📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
30日間の総合WEIスコアの時系列推移を観察すると、最初の2週間は全体的に安定したスコアを示す一方、後半にかけてWEIスコアは徐々に下降傾向を見せています。特に7月20日以降のスコアの減少が顕著です。
#### 異常値
異常値として検出されたスコアは、全体的に高い（0.80以上）または低い（0.70以下）スコアが観測された地点です。7月初旬からのWEIスコアが高くなり、徐々に下降して7月末に一部スコアが低くなったことが指摘されます。異常値の背景には、季節的な要因、特定の社会的出来事、または予期しない社会の出来事などが影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: ないように見えますが、週末の変動でわずかに現れる可能性があります。
– **長期的なトレンド**: 7月初旬の高スコアから7月末の低スコアへの下降トレンドがあります。
– **残差**: 短期的なスパイクや急激な下落は、特定の外部要因やイベントによる短期間の影響を示唆しています。
#### 項目間の相関
項目間の相関ヒートマップを見ると、社会基盤・教育機会、社会的公平性、公平性・公正さ、社会の持続可能性など、社会WEIの詳細項目間で高い相関が見られます。これは、これらの要素が連動して社会WEIに対し寄与していることを示唆します。
#### データ分布
箱ひげ図からわかる各スコアの分布は、総じて広がりが大きいものの、中央値は0.70付近に集中しているデータが多いです。これは全体として社会の評価が中間点付近にあることを反映しており、個人及び詳細項目では異常値を示す外れ値が散見されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析結果に基づくと、PC1は0.65の寄与率を示しており、WEIスコアの大部分の変動はこの成分によって説明されています。おそらくこれは個人および社会の総合的な評価に大きく影響を与えています。PC2の寄与率が低い（0.11）ことから、異次元の要素が影響を及ぼしにくいことを示唆しています。
#### 総合分析
この分析により明らかになったのは、WEIの下降トレンドが観測されたことです。これは予想される季節的変動や特定の外的要因が影響した可能性があります。また、WEIスコアとそのアイテム間の相関が一定の社会的状況を反映しており、特に平等性や教育、社会の持続可能性が重要な鍵となっていることが示唆されています。今後の対策には、特に7月後半に見られた下降傾向の原因を突き止め、戦略的な改善を検討することが必要でしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 7月初めから中旬にかけては、WEIスコアは0.8前後で横ばいが続いています。
– 7月中旬以降、スコアは徐々に下降し、8月初めには0.6付近へと下がり、その後は大きな変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点は、明確な外れ値として黒い円で示されています。
– これらの外れ値は、特定の日に予期せぬ気象条件が発生した可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「X」印は予測値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、予想される変動範囲を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦の位置が異なる3本の線（青、緑、紫）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）による予測を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ水平に予測している一方で、ランダムフォレスト回帰は減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に多く収まっており、予測モデルは比較的信頼性が高いことを示唆しています。
6. **直感的および社会への影響**:
– 観測された下降傾向が続く場合、関連する天候条件に注意が必要かもしれません。
– 特に農業や観光業において、天候の急変がビジネス活動に影響を及ぼす可能性があります。
– モデルの精度向上を目指すために外れ値の原因を調査することも価値があります。
このグラフからは、気象条件が徐々に変動することを示唆し、適切な政策やビジネス計画を策定するための基礎情報を提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ** (青いプロット)は、全体的にやや下降する傾向にありますが、7月21日ごろから大きくスコアが下がるポイントが見られます。
– **予測データ** (赤い「×」)は、実績に基づいた予想を示していますが、実績との乖離が目立ちます。
– **予測線**は、「線形回帰」は緩やかな上昇、「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は横ばいか下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の日付でスコアが急激に低下している点があります（青いプロットが黒の円で囲まれた部分）。特に7月下旬から8月上旬にかけてのデータに外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット（実績）**: 各日の実際のWEIスコアを示しています。
– **赤い「×」（予測）**: 予測されたスコアを示していますが、実績と乖離している場合も多いです。
– **黒の円（外れ値）**: 規定された範囲外のスコアを示し、何らかの異常値を示唆しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には一部で大きな乖離があり、予測モデルが実際の変動をうまく捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、全体として0.6から0.8に集中していますが、日によって大きく下振れすることがあります。
– 予測と実績の相関は見られないか、もしくは非常に弱いです。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– スコアの下降傾向や多数の外れ値の存在は、何らかの不可抗力な天候関連の要因が影響を与えた可能性があります。
