📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づくWEIスコアの分析結果です。
**1. 時系列推移と全体傾向:**
– **総合WEI**: 開始時点ではスコアはおおよそ横ばいで、その後6月から7月にかけて一時的な上昇が見られました。最高値は7月18日に0.86です。その後、急激な下降があり、7月24日から30日には最低スコアである0.60台に入っています。8月1日には少し回復を示していますが、依然としてスコアは過去の中間値に比べて低いです。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均は、全体的に0.60から0.80の範囲で変動しており、7月初旬にピークを迎え、下旬には低下傾向を示しました。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は比較的一定の高い値を示しながら、一時的に0.80を超える傾向が見られますが、7月中旬以降は減少しています。
**2. 異常値:**
– **異常な高スコア**: 例えば、2025年7月12日や14日における高スコアの原因としては、特定要因（例：社会的なイベント、政策変更など）が考えられます。
– **異常な低スコア**: 2025年7月28日には異常に低いスコアが観測されています。この時期は多くの要因が同時に影響していた可能性があります。特に、個人の心理的ストレスと社会的持続性における減少がこの低下に寄与している可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– **長期トレンド**: 長期的にみるとトレンドラインは全体的に下降を示しており、特に7月中旬以降の低下が顕著です。
– **季節性パターン**: 季節性の影響としては、天気の変動や季節行事が特定の日に高スコアをもたらした可能性があります。
– **残差**: 一部のデータポイントでは説明できない大きな変動があり、これらが残差として残っています。
**4. 項目間の相関:**
– 各詳細項目間には一定の相関が見られます。特に、社会インフラと持続可能性の間には強い正の相関が見られるため、インフラの状況が持続性に影響を与えていると推測できます。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図から、異常に高い値や低い値がいくつか顕著に観測され、それらがWEIスコア全体に影響していることが確認できます。
**6. 主要な構成要素分析 (PCA):**
– 第一主成分 (PC1) は、全体の65%の変動を説明し、WEIの主要な変動要因として社会的要因の変動が重要であることを示唆しています。第二主成分 (PC2) は11%を説明し、持続可能性と健康状態が次の要因と考えられます。
結論として、WEIの変動に大きく関与しているのは主に社会的変数であり、個人の心理的ストレスや健康状態の変動も重要な要素であると考えられます。特定の実施された政策やイベント、そして気候変動の影響を調査することで、さらにその背景にある詳細な要因を理解できるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データの分布が2つの明確な期間に分かれています。2025年には、実績データが0.6から0.8の間に集中していますが、その後、2026年には0.8以上の範囲へシフトしています。これはWEIスコアの上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが他よりも目立つ位置にあり、異常値としてマーキングされています。特に2025年7月から2025年9月の間で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIデータ、緑色の点は前年の比較AIデータを示しています。また、紫、ピンクの線は異なる予測手法による予測値を示しています。
– 灰色のエリアは予測値の幅を示し、信頼区間を提供しています。
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に重なる部分がかなりありますが、2026年のデータは前年の同時期と比べても明らかに高い位置にあります。
– 予測手法もさまざまで、複数のアプローチが試みられていることから、精度や信頼性の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データにある程度の相関が見られますが、具体的な数値での分析が必要です。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが上昇していることから、天気に関連する事象が改善している、もしくは予測技術が向上している可能性があります。
– ビジネス面では、天気に関連する製品やサービスで一定のプラスの影響が期待できるかもしれません。また、予測精度の向上は計画や戦略の精緻化に寄与します。
このグラフは、WEIスコアの時系列を視覚的に追跡し、異常点や予測手法の比較を行うのに有効です。
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:
このグラフは、天気カテゴリの個人WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下にポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– 前半（2025年）は、スコアが0.6から0.8の間に密集しており、比較的安定しています。
– 後半（2026年）は、スコアが上がった位置に移動し、緑色のプロットが密集しています。
– 場所が大きく離れているため、途中でデータが欠落しているか、方法論が変わった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半に異常値（黒い丸）がありますが、他のデータと大きな乖離はありません。
– 全体的なトレンドは急激には変動していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色で示されたプロットは実績データを表し、緑色のプロットは昨年のデータを示しています。
– 紫色の線は予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）の予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと比較して、後半のデータは異なるレンジになっていますが、詳細な関連性は不明です。
