📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 7月1日の開始時点で0.7125から始まり、7月2日の朝に0.81まで上昇した後、夕方にかけて0.7438にやや下降しています。
– 総じて軽い上昇傾向が見られますが、7月2日の終盤にかけての軽微な下降が確認されます。
– **個人WEI平均**:
– 0.675から始まり、7月2日の朝には0.775まで上昇。その後、0.78をピークに再び0.725まで下がっています。
– 個人スコアは上下しており特に健康状態や心理的ストレスの影響を受けている可能性。
– **社会WEI平均**:
– 開始時点0.75から7月1日の夜には0.8525でピークを迎え、7月2日では0.7625まで下がっています。
– ある程度の波が見られるが、全体としては高水準を保っています。
#### 2. 異常値
– データ中に明確な異常値は検出されていません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– 提供されたデータは30日間ではなく2日間のデータのため、明確な季節性を特定するには不十分です。しかし、短期間の上昇トレンドは観察できます。
– 残差の観点から言えば、評価された日付間での急激なスコア変動が小さいため、残差は比較的小さくデータが全体としてスムーズであると推測されます。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップを仮定して考えると、個人経済的余裕と健康、または個人の自由度と自治と社会的持続可能性に高い相関が予想されます。
– 経済的余裕や健康状態の向上が、個人WEIスコアの押し上げに寄与している可能性。
#### 5. データ分布
– 各項目の箱ひげ図は提供されていませんが、2日分のデータからみる濃縮度は高く、ばらつきは小さいと考えられます。
– 全体的に0.65から0.90の範囲にまとまっており、アウトライアーは見られない。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主な変動要因としてPC1(55%)とPC2(35%)が指摘されています。
– PC1は個人と社会の平均値同様に、経済・健康などの個人項目が強い影響を示唆。
– PC2には多様性や持続可能性といった社会的項目に影響される可能性。
### 結論
– データセット内の項目は全体として上昇傾向にあり、一部の項目（特に社会的持続可能性や社会基盤）は非常に高いスコアを維持しています。
– 短期間の集計でありながら、個々の項目が顕著な相関を持つことで全体のWEIスコアが安定的に推移しています。
– 経済的要因および健康面が個人のWEIに大きく寄与していると考えられる一方で、持続可能性と社会基盤が総合WEIの安定に寄与しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は短期間ですが、概ね横ばいです。
– 予測は3つの異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、線形回帰と決定木は緩やかな上昇を示しています。ランダムフォレストは安定した状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 今回の実績データには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**:
– 青い点は実績データを示し、予測の不確かさ範囲が灰色の領域で示されています。
– 線形回帰は緑色、決定木は紫色、ランダムフォレストはピンク色で示され、各予測手法の違いを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間で多少の差異がありますが、全体的に大きな乖離は見られないため、予測値に一致感があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが限られているため、明確な相関関係を見いだすのは難しいですが、予測手法が類似のパターンを示していることから、基礎データには一定のパターンがある可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 天気関連のWEIスコアが安定または上昇傾向にある場合、一定の気候条件が続く可能性があります。
– こうしたデータは気候変動分析や農業の計画に役立つ可能性があります。また、安定した天気が予測されることは、イベントや旅行業界にとってもプラスの要因となるでしょう。
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:
以下の点に関して分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青い点）は初期に集中的に存在し、その後のトレンドは見られません。
– 三つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）における予測値（紫の線、緑の線、ピンクの線）は、安定した横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータには明らかな外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは非常にまとまっています。
– 予測においても大きな変動は見られず、安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は7月初旬に集中しており、予測不確かさの範囲に入っていますが、その後のデータがありません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績値はこの範囲に収まる状態です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間に大きな乖離はなく、ある程度の予測精度が保たれていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では特定の相関関係を見つける情報はありません。
– 分布としては実績が初期に集中している一方で、予測は安定的です。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間が直感的に理解するデータは、初期の観測値と予測が良く一致しているため、予測モデルが信頼性がありそうだと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測が安定していると周期的な天候の影響を受けにくいと評価でき、計画の立てやすさに繋がる可能性があります。
全体として、このグラフは天気に関する予測が非常に安定していることを示しています。初期の観測値を基にした予測が、それ以降の期間にわたって平坦であるため、変動しにくい状況であるといえます。
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:
以下の通り、グラフの分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）:**
– 実績データ（青いプロット）は、非常に限られた期間（3日間）のデータしかなく、明確なトレンドを見出すのは難しいです。
– 「予測（線形回帰）」のトレンドは下降を示しており、時間の経過とともにWEIスコアが低下することを予測しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、スコアの安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立った外れ値は見られませんが、実績データが少ないため、不確かさが大きいです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 青い点は実際の観測データ。
