📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合的なトレンド**:
– **Combined WEI**: 7月1日から2日にかけて、全体的に上昇トレンドを示しています。ただし、7月2日の午後には一時的な下降が見られます。
– **Personal WEI**: 同様に上昇傾向が見られ、特に7月2日の朝まで上昇していますが、午後になるとやや減少する傾向があります。
– **Social WEI**: 一定の上昇を見せつつも、7月2日午後に若干の下落が見られます。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータの範囲内において、異常値は検出されておりません。ただし、トレンドに対する急な下降や上昇は顕著であり、この背景には短期的な外部要因（例えば、天候の急変化、重大な社会イベント）などが考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 短期間ではありますが、上昇傾向が強く、特に個人の経済的余裕や健康状態が強く影響している可能性があります。
– **季節的なパターン**: 季節性は短期間のデータでは明確ではありませんが、7月初旬のデータが増加していることから、天候や社会的な活動の開始が寄与している可能性があります。
– **残差成分**: 説明できない変動（残差）は小さく、データによくフィットしていることを示しており、外的要因による大きな影響は観察されません。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、健康状態と心理的ストレスの間に強い相関があると考えられます。これは、経済的な安定が心理的ストレスを軽減し、全体的な健康状態の向上につながる可能性を示しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**: 提供された日付範囲では中央値が全体の中心に近く、外れ値も少ないため、データは比較的安定しています。Social Infrastructureにおいては、数値が高く、大きなばらつきはありません。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (0.55の寄与率)**: 経済的余裕、健康状態、社会的インフラがこの主成分に強く寄与しており、これが総合的なWEI向上に影響しています。
– **PC2 (0.35の寄与率)**: 心理的ストレス、社会の公正性、多様性がこの成分に寄与し、社会的要因や個人の精神的健康がWEIにおける副次的な因子となっています。
### 結論
この分析から、経済的要因と健康要因が個人および社会のウェルビーイングに強く関連していることが示されています。特に、天候や季節的要因が一時的な増減を引き起こす可能性があり、これらが総合Wealth and Environment Index（WEI）スコアに微細な影響をおよぼしていると考えられます。기본적인 트렌드와 요인의 관계를 면밀히 주시하고, 지속 가능한 발전을 위해 이들 간의 상호 작용을 최적화하는 전략을 개발해야 합니다.
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– グラフは、360日間の期間で2つの異なる時期にデータポイントが分かれています。
– 初期のデータ（左側）はやや高いWEIスコアで始まり、その後、ほぼ横ばいです。
– 後期のデータ（右側）では安定したWEIスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、初期と後期で大きな空白期間があります。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータ（実績AI）を示し、一定の範囲内で変動しています。
– 予測データ（赤い「×」と予測ライン）は初期において実際のデータと強い相関がありそうです。
– 前年度との比較（緑の点）は後期に示され、一貫して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一部の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は初期の実績データと整合しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年度との比較が全体的に安定したスコアを示しており、季節性または年次の安定性が伺える。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天気カテゴリーのWEIスコアは時間の経過とともに安定したパターンを示しているため、季節性の影響を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいて、天候の安定性は計画立案やリスク管理において有利に働くと考えられます。
– 社会的には、安定した天候は消費者の行動や農業に好影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは天候のWEIスコアがどのように変動したか、またそれがどれほど予測可能であるかを視覚的に示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に、データは特定の期間でのみプロットされており、その後、予測データが主に含まれています。実績と予測データの間には一貫したトレンドや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青い点）が期間の初めに3つありますが、急激な変動は観察できません。
– 予測データのモデル（紫の線）は急激なスパイクを示しており、特異な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示します。
– 緑の点は前年のスコア。
– 紫やシアンなどの線は予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間で直接的な関係を視覚化するのは難しいです。
– 予測データは、実績データと一致しないことが示唆されています。
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明らかな相関は見られません。実績データは限られたポイントしかなく、予測データは異なるトレンドを示しているようです。
6. **直感的及び社会・ビジネスへの影響**:
– 人間の直感的な評価では、実績データが非常に限定的であり、予測モデルの精度を評価する材料が不足していると感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、決定的な将来予測を立てるには不十分であり、さらなるデータ収集が必要です。特に、予測モデルの精度を向上させるためには、実績データの増大が必要です。
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:
## グラフ分析の概要
### 1. トレンド
– **期間の初期（2025年7月頃）に急激な下降トレンド**があります。しかし、全体的な期間については、データの間が空いており、明確な長期トレンドは見えにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の急激な**下降**は特に目立ちます。
– 途中のデータが不足しているため、変動の全体像をつかむのは難しいですが、開始と終了のデータポイントには大きな違いがあります。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**は「実績（実績AI）」を示しており、実際の観測データです。
– **赤い×印**は「予測（予測AI）」を示しますが、グラフには表示されていません。
– **緑色の丸**は「前年（比較AI）」を示しており、2026年のデータにおける比較対象です。
– 線はそれぞれ異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を示しており、異なるモデルによる予測の差異を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと比較データが示されていますが、それぞれの予測手法による結果にはばらつきがあり、特に年初と年末に時系列データの違いが見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各アルゴリズムによる予測は、実績データと完全には一致していないものの、おおむね下がっている傾向が見られます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **インサイト**: 初期の急激な下降は、何らかの天候の異常があった可能性を示唆しています。このような変動は、天候に対する社会の敏感性、特に気候変動や極端気候に対する意識と関連しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 天候の急激な変化や予測の不確実性は、農業やエネルギー消費、さらには経済活動全般に影響を及ぼす可能性があります。特に、極端な気象条件は物理的なインフラや人的資源に対して直接的な影響を与える可能性があります。
この分析に基づき、天候だけでなく、その社会的かつ経済的な影響を含めて対策やさらなる研究が望まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間全体にわたるトレンドは明確ではありません。初期のデータポイントでは高いWEIスコア（約0.8〜1.0）が見られますが、その後、データに大きな変化はなく、次のデータ点は約1年後に現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にあるいくつかの予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、フラットなパターンを描いているようです。この時、急激な変化や外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青いプロットで示され、過去の1つの点で高い値を示しています。
– 予測（赤のクロス）は、青い実績と重ならず、将来のデータに関して異なる視点を示している可能性があります。しかし、具体的な数値は見られません。
– 前年（緑の丸）は最近のデータを示しており、値は0.8近くを示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は僅かに異なる傾向を示しているかもしれませんが、一般的に初期の高い値に合わせています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが初期のデータ点に基づいて設定されているようです。それらが具体的な違いを示しているかは、このプロットからは判断が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比べAIが予測したスコアに具体的な違いがあることは見受けられないため、詳細な相関を見出すのは難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは初期のデータが高いWEIスコアであるため、その時期の経済的余裕があったことが読み取れます。
– ビジネスや社会への影響として、この高いスコアが維持されているかどうかが不明であるため、不安定な状況を示唆する可能性があります。また、間隔の大きさが心配ですが、周囲の状況や政策の変化がこのようなスコアにどのように影響を与えるのかを考慮する必要があるでしょう。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期と後半でデータ点が集中しています。特に、最初の部分ではスコアが高く、その後データが途切れます。そして最終的に再度高スコアのデータが出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初と最後の間にデータが存在しないため、途中に急激な変動がある可能性があります。これが予測や実績の違いの一因かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点で、開始時点で高いスコアを示しています。
– 予測データは複数のアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、多様な予測手法の成果を比較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**:
– 特に最初と最後のデータポインにおいて、予測が実績データに近似する様子が見られ、予測モデルの精度を評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限定された範囲でしか示されていないため、全体的な相関関係の把握は難しいですが、予測モデルの結果がどの程度実績データと一致するかが焦点となっていそうです。
