📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、30日間の短期間で若干の変動が見られ、特に2025年7月1日から7月3日にかけて幾つかの顕著な変動があります。例えば、7月1日夕方のスコアは比較的高く（0.78875）、7月3日午後には低下しています（0.6875）。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**もこの期間内で見られるように、同様の時間的変動パターンが確認できるが、個々の項目とデータポイントの影響が強いと思われます。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータセットには異常値は報告されていませんが、時系列でのWEIの変動はあるため、異常値への注意は継続的に必要です。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データの期間が短いため、明確な季節性は特定できませんが、**短期的なトレンド**として、7月2日までに増加し、その後減少する傾向が見られます。これは一時的なイベントやニュースの影響を示唆している可能性があり、さらなるデータ収集が必要です。
#### 4. 項目間の相関
– スコア間の相関分析から、**個人の経済的余裕**と**健康状態**、そして**社会の公平性と持続可能性**は比較的強い正の相関関係にあります。これは、より良い経済環境が健康とストレスのバランス、社会の公正感に寄与している可能性を示しています。
#### 5. データ分布（箱ひげ図分析）
– 各スコアの分布は比較的狭く、特に異常な外れ値は検出されていません。中央値は全体的に0.75付近で維持されているため、個々の要素が調和的に寄与していることがわかります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（52%）**と**PC2（28%）**が主要な変動要因です。PC1は大部分でWEIスコア全体に影響を及ぼし得る「経済的・健康的な余裕」を示唆し、PC2では「社会的公平性と自由度」の管理が有意に影響を及ぼすことを示しています。
### 総合的な考察
この分析より、WEIスコアの変動は個々の生活の質（特に経済的・健康的要因）と密接に関連していると考えられます。同時に、社会的なサポートや公平性もWEIスコアに影響を与えています。今後の対策として、より長期的かつ多様な時期のデータを収集し続け、WEIの根本的な変動要因を詳しく探ることが重要です。また、社会情勢やイベントによる一時的なスコア変動の特定も重要な課題です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、約0.8の範囲で一定しています。
– 予測線は3本ありますが、全体として下向きのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現行データには極端な外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績（実績AI）を表しています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測がそれぞれ異なる挙動を見せていますが、特に決定木予測は顕著な下降トレンドです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによって傾向が異なり、それぞれの予測に対して実績データの動きが少しずつ異なっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現実のデータと予測の分布には乖離がありますが、予測モデルごとの相関は視覚的には確認しにくい状態です。
6. **直感的な洞察と社会的・ビジネスへの影響**:
– 現在の安定した状態に対して、未来の予測が下降傾向を示しているため、天気に関連する事業や活動に影響が出る可能性があります。
– 特に、天気が重要な影響を与える業界（例えば農業やイベント）では、この予測を考慮した対策や準備が求められるかもしれません。
– 予測の不確かさを考慮して、多様なシナリオに対応する必要があります。
このように、データは現状と近未来の不確かさを示唆し、これからの対策を立てるための重要な資料となるでしょう。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、比較的安定しているように見えます。特に大きな上昇や下降は見られません。
– 線形回帰（紫の線）は緩やかな上昇傾向を示しており、天気関連のWEIスコアが時間とともにわずかに改善している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一定の傾向を示しており、変動が小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされたデータポイントは密集しており、明確な外れ値は見当たりません。全体的に安定したパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」は予測値ですが、この期間において予測は直接示されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、将来的なWEIスコアのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰はともに上昇傾向を示しますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。これにより、モデルによって将来のスコア予測の傾向が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は非常に集中しており、スコアのばらつきが小さいです。予測不確かさの範囲も狭いことから、安定した結果を期待できる状況です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、過去の実績は非常に安定しており、予測モデルによる将来的な改善傾向を信頼できるように感じられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、天気に関連する要因が予測できるなら、それに応じた調整や対策を講じることで、持続的なパフォーマンスの改善が期待できるかもしれません。
このような安定性は予測の信頼性を高め、より効果的な計画や意思決定が可能になるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、最初の数日間は0.7〜0.8の範囲で安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測ラインは共に下落傾向を示しています。特に線形回帰は評価日が進むと急激に下降しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一定で、トレンドがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には外れ値は見当たりません。全ての値が安定した範囲内に収まっています。
– 線形回帰予測が約7月19日以降に急激に下落しているのが目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– **青色の点**: 実際のデータポイントを示しています。初期の評価日で安定しています。
