📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータを総合的に分析すると、WEIスコア全般においていくつかの重要な傾向と異常が見られます。
### 時系列推移と主要な傾向
– **全体のトレンド**: WEIスコアは2025年7月2日から8月1日までの間に様々な浮き沈みを見せていますが、全般的には下降傾向が顕著です。特に、終盤にかけてスコアは0.6を下回る傾向にあることが観察されます。
– **顕著な変動**: 7月6日と7月12日は非常に高いスコアを記録しています（スコア約0.84〜0.86の範囲）。これは異常として扱える可能性があり、特別なイベントや政策変更などが影響した可能性があります。
### 異常値の考察
– **異常値の検出**: 異常値としてリストアップされた日は、高スコアの日と低スコアの日があります。高スコアでは、政策や一時的なポジティブな影響が考えられます。一方、低スコアの日（7月20日、23日、28日など）は、社会的な不安や外部ショック（例えば、天候不順や経済の停滞）などが影響した可能性があります。
### 季節性、トレンド、残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**: 全体の下降傾向が観察され、特に月末に向かって顕著になっています。
– **季節性パターン**: 特徴的な季節性のサイクルは特に見当たらないものの、不定期にスコアが上昇または下降する現象が見られます。
– **残差成分**: 説明できない変動は時折見られますが、概ねトレンドに沿った変動が主となっています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの洞察**: 個人および社会の健康状態や心理的ストレスが、全体のWEIスコアに強い影響を及ぼしている可能性があります。特に社会基盤や経済的余裕がWEIに重要な影響を与えている様子が示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: WEIスコアは全体的に中央値付近に集中していますが、スコアの範囲が比較的大きく開いていることから、異常値の影響が目立ちます。
### PCA分析の結果
– **主要な構成要素**:
– **PC1 (65%)**: 主に社会基盤、経済的余裕、健康状態が寄与していると考えられます。これらの要素がWEIスコアの多くを説明しています。
– **PC2 (11%)**: 多様性や心理的ストレスといったより柔軟な要素が寄与している可能性があります。
### 総合評価
– **直感**: WEIスコアは複合的要因に基づいており、一部の要因は個人の収入や健康状態、社会の安定性に大きく依存します。
– **改善の示唆**: 長期的な社会安定や多様な経済機会の構築がWEIスコア向上に貢献するでしょう。また、突発的な事件や事象に対するリスクマネジメントの強化が必要です。
この分析により、WEIスコアの変動要因を理解するための基盤が提供され、関係者によるより効果的な政策形成につながることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青いプロット）は、最初は比較的安定した状態で開始し、若干の下落があります。
– 中盤にかけて、再び上昇傾向が見られ、その後、若干の下降に転じています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがあり、これらは他のデータからの逸脱を示しています。
– 中盤の急な変動に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– **青色のプロット**は実績データを示し、継続してモニタリングされる重要な基準です。
– **赤いバツ**は予測データを示し、実績データとの乖離を確認するために使用します。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるパターンを示し、特定の期間の予測における多様なアプローチを活用しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総体的にWEIスコアは0.6から0.9の間に分布しており、比較的狭い範囲での変動です。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 全体的にスコアは高めを維持しており、安定した天候が予想される可能性があります。
– 外れ値や急激な変動は、予期せぬ天候の変化を示唆する可能性があり、それに対する備えが必要でしょう。
– 安定した数値は、公共イベントの企画や農業計画の立案に寄与するかもしれません。ただし、外れ値には注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、比較的一貫した範囲内で推移していますが、全体的な傾向としてはやや下降気味に見えます。
– 予測線（紫色の直線、緑色の曲線）は、8月以降に若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値はありませんが、7月上旬に多少のばらつきがあります。
– グラフ全体で観察される急激な変動は少ないですが、一部のプロットは予測の範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の測定値を示しており、一日ごとに天気カテゴリのWEIスコアを表しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 薄い灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測モデルの信頼性を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（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。各モデルに基づく予測の差異は、この時系列データの不確かさや複雑さに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データは特定の範囲内に収まっており、全体的に安定しています。明確な周期性や顕著な相関は見られませんが、微細な変動はある程度の周期性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な視点では、天気のパターンがある程度一貫しており、それがビジネスや社会活動に対する影響を最小限に抑える可能性があります。
– 天候に関連する活動（例えば、農業やイベント管理）は、短期的な予測の信頼性を考慮しながら計画でき、リスク管理戦略を適切に調整することができます。天気の安定性が確認されれば、戦略的計画に安心感を与えるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間はWEIスコアはほぼ横ばいで安定していますが、7月下旬からスコアが低下しています。
– 8月初頭以降、予測モデルによるスコアの予測は種々の傾向を示していますが、大まかに横ばいもしくは低下傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点は他の点と比較して低いスコアを示しており、外れ値として囲まれています。
– 特に7月中旬以降に外れ値が目立っている点が観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、全体的に観測されたWEIの動向を表しています。
