📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
データでは、2025年7月の間でのWEIスコアの時系列推移を観察しました。この間のスコアは、0.64から0.86の範囲で変動しています。
#### 全体の傾向と時期特有の変動
– **初期から中期にかけての変動**
7月初旬から中旬にかけて、WEIスコアは0.7以上で推移しています。特に7月6日付近では0.84と高い値を示しており、社会経済的要因の変化や、同時期におけるポジティブな社会的動向があった可能性が高いです。
– **後期におけるスコアの下降**
7月19日以降、スコアは徐々に下がり、7月24日には0.62という最低値を記録しました。この下降は、季節性要因や経済状況の悪化による消費者心理の変化を示唆しています。
#### 異常値の検出とその背景
提供された異常値リストから、特に7月19日から20日にかけてスコアが急低下したことが目立ちます。この急激なスコア低下は、悪天候などの外的要因、経済指標の悪化、または社会不安の影響である可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
一般的なトレンドは7月の始めに強気で、月末に弱気です。季節性要因は、特に7月上旬に高まっており、この期間に関連するイベントや活動が影響していることが考えられます。残差成分はランダム性が強く、予測不可能な日単位の変動が存在しています。
#### 相関ヒートマップの結果
各項目間では、特に**個人の健康状態と心理的ストレス**、および**社会の公正性と持続可能性**の間で強い相関がみられました。これは、個々の健康が心理的な負担と直結しており、社会的に公正な環境がより持続可能な社会基盤を作り上げていることを意味します。
#### データ分布（箱ひげ図の観察）
各スコアの箱ひげ図から見ると、中央値付近に異常値がいくつか検出されています。これは、データセット全体には安定性がありながら、一部期間で強い外的作用が働いたことを示唆しています。
#### PCAの寄与率
主要な構成要素分析(PCA)では、PC1が0.64の寄与率を占めており、これは個人と社会の健康、経済、自治性が総合評価に強く影響していることを示しています。一方、PC2の寄与率は0.12であり、より個別の詳細項目が小規模ながら特定の影響を持っている可能性があります。
### 総括
全体として、WEIスコアは7月の初旬と中旬に大きく変動し、月の終わりに向かって減少する傾向が観察されました。この変動は経済的な動向、季節的要因、そして突発的な社会変動に依存しています。今後は、異常値の背景となる具体的な出来事や政策変更を詳細分析することで、予測精度を高めることが可能です。
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:
この天気カテゴリの総合WEIスコアの時系列散布図に関する分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 前半（7月1日から22日）の実績データ（青い点）はおおむね横ばいですが、後半には緩やかに下降しています。
– 予測データ（線）は、全体的に緩や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**:
– 7月8日から15日にかけて、一部の実績データが外れ値として示されています（太い黒い円）。
– 全体的な変動はそれほど急ではなく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σで表現されています。
4. **プロット間の関係性**:
– 実績データと予測データは多少一致しますが、予測は若干の下降を経て進む見込みです。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線（緑と紫）は、いずれも下降傾向を示しますが、ランダムフォレスト回帰はさらに顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は実績データと予測データの間で見られ、予測の不確かさは狭い範囲内に保たれています。
– 分布は比較的均一ですが、外れ値付近での変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのデータから、天候に関連したWEIスコアが現在は安定しているものの、将来的に少し下降する可能性があることを直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、天候に関連したサービス（例えば農業やレジャー産業）は、気候の変動に備える準備が必要かもしれません。下降トレンドが続くなら、天気の不安定化に合わせたビジネス戦略の見直しが求められます。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的な特徴およびそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青色のプロット）は、期間の開始から全体的に見て少しずつ下降していますが、大きな波は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰とされた3つの予測線）は、どれも緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸で囲まれた青い点）は、異常風速に該当すると見受けられますが、全体の中で数が限られています。
– 突然の上昇や下降する急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、全体的に均一に広がっています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しますが、広範囲にわたっており、予測の不確実性があることを示しています。
– 各予測モデルの線には、確実性の違いが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは大きく一致しているものの、予測は実績データよりも一貫した下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測との間にはおおまかな相関がありますが、個々の日に対するばらつきが大きいため、予測モデルの精度向上にはさらなるデータが必要かもしれません。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に感じるのは、WEIスコアが徐々に低下することであり、これは特定の要因（気温、湿度、不安定な天気条件など）による影響かもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測精度が重要であり、予測の不確実性を減らすためにデータや分析の改良が必要です。
– 天気関連の行動や計画において、少なくとも予測がある程度の信頼性をもたらすことができれば、リスクの軽減に繋がると考えられます。
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:
このグラフは「天気カテゴリ 社会WEI平均スコア推移（30日間）」を示しています。以下に、いくつかのポイントに基づいて分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、0.8付近でおおむね横ばい状態を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・マゼンタの線）は将来的には下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として表示されている点（黒い縁取り）は、特定の時点で他の点と比べて大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績値を表しています。
