2025年07月28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）
**分析結果**
**1. 時系列推移:**
– **総合WEIのトレンド:**
– 全体的には、7月1日から18日まで総合WEIスコアは比較的高い水準（0.7-0.84）で推移しました。その後、19日以降にスコアが低下し、多くの日でスコアが0.63以下まで低下しています。特に、24日と28日に最低値（0.60）を記録しました。
– **個人WEI平均、社会WEI平均の変動:**
– 個人WEI平均は7月初旬には0.67から始まり、最大で0.82まで上昇しましたが、後半では0.58付近まで低下しています。
– 社会WEI平均は0.85付近を維持していましたが、20日以降0.65まで下がりました。
**2. 異常値:**
– **検出された異常値:**
– 異常値として、総合WEIスコアは0.84（7月6日）や、0.60（7月28日）などが指摘されています。これらは異常に高い、または低い値として特定されています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均でも類似のパターンが見られ、数日間で高低の異常な変動が確認されています。
– **可能な原因:**
– 気候や社会的イベント、経済的な変化、政策変更などによる一時的な影響が考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差:**
– **長期的トレンド:**
– 短期間のデータではありますが、一般的には7月上旬から中旬にかけてのWEIスコアの上昇の後、下旬に向かって低下する傾向が示されています。
– **季節的要素:**
– 季節性の影響はこのデータからは明確でなく、異常値が多く含まれた可能性があります。
– **残差:**
– 残差は予測不能な要因を示し、一部の日に極端な変動が見られます。
**4. 項目間の相関:**
– **相関の強弱と意味:**
– 個人の経済的余裕や健康状態は、個人WEI平均と強い関連性を持ちますが、心理的ストレスは一部の日で低かったことが注視されます。
– 社会側では、持続可能性と社会基盤・教育機会の指標が社会WEI平均と高い相関を示しています。
**5. データ分布:**
– **箱ひげ図からの洞察:**
– 総合WEIスコアは0.71から0.84の間で分布しており、多くの日で中央値がその範囲内にあるため、一部の極端値を除き、比較的一様な分布を見せています。
– 個々の項目ではより顕著な外れ値が観察され、一部の項目、例えば心理的ストレスなどは特に変動が大きいです。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– **寄与率と意味:**
– PCA分析の結果、PC1が65%の説明力を持ち、経済的余裕、健康状態、社会の持続可能性などが主要な変動要因であり、その影響が大きくWEIに影響していることが示唆されています。
全体として、7月中旬までは良好なWEIスコアが観察され、その後、様々な要因（特に社会の変化）がスコアの低下に寄与した可能性があります。これらの変動は、特定の社会的または経済的イベントが起きた影響を反映しているかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の6か月間（約2025年下半期）は、実績データ（青色プロット）が高いWEIスコアで密集しており、やや安定しているように見えます。
– その後、2026年初頭に急下降し、ここでトレンドが転換している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い丸で示されているデータポイントがあり、この期間における異常な気象イベントや突発的な事象を反映している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青色: 実績データ
– 緑色: 前年の比較データ
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測値がそれぞれ描かれていますが、すべて2025年末に急激な低下を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータが視覚的に比較できますが、前年のデータは次の年へと移行するときに高い値を維持している点が特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間でやや異なる結果が出ているが、全体的に下降の傾向を示していることから、年末にかけての気象条件の悪化や他の要因による影響が考えられる。
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**:
– WEIスコアの下降トレンドにより、天候が予期しない形で変化している可能性があります。これは農業、生産、物流、エネルギー供給など複数の分野で計画や戦略の見直しを求める要因となるかもしれません。
– 異常値の出現は、特に天候変動や異常気象がビジネスオペレーションに与える潜在的なリスクを示唆しており、災害対策やリスク管理の重要性を再認識させます。
このグラフを活用して、将来の天候条件の変動予測やその影響を考慮した戦略の再構築を検討することが重要です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側の青色のデータポイント（実績）は、おおむね0.6から0.8の間で横ばいです。
– 右側の緑色のデータポイント（前年比較）は同様に0.6から0.8の範囲でクラスタリングされていますが、少しばらつきが見られます。
– 統計的に大きな変化やはっきりとした周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部の黒い丸で表示されているいくつかのデータポイントは異常値として認識され、通常の範囲を超えています。
– 急激な変動はなく、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績AIによる実際のデータを示し、緑色は前年と比較したデータです。
– 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、どれも大きな変動を示しておらず、予測の範囲は安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは、類似した分布を示しています。