– 黒の円で示された外れ値は、通常の範囲から外れた観測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のシェーディングで表示され、大まかな予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較すると、予測が実績に対してどの程度正確であるか、または外れているかがわかります。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測は、スコアが低下するトレンドに沿った形になっていることから、他の予測モデルとは異なる挙動を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は、時間が経つにつれて一般的に低下傾向を示しているが、外乱として外れ値が散見されることから、標準的な振る舞いとは言い難い多様性があると考えられます。
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スコアの低下傾向は、社会的な不安や天候の変化による影響を示しているかもしれません。
– 予測の不確かさが一定の範囲にとどまっていることは、一応の安心材料ですが、決定木やランダムフォレストの予測が持つ変動性は、潜在的なリスクとして捉えられるでしょう。
– ビジネスでは、一定の柔軟性を持たせた計画や対策が求められるかもしれません。特に予測精度との乖離がある場合に備えた戦略が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 30日間のスコアは横ばいに近く、特に大きなトレンドは見られません。
– 実績のデータポイントは0.7から0.9の間に広がりがありますが、全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に異常値が観察されますが、全体のパターンには大きな影響を与えていないようです。
– 変動はあるものの、幅は比較的小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）はWEIスコアの実績値を示しています。
– 異常値（黒い丸）は通常の範囲から外れたデータを示しています。
– 予測の不確かさ（グレーの範囲）は、予測の信頼区間を表していますが、比較的狭い範囲であり、安定した予測がされていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は非常に似たパターンを示しています。
– 他の予測手法（線形回帰や決定木）はこのグラフでは視覚化されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内で分布しており、大きな相関や劇的な変動は確認できません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは安定感が伝わり、経済的余裕（WEI）がこの期間で大きく変動していないことが示唆されます。
– ビジネスにおいて、予測の精度は高く、今後の計画においても信頼できる基盤を持っている可能性があります。
– 社会的には安定した経済状態が継続されていると考えることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青のプロット）は全体的に横ばいに見えます。急激な上昇や下降のトレンドは特に見られません。
– 予測データは異なるモデルで表示されています。線形回帰（薄紫）は横ばい、決定木回帰（水色）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫）はわずかに減少傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒い円で示されています。特定の日に健康スコアが急激に低下している箇所がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の点は実績データを示し、全体として安定しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内にほとんどの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは予測データの範囲内に収まっていることが多く、予測モデルが比較的正確であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は密集しており、極端な変動は少ないです。
– 予測と実績の比較から、予測が過度に楽観的でないことが確認できます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響:**
– このグラフから、人間はおおよそ安定した健康状態を保っていると感じ取るでしょう。ただし、一部の日に顕著な低下が見られるため、これらの原因を特定し改善することで、さらに安定した健康状態が期待できます。
– ビジネスや社会への影響として、天気が健康状態に影響を与えていないことが示されれば、別の要因を探る研究が促進されるでしょう。データを活用した個人の健康管理や企業のリスク管理が向上する可能性もあります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **全体的な傾向**: 前半はWEIスコアが高く、後半にかけて徐々に低下しています。特に7月中旬からは急な下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのプロットで強調されています。これらはストレスに影響する特異なイベントがあった可能性を示唆しています。
– 7月初旬と8月初旬にはスコアの急激な変動があり、特に注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**は実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×）**は予測AIによるスコアで、未来の予測に対する不確かさを示しています。
– 背景の灰色の範囲は予測の不確実性を示し、その中に多くの実績値が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列上での複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が提示され、それぞれが異なる傾向を予測しています。
– 線形回帰や決定木の予測は下降傾向を示しており、ランダムフォレストは安定した水準を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高いスコアと後期の低下傾向の間に負の相関が見られます。
– 日にちが進むにつれてスコアが安定して下降する可能性が予測されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 夏季のストレスの増加を示唆しています。これは気温や湿度の上昇が職場環境や個人の健康に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、夏季のストレス対策が重要です。例えば、職場環境の改善やストレス管理プログラムの導入が考えられます。