6. **直感的な洞察及びビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、健康状態の変動がかなりの期間に渡ってデータが欠落していることに気づくでしょう。これは、観測の中断やデータ収集の問題を示唆している可能性があります。また、予測モデルの性能が評価されているため、ビジネスや健康管理における意思決定は、このモデルの信頼性に依存するでしょう。
全体として、データの期間中にどのような健康状態の変動があり、予測モデルがどれほど正確にこれを追跡できたかを評価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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期の実績データ（青の点）**:
– グラフの左側に集中し、急激な上昇が見られるがその後は横ばいに。
– **予測データ**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は似たような傾向を示しており、直線またはわずかな変化を示す。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在のグラフには明確な外れ値は見当たらないが、青色のプロット（実績AI）が急激に上昇している。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示し、初期の急激な変動を表現。
– **緑のプロット（前年データ）**: 予測値との比較基準を示し、右側に配置されている点から最近のデータを表している。
– **ラインの種類**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示され、データのフィッティング方法の違いを強調。
### 4. 時系列データの関係性
– 実績データと予測データは、初期の時点では大きな乖離があるが、予測手法によるフォローアップが続く。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの急激な上昇が見られるため、この時期に特定のストレス要因が大きく影響した可能性がある。
### 6. 直感的な感じ方と影響
– **個人の心理的ストレス評価**: 初期段階での急激な変動は、気候や環境が心理的ストレスに直接影響を与えた可能性を示唆。
– **ビジネスや社会への影響**: 人々の心理的ストレスが急激に変化するイベントは、ビジネスの計画や公共政策における意思決定に重要な役割を果たす可能性がある。
全体として、このグラフは個人の心理的ストレスの評価において非常に感度の高い変動を示しており、予測モデルの重要性と過去データとの比較に注目が集まる。
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
– **上昇と下降**: 初期においてWEIスコアは高く始まっていますが、急激に低下しています。その後、データが示す期間の終わり頃には別のプロット（緑色）が現れ、値が回復しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な低下**: 開始直後にWEIスコアが急激に低下している点が目立ちます。
– **この変動の原因**: 急激な変動は、天候の異常や経済/社会的な変化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
– **色の意味**:
– 青のプロットは実績データ。
– 緑のプロットは予測。
– 緑色の異なる濃淡は予測の不確実性を示唆しているかもしれません。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、実績に合わない結果が見られます。
### 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明確に分かれており、特定の期間でのみ相関が見られます。実績と予測の違いを把握することが重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データ間に直接的な相関は見られませんが、緑のプロットが回復傾向を示している点に注目すべきです。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的感じ方**: 初期の急激な下降は、突発的な出来事や不測の事態を示唆しており、ユーザーに不安感を与える可能性があります。後半の回復は、状況の改善や安定化を示すかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測をもとに未来の対策を講じることができます。特に冒頭の低下が重要な指標であり、これを踏まえて対策を検討する必要があると考えられます。会社や組織はこのデータをもとにリスク管理を強化する方針を考えることができるでしょう。
この分析をもとに、さらなる調査や対策の策定が推奨されます。
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:
このグラフは、天気カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）について、360日間の時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃）は0.6付近の値を示していますが、それ以降急激に下降し、0付近にまで落ちています。その後、グラフの後半（2026年）は再び0.8付近の高い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から8月にかけて非常に急激な変動があります。WEIスコアが急激に低下し、その過程で特異な変動が発生していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**は、現在のデータの実績を示しており、初期には中程度のスコアを維持していました。
– **予測（紫と緑の線）**は、異なる回帰モデルによる予測を表しており、いずれも初期の段階で低下予測を示しています。