– 赤い×印: 予測された値を指しています。
– グレーの領域: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– ラインの色の違い（青、緑、マゼンタ）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果は、将来的な動向について異なる予測を示しています。異なるモデルが異なる予測を提供しており、それぞれのモデルの特徴に基づいた違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的安定して0.8付近に集中していますが、外れ値の存在が見られます。これがランダムな変動ではなく、特定の要因に起因している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーは、実績値が予測モデルの予測範囲内に収まっている限り、既存の気象条件に対して現在の社会状態が予測可能であると感じるでしょう。
– 下降を予測するモデルがあるため、天候条件が悪化する可能性を示唆しており、これが社会的または経済的にどのような影響を及ぼすか考慮する必要があります。
– 将来の計画策定においては、異なるモデルの予測を比較することが有益であるかもしれません。
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:
### グラフ解析のポイント
1. **トレンド:**
– 実績のデータはおおむね0.6から0.8の範囲で一定しています。
– 予測データ（線形回帰）は微小な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータが「異常値」としてマークされていますが、大部分のデータは範囲内で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績データを示しており、全体的に安定している様子が見えます。
– 黒い円で囲まれた部分が異常値として認識されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内でデータが安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 青の実績データに対して、濃いピンクの予測は、将来的にわずかながらの下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの間には、期間内で大きな差異は見られません。安定した傾向が続くと予測されています。
6. **直感的洞察と影響:**
– WEI（経済的余裕）が安定していることから、個人の経済的状態が現時点では変動が少ないことが示唆されます。
– わずかな下降トレンドが予測されているため、将来的には経済的な余裕の減少に対する警戒が必要かもしれません。
– ビジネスや社会の観点では、経済的な計画や予算編成において、安定した期間が続く一方で、潜在的なリスクへの備えが求められます。
このような洞察は、個人の経済的な健康状態の評価や、将来の経済活動の計画において重要です。
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です。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全期間を通してほぼ横ばいで、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測値（Xマーク）も同様に一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として黒い円で示されています。これらはWEIスコアが急激に下がった日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**
– 実績（青い点）は個々の日の健康状態（WEIスコア）を示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、大部分の実績値がこの範囲内に収まっています。
– 緑、紫、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）の予測値を表示していますが、これらのモデル間に大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較では、予測が実績の変動をうまく捉えています。
– 外れ値は予測範囲を外れることがしばしばありますが、その他の多くは予測範囲内に留まるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的一様で、大半が0.7–0.9付近に分布しています。
– 外れ値は特に0.6付近で多く見られます。
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**
– 健康状態が安定しているように見えるため、日常的な生活や業務に大きな影響はないと考えられますが、外れ値の日は注意が必要です。
– より深い分析や外れ値の原因特定が重要になるかもしれません。例えば、特定の天候が健康に影響している可能性があります。
– ビジネスへの応用としては、健康状態を安定的に維持するための対策や、特定の条件下でのリスク管理に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、初期の段階ではデータのバラツキが少なく、スコアは0.6以上で安定していますが、日付が進むにつれてわずかに下降しているように見えます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て弱い下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の異常値が0.6より下に存在し、これらは黒い丸で囲まれています。これらの点は心理的ストレスのスコアが急に変動したことを示します。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データであり、全体的に0.6から0.8の間に密集しています。
– 異常値は黒い円で強調されており、通常の範囲外のスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色エリア）は、実際のデータ点がこの範囲内に収まっているかを視覚的に示します。
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にはわずかなずれがありますが、全体的には予測が実績に近い傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはやや右に偏りがちですが、全体としてWEIスコアは安定している状況です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが全体としては安定していることは心理的ストレスが大きな変動なく持続していることを示唆しており、これは個人の精神的健康が保たれているとも言えます。
– しかし、異常値の出現は特定の日に心理的ストレスが急増した可能性を示しており、その原因を探ることが重要です。
– ビジネスや社会では、社員のストレス管理やメンタルヘルス対策を考慮する良い機会となるでしょう。気候や天気に関連する要因も考慮に入れる必要があります。
