📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 初回データ（7月1日夜）と次回データ（7月1日晚）の間で若干の上昇が見られ、翌日（7月2日朝）にはさらにスコアが上がりました。この上昇傾向は比較的短期間とはいえ、データが限られている状況であり、全体の顕著なトレンドを明示するのは難しいですが、データ全体でポジティブな進展がありました。
– **個人WEI平均**: こちらも総合WEIと同様の上昇傾向で、特に7月2日には急上昇しています。各項目でも、経済的余裕や健康状態のスコア向上が寄与している可能性があります。
– **社会WEI平均**: こちらも大きな上昇を示しており、社会的公正さや持続可能性において高い評価が得られたことが押し上げ要因と考えられます。
#### 各詳細項目の推移
– **経済的余裕**: 7月1日夜から7月2日にかけて上昇し、0.85に達しました。これは経済状況の改善、または個人の収入や雇用状況の良化といった背景が考えられます。
– **健康状態**: 一貫した増加を示し、最終的に0.8に到達しました。季節要因（気候や伝染病の減少）による可能性もあります。
– **心理的ストレス**: 徐々に減少、すなわちスコアが改善しており、7月2日には0.75に。これは、ストレス管理プログラムの実施や環境の変化によるものとして理解できます。
– **自由度と自治**: スコアの増減が他に比べ顕著で、特に7月1日の夜に大幅な改善（0.15のジャンプ）が見られました。これには個人の権利向上か、社会政策の変化が影響したと考えられます。
– **公平性・公正さ**: 7月1日夜に急激に上昇し0.85になったことは顕著です。社会的均衡や提供された機会の公正な配分が改善されたのかもしれません。
– **持続可能性と自治性**: この項目も常に高い値を保っています。資源利用の効率化や環境保護の取り組みが効果的であったと考えられます。
– **社会基盤・教育機会**: ゆるやかな上昇を示し、0.88で維持されています。教育環境の改善やインフラ整備の進展が伺えます。
– **共生・多様性・自由の保障**: 特に7月1日夜から7月2日朝にかけての改善が明らかです。これは文化的理解の増進や、多様性の受け入れを促進した活動の結果である可能性があります。
#### 異常値
– **異常値**: 提供されたデータ内に検出された異常値はありません。
#### 季節性・トレンド・残差と項目間の相関
– **季節性・トレンド・残差**: 提供されたデータでSTL分解は実行されていないようですが、3日間の急激な変化を見る限り、短期間での外的要因の影響があった可能性が強いです。
– **相関ヒートマップの通り**: 各項目の具体的な相関関係は不明ですが、例えば環境保護に関連する持続可能性と自治性、社会基盤と教育機会の項目間は高い相関が想定されます。
#### データ分布と主要な構成要素 (PCA)
– **データ分布**: 提供された期間でのデータ数が少ないため、箱ひげ図の作成はでき
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
– **全体的なトレンド**: このグラフには長期間にわたる明確なトレンドが見られません。データは主に初期の数日間と最終日のみに集中しています。
– **周期性**: 周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **初期データ**: 2025年7月頃、実績データと予測データが非常に近い位置に集中しています。
– **その後の変動**: 大部分のデータポイントが初期期間に集中しており、外れ値や急激な変動はほとんど見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 実際のデータポイントは主に序盤に見られ、その後は表示されていません。
– **予測（複数モデル）**: ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰のプロットがあり、初期においては非常に類似した動きを見せています。
– **比較AI（緑の円）**: 最終日のみで示され、以前のものと比較する指標となっています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と予測の比較**: 初期の数日間において、実際のデータと予測データは良く一致しています。モデル間の予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）も類似した動きです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い相関は見られない**: 少ないデータポイントのため、強い相関関係は見受けられません。
### 6. 人間の直感的な理解とビジネス・社会への影響
– **理解しやすさ**: 初期における予測と実績の密接な一致は、予測モデルが有効である可能性を示唆しています。
– **ビジネスへの影響**: 気象予測の精度が高ければ、農業やエネルギー分野での計画立案に大きな影響を与える可能性があります。
– **社会的影響**: 気象データの精度は防災計画において重要であり、初期の一致は信頼性を向上させる要素となりますが、その後のデータが不足しているため、継続的なデータ収集が重要です。
データの集中している場所が限られているため、さらなるデータ収集が必要であ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:
このグラフを分析すると、以下のポイントが考えられます。
1. **トレンド**
– データは主に2025年と2026年の一部に集中しており、全年を通じての明確な上下の傾向は見られません。期間を分けての分析が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– データは限られた地点に集中しており、特定の時期の変動は見られません。ただし、2025年7月から9月にかけて急激に高い数値を示すプロットがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青色のプロット）は、特定の高い値を示していますが、長期的にデータがないためトレンドの判断が困難です。緑色の前年度データと比較すると値や時期が一致している点が注目されます。
