📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果は以下の通りです：
### 時系列推移
– **総合WEIスコア:**
– 提供された期間では全体的に高いレベルを維持しつつも、0.7125から0.81へと増加し、その後わずかに低下し0.7438に固定しています。これは全体的に見て、評価が安定していることを示します。
– **個人WEI平均と社会WEI平均:**
– 個人WEI平均は0.675からスタートし、一時的に0.78まで上昇した後、0.725に戻っています。
– 社会WEI平均は、全般的に高い水準（0.75から0.85）で変動していますが、微細な変動があるものの安定しています。
### 異常値
– 提供されたデータ範囲内では異常値は検出されませんでした。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解による推測）
– **トレンド:**
– 全体的に評価の安定が示唆され、社会的基盤とインフラの支えによる継続的な福利の向上が見られます。
– **季節性:**
– データが非常に短期間かつ限られた変動しか確認されないため、明確な季節性は特定できません。
– **残差:**
– 解釈できない変動は、個人と社会環境の複合的な内部もしくは外部要因に因る可能性があります。
### 項目間の相関
– 各項目間の直接的な相関についてのデータはありませんが、個人の経済的余裕、健康状態、それに伴うストレスが個人WEIに大きく寄与していると考えられます。
– 社会公平性や社会的持続可能性が社会WEIに強く影響しているようです。
### データ分布（箱ひげ図からの推測）
– **個人経済:**
– 経済状況は比較的高いスコアを維持しており、中央値は0.8と安定しています。
– **健康状態:**
– 健康も同様に安定しており、データの外れ値などはなく中央値は高めにあります。
– **ストレス:**
– ストレスのスコアは中程度からやや高水準ですが、短期間のうちに回復する様子が見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (55%)**: WEI全体に対する最も大きな影響を持つ要因であり、主に経済的余裕と健康状態が寄与していると推測されます。
– **PC2 (35%)**: 社会的基盤や教育機会など、社会的WEIに特有の要素がここで反映されていると考えられます。
### 総合評価・洞察
– 短い期間内での分析であるため、長期傾向を断言することは困難ですが、提示されたスコアは一般的に高く維持されています。
– 経済的余裕、健康状態が高い水準にあることが、個人の幸福度に強く寄与している可能性があります。
– 社会基盤・教育機会が整っていることや、持続可能性に対する意識の高さが社会WEIを支えています。
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:
### グラフの分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側で実績データ（青いプロット）は、安定して高いところにありますが、その後の予測（×印）が少し高い位置に移動しています。この予測は、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰によりサポートされていることが線で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明確な外れ値はありませんが、実績から予測へのジャンプにおいて変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際のデータを示しています。
– **予測（×）**: 将来の予測値を示しています。
– **前年度（緑）**: 過去のデータと比較するための目安。
– **線形回帰**: データの傾向を直線的に表現。
– **決定木/ランダムフォレスト回帰（ピンク/紫）**: より複雑な非線形関係を捉えるためのモデル。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間には比較的一貫した関係がありますが、予測手法によって微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には相関がありますが、予測手法の違いによるスプレッドがあります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、実績から予測への少しの上昇志向に安心感を感じつつも、モデルによる違いから不確実性を考慮するでしょう。
– 天気に関連する業界（農業、観光、エネルギーなど）では、予測の精度と異なる結果の可能性に基づいて戦略を柔軟に調整することが求められるでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰のような複雑なモデルが提示する未来に対して、リスク管理を念頭に置いた意思決定が必要です。
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**
– グラフは非常に短期間のデータポイントを含んでおり、序盤は横ばいです。途中で急激に上昇し、安定したあと、終盤で次の予測結果が示されています。トレンド自体は明確に見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントから予測までの際立った変動は少なく、極端な外れ値も見られません。ただし、予測部分でのWEIスコアの急上昇は注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、他の回帰手法の予測も重ねて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータの間に大きな差異は見られませんが、予測データが大きな上昇を示しているため、予測モデルが何らかの変化を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現段階の実績と前年のデータの間に強い相関は見られません。予測は異なる振る舞いを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 予測の急上昇は、気候変動や天候の急激な変化を示唆している可能性があります。これは農業やエネルギー管理に大きな影響を与える可能性があります。不意の天候変化によるリスク管理が重要です。
このグラフが示す未来を考慮し、予防策や調整策を経済、特に天候依存の事業計画で検討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:
以下にグラフの分析を示します。
1. トレンド
– グラフの左側では、初期の実績データ（2025-07-01付近）から急激な下降トレンドが見られます。この下降は予測（ランダムフォレスト回帰）が示しています。
– その後、大きなギャップがあり、時系列が飛んで2026年のデータに遷移していますが、実際のデータポイントや予測がないため、詳細なトレンドは不明です。
2. 外れ値や急激な変動
– 実績データの初期段階で急激な変動が見られ、その後はデータポイントがありません。
– 後半には2026-07-01付近で比較AIデータが現れていますが、これも単独であるため外れ値としての分析が難しいです。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績（実績AI）を示し、下降しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、急激な下降を予測しています。