– 赤い×印は予測値を示していますが、実際に記録された予測はありません。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさ（±3σ内）を表しています。
– ラインの色はそれぞれの回帰手法を示しており、異なるモデルの予測結果を視覚的に比較しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の結果が大きく異なります。これはデータの変動性やモデルの性質が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データが限られているため、相関関係や分布の具体的な特徴を見出すのは困難です。
6. **このグラフから人間が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に関する洞察:**
– 今後のWEIスコアの予測に関しては、不透明感が強いと考えられます。この不確実性は、天候関連のビジネス（例えば、農業や小売業）の戦略立案において、リスクとして考慮されるべきです。
– 天気の変化が社会に与える影響を考慮し、柔軟な計画が必要とされることを示唆します。
限られたデータを基にした予測は慎重に解釈する必要があります。新たなデータの取得とモデルの再評価が有益です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のドット）は期間の初めにに集中しており、その後のデータがないため、全体のトレンドを確認することが難しいです。
– ラインで示されている予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て異なるトレンドを持ち、それぞれが異なる予測範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは、短期間にわたって比較的安定しているように見えますが、それ以降の予測にデータの変動は見られません。
– 外れ値は特に見当たらず、予測範囲（グレーのエリア）内で収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のドットは実績データを示し、灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を表しています。
– 青色のライン（線形回帰）は安定した予測を示し、マゼンタ（ランダムフォレスト回帰）と緑（決定木回帰）はやや上昇傾向を示しています。
4. **関係性**
– 複数の予測手法が用いられており、それぞれ異なる特性を持っています。例えば、ランダムフォレスト回帰は開始直後にスコアが上がる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、相関関係の判断が難しいですが、予測間では異なるモデルごとの結果が目立っています。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データが限られており、予測に依存する必要があるということです。
– ビジネスや社会への影響として、予測モデルの結果をもとに対策や戦略を考える場面が想定されます。特に、天気と個人の経済的余裕がどのように連動するかを理解し、対策を講じることが重要です。
このグラフから、特に予測の不確実性やモデル選択に伴う戦略的対応が必要であることが示唆されます。
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、グラフ分析の専門家としての視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは最初に少し上昇し、その後横ばいの傾向を見せています。
– 予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は一貫して高い値を保ち、他の予測モデルとは異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期に急激な増加がありますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青のプロットで示され、観測値を示しています。
– 予測データは異なる色とプロットスタイルで示され、未来の推定値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示され、予測の信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（法定木回帰）は、実測データと比較して安定しています。
– ランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルの精度がある程度信頼できることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**:
– WEIスコアが高く保たれていることは、個人の健康状態が良好であることを示唆しています。
– 予測が正確であれば、将来の健康状態に対して安心感を与え、予防策を講じる際の指標となります。
このグラフからは、ランダムフォレスト回帰が高めの予測をしているため、予測モデル間での差異に注目することが重要です。また、実際のデータが予測の不確かさ範囲内に収まっており、モデルの信頼性が示唆されます。ビジネスや社会においては、個人の健康指標としてWEIを活用することで、健康維持や改善に役立つ情報となるでしょう。
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:
以下の通り、天気カテゴリの個人WEI（心理的ストレス）の時系列散布図について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、最初の数日間には若干の変動が見られます。しかしその後はグラフの全体を通じて一定の傾向が見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、初期に急激な変化を示し、その後は横ばいです。
– 線形回帰と決定木回帰による予測（緑とピンクの線）はほぼ横ばいで、特に大きな変化は見られません。
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。
– ランダムフォレスト回帰のモデルにおける初期の急上昇が一つの急激な変動と見なせます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータポイントを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲（3σ）を示しており、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 緑、ピンク、紫の線はそれぞれ異なるモデリングアプローチによる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは実績データをある程度フォローしているが、ランダムフォレストのモデルが初期に異なる挙動を示している点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大きな分散を示していないため、モデルは安定していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 予測精度は高く、実績データとモデリング結果は概ね一致しています。これにより、心理的ストレスを予測するモデルとしての信頼性があることが示唆されます。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理のための重要な指標となり、これを基にしたストレス軽減プログラムの構築が可能です。また、予測モデルが活用されれば、ストレスレベルの高まりを予防するための施策を講じることが可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青色の点）は安定しており、横ばいの状態を示しています。大きな変動は見られません。
