📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下の分析は、提供されたWEI（Well-being Index）スコアデータに基づいて、データセットの全体的な傾向、異常、パターン、および潜在的な解釈を示しています。特に、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、および詳細項目について、言及します。
### データの主要な傾向とトレンド
– **全体トレンド**: 総合WEIは、データ収集開始から数日間強い上昇トレンドを示し、その後比較的安定した値を維持し、一部の期間である種の揺れ動きがあります。しかし、7月19日以降、明確な下降トレンドが現れ、多くの日で急激な低下が認められます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様のトレンドを示しますが、社会WEI平均はより変動が激しく、特に数値が高い期間が何度か観測されます。
### 異常値の分析
– いくつかの異常値が日付別に特定されています。たとえば、2025年7月19日から20日にかけて、総合WEIが急激に低下しています。この期間の異常値は社会情勢や大規模なイベント、例えば経済的損失や大規模気象災害といった外部要因に起因する可能性があります。
– 2025年7月6日には複数の高い異常値が検出されており、これは短期的なポジティブな変化、社会イベントあるいは経済的発展によるものと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**（季節性、トレンド、残差）を行った場合、長期的なトレンドとして、データ初期に向かってWEIのわずかな上昇と、後半に向けた減少傾向が見られることが考えられます。
– 季節性パターンが検出されれば、それは週末や特定の月周期（例えば給与支払日や月末）の影響を指示することがありますが、今回は短期間のデータにつき、明確な季節性を示すのは困難です。
– 残差成分には、予測不能な外的影響やランダムな変動が含まれます。
### 項目間の相関
– データが相関ヒートマップから引き出されたことが前提であれば、**個人WEI**と**社会WEI**の間に中程度の正の相関が見られるでしょう。経済的余裕が高いと、健康状態や心理的ストレスも安定しているというパターンです。
– **経済的余裕**と**健康状態**の間の相関は、個人の幸福度に対する経済指標の重要性を示唆します。
### データ分布と箱ひげ図
– 各WEIスコアのばらつきを見ると、個人WEIおよび社会WEIのばらつきは比較的広い可能性があります。中央値周辺に多くの値が集中しつつも、外れ値が存在することが箱ひげ図で示されます。
– これは、特定の突発的事象がWEIの増減に大きく作用していることを示唆します。
### 主な構成要素（PCA）
– PC1（主要な構成要素1）は全体変動の約64%を説明し、PC2は12%を説明しています。これは、WEI変動の多くが一つか二つの強い要因に起因することを示しています。これらの要因が具体的にどの要素に対応するかを知るためには、更に詳細なPCA結果の解釈が必要です。
全体として、このデータはWEIスコアに常に影響を与えている特定の経済的、健康的、心理的要因を識別し、それを効率的
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:
## グラフ分析の洞察
### 1. トレンド
– **初期の期間 (2025年7月〜9月)**:
– WEIスコアは0.6から0.8の間で推移しており、横ばいの傾向が見られます。
– **その後 (2026年5月以降)**:
– WEIスコアが0.7付近に密集しており、この期間におけるスコアはより狭い範囲に収束しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値 (左側の青いプロット)**:
– 異常値がいくつか観測され、これがデータのばらつきに寄与している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (青色)**: 実際のデータに基づくスコア。
– **予測 (赤色のバツ印)**: 予測データ。
– **前年 (緑色の円)**: 前年の実績データとの比較。
– **予測の不確かさ範囲 (灰色の陰影)**: 予測の信頼区間。
– **線形回帰などのモデルによる予測**: ラインが示すように、異なるモデルによる予測が異なる傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在の実績と前年の実績を比較することで、予測モデルの精度が評価できます。前年からの変化がモデルの改善に役立つかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値によってWEIスコアの分布が広がっている箇所がありますが、後半ではデータがより集中しています。これは精度の向上やデータの安定化を示唆している可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフは、最初は変動があるものの、時間の経過とともにデータが安定している印象を与えます。これは、気象データに関する予測モデルが時間と共に改善されている可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、気象予報の精度向上は農業や物流、エネルギー産業など広範に渡る分野において効率性を高めることが期待されます。
以上の点を考慮すると、このグラフは予測モデルの改善プロセスを示しており、異常値の管理と予測精度の向上が今後の課題であることが示唆されます。
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:
以下の観点から、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 左側の期間では、WEIスコアがやや下降していますが、ある程度の変動があります。
– 右側の期間（次の測定期間）では、WEIスコアが低い状態から開始し、やや安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにいくつかの外れ値（黒い円）が見られますが、大部分はグレーの範囲内に収まっています。
– 急激な上昇や下降は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 外れ値は個別に強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去データが並行してプロットされていますが、右側のデータポイント間の直接的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ期間内に多くのデータが集中しており、実績と前年のデータは大まかに似た分布をしている可能性があります。
