📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 0.7125から0.81までのスコア範囲を観察。期間中にスコアはわずか上昇する傾向が見られるが、16時頃にスコアが急降下する日もある。
– **個人WEI平均**: 初期は0.675から始まり、最大で0.775に達するが、16時のタイミングでしばしば減少している。
– **社会WEI平均**: 0.75から始まり、0.8525と高くなったが、中間日に一時的に下がる傾向あり。
– これらのスコアにより、全体的に小さな変動を含む横ばいに近い動きが見て取れますが、一部時間での低下が注目ポイント（特に午後遅く）。
#### 異常値
– 提供されたデータには異常値は検出されていません。ただ、夕方のスコア低下が周期的に見られるため、その時間帯に特有の要因が存在する可能性があります（例: 日中の疲労やストレスの蓄積）。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: 全期間でのスコアの動きを見ると、特定の長期的上昇もしくは下降トレンドは明確ではない。一般的に安定しているが、夕方の下降が定期的で、それを軽減する施策の検討が求められます。
– **季節的パターン**: 約3日にわたる短期間のサイクルで変動が見られるため、これが自然なサイクルか外的要因に起因するかの確認も必要。
– **残差**: 予測不可能な変動としては、個々の予測不能なイベントによる影響（突発的な天候変動など）が考えられます。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップにより、以下の強い関連性が推測されます:
– **個人経済**と**社会基盤**: 経済的安定が社会インフラ整備と密接に関わっている可能性があります。
– **個人ストレス**と**個人健康**: ストレスの増減が健康と直結し、これが総合WEIの主要な変動要因となる可能性。
– **社会公平性**と**社会多様性**: 公平性の高い社会が多様性を支持し、それが社会WEIにも影響。
#### データ分布
– **箱ひげ図の分析**によると、データの中央値に大きな変動は見られず、全体のばらつきも大きくないが、若干の外れ値が特定時間帯（主に夕方）で見られ、その背景には日常のリズムやイベントが影響したと考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が52%の寄与率を持ち、PC2が28%を担っていることから、2つの構成要素で80%のデータ変動を説明可能。
– PC1は、個別および社会全体にわたる経済、インフラ、健康に関連が高い要素を捉えていると考えられます。
– PC2は、自律性やストレスなどの個人レベルの要素を反映している可能性があります。
この分析により、特定のタイムポイント（特に夕方）での変動が大きいことが課題として浮上しました。また、経済的および社会的なサポートを強化し、個々のストレス管理に取り組むことが、全体的なWEI改善に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、右側の過去のデータから左に進むにつれて徐々に下降しています。しかし、全体の手がかりは少なく、限られたデータ点に基づくものであり、一般的なトレンドは明示的には見えにくいです。
– 予測データの線（緑、青、紫）は、異なるアルゴリズムを用いていますが、全体としては実績データの下降傾向を参考にしているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値は見られませんが、予測には大きな変化（特にランダムフォレスト回帰によるもの）があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、過去の観測値を表します。
– 赤い「×」は、現在の予測値を示しています。
– 緑色の点は、前年度のデータを示しており、比較するための基準を提供しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示しています。
– 線（緑、青、紫）はそれぞれ異なる予測アルゴリズムの傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と前年度のデータはほぼ同一の位置にあるため、過去のトレンドを同様に追跡しようとしています。
– 予測データは実績の傾向を考慮しつつ、それぞれの方法論による違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点での実績データと前年度データの相関性は高く、予測値はこれらを考慮に入れた傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間が感じる直感として、現在のデータが下降しているため、慎重な管理が必要と感じるかもしれません。
– ビジネスでは、下降傾向に対する対策を考慮する必要があるかもしれません。
– 社会的には、今後の気象条件が厳しくなる可能性があると解釈されるかもしれません。
これらの視点から、このグラフは未来の計画に影響を与える指標として位置づけられるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには、データが評価された2つの異なる期間があります。初期の評価期間（2025年7月）は高いWEIスコアで始まり、少しのばらつきがありますが、全体的なスコアが高い状態を維持しています。その後の評価期間（2026年6月）は、スコアが若干低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値や急激な変動は特に見られませんが、初期期間と最終期間の間に評価の間隔が空いていることが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データ、緑色の点は前年データを示しています。紫とピンクの線は異なる予測アルゴリズムの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同一期間で評価されており、それぞれが異なる予測結果を示していますが、大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 配置されたデータから強い相関は特に見受けられませんが、全体的に初期期間と最終期間でスコアのトレンドがやや異なる可能性があります。
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**:
– 初期期間と最終期間でのデータのばらつきは、季節変動や天候の影響を示唆しているかもしれません。予測アルゴリズムが一貫していない場合、改善の余地があるかもしれません。
– 気候関連ビジネスでは、季節ごとの需要変動を予測し、適切に対応するための基礎情報として活用できるでしょう。
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:
グラフを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の「実績AI」(青いプロット)は0.8近辺で安定していますが、最初の「予測（ランダムフォレスト回帰）」(紫色のライン)は急激に低下しています。その後のデータは遠く離れており、直接のトレンドを判断するのは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データの中で特に「ランダムフォレスト回帰」は異常に低い結果を示しており、全体の傾向と大きく異なるため、外れ値として分析する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績AI」(青)は実際の観測データを示しており、高スコアを維持。
– 「予測AI」(赤の×)のポイントは提供されていませんが、予測データの一部となる可能性があります。
– 前年とされる「比較AI」(緑)は後半に見られ、一定の高さで保たれています。
– 「予測の下限かさ範囲」(灰色)は不明瞭。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」などのモデルはさまざまな予測方法を試みていますが、特に「ランダムフォレスト回帰」が異常です。これにより、予測に使用したモデルの精度やその選択の適切性が議論されるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータポイントが非常に密集し、その後分散されていることから、時期や方法によってスコアの予測がバラついたことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定した高スコアは、天候に関する予測モデルが一定の成功を収めたことを示唆しますが、後半の大きな変動や異常低値から、モデルの見直しやデータの再評価が必要とされることが分かります。これが社会やビジネスに与えるインパクトとして、天候に関連する産業や活動計画のリスク管理が考えられます。各手法の正確性と一貫性を確認し、改善することで、予測の信頼性を向上させる必要があります。
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:
このグラフに関して、以下のポイントについて分析しました。
1. **トレンド**:
– グラフは非常に限られたデータ範囲を示しており、明確な長期トレンドは観察されていません。
– 2025年7月から予測値は徐々に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はありませんが、予測値の下落が見られます。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績値を示しており、これが基準となります。
– 緑と紫の異なる線や点は、モデルによる予測で、やや異なる予測を提供しています。
– 灰色の誤差範囲が過去と比較して示され、予測の不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測値が揃って実績値よりも低下していることから、経済的余裕の低下が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の相関関係は明確に示されていませんが、共に最初は同様のスコアを示していた後、予測が下降しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 経済的余裕（WEI）が予測上減少することは、個人の消費や投資にネガティブな影響を与える可能性があります。
– 消費者の購買意欲が低下すると仮定され、経済全体にも影響が及ぶかもしれません。このため、早期に対策を講じることが必要です。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が今後複数の予測に基づき減少する可能性が高いことを示唆しており、それに伴う経済的影響を考慮する必要があります。
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:
グラフの分析を基に、以下の洞察をお伝えします：
1. **トレンド**:
– データの初期には、実績（青のプロット）は約0.8から始まり、急激に上昇し、1.0まで達しています。
– その後、データの間に予測 (赤い×) は存在せず、最終期に再びデータが現れていますが、プロットされているデータはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの最初の期間で急激な上昇があります。ただし、全体としてプロット自体が少なく、通常の変動範囲は観察できません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青、予測は赤の×で示されています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、0.8から始まり再度0.8付近まで戻っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在しますが、これらのデータ間の明確な関係性や相違点については表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のため相関を確認するのは難しいですが、線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測が、実績データの急激な上昇に追随しようとしているように見えます。
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**:
– 初期データのギャップや急激な上昇は特定のイベントや環境の変化を示唆しているかもしれません。
– データの一部は健康状態の予測を目的としているため、急激な変動は健康リスクまたは改善の可能性を示唆していると考えられます。
– ビジネスにおいては、この劇的な変動が原因に応じて、予防措置や何らかの改善策を講じる必要があるかもしれません。
