📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果概要:**
以下は提供されたデータに基づく重要な洞察です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 一般的に、総合WEIスコアは安定しているが、日毎のデータでは0.75-0.81の範囲を変動していることが観察されます。特に、7月2日と3日にかけて顕著な上昇が見られた後、7月3日後半に一時的に0.69まで低下しています。
– **個人WEI平均**: 0.68から0.78の間で変化し、特定の日に急上昇する傾向が確認されています。この変動は、一部の健康項目やストレスに関連している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 0.70-0.85の範囲であり、時折高い点数でピークを迎えます。この高い変動は、共生・多様性、教育機会、そして持続可能性の変動によるものであることが考えられます。
### 異常値
– **検出された異常**: 7月1日から7月4日の間に複数の異常値が確認され、それぞれの要因は多様です（例: 健康、心理的ストレス、社会基盤）。
– **背景要因の推定**: これらの異常は、短期間の環境変化（例えば、天候の急な変化）、あるいは社会的なイベント（祝祭日や集団行動の変化）によって説明される可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: 総合的にWEIスコアは堅調に推移しており、一般的には上昇傾向があると言えます。
– **季節性パターン**: 短期間のデータ提供により、明確な季節性は確認されませんが、一部のスコアは特定の日に急激に変動しています。
– **残差**: 突発的な変動や解釈が難しいデータ変動が若干存在しますが、全体的には大きな影響はないと判断されます。
### 項目間の相関
– **相関の強弱**: 個人WEIと社会WEIおよびその関連項目間には中程度から高い相関が認められます。例えば、個人の経済的余裕と健康状態は特に社会インフラや持続可能性と高く相関しています。
– **統合的意味**: 経済的安定性が健康や心理的ストレスに影響し、これらの個人指標が社会全体の正義と公平性、持続可能性に寄与している可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 経済的余裕や心理的ストレス、自治性などの項目に外れ値が観察され、中央値は0.75-0.80と、高い信頼感または満足度を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 & PC2の寄与率**: PC1（0.45）とPC2（0.23）がデータの68%の変動を説明し、経済的指標が総合WEIに大きな影響を与えていることを示唆しています。自治性や健康状態も重要な変数であり、社会の持続可能性や基盤が影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 結論
総合WEIは全体として安定しているが、短期間での変動要因は様々であり、それは天候変化や社会イベントに依存しています。また、個人指標と社会指標との関連性が強く、特に経済的余裕や健康状態は重要な要因として影響を与えています。今後も定期的なモニタリングと分析によって、より詳細な影響要因を導き出すことが重要です。
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
1. **トレンド**
– 初期段階では「実績（実績AI）」のデータポイントがある期間で比較的横ばいであることが見受けられます。
– その後、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）によるデータが表示されていますが、特に決定木のモデルでは急激な下降があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が「異常値」として適切にマークされています。
– 決定木回帰の予測において、大きな下降が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 点の色と形状により、異なるデータ種別（実績、予測、前年）を区別しています。
– 青い点は実績、緑の点は前年、ピンクと紫の線は予測モデルによる値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一貫したトレンドは見られませんが、予測モデルは各々異なる結果を示しています。
– 各モデルの予測範囲が非常に広がっていることから、予測の不確実性が高いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータと比較して、予測モデルのデータは不確実性が高く、モデルによるばらつきが確認できます。
– 緑の前年データと実績データの間に大きなギャップがないように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを直感的に理解すると、予測の信頼性について懐疑的になるでしょう。
– 特に決定木回帰の予測が大きく外れた場合、意思決定に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会的には、天候に関連した意思決定には多くの注意が必要であり、複数の予測モデルを組み合わせてリスクを軽減する方法が考えられます。
このグラフからの主要な洞察は、予測の不確実性およびそれに基づいた意思決定方法の再評価の必要性です。
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:
このグラフを分析してみます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、データポイントが左側に集中しており、期間全体のトレンドを見るのは難しいです。しかし、一部の予測データはやや上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値と思われるデータポイントが見られます。これらのデータポイントは他のデータと比較して特異であり、特定の出来事やエラーを反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は観測されたデータ、予測（赤）は未来の予測で、異常値（黒枠）は特異な値を示しています。
– いくつかの異なる回帰モデルの予測が示されていますが、いずれも大きくばらついているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータ範囲と昨年の比較は明示的にはされていませんが、今年度のデータが過去とどのように一致または異なっているかに注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側にデータが集中しており、右側に再びデータが見られるため、分析が難しいですが、時間経過とともにスコアが変動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**:
– このグラフからは、異常値が特に注意を引きます。ビジネスや社会への影響として、異常値を減らすことや予測モデルの精度を向上させることが課題となるかもしれません。また、予測の範囲をより信頼できるものにすることで、意思決定の精度向上が期待されます。
総じて、さらに詳細な分析やバリエーションの検討が必要ですが、現在のモデルの改善や異常値の原因分析が重要な次のステップとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは明確な上昇または下降トレンドを示していませんが、期間の始まりで急激な下降が見られ、その後はデータが途切れています。