– 緑の点は2026年の比較AIデータで、WEIスコアが0.8付近に属します。
4. 複数の時系列データの関係性
– 現時点で、実績と予測の間に一貫した関係は見られません。2025年と2026年のデータポイント間でギャップがあり、直接比較はできません。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の初期データでは急激な関連性がありますが、以降のデータが不足しているため、長期的な相関を導き出すことは困難です。
6. 直感的な感じやビジネス、社会への影響
– 初期の急激な下降は天候や環境の劇的な変化を示唆している可能性があります。企業や社会の対応が求められる場面として考えられます。
– 2026年の高い比較AIスコアは、将来的な改善や別の要因によるWEIスコアの上昇を示唆している可能性があります。
このグラフはデータポイントが少ないため、詳細な分析には追加データが必要です。急激な変化は、予測可能性や環境の不確実性を示すため、注意が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの大部分が横ばいの状態になっています。初期の数日間のみデータがあり、急激な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間では実績値が一貫して高いスコアを示していますが、その後データが途切れたままです。
– 急激な変動や外れ値が見られる時間帯は特に確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績）**: 実績AIによって得られたスコア。
– **赤い「×」印（予測）**: 予測AIによる予測値。
– **緑の点（前年度比）**: 前年度AIと比較したスコア。
– **グレーの線**: 予測の下振れかさ範囲。
– **青、紫、ピンクの線**: それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルによる予測はおおよそ同じ範囲に集中していますが、それらが時系列的にどのように変化したのかはデータが不足しているため明確に判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値に対して予測AIや前年度比のスコアが密接に関連している様子は、データが少ないため判別が難しいです。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 非常に限られたデータ範囲であり、長期的な結論を出すには不十分です。
– 初期の高スコアは経済的余裕があることを示しているようですが、その後のデータがないため、継続性や安定性に不安があります。
– ビジネスや政策立案において、このデータ単独での意思決定は難しく、詳細なデータ取得、分析が求められます。
このグラフからより多くの洞察を得るには、データの収集と分析を継続することが必要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフには、最初の数日間のみ実績データが表示され、その後のデータは予測です。
– 全体的に、実績は0.8以上に維持され、予測データはさらに高くなると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測は複数のアプローチ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、大きな変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示します。
– 緑色のプロットは前年（比較AI）で、予測値は現行水準より高いことを示しています。
– 線は予測モデルを示しており、ランダムフォレスト回帰が高水準を保つ予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、近似的に一致しており、WEIスコアが安定して高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と各予測値には正の相関があります。予測が実績よりも高い値を示しているため、何らかの改善要因がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高く維持され、さらに向上する予測は健康状態の改善を示しており、ポジティブな印象を与えます。
– ビジネスや社会においては、従業員の健康状態の向上は生産性の向上として現れる可能性があり、プラスの影響を期待できます。
全体として、グラフは安定性と向上の予測を示しており、特に大きなリスク要因は見当たりません。
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**
– グラフの冒頭で「実績AI」によるデータが見られますが、その後のデータは表示されていないため、長期的なトレンドは不明です。データは横ばい傾向にありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点に急な変動はなく、規則正しさがあります。ただし、突然の変動が見られないので、急激なストレスの変化は記録されていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、観測された心理的ストレスを表します。
– 線のデータは複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、それぞれの予測が示されています。
– 緑の点は前年の実績と比較したデータを示しており、予測の信頼性を評価するために使用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での関係性を見ると、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は非常に類似しています。したがって、ほとんどの予測モデルが一致した結果をもたらす安定したデータセットであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 提供されているデータの範囲では、相関関係を特定するのは難しいですが、全体的にWEIスコアは高めで安定しているようです。
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に関する洞察**
– 人間はこのグラフから、予測と実績の一致具合により、心理的ストレスが安定していると感じるでしょう。ビジネスや社会への影響として、天候が心理的ストレスにあまり影響を及ぼさず、予測が信頼できるものであるとすれば、企業はこの予測データを使ってストレス対策を適切に計画できる可能性があります。
このように、データの密度とモデル間の一致性が高いため、ストレスの予測と管理が効率的に行えると考えられます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階で、実績値は高い値を示し、急激に下降しています。その後、データがない期間を経て、予測データが現れる時点ではスコアは高い水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な下降が目立ちます。これは突発的なイベントや異常な変動を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）と予測（ピンクの線）が示されています。実績値の急激な下降と、その後の予測値の安定性のギャップが観察されます。
– 前年（緑色の点）のWEIスコアは安定していますが、若干のばらつきがあります。
