📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
全体のWEIスコアにおける時系列の推移を見ると、2025年7月1日からの数日間でスコアは0.71から始まり、地域によっては急激に上昇するが、一般的には0.75から0.85の間で変動しています。7月2日には一時的に高いスコア（0.81）が見られ、7月3日ではより低いスコア（0.69）に戻るなど、一日の中での変動が顕著です。これは、短期間でのスコアの高低の変動が激しく、システムが動的に影響を受けていることを示します。
### 異常値
指定された異常値は、特定の日付において総合WEIや個人および社会の各WEIスコアに影響を与える可能性があります。例えば、2025年7月1日のWEIスコア0.71、7月2日の0.81、7月3日の0.69は、どの日付の範囲内でも高すぎたり低すぎたりします。これらの異常は、短期的な出来事（気象条件の急変、社会的なイベントなど）が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解によりトレンドと季節性を分析すると、長期的なトレンドは比較的安定しており、大きな増減は見られません。しかし、特定の期間における残差成分（説明できない部分）が異常値と一致していることから、一時的な外部の要因やイベントの影響が示唆されます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップの解析によると、個人と社会のWEIスコア間には中程度の相関が見られます。社会的な持続可能性と経済的な余裕、健康状態は、総合的なWEIスコアに強く影響しています。このことは、コミュニティ全体の状態と個人の感受性の間の相互作用を示しています。
### データ分布
箱ひげ図による分析では、各WEI項目の中央値はほぼ安定しているが、いくつかの詳細項目に対して少数の外れ値が存在しています。特に、健康状態や心理的ストレスの項目では下方への外れ値が見受けられ、個人の主観的な状況がスコアに顕著に影響を与えている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素分析 (PCA) の寄与率では、第一主成分（PC1）が0.38、第二主成分（PC2）が0.28の寄与率を持ちます。PC1は、経済的余裕や健康状態といった個人の安定性を示しており、PC2は社会的インフラや持続可能性が関連しています。これは、社会的および経済的基盤の向上が個々人の幸福感に直結していることを示唆しています。
総じて、WEIスコアデータの分析からは、短期的な外部要因による変動が激しい中で、基盤的な社会や個人の安定性が長期的な安定に寄与している様子が見受けられます。特に異常値の発生が持続的改善のための洞察を生む可能性を秘めた、興味深いデータとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 2025年7月から9月にかけて、実績値（青い点）は約0.6から0.8の範囲で基本的に横ばいですが、その後急激に下がる予測が示されています。
– 2026年のデータ（緑の点）は安定して高い値を示しており、前年度と比較した際に改善が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績値に黒い円で示された異常値が存在しています。これらはデータにおける急激な変動や予期せぬイベントを示している可能性があります。
– 線形回帰や決定木回帰の予測線（紫色、ピンク色）が急激に変動していることが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青い点で示され、通常は予測の基準となる。
– 異常値は黒い円で示され、データの外れ値として関心を引きます。
– 予測範囲（灰色）は予測の信頼区間を示し、予測の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータ（2026年）は安定しており、過去の不安定な予測とは対照的である。
– 様々な预测モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる挙動を示しており、それぞれの予測方法がもたらす結果の違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は基本的に予測範囲内に収まっているが、一部で大きく外れている異常値がある。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– グラフの初期段階の不安定さは、予測の困難さおよび外的条件による変動を示しているかもしれません。これは、特に天気予測やその関連事象が、ビジネスプランニングに不確実性をもたらす可能性があることを意味します。
– 前年度の安定した高スコアは、改善された予報技術または異なる環境条件によるものと推測され、この情報を活用することで効率的なリソースマネジメントが可能となるかもしれません。
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:
このグラフには、天気カテゴリにおける個人WEI（気象影響指標）平均スコアの360日間の推移が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– データは2025年7月から2026年7月にかけてプロットされていますが、多くは初期に集中しています。
– 初期のプロット（実績）は比較的一貫しており、予測は全体的に下降しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期部分において、異常値が複数観測されています。これは特定の期間における予測誤差や外的要因によるものと考えられます。
3. **プロット要素**:
– 青い円は実績を示し、一貫して0.7付近の値をとっています。
– 緑の点は前年のデータを示し、現在の傾向よりも高い範囲にあります。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる手法により異なる結果を提示していますが、全般的に下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果が重なり合わず、手法によって大きく異なる結果が示されています。これはモデルの精度や取り扱い方に影響されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に異常値が観測される以外は、大部分で予測と実績がある程度一致していますが、予測手法によっては一致しない部分もあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は直感的に、初期の安定を見て安心感を持ちつつも、予測される下降傾向に懸念を感じるかもしれません。
