📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータの分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データ範囲のほとんどの日時で0.70以上を保つ安定した状況が見られます。特に2025-07-01から2025-07-02にかけて、若干の上昇が見られますが、2025-07-03の特定の時刻での急激な下降があり、これは注目すべき変動です。
– **個人WEI平均**: 同様に0.675から始まり、0.78まで上昇した後、再度0.675に下降する傾向が見られます。これは経済的余裕や健康状態の改善と関連している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 安定して高い値を維持しており、最大で0.8525まで上昇していますが、2025-07-03で0.7まで下降しています。これは社会基盤や公正性の影響が考えられます。
### 異常値
– 提供されたデータにおいて異常値は検出されていません。しかし、日間の変動（特に2025-07-03の午後）は関心を持つべきです。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 緩やかな上昇が見られるものの、安定した動きです。短期的な下降はありますが、長期の安定を示唆。
– **季節性**: 特に顕著な周期的変動は観察されません。ただし、日中の変動には規則性があることが見受けられます。
– **残差**: 認識不能な外的要因が軽微に影響を与えている可能性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と個人WEIは関連が強く、同様に健康状態も似た傾向を示しています。社会的公平性に関連する項目（社会基盤・教育機会、公平性・公正さ）は、他の社会関連の項目と相関が高いです。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 全体的に中間から上位層にスコアが集中しています。大きな外れ値は見られませんが、全般的に700代のスコアが集中していることが示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率 (51%)**: WEIに強く影響を与えている特定の要因を捕捉。主要因は経済的余裕や健康状態と推測されます。
– **PC2の寄与率 (27%)**: 二次的な要因として、社会的な公平性や自律性が含まれている可能性を示唆。
### 結論
データは全体的に高水準で安定しているが、特定の日時に軽微な変動が見られる。これらの微細な変動は一時的な社会状況の変化や短期的な経済的要因に基づく可能性がある。将来の政策や社会プログラムを通じてこれらの要因に対応することで、WEIスコアの持続的な向上を図ることができるでしょう。
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**:
– 実績のデータ（青い点）は7月上旬に集中しており、変動はあまり見られません。
– 予測には3つの異なる回帰モデルが使われていますが、総じて7月中旬以降のデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測モデル間の差異が注目されますが、大きな急変は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実績データ
– 赤いバツ: 予測されたデータポイント
– 灰色の領域: 予測の不確かさを示す範囲
– 薄紫、緑、青の線: それぞれ異なる回帰モデルによる予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果は、それぞれ異なるパターンを示しており、例えば線形回帰は緩やかな下降トレンドを、ランダムフォレストは横ばいトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた期間に集中しており、分布に特異なパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが短期間に集中しているため、より長期のデータ収集が必要です。
– 異なる予測モデルの結果を比較することで、天気予報モデルの精度を評価するための基盤として利用できる可能性があります。
– 予測の不確かさを視覚化することで、意思決定者にとってリスクを把握しやすくなります。
このグラフは、天候データの解析や予測の不確実性を考慮するための有用な視覚的ツールとして活用できるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の部分で少しばらつきがあるが、全体的に見て比較的一貫している。
– 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）はいずれも時間の経過とともに微増している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは大きな外れ値や急激な変動を示していない。ばらつきはあるが、範囲内に収まっている。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示している。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデルの結果で、それぞれ異なる方法で予測されている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示すもので、xAI/3σの範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測の間には、それほど大きな乖離は見られず、予測モデルは実績値を近似している。
– 各モデルの線は互いに近い位置に走っており、一貫した傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には相関が見られるが、実績値は予測範囲の中で軽くばらついている。
– 全体として、データは安定したパターンを示しており、予測モデルはそのままのパスを辿ることが期待される。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 継続的な安定性とわずかな上昇傾向が見受けられるため、一般の人々はこの変動を大きな不安材料とは見ないかもしれない。
– ビジネス上では、このWEIスコアの安定性はシステムやサービスの信頼性向上に寄与し、長期的なプランニングに活用される可能性がある。
– 社会的には、気象条件や関連サービスに対する予測精度の向上として評価されるだろう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、0.75付近で横ばい状態を示しています。
– 予測データには3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、予測線は線形回帰（青線）が安定しています。一方、ランダムフォレスト回帰（紫線）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変動や外れ値は見られません。比較的安定しているように見えます。
3. **要素の意味**
– 灰色の矩形は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内に分布していることが示されています。
– 各回帰モデルの予測は異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は将来的にスコアが大きく下がると予測しています。