6. **人間の直感と影響**:
– WEIスコアが期間を通じてやや下降傾向にあることから、天候との関係で何かが悪化している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、天候が関連する活動（農業、イベントなど）が影響を受けるかもしれません。
このグラフは、特定の季節的要因や予測がどのように実績に影響するかを分析するのに役立ちます。鋭い上昇や下降がほとんどないことから、急激な環境変化はなさそうですが、長期的な気候トレンド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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から9月）は、WEIスコアがおおむね0.8から1.0の範囲に集中しており、全体的に高いスコアです。
– 新しい期間（2026年7月頃）では、WEIスコアはやや低下し、0.6から0.8程度の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間（2025年9月頃）において、いくつかの外れ値が見られ、WEIスコアが大きく下がっている点があります。
– 新しいデータには明確な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青のプロットで示されていますが、異常値は黒で囲まれています。
– 予測値に関して、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、それぞれ異なる予測結果を提供しています。
– 濃い緑色のプロットは前年度（比較AI）を示しており、異なる年のスコアを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度と新しい期間のデータを直接比較することが可能で、前年のスコアがより高い範囲に集中していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは二つの異なる期間でクラスタリングしているように見えます。2025年のスコアは全体的に高く、2026年のスコアはやや低めです。
– 予測モデル間でのスコアの予測レンジはそれほど大きく変わっていないかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の高いスコアは、天気関連の社会的要因がポジティブに働いていた可能性を示唆しています。
– 新しい期間でのスコアの低下は、その要因が弱まったことを示すか、もしくは気候変動や人間の行動により変化したことが考えられます。
– 予測モデルの異なる手法での一致が高まっている場合は、今後の予測精度の向上が期待できます。
– 天気関連のWEIスコア変化は、ビジネスにおいて天候が需要や供給の変動にどのように影響するかを考察する上で重要です。
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:
このグラフは、天気カテゴリに関連する個人のWEI（経済的余裕）を示す時系列散布図です。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、一定の範囲内に留まっており、急激な上昇や下降は見られません。
– 予測データは、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づいており、それぞれ異なる未来の傾向を示していますが、全体として大きな変動は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として示される黒いマークがいくつか見られ、それらは一般的な範囲外に位置します。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、一貫して高いWEIスコアを示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、過去の傾向を参照することができます。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を表しており、これにより予測の信頼性を視覚化しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に直接的な関係性は示されていませんが、予測モデルは実績データに基づいて調整されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在利用可能なデータからは、特定の相関関係を確認することは難しいです。ただし、異常値の存在は、特定のイベントや状況による可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから、人々が経済的余裕を一定に保っていることが見て取れます。
– 異常値や予測のばらつきを考えると、特定の外部要因が、突発的に経済的余裕に影響を与える可能性があります。
– 気候やその他の環境的要因が関与している場合、地域社会や政策に影響を与えるかもしれません。
ビジネスや社会に対する影響としては、このデータを活用して予測精度を向上させることができ、政策立案者が不確実な未来の経済的潮流に備えるための指針として活用す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:
1. **トレンド**
– 現在のグラフでは、特に異なる2つの期間にデータが集中しています。2025年の前半に観測されたデータと、2026年の夏におけるデータの二つです。それぞれ異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のシリーズではいくつかの外れ値が観測されています。特に、他のデータポイントと距離がある点が強調されているため、通常とは異なる事象を示している可能性があります。
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、予測には異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、予測モデルの違いによるスコアの見積もりが表されています。
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2025年内で密接に関連しています。2026年のデータは前年のデータと分け隔てられて表示されており、異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータでは、全体的に0.8付近に集中していますが、予測のバリエーションにより、多少の分散を見せています。2026年は、より高い範囲にデータが集中していますが、全体的な分布はどちらも比較的一定です。
