📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果を以下に示します。
### 1. 時系列推移
総合WEI、個人WEI、社会WEIは、全体としては軽微な変動の範囲で推移しています。具体的な時系列の傾向を見てみると：
– **総合WEI**は0.64から0.86の範囲で動いています。データの開始（7月初旬）から中旬にかけてはやや上昇傾向が見られ、その後若干の下降を経てまた上昇しています。
– **個人WEI平均**は0.61から0.82範囲で変動しており、やや不安定な動きを示しています。
– **社会WEI平均**は比較的高いところで安定していますが、7月の中旬以降に少し低下しています。
### 2. 異常値
異常値としては、総合WEIなどで複数日付で異常が報告されています。例えば、7月22日の総合WEIのスコアが0.64になったことが特徴的です。これは、全体のトレンドから見て明らかに低い値であり、何らかの外的要因が影響したことが推測されます。背景としては、天候の急変や大きな社会イベントなどが考えられるかもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解の観点から見ると、総合的なWEIに大きなトレンドと明確な季節性は見受けられませんでしたが、予測できない残差成分（特に短期の変動）が多く見られるため、短期的な予測や対応が必要です。
### 4. 項目間の相関
異なるWEI項目間の相関を調べると、特に社会基盤や経済的余裕のスコアが高いときは、他の社会的スコアも高くなる傾向があります。例えば、持続可能性と自治性は他の社会的スコアと強く関係しているように見えます。
### 5. データ分布
箱ひげ図では、特定の期間に外れ値が多く報告されており、これはWEIの計測における何らかのイベントや不確実性を示唆している可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果、PC1（59%）とPC2（15%）がWEIの主要な変動要因を占めており、主に社会的な要素がスコアに大きな影響を与えていることが示唆されています。例えば、持続可能性、社会基盤、共生といった項目は全体のウェルビーイングに対して大きな役割を担っています。
### 総合的観察
全体として、データには外的要因や短期的なイベントによる影響が見られ、特に社会的・経済的な要因が強く影響を与えています。異常値や残差が予想以上に多く、特に天候や大きな社会変動、イベントなどがスコアの変動要因として重要と思われます。これらの短期的変動への対応を考慮した動的な対応策が必要です。
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**
– このグラフには二つの異なる期間におけるデータが表示されています。最初の部分は高めのWEIスコアで安定していますが、その後下降傾向が見られます。次の期間ではスコアが上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のころに異常値がいくつか存在しており、特に高めのスコアから外れた一部のプロットが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を表しています。
– X印が予測値を表しており、予測手法に応じて色が異なる線で結ばれています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 緑色のプロットは前年のデータで、トレンド比較を容易にします。
– 異常値は黒色で囲まれており、通常の範囲外の値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータと実績データを比較することで、過去の傾向がどの程度現年度に影響しているのかが分析できます。
– 予測データは実績データと並行して変動しており、予測の精度が問われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは比較的密集した分布を示していますが、後期にはより分散した様子が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 初期の安定した高スコアと、その後の改善する兆しを見ると、気候や天候に関連する取り組みが効果を出し始めている可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測の精度向上によってリソースの効率的な配分やリスク管理が可能となるでしょう。
– 社会的には、気候や天気の予測精度が上がることで、防災や農業などの分野での適応が促進される可能性があります。
このグラフは、異常値や予測手法による変動にも注意しつつ、前年との比較で今後の傾向を理解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:
このグラフは360日間にわたるWEIスコアの時系列データを示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に密集する青いプロットは、過去の実績データを示しています。これらはほぼ横ばいで、安定しているように見えます。
– グラフの右側の緑色のプロットは、前年の比較データとしての予測値を示しています。これも大きな変動はなく、横ばい傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロットにいくつかの異常値（大きく囲まれた黒丸）が観察されます。これらは他に比べてスコアが大きく異なるため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データ、緑色は予測データを示しており、比較が可能です。
– 予測値（異なる手法による線）が左側のプロットにわずかに表示されていますが、実績データと読める範囲で一致しています。
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は直接比較されますが、予測データが東側にしかないため、予測と実績の間に明確な相関を視覚的に評価するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年の予測データの間に大きな差は見られず、似たような分布です。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 直感的には、過去のデータと予測が一致していることから、かなり精度の高い予測ができていると感じられます。