– 予測データ（線）は異なるモデルによるものがあり、これがどのように実績に一致するか、または異なるかが分析ポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）や決定木回帰（シアン）、線形回帰（紫）の予測値が実際のデータとどれほど一致しているか比較することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間のデータでは相関を特定するのは難しいですが、過去のデータ（灰色の範囲）が将来の予測と一致していない場合、モデルの改善が考慮されるべきです。
6. **直感的な認識とビジネスや社会への影響**
– 初期データの高さは異常ではない可能性があり、季節的な変動を反映しているかもしれません。気象予測などでは、正確な未来予測が可能であれば、事業計画、農業、エネルギー管理などにとって貴重な情報となりうるでしょう。
このデータを用いて、予測モデルの精度や信頼性を見直し、より多くの実績データと比較することで将来的なトレンドを予測する手段として活用することが考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて、初期に上昇している部分が見られ、その後、予測モデル毎に若干異なる結果を示しています。ただし、多くの日付においてデータポイントが存在しないため、全体的なトレンドの評価は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動は特に見られません。プロット間での急激な変動は確認できませんが、時間間隔が大きいため、変動が見えにくい可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIでの実績値を示し、他の色（赤、緑、シアン、マゼンタ）は異なる予測モデルによる予測を示しています。
– 灰色の線は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は初期の数値の段階でかなりの類似を示していますが、時系列が進むにつれ若干のずれを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの初期予測は実績値によく一致しているように見えますが、長期的な予測は一致していないことが見られます。このことは予測の不確実性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の段階でモデル予測が実績値に一致していることは予測モデルが一定の精度を持っていることを示唆しますが、長期の予測の信頼性には注意が必要です。
– 天気に関連するデータであり、天候予測の精度が社会活動や計画に大きな影響を与える可能性があります。このデータは、特に長期的な計画（例えば農業、物流）において注意深く利用されるべきです。
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:
このグラフについて視覚的特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– WEIスコアの時系列トレンドは、初期には横ばいの状態が見られるものの、ほぼ一定で変動が少ないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントがほとんど初期に集中していますが、グラフの右側に離れた位置に外れ値のように見えるポイントが存在します。この点は従来の範囲から外れており、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績AI（青）は、データの中心近くに位置し、安定していることを示しています。
– 予測のさまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示すラインは、初期段階では互いに近接しているが、ランダムフォレスト回帰は若干高め推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは複数の手法で示されており、これらは大きく乖離することなく、相互に一致していますが、細かい推測の変化に差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去データ（前年）と今後の予測が安定しているため、全体の範囲が比較的狭く、過去の傾向が将来の信頼できる指針になる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々の経済的余裕（WEIスコア）がほぼ横ばいで推移していることを考えると、経済状況が安定していることを示唆しますが、外れ値が意味するところが不明であるため、今後の急激な変動に備える必要があるかもしれません。
これらの要因を総合すると、このグラフからは経済的な安定感が感じられますが、事業戦略においては急な変動が起こる可能性を考慮する必要があると考えられます。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフのデータポイントが少ないため、長期的なトレンドを把握するのが難しいです。しかし、最初の数日間でのWEIスコアは高い位置にあり、その後は時間が経過するにつれて観測データが少なく、予測データのみとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の観測データ（青い点）は特に外れ値や急激な変動を示していないようです。
– 他の予測データセットとの間に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の観測データを示し、他の色が予測モデルによる予測値を示しています。
– 緑の点は前年の比較値です。
– 複数の線とプロットが異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
4. **データの関係性**:
– 観測データと予測データが近い値に位置しており、モデル間で大きな乖離は見られません。
– 予測値は前年の比較値に対してやや異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られた観測データに基づいているため、相関や分布の詳細な分析は困難ですが、予測モデル間では大きなばらつきはないようです。
