📊 データ分析(GPT-4.1による)
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**、**個人WEI平均**、および**社会WEI平均**はおおむね安定していますが、2025年7月前半(特に7月1日から8日)にかけて若干の変動が見られます。特に、7月1日から3日にかけてのスコアはやや低めで、短期間の回復後、再び7月8日に低めのスコアを示しています。
– **重要な変動期間**: 7月6日には総合WEIが0.84、7月12日には0.85625とピークを記録し、その後わずかに下降するも再び安定しています。
#### 異常値
– 総合WEIにおいて、7月1日、3日、8日のスコアは低いことが異常値として検出されています。これらの日の経済的、健康的、心理的状況がスコアに影響を与えた可能性があります。
– 特に、心理的ストレスや健康状態の低下がこれらの日の個人WEI平均の低スコアとして現れていることが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– 長期的なトレンドは全体として横ばいからやや上昇傾向であり、急激な上昇や下降はありません。これは、市場や社会の安定を反映しているかもしれません。
– 季節性については、7月初旬の一部下降が短期的なものであり、その後急速に回復しています。
– 残差の存在はデータの一部日付に対して説明できない変動があることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、社会的各項目(公平性・持続可能性・社会基盤など)が強い正の相関を示していることが読み取れます。
– これは、社会的なファクターが総合的に影響し合っていることを示しています。
#### データ分布(箱ひげ図)
– 各WEIスコアはばらつきが比較的少なく、中央値周辺に分布しています。これは全体のデータが安定していることを示唆します。
– ただし、一部の個人WEI項目(特に心理的ストレス)は外れ値を含み、これが一時的な下振れ要因となった可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、PC1が46%、PC2が23%の寄与率を持ち、主要な変動要因は個人と社会に関する要素の複合的な影響であることが示されています。
– 特に社会的インフラや多様性に関連する要素が大きく寄与していると考えられます。
### 結論
2025年7月の短期間における総合WEIの変動は、心理的ストレスや個人健康状態の変動に起因する可能性があります。社会的要素が一貫して高いスコアを示している一方で、個人におけるストレスや健康要因がスコアの一部の低下に寄与していることが示唆されています。全体的にWEIスコアは安定しており、潜在的な社会の安定性を反映しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データの比較で、はっきりとしたトレンドが見当たらないが、大きな変化はないようです。期間内のスコアはかなり安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の開始ポイント付近に「異常値」として黒丸で囲まれたデータポイントが存在しており、何らかの異常または外的要因による影響がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実績値を示しており、そこに比較AIによるデータ(緑のプロット)も描かれています。これらは別のモデルによる予測と対比するための実績データです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、それに対する予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の結果が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の比較のための緑のプロットは、実績値と比較するために提供されているようです。これらを比較することで年間の変動を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に大きなずれは見られないため、使用されている予測モデルは概ね正確と考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが大きく変動せず安定していることは、天候に関するある種の安定性を示唆しており、特に天候に依存するビジネスにとっては有益です。
– 異常値の検出は、異常気象イベントやそれに伴うビジネスリスクの評価に役立つでしょう。
このグラフから得られる洞察は、特に天候データに関する事業戦略の立案やリスク管理に重要です。安定した気象条件が続くことが予想される地点では、リスクが低いため、計画を安定的に実施しやすいでしょう。
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
### 1. トレンド
– 視覚的に、グラフには左側の青色プロットと右側の緑色プロットが二極化しています。
– 左側(2025年前半)には青色プロットが密集しており、ほぼ横ばいです。
– 右側(2026半ば)では緑色プロットが見られ、こちらも大きな変動がないように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色プロットの間にいくつかの「異常値」が黒色で囲まれていますが、極端な外れ値はありません。
– 青と緑の間にデータのギャップがあり、その間の変動は急激です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色プロットは実績値で、過去の実際のWEIスコアを示しています。
– 緑色プロットは前年のデータで、比較用として提供されています。
– 異常値はデータ内での通常の範囲を外れた値を示しています。
– 紫色の線は予測モデルによる予測を示しています(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
– 青色と緑色のプロットは明確に分かれており、それぞれが異なる期間を指しているため、直接的な時系列の関係性は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 青色プロットは0.7から0.9の間に密集しており、高い相関がある可能性があります。
