📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します：
### 時系列推移
– **総合WEI**：評価された二つの日付（7月1日）の間で、総合WEIスコアは0.7125から0.78875に上昇しています。これは全体的な改善を示しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**：同様に、個人の平均スコアは0.675から0.725に、社会の平均スコアは0.75から0.8525に上昇。特に社会WEIの上昇が顕著であり、社会的環境の改善がより大きく寄与していると見られます。
### 異常値
– 提供されたデータ中で異常値は検出されていません。すべての変動は安定した範囲内にあります。
### 季節性・トレンド・残差
– データ期間が短いため、季節性は判断しにくいですが、全体的な増加トレンドが見られます。残差が少ないことから、モデル化されたトレンドに対するフィット感が良好で、全体的な改善傾向が信頼できることを示唆しています。
### 項目間の相関
– **経済的余裕**と他の個人WEI項目は安定しているが、**個人の自由度と自治**は0.65から0.8と大幅に改善。社会の**公平性と公正さ**、**持続可能性と自治性**も顕著な上昇を示しています。
– **相関**：まだ短期間のデータですが、個人の心理的ストレス（0.6から0.65）、社会の多様性（0.65から0.78）の増加は、他の項目の上昇と関連付けられる可能性があります。特に、社会的なカテゴリは互いに強い相関を持ち、社会基盤の改善が他の分野に波及効果をもたらしたと考えられます。
### データ分布
– 各項目のばらつきに関しては、二つの日付間のデータしかありませんが、全体として大きなばらつきは見られません。中央値からも大きく外れておらず、外れ値は観察されません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が1.00**であることから、最初の主成分がすべての変動を説明していることを示唆しています。この主成分は、データセット内の緩やかな一貫した上昇トレンドを表しており、社会および個人のそれぞれの要因が大部分のバリエーションを説明していることになります。
### 考察
– 社会的要因の改善が、WEIの向上に大きく寄与している可能性があります。特に、**自由度と自治**、**公平性・公正さ**、**持続可能性と自治性**の改善が著しい点が特徴です。社会基盤の改善と、それに伴う多様性と自由の保障の拡充が、ストレスの低減と共にWEIを押し上げる要因として働いていると考えられます。
### 補足
– 今後、長期的なデータ収集が進むにつれて、さらなるトレンドや季節パターンが明らかになる可能性があります。現在のデータは短期的範囲ではありますが、一貫した改善の兆候を示しています。
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
### 1. トレンド
グラフ全体を通じて、特に「実績（実績AI）」として示されたデータポイントはわずかしかなく、全体としてトレンドを判別するのは難しいです。ただし、「予測（ランダムフォレスト回帰）」のラインはほぼ水平であり、おおむね0.8のWEIスコア周辺を維持している様子が窺えます。これは、今後の天気に関して安定した予測が行われている可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
現在のところ、外れ値や急激な変動は特に見受けられません。ただし、データポイントの数が少ないため、分析の難しさがあります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青のプロットで表示され、実績の測定値を示します。データは少ないため、検証中のモデルの結果のように見えます。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: マゼンタ色のラインが示すのは、一定して0.8のスコアを保っている予測値です。予測の信頼性が高いと見なせます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
現時点で、表示されているのは実績とランダムフォレスト回帰の予測のみです。他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は表示されていないため、それらとの直接の比較は不可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
データが限られているため、相関関係や分布の特徴を特定するのは難しいですが、少なくとも安定性が強調されています。
### 6. 直感的なインサイトと影響
– **直感的な印象**: ランダムフォレスト回帰の予測が一貫していることから、天気に関しての予測が非常に安定していると考えられます。また、現在の実績データが少ないため、今後のデータ収集によって予測の精度がより確認される必要があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気予測が安定していると、農業、生産計画、イベント運営などの業界にとってはプラスに働くでしょう。天気に関連したリスク管理が容易になり、効率的な運用が期待されます。
データの蓄積とさらなる分析により、もっと豊かな洞察が得られる可能性があります。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、実績データ（青い点）は短期間に2つしかなく、一定のWEIスコアが示されています。これに対して、ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は横ばいで、特定の期間にわたって一定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 今のところ、実績データには明らかな外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測です。他の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰）は表示されていませんが、これらが予測に大きな変化を与えないことが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在、実績データと予測データの間には明確な相関は見られず、予測は一貫して一定値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが少ないため、統計的な相関や分布の特徴を判断するのは困難です。ただし、予測データは安定しているため、一定のコンディションが続くと予測されているようです。
6. **直感的な感想とビジネスまたは社会への影響**:
– 実績データが限られているため、現時点での分析は予測とかなり乖離しています。このグラフは、モデルが使っているデータポイントが少なく、気象カテゴリに関する何らかの予測がなされていることを示唆している可能性があります。また、予測が一貫して一定していることから、大きな気象イベントがないことを期待しているのかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、もしこの予測が正確であるならば、気象に関するリスクが低く安定した期間が続くと考えられ、計画の安定化やリスクマネジメントの側面でプラスの影響を与える可能性があります。
