📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータと異常値の観察に基づき、WEIスコアのトレンド、異常、関連項目間の関係性を以下に分析します。
### 総合的トレンドと時系列推移
– **総合WEI**: 初期は比較的高い数値（0.71〜0.84）で推移し、7月中旬にかけても高値を維持。7月後半から急激に下降し、0.6台にまで低下。
– 理由としては、**個人的要因**（個人WEIの下降）、**社会的変動**（社会WEIの低下）が考えられる。
### 異常値とその背景
– **異常値の発生日**: 7月前半はWEIがスパイクしている印象があり、その原因として考えられるのは季節的要因や特定のイベント（社会的行事や経済的発表）でしょう。
– 7月後半の異常値（特に7月20日以降の低下）については、集中的な社会的課題（例: 景気悪化、社会的事件）が影響している可能性があります。
### 個人/社会WEI平均および詳細項目の動き
– **個人WEI平均**: 個人の経済的余裕、健康状態、心理的ストレスのスコアが7月前半にかけて安定しつつも、後半には下降傾向が見られる。
– **経済的余裕**は不規則に変動しつつも全体的には高い状態を維持。
– **心理的ストレス**は特に7月8日周辺で低い値を示しており、この期間に個人の精神的負担が軽減された可能性が伺える。
– **社会WEI平均**: 初期に高く、後半に低下。社会フェアネスや持続可能性のスコアが下降している点から、社会的不安や政策的な変動の影響が推測される。
– 持続可能性と社会基盤が元々高く評価されているものの、後半の下落は社会的事件や環境問題に関連する可能性がある。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解によれば、前半に見られる高いスコアは季節的要因であり、特に夏季の始まりによるものと考えられます。後半の低下は外的変化、特に不安定な社会情勢を反映している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人の健康状態とストレス間に強い相関が見られ、健康維持が精神的負担の軽減に不可欠であることを示唆。
– 社会的持続可能性と社会フェアネスの相関も高く、持続可能な社会が公平性と公正さの基盤となることを示している。
### データ分布と異常
– 箱ひげ図から、特に7月前半と後半で中央値に大きな違いがあり、後半の低下は異常値として捉えられる可能性が高い。
– PCAの主要構成要素（PC1の寄与率0.65）は、主要な変動要因が社会基盤や多様性に深く関連していることを示唆。
### 総括
総合的に見て、この期間のWEIスコアは一時的な高騰後に下降に転じたことが分かりました。初期の安定は季節的要因と社会的導入プログラムの可能性が考えられますが、急激な下降は経済的な衝撃や社会不安を表している可能性があり、さらなる調査が求められます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年7月から9月）では、実績データ（青）は比較的安定しています。予測手法（紫線、青線、桃線）による予想も同様です。
– 次にデータが飛んで2026年6月からは、前年同時期（緑）のデータが見られ、これも安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年8月あたりに、いくつかの外れ値が存在します（黒い円で示されています）。これは、分析の結果、予想から大きく外れるデータ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**:
– 青色は実績AIによる実データ、赤い「×」は予測AIの予測データを示しています。
– 黒い枠の円は、異常値を示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさ（標準偏差の範囲）を表しており、予測の精度を視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ全体を見ると、実績データと前年のデータが安定したパターンを持っていますが、予測AIは異常値を含む部分も持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除けば、全体的にデータは狭い範囲に収束する傾向を持っており、気候データとして季節的安定性があるかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間にとって、最も興味深いのはデータの突然の飛びや異常値です。これらは、突発的な気象条件の変化やデータ収集の問題などを示している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、データの異常や急変が気象情報として警報や特別な対策を促すきっかけとなるかもしれません。
この分析が、データの解釈や意思決定に役立つと幸いです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。最初の期間（左側）では、WEIスコアがやや高め（0.6～0.8）で安定しているように見えます。この期間は2025年7月から開始しており、密度が高いです。
– 左側から中央にかけてはスコアが減少傾向のようですが、極端な変動は見られません。
– グラフの右側では、データがまとまっており、スコアは0.6付近で安定しています。前年データと比較されており、緑のプロットが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロットにいくつかの異常値が見られ、オープンサークルで示されています。
– 急激な変動は少なく、短期間での大幅なスコア変化はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、密度が高いです。黒い縁取りがついているものが異常値とされています。
– 緑のプロットは前年のデータで、今期のWEIスコアと比較されているようです。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 様々な色の線（紫、薄紫）は、それぞれ異なる予測アルゴリズムの結果を示していますが、すべてほぼ同じ傾向であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年との比較が主な目的のようです。前年と今期のデータが重なり合っていることから、類似したパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータと右側のデータで一定の一貫性があり、前年のデータとよく一致していることから、気象データの予測は比較的信頼性が高いものである可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– WEIスコアは比較的安定しており、異常が発生しても軽微であることから、気象条件が経済活動に与える影響はそれほど深刻ではないかもしれません。
