📊 データ分析（GPT-4.1による）
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### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **全体傾向**: 総合WEIスコア全体に関しては、7月初頭で0.71〜0.84間で変動が見られ、7月18日以降は徐々にスコアが下降し始めたことが観察できます。その後、7月24日以降0.62〜0.72の間で低下傾向があります。
– **顕著な変動**: 特に7月6日と7月12日に高値を記録した（0.84〜0.86）。対して、7月19日から22日にかけて低値が続いています（0.64前後）。
#### 異常値
– **すでに提示された異常値に基づくと**、一部の日付にジャンプしたスコアが見られます。
– 例）7月1日（0.71）、7月6日（0.84）、7月19日（0.69）はいずれも異常として捉えられている。これらは一時的な外部要因（例えば、天候悪化や社会イベントなど）による一時的な影響の可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 全体として、おおよそ中旬以降に向かって下降トレンドが観察されます。
– **季節性**: 明確な季節的パターンがある場合、7月上旬と中旬にスコアが高まる傾向が確認できます。
– **残差**: 特定の要因では説明できないノイズがあることが示唆される。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 特に【個人の健康状態】と【心理的ストレス】、【社会的持続性】は相関関係が強く、ほかの項目に与える影響が大きいことが示唆されます。これは、これらの側面が特にWEI評価において重要であることを示しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**: WEIスコアの変動範囲は比較的一様であり、重大な外れ値が少ない傾向がある。
– **中央値と外れ値**: 中央値付近にスコアが集まる形となっており、著しく極端な外れ値は見られません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が0.64の寄与率を持つことから**、一つの要因（おそらく経済や社会構成）の変動が全体のデータ変動に大きな影響を与えていることを示唆。
– **PC2の影響は小さい（寄与率0.12）ため**、データの変動には限定的な影響しか与えていないことを暗示しています。
#### 考察
– **社会的要因の影響**: 特に高い関連性を示した項目（健康状態や社会的持続性）は、スコア全体に顕著な影響を与えています。社会的イベントや政策変更は総合スコアにダイナミックな変化をもたらす可能性があります。
– **個人レベルの課題**: 個人の健康状態や心理的ストレスが低下傾向にある場合、支援の強化や政策の再評価が必要であるかもしれません。
全体的に、詳しい分析は、日々の変化を追うことによって各要因の影響をより詳しく理解するために不可欠です。地域や社会の脈拍を測り、必要に応じて迅速に対応するために、細かいモニタリングが役立つでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月から始まるデータは比較的高いWEIスコアの範囲（0.8付近）から始まり、時間とともにゆるやかに下降しています。
– 前年データ（緑色）は約一年後に同様の範囲で再び表示されており、過去のデータと一致しています。これは周期性がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータプロットゾーンでは、明確な異常値（黒い◯）が観察されます。これらは標準の範囲を超えた値として注目に値します。
– 右側には、すでに予測（赤い×）と前年度のデータ（緑の〇）が重なって表示されており、特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績のあるデータ。
– 赤の×が予測データ。
– 緑の丸は前年のデータを示しています。
– 紫、ブルー、ピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
4. **データセット間の関係性**
– 各データセットは並行してプロットされており、予測が過去のデータをある程度一致する形で追随している様子が見られます。
– 前年と今年のデータが比較されており、ほぼ一致した挙動を示しているため、気象条件に周期性があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの集中分布が非常に近接しているため、予測モデルが過去のパターンをある程度成功裏にキャッチしていることが伺えます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、気象条件が周期的に変動しているという点です。これは予測精度を向上させるために重要なポイントです。
– 社会的には、精度の高い天気予報は農業やイベントプランニングなど多くの業界に大きな影響を与える可能性があります。また、異常値の分析は異常気象に対する早期警戒にもつながるでしょう。
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:
このグラフについて、以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの時間帯に分かれたデータポイントが示されています。最初の期間（2025年）は、横ばいからやや減少のトレンドが見られます。一方、後半の期間（2026年）は、再び横ばいながら若干上昇傾向のように見え、前年のデータと一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は、最初の期間にいくつか見られますが、後半の期間には目立った外れ値はないようです。これはデータの安定性が増している可能性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データ（青い点）と前年のデータ（緑の点）が主に表示されています。また、異常値は黒い円でハイライトされ、予測モデルの異なる線（線形、決定木、ランダムフォレスト）がトレンドの補足に使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年とのデータ（緑色）が、大体のところ2026年の実績を予測していることがわかります。異なる予測モデル間でのトレンドの差異も見られますが、多くの部分で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各年のデータは互いによく対応しており、予測と実績の相関が見受けられるため、モデルの構築において前年のデータが有用であることが考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見ると、前年のデータが予測にうまく利用されていることから、過去の気候データは未来の動向予測に強い影響を持つことを示唆しています。このようなデータは、気候関連ビジネスの戦略立案や政策決定において有用なツールとなるでしょう。特に、予測精度が向上することで、リスク管理がしやすくなり、社会全体のレジリエンス向上につながる可能性があります。