– 予測と実績のレンジが重なっている部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半は比較的一貫したスコアで、後半のデータとの間に断絶があるため、相関は明確には示されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータから、2025年と2026年でデータの特性が変わっていることが直感的に感じられます。
– 気候条件やデータ収集方法の変更などを考慮する必要があります。
– ビジネスや社会において、気候情報の変化が商品やサービスの結果に影響を与えている可能性があります。
全体として、データの表示に大きなギャップがあるため、変化の理由や背景をより深く理解するために追加分析が必要です。
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:
### 1. トレンド
– **実績データ（青色のプロット）**: 2025年7月から10月ごろまでのデータは、比較的一定で安定しているようです。ただし、2025年9月から10月にかけて少し下がっている傾向が見られます。
– **前年データ（緑色のプロット）**: 2026年4月から7月にかけて高めの範囲で一貫しており、これは前年同時期の高いWEIスコアを示していると考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフに示された異常値（黒の円）が、元のデータプロットから離れた低いスコアを示しており、特異な状況があることを示しています。
– 異常値は特に2025年7月から9月の間に集中しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット**: 実績データを示し、期間中のWEIスコアの変動を表しています。
– **緑色のプロット**: 前年の実績データを示し、前年のトレンドとの比較のための指標として使われます。
– **異常値（黒の円）**: アウトライヤーとして重要な観察対象です。異常な変動原因を追求するための手がかりになります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と前年データの関係性**: 全体的に前年データは高めに推移しており、前年同期と今年の動向間で大きな差異が生じています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 同期間において、前年と今年の間で相関は低いと考えられます。前年の高いスコアと現年の安定したスコアでは相関関係は見られません。
### 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
– **直感的な感覚**: 2025年のスコアが一時期に渡り低迷していることから、何らかの天候または社会イベントの影響を受けたのではないかと推測します。
– **ビジネスや社会への影響**: 特に遠ざかっていた異常値の原因が明らかになると、対応策や改善策に資する可能性があります。例えば、天候異常や社会的混乱による物販への影響の確認や、新たなサービス企画への活用が考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇と停滞**: グラフには二つの明確な期間があります。2025年7月から約半年間は0.6〜0.8の間で停滞しています。その後、急激に移動し、2026年7月ごろに新しいレベルに達し、ここでは0.8〜1.0の範囲に多数のデータポイントがあります。これにより、全体的なトレンドは上昇基調にあると見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: 2025年7月から2026年3月にかけて、いくつかのデータポイントが異常値として示されています（黒い円で囲まれたポイント）。これらは通常の範囲を超えているため、何らかの特殊な状況があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）、予測（赤）**: 各月の実績を青色のポイントで示し、未来の予測を赤色で表しています。
– **予測技術の使用**: 紫色（線形回帰）、ピンク色（決定木回帰）、リボン（ランダムフォレスト回帰）が異なる予測手法を表していますが、視覚的情報はこれらの範囲に含まれているようです。
4. **複数の時系列データの関係**
– **実績と昨年の比較**: 緑のポイントで示される昨年と比較すると、実績が大きく異なり上昇しています。そのため、経済的な環境や他の背景要因の変化が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半では比較的一定の範囲内で推移し、後半では新しい範囲で安定しています。データ密度が高い領域は人々の経済的余裕が今後も向上または安定していくことを示唆しています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– **直感的に感じること**: グラフ全体として、経済状況が良くなっていることを示しており、人々の生活水準が向上している可能性があります。このようなトレンドが継続するなら、関連するセクター（消費、投資など）にもポジティブな影響を与えることが予想されます。
– **ビジネスや政策への示唆**: 新たな経済動向を読み取り、適切な政策やビジネス戦略が求められると考えられます。特に後半の上昇傾向を支える要因を理解し、それを活用する施策が有効です。
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**
– 左側（2025年7月〜10月頃）に青い実績データが集中しており、その期間でのWEIスコアは0.6〜0.8の間に横ばいになっています。
– 右側（2026年3月以降）には、緑の前年比較データが集中しており、0.8前後の高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に数点、低め（0.6以下）の値がありますが、大きな外れ値は見られません。
– 緑の前年比較データも大きな外れ値は見られません。
3. **プロットの意味**
– 青いプロットは実績値を表し、過去のデータの流れを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、この時点でのスコアが昨年とどう比較されるのかという情報を与えています。
