📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
以下におけるWEIスコアデータの分析結果を提示します。
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 最も顕著な変動は、2025年7月1日から7月2日にかけてのスコアの上昇です。初日午後には0.7125から0.78875に上がり、翌日午前には0.81とさらに上昇しました。しかし2日の午後には0.77、0.7438とわずかに低下しました。このような動きは、短期間の変動ですが、WEI全体として一時的なピークがあったことを示しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均も類似の傾向を示し、特に7月2日の午前まで上昇し、その後には若干の調整で下がる様子が見られます。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は、7月1日から2日にかけて高い水準を保っていますが、午後にはわずかにスコアが下がる傾向があります。特に、社会基盤や持続可能性の項目が高いスコアを示しているため、これに引っ張られた形です。
#### 異常値
– 指摘されたように異常値は検出されていません。しかし、この範囲内での変動にも注目し、特に7月2日午前のピークが示す要因を検討する必要があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的なトレンドとしては、7月2日午前のピークが特異である可能性が高く、他のデータから見ると持続的なトレンドとは異なります。
– **季節性**: 天気に関するカテゴリであり、天候や大気条件がWEIスコアに何らかの影響を与えている可能性があります。
– **残差**: 説明できない変動要因として、短期的なストレスや経済的余裕に関連する問題が考えられます。これらの影響でスコアに変動が生じているかもしれません。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と個人WEI平均との間には強い正の相関が見られます。また、健康状態も個人WEIの構成に大きな影響を与えています。さらに、社会的な持続可能性と社会基盤は、社会WEI平均の主な影響要因です。
#### データ分布
– 箱ひげ図があれば、ばらつき、中央値、外れ値を確認できます。現在のデータでは明らかな外れ値は報告されていませんが、中央値が各区間で異なることが予想されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (寄与率: 55%)**: 主に個人への影響—経済的余裕、健康状態—が大きく寄与しています。これは個人の生活状況がWEIスコアに強く影響していることを示唆します。
– **PC2 (寄与率: 35%)**: コミュニティや社会的構造—社会基盤、持続可能性—の変動要因が関与しています。このことは、天候や環境条件が社会全体に影響を与え、これが反映されている可能性を示しています。
### 結論
このデータセットからは、天候の変動が短期間のWEIスコアに一定の影響を及ぼしていることがわかります。また、個人および社会的要因がスコアに対して明確な寄与を持っており、特に経済的および健康的な要因を特定することで、全体的な生活の質の向上策を検討する基盤を提供しています。今後は、これらの要因が具体的にどのように変動に寄与しているかについてさらに分析を深め、対策を講じることが重要です
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は約0.8の位置に集まっています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は最初に急上昇し、その後水平になる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には明確な外れ値は見られません。
– 予測ラインも滑らかで、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際の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による予測を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、すべての予測ラインがこの範囲内にあります。
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は、線形回帰（緑の線）や決定木回帰（紫の線）と比べて高いスコアを予測しているようです。
– 線形回帰はほぼ一定の予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測方法との間に大きな乖離はなく、予測の精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値が安定しており、予測もその範囲内であるため、短期的な大きな変動は予想されません。
– ビジネスにおいては、安定したWEIスコアは予測を信頼しやすく、戦略的な計画を立てやすいでしょう。
– 社会的には、安定した天候傾向が続くという予測は、農業や物流などの計画に役立つ情報となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**：
– 最初の数日間で観測され、スコアは全体的に横ばい。
– **予測（赤い×）**：
– 日程が進むに連れて、急激に上昇し、その後高い水準で横ばい状態。
– **ランダムフォレスト回帰（紫の線）**：
– 期間を通して一定のスコアで安定。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの範囲が狭いが、その後の予測では急激な上昇を見せている点が注目される。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青い点）**：過去の実際のスコアを示し、予測モデルと比較の基準となる。
– **予測モデル（グレー、緑、紫の線）**：
– 各モデルの予測スコアの動きを示し、精度や傾向が異なる。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）**：
– 予測値の不確実性を示すが、狭いことから高い信頼性も考えられる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係を見ると、実績よりも予測値が高く設定されている傾向がある。これは、現実のスコアが予測に比べて保守的であることを示すかもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間では、線形回帰とランダムフォレスト回帰がほぼ一致した推定をするが、法線回帰は異なるパターンを示す。
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的影響**
– 予測の高いスコアは、これからの期間で何か特別な気象条件が期待されることを示唆するかもしれない。
– ビジネスインパクトとして、気象条件に依存する業界、例えば農業や観光業では利益を最大化するための計画を立てる際に重要な情報となる。
– 予測に対し実績が低い場合は、予測モデルの見直しやデータの精度向上が課題となる可能性がある。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– 実績データは横ばいのように見えますが、たった3つのデータポイントで明確なトレンドを確認するのは難しいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測は横ばいを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データはほぼ一定の範囲に収まっており、外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさの範囲（灰色の領域）も狭く、予測が安定していることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 赤の”X”は予測データ点です。