– **前年の値（緑のプロット）**は、現在のデータと比較する過去のデータと推定され、一定の高い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に目立つ乖離があります。予測が突然の下降を示した後、実績値が再び急に上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、初期段階で明確な相関は見られず、予測が実績を追い切れていない様子が見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 基本的にデータは予測の通り動いていないため、モデルの予測精度向上が課題として挙げられます。このような急激な変動は予測が難しく、WEIスコアの変動要因を深く分析する必要があります。
– 実際に結果が急激に変動していることから、データに基づく意思決定が難しい状況である可能性があります。これは、ビジネスにおいてはモデル精度の向上が急務であることを示唆しています。
全体として、予測モデルの再評価と改善が求められていることがこのグラフからの洞察として得られます。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。具体的に分析してみましょう。
1. **トレンド**
– 初期の青いプロット（実績AI）から、その後に緑のプロット（前年比較AI）が示されています。実績の数値は高い位置にあり、その後の前年比較プロットも高い位置に位置していることから、全体として高いWEIスコアが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動や外れ値は、特に見られません。グラフ全体の変動は小さく、WEIスコアが比較的一定していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績に基づいていますが、その後のプロットは予測モデルによるものであり、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる時点で用いられています。これにより、異なる手法の結果としての予測スコアの比較が可能です。
4. **時系列データの関係性**
– 各データポイントが示しているように、実績と予測がしっかり対応しているようです。予測年度（例えば、前年比較AI）と実績が似通ったスコアであることから、予測が比較的信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各プロット間の分布のばらつきは小さく、スコアが一貫して高い値をとっていることから、堅固な相関があると考えられます。予測と実績が密接に関連しているようです。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**
– 直感的には、安定的な持続可能性と自治性が達成されているという安心感を与えます。これはビジネスや社会においてリスク管理や長期的な戦略を構築する上で有益です。高いWEIスコアの維持は、事業や政策の持続的な成功をサポートする要因となるでしょう。
この分析から、全体として高いレベルの持続可能性と自治性がうかがえ、予測も信頼に足ることが示唆されます。
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**
– **現実データ（青色）**: 2025年7月頃において、高いWEIスコアを示していますが、データの密度が高いため、全体のトレンドは把握が難しいです。
– **予測データ（赤色）**: 特に目立ったトレンドは見られませんが、実績と比較するポイントになります。
2. **外れ値と急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動はこの範囲内で見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 実際の数値データを示している点が散布されています。
– **予測（赤色）**: 予測された数値を示し、今後のトレンドや変動を予測するために重要です。
– **前年（緑色）**: 昨年のデータを基準として比較分析できます。
– **予測の下限範囲（灰色）**: 信頼区間的な下限値を示し、予測の妥当性や信頼性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな差異は見られませんが、予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による違いが分析されている様子がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列における相関関係自体はグラフから明確には示されません。ただし、予測が実績から大きく乖離していないことが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績が高く予測もそれに追随しているため、社会WEIの持続的な強化が考えられ、今後も一定の信頼を持つことができると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会の面では、この結果を基に社会基盤や教育機会の向上を目指す政策立案者にとって、参考になるデータとなります。このデータを利用して、より具体的な施策を通じた改善が期待されます。
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**:
– **実績（青い点）**は、7月以降データがなく、WEIスコアの移動は見られません。
– **予測**のデータ（赤いバツ）は9月に見られ、その後他のモデル予測が続きます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるパターンを示していますが、全体的にはスコアが0.8以上で高い水準を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値と比べ9月以降の予測に大きな変動は見られず、予測範囲にも大きな外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青の丸）**: 実際のWEIスコア。
– **予測（赤のバツ）**: モデルによるスコア予測。
– **前年（緑の円）**: 前年のスコア（これが今年の予測と比較されている）。
– **予測モデル（色線）**: 各種回帰モデルの予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データの比較が可能です。特に9月と6月における実績値と予測値の連続性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデル予測は実績値との高い相関を示しており、急激な予測の逸脱は見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– WEIスコアが全年の予測と比べて安定していることは、社会の持続的な発展や多様性の保障を直感させます。
