📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、データセットに基づく詳細な分析を示します。
### 重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味
#### 総合WEIスコアの推移
– **時系列推移**:
– 全体的な傾向として、総合WEIスコアは0.70から0.84の間で変動しています。序盤での急激な上昇と、その後の小幅な増減を持つパターンが見られます。
– 異常値として、最初の評価（0.7125）やその後の急上昇（7月2日午前中の0.81）、その後の低下（7月3日の0.69）などが挙げられます。
– **異常値**:
– 最初の数日間で大きな変動があります。特に、2025年7月1日の0.71は異常として識別されましたが、その後の急上昇につながる転換点を示している可能性があります。
– 7月19日から20日にかけて、急激に0.68まで落ち込んでおり、これが持続可能なトレンドか一時的な異常かは精査が必要です。
#### 詳細項目について
– 各項目は0.55〜0.95の範囲でスコアリングされており、以下の傾向があります。
– **経済的余裕**: 0.70から0.85の間で推移し、一般に安定的です。一部の日では、経済面が個人のWEIに強く寄与していることがわかります。
– **健康状態**: 0.65から0.9の間で変動しており、心理的ストレスとの関連が示唆されます（ストレスの低下と共に健康状態が改善する）。
– **心理的ストレス**: ストレスの水準は一部で高い状態が続いており、特に7月上旬に異常値があります。特記すべきは、7月20日の低ストレススコア (0.50) で、他項目との整合性が見られます。
– **自由度と自治**: 大体0.60〜0.85で推移し、07月下旬にはやや低下傾向があります。
– **社会における公平性・公正さ**: 大きな変動を示し、最も低いスコアが7月19日から20日の0.50です。これは、社会的な状況が急激に変化した可能性を示します。
#### STL分解、季節性、トレンド、残差
– **STL分解**:
– トレンド成分としては、7月初旬の急上昇が確認できますが、中旬以降は落ち込みや横ばいの傾向があります。
– 残差からは何らかの予期しないショック（社会イベント、経済政策の変更等）が発生した可能性が考えられます。
#### 項目間の相関
– 高い正の相関が見られるのは、経済的余裕と健康状態です。経済的余裕の改善が健康状態に寄与していることが考えられます。
– 自由度と自治は、社会基盤や教育機会に対して相対的に高い相関を持っていることが示唆されます。
#### データ分布
– 各スコアカテゴリに対する箱ひげ図は、中央値が概ね0.75から0.85を示し、スコアリングにおける恒常的な向上が示されています。特に外れ値が一部に存在し、これがデータセットにおける特異点として観測されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (寄与率54%) とPC2 (寄与率17%)**:
– PC1は、全体的な社会的条件と経済的余裕、健康のバランスを示唆します。PC2は、自由度や公正性の側面が強
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:
このグラフは、360日間の「天気カテゴリ」における総合WEIスコアの時系列散布図を示しています。
1. **トレンド**:
– データは二つの期間に分かれています。2025年の初めから9月ごろまでと、2026年の5月ごろです。
– 各期間において、一貫した上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間では、いくつかの異常値が黒色の円で示されています。この異常値は、実績データの範囲外に位置しています。
– 急激な変動というよりは、点が集中しているため、極端な外れ値という印象は比較的少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータ点で、2025年の前半に集中しています。
– 緑色の点は前年度のデータを示し、2026年のデータとしてプロットされています。
– 予測線は三つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されており、異常点の影響を考慮しているか、または乖離している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測結果は異なりますが、モデルにより将来の予測に対する自信の範囲（xAI/3σ）が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは高いWEIスコア周辺に集中していますが、2026年のデータはやや同様の範囲で緑色点が散らばっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、2025年のデータが比較的一定の範囲であったこと、そして翌年のデータがどの程度似ているかを簡単に比較できるでしょう。
– 異常値の識別や異常予測の重要性が示唆され、対策を事前に検討するための示唆を提供します。この予測が天気情報に大きく依存する分野（農業、物流など）において重要な意思決定に影響を与える可能性があります。
このグラフは、過去の実績と未来の予測を視覚的に比較し、異常や予測に対する信頼範囲を確認するのに役立ちます。
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
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な期間があります。2025年7月から10月にかけて、実績（青色）が表示されており、データは約0.8のスコアで横ばいになっています。
– 2026年7月からの期間には、前年データが緑色で表示され、こちらも横ばいですが、スコアが若干低い（約0.6）位置に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各期間内でのスコアの変動は小さく、外れ値や急激な変動は見られません。ただし、初期期間においていくつかの異常値が黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値で、予測は赤い×、異常値は黒い円で表示され、前年度のデータは緑色で示されています。
