📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの解析結果
#### 時系列推移
全体的に見ると、**総合WEIスコア**は0.70から0.81の範囲で変動しています。特に、本データは短期間の観測にもかかわらず、軽度な上昇および下降傾向を示します。特に2025-07-02のWEIスコアは0.81と高い値を示しており、テンポラリな上昇があります。その後、2025-07-03には急激に0.69に下がっていますが、再び回復の兆しが見られます。このような変動は潜在的に、時事的な社会経済の要因や気象要素が影響を及ぼしている可能性があります。
#### 異常値
さまざまな日付にて総合WEIは異常値として示されています。例えば、2025-07-01の0.71や2025-07-03の0.69のようなスコアは、短期間での急な変動を示唆しており、特定のイベントや外部的な要因の影響を受けた可能性があります。また、個々のWEI平均も日付によって異常値を示し、社会的、経済的な要因の急激な変化の影響が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
時間的制約のあるデータのため、大きな季節性のパターンは特定困難ですが、STL分解による分析が可能であれば、短期間でも観測されうる社会的行動の変動を示すことができるかもしれません。トレンドは比較的安定しているものの、一過的なピークや底が時々発生しています。これらは、特定のイベントや政策の変更に対する市場の感応度を示唆しています。
#### 項目間の相関
各WEI項目間の相関を観察すると、特に**社会基盤と教育機会**、**持続可能性**は高い相関を示しています。これが意味するのは、社会的資源の充実度が、他の要因、特に持続可能性という観点からも、社会全体の安定性に寄与している可能性があるということです。相関ヒートマップを用いた詳細な分析が各要素間の因果関係をより深く理解する助けとなります。
#### データ分布
箱ひげ図によれば、特定の項目（例えば、社会持続可能性や個人の経済的余裕）で外れ値が観測されます。これは観測範囲内での突発的な変動やイベントに起因するものである可能性があります。各スコアの中央値は、全般的に0.70-0.80の範囲となっており、これはこの地域の一般的な評価基準に合致する可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCAによる分析において、**PC1とPC2の寄与率**がそれぞれ0.40と0.26であることから、これらがWEIスコアにおける主な変動を説明する要因であることが分かります。PC1は可能性として持続可能性や社会基盤の影響を受け、PC2はより個人の経済的余裕や健康状態など、個人レベルの要素に強く影響されると推測できます。
### 総括
この分析により、社会全体および個人のWEIスコアが日々の経済・健康・社会条件に敏感に反応していることがわかりました。特に持続可能性や公平性に関連する要素は社会全体の安定性にとって重要です。また、異常値の出現は潜在的に瞬間的なストレスイベントや急激な環境変化に関連している可能性があります。細心の注意を払いながら、各項目間の相関をモニタリングすることにより、より調和の
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）の領域では、若干の上昇傾向が確認されますが、データの分布は比較的均一です。
– 他の予測（赤い点、紫、緑、水色の線）は、全体として横ばいからわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが太い黒い円で囲まれ、これは外れ値として識別されています。これらは他のデータポイントとは明らかに異なる値を示しています。
– 実績の点群は、灰色の不確かさ範囲内に大半が収まっていますが、いくつかの外れ値が範囲外に出ています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は、実際の数値（実績AI）を示しています。
– 赤い×は、予測された数値（予測AI）を示し、予測された異なる回帰手法により異なる推移をしています。
– 不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測された異なる回帰手法（水色、緑、紫の線）はお互いに非常に近い位置にあり、類似した予測を行っています。
– 実績データは予測が始まるポイントまでは予測と異なりますが、不確かさ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける相関関係が特に強くは見受けられませんが、外れ値によって全体の分析が影響を受ける可能性があります。
– 予測手法間では大きなばらつきはなく、相関が高いことが示唆されます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間が直感的に受け取る印象としては、実績と予測の間に若干の不一致が見られるが、全体的な変動は小さい。
– ビジネスや社会への影響としては、予測された数値の小幅な下降トレンドが続く場合、対策の検討が必要になるかもしれません。ただし、現時点では安定した傾向が多く、不確かさ範囲内に収まっていることから、急激な対策は必要ないかもしれません。
このような分析は、天候に関連する対策や予測に関する判断を支援します。
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:
このグラフは「天気カテゴリの個人WEI平均スコア」が30日間にわたり追跡されている個人の時系列データを示しています。このデータから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは一定の範囲内にあり、大きなトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 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）の各システムは、今後の異なるパターンを示唆しています。線形回帰は下降傾向を示しており、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では、一部のデータ点が他の点よりも際立っており、異常値として黒い丸で囲まれています。これらは特定の日に特異的な事象が発生したことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の観測データを示しています。
– 黒い丸は異常値として注目すべきデータです。
– グラフには3つの予測線があり、それぞれのモデルによる未来の予測を示しています。
– グレーの領域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**:
– 実績データと予測データが共存しており、それらの乖離が将来的な信頼性や改善の余地を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なWEIスコアは0.6から0.8の間に分布しています。この範囲内での動きが予測されています。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会的影響**:
– 天気カテゴリが個人のWEIスコアに影響を与えていることが示唆され、何かしらの気候条件や出来事がスコアに影響を及ぼしているかもしれません。
– このデータを活用することで、気象条件の変動が個人やグループのパフォーマンスにどう影響するかを予測し、将来的な計画に活用できるでしょう。
