2025年07月19日 天気カテゴリWEIスコア多角分析(360日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

今回のデータ分析において、360日間にわたるWEIスコアの動向を分析します。特に、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、そして詳細項目についての推移を見ていきます。

### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– 時系列データを見ると、WEIスコアは0.71から0.86の範囲内で変動しています。平均的には、0.74〜0.83の区間で推移しています。
– 期間全体を通して緩やかな上昇傾向がありますが、顕著な上昇は特定の期間には見られません。
– 7月6日から12日ごろに0.84を超える高スコアが見られ、特に7月12日は0.86に達しピークとなっています。

– **個人WEI平均**:
– 0.61から0.82の範囲で変動し、一貫した上昇または下降傾向は観察されませんが、変動が少なく一応安定しています。
– 特に7月8日、個人WEI平均が0.61と低く、この日は他の要因と比較しても異様に低い水準です。

– **社会WEI平均**:
– スコアは0.76〜0.91の間で、比較的高めのスコアを維持しています。
– 増加傾向があり、高スコアの維持が見られます。特に、7月14日、16日、17日で0.9以上と社会的要因が良好であることを示している可能性があります。

### 2. 異常値
– 複数の日で異常値が検出されています。具体的には、個人WEI平均が著しく低い7月8日や、経済的余裕が影響している可能性のある日が目立ちます。
– 異常値は一般的に、心理的ストレスや経済的余裕が大きく振れる日と関連している可能性があります。これは、外部の経済ニュースや個人的な出来事が影響していると考えられます。

### 3. 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– 長期的なトレンドとしては、全体的な上昇傾向がありますが、季節性として具体的なパターンは発見されませんでした。
– 残差には短期間での変動があり、不規則性が伺えます。

### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個人WEIと社会WEIの間に強い相関が見られます。これは個人の幸福感が社会全体の状況とリンクして動くことを示唆しています。
– 経済的余裕と健康状態の間でも強い相関があり、経済的な安定が健康に影響を与える可能性があります。

### 5. データ分布
– 箱ひげ図を見ると、個人WEI、特に経済的余裕が他の項目に比べて変動が大きいことがわかります。これは経済的不安定さを反映している可能性があります。
– 社会的なインフラストラクチャーや持続可能性においては、上限に迫るスコアが見られ、安定した環境であることが示唆されます。

### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が46%、PC2が22%の寄与率となっており、この2つがWEIの主要な変動要因です。これは、PC1が全体の生活の質や支援の安定性を、PC2が個人のストレスや健康に関連している可能性を示します。

### 結論
この360日のデータには、特定の経済的なイベントや健康関連の変動により引き起こされるWEIの揺らぎが存在します。また、個人の健康や経済的要因は、他


総合WEI 時系列散布図(静的)

天気 総合WEI 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析と洞察を示します。

1. **トレンド**:
– 360日間の期間内で、右側に緑色のプロットが集まっており、比較的高いWEIスコア(過去のデータ)を示しています。左側の青い実績データの周辺には、予測や異常値が集中していますが、この時期には明確なトレンドが少ないように見えます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に、黒いサークルで囲まれたエリアがあり、異常値が示されています。これらは通常の範囲を超えたデータポイントを示しており、特定の期間で異常が発生したことを示唆しています。
– 青い実績データの周囲には、予測に基づく異なる回帰手法(線形、決定木、ランダムフォレスト)の範囲が示されており、予測の不確実性が視覚化されています。

3. **各プロットや要素**:
– プロットの色と形状は異なる要素を示しています。青は実績データ、緑は前年のデータ、赤は予測データを表しています。
– 各回帰手法の色付きラインは、予測モデルの異なるアプローチとその信頼範囲を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと赤い予測データの位置関係は、予測が実績とどれほど近いかを示します。予測の精度がグラフによって可視化されています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が黒い円で確認でき、通常の範囲を超えるデータを識別しています。これにより、データの異常な振る舞いを迅速に特定できる利点があります。

6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフは、予測モデルがどれだけ実績データにフィットしているかを視覚的に理解しやすくしています。
– 異常値の識別から、天気に関連した問題を示唆している可能性があります。これにより、気象データの異常を追跡し、予防策を講じることが重要であると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、天候予測の精度向上が、農業、物流、製造業におけるリスク管理や効率向上に寄与する可能性があります。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

天気 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はグラフから得られる洞察です:

1. **トレンド**
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。最初の期間(2025年7月から11月)は、データが密集して表示されています。その後、大きな間隔をあけて、新たなデータポイントが2026年7月に存在します。

