📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果は以下の通りです：
1. **時系列推移と全体のトレンド**:
– **総合WEIスコア**は、7月初旬に比較的高い水準から始まり、7月中旬にかけて段階的に上昇、その後後半に急落するトレンドを示しています。それは特に7月19日以降に顕著で、最終的に大幅な下降を示しています。このような急激な変動は経済や社会的要因、特に異常気象に起因する可能性があります。
– **個人WEI平均**も同様に、7月初旬に上昇、7月中旬以降に大きく下降しています。
– **社会WEI平均**は全体的には高水準を維持するものの、一部の期間では低下する傾向を示しており、特に7月初旬と後半に大きく変動しています。
2. **異常値の検出と影響要因**:
– 異常値は主に7月2日から19日にかけて頻繁に現れており、これは外的ショック（例えば、自然災害や重要な社会的イベント）が背景にあることが考えられます。
– 特に7月19日の異常値連続発生は、持続可能性や共生、多様性などの社会的条件の急激な変化と関連している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– データの全体的なトレンドは持続的な社会的支援構造による安定を示していますが、7月末に急激な下降が確認され、それは予期せぬ外的要因に対する脆弱性を示唆している可能性があります。
– 季節的要因は、気象や社会イベントに関連して変動していることが考えられますが、その影響は限定的であるように見えます。
4. **項目間の相関とその意味**:
– 社会基盤や持続可能性のスコアは、その他の項目との相関が強く、特に経済的余裕や健康状態に影響を与えていることがわかります。これは、社会の安定性が個人の生活状況を左右することを示唆しています。
5. **データ分布のばらつきと中央値**:
– 総じてWEIスコアの分布は予測可能な範囲内にあり、一部外れ値が存在するものの、全体的なばらつきは限定的です。しかし、7月後半の大きなスコアの低下は異常値として注目すべきです。
6. **主要な構成要素 (PCA)の寄与率**:
– PC1が64%の寄与率を持つことから、最も重要な要因は個別の経済的余裕や健康状態であり、これらがWEIスコアの最も強いドライバであると言えるでしょう。PC2の12%は、持続可能性や社会的多様性の保証を補完的に示唆しています。
まとめとして、7月を通じてのWEIの推移は社会的および環境的な要因に強く影響を受けた可能性があり、特に後半の急激な下降は異常気象や重要な政策変更といった外的要因に起因している可能性があります。社会の安定性を保つためには、これら要因の変化に対してより迅速な対応策が必要であると考えられます。
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:
データ解析の専門的な視点から、以下にグラフの視覚的な特徴とそこから得られる直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**
– データは二つの主要な期間に分かれているようです。2025年初頭から9月中旬までと、2026年中頃の部分です。
– 2025年のデータは、全体として若干の下降傾向を示しているように見えます。
– 2026年のデータは、やや増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの異常値が目立ちますが、多くは主要なクラスタからそれほど大きな逸脱はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は「実績AI」、緑は「前年比較AI」を示しており、異なる予測モデルが使われたデータの比較が行われています。
– それぞれのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が別々に示されています。
– グレーの影は「予測の不確かさ範囲」で、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**
– 実績と予測が時系列で比較されており、モデル間のリニアリティや予測精度を視覚的に確認できます。
– 2025年のデータについては予測が実績と近い結果を示しており、モデルの信頼度を判断する材料になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は、特定の期間に集中しています。各予測モデルが示す点の配置が密な場合、一般にそのモデルの予測が安定していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として見ると、2025年の実績と予測の精度が比較的高いことは、モデルが今後も有用である可能性を示しています。
– ビジネスや社会に対する影響として、天気関連のサービスや生産活動の予測において、実績と予測の近似は具体的な意思決定に寄与するでしょう。
このグラフから、主に天気のパフォーマンス指標であるWEIスコアの推移を効率的に予測するために使用される様々なモデルの成果を理解することができ、戦略的な計画に役立てることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– グラフには2つの明確なデータ期間が存在します。最初の期間（青色で表示された実績AI）は、2025年7月から始まり、8月にかけて緩やかな下降トレンドを示しています。次の期間（緑色の前年データ）は、2026年3月以降で、比較的安定しています。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 最初の期間には、数値が急激に下がる外れ値がいくつか含まれています。特に7月初めから8月までです。
– 紫色の線による予測範囲が最初の期間において、観察されるデータの下降を示しています。
3. **各プロットの意味:**
– 青色のプロットは、実際のデータ（実績AI）を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、比較のために用いられています。
– 異常値は太い黒の円で示され、通常の範囲外であることを示しています。
4. **時系列データの関係性:**
– 2025年のデータと2026年のデータは、異なる境界で示されています。それぞれのデータセットには明らかな異時期性と異なる変動パターンが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 2025年のデータセットは一貫して下降トレンドを示し、2026年のデータは比較的安定した値を示します。異常値の存在が確認できますが、データ全体としては規則的に分布しています。