– 線の色は異なる予測モデルを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で主に一致していますが、線形回帰と決定木回帰は若干の下降を示しており、将来的に下降する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集中しており、大きなばらつきはありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績AIのデータが安定しているため、現状維持が期待されるかもしれませんが、一部のモデルが下降を予測しているため注意が必要です。
– ビジネスや社会において、特に天気カテゴリーにおいては、安定した状況を維持するための戦略を考える必要があります。
この分析からは、予測モデルが異なるトレンドを示しているため、複数の視点から将来的な動向を検討する価値があることが分かります。
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:
以下は、グラフの分析とインサイトです。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初期に集中的に表示され、その後データがないように見えます。
– 予測データは3つの異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されており、それぞれのモデルで異なるトレンドが示されています。
– 線形回帰（緑線）は水平線を描き、安定した予測を示しています。
– 決定木回帰（ピンク線）は初期に急上昇し、その後水平になります。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は事実上一定の水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 決定木回帰が初期に急激に増加していることが注目に値します。他のモデルには見られない変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績データを示しています。
– 赤いXは予測データポイントでしょうが、このグラフには表示されていません。
– グレーの帯は不確かさの範囲を示しており、実績値の周辺に表示されています。
4. **データの関係性**:
– 各回帰モデルは実績データをもとにした予測を表しています。ランダムフォレストと決定木が非線形な特性を持つのに対し、線形回帰は単調なトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の日付で実績データが観測され、モデルによって結果が分かれています。モデルの選択が異なる結果を生む可能性が示されています。
6. **人間が直感的に感じ取ることと影響**:
– 短期間のデータに基づくため、大きな洞察は得られにくいが、予測モデルがどの程度実際の変化を反映できているかに注目が集まります。
– ビジネスへの影響として、予測が実績に忠実である限り、意思決定に信頼が置けるでしょうが、特に決定木やランダムフォレストのような複雑なモデルにはさらなる検証が必要かもしれません。
全体として、このグラフは限られたデータに対する異なる回帰モデルの予測を示しており、意思決定にあたっては、各モデルの特性を理解することが重要です。
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**
– 実績データは最初の数日間で急速に上昇し、その後は殆ど水平に推移しています。予測データはほぼ一貫して高い水準で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に実績データの急激な変動が見られ、その後安定していますが、この初期変動は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点（実績）は実測値を示しており、初期には多少のばらつきがあります。
– 紫色のラインは予測結果を表しており、個別の回帰モデルによって予測されていますが、全て非常に高い水準で安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、これも狭い範囲で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは、お互いに近接しており、予測は実績に対する良好なフィットを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には高い相関があるとみられます。全体として、予測モデルは実績値を良好に捉えています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、健康状態のスコアが安定して高く維持されていることがわかります。これは、評価対象が十分に健康であることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、天気が健康状態に大きな影響を与えない可能性を示唆しており、安心感を与えるデータと言えるでしょう。
全体として、このグラフは健康状態が安定しており、予測もそれを裏付ける形で信頼性を持っていることを示しています。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は、最初の5日間で軽微な上昇が見られますが、その後データがありません。
– 各予測モデルは次のようなトレンドを示しています：
– 線形回帰（紫色）：急激な上昇後、安定しています。
– 法決定木回帰（緑色）：一定のトレンド。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）：急激な上昇後、1.0付近で安定。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の急激な上昇が目立ちます。
– 実績データの初期に外れ値は見られませんが、データの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色プロット）は、過去の心理的ストレスの実測値を示しています。
– 予測範囲（灰色）は、予測の不確かさを示していますが、実績データに比べ、広義での予測不確かさは低いと見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは、実績データの初動に対して異なる反応を見せています。特にランダムフォレスト回帰は、初期の動向を敏感に捉えて急上昇します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間に強い相関は確認できませんが、モデル間では似たような傾向を示すものがあります（例：線形回帰とランダムフォレスト回帰）。
6. **直感的な理解と社会的な影響**
– 予測モデルが示す急激なストレス上昇は、気候や外的環境の変動を反映している可能性があります。
– ストレス管理や予防策が急務であることを示唆しており、企業や政府が予測モデルを利用してストレス予防に努める必要があるかもしれません。