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の比較には、モデル間で大きな違いがあります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲に集まっており、強い相関関係は現時点では見られません。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間としては、実績データが安定しているため、短期間では大きな変動が予測できないと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した天気の状況が継続すると予測されるため、急激な気候変動による影響は少ないと仮定できます。ただし、ランダムフォレスト回帰のような予測が正しい場合、警戒が必要です。
このグラフは、複数の予測手法による傾向の違いを示しており、それぞれのモデルの予測性能を評価するために、さらなるデータの収集と分析が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日間にわたってほぼ横ばいで安定しています。
– 線形回帰の予測では、WEIスコアが一定の割合で減少するトレンドがあります。
– ランダムフォレスト・回帰の予測は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績データ内には大きく外れた値は見られません。
– 将来的な予測データに急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、最初の約5日間のみ提供されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の幅が最初の段階で狭いことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は安定しているのに対し、線形回帰の予測線は下降しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが少なく、予測モデルによる将来の動向の見解が異なるため、予測の確実性に限界があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では実績データが少なく、相関を判断するには情報が不足しています。ただし、予測によるWEIスコアの変動はモデルによって異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績AIのデータが限られているため、将来の経済的余裕に対する確信を持つのは難しいです。
– 線形回帰による下降予測は、経済的余裕の低下を示唆していますが、ランダムフォレストの安定した予測も考慮に入れるべきです。
– ビジネスへの影響として、今後の天候変動が個人や地域の経済に影響を及ぼす可能性があります。政策立案者やビジネスリーダーは、両方の予測モデルに注意を払いながら戦略を立てる必要があります。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図で、予測モデルと実績データを30日間にわたってプロットしています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、比較的一定しているように見えますが、最初の数日間にわずかなばらつきがあります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はすべて一定を示しており、特にランダムフォレスト回帰は高めの値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの初めの数日においてわずかなばらつきが見られますが、明確な外れ値や急激な変動はありません。
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、予測は異なる種類の回帰モデルにより表されています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさを示しており、予測範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルとの間には、初期の日付に軽微な乖離が見られるが、全体的には予測は実績に近い値を保っている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはわずかにばらつきがあるものの、予測モデルは非常に安定しており、実績データと予測の相関は高いと考えられます。
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に関する洞察**
– グラフからは、健康状態が全体的に安定していることが示唆されます。予測モデルが安定して高い値を示すことから、健康増進の取り組みが順調である可能性があります。
– ビジネスへの影響として、製品やサービスが安定した状態を支えていると判断でき、新規導入やマーケティング戦略を強化する際の自信につながるでしょう。
以上の内容から、このグラフは健康状態の将来的な安定を強調しており、その背景には適切な管理や環境が貢献している可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は初期に集中しており、後半はデータがありません。
– 線形回帰モデルの予測（紫の線）は緩やかに上昇している一方、他の予測手法（緑とピンクの線）は一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に特筆すべき外れ値や急激な変動は見られません。ただし、データは初期に限られています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示しています。予測は異なる手法での将来の予測値を表しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、初期の実績データと重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰は他の二つの手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）と異なり、WEIスコアの上昇を予測していますが、他の手法は変動がないと予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グレーの帯が見えるように予測の信頼区間は初期の実績データの範囲にしっかり重なっているため、初期データに基づく予測の確信度が高いことがわかります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期のスコアは低めであり、心理的ストレスが比較的安定している可能性があります。予測によれば、一部の手法では今後の上昇を示唆していますが、多くは変化がないとしています。
– もしストレスが増加すると予測される場合、職場でのサポート体制やストレス管理の重要性が高まるでしょう。社会的にも心理的健康面での対策が求められる可能性があります。
全体として、今後のデータ収集がより多くの洞察を与えるために重要であり、多様な予測手法を組み合わせることで信頼度と洞察を向上させることができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**（青色の点）は開始日から短期間で安定した水準を示し、0.65前後に位置しています。
