📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移:**
– **総合WEI:** データ期間中、総合WEIスコアはおおむね0.70から0.84の範囲で変動しています。特徴的な増加は7月6日および7月10日に見られ、0.84という高スコアを記録しています。その後、一般的には安定した状態で推移していることが示唆されます。
– **個人WEI平均:** 個人WEIはやや不安定で、一部の評価日に急激なスコアの低下が認められます（例: 7月8日の0.61など）。これは、個人の心理的ストレス(7月8日に0.40)が増加した影響を受けている可能性があります。
– **社会WEI平均:** 社会WEIスコアは比較的高く、特に7月6日以降は上昇して0.90を超える値を記録しています。持続可能性、社会基盤と教育機会の強化などが寄与していると考えられます。
2. **異常値:**
– 指定された異常値の日付（例: 7月1日、7月2日、7月3日など）は、経済的または健康状態に変化があったこと、または社会的要素（公平性、公正さ）の変動によって、総合WEIの突然の変動が生じた可能性があります。
– 日付ごとの詳細を見て、主に社会的要素の大きな変動と関連していることがわかります。
3. **季節性・トレンド・残差:**
– データのSTL分解により、季節的影響による周期的変動はあまり見られず、主に突発的なイベントが原因で、短期的な変化が生じていることが示されています。長期的なトレンドは、全体的に緩やかな上昇傾向にあり、特に持続可能性社教育機会、及び共生・多様性の向上が寄与しています。
4. **項目間の相関:**
– 相関ヒートマップを通じて、社会WEIと持続可能性、社会基盤・教育機会の間に強い正の相関があることが確認できます。これは、これらの項目が共に上昇する傾向があることを示しています。
– 一方で、個人の心理的ストレスは個人的な幸福度に悪影響を及ぼしていると考えられます。
5. **データ分布:**
– 箱ひげ図からは、全体的に各WEIスコアが中間以上に保持されており、重大な外れ値は特に見られません。しかし、個人の経済的要素と健康状態には、特定の期間での変動が示されています。
6. **主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析によれば、PC1が主に46%の寄与率を持つことから、この成分がデータ中の主な変動要因を示していることがわかります。具体的には、持続可能性、社会基盤、及び個人の経済的余暇が関与しており、これらが集団の幸福指標に大きく影響していると考えられます。
**結論:**
データは、個人および社会レベルの幸福指標が特定の社会的要素や持続可能性の向上に影響されていることを示しています。これらのスコアは過去の特定の期間での変動要因により、短期的には変動する傾向があるものの、全体としては安定して向上の兆しがあります。政策立案においては、特に持続可能性と社会基盤の強化に重点を置くことが有効であると考えられます。
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
1. **トレンド:**
– 左側に実績データが集中しており、その後に予測データが右側に分布しています。実績と予測の期間が離れているため、連続したトレンドとしては明確ではないですが、両者が大きく異なる場所に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データ内にいくつかの外れ値が見られます（黒い円で示されている）。予測データには外れ値は見当たらないようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青色）**は過去のデータ、**予測（赤色）**は将来のデータです。
– グレーゾーンは予測の不確かさの範囲を示しています。
– **予測の種類（紫、ピンク、縞模様）**：異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測が使われています。
4. **時系列データの関係性:**
– 実績の分布が予測に対してかなり異なっています。これはモデルが大きな変化を予測するか、季節性または他の要因が影響している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは一箇所に密集しており、それに比べて予測データはやや分散されています。これは予測の不確実性を反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 実績と予測の間の大きな差異は、天候パターンの変化や極端な気象条件の可能性を示唆しているかもしれません。このような変化は、気候変動への対応、エネルギー消費、農業、災害対策に影響を与える可能性があります。
### ビジュアルな違いと社会への影響
– 実績と予測の明確な差異があるため、予測モデルの精度や潜在的なパラメータ変更を再評価する必要があるかもしれません。ビジネス上では、計画やリソース管理においてこの変動がどのように影響するのかを慎重に検討することが求められます。
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:
以下は、与えられたグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは365日間のデータを表しているが、視覚的には左側に集中しているデータだけがある。
– 左側のデータは「実績（実績AI）」として青色で示されており、WEIスコアが0.6から0.8の範囲に分布している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青色のデータにいくつかの「異常値」が観測され、黒い縁取りで表示されているが、極端に外れた点はない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が「実績（実績AI）」を示し、緑の点が「前年（比較AI）」を示している。
– 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）は線で示されているが、これらはデータの左側部分に集中している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ上では、実績データと前年データが同じ範囲にあるため、前年と今年のスコア分布に大きな違いはないように見える。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の密度から見ると、データは均一に分布しており、大きな偏りはない様子。