6. **直感的な感想と影響:**
– このデータから、人間はまず、2025年のデータの突然の下降に注目するでしょう。これは、気象条件による影響か、予測AIのパフォーマンスの不安定性の可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、天候に関連する予測AIの改善が必要であること、また前年の状況に戻ることが期待されることが考えられます。特に、予測モデルを見直し、異常値の発生原因を特定することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月〜2025年10月）は、スコアが0.6から0.8の間で大きな変動があり、横ばいのトレンドが見られます。
– 2026年6月以降は0.8付近で安定しており、明確な上昇トレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には外れ値が見られますが、2026年には外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績を示し、密度高く配置されています。
– 赤の×印は予測で、図に明確に出ていないため、予測の精度を考えるべきです。
– 緑色の点は前年の実績で、一貫性のあるスコアが見られます。
– 紫色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示し、2025年9月には明確なズレが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較から、実績は前年のスコアに似ているが、若干の変動があります。
– 予測と実際の実績の間にはギャップがあり、予測手法の再検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は過去のデータとよく対比され、年度によって安定性が増加している印象です。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– データは徐々に安定しつつあり、気候変動などの影響を受けにくくなっている可能性があります。
– ビジネスへの影響として、天候依存のビジネスは安定期に入ることが考えられます。
– また、外れ値の削減が予測システムの改善に結びつく可能性があります。
全体的に、2026年には安定した気候のモデルが見えてきており、異常気象の影響をより正確に予測できるようになることが望まれます。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月-9月）には、実績AI（青い点）が安定して0.8付近で推移しています。一方、右側（2026年6月-8月）に、前年（比較AI）のデータ（緑色）が0.6付近に密集していることが見られ、前年より若干低下した可能性があります。
– 線形回帰（灰色の線）や決定木回帰（紫色の線）も横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIで見られる異常値（黒い円）は、他のデータと密集しているため、特に目立った外れ値とは言えませんが、分析の際には注視が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、ラインは予測アルゴリズムの異なるメソッド（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。
– 緑の点は前年の同時期のデータとして比較用に配置されており、昨年との比較分布が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の範囲（灰色の背景）は、実際のデータと予測の信頼区間を示しており、モデルの信頼性を表現していると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、他の回帰モデルとは異なる挙動を示しており、異なるパターンを捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年のデータ間で若干の差異があるように見えますが、全体としては顕著な周期性や相関関係は見受けられません。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフからは、年度ごとのWEIがある程度安定して推移していることが視覚的に伝わります。しかし、前年に比べると若干の下降が見られるため、WEIの改善策を検討する必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的余裕の減少が消費行動に影響を及ぼす可能性があります。また、予測に基づく戦略の見直しも重要となるでしょう。
全体として、WEIスコアは比較的安定していますが、前年との変動に注意を払い、戦略を適時に修正することが求められる状況です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには大きく2つの期間があり、最初の部分ではスコアが比較的一定で、後半で急上昇しています。
– これは健康状態の大幅な改善または測定に何らかの変更があったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、スコアの近くに異常値が複数あります。これらは外部要因や測定エラーを示している可能性があります。
– 一貫したスコアの上昇または下降は見られませんでしたが、後半でデータが急上昇しています。
3. **要素の意味**
– **実績（青）**: 測定された個人の健康状態を示しています。
– **予測（赤）**: ミスマッチが見られることから、予測が実績と一致していない時期があります。
– **前年（緑）**: 最後のプロット周辺に過去の測定データがありますが、現実と歴史的データ間にギャップがあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各時系列は異なる期間を示しており、予測モデルと実測データの差異が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は初期に集中し、後半になるとばらつきが増えています。これは、環境要因やその他の健康状態に影響する要因が増加した可能性を示しています。
6. **人間の直感と社会的影響**