データの見やすさと使いやすさが確保されれば、実務での活用が増加することが期待されます。
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:
### トレンド
– **上昇/下降トレンド**: グラフ全体では顕著な傾向は見えにくく、データが時期によって分かれて存在している。
– **周期性**: データは特定の期間に集中しており、周期性があるかのように見える。
### 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 最初の区間には異常値が存在している。この異常値は、他のデータポイントと異なる動きを示す。
– **急激な変動**: 予測範囲外に点が存在することから、急激な変動があったことがわかる。
### 各プロットや要素の意味
– **実績AIと比較AI**: 実績（青）と前年比較（緑）のクラスターが明確に分かれている。
– **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）**: 紫色の線で示されており、それぞれ異なる予測を提供している。
### 複数の時系列データの関係性
– **実績と昨年の比較**: 両者のデータポイントが異なる位置にあることが示され、昨年のデータが次年度の変化に影響を与えている可能性がある。
### 相関関係や分布の特徴
– **集中度**: データは特定の期間に集中しており、それ以外の部分ではあまり観測されていない。
– **予測結果のばらつき**: 各予測手法が異なる範囲を示しているため、モデルの不確実性がある。
### 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **季節性の影響**: データが特定の時期に集中していることから、季節や特定の気候条件が社会的な行動に影響を与える可能性がある。
– **予測の信頼性**: 予測範囲が広く、異なる予測モデルが異なる結果を示しているため、慎重な分析が必要。
– **ビジネスインパクト**: 特定の気候条件が大きく変動する可能性があるため、事前に準備を行うことが競争上の優位性を得る鍵となり得る。
このように、グラフからは気候に関するデータが特定の時間帯に大きな特徴を持ち、予測の不確実性があることが示されています。これを活用することで、ビジネスや社会的な決定に役立てることができるでしょう。
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**
– グラフの左側のデータでは、初めの段階でWEIスコアが安定している様子が見られ、ほとんどのデータポイントが0.7から0.8の範囲内で横ばいに推移しています。2025年中盤以降の予測（線形回帰や決定木回帰）はさらに小さい範囲へ収束しています。
– しかしグラフの右側では翌年のデータ（前年度AI比較）が、新たな水準0.8以上で安定していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群の中に少数の外れ値が見られる（異常値として特定されています）。これは評価期間中に何らかの不規則な事象やデータエラー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**
– **青の実績プロット**は、実際のデータを示しています。これに対して、**赤の”予測”クロス**は予測モデリングによるデータポイントですが数が少ないです。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさの範囲を示しており、データの信頼性や変動の可能性を考慮していることがわかります。
– **ピンクと紫の予測線**は異なるモデリング手法による予測を示し、それぞれ独自のパターンを反映している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと予測の間に関連が見られるが、翌年度のデータ（緑点）は別のトレンドを示しており、基準や状況が変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データは比較的一定ですが、異常値の存在により一部の相関が影響を受けていると考えられます。翌年度のデータは明らかに異なる分布を持っています。
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**
– 初期のデータが一定であるため、対象者の経済的安定感を示している可能性があります。ただし翌年には別の水準に移行していることから、経済的余裕に影響を与える要因（例えば、季節的な経済変化や政策変更）が存在する可能性があります。
– ビジネスにおいて、これらの情報は顧客または市場の変化に関する予測や対応策の策定に役立つかもしれません。特に異常値の識別は、リスク管理や戦略的調整に重要です。社会的には、一部の期間で経済的余裕の不安定要因があったことを示唆しており、政策策定における考慮が必要かもしれません。
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）スコアを360日間追跡したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– スコアは、グラフの左端（2025年7月頃）と右端（2026年7月頃）の二つの期間に分かれています。
– 左側のデータは青色のプロットで示され、右側のデータは緑色のプロットで示されています。色が分かれているため、異なるデータセット（例えば、前年との比較やAIによる予測など）である可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のプロットに黒色の〇で示された外れ値がいくつかあります。これらは異常値として識別されています。
