📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づき、以下の重要な見解と洞察を得ました。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**は、0.70台を中心に変動していますが、全体としてやや変動が激しい期間があります。7月2日には0.81のピークを迎え、その後やや下降して0.70近辺に安定する傾向が見られます。**個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に変動しており、個人は7月2日に0.78、社会は7月1日に0.85と高いスコアを示しています。これらの期間的変動は季節的な天候変化やその影響による可能性があります。
### 異常値
複数の異常値が指摘されています。例えば、7月1日の総合WEIスコア0.71や7月3日の0.69と0.73は特筆すべき変動です。これらは、突発的な天候イベント（例えば、台風や大雨）による影響が考えられます。個人WEIと社会WEIの高低差も異常の一因と考えられ、特定のイベントや政策の影響も疑われます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
データに対してSTL分解を適用することで、トレンド成分が上昇傾向からやや下降傾向へと推移する様子が捉えられます。季節成分としては、7月初旬に向けての盛り上がりが見えることから、夏季のイベントや休日（祭日や休暇期）の影響かもしれません。残差は比較的小さいため、モデルで大部分が説明可能と考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを参照すると、特に社会WEIの一部（持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会）は強い相関が見られます。これらは政策やインフラ整備の影響を強く受ける項目であり、それらの相関が示すように、社会的な安定と持続可能性が密接に関連していることを示唆しています。
### データ分布
箱ひげ図によると、ほとんどの項目でデータのばらつきは小さく、中位数が比較的中央寄りに分布しているのが分かります。外れ値としては、特定の期間で顕著にスコアが変動する日が存在し、外的要因による一時的な変動を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果では、PC1が全体の40%、PC2が26%を説明しています。これは、社会的要因が総合WEIに与える影響が大きいことを示唆しています。具体的には、社会基盤と持続可能性に向けた政策変容が、WEI全体の変動を大きく左右している可能性があります。
### 結論
総じて、WEIスコアの変動は天候変化に密接に関連し、特に異常なイベントが発生した際に、その影響が指数に顕著に現れています。持続可能性や社会基盤が向上するにつれて、WEIは高まる傾向にあり、これが長期的な改善に資することが期待されます。これらの知見をもとに、政策や社会的介入の効果を測定し、WEIをさらに向上させる手法を模索することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大部分が初期の期間に集中しています。時系列全体に一貫したトレンド（上昇や下降）は見られず、横ばいのようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で「異常値」が示されています。これは通常の予測または実績値から外れたデータポイントを示唆します。これに反応する形で予測モデルが調整されたのかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績、赤い「X」は予測を示しており、予測と実績の間には若干の差異があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が比較されており、それぞれ異なる予測パスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での相関はわかりにくいですが、比較的近い値をとることから、大きな外れや偏りはなさそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は、実績とある程度の一致がありますが、若干の誤差が認められます。予測の不確かさ範囲は狭く、予測に自信があることを示唆しています。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 初期の異常値は何らかの要因、例えば急激な気候変動や予測モデルの誤差を示している可能性があります。
– 全体的に安定した予測を維持していることから、気候の変動が少なく、実績と予測の一致度が高いと見なされます。
– 気候データの安定性は、農業やエネルギー分野における計画や意思決定に有利に働く可能性があります。
このグラフから得られる重要な洞察として、異常値の影響を最小限に抑える予測モデルの選択が重要であることが伺えます。全体としての予測モデルの比較や選択のための有用なデータといえるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を提供します。
1. **トレンド**
– データは360日間の期間を対象にしており、主に2つの時間帯に分かれています: 2025年7月と2026年6月付近。
– 2025年7月では、データポイントが比較的高いWEIスコアで横ばいの状態を示しており、全体的なスコアは0.6から0.8の間に集中しています。
– 2026年6月のデータポイントは、2025年のデータと比べて若干分散していますが、さらに高いスコア範囲である0.7から0.9の間に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見当たらないようです。
– 2025年のデータでは、予測の一部が急に下がっている予測ライン（紫色とピンク色の線）があります。この急激な変動は特別な要因（天候の急変など）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**
– 青色のプロットは実績値を表しており、実際の観測データです。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、長期間の比較に役立ちます。
– 紫色、シアン色、ピンク色の線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ（標準偏差の範囲）を示し、予測の信頼性を見るのに役立ちます。
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が可能で、各予測モデルはそれぞれ異なる予測を行っているものの、全体的に実績データの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑色の前年データと青色の実績データとの間にある程度の相関があることが観測できます。前年の傾向と似たパターンが今年も観測される傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは天気カテゴリに関連しており、季節ごとの天気のパターンとその予測可能性を示しています。
– 短期間での急激な変動は、天気の急変やその影響を受けやすいビジネス（農業、イベントプランニングなど）にとって重要な情報です。
– 予測の信頼性を高めるためには、複数のモデルを使用して異なる視点を考慮することが有益です。これは、特に長期的な計画を立てる際に役立つでしょう。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– **初期データ**: 入力のある最初の期間では、データポイントは横ばいで、スコアは約0.8付近を推移しています。
