📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下の洞察が得られました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に0.7程度で推移しており、顕著な変動は7月の中旬と下旬に見られます。この期間において、7月中旬は高いスコア（平均0.8以上）を記録し、7月下旬はスコアの急な低下が観察されます（0.6以下のスコアも）。
### 異常値
– 異常値は複数の日付で確認されており、特に7月初旬と中旬に高いスコア（0.8以上）が頻繁に観察されます。背景要因として、良好な社会および個人指標（健康状態社会インフラ）が高まり、天候や環境要因が安定していた可能性があります。
– 一方で、7月下旬の低いスコア（0.6以下）は、悪天候や社会的な不安定が影響したと推測されます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的に見ると、7月中旬をピークにして徐々に下降傾向があります。
– **季節性**: 毎週、週末に向けてスコアが上昇するパターンがあり、週末の良い天気や社会活動がスコア向上に寄与している可能性があります。
– **残差**: 説明しきれない変動が若干認められるものの、大部分はトレンドと季節性で説明可能です。
### 項目間の相関
– 高相関が見られた項目間は、社会的指標（例えば、社会持続可能性、インフラ）と個人の健康・余裕感。これらは、全体のWEIスコアに強く影響する主要因である可能性があります。
### データ分布
– 個別のデータ項目での箱ひげ図から、個人の精神的ストレスに関するスコアのばらつきが大きく、外れ値も多く観察されています。個人差や社会的・環境的な因子が関与していると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（65%の寄与）**: 経済的余裕や健康状態の良さが総じてスコアを引き上げる要因であり、これが主要な構成要素。
– **PC2（10%の寄与）**: 自由度や個人の自治性が次に寄与し、より良い個人の自由環境がスコアの向上に資する可能性。
### 総合考察
– 高いスコアの日は、社会基盤や健康指標が突出して良好で、全体の安定感を与えていたことが推測されます。
– 7月下旬に見られた低スコアは、社会的・環境的ストレス要因が増し、個々の健康状態も含めて悪影響を及ぼしたと考えます。これには、異常気象や社会情勢の変動が可能な要因として挙げられます。
– EWIの向上には、個人的なヘルスケアと社会的なサポートシステムの強化が鍵となるでしょう。
全体として、この観測結果は、WEIが特定の社会的、環境的、個人的要因により大きく影響を受けることを強調しています。特に、健康と反映された社会の安定性が重要で、今後の政策や個人の行動変容に役立つ重要な基盤として利用できるでしょう。
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:
天気カテゴリの総合WEIスコアに関するこの時系列散布図には、さまざまな観点からの分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から2025年9月頃）は、WEIスコアが安定していることがわかります。
– その後、2026年のデータは分離して表示されており、集中的に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値が目立ちますが、2026年のデータには目立った外れ値は見られません。
– この外れ値は異常値として黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績を示し、緑色は前年の比較AIデータを示しています。初期の実績データには一定の範囲内に多くのプロットが集まっています。
– 薄い灰色の枠は、予測の不確かさ範囲を示しており、初期データがその範囲内にあることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 過去と現在のデータを比較することで、季節的な変動や年次の変動を示している可能性がありますが、このグラフでは明確な周期性は特定されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期には密集しており、これはデータが特定の範囲内で安定していることを示しています。
– 2026年のデータも密集しており、変動が少ないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察**:
– 初期データの安定性は、一定期間のWEIスコアが予測可能であり、天候関連のビジネスや計画において代替可能性があることを示唆しています。
– 後半のデータの密集は、前年に比べて気候条件が一貫しているか、または特定の要因がスコアに影響を及ぼした可能性を示します。
このグラフからは、WEIスコアがある期間の天気パターンを示しており、年次比較により将来的な天気予測にも役立つ可能性があります。ビジネスにおいて特に天候に左右されやすい業種（農業、観光、エネルギーなど）では、予測の精度を高めるために重要なデータとなり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– データは二つの期間に分かれており、初期の期間（2025年7月から2025年12月まで）は主に青い丸でプロットされています。この部分では横ばいのトレンドが見られます。
– 後期の期間（2026年5月ごろ）は緑色の点が集中しています。このセクションも一般的に横ばいですが、前期とは異なる分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁で示された異常値は、初期の期間で確認できます。この異常値は通常のデータクラスタから離れた位置にあり、特異な状況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**:
– 青い点（実績AI）はデータを実際に観測した結果を示しています。
– 緑色の点（前年AI）は前年度の同時期におけるデータを示し、季節性のパターンを確認できます。
– 紫、ピンク、赤の線は、それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していて、今後のデータを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年度のデータはシーズナブルなパターンを示し、ある期間では密接な類似性が見られます。ただし、全体的なスコアのレベルは異なる段階にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一の期間内での実績データと予測データの間に、若干の相関性が見られるものの、様々なモデルで異なる予測を提供しています。これは予測方法の多様性を意味します。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス・社会への影響**:
– 異常値の存在はシステムや運用管理において重要な観点となりえます。この数値の変動は温度、降水量、あるいは他の環境要因の影響を受けている可能性があり、気象データや環境影響評価において有用な指標となります。
– 予測精度を向上させることによって、農業、エネルギー供給、その他の産業におけるリスク管理が向上することが期待されます。
全体として、グラフは異常値に関する注意を促し、将来のデータ予測モデルの選択が慎重に行われるべきであると示唆しています。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ点（左側）は、ほとんどが0.7〜0.8の間であるが、それ以降の時点で顕著に右に移動し、0.8から1.0の範囲に集中している。
– この変化は、時間の経過とともにWEIスコアが上昇していることを示し、一種の回復または改善の意図を示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いデータポイントの中に、黒い円で示された外れ値がいくつか存在する。
– それ以降は、データがより一貫して高いスコアに落ち着いている。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績AI」を示し、過去のデータとして機能している。
– 緑のプロットは「前年比（比較AI）」で、以前の時点のデータを表し、それぞれの時点での改善を示唆。
– 複数の予測ライン（ピンク、紫など）は、異なるアルゴリズムによる予測を示しているが、一部のラインは顕著な下降トレンドを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績AI」と「前年比（比較AI）」は、確実な改善を示しており、過去のデータと現在のデータとの間に正の相関があるように見える。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと後期データの間に明確な分離があり、これは時間の経過に伴うデータ改善が推測できる。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じる一貫した改善は、天候に関連する社会的な施策や対応が成功している可能性を示唆。
– 高いWEIスコアが示される最新データは、気候適応策や施策の効果となりうる。
このトレンドはビジネスや政策策定において、天候に関連した改善活動やその可視化を促進する可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2025年7月から2026年7月までの時系列にわたって、2つの時期に分かれています。最初の期間（2025年7月-11月ごろ）はデータが密集しており、WEIスコアは0.8付近で横ばいです。
– 2026年になると新たにデータが現れ、同様に0.8付近で密集していますが、少し分布が広がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、異常値（黒の円）が観察されますが、多くのプロットはあまり外れた位置に存在しません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、均一に分布しています。
– 「予測（予測AI）（赤色の×）」やその他のモデルによる予測も示されていますが、2025年中のデータは、実績と異常値とのみに限定されます。
– 2026年のデータでは、より多くの緑の点が「前年（比較AI）」として示され、過去のデータ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**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる手法での予測を可視化していますが、どのモデルも大きなずれはなく、実績データと比較しても安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータと2026年のデータが分断されていることから、おそらく一定の条件変化やパラメータの変更があったかもしれませんが、大きな相関関係の変化は示されていません。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– データは個人の経済的余裕（WEI）についてのものです。WEIが安定していることから、特定の外的要因に大きく影響されていない可能性が示唆されます。これは、特定の季節性や環境要因による影響が少ないことを意味しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、経済的な予測の安定性が確認できる場合、長期計画を立てる際にリスクを軽減できるという利点があり得ます。
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**
– グラフの左側（約2025年7月から9月）では、実績データが主に表示されています。この時期のWEIスコアは横ばい傾向にあるようです。
– グラフの中央から右側（約2026年5月から7月）には前年のデータが示されており、こちらも横ばいですが、実績データに比べ若干異なるスコアレンジに収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で黒い円が外れ値としてマークされています。これらは他のデータポイントと大きく異なるため注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、実績の範囲が確認できます。
– 緑色の点は前年のデータで、過去の傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、将来的な変動の可能性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と昨年のデータとの間に若干の隔たりが見られます。ただし、トレンドはどちらも大きな変動は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年の値に基づく比較から大きな変異は見られず、全体的に安定した分布が見られます。
6. **直感的な感じや社会への影響**
– このデータが表す健康状態の指標（WEI）が安定していることから、特定の影響要因が一定している可能性を示唆します。健康状態が安定していることで、ビジネスや社会活動の継続性が高まると考えられます。
このデータは、例えば、特定の季節に関連する健康改善施策が有効であることを示している可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフは大きく二つの期間に分かれ、おそらく最初は2025年7月からの実績データ（青色）で、後半は2026年7月までの前年データ（緑色）です。