このグラフからの全体的な洞察として、特定の要因がスコアに影響を与えるものの、今後の動きについては予測モデルの結果に応じた多様な見解が考えられます。
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:
このグラフを分析してみます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、グラフの序盤に集中していますが、明確な上昇または下降の傾向は見当たりません。データは主に横ばいで、一定の範囲内にあるようです。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ直線であり、トレンドを示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の点が異常値としてマークされています。これらは通常の変動範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績値を示しています。
– 赤いバツ：予測値。グラフには見当たりません。
– 黒の円：異常値を示す強調。
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲。
– 3本の予測ライン（シアン、紫、ピンク）：それぞれ異なる予測方法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは初期に集中しており、予測データと比較するための期間がありません。実績値よりあとに予測などが行われている可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では、実績値と予測値・予測範囲の間に強い相関や大きな偏差は見られません。予測範囲は実績データを包括していることから、予測はある程度信頼できると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 実績データが示すように、大部分のデータが特定の範囲内に収まっていることから、比較的安定した状況が続いている可能性があります。
– 異常値の出現は、特定の天候変化や予測不能な要因の影響かもしれません。ビジネス戦略では、この異常値の原因究明が重要となり、予測精度の向上に貢献します。
全体的に、このグラフは天気の影響を示すWEIスコアの短期間での予測可能性を評価するのに有用で、異常値分析および予測精度向上の手掛かりを提供します。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは横ばいの状態を示しています。実績と予測の数値は大きな変動がなく安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上のデータポイントの一部に異常値として認識されている点がありますが、全体のトレンドに大きな影響は見られません。
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、一部が黒い円で囲まれて異常値とされています。
– 水色、ピンク、紫の線はそれぞれ異なる方法での予測を示していますが、全体的に似たような値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが非常に近く、モデルの予測精度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**:
– 実績と予測の間で高い相関があり、予測モデルが実績をよく反映していることが分かります。
6. **直感的な感じと影響**:
– データが安定しているため、短期的には経済的余裕に大きな変化がないと感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した経済状況のもとで計画が立てやすいことが考えられます。また、異常値の検出は予見できない事象への対策を講じる必要性を示しています。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド:**
– 実績AIのデータ点（青色）は初期において低めの値（約0.6）を示し、その後0.7付近に集中しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ横ばいもしくは緩やかな減少傾向を示していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の数日間においていくつかの外れ値（大きな黒い円で囲まれた点）が見られ、これが健康状態の変異要因を示唆しています。
3. **要素の意味:**
– 実績（青）と予測（赤の×印）データが表示されており、実際のデータと予測のズレや精度を見ることができます。
– 濃い色の線（線形、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる回帰手法による予測であり、直線に近い、もしくはわずかに異なる勾配を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、初期の外れ値の付近が特に広くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測と実績との間のズレを見ることで、モデルの精度や改善点を見極めることができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くの点が0.7付近に集中しており、分布としては狭い範囲に収束しています。
– 初期段階の外れ値が特異的であるため、他の因子による影響が考えられます。
6. **直感的なインサイトと影響:**
– 外れ値の発生は異常な健康事象や環境変化を反映している可能性があり、原因分析が求められます。
– 健康状態の安定性が見られることで、ビジネス上、医療リソースの効率的な配分や予測精度向上が期待されます。
– 将来的な計画でも、安定した予測が得られるため、安心感を得られることが可能です。
全体的に、初期の変動が注目点であり、短期間での異常値に着目することで、さらなる洞察が得られ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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初旬にわずかな変動を見せながらも安定している様子です。
– 予測ライン（紫、ピンク、水色）は、特に紫の線が急激に下降していますが、他の2つは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされた点が初旬に数個存在しています（黒い輪のある点）。
– 紫の予測ライン（線形回帰）が他の予測よりも急激に下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の心理的ストレス（WEIスコア）を表しています。
– x印は予測データ、円は外れ値を示しています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色で示されており、初旬は狭い範囲ですが、その後予測が広がっています。
4. **関係性**:
– 紫の予測ラインが急激に下降している一方で、他の2つの予測ラインは比較的安定しているため、手法によってストレスレベルの将来推測が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は初旬に集中しており、予測と実績との間には大きな離れが見られる部分もあります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 実績データが安定しており、特定のストレスピークが見受けられないため、人々の心理的ストレスがこの期間は比較的管理されている可能性があります。