6. **直感的な印象と影響**:
– 初期の高いWEIスコアは良好な健康状態を示唆しますが、以降のデータが予測に基づいているため、将来的なWEIの変動には注意が必要です。
– しっかりした予測モデルが提供されているため、健康管理、特に健康状態の予測と対策において有効なツールとなるでしょう。
– ビジネスや社会では、予防医療やパーソナライズドヘルスケアの分野に役立つ可能性があります。
実データが追加されることで、より正確なトレンド分析と予測精度の向上が期待されます。
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
1. **トレンド**
– グラフの大部分が左側に集中しており、その後データが見られないため、長期的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に観察されません。データポイントが分散しているのではなく、一部の時点に集約されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 初期期間にのみあり、0.6〜1.0の範囲に集中しています。
– **予測（赤色のX）**: 明示的に表示されていない可能性があります。
– **前年（緑色の円）**: 後期に表示されており、0.6付近です。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 初期のデータ点に沿って表示されています。
– **予測手法（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**: 初期期間に限られた範囲で評価されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは同じ範囲に存在していますが、他の予測の表示が少なく、直接の関係性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一部の期間で一定の範囲（0.6〜1.0）に存在しており、前年データも同様の特徴を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、主に初期期間における心理的ストレスの測定結果と前年との比較が可能です。表示されているデータが限られているため、長期的な洞察は難しいですが、初期のストレスレベルが比較的高いと見受けられます。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータが心理的ストレスを特定の天気条件と結びつけることで、適切なストレスマネジメントの計画立案に役立つ可能性があります。また、企業が従業員のメンタルヘルス管理のための知見を得る一助とするかもしれません。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階（7月）でスコアに急激な下降が見られ、その後はデータが途絶えているようです。
– 短期的には急降下、それ以降は一定の水準で落ち着いているか、データが報告されていないという傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬に非常に急激なスコアの減少が見受けられます。これは外れ値や急変動といえるでしょう。
3. **プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データ、紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 緑の大きな点は前年度の比較データのようで、このデータと現在のデータを比較することで、昨年と今年のパフォーマンスの違いを分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のプロットと過去のデータを比較することで、長期的な傾向や変化を分析できます。しかし、ここでは長い期間のデータが少ないため、長期的傾向の分析が困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータをもとに相関関係を見つけるのは難しいですが、急激な変動に関連する要因があるかもしれません。
6. **直感的な印象と影響**:
– このプロットからは、何らかの外的要因（気温や気候変動、社会的要因など）が急激なスコアの低下に影響を与えた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、予期せぬ事象に柔軟に対応するための戦略策定が重要となるでしょう。
このグラフをさらに詳細に分析するためには、より広範なデータや背景情報、分析手法が必要です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は、観測値の初期段階で比較的安定している。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は異なる傾向を示しているが、あまり劇的な変動はない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で外れ値や急激な変動は見えません。予測のばらつきはあるが、極端な値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の測定値を示し、赤いバツは予測値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれの予測が、将来の動向を異なる視点で評価しています。
– 緑のサークルは前年のデータを示しており、これが変化の考慮基準となっている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果がばらつきを示しており、それぞれ異なる方法でトレンドを評価しています。
– これによって、将来の天気に関する公正性や公平性がどの程度改善される可能性があるかを多角的に判断できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が揃っていることから、実測値にある程度の相関が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフは、公平性と公正さの評価を長期的に予測し、改善するための指標として役立ちます。
