📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI（combined_wei）のトレンド**:
– 最初の数日は0.7125から0.81まで緩やかな上昇を見せ、その後0.6875と下降する日があります。
– WEIスコアは大体0.7から0.81の範囲で変動しています。
– **個人WEI平均（personal_avg）のトレンド**:
– 0.675からスタートし、ピーク時は0.78まで上昇しましたが、再び0.675付近に戻るという揺れを見せました。
– **社会WEI平均（social_avg）のトレンド**:
– 社会的平均スコアは比較的高く、0.75から始まり最大で0.8525を記録しています。この期間で最初は上昇、その後は若干の下降の傾向が見られます。
#### 各詳細項目の分析
– **経済的余裕（personal_economic）**:
– 経済面のスコアは比較的安定しており、0.75から0.85の間で小さな変動を示しています。
– **健康状態（personal_health）**:
– 健康状態も0.7から0.8の範囲で、特に大きな変動は見られません。
– **心理的ストレス（personal_stress）**:
– ストレスは0.6から始まり、0.85まで上がる日もありますが、再び0.6に戻るなど変動幅が大きいことが注目されます。
– **自由度と自治（personal_autonomy）**:
– 自由度のスコアは、0.65から開始し0.8を記録することもありますが、その後また0.6台に下がるなど小さな波があります。
– **公平性・公正さ（social_fairness）**:
– 0.7からスタートし、ピークは0.85。最低は0.55まで下がる日があり、他の項目に比べて大きな変動が認められます。
– **持続可能性と自治性（social_sustainability）**:
– スコアはほぼ0.8から0.9の間で維持され、安定して高い状態を保っています。
– **社会基盤・教育機会（social_infrastructure）**:
– 最初期は0.85で、0.88近くまで上昇、その後少し下がるもまた安定の傾向。
– **共生・多様性・自由の保障（social_diversity）**:
– 初期の0.65から0.82にまで上昇しましたが、その後0.6に落ち着きました。
#### 異常値
– データ内で特に大きな異常値は報告されていません。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– 個人経済と健康、社会的持続可能性と社会基盤・教育機会の間の相関が強いと推測され、このことはこれらの項目が相互に関連する要因である可能性を示しています。
– 公平性は他の多くの要因と中程度以上の相関を持っており、社会全体のダイナミクスに重要な役割を果たすことが示唆されます。
#### データ分布と主要な構成要素
– **箱ひげ図からの洞察**:
– 全体的にWEIスコアは0.6から0.85の範囲であり、中央値は各項目でしっかりとした位置を保っていました。外れ値はほとんどなく、データは比較的一貫した形を維持しています。
– **PCA（主成分分析）**:
– PC1とPC2による構成要素は主要な変動要因を反映しており、それぞれ0.52と0.28の寄与率を持っています。
– PC1は特に社会的持続可能性を重視し、PC2は個人の心
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定の範囲内で比較的安定しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 線形回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（ピンク）はほぼ水平に近く、今後のWEIスコアが変わらないことを示唆しています。
– 決定木回帰（紫）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測範囲（灰色）はある程度の不確実性を示していますが、実績データはこの範囲内に留まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は観測された実績値を表しており、WEIスコアの現状を示しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方法での未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる結果を示し、特に決定木は他のモデルとは異なり、長期的にはスコアの低下を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは散布されていますが、予測範囲内に収まっており、モデルが実績の変動をある程度予測できていることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 現在のWEIスコアは安定しており、短期的には大きな変動は予測されていません。
– 特定のモデル（例えば決定木）が下降を予測していることは、潜在的なリスクとして注意が必要です。
– 天候関連の活動や計画を立てる際には、今後のトレンドに注意を払い、状況に応じた柔軟な対応が求められます。特に、予測が一致しない場合には、複数のシナリオを考慮することが有益です。
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:
### 分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績**: 初期のデータポイント（2025-07-01から表示されている）は横ばいの状態です。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**:
– 線形回帰と決定木回帰は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 今のところ明らかな外れ値や急激な変動は観察されません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 現在の個々のWEIスコアを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測モデルの不確かさを示しており、3σの範囲をカバーしています。
– **予測（線、色）**:
– 線形回帰（濃い紫）、決定木回帰（薄い紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で表されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– モデル間での予測が一貫しておらず、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が顕著に異なります。これが異なる手法の特性から来るものである可能性があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のところ、明確な相関関係や分布の偏りは見られませんが、予測における不確かさが大きいことは注意が必要です。
#### 6. 直感的な洞察および影響
– **直感的な理解**: 実績データが現在のところ横ばいであり、予測に若干の不確かさがあるため、短期的には安定した状態が続く可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気に関するWEIスコアの安定した傾向は、短期的には天候が安定していることを示唆するかもしれません。これがビジネス活動や計画に影響を与える可能性があります。
長期的な予測には、追加のデータやモデルの精度向上が必要です。特にランダムフォレスト回帰のモデルが平坦な予測を示していることから、このモデルが状況に対して十分に適応していない可能性があります。