6. **直感的な洞察と影響**
– ユーザーは、2025年と2026年のデータの違いから、気候が健康状態に及ぼす影響の違いを考えるかもしれません。また、この健康スコアの変動が個人の健康管理や予防策にどう影響するかを考慮するための材料となります。外れ値は特定の健康イベントや異常気象などを示し、注意が必要です。企業や保険業界ではこういった分析結果を基にリスク評価や新たなサービス開発が進む可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 当初の実績データ（青色プロット）は、一定の範囲内で上下に変動しているように見えますが、明確な上昇や下降トレンドは観察されません。
– 予測データ（緑色プロット）は、後半に集中しており、これもまた一定の範囲内での横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値と指定されたデータ（黒い円）は、他のデータよりもやや高い位置にあり、実績データの中でわずかながらの外れ値として認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の心理的ストレスレベルを示し、黒色の円は異常なストレスレベルを標示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰という異なる予測モデルがピンクや紫のラインで表示されていますが、それらは実績データの範囲内で予測を行う姿勢を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、観測データに基づいて一致する部分はありますが、時折誤差範囲外に出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには大きな相関が見られ、予測は概ね実績に基づいたものとなっています。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– このデータから、人々の心理的ストレスが1年間を通して大きく変動することはないと読み取れます。そのため、ストレス管理の施策は大規模な修正を必要とせず、現行体勢の継続が推奨されるかもしれません。
– 異常値に関する注視と個別対応が求められる場面もありますが、全体としては大きな行動変更は必要なさそうです。これはビジネスにおける人的資源管理や、社会におけるメンタルヘルス支援計画策定の基礎として利用できるでしょう。
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**:
– グラフの初期段階では、実績のデータ（青のプロット）が集中的に表示されていますが、その後は大きな変動が見られません。
– 一方で、予測データ（X、ライン、色で示される）は、それぞれ異なる回帰分析手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）により微妙に異なる傾向を示していますが、全体として急激な上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値が示されており、実績データと比較して異なる傾向があります。この領域の異常値（黒色で囲まれた青）は一般の傾向から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のスコアを示し、Xマークは予測されたスコアを示しています。
– 様々な色のラインは異なる予測モデルの結果を表しています（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**:
– 実績データと予測データの間には全体的な一致がありますが、詳細に見ると微妙な差があります。これはモデルの特性により異なる予測がされているためです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データにはある程度の相関があると考えられますが、予測モデル間にはスコアの分布に違いがあります。
– 前年のデータ（グレーのプロット）は現在のデータとは分離されており、過去の傾向に基づく予測精度を評価できます。
6. **直感的な印象および社会・ビジネスへの影響**:
– 一般的に、安定したスコアが示されているため、急激な変動が少なく、予測可能性が高いという印象を与えます。
– 社会的には、個人の自由度と自治の状況が安定しているというメッセージとして受け取られ、政策策定においてリスクが少ないと評価される可能性があります。
– ビジネス的には、異常値の発見により、不測の事態に備えるためのリスク管理が重要であることが示唆されます。
このグラフから得られる情報は、特に政策立案者やビジネス戦略家にとって、安定した状況を理解するための有用な資料となり得ます。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを360日間にわたって示しています。以下にその特徴を分析します。
1. **トレンド**
– グラフの左側にある実績データ（青色）では、一貫したスコアの密集が見られますが、その後急激に減少しています。
– グラフの右側の過去データ（緑色）では、スコアが比較的安定して高い値を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、一部スコアの急激な下降が見られます。
– 散布図の左側に外れ値（大きく離れたプロット）があります。
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）を示しており、全体的に高めのスコアを示していますが、一部下降もあります。
– 赤い×印は予測（予測AI）で、予測の精度やモデルの違いを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、主に初期のデータで見られます。
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乖離が見られ、実績が予測よりも大きく変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布の密集度から、最初の期間で実績は不確実性が高く、範囲が広い分布を示していると考えられます。
– 後半の期間では、高いスコアの維持が見られるが、これは昨年のデータとの安定したスコアの相関している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の急激な変動によって、予測の精度に対する信頼性が問われる可能性があります。