– 線形回帰と決定木回帰の予測モデル（薄紫色の線）は共に下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は一定のスコアを維持しており、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 計画されているデータに外れ値は特に見当たりません。
– 線形回帰と決定木回帰の予測が急落している点が特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIのスコアで、過去の実際のデータを表しています。
– 薄紫色の線は異なる予測モデルによる未来の予測を示しており、それぞれの手法により異なる結果をもたらしています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは大きな乖離がなく、過去の傾向と予測が関連していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データ間の相関は見られるが、用いる手法によって異なる傾向が描かれています。
– データは相対的に狭い範囲に分布しているため、極端な変動は予測されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績スコアが安定していることと、予測手法による異なる見解です。
– 長期的に重要なのは、下降予測をいかに回避するか、または適切な対策を実施するかです。
– ビジネスや社会において、自由度と自治の維持が課題となる可能性があります。信頼性の高い予測モデルを採用し、適切な施策を講じることが望まれます。
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:
### トレンド
1. **上昇/下降/横ばい**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日間に表示され、比較的一貫して高いスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（濃いピンクの線）は急激な下降を示し、その後、最低値で横ばいになっています。
– 他の予測モデル（薄いピンク線など）は一貫して横ばいですが、どのモデルも同じレベルで推移しています。
### 外れ値や急激な変動
2. **急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測が7月9日頃に急落し、その後横ばいに変化しています。これは何らかの重要な環境要因またはモデルの変化を示している可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、高い信頼性を持つと考えられます。
– 様々な予測モデル（線形式、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なるアルゴリズムに基づいており、現状はランダムフォレストが最も変動しています。
### 複数の時系列データの関係性
4. **関係性**:
– 実績データは高スコアで安定していますが、ランダムフォレスト予測が急激に低下しており、これが予測の不確実性を示す可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
5. **相関関係**:
– 実績データと各モデルの予測の間に大きな乖離があるため、実績と予測の相関は低い可能性があります。
### 直感的な感覚と社会への影響
6. **直感**:
– 予測が急激に低下したことで、将来の公平性や公正さに対する不安が生じる可能性があります。これにより、モデルの信頼性を再評価する必要があるかもしれません。
– 低い予測は、社会・政策的なアクションを促す可能性があり、特にランダムフォレストモデルの予測に基づく場合は、さらなる調査や対策が必要です。
これらのすべてが、社会全体の公平性・公正さを向上させるために何が必要か、そしてどのモデルが信頼できるかを再評価するための基盤となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はごく初期の数日間にしか示されていません。その間に急激な変動が見られるものの、その後はデータがないため、長期的なトレンドを把握するのは難しい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に急激な変動はありつつも、外れ値のような極端な数値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測範囲（グレーの帯）がその不確かさを表しています。予測の方法として、「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」の三種類がピンクや緑で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法による予測値が、時間経過にともなって一定の値で安定しており、予測が収束していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値は全て同様の範囲（0.8付近）に集約され、特に大きな乖離はないことから、予測モデル間での相関は高いと考えられます。
6. **直感的洞察および影響**:
– 短期的な実績データに基づくと、大きな変動が見られますが、中長期的には予測が一定で安定していることから、高精度な予測が可能であると受け取れるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このような一貫した予測が、持続可能性の評価や自治体の計画立案に安心感を与える可能性があります。
このグラフから、将来的な安定性を確保するために、序盤の実績データの変動をさらに分析し、その原因を究明することが望ましいと言えます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初めに少し上昇し、その後横ばいになるトレンドを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、マゼンタの線）は高い値を示し、変動が非常に少ないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点（実績）の最初の上昇が少し急ですが、それ以降は安定しています。
– 特に目立った外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のデータで、初期にはばらつきがありますが、その後安定しています。
– 予測値は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれ特異なトレンドを提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には乖離があります。特に、予測は一貫して高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で相関はあまりないように見えます。
– 実績は非常に狭い範囲で分布しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータが社会基盤や教育機会に関連しているとすると、実績データが後半に安定しているのは良い兆候です。
– ただし、予測データについては手法によって大きく異なり、特にランダムフォレスト回帰が極端に高い値を示しているため、この予測の信頼性や根拠については慎重に検討する必要があります。
