📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに基づく分析を以下に示します。
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは0.7125から始まり、0.81まで上昇した後、若干の下降（0.7438）を経て再び上昇気配を見せています。個人WEI平均と社会WEI平均の動きも類似しており、全体的に横ばいから若干の上下変動を伴う上昇トレンドを示しています。
– 特に、初日の夕方から翌朝にかけての上昇が顕著で、その後は比較的安定した動きを示しています。
2. **異常値**:
– データ内に厳密な異常値は指摘されていませんが、注意深く観察すると7月1日の夕方の急上昇（社会平均が0.8525など）は比較的異常に見える可能性があり、その背景として何らかの社会的イベントや気候の変化が影響を与えた可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– データの変動は主に個々の指標の微細な変動と一致しており、長期的なトレンドは緩やかな上昇を示します。季節性については短期間のため限定的な結論しかできませんが、日内あるいは数日の周期に従った小さな変動があるようです。
– 残差については、計測誤差や短期的な外的要因がこれに寄与している可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 経済的余裕と健康状態が密接に関連しているように見えます（個別スコアが相関関係を示唆）。また、持続可能性と社会基盤のスコアが高い安定性を持っており、社会旅客基盤やインフラの影響を考慮する必要があるでしょう。
5. **データ分布 (箱ひげ図)**:
– ほとんどの項目が0.8以上の高い中央値を持ち、スコア範囲内で比較的安定したばらつきを持っていますが、心理的ストレスは高い変動を示し、ばらつきが典型的です。
– 外れ値は特記されていませんが、通常変動から大きく外れる日があれば、早期検知が有用です。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1の寄与率が0.44%、PC2が0.37%であり、総合的な評価の中で最も強い影響を及ぼしている要因が明らかになります。特に経済的余裕、健康状態、持続可能性が主要な構成要素として関与していることが考えられます。
**まとめと考察**:
– 上記の分析から、気候や日付によるリンケージが少ないため、社会的要因や施策の影響が無視できないことを示唆しています。
– 経済的な支援やインフラの強化が、個人および社会WEIの向上に寄与する可能性が高いと言えます。
– 一部日時でのスコア急変動は注意を要し、その要因となるイベントや出来事についての把握と対処が重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は初めの数日間に限られています。この部分では、期間内のWEIスコアは安定しています。
– 複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、時間の経過とともに徐々に増加する傾向が見えます。特に線形回帰と法定木回帰は同じ傾向を繰り返していますが、ランダムフォレスト回帰はより高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日のデータには大きな外れ値は見られませんが、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示すように、予測にはある程度の変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実際のWEIスコアであり、初期の実データを示しています。
– 紫、ピンク、緑の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確実性を表しており、xAI/3σとして記されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの間には類似性がありますが、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも高いスコアを予測しています。
– 線形回帰と法定木回帰は非常に似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データに基づくと、予測モデルが一貫してWEIスコアの上昇を示しているため、モデルが上昇を前提にしていることが分かります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが将来的に上昇すると仮定すると、これは気候条件の改善やより良い経済条件を示唆するかもしれません。
– 予測の不確かさを考慮することは重要です。特にランダムフォレストの楽観的な予測はビジネスプランやポリシーにおける期待を調整する際に役立つかもしれません。
– 社会への影響として、気候変動への適応戦略や防災計画がWEIスコアの動向を考慮して見直され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:
このグラフは、天気カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの30日間の時系列を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータは初期の数日間しか表示されておらず、大きな変動は見られません。
– その後の期間には実績データがなく、予測データのみが表示され、横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲内で特に外れ値や急激な変動は確認できません。
– 予測データの開始時にスコアが急上昇していることが見受けられますが、以降は安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示されています。
– 予測データには3種類のモデル（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、それぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルは、最終的に似たような横ばいのトレンドを示しており、モデル間の予測結果に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 少ない実績データからは明確な相関関係は読み取れませんが、初期の実績値と予測開始時の急上昇には関連がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期のデータが少ないため、予測の信頼性について疑問を抱く人もいるかもしれません。
– 予測が安定しているため、ビジネスにおいては一定の予測精度が期待され、安定した運用計画が可能です。しかし、実際のデータが少ないことから、不確実性についての考慮も重要です。
この分析に基づいて、予測の精度向上には更なる実測データの収集が必要であり、予測モデルの改善を検討することが重要と考えられます。
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**
– 実績（青点）には横ばいのトレンドが見られます。
– 予測（赤点と異なる線）では、異なる手法による傾向が観察されます。
– 線形回帰（ピンク）は横ばい。
– 法定木回帰（緑）はやや下降。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は顕著な下降。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに浮き上がった外れ値や急激な変動は見られませんが、予測ではランダムフォレスト回帰が大きく下降しています。