– 左側のデータは比較的安定しており、右側のデータも同様に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」、緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示しています。
– 外れ値は黒色の円として示されています。
– ピンクの線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示していますが、他の回帰モデルを表示する線は視認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色のプロットは異なる時間帯（過去年度対比）を示している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側と右側のデータは水平に並んでおり、統計的に大きな分布の偏りは無さそうです。
– WEIスコアの変動は限定的であり、全体として安定傾向にあります。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 全体的に、健康状態スコアは2つの異なる期間にわたって安定しているように見えます。
– 異常なデータポイントがあるため、それらの背景や影響についての検証が必要です。
– AI予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は、スコアの将来の安定性を示唆しています。
– もしこのデータが健康管理に利用されているなら、これらの安定したスコアは個人の健康維持、または改善に成功していることを示すかもしれません。
このグラフからは、時間の経過とともにデータがどのように変化しているかを理解することができ、異常値の影響やAI予測の有用性について検討することができます。
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**
– 左側の部分では、実績データ（青）のスコアが比較的一貫しており、急激な変動は見られません。
– 予測期間に入ると、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測において、スコアが下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で示された外れ値がいくつか観察されますが、これらは全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
– 予測期間において急激なスコアの変動が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績データを示し、現在の状態を表現しています。
– ピンク、紫などの線は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、それぞれが異なる未来の挙動を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとの結果が異なるため、異なるモデルが使用するデータや仮定が、異なるストレスレベルの未来予測を生むことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測された実績データと予測の間に大きな乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰の結果が顕著に異なることが分かります。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 人々がこのグラフから感じ取る直感は、心理的ストレスの予測が不確実であること、そして予測には相応の誤差が伴うことです。ビジネスや社会においては、特に心理的ストレスに起因する問題に対する対策が必要であり、その計画にはさらなる予測精度の改善が求められます。
### 総合的な洞察
このグラフは、実績データと予測データのギャップを明示し、ストレス予測におけるチャレンジを浮き彫りにしています。特に様々なモデルの予測が異なることから、モデル選択の重要性やストレス管理の方法が多様であることがうかがえます。これを踏まえて、データの精度向上と予測モデルの最適化が鍵になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間ではデータポイントが密集しており、比較的安定しています。中盤から後半にかけて新しいデータが見られ、こちらもある範囲での安定が見られます。我々は、初期と後期の比較により、異なる天気パターンや状況の変化があった可能性を考えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の散布図にはいくつかの外れ値が存在し、特に「異常値」として黒い円で示されています。これは予測と実績の差異や、観測上の異常を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のデータポイントは「実績（実績AI）」を示しており、グレーの領域は「予測の不確かさ範囲 (xAI/3σ)」です。これは予測の信頼区間を示しています。
– 予測手法として、線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）が見られます。それぞれの予測方法が特定の期間においてどう適用されるかの違いを視覚化しています。
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において、実績は過去のデータポイントをもとに後半のパターンを鑑みて予測されています。これらの関係が密接であることは、予測の精度や信頼性を支える重要な要素です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期のデータは横に並んでおり、初期は天気の変動が激しくない期間である可能性があります。一方、後期は安定しつつも若干の変動が見られ、天気の変動が増したかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフを見る限り、人々は気候変動や異常気象の状況を確認し、それに応じた対策を考えることが必要になります。予測手法のバリエーションは、天気予測の精度向上の試みとして評価できます。ビジネスや社会に対する影響としては、天気に依存する産業（農業、物流など）でのリスク管理や対策の策定が推奨されます。
これらの洞察をもとに、データのさらなる詳細な解析や、予測モデルの改良を行うことで、より具体的な戦略や方針を導き出すことが可能となるでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリに関連する社会的公平性と公正性の指標（WEIスコア）の360日間にわたる推移を示しています。グラフの特徴について以下の通り分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの最初と最後の部分で、データポイントが2つの異なる期間に分かれています。