– 紫、青、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）の予測ですが、詳細なプロットは見えません。予測の可視化には一貫性があるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年（緑）のデータが時間的に明確に分かれており、直接の比較が難しく見えるけれど、期間的な変遷が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6〜0.8に密集し、前年データは0.8付近に集中しており、全体の分布としては右にシフトしています。これは健康状態が1年を通して改善している可能性を示唆しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会的影響**
– グラフから直感的に感じるのは、最新のデータでは以前に比べて健康状態（WEIスコア）が向上していることです。これは個人の生活の質が改善されている、または健康に関する取り組みが功を奏していることを示唆します。
– 社会的には、こうした健康改善トレンドは医療費の削減や企業の生産性向上に寄与する可能性があり、ビジネス側でも健康投資や予防医療の重要性を示唆します。
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:
1. **トレンド**
– グラフは天気カテゴリにおける個人の心理的ストレス（WEIスコア）を示しています。
– 青色の実績データは、左半分に高密度でプロットされており、一定の範囲で比較的安定していますが、急激なトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 縁取りされた黒い丸で表示された外れ値があります。これらは異常値として扱われており、通常のパターンから外れたデータを示しています。
– 外れ値は特に注目すべき変動があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績（実測AI）、赤い「×」は予測（予測AI）データを表しています。
– 緑の点群は昨年のデータ（比較AI）であり、同じパターンが繰り返されているかを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績、予測、昨年のデータが重なっていますが、特に予測が実績にどの程度一致しているかが重要です。
– 緑色の昨年のデータは、過去のパターンが繰り返されているかを確認するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の線が重なることで、それぞれのモデルが予測に与える影響の違いを視覚化しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、一貫したWEIスコアのパターンが見られ、季節や特定のイベントによるストレスの増減を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、特定の時期に心理的ストレスが増減するパターンがある場合、そのタイミングでの戦略策定や予防策を考えることが重要になるでしょう。特に外れ値は重要なケーススタディとして利用可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から9月まで）において、実績データ（青色）が安定していることがわかります。特に大きな変動は見られません。
– その後、2026年から2026年7月にかけて、予測データ（緑色）は全体的に安定しており、成長または減少の明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時期に黒い円で示される異常値の存在があります。これらの点は他のデータポイントと離れており、特異なイベントや直感的に説明しにくい要因の影響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**
– 青色の点は実績データを示しており、実際の観測値を表しています。
– 緑色の点は予測データを示し、これは過去のデータと比較してどのような変動が予見されるかを示しています。
– 黒い円は異常値を指摘し、通常とは異なる変動を示唆しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ（推定誤差範囲）を示しています。
– 紫、青、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）の結果を示していますが、大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には大きな差異はなく、予測は実績に基づいて正確に行われているように見えます。異なるモデル間で予測値に大きなズレは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は全体的に横ばいであり、明確な増加や減少の傾向は見られません。予測の範囲も狭く、将来的な変動が限定的であることを示しています。
6. **社会的・ビジネス的影響に関する洞察**
– 個人の自由度や自治に関する指数として、このグラフは、気候変動や天候の影響が個人の行動に与える影響が大きくないことを示す可能性があります。
– 異常値は特定の時期または状況における例外的な行動や反応を示しており、予測モデルの精度を高めるためにはさらなる分析が必要です。
– 予測が安定しており、過去のデータに基づく将来展望が比較的一貫していることは、ビジネスや社会政策の計画において安心感を提供します。特に長期的な政策や計画策定において考慮されるべき情報です。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績(WEIスコア)は2025年7月から約2ヶ月の間に観察され、その後データがないためトレンドとしては結論が出にくいです。
– 予測された範囲は、次の年のデータとして比較され、スコアは0.4から0.8の間で比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの異常値が見られます（黒の円で囲まれた点）。これらの点は平均から大きく外れています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストによる異なる回帰モデルで予測されたデータが存在しますが、それぞれが異なる予測をしており、特にランダムフォレストの予測が大幅に低い数値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIによるスコアが青色で示され、次年度の比較AIデータは緑色で示されています。これらの色分けにより、実績と予測を直感的に比較することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、実際のデータと予測範囲における散布が観察されますが、一貫性を示しています。