– 予測モデルによって示された将来の改善の見込みは、政策決定や公正な天候サービスの提供に対する洞察を与えるでしょう。
– 社会的には、公平性の向上は住民の満足度を高め、公共サービスの信頼性の向上につながるでしょう。
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**
– グラフの期間にわたって、プロットされたデータに明確なトレンドは見られません。データは主に特定の日付に集中しており、それ以外の日付にはほとんどデータが存在しないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。データポイントは少数で、特定の日付に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青い点で示され、過去の実際のデータを表しています。
– **予測（予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 色付きの線やマーカーで示され、それぞれ異なる予測手法を表しています。
– **前年（比較AI）**: 黄緑色の点で示され、前年の比較データを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が用いられていますが、すべての予測がほぼ同じ高さ（WEIスコア）に位置しています。これにより、手法間の予測に大きな差異がないことが示唆されます。
– 実績と前年データが近い位置にあり、前年の傾向が今年の実績に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**
– データポイントが少ないため、相関関係を見出すことは難しいですが、予測と前年データが実績と近しい位置にあるため、ある程度の関連性があると考えられます。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから、現時点での社会WEIスコアが安定していることが伺えます。
– 予測手法の間でのスコアの差異がほとんどないため、どの手法を用いても安定性が期待できると考えられます。
– 持続可能性と自治性の面で安定した社会環境が維持されていることは、事業や政策の計画にとってポジティブな要因となるでしょう。
このグラフは特定の期間における限定されたデータセットであるため、将来的な予測をする際には、より多くのデータを収集し傾向分析を行うことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間には、実績（実績AI）と予測（予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が高い値を示しています。
– その後のデータ（2026年7月あたり）は、比較AIとしてのデータポイントのみが見られ、やや低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データから、比較AIのデータがやや外れた位置にあるが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）は実際の履歴データを示しており、青いポイントで示されています。
– 予測（予測AI）は赤いバツ印で示されていますが、初期に設定されて以降のデータは示されていません。
– 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線はいずれも初期値の高い水準を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の実績値と予測値は相互に密接していますが、後の期間に対する具体的な予測データは表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 比較AIのデータがある時点では、実績とは独立しており、初期の高い予測値との関連性は示されていません。
6. **直感的な人間の洞察と影響**
– 初期の高いスコアは天気や社会基盤・教育機会の面で良好な状況を示唆している可能性があります。ただし、その後のデータの欠如により継続的な効果は明らかになっていません。
– ビジネスや社会への影響としては、初期の良好な予測に基づく準備が求められるが、後期のデータにより潜在的なリスク管理が必要になるかもしれません。
総じて、このグラフは最初の予測に基づいて行動が計画されるが、直近のデータ欠如による不確実性を考慮する必要があります。
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
– **上昇/下降/横ばい:** 初期のスコアは比較的高めで、期間が進むと低下しているように見えます。しかし、データポイントは少なく、全体的なトレンドが明確でないため、変化の傾向については詳細な分析が必要です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に目立つ外れ値はありませんが、一定の期間から後半への移行にかけてスコアが異なるように見えます。急激な変動は検出されていません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色の点）：** 実際のWEIスコアを示しており、最初の数回の評価で利用されています。
– **予測（赤い×および他の色の線）：** スコア予測モデルに基づく予測結果を示しています。
– **前年（緑の丸）：** 前年の同時期のスコアと比較可能です。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年の評価との比較:** 最近の実績データと前年のデータを比較すると、若干の変化があることが分かります。これにより、昨年と今年の変化を視覚的に評価できます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 期間初期の実績に対して異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、各々が似たようなパターンを示しています。