このグラフは、天気や環境が心理的ストレスに与える影響をモデリングし、予測するための有用なツールとなり得ます。ただし、多くの要因が絡む問題であるため、多面的にアプローチすることが求められます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色のプロット）は初期段階で安定しており、わずかに下降傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は一貫して横ばいを維持しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（2つの異なる紫の線）は下方に傾斜しており、特に線形回帰は落ち込みが大きいです。
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。ただし、線形回帰の予測は急激な下降を示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青色の実績値は過去の具体的な数値を示します。
– 三つの異なる予測モデルの線（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）は、それぞれの方法に基づく未来の見通しを示しています。
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は他のモデルに比べて楽観的な予測を示している一方で、線形回帰と決定木回帰はより悲観的であり、実績値よりもかなり下方に予測を移行させています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値間の明確な相関は見られませんが、一部の予測モデルは実績よりも低い値を想定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、将来に向けた不安かもしれません。特に線形回帰の急激な下降が目立ちます。
– ビジネスや社会への影響として、もしこのデータが個人の自由度や自治を示しているのであれば、予測が低下していることは個人の自由度が制約されつつある状況となりうるでしょう。
この分析は、データの変動特性をよりよく理解し、必要な予防対策を講じるための参考となります。モデルの選択や予測の解釈が重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 初期の数日間において高いWEIスコア（約0.6〜0.8）で推移しています。
– **予測データ（ランダムフォレスト回帰 – 紫色の線）**: 急激に下降し、0に近づきます。
– **線形回帰および決定木回帰予測（緑と灰色の線）**: 時間とともに一定の値を保持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ランダムフォレスト回帰の結果は特に急激な低下を示しており、これは他の予測モデルとは大きく異なる動きをしています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際に観測された高いWEIスコアを示しています。
– **予測（ランダムフォレスト・決定木・線形）**: 異なる予測モデルによる未来の予測を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこの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
– 実績データと予測の間で異なる傾向があり、特にランダムフォレストが他のモデル予測とは違う場合があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは最初の約5日間でのみ観測可能で、その後の予測は実績と異なる動きを示しています。
### 6. 直感的な気づきと影響
– **社会WEIスコアが最初は高い**にもかかわらず、ランダムフォレスト予測で急激に低下している点から、モデルの選択や適用が状況に応じて適切であるか再検討する必要があるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気に関連するデータであるため、環境要因による公平性・公正さの変動が示唆されています。政策策定やリソースの配分の際に十分考慮すべきでしょう。
このグラフは、特に予測方法の選択が結果にどのように影響を与えるかを理解する上で重要な視点を提供しています。
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、30日間にわたる「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）はごく初期の日付にのみ存在し、その後の期間では観察されません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は一定（横ばい）で、0.8付近のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲内に外れ値は明確には見当たりません。
– 予測はすべて一貫しており、急激な変動や外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を示し、実績のばらつきが視覚化されています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、初期以外の情報がありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じスコアを示す各予測手法が一貫性を保っており、実績との差は特に詳細に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期の実績AIに限定され、一貫性は高いものの、期間全体にわたるデータ不足が感じられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– データの限られた範囲と一貫した予測から、持続可能性と自治性のスコアが安定していると感じるでしょう。ただし、初期データが少ないため、信頼性に疑問が残る可能性もあります。
– ビジネスや社会への影響としては、これが気象条件の安定性を示すものであるなら、長期的な計画を立てやすいかもしれませんが、実データの不足は警戒すべき点です。
全体として、このグラフは初期データを基にした予測とその一貫性を示しており、データの増加によってさらなる詳細が得られる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、期間の初めにわずかな上昇傾向を示しています。短期間での上昇が観察されます。
– その後、予測AIによる予測（赤いバツ印）は一定で、あまり変動がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。ただし、期間の始めにおける実績データの変動は注目されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤いバツ印はAI予測を示しています。予測の不確かさ範囲は灰色で表され、適切な信頼区間を示しています。
– ラインで示されたデータ（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）によって異なる予測モデルの成果を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルによる予測データは概ね同様の期間に展開しており、予測モデルは実績に対する信頼性を示しています。
– 予測ラインの変動が実績データの変動と比較的合致していることは、モデルの適合性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデルラインは概ね一致しており、高い相関性を示している可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**
– グラフは直感的に、AIモデルが高い精度で予測を行っている事を印象付けています。このことは、今後の社会基盤への影響性において予測が安心感をもたらすことを示唆しています。