– 高いスコアの維持は、昨年のデータの信頼性を裏付け、天気による社会的影響の一貫性を示すかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、天気に関連した政策や対策の安定性が求められるでしょう。
全体として、天気が社会的な公平性や公正さに与える影響が示唆されており、これに基づいた政策の安定化やモデルの予測精度の向上が重要と考えられます。
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:
このグラフは、天気関連の「社会WEI（持続可能性と自治性）」スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は7月から9月にかけてほぼ横ばいですが、9月に向けて急激に減少しています。予測はさらに下降しています。
– 前年のデータ（緑色の点）は、次の年の6月にかけて横ばいに近く、比較的新しい範囲に移行しています。
2. **外れ値と変動:**
– 異常値として黒い縁取りの円で示されている点がありますが、これらは他のデータポイントと大きく異なりません。
– 線形回帰予測（灰色の線）は安定したトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は下降予測を示しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青は実績を示し、明るい色の緑は過去との比較を示しています。
– 色の密度はデータの頻度を示していますが、実績と予測の間には重なりが少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と前年の比較にギャップがあります。前年のデータは、安定しているのに対して、今年の序盤データは下降しています。
– 予測モデル間での違いが大きく、特にAI予測による下降トレンドが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と前年のデータ間に明確な相関は見られません。
– 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）は一致していません。
6. **直感＆社会への影響:**
– 人々は、この下降を懸念し、持続可能性や自治性が低下していると感じる可能性があります。特に予測が下降を示しているため、早期の対策が重要です。
– ビジネスや社会では、リソースの効率化や政策変更などが考慮されるべきです。長期的なトレンドを見据え、持続可能性の向上に努める必要があります。
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
1. **トレンド**
– **実績（青）**：2025年7月から10月まで高いWEIスコアを示していますが、10月以降に急激に低下しています。
– **前年（緑）**：2026年1月から7月まで安定して高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年10月頃に、実績データにおいて急激なスコアの低下が見られます。これは重大な異常値と見なされ、何らかのイベントが影響した可能性があります。
3. **プロットや要素**
– 実績（青）は初期に密集し、その後分散しています。
– 予測モデル（紫、シアン、ピンク）は安定したトレンドを予測していますが、一部の予測方法は過去のトレンドと一致しないかもしれません。
– 異常値（黒丸）が10月に集中し、異常な変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は、過去のデータよりもトレンドが安定していることを示唆していますが、実際とは乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータはしばらく高いスコアを示した後、急激な低下を見せています。予測と実績の間に乖離が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの急激な低下は、教育機会や社会基盤にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。この原因を特定し、再発を防ぐための対策が必要です。
– 予測データが実際の状況を正確に反映していない可能性があるため、精度向上が求められます。社会基盤の改善や教育機会の均等化に取り組む必要があります。
この分析を基に、改善策や戦略計画の策定に役立つインサイトをさらに深めることが重要です。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から9月）は、実績と予測の両方がウェイ（WEI）スコアの範囲内で安定しており、横ばいの傾向があります。その後、予測データが次第に増加しています。
– 2026年5月以降に予測されたスコアはさらに高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月にかけてのデータに外れ値がいくつか確認できます。これは予測と実績が一致していない場面を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、黒い線で囲まれたものが外れ値です。
– 緑の点は前年度のデータであり、2026年には増加傾向にあることを示しています。
– ピンク、紫、水色の線は異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表し、各方法による予測の差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の差異や、予測手法間の結果の差が見られます。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰での予測結果の傾向が異なっていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測には一部乖離が見られますが、全般的には予測データが徐々に向上している傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**:
– このデータセットは、社会の多様性や共生のレベルが前年度と比較して増加していることを示しています。予測モデルの違いにより将来的な傾向に違いはありますが、全般的にはポジティブな変化が見られます。
– これらの変化は、政策形成や社会進展を評価する上で重要な要素となるでしょう。
