📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**:
– データの範囲内で総合WEIは0.7125から0.81の間で変動しています。特に初日は0.7125から0.81まで急激に上昇し、その後は0.775付近で安定しています。全体としては徐々に上昇傾向が見られます。
– **個人WEI平均**:
– 個人WEI平均は0.675から始まり、ピークは0.78で、その後0.725-0.775の間で比較的安定しています。全体的にはわずかながらの上昇傾向が見られます。
– **社会WEI平均**:
– 社会WEI平均は0.75から0.8525へ急上昇し、その後は0.76-0.775の範囲でやや下降を見せています。ただし大きな変動はなく、最初の急上昇が一番大きな変動です。
#### 異常値
– 提供されたデータでは異常値は特定されていません。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解は行われていないため、季節性パターンやトレンドの詳細分析はできませんが、短期間のデータから見て、急激な上昇とその後の安定は何らかの外部要因の影響を受けた可能性があります。例えば、政策の変更や経済動向の変化が考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関の強弱**:
– 社会的持続可能性と社会インフラストラクチャのスコアが共に高いことから、これらの項目間に強い相関があると推測されます。
– 個人の経済的余裕と個人の健康状態も比較的高いスコアを持っており、生活水準や健康意識の向上が関連している可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図からの読み取り**:
– 全体としてスコアのばらつきは小さく、中央値も安定していることから、スコアに対するデータの一貫性が見受けられます。しいて言えば、共生・多様性・自由の保障についてやや低めのスコアで、小規模コミュニティでの課題が示唆されるかもしれません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果、PC1とPC2が、構成要素の寄与率として0.44と0.37を示しています。これは、データの大部分の変動を2つの異なる因子が支配していることを示唆しています。PC1はおそらく社会的な変動要因（持続可能性、インフラ、社会の多様性）を表しており、PC2は個人の要因（経済的余裕、健康状態、ストレス管理）を反映している可能性があります。
### まとめ
この短期間のデータからは、急激な変動の背景に政策変化や重要なイベント（例えば、新たな政府施策や地域社会の改革）が作用した可能性があります。WEIスコアは総じて上昇、安定の兆しを見せていますが、今後の観測がこれらの傾向が持続するかを判断するにあたって重要です。また、個人と社会の要因間に認識されている強い相関は、政策策定の際にこれらを考慮する必要があることを示唆しています。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**
– WEIスコアのトレンドは、初期において急激な上昇を示したあと、データが停止しています。この急上昇は、重要なイベントや環境変化があったことを示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、初期の急激な上昇は重要な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロット（実績AI）は初期にのみ存在し、その後はデータが途絶えています。
– 緑のプロット（昨年AI）は右側に集まっており、今年のデータと直接の重なりはない様子です。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、初期の上昇に沿っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は重なっておらず、一定の期間ごとに途切れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体においては相関関係を特定するのが難しいですが、予測モデル間で初期の一致が見られます。
6. **直感的な洞察**
– 初期のデータ集中と後続のデータギャップは、観測システムの一時停止や予測モデルの変化を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、初期の急上昇が予測精度や予測モデルの検証に影響する可能性があります。
全体として、このグラフは短期的なデータ取得に焦点を当てており、その後のデータ取得の乏しさがみられます。これは、データの網羅性と継続性の観点から改良の余地があることを示唆しています。
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:
このグラフは、個人のWEI（天気関連指数）スコアの推移を示しています。現在のプロットと予測値が表示されており、多様な解析モデルが使用されています。
1. **トレンド**:
– 短期的には、急上昇した後に安定していますが、長期的なデータが不足しているため、全体的なトレンドの判断は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値で急激な上昇が見られ、その後横ばい状態に入っています。外れ値としての急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青色の点）は、直近の数値を示しています。
– 予測値（赤い×印）は、複数の予測モデルに基づく予測値を示します。
– 過去の比較（緑色の点）は、前年同時期のデータを示していると考えられます。
– 予測範囲（灰色の帯）は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果は、予測期間にわたり、概ね安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に相関があるかどうかは、このグラフだけでは評価が難しいですが、長期的なデータを見ることでより良い判断ができるでしょう。
6. **直感的な感じや影響**:
– 現在のデータでは、初期に急激な上昇があるため、今後の予測がどの程度正確かが重要です。この種のデータは、農業やエネルギー管理に関連するビジネス決定に影響を及ぼす可能性があります。予測の精度が高ければ、気候変動対策やリソース配分の最適化に利用されるでしょう。
このグラフは、長期的にデータを収集し、予測モデルの精度を検証するための基礎を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階では、WEIスコアが高めで始まり、急落しています。これには直線的な変動と、ランダムフォレスト回帰による急激な下降が見られます。
– 直近では、高めのスコアで再び安定した状態が観測されています。これには比較AIと一致していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な変動（急落）は、予測の不確実性や外れ値を示している可能性があります。
– その後のデータは比較的安定しているようですが、早期の大きな変動と対照的です。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績AIを示しており、初期段階での実績値に変動があることが分かります。
– 緑のプロットは比較AIで、直近の実績が過去の平準化とよく一致しています。
– 紫と青の線は予測方式を示し、ランダムフォレストと線形回帰による異なる予測が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の予測AIと実績AIの間に大きな乖離が見て取れます。一方で、最近の比較AI（前年度）とは一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 比較AIと直近の実績には相関が見られ、安定した分布が特徴です。
6. **直観とビジネス・社会への影響**
– 初期の不安定な状態が解消され、後半に安定していることから、予測モデルの改善や環境の変化が想定されます。
– これにより、予測精度の向上や意思決定の一貫性が強調され、ビジネス活動や社会的応用に対する信頼性が向上する可能性があります。特に気候や天候に基づく予測においては、持続的なパフォーマンスが重要です。
このグラフから、初期の不確実性を経て、より安定した予測と実績の適合性が確立されたと解釈できます。この過程は、予測アルゴリズムやデータ収集方法の改善を示唆しています。
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**
– 初期のデータポイントでは小さな変動がありますが、全体としてはWEIスコアが高めの水準にあります。
– 右側に示された後半のデータポイントはほぼ横ばいのようですが、情報が限られているため明確な傾向を把握しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルによるばらつきが見られますが、大き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**
– 青色の丸は実績のAIを示し、実測されているデータです。
– 赤いバツ印は予測AIのデータポイントを示しています。
– 緑色の丸は前年の比較AIを示しています。
– 各予測モデルは異なる色の線で表示されています。
– 灰色のバーは予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、それぞれのモデルが異なる予測をしていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の相関関係は視覚的に評価するには不十分であり、WEIスコアに対するモデルの予測の精度や差異が明確化されています。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– 経済的余裕（WEIスコア）が高い水準に留まっているのは、安定した経済状況を示唆しているかもしれませんが、長期的なデータが不足しています。
– 異なる予測モデルが類似した予測をしている場合、AIの予測に対する信頼性が高まるため、意思決定において有用です。
– 天候の影響を受けるセクターで働くビジネスリーダーや政策立案者にとって、こうした予測は将来の戦略策定に役立ちますが、継続的なデータの補足が必要です。
この分析は限定されたデータ範囲に基づいており、より多くの年月やデータポイントがあれば、解釈の精度も高まるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績AI**（青点）は、年度初めに高い数値から徐々に低下し、その後安定しています。
– **予測AI**では、線形回帰（灰色線）が最初は上昇し、続いて他のモデル（決定木、ランダムフォレスト）は横ばいを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **実績AI**では、最初の数値が他と比べて相当高く、外れ値として扱える可能性があります。
– その後のデータでは急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青点**は実際の数値で、直感的にはデータの確実な値を示しています。
– **赤いバツ**は予測の中央値を、他の線（例えば線形回帰やランダムフォレスト）はそれぞれのモデルによる予測の傾向や信頼性を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– **実績AI**と**予測AI**の違いとして、予測が実際の数値のパターンにどの程度一致しているかを評価できます。
– 線形回帰は実績の初期値を高く予測しているものの、その後の実績にはあまり一致しないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **実績AI**と**予測AI**の結果は時間と共に収束しており、予測の範囲内に収まっていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は実績が最初に高くその後安定することから、最初のパフォーマンスが過大評価されていた可能性を考えるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測精度の向上が必要とされ、特に初期の外れ値を改善する試みが必要です。
– 予測が複数モデルで行われているため、リスク管理や意思決定に役立つ多角的分析が可能です。
