな変動のみを示しており、大きな外れ値や異常はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的な天候に関連するデータで、「Trend」が上昇傾向にあることは、社会の特定分野（例えば、気温や湿度）における持続的な変化を示唆しています。
– シーズナリティの変動はイベントや季節効果による影響を示している可能性があり、例えば特定のイベント期間中に観測された一時的な変化などが考えられます。
このように多角的な分析を行うことで、データの持つ本質的な特徴を理解するだけでなく、その背後にある社会的・環境的な要因を推察する手がかりとなります。
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:
このグラフは、天気カテゴリに関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。PCAはデータの次元を減らし、データの主要なパターンを捉えるのに役立ちます。このグラフでは、30日間のデータが第1主成分と第2主成分の空間にプロットされています。
### 1. トレンド
– 一般的に特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見受けられません。データは全体的に横ばいの分布をしています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 第1主成分と第2主成分の両方で、特に目立った外れ値は見られませんが、散在しているデータポイントの中に極端な値があるかどうかは判断できます。
### 3. 各プロットや要素
– 各ポイントは、PCAによって低次元に圧縮された天気データの構成要素を表しています。第1主成分は全体の46%を、第2主成分は23%を説明しており、これらがデータの主要な変動要因となっていることが分かります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時系列データ間の相関は、このグラフからは直接的には読み取れません。ただし、分布を見ると、第1主成分と第2主成分の間に弱い直線的な関係（直線の増加や下降など）は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは比較的均等に散らばっており、強い相関は認められません。第1主成分が大きいときに第2主成分も大きくなる一部の傾向があるかもしれませんが、全体的にはランダムな分布です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– データが広範囲に分布しているため、天気の変動要因が多様であり、多くの異なる要素が関与していることが示唆されます。直感的には、どの成分も極端に支配的ではないため、複数の要因が複雑に絡み合っていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の天気パターンに基づく予測や計画を立てるのが難しい可能性が考えられます。そのため、多様な要因を考慮した総合的なアプローチが必要とされるでしょう。
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。