– 初期の安定した時期と後半の急激な変化は、生活スタイル、環境、または健康への介入があった可能性を人々に連想させます。
– ビジネスや社会においては、健康改善に向けた新たな投資や戦略の見直しが必要とされています。
### 結論
このデータからわかることは、健康状態が時間と共に大きく変化しているため、戦略的な介入や改善策が適用された可能性があります。特に、個別化されたケアの必要性や測定の精度向上が考慮されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– プロットは期間の初期（2025年7月）に集中的に表示され、その後はデータが途絶え、最後の方でまた集中して記録されています（2026年3月以降）。この中断はデータの収集に問題があったか、ストレスの記録が途中で停止したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績（青い点）の中で、黒い円で示された異常値がいくつか見受けられます。これらは他のデータポイントから明確に外れており、特異なストレス状況を表す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青い点）**: 実際に測定された心理的ストレスのスコア。
– **予測データ（×マークと紫色の線）**: 異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測されたストレススコア。
– **異常値（黒い円）**: 通常のスコア範囲を大きく外れたデータポイント。
– **前年の比較（緑の点）**: 前年の同時期のストレススコア。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対する予測データは、特に初期の期間において実績と予測の間にズレがあることを示しています。特に異なる回帰手法の予測結果が重なっておらず、解釈が難しい部分があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は密集していますが異常値が散在しているため、外れ値を除いて正規分布に従っているようには見えません。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**:
– 人々はストレスパターンに基づいて、特に特定の天候条件や時期においてストレスが増える可能性があることを直感的に感じ取るかもしれません。
– 企業では、このようなパターンを考慮してストレス管理策を検討し、従業員や顧客のメンタルヘルスサポートを充実させることが重要です。
全体として、このグラフは心理的ストレスの動向を予測し、異常を検出するための有用なツールとなりますが、データの途切れや外れ値に注意が必要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇トレンドと下降トレンドは見られませんが、特定の期間に集中的にデータが存在しています。最初のセクション（2025年7月から8月）はほぼ横ばいで、その後のセクション（2026年3月から7月）も横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間（2025年）のデータにいくつかの異常値（黒い輪郭）が散見され、通常のデータ範囲から外れています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年データです。紫色の線はランダムフォレスト回帰を表していますが、異常値の存在もあり、予測と実績が一致していない様子が伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータポイントが分断されているため、前年のデータが将来の予測および実績にどのように関与しているかの直接的な関係性はグラフからは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に密集している期間において、データは広がりが少なく安定している様子が見受けられ、一部の期間で相関が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、特定の期間における安定したデータの認識と、それに伴う予測モデルの調整が必要な可能性を示唆しています。異常値の存在が予測の精度に影響を及ぼす可能性も考えられ、これに対処することが求められます。ビジネスや社会への影響としては、これらのデータがさらに予測精度を高めるための検討事項として重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AIの青い点）は比較的高いWEIスコアを示していますが、時系列の進行に伴い一定の変動が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果では、線形回帰（青線）は安定して横ばい、決定木回帰（紫線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部外れ値が存在し、実績AIのデータポイントが予測モデルの範囲を超えるケースも見受けられます。特に異常値として黒い輪がついた点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績AIのスコアを表しています。
– グリーンの点は前年の比較AIを示し、時期が異なるため、時系列上での明確な比較は困難です。
– 灰色の帯は予測のブレが予想される範囲を示しており、ここに収まらないデータが外れ値に該当します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのスコアと各回帰モデルの予測との間に相関が存在し、特に線形回帰と実績の間には比較的一致がありますが、決定木回帰では乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測モデルの間での相関はあるものの、変異が大きく、特に重大な変動を見逃さないための外れ値の分析が重要です。
6. **人間への直感と社会への影響**
– 表面上のトレンドでは大きな変動はないものの、外れ値としての異常を考慮すると、体系的な不公正要因の発生の兆候として解釈が可能です。
– ビジネスでは、特定の期間における不公平性の増加を抑制するために、異常値の原因分析と対応策が求められます。
