📊 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**: 全体的には0.7〜0.85の間を推移しており、非常に安定した範囲にあるが、特に7月1日や7月8日には0.70という底値をつけるなどの下落も観察されました。一方、7月6日と7月10日には0.84という高値に達しています。全体の傾向としては徐々に上昇している可能性が高いです。
– **個人WEI平均**: 多くの日で0.7辺りで推移していますが、7月8日では最低の0.61を記録。その他の日付でも一部で高スコアの日があり、不安定さが見受けられます。
– **社会WEI平均**: 社会的要因は安定的で、特に高スコアの7月6日(0.89)には注目です。高いスコアを保っており、全体的にしっかりした構成を示していると言えます。
#### 異常値
異常値として指摘されているのは特定の日における極端なスコアです。以下の日付には注意が必要です:
– **7月6日**: 多くの高スコアが集中している日。これは天候が特に好調だったり、週末を迎えるにあたって個人や社会の期待感が高まっている可能性があります。
– **7月8日**: 多くの低スコアが集中。この日は天候などの環境要因が悪かった、または社会的または個人的なイベントが悪影響を与えた可能性がある。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解においては、長期的なトレンドとしてはわずかな上昇基調が見受けられ、季節的な変動も確認できます。特に週末前後に変動が大きいことから、週単位での変動があると推測されます。説明のできない変動としての残差は、特に日による大きな変動がまだ残っており、ランダムな要因が影響を与えているようです。
#### 項目間の相関
– **個人と社会の相関**: 経済的余裕や健康状態などの個人WEIが向上すると、社会WEI（特に社会基盤や共生スコア）も高くなる傾向にあります。個人の生活の質の向上が社会全体にも良い影響を与えていると言えます。
– **経済的余裕と社会基盤**: 経済的余裕のスコアが高いと社会基盤も安定しているという関連が強いことが示唆されます。
#### データ分布
箱ひげ図からは、個人WEIと社会WEIの間で変動範囲が大きく異なることが確認できます。特に社会的要因は高く維持される一方で、個人的要因はより広範な変動を示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が全体の変動の46%を占め、特に全体のWEIスコアに対する寄与が大きいです。これは、経済的要因や社会基盤がどれだけ重要な要素であるかを示しています。
– PC2は23%を占め、これは個人の健康状態と心理的ストレスなど、個別の要因が独特のインパクトを持つことを示唆しています。
#### 考察
この分析から、総合WEIスコアには一定の安定性があるものの、個人や日々の社会的イベントにより変動が見られます。特に高スコアの日には経済的要因が強く関与している可能性があり、今後の施策や天候変動の影響を考慮する上で、これらの相関を分析することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、7月1日から7月30日までの間、WEIスコアの実績が全体的に横ばいに見えます。これは、短期間での大きな変化がないことを示しています。
– グラフの右側にプロットされた予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が見られ、これらは長期的に上昇傾向を示唆しています。
2. **外れ値・急激な変動**
– 外れ値は黒い輪郭で強調されていますが、散布図全体として目立つ急激な変動はありません。データは比較的一貫性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、Xが予測データを示します。
– グレーの帯域は予測の不確かさを示しており、比較的小さく安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測が共通してゆるやかな上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常に密であり、比較的一定のスコア範囲内に収まっています。これは安定した天気パターンを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、天気条件が大きく変動しない安定した期間が続いていることがわかります。
– ビジネスへの影響としては、天気に依存する産業（農業や観光など）にとって安定性がある時期が続いていると考えられます。予測は今後も安定した状況が続く可能性を示唆しており、計画を立てやすい時期であるでしょう。
このように、30日間のデータと予測をもとに、安定性を持った気候パターンが観察されると考えることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色のドット）は全体的に安定しており、比較的横ばいです。しかし、予測（紫の線）は緩やかに上昇しています。この上昇トレンドは今後のスコアの改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、散布図の中にいくつか確認できます。これらは異常な気象条件やデータの不安定性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**:
– 青色の点は実績データを示しています。
– ピンクと紫の線（予測）は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来のトレンドを表しています。
– 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**:
– 予測線が異なるモデルでも一致して上昇傾向を示していることから、気象条件が今後好転する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度が高い部分があり、それはおおよそ0.7〜0.8の範囲内にあります。これは安定したパフォーマンスを示唆しています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会的影響**:
– 安定したWEIスコアは、気象条件が一定であることを示しており、予測の改善は将来の活動や計画に対する信頼性をもたらします。
– 外れ値は予期せぬ気象イベントを示しており、これに対する備えが必要です。
全体として、このグラフは安定しつつある現在の気象状況と、将来のわずかな改善を示しています。予測に基づいて、ビジネスや農業、エネルギー部門は将来の戦略を練ることが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIの点（青）は、30日間を通じて横ばいまたは僅かな下降トレンドを示しています。多くのデータポイントは0.8から0.9の間に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイントは黒の縁取りがされており、僅かに存在していますが、大部分のデータは不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データを示す。
– 赤い「X」：AIによる予測値。
– 黒の縁取りの点：外れ値を示す。
– 灰色のシェーディング：予測の不確かさ範囲を表示。