– 予測の幅（灰色）、線形回帰（紫色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）も表示されていますが、それらは視覚的にはあまり目立っていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2つの期間のデータがありますが、直接的な関係性は示されていません。前年のデータ（緑色）が後半の期間に表示されており、同じスケールで比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間内でのスコアは大きな変動やトレンドを示していないため、相関関係や特別な分布の特徴は見受けられません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 横ばいで安定したスコアは、天気に関する何らかの指標が安定していることを示唆します。しかし、異常値の存在から、偶発的な要素があることが示唆されます。
– 気象データの安定性は、農業や建設業において一定の計画が可能になることを意味し、異常値の検出がリスク管理に役立つ可能性があります。
このグラフは天気に関連した指標の安定した状況を示しており、予測と比較しつつリスクを管理する上で有用です。
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:
この静的な時系列散布図を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では二つの異なる期間にデータが分かれているようです。一つは2025年7月から10月、もう一つは2026年4月から8月です。
– 2025年のデータは比較的安定しており、若干の下降トレンドが見られますが、2026年のデータは上昇傾向を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初期データにおいて幾つかの外れ値が観察され、異常値と判定されています。
– 両期間の間にはデータが存在せず、急激なトレンドの変動がないことが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を、緑の点は「前年」（比較AI）を示しています。また、灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表しています。
– 予測値は主に線形回帰で示され、他の予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）もサポートとして追加されていますが、グラフでは明示されていません。
4. **時系列データの関係性**:
– 青い実績データと緑の前年データには、ある程度の重なる傾向が見られ、前年の気候状況を元にした予測モデルが使用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは比較的狭い範囲に密集しており、安定したWEIスコアを示しています。一方、2026年のデータは広がりを見せており、スコアに幅があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 2025年の気候は比較的安定し、予測と実績のズレが少ないことから、この年の気候条件は予測モデルがうまく機能していたことを示しています。
– 2026年に向けたスコアの上昇傾向は、気候が改善する可能性を示唆しており、これがビジネス活動や農業に良い影響をもたらす可能性があります。
– 気候変動が社会全体に与える影響を考える際、こうした年々のトレンドをしっかりと把握し、適切な対応策を講じることが重要です。
この視覚的な情報は、特に気候予測に関わるビジネスや政府機関にとって有用であり、計画や戦略に反映する価値があります。
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:
以下がグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、左側（早期）の青色の点が0.8付近に集中し、その後緑色の点が同様の水準で右側（後期）に見られます。全体的に大きな上昇や下降トレンドは確認できず、WEIスコアが安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示された黒い円が初期の青い点群の中に含まれており、他のデータよりやや低めであることが確認できますが、大きな範囲外の値ではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年の比較AIデータです。
– 紫、マゼンタ、ピンクの線は異なる回帰モデルの予測を示しています。予測のバンドは灰色で表され、±3σの範囲を示すと思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較AIデータが類似したトレンドを示しており、一定の安定性が見られます。
– 予測線も全体の傾向と一致するような安定した線を描いており、大きな予測誤差はないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ内のデータは0.7から0.8付近に密集しており、高い経済的余裕を示唆しています。データ間で顕著な相関や分散の変化は見られません。
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**:
– この安定したWEIスコアは、個人の経済状況が非常に安定している可能性を示します。同様の経済的状況が続く場合、短期的には大きな経済的リスクは少ないでしょう。
– 予測と実績、前年の比較間に大きな差がないため、外部環境の変化が少ないか、適切なリスク管理が行われていることを示唆します。
– 社会的には、安定した経済的背景が消費活動を支えることが期待され、経済成長に貢献する可能性があります。
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:
以下はグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは実績（青）と予測（X印）を含んでいます。青の実績データはほぼ横ばいであり、急激な変動は見られません。
– 緑の前年度データは、左側に集中し、特に変動性がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績データには、黒い円で囲まれた異常値が一部見られます。これらは特異な健康状態を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは過去の健康スコアを反映しており、緑は比較のための前年度データです。