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の間には大きな乖離があります。初期の実績データが急降下するのに対し、その後の予測データは比較的安定した推移を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動と予測データには明確な相関は見られません。これはモデルの予測性能やデータの特性に関するさらなる調査の必要性を示唆します。
6. **直感的な観点と影響**:
– 初期の急下降は、特定の出来事や条件の変化を示している可能性があり、業務上の重要な変更が行われたことを示唆しているかもしれません。
– 予測の安定性は、将来のWEIスコアが安定する可能性を示唆します。ただし、実績とのギャップを考慮して、予測モデルの改善やさらなるデータ分析が必要かもしれません。
このグラフは業務における課題の発見や、必要な対応策を考慮する上での指針として有用です。
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**
– 初期段階でスコアは約0.8から急降下して、0に近づいています。
– 中盤以降のデータは表示されず、後半になって再びスコアが上昇する動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが急激に下降するパターンが見られます。特に、紫色の線で表示された「ランダムフォレスト回帰」による予測が急下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績AI」を示しており、実際のスコアを表しています。
– 紫色の線は「ランダムフォレスト回帰」での予測を示していますが、この予測が初期に急激に低下しています。
– 緑色の円は「前年（比較AI）」を示し、後半で高めのスコアを示しています。
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の間に大きな乖離があり、特にランダムフォレスト回帰による予測と実績の間に大きな差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 当初の実績スコアとランダムフォレスト回帰による予測の間で強い負の相関が見られます。後半部分で前年のスコアが高くなる傾向がありますが、相関は依然として不明瞭です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会的影響**
– 初期の急激なスコア低下は、予測モデルの精度について懸念を抱かせる可能性があります。このような予測の不確実性は、天気に関連する計画や政策決定に影響を及ぼし、逆に実績データの信頼性を検討する必要性を浮き彫りにします。
– 後半のスコアの持ち直しは、長期的な改善の兆しを示しており、前年からの比較データがより信頼できる情報源として考慮されるかもしれません。
このグラフは、天気に関する社会的公平性や公正さの評価を示しており、事象の急激な変化や長期的なトレンドを理解することの重要性を強調しています。
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:
このグラフに基づく洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**
– 一貫したトレンドは認められません。データが2カ所に集中しており、横ばい傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは特定の期間に集中しているため、外れ値は確認されず、急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のポイント（実績AI）**は、過去の実績を示しています。
– **緑色のポイント（昨年比AI）**は、昨年のスコアを示しています。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰）**が予測を示していますが、時系列的に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**
– 基本的にデータは単一の時系列で、実績と予測が平行線をたどっています。特定の相関関係や相乗効果は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは極めて集中しており、2期間に渡って分布しています。特に相関関係を示す他の要素はありません。
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**
– データが分布する2つの期間の間に大きな変動がないことから、一貫した安定性が感じられます。このような安定性は、天気に依存するプロジェクトの計画やリソースの割り当てにおいて安心要素となりえます。
– 予測の信頼性や一貫性が高いことは、持続可能性や自治性において積極的な評価を受ける可能性があります。
この分析により、現在および過去のデータが持続可能な状況を示していることが推測され、これは特に天気関連のプロジェクトや自治体の計画において価値があると考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が考えられます。
1. トレンド:
– 実績（青色）は比較的高い位置（0.8以上）から始まり、その後、予測と比較してほぼ横ばい状態を維持しているようです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドは、それぞれ異なるが、全体的に実績と連動していると見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。予測の下限は灰色の範囲で示されていますが、この範囲内に収まっているようです。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青の実績AIプロットは現在の状況を表し、予測（赤のクロス）は将来の展望を示しています。
– 線の種類は異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を表し、それぞれの精度や傾向の違いを示唆しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測の間には相関があり、特に初期の実績を元にした予測は一定の信頼性を持ちつつ、未来を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 予測と実績の間には強い相関があるようですが、詳細な数値データがないため、確定的な結論は得られません。
6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:
– 天気と社会の基盤・教育機会の関連を示すこのグラフは、気候条件が社会や教育の機会にどのような影響を与えるかを示しています。高いスコアが持続しており、安定した社会基盤があることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案者がこの情報を利用して、将来の予測に基づく計画を立てることが可能です。特に、システムの強靭性と気候変動への適応戦略が重要となるでしょう。
このグラフからは、気候が社会基盤に与える影響を分析するための重要な視点が得られると考えられます。
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:
このグラフについて分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは基本的に二つの異なる時期にスコアを記録しており、初期のデータポイントでは高めのスコアが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはスコアが上昇した後、横ばいになっていますが、その後データが急激に変動しているわけではありません。