– ただし、予測手法による将来のストレスレベルの異なる見解は、企業がストレス管理の計画を再考する必要があることを示唆します。
– ビジネス面では、ストレスレベルが安定している間にリソースの配分やストレス軽減プログラムの効果を評価する時期と考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青色）は、区間の前半に集中しており、多くは0.6から0.8の間に位置しています。データに大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 将来の予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て横ばいで、特にランダムフォレストの予測がやや高めに設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされているデータポイントは見られますが、全体的に実績データの変動は比較的少なく安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績データを示しており、黒い輪で囲まれているのが外れ値です。
– 予測の不確かさ範囲（薄灰色のエリア）は非常に狭く、モデルの予測に対する信頼度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと将来予測は、それぞれ異なる方法で示されていますが、大きな乖離は見られません。線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測がほぼ一致しているため、モデル間での予測の信頼性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6-0.8の範囲に集中しているため、全体として分布が狭く、予測と一致しています。
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**
– 実績データの安定性と予測の信頼性が高いため、このシステムやモデルへの信頼感が強まります。この安定性は、気候予測や対応策の確実性を向上させ、計画や政策の策定にインパクトを与える可能性があります。天気が安定していることが示唆されているため、農業やイベント計画においてリスクが低い時期であるとも考えられます。
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:
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）スコアの30日間の時系列データを示しています。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコア（青い点）は初期に変動があるものの、予測期間に入るとデータが無い。
– 予測の線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は安定しており、期間中に大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはオレンジの円で示された外れ値がいくつか存在しますが、予測部分には外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、実際に観測されたWEIスコアです。
– 外れ値はオレンジの円でハイライトされています。
– 灰色のシャドウ部分は予測の不確かさ範囲を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果がほぼ一致しており、モデル間の予測のばらつきは少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階のデータは散らばっていて、ばらつきがあるのに対し、予測データは安定的で一定の値を保っています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 初期の実績スコアのばらつきに比べて、予測モデルが示す安定性は、モデルによる予測に対する信頼性を感じさせます。
– ビジネスや社会的な影響としては、公平性や公正さのスコアが安定していることは望ましいことですが、実績のばらつきをどのように扱うかが課題です。どの程度モデルが過去のデータを正確に反映できているのかをさらに確認する必要があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は低いスコア帯で安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測は三つの異なるモデル（線形回帰-水色、決定木-紫色、ランダムフォレスト-ピンク色）によっています。
– 決定木とランダムフォレストの予測は、長期的に上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットが異常値としてマークされていますが、変動範囲内に収まっているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 丸いプロットは実績値を示し、色付きの線は異なる予測モデルの予測を示します。
– 異常値は黒いマークで示され、灰色の範囲は予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 実績データと予測は近い値に配置されていますが、予測のばらつきが長期的に広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関は時間が進むにつれて乖離している様子を示しています。
– 分布としては安定しているが、予測モデルで異なる傾向が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 現在の状況は安定しているが、将来的には改善の可能性が見られるため、持続可能性と自治性の向上が期待されます。
– 異なる予測モデルにより、計画段階でのシナリオプランニングが可能となり、天候変動に対する柔軟な対応が促されるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績値は期間の初めに集中していますが、全体としては大きなトレンドは見られないようです。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）もほぼ水平であり、WEIスコアが変動する予兆はないと言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁の丸で囲まれたプロットが外れ値を示していますが、それ以外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**
– 青い点は実績データを示しています。灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、異なる回帰モデルによる将来のWEIスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測ラインとの間に大きな相違はなく、また予測モデル間もほぼ一致しているため、異なるモデルの間での予測の信頼性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間の実績データに基づくため、相関を議論するにはデータポイントが少ないですが、各予測モデルのラインはほぼ同じ位置にあることが確認できます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが安定していることは社会基盤や教育機会の状態が現状維持していることを示しています。この安定性は、一貫した政策や取り組みが行われている可能性を示唆します。