– ビジネスや社会に対しても、予測の高精度は意思決定の質を高める可能性があり、特に教育機会の改善において役立つでしょう。
このグラフは未来の評価と実績の比較を直感的に把握でき、特にAI予測の信頼性を高める資料として貢献しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期に示されています。予測（赤い×）データは散布されていませんが、ラベルがあるため、異なる時点で予測されていることを示唆しています。
– 線形回帰（灰色線）は横ばいに見えます。
– 法決定木回帰（緑線）は上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は一定値を保ちますが、初期に急な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データが最初の4日間に散布されていますが、その後続いていないため、予測データが正常に収集されているかを確認する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は現在の実績を表し、他の3つの線は異なるモデルによる予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、実績の初期値はその範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルは異なる傾向を示しています。法決定木回帰は上昇トレンド、ランダムフォレスト回帰は一定値を維持するトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと線形回帰による予測は一致していますが、他のモデルと大きな乖離があるようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 実績のデータが少ないため、現状のモニタリングと改善が必要です。
– 他のモデルの予測が広範囲にわたって異なるため、予測の精度について議論すべきです。
– WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアが高いことは、社会の安定性や幸福度向上に寄与する可能性があります。この動向を理解し、維持することが、社会的にはきわめて重要です。
実績データの追加収集とモデルの予測精度向上に注力が推奨されます。
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:
以下に、グラフの分析を説明します。
1. **トレンド**:
– 二日間（2025-07-01と2025-07-02）のデータがありますが、期間が短いため、長期的なトレンドは見出しにくいです。ただし、2025-07-02の方が明るい色、つまり高いWEIスコアが午後に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激であるため、特に2025-07-01午後19時に急激な変動（スコアの低下）が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアを示しており、紫に近いほど低スコア、黄色に近いほど高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとにWEIスコアが大きく異なっており、特に昼間（12時以降）における色の変化が顕著です。これは日照時間や気温の影響を受けているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時および19時）の変動が見られ、気象条件に基づく変動であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高いスコアは晴天や快適な気象条件を示す可能性があり、特に2025-07-02にはその傾向が見られます。
– 事業や社会において、特に屋外活動や観光業に影響を与える可能性があります。この日にはイベント開催や観光に適した条件であるかもしれません。
グラフの時間スケールが限られているため、長期間にわたるデータ解析が可能であれば、より多くのトレンドを特定し、詳しい解析ができるでしょう。
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、天気カテゴリに関連する個人WEI（Well-being Index）平均スコアを日付と時間帯で示しています。以下に視覚的特徴とそこから考えられる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドや周期性はこのヒートマップからは見られません。データは二日間のみを表示しており、それぞれの時間帯で異なるスコアが視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（19時ごろ）でスコアが非常に低くなっている（暗い紫色）ため、やや異常な値があると考えられます。これ以外の時間帯は比べてスコアが高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアを示しています。濃い色（紫色）が低スコアを、淡い色（黄色や緑色）が高スコアを示しています。
– 7月1日から7月2日にかけてスコアが異なりますが、特に昼頃から夜にかけて大きく変動し、夜間は低下しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯で比較すると、夕方から夜間にかけてスコアが低下しています。これは、日中の活動量（もしくは他の環境要因）の影響かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間はスコアが低くなっている一方で、日中は比較的高いスコアです。このことは、気象条件が人々の活動やウェルビーイングに影響を与えている可能性を示唆します。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**:
– 日中のスコアが高いことから、天候が良い場合には活動的でウェルビーイングが向上する可能性があります。逆に、夕方や夜間のスコア低下は、外気温の変化や夜間の活動制限が関係している可能性があります。
– 企業にとっては、特定の天候条件での活動効率や働き方を見直す機会となるかもしれません。また、社会においても、天候に合わせた健康増進施策を考える材料になるかもしれません。
この分析は、データが引き出せるインサイトの一部を提供するものであり、詳細な要因を特定するにはさらなるデータと分析が必要です。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリに関連する社会WEI平均スコアを、時間帯別に表示しています。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**