– これらはビジネスの意思決定においてリスクを低減し、より確実性を持った予測に基づく戦略立案が可能となるでしょう。安定した予測は、企業が長期的なプランニングを行う際に役立ちます。
全体として、このデータは過去の実績と予測が安定しており、予測精度が高いことを示しています。それにより、信頼できる意思決定支援ができ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（青色の実績データと黒色の異常値）では、WEIスコアが0.6から1.0の範囲で推移していますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 右側（緑色の前年データ）では、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で変動しており、安定したトレンドがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のクラスタには外れ値があり、青色の実績データと重なっています。これが何らかの予測とは一致しない異常なデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のデータは実績値、黒色の円は異常値としてマークされています。
– 紫色やピンク色の線は異なる予測モデルの出力を示していますが、グラフには描画されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データ（緑色）は異なる期間の情報を示しており、両者に明確な相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の散布図は分散が大きく、波乱のある状況を表している一方、右側の前年データはより狭い範囲で安定しており、比較的安定した気象状況を示唆します。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– このグラフからは、過去の気象変化と現在の予測値にズレがあることが読み取れます。これにより、ビジネスはより信頼性の高い予測モデルの開発が必要であり、特に予測の精度が業績に影響を与える業界にとって重要です。
– 社会的には、気象の予測精度の向上が農業や公共のイベントの計画におけるリスク管理に貢献するでしょう。
この分析は、より詳細な気象データと予測モデルの見直しを行い、適切な予測精度を確保することが求められると考えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**：
– 初期のデータ（青いプロット）は比較的安定していますが、その後予測データ（赤いクロス）が現れ、一時的にスコアがやや上昇するように見えます。最終的には緑の前年度データと一致しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– グラフの左半分において、異常値としてマークされた部分がありますが、それらの外れ値がWEIの一般的な傾向に大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– **実績（青）**：直近の過去のデータ
– **予測（赤）**：AIによる予測結果
– **異常値（黒の丸）**：通常の範囲を超えるデータ
– **前年度（緑）**：前年の同時期と比較するためのデータ
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**：予測の幅を示す範囲
– **その他の線（紫、ピンク）**：異なる予測手法による結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 青の実績と赤の予測データが互いに影響を及ぼしている可能性が見られるが、緑の前年データとも最終的に収束している。これは季節的な要因や過去の類似した状況が影響している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– WEIスコアは一定の範囲内で安定しているが、幾つかの異常値が特にデータの初期に見られます。異常値を除くと、全体の分布は比較的一様。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 全体として、WEIスコアは安定しており、異常値や急激な変動もあるものの、その影響は限定的です。年次データとの一致は、過去の傾向が引き続き当てはまることを示唆しています。ビジネスにおいては、季節変動により予測された経済的余裕の変動に対して柔軟な戦略が必要かもしれません。また、突発的な異常値の原因を把握することで、さらなるリスク管理の改善が図れ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、評価日の初期数ヶ月でのスコアが密集しています。これが前年度のデータかもしれません。
– その後、大きなギャップがあり、次に別の評価期間で新たなデータポイントが現れています。
– 全体的なトレンドは不明ですが、明確な上昇や下降の傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間にいくつかの外れ値があることを示す黒い円があります。
– 初期のデータは密集しており、その後のデータには明らかな隔たりがあることが見えるため、結果が劇的に変化した可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測AI）を示し、これが主なデータセットとして解釈されます。
– 緑の点は前年のデータを示している可能性があります。
– 外れ値が黒い円で強調されています。
– グラフの中に数本の予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、実績との重なりが少なく、予測性能に改善の余地がある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に大きな不一致があることが見受けられます。
– 予測と実績データ間の正確な相関は見にくいですが、予測誤差が大きいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データは範囲内で密集しており、特異なパターンや周期性はありません。
– 実績データと予測値との間には明確な一致が見られないため、モデルの精度向上が必要です。