2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータ期間においてWEIスコアが0.8付近に集中していますが、外れ値として0.6未満のデータポイントが存在しています。これらが異常値としてマークされています。

3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示し、緑色は前年の比較値を表しています。
– ピンクや紫の線は様々な予測モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど)による予測を示していますが、グラフ内の表示は限られているため、詳細は不明です。

4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較値が対応しているようですが、緑色のプロットが2026年に集中しているため、前年との直接的な比較は難しいです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期期間においてはWEIスコアが0.7から0.8に集中しているため、安定的な傾向が見られます。異常値を除くと分布は非常に一貫しています。

6. **直感的な印象と社会への影響**
– 人間が見ると、データの間隔が大きいため、不連続であることに違和感を感じるかもしれません。また、外れ値は異常気象や予測精度の向上が必要であることを示唆しています。
– 天気関連のスコアであり、データの不連続性や予測の精度は、将来の天気予報や災害対策に影響を与える可能性があるため、ビジネスや社会安全保障に関わってくるでしょう。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

天気 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
視覚的な特徴と洞察について以下に示します。

1. **トレンド**
– グラフの左側(2025年)は、スコアが密集しているが大きな変化はなく、横ばいの傾向が見られます。
– グラフの右側(2026年)は、スコアにまとまりがあり新たに安定したようです。

2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に明確に外れ値があります(黒い縁取りの丸)。
– 線形回帰や決定木回帰の予測ラインは急激に変化しているため、一部の期間で急激な変動が見られる可能性があります。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、安定しています。
– 赤い×は予測データで一部変動しています。
– 線形回帰(紫)やランダムフォレスト回帰(ピンク)は異なるトレンド予測を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で予測スコアが異なり、そのバラツキが視覚化されています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年の比較AI(緑の点)と実績データのパターンは異なり、何らかの影響(例:気候変動)がある可能性が考えられます。

6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 天気に関連する社会的要因がスコアに影響を及ぼしており、予測モデルの多様性が示されています。
– 環境変化に対する適応や予測のためのシステム改善が必要とされるかもしれません。
– 安定した天気パターンの維持がビジネスの計画に必要とされている可能性があります。

全体として、データの予測と安定性を確認することで、天気が社会的に与える影響を把握し、適切な対応策を検討することが重要です。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

天気 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**(青のプロット)は、7月から短期間にプロットされており、一定の高さ(0.8前後)で安定しています。
– **予測データ**(赤のプロット)は見られません。
– 線形回帰(紫)や他の回帰線(ピンク、緑)は、実績データの近くで微妙に異なる傾向を示していますが、全体に大きな変動はありません。
– 全体として、期間中のトレンドは横ばいと言えます。

### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**(黒の円)は、実績データに一部重なって表示されていますが、強調すべき大きな外れ値は見当たりません。

### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の実績データ**は、天気または環境要因を考慮した経済的余裕の明確な測定を示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、ある程度の誤差範囲があります。
– **線形回帰と他の回帰モデルの線**は、実績データの将来予測を目的としています。

### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績データ**と**昨年のデータ**(緑色のプロット)を比較すると、今年の実績は昨年と同程度であることがわかります。

### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は明示されていませんが、実績データと昨年データの密集した位置から相関があると考えられます。

### 6. 人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響
– データが安定していることから、個人の経済的余裕に関しては、気象や環境要因が大きな影響を与えない時期である可能性があります。
– ビジネスおよび政策立案において、安定した環境を背景にした持続可能な計画が効果的である可能性があります。
– 社会的には、人々の経済的余裕が予想可能であることは、消費者信頼感にポジティブな影響をもたらすかもしれません。

このグラフは、期間中の経済的余裕が安定していることを示しており、外部要因(天候など)の影響が限定的であることを示唆しています。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

天気 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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### グラフの視覚的特徴と洞察

1. **トレンド**
– グラフの左側(2025年初め)は実績値(青い点)が集中しており、全体的に高いWEIスコアを示しています。その後、実績値は表示されておらず、期間が飛んでデータは2026年に移っています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の中には異常値として囲まれているデータが見られ、それは特定の期間内の変動を示唆しています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 散布図における各種予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の予測線が表示されていますが、目立った傾向は示していません。
– 前年の比較(緑色)は2026年に集中しており、その期間のデータと比較できるようになっています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績には明確な接続が見られないため、両者が直線的に関連付けられているわけではないようです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高水準のWEIスコアが2025年に見られた一方で、2026年に大きな変動があることは示されていません。予測値や実績値の間に直接的な相関はあまり見られません。