– 青、緑、紫の線はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの予測モデル間で若干の差異が見られ、特にランダムフォレスト回帰が後半で上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIデータの分布は比較的密集しており、0.8の範囲で均等に広がっています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、予測の精度が高く、現状の天気データが安定していることが示唆されます。予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰が最も将来的な変動を考慮しているように見受けられます。
– これらのデータは天気予測や関連するビジネス、例えば農業や物流において、効率的な計画立案に寄与する可能性があります。安定した気象条件であれば、供給チェーンや生産スケジュールに安定をもたらすでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は大部分が横ばいのトレンドで、0.7から0.8の間で推移しています。
– 予測データ（線グラフ）は3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、いずれも横ばいに見え、異なる値での水平線を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、丸で囲まれたプロットが識別されており、特に上部に集中しています。これらは通常の変動範囲を超えたデータポイントを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色分けされた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、それぞれ異なる予測範囲を提供しています。
– 灰色のシェーディング範囲は予測の不確かさを示していると考えられ、xAIの3σで表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測データは、予測が将来の実績データをどのように見積もっているかを示しています。予測の不確かさの範囲内に実績データが収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にプロットは中央付近に密集しており、0.7から0.8の範囲内に集中しています。大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 経済的余裕（WEI）が比較的安定していることが示されています。この安定性は、短期間にわたり外部要因（例：天候）の影響を受けにくいことを示唆しています。
– ビジネス面では、この安定性に基づいて、短期的な経済的意思決定が行いやすく、計画が立てやすいと考えられます。
全体として、実績と予測が安定しており、外れ値や予測の不確かさを考慮に入れつつ、慎重に将来を予測することが重要です。
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:
分析を始めましょう。
1. **トレンド**:
– 実測データ（青いプロット）は主に一定しており、顕著な上昇や下降は見られません。
– 予測データ（色付き線）は、時間の経過とともに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**:
– 一部のプロットに相当するリング（異常値）が見られますが、多くは範囲内に収まっています。
– WEIスコアが比較的安定していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータを示し、円で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– ライン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）による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法が類似の傾向を示しており、予測の不確実性を低下させる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの中心は0.7から0.8の間に集まっており、この範囲が安定した健康状態を示している可能性があります。
– 外れ値は、それらの範囲から若干外れた部分にありますが、特定のパターンは見られません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 直感的には、健康状態は安定していると感じられますが、外れ値が何を意味するのかを更に調査する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータが予測可能であるため、天気の変動が健康状態に与える影響を予測するのに役立つかもしれません。また、予防的な健康管理や医療リソースの計画に利用できる可能性があります。
これらの要素を考慮して、さらなる分析を行うことができます。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 過去30日間にわたって、実績スコアの大部分は安定していますが、軽微な変動が観察されます。
– 線形回帰の予測はわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが他よりも低いスコアを示し、その周りに異常値として円で囲まれています。特に7月中の初めに注目すべき低い値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、レッドクロスはAIによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストなど複数の予測手法が示されており、全体の傾向把握および予測精度向上のために用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から0.8の間に密集しており、特に中央に分布が集中しています。
6. **直感的な洞察や影響**:
– 全体の傾向は比較的安定しており、突発的なストレス要因が少ないことを示唆しています。
– 数少ない大きな外れ値は特定のイベントや環境要因による心理的ストレスの急増を示す可能性があります。
– ビジネスや社会的には、この予測は個人の心理的ストレス管理や関連サービスの提供に有用です。予測精度の向上により、より適切な介入やサポートが可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は主に0.6から0.9の範囲に存在し、直線的なトレンドは見られませんが、全体的に安定しています。