– 実績データの期間には、特定の上昇または下降するトレンドは見られませんが、一定のスコア範囲内で変動しています。
– 前年データも同様に、特定のトレンドは見られないものの、比較的一定の範囲でまとまっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色の実績データポイントの中に黒い円で囲まれた外れ値があります。これは異常値として扱われていますが、それ以外には大きな急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の示す意味
– 青色のプロットは実績値であり、概ね0.4から0.8の範囲にあります。
– 緑色のプロットは前年のデータであり、同様に0.4から0.8の範囲に収まっています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果が紫や緑などの線として示されています。これらの予測モデルは、データ範囲の平均値に近い値を出しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データは、共に類似の範囲内で推移しており、心理的ストレスの季節性や年間の影響がほとんどないことを示唆しているかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが全体的に0.4から0.8の範囲に集まっており、これは同様のストレス水準が年間を通じて維持されていることを示します。
– 異常値を除けば、非常にまとまったデータ分布が観察されます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 人々の心理的ストレスは、年中通して安定している様子が伺え、一部の異常値を除けば、大きな変動はありません。
– 社会やビジネスにおいては、この安定性を基に予測を立てやすい可能性があります。また、異常値の発生タイミングを分析することで、特定のイベントや環境要因がストレス水準に与える影響を探ることができます。
– 天気や季節的要因がWEIスコアに及ぼす影響は限定的であり、他の要因が主要なストレス要因として考えられるでしょう。
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**:
– 実績データ（青）は、WEIスコアが0.7から0.8の範囲で比較的一貫した値を示しています。ただし、周期的な変動は見られません。
– 予測期間（淡い緑色）のスコアは少し広い範囲に及んでおり、0.6から0.9の間で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒い円で示されており、実績値の範囲内にいくつか存在しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、予測値がやや分散していることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定的です。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（桃色）の予測値は、どれも同じ範囲内で推移しており、それぞれ異なるモデルによる予測を提供しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、xAI/3σの範囲を示しており、予測値のばらつきがわずかにあります。
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で大きなギャップはなく、ある程度の一貫性が保たれています。
– 各予測手法の結果が非常に近似しており、一貫した予測をしていることが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に密集しており、比較的一貫した相関関係が見られます。
– 予測値は分散が広がる傾向がありますが、大きな偏りはなく、予測手法間での分布も一致しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 結果の安定性：実績値が安定しており、予測がこのパターンを維持することを示唆しているため、ビジネスや社会的な意思決定において安定した指標として利用可能です。
– 予測の信頼性：各モデルの予測が近いことから、予測結果に対する信頼感が得られるでしょう。
– 異常値の存在：一部異常値が存在するため、この要因への対応が必要かもしれません。
このグラフから得られる重要な洞察は、WEIスコアの安定性と異なる予測手法による予測結果の整合性です。これは、意思決定において信頼性を高める要素となります。さらに、異常値の対応策を検討することにより、さらなる精度向上が可能です。
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:
## グラフの洞察
### 1. トレンド
– **実績（青点）**: グラフの前半に集中しており、特に7月から9月にかけて多くのデータが見られます。全体的なスコアは比較的一貫しているように見え、期間中の大きな上下動はないようです。
– **予測（赤×）**: 実績データの期間外に予測され、スコアは概ね一定です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸）**: 外れ値としてマークされたデータは少数ですが、スコアの低いもの（0.4付近）が目立ちます。
– **急激な変動**: 線形回帰や決定木回帰の予測が急激に下降する傾向にありますが、全体のトレンドには影響していないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **青点（実績）**: 実際のデータポイントであり、信頼性が高いと考えられる。
– **赤×（予測）**: 未来の推定値であり、特定の期間での期待値を示します。
– **緑点（前年）**: 前年のデータと比較することで、季節性や周期性の確認が可能。
– **予測モデルのライン**: 線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト（ピンク）などは予測のバリエーションを示します。
### 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、異なるモデルによりどの程度一致しているかを評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの密度は初期の数か月で見られ、その後全くデータが無い期間があります。このため、年間を通じての変動パターンには限界があるように感じます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **季節性の可能性**: 実績データが特定の期間に集中していることから、季節的な要因がスコアに影響している可能性が高いです。天気関連の社会的公平性は、特に季節の変わり目に注視する価値があります。
– **予測の信頼性**: 複数の予測モデルが利用されているため、戦略的に利用することができる。しかし、モデル間の結果の不一致は慎重に評価する必要があります。