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**
– データの不整合や外れ値の存在は、予測モデルの精度を疑問視させかねません。
– ビジネスへの影響として、予測の信頼性が低い場合、判断および計画に依存することはリスクを伴います。
– 健康状態の評価は、個人や社会の意思決定において重要な役割を果たすため、さらなるデータ分析と予測モデルの改善が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **上昇/下降トレンド**: グラフ全体としては一貫したトレンドが見られませんが、9月付近でからの急激な変動が観察されます。
– **周期性**: 短期間で変動が激しいため、明確な周期性は特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月と9月に異常値が確認されます。特に9月では顕著な変動を示しており、これが何か特定の出来事や要因によるものかを考察する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）と予測（赤、線、緑）**: 青色のプロットが実際の心理的ストレス（WEIスコア）を示しており、その他の要素は予測結果です。
– **異常値（黒丸）**: 異常な変動や外れ値を特定するのに役立つ標識です。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測における不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の関係を観察することで、予測モデルの精度や課題を見出すことができます。予測モデルによるスコアのばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 単一のイベントや要因が一時的にストレスを増加させたように見えることから、外的要因の影響が濃厚です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 多くの変動が外部的要因、例えば天気や季節の変化に起因している可能性があります。このため、気候変動が心理的ストレスに与える影響を考慮することが重要です。
– ビジネス経営者は、従業員のストレス管理に対する柔軟な対応が求められるかもしれません。また、天候がストレスに与える影響を理解することで、予防策を講じることができるでしょう。
このデータは、気候が個人の心理的ストレスに与える影響を理解し、適切な対策を講じるための重要な手掛かりとなります。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）スコアの時系列散布図を示しています。これに基づき、以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– データは主に2つの期間に分かれています。左側は直近のデータ（青色の実績）、右側は過去のデータ（緑色の前年比）です。
– どちらの期間も比較的スコアが一定の値を維持しており、大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒色の円で示されるデータポイントがいくつかありますが、特定の期間に集中しています。
– 両サイドのデータグループには急激な変動は見られず、スコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績」データを示し、実際のスコアの状態を反映しています。
– 緑色のプロットは「前年比」、つまり過去の比較データを示しています。
– ピンク、紫、グレーといった線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIの結果は実績AIと同期しておらず、実際のデータに対して予測が一貫して外れていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は両サイドで密度が高く、スコアのばらつきが少ないため、安定しています。
– 外れ値は中央寄りに集中しており、特定の期間で何らかの変動があったことが示唆されます。
6. **人間が感じ取る直感および社会的影響の洞察**
– スコアが比較的安定していることは、個人のWEIが一定の基準を維持していることを示します。
– 外れ値が発生する期間は、予期しないイベントや変化があった可能性があります。
– 安定性はビジネスにとっても重要で、予測の精度向上が必要です。特に、予測AIが実績と一致していないため、モデルの見直しが求められるかもしれません。
このグラフは、時間に伴ってWEIのスコアがどのように変動するかを視覚的に確認するのに役立ちます。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色）は、最初に高いスコアを示しており、その後、一部では異常値として示されています。
– 予測データ（赤）では、線形回帰やランダムフォレスト回帰を用いた予測がされており、全体的にスコアの下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が存在し、比較的高いスコアを示しています。
– 予測範囲から外れるデータがあるため、異常な変動が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色）は過去の実際のスコアを示し、モデルの予測データ（赤）は今後の予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼性の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと前年の比較（緑）は似たようなスコアを示しているが、予測データと異なるトレンドを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの実績スコアは高く一貫しているが、その後の予測は不確実性や低下を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、スコアの全体的な下降トレンドと予測の不確実さから、将来的な不安や改善の必要性を感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、公平性や公正さに関する施策の見直しや、新たな改善策が必要とされるかもしれません。