– **後期データ**: 最後の期間に緑の「前年（比較AI）」データが示されており、前半の横ばいとは異なり、やや高めの0.9付近での分布が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期のデータ群において、異常値が1つだけ表示されています（黒い円）。
– **急激な変動**: このグラフには急激な変動がなく、比較的穏やかな推移が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際のデータです。初期に集中して表示されています。
– **予測（赤）**: 現在は表示されていません。
– **前年（緑）**: 最近の期間の比較用データとして表示され、ウェイトの移行が評価されていることを示しています。
– **予測の不確かさの範囲（灰色）**: 初期期間の変動範囲を示しますが、予測では使用されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期期間と比較期間（前年データ）の間では、スコアがやや上昇しています。これは、一般的な天気パターンの変動またはAIモデルの改良を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは非常に密集しており、初期と後期でスコアがかなり異なるようです。この差が季節変動やAIモデルの精度向上を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的洞察**: 初期と比較して、最近のデータには若干のスコア向上が見られます。これは、天候モデルの改善やデータ取得プロセスの進化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**: 天気予報に基づくビジネス（農業、エネルギー、物流など）において、このスコアの変動は、より精度の高い予測による生産性向上やコスト削減につながるかもしれません。
このグラフは全体として、天気予報の精度とその社会的影響を示唆しています。モデルの改善が継続されることで、経済にも好影響を与えると考えられます。
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**
– グラフの初期には、個人WEIスコアが0.8付近で安定していますが、右側のデータポイントはやや低めの0.7付近に移動しています。このことは時間経過に伴うスコアの下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」としてマークされたデータポイントが初期の段階に存在していますが、全体的には比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**データは、実際の数値で、そこの安定性が見られます。
– **予測（赤色の×）**は、実績と比較してやや低い評価が多く、モデルによる予測が少し保守的である可能性があります。
– **前年（緑色）**データは新たに追加された点で、過去の年間実績を示しており、最近のデータと比較してやや低い傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「予測」の間に大きな乖離はないが、予測がやや過小評価している可能性があります。
– 過去のデータ（前年）との比較で、今年はやや厳しい状況にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコア分布は比較的狭いレンジであり、特に実績データと予測データでの大きなズレは少ないです。
– 前年データはやや低めで、このことが今年のWEIスコアに影響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、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 全体として、経済的余裕が少しずつ減少していることがわかります。この下降トレンドは、個人消費の減退やビジネスへの影響を示唆するかもしれません。
– 異常値は何らかの外部要因（例えば突然の気象変動や経済イベント）によるものかもしれず、その原因を解析することが求められます。
この分析から、ビジネス戦略としては、異常値の原因を特定して対策を講じることや、予測モデルの改善を図ることが推奨されます。また、政策面から経済的余裕を向上させる施策が求められる状況であると言えるでしょう。
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:
以下のグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの大部分では、実績データが初期に集中しており、その後の期間はデータがありません。これは、データ収集または分析における特定の期間だけに焦点が当てられている可能性を示唆しています。
– 初期の予測データには全般的にわずかな上下の変動がありますが、明確な上昇または下降のトレンドは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか観測されています。しかし、これらが健康状態にどのようなインパクトを与えるのかは特に目立ったパターンは示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は過去の実測値を示し、予測データ（赤）は今後の予想値です。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ少し異なる結果を示していますが、全体の傾向は似ています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと複数の予測手法間で初期段階ではおおむね一致していますが、予測手法によって若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法間に強い相関があるように見えますが、実際の結果の変動を完全には捉えていない可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 初期の高めのWEIスコアは徐々に予測で下がる傾向が見られるため、長期的な健康状態の維持には何らかの対策が必要かもしれません。
– 健康状態の予測が天候やその他の要因に基づいている場合、それらの理解は社会的・ビジネス的に重要です。天候を含む複数の要因を考慮に入れた健康維持策や政策の策定が考えられます。
この分析により、健康状態を示す指標の変化に関する理解が深まりましたが、より完全な予測モデルを構築するためには他の要因の考慮が必要になります。
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（青）は、横ばいから一部で下降しています。
– 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）も概ね横ばいから減少傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データで異常値（黒い丸）が認識されています。
– 決定木回帰（紫）が一部で大きく下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績で、全般的に安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が狭いことから、高精度の予測がされている可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と各種予測が横ばいからやや下降する形で対応しています。
– 前年（緑）は、現在の実績や予測と異なるパターンを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が全体的なトレンドを把握していますが、詳細には異なっています。
– 実績の進行に対する各モデルの予測精度が評価ポイントです。