– 安定した予測結果から、天気に関連するビジネスにおいては、予測に基づいた戦略立案が可能であると考えられます。年間を通じた比較的安定したパターンは、計画の一貫性を保つ上で重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、評価期間内でWEIスコアの顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは二つの期間に分かれているように見えますが、データのギャップがあるため、全体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**
– 最初の評価期間（2025年7月～9月）において、いくつかの異常値が存在しています（黒い縁取りのポイント）。
– WEIスコアが通常の水準を超える、もしくは下回る地点がありますが、特に明確な上昇または下降の動きはないようです。
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、後の期間においてデータがないことから、評価の連続性が途絶えています。
– 緑のプロットは前年データを表しており、WEIスコアの安定性が見られます。
– 見えにくいですが予測に関する異なる回帰モデルの線が存在し、それぞれのモデルがどのように将来を予測しているかが示されています。
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の関係を見る限りでは、前年データの方がやや安定しているが、詳細な関係性を判断するためには更に多くのデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑の前年データは比較的一定のスコア範囲内で分布しており、スコアの変動は少ないです。
– このデータから相関を見つけることは少し難しいですが、見えないデータセットがあれば詳細な分析も可能です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 異常値の存在は、何らかの社会的または環境的要因の変化を示唆している可能性があります。特に天候の変動やそれに対応する社会の動きが考えられます。
– ビジネスへの影響としては、天候に依存する業種（農業、旅行業など）への影響が懸念されるため、異常値の原因を突き止めることが重要です。
– 今後の予測モデルの改善により、天候が社会に与える影響をより正確に把握し、適応策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– データは大きく二つの期間に分かれており、それぞれ異なる特性を示しています。
– 初期の期間（左側）では実績データ（青のプロット）がほぼ一定の水準で安定しています。
– 後半の期間（右側）では、予測データ（緑のプロット）が同じく一定の水準ですが、異なる値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間には外れ値（黒の円）が見られ、それらは大部分のデータポイントから逸脱しています。
– 急激な変動は見られず、全体としては一定の安定性がうかがえます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示しており、現状の経済的余裕の指標です。
– 緑色のプロットは予測データで、将来の経済的余裕を示しています。
– 黒色の円は外れ値を特定しています。
– 予測モデルは色分けされ、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それぞれ異なる期間において安定性を保っており、直接的な相関は見られないものの、季節性や長周期のトレンドが潜在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間でのデータはそれぞれクラスターを形成しており、強い相関関係や広がった分布は見られません。
6. **直感的な理解と影響**
– 実績データが安定していることから、現状は予測可能な経済的余裕があると推測されます。
– 予測データも安定しているため、将来的なリスクは低いと見られますが、外れ値の影響を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会全体にとっては、これらの安定した傾向は計画を立てやすい状況を提供し、新しいプロジェクトや投資の基盤となり得ます。
これらの洞察を元に、さらなる詳細な分析や戦略改善のための議論が促進されることが期待されます。
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**
– グラフには「実績」と「前年」のデータポイントが散布されています。「実績」は青色、「前年」は緑色で示されています。
– 期間全体でのトレンドを確認するのは難しいですが、各年の中でのパターンを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の円で囲まれたデータポイントが異常値として特に注目されています。これらは通常の範囲を超えたデータとして考えられます。
– 急激な変動はあまり確認できませんが、異常値の存在が特定の時間に集まっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各データポイントの色分けにより、過去の実績や予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）による予測が示されています。
– 紫色の線は、予測の不確かさを示す範囲（xAI/3σ）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 「前年」と「実績」のデータが、似た範囲で分布しているように見えます。このことから、過去の傾向が現在の状況にある程度影響を与えている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年度ごとに分布が分かれているため、全体的な相関関係を評価するのは難しいですが、予測モデルと実績値の相関は注視すべきです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのグラフから感じるであろうこととして、異常値や予測のズレが大きくない範囲でデータが分布していれば、健康状態の変動は比較的安定していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態の予測モデルが正確である場合、事前の医療施策や介入が適切に計画できることが期待できます。また、異常値の発生は早急な対応が必要な場合があることを示唆しています。
