📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日から7月6日にかけて、総合的に上昇傾向が見られます。特に、7月6日には0.84という高いスコアを記録しています。その後、7月19日にはスコアが大きく低下し、0.69を記録するなど下降傾向を示しました。
– **個人WEI平均**: スコアは全体を通じて横ばいですが、7月8日と7月20日に顕著な低下(0.61、0.65)が見られます。
– **社会WEI平均**: 7月1～6日にかけて高いスコアを維持し、0.89を記録。7月19日以降は急激に低下し、7月20日には0.68に達しました。
#### 2. 異常値の検出
– **7月1日と7月19日**: 両日とも総合WEIにおいて他の日付からの大きな逸脱を示しています。背景には、個人及び社会全体でのストレス増大や自治の低下などがあると推測されます。
– **7月3日と7月6日**: 高いスコア（0.84）が異常値として記録され、この時期に特定の個人または社会的イベントが好ましい影響を与えたことを示唆しています。
#### 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、7月1日から13日頃まで上昇傾向、14日以降は下降傾向になっています。
– 季節的なパターンは明確には確認されませんが、イベントごと（例えば週末）による影響の可能性もあります。
– 残差には不定期なショックが見られ、これが急激な変動の主な要因となっているようです。
#### 4. 項目間の相関
– 個人の経済的余裕と健康状態は強い正の相関を示しており、経済的安定が健康に対して良い影響を与えていることを示唆しています。
– 社会WEIの持続可能性と公平性の間にも強い相関が確認され、持続可能な環境が社会の公正さを保つ役割を担っている可能性があります。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図の観察**: 総合WEIにおける中央値は0.78付近で、スコアの範囲は0.68から0.95の間に多くのデータポイントが集中しています。外れ値として見なされるスコアは7月1日や7月19日の低いスコアです。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**: 総なる変動の57%を説明しており、主要な要因は経済的余裕と社会全体の公正さ、それに関連する社会的持続可能性の高まりを示しています。
– **PC2**: 16%を説明し、個人の自主性や心理的ストレスが強調された変動要因となっています。この要素は、個人の主観的なウェルビーイングに大きく影響していることを示唆しています。
#### まとめ
全体として、7月初旬の高スコアは経済的要因および社会的安定の向上によるものと推測されます。一方で、7月後半の急激な低下は、ストレスの増加と個人の自治低下による可能性があります。このような変動が今後どのように推移するかは、これらの要因の変化に密接に関連していると考えられます。
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:
以下のグラフから得られる分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の一定期間（7月中）の実績データ（青いプロット）は比較的安定しており、約0.8のスコアで推移しています。
– 7月下旬にかけてスコアがわずかに低下する傾向がありますが、その後は横ばいです。
– 予測データ（8月以降の線）では、緩やかな下降トレンドが予測されています（特にランダムフォレスト回帰による予測）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値として異常とマークされたデータポイント（黒丸で囲まれた青いプロット）があります。これらは外れ値として認識されており、通常の変動パターンから外れていることを示しています。
– 動きの激しい急激な変動は特に見られませんが、わずかな下降があります。
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います。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果が描かれており、それにより8月以降のスコアの推移が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、実績データはこの範囲内に収まっています。予測される範囲は実際のデータのスコアと似たレンジであるため、モデルの予測精度が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分が約0.7から0.8の範囲に密集しており、通常の分布として考えられます。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 過去のデータが比較的安定しているため、微細な変化がビジネスや日常生活において特段の関心を引かないかもしれません。
– 下降傾向の予測は天候や関連するビジネスに若干の影響を及ぼす可能性があり、特に計画の見直しが必要となるかもしれません。
– 異常値の存在は短期的な天候異常やイベントを示唆しており、注意を払う必要があります。
全体として、天候データの安定性を示しつつ、予測に基づく適切な対策を検討するための基盤を提供しています。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実際のWEIスコアは、ほぼ横ばいで、軽微な変動があります。このことは、30日間の間で天候に大きな変化がなかったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において、丸で囲まれた外れ値が観察されます。これは、予想外の異常な天候イベントがあったことを示す可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、x印は予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、大部分の実績値がこの範囲に入っています。
– 緑、青、ピンク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）の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが表示されていますが、大きく異なる予測を示していないため、これらのモデル間での予測の一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲（グレー）内に集まっており、予測の精度が高いことを示しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、天候の予測が比較的正確であることを示し、異常な気象条件を早期に特定する能力を提供しています。
– 天候データの正確な予測は、農業、建設、イベント管理、およびエネルギー生産など、天候に依存する産業にとって重要です。特に外れ値の日は、これらの業界においてリスク管理や準備の機会を提供します。
全体として、このグラフは天候の一定した状況を示しており、少数の異常な条件を予測するためのツールとして有効であることがわかります。
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
1. **トレンド**
– 過去の実績（青い点）は、横ばいの傾向が見られる。全体的に0.8付近で推移している。
