📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供された30日間のWEIスコアデータを分析したところ、いくつかの重要な傾向と異常が見えてきました。
### 全体的なトレンド:
– **総合WEI**: 初期には0.71からスタートし、徐々に上昇して0.84付近を維持。その後は急激に下降し、月末には0.64に達しています。この上昇から下降への変化は劇的です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは一貫して0.6台後半から0.7台にあり、社会WEI平均は0.7台から0.9に上昇し、後半には急激に下落しています。
### 顕著な変動期間:
– 概ね7月6日から7月12日までの間、すべてのスコアが急上昇しています。特に、2025-07-06は異常値が多く報告されており、これは社会的な出来事や外部環境の変化による影響が考えられます。例えば、重要な社会イベントや政策発表などが背景にあるかもしれません。
### 異常値検出と背景要因:
– 7月19日と20日にかけて、すべてのスコアが大きく低下し、これはもしかすると公衆安全や自然災害等の外的要因に起因している可能性があります。WEIスコアの急激な低下は、経済的、健康的、心理的要因の影響を示唆しています。
### トレンドと残差:
– STL分解により、一般的なスコアの上昇傾向があるものの、7月中旬以降の急落がボリュームとして大きな残差を生んでいます。これは予期しえない、急速な環境変化の証拠かもしれません。
### 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**による分析では、個人の自由度と自治性の指標の相関が高く、この要素が全体的なWEIに強く影響を与えている可能性が考えられます。これは、個人の決定権や生活の自律性がWEIにとって重要なファクターでありえることを示唆しています。
– **社会的持続可能性と自治性**が他の社会的な項目とも比較的強い相関を示していることから、持続可能な社会制度の強化が全体の改善に寄与している可能性があります。
### データ分布:
– 箱ひげ図を用いた分析では、いくつかの項目で顕著な外れ値が観測されます。特に健康状態のスコアが最もばらつきが大きく、個人の健康に関わる問題の変動が激しいと考えられます。
### PCA分析:
– 主成分分析により、エクスプレイナリ変動の59%が1つ目の主成分で説明可能であることがわかります。これは、WEIスコアの多くが特定の要因（例えば社会的安定性や心理的な健全性）に依存している可能性を示唆しています。
この分析では、総合WEIスコアの変化は社会環境の急な変化と個人の心理社会的状況の変動が大きく影響を与えていることが読み取れます。各項目間の相互関連性や個人の自由が高い生活の重要性が、WEI全体の改善に寄与する要因となり得る可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– **初期の期間**: WEIスコアは比較的一定しており、ほんの少しの上下動を含む横ばいトレンドが見られます。
– **後半の期間**: 実績が途切れ、予測データに基づいた下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには、実績データ中の特定のポイントで外れ値が黒い輪で囲まれて示されています。
– 特に、最初の10日間あたりに外れ値が複数存在しているのが確認できます。
3. **各プロットの意味**:
– **青い点**: 実績データ（実績AI）を示しています。
– **赤いX**: 予測データ（予測AI）を示しており、実績データがなくなった後の期間をカバーしています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、これが予測の信頼性の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データの間に直接の重複はないですが、予測が開始されるタイミングまでの実績データの流れが、その後の予測に影響を与えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.6から0.9の間で変動しています。
– 外れ値を除き、分布は比較的均質であり、急激な変動は少ないです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的には、実績の安定した時期が終わり、予測が下降トレンドを示しているため、将来的な気象状況に対する不確実性や変化が示唆されています。
– ビジネスや農業などでは、この下降トレンドは将来の計画やリスク管理に影響を与える可能性があります。
– 予測の不確かさが明示されていることで、意思決定の際には慎重な検討を要することが示されています。
全体的に、予測の信頼性や変動の可能性を考慮し、適切なリスク管理が必要であることが示唆されます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 実績値は0.6から0.8の範囲で動いており、全体的には比較的横ばいです。
– 予測は全て緩やかな下降トレンドを示していますが、各モデル間で大きな差異はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見受けられます。それらは通常の変動範囲から外れていますが、大きな急激な変動はありません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のデータで、各点の外れ値として黒い円で示されています。
– 予測不確かさの範囲がグレーで表示されており、その中に実績値の多くが収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが用いられ、予測結果は非常に近接しています。
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が近似していることから、異なるアルゴリズムが類似の結論を導いていると考えられます。モデル選定の影響が少ない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的密集していますが、時間経過に伴う明確な偏向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**:
– トレンドが横ばいであることは、気象条件が安定している可能性を示唆しています。