– 予測範囲（灰色の陰影）は、予測のばらつきを示し、全体的に幅が広く、予測の信頼性が低い可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のデータと比較すると、実績のスコアは本年度もほぼ同程度を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のX印が重なっている部分があるため、予測AIが実績に基づいてある程度の精度で未来を予測しているようです。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、健康スコアの安定度と、いくつかの異常値があることです。
– ビジネスや社会への影響としては、全体的な健康状態が安定しているため、特段の危機感はないものの、異常値に対するフォローアップが必要でしょう。特に、異常値をどう管理するかが重要です。
全体として、グラフは健康スコアが年間を通じて一定水準を維持していることを示していますが、一部の異常値がさらに検討材料となるでしょう。
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:
グラフに基づく洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**
– 実績値（青）のデータは、比較的一定の範囲内で変動していますが、特定の時期で少しの上昇傾向が見られるかもしれません。
– 予測（決定木回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後の動向を示すものと思われますが、ここでは詳細な線の延長が与えられていないため、明確なトレンドの把握は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に、黒い円で強調表示された異常値がいくつか見られます。これらは心理的ストレスにおいて通常とは異なるピークや谷を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年の数値を示します。
– 異常値は黒い囲みで示され、異常な変動を特定するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータ（緑）の比較により、年間を通じた心理的ストレスの変化を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度が高い領域には安定したストレスレベルが示され、密度が低いところではストレスの変動が大きいことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間にとって、ストレスの異常な変動は注意すべき警告信号として受け止められるでしょう。
– ビジネスにおけるストレス管理やメンタルヘルス施策を考慮する際、異常値の発生要因を分析して適切な対策を講じることの重要性が示されています。
– 社会的には、季節的または特定のイベントに関連してストレスレベルが影響を受けるかもしれません。
この分析を通じて、個人的なストレス管理だけでなく、組織全体の健康促進環境を築くためのヒントが得られるでしょう。
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:
このグラフについての分析と洞察は以下の通りです。
1. トレンド
– 実績データ（青色）は初期段階では比較的高い値を示していますが、時間が経過するにつれて見られるデータは少なくなります。その後、緑色の前年データが直近で示されており、こちらは比較的一貫した分布を示しているようです。
2. 外れ値や急激な変動
– 異常値として認識されているデータ（黒い円）は、初期データの中に見られます。これらは、特定の条件で通常の範囲を超えた可能性が示唆されています。
3. 各プロットや要素
– 各プロットの色は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）と対応していることが分かります。それぞれの線は比較的短く、モデル間での明確な長期トレンドは顕著ではないように見えます。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年データは異なる期間に分かれて表示されており、直接的な相関を見ることは難しいですが、時間経過と共に実績データの欠落が推測できます。
5. 相関関係や分布の特徴
– グラフのスコア範囲が0.4から1.0の間に狭まっており、データが期待範囲を超えないように管理されている様子が見て取れます。
6. 直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響
– 初期段階での変動と異常値の存在から、初期の予測モデルが改善余地を示しているようです。実績値が不足している期間は、新たなデータ収集やモデル調整が求められるかもしれません。
– ビジネスにおいては、初期データの不安定性を考慮し、改良されたモデルでの予測の安定性を確保することが重要です。天気予報に活用されている場合、高精度な予測は重要なインパクトを持つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績データ（青）が高めで一貫性があるようです。右側の予測データ（緑）も同様に安定していることが示唆されています。
– 全体として、明確な増減は見られず、横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として特定されているプロット（黒い縁の円）が左側に存在します。これらは統計的に異なるデータポイントを示しており、その理由は追加の分析が必要です。
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、緑色のプロットは予測データであり、それぞれが過去の実績と未来予測を表しています。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を表し、他の予測方法（線形回帰、決定木回帰）との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に特に大きな乖離は見られず、予測モデルは安定したパフォーマンスを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関があると推測されます。各セグメントでのデータの密度分布も均一に見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 予測精度が高い点は、社会WEIに示される公平性や公正さに対して信頼性を持てるという印象を与えます。
– 異常値の特定は、ビジネスや社会における不均衡や不平等の可能性を指し示しており、その是正策を講じるための手掛かりとなるでしょう。
– 全体としての安定したトレンドは、長期的に見た政策やビジネス戦略の信頼性を裏付けるものとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは三つの明確な時間区分に分かれています。