– 予兆範囲（灰色）内で変動はあるものの、実績と前年のデータでは大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データは密度が高く、中心値に集中している印象があります。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 天気に関連する指標の安定性と一貫性は、業務の計画や予測に対して安心感を与えます。
– 特に異常値が認識されている点で、異常気象や不測の事態に対する備えが必要です。
– 全体的に、天候パターンの予測が安定していることから、関連するビジネス活動は比較的安定した運用が可能であると考えられます。
このような分析に基づき、データの安定性や異常値への対応が重要であることが示唆されます。
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:
このグラフは天気カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績データ（青い点）が集まっており、その期間では横ばいまたはやや下降傾向が見られます。
– グラフの右側に前年のデータ（緑の点）が集まっており、これらは比較期として示されています。この区間では特に目立つトレンドは感じられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータ点の中で、いくつかの黒い円で囲まれた異常値が見られます。これは予測から大きく逸脱したポイントで、注意が必要です。
– 予測値（X印）が実績と一致せず、ばらつきがあることから、急激な変動や予測誤差が存在する可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点が実際の実績データ。
– X印が予測データで、複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されています。
– 黒い輪郭のある点は異常値として強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データがあり、予測データとの比較が行われています。予測は実績データに基づき、前年データとどう一致するかの確認ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データと実績データの間に誤差があるため、完全な相関関係は見られません。また、時系列としての周期性や季節性はないように見えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 外れ値や予測精度のばらつきは、予測モデルの精度やデータの異常を示唆しており、モデルの改善が必要です。
– ビジネスや社会的影響としては、誤差の大きい予測に依存した意思決定はリスクがあるため、補強策が求められます。
このグラフの分析では、データの品質管理と予測モデルの精度向上が重要な課題として浮き彫りになります。
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**
– グラフ全体では360日間が対象ですが、データは2つの集中的な期間に分かれています。
– 左側（2025-07-01から2025-09-01付近）ではWEIスコアが0.7から0.9の範囲で横ばいです。
– 右側（2026-07-01付近）も、0.7から0.9の範囲で密集しています。
– 中間の期間にはデータが存在しないため、長期的なトレンドは判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 両側のデータポイントは密集しており、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 異常値は黒丸で示されており、左側に数点確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示し、青色のラインは実績に基づく予測。
– 緑色のプロットは前年の実績（比較AI）。
– 異常値は黒枠付きの円で表示されます。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、範囲の変動は小さいです。
– その他の色の線は、異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間での大きな乖離は見られません。
– 緑色の前年データとも概ね一致しています。
– 予測の不確かさ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は均一であり、特定のパターンや相関は特に見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定しているため、個々の経済的余裕は大きく変化していないことが示唆されます。
– 異なる予測モデルの結果が類似しているため、予測の信頼性は高そうです。
– 異常値が少数存在することから、特定の期間またはイベントで通常パターンからの逸脱があった可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した経済状況が予測されるため、急激な変動に対する備えよりも、安定運営が優先されるでしょう。
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:
このグラフは、個人の健康状態を表すWEIスコアの360日間の時系列散布図です。以下に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スコアは大きく2つの期間に分かれています。最初の期間（2025-07-01から2025-09-01あたりまで）はデータが密集していますが、時間が経つにつれてデータが減少しています。
– その後、約半年間のデータが欠落し、2026年に再びデータが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には比較的安定していますが、一部のデータポイント（異常値）が存在します。
– 異常値は異なる印がついていますが、正確な位置や影響については不明です。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年の実績を示しています。
– 異常値は黒で囲まれたプロットで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年実績の間には大きなデータギャップがあり、比較が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは最初の数ヶ月に密集しており、その後データが途切れています。再開後のデータも密集していますが、最初の期間と比較すると分布が異なる可能性があります。