– 社会的には、気候の変動が社会的公平性に与える影響を継続的にモニタリングし、政策決定に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフからは、予測モデルの精度向上と外れ値の深掘りを通じた社会的公平性の確保が重要であるという洞察を得られます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の「実績（実績AI）」データは0.8付近を中心に横ばいしています。
– 「前年（比較AI）」のデータは約0.9で安定しています。
– 「予測（線形回帰）」は横ばい、「予測（決定木回帰）」は下降トレンドを示し、「予測（ランダムフォレスト回帰）」も横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される「異常値」は初期に集中的に見られますが、時間の経過とともに見られなくなります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は過去の「実績（実績AI）」を示し、全体として安定しています。
– 緑の点で示される前年データは、安定した高スコアを持っています。
– 予測モデルの線（色つきの線）は、異なる予測手法による未来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは一貫しており、前年のデータと比較して若干低いですが安定しています。
– 各予測モデルは異なる動きを示しており、特に決定木回帰が下降を予測していることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、前年データと緩やかな相関があると考えられます。
6. **直感と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、前年のデータと比べて少し数字が低く、実績値が安定していることから、持続可能性の取り組みが継続していると理解できます。
– ビジネスや社会においては、安定した実績を背景に、予測のうち特に下降トレンドを示すモデルに留意する必要があります。持続可能性の向上に向けたさらなる施策が求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– データは年度の開始から約1/4の期間にわたって実績が記録されており、そのスコアは約0.8で安定している様子が伺えます。
– 線形回帰による予測は緩やかに下降していますが、全体としては大きな変化がなく安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に異常値として強調されているプロットがいくつかありますが、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。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績データ、緑は前年度データ、紫・ピンクは異なる回帰モデルによる予測です。
– 異常値とされるデータポイントは、青のプロットの中で黒い円で囲まれており、一般的なトレンドから外れていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測のデータが重なっている部分が多く、特にランダムフォレスト回帰の予測は実績とほぼ一致しています。
– 前年度のデータは現在のデータよりも均一に分布しており、直近の変動が異なる様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアは0.8付近で保たれていますが、前年度のデータはやや下の0.6付近に集中しています。
– 相関としては、実績と過去のデータが比較的近い範囲にあるため、変化は少なめですが特定の要因による変動が示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– データの安定性から、現行の社会基盤や教育機会が安定していることが伺えますが、少しの下降傾向は注意が必要です。
– ビジネスや社会においては、異常値や下降傾向の原因を特定し、改善策を講じることでより効果的な改善が期待されます。
– 特に教育機会を増やす施策は、長期的な安定と向上に寄与する可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、安定性を維持する一方で、予防的な対策を考慮する必要性を示唆しています。
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
– **初期トレンド**: 2025年7月からしばらくは実績データ（青）が一定範囲内で動いています。しかし、特定の方向性が見られず、横ばいの様相を示しています。
– **後期トレンド**: 2026年3月以降にデータが増加傾向を示しています（緑のプロット）。この部分では、データの集中度が高くなっており、より一貫した上昇トレンドが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 青の実績データに異常値（黒丸で強調）が見られ、それが通常の範囲外に位置しています。
– **急激な変動**: 特に2025年9月付近で、予測方法により異なる方向性（緑、青、紫の線）が確認でき、大きな変動が発生したことを示しています。
### 3. 要素の意味
– **色とマーカー**: 青は実績データ、緑は前年度データ、紫と青線が異なる予測手法を示しています。この色分けとマーカーは、それぞれ異なる情報を視覚的に明瞭に示し、どのような予測手法が使われたかを判断するのに役立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と予測の比較**: 実績データと予測データに基づく明確な数字のギャップがあります。予測モデルによりばらつきがあり、長期的には予測データが実績データと一致しない可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **2026年への傾向**: 2026年のデータはかなり集中していますが、全体の相関性は低いように見えます。これは、予測モデルが改善されることにより、前年度と比べて相関性が高まる可能性があることを意味します。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– **安心感とリスク**: 初期の不安定な実績データに対し、後期の安定した上昇トレンドは安心感を与える一方、予測モデルのばらつきがリスクを示唆しています。ビジネスや社会政策の観点では、より安定した予測を基にした計画が必要とされるでしょう。
