📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 時系列推移と主要傾向
– **総合WEI**:
– 30日間のデータを見ると、全体としてのWEIスコアは比較的安定した範囲内（0.70〜0.90）で推移しています。
– 2025年7月6日あたりに0.84を記録したピークがあり、特にこの日は全体的にスコアが高かったことが顕著です。
– 低めのスコア（0.70未満）は主に7月19日と7月20日に見られ、この期間が最も低調であったことがうかがえます。
– **個人WEI平均**:
– 個人WEI平均のスコアは0.60〜0.80の範囲で変動しています。
– 平均の中では7月8日に目立った低さ（0.61）が観測され、7月12日には一時的に上昇しています（0.82）。
– **社会WEI平均**:
– 0.70〜0.90の間で安定しており、他の要素と比較して、社会要因が総合的に高めに出る傾向があります。
– 7月6日には0.89のピークが記録されました。
#### 異常値とその背景
– **異常値**:
– 総合WEIにおいて、特に7月1日、7月2日、7月3日、7月19日、7月20日に異常なスコアが見受けられます。これらの日のスコアは0.71、0.81、0.69、0.72、0.67など通常の変動範囲を外れています。
– 個人WEI、および社会WEI平均の中でも、7月8日から7月20日にかけて多くの異常値が検出されており、個人的な要因と社会的要因の双方に影響を受けた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差の分析（STL分解）
– 明示的な季節性は見られず、短期間での変動はトレンド寄りにあります。
– 予測可能なトレンドやパターンは見受けられず、不規則な変動が一部見られますが、これらは特異なイベントによるものと推察されます。
#### 相関と項目間の関連性
– **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップによると、個人の経済的余裕と健康状態は互いに強く関連しており、また社会基盤および持続可能性は社会WEIに強く寄与しています。
– これらの関係が示すのは、経済と健康の関係が個人の幸福感を左右し、社会的公平性と持続可能な環境が社会全体のWEIスコアに重要である点です。
#### データ分布と主要な構成要素 (PCA)
– **箱ひげ図**による分布:
– 全体的に高めの中央値を維持しており、ばらつきは比較的小さく、一部の外れ値（特に低スコア）が影響を与える形です。
– **PCA分析**:
– PC1とPC2は、WEIの主要な変動要因を捉えており、PC1は56%を説明、続くPC2は16%を説明しています。個人的な要因よりも、社会要因の変動がWEI全体により大きな影響を与えていると見受けられます。
### 結論
この30日間のWEIデータ分析によれば、個人の健康と経済状況、社会の公平性と持続可能性が特に問題を引き起こしやすく、異常が発生している場合にはこれらの領域に対する政策アプローチが必要であると考えられます。また、7月6日と7月19〜20日の間の急激な変動は、季
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:
以下に、グラフの分析結果と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのWEIスコアはおおむね横ばいです。
– 今後の予測（特にランダムフォレスト回帰）は若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として識別されていますが、全体的にまとまっている印象があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青のプロットで表示され、予測値は赤の「×」で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、予測がほぼその範囲内で行われており、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なっている場所が多く、予測モデルが実績をよく捉えていることが示唆されます。
– ただし、予測モデルによるわずかな下降が気になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測がよく一致していますが、異常値の存在が完全一致を妨げています。
6. **直感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、気候条件に急激な変化は少ないと判断されます。
– この情報は、気候に依存する農業や外出を伴うビジネスにとって有益です。
– 異常値は異常気象や予期せぬイベントの可能性を示しており、それらに対する対応策が必要です。
全体として、この時系列散布図は実績の安定性と予測の精度の高さを示しつつ、将来的な微調整への注意を促しています。
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:
### グラフから得られる視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、主に安定しており、0.6から0.8の範囲で変動しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれており、外れ値として識別されています。特に序盤と中盤に集中しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。赤い×は予測値ですが、グラフには表示されていません。
– グレーのシェードは予測の不確かさの範囲を示しています。これは実績データの大部分をカバーしています。
– 緑、青、紫のラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測を示していますが、実績データとの比較は難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの日付が進むにつれて、予測手法による予測値が一定であることから、モデルが安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は0.6から0.8に集中しており、全体的に大きなばらつきはありません。また、外れ値が少なく、データの一貫性が見られます。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– このデータからは、天気に関連するWEIスコアは安定しており、急激な変動が少ないことが感じ取れます。これにより、予測値も一貫していることが期待され、天気に対する安定した評価が得られます。ビジネスにおいては、天候の変動が少ないため計画が立てやすく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:
# グラフ分析と洞察
## 1. トレンド
– **実績AI (青色プロット)**: 初めの期間ではやや上昇しつつ、全体的に横ばい傾向が見られます。ただし、大きな変動は確認されていません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 予測の線は全体としてゆるく下降しています。
## 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸囲み）**: グラフ上でいくつか認識されており、WEIスコアが他と比べて低めです。ただし、頻度は高くないです。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **実績と予測の比較**: 青のプロットが実際のデータで、赤い×が予測値を示しています。
– **不確かさの範囲（グレーの背景）**: 予測モデルが信頼性の範囲を示しており、ほとんどの実績値が範囲内に収まっています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測の3つの回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測値は、一貫して同じ方向に傾いており、それぞれ多少の差異があるが、全体的な傾向は似ています。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的安定しており、予測データは少しずつ低下傾向があります。実績値の分布は比較的狭い範囲で集中しており、信頼性が高いです。
## 6. 直感的な印象とビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: 実績は安定しているが、予測値が下がることは潜在的なリスクを意味します。
– **ビジネスや社会への影響**: 各モデルによる予測の減少は、今後の天候に関連した活動や計画に影響を与える可能性があります。気候変動への適応策や対応が必要かもしれません。特に天候依存の産業（農業、観光など）は、予測を基にした早期の戦略立案が求められるでしょう。
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:
## グラフ分析と直感的な洞察
### 1. トレンド
– **実績のトレンド:** この30日間の実績は比較的横ばいで、小さな変動はありますが、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 特定の日に関して、いくつかのデータポイントが他のデータから外れて表示されています（黒い円）。これらは異常値として認識されており、何らかの特異な出来事があった可能性があります。
### 3. プロットや要素が示す意味
– **実績 (青点):** 実際のWEIスコアを示しています。
– **予測 (X印):** 予測されたスコアは将来的なデータを示しており、一定の範囲内で安定した数値を予測しています。
– **不確かさの範囲 (灰色の帯):** 予測の不確かさを示し、実績がこの範囲内で推移していることは予測の信頼性を高めます。
– **異常値 (黒縁):** これらのデータは通常の範囲から外れており、重大な変化や突発的な出来事によるものと考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測も含め、全体の傾向は非常に安定しており、大きな差異は見られません。各予測手法の線も大差なく、予測モデルの一致性が確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データがほぼ同じ範囲で分布しており、相関は高いと考えられます。特に変動が少ないため、データの予測精度も高いことが示唆されます。
### 6. 直感的な感触とビジネスや社会への影響
– **直感的な感触:** このデータから、人々は経済的余裕（WEI）が30日間にわたって安定していることを感じるでしょう。大きな変動がないため、安心感があります。
– **ビジネスや社会への影響:** WEIが安定していることは、経済的な安定を示し、ビジネス活動や消費者信頼感にも好影響を及ぼす可能性があります。異常値が発生した原因を特定し、対策を講じれば、更なる安定が期待できるかもしれません。
全体として、このデータは安定性と予測可能性が高いため、ビジネスや政策決定において有益な指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実際のデータ**（青い点）は主に横ばいであり、若干の変動が見られるものの、大きな上昇や下降の傾向は示していません。
– **予測データ**については、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はわずかに増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間にいくつかの**外れ値**（黒線で囲まれた点）が観測されており、一時的にスコアが低下している日があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康状態スコアを示し、ピンク色と水色の線は異なる予測手法による予測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、観測データのばらつきを示唆しています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は概ね似たようなレベルで推移していますが、予測値は若干の上昇を示唆しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は安定的かつ楽観的な傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のスコアは特定の日に集中的に低下しており、この期間が他のデータとどう関係しているかを深く理解することが重要です。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 見る人は、個人の健康状態が月途中で改善の兆しを見せているものの、初期には変動が大きく、不安定な状態であったことを感じ取るかもしれません。