6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、計測期間中のデータの空白や、予測モデルが明確な予測を提供していないことです。ビジネスや個人の健康管理においては、継続的なデータ取得が重要であり、予測手法が改善されることでより良い結果が期待されます。
– 積極的な分析や応用が行われない限り、予測モデルの信頼性向上は重要課題と言えます。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

天気 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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以下のポイントについて分析を行います:

1. **トレンド**:
– グラフ上部に散布されたプロットは大きな長期トレンドの変化は見られませんが、急激な変化が一見すると確認できます。
– 観測期間にわたり、全体的に一定の範囲内で推移しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに囲まれた円が外れ値と考えられ、その付近に突然のスコアの変化が見られます。

3. **各プロットや要素**:
– 色の違いにより、実績(青)、予測(赤)、前年(緑)の異なるデータセットが示されています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の精度に関連しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは密集しており、時系列的に大きなズレは見られませんが、予測値は他のデータから外れるポイントがいくつかあります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に実績と前年データは非常に類似しているように見え、前年のデータを考慮した予測が必要となるかもしれません。

6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、特に急激な変動がある箇所での心理的ストレスの増加です。
– ビジネスや社会の観点からは、外れ値や急激な変動が見られるタイミングで適切な対策を講じることで、心理的ストレスを軽減し、より安定した環境を提供することが求められるでしょう。

全体的に、予測モデルの精度向上や過去データとの比較分析が重要となります。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

天気 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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以下に、グラフの視覚的な分析とそこから得られる洞察を述べます。

1. **トレンド:**
– 左側のデータ(2025年)では、実績(青色の点)は比較的安定しており、大きな変動は見られません。2026年のデータ(右側の緑色の点)も安定しており、横ばいの状態にあります。

2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い丸で示された外れ値は、いくつかのデータポイントが大きく異なることを示唆しています。しかし、全体の傾向に与える影響は限定的です。

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、緑色の点は前年のデータを示しています。これにより、過去との比較が可能です。
– 紫色、青色、ピンク色の線は、それぞれ異なる予測モデル(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:**
– 実績データと前年のデータは似た傾向を持っていますが、若干の変動があります。予測モデルの結果は実績データと外れ値を考慮しているように見えます。

5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測は全体的に一致しており、予測が実績に基づいていることが分かります。予測範囲(灰色のシャドウ)内に多くのデータが集まっているため、モデルの予測が信頼でき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:**
– 天気関連のスコアが示されている場合、この安定したスコアは気候が一定しているか、予測通りの天候であることを示しています。ビジネスにおいて、予測の高精度は計画策定に有益であり、異常が早期に検出されれば対応策を取ることが可能です。

これらの観察から、データの安定性と予測モデルの信頼性が強調され、ビジネスや社会活動において役立つと言えるでしょう。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

天気 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI(公平性・公正さ)のスコアを360日間追跡したものです。以下に視覚的特徴と得られる洞察を示します。

1. **トレンド**
– グラフは期間を大きく分けて、左側(過去)と右側(未来)で示されています。
– 過去のデータは比較的密集しており、スコアが0.6から0.8の間で横ばいまたはわずかな向上を示しています。
– 未来の予測データは右側にあり、主に決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、線形回帰によって異なる成長のパターンを示しています。これらは増加傾向を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が大きく離れている異常値がいくつか見られますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。

3. **各プロットや要素**
– 実績(青):過去の実データがこの色で示され、安定したスコアを示しています。
– 予測(赤):予測データの中で特異点や重要なポイントを目立たせています。
– 異常値(黒):特に目立つ、通常のスコアレンジから外れるデータポイント。
– 予測の不確かさ(灰色):未来の予測データの広がりを示すエリア。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測アルゴリズムが異なる未来のシナリオを提示していますが、共通しているのは全体的にWEIスコアが上昇傾向であるということです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は似たスコア範囲で、線形回帰はより急な上昇を予測しています。
– 異常なデータポイントは全体の相関には大きく影響していないようです。

6. **直感的な洞察と社会への影響**
– トレンドが上昇していることから、社会の公平性・公正さの改善が期待される未来の指標が示唆されています。
– 組織や政策決定者にとって、このデータは社会公平性向上に寄与する施策の成功を確認する指針となる可能性があります。
– 異常値への注目は、何らかの外部要因(例:気候変動や政策変更)が予測に影響を与える可能性を示唆しています。