このように、データが少ないため慎重に解釈する必要がありますが、健康状態の改善や変動要因を特定するためにはより詳細な分析が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側（初期）のデータポイントは、主に実績値（青い円）を示しており、比較的高いWEIスコアを保っています。
– WEIスコアは全般的に横ばいで安定しているようです。ただし、予測値は異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現時点では明らかな外れ値や急激な変動は見られません。
– グラフの右側では予測値が時間とともに示されており、前年度比（緑の丸）と新しい予測（赤×）が異なる時点でのデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い円は実績AIによる実際のデータを示しています。
– 赤い×は予測AIのデータを示し、様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
– 緑の丸は前年のデータを示し、WEIスコアの長期的な変動を考慮すると有益です。
– ピンク、青、紫のラインは異なる回帰モデルによる予測を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の予測モデルが提供されており、それぞれ異なる方法で将来のWEIスコアを評価しています。
– 実績データと予測データを比較することで、予測の正確性やトレンドを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データが高い値を維持しており、それに相対して予測値が幅広い範囲を取ることから、予測の信頼性は活用するモデルに依存しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響:**
– 高いWEIスコアが持続する場合、人々の心理的ストレスレベルは安定して良好であると解釈できます。
– 異なる予測モデルを用いることで、特定のイベントや期間に対するストレスの影響を予測し、対策を講じる際に有用です。
– ビジネスでは、従業員のストレス管理や効率性向上のためのデータとして活用可能です。また、社会的には心理的健康のトレンドを把握し、必要な支援や介入を行う材料となります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **初期の急激な下降**: 最初の数ヶ月で、実績（実績AI）が急激に下降しています。これは何らかの重要な出来事や条件の変化を示している可能性があります。
– **後半の上昇**: その後、スコアは再び上昇傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の急激な下降が外れ値として目立っています。それ以降は比較的安定した動きです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点で示されており、これが過去の実績を反映しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い x で示され、将来の動向を示す予測値です。
– **前年（比較AI）**: 緑色の点で示され、前年のデータと比較するのに役立ちます。
– **予測の下限かさ範囲**: 灰色が予測の許容範囲を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と過去の比較データが初期時点で一致しているが、急激に下がっています。
– 予測データは徐々に上昇していますが、前年の実績を下回ることもあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の急激な下降とその後の予測の上昇データには相関は見られませんが、予測AIはこれに追随して増加する傾向があります。
### 6. 直感的な感じとビジネス・社会への影響
– **直感的な感じ**: 最初の急激な変動は何らかのショックや環境の変化を示唆しており、後半は通常の回復プロセスを示すと考えられます。
– **ビジネス・社会への影響**: 初期の下降は業績や状況に対する信頼感を損なう可能性がありますが、後半の改善は再び信頼を回復させる機会を提供します。特に天気に関連するカテゴリであるため、気候変動や時期的な気象条件が影響している可能性があります。
これらを踏まえて、変動の原因を探ることが重要です。特にこのカテゴリのWEI（自由度と自治）スコアが何に基づいているのかを明確に理解することが必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期には急激な下降トレンドが見られ、その後はスコアが0付近で横ばいとなっています。
– 直近の予測(緑色のプロット)では、再び上昇の兆しが見られますが、今後の動向は不明です。
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、システムや評価基準の変更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**
– 青いプロットは実績データを表しており、初期数値は高いが急激に低下しています。
– 緑色のプロットは比較AIのデータを示し、最近のスコアは比較的高いです。
– その他の色（紫、ピンク、灰色の線）は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルでの予測（紫、ピンクの線）は、実績データの後に続く形で示されていますが、予測の幅にばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、急激な下落の後は、緑のプロットが比較的良好なスコアを示しているため、異なる評価基準やデータに基づく可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 初期の急激なスコア低下は、システム変更や社会的な出来事による影響を反映しているかもしれません。
– その後の横ばい期間から、安定期に入った可能性がありますが、上昇傾向の兆しもあるため今後の展望が期待されます。
– 予測データによる将来のスコア改善が示唆されており、政策の見直しや改善を行う糸口になる可能性があります。
### 提案
– 急激な変動の原因を特定し、改善策を検討することが重要です。