– 予測モデルの性能改善やリスク管理の強化が求められる場面であり、特に外れ値の発生原因分析は重要です。
– WEIスコアが重要な経済指標であると仮定すると、これらの予測と実績の乖離は、ビジネスや政策決定に影響を及ぼす可能性があります。
総じて、このグラフからは予測の精度向上の必要性と、データの外れ値や急変動の原因分析の重要性が示唆されます。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初の期間は横ばいからやや上昇のトレンドが見られます。その後、7月下旬に急激な下降があり、再び横ばいに戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月下旬から8月初旬にかけてWEIスコアが著しく低下し、外れ値がいくつか見られます。この期間に何か異常な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青色の点は実績値を示しており、全体的な動きや変動が観察されます。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、異常なデータを示しています。
– 予測のために3種類の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、それぞれの予測線が異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法が異なる結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰（紫線）は下降トレンドを示しています。一方、線形回帰（青線）は横ばいに推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大部分の実績値は0.8から0.9の間に集中していますが、急激な変動による分散も確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 直感的に、7月下旬の急なスコア低下は特定のイベントまたは環境的要因の影響と考えられ、原因の特定が重要です。
– また、この変動はビジネスや社会における不安定さを示唆しており、予測手法の精度向上や異常検知の強化が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、全体として大きな変動がないものの、微細なランダムな変動が見られます。時点による上下動はあるものの、長期的には横ばいのトレンドと言えます。
– 予測（ピンクと水色の線）は、未来に向けて一定の水準で安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 薄い灰色で示される異常値の存在が確認されますが、その数は多くなく限られた範囲で発生しています。異常値は軽微で、システムや計測上の誤差として扱えるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を示しており、日々の観測値です。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示し、信頼区間を表しています。
– ピンクと水色の線は異なる予測モデルの出力を示しており、互いに近い値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なる地点では、おおむね一致しており、予測の精度は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は予測モデルが示す範囲内に収まっているため、予測の妥当性が確認されます。特に無作為な変動に強く、安定性が観測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 経済的余裕の指標として、30日間のデータは安定しているため、極端な経済的変動がない状態を示唆しています。
– 安定的な値は計画立案や長期的な経済政策に対して信頼できる基盤を提供します。外れ値の管理が適切に行われているため、異常への対応力も備えているようです。
– この安定性は個人や企業がリスクを把握し、戦略を策定する上でポジティブな情報と言えるでしょう。
このグラフからは、個人の経済的状況が大きな変動なく、比較的安定していることが伝わってきます。これは政策の安定性や、市場の成熟に寄与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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**：実績のスコアは概ね一定の範囲内で横ばいの傾向がありますが、期間の後半にかけて少しばらつきが増えているように見えます。
– **予測**：３種類の予測手法があります。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてが微妙に異なる未来の推移を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値とされるデータポイントがいくつか存在しますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
### 3. プロットや要素の意味
– **青のプロット（実績）**は過去のWEIスコアを示しており、毎日異なる評価が記録されています。
– **赤のプロット（予測）**は未来の予測を示しています。
– **灰色の背景**は予測の不確かさの範囲を示しており、標準偏差を利用しているようです。
– **異常値**は円で囲まれていますが、これは通常の範囲を外れたスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測手法間での予測値の違いが示されていますが、これらは全て同じトレンドに基づいていることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの大部分は、中心付近で密集しており、標準的なばらつきの範囲内に収まっていることによって、安定した健康状態を示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **健康管理への影響**：WEIスコアが一定の範囲内に収まっていることは、一貫した健康状態を示しており、これは個人の健康維持や生活習慣がしっかり管理されている可能性がある。