このグラフから得られる情報は、個人のストレス管理や心理的健康の改善に役立つ可能性があります。さらに、適切な予測を活用することで、ストレスの増加を事前に予測し、対策を講じることが可能です。
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:
このグラフの分析から得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青の点）は、全体としてやや横ばいに見えますが、7月22日ごろに急激な低下が観察されます。
– 予測データ（赤い「✖️」）は、決定木回帰（青い線）は横ばいを示し、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から始まる実績の急激な低下が外れ値として黒い丸で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを表し、赤い「✖️」は予測データを示しています。
– 黒い丸は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは、特にデータの急落後で乖離が見られます。モデルによる予測は急激な変化が影響しないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全期間にわたって、実績データは比較的安定していたものの、特定の地点で大きく落ち込んでいます。予測と比較して、一部のアルゴリズムは実データの変動を捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見た場合、気象に関連する要因がWEIスコアに重大な影響を与えた可能性が考えられます。たとえば、予期しない天候のイベントが発生した可能性があります。
– ビジネスや社会にとって、気象の変動が自由度と自治に影響を与えることを示唆しており、予測モデルの改善が必要かもしれません。モデルが急激な変動を捉えられるように調整することが、意思決定に役立つでしょう。
この分析をもとに、さらなるデータの深堀りやモデルの改善が行われることが期待されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青色の実線）においては、概ね横ばいの傾向が見られます。
– 予測のトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が引かれています。線形回帰は下降の傾向を示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが異常値として強調されていますが、全体の範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示し、黒い円で囲まれているのが異常値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実データはこの範囲内に入っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 不同の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ平行して進むものの、線形回帰だけが異なる方向を示しているのが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、時間に対して一定の変動幅で分布しており、大きな逸脱は見られません。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが一定の安定性を保っていることから、気候や天候の公平性・公正さに大きな変動がないと直感的に読み取れます。
– 予測モデルの違いに基づいて対応策を調整する必要がありそうですが、現状のスコアが安定していることから急な対応が必要な状況ではなさそうです。この安定性はビジネスや政策決定において安心感を提供する要素となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）については、最初から最後まで比較的一貫して高いスコア（0.8以上）で推移しています。全体としては横ばいに見えますが、ややばらつきがあります。
– 予測のトレンド線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれもやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されているデータポイントは、実績データ内にいくつか確認できますが、極端に異なるスコアはあまり見られません。
– いくつかの急激な変動が見られ、全体的に少しばらついている様子です。
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、これに基づいて予測モデルが構築されています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、これがデータの信頼性や特異な環境要因を示唆している可能性があります。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、データのばらつきがある領域として参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルのトレンドは、実績に対して下降傾向を示しています。これにより、今後のスコアが下がる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高スコアが多く、全体としては強い変動は見られませんが、予測はやや異なる動向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間としてこのグラフを見ると、高い持続可能性と自治性が維持されていることに安心感を覚えるかもしれませんが、今後のシステム改善が必要であることを示唆する予測トレンドに注意が必要です。
– ビジネスや社会的には、現在のポジティブな状態を維持しつつ、スコアの向上を図るための戦略が求められます。特に、予測通りの下降を防ぐための対策が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントの大部分は0.8から0.9の範囲で安定しています。特に、曲線の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、予測範囲が徐々にわずかに下降する傾向がありますが、全体的に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として1つの黒い円が表示されており、これは他のデータポイントとは異なります。この異常値が示す意味は、何らかの要因で急激な変動が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのデータを示しており、全体的に密集している様子が伺えます。
– 黒い円で囲まれた部分は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の将来のトレンド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**