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**
– **実績データ**: グラフの左側に集中しており、若干の変動はあるものの、おおむね横ばいを示しています。
– **予測データ**: 線形回帰や法決木回帰は比較的横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は大きく下降しています。この分岐は注目すべきポイントです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおける外れ値は特に見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰予測では急激な下降が見られ、予測手法の違い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**
– **青い点**: 実績値を示しています。
– **赤い×**: 予測値を示しています。ただし、予測の不確かさを示す範囲がグラフ左側で強調されています。
– **線**: さまざまな回帰手法に基づく予測を示しています。これによりモデル間の違いが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には明確な下落トレンドが見られる予測モデルがあります。これによって予測手法の効果を比較する材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測範囲内で動いているため、予測の精度に信頼性を感じます。ただし、ランダムフォレストの傾向が異なるため、何らかの要因がモデルに影響してい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**
– 実績値がほぼ安定している一方で、予測の不確実性が示されている点は、変化の可能性を潜在的に予感させます。
– ビジネスにおいては、特にランダムフォレスト予測における下落トレンドは、予防策を講じるための警戒信号となり得ます。
今後のアクションとしては、予測モデル間の差を詳細に分析し、その妥当性を検討することが重要です。また、外部の要因が予測にどのように影響しているのかを検討することが、より精緻な解析に役立つでしょう。
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:
## グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、最初の4つの観測に限られており、その間の変動は比較的小さいです。
– 予測の線形回帰、決定木、ランダムフォレストのいずれも、時間が経つにつれて少しずつ下降していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。すべてのプロットが0.8付近に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の観測データを示しています。
– ×マークはAIによる予測を表していますが、観測日が限られており、十分なデータがありません。
– 不確かさ範囲（灰色の帯）は予測の信頼性を示しており、ここでは非常に狭い範囲で示されています。
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、ランダムフォレスト）の間で微妙な差異はありますが、全般的に似たような傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、詳細な相関分析は難しいですが、予測した各モデルの結果が比較的一様な分布を持っていることが分かります。
6. **直感的印象とビジネスまたは社会への影響**
– 現在の実績データからはWEIスコアが安定しているように見えますが、予測モデルは今後の若干の下降を示唆しています。
– ビジネスにおいては、この下降傾向が続く場合、経済的な余裕が減少する可能性を示し、消費行動に影響を及ぼすかもしれません。
– 社会的には、同様に個人の経済的なゆとりの減少が消費者心理に影響を及ぼす可能性があり、特に全体的な経済動向にも影響を与える可能性があるため、注意が必要です。
このグラフからは、個人の経済的余裕の動向を長期的にモニターし、適切な対策を講じることの重要性が浮かび上がってきます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データはグラフの左側に集中しており、約0.75の範囲にあります。予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。ほとんどのデータが灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は最初の数日にだけ存在し、その後の期間は予測に移行しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測が誤差範囲内にある可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全ての予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は概ね同じ水準で推移しており、予測の一貫性が保たれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフからは、実績データと各予測モデル間に大きなずれは見られず、相関が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 健康状態を示すWEIスコアが安定していることから、短期間での健康リスクは低いと考えられます。
– ビジネス上、安定した状態を維持していることは良好な状態と評価でき、予測が信頼できる場合、計画的な行動が可能になるでしょう。社会的には、特に変動がないことから、天気が健康に与える影響が現時点で安定しているとも解釈できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の1週間には実績（青い点）が示されており、これらの点は0.5から1.0の間でややばらついています。続いて、予測の線が伸びており、線形回帰とランダムフォレスト回帰はしばらく横ばいですが、決定木回帰は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間に実績の点が集中しており、その範囲は比較的狭い範囲に収まっています。予測とは異なる動きを示しており、ランダムフォレスト回帰の初期の上昇は非常に急です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の心理的ストレスのスコアを示し、赤い×は個々の予測値です。緑、黄色、紫の線がそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。グラフの色分けは異なる予測モデルの動向を視覚的に比較するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータが限られているため、予測モデルの精度はあまり高くない可能性があります。ただし、線形回帰とランダムフォレスト回帰は一定の安定したスコアを予測しており、決定木回帰の予測はより変動が激しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の点群は比較的集中的ですが、予測モデルは長期的に一定のスコアを維持あるいは変動する傾向を示しています。実績と予測の間に大きな食い違いがあることから、モデルの改善が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、初期の実績データが少ないため、予測モデルは過度に単純化されている可能性があります。天気が心理的ストレスに与える影響をより正確に捉えるには、さらなるデータ収集とモデルの改良が必要です。社会的には、天気と心理的ストレスの関連を理解し、それに基づいてストレス管理の計画を立てることができれば、個人の幸福度向上に寄与する可能性があります。
