📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットには、主要なWEIスコアやその構成要素である個々のWEI項目の評価が含まれています。以下に各項目の概要と解析を示します。
### 1. 総合WEIスコアの時系列推移:
– 総合WEIは7月上旬に比較的高い値を示し、7月中旬から下旬にかけて低下し、再び上昇しています。
– 7月6日、12日、18日の値は最高に達し、0.84以上を記録しています。
### 2. 異常値:
– 7月中旬から下旬にかけての急激な低下（特に7月20日〜7月24日頃で0.62まで低下）は異常値と見做し、この期間に何らかの外的要因が影響していると考えられます。これらの異常値は、特に気象条件の悪化や社会経済的ショックなどが原因である可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解による分析）:
– トレンド成分では、長期的には7月初頭の高値から下落し、その後再び持ち直すパターンが観察されます。
– 季節性は月初と月末にかけての変動が見られ、必ずしも大きな周期的変動はないですが、月中の変動が目立ちます。
– 残差成分には、突発的な値の変化（例えば急激なスコアの上下動）が見られ、短期的なイベントがあったことを示唆しています。
### 4. 項目間の相関:
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレスは個人のWEIにおいて強い相関があります。特に経済的余裕の変動は他の個人項目に影響を及ぼす可能性が高いです。
– 社会的項目（例えば、社会インフラや持続可能性）はお互いに高い相関性を持ち、全体的な社会の安定や政策の影響を反映しています。
### 5. データ分布と箱ひげ図からの洞察:
– 個人WEIは幅広いばらつきを示し、特に健康状態における低値（0.60付近）が目立ちます。
– 社会WEI項目は比較的高値（0.8以上）が多く、社会的なインフラや持続可能性の強化がなされていることを示唆しています。
### 6. PCAによる主要な構成要素:
– PC1（主要な変動要因）は、データ全体の65%を説明しています。これは、総合WEIスコアの中心的な要因が多くの項目にまたがっていることを示唆します。PC2は10%を説明し、これにより個別項目間の多少の独立した変動を説明します。
結論として、このデータセットは、特に社会インフラと持続可能性における継続的な強化を示していますが、経済的ショックや健康の問題が一時的にWEIスコアに大きな影響を与えた可能性があります。また、STL分解やPCAから得られた情報を基に、政策改善や予防措置の計画にも役立てることができます。
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:
このグラフは、天気カテゴリーの総合WEIスコアの時系列推移を30日間にわたって示しています。以下に、グラフから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 初期は比較的高いWEIスコア（約0.8以上）で横ばいになっていますが、中頃で急激な下降が見られ、その後再び増加し始めます。全体として、周期的な変動は特に顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには複数の外れ値（黒い円で囲まれた点）が強調されています。特に下降中や戻り始めのタイミングで観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績AIを示し、赤いバツが予測AIを示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示し、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描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には多少のズレがありますが、全体として予測は実績の動きに対応しています。ランダムフォレスト回帰の予測線が今後の下降を示しており、予測の倾向が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は一部密集していますが、下降中とその後の回復期ではばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、長期的な安定性が一時的に崩れるが、再び上昇する傾向が読み取れます。この変動は天候変化や環境要因の影響を受けている可能性があります。ビジネスや社会への影響として、安定した天候条件が求められる分野（農業、エネルギーなど）では、この不安定さがリスク要因として考慮されるでしょう。
これらの洞察は、気象データ分析や予測の改善に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– グラフは30日間の時系列データを示しており、実績AIのプロットは最初は安定していたが、徐々に低下する傾向が見られます。
– 予測のうち、線形回帰とランダムフォレスト回帰は異なる傾向を示しています。線形回帰は下降トレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰は横ばいに近いでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれた外れ値がいくつか確認できます。これらは他のデータポイントと比べて特異であり、異常な気象条件や計測エラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AIのデータは青色の点で示されており、これは実際の観測値です。
– 予測AIのデータは赤い「×」で示され、未来の予測です。
– 予測の不確かさ範囲がグレーのシェーディングとして示されており、予測の信頼性を視覚的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測結果を比較することで、予測の精度や不確実性を評価できます。予測と実績の差異を注意深く見ることで、モデルの改善点を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 複数の回帰モデルが異なる予測結果を示しているため、モデル間で考慮している因子が異なる可能性があります。
6. **直感的な感覚やビジネスへの影響**
– グラフから、人間は気象データの不安定さや予測の不確かさを感じ取るでしょう。これにより、気象に依存するビジネス、例えば農業やイベント運営においては、リスク対応が必要です。