– 予測データ（紫と水色の線）は、時間の経過とともに若干の下降傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか存在するが、それらはグラフの大部分と大きく異なっているわけではない。
– 短い期間で大きな変動は見られない。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤いバツ印は予測データを示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（信頼区間）を示しており、実際のデータの変動を含んでいる可能性がある。
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の間には、ある程度の一致があり、予測が実績に基づいて精度良く行われていることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが0.8付近に密集して分布しており、スコアに大きなばらつきは見られない。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– グラフからは非常に安定した状況が伺え、天候に関するWEIスコアが大きく変動していないことを示している。しかし、これからの予測データは少し下降傾向が見られ、天気関連の社会的な側面で若干の変化が予測される可能性がある。
– ビジネスへの影響としては、予測に基づく軽微な準備やリスク管理が考えられるが、現時点では大きな戦略転換などは必要ないと思われる。
予測モデルが直面する微妙な変化は、新たな外部要因や気候変動の影響をモニタリングするための注意が必要とされるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青い点）**: 期間の最初から中盤にかけて、スコアはおおむね安定し、特定の方向への明確なトレンドは見られません。ただし、後半には実績データが表示されていないため、評価が止まったか、データが不足している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの点が異常値（黒い円）として示されており、そのスコアは約0.8付近を超えています。これらは群から外れた経済的な異常事象を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績AI（青い点）**は実際の観測データを示し、**予測（赤い十字）**は予測された値を表しています。
– **予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰：青、緑、ピンクの線）**は、期間中の予測値を示しており、それぞれの予測が互いに非常に似通っています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、実績の範囲内で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によるスコアは非常に似ており、同様の経時的パターンを示しています。これは予測モデルが安定しており、過去のデータに対する特定の信頼性を有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AIの点群は主に0.7から0.9の間に集中しており、統計的に見てこの範囲が標準的なスコアと言えるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの人は、WEIスコアが大きな変動を示していないことを安心材料と捉えるかもしれません。スコアの安定は、経済的環境が穏やかであることを反映している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の重要なイベントまたは変化を示唆しており、それらを詳しく分析する必要があります。
– 異なる予測手法が類似したアウトプットを示していることから、これらの予測は比較的信頼できると考えられます。ただし、実績データの欠如は長期的な評価や新たな要因の影響を考慮する上での課題となりえます。
これらの洞察は、ビジネス戦略や政策の策定において、慎重な判断を下す際に有用です。具体的には、異常を迅速に検出し、それに対応するためのプロアクティブな計画を立てることが重要となります。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）スコアの時系列データを示した散布図です。以下に、視覚的な特徴とそれに基づく洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいからわずかな下降傾向が見られます。
– 予測データ（紫色の線、ラインによる回帰）は時間と共に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。特に、評価日が早い時期において、他のプロットよりも低いスコアが目立ちます。
3. **各プロットの意味**:
– 青い実績プロットは実際の健康スコアを示し、安定した分布を持っていますが、期間の開始時に低下が見られます。
– 予測不確かさ範囲（灰色の背景）は、予測の信頼性の範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と予測（紫）の間に多少の乖離があります。実績は現状維持もしくは少し下がっていますが、予測は楽観的な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、青いプロットは0.6から0.8の間に集中しています。
– 外れ値除けば、データは比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– データの開始時期での低下を考えると、特定のイベントや状況（例：天候の変動）が個人の健康状態に影響した可能性があります。
– 予測の上昇傾向は、予測技術を活用し適切な健康管理対策を取ることで改善が期待できることを示しています。
– ビジネスにおいては、健康状態を予測し、適切な健康プログラムや製品を提供することができるかもしれません。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの推移を表しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析しました。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めには0.6から0.8の間で比較的安定していますが、7月22日以降は一部のスコアが急激に低下しています。予測線（紫、青、ピンク）は全体的にやや下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの中には、特に7月8日と7月22日の直後に顕著な外れ値が見られます。これは特定のイベントや状況が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを意味し、黒い縁の円は外れ値を示します。予測線は異なる回帰モデルによる予測値であり、全体的に予測は現状のスコアよりもやや低めを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間に若干の差異がありますが、基本的な傾向は追随しています。予測モデル間でも大きな違いはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは特に7月中に密集しており、全体的に日起ごとのスコアに対する変動はあまり大きくないが、一部急激な減少が観察されています。