– **予測を活用した意思決定**：予測モデルの提供する未来のスコアは、健康管理における事前の措置や対策を考える上で重要な情報です。予測の不確かさが示されていることで、リスク管理を適切に行うことが可能です。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の15日間では、WEIスコアの散布がやや高い水準での変動が見られますが、中盤以降、徐々にスコアが低下する傾向が見られます。
– 後半では、スコアが比較的低い状態で横ばいになっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日ごろに顕著な下方の外れ値があり、通常の範囲から大きく逸脱しています。
– その他の日付でも、スコアに急激な変動が観察可能です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を表し、黒い円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 灰色の影は「予測の不確かさ範囲」を示しており、スコアの推移が予測の範囲内に収まっているかを示しています。
– 予測には、線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）の三つが使われており、それぞれ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**:
– 実績値と予測値が近い時期に配置されていますが、特にランダムフォレストの予測が他の手法とは異なり、低下傾向を明確に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間では、高い相関があるように見えますが、後半では分散が大きくなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天気が心理的ストレスに与える影響を示している可能性があり、気候変化や環境要因が個人のストレスレベルに影響を与えていると考えられます。
– ビジネスや社会的には、特にこのストレスデータを活用することで、職場のストレス管理やメンタルヘルスの向上に役立つ可能性があります。予測を活用することで、ストレスの高まりが予想される時期に対策を立てることが可能です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は大半が0.6から0.8の範囲に収まっており、全体としては横ばいの傾向があります。
– 将来の予測については、線型回帰と決定木回帰がほぼ横ばいで、ランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の日にわたって異常値（黒い丸で囲まれた点）が見受けられます。これらは予測の信頼範囲外にある点であり、特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）、予測（赤い×印）、異常値（黒い丸）が示されています。
– 予測手法ごとのモデルの動向が異なり、特にランダムフォレスト回帰が独特のパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果は全体的に類似していますが、ランダムフォレスト回帰は異なるパス（下降傾向）を示しており、他のモデルとの差異が視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示されていますが、大部分の実績はこの範囲内に問題なく収まっています。
– 分布の密度は高く、特定の狭い範囲に多くのデータ点が集中しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績データが主に安定しており、予測も大きな変動がないため、予測の信頼性があると考えられます。
– ビジネスや社会において、この安定したWEIスコアは、特に天候の変動からくる不確実性が少なく、計画立案におけるリスク管理が容易だと考えられます。
– ただし、異常値の頻出は、特定の条件下での変動を示唆し、さらなる分析が必要です。
これらの点を考慮に入れ、データ分析および予測精度の改善に役立てることができます。
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:
以下に、グラフ分析の結果を詳細に示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいです。しかし、時間の経過とともに少しの変動があります。
– トレンドラインとして「線形回帰」と「決定木回帰」は横ばいを示していますが、「ランダムフォレスト回帰」は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が散布図全体から外れており、外れ値としてマークされています。
– 特に、7月上旬と下旬に外れ値が多くみられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のAIのデータを示しており、黒い縁取りが異常値を示します。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、予測のバラつきが見られる箇所です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値（青い点）と予測値のトレンドは異なる傾向を持っています。
– 特に、「ランダムフォレスト回帰」は他の手法とは異なる、減少トレンドを示している点が特筆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密集度は高く、データポイントの大多数が0.6から0.8の間で分布しています。
– これらの点は相対的に高い公平性を示していますが、ややばらつきがあります。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 評価される天気の公平性が時間とともに大きく変動しておらず、比較的安定した状況を示しています。
– しかし、「ランダムフォレスト回帰」が示す下降トレンドは、将来的な条件変化を示唆しており、注視する必要があります。
– これらの結果は、天気データの偏りや潜在的な不平等が社会や政策に影響を与える可能性があることを示唆しています。