この分析は、今後さらに実績データが追加された際に再評価することが重要です。
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:
このグラフは、30日間にわたる天気カテゴリの社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下に、このグラフに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは主に横ばいです。初日には若干の変動が見られますが、その後スコアはほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初日付近に2つのプロットが示されていますが、そのポイント以外には急激な変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示していますが、数が非常に少ないため、実績データが乏しいことがわかります。
– 薄い青い線は予測の不確かさ範囲を示し、他の線（緑、紫、ピンク）はそれぞれ異なる予測方法（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が同時に視覚化されており、予測の方が多くを占めています。これは、モデルによる予測が主に使用されていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布自体は非常に平坦であり、相関性や変動性はあまり見当たりません。
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**:
– このグラフから、人々は天気に関する社会的影響がこの期間にはほとんど変化しなかったと感じるでしょう。これは安定した天気が続いていた可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、天気の変動が少ないため、野外イベントの計画や天候依存ビジネスの運営が比較的安全であったと考えられます。
全体として、この期間の天気カテゴリにおける社会WEI平均スコアは、予測モデルが提供する安定したスコアによって、多くの場合変動が少なく安定した状況を示していると言えます。
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:
以下の点についてグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 全体として、予測モデルの結果はほぼ一定であり、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（青い点）が1つしかないため、それが外れ値かどうか判断は難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– ラインは異なる予測モデルの結果を示しています。予測は全体的に同じWEIスコアを維持しています。
– 色分けされた線（灰色、緑、紫）はそれぞれ異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルすべてが同じ値を予測していることから、一貫したモデル間の合意があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間で相関があると考えられますが、実績値が少ないため詳細な分析は困難です。
6. **直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、予測が非常に安定しているため、個人の経済的余裕には短期的な変動がないと考えられます。これは安定した経済状況を示している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響としては、新たな経済対策や振興策が不要であるか、既存の対策の効果が持続している可能性を示唆します。
総合的に、このグラフは、予測モデルの一貫性や現状の安定性を示しており、短期的には大きな経済変動がないことを示唆しています。
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:
このグラフの分析を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 実績としてのデータポイントが一つのみ表示されています（青い点）。これに基づくと、長期間のトレンドを判断するのは難しいですが、予測線（ピンク）も一定値を保っており、全体としては横ばいの傾向があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のグラフで特定の外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– ピンクの直線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、一定のWEIスコアが継続すると見込んでいます。
– 他の回帰手法（線形、決定木）はグラフ上に表示されていないため、予測モデルのうちランダムフォレストが選ばれた可能性があります。
4. **複数データの関係性**:
– 明確なデータ間の関係性は、現在の情報からは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では特定の相関関係や分布の変化が見られないため、さらなるデータポイント解析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 表示されているデータは非常に限定的ですが、横ばいの予測は、健康状態が安定していることを示している可能性があります。
– 安定した健康状態は個人の生活維持や健康促進に安心感を与える要素となるかもしれません。
– 社会やビジネスに関しては、安定した健康トレンドがある場合、医療サービスの緊急性が低く、計画的な健康管理がしやすくなるとも考えられます。
さらなる分析のためには、追加のデータポイントや他の条件下でのスコア変動を観察することが重要です。
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:
このグラフを分析しますと、以下の点が挙げられます：
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して目立った上昇や下降はなく、基本的に横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータポイントはX軸の初めに2つプロットされていますが、外れ値や著しい変動は見られません。予測の不確かさ範囲も狭く一定であり、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」のデータで、グラフの初期にプロットされています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）も示されていますが、その範囲は非常に小さいです。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色）は30日間を通して一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では他の時系列データは見当たらず、単一の心理的ストレス（WEI）に焦点が当てられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直線的傾向が強く、時系列変動がないため、データの分布や他の要因との相関を特定するのは難しいです。