– 実績のデータと予測データは近接しており、一貫したパターンを示しています。各予測曲線は全体的に類似しており、予測モデル間で大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に0.8から0.9の間に集中しており、高い相関関係があることが伺えます。分布は比較的一様です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータセットが社会基盤や教育機会に関するものであると仮定すると、全体的に安定していることは好ましい状況を示しています。将来的な下降傾向は予測されますが、今のところ心配するような急激な変動はないようです。
– 外れ値が単なる一時的な要因によるものであれば問題は少ないですが、継続的に発生する場合は、継続的なモニタリングと原因の解明が必要です。
– ビジネスや政策決定において、長期的な安定性を重視する戦略が効果的であると考えられます。予測されたわずかな下降トレンドに対して適切な対策を事前に検討することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性）**
– 実績データ（青色点）は概ね横ばいで、WEIスコアは約0.6から0.9の間で推移しています。
– 予測データは、線形回帰が横ばい、決定木回帰がわずかに下降、ランダムフォレスト回帰もわずかに下降する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの中に、特にスコアが低い約0.5付近でいくつかの外れ値が見られます（大きな黒丸で囲まれた点）。
– これらの外れ値は異常なイベントやデータ入力のエラーを示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青の点は実際のAIによる実績を表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、未来の予測値がこの範囲に収まることを期待しています。
– 予測モデルの中で、最も横ばいなのが線形回帰で、決定木とランダムフォレストは若干の下降トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異常値は、実績データと予測のずれとして特に注目されます。
– 予測モデルは、この異常値部分をうまく捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの範囲が0.6から0.9であるため、全体として高い値を保っていますが、それにもかかわらず外れ値の影響は小さくありません。
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WEIスコアが社会全体の共生、多様性、自由の保障の指標であるとするなら、実績は高水準を維持しています。
– 低いスコアの外れ値は、一部の社会問題や政策の失敗を示唆しており、改善の余地があることを示しています。
– 予測が少し下降する傾向にあるため、継続的なモニタリングや改善策の実施が求められるでしょう。
社会やビジネスにおいては、これらの指標を使って多様性政策の有効性を評価し、必要に応じて政策の再評価や修正を行うことが重要です。
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:
このヒートマップは、2025年7月1日から7月25日までの天気に関連する総合WEIスコアを時間帯別に示したものです。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 期間を通じて、全体的に夜間（特に23時頃）に高いスコアが観察されます。
– 日中の変動は激しく、一定のパターンを持たないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から25日にかけて、スコアが著しく低下しています（色が濃い紫に変化）。
– 7月6日と7月18日に特に高いスコアが観察され、急激な変動があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示し、緑から黄色は高スコア、青から紫は低スコアを意味します。
– 時間帯ごとの変動は、特定の時間帯における天気の急変を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間軸と日付軸との組み合わせにより、特定の日の特定の時間帯におけるパフォーマンスの変動が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは主に夜間に分布し、昼間のスコアは不均一です。このことは、日中の天気条件が変動しやすいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 夜間の高スコアは、夜間の活動やイベントが天候の好条件で行われる可能性が高いことを示唆します。
– 7月末のスコア減少は、天候の悪化を表し、野外活動や農業に影響を与える可能性があります。
– このようなヒートマップは、イベントプランナーや農業従事者が予測と計画を立てるための重要なリソースとなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– データの多くは特定の時間帯に集中しており、全体的なトレンドは見られません。ただし、特定の日時（例えば、7月の前半と中旬）においてはスコアが高いことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色から、7月18日や24日などの色が異なる部分が目立ちます。これらの日時において急激な変化があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化：紫色は値が低く、黄色や緑色は値が高いことを示しています。
– 棒グラフが一部の時間帯や日付で密集し、その他の部分で少ないことから、特定の日や時間が他よりも顕著であると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（主に午後や夜）に色が集中していることから、日の早い時間帯よりも遅い時間帯で活動的な傾向があると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯と日付の関係が明確に異なることが示されています。特定の時間枠と日付におけるスコアの集まりは、天気やその他の外部要因と関係している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– ヒートマップを見る限り、特定の時間帯での活動変動が大きいことが分かります。これは、ビジネスや消費者の活動が時間帯や特定の日に依存している可能性を示唆します。
– データの変動が天気に関連するものであれば、企業は特定の製品やサービスの需要をその時間帯に合わせて調整することで利益を最大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です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、7月初旬から中旬にかけては比較的明るい色（緑や黄）が多く、得点が高かったことを示しています。
– 7月後半に近づくにつれ、色が濃くなり、特に後半（7月20日以降）は紫色が多くなり、急激に得点が下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、ある時間帯で急激に得点が濃く低下しており、これが最も顕著な外れ値として見受けられます。
– 7月19日から7月20日にかけても変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色で示されているように、スコアは日付と時間に応じて変化しています。
– 明るい黄色が高いスコア、青や紫が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**:
– 各時間帯のスコアは、特定の日において一貫性があるように見えます。日中の一部時間帯において周期性が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別のスコアの色分布はある種のサイクルやパターンを示していないように見えますが、特定の時間帯にはより濃い色が集中していることがわかります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– グラフを直感的に見ると、7月後半のスコアの低下が注目されます。これは潜在的な気候変動や異常気象イベントに対応している可能性があります。
– 企業や政府機関にとって、これらの傾向を識別し、プロアクティブな対策（例えば、エネルギー管理や防災）のために活用することが重要です。
このように、特定の期間中にスコアが急激に変動する箇所があれば、その周辺の環境要因や社会動向を分析することが、さらなる理解に役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は相関係数を示しており、トレンドを直接示すものではありません。しかし、相関が高い項目間では類似の傾向があると推測できます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は高い相関を示しており、同様の動きをする可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 高相関（赤）の部分と低相関（青）の部分が目立っています。特に、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目間の相関は低く、異なる動きをしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤いセルは高い正の相関を示しており、青いセルは負または低い相関を示しています。
– 色の濃淡は相関の強さを示し、数値がそれを補完しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」「総合WEI」は高い相関を持っており、心理的ストレスが他の個人指標と密接に関係していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を示し、これらの社会的要素がお互いに関連していることが分かります。
– 教育機会に関してはやや低めの相関を示しており、他の社会的要素とは少し異なる動きがあると予想されます。
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**:
– 高い相関を持つ項目間の関係性を理解することで、政策やビジネス戦略における予見性を高めることができます。
– 社会的要素が個人の心理的・経済的状態にどのように影響するかを理解することで、より実効性のある支援策やプログラムを立案する助けとなります。
このヒートマップからは、経済的な指標が他の多くの要素とあまり連動していないことが示されていますが、心理的ストレスや社会的な指標は密接に関連していることが確認できます。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリに関連する様々なWEI（Weather Experience Index）のスコア分布を30日間にわたって比較しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– スコアの中央値は全般的に高め（0.7～0.9の範囲）で維持されていますが、特定のWEIタイプではばらつきが見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は中央値が比較的低い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のWEIタイプに外れ値が見られます。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」では、下方に顕著な外れ値が存在します。
– 外れ値の存在は特定の日や状況で不均一性が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションは各タイプの特徴を示していますが、主に視覚的区別のためでしょう。
– 箱の幅はスコアの分布のばらつきを示しており、「個人WEI（経済的余裕）」のばらつきが比較的大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な相関関係は見受けられませんが、個人と社会WEIの間で一定のパターンや相関が見つかる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のWEIタイプでは、中央値が分布の中心からずれており、特定の要因がスコアに影響を与える可能性があります。
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**
– 人々は個人の経済的なストレスや自由度、社会的な公平性がWEIに影響を与えている可能性を認識するでしょう。
– 社会インデックスが低下することは、政策や社会施策の必要性を示唆し、ビジネスや政府が気候変動対策や教育へのアクセス改善を考慮するきっかけとなるかもしれません。
このグラフは、気候問題に関する個人および社会の体験とそれが社会に与える影響について考える重要な手がかりとなるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、天気カテゴリの総合WEIスコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。各プロットの特徴とそこから得られる洞察を以下に説明します。
1. **トレンド（Trend）**：
– トレンドラインは、最初はわずかに上昇した後、全体的に下降しています。これは、期間中の天気に関する総合スコアが徐々に低下していることを示しています。長期的な減少傾向を示唆しており、気象条件が悪化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– “Observed”と”Residual”には、特に大きい外れ値や急激な変動は見られません。比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– **Observed**: 実際に観察されたデータで、全体的な数値の増減を示します。
– **Trend**: 長期的な変動を示すスムーズな曲線です。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示します。小刻みな上下動が見られ、日々または週ごとに異なる季節性の影響があることを示唆しています。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後の残差です。期間の中頃に小さな変動がありますが、最終的にはほぼゼロに戻っています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– トレンドは全体的な減少を示している一方で、季節性は規則的な変動を示しており、特定の周期ごとに天気の変動があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 観察データとトレンドの間には明確な相関が見られます。季節性はトレンドとは独立しており、周期的なパターンを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**：