– 予測データ（赤い×）には、線形回帰（ピンク）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（紫）がありますが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータポイントは異常値としてマークされていませんが、いくつかの点（黒い円で囲まれたもの）は異常として識別されています。これは、非典型的な気象条件やデータ収集の異常を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青い点で示され、実績と予測の比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は実績データの信頼区間を示し、予測精度の限界を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとの異なる傾向を観察できます。特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも上昇傾向を示すことで、複雑な相関を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間で大きなずれは見られず、全体的に一致しているように見えます。ただし、ランダムフォレスト回帰の上昇傾向が他の予測モデルと異なることから、複雑な要因が絡んでいるかもしれません。
6. **直感的な印象および影響**
– 見た目では、予測の不確かさ範囲内で大半の実績が存在するため、予測モデルは概ね信頼できます。
– ビジネスや社会への影響として、気象条件に対する信頼できる予測は生産計画やリスク管理に寄与するでしょう。ランダムフォレスト回帰モデルによる上昇傾向は、新たな気象パターンの現れや、気候変動の兆候を示唆している可能性があります。これにより、柔軟に対応する必要が生じるかもしれません。
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**
– グラフの前半（7月1日～7月15日頃）はスコアの大部分が0.6〜0.8の範囲に集中しています。後半（8月頃）はランダムフォレスト回帰などの予測により0.7〜1.0の範囲で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ前半にはいくつかの外れ値があり、これらのデータポイントは全体の大部分のトレンドとは異なっています。
– 8月にかけて予測値は徐々に上昇し、安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**の青いプロットは、実際のスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**は異なる回帰方法に基づく予測値を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は実績データのばらつきを反映しています。
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、後半部分でかなり近い形で推移しています。これから、予測モデルが徐々に現実に即したデータ提供が可能になっていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の期間では相関が不明確ですが、予測データが示した安定した上昇傾向が後半にあります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じるのは、データの初期不安定さから発展した予測モデルの改善傾向です。特に、予測が現実世界のスコアに近づいていることで、公平性や公正さが社会的に重要視され始めていることが示唆されます。
– 安定したスコアが持続されれば、天候や社会における公平性が改善されつつあるというポジティブなインサイトを得られ、利害関係者による政策決定や改善策の検討に役立ちます。
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:
このグラフは、天気関連の社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの30日間の推移を示しています。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは0.8から1.0の範囲で一定の変動を見せながらも、全体的には横ばいです。
– 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）のトレンドは緩やかな上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIにおいては、いくつかのデータポイントが強調されていますが、大きく外れた値ではないため、全体的な傾向に大きな影響を与えるものではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのプロットは青色のポイントで示され、実績と予測の違いを明示しています。
– 各予測モデルのラインは、今後のスコアの動向を予測するための異なるアプローチを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと各予測モデルは、互いに似た傾向を示しており、緩やかな上昇トレンドが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が比較的一貫していることから、予測モデルが実際の動向をある程度正確に反映している可能性が高いです。
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**:
– 天気に関連した持続可能性と自治性のスコアが安定しており、予測モデルもそれをサポートしています。これは、持続可能な施策や自治的な取り組みがかなり定量的に把握され、管理されていることを示唆します。
– ビジネスや政策においては、既存の施策が一定の効果を発揮しているとみなすことができ、今後の戦略の計画立案において、安定した基盤があるという前提で進められるでしょう。
このグラフは、気候関連の取り組みが短期的には安定して成果を上げており、将来的にも着実に向上する可能性を示唆しています。
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:
### グラフの解析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）の傾向は、比較的一定しており、0.8から1.0の間で横ばいを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測手法によって異なる傾向を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が上昇傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた部分が異常値として示されていますが、これらは比較的少数です。
– 実績のデータ範囲に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、実績データを示しており、観測結果を表しています。
– 紫色と水色の線は、異なる予測手法による未来の予測データを示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、これにより予測の信頼性を推察できます。
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（特に紫色の線）は、長期的には異なる傾向を見せており、予測手法の選択により結果が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、横ばいの分布を示しており、予測との間で大きな変動はありません。
– 複数の予測手法の相関性は見られず、それぞれが異なる未来を予測しています。