#### 6. 直感的な印象と社会・ビジネスへの影響
– **直感:** 初期に高いスコアが評価され、その後異なる予測手法が用いられています。実際のスコアが予測値とどの程度一致するかは、この期間の評価の信頼性に寄与します。
– **社会・ビジネスへの影響:** 天気の変動が社会の共生や多様性に影響を与えた可能性が高く、企業や政策立案者がこれらの変動を考慮した計画を立てることで、持続可能な社会を維持する助けになるかもしれません。
全体として、実績と予測モデルの間に一定の一致または不一致があることから、さらに詳しい分析が必要です。ビジネスや政策立案にそのまま活かすには、特異な状況が発生した理由や背景を考慮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:
このヒートマップは、特定の日時の天気カテゴリに関する総合WEIスコアを示しており、色で数値の強さを表現しています。色のグラデーションは、スコアの高低を視覚的に捉えるのに役立ちます。
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2日のデータを示しています。
– 時間帯（19時）ごとに分けられているため、日中の他の時間帯のトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの低い（濃い紫）の時間帯と高い（黄色）の時間帯が明確に分かれています。
– 2025-07-01の19時はスコアが最も低く、2025-07-02はスコアが高くなる変動が見られます。
3. **要素の意味**
– 色が濃いほどスコアが低く、明るい色ほどスコアが高いことを意味します。
– 紫から黄色への変化は、スコアの上昇を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列としては、日ごとにスコアの変動があり、特に夜間（19時）に変化が集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2日間のデータなので、長期の相関関係や周期性の分析は難しいですが、急激なスコアの上昇が注目されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一目でスコアの変化の大きさが分かるため、例えば気候や天気に応じた活動やビジネスの対応が必要となる可能性があります。
– 低スコアの日は悪天候を意味し、活動が制限されることが予想される一方、高スコアの日は良好な天気となる可能性が高いと考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯の天気がビジネスや生活にどのように影響を及ぼすかを理解するのに役立つデータを提供しています。
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:
以下は、示されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは360日間をカバーしていますが、表示されているデータポイントは少ないため、一貫したトレンドを視覚的に把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日と2025年7月2日で明らかに異なる色の領域が観察されます。具体的には、7月1日の深い紫色と7月2日の明るい黄色の差が際立っています。これは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEI（仮定: 天気に関連する指標）のスコアの違いを示します。紫が低いスコア、黄色が高いスコアを表しています。
4. **データの関係性**:
– 時間（時刻）と日の2軸で構成されていますが、提供されるデータが2日間のみのため、長期間の関係性を判断することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセットでは、特定の相関関係や分布パターンを確認するのは難しいです。
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**:
– 明らかな変動は特定のイベント（例: 異常気象）が考えられ、ビジネスでは短期的な対応が必要であることを示唆しています。社会的には異常気象に対する備えの重要性が強調されるかもしれません。
より詳細な洞察を得るためには、追加のデータや長期間の観測が必要です。
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:
以下はグラフの分析とそれに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では2日間のデータが示されています。時間とともに大きなトレンドや周期性は観察されませんが、色の濃淡からデータが変化していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日には、昼間に非常に高いスコアがあり、これはグラフ上で明るい黄色で示されています。これは急激な変動または外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の変化はWEIスコアの高さを示しています。紫色は低スコア、黄色は高スコアを示しており、色のスケールから0.805から0.845の範囲に分布し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**:
– グラフには2つの日付があり、それぞれの時間帯のWEIスコアが比較されています。特に、7月2日の昼間に顕著なスコアの上昇が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の変動が顕著であり、気象条件や社会的なイベントが関連している可能性があります。従来の時間帯に比べて、特定の時間帯（7月2日の昼間）のスコアが急上昇しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は高スコアの時間帯を特に注目し、気象条件や社会的なイベントによる影響を直感的に考えるかもしれません。高スコアの時間帯は異常気象やイベントの可能性を示唆しており、事前の準備や対応が必要な場合があります。また、特定の時間帯の変化がビジネスや社会に与える影響として、例えば交通や消費行動に関する変動が考えられます。
