📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータに基づいて、以下のように分析を展開します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は日中に若干の変動を示し、0.6875から0.81の間で上下しています。全体的にやや取引日の初期に上昇し、その後下降するパターンが観察されます。
– **個人WEI平均**は、0.675から0.78の範囲で変動しており、特に07月2日朝には高い値を示しましたが、その後急に下降しています。
– **社会WEI平均**は、0.75から0.8525の間での変動を示しており、07月1日の終日の終わりに最も高いスコアを、07月3日の午後に最低のスコアを記録しています。
### 異常値
– 提供されたデータセットには異常値の報告がありませんが、07月3日におけるいくつかの項目でのスコアの低下は興味深い観測です。これが特定の日程のイベントや環境要因によるものかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期のトレンド: 明確な長期トレンドを見出すにはさらに多くのデータが必要ですが、それまでに観察した周期的な変動が存在しています。
– 季節性パターン: 一日のうちで少しのアップダウンがあるものの、季節性と呼べる明確な周期はこのデータセットでは見つかりません。
– 残差: 各評価の終日の段階で集中的に観察される残差は、本質的には短期的な変動の証拠かもしれません。
### 相関
– 重要な相関関係は、**個人経済的余裕と個人健康状態**、**社会的持続可能性と社会的インフラ**の間に見られます。これらは、各カテゴリが相互に強化し合う可能性があることを意味します。
### データ分布
– 箱ひげ図を用いてデータ分布を確認すると、データの中央値がどの個別指標でも高めに維持されており、明示の外れ値は観察されません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1（51％）とPC2（27％）によって総合的な差異の大半が説明され、PC1は主に経済的能力や社会基盤を、PC2は社会的持続可能性と多様性を示唆しています。これにより、WEIの変動における重要な要因が特定され、政策やプログラムがどの側面を最優先として強化すべきかを示唆します。
この分析を通して観察されたように、個別の側面が総合WEIスコアに寄与している方法を理解することは、社会構造の改善と持続可能な開発のための重要な指針を提供するでしょう。特に、個人と社会による経済的および健康的安心感が、お互いに強化し合いながら全体的な社会的繁栄に寄与してい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:
このグラフは天気カテゴリの総合WEIスコアを示す時系列散布図で、以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 現在は右側がガラ空きで、データが左側の短期間に集中しています。
– 短期間内での若干の降下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見当たりませんが、予測（ランダムフォレスト回帰）には大きな下降が予想されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 短期間内に高めのWEIスコアを示しています。
– **予測（X）**: 予測値についての明示的なデータは少ないですが、予測手法によって異なる傾向が示されています。
– **以前のデータ（緑の点）**: プロットは比較的最近の傾向を示していますが、その分布は狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは重ならず、後者が仮定的な将来の動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは狭い範囲に集中しており、特に実績データが高いスコアを示しています。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– 現在のデータセットは短期間かつ高スコアの状態を示しているため、設定された予測に対しては慎重にならざるを得ないでしょう。
– ビジネスや社会において、現在の高スコアが維持できれば、例えば農業や観光業などでの天候の安定性を示す可能性があります。ただし、急激な変動には注意が必要です。
このグラフは、短期間での高スコアな傾向が見られる中での将来予測を示しており、現在の状態の維持と変動に対する対応が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには明確な長期的トレンドが見られません。初期のデータ点は評価日の左側に集中し、その後、データは大きく時間を空けてプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点から大きく離れた場所にプロットされた点があるように見えますが、具体的に外れ値とは言い切れません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データとして示されています。
– 緑のプロットが前年の比較データで、設定された基準値を示しているようです。
– 予測の信頼区間や手法別予測がプロットされています。ランダムフォレストや決定木に基づく予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各手法の予測が異なる時期に対して行われ、比較ができるようになっています。また、予測と実績の差異を視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データ、予測データとの相関性や違いが比較可能です。それにより、予測の精度や信頼性が評価できます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– グラフからは、予測手法ごとのパフォーマンスの違いが直感的にわかります。各手法の精度や適合性を確認する際に役立ちます。
– ビジネスにおいては、予測精度の高い手法を選択することで、天候に関連するリスクへの対応策を改善できます。
– 社会的観点からは、天気予報の精度を上げることで、災害対策や農業計画などに役立ちます。
全体として、グラフは各予測手法の効果を視覚的に見せ、比較するためのツールとなっています。この情報から、データに基づく意思決定に貢献することができます。