6. **直感的な感覚および社会・ビジネスへの影響**:
– 初期のデータ時期には安定した健康状態が維持されている可能性があります。ただし、一部に見られる異常値は特定の時期に体調が不安定であったことを示唆しているかもしれません。
– データの途切れがあるため、継続的な健康モニタリングがされていない、または記録されていない期間が存在します。このギャップは、より厳密なデータ収集や分析の改善が必要であることを示しています。
このような分析を通じて、データの連続性と異常値に焦点を当て、健康状態の改善や追跡に活用することができるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側、2025年7月から9月のデータは、実績値（青いプロット）が横ばい傾向であり、ある一定の範囲に留まっています。
– 2026年5月から7月にかけて、前年の比較データ（緑のプロット）が示されていますが、一貫して高いWEIスコアに集中しているようです。全体として、特定の期間に強い周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の一部のデータポイントで異常値（黒いプロット）が観察され、通常のスコア範囲をはるかに超えていることが示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績値（青いプロット）は、心理的ストレスの実際の測定です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（xマーク）はトレンドラインを示しており、実績と予測の間にある程度の一致が見られます。
– 前年データ（緑のプロット）は前年における傾向であり、一定の季節性や周期性が示唆されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績値と予測値の間に乖離があることはあまり見られませんが、予測モデルの間には微妙な差異があります。異常値付近でのモデルのフィット感が特に重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年データの間に強い相関が見られるため、季節性が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察、および社会やビジネスへの影響**
– 直感的には、特定の時期にストレスレベルが上昇することから、環境要因（季節、天気、社会経済的要因）が影響しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、ストレス管理や健康管理プログラムのタイミングをこれに合わせて調整する戦略が考えられます。
– 社会的には、政策立案において特定の時期に注意を払い、ストレス緩和のための施策立案が必要と直感されます。
これらの洞察は、グラフが示すデータから直感的に得られうるものであり、さらなる詳細な分析が必要な場合があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（左側、青の実績）は、比較的安定しており、スコアが0.5〜0.8に集中しています。
– 時間が進むにつれて、2025年後半から2026年にかけて、緑の前年度予測AIデータが現れ、スコアはやや高い値で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた部分が異常値として特定されています。初期の青い部分に多数集まっています。
– 外れ値は初期の段階でのみ観察され、その後の緑の部分には見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット**: 実績データ（実績AI）が示す値で、主に時間の初期段階で観測。
– **緑のプロット**: 前年度のデータを基にした予測（比較AI）で、後半に集中しています。
– **ピンク、紫、シアンの直線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示され、初期にわずかに示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータは異なる時間枠で示されており、直接的な交互関係はありませんが、異常値の頻度や密度の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いデータは異常値が多く、全体に広がりがありますが、緑のデータはより一貫した高いスコア範囲での分布が見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 異常値が多い初期のデータは、何らかの不安定要因を反映している可能性があります。
– グラフの後半での安定した高いスコアは、予測技術やデータの質が向上していることを示唆しており、自治や自由度の改善が時間とともに進んでいることを示しています。
– この変化は、気候や環境への適応能力が向上していることを反映しており、持続可能な社会の構築への一歩として捉えることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月から9月にかけて）、青色の実績AIデータは概ね安定しており、0.8付近で密集しています。
– 後半（2026年6月付近）、緑色の前年比較AIデータが再び登場し、こちらも安定していますが、やや下方に集中的に配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月付近で、異常値として黒い円でマーキングされた値があり、急激なスコアの変動が示唆されています。
– 予測データ（特に紫色のランダムフォレスト回帰）は大きな下降を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは、実際の天気関連の社会WEIスコアを示しています。
– 緑色のプロットは、前年の同時期に対する比較データです。
– ピンクや紫などの色で示された線は、それぞれ異なる回帰による予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰では顕著にスコアが低下しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木回帰は、予測としては中程度のスコアを維持していますが、ランダムフォレスト回帰だけ大きく下降しており、他の予測手法と異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に、一部の予測手法を除きある程度の一致が見られます。特に線形回帰と決定木回帰が実績データと整合しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 大部分のデータは安定しており、特段の変動は見られませんが、ランダムフォレスト回帰による予測の極端な下降は、何らかの潜在的なリスク要因を示唆しています。この点を考慮すると、天気の変動が社会の公平性に影響を及ぼす可能性も考えられます。