このグラフの分析結果は、天候データの公平性を評価し、今後の環境政策や都市計画における意思決定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青色プロット）は概ね横ばいからわずかに上昇傾向を示しており、WEIスコアが安定していることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、今後WEIスコアが下降する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒い円で囲まれたプロットで示されていますが、数は少ないようです。これは一般的にデータの信頼性がある程度高いことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績値（青色点）は30日間の天気に関するWEIスコアを表しています。
– 予測値は赤色の「×」で表示され、異なる回帰モデルによる予測も線（緑、青、紫）で示されています。
– 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:**
– 実測値と予測データは同様の範囲内で動いていますが、ランダムフォレストモデルはより急な下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 分布は比較的一様で、WEIスコアは主に0.8周辺に集中しています。これは高い持続可能性と自治性を示しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響:**
– 実績と予測のギャップが少ないことから、現在の戦略や政策が持続可能性の維持に効果的であると感じられます。
– ランダムフォレストの予測が下降を示していることは、天候やその他の外部要因が今後のWEIスコアに悪影響を及ぼす可能性を示唆します。対策が必要かもしれません。
この分析により、持続可能性と自治性の監視いおよび改善のための情報が提供され、将来的な政策立案や計画の策定に役立つでしょう。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データはおおむね横ばいで、軽微な変動がありますが、一定範囲内に収まっています。
– 予測には3種類の回帰モデルが使用されていますが、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が大きく異なる異常値（外れ値）が円で示されています。これらはおそらく特定の日の異常な社会WEIスコアを示しています。
– 特に7月中旬以降に急激な変動が見られます。
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ており、黒の円がその中の異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています（xAI/3σ）。
– 各線は異なる予測モデルを示し、回帰手法の違いが反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの位置関係から、過去のデータを元に将来を予測しつつも、将来的には変動が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の発生状況が特定の期間に集中しているように見受けられ、これが何らかの相関関係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**:
– このグラフを見る限り、社会WEIスコアは比較的一定していると感じられますが、異常値の存在は注意に値します。特に教育や社会基盤に関連するスコアであれば、その変動は影響度が高い可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰が提示する下降傾向は、将来的に社会基盤や教育機会の低下を示しているかもしれず、政策などの見直しを考慮する必要があります。
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**
– 初期の段階では、WEIスコアは比較的一定で、若干の上昇・下降が見られます。ただし、全体的には横ばいの傾向があります。
– 中盤から後半にかけてスコアが急に下がる箇所があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつか存在します。これらは特異なイベントや異常気象の影響を示唆するかもしれません。
– 特に7月中旬から7月25日頃にかけて、急激に下がる部分が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 予測のために線が3つ示されており、線形回帰（シアン）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）のモデルの予測があります。予測の不確かさは灰色の範囲として表現されています。
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が比較されています。全体の予測傾向は横ばいまたは緩やかな下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはある程度のばらつきがありますが、中心付近に多くのデータポイントが集中しています。
– WEIスコアの分布は一定の範囲内に広がっており、外れ値付近に急激な変動が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが社会の共生、多様性、自由の保障をどのように反映しているかを考えると、後半の低下はこれらの要素が負の影響を受けた可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、これらのスコアの低下は政策の見直しや新しい戦略の必要性を示しているかもしれません。
– 予測モデルの使用が示されていることで、将来的な戦略的意思決定に活用する価値があることが分かります。
このグラフは、社会的な政策や環境要因がWEIスコアにどのように影響を与えるかの洞察を深めるための良いツールとなり得ます。
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:
このヒートマップでは、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 7月上旬（特に7日〜9日）は高いスコアを示しており、明るい色（黄色）が目立ちます。
– 7月下旬（特に22日以降）ではスコアが低く、暗い色（紫色）が優勢です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月23日と24日には、スコアが急激に低下しており、顕著な外れ値として目立ちます。
