📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEIスコア**: 初期の数日は0.7〜0.8の範囲で変動し、途中で若干の下降を示した後、再度上昇。また、後半にかけて再び下降トレンドが見られます。特に中盤での高いスコア（例: 0.86）と、後半の下降（例: 0.64〜0.68）が顕著です。
– **個人/社会WEI平均**: 社会WEI平均は一般に個人WEI平均より高く、その差は特に7月6日から顕著です。
#### 2. 異常値:
– **異常値**: 7月19日、20日、22日には顕著な低スコアが観察されました。特に7月19日は0.69まで低下しており、この日に何らかの環境的影響やイベント（例えば、天候悪化や社会的不安）があった可能性があります。
#### 3. STL分解:
– **トレンド**: 全体的には開始から10日間ほど上昇基調、その後横ばいを経て下落基調へと変遷。
– **季節性**: 明確な季節性の傾向は見られず、異常データがそれに影響した可能性があります。
– **残差**: 特定の大きな外れ値によって短期間で観測されたスコアの大幅な変動。
#### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**を基に、個人経済と社会基盤に高い相関が見られ、これらがWEIスコアに重要な影響を与えていることが示唆されています。
– 個人WEIと社会WEIの間に強い相関は見当たらず、個人側の変動は社会的要因とは切り離されている可能性があります。
#### 5. データ分布:
– **箱ひげ図**: 総合WEIスコアが全体的に広範囲にわたって分布しており、多様性のあるデータセットであることを示します。中央値は0.75辺りであり、特に7月19日以降に外れ値が多く含まれています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1**が寄与率0.64であり、総合WEIのバリエーションに主要な影響を与えています。これにより、この構成要素が分析における重要な変動要因であると判断できます。これは、複数の要素が複合的に影響していることを示唆しています。
### 総合評価と洞察
データは時間と共に複雑な変動を示し、特に重要なイベントが特定の日を追うことでスコアに大きな影響を及ぼしている可能性があります。特定の異常値や下落は、社会的および個人的な要因の相互作用から生じていると考えられ、この地域における天候状況や関連する社会的出来事が大きく影響することが見受けられます。
この分析に基づき、さらなる詳細分析やイベント・データの関連付けを行うことで、より深い理解が得られるでしょう。これらの変動要因を深く掘り下げることで、未来の計画策定時に対策を講じる材料となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の15日間は、WEIスコアが比較的安定しているが、時間とともに若干の低下が見られます。
– その後、急激な下降があり、その後再び小さな上昇を伴う横ばいの動きとなっています。
– 今後の予測では、線形回帰やランダムフォレスト回帰の方法により、異なるトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中間部分、特に7月20日前後の地点で急激な変動が見られます。この時期に外れ値も観察され、何らかの異常が発生していた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、非常に密集しており、全体的に一定範囲内に収まっています。
– 外れ値は黒い輪郭で示され、スコアが通常の範囲を大きく外れた地点を示しています。
– 予測は異なる色の直線で表され、予測方法によって異なる傾向を示しています。
– 灰色の背景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**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はデータに対し異なる予測を示しており、特にランダムフォレストでは今後の上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に中央付近に集まり、短期間での大きな変動は珍しく、予測の範囲にある程度の一貫性があります。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフを見ると、今後の動向を見極める上で、観測された急激な変動が気になる点です。特に、気候や天気の変化がビジネス活動や日常生活にどのように影響を与えるかを考察する必要があります。
– 予測の不確かさを考慮しつつ、異なる予測手法による結果を比較することで、より確実な戦略を立てることが重要です。連続する不測の事態に備えるために、リスク管理が重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド：**
– グラフは30日間にわたるWEIスコアの推移を示しています。データポイントの多くは0.6から0.8の範囲に集中し、全体的なトレンドは横ばいです。一部にわずかな変動が見られますが、劇的な上昇や下降はありません。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 外れ値は黒い円で示されています。これらの外れたデータポイントは、予測の不確かさが高い範囲に入っている可能性があり、これにより全体のデータセットの信頼性がやや影響を受けています。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。実績値のほとんどがこの範囲内に収まっており、予測の精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが表示されています。全体的に各予測モデルのラインは実績データにかなり近い位置にあり、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰はかなりよく追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 特定のパターンや周期性は示されていませんが、データは概ね均一に分布し、広範な相関が見られないという傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響：**
– データが安定しているため、予測モデルの信頼性に高い自信が持てます。ビジネスや社会的に考慮すべき点は、予測の安定性が長期的な計画や対策に寄与する可能性があるということです。しかし、外れ値が示唆するような急な天候変動や予測不可能なイベントには注意が必要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフは全体として横ばいのトレンドを示していますが、一部で変動があります。特に7月末から8月初旬にかけてWEIスコアが一時的に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは異常値として識別されています。これらは他のデータポイントとは異なる挙動を示しているため、特に注視する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、データの不確実性を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測がありますが、これらは8月のデータポイントから異なる未来の動きを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.75から1.0の範囲に集中しており、高いWEIスコアを維持しています。