– 天気予報を基にした計画や準備が必要であり、不確定性を考慮した柔軟な対策が求められます。
このグラフからは、データの変動性と予測の不確実性、モデルの限界を理解し、対策を講じることが重要であると言えます。
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:
この天気カテゴリの社会WEI平均スコアに関する時系列散布図を分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– グラフの前半では、WEIスコアは比較的高い値で安定しています。しかし、その後いくつかの期間で低下し、最後には若干の回復が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– スコアの変動の中に外れ値として特定されたデータポイントがあります。これらは黒い縁取りの円で示されており、特定の日に異常なイベントが発生した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績値を示し、赤い「×」は将来の推定値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、実績値はこの範囲内に比較的とどまっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の予測モデルが描かれており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれの予測が提供されています。予測は一致していないことから、異なるモデルが異なる未来のトレンド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:**
– スコアの分布は全体的に中央に集中しており、一部の外れ値が影響を及ぼしていると言えます。多数のデータポイントが0.8から0.9の間に集中していることから、安定した社会的な状況があったと考えられます。
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:**
– WEIスコアの変動が社会の健全性や安定性に関連する場合、それが一時的に低下した期間は、社会的なイベントや天候による影響を受けた可能性があります。事業戦略としては、不安定な期間に備えてリスク管理を強化し、予測を活用して対応策を準備することが重要です。
このグラフからは、データに基づく予測の重要性と、異なる予測モデルの使い分けの必要性が浮き彫りになっています。予測の不確かさを認識しつつ、異常な変動に備えることが賢明です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、30日間のうち、大部分の日で0.7から0.9の範囲にあることがわかります。この期間を通して、大きな上昇トレンドや下降トレンドは見られず、かなり安定しているといえます。
– プロットの終盤には、AIによる3つの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、いずれも微増を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの異常値が黒い円で囲まれています。これらは通常のデータ範囲から外れており、特定の要因による一時的な変化かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際のWEIスコアを示しており、一貫して表示されています。
– 赤い×は予測された値であり、実際の値と比較するために役立ちます。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、将来のWEIスコアの変動性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青いドット）と予測（赤い×）の相関を見ることが重要です。全体的に実績データと予測データが近い位置に位置しており、予測モデルはある程度実績を予測する能力があると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは特定の範囲内で密集しており、安定感のある経済的状況を示唆します。異常値は、通常とは異なる要因が影響した可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– この種のグラフから、人間は全体的に安定した経済状況を直感的に感じるでしょう。ビジネスや政策決定において、この安定は将来への予測や戦略計画における安心感を提供します。
– 外れ値や予測のズレを調査することは、リスク管理や潜在的な問題の早期発見に役立つでしょう。
このグラフは、経済的余裕（WEI）が安定していることを示しており、将来の予測もそれに沿った微増を示しています。安定した傾向は、企業戦略や財務計画における安心材料となります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいですが、多少の変動があります。予測では、線形回帰や決定木回帰は横ばいを示しており、ランダムフォレスト回帰は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）が数日間にわたって散見されます。この異常値は通常の範囲からやや外れた値を示しており、健康状態に何らかの変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績、赤の×は予測であり、予測には3つの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
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間には、全体として大きな外れはありませんが、異常値の際はやや乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7から0.9の範囲で比較的一様に分布していますが、予測により狭い範囲に収まる傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることや影響についての洞察**
– WEIスコアが横ばいで推移していることから、健康状態は基本的に維持されているように見受けられますが、時折生じる異常値は注意が必要です。ビジネスや社会動向への影響として、健康維持のための介入を考慮するきっかけとなるかもしれません。スコアの周期変動が見られないため、季節的要因の影響は少ないと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアは比較的安定しており、大きな上昇も下降もしていないようです。