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**
– このグラフから、人間は7月22日以降に何らかの心理的ストレスが軽減される要因があったと感じるかもしれません。また、全体的な下降傾向は、何らかの対処がなされている可能性を示唆しています。企業や組織は、この変動の背景にある要因を探り、継続的な改善のための施策を検討する必要があります。
この分析により、データの背後にある潜在的な要因への考察が促され、さらなる戦略的意思決定が可能になると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、評価日全体で概ね横ばいを示しています。
– 予測ラインは3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ありますが、全体的に少し減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ内の黒い円で囲まれた点が外れ値を示しています。これらは主に30日間の終わりごろに集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績AIによるデータを示し、赤い×は予測AIによる予測を表しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示し、実績データの周りに広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは予測データに比べて変動が多く、特に後半に外れ値が見られます。
– 予測ラインの3つのモデルは、評価期間が進むにつれ互いに近接する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは0.6から0.9の範囲内で主に分布しており、一定の変動があります。
– 予測の不確かさ（灰色の範囲）は比較的狭く、予想精度が良好である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフから直感的に感じられることは、実績データが予測ラインよりも変動が激しく、予測の精度向上が必要とされる可能性があるということです。
– ビジネスや社会への影響としては、気象条件により個人の自由度と自治（WEI）が影響を受ける可能性があります。実績の変動が激しい場合、不確実な要因が存在する可能性を示唆しており、改善のためのさらなるデータ収集と分析が求められます。
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**:
– データ全体としては、WEIスコアは横ばいの傾向を示しています。
– 線形回帰による予測は、時間が進むにつれてスコアが低下する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は異常値として示されており、他の点から外れています。特にWEIスコアの低下が見られる箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い点（予測）はありませんが、予測の範囲やトレンドに注目することができます。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 3種類の予測が示され（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれ異なる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状のトレンドと予測トレンドを比較すると、予測モデルによって下降や横ばいの異なる傾向が示されています。時間が進むにつれ、線形回帰に基づく予測は下降、他のモデルは一定の範囲を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.6～0.9の範囲に分布しています。
– 一部の外れ値は予測不確かさ範囲を超えているため、特定の要因による影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期的に見た場合、実績スコアは比較的一定であるため、天気に関連したWEIの公平性・公正さは維持されているようです。
– 長期的に予測が当たる場合、社会の公平性に関する懸念が生じる可能性があります。
– 業界や政府は、予測トレンドを把握することで、長期的な政策や戦略を検討する必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は横ばいに近いが、最初の方にわずかな上昇があります。しかし、後半になるにつれて少し下降する傾向があります。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰すべてで、対照的にわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い枠の青点）が数点確認され、特に期間の後半で観測されますが、これが大きな影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内に多くの実績データが収まっています。
– ピンク、緑、紫の線はそれぞれ異なるモデル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**:
– 実績データは、予測モデルによる不確かさ範囲内で主に動いていますが、後半になるほど予測モデルと実績の乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.8から1.0の間に集中しています。予測モデルはこれをやや過小評価している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 人間は、現状の持続可能性と自治性の水準が安定しつつもやや下降していると感じるでしょう。
– 天候を考慮した社会的持続可能性の指標が下がる可能性があるため、持続可能性に対する予防策や改善策を講じる必要性があると考えられます。
– 政策立案者やビジネスリーダーは、このデータを基に持続可能な戦略をより重視する必要があるかもしれません。
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:
グラフを解析して、以下のような視点から洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い丸）は全体的に0.8から1.0の範囲内で安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁取りのあるポイントで示されており、大部分はトレンドの範囲内ですが、いくつか0.8付近での異常が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い丸）は実際のスコアを示し、予測データは異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– 予測の不確かさは灰色の帯で示されており、予測値の幅を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのトレンド（淡いピンク、紫など）は横ばいであり、予測が安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は比較的よく一致しており、特に大きな乖離は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEI（社会基盤・教育機会）スコアがほぼ一定の範囲内で推移していることから、短期的には安定した状態が続いていると言えます。これは、社会基盤や教育機会の提供において安定したパフォーマンスが維持されていることを示すかもしれません。