– 2026年の部分に少数のデータが密集していることから、時間が経つにつれて変化があった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に異常値としてマークされたデータポイントがあります。これは、通常のトレンドから大きく外れる値です。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が異なる形で急激な変化を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青）** と **予測（赤）** のデータポイントがあり、比較が可能です。
– 緑の点は前年のデータを示しており、過去との比較に使われます。
– ピンクと紫の線は予測をしていますが、それぞれ異なる統計手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法が示されていますが、それらが一致していないことから、データにばらつきが存在するようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見られるデータポイントは非常に限られており、直接的な相関関係を見つけるのは難しいですが、利用された予測モデル間には不一致があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見て直感的に感じることは、データが揃わないことによる予測の不確実性です。
– ビジネスや社会への影響としては、気象データの信頼性に対する懸念が挙げられます。特に異常値が示された場合、何らかの異常気象イベントを示している可能性があるため、それに対する備えが必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現状:** 実績（青い点）は短い期間でのデータで、次の期間の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による変動があります。
– **予測:** 予測値は異なる手法ごとに表示されており、それぞれが異なるトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 黒い円で示された外れ値が初期に存在し、その後の予測範囲にも影響を及ぼしています。
– **急激な変動:** 決定木回帰（薄紫色の線）が大きく下がっている点が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色の使い分け:** 実績値は青、予測は赤いバツ、前年のデータは緑で示されています。
– **線の種類:** 各予測手法に応じて線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる形状で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年のデータ（緑色の点）と実績、予測データの関係を比較することができますが、間に明確な相関は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現状では、予測手法間での比較が可能ですが、外れ値などの要因が結果に大きく影響しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、社会やビジネスへの影響
– **直感的印象:** 実績値に基づいた急激な変動といくつかの外れ値は、スコアに対する信頼性や予測モデルの適用範囲についての疑問を生むかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:** スコアが経済的余裕と関連しているため、予測手法への完全な依存はリスクがあり、異なる予測手法を組み合わせて多角的に分析する必要があるでしょう。
このグラフは、予測の不確実性とそれに伴うリスク管理の重要性を示しています。ビジネス戦略には複数の予測モデルを活用し、外れ値や急激な変動をも考慮して判断することが推奨されます。
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スコアの推移を360日間追ったものです。以下に視覚的な特徴と考えられる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータには上昇トレンドが見られますが、その後急にプロットが途絶え、期間が空いてから再度プロットされています。
– 最初のプロットから途切れた後のデータは、再開時にはスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分で異常値が示されています。これは、健康状態に予想外の変動があったことを示唆しています。
– また、後半のプロットが出現するまでの間に何か大きな変化や出来事があった可能性が高いです。
3. **プロットの意味**:
– 青色で示されている実績データと、緑色で示された前年のデータがあるため、その比較が容易です。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）の予測は、初期のデータに基づいていますが後半には表れません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータのプロットが離れているため、前年に比べて今年はデータの性質に変化があった可能性があります。
– 予測データが実績データと異なり、特定の傾向や変化を捉えきれていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の部分は相関の兆候が見られますが、後半は対象となる実績データが少ないため、詳細な相関分析は困難です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予期しない大きな出来事や環境の変化があったのではないかということです。
– ビジネスや社会的には、健康状態の急激な変化がある場合、それに伴うリスクや対応策の必要性が求められます。例えば、健康管理サービスの強化や新たな予防策の考案が重要になります。
このグラフからは、予測モデルが実際の変動を正確に捉えるのは難しい状況であり、さらなるデータ収集と分析が必要とされることがわかります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 360日間にわたるデータのうち、最初と最後のあたりにプロットされています。
– 最初の数か月間は、心理的ストレス（WEIスコア）が0.6から0.8の範囲でわずかに変動していますが、大きなトレンドはありません。
– 最後の数か月に、前年（薄い緑色のプロット）が緑色で一様に配置されており、以前何かイベントが繰り返された可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数値の中で、黒い輪で囲まれたプロットがあり、これが外れ値を示唆していると思われます。
– 明確な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは「実績」で、4つほど並び、実際に記録された値を示します。
– 線と他の色は各種モデルの予測を示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルによる予測を表していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と様々な予測モデルを比較することで、それぞれの予測精度を評価できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは各期間に均等に分散されているわけではなく、6月から7月にかけての実績データが特に強調されているようです。
6. **直感的に感じること、ビジネス・社会への影響**