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**:
– 実績データが安定しているため、社会基盤および教育機会に対する影響は現在大きく変動する兆候はありません。ただし、予測手法の違いにより、将来的に変動する可能性が示唆されています。
– 特に、ランダムフォレスト回帰が上昇を予測しているため、長期的には社会基盤の改善が期待される可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測手法を組み合わせることで、より信頼性の高い展望を得ることが可能となるでしょう。
全体として、このグラフから得られる洞察は、現在は安定した状況にあることを示しているが、異なる予測手法を活用することで、将来の計画立案や意思決定により良い視点を提供できる点にあります。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は7月1日から7月15日にかけて全体的に横ばいです。
– 予測データ（紫の線）は8月に向けて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのうち、2つのプロットが外れ値として強調されています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、日々のWEIスコアを表しています。
– 紫の線は予測データを示し、予測の推移を視覚化しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **データの関係性**
– 実績データと予測データはWEIスコアの動向を評価し、7月中のほぼ一定の実績に基づき、8月には上昇の予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはおおむね0.6から0.8の範囲に集まり、平均的に安定しています。
– 予測データはこの範囲を脱し、上昇する傾向を見せています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、7月には安定した共生・多様性・自由の保障が確保されつつあり、8月にはさらに改善が見込まれていると直感的に理解できます。
– ビジネスや政策決定者にとって、今後のポジティブなトレンドは計画立案や資源分配の最適化において有意義です。
– 社会的には、これらの指標が改善することで住みやすい環境が強化される可能性があります。
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:
このヒートマップは天気カテゴリーにおけるWEIスコアの30日間の時系列データを時間帯ごとに視覚化したものです。以下に解析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯や日における周期性やトレンドが見受けられます。明るめの色は高いスコア、暗めの色は低いスコアを示しています。
– 7月6日から7月16日にかけては、スコアが全体として高い（明るい緑から黄色）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日は16時台でスコアが低い（紫色）ことが目立ちます。
– 7月5日から7月6日にかけて、23時台で急激にスコアが高く（黄色）、その後も比較的高い状態が続いています。
3. **各プロットや要素**:
– 色で示されるスコアが、時間帯や日付ごとに変化していることを視覚的に捉えられます。
– ヒートマップ自体が、時間帯ごとのスコアの変動を一目で分かるように設計されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時と時間帯がスコアにどのように影響しているかを確認できます。特に夜間の23時に明るい色（高スコア）が集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアに一定のパターンがあり、特に夜間にスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 季節や昼夜の違いがスコアに影響している可能性があるため、夜間のスコアが高い時間帯に関連する活動（エネルギー消費やイベント開催など）に注目する価値があります。
– 天候がスコアに影響を与えることで、特定の時間帯におけるビジネス戦略の見直しや、新たな機会の発見に繋がる可能性があります。
このように、ビジュアルの分析により、時間帯と日付ごとのスコアの変動を深く理解することで、天候に関連する戦略や施策の策定に役立つと考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 30日間の期間中、色の変化からは明確な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、全体的に緑から青緑色が多く使用されており、ほぼ横ばいの傾向が感じられます。
– 期間内で特定の周期性は見られませんが、一定の時間帯に一定の変動が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明るい黄色や濃い青紫色の領域が外れ値として目立ちます。特に、7月5日と7月12日の夜に一時的なスパイクが観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さがWEIスコアの平均を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。ウェザーパターンの影響がこのスコアに現れていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間内で異なる時間帯に焦点を当てたデータが示されており、時間帯によってスコアが変化していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の日付で色の変化が集中しており、これは特定の日に天気が人間の活動や気分にどう影響したかを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人々は特定の時間に快適や不快さを感じやすいことを示唆しています。これにより、ビジネスはサービス提供の時間を調整することで顧客の満足度を向上させることができます。また、気分スコアが低い日を特定することで、健康面や心理的なサポートを改善するための施策を講じることが可能です。
このヒートマップは、特定の時間帯でのWEIスコアを視覚化することで、季節や天気がどのように人々の生活に影響を及ぼすかを一目で理解する手助けをします。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化により、時間とともにスコアが変動していることが分かります。特に2025年7月3日から7月6日にかけては暗い色が多く、スコアが低い傾向があります。その後、明るい色が増加しており、徐々にスコアが上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日から7月4日にかけて非常に暗い色（スコアが低い）部分があり、この期間が外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しており、緑から黄色に近づくほどスコアが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**:
– 時間帯（7時、8時、15時、16時、19時、23時）においても、異なる時間で色の分布に違いがあるため、特定の時間帯にスコアが低下または上昇することが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、序盤に低いスコアが集まり、その後スコアが増加していく傾向があります。
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**:
– 序盤の低スコア期間は、気象条件が社会生活にネガティブな影響を与えていた可能性があります。しかし、その後のスコア上昇は、状況が改善してきたことを示唆しています。ビジネスの視点では、悪天候による影響が特定の時期に集中していた可能性があり、その対策が必要だったかもしれません。
このグラフ解析から、社会WEIスコアの変動が時期や時間帯により異なることが理解でき、気象条件が社会全般の活動に与える影響を評価する上で役立つでしょう。
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、異なるWEI（天候指数）項目間の相関を視覚的に示しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータを反映しており、時間軸は含まれていません。したがって、具体的なトレンド（上昇、下降）は見えませんが、項目間の相関関係は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関係数を示すため、外れ値や変動ではなく、特定の組み合わせが通常と異なる相関（非常に高いまたは低い）を示しているかに注目します。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」の相関が0.92と非常に高く、一方で「個人WEI（自由度と自治）」との相関が微弱（0.07）である点が際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さや色相が相関の強弱を示しています。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**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、項目間の関係性が明示されています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関が0.85と高く、全体的な指標と個人に関する指標が密接に関連していることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が他の多くの社会的指標と強い相関を持っています。特に「社会WEI平均」との相関が非常に高い（0.92）です。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目との相関が全体的に低く独立しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目間では、片方の上昇がもう一方の上昇を示唆している可能性があります。特に、「社会的多様性」の向上が他の社会的指標にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 個人の「自由度と自治」が他の項目と弱い相関にあることから、それが個別に改善されるべき重点項目である可能性も示唆されます。
これらの相関関係は、政策提言やビジネス戦略立案の際に考慮すべき重要な要素となるでしょう。
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:
この箱ひげ図では、複数のWEIタイプごとにスコアの分布が示されています。以下はその特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげは特定のWEIタイプの30日間のスコア分布を示していますが、明確な上昇や下降のトレンドはなく、それぞれのカテゴリでかなり横ばいのように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に、「社会WEI（持続可能性と自治生）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保護）」では、低い外れ値が顕著です。
– 一部のカテゴリでは箱（四分位範囲）が広く、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の上下限は第1四分位数と第3四分位数を示し、中央のラインは中央値です。
– 四分位範囲が狭いカテゴリは、スコアが比較的安定していることを示しています。
– 色の違いは視覚的に分布の比較を容易にするためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（経済状況）」は他のWEIタイプに比べて中央値が高く示されています。
– 全体的に「個人WEI」が高めであるカテゴリーが多いため、個人要因が社会要因よりも高スコアを持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ自体は直接的な相関を示しませんが、カテゴリごとのスコア範囲の比較は可能です。
– 一般に社会的要因に関連するカテゴリ（社会WEI）が、個人に関連するものよりもばらつきが大きいです。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 外れ値や広い四分位範囲は、特定の算定方法や環境条件による影響が考えられるため、さらなる分析が必要です。
– ビジネスや社会においては、特に「社会WEI」のばらつきが大きいため、政策や戦略の調整が必要かもしれません。
このグラフは、各カテゴリの評価の多様性や安定性を視覚的に理解するのに役立つでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、天気カテゴリの総合WEIスコア（天気に関連する指数の一つ）のSTL分解結果を表示しています。30日間のデータを基に、以下の要素が分析されます。
1. **トレンド**:
– 上昇トレンドが見られ、日を追うごとにスコアが上昇しています。長期的には、天候に関連するWEIスコアが安定して増加していることがわかります。このことは、天候の観測データが時間の経過とともに向上している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed（観測値）」には、急激な上昇や下降があります。特に7月8日あたりの変動が大きいです。これは特異な気象イベントの影響かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 「Observed」は実際の観測データ。
– 「Trend」は長期の動きを示し、全体的に上昇傾向。
– 「Seasonal」は周期的な変動を反映し、一定のパターンがあります。