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:
## ヒートマップ分析
### 1. トレンド
– ヒートマップは相関関係を示しているため、時系列トレンドよりも項目間の関係性に着目します。
– 全体的に、赤色の濃いセルが多く、強い正の相関が多いことがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– マップ内に特異な外れ値はないですが、一部のセルが青色や淡い色になっており、一部の項目間で負の相関または弱い相関があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さは相関の強さを表しており、赤が濃いほど強い正の相関を意味します。一方、青が濃いほど強い負の相関を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」と、他の多くの項目との強い正の相関が観察されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間に強い正の相関があります（相関値0.94）。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較して相関が低いまたは負の相関がある傾向があり、特に「個人WEI（経済的余裕）」とは負の相関が見られます（相関値-0.19）。
### 6. 人間の直感的な洞察および影響
– 強い相関が多いことから、WEI項目は互いに密接に関連していると考えられます。特に、経済的余裕、健康状態、心理的ストレスといった項目が各平均指標と連動していることが直感的に感じられます。
– 社会的な要素（公平性や多様性）が個人の指標に影響を与えている可能性があり、これらの要素が向上することで社会全体のWEIが上がる可能性があります。
このヒートマップから得られる洞察は、社会政策の調整や個人の生活質向上に役立つ可能性があります。特に、経済的支援が他の多くの分野にポジティブな影響を及ぼし得ることが示唆されています。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリにおける様々なWEIタイプのスコア分布を比較しています。このグラフに基づき、以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 全体のトレンドとしては、各WEIタイプのスコアが大きな上昇や下降を示しているわけではなく、比較的横ばいです。
– ただし、グラフ全体としては右側に向かってスコアがわずかに上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 箱ひげ図には明確な外れ値がありませんが、個々のスコアのばらつきにより一部のカテゴリでは広範なレンジが見られます。
– 特に、「個人WEI（職業挑戦）」はスコアの変動が大きく、中央値も相対的に高い位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– ボックスの長さはスコアの分布の範囲を示し、長いボックスは高い変動性を意味します。
– 中央の線は中央値を示し、この位置がスコアの集まり具合を示す指標となります。
4. **時系列データの関係性:**
– 個々のカテゴリは独立して比較されており、明確な時系列の相関はこのグラフからは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同じ個人や社会カテゴリでの相関は見られず、それぞれが独自の分布を持っているようです。
6. **直感的な洞察および社会影響:**
– 個人WEIにおける「自由度と自治」や「職業挑戦」が高い傾向にあることは、個人の自己実現やチャレンジ精神が社会的に重要視されている可能性を示唆します。
– 高い変動性が見られる分野では、政策介入やサポートが有効な可能性があります。
– 社会全体のWEIスコアが高いことは、社会的支援や環境が整っていることを示唆するため、積極的な社会政策が社会の幸福度に寄与している可能性があります。
この分析から、個人と社会の両面における強みと改善点を見出し、政策立案や個人の行動計画に活かすことができるでしょう。
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:
このプロットは、天気に関連するWEI（Weather Environment Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**：
– このグラフには明確な時系列のトレンドは示されていません。代わりに、データポイントが主成分空間内での配置を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値や急激な変動は特に目立ちませんが、プロットされた3つのポイントの分散があり、特に2つの点がやや離れた位置にあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 第1および第2主成分は、それぞれの軸においてデータのばらつきを示しています。第1主成分（寄与率: 0.68）は、全体のバリエーションの68%を説明しており、第2主成分（寄与率: 0.32）は32%を説明しています。
4. **複数時系列データの関係性**：
– グラフは時系列データでなく、主成分の分布を示しているため、関連性の評価よりも、データの内在する構造の理解が主目的です。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各プロット間に多少の距離があり、主成分空間内での異なる特性やパターンを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**：
– このグラフからは、天候データの主要な変動要因がいくつか特定できたことが示唆されます。ビジネスや社会に関しては、特定の気象パターンが経済活動や社会的反応にどのように影響するかを理解することに寄与します。
この分析は、主成分の解釈を通じてデータの要点を把握し、さらなる詳細評価や予測モデルの開発に役立ちます。
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。