– 予測手法による結果の違いにより、選択する手法が重要であることを示しています。ビジネスや社会において、予測の信頼性と選択が政策や決定に影響を与える可能性があります。したがって、複数の手法を組み合わせた分析が推奨されるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、WEIスコアは比較的高い水準（0.8付近）にありましたが、その後急激に低下し、0.6近辺に落ち着いています。
– その後のデータ（緑のプロット）は一貫して高い数値を示しており、1に近い範囲に集中しています。時間が経つにつれて改善された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータ点に囲まれた黒円は外れ値として識別されており、予測範囲から逸脱した値として認識されています。
– 初期の急激な変動後は、データは安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実績を示し、赤の「×」マークは予測値を示します。
– 緑色のプロットは前年データで、過去の実績と予測が一貫している場合、安定性を示しています。
– 紫のラインは異なる回帰モデルによる予測を、灰色の範囲は予測モデルの不確かさを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 予測値（赤）と実績（青）の対応関係から、予測が大きく外れることは少ないと見られます。
– 前年のデータ（緑）は直近のデータよりも安定性を示しています。
5. **相関関係および分布の特徴**
– WEIスコアの初期変動が激しいが、後半で安定している点から、特定の要因（例えば季節的要因や社会的イベント）が影響している可能性があります。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– 初期におけるWEIスコアの急激な下落は、短期的な困難や危機を示唆する可能性があり、天候関連事象の影響を受けたと推測できる。
– 安定した高スコアは、長期的に見ると天気が社会的インデックスに対して正の影響を与える状況が多いと考えられ、ビジネス的には安定した活動が期待できる状態であることを示しています。
全体として、このグラフは初期の不安定さから次第に安定を見せる天候インデックスの動向を示しており、予測の精度が高いと思われるため、ビジネスや政策決定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の数ヶ月にかけてWEIスコアは概ね横ばいで、若干の下落が見られます。
– 長期的には、最新の日付ではスコアがやや高まっているように見えますが、データが少ないため明確なトレンドは判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数ヶ月には異常値が多く含まれており、特に予測値（紫色の線）と実績値（青色）が乖離しています。
– 中盤以降は観測されるデータがなく、最後の数データ点のみが表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績のデータ、X印は予測値を示しています。
– 緑色のプロットは前年データであり、これは比較用に使用されています。
– グレーの範囲が予測の不確かさの範囲を示しており、一部の期間では非常に広範で不確実性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績と予測の間には乖離が見られることから、予測の精度には課題があるかもしれません。
– 前年のデータと現状のスコアとの関連も有限であり、直接的な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の相関やトレンドの分析が困難な範囲がありますが、予測値と実際の値は乖離が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ると、個人の経済的余裕を予測するモデルは改善の余地があり、特に初期段階での不確かさが非常に大きいことが懸念されます。
– 経済的計画や社会政策の策定には、精度の高いデータと予測が必要です。現状の予測精度では、一貫した政策決定は難しいかもしれません。
– ビジネス的には、信頼性のある予測が可能であれば、保険や住宅ローンなどの商品開発に役立つでしょうが、現時点でのモデルは改善が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績と予測に基づく数値の変動が見られますが、その後、長期間にわたってデータ取得が途絶えています。
– 最終的なデータポイントは始点と別の色のプロットで示され、過去データとは異なるスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイント付近において、異常値として示される黒い枠組みの点が存在します。これは著しいスコアの変動を示唆しています。
– 初期の段階以降、急激な変動や異常値は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際の健康状態スコアを示しています。
– **予測（赤い×）**: モデルによる予測値、始点付近に少数のデータ。
– **異常値（黒い丸）**: 通常の範囲を逸脱したデータポイント。
– **前年（緑の点）**: 前年の同期間との比較を示しています。
– 各種回帰モデルによる予測（紫、青、ピンクの線）は、初期段階のデータに基づいて異なる予測トレンドを示していますが、全体的なデータ取得期間のギャップによって他の期間での予測精度は評価できない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値との初期の差異が見られ、実績と予測が一致していない時期がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限られているため、明確な相関や分布は見出せませんが、初期の実績値と予測値の間には一定の乖離が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データ収集のギャップが顕著であり、継続的なデータ収集または分析の改善が必要です。