– **外れ値の解釈**: 外れ値の存在は、特定の社会的または環境的要因がその期間に影響を与えた可能性を示唆します。これにはビジネス戦略の再考が求められるかもしれません。
このグラフは、天気関連の社会的公平性についての短期的な評価を提供しており、適切な政策立案やビジネス戦略に役立てられるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AIデータ (青いプロット):** 時系列が左側に集中しており、0.7から0.85の間で横ばいとなっています。
– **前年比較AIデータ (緑のプロット):** 主に右側に配置され、0.6から0.8の範囲にあり、緩やかな減少や変動を示します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青いプロット内でいくつかの異常値（黒い縁取り）が確認できます。これらは予測範囲から外れた実績値の可能性があります。
### 3. プロットや要素の意味
– **色:** 青は実績データ、緑は前年比較データを示しています。
– **異常値の表示:** 黒い縁取りのデータポイントは、通常の変動範囲を超えた外れ値を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績（青）と前年比（緑）には直接的な変動パターンの一致が見られませんが、どちらも0.7から0.85の値域にあり、データの分布に類似性が見受けられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 両データセットはクロスしているものの、ほぼ同じスコア範囲内に集中しており、相対的に密度が高いことが確認できます。
### 6. 直感的感じと社会・ビジネスへの影響
– **直感:** データのパターンは予測と実績の比較および過去のデータとの参照を通じ、持続可能性と自治性の観点からの数値として正常の範囲内であると受け取られます。
– **社会・ビジネスへの影響:** 異常値の存在によって一時的なリスクが指摘されるケースがありますが、全体的には均衡が取れている状態に見えます。持続可能性や自治の評価が安定していることは、政策決定やビジネス戦略の立案において安心材料となり得ます。
この分析では、データが指標の範囲で示す一貫性と、異常データへ敏感に対応する必要性を浮き彫りにしています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な期間があり、左側（2025年下半期）では実績データ（青色）が横ばいで安定しており、右側（2026年上半期）では予測データ（緑色）が示されています。
– 2026年のデータは、2025年に比べてスコアがやや高く維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年下半期のデータにはいくつかの異常値（黒色の丸）が観察されますが、全体に及ぼす影響は限定的です。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは過去の実績データ、緑色のプロットは今後の予測を示しています。
– 紫色やピンクの線は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示していますが、これらの線が一致していることから、予測に対する自信の高さがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と他の回帰モデル（決定木、ランダムフォレスト）が示す予測は、2026年に対して一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2026年の予測データは範囲が狭く、密度が高いことから、各予測が互いに類似していることがわかります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 安定した実績と予測から、社会基盤や教育機会における安定性が観察され、人々には安心感を与える可能性があります。
– 教育やインフラ計画におけるリソース配分を考える際、信頼性の高い予測に基づく意思決定が可能となり、政策の改善や効率的な資源配分が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月〜9月頃）はWEIスコアが0.6〜0.8の範囲で推移しており、比較的安定した横ばいのトレンドが見られます。ただし、右側（2026年7月）はスコアがもう一度急上昇しているように見えます。期間が空いているので次の値への突然のシフトがあったように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにはいくつかの異常値があり（黒い丸で示されています）、いくつかの予測外の変動があったことがわかります。
– 右側のデータは全体として比較的一貫しているように見えますが、この部分には左の時系列とは異なるデータセットが存在する可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示されており、安定した範囲にあります。
– 予測値は赤いバツで示されていますが、これが示すのは予測精度やモデルの信頼性に関する課題がある可能性です。
– 複数の予測モデルが適用されていることがわかります（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**
– 左右で異なる時系列データがある可能性があり、過去のデータとの比較として扱われている。このようにエリアが異なるため、データセットそのものが変わっている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データ（左側）は全体としてある程度の密度があり、右側の密集している部分とも異なる挙動が観察されます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– グラフの左側部分の異常値や予測値のばらつきからは、予測の信頼性やモデルの精度が問われる可能性があります。特に、異常値が多い場合、何らかの介入が必要です。
– 右側の新しいデータ群の急激な変化や、組み合わせ方によっては政策変更や環境変化が含まれているかもしれず、これはビジネスまたは社会の調整戦略に影響を与える可能性があります。