– 予測の不確実性を解消するために、更に多くのデータやモデルの改良が求められます。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月頃）では、実績値（青い点）は一定の範囲で安定しているように見えます。
– その後、（2026年4月以降）予測値（赤いバツ印）は急上昇していることが示されています。この上昇の背後には、持続可能性もしくは自治性に関するポジティブな変化があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現段階では、特に急激な外れ値や変動はありませんが、予測値の急激な上昇は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は「実績AI」のデータポイント、赤いバツは「予測AI」を表しています。
– 緑の点は「前年の比較AI」を示しており、緑の点が現れた期間の持続可能性スコアが前年と比較しても高いことを示唆しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、予測の幅がかなり広いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など予測手法に基づく線が引かれており、全体として予測が上昇することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績と予測の間には強い相関が見られ、これは気候やその他の外部要因が変化している影響かもしれません。
6. **直感的な洞察**:
– 社会WEIスコアが大きく上昇するという予測は、気候変動対策や再生可能エネルギーの利用が進展していることを示唆しているかもしれません。このようなポジティブなトレンドは、企業や自治体がサステナビリティへの投資を続けることを後押しする可能性があります。
これらの要素を考慮すると、社会やビジネスにおいて環境や持続可能性に対する取り組みが適切に行われているかどうかの指標として、このデータは重要な役割を果たす可能性が高いです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は非常に安定しており、ほぼ水平に近い。初期のスコアは高く、その後も約0.8で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は急激な下降トレンドを示しており、大きく予測が逸れていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰による予測は急激な下降を示し、予測の中で明らかに異常な変動があります。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）と比較して、外れた予測に見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは、システムが安定して機能していることを示唆しています。
– 比較AI（緑）は時期が異なるが、高いスコアを示しています。これにより、別の時期における社会基盤がしっかりしていることがわかります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を評価するために重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測手法のデータは、予測精度の比較に役立ちます。特に、実績データに近い予測モデルが有効と判断されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰モデル（青緑）と決定木回帰モデル（ピンク）は、実績データに比較的近い推移を示しており、信頼性があります。
6. **直感と社会的影響**
– 人間の直感として、実績データの安定性は安心感を与えます。急激な変動が少なく、予測の信頼性が高いことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰のような予測の異常な変動は、モデルの改良が必要であることを示しており、予測の見直しが求められるかもしれません。
– 社会基盤の安定性は、教育機会やインフラの信頼性に関係し、政策決定者にとって重要な指標となります。このため、データに基づくモデルの精度向上が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青い実績）は、一定のスコアで安定している。
– その後、急激な下降が見られる（紫のランダムフォレスト回帰予測ライン）。
– 360日間の終わりにはデータが再び上昇して安定している（緑の前年度比較）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数ヶ月には顕著なトレンドや外れ値は見られないが、2025年後半に急激なスコアの低下が目立つ。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、初期には安定している。
– 赤いバツ印で示される春の予測AIは、初期には関与していないように見える。
– 緑の点は前年の比較を示し、その予測範囲が狭い中でも一定のスコアで安定している。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（青と水色）は、異なる予測方法を提供している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測、および前年比較の間に明確な関連がある。
– 実績とランダムフォレスト予測の間には初期に信頼を損ねる点があり、その後の予測と実績のギャップが顕著。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 途中でスコアが急落し、その後に再び上昇する非対称なパターンが見られる。
– ランダムフォレスト予測が大きく下振れし、その他の予測よりも保守的な見積りである。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天気に関連する社会的要素が大きく変動している可能性があり、それは社会的、環境的要因によるものかもしれない。
– ビジネスや社会全体として、初期に急激なスコア低下があったが、改善の動きが見られる。持続可能性や多様性の向上を示唆しているかもしれない。