– 外れ値の対応については、異常な状況が発生した際の早期発見と対策が求められ、安定性を確保するための追加の分析が必要となるかもしれません。
全体として、グラフが示す情報は、社会基盤と教育機会が安定していることを示しており、予測における大きな変動もないため、現在の取り組みの有効性を示唆しているといえるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）はほぼ横ばいで推移しています。
– 予測では、線形回帰は横ばい、決定木とランダムフォレスト回帰はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに囲まれた範囲に外れ値が1つあり、注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロット（実績AI）は実際のデータです。
– 赤い「X」は予測値を示します。
– 黒い丸は外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、xAI/3σとして示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）を比較することで、それぞれのモデルがどのように異なる傾向を示すかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績と予測の相関はありそうですが、モデルごとに予測の動きが異なります。
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**
– 測定された社会WEIスコアがほぼ一定であることから、現在の社会的要因が安定していると見ることができます。
– 外れ値の存在は観測期間中に何らかの異常が発生した可能性を示唆し、さらに調査が必要です。
– 予測が下向きであれば、改善のための社会的介入が必要かもしれません。特に、共生や多様性の取り組みが重要となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップでは、時間帯に応じて色が変化しています。
– 7月1日から7月6日までの間で、8時および16時に特定の色の変化が見られ、それにより周期的なパターンが示唆されます。特に、8時には明るい色（黄色）が主要で、16時には濃い色（青紫色）が多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時には、他の時間帯と異なる紫色が見られ、これが急激な変動もしくは外れ値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**:
– 色相の違いはWEIスコアの強度を示し、明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 別々の時間帯の間でスコアが異なることから、時刻による気象データの変動が確認できます。また、特定の時刻に同様のパターンが繰り返されていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と16時では異なる色彩パターンが観察されるため、時間帯ごとに異なる気象条件が存在している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、特定の時間帯に気象条件が顕著に異なることが直感的に理解できます。ビジネスや社会への影響としては、気象条件が異なる時間帯を考慮して、活動やスケジュールを調整する必要があるかもしれません。例えば、気象条件に敏感な業界（農業、イベント運営など）においては、こうしたデータが重要な意思決定に役立つ可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します：
1. **トレンド**
– 視覚的には、色の変化が一定のパターンを示しているわけではなく、曜日ごとに異なる振る舞いが見られるようです。全体的に緩やかに上昇または下降しているとは言い難いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-03以降に比較的変化が大きく見られ、特に2025-07-01の下部に濃い青が見られるため、これは低値の可能性がある瞬間的な外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップの色の濃淡は、値の高低を示しています。黄色は高い値、青から紫にかけては低い値を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時系列に従って配置され、時間帯別の変動を示しています。しかし、より多くの日付データがなければ明確な周期性は見つけにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で恒常的に高いか低い状態が見られることがないため、特定の時間帯が他の要因と強く相関しているとは断言しにくいです。
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**
– このデータから直感的には、「ある特定の日付や時間に非常に高いまたは低い状態が発生する理由を検討する必要がある」と感じるかもしれません。また、ビジネスや社会的な影響という点では、このデータが例えばエネルギー消費やエアコン利用の指標であれば、特定の日や時間帯に対策を講じる必要があるかもしれません。
この分析を通じて、特定の日や時間における変動の要因を探ることが次のステップとして重要になります。
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:
このヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から2025年7月6日）の時間帯ごとのWEI（Weather Effect Index）平均スコアを示しています。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 視覚的には、時間帯によってWEIスコアの変動が見られます。特に、16時から19時にかけて変化があります。
– 16時までの比較的高いスコアに対し、17時は特に低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の17時のスコアが最も低く、これは一つの外れ値として目立ちます。
– 逆に、17時が最も低いスコアを示しており、他の時間帯とは異なる動きをしていることがわかります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIのスコアの違いを示しています。紫が最も低いスコア（約0.74）、黄色が最も高いスコア（約0.84）を表しています。
– 日付ごとにスコアが変化し、その日に応じた時間帯の影響を観察できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 日ごとに一定のパターンや周期は見られませんが、時間帯による変動が明確に存在します。
– 特に、夕方のピーク時での変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにWEIが変動しており、特に17時では急激な低下が観察されます。