– 緑の点で示される前年度データは、ただ比較対象として存在するように見え、明確な関連性や影響は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時期における実績と前年度のデータが重なる部分があり、これは時間の経過とともにWEIスコアが概ね水準が一定していることを示唆しているかもしれません。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることとして、予測が全ての手法で異なる見通しを示していることから、WEIスコアの予測と実績の誤差を考慮した予設立案やメカニズムの再考が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、公平性・公正さの指標としてのWEIスコアが示唆する内容が重要であるため、スコアの変動がもたらす社会的インパクトを考慮した政策立案や戦略が必要となりそうです。
この分析は、天気や気候イベントが社会の公平性・公正さに与える影響を評価する取り組みの一部として有益であると思われます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ内のデータは主に二つの時期に集中しています。2025年7月から9月にかけてのデータは、ほぼ横ばいで0.7から0.9の値を取っています。
– 2026年6月から7月のデータは0.6から0.8の範囲内にあり、若干の下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年8月あたりに異常値として示されているデータポイントがあり、それは中心的なクラスターから下方向に離れた位置を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示しており、実績データが予測とどの程度一致しているかに注目できます。
– 緑の点は前年実績を示しており、過去の実績との比較が可能です。
– 予測は異なる回帰（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、それぞれ異なるトレンドを予測していますが、目的区間内での大きな差はありません。
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の群は、両方共にクラスターが形成されているため、季節性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各クラスター内での点の分布からは、強い相関関係を見出すのは難しいです。しかし、クラスター間の位置関係は若干の下降トレンドを示しています。
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**:
– どちらかというとデータは安定的であり、持続可能性や自治性において予測可能性の高さを感じさせます。
– これにより、ビジネスは長期的な計画や投資を行いやすく、社会的には安定した状況と見られるかもしれません。
– しかし、異常値が示す不確実性も無視できず、それがシステムリスクや外部要因による可能性も考慮に入れる必要があります。
このデータから、天候に関連する社会経済的な活動やそれらの管理において、持続可能性と予測可能性を高めるための指標として活用できるでしょう。
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:
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、2025年から2026年にかけてのデータが表示されています。
– 過去のデータ（2025年）は主に青色で示され、最近のデータ（2026年）は緑色です。
– 2026年の値は2025年と比較してやや高い位置に集まっており、全体としてのWEIスコアがわずかに上昇傾向にある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で示されるデータポイントがありますが、全体のトレンドに大きく影響している様子はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによるデータ。
– 緑色のプロットは前年の比較データです。
– 各プロットの密度は比較的一定で、特定の期間に集中しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる年のデータ間で、同じ時期に類似したパターンが観察されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、スコアの分布は狭く、WEIスコアが全体として安定している可能性が示唆されます。
6. **直感的な感じ、およびビジネスや社会への影響**:
– 教育機会や社会基盤の改善が示される可能性があります。
– 安定したスコアの推移は、社会インフラや教育機会が維持されていることを示唆し、政策立案や投資に際しての安心材料となるかもしれません。
– 大きな変動がないため、長期的な計画立案には有利な状態と考えられます。
このグラフは、特に教育機会や社会基盤の安定性を評価するために有用です。社会政策や投資の観点からも、参考となる情報が盛り込まれています。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を時系列で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績データ（青色の点）はおおむね一定の範囲内で変動しています。
– 未来の予測（緑色の点）は、過去のデータに比べてスコアのばらつきがあるように見えますが、全体的に増加する傾向が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには異常値（黒い線で囲まれた点）が存在し、一定の範囲から外れたデータポイントが見られます。
– 予測データには、異常値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示しており、安定したスコアを維持しているように見えます。
– 緑色の点は予測値を示しており、将来的にスコアが増加する可能性を示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年から2026年にかけて、実績AIと比較AIの間で数値の一致が見られますが、後半にかけて予測のばらつきが増加しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは一貫した傾向を持っていないように見え、分布は安定していますが、急激な変動は認められません。