– 線形回帰の予測が示されているが、実績データの範囲を超えて推測された部分が見られない。
6. **直感的に感じること、および影響**:
– 実績と前年のデータが似たような分布を持つことから、天気によるWEIスコアは過去のパターンに基づき安定していると想定される。
– ビジネスや社会において、安定した天気関連のスコアは予測可能性を示し、それに基づいた計画が可能であると解釈できる。
このグラフからは現状維持の傾向が強く、新たな変化や外部要因がなければ、予測も非常に似通った分布になる可能性があります。
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:
グラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは明確な二つのクラスタに分かれています。一つは2025年の前半のデータ、もう一つは2026年の前半のデータです。
– 2025年はおおむね安定した高いWEIスコアを示していますが、2026年のデータにはこの傾向が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにいくつかの異常値マーカーがあります。異常値は予想範囲を大きく超えている可能性があります。
– 特に2025年7月近辺には外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績のデータ、赤は予測データ、緑は前年のデータを表しています。
– 色分けで予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がありますが、どの手法も2026年のデータとよく一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2026年の実績データと前年のデータが類似した傾向を示しており、一貫したパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2026年のデータはやや密度が高く、2025年の広範囲な密度に比べて一貫性があるように見えます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いことはポジティブな天気条件を示している可能性があり、それが社会の正常な活動に寄与していると解釈できます。
– 予測モデルが2026年の実績データにうまくフィットしていることから、予測精度が高く、今後の気象条件を予測する際に有用である可能性があります。
この情報は天気に関連するビジネス戦略や活動計画の策定において、信頼性のある予測を提供することで貢献するでしょう。
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:
## グラフからの洞察
### 1. トレンド
– **上昇/下降トレンド**: 始まりの期間（2025年7月から9月）にかけて実績の点は横ばいとなっているように見えます。
– **周期性**: 目立った周期的なパターンは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 青い丸の中に異常値として黒いマークがあり、これが外れ値に該当します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い丸）**: 過去の観測データを示しています。
– **予測（赤い×）**: AIによる予測を示しています。
– **異常値（黒い○）**: データの中での異常を示しています。
– **前年（緑の○）**: 前年のデータと比較するためのプロットです。
– **青、紫、ピンクの線**: 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）を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**: 実績値は約0.8付近で安定していますが、予測データはばらつきがありモデル間で異なります。
– **前年との比較**: 今年の実績データと前年のデータは別の時間帯に存在し、直接の比較は難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 異なる予測モデル間で大きな違いがあり、相関は顕著ではない可能性があります。
– **分布の特徴**: 実績データは狭い範囲に集中しているが、予測データはばらつきがあります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**: 実績の一貫性とは裏腹に、予測はかなりの不確実性を持ち、将来の予測が困難である印象を与えます。
– **ビジネス・社会への影響**: 経済的な余裕に関する指標が一定である場合、安定的な環境が続く可能性がありますが、予測の不確実性が高いため、慎重な計画立案が必要とされるでしょう。モデル間のばらつきは、新たな情報やデータの見直しを必要とする可能性があります。
全体として、グラフは経済的余裕に関する予測の不確実性を示し、慎重な意思決定とモデルの評価が重要であると示唆しています。
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:
この個人WEI（健康状態）時系列散布図についての分析は以下の通りです。
1. **トレンド:**
– 2025年初めのデータは比較的安定していますが、2026年に向かって異なる色の予測線があります。これらは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を表しており、いずれも若干の上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年の初期データにおいて、黒い円で示された外れ値があります。これは通常のパターンから大きく外れたデータポイントを示しています。
3. **プロットの意味:**
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– 緑の点は前年のデータとして比較されており、2026年の予測と並行して表示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データと前年比との差異を確認できます。それぞれの予測手法によって微妙な予測の違いが見られますが、全体的に健康状態のスコアが上昇傾向になると示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 2025年内のデータは密に集まっており、2026年に向けて予測範囲が広がっています。異常値は予測スコアと実績スコアに影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 健康状態のスコアが全体的に若干上昇する予兆が見られ、これが天候の影響である可能性があります。ビジネスや社会においては、健康や福祉関連のサービス向上や需要予測の一環として活用できるでしょう。また、異常値を見つけることで、特定の健康リスクを早期に検出し、対策を講じることも可能です。