全体的に、データと予測モデルが一定の一致を見せているかが注目すべきポイントです。これにより今後の傾向を適切に捉えることができるかどうかが判断されます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは、最初の一部でのみ観察可能で、その後データが切れており、全体的なトレンドは不明確です。
– 予測データが示す未来の期間では、詳細な上昇や下降のトレンドよりも、過去の実績データから新しい期間にどのように推移するかがポイントです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の実績データ部分では、異常値（黒い円）がいくつか観察され、それが全体の分布に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青色）は、心理的ストレスの指標として過去の状況を反映していますが、将来の予測における不確実性も示唆しています。
– 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、それぞれ異なる方法で未来の心理的ストレスを予測しています。モデルごとに異なる動きをしているため、複数の視点からの分析が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが結果を示しており、それぞれのモデル間の予測の違いから、モデルの強みや弱みが推察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の実績データの密集箇所は、一定の心理的ストレスレベルが安定していたことを示唆しますが、個々の値は時折急変しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 気象条件と心理的ストレスの相関を探る際、予測モデルが異なる結果を示していることは、天候変動やその他の要因が心理的ストレスにどのように作用するかを考える上で重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスが業務効率や健康に及ぼす影響を考慮する必要があります。予測モデルの精度向上は、ストレス管理の向上や働きやすい環境構築に繋がる可能性があります。
総じて、このグラフは、過去と現在の心理的ストレスの状況を多角的に捉え、未来の予測を行うための重要な手がかりを提供していると考えられます。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績AI）は、視覚的に安定しているように見えます。その後、予測（決定木回帰、線形回帰）のデータが続き、ランダムフォレスト回帰の予測もありますが、全体的に大きなトレンドは見えません。
– 比較AI（前年）のデータは、後半に急激な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には異常値が実績データ内に示されていますが、それ以外は特に目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は実測データで、最初に示される安定したスコアです。
– 予測データには異なる色の線（決定木回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれ、異なるモデリングアプローチを示しています。
– 緑の点は前年のデータで、過去と比較するためのものです。
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の間に大きな乖離はなく、予測は実績に基づいて現実的な範囲内で行われています。
– 前年データと実績データの間には異なるパターンが見られ、特に後者が急激に高まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコア分布は比較的集中範囲内にあり、予測データも同様の範囲で予測されています。
6. **直感及び影響の洞察**:
– グラフを直感的に見ると、前年のデータに基づく予測は他の予測より高く、未来の出来事を過大に評価している可能性があります。
– ビジネスや社会の観点では、予測が大きく外れる可能性を考慮してリスク評価をすることが重要です。特に前年のデータが異常に高い場合は、その影響を適切に評価することが必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の前半部（2025年7月頃）では、「実績AI」のスコアが0.4から1.0に近い範囲で散布しています。データは上下にバラつきがありますが、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 期間の後半では、「昨年（比較AI）」のデータが一貫して約0.4から0.6の範囲に収まっており、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには、いくつか「異常値」としてマークされたポイントがあります。これらはどのモデルの予測からも逸脱しています。
– 線形回帰モデルおよび決定木回帰モデルの予測（それぞれ紫と青緑の線）が散布図の中で目立った変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績AI」を示し、その横にある黒い輪は「異常値」を表します。
– 緑色の点は「昨年（比較AI）」のパフォーマンスを示し、前年の結果と比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと昨年のデータ間の直接の相関は明示されていませんが、実績のばらつきに比べて昨年のデータは安定しているように見えるため、予測の改善可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲（灰色の領域）が実績AIの変化をバッファとして提供しており、実際のスコアはこの範囲を超えていないようです。