6. **直感と影響**:
– 人間の直感として、このWEIスコアの安定感と将来的な下降は、ストレス管理が改善されている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会的には、ストレスレベルが低下することで、健康改善や生産性向上が期待されます。
全体として、個人のWEIスコアが安定しつつ減少するトレンドにあるため、ストレス管理が良好であることが示唆されており、これに伴う健康や生産性の向上が期待されます。
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:
このグラフを分析することで、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青色）は最初の短期間に集中しており、その後のデータは表示されていません。これは短期間のデータのみを扱っていることを示唆しています。
– 予測データ（紫色の線）は安定していますが、複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がほぼ同じトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値（黒い縁取りのある円）は実績データの周辺に存在し、これらが特定の不正データや異常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:**
– 実績データ（青色）が左側に固まっているのに対し、前年の実績（薄い緑色）は右側にあります。これはデータの区間の中にギャップがあることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）はデータのバラツキを示し、全体的に狭い範囲で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データ間に大きな相違はなく、全体として一貫した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と前年のデータ間では直接的な比較が困難ですが、予測モデルによる一貫性が評価されます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– 実績と予測データが一貫していることは、モデルの信頼性を高める要因となります。
– 外れ値はリスク管理や異常検知に役立つ可能性があります。
– ビジネスへの応用としては、予測モデルをベースにした戦略的計画立案のツールとして使えるでしょう。
このグラフは、予測モデルの精度が高いことを示しつつ、実績に基づく例外を認識するための重要な手段になると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、データが左側（過去）から右側（最近）に向かっていくにつれて、情報が消失しています。また、評価日は2つの異なる期間に分かれています。
– 左側の点群は2025年中で、右側の点群は2026年初頭に再び集まっています。
– 期間内での一定のトレンドや周期性は明瞭ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の一部のデータポイントは異常値として識別されています（黒の縁取り）。
– 右側のデータは異常値がなく、均一な分布です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 異常値は黒い縁取りで強調されています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで表示されていますが、左側に限られています。
– 予測手法ごとの色分けがありますが、時系列ごとの明確な違いは確認しにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の予測手法間で若干の乖離が見られる一方、右側は非常に均一で、手法間の差異が少ないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが二つの期間（2025年と2026年）に分かれているため、各期間内での相関関係を評価することは困難です。
– 左側のデータは広がりを持ち、右側のデータは集中的に分布しています。
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**
– 予測の信頼性が期間によって異なることが視覚的にわかります。左側では予測の不確定性が高い一方、右側では予測が非常に安定しています。
– 社会的公平性や公正さを評価するうえで、将来的な予測の安定性が高まることが期待され、持続的な政策決定に寄与する可能性があります。
– 予測と実績の狭い範囲での一致は、予測モデルの精度改善や内的および外的要因の管理が成功していることを意味する場合もあります。
このグラフからは、データ収集やモデル精度向上に関する継続的な取り組みの重要性が強調されるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータはWEIスコアが0.8付近で横ばい状態にありますが、予測データは異なる回帰モデルによって若干の上昇を示唆しています。
– 期間終盤には予測や実績のデータが表示されていない点があり、詳細な長期トレンドの把握が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として一つのデータポイントが強調されています。この点は特異なイベントや計測誤差を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点が実績を示しており、予測は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– 線と点による異なるモデルの予測は、スコアの将来の動きに関する多様な視点を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は異なるモデルで異なる未来を示しており、予測不確実性が存在することを示しています。ランダムフォレストの予測線は他と異なる軌道を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの密度が高い範囲は狭く、一定の安定性を持つ一方、モデル間の予測では異なる変動性や傾向が見られます。
6. **直感的な感じ方と社会影響**
– 多くのモデルが似たような上昇予測を示していることから、天気関連のWEIスコアが持続的に改善していく可能性があります。これは持続可能性や自治性に対するポジティブな見通しを支持するものです。
– 社会やビジネスへの影響としては、予測されたポジティブなトレンドが発信されることで、持続可能性に関する投資や活動が促進される可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、持続可能性へのアプローチや施策を見直し、進化させるための基盤となり得ます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側では、WEIスコアの開始時に高い数値が見られますが、その後の変化は乏しいです。
– 右側では、スコアが依然として高い状態で維持されていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値がプロットされていますが、変動が少なく、周期的なパターンは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫やピンクの線は、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を示していますが、全体的に予測間での著しい差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと、いくつかの予測モデルによるデータが表示されていますが、双方ともに高いWEIスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは、高い相関関係を持っているようです。