6. **直感的な洞察**:
– 一定の心理的ストレスレベルが続いていることを示しており、これはこの期間中に特にストレスの上下がないことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、安定した心理状態は仕事や生活の効率にプラスであり、特異な変動がないことはポジティブな兆候と捉えられます。
総じて、このグラフは心理的ストレスレベルが平均して安定的で、特に気を付けるべき急激な変動がない状態を示しています。
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:
以下の点について分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは最初の2日だけ表示され、それ以降は記録されていないように見受けられます。その点数は横ばいの状態に見えます。
– 予測（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木）は非常に安定しており、同じスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見受けられません。予測と実績の乖離もなく、非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示しており、最初の2日間のみ表示されています。
– 予測値はピンク（ランダムフォレスト）、緑（決定木）、紫（線形回帰）で表示され、予測は安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが少なく、比較が難しいですが、全ての予測手法が非常に似た結果を示しています。これは異なる手法を用いても類似の予測が得られていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期の2日のみであり、相関関係を分析するにはデータが不足しています。しかし、予測は全て均一かつ安定しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 予測が極めて一様であることから、予測の精度が非常に高いか、変動の少ない安定した環境が想定されます。
– 仮にこのスコアが天気に密接に関連するものであれば、安定した天気の状態が続いているもしくは予測されていることになります。ビジネスにおいては、天気に影響されやすい分野での安定した計画立案が可能となるでしょう。
全体的に、データの一貫性と安定性が強調されているグラフで、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は最初の数日間でのみ表示され、それ以降横ばいです。
– 予測データ全般が揃って上昇も下降もせず、横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。初期の実績データにわずかな変動があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、初期に少し変動しています。
– 予測データ（赤い×）は一貫して水平であり、予想の不確かさ範囲（グレー）も狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測系の回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はどれも同じ水平線を示しています。
– 全ての予測モデルが一貫して同じ予測をしており、特定のパターンが示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関としては、実績が予測に追随する形ではなく、初期の実績値がそのまま予測値として続いている印象です。
6. **洞察と影響**:
– このグラフは、天気カテゴリにおける社会的公平性・公正さ（WEI）が非常に安定していることを示しています。
– 予測モデルに大きな変動がないため、データが非常に一定であり環境が安定していることを示唆しています。
– これによって、天気条件が日常生活や社会に対し予測可能で影響を受けづらい状況であると解釈できます。直感的には、非常に良好な状態である印象を与えます。
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
1. **トレンド**
– 全体としてWEIスコアは横ばいで推移しています。期間内に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めにおいて一部のスコアが他より高く表示されていますが、それ以外には特段の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績を表しています。
– その他のプロット（ライン）は予測モデルによって生成されたスコアです。これらには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれます。
– **灰色のバー**は予測の不確かさの範囲を示していますが、非常に短く明確に表れていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの線はすべてほぼ横ばいで直線状になっており、実際のスコアとも一致しています。つまり、各モデルの予測は実績との間に大きな乖離がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルと実績の間には高い相関があると考えられます。予測と実測値の間に大きなズレは見受けられません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは社会的にもポジティブな要素であり、持続可能性と自治性が確保されていることを示唆しています。したがって、ビジネスや自治体においては短期的に大きなリスク要因はないと言えるでしょう。この安定性が長期間続くことにより、計画的な成長や開発が期待できます。
このグラフから得られる洞察は、安定的な状態の維持が今後の施策や社会構造の持続性に寄与するという点で重要です。
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:
以下の点を考慮して、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは、わずかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測はフラットで、一貫性のあるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータポイントにおいて、明確な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのデータを表しており、最近の座標で安定しています。
– ピンク色の線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しており、安定した状態を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）は、高い一致を示していますが、他の方法（線形回帰、決定木回帰）との相関が示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い一致が見られ、統計的な予測モデルがデータのトレンドをうまく捉えているようです。
6. **人間の直感とビジネス/社会的影響**:
– 実績と高い精度の予測は、モデルが十分な信頼性を持っていることを示唆しており、今後の社会基盤や教育機会の計画に役立つ可能性があります。
– 高い社会WEIスコアは、その地域の教育や社会インフラが良好であることを示し、政策決定や投資の際に安心材料となります。
全体として、データが安定しているため、天候が社会基盤や教育機会に与える影響は限定的なように見受けられます。この安定性が続く限り、長期的なプランニングにおいても安心感を提供します。
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 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを30日間追跡したものです。以下に視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは2点しかありませんが、高い値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は比較的安定しており、横ばいです。線形回帰や決定木回帰も同様の横ばいトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値は見られません。実績データは予測範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、比較的好調なスコアです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、安定した状態を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データがその範囲内にあることで、予測の信頼性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 全体的に各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が似た傾向を示し、横ばいで安定していることから、モデル間の予測に大きな差異はないといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは予測の平均値に非常に近く、モデルが実績をよく捉えていることが示唆されます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定していることは、共生や多様性、自由の保障が順調であることを示しています。これが続くことで、地域や社会の安定性に寄与する可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとっては、リスクが低い状態であるため、新しいプロジェクトや投資計画を立てる際の安心材料となるでしょう。
このように、これらの特徴から全体的に安定した状況が見て取れますが、実績データの追加を継続してトレンドをより明確に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:
このヒートマップについて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ全体が同じ色で、一貫したパターンを示しています。トレンドとしては横ばいで、特定の上昇や下降、周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 視覚的に特異な部分はありません。外れ値や急な変動は認識できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の一貫性からは、30日間を通してWEIスコアが一定であることを示していると考えられます。したがって、日毎の気象要因に大きな変化はない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯に集中しているものではなく、時間帯毎に均一なパターンが続いていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ上で明確な色の違いや、分布の偏りは見られません。したがって、特定の時間帯や日付に関連する相関関係は確認できません。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 人間の直感としては、一貫性と安定性のイメージが強調されます。ビジネスや社会への影響としては、現段階での気象要因による激しい変動がないことから、計画立案やリソース管理において大きな不確定要素がないことを意味します。
このように、ヒートマップは総合的な安定した気象パターンを示しており、特に注意を払うべき異常な気象事象はないことを示唆しています。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間にわたる時系列データを視覚化しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体がほぼ均一な色であることから、WEI平均スコアには大きな上昇や下降のトレンドが見られないことがわかります。これにより、スコアは安定しているか、変動が非常に少ないと推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップに外れた色の領域がないため、著しい外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアを示しています。スコアの値は凡例によると0.64から0.76の範囲でありますが、全体的に同じ色調であるため、特定の日や時間帯で大きな変化は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは単一の指標（個人WEI平均スコア）のみを示しているため、他の時系列データとの直接的な関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 通常、ヒートマップは異なる時間帯や日付でスコアがどう変化するかを示すのに有効ですが、このグラフの均一性から、時間や日によるスコアの変動は少ないことが示唆されます。
6. **直感的な感覚および影響**:
– この均一性から、天気による個人のWEIスコアへの影響が少ない可能性があります。ビジネスや社会においては、天気が個人の活動や感情に大きな変化を与えない環境である可能性が示唆されます。安定したスコアは、一定の生活リズムや天気に依存しない成果、あるいは幸福度の一貫性を反映しているかもしれません。
全体として、ヒートマップは個人のWEIスコアが比較的安定していることを示唆しており、天気の変動に対する感受性が低い環境や集団を表している可能性があります。
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:
このヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップのセルは一様な色で塗られており、30日間にわたって大きな変化がないことを示唆しています。このことから、全体のトレンドは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに目立った色の変化や異なる色が見られないため、外れ値や急激な変動は存在しないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のスケールは0.74から0.88までの範囲にありますが、表示されている色は一貫しており、特定のスコア（たとえば約0.80）が持続していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の時系列データは表示されていないため、関係性については特定できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップが均一であるため、特定の相関関係や分布の特徴には触れられません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは「天気」に関連する社会WEI平均スコアを示しているため、この期間中の天気関連の要素（気温や降水、季節的変動など）が安定していた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、天候が安定していることで、気候に依存する産業（農業、観光業など）が予測可能性を持って運営を続けられる可能性があるかもしれません。
全体として、このグラフは安定性を示しており、大きな変動がない点が特に重要です。
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を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データではありませんが、特定のWEI項目間における相関を可視化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは、全ての要素が高い正の相関を示しており（全てが1.00）、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示し、ここでは濃い赤が強い正の相関（1.00）を表しています。すべての要素間で相関が1.00であるため、非常に強い相関が存在することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではないため、時系列ごとの関係性は示されていませんが、全要素が一貫して高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全項目間での相関が非常に高い（1.00）ため、ほとんど差がない状態です。このことは、各項目が何らかの共通因子に強く影響されている可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 全項目で同一の高い相関が見られることから、これらの要素が同じ条件や状況に大きく影響されている可能性があります。たとえば、特定の気象条件がすべてのWEI要素に一様に影響を及ぼしているか、データが完全に一致している可能性も考慮できます。
– ビジネスの意思決定においては、データが非常に偏っていることを認識し、他の独立したデータソースの検討も推奨されます。
このヒートマップは特異なパターンを示しており、データの取得や処理に何らかの統一性や偏りがあると考えられるため、さらなる調査が必要かもしれません。
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タイプのスコア分布を30日間にわたって比較したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– スコアが一定範囲内で明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、中央の箱の位置により、各WEIタイプ間で平均値が異なることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のWEIタイプでは、Whiskerが長いものもあり、分布の範囲が広いことが示されています。しかし、極端な外れ値は全体的に少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIタイプごとのカテゴリや測定領域を示している可能性があります。
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上限と下限は第1四分位数と第3四分位数を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列というよりカテゴリ比較に焦点を当てています。複数のカテゴリ間の相対的なパフォーマンスを可視化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間の分布の重なりは少ないため、相関や類似性は低い可能性があります。
– 一部のカテゴリではスコアのばらつきが大きく、他では狭い範囲に収まっています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 直感的には、スコアが高くばらつきが少ないカテゴリは安定した良好な状態を示します。
– 各WEIタイプの違いは、特定の天気条件下での心理的・社会的・経済的な影響を反映している可能性があります。
– 気候政策や都市計画の策定において、このような傾向は取組を最適化するのに役立つでしょう。
この分析は、気象条件がどのように社会的・個人的な幸福感やストレスに影響を与えるかを理解するのに役立ちます。各カテゴリのWEIスコアを見比べることで、改善が必要な分野や成功しているエリアを特定できます。
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、天気データの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下の点に着目して解析します。
1. **トレンド**:
– 30日間の期間におけるデータの散布を示していますが、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は識別できません。プロットが二つであるため、そこから周期性や明確なトレンドを見ることはできません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2点のプロットは、横に並ぶかたちで表現されています。大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 横軸は第1主成分（寄与率1.00）、縦軸は第2主成分（寄与率0.00）を示しています。第1主成分の寄与率が100%であるため、データの大部分の分散がこの方向に占められています。縦方向への変動はほとんどないことを示しています。
4. **データの関係性**:
– 二つのデータは水平方向に分布しています。これは、主に第1主成分によってデータの違いが説明されていることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関が強く見えるわけでもなく、特段分布に特徴的な形状があるわけでもありません。第1主成分が支配的な要因であるため、この要因がデータの大半を説明しているようです。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は主成分分析がデータ集約と次元削減の手法であることを直感的に感じるかもしれません。ビジネスにおいては、主要な変動要因を特定し、データの可視化を簡素化することによって、意思決定に役立つとなる可能性があります。また、天気データの注目すべき特徴を抽出する手段として活用されるでしょう。
この分析により、データは主に一つの方向に集約されていることが明らかです。そのため、データの変動要因をより詳細に理解するためには、さらに詳細な解析が必要です。
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。