– 予測モデル（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）全てで、スコアの変動の捕捉が困難な部分がありました。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データの不安定性とAI予測の精度のギャップを顕著に示しています。これにより、予測モデルの改良が求められています。
– 天気の社会的な公平性や公正さを評価するWEIスコアの改善には、より精度の高いデータ処理および予測手法の開発が重要であることを示唆しています。
このグラフは、過去のデータに基づき前進する際、AIモデルの信頼性とデータの安定性を向上させるための具体的な手掛かりを提供しています。
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:
以下のグラフの分析と洞察を提供します。
1. トレンド:
– グラフ全体を通して、WEIスコアは初期の時点で高く集中しているが、一度急激な低下があります。その後、データが空いている期間を経て、明確に異なるクラスターがあることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期には、いくつかのデータポイントが明確に異常値として特定されています（黒い円）。
– 時系列の中盤には予測値（ピンク色の線）が急激に減少しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績を示しますが、初期に集中しており、その後データが間欠的です。
– 緑の点は前年のデータを示しており、実績から離れた別のクラスターを形成しています。
– ピンクと紫の線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 線形回帰が実績データの変動に比較的近いのに対し、他のモデルは異なったトレンドを示しています。
– 前年のデータは明確に区別されたパターンで示されており、異なる気象条件や自治性の違いを示唆している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 異常値が初期実績の外れ点として認識されていますが、前年のデータとも比較されています。
– 密度としては初期にはかなり集中しているものの、その後の分布はばらつきが大きく、時間とともに分散が広がります。
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:
– 初期の実績データの変動と、異常値の存在が一目で特徴的です。時間が進むにつれ、予測モデルの精度や信頼性に疑問が生じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、持続可能性や自治性の評価が不確実であり、長期的な計画には慎重な分析が求められる状況を示しています。異常値や急激な変動が示唆する要因を探ることが必要です。
これらの視点を考慮することで、データの背景にある潜在的な要因やリスクを明確化し、より的確な対策を講じる手がかりとして活用できます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの初期の部分では、WEIスコアがやや変動しながらもある程度の範囲で横ばいです。この期間は予測と実績で密集したデータが見られます。
– その後、急激にスコアが上昇しており、予測と実績のデータポイントが明確に分かれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にある黒い円で示されている異常値は特定の例外的なイベントまたは測定誤差を示唆しています。
– 高いスコアへの急激な上昇は、計画的な施策の効果や環境の突然の改善を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青と緑のプロットはそれぞれ実績と前年のAIによる比較を示しています。
– 色の濃さやサイズの違いから、変化の劇的さやデータの密集度の直感的な理解が可能です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 青と緑のデータセットの比較により、前年からの改善点や変化が明確に視覚化されており、予想される改善傾向が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階のデータは安定していますが、後半にかけて急激な上昇が見られます。これは予測と実績が一致していることを示しており、予測モデルの精度を示しています。
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**:
– 初期の安定性から急激なスコア上昇への変化は、教育機会や社会基盤における劇的な改善を表しています。この改善は、政策の変化や新たな技術の導入、または予期しない社会的要因によるものかもしれません。
– ビジネスや公共政策においては、成功した施策をさらに強化し、異常値や急激な変動点の分析を通じてリスク管理を行うことが促進されるでしょう。
この分析に基づき、長期的な持続可能な改善のための戦略を立てることが重要であり、過去のデータと予測モデルを活用して将来の計画を最適化することが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。左側の青色の実績データは安定した期間を示し、その後にいくつかの異常値が発生しています。右側の緑色の前年データはより均一に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側のデータセットには、黒い円で示された異常値がいくつか見られます。これは散発的な変動を示しており、異常なイベントや予測誤差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、緑のプロットは前年のデータ、赤いバツ印は予測データを示しています。また、3本の異なる色の線（紫、青、ピンク）は予測モデルの違いを示す可能性があります（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 左側のデータと右側のデータには時間的なギャップがありますが、前年データは比較的一貫したパターンを示しています。この違いを基に、過去のデータの変動に対する予測の適合度を分析することができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 前年データ（緑色）は、実績データ（青色）よりも高い密度で配置されています。これにより、前年データはより安定していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることや社会・ビジネスへの影響:**