– 人はこのグラフを見て、実際のデータと予測に含まれるギャップや外れ値に注目するでしょう。
– ビジネスや社会的文脈では、6月から7月のデータパターンが特に重要であり、その期間にどのような要因が影響を及ぼしているかを調査することが価値があるかもしれません。年間を通じてのストレス管理戦略の調整に役立つ情報が見つかる可能性があります。
この分析を元に、さらなるアクションや調査の指針を決め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:
以下は、あなたのグラフに関する詳細な分析と考察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は2025年7月1日からの短期間で、WEIスコアの正の傾向がわずかに示唆されています。
– 予測データについて、線形回帰（紫）が緩やかに上昇、ランダムフォレスト回帰（桃）が若干下降、決定木回帰（青緑）が横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データに大きな外れ値は見られませんが、7月初めのデータポイントに異常値が記録されています。
– データ全体に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 丸のサイズが異常値の強さを示唆しているように見えます。
– 青は実績値を示し、予測値は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが導き出したトレンドにはわずかな違いが見られ、モデル選択が予測に与える影響があらわになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはかなり密集していますが、初期の観測に少しのばらつきがあります。比較的単調な分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、予測のばらつきや異常のあるポイントが何か特定のイベントや状況に関連しているのではないかと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会に対して、異常値や予測のばらつきが実際の運用やデシジョンメイキングに影響を与える可能性があります。特に、予測の信頼性が問われる場合に重要です。
全体として、グラフは異なる予測モデルのパフォーマンスと、それに基づく将来の行動指針を考えるうえでの材料を提供します。データのばらつきやモデルの選択が、どれほど重要な決断に影響を与えるかを考慮する必要があります。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）の時系列データを360日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、最初の期間（2025年7月1日あたり）で急激にスコアが低下しています（紫色の線で示されるランダムフォレスト回帰による予測が特に顕著）。
– その後、データは完全に横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の評価日時の近くで、異常値としてマークされたデータが存在します。これがその後の急激なスコア低下の要因である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績値を示しており、最初は高めです。
– 緑の丸は前年のデータを示し、これが後に密集して見られます。
– 異常値（黒い縁取りのある）も明確に表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で顕著なギャップがあります。
– 特にランダムフォレスト回帰による予測値が、他の予測方法と大きく異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間の相関性は低いように見え、実績が急激に低下した後予測データがやや過小/過大評価しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 初期の急激なスコア低下は、何らかの重大な変動要因が絡んでいる可能性を示唆しています（例えば、政策変更や重大な天候イベントなど）。
– 長期にわたるスコアの低迷は、社会に対する潜在的なインパクトを意味しており、公平性・公正さに関する施策の再評価が必要かもしれません。
– 異なる予測モデルの間に大きなばらつきがあるため、データ駆動型のアプローチをより慎重に検討する必要がありそうです。
このグラフは、公平性と公正性の指標を鋭意改善するための起点として活用される可能性があります。
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:
このグラフに関して、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフのデータは、初期と後期に集中的にプロットされています。初期データポイントが非常に密集しているのに対し、最後の部分でも同様の密集があります。このことから、データ収集がこの2つの期間に限定された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で囲まれたポイントが存在します。これは、おそらく他のデータポイントと大きく異なる値を示していることを示唆しており、さらなる調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績（実績AI）を示しており、緑のプロットは前年度の比較を示しています。
– 异常値は黒い円で示され、モデルによる予測範囲は紫色やピンク色の線で表されています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と昨年の値がそれぞれ密集していることから、類似した傾向があることが示唆されます。しかし、モデル予測は異なる部分で密集しているため、予測結果と実績に差異が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年のデータは高い類似性を示し、互いに密接な関係があることを示唆しています。一方、予測モデルの結果は異なる範囲に集中しており、実績と予測との間には違いが見受けられます。
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**:
– 予測モデルの結果が実際の過去のデータと異なる場合、その背後にある要因（例: 気候変動、社会経済的変化）を考慮する必要があるでしょう。
– 異常値の存在は、データ収集や分析過程での問題を示す可能性があります。これが持続可能性や自治性に与える影響を評価することは重要です。
このグラフは、データの解釈における重要な手がかりを提供しますが、詳細な分析と背景情報の確認が求められます。
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:
以下は、このグラフに基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の部分では、軸が近くに集中しているように見え、急激に低下しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が顕著です。
– 時間が経つにつれ、前年度のデータは安定した高い水準で移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた点がありますが、全体のデータセットに対して孤立しているように見えます。
– 初期段階で線形回帰予測と他の予測手法と比較してランダムフォレスト回帰の予測が顕著に異なる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータは青色で、予測AIのデータは赤いXで示されています。