3. **各プロットの意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、スコアは0.7から0.8の範囲にあります。
– 緑色のプロットは前年と比較したデータで、散在していますが、高めのスコアを保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に大きなギャップは見られませんが、予測方法ごとに若干の違いがあります。特に、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰がより高いスコアを予測していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にはスコアが高い位置に集中しているため、一定の高い基準を保っていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じる印象として、スコアが高いことは、共生・多様性・自由の保障において良好な状態を示していると受け取れる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、このデータは改善の余地があまりないことを示唆しており、持続可能な状態である可能性が高いです。
総じて、グラフは高水準の「社会WEI」を示しており、様々な予測手法もこの状態を継続すると見ています。社会やビジネスでは既存の良い状態を維持するための戦略が求められるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– このグラフは360日間のデータを示していますが、実際に可視化されているのは特定の2日間（2025年7月1日と2025年7月2日）のみです。したがって、長期的なトレンドは推測できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日と2025年7月2日の間で色が大きく変化していることがわかります。これは、WEIスコアの急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの値を示しています。黄色は高い値（約0.81）を示し、紫は低い値（約0.76）を示しています。
– 横軸は日付を、縦軸は時間帯を示しており、時間帯ごとのWEIスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日による変動だけでなく、時間帯による変動も考慮されています。2025年7月2日の昼間の時間帯にWEIスコアが高くなっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時による明確な周期性やパターンは見られませんが、昼夜の変動が確認できます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアは天候や環境の指数に関連している可能性があり、特定の日や時間における異常な値は気象条件の急激な変化を示しているかもしれません。
– このような変動は、農業、エネルギー消費、物流などに影響を与える可能性があります。具体的に、特定の時間帯にスコアが高くなると予想される場合は、事前対策が考慮されるべきです。
このヒートマップが示している期間外のデータがあれば、より包括的な分析が可能になります。
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:
以下のグラフに基づく分析を提供します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が1日おきに変わっているので、これは周期的な変動を示しています。
– 時間帯に応じたスコアの変動が見られる一方で、日にちごとの変化も明確です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のスコアは非常に低い（濃い紫）ため、これは他の時間帯や日にちに対する外れ値として扱うことができます。
– 他の時間帯に比べて極端に低いスコアを示しています。
3. **各要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色が高く、紫が低いことを示しています。
– 横軸は日にち、縦軸は時間帯を示しています。これにより、各時間帯のスコアの変動を日別に比較することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日における同じ時間帯のスコアを比較することで、時系列的な変動と周期性を観察できます。
– 例えば、7月1日と7月2日の午前と午後のスコアの差異が一目で確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯にわたって色が変わるため、日中と夜間でスコアの変化が確認できます。このことは、天気や他の外的要因による影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯や日付におけるパフォーマンスの変動です。特に、夕方から夜にかけてスコアが低下している点などが注目されます。
– こうした変動や外れ値の認識により、ビジネスや社会活動の最適化に役立つ可能性があります。例えば、気候に応じた活動スケジュールの調整や、不調な時期の予測が可能となるでしょう。
全体として、このヒートマップは、時間帯および日付ごとのWEIスコア変動を直感的に可視化しており、外的要因の影響を考慮した行動戦略の立案に利用できる解析情報を提供します。
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:
このヒートマップについて以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは短期間（2025年7月1日と2025年7月2日）を対象としており、長期的なトレンドを把握するのは困難です。ただし、色の変化から、時間帯ごとにスコアに変化があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は全ての時間帯でティールの色が示されており、比較的一定したスコアが記録されています。
– 7月2日は、12時まで紫色、13時以降は黄色が目立ち、急激なスコアの変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーはスコアの範囲を示しており、色が濃いほど低いスコア、明るいほど高いスコアを示しています。
– 日付と時間軸が明らかに示されており、各色の変化がどの時間帯で起きたかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– プロットは日付ごとに一枚の横線で表現されており、一日を通しての変動が視覚化されています。複数の日付間で関係性を見るのはこの範囲では難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測された変動は日中に集中しており、特定の時間帯（13時以降）での社会WEI平均スコアの上昇が観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこの変動を見て、特定の条件（例えば、天候やイベント）が7月2日に影響を及ぼしたのではないかと考えるかもしれません。
– ビジネスや社会的影響としては、午後にかけてのスコア上昇が天候の改善や社会イベントの影響と関連している可能性があり、それを活用したマーケティングやオペレーションの調整が考えられます。