3. **各プロットや要素**
– 青点（実績AI）は実際のデータとして信頼性があります。
– 予測には灰色の不確かさ範囲が設定され、信頼性を示す手助けをしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法間での結果の違いが興味深いです。特にランダムフォレストの大幅な下降は、他の予測手法との比較で異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIの分布がほぼ一定であるのに対し、予測との相関は方法によって変動しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実際のデータは安定しているものの、予測の方法によっては大きな変動が予期されています。
– 天気関連の社会的な影響を評価する際には、予測の信頼性を考慮することが重要です。ランダムフォレストの大幅な下降は、特に注意が必要で、何らかの要因による大きな変動を示唆するかもしれません。ビジネスの意思決定においてはこれらの予測手段の差異を考慮する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
グラフは、個人の経済的余裕（WEIスコア）が30日間にわたってどのように予測されるかを示しています。実績データは7月初旬に集中的に表示され、予測データは同期間で表示されています。予測はおおむね横ばいで一部上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
実績のデータポイントの密度は高く、外れ値は特に見られません。特定の予測手法（ランダムフォレスト回帰）が若干の上昇トレンドを示しているものの、大きな変動はありません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青い点で示されており、初期の数日に集中しています。
– **予測（複数のモデル）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示され、それぞれ異なるトレンドやスコアを描いています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の領域は、予測の信頼区間を示しています。
### 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、全体的に非常に似たWEIスコアを予測しています。特にランダムフォレスト回帰が他の手法よりも少し高く予測していることが顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
予測モデルの結果は一貫性があり、大きな乖離は見られません。実績データのスコアは比較的一貫しています。
### 6. 直感と社会的影響
直感的には、個人の経済的余裕が安定していることを示唆しています。大きな変動がないことから、現時点での経済的ストレスは少ないと考えられます。ビジネスにおいては、予測の安定性が戦略立案に寄与するでしょう。消費者の購買行動が安定していると想定されるため、長期的な計画を立てる際にリスクが低いです。
全体として、このグラフは予測の一貫性と安定性を示しており、経済的余裕の状態がほぼ変わらないことを示しています。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の数日間しか得られておらず、わずかながらの上昇トレンドが見られます。
– その後の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて高い水準で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データはある程度の変動が見られますが、予測期間の開始後は、予測線が一定を保っているため外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、最初の数日間にしか存在しません。
– 赤い×は予測の開始点です。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、初期の実績データに対して広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデルによる予測が示されていますが、それぞれが同様の結果を提示しており、特にランダムフォレスト回帰が他の予測と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きなズレはなく、予測の傾向は安定しています。
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**:
– 実績データと予測データの間にギャップがあるため、中間期のデータは不明です。これにより、予測の信頼性が疑問視される可能性があります。
– 健康状態の予測に関しては、予測モデルが正確である場合、横ばいの健康トレンドは安定した状態を示すため、安心感につながります。
– 社会的には、この種の予測が健康管理に役立ち、ビジネスにおいては保険や医療分野でのリスク評価に利用できるかもしれません。
全体として、実績データの短さと予測モデルがいくつか使われている点から、今後のデータ収集とモデル精度の向上が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日において上昇していますが、その後、新しいデータは表示されていません。
– 予測データ（赤の「×」と色付き線）は、ほぼ一定のラインを描いており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの最初の部分において、急激な変動は見られません。
– 予測には大きな変動は見られず、安定した予測が設定されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データ（実績AI）
– 赤の「×」: 予測データ（予測AI）
– 灰色領域: 予測の不確かさ範囲
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測ラインが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では、実績データと各予測モデルの間で目立った関係性を示す相関は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに基づくさらなる変動が現れない限り、各予測が安定していることが観察されます。
– 予測の範囲は比較的狭く、不確実性が限定的だと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 現状、実績データが限られているため、モデルの予測を評価するにはさらに多くのデータが必要となるでしょう。
– 安定した予測は、心理的ストレスレベルが今後大きく変動しないことを示唆しています。これはビジネスや日常生活において計画を立てる上で安心感を提供するかもしれません。
– 特に予測モデルが複数存在することから、異なる手法による予測の精度や信頼性についても考慮する必要があります。
このグラフは、心理的ストレス分析における今後のトレンドを理解するための助けとなりますが、さらなるデータ収集と分析が重要であると考えます。
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:
このグラフは、個人のWEIスコア（自由度と自治）の30日間の推移を示しています。以下に、グラフの分析とインサイトをご提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間は、実績AI（青のプロット）において明確な動きは見られず、スコアはほぼ横ばいまたはごくわずかに変動しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定を保っている一方、線形回帰（紫の線）は徐々に下降しています。決定木回帰も急激な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績において、特に目立った外れ値や急激な変動はありません。
– しかし、予測の異なるアルゴリズム間でのスコアの乖離が大きく、特に線形回帰と決定木回帰での急激な下降が際立っています。これは、予測モデル間の不確実性が高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のスコアで、観測されたデータポイントです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、観測されたデータの変動範囲を示しています。
– 各予測モデルは異なるアルゴリズムの予測を示しており、未来のWEIスコアの推移を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル間で不一致が見られます。ランダムフォレスト回帰は比較的安定した予測を示しますが、他のモデルは異なる傾向を示すため、モデル選択の慎重な検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いスコアで安定しているように見受けられますが、予測間での分散が大きいです。
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**:
– 今後のスコアの推移について不確実性が高いと感じるでしょう。特に、線形回帰や決定木回帰の下降予測は、自由度や自治の減少を示唆し、個々の行動や選択に対する影響を懸念する可能性があります。
– ビジネスにおいては、意思決定におけるリスク評価や対策を考慮する必要があるでしょう。
このように、予測の不確実性を考慮したアプローチが、今後の方針決定において重要であると考えられます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績 (実績AI)**: 最初の数日間、WEIスコアは0.8付近に安定しています。
– **予測**: 線形回帰やランダムフォレスト回帰など、異なる予測モデルによるスコアは、初期の実績を維持するように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 法線回帰による予測において、特定の日（おそらく2025-07-13）以降に急激にスコアが落ち込んでいるため、これは外れ値として注目すべき動きです。
### 3. 各プロットや要素
– **青色のプロット (実績)**: 過去の実際のWEIスコアを示しており、安定しています。
– **紫色ライン (法決定木回帰)**: 初期スコアが急激に下がり、その後低い値で安定しています。
– **ピンクのライン (ランダムフォレスト回帰)**: 一定の高いスコアを維持しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルがある中で、モデルにより予測される傾向が大きく異なります。特に、法決定木回帰は他のモデルと異なる傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値は安定しており、予測モデルである法決定木との間には相反する動きが見られます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 安定した高いWEIスコアは、公平性や公正さが保たれていることを示す可能性があります。そのため、ビジネスや社会においては信頼性の指標として重要です。
– 異なるモデル間での予測の違いは、データの不確実性やモデル選択の重要性を示唆しており、意思決定においてこれらのモデルの違いを考慮する必要があるでしょう。
– 急激な変動がある場合、その理由を調査することで潜在的な課題や改善点を見つけることが期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **時系列データ**: 実績データ（青い点）は、初期数日間に観測されています。全体としては安定しているように見えます。
– **予測**: 線形回帰（薄紫色）とランダムフォレスト回帰（濃い紫色）は、同様に高スコアで安定しています。これにより、持続可能性と自治性に関しては高い予測値が維持される傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日に観測された実績値（青い点）は若干のばらつきがありますが、大きな異常や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データを示しており、初期のスコアのみ表示されています。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさの範囲として機能しており、実績データと予測が一定範囲内であることを示しています。
– **予測（×と線）**: さまざまな機械学習モデルによる予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータポイント（青）は、すべてのモデルの予測レンジ内に収まっているため、予測モデルは実績データとよく一致していると見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルは高いスコア範囲で安定しており、全体的に良好な一致を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフはWEIスコアが高いことを示しており、これは持続可能性と自治性が高く維持されていることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、持続可能性に関するプロジェクトや施策が効果的に進行しているという前向きな指標として活用できるでしょう。
– 社会的には、地域の環境や自治体の取り組みが成功していることを示し、それが住民の信頼感を高め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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは概ね横ばいのトレンドを示しています。各予測手法のラインはほとんど平行に並んでおり、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青い点）が他の期間に比べてややバラツキを見せています。しかし、その後の予測値との大きな乖離は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実測値を示し、赤の×印は予測値を表しています。
– 各予測手法のライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる予測アルゴリズムによる結果を示し、多少のばらつきはあるものの、全体的にはほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法のプロットは似たパターンを示しており、予測結果として一貫性があります。どの手法も大きな偏りなく、予測の信頼性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と予測値の間には密接な相関関係が見られ、モデルが実測値をうまくキャプチャしていることが示されています。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**:
– このグラフは、30日間のWEIスコアが安定していることを示唆し、社会基盤や教育機会が安定的に維持されていることを示しています。
– ビジネスや社会において、このような安定は信頼性や持続可能性を感じさせ、利害関係者には安心感を提供する可能性があります。
このグラフは、社会基盤や教育機会の維持がうまく行われており、特に予測の正確性により、未来の展望に安心感をもたらすことを示唆しています。
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（青のプロット）は最初の数日間しか表示されていませんが、全体的に0.6から0.8の範囲にあります。
– 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）はどれもわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値には明確な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、X印は予測値を示しています。
– 予測の不確かさが範囲としてグレーの背景で示されています。
– 各種の予測回帰線により、将来のスコア予測が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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、実績値から今後のトレンドを予測しています。
– それぞれのモデルは僅かな違いを持っているものの、おおむね同じ方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、実績データの範囲内に収まる予測がなされています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– このグラフからは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が今後も小幅な下降を続ける可能性が示唆されています。
– 社会的な変化や政策変更がこの結果に影響を与える可能性があります。
– 多様性や自由の保障についての現状維持が重視される一方で、改善に向けた取り組みが必要とされる局面にきている可能性を感じることができます。これに対する積極的な政策や取り組み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:
1. **トレンド:**
– ヒートマップの3日間のデータは、時間帯（16時と19時）と日付に基づいて色の変化があります。全体的なトレンドを見出すのは難しいですが、特定の時間と日付での変化を捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 19時の2025-07-01の日は、他の日と比較して最も低い数値を示しており、外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– ヒートマップの色強度は、WEIスコアの大きさを示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しており、具体的な数値は右のカラーグラデーションで確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ時間の異なる日での比較が可能です。例えば、16時では日ごとのスコアが異なり、日付間の変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な周期性や規則性は短期間では見られませんが、特定の時間帯での変動が時間帯ごとに異な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:**
– 人々はこの指数の高低を見て、その時間における天気の影響度を考慮するかもしれません。ビジネスにおいては、このデータを活用して特定の時間帯における営業戦略を調整することができるでしょう。たとえば、指数が高い時間帯には需要が高まる活動や商品を提供するなどです。
このグラフによって特定の時間帯や日の天気影響指数の把握が可能となり、長期的なトレンド分析や予測の基礎となるでしょう。
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、30日間の「個人WEI平均スコア」を時間帯ごとに示しています。ここから次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各日の特定の時間帯にスコアの色が変わり、強度に変動が見られます。例えば、日中の時間帯（8時〜16時）は、比較的高いスコアを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯は紫色で最も低いスコアを示しており、急激なスコアの低下が示唆されています。これが他の時間帯と顕著に異なるポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの強度を示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。このカラーコーディングにより、視覚的にスコアの変動を一目で確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付ごとに時間帯別のスコアが規則的に変動している可能性があり、特定のパターンを持っているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯は一貫して高いスコアを保持していますが、夕方に急激な低下があります。このことは、ある特定の要因が夕方に影響を与えている可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることおよびその影響**:
– 日中に活発である一方、夕方（特に19時）に大きな落ち込みがあることから、例えば気温やストレスレベル、活動量が影響している可能性があります。ビジネスにおいては、スコアが低下する時間帯における対策が必要かもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯に一貫した行動やパターンがあり、夕方に気をつけるべき何らかの要素が存在することを可視化しています。
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:
ヒートマップは視覚的に情報を伝えるための有効な方法であり、特に時間に対するデータの変化を示す際に有用です。このグラフについて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータの表示を目的としていますが、現在の表示では3日間のデータのみが示されています。この限られた情報からは、時間的トレンドを見出すことは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「2025-07-02」の午前8時付近の黄色の色合いが明るく、他の時間帯と比較してこの時間帯のスコアが高かったことが示されています。これが外れ値または重要なピークを示している可能性があります。