以上の観点から、データに基づく実行可能な戦略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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 指標は全体的に0.6〜0.9の間で推移していますが、期間中に大きな上下動があります。
– 最初の方にはスコアが安定している一方、後半では若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたプロットがいくつかありますが、明確な外れ値は少ない印象です。
– 特に中盤以降、スコアに急激な変動が見られる箇所があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青い点で示され、異常値は黒円で強調されています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ直線で示されていますが、それらの予測に対する信頼度にはばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木の予測は、今後も0.7付近のスコアを維持する兆候がある一方、ランダムフォレストは減少傾向を示しています。
– 一部の予測は、実績データのフラグ付きデータ範囲を超えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体として0.6と0.9の間に密集していますが、時折0.5に近づくこともあります。
– 相関に関する明確な情報は、このグラフ単体では不明です。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– スコアの不安定さや変動は、個人の「自由度と自治」に対する気象条件の影響の変化を意味するかもしれません。
– ビジネス面では、予測モデルを活用して天気変動が個人に与える影響を予測することで、より精緻な計画が可能になるでしょう。
– 社会的には、気象条件の変動が人々の自由度に与える影響の理解を深めることで、政策立案や個々人の生活設計に役立つ可能性があります。
全体的に、スコアの変動に関する注意深い監視が必要であり、予測モデルの改善も考慮すべきです。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.6〜0.8の間に密集しています。一部の日に低下がありますが、主に横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、全体的に見ても、極端な外れ値は少数です。
– 急激な変動は見られませんが、散布範囲が広がる日がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、赤いバツ印は予測データです。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 紫色の線は、さまざまな予測モデルのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には大きな開きがないため、モデルの予測は実績に対して比較的正確とみなされます。
– 予測の不確定性範囲内に実績データが多く存在するため、予測精度は概ね良好です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的高いスコアで均一に分布しています。大部分が0.6以上の範囲に収まっており、低いスコアの日は少ないです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアがほぼ安定しているため、社会的な公平性や公正さに関する状況は良好であることが推測されます。
– 予測における不確定性が一定の範囲にあり、かつ実績がその範囲内にあるため、将来の予測も信頼できると感じられます。
– ビジネスや政策においては、現在の政策や方法が機能していることを示唆し、継続または改善の余地を探るための基盤データとなり得ます。
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:
以下は、グラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは概ね0.8から1の間で横ばいの傾向があります。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、やや増加・減少の傾向が異なるものの、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおける外れ値は十分に管理されており、明確に標識されていますが、それほど多くはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのスコアを示し、一貫した分布を見せています。
– 予測不確かさの範囲が灰色で示され、予測の信頼区間が視覚化されています。
– 異常値は黒い丸で囲まれて識別されます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データが比較されており、予測データが実績データの変動範囲にしっかり収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はほぼ一様で、大きな偏りや偏差は見られません。
– 予測手法間での相関関係があるかは明確でなく、手法ごとに異なる方向性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、及び影響**:
– スコアの一貫した安定性と高い分布を見て、多くの人は現状が十分に持続可能で自治可能であると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、高い持続可能性スコアが組織の安定性や政策の効果を示す良い指標となる可能性があります。
この分析から、特に予測モデルの改善や異常値の管理が将来的な課題として浮かび上がります。持続可能性のバランスを維持しつつ、予測精度を高めることで、より安全で持続可能な社会の構築に寄与することが期待されます。
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**
– 実績（青い点）は大部分が0.8以上に集中しており、全体として横ばいに見えます。ただし、一部の期間で0.8を下回るプロットも見受けられます。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は緩やかな上昇もしくは下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの大きく下に位置するデータポイントは、外れ値としてサークルで囲まれています。これらは異常値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を表し、月初から月末にかけてやや乱れてはいるものの一貫しています。
– xAI/3σの範囲は予測の不確かさを示しており、大半のデータがこの範囲内に収まっていることから、予測の信頼性がある程度担保されていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと複数の予測手法の結果を比較すると、実績は各予測手法の線近辺に分布し、予測が実績を概ね反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の多くは0.8付近に集中しており、ある程度の一貫性を持ちながら、その範囲内で小さな変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、このデータセットのWEIスコアは比較的安定しており、教育機会や社会基盤が一貫して提供されている印象を受けます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測通りの安定性が示されるため、教育関連の政策やインフラ整備の中長期的な計画策定において有利な材料となるでしょう。外れ値が示す数少ない異常は、ピンポイントでの改善対象とすることができます。