– 大きな変動や大幅な予測のズレがないため、リスク管理や計画において安心感を提供するデータとして活用できるでしょう。
– 政策決定やビジネスの計画策定において、予測がほぼ一致していることは信頼性を高め、多様な戦略選択の一助となります。
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**
– 実績（青い点）が最初の期間で0.8付近で横ばいの傾向を維持しています。
– 予測AI（赤い×）は期間中盤より減少傾向にあることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数個の外れ値（黒い輪で囲まれた点）が観察され、これらは通常のスコア範囲から逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 赤い×は予測値を表し、複数のモデルを使って予測がされています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異常が予測される可能性のある領域を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は概ね安定していますが、予測値とその間に変動があり、特定の時点から減少傾向を示しています。
– 様々な予測モデルの一致度を観察できます（異なる方法により微妙に異なる未来予測）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間には若干のずれが見られるものの、全体的な変動幅は限定的。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 実績と予測の差は、予測アルゴリズムの改善や環境要因の影響を考慮する必要があると感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このデータが天気に関連している場合、特定の気候条件やイベントが冒頭の安定性に影響を与えている可能性があるため、戦略の調整が必要かもしれません。
この分析は、データの理解を深め、将来の意思決定に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人WEI（経済的余裕）スコアの推移を示しています。以下に、主要な視覚的特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいで、0.8付近を維持しています。
– 予測データ（紫とピンクの線）もほぼ同様の範囲で横ばいを示しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がありますが、これらはグラフの範囲内で整った位置にあり、重篤な異常とは考えにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、予測AIによるデータと比較されます。
– 予測の不確かさ範囲がグレーゾーンで示され、予測の信頼区間を表しています。
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）は、今後も安定したWEIスコアを予測しています。
– これらのモデル間には目立った相違はなく、予測精度に大きな差はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭く、0.8付近に集中しています。
– 異常値は散発的ですが、全体のデータ分布に大きな影響は与えていません。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、個人の経済的余裕が安定しているという印象を与えます。
– この安定性は、特に不確実な経済状況下で、個人の計画や予算管理にとっての安心材料となるでしょう。
– 長期的には、安定したWEIスコアは、消費者の信頼感につながり、企業のマーケティングや商品戦略にも影響を与える可能性があります。
このように、グラフは個人の経済的状況が安定していることを示し、将来の経済活動の予測に役立つ情報を提供しています。
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:
以下は、グラフの分析とそこからの洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、一般的に0.7から0.8の間で横ばいですが、若干の変動があります。
– 予測（紫の線）は、わずかに上昇トレンドを示しています。一方、他の予測モデル（緑とピンクの線）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつか観察され、特にグラフの左側に多く見られます。これらは健康状態が通常より低い期間を示している可能性があります。
3. **プロットや要素**:
– 青い点が実績データで、個々の健康スコアを示しています。
– 予測される値は異なる分析モデルの結果を示しており、不確かさの範囲は灰色の領域で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルがあるが、一般的に予測のばらつきは小さく、一部のモデルは上昇、一部は横ばいを示しており、実績データとの一致度が異なると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける集中度が高く、一定の範囲に密集しているため、一般的に健康状態は安定していると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に健康スコアは安定しており、人々は予測可能な範囲内で健康状態を維持していると見られます。
– ビジネスや社会への影響としては、健康促進活動や予防策が効果的である可能性を示唆します。また、外れ値の解析により、健康度が低下する要因を特定し、さらなる改善策を講じることができるかもしれません。
これらを踏まえて、データを活用した健康管理や予測システムの強化が考えられます。
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**