– 天気に関する総合スコアが下降傾向にあるため、農業やイベントの計画に影響を及ぼす可能性があります。天候の悪化が予想されるため、予防措置が必要です。
– 季節性の影響が見られるため、特定の時期に特有の天気パターンに注意が必要です。これは適切な対策を講じるための予測に役立ちます。
このように、STL分解によりトレンド、季節性、残差を分離することで、天気データの背後にある包含的な洞察を得ることができます。
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、天気カテゴリの個人WEI平均スコアについてSTL分解されたデータを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド要素は全体的に下降傾向を示しています。これは、WEI平均スコアが観測期間中に減少していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータ（Observed）では、特定の期間にいくつかの急激な上昇と下降が見られ、外れ値や急激な変動と考えられます。
– 残差（Residual）でも急激な変動がありますが、最も顕著なのは7月中旬から後半にかけてです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測値。全体的な動向を見るのに使われます。
– **Trend**: 長期的なトレンドを示し、徐々に下降しています。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示し、短期間での上下がありますが、大きな変動はありません。
– **Residual**: トレンドや周期性から外れた、予測できない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと残差を比較すると、トレンドの下降に対し、一時的な残差の上昇が観測され、システム全体の不安定性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差にはあまり直接的な相関は見られませんが、季節性要素とは独立して残差が大きく変動するところもあり、外部要因の影響が考えられます。
6. **直感的な洞察および社会的影響**:
– 人々はこのデータから、WEIスコアが全体的に減少傾向にあり、特定の時期に予測外の変動が起きていることを直感的に感じるでしょう。
– 下降トレンドは、政策の見直しや新たな施策の実施を促す可能性があります。特にスコアが重要指標となる場合、その改善策の策定が求められるかもしれません。
このグラフを通じて、時系列データの傾向や変動の理解が深まり、関連する意思決定において価値のある情報を提供できます。
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、提供されたSTL分解グラフの分析です。
1. **トレンド**
– トレンドはグラフ全体でゆるやかな下降傾向を見せています。初期にはやや上昇していますが、その後減少に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observedのグラフでは、途中で急激に上昇してから大きく下降する点が見られます。これは気象条件の急激な変化を表している可能性があります。
– Residualのグラフでは、特定の日付での急激な変動が目立ち、これは予測しづらいイベントによる変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– Observed: 実際に観測された値を示します。
– Trend: 長期的な変化を示し、全体的な傾向を捉えます。
– Seasonal: 周期的な変動成分を示しています。このグラフでは若干の周期性が認められます。
– Residual: トレンドと季節成分を除去した後の変動を示し、ランダムなノイズを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Trendが下降しているにも関わらず、Seasonalが不規則に上下しているため、短期的には観測データに周期性が影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– TrendとObservedの間には密接な関係がありますが、Residualによって一部の予測可能性が低下しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– トレンドの下降と急激な変動は、天候の予測において予測困難な要素があることを示唆します。ビジネスでは、これにより天候依存型の活動（例：農業、観光業）に不確実性をもたらす可能性があります。
– 社会的には、気象の急激な変化に適応するための準備が求められるかもしれません。
このグラフは、天候データを分析し、将来のパターンを予測するための貴重な洞察を提供します。
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:
このグラフは、天気に関連するデータを主成分分析（PCA）によって表現した散布図です。以下に主要な視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. トレンド:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、分布は全体的にランダムであるように見えます。
– PCAはデータのバラツキを2次元平面に投影しているため、特定の周期性はこのグラフからは特定しにくいです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、X軸の左右端やY軸の上下端に比較的少数の点が見られ、データの端に位置する観測があることを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各点は30日間の天気データのうちの一日を表していると考えられます。
– X軸とY軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を表し、第1主成分が64%の寄与率を持っていることから、データの分散の大部分はX軸で説明されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– このグラフ単体では時系列のトレンドをうまく表現していないため、個別のデータポイント間の関係性よりも、データ全体の分布を見ることが重要です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 分布は、全体的に均一で、特に一方向に偏っていないため、強い相関は見つかりにくいです。ただし、第1主成分が主要な分散を説明しているため、何らかの主要因が第1主成分に含まれていると推察されます。
6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:
– このデータが天候に関連しているとすると、天候の変動は特定の方向性を持たず、ランダムであることが示唆されます。
– 気象予測や環境解析に利用する場合、データの中で何が主要な変動因子であり、それがどのように季節や外部条件に影響されるのかを理解することが重要です。
– ビジネスにおいて具体的な応用例としては、天候予測の精度向上や気候変動の影響評価が考えられます。データの主成分から抽出される要素をもとに、これらの分析が行われるでしょう。
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。