2025年07月27日 天気カテゴリWEIスコア多角分析（360日間）
📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体における総合WEIスコアは、全般的に0.7〜0.8の範囲で変動しており、顕著な上昇または下降トレンドは見られませんが、日ごとの変動が大きいです。
– **個人および社会WEI平均**: 特に7月初旬と中旬以降で個人WEI平均が低下しています。これに対し、社会WEI平均は高いスコアを維持していますが、7月後半にやや下降しています。
#### 2. 異常値
– **総合WEIの異常値**:
– 7月2日と7月6日には0.81や0.84といった異常値が観測されました。これらの異常値は、短期間での急激な変動を示しています。
– 7月19日から22日にかけては0.67以下のスコアが複数回にわたり観測されており、全体的なスコアが低下している兆候があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解では、大きな季節的パターンは観測されませんが、残差はやや大きく、データの変動が不規則で突発的な外部要因の影響を受けている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **相関分析**: 全体として、個人の心理的ストレスと社会の持続可能性と自治性の間にネガティブな相関が見られ、社会的要素が個人の心理的健康に影響を与えている可能性を示唆しています。一方、社会基盤・教育機会と持続可能性と自治性間の相関はポジティブであり、これらの項目の一貫性が社会WEIの安定に寄与していると考えられます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図からの観察**: 総合WEI、個人WEI、社会WEIの中央値は比較的高いものの、分散が大きく、特に社会WEIではいくつかの項目で外れ値が見受けられました。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAによる示唆**: PC1が64%の変動を説明しており、大部分は個人の心理的および健康状態に関連していることが明らかで、個人の感情的および健康的な変動がWEI全体に大きく影響を与えています。PC2が12%を示しており、主に社会的自由度と持続可能性から来ていると見られます。
#### まとめ
このデータセットから、心理的ストレスや健康状態のような個人の内的要因と持続可能性や社会基盤といった外的要因の間に紐づくダイナミクスが観測され、これらがWEIスコアに複雑な影響を与えていることが示唆されます。異常値や外れ値が存在すること、また特定の時期において低下傾向が見られることは、環境要因の変化や季節的な要因によるものかもしれません。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 左側に位置するデータポイントは、過去の実績（実績AI）のスコアを示しており、比較的高いスコア（0.6から0.8の範囲）に集中しています。
– 右側の緑色のデータポイントは前年度のデータで、スコアの範囲に大きな変動が見られます。これに基づき、天気に関連する指標が年度間で大きく変わる可能性があります。
– 全体的な方向性として、大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値が確認でき、実績データの中に異常値が存在することを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しており、紫の線は予測手法ごとの推移を示しています。
– 緑色の点が前年度のデータを示しているため、比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度のデータに大きなばらつきがあり、同じ期間での予測精度を高めるためには複数年のデータを考慮する必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の誤差範囲が重なっていることから、予測モデルの精度は一定の範囲内で維持されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 人々は天候の変動に敏感であり、このデータからは安定しない気象条件が予測されることにより、特に農業や観光業など気象影響を受けやすい産業に対する注意が必要と感じるでしょう。
– データの不安定性は長期的な計画に影響を与える可能性があります。現行の予測モデルの精度を向上させることが重要です。
このグラフは、気象系統の変動性を示し、精度改善の必要性を浮き彫りにしています。
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に基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフには、大きく分けて2つの期間に分かれています。左側に比較的早い時期のデータ（青）と、右側に次の時期のデータ（緑）が表示されています。
– それぞれの期間内では、データポイント間に明確な上昇や下降トレンドは見られず、一定範囲内での変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットの中に数点の異常値があり、黒丸で強調されています。
– 青いプロットの中では、全体的に点が密集しているが、突出した外れ値が目立つ。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」として示されており、過去の観測データを示しています。
– 緑の点は「昨年（比較AI）」で、前年のデータが示されています。
– 外れ値は黒丸で囲まれており、予想される範囲外の観測を示します。
– 灰色の領域は予想の不確かさ範囲で、予測モデルの信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青いデータと緑のデータは時期が異なるため直接の比較は難しいが、一般的なスコアレンジが近いことから、一定したパターンの継続が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは各期間内で特定の範囲に集中しており、極端な分布の歪みや相関の違いは見られません。
6. **直感的な感じおよび影響について**