– 人々は左側のデータの外れ値や変動に注目するでしょう。これらの異常が社会的または環境的な影響を受けたものか、またはデータ処理や予測モデルの誤差によるものかを確認することが重要です。
– ビジネスや政策決定者は、安定した前年データを基に、将来をより正確に予測するために、異常値の原因を特定し修正することが求められます。
### 洞察
今後の予測においては、異常値の影響を最小限に抑えるためにモデルの改良が必要です。また、データの安定性を確認しながら、過去の成功パターンを活用して予測の精度を向上させることができるでしょう。
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:
以下のように分析できます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、特定の日付に色の変化が集中しています。特に7月24日以降の濃い色の集中は顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日から25日にかけて、濃い紫色に近い色のセルが多く見られ、この期間に急激な変動があったと推察されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が特定の指数（WEIスコア）の強さを示しています。色が濃いほどスコアが低いことを示唆しており、7月24日以降にスコアが低下したことが見て取れます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なる時間帯での色の変化があり、一部の時間帯で共通して異常値が観測されることから、特定の時間帯に気象パターンが変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主に午後の時間帯で高いスコアが見られますが、7月中旬から下旬にかけてスコアの低下が目立ちます。このことは、気象条件が特定の時間帯で急激に変化しやすいことを示しています。
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**
– 直感的には、7月の中旬から特に後半にかけて天気が不安定であったという印象を受けます。このような天気の変動は、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。また、急激な天気の変化は健康や交通に対するリスクを引き上げることが予想されます。
この分析は、人々が特定の期間にわたってどのように行動するべきかを示唆する手助けとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体には、特定の傾向や周期性は明確には見られません。ただし、特定の時間帯に色の濃淡が集中していることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日と7月25日に強い変化が見られ、特に色が暗くなっています。これは急激な変動または異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示していると考えられます。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 水平の時間軸と垂直の時間軸に基づいて、特定の日付と時間帯で集中して異なる色のプロットがあります。これは、その時間帯における活動や条件の変化の可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば午後の時間）で一定の色の集まりが見られますが、全体的な一貫性や明確な相関関係は確認できません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 特定の日に顕著な色の変化があることから、この日は何らかの特異な気象条件があった可能性があります。このような急激な変化は天候の予測や対策に影響を与えるかもしれません。
– ビジネスや社会において、異常気象による経済活動の停滞や、人々の行動パターンの変化が予想されます。
この解析によって、特定の時間帯や日付で異常な気象条件を識別し、さらなる詳しい分析や予防措置を講じることが肝要となるでしょう。
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:
グラフは「社会WEI平均スコア」を示す時系列ヒートマップです。以下が視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化により、特定の期間に高いスコア（明るい色）から低いスコア（暗い色）への変動が確認できます。
– 日付ごとに規則的な周期性は見受けられず、特定の時間帯に集中して変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 07月23日の深夜から朝（22時～7時）にかけて、特にスコアが低下していることがわかります（青から紫）。
– 07月06日から07月12日の間に、全体的にスコアが高め（緑から黄色）になっている日が見られます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色が鮮やかなほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
– 時間軸上での変化が、1日の中の特定の時間帯でどのようなスコアの動きをするかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻帯における日付による変動が比較されており、特定の日に大幅な変動があるのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色が密集する時間があり、特定の時期にスコアのばらつきが大きいことが示唆されます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 07月23日のスコアの急激な変動（低下）は、イベントや天候条件、社会的な要因などが影響している可能性があります。
– 期間全体を通じたスコアの変動から、特定のイベントオーガナイズや政策決定において、タイムゾーンの選択に影響を与える可能性が示唆されます。
– 時間帯によるスコア変動は、仕事や社会活動のスケジュール調整に有用な情報を提供するでしょう。