– 一部の時間帯でスコアが急に変化していることがあります（例：7月6日や27日）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの程度を表し、明るい色が高スコア、暗い色が低スコアを示します。
– 各日付と時間帯ごとのスコアの変動が視覚的にわかりやすく示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアの変動があるものの、特定の日に集中的な変動が見られるため、日ごとの変動がより強く現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（8〜18時）よりも夜間（19〜23時）のほうが、スコアの変動が大きくなる傾向があります。
– 全般的に、最初の半月は上向きのトレンドで、後半は下向きのトレンドが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月の初めは比較的安定した気象条件を示唆しており、この時期に戸外活動を計画するには良好である可能性があります。
– 一方、7月の最終週は不安定な天候や厳しい条件が予想され、ビジネス面では供給チェーンの調整や緊急対応が求められる可能性があります。
このヒートマップは、時間とともに天候のパターンがどのように変化するかを視覚的に示し、計画立案やリスク管理に活用できる貴重なデータを提供しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に時間帯ごとに色の強弱が変化しており、一貫したパターンを示していない。
– 日付の経過に伴う明確な上昇または下降トレンドは見受けられない。
– 一部の日に集中して特定の時間帯に高い値（明るい緑や黄色）が観測される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月18日と7月25日付近で、他の日とは異なる明るい色のプロットが見られる。これらは特異な状態を示しているかもしれない。
– これ以外では、全体的に色の変動が小さく、安定的である。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は値の変動を示しており、濃い青から紫が低い値、明るい黄色が高い値を示す。
– 日付と時間がX軸とY軸で示され、個々のプロットがそれぞれの時点でのWEI平均スコアを表現している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯で、同じ色が連続している部分があり、時間帯に応じたパターンが見られる。
– しかし、日々の時間帯間の関係性は特に強くはなく、独立しているように見える。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦横に時間と日付の軸があり、対角線状に同じ色が続くパターンは特異的な時間帯の特性を示唆する。
– 日ごとに観測される時間帯のばらつきがある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一部の日で特定の時間帯にスコアが高くなることから、その時間帯に何らかの影響（天気の変化や人間活動の影響）があった可能性が考えられる。
– 社会的な影響として、その期間中に特定の日のスコアが上昇することで、経済活動や屋外イベントの実施に注意が必要な可能性がある。
このヒートマップから、特定の条件下でWEIがどのように変動するかを理解し、今後の行動や対策に活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 横ばいと周期性が見られる。特定の日付（特に7月6日から7月12日）は夜遅くから午後にかけて同じようなパターンが繰り返されている。
– 特定の期間では、スコアが上昇または下降するトレンドはあまり見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日と7月24日に非常に高いスコアが見られる。
– 7月19日、20日、および25日にも一部の時間帯で高いスコアが存在する。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアを示しており、黄色が最も高いスコア（0.85）を示し、紫色が最も低いスコア（0.60）を示している。
– 色の変化は、日中の特定の時間帯に集中している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 色のパターンは、日が進むにつれてある時間枠で濃淡が変化していることを示しており、同じ時間帯に類似した変動が周期的に現れている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特定の日に急激に上昇し、その後の数日間は穏やかな変動を示している。
6. **直感的な理解と影響**
– 特定の日や時間帯に急激にスコアが高くなることから、これらの期間に天候条件が社会活動に与える影響が大きいと考えられる。
– ビジネスや社会への影響としては、イベントの計画や人の移動における予測可能性を向上させるために、この種のデータを活用することができるだろう。たとえば、忙しい時間帯や良好な天気を利用してマーケティングやイベントを最適化することが考えられる。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド:**
– ヒートマップは30日間の相関関係を示しており、時系列データではないため、トレンドとしての上昇や下降、周期性は示されていません。ただし、全体的な相関の強さは示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値や急激な変動もヒートマップ自体には存在せず、各項目の間の相関の強さが視覚化されています。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃さ（赤から青）は相関の強さを示しており、赤に近いほど強い正の相関を、青に近いほど負の相関を示しています。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との間には強い正の相関が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の要素との相関が低く、独立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:**