– 実際のスコアが安定していることから、現時点での公平性には大きな問題はないと考えられますが、予測された変動に対する注意が必要です。ビジネスにおいては、予測の下降に対する予防策を考慮する必要があります。
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**:
– グラフの左側において、実績AI（青）の点が密集しており、横ばいの傾向が見られます。
– グラフの右側に移ると、WEIスコアがやや上昇しているように見えます。これは持続可能性や自治性が増している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AI（青）にいくつか異常値（黒縁の円）が見られます。これらの外れ値は分析の際に注目すべき点です。
3. **各プロットや要素**:
– 色や形状はデータのカテゴリや予測モデルの違いを示しています。
– 実際のデータ（青）と、比較された前年のデータ（緑）が視覚的に分かれています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされて示されていますが、これらが異常値に対してどのように予測を行っているかも重要です。
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との異なるスコアの動きが見られます。前年に比べて持続可能性や自治性が変わっていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として比較的狭い範囲で分布していますが、特定の時期にスコアが集中的に分布していることが見られます。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが示す持続可能性と自治性が増していることは、社会の持続可能な発展に貢献するポジティブな指標です。
– 異常値や変動は、天候により予測が困難な事象を示している可能性があり、これに対する対応が求められるかもしれません。
全体として、グラフは持続可能性や自治性の観点から見た際の、社会の安定性や変動性を理解する上で有用です。データの実績と予測における共通点や違いを分析することで、将来の改善策を模索する価値があります。
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:
title: 天気カテゴリ 社会WEI（社会基盤・教育機会）スコア推移（360日間）
グラフを分析すると、以下の点が見て取れます：
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は主に2025年7月から10月にかけてのみ提供されています。
– 総じて、実績のスコアはほぼ横ばいですが、予測は少しずつ変化しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに一部の異常値（黒の円）が見られますが、全体への影響は限定的です。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値、赤のバツ印は予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年の値を示しており、特に後半に集まっています。
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、ほぼ同じトレンドを示していますが、若干の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値と前年の実績値は密集度が高く、全体的に0.8付近で安定しています。
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**:
– 社会基盤や教育機会に関して、短期間では大きな変動が見られないことから、安定した環境であると言えそうです。
– しかし、異常値が一部存在するため、季節的または一時的な要因が影響している可能性があります。
– 安定した予測は、教育やインフラの計画を立てる際に有益な情報となりそうです。また、予測モデルの比較が可能で、次のステップへの洞察を与えることができます。
この分析は、政策立案者や教育機関にとって、今後の計画を立てる上での参考になるでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリの「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを示しています。360日間の時系列散布図として、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 左側は青で表された実績データと黒で囲まれた異常値が多く見られ、スコアはほぼ横ばいで、0.6から0.8の間に集中しています。
– 右側は緑色のデータポイントで、スコアが同様に0.6から0.8の間で密集しており、全体的に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半の青いデータポイントの中には、黒で囲まれた外れ値が見られますが、全体的なトレンドに大きく影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いデータは実績で、緑のデータポイントは前年の比較です。異常値は黒で強調されています。
– 予測値は異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で表示され、異なる予測の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の比較ができますが、どの手法も大きく外れることなく、スコアは一定の範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から0.8の範囲で密集しており、極端に低いまたは高いスコアはありません。これは、社会WEIのスコアが安定していることを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアが安定していることは、社会の共生、多様性、自由の保障が一定レベルで維持されていることを示唆します。