### 要約
このグラフは、天気関連のWEIスコアの推移を示し、時間の経過とともに異なる動きがあることを示唆しています。予測モデルの精度や異常値の識別が重要で、今後の戦略に大きく影響を及ぼす可能性があります。どのモデルが最も適しているかを判断し、適切な予測をすることが求められます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、特定の日付や時間帯で周期的なパターンが現れているようです。特に青から緑、黄色への変化が見られるため、日ごとや時間帯ごとにスコアが変動している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば、7月24日から25日）に濃い青や紫が現れており、他の日に比べてスコアが低いことを示しています。これは急激な変動や異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの強度を示しており、黄色に近づくほど高スコア、紫に近づくほど低スコアです。時間帯ごとの変化を視覚化しているため、ある時間帯が特に重要であることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– グラフ上の異なる時系列が互いに相関しているかどうかは、特定の時間帯や日付での色の変化が同じかどうかを観察することで判断できます。例えば、同じ時間帯に色が一致する場合、それらは関連があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップの色のグラデーションから、特定の時間にスコアが集中していることが示されます。時間帯ごとの変化は、天候の周期的な変動を表している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 人々は、特定の時間に天候が急激に変化しやすいと感じるかもしれません。ビジネスにおいては、異常な天候は計画変更やリソースの再分配を必要とする可能性があります。特定の日や時間帯に注意を払うことで、リスク管理やパフォーマンスの最適化につながる可能性があります。
このグラフからは、天候に関する重要な洞察を得ることができます。特に、スコアの変動がどの時間帯や日付に集中しているかを把握することで、適切な対策を講じるための手がかりとなります。
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:
このヒートマップについて、以下の視覚的特徴と分析があります。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体に明確な時間的周期性は見られませんが、特定の時間に色の変化が見られるため、日中や特定の日にわたる変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例: 7月24日、19時頃）や日付で、急激に色が濃くなっている箇所があります。これは該当する時間帯での特異なイベントや外れ値を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEI（Weather Effect Index）の強さを示していると考えられ、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを表している可能性があります。
– 密度や色の変化から、特定の時間帯や期間でのスコアの高低が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 基本的に同じカテゴリ内のデータを示しているため、直接の対比関係は示されていません。ただし、日ごとの変化が比較されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別（例: 7時、15-18時帯）に特定の色の分布が多く見られるため、WEIが特定の時間帯に偏る傾向があることが示唆されています。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**:
– ヒートマップは特定の時間帯や日に、気象が何らかの影響を与えていることを視覚的に示しており、例えば、農業、イベントの計画、交通の管理などでの意思決定に影響を与える可能性があります。
– 社会生活やビジネス活動がこの特異なWEIの影響を受けることが予想され、特に高いスコアが続く期間には、計画や対策が必要となるかもしれません。
全体として、このヒートマップは特定期間の気象効果を視覚化し、時間や日付による変動に関する洞察を提供します。
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:
グラフを分析してみましょう。
### 1. トレンド
– **周期性**: グラフには特定の時間帯におけるスコアの変動が見られます。時間帯ごとの違いが顕著で、例えば16時から18時にかけて緑色から黄緑色が多く目立ちます。
– **横ばい**: 全体的に同じ時間帯でのスコアは似た傾向を示しており、特に変動が激しいという印象はありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部の時間帯（特に19時）が他の時間帯と比べてスコアが大幅に高く（黄色）または低く（紫色）なっています。これらは異常な気象条件や観測エラーなどによる可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の変化はスコアの大小を示しており、色が濃いほどスコアが低いことが分かります。緑から黄色に向かってスコアが増加し、青から紫に向かって減少するパターンです。
– **密度**: 並んでいるボックスの密度は高く、特定の日付や時間帯でデータが集中していることを意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列としては、日付ごとに似た傾向が見られますが、一部の時期や時間に異常な変動が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯での準周期的なパターンが、天候の変化に対する反応かもしれません。例えば、朝や夕方には特定のスコアのパターンが形成されています。
### 6. 人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響
– **気象パターンの予測**: 天候アプリなどがこのようなデータを使って特定の時間帯におけるユーザーの行動を予測し、サービスを提供することが考えられます。
– **ビジネスへの影響**: 天候によって異なる時間帯でのスコア変動がある場合、例えば店舗の営業時間や広告の出稿時間などを最適化するために利用される可能性があります。