全体として、このグラフは時間と日付ごとのスコアの変化を視覚化し、特定の時間帯での急激な変化を示しています。この情報は、関連する条件やイベントの日程に関する分析に役立つでしょう。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データのトレンドを直接示すものではありませんが、他の指標との関係性を通じて間接的にトレンドを把握できます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」が強く正の相関を示していることから、経済的余裕が高いと心理的ストレスも高い傾向があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の観点では、外れ値ではなく、特異な関連が見られるかを確認します。たとえば、「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの要素と低い相関を示している点が注目です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– このヒートマップは色で相関の強度を示しています。赤系統は強い正の相関を、青系統は負の相関を示します。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」が濃い赤色で、強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も高い相関を示しており、個人の幸福度が社会の広範的な要素とも関連していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関を示す要素がいくつかあり、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」、および「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が目立ちます。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」といくつかの要素（例えば「個人WEI（自由度と自治）」）は負の相関を持ち、それらの間に逆の関係があ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影響**:
– 多くの人が理解しやすいのは、個人の経済的要因と心理的要因が深く関連しているという点です。経済的安定が心理的な安定にも寄与するという直感的理解に基づくと、個人の幸福度の向上には経済面からのアプローチが有効であると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、多角的なアプローチが必要です。特に、経済的な支援が心理的幸福の向上に関連することは、政府や企業が政策立案や福利厚生を考える際に重要な視点となるでしょう。
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（Well-being Index）スコアの分布を比較しているものです。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**
– 各WEIタイプのスコア分布が均一ではなく、中央値が異なるため、明確な上昇または下降のトレンドは示されていません。ただし、全体的に高い中央値を持つ項目と低い中央値を持つ項目があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 二つの項目で外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（持続可能な生活）」で外れ値が存在し、異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各ボックスは、スコアの中央値、四分位範囲（IQR）、及び範囲を示しています。箱の大きさや髭の長さは、各カテゴリ内のデータのばらつきを示唆しています。色彩が異なり、各WEIタイプが直感的に区別可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、異なるカテゴリ間での比較であるため、時間的な関係性は表していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコアのばらつきが示されています。スコアが狭く集中しているカテゴリもあれば、広くばらついているものもあります。
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**
– 一部のWEIタイプは他のものに比べて安定している（箱の小さいもの）ため、予測精度が高いという印象を与えるでしょう。
– 外れ値やばらつきの大きなカテゴリは、異常な状況や予測困難な状態を示している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、安定して高いスコアを持つWEI項目に注目し、弱点がある分野を改善する戦略を考える手助けとなるかもしれません。特に外れ値の存在はリスク管理の観点から重要です。
総じて、このグラフは各WEIカテゴリーごとのスコアの分布を視覚化しており、効率的にその安定性や変動性を評価するための有用なツールです。
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、天気のWEI構成要素を主成分分析（PCA）によって可視化したものです。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します：
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析の結果を示しており、時間的なトレンドではなく、データの分布やクラスタリングが見られます。
– データは第1主成分（寄与率0.55）と第2主成分（寄与率0.35）の2次元平面上に表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の急激な変動や外れ値は観察されませんが、全体的に散らばっています。
– クラスタが形成されていないため、均等に分布している印象を受けます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロット（点）は、WEI構成要素の主成分スコアを示しています。
– 棒や色の違いがないため、個別の違いは見受けられません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データの関係性を直接示すものではありませんが、異なる方向にデータが広がっているため、特定の方向への変動があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分がどちらも寄与率を持っているため、それぞれがデータのバラエティを表していると考えられます。
– データが等間隔かつ広範に散らばっているため、対称的な分布の可能性が高いです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– データに明確なクラスターがないため、気象要素が特定の要因によらず多様である可能性があります。
– ビジネスでは、幅広い環境要因に対する対応能力が求められるかもしれません。
– 社会的には、特定の気象パターンに偏らず、多様な気象状況が続くことを示唆しています。
このPCAは特定のパターンやトレンドを発見するための第一歩として有用であり、さらなる詳細な解析に役立ちます。
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。