– 「Residual」はトレンドと季節性を除いた短期的な誤差部分です。これが大きい場合、予測には注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Trend」と「Observed」が一致する部分が多く、長期的な上昇トレンドが観測データにも反映されています。「Seasonal」と「Residual」は短期的な変動を補完的に解釈します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、トレンドが観測値に強く影響していると見られます。季節性も一定の役割を果たし、短期的な変動（Residual）は予測誤差を含む可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 天候に関するデータが改善されている可能性があるため、これに基づく予測やビジネス活動、政策決定において信頼性が向上していると言えます。
– 観測値の急激な変動は、天候変動やそれに関連する産業（農業、観光、エネルギーなど）に与える影響について注意を促します。そのため、適応戦略の策定が重要です。
この分析は、データサイエンスや予報業における策略の精度向上に資する情報を提供します。
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:
### グラフ分析の専門家としてのインサイト
1. **トレンド**
– グラフの「Trend」プロットは、期間中の平均WEIスコアが緩やかに上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットでは、急激な変動が7月8日に見られます。この日は何らかの異常な要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Observed」プロット：全体の観測データを示し、周期的な変動が見られます。
– 「Trend」プロット：全体的な傾向を示します。上昇傾向が認められます。
– 「Seasonal」プロット：周期成分を示し、天気の通常の周期的変動を反映しています。
– 「Residual」プロット：観測データからトレンドと季節性を取り除いた残差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」と「Trend」の相違は「Seasonal」と「Residual」で説明されます。特に、「Seasonal」の周期が観測データに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**
– 季節性のパターンは規則的で、何らかの反復的な性質があるように見えます。トレンドとの関係性を考慮すると、全体の増加傾向を示しつつも周期的に上下しています。
### 直感的なAIとしての洞察
– **直感的理解**
– 人々がこのグラフを見た際には、継続的な上昇傾向を背景に一時的な変動があると感じるでしょう。特に、好転しつつある条件が続く一方で、時折異常な現象が発生する印象を受けます。
– **ビジネスや社会への影響**
– 継続的なトレンドの上昇は、関連するビジネスにもプラスの影響を与える可能性があります。例えば天気が良好な方向に向かっているのであれば、観光業や建設業には追い風です。
– ただし、時折見られる大きな残差には注意が必要であり、季節の変動が大きければ、予期しない要因（気象異常）に応じた迅速な対応が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Trend（トレンド）プロット**: 上昇傾向が見られます。全体的に社会WEI平均スコアが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）プロット**: 7月3日から4日にかけて、一時的に高い残差が見られますが、それ以外は比較的一定しています。これは一時的な異常があった可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測値）**: 実測データを示し、全体的な変動を表現。
– **Trend（トレンド）**: 長期的に見た場合の増減を示し、データの底流をキャプチャ。
– **Seasonal（季節要素）**: 短期的な周期的変動を示し、小幅な変動が見られます。
– **Residual（残差）**: 予測できない変動で、主に7月初旬の異常が中心。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値の短期的な変動は主に季節要素によるもので、残差に顕著な変動はほとんどないため、トレンドの影響が中心と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが上昇していることから、期間全体でのWEIスコアの向上が確認できます。それに伴い、観測値も同様に上昇する傾向があります。
6. **直感と影響に関する洞察**
– **直感的な理解**: WEIスコアが全体的に上昇していることから、社会状況の改善、もしくはポジティブな気象条件の影響が考えられます。
– **社会への影響**: WEIの上昇は通常、経済活動や社会活動の活性化と関連があるため、ビジネス機会の増加や社会的信頼感の向上などが期待されます。この増加傾向の継続は、将来的な経済予測に対する前向きなシグナルとなるでしょう。
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、主成分分析（PCA）を使用して30日間の天気データの構成要素を視覚化したものです。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– データは主に第1主成分（寄与率: 0.46）と第2主成分（寄与率: 0.23）にプロットされています。
– トレンドとしては特定の方向へ明確に集束しているわけではなく、全体的に分散していることから、特定の一方向へのトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの中に、他のデータ点から明らかに離れている外れ値は見当たらないようです。
– 主に中央に集中しており、急激な変動を示す点はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは、30日間の天気データの各日の特性を示しており、主に二つの主成分軸でその位置を表しています。
– 色や密度の違いはないため、データの他の属性情報は視覚的には与えられていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 関係性については、特に述べられていないので、データが何を示しているかは外部情報を必要とします。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは均一に分布しており、主成分軸に沿って広がりを見せています。特に強い相関関係は読み取れませんが、第1主成分の影響が第2主成分よりも大きいことが示されていると考えられます。
6. **直感と影響**
– 人間がこのグラフを見て直感的に理解できるのは、特定のパターンや異常なデータがないことから、このデータセットは均質である可能性があるということです。
– 天候に関するデータであるため、均一性がある場合、通常の気候条件が維持されていると判断されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、特に顕著な異常がない限り、計画通りの天候に関連する活動（農業、観光など）が運営可能であると考えられます。
このグラフは、データの全体的な分散を理解するための有益なビジュアルであり、データセットに潜む潜在的なパターンを掘り下げる出発点となります。
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。