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、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察についての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のWEIスコアは、グラフの初期部分で0.6〜0.8の範囲で横ばいに推移しています。
– 線形回帰による予測（紫のライン）は時間の経過とともに急激に低下し、ほぼ直線的な減少を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）は、30日間を通じてほぼ一定であり、緩やかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の点の集まりは比較的安定しており、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**:
– 青い点（実績）は実際のWEIスコアのデータポイントを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、現在の実績の変動範囲を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線はそれぞれ異なるモデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰は減少傾向を予測する一方で、ランダムフォレスト回帰は安定した推移を予測しています。この差異はモデル間の予測方法の違いを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は狭く、短期間に安定しているのに対して、予測モデルによる見解は大きく異なっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの安定した推移に対して、モデル間の予測が異なることから、予測の不確実性が示唆されます。ビジネスへの影響として、予測モデルの選択が重要であり、誤ったモデル選択が意思決定に影響を及ぼす可能性があります。WEIスコアの予測は、計画や戦略構築において不確実な要因を考慮する必要があることを示しています。
全体として、実績データの変動は少ないが、モデルによって予測のばらつきがあるため、正確な予測には慎重なモデル選択が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間に比較的一貫したスコアを示していますが、その後のデータはありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定のスコア0.6を維持しています。
– 線形回帰（緑の線）は徐々に下降し、特に法モデル（紫の線）は急に0まで下がり、そのまま維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法モデルによる予測が急激に0まで下降している部分が目立ちます。
– 初期の実績データの変動範囲は、比較的狭いながら少し上下しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは過去の天気公正性のスコアを示しています。
– モデルの予測（線）は今後の予測値を示し、それぞれの手法によって異なる未来のシナリオを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは初期に集中していますが、モデル予測はそれに基づいて異なるスコアを呈示しています。
– 特に線形回帰と法モデルの予測は、実績より低い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲（不確かさを示す灰色の領域）は、小さいながらもはっきりとした先行データの変動を表しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への洞察**
– 初期の実績データが比較的安定していることから、天気に関する公正性がある程度保たれているように見えます。
– しかし、モデル予測が大きく異なることから、今後の変動や不確実性が懸念されています。
– 線形回帰と法モデルによる急激な低下は、予期されるリスクや不安定さを示唆しており、予防策が必要であることを示しています。
この分析から、関係者は各予測モデルの違いを理解し、適切な計画を立てる必要があります。特に、法モデルの極端な予測に対する適応策が重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は最初の数日間に集中しており、その後のデータは表示されていないため、現時点では明確なトレンドを確認することができません。
– 予測の線（グレー、紫、緑、ピンク）は横ばいで、一定のWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データに関して特に外れ値や急激な変動は見当たりません。データ範囲は比較的狭いです。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績のAIによる実際の測定値を示しています。
– 赤いバツ印をはじめとするカラフルな線は、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示す予測を表しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データは全て横ばいで、各モデルで異なるものの、大きな違いは見られず、ほぼ同一ライン上にあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実際のデータと各予測モデルのデータは時間の経過とともに密接な関係があるように設計されています。ただし、データの範囲が限られているため、詳細な相関分析は難しいです。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 実際のデータが期間の初期にのみ集中していることから、長期的なトレンドや変動を評価する情報が不足しています。
– WEI（Weather Efficiency Index）が気候変動や持続可能性の指標であるならば、予測の横ばいは短期的には安定性を示します。しかし、この期間は30日間と短いため、長期的な分析にはさらなるデータが必要です。
– 社会やビジネスにおいて、安定したWEIスコアは持続可能な取り組みが維持されていることを示す可能性があります。しかし、変動がないため、新しい取り組みや改善の機会がないことを示している可能性も考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は非常に短い期間で推移しており、0.8付近で安定しています。これは横ばいのトレンドを示しています。
– 予測（ライン）は異なる回帰手法に基づいています。ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は一定の0.8で安定した予測を示しています。一方、線形回帰（緑色）と決定木回帰（紫色）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値において特に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**
– 青い点は実績値を示し、観測値がWEIスコアを示しています。
– 赤いバツは予測値です。