このグラフは、個々の変動や予測に対する信頼性を考慮し、より良い意思決定をサポートするための視覚的ツールとして非常に役立ちます。また、それらの背景には社会的・環境的な要因が大きく関与しうることを示しています。
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:
この時系列ヒートマップの解析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降トレンドは観察されません。しかし、一日の中での変動が確認できます。
– 時間帯に応じた周期性が見られ、これは特定の日や時間帯で繰り返されるパターンを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例：7月18日）に明るい黄色が見られ、これが急激な変動もしくは外れ値である可能性があります。
– 日付によっては暗い紫色が現れ、これは低いスコアを示し、異常と見なすことができます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示します。
– 密度には明確なパターンは表示されておらず、特定の時間帯に集中している様子が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間を追うと、日中の時間帯において色の変化が見られます。これは日中と夜間でのスコアの変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の日または時間帯において、色の変化が集中的に見られ、これは日常的なパターンとして解釈できる可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このヒートマップから、特定の日や時間の特異性が視覚的に捉えられます。
– これにより、特定の時間や日に焦点を当てて異常気象やその影響を分析することが可能です。
– ビジネスや社会において、例えば農業やエネルギー消費に対する適切な対策を取るために活用できるでしょう。
全体として、このグラフは特定の時間帯での天候の変化を視覚的に把握しやすく、異常気象やその潜在的な影響を理解する助けとなります。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見ると、色の変化に周期性が見られるかは不明確です。ただし、特定の時間帯（午前8時から10時、および午後3時から5時）に色の変化が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月25日の午前8時、および午後3時ごろに非常に濃い紫色のプロットが見られ、これらは低スコアの外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEIスコアの強さを示しており、緑から黄色への変更はスコアの向上、紫色は減少を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯にスコアが低下することが多いため、天気やその他の要因が時間帯毎に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の時間帯に集中し、特に目立った周期性や持続的なトレンドは確認できませんが、午後の遅い時間帯と早朝に異常値が多いことが特徴です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的には、特定の日や時間に何らかの要因がWEIスコアに強い影響を及ぼしていることが示唆されます。気温や降水量の急変が考えられるかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯での活動計画に注意が必要になり得ます。たとえば、スポーツイベントのスケジュール調整や、交通等の計画に影響を与える可能性があります。
このグラフの情報を深く掘り下げ、具体的な原因を調査することがさらなる洞察を生む可能性があります。
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:
このヒートマップは、特定の期間にわたる天気に関連する「社会WEI平均スコア」の変動を示しています。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時間（午前、午後、夜）ごとに特定の日付範囲でのパターンが見られます。特に7月6日から7月22日まで、主に午前8時から午後4時にかけてのスコアが0.75以上の緑色から黄色の範囲にあります。
– 7月19日以降、スコアは低下する傾向が見られ、特に7月22日と7月23日は顕著に低いスコア（紫色）となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが急激に変動しているのは、7月19日以降の期間です。特に7月22日と7月23日に低いスコアが記録されており、この期間が外れ値的に目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。緑から黄色の範囲は比較的高いスコア、紫は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に午前と午後の時間帯は、似たようなスコアのトレンドを示しており、似た天気条件や社会的状況が影響を与えている可能性があります。
– 時間帯によって顕著な変動は見られず、日ごとの変化が主な要因として作用しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の緑色から黄色のスコアは、一貫性のある状況を示している可能性がありますが、急激に紫色のスコアが出現することから、特定の外部要因や異常が影響していると考えられます。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**:
– 7月19日以降の急激なスコア低下は、異常な天気条件や社会的イベントを示唆し、影響があった可能性があります。
– この期間の変動は、気象業界や社会経済に対する影響を測定する上で重要であり、予測モデルの精度向上や適応策の開発に利用できるでしょう。
この分析は、さらなる詳細な調査やデータと組み合わせて、より具体的な施策や理解を生む助けになるでしょう。
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:
このヒートマップは、天気に関連するWEI項目間の相関関係を示しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものには、時系列データとしてのトレンドは示されていませんが、高い相関関係に基づいた一貫性やパターンを見つけることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.25以下や0.85以上の相関値は目を引きますが、外れ値ではなく低/高相関に過ぎません。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤色に近いほど、正の相関関係が強く、濃い青色は負の相関関係を示します。
– 例えば、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」の間には非常に強い正の相関があります（0.94）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしてではなく、各項目の相互関係を直感的に理解するための表現です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見て、個人の「心理的ストレス」と「健康状態」にはやや正の相関が見られます（0.58）。
– 社会的要素、特に「公平性・公正さ」に関連する相関は他の要素とも比較的強い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、社会的な要素が強く結びついていることがわかります。これにより、政策決定に関して社会的平等や偽装が重要であることが示唆されます。
– ビジネスや社会的影響としては、社会的バランスを考慮した政策やプログラムが、社会全体の幸福度や効率性に影響を及ぼす可能性があります。
このヒートマップは、天候が社会行動や個人の健康状態に与える影響をより深く理解するための基礎を提供しています。特に、高い相関は、特定の指標が一緒に改善されたり悪化したりする可能性を示しています。
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、天気カテゴリにおけるさまざまなWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に、グラフの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**:
– WEIタイプごとのスコアの中央値には、明確な上昇や下降のトレンドはありません。ただし、異なるWEIタイプ間でスコアのばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます（例: 個人WEI (心理的ストレス)、社会WEI (共生・多様性・自由の尊重)など)。
– 特に、個人WEI (心理的ストレス)では下方の外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の高さはデータのばらつきを示し、中央値を境に上位と下位の50%のデータが示されています。
– ひげの範囲は、1.5倍の四分位範囲内のデータを示します。それを超える値が外れ値としてプロットされています。
– 色は各WEIタイプを区別するために使用されていますが、特定の意味を持つとは限らないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは期間全体を通してのWEIスコア分布を示しているので、時系列的な変動は直接見られません。ただし、各タイプの比較はできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりはWEIタイプごとに異なり、個人WEI (心理的ストレス)などではより広い分布と外れ値が目立ちます。
– 総じて、ほとんどのWEIタイプの中央値は0.7から0.9の範囲内にあります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、特定のWEIタイプにおいてよりストレスや不安が高い可能性が示唆され、政策的な介入が考慮されるべき領域であることを示唆しています。
– 社会的なWEIタイプでは、比較的安定して高いスコアが得られており、これは社会的な要素がしっかりと統制されていることを示唆しているかもしれません。
このグラフは、異なる分野のWEIスコア分布を一見して理解できるツールとして、政策決定や改善戦略に役立つ情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフはPCAの散布図であり、具体的な時間軸の変化を見ることは難しいですが、第1成分と第2成分の空間上でデータ点が広がっています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの上部および下部に数カ所、明らかに他の点から離れた点が見られます。これらは外れ値として特定される可能性があり、異常気象や特異な条件の反映かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 点の密集度が異なる箇所があります。中央付近には多くのデータ点が集まっており、これが通常の気象パターンを示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**
– 時系列データは明示されていませんが、PCAによって整理されたデータ間の潜在的な相関関係やパターンが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な直線的相関関係は見られませんが、データは比較的広くバラついており、天気の要因が複雑に絡み合っている可能性を示しています。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**
– 気象データに基づく分析であるため、この分布が地域や特定の条件下での気候の多様性を反映している可能性があります。例えば、不規則な分布や外れ値が特に異常な天候イベントを示していると考えると、気候変動や極端な天候に対する警戒が高まるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、異常気象の頻度が増加している場合、それに対する適応策や備えが重要になるでしょう。農業や建設業、輸送業など天候に依存する産業は、リスク管理を強化する必要があるかもしれません。
このPCAの結果解釈には、具体的なデータ内容や背景情報が求められ、より詳細な分析には専門的な知見が必要です。
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。