6. **直感的な見解と影響**
– 夏季の一時的なスコアの低下は、天候に関連する一時的な社会的影響を示唆しています。この影響は事前に予測されていた範囲内ではありますが、予測の差異を考慮すると意思決定の際に予測モデル間の違いを踏まえた慎重な判断が求められます。
– ビジネスや運営への影響としては、短期的な需要や供給の変動を考慮した対応が必要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、期間全体で大きな上昇や下降は見られず、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているポイントがいくつかありますが、これらは全体のスコアに対して大きな変動を示しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる実際のスコア。
– 赤いバツは予測AIによる予測。
– 黒い円は外れ値。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を表し、グラフの密度が高い部分と思われます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、期間後半に横ばいで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には大きなずれはなく、実績データが予測に収束していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアは密接に関連しており、実績は予測範囲内で推移していることから、AIモデルは妥当であると考えられます。
6. **直感的なインサイトと社会的な影響**
– このグラフから、個人の経済的余裕は短期間で大きく変動しないこと、人々が安定した経済的状態を維持している可能性が伺えます。これにより、個人の消費活動が安定していることが予想され、ビジネスや経済政策の策定において安心感をもたらすでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）において、全体としては0.7から0.9の間で横ばいの傾向があります。
– 予測データ（紫とピンクのライン）は、徐々にわずかな下降トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータプロットにおいて、0.6付近の外れ値が見られます。これらは黒の輪郭で強調されています。
– 他のデータポイントよりも低い位置にあるため、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い実績プロットは時系列における実際の健康状態のスコアを示しています。
– 外れ値は、通常の範囲を超えたデータを識別するための指標として機能しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）それぞれが異なる予測傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは実績に対して異なるフィットを示し、特にランダムフォレストと線形回帰モデルの予測がわずかに異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定範囲に集中しており、予測モデルがその範囲内でデータを捉えていることがわかります。
– 予測不確かさ範囲（灰色）は、実績データがその中に多く収まっているため、モデル精度は高いと推測されます。
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**:
– 一般的に安定しているが、いくつかの外れ値により健康状態が一時的に悪化している可能性があります。
– 予測されるわずかな下降傾向は見逃せない指標であり、継続的な健康改善や異常検知のためのさらなる対策が求められるかもしれません。
– この指標は個人の健康管理に役立ち、ウェルビーイングの向上や健康維持のための計画策定に寄与するでしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として横ばい傾向がありますが、7月中旬に若干の下降傾向が見られます。その後は安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されており、いくつかのデータポイントが全体の傾向から逸脱しています。特に初旬と月末付近で目立つ外れ値があり、これらが心理的ストレスの急激な変動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**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い縁の丸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ており、この範囲内での動きが想定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木回帰の予測線は記載されていないため詳細不明ですが、全体としてランダムフォレスト回帰と似たような水準を予測している可能性があります。
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大きな乖離がないことから、予測モデルは実績に対してある程度適合していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一部の急激な変動や外れ値は気象条件など外部要因による心理的ストレスの変動を示している可能性があります。
– このグラフはビジネスにおいて、気象条件の変動が心理的ストレスに及ぼす影響について警戒する必要があることを示唆しています。特に、健康管理やストレスマネジメントの向上につながる施策が考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初は高いWEIスコアを維持しながらも7月中旬以降に徐々に減少しています。
– 特に、7月25日頃からスコアが低下し、安定していない傾向が見えます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のWEIスコアの傾向を示しています。決定木回帰（ブルー）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫）は低下を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの青いプロットは、異常値として黒い円で囲まれており、特に7月の後半に多く見られます。これは通常の変動範囲から外れており、注意が必要です。
3. **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います。
– 赤い「×」は将来の予測値で、予測モデルがどのように見積もっているかを示します。