– 灰色の領域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**
– 実績値はほとんどの予測手法と整合していますが、特にランダムフォレスト回帰の予測と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測（ランダムフォレスト）の間に高い相関が見られます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間が直感的に感じるであろうことは、データが安定しており、重大な変動がないという安心感です。
– 社会基盤や教育機会に関連するWEIスコアが安定していることは、社会や教育政策がうまく機能していることを示唆している可能性があります。
– ただし、異なる予測手法の結果（特に下降を示すもの）を考慮し、潜在的なリスクや政策変更が必要かどうか検討することが重要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは比較的一定な範囲内にあります。
– 予測線（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）は、期間を通して水平のままで変化がありませんが、決定木回帰を用いた予測は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、決定木回帰の予測では急激な下降が見られ、これは異常な変動と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
– 決定木回帰の予測の急激な変動は、モデルの過剰適合や予測の不安定性を示唆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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は非常に似た予測を示していますが、決定木回帰は大きく異なる予測を示しています。これにより、異なる手法の感度や特性が露呈しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル（主に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は一定の相関を示しているようですが、決定木回帰は実績データと大きく乖離しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 人々が直感的に感じるのは、決定木回帰モデルの予測が現実的でない可能性が高い点です。このことは、データに依存するモデル選択の重要性を示唆しています。
– ビジネスや天気の予測において、特に社会的多様性や自由の保障に関する指標を扱う際には、モデルの検証や調整が必要と言えます。異常な予測が出た際には、モデルの再評価が求められます。
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:
このヒートマップでは、天気カテゴリの総合WEIスコアの変動を1時間ごとに確認できます。主な特徴や洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフは、3日間のトレンドを示しており、7月1日から7月3日にかけてのWEIスコアの変化を示しています。
– 時間帯ごとの変動があり、全体として安定しているか、時間帯ごとに特有のパターンがあるかを視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ある時間帯（例えば16時以降）で色が濃い（暗い）箇所が見られ、これがデータの低スコアを表しています。ここでは、急激なスコアの低下があった可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示し、明るい色が高スコア、暗い色が低スコアを表しています。
– 大部分が青緑色であり、一部が黄色または濃い紫なので、時刻によるスコアの変動が特徴的であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのグラデーションの変化が、特定の時間にのみ顕著な変動があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時刻と日の経過に伴う変動パターンを確認することで、特定の時間帯にスコアが低いことがわかります。
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**:
– 特定の時間に低スコアが集中しているため、その時間帯には天気の悪化や特別な気象条件が発生した可能性があります。これは、屋外イベントの中止や交通に影響を及ぼす場合があるため、十分注意が必要です。
全体的に、ヒートマップからは特定の時間に注意すべき変動が見られるため、対策や予測に活かせる貴重なデータを提供しているといえます。
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:
このヒートマップを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータを示していますが、表示されているのは3日間のみです。この期間では、明確な上昇や下降のトレンドは特定できません。
– 各日の時間帯で異なる色が使用されており、これが天気スコアの変動を示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時のスコアが非常に低いという外れ値が見られます。これは、天気の急激な変化や悪化を意味する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示していると推測されます。緑から黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほど低くなっています。
– 時間帯ごとの傾向を視覚的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日ごとの時間帯にわたるスコアの上昇と下降を比較することで、日々の中での天気パターンの変化を理解できます。
– 時間帯による変動が局所的な天気システムの影響かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯での逸脱は、特定の気象現象に関連する可能性があります。例えば頓挫的な天気変動です。
6. **直感とインサイト**:
– 人間の直感としては、夜間や特定の時間帯における天気の変動が注目されるでしょう。
– より良い意思決定のためには、この情報が有用です。特にイベントの企画や日常業務において重要です。
– ビジネスへの影響としては、午前中は天気が安定し、午後に変動することが予測されるため、計画の調整やリスク管理が求められることがあります。
このグラフからは、気象状況に応じた戦略的な意思決定をサポートするための興味深い洞察が得られます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは3日間のみのデータを示しており、長期的なトレンドを確認するのが難しいです。ただし、時間帯ごとの変動を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02 の夜（20:00 頃）に、比較的低い値（暗い紫色）が現れています。これは異常値または重要な変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の明るさは、社会WEI平均スコアの異なるレベルを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7月1日から3日間の他の時間帯は、比較的高いスコア（青や緑）で推移しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付や時間帯での急激な変動などが観察されますが、全体的には一致したパターンや相関は明確ではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップの変動を見ると、特定の時間帯での活動や行動に影響を与える要因があると考えられます。たとえば、低スコアが表示される時間帯に何らかの障害やイベントが発生している可能性があります。