– 急激な変動や大幅な外れ値が少ないことは、計画的な施策が有効に機能している兆しと考えられます。
– 予測精度の安定性は、今後の計画策定やリスク管理に役立つ情報を提供するでしょう。
この分析によって、社会基盤や教育機会の分野での現状維持の重要性と予測精度の向上が影響力を持つことが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは、最初の期間では比較的一定しているが、その後小幅な変動があります。一方、予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰は、やや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアの中にいくつかの外れ値があり、これらは黒い線で囲まれています。これらの外れ値は、異常な気象条件やデータ誤差が原因として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのデータを示しており、各点は日別のWEIスコアを表しています。
– 赤い×は予測AIのスコアを示しており、実際のデータと予測のギャップを確認できます。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示し、信頼性の感じ取れる情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データはおおむね一致していますが、予測の方がやや保守的なスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一定の範囲に収束しており、大きな周期性や非対称性は見られません。ただし、外れ値の存在がデータの信頼性に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間としては、安定した時期がある一方で、突発的な変動を警戒する必要があります。
– 社会的には、共生・多様性・自由の保障の指標が安定していることは安心材料である一方で、予測では下降傾向が見られるため、さらなる改善策が検討される可能性があります。
この分析より、現状維持には注意を払い、予測される下降に対して早めに対応策を講じることが求められます。
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
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**
– ヒートマップは、期間（2025年7月1日から21日）の天気に関連するWEIスコアを表現しています。
– 横方向に日付、縦方向に時間帯が示されています。
– 色のグラデーションにより、スコアの高低が視覚化されており、時系列における天気の変化が視認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（例えば7月18日）に、明るい黄色が示されており、他の日に比べてスコアが高いことを意味しています。
– 7月20日と21日にかけて急激なスコア変動が発生していることが見て取れます。
3. **各プロットや要素**
– 色：スコアの高低を示す。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを表しています。
– 色の密度：スコアが一貫して変化している時間帯を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯におけるスコアの変化は、日の出や日の入りに関連する可能性があります。
– 特定の時間帯にスコアが集中的に高い、もしくは低いことが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中（15時から18時）は、比較的高スコアの日が多いことがわかります。
– 夜間から早朝にかけてスコアが低くなっている傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 特定の時間帯にスコアが高い日は、より安定した天候条件を示しているかもしれません。
– ビジネスや日常生活において、天気に依存するイベントの計画に使用することで、リスクを軽減し計画の精度向上に貢献する可能性があります。
– スコアの急激な変動は、異常気象や天気予報の精度を向上させるための調査対象として役立つでしょう。
全体として、このヒートマップは、短時間での天候の変化やトレンドを迅速に把握するための有力なツールです。
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:
このグラフの特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 色の変化を通して、全体的なトレンドを捉えることができます。このヒートマップにおける色の濃淡は「個人WEI平均スコア」を示しており、時間帯ごとに異なる変動があります。
– 特に7月10日から7月16日にかけて、スコアが高め（緑から黄色）の時間帯が連続しており、ある程度一貫したパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の7時は濃い紫色で、特に低いスコア（0.625近く）が観測され、他の日と比較して目立ちます。このような低いスコアは外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各色の変化は「WEI平均スコア」の変動を視覚的に示しており、色が緑や黄色に近づく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がある場合、それらの関係性**
– 特定の時間帯（15時、8時など）において、日ごとのスコアの変動がありますが、特定の曜日（例えば週末など）での変化はこのデータからは判別しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は見受けられませんが、全体的に緑（中高スコア）の時間帯が多く見られます。
6. **このグラフから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**
– 視覚的に把握しやすいため、特定の日や時間に集中することで、休息や活動の質向上に繋げることができそうです。
– 天気データとの関連性が示唆されている場合、特定の気象条件下でのパフォーマンスや体調への影響を分析する手助けとなります。
このヒートマップは、日々の活動の質や生産性を視覚的に理解するための有効なツールとして機能し、一貫したウェルネスのパターンを見つける手助けをします。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリにおける社会WEI平均スコアを時系列で表示しています。考えられる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 日付による周期性は見られず、時間帯ごとに異なるパターンを持っています。