– ビジネス面では、安定した社会的環境が企業の長期的な戦略計画にポジティブに影響を与えるでしょう。特に、多様性や自由の保障がブランドイメージの強化に貢献します。
このグラフは、社会的な指標が安定していることを示唆しており、企業や政策決定者にとって前向きな兆候です。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付が2025年7月1日から7月2日の範囲を示していますが、この範囲では長期的なトレンドを観察するのは困難です。色の濃淡に基づく変化がわずかにある場合がありますが、全体的な周期性や明確な傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫から黄色への色の切り替わりが見られます。この色変化は、特定の時間帯でのWEIスコアの急激な変化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WEIスコアのレベルを示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。例えば、7月1日の19時の紫色のブロックは、WEIスコアが低かったことを示しています。
– 時間帯が縦軸にあるため、一日を通しての変化が視覚的に捉えやすい構造になっています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 複数の日付や時間帯を比較した場合、例えば、昼間と夜間でスコアに違いがあるかを視覚的に捉えることができます。特定の時間帯での規則的なパターンが見られるかどうかを調べるには、複数の日付が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフでは、異なる時間帯でのWEIスコアの分布が示されていますが、具体的な相関関係や因果関係を直接示すことは困難です。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間の目には、色の急激な変化が特别な時間帯での顕著な気象変化を示唆しているように見えるかもしれません。例えば、夜間の低スコアは悪天候や何らかの異常を示しているかもしれません。ビジネスや社会的には、特定時間の気象変化が生産活動や物流、イベント企画に影響を及ぼす可能性があります。
全体的な期間が短いため、より長期的なトレンドを評価するには、追加のデータが必要です。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは360日間のデータですが、表示されている期間は非常に短い（7月1日から7月2日まで）です。したがって、長期的なトレンドはわかりませんが、時間帯による変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に非常に低い値が観察されます（濃い紫色）。これは外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は個人WEI平均スコアの変動を示しています。
– 上部の黄色は高いスコア、下部の紫色は低いスコアを示しています。
– 時間が経つにつれて昼間のスコアが高く、夜間のスコアが低くなる傾向があるように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは日付と時間帯で区切られています。昼間は高いスコアが観測されていますが、夜間は低いスコアになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、日中のスコアが夜間に比べて高いことから、スコアは昼夜のサイクルに依存している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 日中のスコアが高いことから、活動的な時間帯に良好なコンディションが見られます。夜間の低いスコアは休息や回復を示唆しており、これは多くの職場や健康関連のビジネスが取り組むべき点です。
– このデータを活用することで、効率的な労働時間の設定や適切な休息の推奨が可能になるかもしれません。
このデータは、時間帯に基づく活動計画の基礎として使用するのに役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは2日間のデータを示しているため、長期的なトレンドは明確には観察できません。ただし、それぞれの時間帯におけるWEIスコアが異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日の間で、16時から翌8時までの時間帯に急激な変動が見られます。特に、色の変化が明確な点は、これらの時間帯におけるWEIスコアの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**:
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示します。黄色に近づくほどスコアは高く、紫に近づくほどスコアは低いことを示しており、それぞれの時間帯で異なるスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフからは、7月1日と7月2日を比較することで、特定の時間帯での変動やパターンの違いを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定時間内でのスコアの色の変化を観察すると、明確な周期性や相関は見られず、各日のスコアが独立している可能性を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 天気に関連する社会的なWEIスコアが日ごと、時間ごとに変動するという事実は、ビジネスや計画における時間帯の重要性を示す可能性があります。例えば、気象情報を基にしたマーケティングや運営において、スコアが高い時間に焦点を当てた戦略が考えられます。
全体として、短期間のヒートマップは特定の日や時間帯に焦点を当てた詳細な解析を可能にし、業務や計画の最適化に役立つ情報を提供します。
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:
### ヒートマップの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は静的な相関の表現であるため、時間的なトレンドは直接示していません。相関の強さが期間中にどう変動したかは、このグラフからは分かりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は相関関係で確認するものではありませんが、一部の項目における非常に低い相関（負の相関）が目立つところがあります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」が他の指標と比較的低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色に近づくほど正の相関が強く、青色は負の相関を示しています。白や淡い色は相関が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」、「健康状態」、「心理的ストレス」は非常に高い正の相関を示しています。これはこれらのデータが密接に関連しており、影響し合っている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間に非常に高い正の相関が見られます。そのため、社会的な多様性や自由の保障が総合的な幸福感に強く寄与している可能性があります。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」のように、特定のペアはあまり関連がないことが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、個人のウェルビーイングが経済的、健康的状況、および心理的ストレスに強く影響されていることを示唆します。政策立案者はこれに基づいて、健康促進や経済支援、メンタルヘルス対策を強化することで、総合的な社会の幸福度を高めることが可能です。
– 社会の多様性や自由度の向上が全体的なウェルビーイングにプラスの影響を与えていることから、多様性を重視した組織文化や社会政策が今後の持続的発展には重要だと考えられます。
このような相関の洞察を基に、具体的な戦略や対策を考案することが可能です。
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:
以下のグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に異なるWEIタイプのスコアが箱ひげ図で示されています。スコアの中心傾向（中央値）に顕著な上昇や下降は見られませんが、カテゴリ間でスコアの分布に差異があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）において、外れ値が見られます。特に、個人WEI（心理的ストレス）では、中央値が低く外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 一本一本の箱ひげ図が異なるWEIタイプの分布を表し、箱は25パーセンタイルから75パーセンタイルを示しています。ひげは一般的にデータの範囲を示し、点は外れ値を示しています。
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も、各カテゴリのテーマごとのスコア分布を示しています。そのため時間的な関係性について詳しく言及することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）の範囲が広く、スコアのばらつきが大きいことが感じ取れます。
– 相互比較では、個人WEI（自由度と自治生）は比較的高いスコア範囲と中央値を示しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 直感的には、個人レベルでの経済的余裕と心理的ストレスの間に相関関係がありそうです。ストレスの高い生活環境や経済的不安定さが気候や天気の変動による社会的影響を感じさせます。
– ビジネスや社会においては、特に経済的援助や心理的サポートの提供が必要であることを示唆するデータとして活用することができるでしょう。
このデータは、気候条件が人々の日常にどのように影響を与えるかを示すために役立つ可能性があります。
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:
この主成分分析（PCA）グラフに基づいて、以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**
– PCAでは時間的なトレンドを直接把握することは難しいですが、データの分布や構造が視覚化されています。ここでは、複数のデータポイントが異なる主成分軸に分離されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– このプロットにははっきりとした外れ値は見当たりませんが、いくつかのデータポイントは他より主成分空間の周縁に位置しています。これにより、これらのデータポイントが他と異なる要素を強く持っている可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 横軸の「第1主成分」はデータの最大の変動を示し、縦軸の「第2主成分」は次に大きな変動を表します。データポイントの位置は、それらの主成分がデータにどのように寄与しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データポイントは異なる観測を表しており、それらの配置は特徴の類似性や相違性を表現しています。どのデータが一群を成しているかを見極められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点がどのように分布しているかを見ることで、データにどのような相関関係があるかがわかります。分布が広がっている場合、変動が大きいことを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフはデータの内部構造を掘り下げ、共通の特徴と差異を明示しています。これにより、データに新たな洞察を得られる可能性があります。ビジネスや社会においては、特定の気象条件が他に影響を及ぼす要因やパターンを識別するのに役立ちます。
このPCAグラフは、見方によってはデータ分析の新たな視点を提供し、さらなる詳細解析の起点として非常に有用です。
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。