– これらの変動が気候や外的要因と関連している場合、社会的行動やビジネス活動に影響を与える可能性があります。また、急激な変動は、予報モデルの改善や組織の計画における重要性を示唆しているかもしれません。
全体的に、各時間帯のスコアの色調変化を通じて、何らかの周期性やイベントが存在する可能性を検討していくことが必要です。
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:
このヒートマップは、WEI（Weather-Environment-Index）項目同士の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる主な洞察を説明します。
1. **相関のトレンド**:
– 赤い色が濃いほど相関が高く、青い色が濃いほど相関が低い、あるいは負の相関を示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と強い正の相関が見られ、特に「社会WEI平均」と非常に高い相関を示しています（0.96）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強い負の相関や非常に相関の低い項目は見られず、全体として正の相関が多い構造になっています。これは各項目が互いに強く関連している可能性を示唆しています。
3. **各プロットの意味**:
– 数字が大きいほど強い相関を示し、1に近い場合は完全な正相関を意味します。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.93の相関で、非常に高い関連性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各WEIの平均は個々のWEI要素とある程度の相関がありますが、特に「健康状態」との相関が他の要素に比べてやや低いのが特徴です。
5. **相関関係の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」負の相関が少し見られる（-0.07）が、他のほとんどの項目は正の関連が見え、協調性や相互関連性の高さを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 強い相関が見られる項目に基づき、政府や企業が施策を講じる際にはこれらの関連性を考慮して総合的なアプローチを取ることが望ましいと思われます。
– 「健康状態」や「経済的余裕」のような個人レベルの要素が他の社会WEI項目と影響を及ぼし合っていることから、個別の施策ではなく広範的な政策の重要性が伺えます。
これらの洞察を活用して、将来的な政策立案やマネジメント戦略の改善に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は特定の期間（30日間）のWEIスコアの分布を示しており、時間に沿ったトレンドは直接示されていません。しかし、同じカテゴリ内での比較を通じて、相対的な位置を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」などが目立ちます。これは、他の観測値から大きく外れたデータポイントを示しており、特殊な気象条件や社会的な要因が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、中央値、四分位範囲（25%から75%のデータ）、最低値、最高値、および外れ値を示しています。箱の幅が広いほど、データのばらつきが大きいことを意味します。
– 色の違いは各カテゴリに対応しており、カテゴリごとの相対的な比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリ間で、社会的要因と個人的要因の間に関連性があるかを比較することができます。特に「社会WEI（持続可能性と自治生）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は外れ値が多いことで関連性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの分布を比較することで、スコアのばらつきが最も小さいもの（「社会WEI（生態系整・好循環）」）と、ばらつきが大きいもの（「個人WEI（心理的ストレス）」）を確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天気や社会的要因が個人の心理的ストレスや自治性にどのような影響を与えるかについて、興味深い見方を提供します。特に、特定のWEIタイプが社会や個人にどのように影響を与えているか、毎日の生活や政策決定において考慮すべき可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、天候や社会的要因に基づいたリスク管理やマーケティング戦略の策定に役立つかもしれません。
この分析は、天気や社会の動向を把握し、未来の行動計画や政策形成に insights を提供することを目的としています。
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、天気に関するデータを主成分分析（PCA）を用いて表示したものですね。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確なトレンドは見られません。点は特定の方向に偏ることなく、均等に散らばっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値の可能性があるデータ点が見られます。特に第1主成分で0.20に近い値を持つ点は他の点群から離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、元の天候関連データセットの異なる観測を主成分空間内で表しており、第1主成分と第2主成分による分布を示しています。
– 第1主成分が52%の分散を、第2主成分が28%の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各点は30日間の異なる日のデータを示していると考えられ、時系列の関係は直感的には捉えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 二つの主成分間に明確な相関は見られないようです。データは広く分布しており、強い関連性というよりは多様性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– この分析は、天気に関連する複数の変数の相対的な寄与度を理解するのに有用です。具体的な要因（例：温度、湿度、風速など）が何であるかによって、この視覚化は業務や研究において、特定の傾向を素早く把握するために利用できるでしょう。
– 異常値を示す点があるため、これは特異な気象条件や観測エラーの可能性を示唆しており、詳細な分析が必要になります。
– 気温や降水量の極端な変化が予測される場合、その情報は農業や防災、エネルギー管理など多くの分野における意思決定に影響を与えます。
このグラフの直感的な理解により、気象データの背後にある複雑な相関関係を視覚的に整理し、ポテンシャルの高い要因を特定する手助けとなります。
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。