– ヒートマップにより、複数のWEI項目の間の相関が示され、相互関係を視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全般的に「個人WEI」や「社会WEI」それぞれ同士で相関が強いことが確認できます。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関は0.76となっており、非常に高い関係性を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響:**
– 「個人」や「社会」カテゴリ内でのWEI間の強い相関は、これらの要素が互いに影響し合い、共通の要因に基づいて変動していることを示唆しています。
– ビジネス面では、これらの相関を利用して特定の要因に対する対策を講じることで、他の関連する分野にも効果を及ぼす可能性があります。
– 社会的には、特定の領域の改善が他の関連領域へ波及的な効果をもたらし、総合的な効果を期待できることが示されています。
このヒートマップは、さまざまなWEI項目の相関を視覚的に把握し、対策立案や戦略の策定に役立てることができる有用な分析ツールです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体的に、異なるWEIスコアタイプ間でトレンドには大きな変化は見られません。スコアは比較的安定しており、特定の時期に急激に上昇または下降する傾向は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が見られますが、特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（生態系整備）」で外れ値が目立ちます。これらは統計的な変動が大きいことを示唆しており、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図の箱の部分はデータの四分位範囲（IQR）を示しており、各カテゴリにおける中央値の違いが観察されます。色の違いは視覚的に各WEIタイプを区別するためです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– WEIスコアタイプ間で強い相関関係を示すものは特に確認できませんが、「個人WEI（心理的ストレス）」と「生物多様性」間には多少の相関がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの分布幅は異なり、例えば「総合WEI」は狭い範囲で集中している一方、「個人WEI（自由度と自治）」はより広い分布を示しています。これはデータの不均質性を示唆しています。
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**
– 多くのカテゴリでデータがまとまっているため、特定のWEIスコアが安定していることが示唆されています。しかし、外れ値が多いカテゴリにおいては、より詳細な分析が必要です。特に「心理的ストレス」や「自由度と自治」に関しては、政策や企業戦略の調整を検討することで、社会的および経済的な改善が期待されます。
この分析は、特定のWEIスコアタイプが社会的または経済的ストレスに敏感である可能性を示唆しており、その要因を特定することで改善の余地を見出すことができるでしょう。
総合WEI 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
– **Observed（観測値）**: 天気スコアは時間の経過とともに若干の増減を示していますが、全体として大きな変動はなく比較的安定しています。
– **Trend（トレンド）**: スコアは期間の前半で上昇し、後半で下降しています。中盤でピークに達していることがわかります。
– **Seasonal（季節性）**: 季節的な変動は小さく、プラスとマイナスの間を頻繁に行き来していますが、大きな周期は見られません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 次の箇所で急激な変動が見られます。特に観測値では7月21日頃に大きく低下しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 総合的な天気スコアの動向を示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を抽出したものです。
– **Seasonal**: 短期的な季節性の変動を表しています。
– **Residual**: 不規則な変動や予測不能な要素を含んでいます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **Observed**と**Trend**の関係: 観測データの変動は大部分がトレンド線によって説明され、その傾向に従っています。
– **Trend**と**Seasonal**: トレンドと季節性の変動は独立しており、季節性の影響は全体的なトレンドに大きな影響を与えていないようです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特別な相関関係やパターンは明示されていません。ただし、Residualの低下が観測値の急激な減少と一致しているように見えます。
#### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– **直感的洞察**: 全体として大きな天気の変化はなさそうですが、中盤のピークから後半の下降が一時的な異常気象として認識されるかもしれません。この情報は、特に農業やイベントの計画に影響を与える可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: この期間の天気パターンは、特定の産業（例えば、農業や観光業）に対するリスク管理や運用計画において考慮すべきであり、突発的な天気の変動による影響を最小限にする対策が必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に観察されるトレンドは、初期には緩やかな上昇を示した後、急激に下降しています。特に、中盤から後半にかけて明確な下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **残差グラフ**において、7月17日から7月21日にかけて急激な変動があります。これは観測値の急変を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**（観測値）グラフでは、小刻みな変動を伴いながら比較的安定しています。