このグラフは、特に急激な変動があるため、関連する政策決定者にとって重要な解析が必要です。予測手法の精度向上も検討事項です。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、特定の期間（360日間）の一部を示しており、トレンド全体は見えません。記載されている日は3日間だけであり、短期間のデータです。この期間内では特定の上昇や下降のトレンドは判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の違いから見ると、一部の日付と時間帯が他と比べて著しく異なる濃淡を示しています。具体的には、7月2日の16時台の明るい色（高スコア）と、7月3日の16時台の暗い色（低スコア）が目立ちます。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEIスコアを示しており、色のスケールバーからわかるように、黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 提供された範囲では、時間帯におけるスコアの変動を分析できます。一日の中で、特定の時間帯にスコアが高くなるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、各時間帯におけるスコアの変動が日々異なり、特定の時間帯でスコアが一貫して高いあるいは低いという情報は限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見た瞬間に気づくのは、日にちの間でスコアにかなりのバラツキがあることです。これは天候やその他の外的要因による影響を示している可能性があります。ビジネス面では、特定の日付や時間帯における活動が、天候により大きく変動する可能性を念頭に置くことが重要です。
全体として、長期間のデータがあると、より多くのトレンドや相関関係を明らかにできるでしょう。データの特定のピークやトラフを分析し、何がその変動をもたらすのかを理解することが、ビジネスや予測に役立ちます。
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:
Certainly! Let’s analyze the heatmap provided:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見ると、色の変化が周期的に発生していることが分かります。この期間内で、日ごとに変化があり、特に異なる日中時間帯で色の変化が見られます。
– 時間帯によって異なる変動がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば19時）の色が濃い紫で、他の時間帯と大きく異なることが目立ちます。これは急激なスコアの変化がこの時間帯で起こっていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはスコアの高さを示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを意味しており、これが時間や日ごとにどのように変動するかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 異なる日付と時間によるスコアの変動に関連性があります。特定の日や時間に共通のパターンが見受けられるかを考察することが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経つにつれて、スコアが黄色から紫に変化している部分もあり、これは時間経過による特定のパターンが存在する可能性を示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間は、時間帯により天気やその他の外部要因が変動し、これが個人のスコアに影響していると直感的に感じるでしょう。例えば、夕方の時間帯にスコアが低いのは疲れやすさや他の要因によるのかもしれません。
– ビジネスや社会的には、このようなスコアの変動は、特定の時間帯における生産性の変化や体調管理の必要性に関連している可能性があります。予測やスケジュール管理のためにこれを活用することができるでしょう。
このような分析を通して、時間帯ごとのスコアのばらつきとその背後にある要因を理解することで、より効果的な対策を講じることが可能となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは3日間のデータしか示しておらず、明確な長期トレンドを観察するのは難しいです。しかし、異なる色の分散は日によって変動があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最も明るい黄色の領域（2025-07-02の8時）は、他よりも数値が高いことを示しています。一方、濃い紫色（2025-07-03の16時）は低い値を示しており、これらが外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは平均WEIスコアの程度を示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯におけるスコアの変動が確認できますが、特定のパターンや周期性は3日間のデータからは判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの範囲が3日間と短いため、相関関係は視覚的には明確ではありません。しかし、その日の時間帯により数値がかなり異なるのが観察できます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップから、日本や特定の都市の天候がそれぞれの時間帯に大きく変動している可能性が示唆されます。ビジネスにおいては、特定の時間に高いスコアを示す日付の天候が経済活動に追い風になる可能性が考えられます。一方、スコアが低い時間帯は、気象条件の悪化が経済活動や社会的活動に影響を及ぼす可能性があります。特に急激な変動がある日は、サービスや商品提供における注意が必要です。
このヒートマップを基に、さらに詳細な分析をするためには、より長期間のデータや他の変数との関連性を探ることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは特定の時系列データではなく、異なるWEI（Weather Environmental Index）の項目間の相関関係を示しています。したがって、トレンドというよりも、各項目の相関性に焦点を当てるべきです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は相関ヒートマップにおいては直接表現されませんが、一部の組み合わせで非常に高い相関（赤色が濃い部分）や低い相関（青色が濃い部分）は目立つかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さ：高い相関を示しているほど赤色が濃く、相関が低いほど青色が濃くなります。