このグラフは、行動の評価や改善点を見出す上で重要なインサイトを提供しています。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフの解析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な期間があり、最初の期間では実績（青色）が高い水準（0.8以上）で安定しています。次に予測（紫色）が減少しています。
– 再度、別の期間では、前年の比較データ（濃い緑色）では高い水準（0.8以上）で比較的安定していますが、過去の実績より若干低い範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に2つの異常値（黒い円）があり、通常のデータポイントよりも低い位置にあります。
– これらは自然現象やデータの誤差による異常として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績は過去のデータポイントを示し、高いスコアを維持しています。
– 緑色の前年データは前年と比較したときの高いスコアを示し、全体的に一貫性があります。
– 濃い線は予測を示し、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）が予測の主なトレンドをマッピングしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データ共に、非常に類似したパターンを示していますが、予測は時期によって異なります。
– 予測と実績の間に若干の差異がありますが、全体としては同様の範囲に属しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの相関は高く、持続可能性と自治性のスコアが過去に高い水準を維持した可能性が示唆されます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 持続可能性に関する指標が高いことは、社会的な安定性および自治性の向上を示唆します。これは、気候変動への対応や資源管理の効率化において重要な指標となるでしょう。
– 異常値や予測外れは、一時的な変動や政策変更に関する注意すべきシグナルとして理解できます。
– 組織や政策決定者にとっては、持続可能性の高い地域やシステムの特定、および改善のための焦点を知るための貴重なツールとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **安定したトレンド**: 左側のグラフで「実績（実績AI）」として示されている青のプロットは、おおむね安定しています。次の「予測（予測AI）」の赤いプロットも同様に安定しています。右側の緑のプロットも安定した値を示しています。
– **周期性の欠如**: 明確な周期的パターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 左の青いプロットの中に黒で示された外れ値がいくつか見られますが、大きな影響は与えていないようです。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **プロットの色と形**: 青は実績データ、赤は予測データ、黒は外れ値、緑は前年のデータを示しています。予測のためのモデルは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が利用されていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色の前年データと、現在の実績データ・予測データは、数値のレンジが似ており、一貫性があることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **高い一貫性**: グラフ全体を通じて、WEIスコアは0.8から1.0の間で非常に安定しています。これは、対象地域の社会基盤や教育機会が安定してい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**
– **社会基盤の安定性**: WEIスコアが高い状態で安定しているため、地域の社会基盤や教育機会が充実していると考えられます。これは、住民の生活の質が高いことを意味します。
– **ビジネスへの影響**: インフラや教育環境が整っている地域は、企業活動にも適しており、新しいビジネスを構築する上での魅力的なエリアとなる可能性があります。
全体として、この安定したパフォーマンスは、地域の社会インフラと教育の持続可能性と信頼性を示しており、新たなプロジェクトやイニシアティブを考慮する際に安心要因となります。
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:
このグラフは、天気カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを360日間にわたって示しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 青色の実績（実績AI）データは初期段階では比較的高いスコアを示していますが、徐々にスコアが下降する傾向を示しています。
– その後、期間の後半では緑色の予測（昨年比AI）が高いスコアを示しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値（黒い円）がいくつか観察され、特に初期段階に集中しています。
– 初期段階での急激なスコア低下が赤い×（予測AI）でマークされています。
3. **各プロットが示す意味**:
– 色はデータソースや予測手法を示しています。青は実績、緑は昨年比の予測を示しています。
– 赤い線は線形回帰、紫の線は決定木回帰、ピンクの線はランダムフォレスト回帰を示しています。これらはそれぞれ異なる予測方法を表し、予測の不確実性を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データが下降する中、予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はスコアをやや異なる形で予測していますが、全体的に予測範囲を示しています。
– 実績と予測のデータは、後半で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年比の予測スコアが関連している様子がありますが、はっきりした周期性は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期には一時的な危機や変動があり、それに対する予測修正が度々行われたことを示しています。