– ビジネスにおいて、健康状態の安定度は生産性やモチベーションに影響を与える可能性があります。そのため、健康管理の方法や環境の改善策が検討されるべきです。社会的には、健康データを頼りにした政策策定やサポート体制の構築が考慮されるかもしれません。
このグラフによって、個々の健康状態の波が非常に重要であり、その管理が特定期間において課題であることが示されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に横ばいの傾向を示しており、一定の範囲内に収まっているようです。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のいずれも、今後のスコアが徐々に減少することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの中で数値が明らかに低いデータポイントがいくつかあり、異常値として識別されています。これらは特定の日に特異なストレスイベントがあった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、 WEIスコアの実際の観測値を意味します。
– 「X」は予測値を表しますが、予測と実績の一致は示されていないようです。
– 異常値は黒いサークルで囲まれています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を提供し、未来のスコアがどこにあるかの可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値の分布から、天気や他の要因がストレスレベルに与える影響を考慮する重要性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に比較的緊密に分布していますが、時折見られる大きなスコアの減少があり、何かの出来事によって影響された可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの高止まりは心理的ストレスが一定レベルで継続していることを示唆しています。
– 異常に低いスコアの日を調査することで、特定のストレス要因を特定し、改善策を講じるための手がかりを得ることができます。
– 社会的には、継続的なストレス対策や心理的サポートの提供が重要であることが示唆されています。
このグラフは、日常生活のストレス要因の監視や、それに対する効果的な介入戦略の設計に利用される可能性があります。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは0.6から0.9の間で、全体的に横ばいに見えます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は微妙な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されたデータポイントがいくつか存在し、そのスコアは一般的に目立って低い（0.6付近）。
– 急激な変動はあまり見られませんが、一部のデータのスコアが時折低くなることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績AIのプロットが全体のスコアを示し、黒い縁取りが外れ値を指しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェーディング）はデータの信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による推定結果は、それぞれ異なる方法で実績データに適合しようとしていますが、全体的に実績データに対し保守的な予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分が0.7～0.9に集中しているため、この範囲で安定していると考えられます。
– 各予測モデルの相関は小さな変化しか示していないですが、ランダムフォレスト回帰が比較的他のモデルよりも低い予測をしています。
6. **直感と影響**:
– 人間が直感的に感じ取るであろうことは、実績データが比較的一貫して高いスコアを維持していることからの信頼性です。
– ビジネスや社会的には、個人の自由度と自治が一定水準で保たれていることの確認が重要な要素となり、外れ値や希少な低スコアのデータは特に注目して対処することが必要かもしれません。
このような洞察をもとに、個々のデータポイントの背景を詳しく分析することが今後の課題となるでしょう。
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:
このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**は全体的に横ばいですが、少しばらつきがあります。
– **予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）**は段階的な減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれた黒い円は外れ値を示していますが、散布は一般的に多くはありません。
– 時折大きくスコアが下がっているデータ点が数点見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。これは実績データが範囲内に収まっていることを示します。
– 各プロットの色と形状は、異なる予測手法と実績データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は様々な反応の仕方を示しています。特にランダムフォレストが下降傾向を強く示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはある程度の変動がありますが、大きなトレンドの変化はなく、予測とおおむね一致しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 気候における公平性や公正さのスコアは概ね高位安定であるが、将来的にスコアが低下する可能性があることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、気候変動対策が進んでいること、ただし長期的な計画が必要であることが示唆されます。外れ値の点は環境や政策の変化による短期的な影響を反映している可能性があります。