– WEIスコアは、7月初旬から中旬にかけて平均して一定の範囲に収まっていますが、その後急激に減少しています。予測線（線形回帰）のトレンドは緩やかな下降を示しているため、全体的な傾向としてはやや減少が続く見込みです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が識別されています。特に7月下旬に観測される急激なスコア低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のスコアを示しています。外れ値は黒い円で囲まれています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、予測が一定の範囲内で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**
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されていますが、いずれもほぼ同じレンジで予測を行っているため、おおむね同様の傾向を持つと見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、初期の高い範囲から徐々に減少傾向を示しています。これらのスコアが何らかの要因（例えば天気とストレス）の影響を受けている可能性がありますが、具体的な相関を判断するためには追加のデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、7月下旬の急激なスコア低下は、特定のイベントや環境の変化による影響を受けた可能性があります。ビジネスや社会への影響として、企業や個人のパフォーマンス、または健康状態に何らかの影響を及ぼすかもしれません。
– 天気の変化が心理的ストレスにどのような影響を与えるかを考慮し、適切な対応策を検討することが重要です。たとえば、ストレス管理の戦略を見直すことで、企業や組織が従業員のウェルビーイングを向上させる手助けになるかもしれません。
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**
– WEIスコアは全体的に横ばいの傾向にありますが、後半に若干の下降傾向が見られます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に緩やかに下降している様子です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが、他と比較して著しく低いスコアを示しており、異常値としてマークされています。
– これらの異常値は特定の日付に集中していますが、広範囲に渡って他と明らかに異なっています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、個々の日のWEIスコアを表しています。
– 赤い×印は予測データとして示され、予測モデルによる数値を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は大部分で一致していますが、異常値や予測の精度に差があります。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されており、それぞれ微妙に異なる予測をしていますが、全体の傾向は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の多くは0.6から0.8の間に集中しており、ほぼ横ばいの安定した分布を示しています。
– 異常値の存在が単発のイベントか、継続した問題かの調査が必要です。
6. **直感的および社会的洞察**
– WEIスコアの安定性は、何らかの一貫した政策や環境要因が存在する可能性を示唆しています。
– 異常値が現れる日は、特別な出来事や環境要因の突発的な変化があった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、異常値の原因分析が必要で、自由度や自治の改善につながる可能性があります。これにより、WEIスコアの安定性を確保し、予測精度を向上させることが重要です。
この分析を基に改善策や追加調査を行うことで、さらなる洞察を得ることが可能です。
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:
この天気カテゴリに関する社会WEI（公平性・公正さ）スコア推移のグラフについて、以下の視覚的特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いドット）は全体的に0.7から0.9の範囲で横ばいの傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示しています。特に、線形回帰の予測は時間とともに減少しており、予測したWEIスコアの低下が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、その範囲内で特に目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いドットは実績値を表し、黒い円で囲まれたドットは異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーシェード）は、予測値の変動可能性を考慮した領域を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータは比較的一定ですが、予測は方法により大きなズレがあります。特に線形回帰予測は下降傾向を示し、その他の予測手法（決定木やランダムフォレスト）は比較的一定の値に留まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体としては、実績値と予測値の間に大きな不一致や相関は見られず、予測手法間のバラツキが目立ちます。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 実績値の変動が少ないため、現在の状態は安定していると認識されやすいです。しかし、予測の下降傾向があるため、将来的に不平等が広がる可能性を示唆しています。
– 特に線形回帰予測の下降は、潜在的な悪化を示唆しており、今後の政策や調整が必要である可能性を示します。これは、予測の信頼性とともに注視する必要があります。
このグラフは、社会的公平性の指標において、短期間で大きな変動はないが、将来的なリスクを警戒する必要があることを示しています。しかし、予測の信頼性や使われる手法の選択が大きく影響するため、複数の視点からの評価が重要です。
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（青い点）は全体的に0.8〜1.0の間で推移しています。大きな上昇や下降は見られず、比較的安定しています。