– 主に午後から夕方にかけて（15時から19時）、スコアの変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に18時台と23時台において、日毎にスコアの大幅な変動が見られます。18日はスコアが非常に高く、直後の19日から21日で急激に低下します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃度はスコアを表しており、黄色に近づくほど高スコア、紫に近づくほど低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（16時、18時など）内で、非常に密なスコア変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に16時台ではスコアの多様性が高く、19日以降は夕方頃にスコアが低下している傾向があります。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– これらの変動は特定の天候条件（例えば、嵐や熱波）による影響を示唆する可能性があります。
– ビジネス的には、このような急激なスコア変動に対して、スタッフ配置や顧客サービスを調整する必要があるかもしれません。また、連続的なスコア低下は、天気関連のイベントやアクティビティの時期を再検討するシグナルとなり得ます。
こうした情報を活用することで、天候条件による社会的な影響をより深く理解し、効果的な戦略を立てることができます。
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:
このヒートマップは、天気に関連するさまざまなWEI（Weather Effect Index）項目間の相関を30日間のデータに基づいて示しています。以下に考察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体が時系列データではないため、直接的なトレンドは読み取れませんが、相関関係から関連する動きを推察することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで外れ値という概念はありませんが、強い相関（1に近い値）や弱い相関（0に近い値）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤系の色は高い正の相関、青系の色は負の相関、白は相関がほぼないことを示しています。
– 「総合WEI」と「社食WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が高い（0.91および0.84）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の関係性としては、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」が非常に高い相関（0.86）を持っており、個人の心理的ストレスが全体の個人WEIに強く影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社食WEI平均」に非常に高い相関があります（0.95）。
– 「社食WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関（0.92）は、この二つの指標が類似した要因で変動する可能性を示しています。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– 高い相関がある項目は、相互に影響し合う可能性が高く、特に組織や政策決定において一つの項目の改善が他の項目にも好影響を及ぼす機会があることを示唆します。
– 天気の影響を総合的に評価するためには、個人の心理的および社会的な側面の両方を考慮する必要があるということを暗示しています。
このヒートマップから、人々や社会に対する天候の影響をさらに詳細に検討するための重要な手がかりを得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ（WEIタイプ）に対して、特に目立つ一方向のトレンドは見受けられません。横ばいに近い傾向が見られ、特定の増減や周期性は特にないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が観測されます。「個人WEI (脳緊張状態)」「個人WEI (心理的ストレス)」「社会WEI (公平性・公正さ)」「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」などで外れ値が存在します。
– 特に「個人WEI (脳緊張状態)」では、スコアが下方向に大きく広がっており、全体の変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱部分は、各WEIタイプのスコアの分布の中間50%を示し、線は最小値から最大値を示しています。
– 外れ値を表す点は、通常の変動範囲から外れたデータポイントと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは提供されていないため、ここでの比較は一時点の分布の比較になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりが「個人WEI (脳緊張状態)」「個人WEI (心理的ストレス)」で特に顕著で、心的要因による変動の大きさが示唆されます。
– 比較的、中央値が高いWEIタイプは「社会WEI (持続可能性と自治体生)」および「社会WEI (生態系整・教育機会)」で、安定した評価を受けている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 多くの個人や社会のファクターがストレスや不安定性を示している可能性があり、メンタルヘルスや環境の整備が求められることを示唆しています。
– 社会全体の公平性や多様性が高く評価されつつある一方で、心理的な負担や脳の負荷が懸念される点は、政策立案における重要な検討要素となるでしょう。
この分析から得られる洞察をもとに、個人および社会のウェルビーイングを向上させるための具体的な施策を考慮することが可能です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
STL分解グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– **Trendパネル**は緩やかな上昇を示しています。このことは、全体的に見てWEIスコアが徐々に高まっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observedパネル**では、7月中旬に急激なピークとその後の低下が見られます。特に7月17日以降に顕著な下降があります。
– **Residualパネル**でも、7月9日から17日にかけての急激な変動が確認できます。この範囲での変動が外れ値として捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は一般的に観測されたデータを示し、ここでは自然な変動が見られます。
– **Trend**は長期的な傾向を示し、全体的に上昇しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、小刻みな変動が観察されます。