– 予測手法に基づく安定した予測は、将来の施策に影響を与える可能性があります。政策立案者やビジネスリーダーにとって、この安定性は、現行の施策の有効性を示しているか、さらなる改善努力が必要ないという誤った安心感を与える可能性があります。
全体として、このグラフは社会の安定性を示唆している一方で、さらなる改善が難しい場所に到達している可能性も示しています。
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:
このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 色の変化から、特定の日付に集中した一定のパターンが見られます。特に、7月初旬から中旬にかけては明るめの色が多く、高いスコアを示しています。
– 徐々に色が暗くなる部分があり、これはスコアの変動を示唆します。
2. 外れ値や急激な変動:
– 明確に目立つ色の変化は、スコアが特定の期間に急激に変動した可能性を示しています。
– 特定の日付と時間帯で色が急に変わっている場所は外れ値の可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 横軸は日付、縦軸は時間を示しており、各マスの色が総合WEIスコアの高さを表しています。色のスケールは右側に表示されており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 特定の日付と時間帯に集中して高いスコアが見られますが、これは気象条件の変化のパターンを示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（午前または午後など）に高いスコアが集中している場合、そこに一定の周期性があるかもしれません。
– 色の変化が一定の時間帯に限られている場合は、その時間に特定の気象イベントが集中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、気象パターンが特定の時間帯に集中的に変化することを示唆しており、ビジネスではその時間を避けたり、逆に活用する計画が立てられるでしょう。
– また、天候の急激な変化が予想される場合は、公共交通機関やイベントの計画に影響を及ぼす可能性があります。
このように、ヒートマップは気象条件の変動を示し、それに基づく戦略を考えるための基礎データを提供していると言えます。
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:
このヒートマップは、個人のWEI（Weather Experience Index）平均スコアの時系列データを表しています。以下に各ポイントに対する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データは7月1日から7月28日にかけての日付で、特定の日付に集中しています。ヒートマップの色合いの変化から、特に大きな上昇傾向や下降傾向は見られませんが、期間中に周期的な変動があるようには見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月9日と7月19日のスコアは特に高く（黄色）、注目すべき変動点です。これらは天候の良い日だった可能性があります。
– 逆に、7月23日にはスコアが低く（紫色）、これもまた顕著な外れ値となっており、天候が悪かった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの程度を示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 水平方向の日付軸と垂直方向の時間帯がクロスする各プロットは、特定の時間帯での体験評価を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7月6日から7月10日にかけては全体的に高いスコアが連続しており、良好な気象条件が続いたことを示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアと低スコアが明確に分かれており、時間帯と日付の特定の組み合わせで特徴的なパターンが見られるため、特定の時期と時間で体験が大きく変わる可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**:
– このグラフを見る多くの人は、週末や特定の時間帯での気象の影響を直感的に捉えるでしょう。例えば、レジャー活動やビジネスオープン時間の調整に影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯にイベントを計画する際に、このデータを考慮することで、より良い参加者の体験を提供できるかもしれません。
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:**
– ヒートマップは時間ごとの色の変化を示しています。色が緑から紫に変化していることから、一定の周期性がある可能性があります。
– 特定の時間帯に色が集中していることから、日中の活動量が高い時間や天候の変化がある時間帯が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月の中旬頃（16-18時）の明るい色（黄色や緑）が他の時間と比べて顕著に分かれているように見えるのは、急激な変動を示している可能性があります。
– 7月23日からの紫色の密集は、特定の出来事があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の分布はWEIスコアの高低を示しており、光の強さや活動レベルに対応している可能性があります。黄色や緑は高スコア（高活動）、青や紫は低スコア（低活動）を示していると推測できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 一日のうちの特定の時間帯での類似した色のパターンは、昼間の活動や天候が一定の影響を与えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 午後から夕方にかけての活動が活発である一方、夜間は低下していることが分かります。
– 特定の日付での急激な変化は、イベントや特異な天候条件に関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会への影響:**
– ユーザーはこのヒートマップから、活動が集中している時間帯と季節の変動を視覚的に感じ取ることができます。