この分析に基づいて、将来的な意思決定や戦略立案に役立てることができるでしょう。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は全体的に横ばいです。長期的には比較的一定の範囲内に収まっており、大きな上下変動は見られません。
– 線形回帰予測（緑色）は比較的安定していますが、決定木回帰（シアン色）およびランダムフォレスト回帰（紫色）は、少し下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが黒い枠で囲まれており、これは異常値として認識されています。これらの点は、他のデータと比較して若干の変動が見られるのが特徴です。
3. **各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ており、日々のWEIスコアの変化を視覚化しています。
– 赤い「×」は予測データで、今後のスコアの見通しを提供しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、±3σ内にあることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは異なる手法に基づいており、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰が非常に類似した予測トレンドを描いています。これが実績データとどの程度一致しているかは、予測の精度を見る上で重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間には相関がある見込まれますが、特定の異常値があるため、少しの差異が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、WEIスコアが安定しているため、持続可能性と自治性は現状維持されているように見受けられます。
– 異常値が目立つと、これが短期的な変動によるものか、長期的なトレンドの前兆であるのかを見極める必要があります。ビジネスにおいては、こうした異常値を早期に検出・対策することが生産性や信頼性の維持に寄与します。社会的には、持続可能性の評価において安定性が求められるため、関係する政策や施策に影響を及ぼす可能性があります。
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:
このグラフは、30日間にわたる「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコアの時系列散布図を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね安定しており、0.8から1.0の間で推移しています。明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値（黒い丸に囲まれた点）があり、特定の時点でのスコアの急激な変動が示されています。しかし、全体的なスコアに対する大きな影響は少ないと思われます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、実際の評価データです。
– 外れ値は注意が必要なデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測における不確かさの範囲（信頼区間）を示しており、全体的に狭いため予測の精度は高いと思われます。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測ラインが示されていますが、これらはすべてほぼ横ばいであり、予測も安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測両方が明示されていますが、実績値は予測値の範囲内に収まっており、予測手法が現実のデータをうまく反映していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については明示されていませんが、予測モデルと実績値が近い関係にあることが見て取れます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 予測モデルが精度高く動作しており、社会基盤・教育機会におけるWEIスコアが安定している状況が分かります。
– 急激な変動や外れ値については、それがシステムの変更、社会情勢の変化、もしくはデータの誤りの結果である可能性があり、詳細な分析が必要です。
– これらの結果は政策決定者にとって、教育機会を安定的に保っているという安心感をもたらし得ますが、外れ値についてはさらなる調査が必要でしょう。
このように、この30日間のデータ解析をもとに今後の政策改善に役立つ具体的な行動方針を考える必要があります。
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AIのデータ（青いプロット）は、一貫したパターンを示しています。初期には上下に小さな変動が見られますが、おおまかには安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクのライン）は、徐々に下降しています。これは将来的なスコアの低下を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータポイントで示され、特にスコアが低い日に集中しています。変動の要因を特定することが重要です。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点は実績AIによるWEIスコアを示しています。
– ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、線形回帰や決定木回帰が選ばれていますが、表示はされていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、スコア範囲の安定性を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在の実績データは安定していますが、未来のランダムフォレスト回帰の予測は下降傾向にあるため、現在の安定が持続しない可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの大部分は高い範囲に集まっているが、下部の外れ値は特異なイベントや条件による可能性があります。
### 6. 直感的知見と社会への影響
– 短期的には安定しているものの、長期的には下降傾向が予測されるため、対応が必要です。
– WEIスコアが下がると共生、社会的多様性、自由の保障が影響を受ける可能性があります。政策の見直しや適切な対策が求められます。