このグラフに基づき、健康状態改善のための戦略的な意思決定が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 長期的に見ると、青色の実績データが多く存在し、その後急に消えています。この期間中、心理的ストレス（WEIスコア）が比較的一定（約0.8）で、明確な周期性は見られません。
– 予測の線（紫、ピンクなど）は、期間の後半に向けて微増または横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには、数点が異常値として強調されています。これは、通常のデータ範囲から逸脱した心理的ストレスが特定の時期にあったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績の心理的ストレスを示し、緑色は前年のデータです。
– 紫やピンクのラインは、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 灰色の背景は、予測の不確かさを示しており、±3σの範囲をカバーしています。
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の間には大きな変動が見ることができます。予測モデルは、新しいデータが不足していることから後半部分での利用が中心です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、ストレスレベルの移行について若干の相関が見られます。
– データの密度が高い場所（青色）は、約0.8のスコアで密集しています。
6. **直感的なインサイト及び影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、最初はストレスレベルが一定しており、その後データの空白期間が続くため、データの管理や収集の継続性に不安を感じるかもしれません。
– 予測が後半にかけて増加傾向を示しているため、将来的なストレス管理や予防策を考慮する必要があるかもしれません。
– 特にストレスレベルが急上昇している予測が、ビジネスや個人の生活に影響を及ぼすかもしれません。データ分析を通じて、ストレス要因を特定し、適切な対策を取ることが社会的課題となり得ます。
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**:
– グラフの左側に特に集中している実績（青いドット）は、おおむね一定していますが、特定の期間を過ぎるとデータが途切れています。
– 右側には、前年のデータ（緑色のドット）が固まって表示されています。これらは時系列で異なるデータポイントを示しているようですが、トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値（黒い円）があり、青い実績データと重なっています。これが異常とされる理由は、他の点と比較して極端な値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**:
– 青のドットは実績値、緑のドットは前年のデータを示しています。
– 紫、ピンク、赤の線および記号は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示していると思われます。
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は、時間とともにどう変化するかを比較しています。間の期間には、多くの数値が欠如しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータの分布には大きな差異が見られず、予測がある程度信頼できるかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データが限られている中で、予測モデルの精度を評価するには注意が必要です。予測手法の結果が異なるため、異常値の解釈には慎重さが求められます。
– このグラフは、天気や環境に関する予測や対策の計画に活用できる可能性がありますが、データの完全性と質を改善する必要があります。
グラフが示すデータは限られた範囲ですが、この分析は、より詳細なデータセットを用いることで予測の精度を向上させるためのステップとなります。
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**
– グラフの左側（2025年の初め）に多くのプロットが集中しており、短期間のデータが多いことを示しています。時間が進むにつれデータがなくなり、2026年の初頭から再びデータが現れています。この期間におけるトレンドとしては不明瞭ですが、全体的に大きな変動が少ない印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値として表示されているプロットがいくつかあり、予測から大きく外れたデータがあります。右側のデータでは異常値が少ないようです。
3. **各プロットや要素**
– 左側の青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、右側の緑色のプロットは「前年比（比較AI）」を示しています。
– ラベンダー色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」で、青色、ピンク色の線とともに異なる予測手法の結果を示しており、それぞれの精度や予測範囲の違いが視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左右でAIが異なっているため、それぞれの予測モデルの比較が可能です。ランダムフォレスト回帰は他のモデルと比較して異なる準拠の線を持ち、過去データとの整合性や異常値の検出に差異が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータ密集度が高く、特に最初の数ヶ月間において複数の異常値が観察されます。密度が高くなることで、特定の時期においてデータに大きなばらつきがあったことが示唆されます。