– 緑色プロットも類似した範囲内で変動しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 一貫したスコアの変動と元々のデータが将来を予測するのに役立つ可能性が示唆されています。
– 異常値の存在は、異常気象による影響やデータ入力のエラーといった要因を精査する必要があることを示しています。
– ビジネスにおける意思決定には、注意深いモデリングと過去データの分析が重要であることが強調されます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフの左側と右側に密集したデータが見られますが、評価日の間に明確なトレンドは見られません。これは、時間の経過によってスコアが変動していない可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値として黒い円で囲まれたプロットがありますが、それ以外は特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データ、緑色のプロットは前年データを示しています。
– 赤い「×」マークは予測データを示しており、紫色の線は異なる回帰手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の予測を表しています。
– グレー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**:
– 実際のデータと前年データは、時間的に離れた2つのクラスターを形成しており、年度によりデータの性質が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ年度内での実績データには比較的強い密集がありますが、全体としては時系列データの間に直接的な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 年度ごとにデータの分布が異なることから、天気に関する社会的指標が年度ごとに、大きく変化している可能性が考えられます。これは季節的な要因や年度特有の出来事によって誤差が生じているのかもしれません。
– 予測との乖離が大きい場合、予測モデルの調整が必要な可能性があります。
この視点からは、年度間での異なる変動のパターンをより詳細に分析し、それに基づいた予測モデルの改善を行うことが重要です。また、グラフのクラスターから特定の季節的変動が示唆されるため、これを考慮した予測がビジネスや社会への影響をより良く捉えることにつながるかもしれません。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の期間(左側)は、WEIスコアが比較的一貫しており、0.8付近で横ばい状態を示しています。
– 中間期にはデータがありませんが、終盤には0.8から0.7付近へ下がっています。全体的に横ばいからわずかに下降のトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の時点において一つの「異常値」として黒い円があります。これは、他のデータポイントよりもスコアが低いため特異な状態を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、多くのデータが0.8付近に集中しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、終盤にのみ現れますが、こちらも比較的高いスコアを示しています。
– 紫の線は3つの異なる予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)であり、どの手法も現実の実績と類似のパターンを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に強い類似性があり、WEIスコアが高く保たれていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はスコアの高い方向(0.7以上)に偏っており、WEIスコアは全体的に高いと推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの高水準は、個人の経済的余裕があることを示唆しています。ビジネスにおいては、消費者の購買力が強く、商品やサービスの販売が促進される可能性があります。
– 異常値に注目することで、特定の期間に特異な経済的状況があったことを調査する価値があるでしょう。これは、政策や市場の影響を評価する際に有用です。
このような分析により、企業や政策立案者は経済的な意思決定をより効果的に行うための洞察を得ることができます。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側は青い実測値が密集しており、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– グラフの右側では緑色で前年比較が示されており、こちらも横ばいです。実測値と前年比較の間には大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実測値には黒い円で示されたいくつかの異常値が見受けられますが、大きな変動はありません。
– 異常値はシステムによる検出なのかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青:実測値(実績AI)
– 赤い×:予測(予測AI)
– 黒い円:異常値
– 緑:前年比較(比較AI)
– 灰色エリア:予測の不確かさ範囲(xAI/3σ)
– 紫、青、ピンクの線: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)
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と前年の比較では大きな差異が見られません。予測手法も大きな変動を示していないため、安定した健康状態が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる手法間で結果に大きな差が無いため、安定性がうかがえます。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– 健康状態が安定しているということは、個人や社会の健康管理が効果的であることを示唆しています。
– 異常値に注意することは重要ですが、全体的な健康状態は良好で、予測と実測の間に大きなギャップがないことは安心材料となります。