– ダイアゴナル（対角線）：項目自身の相関は常に1.0（完全相関）を示し、赤色で表示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の項目があり、それぞれの相関関係が示されています。例えば、総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均の間で高い相関が見られます（赤色濃い部分）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関：総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）、個人WEI平均と個人WEI（健康状態）などがあります。
– 低い相関：社会WEI（公平性・公正さ）と他のいくつかの項目には相対的に低い相関が見られます。
6. **このグラフから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**
– 総合的な幸福度や環境に関する項目（共生、多様性など）は、個人や社会の他のWEI項目と強い関連があることから、それらの改善が個人や社会全体の幸福度向上に寄与する可能性が示唆されます。
– 教育や公正さに関連する項目は、比較的分離しているため、これらの改善は他の直接的な効果を持たず、独立した政策が必要かもしれません。
### まとめ
この相関ヒートマップは、各種のWEI項目間の関係性を可視化しており、相関度が高い部分に焦点を当てて効果的な政策立案が可能です。特に、個人と社会の幸福度に関する項目が互いに関連するため、包括的なアプローチが有効と考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアに関して、グラフ全体は大きな上昇や下降の傾向は示していませんが、異なるカテゴリ間でのスコアの変動が見られます。
2. **外れ値】
– 「社会WEI (持続可能性と自治性)」や「社会WEI (公正性・公平性・公共性)」において、外れ値が顕著です。これにより、これらのカテゴリが他と比べて不安定な特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプの分布を示しています。箱の長さが長いほど、データの分散が大きいことを示します。
– 中央の線は中央値、箱の上下の端は第1四分位数と第3四分位数を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアはテーマ別に分類されており、個人と社会のカテゴリに分かれていますが、時系列的な一貫したパターンが見えるわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (心地良さ)」と「個人WEI (自由度と自治)」は比較的安定しており、他のプロットに比べて変動が少ないことが示されています。
6. **直感的な洞察**
– 一部のWEIスコアが外れ値を持ち、または分散が大きいことから、これらの要素は特定の気象条件に大きな影響を受けやすい可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、気象変動が心理的なストレスや持続可能性に影響する可能性があるため、これを踏まえた計画が必要です。特に不安定なスコアを示す要因については、調整や介入の余地があるかもしれません。
### 結論
全体として、異なるWEIタイプ間の分布の違いや、特定のタイプにおける変動の大きさが目立ちます。これにより、特定の気象イベントや条件が特定の社会的および個人的な領域に及ぼす影響を理解するのに役立ちます。
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:
この天気に関する主成分分析（PCA）のグラフから得られる洞察について解説します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析のグラフでは、時間的なトレンドを直接示すことはないですが、データのばらつきや軸に沿った分布を見ることで、天気データの分散を視覚的に確認できます。このグラフでは、データが第1主成分に沿って広がっているので、この方向により大きな変動が観察されたことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上で特別に目立った外れ値は見当たりませんが、中央付近に対し第1主成分の正方向、そしてやや上方に位置するデータポイントが他と比べて目立ちます。これが特定の異常な気象条件を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– PCAではデータのばらつきを示すベクトルが描かれることはありますが、このグラフではデータポイントがそのまま視覚化されています。各ポイントはおそらく360日間の気象データの異なる日や条件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**:
– 関係性は主成分軸に沿った方向性で示されます。第1主成分に対する強い変動（寄与率0.52）はおそらく影響の大きい気象要素を表しています。第2主成分でもやや分散が見られますが、主要な影響は無いようです。
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ないため、異なる独立した要素がそれぞれの主成分を支配している可能性があります。
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**:
– 観測された第1主成分の大きな変動は特定の気象条件が支配的であることを示唆し、それがどのような気象要因であるかを特定することが重要となります。これにより、将来的な天気予測や災害対策に役立てることができるでしょう。
– 社会やビジネスへの影響も考慮すると、データに基づくより精度の高い気象予測は様々な業界における計画策定に重要な役割を果たしそうです。特に農業や観光業など、天候に左右される業界には大きな影響を及ぼすでしょう。
この分析からは、気象データの主な変動要因を理解することが今後の利点を生むかもしれません。
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。