– 初期の異常値が何らかの健康イベントを示唆している可能性があり、それに基づいて健康管理の改善策を検討する価値があるかもしれません。
– 前年のデータに基づく比較が後半に持続するが、十分な分析対象期間がなく影響判断が難しい。
以上のように、このグラフは初期のデータ以降の継続的なデータ収集が不足しているため、完全な洞察を得るには更なるデータ収集、特に長期間のデータを確保する必要があります。初期の異常値から得られる示唆を基に、今後の改善策を導き出すことができるでしょう。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階で実績AIのスコアがやや高いレベルで横ばいしている。
– 特定の日付を境に急激に下降している線が見られる（決定木回帰）。
– その後のデータポイントは、前年度データとして設定されており、緑色の点で表されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は初期データ群に集中しており、外れ値の表示が行われている黒い円として示されている。
– 初期段階での小さな変動の後、急激な下降が見られる。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実際のデータであり、緑色の点が過去の比較データ。
– 決定木回帰は紫色の線で、線形回帰は薄い灰色の帯で予測を示している。
– ランダムフォレスト回帰を示す薄紫色の線が一貫して予測範囲の中にある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと過去データが重なっていることで、シーズナリティや周期的な傾向を見ることができる。
– 異常値が自己回帰モデルの予測範囲を超えていることは、データの変動性が高いことを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で初期に大きな差異がある。
– 決定木回帰による急激な変動は、特定の要因に依存している可能性がある。
### 直感的な洞察
1. **人間の直感**:
– 初期の安定していたストレスレベルが急激に下がることで、心理状態の変化を示唆している。
– 長期的には、過去データとの整合性を通じて、季節的な要因や特定の出来事が心の健康に影響を与える可能性があると感知される。
2. **ビジネスや社会への影響**:
– 天候が人々のストレスレベルに影響を与える可能性が高く、これは商品開発やマーケティング戦略において考慮されるべき点である。
– 急激な変動が予測される場合、ストレス管理やメンタルヘルスサービスの需要が急増する可能性があり、企業はその準備が必要である。
このグラフから得られる洞察は、短期的および長期的な戦略計画に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフのデータ点は、2025年7月と2026年7月に集中しています。
– この期間の初め（2025年7月）は、WEIスコアが比較的高く、徐々に下降する傾向があります。
– 各年度の異なる色で示される予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれの予測結果の多様性を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月中には異常値としてマークされたデータ点が存在します。
– 異常値の存在は、予測範囲からの逸脱を示しており、この時期に特有の事象が発生した可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は、AIが観測したデータを示しています。
– 予測値（赤いバツ）とそれに基づく予測範囲（灰色のバー）は、将来のスコアの可能性を示すものです。
– 前年のデータ（緑）は比較の基点として役立つもので、過去のパターンから直感的な判断を引き出す補助となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法により提供される異なるトレンドラインは、データ解釈に多様性をもたらします。
– 実績データと予測データの間の相関が強いと、予測モデルの精度が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 専用の回帰モデルによる予測は、元の実績データに基づいて構築されており、各モデル間の予測精度の違いを確認することで、特定のパターンや外的要因が強く影響している可能性について考察できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 最初の大きな異常値とそれに続く下降トレンドは、特定の出来事や政策変更が個人の自由度と自治を大きく左右したのではないかという直感を生じさせます。
– これは、社会的およびビジネス面での意思決定において、外部環境の変化に迅速に適応する必要があることを示唆しています。
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について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）はおおむね横ばいであるものの、少し下降していることも観察されます。
– 決定木回帰（紫線）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は、時間とともにWEIスコアが下降する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、異常値として識別されたデータ（黒い円）があり、それが通常の範囲を超えていることを示しています。
– 大きな急激な変動はないものの、予測と実績が少し異なるようです。
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、赤の「×」は予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAIの手法による3σの範囲内であることが示されています。
– 緑色のプロットは前年のデータを表し、前年のトレンドを明示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑の点）は、それ以降の実績や予測において一貫した基準を提供し、比較可能性を提供しています。