– グラフ全体としては、最終的に安定した高いスコアが予測されており、これは社会的多様性や自由の保障が改善される可能性を示しています。
– ビジネスや社会における施策の効果を評価することで、長期的にポジティブな影響を与える要素が強調されています。予測に基づいて将来的な戦略を最適化することが考えられます。
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:
グラフに基づいた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、特定の日付や時間帯にスコアが高い（黄色、緑）か、低い（青、紫）かがわかります。
– 23時台にはスコアが高く、7時台や16時台の後半にはスコアが低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時台には急激にスコアが低下する部分があり、これは異常気象や急変する状況が原因かもしれません。
– 特に7月17日から7月22日までの期間で低いスコアが続いている点が興味深いです。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しており、各時間帯での状況変化に注目できます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 日中（特に朝と夕方）の温度変化や天候によってスコアが左右される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 夏季である7月の特定の時期に、24時間を通じたスコアのばらつきが大きくない日が多いが、特定の日にはスコアの偏りが発生しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– スコアが低い時間帯や日が続く場合、天気が悪化している可能性があり、これが農業やイベントに影響を及ぼすかもしれません。
– 高いスコアの持続は、天候状況が安定して良好であることを示し、屋外活動に有利と考えられます。
このように、スコアの変動を追うことで天候の変化が予測しやすくなり、さまざまな策を講じるための情報が提供されます。
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（天気に関連する指数）の平均スコアを示すもので、色の濃淡でスコアの大小を表しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯によってスコアが変動している様子が見られます。特に、午前7時と午後4時にスコアが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に緑や黄色の領域が多い中で、一部に紫に近い色があり、これが外れた低スコアを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの量を示し、黄色が高スコア、紫が低スコアです。時間帯と日にちでの変動を見ることで、特定の時間と日における天気の影響が観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコア分布から、同じ日の異なる時間帯で大きな変動がないことが伺えます。特定の日には統一的な影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、特定の時間帯（特に午前中と夕方）に相対的に高いスコアが得られており、日中の活動との関連が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 天気が特定の時間に個人にどう影響を与えているかが分かるため、スケジュールの最適化や天気に応じた活動の調整に利用できるでしょう。また、企業はこのデータを基に広告や販売戦略を最適化することが可能です。天気が日常活動に与える影響を理解することで、個人の健康や生産性の向上に繋がる施策を検討できます。
このような情報は、天候に敏感な業種や個人のライフスタイルの改善において有用です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性と変動**: ヒートマップは日付と時間帯ごとにWEIスコアを示しており、特定の時間帯に周期的なパターンが見えます。明るい色（高スコア）は特定の日の特定の時間に集中しており、周期的に変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **色の変化**: 7月6日から7月16日にかけて、スコアが高くなっている箇所があり、これがピークと考えられます。その後、7月21日から22日にかけて急激にスコアが低下しています（青や紫の領域）。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色とスコアの関係**: 色の変化はスコアの増減を示しており、黄色が高スコア、青から紫が低スコアを表しています。この色のグラデーションから、スコアの高低を直感的に把握できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯ごとのパターン**: 特定の時間帯にスコアが高くなるパターンが見受けられ、これが何らかの天候や社会的要因に関連している可能性があります。例えば、夕方に高スコアが出ることが多いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間とスコアの相関**: 特に16時から19時の時間帯に明らかにスコアが高くなっている日が多く、この時間帯には何らかの要因が働いている可能性があります。
### 6. 直感的な感想と影響
– **人間の感覚と反応**: このヒートマップでは特定の時間に高まるスコアが視覚的にわかりやすく示されており、これにより天気やその影響を直感的に理解するために役立ちます。
– **ビジネスや社会への影響**: 特定の時間帯にWEIスコアが上がることで、天候の影響を受けやすい産業（例えば屋外イベントや農業）のスケジュール調整やリスクマネジメントに役立つでしょう。また、これによって社会的な活動のピークやトラフィックの管理も可能になるかもしれません。
このように、ヒートマップは視覚的にデータを分析する手助けになるとともに、具体的な社会的、経済的インサイトを提供します。