– 左側の青色のプロットは比較的安定しており、横ばいのトレンドを示しています。
– 中間の予測線（紫）では若干の下降が見られますが、それほど急激ではありません。
– 右側の緑色のプロットも安定した横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左半分において、異常値がいくつか図示されていますが、全体の分布に大きな影響を与えるほどではありません。
– 急激な変動はあまり見られず、一定の範囲内で分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示し、計測された実際のデータを表しています。
– 緑色のプロットは前年のデータと比較したものを示しています。これにより、前年のデータがどのように変動したかを視覚化しています。
– 異常値として示された箇所は、通常の範囲から外れたデータポイントを強調しています。
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、現行年度と過去年度のデータを比較する目的で使われていますが、大きな相違は確認できません。
– 中央の予測線が示しているように、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）それぞれによる予測と実績の間には大きなズレは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布はほぼ一定の範囲内に収まり、全体として均等に分布しています。
– 予測の不確かさ範囲も狭く、予測精度が比較的高いことが示唆されます。
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、持続可能性と自治性に関する社会指標が安定しているという安心感です。
– ビジネスにおいては、安定した状況が続くことが予想され、長期的な計画を立てやすいことが強調されます。
– 社会的な視点からは、この安定性がコミュニティにおける持続可能性の取り組みが効果的であることを示している可能性があります。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析して、以下のポイントを述べます。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月）に高いWEIスコア（約0.8以上）で開始し、全体的なトレンドは特定の周期性や上下動のない安定的な状態を示しています。
– 中期（2026年前半）でデータが一時的に欠落し、再び高いWEIスコアに戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の最初の期間にはいくつかの異常値が報告されていますが、他の期間では明らかな外れ値は見られません。
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、WEIスコアが比較的一貫していることを示しています。
– **緑色の点**は前年のデータで、現在のデータと比較しています。前年も同様に高いスコアを維持していました。
– **グレーの範囲**は予測の不確かさの範囲を示しており、実績値が予測範囲内に収まっていることを確認できます。
– **紫色の線**（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）は、スコアの予測を表していますが、実績データと比較して特に異なるトレンドは示していません。
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密接に一致しており、モデルの予測性能が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間に強い相関が見られ、予測モデルがうまく機能していることが推察されます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高く安定しているため、社会基盤と教育機会が適切に保たれていると考えられます。これは地域の社会的安定や持続可能な発展に好影響を与える可能性があります。
– 外れ値の少なさと予測一致性の高さから、今後も安定した社会基盤を期待できると解釈されるでしょう。
全体として、このグラフは地域の社会的安定性とその維持のために効果的に運用されている予測モデルを示しています。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
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:**
– グラフには2つの異なる期間があります。最初の期間は2025年7月から始まり、実績データ（青）が多く見られます。この期間のデータは横ばいの状態に見えます。
– その後、データが見当たらず、一連の予測データ（紫）が続いています。この予測データはわずかに下降する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年の期間中にいくつかの異常値（黒縁のサークル）が報告されていますが、このデータが何を意味するのかは明確ではありません。
– 実績データには大きな変動は見られず、比較的安定した状態を示しているようです。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績データを示し、安定していますが、若干の変動があります。
– 緑のプロットは前年のデータを意味し、別のパターンまたはスコアの範囲に位置しています。
– 紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を意味し、やや下降する予測をしています。
4. **時系列データの関係性:**
– 実績データ（青）は前年のデータ（緑）と異なる特徴を持っていますが、特に約0.8の安定したスコアを示しています。
– 予測データはこの安定したレベルから若干の変化を示していますが、大きな偏差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 青の実績データは、予測範囲（灰色のシェーディング）の中に収まっており、モデルが過去のデータを正確に捉えていることを示唆しています。
– 緑の前年データは分布が移動した可能性を示唆し、予測はそれに追随しているように見えます。
6. **直感や影響に関する洞察:**
– データは、社会的なメトリクス（共生、多様性、自由の保障）が安定していることを提示していますが、将来的にはやや下降す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は、この安定が持続すれば、社会の全体的な幸福度や多様性に対して安心感をもたらす可能性があります。ただし、予測の下降傾向は、注意を促し、早期に対策を講じる必要性を示します。