– 天候カテゴリのデータであるため、天候の変動が日々の活動にどのように影響を与えるかが視覚的に示されており、特に農業や屋外イベントの計画において有用です。
このグラフは、少ない情報でもパターンを把握しやすい直感的なビジュアライゼーションを提供しており、日々の活動計画や社会的行動の最適化に役立つでしょう。
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「天気カテゴリのWEI項目相関ヒートマップ」に基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– これは相関ヒートマップなので、直接的な時間的トレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、特定の大きな外れ値を示すデータポイントはありませんが、相関の強弱が視覚化されています。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が濃いほど相関が強く、青が濃いほど逆相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人と社会のWEI平均の間には強い正の相関があります（例: 0.90）。
– 経済的余裕と健康状態、心理的ストレスとの相関は低く、経済的余裕はこれらとあまり関連しないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は非常に高い相関を持っています（0.93）。
– 経済的余裕は他の要素と低い相関を持つ傾向があります。
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**:
– 公平性や社会的サポートの要素は、個人の自由や心理的ストレスと高く関連し、社会的な配慮が個人の幸福感に密接に関連している可能性があります。
– 経済的余裕が他の要素と低い相関を持っていることは、経済的な要素が他の社会的要因と独立して作用する可能性があることを示唆しています。
全体として、このヒートマップは様々なWEI要素がどのように相互に関連しているかを視覚的に示しており、社会福祉や政策形成における重要な知見を提供します。
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:
以下がグラフからの視覚的特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプごとに分布が示されていますが、全体として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**:
– 個人WEI（心理的ストレス）、社会WEI（公平性・公正さ）、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に外れ値が複数見られます。
– 外れ値があることから、これらのスコアは一部のケースで極端な値を取ることがあることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色は違いを示すために用いられていますが、具体的な意味は不明です。
– 箱ひげ図の箱の幅はデータの中央値および四分位範囲を示しています。
– 棒線（ひげ）はデータの広がりを示しており、外れ値以外の最大・最小を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 各カテゴリが独立しているため直接の関係性は示されていないが、比較することで各カテゴリ間の相対的な分布の違いを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは0.6から0.9の間で分布しており、比較的高い傾向があります。
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**:
– WEIスコアが高いことから、全体的に良好な状態を示していますが、外れ値の存在が潜在的な問題領域を示唆しています。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスや公平性、公正さが要注意ポイントかもしれません。
– 社会的な観点から、サステイナビリティや多様性の確保に課題がある可能性があります。
このような視覚的な情報は、さらなる調査や意思決定の出発点として役立ちます。
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、天気データに対する主成分分析（PCA）を用いて、360日間のデータを第1成分と第2成分で可視化したものです。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとして明確な上昇や下降の傾向は見られませんが、第1主成分の軸に沿って右に行くほどデータがやや集中しているように見えます。
– 一定の密集度を持ちながら点が配置されており、周期性は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は存在しませんが、第1主成分が-0.3や0.3付近の点が少し目立っている状態です。
3. **プロットや要素の意味**
– 各点は1日の天気データに対応していると考えられます。第1主成分の寄与率が0.65と高いため、この成分がデータの主要な情報を説明していると推測されます。
– 配置された点の密度から、一定の範囲内にデータが集中していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが明確に区別できるような特徴は見られませんが、データは時間の経過とともに特に大きく変動していない様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な直線的相関は見受けられないが、第1主成分の方がデータの分散を多く説明しています。
6. **直感的な洞察やビジネスへの影響**
– 人々はデータが一箇所に集まっているため、安定した気候条件が続いている期間を示していると感じるかもしれません。
– 天気データに関して、特定のパターンが探されている場合には、第1主成分が多くの情報を説明していることから、この成分に注目することで、気象に影響を与えている主要な要素を特定するのに役立つ可能性があります。
このグラフは、データの全体像を把握し、どの成分がデータに大きな影響を及ぼしているかを理解するための有効なツールとして利用できます。
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。