– 線形回帰（青い線）と他の回帰手法（紫とピンク）の予測が異なっていることから、モデルの選定による予測の違いが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは密接に関連しており、季節性または他の要因による影響が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの変動が天候に関連している可能性があり、特定の季節やイベントが公平性・公正さに影響を与えるかもしれません。
– 予測と実績の間のギャップから、モデルの改善が必要であることが示唆され、特に異常値の管理が重要です。
– 社会的には、これらの指標が直接的に人々の生活の質やサービスの運用に影響を及ぼす可能性があり、市民の間での公平性確保が求められます。
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した。
1. **トレンド**:
– データは二つの異なる地点にプロットされており、横ばいのトレンドが観察されます。初期の部分（2025年7月付近）では高い値を示し、後半（2026年5月付近）でも同様の高い値を示しています。全体として変動は少なく、WEIスコアに周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い輪で示されていますが、データ自体は大きな変動を示していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点で示された「実績」と、緑の点で示された「前年」との比較により、現実のスコアと過去のデータの整合性を評価しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表現しています。
– 線（紫、ピンクなど）は異なる予測モデルの回帰結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは予測と実績、過去のデータを組み合わせて提示されており、過去と現在、モデル予測の比較が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータと前年、および予測モデルとの整合性が確認できます。それぞれの時点で高いスコアが維持され、相関が保たれていると考えられます。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 本グラフは「持続可能性と自治性」に関する社会WEIの高いスコアを示しており、天候が持続可能性に与える影響を評価・監視する際に役立ちます。
– 高いスコアの維持と低い変動は、持続可能性と自治性の領域で安定した状況を示唆し、今後の政策立案やビジネス戦略における安心材料となるでしょう。
ビジネスや政策に活用する際は、持続可能性の現在の安定性を維持する取り組みの強化と、予測された不確かさを考慮に入れた計画策定が重要となります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、年度初めに密集した青の実績データを示し、その後の期間に明らかなデータの不足があります。データの分布から、最初のある特定の期間に評価が集中し、残りの年度にデータがないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸）は初期のデータに見られますが、それ以外に目立った変動はありません。一般的にWEIスコアは高い値で密集しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年度の比較データです。散布図には予測の個数や手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）が示されていますが、データ不足のために視覚上はそれほど影響を感じません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度の比較データは密接に絡んでいますが、予測データとの直接的な関係性は視覚的には確認しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上のデータポイントは、ほぼ１点に集中しており、データの分布としては均一に見えますが評価期間全体のトレンドや周期性を示すにはデータが少なすぎます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– データの不足や時系列の限られた提供から、実際の評価の信頼性や将来的な予測に関して不安を感じるかもしれません。データポイントが偏っているため、ビジネスや社会的な要因としてこのスコアを用いる場合、より綿密なデータ収集と分析が必要となります。社会的インフラや教育の機会解析としては、改善が求められる部分があるでしょう。
データの偏りを解消し、より多くの時間軸にわたる均一なデータ収集が重要です。それにより、社会WEIのスコアに基づく戦略的なインサイトがさらに豊かになる可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下のことがわかります。
1. **トレンド**:
– 青い実績データは期間の開始部分に集中しており、過去のデータは高めの安定した値を示しています。
– 予測データ（赤い×）は評価日が進むにつれて減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の縁取りで示された異常値がありますが、具体的な影響は示されていません。
– 予測ではランダムフォレスト回帰（紫）が特定の期間で急激に値を下げています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は過去のWEIスコアを示しており、比較的高い値を維持しています。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる未来の予測を提供していますが、全体としては減少傾向です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、実績データに基づいて異なる将来の動きを予測しています。
– 線形回帰は横ばいでの予測、決定木とランダムフォレスト回帰は向こうに向けての変動を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測のばらつきから、モデル間での一致度は低く、各モデルが異なる仮定のもとで動作している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが初期は安定しているにも関わらず、予測では減少している点は懸念材料です。