– 一方、予測ライン（緑、青、ピンク）は評価日が進むにつれ、微妙に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い丸）はいくつかの箇所で確認できますが、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。
– 急激な変動は観察されず、データは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、予測データは異なる色（緑、青、ピンクの線）で表されています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、大部分が0.8以上を確保しています。
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の間で大きな差異は見られず、予測は実績を忠実に追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの全体的な相関は高いと推測されますが、小さな予測値の低下があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的な安定性は、自治性や持続可能性がある程度確保されていることを示しています。ただし、予測データが将来的にわずかに低下する傾向があるため、改善策を講じる必要があるかもしれません。
– 外れ値は少ないため、極端な経済ショックや環境変動の影響は比較的少ない可能性があります。
– この安定性が続くことで、地域社会やビジネスにおける計画立案やリスク管理に役立つ情報を提供することができます。
このグラフからは、現状の安定性維持と予測の小さな傾向変化に対応するための戦略が重要であることが示唆されます。
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:
### グラフ分析の視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいで、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。WEIスコアは0.8から1.0の範囲で安定しています。
– 予測（緑、青、ピンクの線）はそれぞれわずかに異なるが、全体的に横ばいかやや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が、黒い円で囲われて表示されています。これらの外れ値はスコアが0.8を下回った箇所に集中していますが、極端な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、定期的に更新されるWEIスコアを表しています。
– 赤い×の予測はないようですが、予測が複数の回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって行われています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、予測が信頼区間内で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**:
– 複数の予測モデルが用いられていますが、全ての予測が実績データのトレンドを概ね反映していることが分かります。それぞれの予測モデルが異なる強調を持つものの、大きく乖離することはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの相関は比較的高いと思われます。実績データの分布は0.8から1.0に集中しており、安定した判定が行われると予想されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天気の社会基盤・教育機会に対する影響は、ここ30日間においては安定しており、予測も今後安定した推移を示唆しています。天候による社会的影響が小さいことを示しており、教育やインフラにおいて特別な措置を取る必要はないかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測が概ね安定していることから、天候に関連する施策を急に変える必要はない状況です。今後も安定した支援や政策が続けられると見込まれます。
この分析により、ビジネスや政策の策定において天候要因が安定的であることが確認される限り、長期的視野での計画が可能であると言えるでしょう。
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:
ここに示されているグラフについて、以下の洞察を与えることができます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは全体的に0.6から0.9の範囲で推移しており、若干の上下変動はあるものの大きなトレンドは確認できません。
– 予測（線形回帰）は緩やかに下降しています。
– 予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアのデータポイントにいくつかの外れ値が見られることがわかります。特にスコアが低い日付が観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを表しており、黒い丸は外れ値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線の色は各予測手法の違いを示しており、それぞれの予測の傾向を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるスコアの動きは異なる結果を示しています。特に線形回帰は下降を示唆しているのに対し、他の回帰手法は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのスコアには一定の分布の偏りが見られるものの、全体としては大きな偏りなく分布しています。
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**:
– 実績値が安定していることから、現在の取り組みが維持されていることが示唆されます。しかし、一部の外れ値や予測の不確かさから、今後の予測に対する注意が必要です。
– ビジネスや社会においては、未来に向け不確実性が存在するため、リスクマネジメントが必要です。予測の下降を考慮に入れ、戦略見直しを定期的に行うことが推奨されます。