– 異常値は黒い円で強調されており、これらのデータポイントが他と異なることを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データの間に相関は見受けられません。様々なモデルが異なる予測結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度のデータに大きな乖離が見られることから、並行して異なる現象が発生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、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激な下降は不安要因となりえます。これが関連する社会的事象か、予測モデルの不確かさかの判断が必要です。
– 前年度の高い安定性は、長期的には前進するための安心感を与える可能性があります。
– 予測と実績のデータが一致していない場合、予測アルゴリズムの精度向上やデータの質の確認が求められます。
このグラフは、予測と現実のギャップを評価する上で、重要な観察を提供しています。各モデルの特徴を理解し、戦略の立案に役立てることが求められます。
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:
このグラフは、天気に関する「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを360日間にわたり示している時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期の数か月はスコアが高い（約0.8）状態ですが、急激に低下しているように見えます。
– その後、特定の時点でデータが途切れ、約1年後に再び同様の高スコアに回復しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月付近のデータにおいて、スコアの急激な低下が観察されます。これに対して線形回帰やランダムフォレスト回帰などの異なる予測モデルが試されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示し、赤の×は予測値を示しています。
– 黒の円は異常値を示していると思われます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）が最も急な下降を示しており、他のモデルとは異なる結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に明らかなギャップがある際、異なる予測モデルの性能や適合性に差があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初と最後にのみ高スコアが見えるのに対し、中間のデータは希薄で、予測と実績が一致しない部分が多いです。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期と最終の値が高く、中間でスコアが大幅に下がることから、社会的な要因（もしくは気象の異常）が時期によって大きく影響している可能性があります。
– この変動は、政策立案者や気象分析者にとって、持続可能性戦略を再評価する必要性を示唆しています。
– ビジネスの観点では、急激なスコアの変化は戦略的なリスクを伴う可能性があり、気象変動の影響を受ける業界においては更なる注意が求められます。
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:
この天気の総合WEIスコア時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、数日分のデータしか表示されていませんが、色の変化からWEIスコアの変動が直感的に読み取れます。
– 色の変遷に周期性があるかの判断は難しいですが、短い期間での傾向は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日は紫色で他の日に対して低いスコアに見え、大きな変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアを示しており、黄に近いほどスコアが高いことを示しています。逆に紫に近いほどスコアが低いです。
– それぞれの時間帯（8時と19時）でスコアが異なることに注目する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の異なる時間帯でスコアが示されていますが、特に強い相関があるかはこのビジュアルからははっきりしません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 数日は限定的なデータですが、特定の時間帯で高スコアが現れる可能性があります。19時のデータは比較的安定しているようです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 平均的にWEIスコアが高いことは、良好な天気条件を示唆するため、特に商業活動や屋外イベントにとってプラスの影響を予示します。
– ただし、急な低スコアの日がある場合、それは計画の変更が必要な悪天候を示す可能性もあり注意が必要です。
このヒートマップは短期間での変動や特定時間のスコアの分析に便利で、計画や予測に活用できます。
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:
この時系列ヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは短期間（4日間）のデータを表示しており、明確な長期トレンドは把握しにくいですが、時間帯ごとに色が変わっており、日中と夜間でのスコアの違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日19時と7月3日16時のデータポイントが濃い紫色で、スコアが低くなっています。これらは外れ値の可能性があります。
3. **各要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、紫色は低スコアを示します。色の変化を見ることで、特定の時間帯のスコアの変動を視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時間帯と日にちに分かれており、日毎のスコア変動や特定時間帯の傾向が比較できます。例えば、全体的な夜間スコアの減少が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（16時頃）は他の時間帯よりもスコアが高くなる傾向。逆に19時はスコアが低くなる傾向があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は特定の時間帯に活動レベルが高まる（黄色の時間帯）一方で、他の時間帯に活動が減少することを直感的に把握できるでしょう。ビジネス面では、日中特定の時間に活動が集中している場合、その時間をターゲットにした活動やキャンペーンを展開する戦略が考えられます。
グラフをもとに、特定の時間帯や日ごとのWEIスコア変動をモニターし、最適なアクションや政策を考えることが重要です。
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:
グラフは、天気カテゴリの社会WEI平均スコアを日ごとに時系列で示したヒートマップです。以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 短期間（2025年7月1日から4日まで）のデータしか表示されていませんが、色の変化からスコアに変動が見られます。色が濃淡によって異なり、特定の時間帯や日にスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の日中（特に16時から）が暗い紫色で示されており、急激に低いスコアが観察されます。これは異常な天候や社会的現象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**