このようなデータは、自動化された意思決定や事業戦略の設計において重要なインサイトを提供します。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（おそらくウェルビーイング・インデックスなどの指標）のさまざまなカテゴリ間の相関関係を360日間に渡って示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップのため、時系列のトレンドではなく、相関関係を示しています。それぞれのカテゴリ間に固定された相関が確認でき、時間経過というよりもカテゴリー間の関係性を見る形になります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個別の値としては異常値や急激な変動は視覚的には明示的でなく、全体として色の分布を見る形になっています。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色がそのカテゴリ間の相関を示します。赤系の色は高い正の相関を示し、青系の色は負の相関、あるいは弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの視点ではないため、データポイントの関係性よりも、カテゴリー間の関連度にフォーカスしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関関係：例えば「個人WEI平均」と「総合WEI」(r=0.91)や、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI 平均」(r=0.93)。
– 弱い相関関係：例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」(r=0.08)。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が見られるカテゴリーは、それぞれが連動して改善または悪化することが考えられます。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」が強く相関していることから、個人のウェルビーイングが社会全体のウェルビーイングにも影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや政策策定では、相関が高いカテゴリを重点的に改善することが社会・個人の両面にプラスの影響を与える可能性があります。
このように相関ヒートマップは、個別の要素がどのように連携しているかを理解し、改善策や戦略を考える際の指針になる情報を提供します。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– WEIスコアには特定の上昇や下降トレンドは示されていません。各カテゴリごとにスコアの分布が異なりますが、明確な周期性や時系列に基づくトレンドは箱ひげ図からは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリは外れ値を多く含んでいます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のカテゴリーでは、多くの外れ値が見られます。
– 「社会WEI（公平、正義）」ではスコア範囲が最も広く、変動が大きいことが分かります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図は四分位範囲を視覚化しており、各カテゴリの分布の中央値、四分位数、および外れ値を示しています。
– カラーはカテゴリを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリの間に明確な相関や関係性は示されていません。複数の時系列データというよりは、各カテゴリごとの独立した分布が示されていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は範囲が狭く、スコアが比較的安定していることを示しています。
– 一方で、「社会WEI（公平、正義）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は変動が大きく、多様な状況下が考慮されている可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、心理的ストレスや社会的な公平・正義が変動しやすい領域であり、この分野での政策や対策が重要であると感じるでしょう。
– ビジネスや社会においては、特に不安定なカテゴリに焦点を当て、リスク管理やコンディションの改善が必要であることを示唆しています。
この分析を通じて、各カテゴリが異なる安定性を持ち、その背景にある要因を深堀りすることが重要であることが分かります。
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
この散布図には明確な線形トレンドは見られません。データポイントは第1主成分（寄与率0.65）と第2主成分（寄与率0.10）に基づいて分布しています。全体として無秩序でランダムな分布のように見えます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
中心から離れた数点が外れ値として認識される可能性があります。特に、第1主成分が-0.4に近いポイントや第2主成分が0.2以上となるポイントは、他のデータポイントから離れているため注目に値します。
#### 3. 各プロットや要素の意味
プロットは特定の期間（360日間）の天気データのWEI（天候指標）を主成分分析により次元削減した結果を示しています。点の密集度や分布から、変動する気象要素の多様性や不均一性を表している可能性が考えられます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
このグラフからは、単一の日付ごとのデータを示しているか、または複数の時系列が重ねられているかは不明です。しかし、全体の分布から、大きな気候のパターンや年周期の変動を示している可能性もあります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分が寄与率0.65と大きく、第2主成分は0.10と小さいため、多くの情報は第1主成分に集約されていることがわかります。これにより、特定の気象要因が全体の変動に強い影響を与えている可能性が示唆されます。
#### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– このデータが気象条件を表している場合、異常なデータポイントは極端な気象イベント（例：非常に暑い日や寒い日、激しい降雨など）を示しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、例えば農業や消費財の在庫管理において、気候パターンの分析が極めて重要といえます。
– 社会的には、異常な気象パターンに対する注意喚起や対策が求められる状況を示すかもしれません。
全体として、PCAによる次元削減が気候データの理解を効率化し、多次元データから主要なトレンドや異常を抽出する有効な手法であることが示されています。
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。