– **予測データ**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は安定したトレンドを示し、ほぼ一定の値を維持。
– 決定木回帰は大きく下降するトレンド。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データは比較的一貫しており、目立った外れ値は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**：実績データ（実績AI）。
– **赤色のX**：予測AIが想定する目標値か予測値。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色）はデータのばらつきの指標。
– **ラインの色**:
– 紫色：線形回帰モデル。
– 青緑色：決定木回帰モデル。
– ライラック色：ランダムフォレスト回帰モデル。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測モデルの間には多少の誤差があり、特に決定木回帰モデルの予測は実績との差が顕著。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的一貫性があり、全体として高い相関が見られない。
– 予測モデル間では、線形回帰とランダムフォレストが類似の挙動を示し、決定木からは乖離。
### 6. 直感と社会・ビジネスへの影響
– 実績スコアがほぼ一定していることから、短期間内での大きな変動は考慮しなくても良い。
– 決定木の予測に基づくと、場合によってはリソースの過剰配分や緊急対応の可能性も考えられるが、他のモデルの安定した予測を踏まえると過敏に反応しすぎないことが重要。
– 組織は線形回帰とランダムフォレストの予測を元にした安定的な資源計画が可能。
このグラフは、モデル予測と実績の違いやその意味を明示しており、実績が安定している場合には過度な予測の変動に注意を払いつつポジティブな影響を受けることが重要です。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は一定のレンジで変動しています（0.6から0.8の間）。
– 予測（紫色、紅色、緑色の線）は主に横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の線（マゼンタ色）は急激に下降し、その後0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測では、突然の急降下が見られ、これは外れ値または予測の誤差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**
– 青い点は実績データを示しており、信頼性の高さを示唆しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲（±3σ）を表し、実績の多くはこの範囲内に収まっています。
– 緑、青、マゼンタの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のほとんどが予測不確かさの範囲内にあり、予測モデルとの整合性はある程度高いと言えます。しかし、ランダムフォレストの予測は実績と大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の範囲内で安定しており、予測データ（特に線形回帰）はこの安定性を反映しているようです。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 人々は、このデータが示す安定性を考慮し、天気に関する公平性の指標が安定していると感じるかもしれません。ただし、予測の大きな変動は、不安定要素の存在を示しており、注意が必要です。
– ビジネスや政策決定においては、予測が一定であることを前提にしていると、ランダムフォレストのような突発的な変動には注意が必要です。これは、不確実性が懸念される場合のリスク管理の重要性を示唆しています。
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**
– 実績（青いプロット）は、非常に短期間（おそらく数日間）に集中しており、その後のデータは見られません。
– ランダムフォレストによる予測（紫色の線）は一定であり、変化がありません。これは、安定的な予測を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内には外れ値や急激な変動は見られませんが、非常に限られた期間しか表示されていないため、これ以上の観察は難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の数値を指し、限られた範囲で変動しています。
– 灰色の帯域は、不確かさの範囲を示しており、この範囲内で予測がされています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測で、横ばいの一定の値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは非常に短期間でしか表示されていないため、詳細な関係性は示されていません。
– 予測データは安定しており、長期間にわたって変動がないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関を評価するには情報が不足していますが、予測はリニアではなく、より複雑なモデルでの一貫性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このグラフから、人間は安定性や予測可能性を感じる可能性があります。現行の実績が少ないため予測の影響はあまり感じられませんが、固定的で信頼できる予測が優先されていることが示唆されます。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性と自治性が安定しているというメッセージが伝わるため、リスクが少なく、予測に基づく計画が立てやすい状況です。
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（青色のプロット）は、初期にクラスター化され、その後更新されていない。
– 線形回帰（水色）はわずかな上昇傾向。
– 決定木回帰（ピンク）は一定で、ランダムフォレスト回帰（紫）は下降傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績は特に大きな外れ値や急激な変動は見受けられない。
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、それに続く予測は異なる回帰手法を使用している。
– 灰色は予測の不確かさ範囲で、AI予測の信頼区間を示す。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 異なる回帰手法の予測は、全体的に異なるトレンドを示しており、各モデルがデータをどのように解釈するかの差異を反映。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明確に見られないが、実績データの範囲が一定であるのに対し、予測は異なる方向へ広がっている。
6. **直感と影響**
– 実績データのクラスター化から、人々は将来の変動を予測しにくいと感じるかもしれない。
– 予測モデルの多様性は、不確実な未来に対する異なる可能性を示唆し、意思決定の際に複数のシナリオを考慮する必要性を訴えている。
– ビジネスや社会において、特に教育や社会基盤の計画において、これらのモデルはリソース配分の際に多様な観点からの分析が必要であることを示唆する。