全体的に、このグラフは過去のデータに基づく安定性と将来の不確実性を示しており、長期的な計画と対策の必要性を感じさせます。
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:
こちらのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯ごとにスコアが変動しているようです。具体的な周期性は確認できませんが、特定の日付では色が濃くなる時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯で急激に色が変わる箇所があります。特に7月18日は他の日に比べて明るい色（スコアが高い）になっており、これは opvallend な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は数値の高低を表し、ヒートマップはスコアの変動を視覚的に示しています。特に、明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコア変動が異なっており、特定の時間帯だけでなく、全体的な傾向から何かしらの関連性が見うけられる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアが集中する傾向が見られます。一定の時間帯で安定したスコアが見られることから、ある程度の季節的または日常の変動が存在しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 日中（特に午前）にスコアが高い日が複数あります。これが天気スコアであるならば、特定の日中はより良い天気である可能性があります。
– ビジネスやイベント開催には特定の良好な天気の日を選択するための手助けとなるでしょう。社会のイベントや活動の計画にこの情報が活用されるかもしれません。
このように、ヒートマップは時間と日付に応じた変動を視覚的に捉えやすくし、特定の傾向や異常値を直感的に理解する手助けになります。
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:
以下の視点でこの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 期間全体で見ると、WEIスコアは日毎に異なる時間帯で変化しています。
– 時間帯ごとの変化から、特定の時間帯での安定したスコアの変動は見えませんが、7時間帯では特に多様なスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から10日の間で、7時の時間帯に極端に低いスコア（紫色）が観察されます。これは外れ値として注目される可能性があります。
– 7月14日と15日に明るい黄色の高スコアがあり、急激なスコア増加を示しているように見えます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄緑から黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示します。
– スコアの高さは天気の影響や個人のパフォーマンスの変動を反映している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 各日において、特定の時間帯でのみデータがあり、日をまたがって安定したトレンドは見えませんが、特定の期間でスコアが急に減少または増加する現象があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってはスコアが大きく異なり、これが日毎のトレンドに影響を与えているようです。
– 色のマップは、急激な変化と安定した期間の両方を強調しています。
6. **直感的な感じ**と**ビジネスや社会への影響**
– 時間帯によって違うスコアが示されるため、特定の時間での活動が個人のパフォーマンスに影響を与えている可能性が示唆されます。
– 外れ値を分析することで、天候や個別の要因がどのようにパフォーマンスを変化させるか理解するための手掛かりが得られるかもしれません。
– 高スコアのタイミングを活用することで、ビジネス効率や個人の生産性を最適化でき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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 短期間（約20日間）のため、長期的な上昇や下降トレンドは明確ではありません。
– 各時間帯で色が徐々に変わっていることから、ある程度規則的な変化があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時や16時の7月17日以降での急激な色の変化（特に色の濃淡と変化）が見られます。
– 一部の時間帯で色が急に濃くなる部分があり、急激な変動が示唆されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各セルの色の濃淡はWEIスコアを示しています。紫色はスコアが低く、黄色は高いことを表しています。
– 時間と日付の軸があり、特定の日付と時間帯でのスコアの変化を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で色の濃淡が異なることから、時間帯ごとの活動や状況の違いが示されています。
– 特定の日付で、多くの時間帯が同方向の変化をしている場合があり、これは外部要因の影響を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 熱が集まっている時間帯、具体的には昼の早い時間帯（8時、9時）のスコアが全体として高めになっています。
– 夜間および夕方の一部の時間で急激なスコアの低下や変動が観察されます。
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**:
– 一日を通して午前中のスコアが高いことから、その時間帯は活発な経済活動や天候の良さが反映されている可能性があります。
– 急激な色の変化は、天候の急変や社会的なイベント（例：災害や異常気象など）の影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定時間帯の傾向を把握し、リソースの最適化やマーケティングに役立てることが考えられます。
このグラフを活用することで、特定の時間帯や日付での天候の影響を迅速に把握し、適切な対応や計画を行うことが可能です。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンドと周期性**:
– ヒートマップでは特に明確なトレンドや周期性は示されませんが、相関の強さが色で表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関を示すため、直接的な外れ値や急激な変動を示すものではありませんが、非常に弱い相関（0に近い値）はデータ間の予期せぬ関係性の欠如を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色（赤から青）は、2つの変数間の相関の強さと方向を示しています。赤色は正の相関、青色は負の相関を示し、濃度が高いほど相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関を観察することで、どの要素が互いに関連しているかを把握できます。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い正の相関（0.82）を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 正の強い相関が目立つ項目として、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の相関が非常に高い（0.95）ことが挙げられます。
– 一方、負の相関や弱い相関もいくつか見られ、「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には弱い相関（-0.01）が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般に、WEI（Wellbeing Index）の異なる面が互いにどう関連しているかの概観を提供することにより、政策決定者やビジネスリーダーがどの要因を重視すべきかの指針を得る可能性があります。
– 高い相関が示すのは、ある種の政策介入や取り組みが複数の幸福要因に同時に影響を及ぼすポテンシャルを持つことであり、これにより効率的な資源の配分や施策の設計が可能になります。例えば、公平性や公正さに焦点を当てた政策が多様性や自由の保障にも好影響を及ぼす可能性があります。
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、天気カテゴリの異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。以下に視覚的な特徴とそれから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアはカテゴリごとに異なり、全体の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 各WEIタイプは一貫して一定範囲に収まっており、特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（睡眠状態）」や「社会WEI（生態系整備・持続社会）」などで外れ値が見られます。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」は分布幅が広く、変動が大きいことが示唆されます。
3. **各プロットの意味**:
– 各箱（四角）はデータの範囲を示し、中央の線は中央値を示します。
– 箱の上下の端は第1四分位数と第3四分位数を示し、ひげは範囲内の最小・最大値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの種類ごとに異なる分布パターンがあり、明確な相関は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済充足）」は比較的狭い分布で安定している一方、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が高めで範囲も狭いことから信頼度が高いといえるでしょう。
6. **直感と影響**:
– 社会やビジネスに与える影響としては、個人の心理的ストレスや睡眠状態が不安定であることは、個人の福祉や社会施策に影響を及ぼす可能性があります。
– 固定的であるWEIタイプのサポートが充実していることは、そのカテゴリにおける安定性や効率性を示しています。
この種のデータ分析は、各カテゴリ間での違いや改善点を明らかにするのに役立つでしょう。また、特定のWEIスコアの不安定さは、社会政策やビジネス戦略の再評価を促す可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– この主成分分析（PCA）では、特定の上昇または下降のトレンドは見られません。データは比較的均一に分布していますが、特定のクラスタが存在するように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明確な外れ値は観察されませんが、データの密度が高い箇所と低い箇所が存在します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各点は360日間の天気データを主成分でプロットしたものです。第1主成分（寄与率: 0.54）はデータに対する主要な変動要因を示し、第2主成分（寄与率: 0.17）はそれに次ぐ変動要因を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 主成分分析によって、元の多次元データが低次元（この場合は二次元）に圧縮され、変動の大きさに基づいてプロットされています。具体的な相関はプロットからは直接見えませんが、データがどのように固まりやパターンを形成しているかに注目すると良いでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の方向に強い相関があるとは言い難く、比較的均一に広がっています。主成分分析によって、どのような要因がデータの変動に最も寄与しているのかを知るための基礎情報が提供されています。
6. **人間の直感と社会への影響の洞察:**
– グラフからはデータが特定のパターンや周期性を持つわけではなく、多くの異なる要因が天候に影響を与えていることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、複雑な要因を理解し、より精緻な予測や分析を行うことで、天候に関連する農業やエネルギー管理などの分野での戦略に大きな影響を与える可能性があります。
このグラフは、多変量データの理解を深めるための基盤を提供し、天気の変動要因をより詳しく調べるための出発点と言えるでしょう。
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。