これらを考慮に入れると、このデータは現在の健康管理が効果的であることを示しており、予測モデルもうまく機能していることがわかります。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **期間の序盤**: WEIスコアは0.6付近で安定しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **期間の終盤**: 時間が進むにつれて、予測されたスコアの範囲(緑のプロット)は、実績よりもやや高めのスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 序盤において、いくつかの異常値が示されており(黒い縁取りのプロット)、他のデータポイントよりも明らかに低いスコアを示しています。これらは心理的ストレスが急激に低下したときか、データの異常を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績(青いプロット)**: WEIスコアの実績を示しており、序盤は安定しています。
– **予測(紫やピンクの線)**: 複数の予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が使用され、それぞれ将来の傾向を示しています。
– **前年(淡緑色のプロット)**: 前年のデータとして参考情報を提供し、比較するための基準になります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績と、異なる予測モデルの間で明瞭なギャップがあるため、モデルがストレスの変動を捉えることに課題がある可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測モデルが示すスコアは、実スコアより高めに推移しているのが目立つため、モデルがストレスの変化を過大評価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、およびビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: 激しい変動や安定した期間があることから心理的ストレスの管理が必要と感じるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: ストレスレベルが安定しないことは、生産性や労働環境に影響を及ぼすことがあります。異常値や予測の誤差に対する理解や対策が求められます。
– **社会への影響**: 高いストレスの予測が続く場合、健康関連のサポートや政策対応が必要になるでしょう。
グラフ全体の理解を通じて、異常値への対策や予測モデルの改善が、ストレス管理において重要であることが示唆されます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ(2025年7月から約6か月間)は一貫して高いスコアで、比較的安定しています。
– 終盤(2026年6月頃)のデータは再び集中的に出現し、スコアも高めの範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測範囲(AIの3σ)は全体的に狭く、全体としてデータが予測範囲内に収まっていることから、外れ値は特に目立たないものの、異常値がマークされている。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は若干異なるが、大きな変動は見られない。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、基本的に安定して高いスコアを記録しています。
– 緑の点は前年のデータで、現在のデータとズレている部分が少し見られます。
– 異常値のマークは、スコアの外れ値として特定のデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる予測を示しており、特異な相関は見られないものの、全体的に同じ範囲で予測されていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全般的に高いスコアで集中しており、実績データと予測データの間に大きなズレや乖離は見られません。
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**:
– 個人の自由度と自治に関するスコアが高いことは、比較的安定した社会環境を示唆しています。
– 大きな変動のない予測結果からは、今後もこの安定が続く可能性が高く、社会的には安心感を与える情報といえるでしょう。
– ビジネスにおいては、リスクの少ない環境での活動が期待できるため、長期的な計画にも自信を持って進めることができる材料となり得ます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**(青色)は2025年の前半に集中しており、その後のデータはありません。
– 予測は複数の手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)により行われていますが、これらのすべてが2026年に向けてほぼ横ばいまたは微増しています。周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには外れ値として示されたものがいくつか(一部太い端点で)存在しますが、予測データや前年データには特筆すべき急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ**は青色のプロットで描かれており、集中的に存在している。
– **異常値**は黒い大きな円で示されています。
– 各予測手法は色分けされており、それぞれの挙動が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが存在する部分において、予測は様々な手法で行われるも、結果は全体的に安定しており、前年のデータ(緑)にも似たような安定感が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには、一部でわずかな乖離やずれが見られますが、それが顕著なものではなく、相関は比較的強いと考えられます。
– 異常値が存在しますが、それらは全体のスコアの傾向に大きく影響していないようです。
6. **直感的な理解と影響**:
– 実績データのスコアが高いため、全体的にカテゴリーの「公平性・公正さ」は維持されていると感じられるかもしれません。
– 異常値の影響は限定的であるため、全体的なスコアの安定性が強調され、社会やビジネスにおいても信頼性のあるシステムと見ることができるでしょう。
– 予測手法の選択や比較が行われているため、モデルの選択や改善にも関心が持たれるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータ(2025年)は、実績と予測されるスコアの間に平坦な水平トレンドが見られます。時間が経つにつれて大きな変動はありません。
– 右側のデータ(2026年)は、実績データが再び集中的に表示されており、こちらも全体的に大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初めに、一つの異常値が観察されています。これは他のデータポイントと比較してスコアが低く、その原因として異常なデータ入力や一時的なシステム誤差が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績(青色)**: 実際のWEIスコアを示しており、2025年エリアでほぼ一致したパターンを形成しています。
– **予測(赤色)**: 予想されるWEIスコア。こちらも実績と大きく乖離していません。
– **緑色のプロット**: 前年度(2026年)の比較データで、ここでも実績と大きく違いは見られません。
– **予測の幅»**灰色の影»は、信頼区間を示し、実績と予測の範囲内に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年から2026年にかけてのデータは一貫性があり、スコアの変化はほとんどありません。これはシステムや環境が安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは非常に近接しており、高い相関が認められます。このことは予測モデルが適切に機能していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 安定したデータは、人々に信頼感を与えます。また、異常値の少なさは、システムの信頼性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性の評価が一定であるため、新たな戦略の必要性がないか、それとも潜在的な改善の余地を探るべきか考える契機となるでしょう。
この分析を活用することで、企業や団体は持続的な取り組みを維持しつつ、さらなる改良を模索する手段を見つけ出せるでしょう。
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**
– 初期(2025年7月 – 2025年9月)に多くのデータが集中しており、スコアは0.8から1.0の範囲にあります。この時期のデータは主に実績(青)と予測(ピンク、黒)で構成されています。
– 2026年6月付近では、データが緑色で均一に分布しており、前年度(比較AI)のデータとして一貫性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月において、いくつかの異常値(黒い円)が観察されますが、その後のデータに対してそれらの影響は少ないです。
3. **各プロットや要素**
– 初期の青点(実績AI)は、実際の計測値を表しており、その周囲のピンクや紫の点(予測)は複数の回帰手法による予測データを示しています。
– グレーの領域はAIによる予測の不確かさ範囲を示し、予測の変動幅を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)が近似していますが、若干の差異が見られます。この差異は予測精度や適用モデルの特性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ほとんどのデータが高スコア(0.8以上)で密集しており、これが教育機会の高い状態、あるいは社会インフラが適切に機能していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– グラフが示す高いWEIスコアは社会基盤が確立された状態を示しており、安定した社会環境が整っている可能性があります。これにより教育機会が増大し、経済の安定や成長に寄与するでしょう。
– 異常値および予測範囲が広範である箇所は、将来的な改善対象を示唆し、政策決定や社会改革に資する可能性があります。
このように、データの確からしさと予測精度の両面から、継続的なモニタリングや予測モデルの改善が求められます。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初めの時期は、実績(青色プロット)が横ばいの傾向を示しています。
– 期間の後半にはデータが飛んでいるように見えますが、前半との連続性がないため、こちらは区切られた別のトレンドとして考えられるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期には、スコアが相対的に大きい異常値(黒い丸)が存在しています。
– 青や緑のデータポイント以外に、予測(紫やピンクの線)も急激に増加する場所がありますが、この異常値はスコアの範囲外に存在しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、予測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)で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、xAI(説明可能AI)による予測精度の信頼区間を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の前半では、実績と予測はかなり近いですが、後半の緑のプロット(前年データ)と紫の予測線は異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のトレンドと比べ、後半の配列されたデータが全く異なる分布を持っているため、この期間には原因不明の変動要因が含まれている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 初期の時期は安定したスコアを保っていたが、その後には別の状況(例えば気候変動やその他の社会的要因)が影響してスコアが変動している可能性があります。