全体として、このグラフは社会の多様性と共生の指標が例年に比べて改善していることを示唆しており、将来的な発展に期待が持たれ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:
以下は、グラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の分布が一定ではなく、時間帯ごとに変化している。このヒートマップにおける色の変化は、特定の日付や時間帯におけるWEIスコアの変動を示しているため、周期性というよりは突発的な変動が多い印象がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月23日以降、スコアが急激に低下している（色が濃い紫に変化）。この時期に、何か特定の気象イベントがあった可能性が示唆される。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアを直接表しており、青や緑が高スコア、紫に近いほど低スコアを示している。緑から青の範囲の値が特に頻繁に観測される時間帯も確認されるが、これらは比較的良好な気象状態を示している可能性が高い。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時間帯ごとの変動も見られるが、特定の時間帯において特筆すべき共通の傾向はあまり見られない。データは日全体にわたって分散している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 濃い紫の外れ値がほぼ同じ期間に集中していることから、特定の時間帯よりも日付による影響が大きいと考えられる。
6. **インサイトと影響**:
– このヒートマップから直感的に感得されるのは、特定の期間における急激な気象イベントの発生である。このような変動が顧客需要やビジネス活動、特に天候に敏感な産業（農業、旅行、イベント業界など）に影響する可能性がある。特に7月23日頃の急激な変動は、業務計画や在庫管理において注意が必要な期間を示している。
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（天候影響指数）の平均スコアを時間ごとに示しています。以下に、各ポイントに基づいた分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的な上昇または下降トレンドは明確ではありませんが、一部の時間帯においてスコアの変動があります。
– 特に一部の時間帯（8時、16時、23時）で顕著な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日の23時には、スコアが最も高く（黄色）、急激な増加を示しています。
– 7月23日の20時から23時にかけて、スコアが低い時間帯（紫色）があり、これも注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示し、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを示します。
– スコアは主に0.625から0.800の範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯でのみ、スコアが記録されており、それ以外の時間は空白です。このパターンは、特定の気象条件やイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが集中しているため、その時間帯の環境要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々やビジネス活動が特に集中する時間帯（例えば8時や16時）には、天気の影響が大きいことが示唆され、事前の対策が有効かもしれません。
– スコアの変動が激しい時間帯では、計画的な行動やビジネスの調整が必要となる可能性があります。
このグラフは、特定の時間での天候の影響を理解するための重要な手がかりを提供し、生活やビジネスの最適化に役立てることができます。
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、この天気カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られる分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いは、時間経過に伴う変化を示しています。特定の時間帯で明確なパターンが見られます。
– 例えば、色の変化から、17時および23時付近におけるスコアに一定の周期があるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付、たとえば2025年7月22日には、急激に濃い紫色になっており、他の期間に比べて急変を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、紫色に近づくにつれてスコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 複数の時間帯が表示されており、特定の時間帯でのスコアのピークや谷底が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布から特に17時と23時前後にスコアの変動が顕著であり、一部時間帯で類似した変動が見受けられます。
6. **このグラフから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**:
– ある時間帯で急激にスコアが変動することは、天候の大きな変化や特定の気象イベントが社会に影響を与えている可能性を示唆します。
– 例えば、急激な気温上昇や急な雨などが考えられ、それが経済活動や社会的な行動に影響を及ぼすかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらの傾向を利用することで、天候の変化に応じた販売戦略や顧客サービスの向上策を考えることができます。
この分析では、天気とそれが社会に及ぼす影響の理解を深める上で、ヒートマップが有用な視覚的ツールであることが示唆されます。
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:
このヒートマップから得られるいくつかの洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は、時間的なトレンドを直接示すものではありませんが、各項目の相関関係を視覚化しています。周期性や長期的なトレンドはグラフの性質上捉えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の数値が非常に高い（近似1）または低い（近似0）箇所は、顕著な相関関係または相関の欠如を示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（平等性・公正さ）」間の強い相関（0.89、0.87）は特に注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は強い正の相関、青色は負の相関または弱い相関を示しています。色合いの濃さが相関の強さを表します。