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、各WEI（Weather Economic Index）項目間の相関を示しています。いくつかの視覚的特徴と可能な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは直接的には見えませんが、相関の強さや方向性は把握できます。この表では上向きや周期性は表されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおける外れ値は基本的に強い正または負の相関として現れますが、本グラフでは極端に高い相関（1.00に近い）や極端に低い相関（-1.00に近い）は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤系は正の相関を、青系は負の相関を表します。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には0.86と高い相関があります。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には-0.12と低い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目が相互にどの程度関連しているかを示しており、例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」は「総合WEI」と0.85の強い相関があります。
– 経済的余裕や健康状態といった個人の指標が社会的な指標とどう関連しているかも分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関が0.8以上の強い関連を持つ組み合わせがいくつかあり、これが他の要素にどのように影響するか考察できます。
– 相関が弱い組み合わせ（例えば相関が0.1以下のもの）は、要因間に独立性があることを示唆します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 一般に、個人のWEIが社会的WEIと強く関連していることは、個人の満足度や幸福感が社会全体の幸福感に影響を与えることを示しています。
– 社会的な公正さや多様性の保障が、個人および社会全体の指標に強く影響していることから、政策的な優先度の見直しや改善が必要です。
– 個人および社会のWEI指標が気候や天候の変動にどのように影響されるかという理解は、社会政策や経済政策の設計に重要です。
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**:
– WEIスコアの分布は、WEIタイプごとに異なります。全体的に大きな上昇や下降のトレンドは見られず、各カテゴリは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例えば、個人WEI（健康状態）、社会WEI（公平性・公正さ））には外れ値が見られ、特異な事例が存在する可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図で示される中央の線は中央値、箱は四分位範囲を示しており、データの集中度を示します。四分位範囲が広いカテゴリは、変動が大きいことを意味します。
– 色の違いから、カテゴリ間で直感的に分布を比較しやすくされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データの分布を示しているのではなく、360日間における異なるWEIタイプの分布比較です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプは異なる分布を見せています。例えば、個人WEIの場合、心理的ストレスは中央値が高いのに比べ、健康状態は比較的低い分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、社会の公正さや持続可能性に関して、多様な体験を持っていることを示唆しています。特定のWEIスコアが極端に低い場合、その領域に対する改善が必要であると考えられます。
– ビジネス面や社会面において、特定の問題（例えば、健康状態や公正さの向上）が優先的に取り組むべき課題である可能性があります。
このような分析は、政策決定や個別の戦略を策定する際に重要です。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下にグラフの特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として明確な上昇や下降トレンドは見られません。データは全体的に広がっており、特定の周期性も観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロット全体に散らばりがあり、際立った外れ値は特に見当たりません。ただし、左下や右上の端にある点は若干異常な分布に見えるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸と縦軸は第1主成分と第2主成分を示しており、それぞれ寄与率は0.59と0.15です。つまり、第1主成分がデータの分散をより多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のPCAのプロットなので、直接的な時系列データの絡み合いは示されていませんが、成分の説明力を通じてデータの変動を捕捉しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に顕著な相関は見られませんが、データは中央付近に集中しています。これは、ある特定の気候要素が全体の変動に大きく寄与していないことを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、このデータからは天候パターンが多様であることが示唆されます。均一性が少ないため、天気に関連する予測や意思決定は慎重に行う必要があるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、農業や輸送業など天候依存性が高い業界では、特定の期間や要因に依存した戦略よりも、広範なデータに基づく柔軟な戦略を立てることが重要です。
全体として、このPCAによって、天気データが持つ多様な側面が示されており、特定の要素への偏りがないことが強調されています。
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。