– 灰色の範囲は、予測モデルの不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには多少のズレがあります。特に、予測したスコアに比べて、実際のスコアは低下している場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、時間と共に全体として緩やかに下降しており、分布は広がりを見せています。予測不確かさも考慮に入れると、将来的な変動は大きくなる可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**:
– 天気に関連するWEIスコアが低下することは、一部の活動や自治体の自由度に影響を及ぼす可能性があります。スコアがさらに低下するならば、それに対応した対策を検討する必要があります。
– 予測モデルの信頼性を高めること、実績データの変動に即対応できる体制を整えることが重要です。
この情報は、天気に依存する産業や自治体の計画策定に有用であり、特に異常値の検知と迅速な対応が求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体としてはほぼ横ばいですが、期間の途中で若干の変動があります。
– 線形回帰の予測（薄紫の線）は横ばいで、安定したスコアを示しています。
– 決定木回帰（緑の線）は途中で急激に低下し、その後安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示されています。外れ値が多く、実績データと予測データに広範囲なばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の実測値を示します。
– 赤いXは予測モデルの予測値を示しています。
– 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**:
– 実績データと予測データの間にはいくつかの整合性が見られるが、モデルによって予測の動きが異なります。
– 決定木とランダムフォレストの回帰結果は大きく異なる動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体のスコアは0.6から0.8の範囲に集中しており、外れ値が散発的に発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体的に、スコアは安定しているものの、一部のモデルの急激な変化は将来の予測に対する不確かさを示しています。
– 社会における公正性の指標が不安定であることを示唆し、政策決定者やビジネスリーダーが注意を払うべき点を示しています。
– 外れ値や急激な変動は、特定の出来事や状況に対応した追加の分析が必要である可能性を示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 実績値（青い点）は横ばいのように見え、一部にはわずかな上昇が見られます。この期間内でWEIスコアは比較的安定していると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、時間とともに減少傾向を示しています。
– 線形回帰（シアン色の線）は横ばいを示し、決定木回帰（緑色の線）は軽微な波形を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値がいくつか黒い円で囲まれており、これらは突発的な変動を示しています。しかし、全体の傾向に大きな影響は見られません。
– 異常値以外は比較的安定しているため、外れ値発生の原因を突き止めることが有用です。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点が実績値を示し、実際のWEIスコアの時系列変動を視覚化しています。
– シアン、緑、紫の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれの予測が異なる傾向を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲であり、xAI/3σに基づく予測の信頼区間を表しています。
4. **相関関係や分布の特徴:**
– データポイントの密度は中央に集中しており、大きな偏りは見られません。
– 異なる回帰モデルの結果と実績値の間に若干の相関が見られますが、モデルごとに予測の精度やトレンドが異なる点に注意が必要です。
5. **直感的な理解と社会への影響:**
– 実績値の安定性は持続可能性や自治性にとってポジティブな指標であり、短期間で大きな変動がないことは社会的安定を示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の減少傾向は警戒を要し、将来的な対策が必要である可能性があります。
– 異常値の原因解析によって、予測モデルの精度向上や問題発生時の早期対応策が期待されます。
このグラフは、持続可能性や自治性の評価指標としてのWEIスコアが、指定期間内で安定している一方、いくつかの不確実要素を含んでいることを示しています。予測モデルの違いを考慮に入れることで、異なるアプローチによる継続的なモニタリングが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.8から1.0の範囲で推移しており、明確な上昇や下降の大きなトレンドは見られません。ただし、グラフの終盤では一部スコアが急激に低下しています。
– 線形回帰予測は安定していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値の急激な低下が7月下旬から8月初旬にかけて見られ、ここに異常値が多く確認されています。これらは特に注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）のプロットは青色で表示され、予測（予測AI）は赤色のマーカーで示されています。
– 外れ値は黒い丸で示され、異常値として認識されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、そこから逸脱している点は異常と判断する基準かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレストの予測手法が用いられていますが、それぞれ異なる将来的なトレンドを示しています。線形回帰は比較的安定を予想しているのに対し、ランダムフォレストはスコアの低下を予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの多くは0.8から1.0の間に収まっており、ここが比較的安定したパフォーマンスを示す領域と考えられます。急激な低下は、何かしらの外部要因が影響した可能性を示唆します。
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に関する洞察**
– 一般の人々は7月下旬からの急激なスコアの低下に不安を感じるかもしれません。これにより、社会基盤や教育機会の一時的な不足を懸念する声が出る可能性があります。
– ビジネスや社会的観点からすれば、予測モデルの提示する将来像に基づき適切な対策を講じることが重要です。特にランダムフォレストによる低下予測は、リスクマネジメントの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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階でWEIスコアが0.8付近で安定していますが、中頃からやや下降傾向があります。