6. **直感的な洞察や社会への影響**:
– 実績データの安定性は、共生や多様性、自由の保障が一定の基準で保たれていることを示唆します。
– 将来の予測データのばらつきや一部増加傾向が社会に与える影響は、より多様性や自由の保障が増す可能性を示唆しています。この変化は、環境政策や社会的な施策の効果を反映している可能性があります。
全体として、このグラフは共生・多様性が一定基準で推移しているが、将来の予測には変動の兆しがあることを示しており、天候や社会政策がこれにどのように影響を与えるかを考察することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、時間帯や日によってWEIスコアが異なることが見て取れます。特定の時間帯（7時や23時など）ではグリーンから黄にかけての変化が見られる日があり、周期的な変動が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付（例えば2025年7月23日）において、非常に低いWEIスコア（紫色）が観察され、これらは外れ値や急激な変動と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEIスコアの高低を示しています。緑から黄色が高いスコアを表し、青から紫は低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯や日に特異な色が現れることから、時間帯ごとに異なる気象条件または現象が影響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**
– 時間帯ごとに異なるデータが色で表示されており、スコアが異なる日や時間帯に異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの分布が見られ、特に早朝や深夜の時間帯に明確なパターンや急激な変動が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップから、特定の日や時間帯における大きなスコアの変動がわかり、これは気象イベントの影響を示唆しています。ビジネスや社会への影響として、天候に基づく活動の計画やリスク管理が求められるでしょう。特に、イベントや交通計画において天気の変動に応じた柔軟な対応が重要です。
このグラフは、時間ごとの詳細な気象情報をもとに、社会・ビジネスにおける戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
以下に、このヒートマップから得られる洞察を詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（主に7時、8時、16時、23時）において、一貫したパターンが見られます。7時台や23時台は変動が大きく、16時台は比較的安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 25日7月の23時に濃い紫の外れ値があり、これが大幅にスコアが低下したことを示唆しています。
– 18日7月の16時台にも高いスコアを示す黄色のセルがあり、この時間帯に何らかの変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーション（紫から黄色）は、スコアの大小を示しています。青や緑の時間帯は通常の範囲、紫がかった色は低スコア、黄色は高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯で変動が起きており、時間帯によって異なるパターンを示すことがわかります。このことは、特定の日や時間に関連する気候変動やイベントの影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的には、スコアが均一に分布している期間と、集中して変動が見られる期間があります。時間帯や日付ごとの変動を詳しく見ることで、特定のパターンや繰り返しがあることがわかります。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– 急激なスコアの変動や外れ値の発生は、天気の急変や異常気象の可能性を示唆し、社会的な対応やビジネス計画に影響を与える可能性があります。特に、天候情報を活用する業界では、これらの変動のタイミングを把握することが重要です。
– このヒートマップから、特定の時間や季節における気候条件の予測や計画が可能になり、リスクの管理や事業戦略の立案において役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、「天気」カテゴリにおける社会WEI平均スコアの360日間の時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 日時と時間帯で色の濃淡が変わり、トレンドを示しています。色は濃い緑から黄まで変化し、スコアが高いほど黄色に近づきます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日や時間に色が飛び跳ねており、外れ値や変動が見受けられます。たとえば、2025年7月23日以降には急激な色の変化が起こっています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、青から紫への色の変化はスコアの減少を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のデータを比較することで、日によってパターンが異なることがわかります。また、一定期間ごとに特定の色が強調されていることが、傾向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**
– 明確な周期性があるというよりは、特定の日や時間においてスコアが集中している様子が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– この時系列データでは、特定の時期において天候に関連する社会的影響が変わった可能性があります。異常な変動は、気候や天候の変化が人々の行動や社会的な要素に影響を与えていることを示すかもしれません。これがビジネス戦略や都市計画に与える影響を考慮する必要があります。
このデータの動きやパターンを深く理解することで、適切な対応策や戦略を立案するための材料となり得ます。