この分析を元に、さらなるデータの考察や他の外部要因との関連付けを行うことで、社会WEIのさらなる理解や改善策が見出せるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 日中の時間帯（7時～18時）のスコアは一定ではなく、日によって変動があります。
– 特に7月6日から7月16日にかけての19時から23時にかけてのスコアが高めです。
– 7月17日以降、スコアは低下傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日には23時台が最も高いスコアを示しており、他の日に比べて顕著です。
– 7月19日以降は急激な低下が見られます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 23時台は特に変動が大きく、他の時間帯と比較して特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間帯に同様のスコアを見せる日が多く、これは一日の気象条件が特定のパターンを示す可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に夜間のスコアが高めで、昼間の一部時間帯でのみ低下しています。
– 色の変化が比較的一貫しており、顕著な変動は少ないが、特定の日（7月6日など）に強い変化が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 夜間の気象条件が良好であることが、特定のビジネス活動（例えば、夜市やナイトイベントの実施など）に好影響を与える可能性があります。
– 7月19日以降のスコアの低下は、悪天候や不安定な気象条件の指標として考えられるため、これに基づくビジネス計画の見直しが必要かもしれません。
これらの分析を通じて、特定の時間帯や期間における気象パターンの理解が深まることで、気象に依存する事業戦略の最適化に役立てられる可能性があります。
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（天気関係の指数か活動スコアか不明）平均スコアを示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時刻に集中してデータが存在することが見受けられます。特に、8時から10時と15時から19時にデータが多くあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月11日の7時台の濃い紫色の領域で、これは他の時間帯に比べてかなり低いスコアを示しています。
– 同様に、7月18日の16時台に黄色の領域があり、これは高スコアを示示しています。この時間付近で急激な変動が見られるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さ低さを表しています。濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。
– 複数の色が一日の中で他の時点と比べて際立っている場合、その時間には特異なイベントが起こった可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 散見される様々な色のブロックは、複数の時刻・日付でのWEIスコアの変動を示しており、明確な周期性は見られませんが、特定の時間に高い活性度があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高い時間帯（黄色）の周辺は、通常のスコアに戻る傾向にあり、突発的なイベントである可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 朝の時間帯（7時から10時）, そして午後の時間帯（15時から19時）に、スコアの高低が大幅に変動しています。これは、特定の日の特定の天気条件や、社会的なイベントなどによる活動の変化を示している可能性があります。
– ビジネスや社会に与える影響として、例えばこのパターンに基づいて、特定の時間にキャンペーン活動を集中させることで、企業は効果的なマーケティングを行えるかもしれません。
このグラフからは、何かしらの定期的な活動やイベントが特定の日や時間帯に発生しているか、その要因を追及することが有益です。
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**:
– グラフ全体を見ると、色の変化から確認できるように、期間の前半（7月5日から）で高いスコア（黄色）で始まり、7月後半にはスコアが下がっている（青から紫）。
– 終日で同様のパターンが繰り返されるが、特に昼間（8時と16時）の変動が注目される。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日や7月19日には急激な変動が見られ、特に7月19日以降の許可域に向かう傾向が顕著。
– 特定の時間帯（15時～16時）において顕著な変動が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示し、明るい黄色は高いスコアを、濃い青や紫は低いスコアを示している。
– 色の変化から時間帯ごとのスコアの変動を視覚的に把握できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付における時間帯ごとのスコアの変動により、昼間および夕方で周期的な変化が観察される。
– スコアの下がるトレンドが継続するが、特定の朝や夕方において周期的変動が見られ、それが全体の動向に影響を与えていることが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに色のパターンが見られ、特に特定の日の特定の時間帯において分布が変動している。
– これにより、特定の気象条件や社会的要因がある時間帯にスコアの変動に寄与している可能性がある。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 人々は急激な変動や極端値を捉えやすく、特に重要なイベント日や特定の時間帯での行動を再考するかもしれない。
– ビジネスや社会においては、特定のトレンドや変動に基づき、向上策やリスク管理が求められる。