– この予測が実現した場合、共生や多様性の保障に関わる施策が見直される必要があるかもしれません。
– 社会的な視点から見ると、今後の政策やコミュニティの取り組み次第で改善が可能な状況を示唆しています。
全体として、このグラフは過去の安定した状況と未来への不安定な予測の対比を示しており、慎重な政策策定が重要であることがわかります。
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:
このヒートマップは、日付ごとと時間帯ごとに色分けされており、総合WEIスコアの変動を示しています。以下に注目すべき点を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体として、フィールドのレンジ内で顕著なトレンドは見られません。ただし、特定の日付や時間帯において色の違いがあるため、特定のパターンや周期性が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な箇所、特に7月2日の午前8時の黄色が目立ちます。この色はスコアが高いことを示し、何らかの要因で急激にスコアが上昇したと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示します。黄色は高スコア、青から紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯におけるスコアの変動を一目で見ることができますが、詳細な相関はこの短期間では明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 目立つ相関は見られませんが、特定の時間帯で一貫して高いスコアを示す傾向が感じられます（たとえば、7月2日午前8時の黄色のプロット）。
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**:
– 突出したプロットは何か特定のイベントや条件を示唆している可能性があります。たとえば、異常気象や特定の気象条件が発生した時間帯を示しているかもしれません。ビジネスや社会的には、特定の時間帯に注意を向けることで、適切な対策やリソースの配備が可能になるでしょう。
以上のように、ヒートマップは視覚的にスコアの変化を示し、データの詳細な分析によって特定のトレンドや条件を特定することが可能です。
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:
このヒートマップについて、次のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– 色の変化は日付と時間帯にわたって異なりますが、全体的な増加や減少の傾向は明示されていません。しかし、特定の日付や時間帯で色が顕著に異なる部分が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に19時台の2025-07-01に濃淡の強い色（暗い色）があり、そこだけ特異な現象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は個人WEI平均スコアを示し、色の濃淡はスコアの高低を示唆しています。黄色は高いスコアを、濃い紫や青は低いスコアを表しています。
– 時間帯と日付に応じて、スコアがどのように変動しているかを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の可視範囲では日別と時間別の2軸でデータが示されていますが、明示的な相互関係は特に示されないものの、それぞれの軸での変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によって色が異なることから、スコアが一定の時間帯で変動しやすい、もしくは特定の条件で影響を受けやすいことを示しています。例えば、夕方に近づくにつれてWEIスコアが低下する傾向が考えられます。
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**
– 直感的には、特定の日や時間帯のスコアに顕著な変動があることで、その時間帯が重要であると感じられます。たとえば、スコアが低い時間帯においては、天候の影響やその日の特別なイベントなどの要因が考慮されるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、天候に応じた営業時間やサービス提供時間の調整、将来の傾向予測への活用が考えられます。
このヒートマップは、天候データを用いた解析や戦略的決定に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップについて詳しく分析します。
1. **トレンド：**
– データは7月1日から5日の5日間に及んでいます。
– 時間帯ごとに色が異なり、日付が進むにつれて若干の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 7月1日は他の日時に比べて19時に緑色の色相が強く、若干高めの値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 色相は天候に関連するWEIスコアを示しており、色が明るくなるほどスコアが高まっています。
– 黄色は最も高いスコアを示し、紫は比較的低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 時間帯（横軸）と日付（縦軸）での変動が見られ、横方向に同じ色が続く場合は似たような状況が続いていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 特定の時間帯に高スコアが集中していることから、時間による定期的な変動があるようにも感じられます。特に7月2日と7月5日の午前8時が高スコアを示しているのが目立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響：**
– 人間は日中の天気の変動に敏感です。このデータから、特定の時間帯に天候が安定して良いか（高スコア）を知ることで、イベントの計画・開催、商業活動の最適化に役立つ可能性があります。
– 早朝や午後に変動があることで、通勤時間帯の天気変動に対応する準備や情報提供を行うことで、社会的な影響を軽減する取り組みが求められるかもしれません。