– データは大きく2つの期間に分かれていますが、どちらの期間でもデータのばらつきがあり、安定した状況を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルの精度を改善することが重要であり、外れ値に対する対策を考える必要があります。
全体として、このグラフでは、時期を2つに分けたデータの集中度合いや異常値の指摘が鮮明で、WEIスコアの変動や予測の信頼性についてさらなる分析が必要となることが示唆されています。
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:
1. **トレンド**
– 前半から後半にかけて、実績のデータポイントは非常に高いスコアで安定していますが、途中でデータが切れている期間があります。その後、新しい期間に高いスコアが出現しています。
– 新しい予測（緑）は、実績と比較してわずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には異常値が観察されていますが、そのほとんどが限られた期間内に集中しています。
– 決定木回帰の予測が基準から大きく外れています。
3. **各プロットや要素**
– 各データポイントの色（青、緑、黒）は異なるカテゴリや状態を表しており、異常値は強調されています。
– それぞれの回帰方法による予測線は、一定の分布内で描かれており、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**
– 実績データと前年データの傾向が非常に類似していることから、前年の天気パターンが今年の初期の実績データと一致していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年データと実績データの間に高い相関が見られます。これは、気象パターンに周期性がある可能性を示唆しています。
– 予測モデル間の相関は低く、特に決定木回帰は実績と大きく乖離しています。
6. **視覚的印象とビジネスまたは社会への影響**
– グラフから観察される直感的な印象は、安定した高評価のパターンが予測されています。
– ビジネスへの影響として、将来の計画やリソース配分において、気象条件の予測が重要となるでしょう。特に、予測モデルを改良することで、業務効率や経済的予測の精度向上が期待できます。
このグラフは、過去のデータと予測を比較し、気象パターンの理解を深める助けとなります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれているようです。前半は青色のプロットが密集し、後半は緑色のプロットが現れています。
– 前半は横ばいで、目立った上昇や下降はありません。後半も似た傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットの中に黒い縁取りの異常値が数点存在します。標準的なスコアから大きく逸脱している場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」を表し、予測モデル（線やxマーク）と比較されています。
– 緑色の点は前年のデータを表し、季節性や年間トレンドを理解するのに役立ちます。
– 紫やピンクの線は予測モデルの異なる結果を示しており、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）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの比較を通じて、年間の変動を評価できます。しかし、実績データ内での異常値が分析の焦点となる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな相関関係は見られませんが、実績データが予測の範囲に収まっているかどうかを確認することで、予測モデルの精度が評価できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが横ばいであることから、短期間での大きな経済的変動は観察されていません。
– 異常値は何らかのイベントや特異な条件を示す可能性があり、詳細な調査が必要です。
– ビジネスにおいては、異常値の原因を特定することでリスク軽減の手がかりとなるでしょう。
– 社会的には、安定したスコアが続くことは経済的な安定性を示唆し、人々の生活に安心感を与える可能性があります。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定性と異常値の存在が示唆する要因を調査する重要性を提供します。
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:
以下に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**:
– グラフの左側はおおむね横ばいの傾向を示しています。右側は少し期間が空いているため、何らかの原因でデータが途切れているように見えますが、その後も横ばいに続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットに黒い丸印が付いた点が「異常値」とされています。左側の期間に集中して異常値があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、緑の点は昨年の値を表しているようです。紫の線は「線形回帰」の予測を示しており、濃いピンクは「ランダムフォレスト回帰」の予測を示しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色のエリアは「予測の不確かさ範囲」を示し、点はこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と昨年のデータを比較すると、緑の昨年のデータと青の実績データが似たような傾向を持っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特異な上昇や下降は見られず、安定した横ばいの状態が続いているようです。異常値は通常の分布から外れる位置にあります。
6. **直感的な感じ、およびビジネスや社会への影響**:
– グラフのデータは比較的一貫性があるように見え、健康状態が安定している印象を受けます。
– 異常値が見つかった際の対応が重要で、これが事前予測や健康状態の改善にどう影響するかを考慮することが可能です。