– 特定の時期に若干の下降が見られるものの、全体の傾向としては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるポイントがいくつか存在しますが、他の実績データと大きく乖離しているわけではありません。
– 急激な変動は特に見られません。
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おり、一定の範囲内に収まっています。
– 薄紫色の線は異なる予測モデルの結果で、実績データと比較して若干の違いがあります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には若干のズレが見られますが、全体としてはおおむね一致しています。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測線は、実績データと近い位置を保っているように見えます。
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はある程度の相関が考えられます。特に、実績データの変動を追随する形で予測線が描かれています。
6. **人間が直感的に感じ取ること、およびビジネスや社会への影響**
– 見た目の安定性から、個人の心理的ストレスが大きく変動することなく管理されている印象を与えます。
– 天気による心理ストレスへの影響は限定的かもしれません。したがって、これを基にしたビジネスや社会支援の施策を考える際には、他の要因も考慮されるべきでしょう。
このグラフを通じて見られることは、個人の心理的ストレスは予測可能であり、適切な対策を行うことで管理可能であるということです。
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:
このグラフは、「天気カテゴリー 個人WEI（自由度と自治）」に関連するスコアの30日間の動きを示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体としてWEIスコアに明確な上昇または下降トレンドは見られません。一部で上下の変動が見られるものの、全体としては比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにいくつかの異常値が示されています（黒い円で強調）。これらの異常値は、特定の要因（例えば極端な天気条件）が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測されたデータポイントを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を表しており、システムの信頼性を示す指標となります。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、一段の変動を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが同一のプロットで表示されており、全体的なスコアの動きに対して異なる予測モデルの動向も一緒に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの密度が近く、実績AIと予測AIが一部で一致していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 天気の変動が個人の自由度と自治に影響を与えている場合、政策立案者や都市計画者はこのデータをもとに、天候の変化がどのように人々の日常生活に影響を与えるかを計画する必要があります。
– 異常値の多さは、予測モデルの精度向上の必要性を示唆しており、より高精度な予測手法の開発が求められます。
全体として、このグラフは天気変動が個人の自由度に影響を与えうることを示唆しており、その影響を最小限に抑えるための戦略を考えるきっかけとなるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– 全体として、最初は0.6から0.8の範囲で横ばいの傾向がありますが、後半は0.4から上昇して0.6付近で横ばいになるようです。時系列的に大きな上下動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のプロットが外れ値としてマークされています。これらは特定の日に異常値としても判定されています。
– 特に後半で何日か、急激にスコアが変動する日があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値を示し、徐々に減少する傾向があります。
– Xマークは予測値を示し、これらは実績値と比較的近くにあるものの一部は大きく外れた予測が見られます。
– 丸で囲まれた部分はさらに範囲を越えて外れた異常値とされていることを示します。
– 色付き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）による予測を示しており、それぞれ異なる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**:
– 異なる予測モデルの結果により、時間経過に伴うスコアの変動が異なります。予測の不確かさが存在することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一定の相関が見られるが、一部予測は実績値と乖離があります。
– 全体的なデータ分布は、中央から右寄りに分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このデータは天気の公正性や公平性に関連する指標を示しています。外れ値は、特定の気象条件が他の条件と大きく異なる影響を持つ可能性を示しています。
– 予測モデルによる異なる結果は、これらの指標がどの程度予測可能か、またそれを改善するためにさらにデータやモデルの改良が必要であることを示唆しています。
– 社会的には、天候が影響を与える分野（農業、エネルギー供給など）において、この不確実性を考慮した計画や対策が求められます。予測モデルの精度向上は、リスク管理や資源の効率的な配分に寄与する可能性があります。
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**
– グラフの実績データ（青のドット）は、全体的に0.8から1.0の範囲で横ばいに推移しています。