– グラフ末尾の予測データでは、決定木回帰はほぼ横ばい、一方でランダムフォレスト回帰で緩やかな下降が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアが急に低下している地点が複数あり、大きく顕著にマーキングされています。
– このような外れ値は、異常な気候イベントやデータ収集の問題を示す可能性があります。
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、黒の円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示す範囲です。
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は明確な相関は見られませんが、実績の下降傾向はランダムフォレストによって捉えられているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は全体的に0.7から0.8の間に集中しているが、中盤において0.6付近への広がりが見られます。
– WEIスコアの分布には時間による季節的変動の可能性も考えられます。
6. **洞察と影響**
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）指標が下降していることは、気候やその他の影響が社会的な多様性や共生に影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、多様性や共生の観点から政策や企業の戦略に見直しが必要かもしれません。
– 短期の政策介入が必要であることを示す可能性があります。
このグラフは、天気が社会の共生や多様性に与える影響を視覚的に表すものであり、これに基づいて戦略的な決定が行われるべきです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **周期性とパターン**: 期間中、一定の時間にスコアが高まる傾向があります。特に午前と午後で2つのピークが確認されます。また、7月6日から10日間はスコアが高い時間帯が明確に続いていますが、それ以降は低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **目立つ変動**: 7月18日と7月23日には特に際立った変動があります。7月18日は比較的高いスコアがあったのに対し、7月23日にはスコアが急激に低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色の意味**: 色はスコアの大きさを示しており、緑色から黄色にかけては高いスコアを、青から紫にかけては低いスコアを示しています。特に黄色はピークタイムを示すため、高いスコアの時間帯を特定するのに有効です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別にスコアが変動するため、日中の異なる活動や気象条件がスコアに影響を与えている可能性があります。例えば、午後はスコアが一貫して高い傾向にあるため、特定の気象条件や人間活動が関与している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアはある時間帯に集中して変動します。特に午後の時間帯は高いスコアが観察されやすく、日中に特定の気象パターンが発生している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **季節的な影響**: 夏特有の気象条件がこのスコアに影響を与えている可能性があります。例えば、高温や晴天の頻度が関与しているかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: スコアが高い時間帯は気象に関連するビジネス（例: エネルギー、観光）の活動が活発になるため、ビジネス計画や労働資源の配分に役立つでしょう。
このヒートマップから得られる情報は、時間帯や日付ごとの気象パターンを理解し、最適なリソース配分や計画策定に役立ちます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにデータが分布しており、特定の時間において色が変化しています。具体的に上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、特定の時間帯や日付における変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの中では、特に2025-07-18付近において色が黄色に変わっている部分があります。他の日と比較すると、この部分はスコアが一時的に高くなっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡でスコアの大小を表しています。色が明るくなるにつれ、スコアが高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付（例えば2025-07-01から2025-07-03、2025-07-18）が他の日付や時間帯と比較して特異なスコアを示しています。他の日には比較的均一なスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による分布の偏りが見られますが、全体的には大きな偏りは少なめです。特定の時間帯（主に夜間から早朝）において高スコアが現れやすい傾向があるかもしれません。
6. **直感的インサイトと影響**:
– このヒートマップは特定の時間帯や日付におけるスコアの変化を示しており、例えば気温や天気の変動によって個人の活動や経験に変化が生じる可能性を示唆しています。また、このデータはある条件下での行動パターンの変化を予測するのに役立つかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯や日付に顧客の行動が変化することで、サービス提供の最適化やマーケティング戦略の見直しを行うことが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **日中の変化:**
– 午前中（8時〜10時）と午後（15時〜18時）に色の変化がはっきり見られます。多くの日で午前と午後に異なる色が表示されています。
– 23時近くには特に色の変化が見られ、ここでもトレンドの意識があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部の時間帯や日付（例えば7月6日午後や7月23日）は、他と比べて異なる色を持ち、外れ値と考えられます。
– 特に、7月23日頃から濃い紫に変化する箇所があり、急激な変動を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の変化:**
– 色のスケールは、WEIスコアの強度や頻度を示しており、緑から紫への変遷は状況の変化を示しています。