全体として、このグラフは未来の公平性の改善を楽観視しながらも、異常値に対する注意が必要であることを示しています。


社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的)

天気 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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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**:
– 最初の部分(2025年7月から2025年10月くらい)の実績データは、0.8から0.9の間でほぼ横ばいです。
– 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**:
– 同じ初期期間で、わずかに標示された異常値がありますが、全体のトレンドを大きく変えるものではないようです。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 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。
– 紫色とピンク色の線は異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれ若干の差があります。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の実績は同時期にプロットされていますが、大きな差は見られません。
– 予測モデルは、前年データとのずれを予測していますが、大幅な違いは見られません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは小さい範囲で密集しているため、安定していると考えられます。
– 予測はこれに比べて範囲が狭く、信頼性の高い予測を示唆しているかもしれません。

6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 実績の安定性から、持続可能性と自治性において現在の状況が安定していると感じられるでしょう。
– 予測モデルの結果から、今後も持続可能なトレンドが続く可能性が高いと考えられます。
– こうしたデータは、持続可能な政策や取り組みの有効性を判断する材料となり、改善や強化に利用できるでしょう。

全体として、このグラフは持続可能性と自治性の安定を示しており、将来的な予測も概ね安定していると考えられます。データは、ビジネスや政策の決定における信頼性の高い情報源として役立つ可能性があります。


社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的)

天気 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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### グラフ分析と洞察

1. **トレンド**
– 初期の部分(2025年7月から2025年10月)はほぼ横ばいで、WEIスコアは0.8から0.9の間で動いています。
– 終盤(2026年7月頃)に向けて、データがまとまっており、スコアは少し高めになっています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の異常値とされるプロットが散見されます。これは予測に対する実績との大きな乖離を示している可能性があります。
– 特に黒丸(外れたデータ)が、多く発生しているのが特徴的です。

3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、赤い「×」は予測データを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを表し、比較のために配置されています。
– 紫とマゼンタの線は、それぞれ異なる予測モデルを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じデータ範囲内で実績と予測モデルによる乖離が確認できるため、予測モデルの有効性を検証する必要があります。
– 線形回帰と非線形回帰予測の異なる結果は、予測の不確実性やモデル選択の重要性を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは密集しており、高い相関を持つ可能性があります。
– 予測モデルの結果が乖離しているため、特定の予測モデルがデータを捉えきれていない可能性があります。

6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期のデータと後のデータの差から、システムや環境の大きな変化があったことが示唆されます。
– 異常値の多さから、モデルの再評価や改良が必要です。
– 教育機会やインフラの改善のためには、予測モデルの精度向上が重要です。このことは、意思決定者が戦略を策定する際に考慮すべきです。

このグラフは、社会インフラと教育機会に関するデータの分析において、実績と予測の間のギャップをどう埋めるかが重要であることを強調しています。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

天気 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– グラフは明確な2つのクラスターを示しています。最初のクラスター(青色の実績AIデータ)は2025年中旬から始まり、後のクラスター(緑色の前年データ)は約1年後に見られます。顕著な上昇や下降は見られませんが、二つの時期でデータが分かれます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のクラスター内において、特に異常値のマークが確認できる株があります。また、予測の範囲から外れる異常値も見られるため、いくつかの急激な変動が考えられます。

3. **プロットや要素の意味**
– 青色のマーカーは実績データ(実績AI)を示しており、緑色は前年のデータを意味しています。予測値(赤いバツ印)は実際のデータとオーバーラップしないことがあり、予測と実際データのずれを示しています。異常値は黒の丸で強調されています。

4. **時系列データの関係性**
– 異なる色のデータが異なる期間を表していますが、直接の重なりや明白な相関は見られません。ただし、近しい期間において予測と実績が近しいトレンドを維持するかは確認する必要があります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータは異なる位置にあり、一定のずれがあるようです。分布としてはコンパクトなクラスターが見られますが、明確な相関は視覚化しにくいです。

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**
– このグラフから、実績と前年データの二つの主な分布が示されており、ビジネスや社会的な施策の成功や変化を見極める指標として捉えることができるでしょう。予測と実績の間にギャップがあることは、予測モデルの改良を考慮する必要性を示唆します。また、一部の異常値は、予期せぬイベントや環境的な影響を暗示しており、リスクマネジメントの重要性を強調します。