6. **直感的な認識とビジネス・社会への影響**
– 視覚的に捉えると、データが密集している時期に異常値が多いため、その期間における何らかの不均衡や予測における不確実性が示されています。
– ビジネスや社会における公平性・公正さに関する予測の精度は、季節性やその他の未確認要因に影響されている可能性があります。これにより、公平性の評価や施策の効果予測に対して信頼性のある洞察を提供することが課題になるかもしれません。
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、天気カテゴリにおける社会WEIスコアの時系列を示しています。以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**
– 期間全体を通して、はっきりとした上昇または下降のトレンドは見られません。
– 始めの方（2025年7月頃）はデータが集中していますが、その後しばらく空白があります。
– 後半（2026年5月以降）は別の期間のデータが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの期間には、平均から外れる異常値がいくつかあります。これらは異常信号としてプロットされています。
– 急激な変動は明示されていませんが、異常値や予測範囲が示す通り、若干の変動が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績のデータ（青色）は、最初の期間に集中しており、いくつかの異常値（黒の縁付き）が含まれています。
– 緑色のデータポイントは、前年の比較データを示しています。
– 予測範囲と予測線（回帰分析による）は、将来的な値の予測を示していますが、データの間隔が大きいため詳細なパターンは見えにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ、予測データ、前年のデータはそれぞれ別の意味を持っていますが、直接の相関関係は強く示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期期間ではデータが密集している一方で、空白の期間が目立ちます。
6. **直感的な感覚と影響**
– 視覚的に、データの初めと最後に分かれたプロットは、季節的または年度ごとの変動を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、特定の期間での異常な値が持続可能性や自治性に対する重要なインサイトを提供し、予防策や戦略の再評価が必要となるかもしれません。
このグラフからの最も重要なポイントは、データの欠落頻度と転換点が将来的なWEIスコアに影響を与える可能性があるということです。そのため、継続的なモニタリングと分析が重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（2025年7月～8月）は、実績AI（青点）が比較的一定のレベルに位置していることが分かります。
– 月が進むと、データの主な観測（緑色の点）が一度消え、再び最後の部分で観測されていますが、今度はより高く、密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で示される異常値が初期に数多く存在しています。これらはより高い値を示す点が多く、標準的な範囲を超えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青（実績AI）と緑（昨年AI）のデータが示されており、過去と現在の比較が可能です。
– ピンクや紫などの線は様々な予測アルゴリズムの結果を示しており、ランダムフォレストや線形回帰などが使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑の点の分布から、ある程度の一致が見られますが、予測線の分布にはばらつきがあります。特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が他の方法に比べて強い変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータポイントでは、データは限定された範囲内であまり変動がないが、後半に蓄積されるデータは非常に密です。異常値が目につき、これがデータの信頼性や予測のばらつきに影響しているかもしれません。
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**
– 初期の安定したデータ対比としての後半のデータの大幅な変動は、外部要因や環境の急激な変化を示唆しています。これは、社会基盤や教育機会に直接的な悪影響を及ぼす可能性があります。
– また、異常値の存在と予測モデルのばらつきは、データの収集または分析方法の見直しが必要である可能性を示唆しています。信頼性の高い基盤整備が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階ではWEIスコアは0.6から0.8の範囲での推移が見られ、安定した状態にあります。後半では、スコアは0.8程度に集中し、安定化している様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データには一部外れ値が見られますが、概ね予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青色のプロットは実績を示し、予測はX印で表示されています。
– 緑色は前年のデータを示し、年次の比較に役立ちます。
– 各モデル（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おり、それぞれの予測精度を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測がそれぞれ少し異なる動きを見せており、それに伴い実績との比較が可能です。
– 各予測手法の信頼性を検討する際の参考となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測範囲は概ね整合しており、予測モデルの妥当性が確認できる範囲です。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定して高い水準にあることから、共生・多様性・自由の保障が確保されている可能性があります。
– 各予測モデルが整合しているため、モデルが現状に忠実であり、計画立案に有用であると考えられます。