– ヒートマップ上の明るい色は高いスコアや頻度を示し、暗い色は低いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時間帯を持つヒートマップ形式は、日時間での比較を可能にし、特定の日にだけ発生するパターンを考察するのに役立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– カテゴリ全体で一定の周期性や時間帯に応じたパターンが現れ、特定の日に集中していることが示されています。
– 相関関係として、特定の日付と時間帯（例: 7月23日 23時以降）でのスコアの変動が一貫して見られる。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 日毎のトレンドや特定の時間帯での変動が明確であり、ウェザーイベントや気象条件が特定の時間に集中的に影響を及ぼしている可能性が高いです。
– ビジネスや社会では、特定の時間帯における異常な変動が予測可能であれば、運用計画やリソース配分において有意義な手がかりとなるでしょう。
このデータは、特に午後からの状況変化や、特定の数日間にわたる異常な活動を監視することで、効果的な意思決定や計画策定への洞察を提供します。
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、特定の項目間の相関関係を視覚的に示しています。それでは、以下の各ポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示すため、直接的な時間的トレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外部の急激な変動や外れ値といった特徴は、ヒートマップでは視覚的に表現されません。しかし、相関が非常に低い場合や負の相関が見られる場合には特異な関係性を示すことがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、相関係数を示しています。赤系の色は正の相関を、青系の色は負の相関を示します。色が濃いほど相関が強くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目間の相関関係を把握することで、異なる条件や要因が当該指標にどのように影響を与えるかを検証できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI（公平性・公正さ）」が比較的強い正の相関を持っているようです（相関係数はそれぞれ0.89、0.87）。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（自由度と自治）」は、他の多くの項目と低い相関を持っています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 社会的な公平性や公正さは、全体的なWEIの向上に寄与する可能性があります。これは政策決定や社会施策の重点を示唆しています。
– 個々の心理的ストレスや経済的な余裕が、他の項目とどのように絡んでいるかは、特定の社会的アクションがどの集団にどのような影響を与えるかを理解するために重要です。
このヒートマップを基に、政策立案者や社会的役割を持つエンティティは、特定の問題領域を特定し、それらに焦点を当てた効果的な対策を立案する可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリのWEIスコアの分布を異なるタイプ間で比較しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降トレンドは見られませんが、各WEIタイプ間でスコアの範囲が異なります。
– 一部のWEIタイプは全体的に高いスコア（右側）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は複数のWEIタイプで観察されており、それらは箱の外に点として示されています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」で顕著です。
– 急激な変動は個々の箱ひげ図のヒゲ（上下に伸びる線）の長さからも確認できますが、「個人WEI（経済状態）」は比較的広いヒゲを持ち、バリエーションが多いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスの範囲はスコアの四分位範囲を示しています。中の線は中央値を示し、特定のWEIタイプでは中央値が高くなる傾向があります。
– 色は異なるWEIタイプを区別し、それぞれの分布の違いを視覚的に理解しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本グラフは時系列データではなく、カテゴリごとの比較を行っているため、直接の関係性はありません。しかし、異なるWEIタイプの分布特性を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を直接示すグラフではありませんが、箱ひげ図の高さや幅の違いから、いくつかのWEIタイプが他よりも一貫したスコアを持っている可能性がわかります。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（自由度と治）」と「社会WEI（公平性）」が一般的に高めのスコアを示しており、これらの領域が比較的良好であることを示唆しています。
– 外れ値が多いタイプは、個々のケースで変動が大きいか、外部要因の影響を受ける可能性があります。
– 業界や地域によってWEIスコアが異なるため、ビジネスや政策において特定のカテゴリに注意を払うことが重要です。特に分布の広いカテゴリはさらなる調査が必要かもしれません。
これらの分析は、このグラフから得られる初見の洞察であり、詳細なデータ分析を行うことでさらに具体的な結論を導くことができます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフの分析とその視覚的特徴から得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフを見ると、最初は上昇し、その後徐々に下降していることがわかります。このことから、評価期間の前半で天気関連の指数が改善し、後半で悪化した可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」グラフでは7月17日頃に急激な変動があります。この日を境に指数が大きく下降しています。
– 「Residual」グラフも同様に、この期間に大きな変動を示しています。このことは、予期せぬ要因が指数に影響を与えたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」プロットは、実際に観測されたデータを示しています。
– 「Trend」プロットは、全体のトレンドを捉えたもので、長期的な増減傾向を示しています。
– 「Seasonal」プロットは、周期的な変動を示しており、短期的な上昇と下降のパターンが見られます。
– 「Residual」プロットは、観測値からトレンドと季節要素を取り除いた後の残差を示しています。異常な動きが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」データは、トレンドと季節的要素を合わせた総合的な変動を反映しています。