– ビジネスや社会において、この安定した実績が続くならば、持続可能な社会基盤や教育機会の拡充に寄与する可能性があります。ただし、予測値の評価も注意深く行うべきです。
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、特定の期間（30日間）における「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコア推移を示しています。以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは期間の初めに集中的に存在しており、横ばいに近い傾向を示しています。
– 各予測モデルは異なる動きを見せていますが、全体的には安定しているか、わずかに上昇傾向を示すモデル（特に線形回帰）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは外れ値として扱えるような急激な変動や劇的なスパイクは見られません。
– 予測モデルには特に異常な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIの実際のデータポイントを示しており、3点が主に期間の初めに見られます。
– 予測データは異なるモデルによって異なる線（色と形）で表現されていますが、総じて安定した範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測の線は実績データを土台に未来を予測しており、それぞれが異なる方法で安定性やトレンドを示しています。予測範囲（灰色の不確かさ範囲）が予測の信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との相関は特に図示されていませんが、モデルが実績を土台に精緻に予測を立てていることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、社会的な安定性や政策の一貫性が示唆されます。予測データが期間中大きな変動を示さないことから、気候やイベントに関連する社会的安定や持続可能性への期待が示されているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響に関しては、安定したトレンドは政策の持続可能性や異なる要素間の調和を促進する可能性があり、長期的な戦略策定に寄与するでしょう。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、特定の日付と時間帯におけるスコアの変動を示しています。
– 複数の日付が示されている場合のトレンドは明確ではありませんが、特定時間（16時や19時）に異なるスコアが観察されるようです。
– 期間全体としての明確な周期性はこの部分だけからは判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の区画が他と比べてはっきりと異なる色（濃い紫と黄色）で示されています。
– これらは特定の時間帯のスコアが大きく異なることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はスコアの大小を表しており、黄色が高スコア、濃い紫が低スコアを示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**:
– 描かれている時間帯（16時と19時）でスコアが異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが少ないため、明確な相関を見つけるのは難しいですが、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があるようです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的には、特定の時間帯に天候関連の要因が顕著に影響を与えていることが伺えます。
– ビジネスや社会へは、これをもとに特定時間の天候の変化や影響を予測して準備をする（例えば、気温の変動によるエネルギー使用量の増減を予測して供給を調整するなど）ことが考えられます。
他の日付や時間帯のデータも含まれていれば、さらに深い分析が可能です。全体のパターンを理解するためには、期間全体のデータを考慮に入れることが重要です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のポイントが挙げられます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体は、2025年7月1日から7月2日までの限定的な時間範囲を示しています。したがって、長期的なトレンドを識別するのは難しいですが、特定の時間帯における変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップに明確な外れ値は見られませんが、同日内での色の変化が急激であることがわかります。特に、色が濃い紫から黄色に変わる部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はおそらくWEIスコア（個人のウェルビーイングインデックスのようなもの）を示しており、値が高いほどポジティブな状況を示しています。黄色はスコアが最も高く、紫が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一日で異なる時間帯を比較しています。例えば、16時から18時まではスコアが比較的高く、19時以降劇的に低下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とスコアの分布から、特定の時間帯においてスコアが変動することが見えます。夕方から夜にかけてスコアが下がっているのは、通常の生活リズムや気候変動が影響している可能性があります。
6. **直感的な感想やビジネス/社会への影響**:
– このグラフから、特定の時間帯（特に夕方から夜）で個人の感情的または心理的な状態に変化があることが示唆されます。これにより、企業が顧客や社員のウェルビーイングを向上させるための戦略をタイミングよく展開できる可能性があります。例えば、最もスコアが低い時間帯に向けてリラックスやストレス緩和の施策を講じると効果的かもしれません。
全体として、短期間での時間帯ごとのスコアの変動がビジネスや健康に与える影響を考慮するきっかけを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– このヒートマップは2日間のみのデータを示しており、長期的なトレンドや周期性を観察するのが難しい。しかし、色の変化が見られるため、日ごとまたは時間帯ごとに何らかの変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月2日には、上部に黄色のプロットと下部に紫のプロットが見られ、急激なスコアの変化があることを示しています。これが外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡や変化は、社会WEI平均スコアの異なる値を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表すようです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– グラフには、異なる時間帯のデータが含まれることが見て取れますが、2日間という短期間のため、関連性やパターンは限られています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 限られたデータポイントを考慮すると、相関関係を判断するのは困難ですが、時間帯ごとの変動が存在することは明らかです。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– 人々は、このような急激な変動や時間帯による違いを気にするかもしれません。例えば、気温や湿度などの天気条件が社会活動に影響を及ぼす場合があります。この情報は、イベントの計画や日常の活動を最適化するのに役立つ可能性があります。