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:
このグラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実測値（青い点）は、初期の一定の範囲内で横ばいです。
– 予測値では、線形回帰（シアン）も横ばいを示していますが、法定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実測値には明らかな外れ値は見られませんが、法定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測では、急激な変動が示されています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実測値であり、現在の実際の社会WEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測の信頼区間を示しています。
– シアン、紫、ピンクの線は、それぞれ線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と線形回帰予測は良く一致していますが、非線形なモデル（法定木回帰やランダムフォレスト回帰）は異なる方向を示す結果となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データ自体は安定していますが、予測モデルによっては、データの分布を異なる形で捉えていることが分かります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間の目には、実測値が安定して見えるため、現在の政策や状況が維持されていると認識されるでしょう。
– しかし、法定木回帰やランダムフォレスト回帰による予測では、将来的にWEIスコアが低下する可能性が示唆されています。これにより、社会政策の再評価や対策が必要とされるかもしれません。政策策定者はこの差異を考慮し、長期的なデータ収集と分析強化が望まれます。
このグラフは、異なる予測モデルの比較とその信頼性の評価に役立つでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリの総合WEIスコアの時系列ヒートマップです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには短い期間（4日間）のデータしか示されていません。そのため、長期的なトレンドよりも、日毎や時間毎の変動が重要です。
– 色の変化から、時間ごとのスコアが変動している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に濃い紫の色が見られ、他の日に比べて特異な低スコアを示しています。これは特異な天気イベントがあった可能性を示唆しています。
3. **色と密度の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの違いを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 例えば、7月2日の8時台は黄色で、スコアが高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付ごとに異なる時間帯で異なるスコアが観察されることで、同じ日における時間帯別のスコアの変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色が時間にわたって徐々に変化しているため、直線的な相関よりは、時間帯別の変動が示されています。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– ヒートマップからは、特定の日や時間帯における天候の変化が視覚的に捉えられます。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯の異常気象が商品の在庫管理や業務スケジュールに影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは一定のパターンや変動を通して短期的な天気の変化を視覚化し、迅速な意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
このグラフは、個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップとして表示されています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を見ると、明確なトレンドが見えにくいですが、色により時間帯別のスコア変動を把握できます。深い紫から黄色までの色の変化があるため、時間帯によるWEIスコアの変動があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 夜間の時間帯における深い紫色の領域は低評価を示しており、他の時間帯と比べて極端に低いスコアが見られます。これが外れ値と考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の違いはWEIスコアの高低を示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫色）は低いスコアを表しています。
– この色相は、時間と日付ごとのスコアの変化を視覚化するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付や時間での比較が可能です。特に、昼間の時間が一貫して高いスコアを示しているのに対し、夜間のスコアが低くなる傾向が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から判断するに、時間帯によってスコアが異なるパターンがあることがわかります。ただし、全体のスコア分布を詳細に見るためには、他の統計情報と併せて分析する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体的に、昼間の活動が高い評価を受け、夜間の活動が低評価であることから、活動内容や条件が時間帯によって適切であるかを再評価する必要があるかもしれません。
– 気象に関連するプロジェクトや行動計画を策定する際には、時間帯ごとの違いを考慮すると、効率的な運用を図るためのヒントになる可能性があります。
このような分析結果は、個人の行動パターンの再評価や予測可能性の向上に役立つでしょう。
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**
– ヒートマップ全体の色合いを見ると、時間帯や日にちによって異なる傾向があります。特に7月1日から7月4日の特定の時間帯で色が変わっているため、一日ごとに変化があることがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月3日の16時帯で深い紫色があり、他の時間と比べて急激に数値が低下していることが示唆されます。これは急激な変動や外れ値に該当する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色は社会WEI平均スコアを示しており、色スケールに基づくと、黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。時間帯（横軸）と日にち（縦軸）の対比により、時間帯ごとの天気の影響が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップ全体から、日ごとおよび時間ごとの変動を見ることができ、それぞれの時間帯が独立して影響を与えていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で高いスコア（例: 7月1日の上部）が示されており、特定の時間において社会活動がより活発になっている可能性があります。