この分析を元にしたアクションプランとしては、異常値の原因を調査し、予測モデルの精度向上を図ることが推奨されます。


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

天気 総合WEI 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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以下は、提供されたヒートマップの分析です。

1. **トレンド**:
– ヒートマップには、特定の時間帯の間に色の変化が見られます。色は時間と共に紫から緑、そして黄色に変化しています。これは、時間の経過と共にWEIスコアが上昇していることを示唆しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から7月4日は、非常に低いスコア(紫色)が観察され、この期間は他の日と比べて際立っています。他にも特定の時間帯、例えば7月18日、19時ごろに黄色の領域があり、急激にスコアが高くなっていることが分かります。

3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、紫から黄色に行くに従ってスコアが高くなります。特に昼間の時間帯(15時~18時)のスコアが高いことが見られます。

4. **時系列データの関係性**:
– これらのデータは、日ごとに夜間の低いスコア(紫)から昼間の高いスコア(緑から黄色)への変化を示しています。一日の中でスコアが変化し、夜間は低く、昼間は高い傾向が見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日毎の時間帯によってスコアの変動があり、特に午後は高いスコアが見られます。これは、天気に関連する要因が時間ごとに異なることを示唆しているかもしれません。

6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 視覚的には時間帯によるスコアの変動が見やすく、日中の活動時間が天候により大きく左右されることを直感的に理解できます。ビジネスにおいては、顧客の動向や営業戦略を考える上で、昼間の時間帯に焦点を当てることが重要となるかもしれません。また、急激なスコアの変化が観察された場合、災害対策や予備の手配を考慮する必要があるでしょう。


個人WEI平均 時系列ヒートマップ

天気 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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して、以下の洞察を提供します。

1. **トレンド**:
– 中心部の日付範囲(特に2025年7月1日から7月19日)において、色のグラデーションは緑、青、紫、黄色に変化しています。色はWEIスコアの変化を示しており、特定の時間帯におけるWEIスコアの増減を示しています。
– 緑から黄色の遷移がある時間帯(特に7時から8時)でスコアが上昇していることが示唆されます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月6日には、8時台に非常に低いスコア(紫)が観測されています。これが外れ値であり、特別な要因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**:
– 色はWEIスコアを示し、紫から黄色へ行くにしたがってスコアが高くなります。
– 時間帯別に変化を捉えており、特定の時間に特化した変動を確認できます。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 低いスコアが観測される時間帯は一致しており(特に8時台)、これは何か一貫した要因(例えば天気)による影響と考えられます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯(例えば15時から16時台と23時台)では、スコアが比較的安定していることがわかります。

6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 紫の領域では、何らかのストレス要因が働いている可能性が考えられます。
– 社会的には、特定の時間帯に注目することで、効率的な働き方や休憩の最適なタイミングを見つける手助けになります。また、天気やその他の環境要因と関連付けて、より良い生活の質を実現するためのアプローチが検討されるでしょう。

このグラフは、個人の活動や環境の影響を解析し、効果的な対策を導入するための手がかりを提供します。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

天気 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のような洞察が得られます。

1. **トレンド**:
– ヒートマップは、時間帯ごとのデータを示しており、色の変化に周期性が見られます。特に、15時から16時に濃い色が多く見られ、他の時間帯とは異なる傾向を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の16時、非常に暗い色(濃い青紫色)が目立ち、その他の時間帯や日付と比べて異常な変動が示唆されています。これは特異なイベントが発生した可能性があります。

3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、WEI平均スコアの値を示しています。色が濃いほどスコアが低く、色が明るい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間の関係性**:
– 各時間帯で色の変化を観察することで、一定のパターンがないか確認できますが、現時点では、特定の日特定の時間帯での濃淡パターンは顕著です。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に関しては、7月初旬と中旬には異なる色のパターンが見られ、時間帯特有の異常が存在します。このグラフから直感的に、時間帯によるスコアの差異があるかもしれません。

6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯(特に午後遅く)が他の時間よりも異常を示しており、その時間帯にどんな気象条件があったか確認することでビジネスに役立つかもしれません。
– 例えば、異常値が何らかの危険な気象条件を示唆するのであれば、その情報を活用して事前対策を講じることができます。

このようなヒートマップを分析すると、気象条件の変動に基づいた直感的な判断や適切な対策が可能になります。


全WEI項目 相関ヒートマップ

天気 全WEI項目 相関ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、360日間にわたって「天気」というカテゴリにおけるWEI(Well-being Index)の各要素の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。