このグラフは、現在は安定的であるが潜在的なリスクを示しているため、継続的な監視と柔軟な対応が重要です。
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30日間の天気カテゴリに関するヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯における色の変化が確認できます。特に午前7時、8時、16時、23時に顕著です。
– 日付が進むにつれて、青から緑、黄色への色の変化が見られる箇所があります。これは、一定の時間帯での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18日頃に一部の時間帯で黄色が強く現れる場所があります。これは急激なスコアの変動を示しており、この期間における特異な天候イベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの高さを示しており、一般的に色が濃いほどスコアが高いことを示します。
– 色の範囲は、紫（低）から黄色（高）までのグラデーションです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯が同時に異なるパターンを示しており、時間帯ごとの天気の変化やトレンドが異なることを示しています。
– 特に、週ごとに色のパターンが変化し、週単位での周期性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付で特に高いスコアが午後から夕方に集中しているパターンが見られます。このパターンは、昼間の天候変化と関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、日常的にどの時間帯が天候に影響を受けやすいかがわかります。これは、天候予測精度の向上、イベントやビジネス活動の計画、自動車交通のスケジュール調整などに有用です。
– 特異な天候イベントが予想される日がある場合、事前の準備や警告を発信することで社会的な影響を最小限に抑えられる可能性があります。
このように、ヒートマップを使うことで、詳細な天候データのトレンドや異常を視覚的に把握しやすくなります。
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:
このヒートマップは個人のWEI（おそらく気象に関連した指数）平均スコアを30日間にわたって視覚化したものです。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 時間帯によってスコアに異なる色合いが見られます。一定の日付が近づくにつれて、特定の時間帯（午後や夜間）のスコアが変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一番左上の列（7時台）に特に暗い色のプロットがあり、一定期間低いスコアを示しています。これはその時間帯だけ特異的な気象イベントがあった可能性を示唆しています。
– 逆に、16日付近の午前と午後の時間帯には明るい色が目立ち、スコアが高まっていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明暗はスコアの高低を示しています。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示唆しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 一日の中でも時間帯ごとの違いが大きく、特に午前中と午後のスコアが異なることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中と午後の特定の時間帯で色の変化が見られるため、特定の日または時間帯の間にスコアを上げる要因が存在すると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 日によって大きく変動する天気や関連する要因が、特定の時間帯に影響を与えている可能性があります。
– 気象に関連したビジネス（観光、農業など）にとっては、特定の日や時間帯に依存した計画を立てる際に、このデータが有益となるでしょう。
– 連続した高いスコアの日は、安定した良好な天候を示している可能性があり、屋外活動や営業活動に適した期間を示すことができます。
この可視化は、特定の日付や時間帯における天候のパターンを理解し、適切な対策を講じるためのインサイトを提供します。
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:
1. **トレンド**
– 全体としてのトレンドは特定の時間（曜日や日にち）に依存しているように見え、特にある時間帯での色の濃さが変化しています。
– 日付が進むにつれ、色が変わる様子が周期的なパターンを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月17日にかけての期間には、特定の時間帯で低いスコア（暗色）が顕著になっています。
– 7月20日のデータは、特定の時間帯で急激に低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、明るい色（黄色）が高いスコア、暗い色（紫）が低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは横軸の時間（日付）と縦軸の時間帯で変化し、昼と夜の間に顕著なスコアの変動があります。
– 特定の日付に対して、日中の時間帯でスコアが均一に保たれ、夜間に低下するパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の活動時間帯にかけて、一般的に高いスコアが維持されていますが、特定の日に変化があります。
– 夜間や早朝にかけて低いスコアが見られることから、活動の減少が影響していると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 天候が社会の行動や活動に及ぼす影響を示唆しており、気温や降水量の変化がスコアに影響している可能性があります。
– ビジネスでは、天候に応じた業務調整や、特定の日の予測に基づく準備が必要とされるかもしれません。
– 社会的には、天候が生活のリズムや行動パターンを直接的に変化させる要因となっていることを示しています。
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:
こちらの相関ヒートマップから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは把握しづらいですが、相関の傾向を見ると、ほとんどのWEI項目は中から高い正の相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは変動の視覚化は難しいですが、負の相関は目立ちます。個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）との間で負の相関が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各要素は異なるWEI項目間の相関を示しています。赤いセルは高い正の相関を示し、青いセルは負の相関または低い正の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 強い相関が見られる項目は関連性が高いことを示唆しており、それに基づく関連した変動を期待できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関：個人WEI平均と心理的ストレス（0.86）、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI平均（0.95）。
– 負の相関：個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（自由度と自治）（-0.08）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はWEIの異なる側面間での相互作用に敏感で、特に経済的要因と心理的側面の相関関係はビジネスにおいて注目される可能性があります。
– 社会や個人の自由度、心理的ストレスは、他の経済的または社会的要素と相互作用して強力な影響を与える可能性があります。
– ビジネス戦略や政策作成において、これらの相関を考慮することは重要です。特に、公平性や持続可能性が企業経営にとって重要な指標であることを示唆します。
全体として、このヒートマップは、WEI項目間の主要な相関関係を示しており、これをもとに各項目間の具体的な動きや社会的影響を考察することが重要です。
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、天気カテゴリにおけるさまざまなWEIスコアの分布を示しています。次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコア全体に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。各カテゴリはある程度安定した範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例: 個人WEI（自由度と治安））には外れ値が見られます。これらは異常な状況やイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスは25％タイルから75％タイルまでの範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 総合WEIや個人WEIはおおむね高い範囲で安定していますが、社会WEI（生態系整備、持続可能性と自給自足）はより広い範囲を持ち、高い変動性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じWEIタイプ内で関連性や相関関係があるかどうかは判断しにくいですが、個人WEIと社会WEI間での比較が可能です。一般的に社会的要因に関連するWEIスコアの方がバラつきが大きいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIと社会WEIのスコアは全体的に高いですが、社会的なWEIスコアは広い範囲にわたって分布し、より変動があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 各カテゴリでの安定性は、天候が個人や社会の幸福に対して一定の影響を与えていることを示唆します。
– 変動の大きな要因、特に社会的要因に対する理解と管理が、持続可能な生活や政策決定にとって重要であることを示しています。
このグラフは、天気が個人や社会の様々な側面に広範な影響を及ぼしており、特に社会的要因への影響に注意を払うことの重要性を示しています。
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STL分解グラフは、天気カテゴリの総合WEIスコアを示しています。以下に各要素の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットは緩やかに上昇しています。これは、総合WEIスコアが30日間で徐々に改善していることを示します。長期的に見るとポジティブな傾向と言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットにある急激な上昇は、7月9日から7月13日の間に顕著です。これは異常な気象イベントやデータの急変を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 観測値のプロットは短期間での上下変動を示していますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– 季節性のプロットには、繰り返しの周期がありますが、それほど顕著ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値の上下変動は、主に季節性と残差によるものです。トレンドの影響はゆっくりと現れるため、短期間の変動には直接寄与していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の上下動が観測値の短期間の変動に影響を与えているものの、残差もこれに貢献しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このデータが天候パターンの変化を示している場合、長期的な気候の改善が見込めるかもしれませんが、短期間の急激な変動は注意が必要です。ビジネスにおいては、これらの短期間の変動が在庫管理や戦略に影響を与える可能性があります。
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:
このSTL分解グラフは、30日間の個人WEI（気象指標）の平均スコアに関するものです。それぞれのコンポーネントを分析してみましょう。
1. **トレンド**：