– 外れ値の分析が必要で、これがシステムの異常や特定の社会的なイベントに起因するものかを確認することで、さらなる改善の機会を得られるかもしれません。
このように、グラフからはWEIスコアが安定しており、多様な予測モデルが実績と整合していることから、社会的指標の維持が図られている状況が把握できます。
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:
天気カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップについて以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 色の変化は主に時間帯ごとに水平に示されており、特に午後から夜にかけて色が変化しています。期間全体を通じて特定の周期性はないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に非常に暗い色（低いスコア）が見られます。この地点は他のデータポイントに比べて際立っており、異常な天候やデータ異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、スコアが低い時は暗い紫色で、高い時は明るい黄色が表示されます。時間帯ごとにスコアが異なるため、特定の時間における天候変化の影響を示していると考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付ごとに時間帯別のスコア変化を観察でき、時間ごとのスコア分布を見ることで特定のパターンや傾向が浮かび上がるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夜にかけてスコアが高くなる傾向が観察されます。これが自然のリズムによるものなのか、特定の気象条件に起因するものかは追加のデータが必要です。
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**:
– ヒートマップは視覚的にスコアの変化を示しているため、特定の時間における異常な天候条件を迅速に把握するためのツールとして有用です。これにより、例えば電力供給や交通運輸の計画に役立つ可能性があります。
総じて、このグラフは天気の変動とその時間帯による影響を直感的に掴むための視覚的な情報を提供していると言えます。
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:
**グラフ分析**
1. **トレンド**:
– このヒートマップは特定の時間帯（時間と日付）におけるWEIスコアを表示していますが、時系列全体を通して明確な上昇や下降トレンドは見られません。色の変化が時間帯ごとに異なっており、一定の周期性よりも時間帯による変動が大きいようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月7日における非常に低いスコア（濃い紫色）です。これは他の日に比べて異常値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しています。紫色はスコアが低く、黄色はスコアが高いことを示しています。
– 色の分布が多様であるため、特定の時間帯や日におけるスコアの評価に使用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で見られるスコア変動が時間帯固有のパターンを示唆しています。特に19時から23時にかけて均一なスコアを示し、20時から23時にかけてスコアがやや上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯全体にわたる色のバリエーションが、特定の時間帯（例えば8時や16時）が他の時間帯よりもスコアのばらつきが少ないことを示唆しています。
6. **直感的な感想および影響**:
– 人間は色の変化を直感的に認識し、特定の時間帯や日付が他と異なることを容易に理解できます。特に、朝と夜の特定の時間帯にはより一貫したパターンが見られるため、天候がそれに影響を与えている可能性があります。
– ビジネスでは、このようなデータは天気に応じたエネルギー消費の予測や、特定の時間帯のサービス提供の最適化などに使用できるでしょう。社会的には、異常な低スコアの日を特定し、その理由を探ることで、予測不可能な天候に対するより良い備えを提供する可能性があります。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリに関連する社会WEI平均スコアを時系列で視覚化したものです。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**
– 横軸の日付、縦軸の時間帯にわたり、色の変化が視覚化されています。
– 色の変化に基づき、時間帯や日付によってスコアに周期性が観察され、一部の時間帯では値が劇的に変化することが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に16時台に、値が非常に低い（暗い紫色）のスコアが観察されます。これは外れ値として注目されるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを示しています。
– スコアのミニマムやマキシマムが、色の変化として簡単に識別可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のスコアがどのように推移しているのかを比較可能です。例えば、16時台と他の時間帯を比較することで、特定の時間帯のパターンを見出すことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時以降は比較的スコアが高い（明るい色）が継続しており、夜間のスコアが一時的に安定している様子が伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 16時台の低いスコアは、特定の社会的イベントや天気の変動（例えば、急激な天候悪化）に関連している可能性があります。
– 組織や企業にとって、特定の時間帯でのスコアの変動を理解し、計画や対応を調整することが重要になります。
– 暑さのピーク時間をどう過ごすかのヒントや、交通、外出、業務スケジュールなどを検討する際の参考になるでしょう。
これらの洞察をもとに、日常生活やビジネス環境への適応を更に精緻化することができます。
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:
この相関ヒートマップは、様々な天気関連のWEI（おそらく気候や環境に関連するインデックス）の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、トレンド（上昇、下降、周期性など）の情報は得られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの要素が示すのは相関値であり、個々の時系列データの変動を示しているわけではありません。
– ただし、相関が非常に低い（例：0.06や-0.06など）箇所があることは、外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃い赤は高い正の相関を示し、色の濃い青は高い負の相関を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の間には強い正の相関（0.85）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.92）を示しており、これらのデータセットが互いに関連して変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の項目間で非常に強い関連性が見られます（例：社会WEI関連の項目）。これにより、政策やプログラムが特定の領域に焦点を当てる際の効果を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関は、ある分野での改善が他の分野にも波及効果を持つ可能性を示唆しています。
– 例えば、社会全体の公平性や公正さが持続可能な発展や自立に寄与しうることを示しています。これは政策決定において、諸条件間のシナジーを活用する上で非常に重要な洞察です。
このヒートマップは、各WEI項目間の関連性を視覚的に示し、政策立案者や研究者が多様な分野における相互関係を理解し、より総合的なアプローチをとるための指針を提供します。
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:
箱ひげ図を用いたこのグラフから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは各カテゴリー間で大きな変動がなく、全体的に横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済幸福度）」、「社会WEI（生態系整備）」では、下側に外れ値が見られます。これらのデータ点は、通常の変動範囲から外れた可能性のある顕著な低値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲はデータの第1四分位数と第3四分位数の間を示し、中央値は箱の中の線として表示されています。
– 各カテゴリの色合いは、異なるWEIタイプを表しており、視覚的に区別していますが、特定の意味を持っているわけではないかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で特定の相関関係やパターンは明確に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアの分布は比較的一様で、中央値が似たような範囲にあることが見て取れます。
– ただし、一部のカテゴリ（例：「個人WEI（心身的ストレス）」）は分布がより広く、バラツキがあることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 一部の低い外れ値は特定の分野での課題を示唆しており、個々のWEIタイプにおける低評価はその分野における不安定性や改善の必要性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、これらの外れ値が示すカテゴリでの改善が期待され、特に外れ値を減らすための対策が必要です。
– 全体として天気がWEIスコアに与える影響は一定しているため、ここからは比較的安定した状態を示唆することができます。
このような分析は、具体的な政策決定や改善策を考える際に重要な洞察を提供するでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **トレンド:** 散布図には明確な一方向のトレンドが見られず、ランダムに点が配置されています。
– **周期性:** 見られません。データは特定のパターンに従っていないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 左上や右下の辺りに外れた点が見られ、他のデータポイントと比較してこれらは目立っています。
– **急激な変動:** 各主成分軸に沿った急激な変動は認められません。
### 3. 各プロットや要素
– **主成分:** 横軸と縦軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を表しており、第1主成分の寄与率が0.46と高いことから、データの主要な変動方向を示しています。
– **色や密度:** 色分けや密集度の情報はないため、個々の点の分布から推測する必要があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **関係性:** 見たところ、特定の時間的変動パターンや相互作用の特異な関係性は見られませんでした。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係:** 第1主成分と第2主成分が示す相関関係は強くないようです。点は全方位に広がっています。
– **分布:** データは概ね円形に広がりを持つ分布を形成していますが、特定のクラスターは形成されていないようです。
### 6. 人間が感じることとビジネスや社会への影響
– **直感的感覚:** 特定のパターンや法則性がないことから、天気に関連するデータが多様で複雑な要因によって成り立っていることを示唆しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:** 天気データの分析では、急激な変動や特異なパターンを見つけ出すことが予測の改善につながる可能性があります。具体的なパターンがないことから、今後の調査やデータ追加が利用される可能性があります。
このグラフは、多次元データの視覚化やデータ特性の理解において有用ですが、さらなる分析や他の手法との組み合わせにより、より詳細な知見が得られる可能性があります。
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。