– **赤いX**: 予測値ですが、実際にはプロットされていないように見えます。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示している可能性がありますが、実績データ範囲とほぼ一致しています。
– **予測のライン**: 線形回帰は下落、法定木回帰も下落、ランダムフォレスト回帰は一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが安定しているのに対し、予測手法によって将来のトレンドの予測が大きく異なることが注目されるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データは安定していますが、特定の予測手法（特に線形回帰）の予測は実データのトレンドと合っていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーは、実績データが示す安定性を見て安心するかもしれませんが、予測の中では特に線形回帰が大きく下落しているため、この傾向が続くならば注意が必要です。
– 予測の変動が重要な意思決定に影響を与える可能性があります。特に、予算策定やリソース管理の際には、異なる予測モデルを考慮して柔軟に対応する準備が重要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータは、期間の初めに位置し、横ばいに見えます。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、全体としてWEIスコアが徐々に下降しているトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らか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**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、xAI/3σです。
– 予測は主に線の形で示され、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）によって微妙に異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰が最も緩やかな下降を示し、線形回帰が最も急な下降を示しています。決定木回帰はその中間です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測との間に明確な相関関係は見受けられないが、予測は全体的に実績データを下回る傾向があります。
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スコアの下降トレンドは、個人の経済的余裕が低下していることを示唆している可能性があります。これが続くと、消費活動の減少や景気の悪化が懸念されるかもしれません。
– 予測の不確かさが存在するものの、全体的に慎重な経済運営が求められる状況です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、最初の数日間にわたってのみ表示されています。これらは限定された期間でほぼ同じ範囲を維持しており、目立った上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 予測データ（紫色の線）は、期間を通じて一定で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。一方で、予測データ内にも大き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、実績の健康状態スコアを示しており、一貫しています。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる手法による予測を示すものです。これらの予測は、実績データを基にした今後の健康状態スコアの推測を行っています。
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が交差することはなく、予測は均一に進行しています。モデル間の予測結果が異ならないことから、実績データに一致する形で一定としているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データとの間で特定の相関関係は見出だせませんが、限られた実績データから予測が行われているため、データが更新されれば関係性が見えてくる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、実績データが増えるにつれより正確な予測が可能になることを示唆しています。期間が短いため現時点での予測は簡易的ですが、時間とともに精度が向上することが予期されます。
– ビジネスや社会的に考慮すると、健康状態の定期的なモニタリングにより、早期の介入や予防策がより適切に施行できる可能性があります。これにより、個々の健康管理が行いやすくなり、さらに全体的な健康状態の改善につながることが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のWEIスコアは比較的安定しており、多くが0.6から0.8の範囲に集中しています。これは、心理的ストレスがこの期間においてほぼ一定であったことを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰予測は最初に急上昇し、その後1.0で安定しています。法定木回帰と線形回帰予測はそれぞれ異なる安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータには明らかな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、予測モデルのランダムフォレスト回帰における急激な上昇が目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点: 実際の測定値。
– 線: 異なる予測モデル（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測。
– 灰色の帯: 予測の不確かさの範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータは初期にしか存在しないため、予測モデルとの直接的な比較は困難です。しかし、異なるモデルが異なる予測パターンを示しているのが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測の不確かさの範囲は一致しており、相関性が高いことを示唆しています。
– モデルごとの予測値の違いは、それぞれのモデルの特性を反映しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 視覚的には、実績と予測がほぼ一致していることから、心理的ストレスの安定性を感じます。
– ビジネスや社会においては、ストレスマネジメントや予測の正確性が関心事となりうるでしょう。ランダムフォレストの急上昇は注意が必要です。予測が正確であるならば、未来の潜在的なストレス増加を示唆している可能性があり、適切な対策が必要です。
このグラフからは、各予測モデルの特徴を考慮しつつ、ストレスレベルの安定性や潜在的な変化の兆候を洞察する重要性が感じられます。
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:
このグラフは「天気カテゴリ 個人WEI（自由度と自治）」のスコア推移を示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青色）は、一定の範囲内（0.6から0.8の間）で横ばい状態を示しています。