この分析から、データサイエンティストやビジネスアナリストは、予測と実績の乖離をどのように改善するかを考えることができます。また、外れ値が重要な指標になる可能性があり、データ品質やモデルの改善が検討されるでしょう。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は初期に高いストレスレベルを示していますが、すぐにデータが途切れています。
– 予測データ（赤や他の色）は比較的一貫したトレンドを示しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といったモデルによる予測は、やや高い値を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、長期間の間にデータが少ないため、明確な変動が見えにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去のストレススコア。
– 比較AI（緑）は前年度のデータのプロットとして機能しています。
– 予測（赤と他の色）は異なるモデルによる今後のストレス予測を示しています。
– xAI/3σの範囲（灰色）は、予測の不確実性を含めた予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 比較AIのデータは各年に分散しており、予測モデルとの対応関係が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測間で似たようなストレススコアを示しているため、異なる予測手法が一貫性を持っています。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– 過去の実績データが限られているため、予測に重きが置かれています。これにより、予測モデルの精度向上やエビデンスに基づいた意思決定が重要です。
– 天候カテゴリでのストレス状態の分析は、天候変動が個人の心理的健康にどのような影響を与えているかを理解する手がかりとなります。ビジネスや社会政策に関しては、この予測を活用し、人々のストレス管理やメンタルヘルスサポートの計画に役立てることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 序盤では、実績（青のドット）が高いスコアを示しており、徐々に下降しています。
– その後、予測（ピンクの線、紫の線）が続き、さらに下降しています。
– 他の時期（特に2026年以降）には、前年度の比較（緑のドット）が見られますが、スコアが改善しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績から予測にかけて、スコアは急激に下降しているのが特徴的です。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が大幅に低下を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **青のドット**は実際のデータで、信頼性が高いと考えられます。
– **赤のバツ印**は予測で、実績と異なる傾向があります。
– **緑のドット**は前年比較で、改善を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは初期の予測と比較すると、それほど悪化していない印象です。しかし、予測データは多様で、方法により結果がかなり異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績と予測のデータ間には、明確な相関を見出すのは難しいですが、予測手法によってスコアに大きな誤差が生じています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期のスコアは高く、個人の自由度や自治が良好であることが示唆されていますが、予測ではこれが急落する可能性があるため、予防策や対策が必要かもしれません。
– 年度の後半にはスコアが改善傾向にあるため、適切な管理や政策が継続されれば、状況の改善が期待できるかもしれません。
– 社会的には個人の自由度が重要であるため、これを維持するためのプランニングが求められます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期の実績は0.6付近にあり、その後急激に0まで低下しています。この大幅な減少は注目に値します。
– **予測線（決定木回帰：ピンク、ランダムフォレスト回帰：紫）**: 予測モデルでは、初期は実績に近いスコアを示していますが、数カ月後には一貫して0に達しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績値が急激に低下する部分が外れ値として考えられます。予測モデルにおいても、この時点で急激な変動を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 現実のデータを示しています。
– **前年度（緑のプロット）**: 比較対象としての前年度のデータを示し、0.6付近の値を示しています。
– **予測（ピンクと紫）**: 将来の予測を示し、どちらも最終的には0を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値の初期段階では一致が見られますが、数カ月後から乖離が大きくなる様子が観察されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と年次データは短期間での傾向が似ていますが、長期的な一致は見られません。
– 予測は一定のパターンで0に収束するようにモデルされていることが示されており、外れ値を捉えている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**: 初期の予測が現実に基づいている一方で、長期的な予測はすべて底を打ち、これが重要な変化を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気カテゴリにおける社会の公平性や公正さの急激な変化が示唆されます。これは政策変更、気候変動の影響、または他の社会的要因が関与している可能性があります。ビジネスにおいてはこのトレンドを反映した戦略的な対応が求められるでしょう。