このグラフは、社会的または経済的な活動に対して、天候または他の外部要因がどのように影響するかを理解するための重要な手がかりを提供します。
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:
### トレンド
ヒートマップから特定の「トレンド」を見ることは難しいですが、相関分布から長期的な関係性のパターンを察知することができます。明るい赤は高い正の相関、青は負の相関または相関が弱いことを示します。
### 外れ値や急激な変動
外れ値や急激な変動をヒートマップから直接読み取ることはできませんが、各指標間の相関によって異常値があるかを推測することができます。
### 各プロットや要素の示す意味
– 色の濃淡：相関の強さを示しています。濃い赤は相関が強く、濃い青は相関が弱いまたは負の関連があることを示します。
### 複数の時系列データの関係性
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は、非常に高い正の相関を持っています（0.90以上）。これは、個人や社会全体としてWEIが影響を与えていることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くのカテゴリ（特に「個人WEI（心理的ストレス）」とは0.21の低い相関）との相関が低く、独立して動く傾向があることが見受けられます。
### 相関関係や分布の特徴
– 全体的に、個人と社会の指標間で多くの中程度の正の相関が見られるため、個々の行動や状況が社会全体に反映されることが示唆されます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には非常に高い相関（0.91）があり、社会の公平性が多様性や自由の保障に関連している可能性があります。
### 人間が直感的に感じることと、それがもたらす影響
人々や社会全体の幸福指標（WEI）が強く相関しているため、政策決定や社会福祉プログラムの策定では個人ベースと社会ベースの視点のバランスが重要です。経済的または心理的な要素を向上させることが、全体の幸福度を向上させる一助となる可能性があります。ビジネス戦略としても、個人と社会の幸福がビジネス成果に影響を与えることを理解することが不可欠です。
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、様々な「WEIタイプ」のスコアの分布を示しており、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体として、右に進むにつれてスコアの中央値がやや低下しているグループがあり、特に後半のカテゴリで顕著です。しかし、全体的に安定しており、大きなトレンドの変化はないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で多くの外れ値が見られ、これはこのカテゴリのスコアが変動しやすい可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は四分位範囲を表し、箱の内部の線は中央値を示しています。箱の上下に伸びる線（ヒゲ）はデータの分散を示しており、丸は外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは異なるWEIタイプを示していますが、時系列的な要素はないため、相対的な分布に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として一部のWEI（例えば「個人WEI（精神的充足）」）がより高い中央値を持ち、分散が少ないです。一方で、下部のカテゴリはより高い変動性を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 多様性や自由に関するスコアが高い変動を示していることは、社会や政策面での影響を受けやすいことを示唆しています。ビジネスにおいては、変動性が高い領域はリスクとして認識されるかもしれませんが、ここに安定性を提供することで市場機会が生まれる可能性があります。
人間が直感的に感じるのは、複数の要素がある中で、特定の分野が安定している一方、変動の大きい分野が存在することによる安心感とリスクの共存です。
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**
– この散布図には明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データは主に中心付近に集まり、広範囲に散在しているように見えます。特定の周期性や一方向の変動は認められません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として目立つプロットは、散布図の外側のエリアに位置する点です。これらは他のデータ点とは異なる挙動を示している可能性がありますが、大きな異常は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットはそれぞれが特定の時間や観測を表しており、第1および第2主成分の値に基づいて配置されています。色や特別な密度の違いは示されておらず、均一に配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAによる次元削減の効果で、データの主要な変動パターンがこの2次元の散布に現れていますが、個々の時系列データの具体的な関係は示されていません。各軸での密集度合いが変動の主因となるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1と主成分2の間に特別な相関は見られません。データはランダムに散在しており、明確なクラスタリングやグルーピングも見受けられません。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– この散布図から直感的に感じられるのは、データの広がりとその多様性です。特定のパターンは抽出しにくいですが、これは天気関連のデータの多様な要素を反映しているかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、気象データに基づく意思決定において柔軟な戦略が必要であり、時には予測不能な変動に対応できるリソースやプランの準備が求められる可能性が考えられます。
この分析により、データの全体像や潜在的な特徴を捉え、次のステップとしてさらに詳細なデータ解析を行うための基礎的な洞察が得られました。
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。