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（実績AI）」を示す青い点は横ばい状態を示しています。数値が0.8付近で安定しています。
– 「予測（線形回帰）」は安定した水準を示しており、実績に非常に近い予測を行っています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」の紫は急激に下降しており、他の予測モデルとは異なる挙動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」の急降下が際立っており、これが外れ値として見られます。
– ほかのモデルと比較して異常な変動をしている点に注目して、入力データやモデルの再評価が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）はデータの安定性を示す。
– 緑の点（前年比AI）は増加傾向を示し、過去のデータと比較して成長を示唆。
– 灰色ゾーンは予測の不確かさの範囲を提示し、実測値と予測とのズレを考慮するための指標になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と「予測（線形回帰）」は密接に関連し、信頼性が高い予測と見られます。
– 他の予測値に関して、実績との関連を確認することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績（実績AI）」と「予測（線形回帰）」の高い相関がうかがえます。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は一貫性がなく、他のデータとの相関は低い可能性がある。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– 安定した実績に基づく線形回帰モデルの予測は、比較的一貫しているため、信頼性が高いと評価される可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰からの異常な結果は、ビジネス上の意思決定に統計異常やデータ不適合を指摘し、さらなる調査が必要かもしれません。
– 緑の前年比の上昇は、成長市場やビジネスでのポジティブな将来展望を示唆します。
以上の洞察を基に、データのモデル選択や市場動向の理解、事業戦略の策定が必要です。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い円）は時間が経つにつれて減少しているように見えます。
– 決定木回帰による予測（紫色の線）は急激な減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見当たりませんが、一部の予測モデルは大幅な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績の値を示し、実際のデータポイントを表します。
– 緑色の点は前年の比較データを示し、安定した経済的余裕を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データ（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）が異なる挙動を示しているため、モデルの改善が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 稼働日が進むとともに実績の数値の減少が見られ、予測モデルが適切にこの傾向を捉えられていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的な実績の下降傾向が続くと、経済的余裕が減少し、個人や社会に対して不安材料になる可能性があります。
– このトレンドを是正するための対策が必要です。金融市場や消費者行動への影響も考慮する必要があります。
総じて、予測モデルの改善と実績データのさらなる分析が求められます。また、経済的余裕を増やすための方策を検討することが重要です。
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:
以下は、提出されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア（青色）は、初期に0.8前後で比較的安定していますが、データポイントが少なく、長期的なトレンドは不明です。
– 後半の予測値、および比較AI（前年度）スコア（緑色）では、1.0に向かって上がっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は観察されませんが、データポイントの間隔が広いため、詳細な変動はわかりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績点は実際の健康状態（WEI）を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、前年との比較に用いられます。
– 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）が使用され、それぞれ異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータが含まれ、これに基づいて予測が行われています。
– 複数のアルゴリズムを使用することで、予測精度を高めようとしているものと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測データの比較から、大きな相関は見つかりません。
– データの分布は多くの分析には不十分です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績データが成熟しておらず、将来的なモニタリングと多様なモデル予測は重要です。
– 健康状態の予測は、個人の健康アドバイスや介入のポイント決定に役立つ可能性があります。
– ビジネス面では、健康関連サービスの最適化に寄与するでしょう。特に、健康予測を活用したパーソナライズドサービスの提供に基づく新たな価値創出が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階での心理的ストレス（WEIスコア）は、若干の変動がありますが、急激に上昇するように見えます。