– 最初の期間（2025年7月から2025年9月）では、スコアは0.6から1.0の間に集中しています。その後、決定木回帰の予測によって大きくスコアが下がる様子が見られます。
– 後半部分（2026年3月から）は、スコアが0.6付近で安定した状態で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年8月における個々のデータポイントの間に異常値が存在し、この部分でスコアの変動が生じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績AIから得られた実際のスコアを示しています。
– **赤いバツ印**は予測値で、実際値と一致していませんが、特に線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測が大きく異なっています。
– **黒い円**は異常値を示し、その周囲で他のデータとは大きく異なるパターンが観察されます。
– **緑色のプロット**は前年度の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測値が一部の範囲で異なることが観察されますが、全体的な実績値と比較して精度が不十分であることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法間での相関の違いが明確に現れており、その中でも決定木による予測が他の方法と異なる動きを見せています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、社会的公平性・公正さにおける測定値は非常に変動が激しい可能性があります。特に、予測モデルが現実のデータと異なる予測を立てることがあるため、予測モデルの精度向上が求められます。
– ビジネスにおいては、モデル精度が不十分な場合、その予測に基づいた施策の実行はリスクを伴う可能性があります。モデルの見直しやデータ品質の向上が検討されるべきです。
このグラフは、予測精度の改善や異常値処理の重要性を示しており、政策決定やリソース配分において、適切な判断を下すための慎重なアプローチを促しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、実績データは2025年7月から開始し、全般的に約0.6から0.8の間で横ばいです。また、年度が変わる頃（2026年）、データが急激に高い位置に移動しています。
– 線形回帰および決定木回帰予測は初期の横ばいから下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は最初のデータにいくつか（黒丸で表示）あります。
– 特に2025年12月付近で急激にスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色で表示され、初期は均一に分布していますが、急激に変動します。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、下降トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は波打ちながらも最終的に持ち直しています。
– 前年データは緑色で、直前の実績データに調和しています。
4. **関係性**
– 複数の予測手法により、多様な予測経路が示されており、その関係性は基準として実績データの変動に依存しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データはある程度の分布を見せていますが、2026年以降は分布が詰まっており、実績が安定してきたことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、持続可能性と自治性における変動を反映しており、予測された下降トレンドにも関わらず実績データは一定の水準を維持しています。実績が高い位置へ移動していることから、施策の効果や外部要因の影響が強くなっている可能性があります。
– 社会的にはこうした数値の安定と上昇は、持続可能な社会の実現につながり、ビジネスにおいては、環境要因への対応能力が重要とされるでしょう。
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:
このグラフは、360日間のWEIスコア（社会基盤・教育機会）を扱った時系列散布図です。以下に、このグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは過去360日のデータを示していますが、期間中に大きな上昇や下降のトレンドは明確には見られません。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰による予測線はすべて、同様に一定範囲内に収まっており、急激な変化がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で示された異常値がいくつかの地点で確認できます。
– これらの異常値は通常のデータ範囲から外れており、特定の日に何らかの突発的なイベントや状況があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示し、緑色の点は前年のデータ比較を示しています。
– 色や密度変化は、予測と実績の違いや過去との比較を表しており、データの一貫性や予測の精度を含む関係性を明確にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に一致しており、過去のデータが将来の予測に対してある程度の信頼性を提供していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は特に大きな変動を示していないため、データは全体として安定しています。
– 外れ値はあるものの、基本的には範囲内に収まっているデータが多く、通常の活動パターンが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのグラフを見て、社会基盤と教育機会が全体的に安定していると感じるでしょう。
– 急激な変動や異常値に対しては、経済的・政策的に注視されるべきであり、それにより社会的なインフラや教育機会の改善が必要とされる可能性があります。社会全体の安定性を維持するためには、これらの異常値の原因を探り、適切な対策を講じることが重要です。