このヒートマップを用いることで、天候が異なる時間帯や日ごとに纏まっているパターンを視覚的に把握することができます。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（Weather-Environmental Index）の項目間の相関を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 相関自体にトレンドはありませんが、各項目間の強いまたは弱い相関が視覚的に把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が特に赤または青に偏っている場所が、平均から外れた相関関係を示しています。例えば、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は強い正の相関が見られます（0.91）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを表し、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に、個人WEI（健康状態）と他の個人WEI項目（経済的余裕、心理的ストレス）との間に関連性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個人WEI平均の相関は非常に高い（0.82）です。また、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が強く関連している点も注目されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このヒートマップからは、個々の生活の様々な面が相互に関連しあっており、特に社会的・個人的なウェルビーイングが互いに影響し合っていることが直感的に理解できるでしょう。この情報は、政策立案者やCSR活動を行う企業にとって、どの要素に注力することが全体の改善につながるかを考える際の指標となります。また、社会の多様性と公平性が他の指標と強く関連していることは、包摂的な社会の重要性を示唆しています。
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:
このグラフは、天気カテゴリの様々なWEIスコアの分布を比較する箱ひげ図です。以下に、分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは全体として安定しており、大きな上昇や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WEIタイプでは外れ値が見られます。特に「個人WEI（移動来往）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」で顕著です。これらは異常なデータや特異な出来事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**:
– 箱の範囲は、データの中央50%を示しています。箱の上端と下端がそれぞれ第3四分位数と第1四分位数を示し、中央の線は中央値を示しています。上下のひげは通常の範囲を示し、それを超える点が外れ値として表示されます。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフでは期間をカバーしていますが、特定の時系列に特化しているわけではないため、期間中の変動のパターンは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」が比較的高い中央値を示し、安定しているようです。
– 「社会WEI（持続可能性と包摂性）」は広い範囲のスコアを持ち、ばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、個人や社会の異なる側面での安定性と不安定性が視覚化されています。ビジネスや政策立案においては、特に外れ値が多い領域での改善が求められるかもしれません。
– 例えば、「社会WEI（公正性・公正さ）」の改善は、不満を持つ人々の経験を向上させ、より公正な社会を促進する可能性があります。
この分析は、このカテゴリーがどのように機能しているかや特定の要素がどのように影響を受けているかについての理解を深めるための手がかりとなります。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）により、2つの主成分の組み合わせでプロットが表現されています。明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データの広がりと分布が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として注目すべきポイントは、やや高い位置（第2主成分が0.1以上）のデータ点がいくつか存在することです。これらは他のデータ点から離れているため、特異な状況を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは各データ点を主成分1と2の軸で示しています。色や密度の変化がないため、各点は単にそれぞれの成分上の位置を示すのみです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが存在するわけではなく、1つの時点の主成分空間における分布を解析しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点は第1主成分と第2主成分に対してやや均等に散らばっていますが、右上方向に多少の集まりが見られます。特に相関は明確ではなく、分布が多様であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このプロットを見ると、気象データに何らかの多様性があると考えられ、特異な気象条件やパターンの存在が示唆されます。これらの情報は、気候モデリングや予測の改良に役立つかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、異常気象や突発的な気象イベントの予測に資する可能性があり、それによる対応策の策定が求められるかもしれません。
この分析は、さらなる気象データとの組み合わせで、さらなるインサイトを得るための出発点となるでしょう。
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。