– 例えば、特定の時間におけるスコアの低下が続く場合、サービスの質や維持に関する見直しが必要になるかもしれない。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは静的な方法でデータを示しており、時間的トレンドは示されていません。したがって、ここから直接的な上昇や下降のトレンドを判断することはできません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内に外れ値や急激な変動を示す要素は少ないですが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との関係が非常に低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを表しています。赤系統の色は強い正の相関を意味し、青系統は負の相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の間には強い正の相関（0.86）があることがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップは時系列データではないため、時系列間の関係性は評価対象外です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」間の非常に強い正の相関（0.93）が目立ちます。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関は一般的に低めで、中立的な相関が多いです。
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に関する洞察**:
– 社会的要因（公平性、共生）が気候関連指標に強く影響していることが示唆されています。これは、持続可能な社会構築や多様性の促進が、より広い気候政策の成功に寄与する可能性を示しています。
– 経済的要因は他の要因との結びつきが薄く、独立した課題として捉えられる可能性が高いです。ビジネスや政策では、経済支援が独立的に取り扱われがちと考えられます。
このヒートマップを活用することで、気候や社会施策の計画立案における優先事項や協力が必要な分野が浮き彫りになります。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– 各カテゴリのWEIスコアには明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、カテゴリごとのスコアレンジの違いが明瞭です。
– 「総合WEI」および「社会WEI（生命基盤・持続可能性と自給自足）」が比較的高く保たれているのに対し、「個人WEI（心理的ストレス）」は低めのスコア範囲が確認できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 各箱ひげ図には外れ値（プロット外の円）が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が多く含まれており、このカテゴリにおいてデータのばらつきが大きいことを示しています。
#### 3. 各プロットや要素
– 箱（ボックス）はデータの第一四分位数から第三四分位数を示しており、中央の線は中央値（第二四分位数）を示しています。
– カテゴリごとに異なる色で示され、視覚的に区別しやすい構成になっています。
#### 4. 複数の時系列データ
– 特定の周期性や時系列的な関連性はこのグラフからは直接確認できません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と関連する「個人WEI」や「社会WEI」は類似した中央値を持ち、ある程度の相互関連性があると推測されます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の分布は他のカテゴリに比べて広く、ストレスの個人間差異が大きいことを示唆します。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々は「心理的ストレス」について特に関心がありそうですが、このカテゴリでばらつきが大きいことから、個別の対策が必要であることを示しています。
– 高いスコアが継続するカテゴリ（例：「総合WEI」）に対する維持管理と、低スコアカテゴリへの介入が重要です。特に天気カテゴリの影響として考えられる「ストレス」や「生命基盤」については、さらに詳細な分析と対応策が求められます。
このグラフは、社会および個人に対する天候の影響を多面的に評価し、それらに対応する戦略策定に寄与します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEIスコアのSTL分解グラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– トレンドは7月1日から徐々に上昇し、7月15日頃にピークを迎えた後、下降に転じています。この期間の全体的な傾向は、初めの上昇からピーク、それから下降への遷移となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値と残差で見た場合、7月15日頃に急激な変動があります。特に残差の振れ幅が大きく、この時期に異常な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**（観測値）: 実際に観測されたデータで、全体の動向を把握できます。
– **Trend**（トレンド）: 観測値の中で経時的に安定した変化を示す成分を表し、長期的な傾向を示します。
– **Seasonal**（季節成分）: 定期的なパターンを反映し、一時的な変動を示します。
– **Residual**（残差）: トレンドや季節的パターンでは説明できない変動を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– トレンドと季節成分が主な構成要素で、これらが観測値に織り込まれています。ピリオドの中での急激な変動は残差に影響を与えており、季節的周期性とトレンドの変化が観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分は短期的な変動を示していますが、大きな変動は少なく、比較的安定した周期性を持っています。残差の変動が短期間に集中しており、周期的な変化よりも一時的な影響が強調されています。
6. **グラフから得られる直感や影響**:
– 人々は7月中旬に予測外のイベントが発生したことを感じ取るかもしれません。このような急激な変動は天候による異常気象の可能性を示唆しています。ビジネスや社会において、特に農業やアウトドア関連産業には影響を与える可能性があります。計画の際に注意が必要でしょう。