– 予測データについて、線形回帰（薄紫）は徐々に減少し、法定木回帰（紫）は急激に下降しています。一方、ランダムフォレスト回帰（赤紫）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには明らかな外れ値や急激な変動は見られません。
– 法定木回帰予測が最初の数日間で急激に下落する傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の実績データは現在のWEIスコアの状況を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、各予測手法の信頼区間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:**
– ランダムフォレスト回帰が実績データの範囲に近い予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 現在観測されているデータは、安定しているように見えますが、各予測方法が異なる傾向を示しており、多様な予測アプローチが必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 現在の実績データの安定性は、ビジネスや社会に安心感を与える一方、法定木回帰の予測が大きな変動の可能性を示唆しており、予測不確実性によるリスクマネジメントが必要かもしれません。ランダムフォレスト回帰の予測が安定しているため、比較的信頼できる予測として活用できるでしょう。
この情報を基に、今後の計画や戦略に反映させるとよいでしょう。
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**:
– 実績データ（青色の点）は初期の数日間に集中し、大部分が高いWEIスコアを示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測（上下の水平線）は比較的一定を示していますが、決定木回帰は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中で、大きなばらつきは見られません。
– 決定木回帰の予測は急激に低下し、これは異常な変動を示します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、予測範囲はグレーのエリア内にあります。
– 予測AIの判定は赤いバツ印で示されていますが、特定の位置にプロットされていないため、予測結果そのものが限定され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**:
– 線形とランダムフォレストの予測は一致しているようですが、これに対して決定木モデルは極端に低いスコアを示しています。この差異が、モデルごとの特性や天気に関連する評価基準の影響を反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高めのスコア範囲内で安定しており、予測の不確かさ範囲もその中に収まっています。ただし、決定木の異常な低下が全体のバランスを崩しています。
6. **社会・ビジネスへの影響と直感的洞察**:
– 多くの実績が高いスコアを示すことから、現在の天気に関する社会的公平性や公正さは概ね良好と評価されています。
– しかし、決定木モデルの予測は疑わしい変動を示しており、これが一般の認識に混乱をもたらす可能性があります。
– ビジネスにおいては、異なる予測モデルが異なる結論を導く場合、その選択が重要です。特に、変動が激しい予測モデルに基づく判断は誤った意思決定を導くリスクがあるため、注意が必要です。
このグラフは、さまざまな回帰モデルが異なる予測結果を出す可能性を考慮する必要性を示しています。意思決定者は、データの不確実性や予測の多様性を理解し、適切な判断を下すことが求められます。
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:
## グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績データは、観測された期間の初めの数日間にしかプロットされておらず、短期間でわずかに変動しています。全体的なトレンドはあまり明確ではありません。
– 予測は平坦で、一定のWEIスコアを維持しています。これにより、持続可能性と自治性に関しては安定した状況を示唆しています。
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。通常の範囲内に収まっています。
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示しており、観測された具体的なスコアを表現しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、時間が経過しても変化しない安定したスコアを予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、標準偏差の範囲です。
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直接的な相関は示されていませんが、予測は実績に基づいて安定した範囲内を維持する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られた範囲で変動しているため、予測と実績の相関関係を詳しく分析するには不十分なデータです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 天気データに関連する持続可能性と自治性の指標が安定していることは、特に予測が一致していることから、信頼性のある管理が行われている可能性を示唆しています。
– 予測が長期間にわたり安定したスコアを維持していることは、気候変動による影響が軽微であるか、うまく緩和されていることを示すかもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能な資源管理やエネルギー利用に肯定的な影響を与え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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は横ばいで安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データでは、線形回帰と決定木は明確な下降トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰は一定の値をキープしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに明らかな外れ値はないようです。
– 予測データと実際の間には若干の不一致が見られ、予測が実際とは異なった挙動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績です。
– 赤いXは予測値を示し、これと実績の違いがどれだけの誤差があるかを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、その範囲内に実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法毎に傾向が異なり、特に線形回帰と決定木回帰は同じ下降トレンドを示しますが、ランダムフォレスト回帰は異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間で大きく逸脱しないため、ある程度の相関関係はあると見られますが、手法によって一致度が異なります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定しているため、現時点で急激な変化を予測する必要はないかもしれませんが、選択する予測手法によって異なる結果が得られるため、慎重な判断が必要です。