– ビジネスや社会において、急激な変動や予測できない動きは、対応策を考える必要があることを示唆しているかもしれません。また、緑の昨年データはある程度の基準を提供しているので、昨年との比較を行うことは重要です。
このグラフは、特に後期の動きについてさらなる詳細な分析が必要であることを示しています。これにより、将来の戦略をもっと正確に立てることが可能になります。
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:
このヒートマップから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色が変化しています。特に7時から8時、16時から19時、23時の各時間帯での変化が見られます。
– 色の変化から、時間帯ごとに異なる天気パターンや気温の変動がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月2日から7月3日にかけて、16時の時間帯で色が急激に紫色になっている箇所があります。これは急激な天気の変動や気温の低下を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は特定の気象指標(例: 温度、湿度など)の強さや変動を示しています。一般的に、紫から黄色までのグラデーションは変動の幅を示していると考えられます。
– 一定の時間帯で濃い色や明るい色の領域が集中しているため、特定の時間帯での気象パターンの傾向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の異なる時間帯で同様のパターンや傾向が見られる場合、それらの時間帯が関連している可能性があります。例えば、朝と夕方のパターンが類似しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日によって色が異なるため、日によって異なる気象条件があったことを示しています。これにより、短期間の気象変動の観察が可能です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯での天気予報が変わりやすいことを感じ取るかもしれません。この情報は、特に屋外活動の計画や農業活動において有用です。
– 急激な変動(例えば、紫色の急な出現)は、気象災害や注意が必要な状況を示している可能性があり、事前の備えに重要です。
このような洞察は、気象予測の精度向上や関連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:
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、以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的には、日にちや時間帯に応じて色が変化しています。
– 明確な周期性は見られませんが、一部の時間帯と日にちで色の濃さが変わる点に着目できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の8時のデータが非常に濃い紫色で示されており、これはこの時間帯における急激なWEIスコアの低下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**:
– 色が緑や黄色に近づくほど、WEI平均スコアが高いことを示しています。
– 紫色はスコアが低いことを示します。
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り、一日の変動が見て取れますが、日による変動が特に顕著というわけではなさそうです。
– 19時や23時にはデータが少ないため、この時間帯には観測が少ない、または何らかの影響を受けているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯(例: 8時と16時)で安定したスコアが見られますが、19時台には変動が大きいことが目立ちます。
6. **直感的な理解やビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアの変動は、天候が人々の活動や感情にどのように影響を与えるかの指標として役立つかもしれません。
– ビジネスシナリオでは、特定の時間帯のスコアが高いことから、この時間帯におけるマーケティング活動や天候関連のプロモーション戦略を計画することが考えられます。
このヒートマップは、天候を反映した活動やパフォーマンスの変動を視覚的に示している可能性があります。詳細な状況に応じたさらなる分析が、有用なビジネスインサイトにつながるでしょう。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとの「社会WEI平均スコア」を示しており、色の濃淡でスコアの変動を視覚的に表現しています。以下、各ポイントについて解析します。
1. **トレンド**:
– 緑や青の色が多い時間帯と、黄色が濃い時間帯があり、スコアの時間帯ごとの変動が観察されます。特に、昼間から夕方にかけてスコアが高くなる傾向(青→緑→黄色)が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と4日の16時は紫に近く、他の時間帯と比べて明らかに低いスコアを示しています。これは特異なイベントや異常気象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のスケールは紫から黄色に向かうほどスコアが高いことを示し、スコアの増減を可視化します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも時間帯によってスコアが大きく変動していることがわかり、日中の活動や気象条件の影響があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から、短期的な時間帯の周期性や特定の日のスコアの変動パターンが見られます。
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**:
– このデータから、人々が特定の時間帯に特に活動的になる傾向が見えます。異常値の時間帯は何らかの外部要因を示唆しており、これらの時間帯に備えた計画が必要かもしれません。ビジネス面では、顧客の動向分析やスタッフの配置に応用できるでしょう。
このような視覚的なデータの整理は、社会やビジネスに対する行動変容に関する深い見識を提供できます。