– その後、データは中断されており、多くの期間でデータが欠落しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階では、スコアの上昇が急激に見られ、特に予測（ランダムフォレスト回帰）が他の予測手法よりも高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際のデータを表し、最初の期間に集中しています。
– 予測（赤）や他の回帰線（緑、紫、ピンク）は異なる予測手法を示し、スコアの変動や結果の予測を提供しています。
– 前年（薄緑）は、前年のデータとして現在のデータと比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示され、これらは実績データを基にした異なる予測シナリオを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間の最初の期間の乖離は予測の精度やモデルの適合度に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な感じ及びビジネス・社会的影響**
– 急激なストレス上昇は、心理的健康を注意深く監視する必要があることを示唆しています。特に予測モデルが様々な結果を示しているため、モデルの選定が重要です。
– 長期間のデータ不足は予測の信頼性にマイナスの影響を及ぼす可能性があり、データ収集の改善が求められます。
– 社会的には、予測データに基づく準備が可能で、急激なストレスの変化が予期される場合、早期に対処する戦略を立てることが有効です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: グラフの初期段階では、実績のWEIスコアが高めに推移していますが、その後急激に下降しています。
– **周期性**: 360日にわたるデータの中で明確な周期的パターンは確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **初期の急激な下降**: 実績AIのスコアが急激に下降しており、これは重要な変動を示しています。
– それ以外の期間では、目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、予測の範囲と比較して、実績スコアの変動は重要な異常として注目されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (青丸)**: 実際に観測されたデータです。最初の期間において、その下降が主要な特徴です。
– **予測 (赤い×)**: 実績と大きなズレがありますが、全体的な下降傾向に一致しています。
– **前年 (灰色の丸)**: 以前のデータを示しており、その範囲内に収まっています。
– **予測モデル (線)**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、過去の実績に基づいたスコアを予測したものです。それぞれの予測には差がありますが、初期のデータの変動には対応できていません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **相関関係**: 実績と予測の間で初期の期間に差異があり、それに対する精度の調整が必要そうです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 実績と前年の間での分布の違いは、急激な変動が存在することを示しています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感**: 初期の急激な下降が強調されているため、データの信頼性についての疑問が生じたり、予測の見直しが必要と感じられます。
– **社会的影響**: 仮にこのWEIスコアが重要な意思決定要因であるならば、この急激な変動は状況の再評価や対策を考慮しなければならない可能性があります。
– **ビジネス的影響**: 企業や団体にとって、予測モデルの精度向上が重要課題となるでしょう。初期データの変動を的確に捉えることが、将来の予測精度を高めるための鍵となります。
このグラフからは、特に初期の急激な変動に注意が必要であり、予測精度の見直しや外れ値への対応により、データ活用戦略の改善が求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青）**は最初に0.6付近を示し、その後横ばいを維持しています。
– **ランダムフォレスト回帰（紫）**による予測は急激に0に向かって下降しています。
– **前年（緑）**のデータは一貫して横ばいで、0.5以上の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に注目すべきはランダムフォレスト回帰の急激な下降です。このモデルは、他のモデルや実際のデータと比較して異常に動いているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績AI（青）**：実際のデータを示し、現状のWEIスコアをリフレクトしています。
– **予測（赤）**：予測値ですが、表示されていないため、印象をまともに与えていません。
– **前年データ（緑）**：過去のデータを基にした比較で、安定性が見られます。
– **予測の下限かさ範囲（グレー）**は、予測の信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIは前年のデータと非常に近いトレンドを描き、安定性を示唆しています。
– 対照的に、ランダムフォレスト回帰は異なり、予測の信頼性に疑問が生じます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータには高い相関関係があり、現状が過去と似ていることを示唆しています。
– 他の予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）はそれに合致せず、異なるトレンドを示しています。
6. **直感と社会への影響**
– 直感的に、実績データと前年データの安定性は、信頼できる予測の基本を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の急激な下降は、誤った予測によるリスクを引き起こし得るため、注意が必要です。
– この安定性と予測のばらつきが、政策決定や実務におけるリスク管理への影響を与える可能性があります。