– 天気カテゴリとして分類されているため、天候との相関も考えられますが、天候データはグラフに示されていません。それを考慮したさらなる分析が求められるかもしれません。
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:
グラフを詳しく分析すると、次のような視点と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月〜2025年9月）：実績のWEIスコアは0.4〜0.8の範囲で変動し、一定のバラつきがあります。
– 後半（2026年5月〜2026年7月）：前年と比べてスコアは緑色（前年）に移行し、より安定していますが、バラつきは大きいようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年8月頃にいくつかの外れ値（黒い円）が存在しています。これは異常なストレスイベントが発生した可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は、実際のWEIスコアを示します。
– 黒の円は異常値を示し、ストレスが通常よりも高いことを示唆しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲で、予測の信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に挙動の違いが見られますが、詳細な関係性の解析には追加情報が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経過するごとにストレスの変動は減少していますが、やはり外れ値が注目すべきポイントです。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の期間には不安定な社会または個人の状況があった可能性がありますが、時間の経過と共に安定しているように見えます。
– 異常なストレスイベントが社会やビジネスの計画に影響を与えている可能性があり、特に予測の不確実性を考慮することが重要です。
このグラフからは、ストレスの変動が安定してくる傾向がありますが、特定の期間における外れ値の発生に注意する必要があります。また、将来の予測を行う際にはモデルの選択と信頼性を十分に考慮することが重要です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の段階では、多くのデータが横ばいで安定しているように見えます。特に2025年7月から11月にかけて、WEIスコアはおおむね一定です。
– その後、データが一旦途切れ、2026年3月以降に緑色の実績が増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には、いくつかのデータ点が異常値としてマークされています。これは特定時期における予想外の出来事や不自然なスコアの変動を示しています。
– ただし、これらの異常値は段階的に変化しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、安定性を表しています。
– 緑の点は前年データで、将来の予測を補完する役割を持っています。
– 紫やピンクの線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、各モデルの予測を視覚的に比較できるようになっています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と前年データは一貫性を持っており、特に年度をまたいだ時期に明確な対比が見られます。
– 異なる予測モデルの間で、各モデルが異なる予測を行っていることが強調されていますが、全体としては年内の増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年データが次の年の実績と相関関係を持っている可能性があります。相関が強い場合は前年データが将来的なシナリオを予測する際の指標になるでしょう。
6. **直感的な感想と影響**
– このデータセットは自由度や自治のスコアを基にしたもので、特定の施策や環境要因による変化を観察するために役立ちます。
– 社会的には、このスコアの上昇が個人の選択の自由や自治の拡大を示し、ビジネスにおいても自己改善の機会や制約の緩和が増えていることを感じさせます。これによって、政策提供者やビジネスリーダーにとって、戦略的な計画に影響を与える可能性が高いです。
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:
# グラフ分析と洞察
## 1. トレンド
– **横ばいから変動**: グラフの初期（2025年7月～9月）は、青い実績データが0.8付近で横ばいです。その後、急激に0.6～0.4付近に下がっています。
– **安定期**: その後、データが表示されていない期間を経て、2026年5月以降はデータが緑色の点として出現し、一貫して0.6付近で横ばいです。
## 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 2025年9月付近での急激な下降。
– **異常値**: 2025年初期に数点の異常値が見られます（黒枠の円）。
## 3. 各プロットの意味
– **青色**: 実績データを示します。
– **緑色**: 前年のデータ。これは未来の予測として表示されている可能性があります。
– **紫色の線**: 予測モデルの結果。特に線形回帰、決定木、ランダムフォレストの回帰予測で示されている。
– **灰色の範囲**: 推測の不確実性を示します（±AI/3σ）。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績データに基づき、異なる予測モデルが使われていますが、いずれも2025年9月に急激にスコアを下げる点に着目しています。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが急激に下がった後の予測データは非常に安定しております。予測モデルは、実績データの急激な変動を考慮していない可能性があります。
## 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**: 実績データの急激な減少は異常な出来事として捉えられ、その背後には特定の要因が存在する可能性がある。たとえば、気象条件の急変や政策の変化が考えられる。
– **ビジネス・社会への影響**:
– 安定した予測が緑のデータとして示されていますが、過去の急激な変動に適応できるかが鍵。
– 社会的公平性に基づく評価が長期間安定しているのは良い兆候ですが、変動する要因に対する理解と対応策を構築する必要があるでしょう。
これらのポイントを考慮し、環境や政策の変化に応じた迅速な対応が求められます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 青の実績データは概ね横ばいですが、描画初期に 0.8 付近のスコアを示しており、その後一部で低下が観察されます。
– 緑の予測データは 0.8 付近で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データには下方向の外れ値がいくつか見られます。
– 紫色の線が示す決定木回帰の予測は、データが下がる場面を予測しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績プロットは、過去の実際のデータを示しています。
– 緑のプロットは、比較用の前年データとして表示され、同様に 0.8 付近で安定しています。
– 紫色のライン（決定木回帰）は急激な低下を予測している箇所があり、他の回帰モデルと異なる動きです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと前年のデータは類似した値を持っています。ただし、決定木回帰の予測が他のモデルと異なる影響をもたらしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データのスコアは高い相関があるように見えますが、一部で乖離があり、予測モデルの予測には異なる点があります。
6. **直感的および社会的洞察**:
– 実績データと予測データがしばしば異なるのは、モデルが異なる動きを予測しているためです。特に決定木回帰が異なる傾向を見せています。
– 人材や資源の配置に影響を及ぼす可能性があり、予測の精度を高める必要があるかもしれません。
– 天候の持続可能性および自治性に関する社会的な取り組みが影響を受ける可能性が高いと考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 360日間のデータを見ると、前半（2025年7月から2025年9月）は「実績（実績AI）」がほぼ横ばいのトレンドですが、2回目のデータセット（2026年）は「前年度（比較AI）」が高い位置で密集しています。このことから、WEIスコアが前年より改善された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半のデータには、「異常値」としてマークされる値があります。この点は、時系列内で異常なイベントやデータエラーの可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色分けされたプロットは、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いを示しており、それぞれの方法で異なる予測トレンドが示されています。
– 実績データは青のプロット、前年データは緑のプロットで示され、データの区分を明示しています。
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による予測はいずれも類似した傾向を示しています。これらの手法は、特に後半のデータでは予測が統合されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のデータと後半のデータは、期間が異なるため直接の相関を評価するのは難しいですが、後半のスコアが一貫して高く、かなりの改善が見られるということは評価できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間的な解釈として、スコアが高まっている後半のデータは、教育機会や社会基盤の改善が効果を発揮したといえるかもしれません。この改善は、持続可能な社会形成や教育水準向上の可能性を示しており、政策立案や社会プログラムの成功を示唆しているかもしれません。
この分析により、これらのデータを用いて取るべき行動や次なるステップが明確になるでしょう。政策担当者や教育関係者は、これらの傾向を援用してさらなる改善の戦略を立てることができます。
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:
### 1. トレンド
– **全体の動向**: 初期の期間（数ヶ月）は、データが密集しているが、値には大きな変動が見られず比較的一定している様子です。
– **後半の期間**: グラフの右側において、多くのデータポイントが集まっており、時間が進むにつれて変化しているようですが詳細は明瞭ではありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値表示**: グラフ中の黒い縁で囲まれたデータは外れ値として示されています。初期期間で多く見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 初期の期間に集中しており、その後のデータではあまり見られません。
– **予測（赤色、緑色系）**: 過去データに基づいて、複数の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が予測されていますが、それぞれの予測方法で得られる結果に若干の違いがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測と実績の関係性が明確に分かれており、多様な予測手法による比較が可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測手法の比較**: 複数の予測手法の分布は狭い範囲で集中しており、特定のパターンは明確には表れていません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– **直感的な感覚**: 最初のデータが密集し、次第に予測が多様化している様は、初期データの解析と将来予測に向けた取り組みの重要性を感じさせます。
– **ビジネス・社会的影響**: 天気や社会的要素の変化が持続可能性や多様性の確保に与える影響を、様々な予測モデルを用いて理解することで、より精緻な対策を考えるヒントを与えてくれます。