– 各日の時間ごとの変化が一定でないことから、特定の要因による影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、人々が特定の時間帯において天候の影響を受ける度合いを示しており、特に17時の低さは何らかの天候変化（例えば、夕方の短時間のストームなど）を反映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、交通やイベントの時間調整、リスク管理に役立つかもしれません。特に、特定の時間帯の急激なスコア低下は、計画の見直しを促す重要なサインです。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に提供します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップは相関関係を示すため、時間的なトレンドは直接表示されていません。ただし、30日間のデータを基にした相関から、時間的な関連性を間接的に推測することは可能です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色の濃度が急激に変わる部分や相関がかなり低い組み合わせは、特異な関係を示唆します。たとえば、社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（心理的ストレス）間の相関は低く（0.00）、これは各要素間に顕著な変動があることを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 赤い色は高い正の相関を示し（1に近い数値）、青い色は負の相関を示します（0以下の数値）。
– 総合WEIは多くの項目と強い正の相関を持っており、特に個人WEI平均とは0.80の相関を持ち、非常に密接な関係があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データの組み合わせが、特に社会WEIと個人WEIエリアの交差点でよく関連していることが見て取れます。これは、これらの要素が同等に影響し合っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関が非常に高いこと（0.92）は、社会的要素間での強い関連を示しています。
– また、社会WEI（公平性・公正さ）は、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と強く関連しています（相関係数0.92）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 全体的に、個々の生活の質を測る指標（個人WEI）が、社会全体の状態（社会WEI）と密接に関連していることが分かります。これは、個々の幸福度が社会的な政策やプログラムに影響される可能性が高いことを示しています。
– 公平性や多様性の確保が心理的ストレスの軽減に不可欠ではないこと（低い相関）を示しているため、社会政策の立案時にはそれぞれのWEI項目に対する違いを考慮する必要があります。
このように、このヒートマップは、特定の要素間の相関関係を視覚的に簡潔に示しており、政策や意思決定において考慮すべき重要な相関を強調しています。
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:
この箱ひげ図は、天気に関連する異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。以下に、主な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:
– 各カテゴリのスコアは、概ね0.6から0.9の範囲に分布しており、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人 WEI（心理的ストレス）」や「社会 WEI（持続可能性と自治体）」などいくつかのカテゴリでは、スコアの下限または上限に外れ値が見られます。これらは、異常気象やイベントが特定のカテゴリに強い影響を及ぼした可能性を示唆しています。
3. 各プロットや要素:
– 色はおそらくカテゴリを示しており、異なる天気の要素や社会要因に基づくカテゴリ間の比較を容易にしています。
– 箱の大きさは各カテゴリのスコアの分布の広がりを示し、「個人 WEI（経済状態）」などでは比較的狭い範囲で分布し、不確実性が低いことを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– グラフから、特定の時系列データ間の明確な相関は示されていませんが、社会的要因と個人要因のスコア分布には若干の違いがあります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「社会 WEI（公平さ・公正さ）」や「社会 WEI（共生・多様性・自由の保障）」などは、比較的高い中央値を持ち、社会的安定性が保たれている可能性を示唆しています。
6. 直感的な洞察と影響:
– 人々は、特定の天気や社会的出来事が個人の心理や経済状態にどのように影響を与えるのかを直感的に把握することができます。このような分析は、政策立案者や企業が特定の要因が社会やビジネスに与える影響を予測し、適切な対応策を講じるための情報として活用できます。
全体として、この箱ひげ図は、様々な天気関連要因が社会や個人のWEIスコアにどのように影響するかを視覚的に示しており、予防策や適応戦略の策定に役立つでしょう。
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:
この散布図は、天気に関連するデータを主成分分析（PCA）を用いて視覚化したものです。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、いくつかの点が特定の領域に集中しているため、クラスタがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は確認できませんが、特定の範囲外にあるデータポイントがいくつか存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、30日間内の観測データの主成分を示しています。
– 第1主成分（横軸）の寄与率は0.40、第2主成分（縦軸）の寄与率は0.26であり、第1主成分がより多くの情報を保持していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 同じPCA平面内にプロットされているため、異なる日や条件における変動がこのプロットで表現されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られませんが、特定のクラスターが存在する可能性を示唆する分布が確認できます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– このようなデータは、ある特定の気象条件がどのようにグループ化されるかを見ることで、一般的な気象パターンを理解する手助けになります。
– また、データがどのように分散しているかを理解することは、異常気象の検出や予測において役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは異なる気象条件の変動を視覚的に把握する手段となり、気象分析や予報の精度向上に寄与する可能性があります。
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。