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:
このグラフについて以下の洞察をご提供します。
1. **トレンド**
– 7月初旬から中旬にかけて、WEIスコアは全体的に高いレベル（0.8程度）でしたが、後半にかけてやや低下し、水準が安定する傾向があります。
– 8月以降、スコアは0.6付近で推移しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去のデータにはいくつかの外れ値が見られ、7月中旬にスコアが突然低下している地点が確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績のデータを示し、データの実際の観測値がプロットされています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
– グレーの影は予測不確かさの範囲を示し、この範囲内で実績が推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測線（ピンク）は、将来的にやや低下が予測されていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、全体の傾向は類似しており、特に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的密度が高く、特定の期間（7月後半–8月前半）で安定したパターンを示しています。
6. **直感的な洞察・影響**
– WEIスコアの全体傾向としては、やや低下の兆しがあるため、社会における共生や多様性の側面での課題が示唆されている可能性があります。
– 気候的な変動がこれらの社会指標に影響を与えている可能性を考慮することが重要です。
この分析結果は、政策決定や社会科学的研究に対するインサイトを提供するものであり、WEIスコアの改善に向けた取り組みの方向性を示唆します。
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
– 全体として特定の時間帯でのパターンが見られるが、時間ごとの変動が大きい。
– 時間を追って色が変化していることから、一定の周期性がある可能性がある。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の日に急激に色が変わっている箇所があり、これは急激な天候変動を示唆していると思われる。
### 3. 各プロットや要素
– 色はWEIスコアを表し、色の変化で強度や影響力を示している。黄色や緑はスコアが高く、青や紫はスコアが低い。
### 4. 複数の時系列データ
– 記録されている時間帯が異なるため、時間帯ごとの違いも一目でわかる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（例えば、16時から18時）のスコアが高く、他の時間帯とは異なるパターンを示すことがある。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– 日ごとおよび時間帯ごとの変動が大きいため、天気の変動が業務効率や生活習慣に与える影響を考慮する必要がある。
– 特に急激な変動がある場合は、それに対応するための準備が求められる。例えば、天候依存のビジネスにおいては重要な意思決定に影響を与える可能性がある。
このヒートマップは、天気に関する情報を視覚的に迅速に把握するのに役立ち、業務計画やリソースの管理に活用できるでしょう。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップの分析結果です：
1. **トレンド**:
– 時間帯と日付に基づいて、WEIスコアの変化が視覚化されています。
– 夕方以降（16時以降）にかけて濃い色（高スコア）が見られることから、特に7月8日、13日、18日頃には高いWEIスコアが観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日と7月25日に非常に低いスコア（紫色）が目立ちます。これは急激な変動や異常な傾向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**:
– 色の濃さはWEIスコアの大小を示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを示します。
– 時間帯と日付ごとの変化パターンを視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に日中から夕方にかけてスコアが変化し、一日の中で徐々に上昇したり下降したりする動きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは通常一定の範囲で変動していますが、特定の日付における急激な上下変動が全体の分布に影響を与えています。
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**:
– 一日の中で時間帯によってWEIスコアが大きく変動するため、特定の時間に何らかの原因（例えば天候の変化や社会的イベント）がある可能性があります。
– 特に急激に低下した日は異常気象やイベントによるストレスの増加などが推測され、これがビジネスに与える影響についても考慮されるべきです。
– 高いスコアの日は日常活動がスムーズに進んでいる可能性が高いため、ポジティブな結果が期待できます。
以上のような視点から、このヒートマップは個々の時間帯の活動や環境の状態を理解するための有益なツールとなります。
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:
このヒートマップの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 日中の時間帯（8時～18時）にかけて、黄色やライトグリーンの色、つまり高い平均スコアが多く見られます。
– 23時には全体的にスコアが高まる日が多く、明るい色が多いことが確認できます。
– 日付の経過とともに全体としてスコアが高くなる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば、7月23日と7月24日）ではスコアが急激に低下し、非常に濃い色（パープルやブルー）が現れています。
– また、特定の時間帯（具体的には18時）のみでスコアが極めて高い日もあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、パープルに近づくほどスコアが低いことを示しています。
– 横軸は日付を、縦軸は時間帯を示しており、各カラータイルが特定の日付と時間帯のスコアのレベルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（23時）に一貫してスコアが高くなるリズムが見受けられます。