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**
– ヒートマップ全体を通しては、特定の時間帯や日付において活動が集中的に行われている様子が見られますが、明確な上昇または下降トレンドは観察できません。
– 一部の時間帯で周期的に活動が増減している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯において非常に高いまたは低いWEIスコアが観察されます。これらは外れ値として注目すべきです。
– 例えば、2025年7月18日前後および7月23日以降に活動の変動が明確であることが見て取れます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しています。色が濃いほどスコアが高いことを意味しています。
– 時刻に応じて色の変遷があり、特定の時間帯でより高い活動が記録され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**
– 異なる時間帯や日付間でWEIスコアの大きさに関する関連性は示されていないため、現時点で特段の相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に顕著な相関関係やパターンは見られませんが、活動が集中的にある日付や時間帯が存在し、その背景を詳しく分析する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯が気象カテゴリーにおいて重要であることを示唆しています。このデータは、予測や最適化のために活用できる可能性があります。
– スコアの高い時間帯における活動が、気象イベントやビジネス決定にどのように影響を与えるかをさらに調査することが求められます。
この分析では、時間と日付に着目し、特定の時間帯における活動を特定することが、今後のビジネス戦略や社会的インパクトを考える際に有用でしょう。
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
このヒートマップは、特定の期間中の「個人WEI平均スコア」を時系列で示しています。以下に、このグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
### 1. トレンド
– **周期性**: 各日付における色のパターンに周期性が見られます。特に色の変化が目立つ日があります。
– **日中の変動**: 特定の時間帯において色の変化が連続していますが、全体として特定のパターンは不明瞭です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特定の日付（例えば、7月6日や7月18日など）において、色が明るくなったり暗くなったりする急激な変動が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の濃淡は、おそらくWEIスコアの強度を示しています。黄色に近づくにつれスコアが高いこと、紫に近づくにつれスコアが低いことを示しているようです。
– **時間帯の重要性**: 一日を通じて特に午後や夜間に重要な変動が見られることから、人々の活動がWEIに影響を与え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
– 特に色の濃淡が表現されていることから、一部日付や時間帯が他と比べて突出している場合が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（例えば、午後 – 夜間）に色が集中しているように見えます。これらは気温や天気の変化と関連してい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とビジネスや社会への影響
– **人々の活動**: 人間は日中と夜間のWEIスコアの違いに注目し、温度や天候の影響を認識できます。
– **ビジネスへの影響**: 天候による影響が特定の時間帯に集中している場合、その情報を利用してピーク時間を把握し、スタッフの配置を最適化するなどのビジネス戦略を立てることが可能です。
このように、ヒートマップは視覚的な色の変化を通じて重要なトレンドや個々の要素を明確に示し、そこから多くの洞察を得ることができます。
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、示されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 一定の周期性が観察されます。特に朝から日中にかけての色の変化により、時間帯によるパターンが見受けられます。
– 全体として大きな上昇または下降のトレンドは観察されませんが、特定の日付での変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から23日にかけて、急激な色の変化があり、社会的な要因か異常気象などが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は「社会WEI平均スコア」を示しており、色が濃いほどスコアが低いことを示しています。
– 多くの時間帯でスコアの差が見られ、時間帯ごとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間や日付で色の違いが観察されるため、日や時間による影響が存在することが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは一様ではなく、特定の時間帯に集中しています。特に夜間から早朝にかけてはスコアの変動が大きいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このようなヒートマップを用いることで、特定期間における社会的な活動の変化や気象変動の影響を視覚的に確認できます。
– ビジネスや地域社会への影響としては、特定の時間帯や日において業務や活動の調整が必要な場合があることが予想されます。この情報は、リソースの効率的な管理や、イベントの計画に役立つでしょう。