– 色はスコアを示しており、カラーバーの範囲から、黄色が高スコア、濃紫が低スコアであることがわかります。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の日と時間帯のデータがあるため、短期間でもその関係性を視覚的に確認できます。特定の日や時間におけるスコアのパターンを探すことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 紫から黄色への色のグラデーションを見ると、時間帯によってスコアの変動が把握できます。特に晴天はスコアが高く、悪天候は低いように見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、晴天や良好な気象条件が高スコアにつながり、社会やビジネス活動にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。逆に急激な低スコアの時間帯や日は、天候の悪化による交通機関の遅延やイベントのキャンセルなど社会的影響が考えられます。
全体的に、視覚的なヒートマップにより、特定の時間や日の気象スコアの変動やその影響を迅速に把握し、予測や計画に活用できる点が利点です。
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日間の天気データに基づくWEI項目の相関を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各項目の間に一定の相関があり、全般的に中程度から高い相関が多く見られます。
– 特に「個人WEI平均」と「総合WEI」（0.84）、「社会WEI平均」と「社会WEI (公平性・公正さ)」（0.90）の間には強い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強い負の相関はあまり見られず、全体的にデータは安定しています。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色が赤くなるほど、正の相関が強いことを示しています。青いほど負の相関。ただし、青い要素は少なく、ほとんどが赤またはオレンジです。
– 色の濃淡を見ることで、相関の強さを直感的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目は相互に関連しており、特に「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」が高い相関（0.83）を持っていることは重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にポジティブな相関が多く、特に「社会WEI平均」と関連項目には高い整合性が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ウェルビーイングの異なる要素間で強い相関があることから、気候や環境が個人や社会の心理的・身体的健康に影響を与えている可能性が示唆されます。
– 特に「公正性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」の項目が強い関連を持つことから、これらの要素がウェルビーイングの重要な要因となっていることがわかります。
このヒートマップは、異なるウェルビーイングの側面が互いにどの程度関連しているかを理解する上で重要な役割を果たします。この情報は、個人や組織がどの領域に注力すべきかを決定する際に役立つでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ内での有意な全体的な上昇や下降は見られませんが、期間中に異なるWEIカテゴリ間での変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が確認でき、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公正さ、公正さ）」では異常値が顕著です。
– これらの外れ値は特定の極端な天候イベントや社会的要因に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けされた箱ひげ図は、各WEIカテゴリの分布を示しており、中央値や四分位範囲、データのばらつきを視覚的に把握できます。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が高く、比較的狭い四分位範囲を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列に沿った明確な相関関係は分かりませんが、関連するカテゴリ項目があり、各カテゴリが異なる側面を計測していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが高いカテゴリ（例えば「個人WEI（自由度と自治）」）もあり、これが個人の幸福度や生活の質に対する貢献を示唆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と社会への影響**:
– 外れ値が目立つカテゴリでは、社会的・経済的政策の見直しや意識改革が必要であるとの直感を呼び起こす可能性があります。
– 一部のカテゴリで広い四分位範囲と外れ値が存在することから、地域の格差や個人間の多様性が顕在化している可能性もあります。
このグラフは、社会的及び個人的な幸福度の異なる側面を理解するための有益な視点を提供し、政策立案や社会福祉の改善に向けたデータとして活用される可能性があります。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– この主成分分析(PCA)のグラフには時間的なトレンドは示されていません。ただし、第一主成分と第二主成分の軸に対するデータの広がりが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に明確に離れた点がいくつかあり、これらは外れ値として注目されるかもしれません。特に、第一主成分が大きく正または負の値を持つ点は、他の点と顕著に異なっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は天気に関連する要因を表している可能性があります。第一主成分がデータの45%を、第二主成分が23%を説明しており、第一主成分の方がより重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては表現されていないため、直接的な関係性は不明ですが、第一・第二主成分の相対的位置から、各データポイント間の類似性や差異を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分はそれぞれ独立しているため、相関関係は示していません。散布の広がりから、関連する天気要因が異なる特性を持っていると推測できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 主成分分析を通じて、天気要因の中でもっとも影響力がある要素を視覚的に確認できます。この分析は、天気予報の精度向上や予測モデルの作成に役立つ可能性があります。
このグラフから、ビジネスでは天気に関連する需要予測や在庫管理に応用でき、社会への影響としては災害対応の効率化を図ることができます。
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。