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」の間に非常に高い相関（0.88）があり、心理的ストレスが個人全体のWEIに大きな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**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は「社会WEI（公平性・公正さ）」と0.92の高い相関を示しており、これはこれらの社会的要素が互いに密接に関連していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップからは、個別のWEI項目がどの程度相互に影響を及ぼしているかが見て取れます。特に、個人の心理的健康や自由度、社会の公平性が他のWEI項目との強い相関を持つことから、これらの要素を改善することで全体の幸福度も向上する可能性があります。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスの低減や公正な社会環境の構築が、社員の全体的なパフォーマンスや組織の健康に寄与する可能性が示唆されます。
このグラフは、特定の要素間の関係性を捉えるための強力なツールであり、社会や組織の全体的な戦略設計に利用できるでしょう。
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:
### グラフ分析の概要
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは大きく変動しているわけではなく、全体としては横ばいに見えます。ただし、異なるWEIタイプ間でスコアの中央値や範囲に差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのWEIタイプで外れ値（アウトライヤー）が見受けられます。特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（公共性・公平さ）」で目立ちます。
– 「社会WEI（公共性・公平さ）」には特に多くの外れ値があることが確認できます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の中央のラインは中央値を、箱の上端と下端は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ひげはデータの範囲を示し、これ以上の点は外れ値としてプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプは、必ずしも直接的な関係があるわけではなく、それぞれ独立した評価基準となっているようです。しかし、全体的なトレンドが横ばいであることから、長期的に見てお互いが大きく影響し合っている様子は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生）」が高い中央値と狭い四分位範囲を持っており、安定して高いスコアであると考えられます。
– 対照的に、「個人WEI（心理的ストレス）」は分布の幅が広く、スコアにばらつきがあります。
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に関する洞察**
– 直感的には、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公共性・公平さ）」の外れ値の多さは社会の一部で特定の問題が発生していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、このようなWEIスコアの分布は市民生活の様々な面での不確実性を示すものであり、新規事業の立ち上げやマーケット戦略立案に際してリスクとして認識されるかもしれません。
全体として、このグラフはWEIスコアの様々な側面における安定性や不安定性を可視化し、特定の領域での改善の必要性や影響因子を特定するのに役立ちます。
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）を用いて、多次元データを第1主成分と第2主成分に射影した散布図です。以下はこのグラフからの主要な洞察です。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降トレンドは見られません。データは主に第1および第2主成分の中心周辺に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 若干の外れ値が存在します。特に第1主成分が±0.3以上、第2主成分が±0.2以上の領域にいくつかのデータポイントが散在していますが、極端な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは元のデータの一つの観測に対応しています。第1主成分が0.64、第2主成分が0.12の寄与率を示しており、第1主成分がデータ分散の大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列の関連性というより、データ全体の特徴を二次元で表現しています。時間的な変化というよりも、データのクラスタやパターンの可視化に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは第1主成分と第2主成分の中心付近に集まり、相関がきわめて低いか、中立的であることを示していると言えます。
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、データが比較的一様に分布していることから、特定のパターンや特異な傾向が見られないと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響については、これらの要素（例えば、気温、湿度、降水量など）の間に特定のトレンドや相関がないことは、予測や計画の際に一定の不確実性をもたらす可能性があります。
この分析では、データの主成分による多様性が明らかですが、更なる分析には追加の要因を考慮した詳細な検討が必要です。
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。