– トレンドのパネルを見ると、30日間でわずかに上昇していることがわかります。これは、全体として気象指数が徐々に増加傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 残差パネルにおいて、7月10日ごろから大きな変動が見られます。これは、観測データからトレンドと季節性が取り除かれても、まだ説明しきれない変動があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**：
– **Observed**（観測値）：元のデータを示し、変動が最もわかりやすく表示されています。
– **Trend**（トレンド）：長期的な変化を示し、上昇傾向が観察されます。
– **Seasonal**（季節性）：周期的な変動を示し、短期間での振動が見られます。
– **Residual**（残差）：予測不可能な変動やノイズを示します。
4. **時系列データの関係性**：
– 観測データは、トレンドと季節性、残差に分解されています。トレンドは全体的な変動を示し、季節性は短期的な周期変動、残差はランダムな変動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– トレンドの上昇は観測データにも反映されており、季節性は周期的な揺れを加えてデータを具体化しています。残差の大きな変動はトレンドや季節性で説明できない要因を示しています。
6. **直感的に感じることと社会的影響**：
– 全体として上昇傾向にあることから、気象条件が改善または悪化している可能性を示唆しており、それが人々の生活や経済活動に影響を与えるかもしれません。特に、急激な変動部分は、予期しない気象イベントなどの可能性を示しています。
このグラフは、長期的なトレンドの分析および短期的な異常を特定するのに有用であり、これにより今後の戦略立案や緊急対応策の立案が可能になるでしょう。
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:
このグラフは、天気に関連した社会WEI（Weather Economic Index?）平均をSTL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解で表示しています。以下に、各コンポーネントから得られる洞察をまとめます。
1. トレンド（Trend）
– トレンドは緩やかな上昇傾向にあります。期間を通じてスコアが継続的に上がっていくことを示しており、何らかのポジティブな変化や改善があると考えられます。
2. 外れ値や急激な変動（Residual）
– 残差を示すプロットには、7月11日前後に小さな異常値があります。これは短期間での急激な変化を示しており、何らかの突然のイベントが影響している可能性があります。
3. 季節性（Seasonal）
– 季節成分は一定の周期性を持ち、プラスとマイナスの振幅を示しています。これは、この指標が一定の季節的な変動に影響を受けていることを示唆します。
4. 各プロットや要素の意味
– 観測値（Observed）は、トレンド、季節性、残差の合算によって示される現実のデータの動きです。
– トレンドはデータが長期にわたって持つ方向性の変化。
– 季節性は周期的な変動。
– 残差は予測不可能な変動を示します。
5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドの上昇と合わせて観測値も増加する傾向が見られ、トレンドが主な貢献要因である可能性が高いです。季節性成分も小さいが明確なパターンを持ち、周期的な影響の存在を示しています。
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
– トレンドの上昇は過去30日間にわたり何らかのポジティブな気候条件や社会の安定感を持続していることを直感的に感じさせます。これが経済活動における改善や、気候に関連する産業（例えば農業、エネルギー）に対してもプラスの影響を与える可能性があります。
– 残差での急激な変動は、一時的なイベントによる影響を示唆しますので、これらの要因は注意深くモニタリングされるべきです。
この分析は、政策決定者やビジネスリーダーが将来の計画や対策を立てる上で、価値ある情報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:
このグラフは、天気データを主成分分析（PCA）で可視化した散布図です。以下のポイントから視覚的特徴を分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 主成分分析により示されるこのグラフは、明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）が見られにくいです。データは全体的にランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きく離れた外れ値は見られませんが、一部データポイントは他の点からやや離れた位置に存在しており、これらが特異な天気パターンを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– データポイントは、二次元空間で色や形状が統一されており、特定のカテゴリによる区別は現在のグラフからは判断できません。第1、第2主成分は、それぞれの天気指標の線形結合を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフから直接的な時系列の情報は読み取れませんが、複数の天気指標が複合して表現されており、その相関関係が映し出されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は直接的には判定できませんが、第1主成分と第2主成分を基にした分布が示されています。データは広く散らばっており、特定の逆相関や順相関は明らかではありません。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– 天気データの分析結果として、特定の異常気象パターンがあるかもしれないという可能性を考慮することで、個々のプロットが示す異常を解釈しやすくなります。
– 気象の変動性がビジネスや社会活動に影響を与える可能性があります。たとえば、不安定な天気予測が市場への影響を及ぼす場合や、農業計画に影響する可能性などが考えられます。
このグラフでは、特定のトレンドや周期が明確ではなく、今後のさらなるデータ解析や視覚化が有用であると言えるでしょう。
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。