– また、日中の時間帯（8時～18時）のデータは全体的に高スコアが多く、日の明るさの影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係は見えにくいものの、高いスコアの時間帯は一致しているケースが多く、人々の活動時間と重なってい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、社会的活動が多い時間帯はスコアが高くなる傾向があることが示唆されます。
– ビジネスインパクトとしては、これらの時間帯を狙ってキャンペーンを行うことで、より高い効果が得られる可能性があります。
– 特定の低スコアの日を調査することで、何か気候に影響する要因やイベントがあったかを特定することが役立つでしょう。
これらの点を考慮に入れて、さらなる詳細な分析や関連データの調査をすることで、より具体的な改善策や予測につながる可能性があります。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（ウェルビーイング・インデックス）項目間の相関関係を示しています。ここから得られる視覚的特徴と洞察を以下に整理しました。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは表現されていませんが、各項目の相関の強さと弱さが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりも、特に低い相関値が目立つ要素を探すと、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目（例えば「社会WEI（公共性・公平さ）」）との相関が低いことが視認できます。
3. **意味するところ**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関、青は負の相関または弱い相関を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.91）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでのデータは時系列ではなく、異なる項目間の相関関係に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として「総合WEI」はほとんどの要素と強い正の相関を持っています。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は全体的に他の項目との相関が低いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的なウェルビーイングは、個人と社会の両面での豊かさに強く依存していることが示唆されます。特に経済的要素が他の要素とあまり関係がない場合、特定の施策が必要な可能性があります。
– ビジネスや社会においては、総合的なウェルビーイングを高めるには、経済的余裕を向上させる施策が重要なのかもしれません。この相関データは、社会政策や企業の戦略に役立てられるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリにおけるさまざまなウェルビーイングインデックス（WEI）スコアの分布を比較しています。以下に視覚的な特徴とそこから引き出せる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の方向性のトレンドは見られませんが、箱ひげ図の位置から考えると、個別のWEIタイプごとにスコアの分布に違いがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生態系整・評価機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」のボックスには外れ値が多く見られます。これがスコアのばらつきの原因となっています。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの位置とヒゲの長さが、各WEIタイプのスコアの分布の中心と広がりを示しています。色の違いは視覚的な分類をわかりやすくしており、それぞれのカテゴリに属するスコアの傾向を把握しやすくしています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは各WEIタイプの30日間のスコア分布の比較であるため、直接的な相関を見ることは難しいですが、異なるWEIの間でスコアの広がりに顕著な違いがあることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央の太い線（中央値）が異なることにより、カテゴライズされたWEI間の相違点が見えてきます。社会関連のWEIはより変動が大きく、個人WEIは比較的安定しているように見えます。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人々は社会的なウェルビーイングに関するスコアに最も関心を持ち、またその変動の激しさを不安要素と見るかもしれません。
– ビジネスや社会に対しては、社会的なウェルビーイングの改善が求められること、また社会的な不満や幸福度に関する指標が重要な指標として活用される可能性があります。
このグラフが示しているのは、個人よりも社会レベルでのウェルビーイングの変動が大きく、その管理が重要であるということでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この天気カテゴリの総合WEIスコアのSTL分解グラフから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフでは、最初は上昇トレンドが見られ、その後中盤から下降し、再びわずかに上昇しています。この期間全体としては、上昇から下降への転換が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `Observed` のグラフでは、中盤以降に数値が急激に低下し、その後の短期的な変動が大きくなっている場所があります。
– `Residual` のグラフでは、特に7月13日頃から急激に変動が増えています。これにより、モデル化されたトレンドや季節性では説明できない変動が存在することが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– `Observed` は実際の観測データです。
– `Trend` は長期的な動きであり、全体的な傾向を示します。
– `Seasonal` は短期的な周期性を示していますが、このグラフでは周期的な変動は大きくなく、比較的一定です。
– `Residual` は観測値からトレンドと季節性を除いたもので、不規則な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– トレンドと観測値の変化は一致しています。特に、7月の中旬以降の下降トレンドが観測値にも反映されています。
– 季節性の影響は小さいため、全体の観測値の変動に大きく寄与していないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドの相関は高いです。ただし、不規則な変動（Residual）がこれに影響を与えています。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**:
– 全体のトレンドの下降は、気候や天気における特定の要因が変化している可能性を示唆します。
– 急激な変動や外れ値があるため、短期的には予測が難しく、不安定な状況と捉えることができます。
– ビジネスにおいては、天候に関連する業種（例: 農業や旅行業）における短期的な計画に影響を与える可能性があります。安定していない予測はリスクを伴うため、注意が必要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **全体の傾向（Observed）:** 7月上旬から中旬にかけて緩やかに上昇し、その後、下降傾向。再び、月末に向けて少し上昇しています。
– **トレンド要素:** 緩やかに上昇し、7月中旬にピークを迎え、その後、下方へ調整し続けています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed:** 7月16日と7月26日あたりに急激な変動が見られます。特に観察要素の急降下があります。
– **Residual:** 7月16日からにかけて、明確なピークがあり、通常のばらつきより大きな変動を示唆。
3. **各プロットや要素**
– **Observed（観察値）:** 実際に観測されたデータの動きを示します。
– **Trend（トレンド）:** 長期的な傾向を示し、経路や周期性を取り除いた基調を表します。
– **Seasonal（季節性）:** 短期的な周期的変動を示し、通常は気候やカレンダー要因によります。
– **Residual（残差）:** TrendとSeasonalの要素を取り除いた後に残るランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差が組み合わさり、観察値が形成されています。トレンドと季節性が重なり合うことで、観測された変動をほぼ説明できますが、残差が変動を引き起こす主要因となっていることもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性は小幅ですが、一貫したパターンが見られます。これは、特定の曜日や日付ごとの周期的な変動を示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフから直感的に考えられるのは、7月の中旬が非常に重要な期間であった可能性があるということです。特にビジネスや農業において、異常な気象条件が計画や予測に影響を与えた可能性があります。また、顧客の行動パターンにも影響を与えたかもしれません。気候モデルや天気予報に基づく戦略的な対応が重要になるでしょう。
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:
このグラフは、STL分解を用いて天気カテゴリの社会WEI平均スコアの30日間のデータを解析したものです。それに基づいて以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、最初に緩やかに上昇し、その後下降するパターンが見られます。全体的には、スコアは最初上昇してから減少傾向にあることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）に急激な変動が観察されます。特に中盤（2025-07-17 付近）で大きな負の外れ値があり、その後も変動が激しいです。これは観測されたデータの急な変動を意味し、天候に関連する突発的なイベント（嵐や急激な天候の変化など）が原因かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたスコアの時系列データ。
– **Trend**: 時系列データの長期的な変化を表す成分。
– **Seasonal**: データの周期的な変動を示す成分です。このプロットでは、周期的な小さな変動が見られます。
– **Residual**: トレンドおよび季節性を取り除いた後の残差であり、ランダムな変動や外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの変化と残差の変動の関係性は重要です。トレンドが変わる時期に、残差の大きな変動が一致することが見られ、これがトレンドの変化と重なって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**:
– トレンド成分は全体の形状に影響を与えており、季節性成分は小さな周期的な変動をもたらしています。残差の変動が大きい時、観測値も大きな変動を示していることから、一部の期間でこれらが相関し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**:
– グラフから直感的に明らかになるのは、特定の期間中に異常な天候イベントが発生し、それが社会WEI平均スコアに影響を与えていた可能性です。ビジネスや社会において、こうした変動は予測困難であり、特に天候に依存する業界（農業、観光など）への影響を考慮する必要があります。トレンドの下降は、長期的なスコアの低下を示し、対策が必要な場合があります。
このような洞察に基づき、天候の動向を社会的な指標と組み合わせて予測し、対策を講じることが重要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）によって構成される2次元のプロットであり、時間的なトレンドは明示されていません。しかし、データがゼロ付近に集中していることから、特定の方向に偏ることなく分散していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見受けられませんが、散布の中には他の点から離れている点もいくつか見受けられます。これらは異常な気象パターンを示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 第1主成分（寄与率: 0.65）と第2主成分（寄与率: 0.11）が示され、全体の情報を約76%説明しています。第1主成分はデータの大部分を捉えるため、気象データの最も顕著な変動要因を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– グラフ自体からは時間的変化の情報は見えませんが、第1主成分と第2主成分の関係性を考察することで、複数の気象要因の相関を分析できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点が均等に散らばっており、特定の相関関係は見られません。これから推測できるのは、各気象要因が相互に独立している可能性です。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– PCA分析の可視化から、人間が直感的に理解できるのは、全体的な気象パターンがどのように分散しているかです。企業や行政機関はこれを用いて、異常な気象事象を識別したり、それに基づくリスク管理を行うことができます。
### 総括
このPCAプロットは、複雑な天気データセットを理解しやすくするための有効なツールです。視覚的に集中している領域から通常の気象パターンを把握し、離れた点から異常気象を特定する手助けをします。これにより、より適切な気象予測モデルや異常気象への対策を講じることが可能になります。
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。