– 同日午後8時以降も対照的に濃い紫色で、急激に低いスコアになっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡（色の明るさと暗さ）はスコアの大小を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。このカラースケールから、時間帯ごとにスコアの階調を見ることができます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 現在のグラフには、時間帯と日付によるスコアの二次元データのみが示されており、明確な関連性を見出すためには、他の外部データ（例えば気象条件や社会イベントデータ）が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間（午前8時から午後8時）の時間帯に比較的明るい部分が見られるのに対し、夜間にスコアが低いことから、日中に何らかの要因がスコアを上昇させている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**:
– 人々は天気が良い日中に活動する傾向があるため、このような時間帯には経済活動や社会的なイベントの増加が見込まれます。
– ヒートマップを見ることで、特定の日や時間に基づく戦略的な意思決定をサポートすることが可能になります。例えば、特定の時間帯のアクティビティを増やすためにキャンペーンを計画することが考えられます。
全体として、より多くの期間を見渡したデータがあれば、周期性やより明確なトレンド分析が可能になるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、様々な天気関連の指標（WEI項目）の間の関係性を視覚的に示しています。以下に、各ポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体では時間的なトレンドは示されませんが、指標間の関連性の変化を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が±1に近いものは強い関連性を示しますが、外れ値や急激な変動を示しているわけではありません。特に、個人WEI(健康状態)と個人WEI(経済的余裕)の関連が非常に高いです（0.92）。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の強さは関連性の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は強い正の相関があります（0.76）、また「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とも高い相関があります（0.90）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が非常に高く、経済的余裕が健康状態に影響を与えている可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は多くの項目と弱いか負の相関を持っており、独特な関係性を示しています。
6. **グラフからの直感およびビジネスや社会への影響の洞察**:
– 個々の経済的状況や健康状況が、心理的ストレスにも影響を与える可能性を示唆しており、これは個人の福祉に関係する政策への影響を考慮すべきことを示しています。
– 社会全体の公平性や公正さを向上させることが、他の社会的指標と関連していないことは、政策立案者がこの分野を個別に扱う必要があることを示しています。
全体として、この相関ヒートマップは個人および社会レベルでの健康、経済、自由、公平性といった要素がどのように関連しているかを示す重要なツールであり、これらのインサイトは政策や戦略の策定に役立ちます。
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、異なるWEIタイプのスコア分布を比較するものです。以下にポイントごとに分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドとして明らかな上昇や下降は見られませんが、各WEIタイプでスコアの中央値と分布が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が観察されます。これは、これらのスコアに異常値が含まれている可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央線は中央値を示し、箱自体が第1四分位数と第3四分位数の範囲を表しています。ヒゲの長さはデータの範囲を示し、外れ値は箱の外にある点として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データは異なるWEIタイプを比較しており、時系列的な関係性はありませんが、各カテゴリにおける状態を同時に評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアのばらつきが「総合WEI」と「個人WEI（経済状態）」で比較的小さく、他のWEIタイプと比べて安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネスへの影響**:
– 「心理的ストレス」や「公平性・公正さ」のスコアにおける変動や外れ値は、これらの要素が特に様々な環境要因から影響を受けやすいことを示唆しています。
– ビジネスや社会において、安定したWEIタイプに基づく対策は多様性のある分布に重点を置くことで、より効果的な改善が可能になるでしょう。
このグラフは、各WEIタイプのバランスや改善すべき分野を示す貴重な情報を提供しています。
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:
このグラフは、天気データの主成分分析（PCA）に基づいて、30日間のWEI（Weather Element Index）の構成要素を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は主成分分析による散布図であり、時系列的なトレンドではなく、データの分散を示しています。特定の時間的トレンドを読み取ることはできませんが、第1主成分と第2主成分の間での分布が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは全体的に離散的に分布しており、大きな外れ値としては、第1主成分が約0.20、第2主成分が0付近のポイントがやや目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは30日間の中の特定の日のデータを表していると考えられます。
– 点の位置は、第1主成分（寄与率0.44）と第2主成分（寄与率0.37）におけるその日の特性を示し、天気要素の多様性を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各データポイントは、当日の天気データから抽出された情報を基にしているため、時系列データ間の相関を示すものではなく、全体のパターンを統一的に捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られませんが、データは比較的均等に散らばっており、多様な要素が影響していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このグラフを見ることで、天気データの中に存在する特徴的なパターンや、異常値を検出するための基盤が提供されていることを理解できます。
– ビジネスや社会への影響としては、異常気象時の対応策や、予測モデルの改善に役立つ基礎データが得られる可能性があります。
– また、特定のパターンが現れることで季節的な傾向や異常気象の兆候を早期に察知できるかもしれません。
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。