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:
この相関ヒートマップは、各WEI(Weather Environment Index)項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– これはヒートマップですので、時間的なトレンドというよりも相関関係に注目することが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各項目間の相関が急激に変動する場合、色の濃淡が急変しますが、このヒートマップでは目立った外れ値は少ないと見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色相が赤いほど高い相関(正の相関)、青いほど低い(負の相関または無相関)を示します。
– 例えば、`総合WEI`と`個人WEI平均`の相関は0.85と高く、非常に強い正の相関を示しています。
– `社会WEI(公共性・公正さ)`と`個人WEI(自由度と自治)`の相関は低く(0.07)、ほぼ無相関です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップでは、時系列の変化ではなく、項目間の相関関係を示しています。したがって、時系列のトレンドの分析には不向きです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `社会WEI平均`と`社会WEI(共生・多様性・自由の保障)`の相関が0.92と非常に高く、これら価値観が社会WEIに大きく寄与しています。
– `個人WEI(健康状態)`は`個人WEI(心理的ストレス)`との相関が高く(0.73)、健康状態が心理的ストレスに影響を与えている可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が示す領域では、特定のWEI要素が他の要素に影響を与えている、または密接に関連していることが示唆され、人々はこれら要素が連動していると直感的に理解します。
– ビジネスや社会において、特に高い相関がある領域に注力することで、より効率的な対策が期待されます。例えば、個人の健康促進が心理的ストレスの軽減に繋がる可能性があります。
これらの洞察を活用することで、戦略的な意思決定が可能となります。
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、異なるWEIタイプによるスコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 具体的な時間的トレンドは示されていませんが、複数のWEIタイプ間でスコアが異なる様子が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各箱ひげ図の外側に複数の外れ値が存在します。特に、「個人WEI(経済ストレス)」や「社会WEI(公平性・公正さ)」では外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲が広いWEIタイプはバラツキが大きいことを示し、狭い箱はスコアがより集中していることを示しています。
– 中央線は中央値を示し、スコアの分布の中心傾向を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時系列データは示されていませんが、カテゴリー間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、カテゴリによって中央値やスペクトルが明らかに異なります。例えば、「個人WEI(自由度と治癒)」が高いスコアを示している一方で、「個人WEI(経済不安)」はより低いスコアです。
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**:
– 各カテゴリのスコア分布は、社会的および経済的要因がどのように人々の生活に影響を及ぼしているかを示しています。
– 高スコアのカテゴリは、関連分野での満足度や利益の可能性を示唆するかもしれません。
– 低スコアまたはバラツキの大きいカテゴリは、改善が必要な分野を示している可能性があります。
このグラフから、どのWEIカテゴリが人々にとってより良い状態を反映しているか、または改善が必要な領域を視覚的に把握できます。ビジネスや政策決定者は、これを基に対策を講じることができるでしょう。
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、天気カテゴリのデータを基にした主成分分析(PCA)の散布図です。以下の点について詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られず、データは全体としてランダムに広がっています。周期性や一定の方向への動きは特に感じられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– -0.3の付近に外れ値が確認できます。このデータ点は他から離れており、異常な天候イベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色や密度に関する情報は特にありませんが、分布の広がりから、データが多様であることがわかります。
– 第1主成分の寄与率が0.46で、第2主成分の寄与率が0.23ですので、第1主成分がデータの特徴をより多く説明しています。
4. **データの関係性**:
– 主成分分析に基づいているため、各データポイントは主成分1と主成分2により、相関のある天気要素の組み合わせを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上のデータの分布は、中心をやや右上にシフトした形状を持っています。これは特定の要因がデータセットに影響を与えている可能性を示唆します。
6. **直感や社会への影響**:
– このグラフからは、データが多様であり、特定の傾向がないことがわかります。このことは、天候データが非常に変動的で予測が難しいことを直感的に示しています。ビジネスや社会への影響として、気象条件が不確実性をもたらし、予測や計画策定を困難にする可能性が考えられます。また、外れ値が示す極端な天候イベントは、特に注意を払うべきでしょう。
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。