– トレンドに関しては、データが2日分のみ示されており、全体的なトレンドを読み取るのは困難です。ただし、色の違いから短期間での変動があ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日の間で色が大きく異なることから、短期間で急激なスコアの変動があったと考えられます。特に7月2日には多様な色が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの大小を表しており、より色が明るい（黄色に近い）ほどスコアが高く、暗い（紫色に近い）ほどスコアが低いことを示しています。また、縦軸は時間帯を示しており、日中と夜中でのスコアの違いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在は2日のデータのみですが、第1日目と第2日目の変動がはっきりしているため、異なる日付間でのスコアの変動を分析することで、特定の要因がスコアにどのように影響を与えているかを探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状でのはっきりした相関関係は示されていませんが、時間帯によってスコアが一定のパターンを示す可能性があります。将来的には、時系列データを蓄積することで相関関係を見出すことが期待されます。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– 日ごとの天候が社会WEI平均スコアに与える影響が視覚化されており、特に特定の時間帯（夜遅くと早朝）の変動に着目することで、利用者に重要なインサイトを提供可能です。ビジネスや社会においては、特定の時間帯に向けたマーケティング戦略やイベント企画などに活用できそうです。
このようなヒートマップは、短期間の変動を直感的に把握するために有用であり、さらにデータが増えることでより広範な分析が可能になります。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップの解析と洞察です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しており、時間的なトレンド（上昇、下降など）は示していません。ただし、色の濃淡から各項目の関連性の強弱がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上には特に外れ値や変動はありませんが、特定の組み合わせで非常に低い相関が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、二つの要素の相関の強さを示します。赤いほど正の相関が強く、青いほど負の相関が強いです。白に近いほど、相関は弱いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は表示されていませんが、複数の「個人WEI」や「社会WEI」カテゴリがどれほど関連しているかが示されています。
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）」との相関が非常に高い（0.98）ことから、これらの要素は密接に関連しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に低い相関が見られます（0.07）。
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**:
– 経済的余裕と健康状態の強い関連性は、経済的な安定性が個々の健康にもたらす影響を示唆しています。この洞察は政策の策定や社会支援プログラムの設計に役立つかもしれません。
– 社会的に重要な「共生・多様性・自由の保障」は、他の多くの要素と中程度から強い正の相関を持っているため、これらの価値を重視することが多角的にポジティブな影響を与える可能性があります。
このヒートマップからは、個人の福祉が社会的な要素とどのように関連しているかを示唆しており、政策決定や社会改善に役立つ重要な情報を提供しています。
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:
このグラフは、天気カテゴリに基づく複数のWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。各箱ひげは異なるWEIタイプの分布を示しており、その中で中央値、四分位範囲、外れ値を視覚化しています。
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、概ね似た範囲でのばらつきを示していますが、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は中央値が他と比較して最も高い傾向があります。
– 「個人WEI（経済状態）」は、中央値がやや低く、また分布が広いことが特徴です。この場合、個人の経済状態は他の要素に比べてばらつきがあり、安定性が低いかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」に外れ値が見られますが、これらは通常の範囲から大きく離れた観測値を示しています。
– 外れ値は特定期間中に異常なストレスや自由度に対する評価の変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱は中央値を線で示し、箱自体は第1四分位数と第3四分位数を結ぶ範囲を示しています。
– 外れ値は丸で示され、通常のスコア範囲から外れた値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは関連がある可能性があり、例えば「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」と「社会WEI（公平さ、公正さ）」のスコアは密接な関係がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（持続可能性と自治）」の分布は他の要素と比べて狭く、少し高い集中度を示しています。これらのスコアはより一貫した評価を集めている可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 多くの人々が関心を持つ経済状態、心理的ストレスはばらつきが大きく、これらの改善が求められます。
– 社会的要素での高いスコアは、共生や多様性が強調されていることを示唆し、持続可能な社会に向けたポジティブな兆候です。
このグラフの分析は、政策立案者にとって重要なインサイトを提供し、特定分野の改善戦略を検討する際の参考になるでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– PCAのグラフなので特定の時系列トレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは4つありますが、特に外れ値とは言えないようです。それぞれが異なる象限にあり、お互いに目立った距離感はないと言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第1主成分（55%の寄与率）と第2主成分（35%の寄与率）がプロットされています。横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分です。このため、第1主成分がデータの分散を最もよく説明しています。
– 各プロットは、異なる天気条件や要素（WEI構成要素）が第1主成分と第2主成分に対してどのように位置づけられるか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**:
– グラフ自体は時系列ではないため、直接的な関係性は示されていませんが、各プロット間の距離はそれぞれの天気要素の相違を表すと考えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントがすべて異なる象限に分布しているため、データセット内の多様性や、相関が低いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから人々が直感的に感じ取れることは、多様な天気要素がそれぞれ独立した特徴を持っており、特定の主成分でそれらを比較できるという点です。
– ビジネスや社会的には、異なる天気要素（例えば温度、湿度、風速など）がどの程度独立して行動するかを分析することで、より効果的な気象予測や対策につながる可能性があります。このPCA分析は、その基礎を提供すると考えられます。
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。