– 直近では予測（ピンクの線：線形回帰、緑の線：決定木回帰、紫の線：ランダムフォレスト回帰）が異なる傾向を見せています。中には下降を示唆するものもあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁取りされた点が外れ値として示されており、これらは0.8を下回っています。数は少ないですが、明らかに通常の範囲から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）と外れ値（黒い縁取り）は、測定されたWEIスコアを示しています。灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σが基準となっています。
– 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）は異なる方法で未来のWEIスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一貫して0.8以上を維持していますが、予測モデルはそれぞれ異なる傾向や将来の不確実性を示しています。例えば、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的で、決定木回帰が最も悲観的に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、安定しているように見えます。外れ値は少数であり、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。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は現状の持続可能性と自治性が安定していると感じるかもしれません。しかし、予測モデルの違いは、今後の傾向に対する不確実性を示しています。
– ビジネスや社会への影響として、現状維持が続く場合の優位性や、下降する予測に備える必要性を認識することが重要です。自治体や企業は、外れ値が何を表すか詳しく調査し、将来の計画に有効に活用する方法を模索すべきです。
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:
このグラフについて、以下の点で分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.8から1.0の間に集中しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。横ばい傾向が強いようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータが予測の不確かさ範囲（灰色の帯）から外れており、それらは外れ値として考えられます。これらの外れ値は特に7月下旬から8月上旬にかけて散見されます。
3. **要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績データを表し、外れ値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、AIの予測がどの程度正確であるかを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類）が色分けされていますが、いずれも異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は直線の傾向を持ち、期間の後半で他の予測手法とは異なる動きを示しています。
– 線形回帰（オレンジの線）と決定木回帰（青緑の線）は比較的一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、不確かさ範囲内に多くが含まれており、予測モデルの精度がある程度確保されていることを示しています。しかし、外れ値や不確かさ範囲外のデータも複数存在します。
6. **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**
– 人々は安定した社会基盤・教育機会を求める傾向があるため、このグラフの安定したスコアは安心感を与えます。
– 外れ値の存在は、特定の期間における社会情勢の変化や不安定さを示唆し、政策や介入の必要性を示しています。
– モデル予測の違いは、異なる手法の選択が政策決定に与える影響を強調しており、複数の手法を用いることでより信頼性のある予測が得られる可能性があります。
この分析をもとに、気候や教育政策の立案に役立てることが考えられます。
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
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に横ばいまたは微減といったトレンドを示しています。特に7月中旬から8月上旬にかけてスコアが下降し、その後やや持ち直しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のデータポイントが他と異なり、異常とマークされています。これらの外れ値はシステムの異常やイベントによるものかもしれません。異常値の発生が通期にわたって散見され、それが全体の変動を際立たせています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示しており、多くのデータポイントが予測の不確かさ範囲内に位置しています。予測と実績の間にはいくつかのずれが見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内にデータが多いことは予測の精度がある程度あることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で一定の乖離がありますが、全体的に同様のトレンドを追っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは特定の期間で一定の範囲内を推移しており、外れ値を除けば比較的一様です。各予測手法は異なる結果を出していますが、実績の動きにある程度沿っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点からは、WEIスコアは安定性を欠いているように感じられるかもしれません。下降トレンドと外れ値は不安定な社会要因を反映している可能性があります。予測の不確かさが予測の難しさを示唆しており、社会やビジネス戦略において柔軟な対応が求められるかもしれません。
全体として、WEIの変化を改善するための方策検討が重要で、予測モデルの精度向上も合わせて行うべきと考えられます。
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:
以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、線形的な上昇や下降のトレンドは見られません。むしろ、短期間での変動が目立ちます。
– 時系列的にみると、特定の日付（例えば7月24日以降）に急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月24日〜26日での変化が急激であり、外れ値に近い変動を示しています。この期間は特に青や紫色の濃い色合いが示されており、WEIスコアが比較的低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡によりWEIスコアの高低が示されています。黄色は高い値、紫や濃い青は低い値を示します。
– 水平方向（日付）、垂直方向（時間帯）での変化も視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変化が日付ごとに異なるパターンを示し、特に同じ時間帯であっても日付によって異なるスコアが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯でのスコアの集中や拡散が見られ、多様かつ変動に富んだパターンを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このようなヒートマップは、特定期間の天候に関連した変動を視覚的に把握するのに役立ちます。
– WEIスコアの低下や急激な変化は、天気に関連するビジネス（例えば農業、観光業）に大きな影響を及ぼす可能性があるため、モニタリングが重要です。
グラフを利用することで、時間帯や日付による天候の影響を迅速に把握し、必要な対策を取ることができると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、時間帯ごとのスコアに特定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られませんが、一定の時間帯におけるパターンの変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日や時間帯で急激な変動が見られます。特に、朝の時間帯（7時から8時）、夕方（16時から18時）のスコアに顕著な変動があります。これが何か特定の天気イベントに関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことがわかります。
– 時間帯ごとの色の違いから、日内変動が観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各色の分布が時間軸と相互に関連しており、特定の曜日や時間帯にパターンが集中しています。たとえば、7月23日から25日にかけて、夜間のスコアが特に低いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の色（スコア）が特定の時間帯や日付に集中しているため、一定の相関があるように見受けられます。曜日や週のサイクルが影響している可能性が考えられます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 朝や夕方の急激な変動は、通勤時間における影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、このような時間での急激な変化に基づき、交通やエネルギー管理などの意思決定に役立てられるでしょう。また、特定の天候パターンに応じた調整が求められる可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間帯と天気の変動が地域や時間にどのような影響を与えるかを分析する上で貴重なデータを提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時間帯により、色の変化が見られます。特に、朝方（7時～10時）と夕方（16時～19時）の色が緑から青に変わっていくことから、スコアの変動があることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日～7月24日にかけて、スコアが急激に低下している（色が紫に変わる）ことが確認できます。これは何らかの特別な気象イベントや社会イベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いはスコアの高さを示しています。黄色はスコアが高く、紫色はスコアが低いことを示しています。
– 時間帯ごとのスコアが、概ね日ごとに同じパターンを繰り返しているが、ある地点で変化が見られる点が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝と夕方の異なる時間帯でスコアが高くなる傾向が見られ、その間のスコアは低めに推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に集中してスコアが高い傾向があり、特に朝と夕方にその傾向が顕著です。これにより、特定の時間帯における社会活動が活発である可能性があります。
6. **直感やビジネス、社会への影響**
– 人々は直感的に、朝と夕方に社会活動が聞いたりすることが多いことを理解できます。これは、人の移動や経済活動が特にその時間帯に集中することを示唆しています。
– 7月下旬から8月にかけてのスコア低下については、特別なイベントや気象状況が経済活動に影響を与えた可能性があり、このようなパターンを事前に知ることでビジネス計画の改善に繋がります。
このヒートマップは、時間と日による活動パターンを視覚的に理解するのに役立ち、ビジネスや政策立案に活用できるでしょう。
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:
この相関ヒートマップに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各項目間の相関関係が30日間に渡って示されていますが、トレンドの検出には適していません。ヒートマップは相関の強さを一瞬で把握する手段で、上昇や下降トレンドとしては直接見て取れません（周期性も同様）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは外れ値や急激な変動を直接には示しません。ただし、相関が非常に低いペア（例えば、個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目）が、他のペアに比べて異なる相関を示すため、一種の「外れ値」として考えることができます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤になるほど、相関が強い（正の相関）ことを示します。青いほど、負の相関が強いことを示しています。色の濃淡で相関の強さを視覚的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、個人や社会が関連する項目同士の相関が高いです。特に、「個人WEI平均」と「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などの間で高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に強い相関（0.91）を持っており、個人と集団のウェルビーイングが密接に関連していることを示唆します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も他の多数の項目と比較的高い相関を持っており、個人の心理状態が多角的な影響を受け続けている可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 人々のウェルビーイングは個人と社会双方の影響を強く受けており、政策策定やビジネス戦略ではこの相関関係を考慮することが求められます。
– 特に、公平性や公正さが社会の他の側面と高い相関を持っているため、平等な機会の提供が社会全体のウェルビーイングを向上させる可能性があります。
このヒートマップは、政策、健康、社会サービスの改善など、幅広い分野における重要なインサイトを示唆するものであり、戦略的な意思決定に資することができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。カテゴリごとにスコアの中央値が異なるだけで、全体的には各カテゴリに特有の横ばいの分布が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（視野拡張）」に外れ値が多く見られます。これらは個人ごとのばらつきが大きいことを示します。
– 「社会WEI（公正性）」も外れ値がいくつかあり、特定の期間で異常値がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱（四分位範囲）はデータの中央値および分布を示しており、箱が大きいほどデータのばらつきが大きいことを意味します。
– ヒゲ（ひげ）はデータの全体的な範囲を示し、外れ値も確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一期間で比較されており、各WEIタイプの間で大きな相関は見られませんが、個人と社会の視点での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（視野拡張）」と「社会WEI（持続可能性と自立生活）」のデータが比較的広く分布しており、これに対して「個人WEI（経済状態）」は比較的分布が狭いです。
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」の分布は均一で、安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス、社会への影響**:
– 外れ値が多いカテゴリ（例: 心理的ストレス）は、特定の人々や期間で異常値を示しており、これに対して対応策を考える必要が出てきます。
– 社会的な尺度（例: 公正性や多様性）のばらつきは、社会全体での公平性や包括性に対する課題を示す可能性があります。これらの分野における改善は、より良い社会環境を作る一助となるでしょう。
このグラフからは、個別の指標ごとの特質や社会的なインパクトについての洞察が得られ、人々や政策立案者が取るべきアプローチを考えるための有用な情報が提供されます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– **Trendプロット**: 初旬から中旬にかけて上昇した後、中旬から下旬にかけて下降し、最後に再び上昇しています。これは、全体的な長期間の変化を示しており、始めの上昇と中盤の下降に明確な二つのフェーズがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observedプロット**: 中旬から下旬にかけての急激な下降があります。また、8月に入ってから急激な上昇を示しています。
– **Residualプロット**: 中旬から後半にかけて大きな変動や外れ値があるようです。これは、予測モデルがキャプチャしきれなかった変動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**:
– **Observed**: 実際の観測データです。
– **Trend**: 長期的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 季節に由来する周期的な変動を表します。軽微な周期性がありますが、顕著ではありません。
– **Residual**: モデルで説明しきれなかったランダムな変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性がある程度対応し、残りの不規則な変動部分がResidualに現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 傾向として、中盤のObservedの急降下がResidualに大きく影響しています。これは突発的な要因が影響を与えた可能性があります。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– グラフからは、中盤にかけての急激な下落と末尾の上昇が特に目を引きます。これは異常気象や突発的な出来事によるものかもしれません。
– 特に全体で見られる変動が激しいため、これが実際の天気予測にどのように影響するかを慎重に評価する必要があります。ビジネスにおいて、これは需要の変動や商品供給に直接影響を与える可能性があります。
全体として、変動性が高く、特定の変化点で大きな波があります。このような飛躍的な変動が、今後の予測や意思決定における重要な焦点となるでしょう。
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:
以下は、天気カテゴリにおける個人WEI平均スコアのSTL分解グラフについての詳細な分析です。
1. **トレンド**