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、WEI（Weather-Environmental Index）の各要素間の相関を示しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップですので、トレンドというよりは各要素間の相関関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値といったものは視覚的に捉えにくいですが、相関が非常に低い（青く表示される）組み合わせは一種の外れ値と見なせます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 赤色は高い正の相関、青色は負の相関を示しています。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に高い相関があります（0.90）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、要素同士の相関関係を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」や「社会WEI平均」と高い相関があります（0.91、0.95）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の要素とほとんど無相関であるか、低い相関を示しています。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ要素間は、これらが例えば政策決定や社会発展の際に影響し合う可能性があることを示唆しています。
– 個人の心理的なストレスと個人WEI平均の強い相関は、社会的ストレスが個人の全体的な幸福感に大きな影響を及ぼすことを示しており、メンタルヘルスへの投資の重要性を示唆します。
– 経済的な余裕が他の指標と低い相関を持つということは、経済的側面が独立して他の幸福指標とは異なる動きをすることを示しており、経済政策が直接的には他の幸福指標に影響しにくいかもしれないという可能性も考えられます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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### グラフの洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの比較では、全体的にスコアが比較的一定しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ただし、カテゴリによって中央値と四分位範囲が異なるため、スコアの分布に違いがあることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状態）」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のところで外れ値が多く見られます。これらのカテゴリでは他よりもデータのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図のそれぞれの色や位置が、異なるWEIスコアの種類を表し、色合いの変化から視覚的に比較が容易です。
– 四分位範囲（箱の部分）の広さはデータのばらつきを示し、幅が広いほどデータの散らばりが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自体は時系列データではないため、時間的な関係性は分析できません。ただし、各カテゴリ間の相対的比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が高いもの（例: 「社会WEI（公正性、公共性）」）は、スコアが制度的に優れていると見做される可能性があり、政策や気候の影響を受けにくい印象を与えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアが高めのカテゴリは、良好な社会や個人の状態を示唆しており、政策立案やフィードバックにおいて注目されるでしょう。
– 外れ値の多いカテゴリに対しては、さらに詳細な分析や報告が求められ、対策が考慮される可能性があります。
– ビジネスや社会においては、スコアの高い領域が競争力やレジリエンスを示唆し、政策形成や社会的支援の優先事項を示すかもしれません。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この散布図は、天気データの主成分分析（PCA）を示しています。以下、グラフから得られる主な洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 散布図全体にわたって顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。データ点は第1主成分と第2主成分に沿って均等に広がっており、特定の方向性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に際立った外れ値は見受けられません。ただし、若干密度が低い領域が見られるため、ここに潜在的な異常値が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは各日付の主成分を表し、第1成分（寄与率: 0.65）は情報の65%を説明しています。したがって、この成分はデータの変動に大きく寄与しています。
– 第2成分（寄与率: 0.11）はあまり変動を説明していませんが、追加の変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析の性質上、元の変数の相関を低次元にマッピングしており、時系列対応の関係性は詳細にはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは左下から右上にかけて分布していますが、明確な直線的相関は見られません。したがって、第1および第2主成分間には強い線形相関は存在しないと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この主成分分析結果は、天気データがどのような要因で変動しているかを示唆するものです。特に、第1主成分が65%の変動を説明しているため、第1成分に影響する気象要因（例: 気温や降水量）の変動が、気象パターン理解の鍵となるでしょう。
– ビジネスにおいては、気候予測やリスクマネジメントに応用可能です。例えば、天気の変動要因を理解することで、農業や物流などの業界でより適応的な戦略を立てることができるでしょう。
このグラフを解析することで、主な変動要因を把握し、将来的な気象の予測精度向上に活かすことが期待されます。
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。