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**
– 最初の期間（左側）では、スコアが比較的高い範囲（約0.6から0.8）に集中しています。
– 後半の期間（右側）では、スコアが若干低い範囲で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータがいくつかあります。これは予測モデルの一般的なトレンドから外れた値を示すものです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを表し、緑の点が前年のデータとして比較されています。
– 予測データは赤い「×」印で示され、回帰モデルによる予測ラインが別途色分けされています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間にやや乖離が見られます。特に、実績データと予測回帰ライン（線形、決定木、ランダムフォレスト）との比較ではそれぞれ異なるトレンドが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的高いスコアに集中しており、異常値によって全体の分布のバランスが崩れている可能性があります。
– 前年のデータと比較したときに、大きな変動が見られるかどうかの確認が重要です。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの変動により、共生・多様性、自由の保障がどのように変化しているかを把握できます。
– 安定したスコアが継続されていれば、安心安全な社会が持続していると見なすことができ、逆に変動が著しい場合は、政策の見直しや改善が求められる可能性があります。
– 異常値の発生には特に注目し、原因を解析することで、社会の問題を早期に発見し対策を立てることが重要です。
このグラフからは、社会的な安定の度合いや未来の予測に関する洞察を得ることが可能であり、それによって社会政策や企業の意思決定に影響を及ぼす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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（周期性・変動）**
– 日付を基にしたヒートマップには、時間帯ごとの値が色で示されています。
– 短期間の変動が見られ、特定の期間における一定の変動や周期性は確認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月18日から7月19日にかけて、色が急に黄色に変わっている時間帯があります。この部分はWEIスコアの急上昇を示唆しています。
– 逆に7月23日から7月25日の23時台には急にパープルに変わっており、スコアが急激に下がったことを意味しています。
3. **要素（棒、色、密度など）の意味**
– ヒートマップの色は、WEIスコアの大きさを示し、色の変化によってスコアの上下を直感的に捉えることができます。
– 色の濃淡や彩度から、スコアの相対的な大小を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 色の変化から、日ごとおよび時間帯ごとに異なるパターンが浮き彫りになっているが、直接的な関係性を探るにはさらにデータの具体的な指標が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップの色の分布が時間帯によって異なることから、特定の時間に特定の状況が続く可能性があると言えます。
– 一般的に、昼間の時間帯はより安定しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– ヒートマップは視覚的に直感的で、特に急激な変化や特筆すべき変動を瞬時に把握できます。
– ビジネスや社会では、急激な変動や外れ値が示された時間帯に注意を払うことで、潜在的な課題や機会の発見に繋がる可能性があります。
– 特に気象に関連するものであれば、重要なイベントや潜在的な気候問題に備える上で有用です。
このグラフからは、特定の期間における変動の把握と、それに基づく行動の計画が求められると言えるでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/天気_personal_avg_heatmap_360日間_20250725083502.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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、特定のカテゴリーにおける社会WEI平均スコアの時系列変化を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、色が日にちを追うごとに黄色から青や紫に変化しているため、スコアが下降トレンドにあることを示唆しています。
– 特に、7月18日以降に急激な下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日から21日にかけて急激なスコアの低下があります。
– 7月24日、25日にも濃い紫の部分が現れ、著しい減少を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを表し、黄色に近いほどスコアが高く、青や紫は低いスコアを示します。
– 各時間帯ごとにスコアが記録されており、時間帯や日にちによる変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯間で色の変化に一定のパターンが見られ、特定の時間帯では特にスコアの低下が顕著です（例えば、18時、23時）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間中の特定の時間帯にはスコアの変動が頻繁に起きており、これが何らかの外的要因（例えば天候の急変など）によるものである可能性があります。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**:
– スコアの急激な減少はある種の異常な天候イベントや社会状況の変化を示している可能性があります。
– 天候に依存するビジネス（農業、旅行など）にはマイナスの影響が予想されるため、これらの変化を事前に監視する価値があります。
– 社会的な意思決定や計画の見直しが必要です。このデータから過去の類似イベントを分析し、改善策を講じることが重要です。