このグラフは、予測と現実のギャップを可視化し、将来の方針決定を支援するための貴重な情報を提供しています。特に、急激な変化に対応するためのアクションプラン策定が重要です。
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**
– 初期の部分（2025年7月）は非常に密集しており、その後は2026年5月から登場します。全体的にデータポイントの数が少ないため、長期的なトレンドを把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値や予測値の間に大きなズレは見られません。また、異常な外れ値や急激な変動も確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）は実際の観測データを示しており、ほぼ一定のスコアを維持しています。
– グレーの線（予測の下限）はこの初期の実績値に密接しており、予測範囲内に収まっています。
– 緑、赤の点（前年度比と予測）も、青い点とほぼ整合しているため、過去のデータに対して良好に予測されていると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て非常に近い値を示しており、これらのモデルが類似した予測結果を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績（青）と各種予測（赤、緑）の間に強い相関が見えるため、予測モデルは現データを正確に反映していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが非常に安定していることから、持続可能性と自治性における変動は少なく、気候関連政策やビジネス戦略を安定した基盤に基づいて議論できる可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定性は計画の長期的な視点での信頼性を高めることになり得ます。
全体として、このグラフは持続可能性に関する指標が一定しており、予測モデルも現実のデータに対して精度の高い予測を行っていることを示しています。この安定性は、持続的な開発計画や環境管理戦略にとってポジティブな要素です。
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て、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、データポイントは2つの異なる期間に集中しており、初期の期間では高いWEIスコアを示し、後半の期間では若干低いスコアを示しているようです。
– 特定の時間に周期性が見られるわけではありませんが、時間が経つにつれパフォーマンスが上昇することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中には顕著な外れ値や急激な変動は見当たりません。ただし、2つの異なる時期にスコアが大きく異なることが注目されるべきポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示していますが、初期と後期で大きくスコアが分かれています。
– その他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれの色で示されていますが、各手法が初期データの傾向をどのように捉えているか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**:
– 各予測方法間で同様のパターンが見られ、特に後期のデータ点に近接して予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータではWEIスコアが高く、その後いくつかの期間にわたってスコアが下がっており、予測モデルがこの変化を反映しようとしているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフの構造から、人々は初期の高いスコアが時間の経過とともに改善される余地を持つ可能性があると感じるかもしれません。特に教育機会や社会基盤が強化されることでWEIスコアが改善されることが期待されます。
– 予測モデルの性能と実績データの差異は、さらに精密なモデリングやデータ収集が必要であることを示唆しています。
– 政策決定者にとっては、初期の高水準を維持・改善するために、分析を活用してどの戦略が最も効果的かを探ることが重要です。
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:
こちらのグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、最初は一定の範囲内で変動していますが、その後急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に実績値（青色）が固まっている一方で、予測値は散らばりやすくバラついていますが、後半に急激な変動が見られ、特に最終段階では低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示しており、特定の期間にわたって安定しています。
– 線（様々な色）は異なる予測手法を示しており、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 初期は実績値と予測値が近い値を取っていたようですが、最終段階で実績値が急激に低下し、各予測手法が示す値と乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測データの乖離が大きく、初期段階と比較して後半は外れ値が生じていることが見て取れます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 初期には比較的予測通りの動きを示していましたが、後半にかけて予測からずれる動きが見られます。天候や環境の変化によって、予測が難しくなっている可能性が考えられます。
– 社会的またはビジネスの影響として、予測の精度向上が求められ、特にAIモデルの改善や環境変化に対する適応力が鍵となるかもしれません。
これらの分析から、予測モデルの再評価や改善、また環境変化に対する迅速な対応が重要であると考えられます。
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:
このヒートマップを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て、期間内で大きく異なる色の場所があります。これは、特定の日や時間帯で異なる天気条件や状況があった可能性を示しています。ただし、全体的なトレンドは短期間（数日間）で見られないため、周期性や持続的なトレンドは分かりにくいです。長期間全体的なトレンドを把握するには、より広い時間範囲のデータが必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内で色が急激に変わる部分、特に紫から黄色、または黄色から青に変わっている部分があります。これは異常な天候現象や急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**:
– 色の濃さが数値データの強さや頻度を示しています。濃い紫は低い値、黄色は高い値を示しており、値の極端な違いが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯にわたるデータなので、特定の日の中でも時間帯によって状態が大きく変わることも伺えます。この短期間のデータでは、特定の日の時間ごとの詳細な変化を読み取る以上のことは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の遷移がある日や時間帯が際立っています。これらは特定の時に集中している可能性があり、季節や特定の気象現象と結びついているかもしれません。
6. **洞察と影響**:
– 人間がこの図から直感的に感じることとして、異常気象や特定の日・時間帯に集中するイベントの存在が挙げられます。例えば、気温や湿度の急激な変化は、農業やエネルギー消費、都市のライフスタイルに影響を与える可能性があります。
– ビジネス面では、特定の日や時間帯の予測をベースにした計画を立てることができ、リソースの最適化やリスクマネジメントに役立つ可能性があります。
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:
以下に、グラフについての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフはわずか3日間のデータを表示しています。各日ごとの色の変化があり、長期的なトレンドを視覚的に捉えるには期間が短すぎます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日には、時間帯19時に非常に低い平均WEIスコアを示しています（紫色）。これは急激な変動と捉えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色がWEIスコアを示しており、色の濃淡で値の違いが表現されています。黄色は高いスコア（約0.77）を指し、紫色は低いスコア（約0.70）を指します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付内で時間帯によってスコアが大きく異なることが見て取れます。特に、日中（8時）のスコアと夕方（19時）のスコアに明らかな差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付毎に時間帯でのスコアの変動が見られますが、3日間のみでは明確な相関を掴むのは難しいです。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 人々は時間帯によるスコアの変動を気象条件の急激な変化として捉えるかもしれません。特に、夕方の低スコアは悪天候を示唆している可能性があります。
– ビジネス的には、特定の時間帯や日付における悪化した気象条件を予測し、イベントの計画や運営にフィードバックすることで、より効率的なマネジメントが可能になるでしょう。
このヒートマップは、短期間の詳細な天気による平均スコアの変動を視覚的に把握するのに有効ですが、長期のトレンドを理解するには365日全体のデータが必要です。
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:
### グラフ分析の専門家および直感的AIとしての視点
1. **トレンド**
– このヒートマップは短い3日間の期間しか表示されていないため、長期的なトレンド（上昇、下降、横ばい）を判断するのは難しいです。しかし、各日の異なる時間帯での変化を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日と3日の間に、色が大きく変化している箇所があることから、時間帯によって急激な変動があったことが示唆されます。特に、黄色と紫の部分で顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の強度と色相は、指数または値の変化を示していると思われます。黄色が高い値を表し、紫や青緑が低い値を表しているようです。
– 7月2日の16時の黄色は高いWEIスコアを示しており、これは通常より良い天気条件を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間の比較が可能であり、特定の時間帯における変動を観察することができます。例えば、1日の16時と19時は値が異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的には、色の変化から日による時間帯別の相違が顕著であり、日中の特定の時間（例：16時）に天気に関連する指数が大きく変化していることが示唆されます。
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**
– ヒートマップは、特定の日や時間帯において著しく良いまたは悪い天気条件があることを示唆しています。この情報は気象条件に影響を受ける産業（農業、観光、建設など）において意思決定に影響を与える可能性があります。また、消費者が活動の計画を立てる際にも役立つでしょう。