このようなグラフからは、既存のデータに基づく安定的な予測が重要であり、予測モデルの異常な結果に注意する必要があることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの期間があり、初期（2025年7月頃）での実績（青い点）が高いスコアを示しています。その後、予測（2026年にかけて）で生成された様々な色のラインは高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは安定しており、外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、高い持続可能性と自治性を示唆しています。
– 緑色のドットは予測を示し、持続可能性が維持される予測です。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）、線形回帰、水色の線（決定木回帰）は一貫して高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 方法論ごとに予測が配置されており、すべて同じ高いスコアを示しているため、バリエーション間での大きな違いはありません。これは予測の信頼性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体としては、スコアが0.8付近に安定して集約しており、実績データと予測データの相関があると考えられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 持続可能性と自治性が高いレベルで維持され続けるという見通しは、政策立案者や企業にとって安心材料となります。
– 社会的にはポジティブな影響が予測され、持続可能な活動をサポートするための追加のリソース配分を考慮する機会として捉えられるでしょう。
このグラフは、今後も安定した持続可能性が保証されるとする予測をサポートしており、それに基づく戦略的計画の基礎として利用可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階では、実績データ（青色）が高いスコアを示し、その後下降しています。
– 比較AIのデータ（緑色）は初期データとは別の期間にプロットされ、その間のスコアは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは大きく下降し、予測と実績の間に開きがあります。これは外れ値としてみなすことができます。
– 予測方法間（線形回帰、水色; 決定木、水色; ランダムフォレスト、紫色）での変動は小さいものの、全体のスコアが着実に下がっていることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは実際に観測されたWEIスコアです。
– 黒十字の予測データはAIによる未来のスコア予測です。
– 緑色の比較AIは前年度のスコアであり、過去の状況と比較されています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測には明らかに異なるトレンドが見られ、予測が実績の変動を捉え切れていない可能性があります。
– 比較AIのスコアを基準にすると、最近の実績と予測の乖離は目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に負の相関が見られる可能性があり、予測が必ずしも実績の動きに追随していない。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**
– 直感的には、実績が予測を大きく下回ることは対象の分野において不安材料になり得ます。予測への過信がある場合、教育機会や社会基盤の適切な対応が難しくなる可能性があります。
– 実績の迫力のある下降は、教育や社会の施策見直しの必要性を示唆します。迅速な分析と適応策が求められるでしょう。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは非常に短期間でのデータのみを示しているため、全体的なトレンドを見極めることは難しい。ただし、いくつかのデータポイントが示されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントから最後のデータポイントにかけて、急激にスコアが減少している日がある。これは重要な変動であり、何か特異なイベントがあった可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績 (青点):** 過去の実際のデータ。
– **予測 (赤点):** 未来の予測データ。ただし、予測点がはっきりと第三象限に位置しているため、これは一般的な予測の範囲外のように見える。
– **前年 (緑点):** 前年のデータを示す。このデータポイントの密集度や配置から、その時点での一貫性が見られる。
– **予測の不確かさ範囲 (灰色):** 予測の信頼性を示すもので、初期の範囲が広いため、予測の精度が高くないことが示唆されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータが非常に異なる点が見られ、特に急激な変動の場面で異なるパターンを示している。これにより、直近のイベントが予測や前年の状況と比較して異常である可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法によるプロットライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は似たような位置に重なっており、多少の変動はあるが、予測モデル間で一貫性がある。
6. **直感的な人間の洞察と社会への影響**
– 急激な変動は予想外の出来事を示唆し、これは社会やビジネスにおいて直ちに対応が求められる事象かもしれない。この種の変化により、人々は予測可能性の低さを感じる可能性があり、その対策やコミュニケーションが重要になる。
このグラフから得られる洞察として、特に極端な変動は注意深く観察し、背景にある要因を明確に理解することが重要です。ビジネスや社会的な意思決定においても、この種の予測を活用する際には、常に不確実性の影響を考慮する必要があります。
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:
このヒートマップについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 短期間でのデータであり、明確な長期的トレンドは特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の8時のデータが非常に高い（黄色）ことは注目に値します。この時間帯で特異的な変動があった可能性があります。