この分析により、特定の期間と時間帯に対してより注意をはらうことで、変動に対する適切な対応が可能となるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **全体的なトレンド**:
– ヒートマップはWEI項目間の相関を示しており、各要素の間での上昇、下降、周期性といったトレンドは直接表されていません。しかし、相関値が高い項目同士はお互いに関連性が強いという点で重要なトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は外れ値を示すものではなく、むしろ平均的な関連性の強弱を表します。色の変化が極端である領域ほど、他の部分とは異なる相関関係を持つという点で重要です。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。濃い赤は正の強い相関（1に近い）、濃い青は負の相関（-1に近い）を意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– 各項目同士の相関関係を見ることで、どの項目が他の項目とどのように連動して変化するかが分かります。例えば、個人WEIと社会WEIの間で多くの項目で高い相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI平均と総合WEI、社会WEI（公平性・公正さ）などは0.9以上の強い正の相関が見受けられます。また、個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（社会経済・教育機会）は比較的低い相関を示しています（0.32）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い正の相関が多く見られることから、個人や社会の福祉が調和して動いていることが示唆されます。特に、社会的な公平性や共生の測定が個人の健康状態や精神的ストレスに強い影響を及ぼす可能性があります。これは政策立案者に対して、どの領域に注目すべきかを示す指針となりえます。
この分析を通じて、どの項目が他の項目に対してどのように影響を及ぼしているかを理解し、効率的な改善策を立案するための基礎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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– 各カテゴリにわたるWEIスコアの中央値は、全体的に横ばいで、特定の方向への顕著なトレンドは見られません。
– 一部のカテゴリ間で多少の差異がありますが、総じて安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」など、幾つかのカテゴリに外れ値が見られます。これらの外れ値は、データポイントが平均から大きく離れていることを示します。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、心理的ストレスのレベルが極端に変動しうることを示唆しています。
### 3. 各プロットの意味
– 箱ひげ図の箱の範囲は各カテゴリのスコアの四分位範囲を示し、上昇したカテゴリほどバラツキが少なく、一定のスコアに集中していることを示します。
– 外れ値は、異常なイベントや測定エラーの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
– WEIスコアは異なるカテゴリで比較されており、同じ期間においても異なる分布を示すことがわかります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」はほとんど外れ値がなく、データが密集していることから、比較的安定していると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布が各カテゴリで異なり、経済状態や心理的要因の影響の大きさが異なることが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 気候変動や天候が経済や個人の心理に与える影響が一部のカテゴリで大きく、特にストレスや経済状態に関する外れ値は、社会的問題として取り組むべき要素であると考えられます。
– ビジネスでは、気候の変動を考慮し、特に心理的ストレスを軽減する方法を導入することで、労働生産性の向上が期待されるかもしれません。
これらの洞察をもとに、より深い分析や対策を検討することができます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）によって視覚化されたもので、気象データの特徴を示しています。以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 視覚的に見ると、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データは全体としてかなり広がっており、特定の方向へのバイアスはほぼありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが平均からかなり離れた位置にありますが、大きな外れ値は見受けられません。データは比較的均等に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 各点は特定の気象要素の日次観測結果を表しています。第1主成分（寄与率: 0.64）はデータの多くの変動を説明していると思われます。
– 第2主成分（寄与率: 0.12）は追加的な変動を少し説明してい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**
– このグラフ自体からは時間変化を直接示す情報は得られませんが、主成分の内訳を通じて、データの各要素がどのように変動しているかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主成分軸にほぼ均等に分布しています。これは、気象データの各要素が互いに独立して変動する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 明確な群れやクラスターがないため、特定の気象パターンが長期間続くことはないと考えられます。変動が大きいため、短期間での天候予測は難しい可能性があります。
– 天候の変動が激しい場合、農業や輸送業界に影響を及ぼす可能性があります。予測可能性を高めるために、さらに詳細な分析が求められるでしょう。
この分析は、気象パターンの理解や、予測モデルの改善に役立つ可能性があります。
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。