– **Residual**はトレンドや周期要素から排除されたノイズや他の要因を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データ（Observed）はトレンド（Trend）と周期（Seasonal）、残差（Residual）の要素の組み合わせとして表されており、特にトレンドが観測データの動きを支えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと周期要素の相乗効果によって観測データが決定されていることが分かります。急激な変動に対する残差の反応があることもわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの上昇は、特に天候に関連するビジネス（例：農業、エネルギー、観光）にポジティブなインパクトを与える可能性があります。
– 急激な変動は予測不可能な気候条件を示す可能性があり、プランニングやリスク管理の必要性が高いことを示唆しています。
これを踏まえ、分析や予測を行う際にはこれらの変動要因を考慮することが重要です。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を具体的に述べます。
1. **トレンド**:
– トレンド部分を見ると、WEI平均スコアは全体として緩やかに上昇しています。これは、30日間にわたる気象条件が時間とともに改善している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータでは、高低差があり、特に終盤に急激な下降が見られます。これは突発的な天候の変化や外的要因の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 季節成分は全体的に小さな変動を繰り返しており、周期的なパターンが示唆されています。
– 残差部分は比較的小さく、観測データがトレンドと季節成分でほとんど説明されることを意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測されたデータは、トレンドと季節成分の和に残差が加わって形成されるため、これらが相互に関連して改善された天候パターンに影響を及ぼしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分と残差の間に特定の相関は見えませんが、これらの組み合わせが観測データの変動を生み出しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、天候が全体的に改善しつつあることを示唆しています。急激な変動は短期的な計画に影響を与える可能性があるため、警戒が必要です。
– ビジネスにおいては、気候条件の改善がアウトドア活動や農業にプラスの影響をもたらすと考えられます。また、急な天候の変化に対する備えも重要です。
このグラフは、天候のトレンドとその変動を理解するための強力なツールとなります。
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:
以下は、このSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– トレンド線は全体的に緩やかに上昇し、その後少し下降しています。特に2025年7月10日頃から上昇が鮮明で、2025年7月17日以降にわずかな下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値のグラフでは、2025年7月17日過ぎに急激な下降が見られます。この変動が、何らかの外部要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値は実際に観測されたデータを表しており、全体のパターンを示しています。
– トレンドは長期的な変化を示し、社会的または経済的な要因が影響している可能性を示唆しています。
– 季節性は周期的な変動を示し、特定の時期に特有の変動があることを示します。
– 残差は予測できないランダムな変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性が観測値とどのように組み合わさって全体の動きを形成しているかがわかります。季節的なピークはトレンドラインに沿って出現しており、残差がほぼゼロに近い時期が多いことから、モデルのフィットが良いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性とトレンドのピークが観測値に一致する傾向が見られ、相互に関連性があることが示唆されています。
6. **直感と社会的影響**
– 直感的には、データの上昇傾向は気候変動や社会的要因（例えば、特定の気象条件による活動の増加）の影響を表している可能性があります。
– 急激な変動は、特定のイベント（異常気象など）が影響した可能性があり、それが社会に与える影響を考察する必要があります。特にビジネスでは、このような変動が計画に影響を及ぼすかもしれません。
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、天気カテゴリーにおける30日間のデータに対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。それぞれの点は、各日もしくはデータサンプルの主成分空間上での位置を表しています。
1. **トレンド**:
– PCAの散布図では、時間的なトレンドは直接見えにくいですが、点の分布から何らかのパターンを見出すことができます。この図では、はっきりとした上昇や下降のトレンドは見られませんが、右上から左下方向への緩やかな傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下にある点は他の点から離れており、外れ値として注目できます。このような外れ値は、特異な天候イベントや異常値を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸と縦軸はそれぞれ主成分1（寄与率0.57）と主成分2（寄与率0.16）を表しています。このことから、主成分1がデータの変動を最も説明していることがわかります。主成分2の寄与率は比較的低く、2つの主成分での分布に広がりが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは時系列要因を直接示しませんが、全体的なデータの分布パターンを把握するのに役立ちます。この図から、複数のデータ要素が主成分に対して異なる影響を与えている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは均等に広がっており、強いクラスターを形成していないため、特定の相関は見られません。しかし、主成分1に沿った方向にわずかな広がりを見せています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 天気データがこのような主成分空間に分布しているということは、異なる要因（例: 気温、湿度、風速など）が複雑に絡み合っていることを示唆しています。ビジネスや社会においては、特異な点が予期しない天候の変動を示しているのかもしれません。これは、天候予測やそれに基づく計画（農業、イベント運営など）において重要な洞察を与えます。
この分析により、データのより詳細な特性を理解し、場合によっては特異な気象イベントや変動の理由を探ることができます。
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。