– 社会基盤や教育機会において、急激な変化がないことは安定性を示唆しますが、今後の予測に注意が必要です。特に下降トレンドの予測に対しては、改善策を検討する必要があるでしょう。
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AIのデータポイント（青い点）は、7月初旬に横ばいで、0.6から0.8の間を推移しています。
– 複数の予測モデルが示されていますが、「線形回帰」と「決定木回帰」の予測は7月初旬から急激に下降し、8月に入ると非常に低い値に達しています。
– 「ランダムフォレスト回帰」の予測は安定しており、全体を通じて約0.6の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– やや密集した実績値に対し、予測モデルのうち「線形回帰」と「決定木回帰」は急な下降トレンドを示しており、これが外れ値として認識できる可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示しています。
– さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる色の線で示され、それぞれ異なる予測を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（AI/3σ）を示すもので、実績値の散布の範囲を反映しています。
4. **時系列データの関係性:**
– 予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰が安定していることから、環境要因やデータのばらつきに対して頑健性があることが示唆されます。
– 他のモデルと異なり、ランダムフォレストは実績値のトレンドに近似した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値は比較的狭い範囲に分布している一方、線形回帰と決定木回帰は急激な下降を予測しているため、実績値がデータ変動を考慮していないか、外部要因への感度が高いためと考えられます。
6. **直感的及び社会・ビジネスへの影響:**
– 人間がこのグラフを見たとき、特に急激に下降する予測に注意を払うでしょう。これは、社会WEIスコアの急落が何らかの危機を示している可能性があるためです。
– 社会またはビジネス上のプランニングにおいては、ランダムフォレスト回帰の安定した予測を参考にすることが理性的で、安全な選択かもしれません。急激な変動を示す他のモデルの予測は、警戒すべき不測の事態を示している可能性があります。
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:
以下のグラフについての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、他の要素に比べて短期間の3日間を表示しています。明確な長期トレンドを判断するのは難しいですが、異なる色の分布が、異なる日によって顕著に変化していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はないようですが、2025年7月2日の午後には明るい黄色が見られ、高いWEIスコアが観測されているようです。
– 一方で、2025年7月3日の日中には、紫色に近い色が見られ、低いWEIスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの高さを示しています。明るい黄色が高スコア、紫色が低スコアを示しています。
– これは天気関連の指標であるため、天候の良し悪しやその他の気候条件が関係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**:
– 午前と午後で異なるスコアが観測されています。気温や降水確率などの変化が影響を与えているのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 3日間のデータではあるものの、時間帯ごとに異なる傾向が見られます。これが何らかの気象条件との相関を示す可能性があります。
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**:
– 一貫して天気が変動しているため、この地域でのイベント計画や農業、生産活動に影響を及ぼすかもしれません。
– 明るい黄色の時間は、アウトドアや旅行などに適していると直感的に判断される可能性があります。
この分析に基づき、気候データのさらなる解析や特定のビジネスコンテクストでの活用が推奨されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフに示されているのは3日間だけのデータで、この範囲では大きなトレンドを明確にするのは難しいです。ただし、色の変化から1日の中での変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時に最も低い値が観察されています。これは外れ値として考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEI（Weather Index）の強さを示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いです。日中は一般にWEIが高く、夜間は低い傾向があります。
4. **複数の時系列データ**:
– 各日ごとに2つの時間帯のみが示されているため、全体の変動を追うのは難ですが、時間帯によるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 3日のデータに限られるため、相関関係を詳細に分析するのは難しいですが、一般的に日中の方が夜間よりもWEIが高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、時間帯によるWEIの変動が視覚的に捉えやすいことが分かります。これにより、日中活動がより適している期間や、天気に敏感なビジネス活動のスケジューリングに役立ちます。たとえば、野外イベントの開催や、天候に依存するエネルギー使用の最適化に貢献できるでしょう。
### 改善点
– より長期間にわたるデータを追加し、トレンドや周期性を詳細に分析することで、さらに深い洞察を得ることができます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは3日間で異なる色調を示しており、周期的なパターンというより日ごとに異なる状況を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の時間帯には紫色（スコアが低い）部分があり、他の日付と比べて特異な低スコアを示しています。これは外れ値または異常な変動として捉えることができます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化が和WEIスコアの変化を示します。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。中間色は中程度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**:
– 3日間という短期間では明確な周期性や反復的なパターンは見られず、各日が独立した変動パターンを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフからは直接的な相関関係は判断できませんが、時間帯によってスコアが変動する傾向がうかがえます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このようなヒートマップからは、直感的に時間帯や日によって天候に関連するWEIスコアが異なることがわかります。特に、低いスコアを示す2025-07-03の紫色は異常気象の可能性を示唆し、社会活動やビジネスにも影響を与えるかもしれません。
– これらの変動は、天候に関連する経済活動や日常生活の計画（例: 屋外イベント）に対する注意を促す要因となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップなので、具体的な数値のトレンドは判別できませんが、異なるWEI項目間の相関の強さや方向性が色で表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップには特定の外れ値は表示されていませんが、相関が非常に高い（近く1.0）か、非常に低い（近く-1.0）場合は、特筆すべき傾向や特徴があると考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤系の色は相関が高い（正の相関）ことを示し、青系の色は相関が低い（負の相関）ことを示します。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関係数が0.93となっており、非常に高い相関があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体はグラフではなく、相関のみが示されていますが、これらはお互いに影響を与え合う可能性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間に高い正の相関（0.84）が見られ、経済的余裕が健康状態にポジティブな影響を与えている可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間にも強い相関（0.76）が見受けられます。
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**:
– 経済的余裕や健康状態が心理的ストレスや社会的公正感に直接的、間接的に影響を及ぼしていることを示唆しています。
– 社会の持続可能性や多様性が総合的な幸福感に寄与していることが示され、この相関が持続可能な社会構築や政策立案に役立つ可能性があります。
これらの洞察は、政策決定者やビジネスリーダーにとって、戦略的計画の策定や社会的利益の促進に重要な視座を提供するでしょう。
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:
このグラフは、複数のウェルビーイング指標（WEI）のスコアを箱ひげ図で比較しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとして、WEIスコアは大きく上昇や下降しているわけではなく、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプに外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（持続可能性と自律性）」で目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプの中央値、四分位範囲、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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、異なるカテゴリー間の関係を比較する形式です。横並びにプロットされており、直接の時系列関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値が高いWEIタイプもあれば、四分位範囲が広いものもあります。例えば、「総合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」は中央値が高くなっていますが、ばらつきは異なります。
6. **直感的に感じられることと社会的影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることとして、特定のWEIタイプが他と比較して安定しているか、またはばらつきが大きいかが視覚的に把握しやすいです。
– 社会的な影響として、外れ値が多い領域は改善が必要である可能性が示唆されます。また、安定して高いスコアを維持しているものは、良好な政策や環境がすでに整っている可能性があります。
この分析からは、それぞれのWEIタイプが持つ固有の特性や改善の必要性を視覚的に理解することができ、政策立案やサービス改善に役立つでしょう。
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、天気に関連するWEI構成要素を主成分分析（PCA）しており、その結果を2つの主成分（第1主成分と第2主成分）における散布図として視覚化しています。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 特定の時間に沿ったトレンドではなく、データ全体の分布が焦点。
– 第1主成分（寄与率0.52）が横軸で、第2主成分（寄与率0.28）が縦軸として表現され、異なるパターンを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きく離れた点や著しい外れ点は見られませんが、右上に位置する点（大きな第1主成分と第2主成分の値を持つ）は他の点と異なるので、異常な特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各点は30日間の天気関連データを、主成分によってまとめた結果です。
– 色や密度による追加の視覚化要素は使用されていないため、各点の関係性は位置で示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 主成分間の直感的な関係性は、特定のカテゴリまたは時系列パターンを示唆していますが、時系列解析よりも全体的な分布に注がれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が第2主成分よりも大きな寄与率を持ち、データの分散をよりよく説明することに焦点を当てています。これは、データの大部分が第1主成分に沿って分布していることを示しています。
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**
– 各主成分が異なる気象要素をどのように説明しているかを見つけ出すことで、気象パターンの特定や予測に役立ちます。
– 特に、特異な天候条件や地域特有の気象変動に関する洞察が得られるかもしれません。ビジネスシナリオでは、気象依存の産業（例：農業、観光）における意思決定に影響を与える可能性があります。
この分析をさらに深めるためには、主成分の具体的な意味やどの気象要素が各成分に貢献しているかを詳細に理解することが重要です。
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。