6. **直感的感触と影響**
– 人間が直感的に見ると、時間帯や日によって活動レベルが異なり、特定の時に低下する（紫色が多い）ことに気付きます。ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯には社会活動が抑制されている可能性があり、この情報を計画やリソース配分に活用することが考えられます。
このヒートマップは、決まった時間に特定の影響を受けやすい傾向があることが示唆され、天候が社会の活動に及ぼす影響を視覚的に示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、先月の各WEI項目間の相関関係を示しています。特に期間的なトレンドは示されていませんが、高相関と低相関が明確に色で区別されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は視覚化されていません。相関係数自体が安定した指標であり、異常値の検出には適していないためです。
3. **各プロットや要素**
– 色の強さが正の相関（赤）から負の相関（青）を示しています。赤に近いほど2つの項目間での強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人WEIや社会WEIの各項目間での相関関係が示されています。個人WEIの平均は、総合WEIと高い相関（0.85）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間での非常に高い相関（0.93）は重要です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間には中程度の正の相関（0.42）があります。
– 多くの個人の健康状態に関連するWEIは、他の項目と全体的に低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 強い相関は、政策立案や個人支援の介入が一つの領域で実施された場合に、他の領域にも影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 例えば、「社会WEI（公正性・公平さ）」の推進は、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と相関が見られるため、同時に改善される可能性があります。
– ビジネス面では、全体的なWEIを向上させることが、広範囲な社会的成果に繋がる可能性が指摘されます。
このヒートマップは、特定のWEI項目を改善する際にどの領域に注力すべきかという直感的な洞察を簡単に提供します。また、相関関係を理解することで、複数の領域にまたがる包括的な戦略を構築することができます。
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:
以下のグラフに基づいて、WEIスコアに関する洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、スコアの範囲が広く、WEIタイプによって異なる中心傾向（中央値）が見受けられます。
– 特に「社会的WEI（共生、多様性、自由の保障）」は高い中央値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプには外れ値が存在します。例えば、「社会的WEI平均」や「社会的WEI（生態系整備、教育機会）」の外れ値は目立ちます。
– これは、特定期間または特定条件下での極端な変動を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱は四分位範囲を示し、線は中央値です。箱の長さが短い場合、データの変動が少なく、逆に長い場合は変動が大きいことを示しています。
– 色は異なるWEIタイプを区別するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列比較は明示されていませんが、異なるWEIタイプ間での比較から、どのカテゴリが一貫して高得点または低得点を示すかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のWEIタイプ間には相関があるかもしれませんが、この箱ひげ図だけでは明確には分かりません。
– 一部のカテゴリは狭い分布を示し、一貫性があることを示す一方で、他のカテゴリは広い分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 見る限り、「個人WEI（心理的ストレス）」は低めのスコア分布をしており、このカテゴリでの対策が必要かもしれません。
– 社会的WEIのいくつかのカテゴリでは高得点が見られ、これは社会全体としてポジティブな要素を示唆していますが、揺らぎもあります。
– 企業や政策立案者はこれらのデータから、特定のWEIカテゴリを向上させるための施策を検討することができます。
このグラフは、天候の影響を含む社会全体の幸福指数やその改善領域を視覚化する上で有益です。
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、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 主成分分析は異なるデータ間のトレンドを示すもので、特定の上昇や下降のトレンドは直接示されていません。
– 第1主成分（x軸）はデータの分散が大きい方向を、また第2主成分（y軸）は次に大きい分散の方向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は確認されませんが、右上のプロットが他のプロットから少し離れているため、異なる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**:
– 各プロット点は特定の観測値やデータポイントを示しており、それぞれが異なる特性を持っていることを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このPCAプロットからは、時系列データがどのように関連しているかの直接情報はありません。
– 主成分の位置関係から、これらのデータがどのように異なるベクトルで分散しているかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的広範囲にわたりますが、特に第1主成分がデータの分散において主要な役割を果たしていることがわかります。
– 第1主成分の方が第2主成分よりも多くの分散を説明している（寄与率0.51に対して0.27）ため、この方向が最も重要と考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この分析は、天気に関連した多次元データを二次元に集約し、その中で最も重要な要素が何かを可視化しており、複数の要因が一つの現象にどう寄与しているかを理解するのに役立ちます。
– 天候分析において、このデータは気象条件の比較や予測に利用され、特に異常気象を捉えるのに役立つかもしれません。
この分析により、データの背後にある潜在的なパターンや異常値を見つける手がかりが得られ、意思決定プロセスにおいて価値があると考えられます。
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。