– **Trend**（トレンド）は、全体の方向性を示しており、途中から急降下しています。
– **Seasonal**（季節性）は、周期的に小幅な変動を示しています。これは30日周期のデータに特有の季節的パターンかもしれません。
– **Residual**（残差）は、トレンドや季節性パターンに含まれない部分で、特定の日付で大きな変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 季節性パターンは小幅であるため、トレンドの影響が観測データにおいてより顕著です。急激な降下は観測値の変動と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測値の変動には高い相関があります。一方、季節性は小幅な変動にとどまっているため、直接的な大きな影響は見られません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た人は、天候パターンに何らかの異常があったのではと感じるかもしれません。特に急激なトレンドの下降は、一時的な気象現象や環境の変化を暗示しています。これが例えば農業やアウトドア活動に従事するビジネスにとっては、計画の見直しが必要となるかもしれません。また、気象に依存する産業では、事前の対応策が求められるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– **Observed**: 初めはなだらかに増加し、その後、7月中旬にピークを迎え、下降しています。
– **Trend**: 全体として、最初の上昇後に下向きの傾向が示されています。これは、7月上旬は改善が見られたが、月末にかけて悪化していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed**で7月中旬（特に7月15日前後）に急激な下降があります。
– **Residual**で特に7月中旬から後半にかけて大きな変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は全体の実際の観測値を示しています。
– **Trend**は長期的な変化を示し、基本的な増減の傾向を視覚化します。
– **Seasonal**は周期的なパターンを示し、この期間には微弱ながら日々の変動が顕著です。
– **Residual**はトレンドや季節性から外れた変動で、予測しづらいランダムノイズを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Seasonal**の変動が一定であるため、全体の変化は主にトレンドと残差によるものです。これにより、周期的な要因よりも一時的な外的要因の影響が大きいと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **トレンドと残差**は一般的に逆相関が見られ、トレンドが上がると残差が安定し、逆にトレンドが下降すると残差が増加しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– **直感的な感覚**: 観察者は天気による社会的な影響が中期的には改善したが、7月後半には悪化している可能性を感じ取るでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 例えば、天候が日々の活動に与える影響が大きくなり、7月後半にはこの影響が悪化しているため、天候依存の業務やサービスにおいて対応策を検討する必要があります。例えば、小売業やイベント運営においては、気候の変化に応じた戦略が必要です。
この分析により、天候の変化が社会やビジネスにどのように影響を与えるかを認識し、適切な対策を講じることが重要となります。
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
この主成分分析（PCA）グラフは、第1主成分と第2主成分に基づいて気象データを視覚化しています。データポイントは全体的にランダムに分布しているため、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。周期性のあるパターンも特に確認されません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
グラフ上で、特定の領域から飛び出した目立つ外れ値は見受けられません。データポイントは全体的に一様に散らばっており、急激な変動を示す点は含まれていないようです。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と密度**: このグラフは単色でプロットされており、密度の変化や時間的な変遷について示す情報はありません。
– **プロット位置**: 各データポイントは、観測データの合成的な変動を示す第1および第2主成分でマップされています。第1主成分はデータの68%を説明しており、主な変動源を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
30日間のデータを主成分で表しているため、このグラフ自体から時系列の変化を読み取ることは難しいです。ただし、主成分間の分布の広がりが示されており、各日ごとの変化が比較的少ない範囲で収まっていることが考えられます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
データポイントのランダムな分布から、第1および第2主成分間には明確な相関が見られません。このことは、気象データ内の多次元的な変数が独立して変動している、または複雑な相互関係を持っている可能性を示唆しています。
#### 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
人間がこのグラフを見た場合、特定の天候パターンや傾向が直感的に把握しにくい印象を持つかもしれません。具体的な気象パターンの予測や分析には、さらなるデータ分解や他の情報との統合が必要です。しかし、主成分分析を通じて、複数の気象変数がどのように相互作用しているかの概要を理解し、モデリングや予測モデルの精度を高めることができます。これは、気候予測や長期的な気象傾向の分析において大いに役立ちます。
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。