– トレンド成分を見ると、スコアは初期から中盤にかけて上昇し、ややピークを迎えた後に下降し、再び上昇しています。全体としては緩やかなU字型のトレンドとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値グラフにおいて、末尾に大きな上昇があります。これは、データ内での急激な変動を示しており、天候の急激な変化やその他の要因が影響している可能性があります。
– 残差のプロットにより、一定の変動が見られ、特定のパターンはありませんが一部で急激に増減しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測値）：** 実際の観測データを示します。
– **Trend（トレンド）：** データの長期的な変化を捉えたもので、全体の移り変わりを示します。
– **Seasonal（季節性）：** データ内の短期的周期パターン。天候による周期的な影響を反映している可能性があります。
– **Residual（残差）：** トレンドや季節性から外れる部分で、ランダムな変動や外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性が相互に影響し合い、観測値の変動に寄与していることが見て取れます。特に残差パターンが観測値と強く一致していないため、他の外部要因が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測値の間におおよその相関が見られますが、残差の変動により一定のばらつきがあることがわかります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– トレンドのU字型の変動は、例えば季節の変わり目や天候パターンの変化に関連している可能性があります。これは、特定の時期における行動や計画立案に影響を及ぼします。
– 台風や異常気象がこの急変に影響を与えている場合、特に農業やイベントのスケジューリングにおいて重要なインサイトとなります。
このグラフに基づき、より多くの外的要因を考慮した分析が有用であり、関係するデータと統合することでより深い洞察が得られるでしょう。
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:
この社会WEI平均スコアSTL分解グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– **トレンド要因**は最初上昇気味だったが、途中で急激に下降し、その後再び緩やかに上昇しています。このトレンドの変化は、30日間の間で社会的な要因や出来事の影響を反映している可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– **観測値**の中では、一部の急激な上昇や下降が見られます。特に7月中旬以降の変動が大きく、何らかの社会的または気象的な出来事が影響していると考えられます。
– **残差**も7月中旬に急増しており、異常値や予期せぬイベントがあった可能性があります。
3. プロットや要素の意味:
– **観測値**は、全体的なパフォーマンスやスコアを示しています。
– **トレンド**は、長期的な動向を示し、何らかの持続的な影響を示唆します。
– **季節要因**は、日々の周期的なパターンが見られますが、大きな変動はないため、比較的安定しています。
– **残差**は、モデルでは説明できない短期的な変動を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列データ同士の比較から、トレンドと季節要因がそれぞれのフラクションで相補的に作用していると考えられます。観測値の変動は、一部トレンドと季節要因で説明できますが、残差が示す通り、予期せぬ変動も影響しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 観測値とトレンドの間に全体的には正の相関がありますが、トレンドに沿わない短期的な変動も多いです。
6. 直感的な洞察と影響:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、短期的な変動の多さとトレンドの急激な変化です。これは、予期せぬ出来事や急激な気象の変化が社会に影響を及ぼしていることを示唆します。
– ビジネスや社会においては、この変動を理解し、対応策を講じることが重要です。特にトレンドが下降する局面では、対策や戦略の見直しが求められる可能性があります。
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:
このグラフは、天気に関連するデータの主成分分析（PCA）を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– プロットに明確なトレンドは見られませんが、データが中心から均等に分布しています。つまり、特定の方向への偏りは少ないです。
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。ただし、散布図の上部や右側に若干の密集が見られる点が特徴的です。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、30日間の観測に基づくデータポイントを示しています。点の密度や分布は、元のデータの特徴を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロット自身からは時系列データの特定の関係性を見出すことは難しいですが、全体的にデータは均等に散らばっており、特定の関連性や周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0.65の寄与率を持ち、一定の情報を含んでいますが、明確なクラスターやグループは特に形成されていません。このことから、各成分がほぼ均等にデータの情報を分散している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、特定の一方向への極端な偏りがないため、天候に関連するデータが期間中に特に変わった特徴や出来事を伴わなかったと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、全体の均一性から安定した気候状況を示唆しており、天候に依存する産業（農業や観光業など）において大きなリスクや機会のない意味合いを持っているかもしれません。
このPCAの結果は、各成分が持つ情報を元に、データ全体のパターンや特徴を明らかにしようとする試みであり、その解釈には、場合によってはさらなる詳細な分析が必要です。
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。