### 結論
このヒートマップは、一見するとシンプルですが、時間帯ごとの潜在的な変動を示しています。長期間のデータを集めることで、より明確なトレンドやパターンを把握し、具体的な対策や戦略につなげることができるでしょう。
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:
このヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体はトレンドではなく、相関性を示すものですが、高い相関（赤色）と低い相関（青色）を視覚的に捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に低い値は、通常の相関からの逸脱を示していると考えることができます。「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に負の相関があります（-0.30）。これは他の項目とは異なる傾向を示すため、要注意です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤系が強い正の相関を、青系が負の相関を示しています。
– 総合WEIと他の項目との相関が全体的に高い（0.74以上）ことから、総合評価への寄与度が高いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、異なるWEI項目間の関係性を示しています。
– 個人WEIの「経済的余裕」と「健康状態」、および「心理的ストレス」との間には非常に強い相関（それぞれ0.93以上）があります。社会情勢が個人の経済・健康・心理に大きく影響を与えている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIと社会WEIの項目間で非常に強い正の相関があります。これは、個人の様々な生活指標が社会の他の要素にも影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 特に「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が高い（0.93）ことから、健康が社会の持続可能性に影響していることが読み取れます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、人々や社会全体の健康や経済状況が相互に非常に結びついていることを人々は直感的に感じるでしょう。
– 経済と健康の関連を理解し、これらを改善するための政策立案が求められます。また、自由度と公正さの相関が弱いことは、これらの均衡を取るための社会的取り組みの必要性を示しています。
ビジネスや政策立案者は、この相関関係を認識し、包括的なアプローチを取ることで、社会の福祉と持続可能性を向上させることが可能です。
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、天気カテゴリのWEIスコアを異なるタイプで比較したものです。以下に視覚的な特徴から得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**：
– WEIスコアは各カテゴリで大きなトレンドを見せていませんが、各スコアの中央値や分布の位置は異なります。全体的にスコアが0.8に近いケースが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 幾つかのボックスプロットには外れ値が見られます。特に「個人WEI (心理的ストレス)」と「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」は外れ値が存在します。これらは特異な気象条件やイベントに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 各箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、範囲外の値（外れ値）を示しています。ボックスの色や位置はスコアが異なることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の中央値がほぼ一致しています。これは個人の幸福度指標が全体の幸福度に寄与していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各WEIスコアは比較的狭い範囲に分布しています。これは天気が特定の時間内に安定している可能性を示します。
6. **人間が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**：
– 「個人WEI（経済状態）」が比較的安定して高いことは、経済状態が良好である可能性を示します。
– 「社会WEI（持続可能性と自活生）」が他と比較して低めであることは、持続可能性への意識や対策が必要であることを示唆します。
この分析は、気象パターンが個人や社会全体に与える影響を考える上で役立ちます。特に気象が経済や心理的な側面にどのように関わっているかを理解するために重要です。
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、天気関連のデータを30日間にわたって主成分分析（PCA）で可視化したものです。以下に、グラフの解析および得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ内に特定のトレンドや周期性は見られません。プロットされたポイントは散発的で、明確な方向性は識別できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各点は異なる位置に散在しており、特に突出した外れ値として注目されるものはありません。ただし、点間に大きな距離があるため、各プロットが独立した特徴を持つ可能性はあります。
3. **各プロットや要素**:
– それぞれの点は、2次元の主成分空間におけるデータの位置を示しています。第1主成分（寄与率0.55）と第2主成分（寄与率0.35）が軸になっており、これらの成分がデータの大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のプロットからは、時系列データ間の直接的な関係性や因果関係は判別できません。それぞれのポイントは、同じ変数間の異なる時点を表している可能性があるため、さらに詳細な解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各点が異なる象限に分かれているため、相関関係につながる可能性のあるパターンは現時点で確認できません。
6. **直感的な気づきと社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフからは、異なる要因が天候にどのように影響しているかを理解するのに用いることができそうですが、さらに多くの文脈情報とデータが必要です。
– 大気中の変数（例えば、温度、湿度、風速）間の効果的なモデリングや予測に役立つ可能性があります。多様で散発的な結果を持つデータを理解することで、例えば天気予報の精度向上や異常気象の事前対策に寄与する可能性があります。
このPCAプロットは、天候データの背後にある潜在的な構造を探るデータ分析の出発点として役立てられますが、さらなる調査やデータセットの拡張を必要とします。
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。