– 季節的要素とトレンドは、個別に見ると一貫性のあるパターンを示し、Residualは予期せぬ変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性が顕著で、これらが観測データの主要な変動要因であることを示しています。
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**:
– 直観的に、このデータは大きな降水量や気温変動などの天候異常が発生した可能性を示唆しています。このような変動は、農業やイベント計画に影響を及ぼす可能性があります。急激な下降は、社会に不安をもたらしたり、特定の経済活動に影響を与えたりするかもしれません。
この分析から、突然の天気変動に対する対策が重要であることが分かります。
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STL分解グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド要素を見ると、全体的に上昇し、その後下降する形を描いています。7月の初めから7月中旬にかけて増加し、それ以降は下落しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測された値では、特に目立つ急激な上昇や下降は見られませんが、7月中旬以降にかけて変動性が高まっているように見えます。
– 残差を見ると、7月中旬に比較的大きな負のピークがあり、これは予測された動向と大きく外れた時期を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測されたデータは実際の測定値です。
– トレンドは長期的な動きを示し、シーズン要素は周期的な変動を捉えています。
– 残差は観測データからトレンドと周期成分を引いたもので、ノイズや不確定要素を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとシーズナル成分がどのように観測データに影響しているかを定量的に分解しています。シーズナル成分は、全体の動きに小さな波を与えているだけで、トレンドが支配的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– シーズナル成分の振幅はそれほど大きくなく、日々の気温変動などに起因する可能性があります。
– 残差の分布により、不規則な変動が確認でき、これはモデルでは説明しきれない短期的な変化を示します。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、7月上旬の安定した増加に安心感を持つかもしれませんが、その後の下降傾向は懸念材料となる可能性があります。
– ビジネス面では、天候が活動に影響を与える産業において、予測精度向上のためにトレンドや周期性を考慮することが重要です。例として、農業やイベント開催などが挙げられます。
この分析により、気象データの時間的なパターンが理解され、将来的な予測や計画に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察：
1. **トレンド**
– **Trendプロット**を見ると、30日間を通じて全体的に緩やかな下降傾向が見られます。初期に上昇し、その後は下降を続けています。このことは、期間を通じた基調の変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residualプロット**では、特に7月13日以降に急激な変動が見られます。この変動は、予期せぬ要因が一時的に影響を与えた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observedプロット**は実際に観察されたデータで、全体的なパターンを視覚化しています。
– **Trendプロット**は、データの基本的な長期的な傾向を示しています。
– **Seasonalプロット**は、周期的な変動を示し、定期的なパターンが存在することを意味します。
– **Residualプロット**は、観測データとトレンドおよび季節成分から生じる不規則な変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 季節性と残差の変動が観測データに影響を与えていることが分かります。特に季節性は一定の間隔で変動しており、残差は周期性を示さない不規則な変動です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドは緩やかな下降、しかし季節成分があるため、一部で一時的な上昇が観察されます。残差は予測不能であるが、データの変動要因として重要です。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 気象に関連したデータであれば、例えば気温や降水量の変化が考えられます。下降トレンドは、もしかしたら気温の減少や天気の悪化を示唆するかもしれません。このような天気の変動は、農業やアウトドア活動、旅行業界などに影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは、特定の気象要因の変動を視覚化しており、その影響を様々な視点から分析することで、実用的な洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– データ全体は特定のトレンドを示しておらず、各プロットはランダムに分布しています。特定の方向への上昇や下降のパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に目立ちません。プロットは比較的均一に分布しており、大きな変動は観測されていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 散布図上の各点は、主成分分析による第1主成分と第2主成分の値を示しています。横軸（第1主成分）は寄与率が0.64と高く、データの大部分の変動を捉えていますが、縦軸（第2主成分）は0.12の寄与率で、追加情報の一部を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間の明確な関係や周期性はこのグラフでは示されていませんが、一部のデータが密集していることから、特定の気象条件間に関連がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の分布は主に無相関です。分布は正規分布に近い形をしており、大きな偏りは見られません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 気象データの主成分は、特定の気象要素が他の要素に与える影響を最小限に抑えつつ、全体の変動を捉えるために利用されます。この分析は、気候パターンを把握し、異常気象の予測を行うのに役立つでしょう。
– 例えば、農業では作物の生育期間における天候変動を把握し、災害対策を講じるための指針として機能します。また、エネルギーセクターでは、気象条件に基づく需要変動の予測に役立ちます。
これらの洞察は、気象学だけでなく、経済活動や生活の様々な側面で計画と対応を最適化するために重要です。
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。