これらの視覚的パターンから、時間管理や計画における重要な洞察を引き出すことが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しているため、トレンド自体はありません。しかし、強い正の相関（0.8以上）と負の相関（0.2以下）が目立つ箇所があり、それが重要な洞察を提供します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値や急激な変動という概念はありませんが、注目点としては、特に弱い相関（青色に近い値）を示す項目が研究対象となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は強い正の相関を示し、青色は弱い相関を示します。この視覚的な手がかりにより、どの項目が密接に関連しているかが一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」が0.9以上の強い相関を示しており、全体的な社会的指標と個人的な幸福度が密接に関連していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が0.57とやや中程度であり、健康状態がストレスにある程度影響を及ぼす可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が0.84という強い相関があります。これは社会における公平性が多様性や自由の保障に大きく依存している可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、社会の公正さや公平さが、社会の持続可能性や教育機会に影響を与え、これがさらに個人の幸福や心理的健康に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとっては、これらの相関を理解することで、どの分野に注力すれば社会の全体的な幸福度を向上できるかの戦略を立てやすくなるでしょう。
このように、このヒートマップは、個人と社会のさまざまな側面がどのように関連し合っているかを視覚的に示しており、それを基にさらなる詳細分析を行うことが可能です。
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ごとに示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確な上昇や下降トレンドは見えませんが、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系整備）」が他に比べて中央値が低いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」では外れ値が多く見られます。これは、特定の条件下で異常なスコアが発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、それぞれのWEIタイプの違いを視覚的に区別しています。
– 箱の高さ（四分位範囲）は、スコアの変動の大きさを表しており、幅が広いほどデータのばらつきが大きいことを示しています。
– 中央の線は中央値を示し、これはそのカテゴリの典型的なスコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の経時的な関係性は見られませんが、社会や個人の異なる側面にどう作用しているかが比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に目立つ相関は見られませんが、全体としてスコアが高めに集中しているカテゴリがあります。「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」では、中央値が比較的高く、狭い範囲でほとんどのデータが集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから直感的にわかるのは、心理的ストレスや生態系整備において、スコアが低く、またばらつきが大きいことです。これは、個人や社会の幸福度においてこれらが課題である可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、こうしたカテゴリに特に重点を置いて対策を講じる必要があるかもしれません。特に外れ値が多いカテゴリでは、特異な状況に応じたアプローチが求められるでしょう。
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:
天気カテゴリの主成分分析（PCA）によるWEI構成要素のグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– PCA結果では明確な上昇や下降は表現されませんが、クラスタリングの傾向を見ることができます。このグラフでは、特定の方向に強い偏りはなく、全体的に満遍なく散らばっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右下にいくつかのプロットがあり、他のデータポイントからやや離れています。これらは潜在的な外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は横軸の第1主成分（寄与率0.64）と縦軸の第2主成分（寄与率0.12）に基づいてプロットされています。これにより、データの変動における寄与の大きさを識別できます。第1主成分がより多くの変動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**:
– 時系列データ自体は視覚化されていませんが、各要素が時間を通してどのように変動しているかの関連性が隠されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が全体的に分散されているため、第1と第2主成分間に強い直線的な相関は見られません。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– 直感的に、この解析には多様な天気パターンを持つデータが含まれていると推測されます。ビジネスや社会的には、これらの多様性が天気に依存する業界（農業、エネルギー、観光など）での予測や戦略に影響を与えることが考えられます。このデータを元に、特定の天気パターンに対する対応策を策定することが重要です。
このグラフは、気候データの複雑な内部構造を理解し、さらなる分析のための基礎を提供する上で重要です。
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。