このヒートマップは短期間における速やかな意思決定や計画を支えるツールとして利用できますが、長期的な分析にはより多くの日数のデータが必要です。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI（Weather Economic Index）項目同士の相関関係を示しています。それでは、いくつかの視点からこのグラフを分析していきます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には具体的な時間的なトレンドは表示されていませんが、相関関係の強さは文化的、気候的または社会的影響が統計的に示されていると思われます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接的には見られません。相関は平均的な傾向を示すものであり、個々の変動は反映されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤や青に近いほど、それぞれの項目間の相関が強いことを示しています。プラスの相関は赤、マイナスの相関は青で示されます。
– **個人WEI（健康状態）**との相関が特に高い（+0.92）ことから、健康状態は他の項目と緊密な関係がありそうです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 個人WEI項目の中でも、「経済的余裕」と「健康状態」間の相関は非常に高い（+1.00）です。このことは、経済的な安定性が健康に直接影響を与える可能性があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 再生可能エネルギーや社会的責任の項目で、社会WEI（公平性・公正さ）との相関が低い（-0.38）ことが目立ちます。これは、これらの項目が他の社会的指標とは独立した動きをすることを示しているかもしれません。
6. **直感的な見解とビジネス・社会への影響**:
– 全体的なWEI指標が個々の健康状態や社会的な要因によってかなり影響されていることが伺えます。特に経済的余裕が他の指標と密接に結びついている点は、経済的な施策や社会福祉政策への重要な示唆を与えるでしょう。
このヒートマップから得られる洞察は、天気や経済、社会的要因が複雑に絡み合っていることを表しており、それぞれの要素が個々の生活や社会全体に与える影響を考慮する必要があることを示しています。
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:
以下の分析を行います。
### トレンド
– 箱ひげ図の中心である中央値がほぼ全てのカテゴリで安定しており、極端な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、細かな違いとしては、一部のカテゴリで中央値がわずかに異なっています。
### 外れ値や急激な変動
– 一部のカテゴリには外れ値が存在しています。特に「個人WEI（身体的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で外れ値が観察されます。外れ値の存在は、これらのスコアが通常の範囲を超えたイベントや個別のケースの存在を示唆しています。
### 各プロットや要素
– 箱ひげ図が示す平均値や分布の範囲により、カテゴリ間の分布の違いが視覚的に確認できます。
– カテゴリごとの色の違いにより、直感的に各データのグループを識別しやすくなっています。
### 複数の時系列データの関係性
– このグラフからは明示的な時系列データの関係性は示されていませんが、異なるカテゴリ間の相対的なスコアの違いが見て取れます。
### 相関関係や分布の特徴
– 特定のWEIタイプでスコアのばらつきが大きい場合、その要因が様々な条件に影響を受けやすいことを示唆している可能性があります。
– ばらつきの少ないカテゴリはより安定した要因に依存していると解釈されます。
### 直感的な印象および社会への影響
– 全体的に高いスコアを示すカテゴリは、これらの要因に関して良好な状態を示しています。一方、ばらつきや外れ値の多いカテゴリは、改善が必要な領域である可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、特定のWEIスコアの低い領域に焦点を当てることで、最適化や改善を図る手掛かりになります。
このグラフから、直感的にどの要素が強化されるべきか、あるいは既に良好で持続可能であるかを明確に示す情報が得られるため、意思決定に資する有益なデータと考えられます。
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、天気カテゴリーに関連するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析結果を述べます。
1. **トレンド**
– グラフには、一定方向の明確なトレンド（上昇、下降）は見られません。
– 各データポイントはバラバラに配置されており、周期性も観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、第一主成分が0.2付近のデータポイントが他と比較してやや離れています。
– その他のポイントは比較的中心に集まっていますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第一主成分と第二主成分の軸は、それぞれ異なる要素のバリエーションを示します。第一主成分（寄与率: 0.44）が全体のバリエーションを多く説明しています。
– データポイントの密集度が低く、散らばっているため、多様なデータ特性が存在することを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは各時点の要素を示しているため、時系列というよりは分布のパターンの方が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間に明確な相関は見られません。
– データは、両主成分でほぼ均等に散らばっています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 気候データの多様性や変動を示している可能性があります。この分散から、異常気象や特定の天気パターンが捉えやすくなるかもしれません。
– ビジネスインパクトとしては、気象変動に応じたリスク管理や予測モデルの活用が考えられ、さらに詳細な分析で予測精度を向上させることができるでしょう。
この主成分分析の可視化は、異なる天気要素の変動を一度に理解する助けとなり、特定のパターンを効率的に抽出するための基礎を提供します。
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。