1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップ上では直接視覚化されていませんが、相関が高い要素間には同期した上下の動きが予測されます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の要素間での相関が他と比較して極端に異なる場合は、外れ値として考えられるかもしれません。このグラフでは極端な外れ値は見られませんが、社会WEIの「公平性・公正さ」と「共生・多様性・自由の保障」に高い正の相関(0.82)が見られます。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さとシェードは、各要素間の相関係数の強弱を示しています。濃い赤は正の強い相関を、濃い青は負の相関を示します。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップに示された相関は、データセット内の異なる時系列データ群がどのように関係しているかを示します。ただし、因果関係ではありません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に個人WEIの各要素は、総合WEIや個人平均や社会平均と中程度から強い正の相関があります。
– 社会WEIの「持続可能性と自治性」と「公平性・公正さ」は中程度の相関(0.61)があります。

6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 個人と社会全体のウェルビーイング指標の相関が高いことから、個々の健康やストレス管理が社会の公平性や持続可能性としっかり結びついていることが示唆されます。
– ビジネスシナリオでは、ウェルビーイングの改善が社会的な公平性や多様性の促進に寄与する可能性が高いことが期待されます。たとえば、従業員の心身の健康を改善するためのプログラムが、企業文化全体の多様性や受容性の向上につながる可能性があります。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

天気 WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたWEIスコア分布比較(箱ひげ図)に関する分析です。

1. **トレンド**:
– グラフは特定のトレンドを示すというよりも、異なるカテゴリの分布を比較しています。各カテゴリの中央値を見ると、全体的に0.7から0.9の範囲にあることが分かります。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの箱ひげ図には外れ値が見られます。特に「社会WEI(持続可能性と自活生)」は外れ値が多く、変動が激しいことを示しています。
– 全体的に、異なるWEIタイプにより外れ値の位置が異なり、それぞれ異なる分布特性を示しています。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットは、それぞれのカテゴリのスコア分布を示しており、箱の中央の線は中央値を示しています。
– 箱の上部と下部は25%と75%の四分位点を示し、I字型の髭はデータの範囲を表しています。

4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列データではなく、異なるカテゴリ間のスコア分布を比較しているため、直接的な時間的関係性はありません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」は比較的狭い範囲にスコアが集中していますが、一部の「個人WEI」カテゴリは幅広く分布しています。
– スコアの中央値や分布の範囲に基づいて、社会的な影響や個人影響の観点が異なるかもしれません。

6. **人間が直感的に感じることと影響の洞察**:
– 各カテゴリのスコア分布を視覚的に比較することで、どの領域が安定しているか、またどの領域が不安定であるかを直感的に理解できます。
– ビジネスや社会への影響としては、特に「社会的持続可能性」に関するWEIが大きく変動する可能性があり、それに関連する対策が必要かもしれません。

グラフから読み取れるこうした洞察は、社会政策の見直しや個人の生活改善に向けた具体的な方向性を示唆することができます。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

天気 WEI構成要素 主成分分析(PCA) 360日間 - 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**
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られず、データは全体的に広がっており、特定の方向性を示していません。
– 主成分1と主成分2の間には、特に周期性や整ったパターンはありませんが、中心付近への集中が見られます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分1で-0.3付近の点や主成分2で0.2以上の点は他と離れており、外れ値と考えることができます。
– これらの点が特定のイベントや異常気象を示している可能性があります。

3. **各プロットや要素**
– 各点はデータサンプルを表し、プロットの分布はデータの変動を示しています。
– 色は一様なので特定のカテゴリー区別はありません。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 具体的な時系列関係はこの2次元プロットからは読み取れませんが、日を追うごとに散布が変化しているかもしれません。時系列の観点から深掘りするには別の解析が必要です。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1(寄与率: 0.46)と主成分2(寄与率: 0.22)の間には明確な相関は見られないが、データが広範に分布しています。
– 寄与率から、主成分1がデータ分散の多くを説明していることがわかります。

6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**
– 天気データの主成分分析により、新たなパターンや異常気象を検出し、事前の対策や予測に役立てることができます。
– 例えば、特定の天候パターンが見られたときに、農業、生産活動、流通など多方面での計画の修正が可能になるでしょう。
– 天候の短期間の変動だけでなく、年次の変化やトレンドも見ることで長期的な戦略が立てやすくなります。

これらの分析により、例えば、特異な気候イベントの早期検出や、予測モデルの改善、異常気象に対するレジリエンスの向上につなげていくことが期待されます。


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。