– 2025-07-03の16時には低い値（紫）が見られ、これは顕著な下降を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほど値が低く、黄色に近いほど値が高いことを示しています。
– 明るい色はより高い「WEIスコア」を示し、活動のピークや異常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**:
– 各日のデータが時間を軸に並んでいるため、日内変動には注目できますが、長期間の関連性を分析するには期間が短すぎます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による変動が比較的大きく、特定の時間（8時と16時）で極端な値が示されています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 8時に活動や計測のピークがあり、16時に減少があることは、日中の活動や天候の変動にリンクしている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、これらの時間帯に注視することで、リソースの配分や活動計画に役立つ情報が得られるかもしれません。たとえば、エネルギー消費が増減する時間帯の特定や、交通計画への応用が考えられます。
このヒートマップは、時間帯や日による変動を見るのに適しており、さらに長期間のデータを分析することで、より広範なトレンドや周期性を特定することが可能となるでしょう。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、特定の時間帯で色の変化が見られます。
– 日ごとにおける時間帯の変化が見られ、周期的な変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各日付において、異なる時間帯で色が大きく変わる箇所があり、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの強度を示しています。紫色は低スコアを示し、黄色は高スコアを示しています。
– 青や緑は中間的なスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付間で見ると、同じ時間帯に異なるスコアが記録されています。これにより、各日付での状態が大きく異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付、新たに出現する色（スコアの高低）が異なるため、他の要因も影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 日によって異なる時間帯のスコア変動は、個人の活動パターンや気象条件に影響されている可能性があります。
– 高スコアの時間帯は活動が活発であることを示すかもしれず、低スコアの時間帯は休息や停滞を示すかもしれません。
– 気象の変化が個人の活動に影響を与えているかどうかを分析することで、ビジネス戦略の調整に役立つでしょう。
このヒートマップを分析することで、個人の生活リズムや環境の影響を把握する上での手がかりが得られるでしょう。
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:
グラフについて以下のように分析します。
1. **トレンド（周期性）**:
– 表示されているデータポイントは4日間の様子を示しています。明確な長期トレンドは見られませんが、色の変化により、日ごとや時間ごとに異なる数値の変動が確認できます。
– 日付や時間によって、指標のスコアが異なるため、特定の周期性は見られないものの、日単位や時間単位の変動は存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の08時から16時の間に、色が紫になっており、急激な低下が示されています。この期間が外れ値または急激な変動として捉えられます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアを表しており、明るい黄色が最も高いスコア、濃い紫が最も低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに色が変わり、それに従ってスコアも変動しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ日付の中で複数の時間帯による色の変化があり、それぞれの時間帯におけるスコアの違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが異なっており、特に7月3日には顕著な低スコアが見られます。他の日付との関連性は図からは読取れませんが、全体を通して見られる変動性はあります。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 一目で具体的な日付（特に7月3日）において異常な低スコアがあることが確認できます。これは特定の日付や時間帯に何らかの天候や社会的な影響が起きた可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、こうした異常値は原因分析の対象となり、季節的なイベントや気象条件への迅速な対応が求められると考えます。
このように、ヒートマップを通して日々の変化を視覚的に確認することで、特定の時間帯や日付の状況がより明確に分析されることが重要です。
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:
このヒートマップは、360日間にわたる天気カテゴリに関連する複数のWEI（Weather Experience Index）項目間の相関関係を視覚的に示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないので直接的なトレンドを示すものではありませんが、高相関を示す部分は関連性の強さを示しています。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関（それぞれ0.93、0.93）が強いことから、これらが密接に関連していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が低い（青色）の部分として、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間（-0.15）は、比較的相関が薄い項目として注目できます。他にも、いくつかの項目は相関がほぼないか負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色が赤いほど正の相関が強く、青に近いほど相関が弱いまたは負の相関であることを示します。例えば、赤が濃い「総合WEI」と「個人WEI平均」の間のセルは高い相関を示し、相関係数は0.85です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– データ自体が時系列で評価されたわけではないので、このヒートマップではそれぞれの項目間の静的な関係性を把握する目的に用いられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はほとんどの項目と強い相関を持ち、高い一貫性を示しています。特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」ともに高い相関（0.95）を示しています。
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**:
– 「総合WEI」と「個と社会のWEI」が強く関連していることから、個人の天気体験が社会全体の感じ方に強く影響を与えていることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、公共政策においては個人ウェルビーイングの向上が社会全体の改善に寄与する戦略が有効かもしれません。また、多様性や公平性を考慮した施策が個人および社会のWEIを高める可能性があります。
このヒートマップは、キーとなる関連性を理解し、どの領域に重点を置くべきかを考慮するための有効な手段です。
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:
以下はこの箱ひげ図から得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値は概ね水平のラインを描いており、特定の上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリでは外れ値が確認できます。例えば、「個人WEI（瞑想状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などに外れ値が散見されます。
– 「個人WEI（瞑想状態）」の外れ値は他のデータポイントよりもかなり低いことが特徴的です。
3. **プロット要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 各箱ひげ図の箱は25パーセンタイルから75パーセンタイルを示しており、中央の線は中央値を表しています。
– 箱の上下に伸びる線（ヒゲ）はデータ範囲を示し、円は外れ値です。
– 色の濃淡は各カテゴリに異なるグループを示している可能性がありますが、具体的な意味は与えられた情報からは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列での詳細なトレンドは箱ひげ図からは直接読み取れませんが、異なるWEIタイプによる横並びの比較が行えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコアが相互にどのように関連しているかはこのグラフからは直接わかりませんが、スコアの分布範囲や外れ値の位置から、カテゴリごとの特徴的な分布が見て取れます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、天気に関連する異なる要素のスコア分布を効率的に比較できる点で有益です。
– 外れ値の存在は特定の状況下での異常な条件または極端なイベントを示唆している可能性があり、リスク管理や対策の必要性を示唆しています。
– データのばらつきは、特定のWEIタイプが変動しやすいことを示しており、それらへの理解や対応策が求められるかもしれません。
全体として、箱ひげ図は天気に関する各指標の分布を視覚化し、それぞれのスコアのばらつきや外れ値を明確に示しています。これは業務の意思決定や環境分析には役立つデータを提供します。
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:
このグラフでは、天気のデータを主成分分析（PCA）で視覚化しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の方向性や周期性は観察されません。各データポイントは異なる方向に散らばっており、特定の傾向や周期パターンは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最も右上に位置するデータポイントは、第1主成分と第2主成分の両方で他と異なる数値を示しており、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、元のデータのばらつきを第1および第2主成分の軸上に再配置したものとして解釈できます。
– 第1主成分（寄与率: 0.51）は全体の変動の51%を説明し、第2主成分（寄与率: 0.27）は27%を説明します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分軸上の近接性は、元のデータにおける潜在的な関連を示唆しますが、直接の時系列関係は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析によりデータの次元が圧縮されているため、元データの相関を直接的に確認することは難しいですが、各主成分の寄与率から見て、第1主成分が変動の大部分を説明しています。
6. **直感的な洞察**:
– 人間が直感的に感じることとして、異なるデータポイント間のばらつきが大きいという印象を受けるでしょう。これは、天気データにおける多様性や変動の幅広さを反映しています。
– ビジネスや社会への影響として、天気データのパターンを理解することで、農業やエネルギー消費、流通などの産業においてより適切な計画が可能になるかもしれません。
このグラフは、元データのパターンを視覚化し、大規模なデータを簡潔に理解するためのツールとして役立ちます。
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。