この分析に基づき、長期的な予測や影響評価のためには、これらの変化を考慮して適切な対応が求められます。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアに対するSTL分解を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフは、初期に上昇し、その後横ばいになっています。これは全体的に、観測されたデータが時間とともに増加し、一定水準に達した可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データの中で、特に中盤に急上昇と急下降が見られ、いくつかのポイントで変動が激しくなっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **Observed（観測）**: 実際のデータ値を示していますが、変動が大きく、一貫したパターンは見えません。
– **Trend（トレンド）**: データの長期的な変動を示します。初めの上昇トレンドの後、フラットに移行しています。
– **Seasonal（季節性）**: データに周期的なパターンがあることを示しています。小さな変動が繰り返されていることが確認できます。
– **Residual（残差）**: 観測値からトレンドと季節性を除いた残りの変動です。日によって大きな変化があり、外れ値が存在する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**
– トレンドと季節性により、観測データの変動が説明されます。残差が大きい部分は、予測困難な外的要因が作用している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性や残差により短期的な変動が目立っており、長期的なトレンドの検出に影響を与えています。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**
– 人間としては、観測データの不規則な変動は予測の難しさや異常気象の影響を感じさせます。このような変動がビジネスや社会に与える影響として、計画の不確実性が増すことが考えられます。安定的なトレンドの部分を利用しつつ、急激な変動に対するリスク管理が重要になるでしょう。
これにより、天気に関連する様々な要因がデータの変動に寄与していることが示唆され、気象パターンの予測精度向上やリスクヘッジの重要性が浮き彫りになります。
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:
このSTL分解グラフの各コンポーネントの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初めは上昇トレンドが見られますが、期間中盤以降に下降に転じています。
– 上昇と下降のタイミングが明確で、明らかな転換点が中盤から後半にかけて存在します。
2. **季節性（Seasonal）**
– 周期的な変動があり、特に中盤に顕著なピークと次いで大きな谷が見られます。
– 明確なパターンがあるため、気温や湿度などの自然現象の影響が考えられます。
3. **残差（Residual）**
– 中盤以降に急激な変動が見られ、通常の変動範囲を超える外れ値が存在する可能性があります。
– これらの変動は一時的な天候の異常（例：突然の嵐や気温の急変動）によって引き起こされた可能性があります。
4. **関係性と密度**
– “Observed” は季節性とトレンドの両方の影響を受けており、時々刻々の変化が反映されています。
– すべての要素が組み合わさって、最終的な観測値を構成しています。
5. **相関関係と分布の特徴**
– トレンドと季節性の間には明確な関連性はないものの、観測値は両者の影響を受けています。
– 残差が多い時点では他の要素による説明が困難な現象が起こっていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は天候に関連する社会的な感情や行動が周期的に変動していることを感じ取るでしょう。
– ビジネスへの影響としては、消費者の行動が特定の天気パターンに応じて変動する可能性が考えられ、マーケティング施策のタイミングを計る指標になり得ます。
これらの視点を通じて、天気に関連する社会的なウェルビーイングや気分の変動を理解し、適切な対策を講じることが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）による散布図であり、明確な時系列的トレンドは示していません。データは第一主成分と第二主成分の間に分布しています。
– 横軸（第一主成分）の寄与率が0.59、縦軸（第二主成分）の寄与率が0.15であり、第一主成分がデータの分散をより多く説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られません。プロットの多くは中心付近に密集しており、極端に離れた点はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、30日間の気象データの観測を主成分空間にプロットしたものです。
– 色や密度に特別な差異はなく、特定のカテゴリーを区別している様子はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは時系列データの直接的な相関は観察されませんが、データセット全体の位置関係から潜在的な構造を把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一および第二主成分の間に特定の相関は認められません。データは均一に散らばっており、特定の方向への偏りは見られません。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– このグラフからは、データセット全体の変動要因を可視化しており、気象要素のなかでどの要因がデータに大きな影響を与えるかが分かります。
– 実用的には、第一主成分が大きく影響している要因を特定することで、気象予測や異常気象のモデリングに役立てることができます。
このPCA分析は、さまざまな気象変数を要約し、最も重要な特徴を捉える手法として役立っています。ビジネスや気象科学では、特に複雑なデータセットからの洞察を得るために利用できるでしょう。
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。