– AIによる予測は、実際のデータと同様に変動が少なく、安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、社会基盤や教育機会について安定性があることを示唆しています。
– 持続的な高スコアは、良好な社会資本が維持されていることを示し、人々に安心感を与えられる可能性があります。
– ビジネスや教育施策においては、現状維持の強化策や、さらなる革新の余地を模索する指針となり得ます。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、全体のWEIスコアは0.7から0.8付近でほぼ横ばい状態を示しています。
– 右側では別のデータセット（前年比較）が提示されていますが、こちらも0.6から0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データにおける大きな外れ値や急激な変動は見当たりません。異常値は2つありますが、スコアから大きく外れてはいないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績で、WEIスコアが高い位置に集中しています。
– **紫やピンクの線**が示す予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、実績値に比較的沿っています。
– 異常値は黒い円で示され、通常の範囲から少し外れた位置にあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各種予測モデルが関係性を持っており、全体的に予測モデルが実績に近い予測を行っていることが見て取れます。
– 前年度のデータは、大体同じ範囲に収まっていますが、多少のズレが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測に強い相関関係があります。それぞれの予測手法によるばらつきは少ないです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、WEIスコアがかなり安定しており、予測と実績が一致していることがわかります。
– ビジネスや社会への影響としては、共生や多様性、自由の保障が安定的に維持されている印象を与えるため、これを維持しつつさらなる改善策を検討するための基礎データとして有用です。
総じて、これらのデータは予測モデルの信頼性が高いことを示しており、特に異常値が少ないことから、社会WEIの安定的な運用がうかがえます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. トレンド:
– 時間軸に沿って見た場合、特定の周期性は特に確認されません。色の変化から、時間帯ごとに変動があるものの、各日の全体的な傾向は大きな変動を示すものではありません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月3日の8時に、スコアが低く（暗い紫色）、他の時間帯と比較して際立っています。この時間帯は、特定の外れ値や異常な変動として注目すべきです。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、黄色が高いスコア（0.80以上）、紫が低いスコア（0.72以下）を示しています。
– 時間帯と日付の組み合わせによってどのようなパターンが生じているかが視覚的にわかります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 特定の日付ごとに、異なる時間帯でのスコアの変動が異なります。この分布は時間帯による気象条件や活動の影響を反映している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 全体的に、スコアは0.74から0.80の範囲で変動しており、特定の時間帯に集中する変動はありますが、大きな相関関係は示されていません。
6. 直感的な理解と影響:
– このグラフからは、特定の時間帯や日付での天候スコアの変動が見て取れるため、それに基づいてスケジュールを調整することが考えられます。例えば、2025年7月3日の8時の低スコアは、気象条件が良くない可能性を示しているため、その時間帯の活動を避けるなどの対応が有効かもしれません。
– ビジネスや社会的には、天気に依存するイベントの計画やリソース配分に影響を与える可能性があります。このデータを用いて、より効果的な意思決定を行うことができるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のポイントが浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– グラフに示された5日間のデータでは、特定の上昇や下降トレンドは明確には見受けられませんが、それぞれの色の違いが時間帯別の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時に最も値が低く、この点は低いスコアの外れ値と見なせます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがWEIスコアの変動を示しています。黄色は高めのスコア、紫は低めのスコアを示しています。
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を示しており、日ごとの時間別の変動を観察可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 具体的に複数のデータセットは示されていませんが、時間帯を基にした変動が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアに異なる傾向があり、特に16時以降のスコアが低めであることが観察されます。
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**:
– 直感的には、時間帯によるスコアの変動があるため、日中と夕方では気象条件が異なることが示唆されます。これは例えば、ビジネスでは業務時間帯によって外部活動の影響が変わる可能性を指摘します。
– 夕方にかけてスコアが下がる傾向があるため、特にその時間帯での計画には留意が必要です。
このデータが示す変動の原因を更に突き止めるには、具体的な気象条件や他の関連するデータを合わせて分析する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップのカラーパターンに基づいているため、特定の色の変化を通じて時系列のトレンドを視覚的に確認できます。しかし、全体として急激な上昇や下降のトレンドはなく、色の変化は比較的穏やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日には特に暗い紫色の領域が目立ちます。これはその日の特定の時間帯に異常な低値を示している可能性があり、外れ値として考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 時間軸に沿って色が変化しており、色の濃淡がその日の平均スコアの違いを示しています。明るい色は高いスコア（より良い天候）を、暗い色は低いスコア（悪い天候）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付や時間におけるカラーの違いが視覚的に関連付けられ、特定のパターンや周期性があるかどうかを確認できますが、6日間では明確な周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間に集中して起こる傾向は見られず、全体のスコアは比較的一様に分布しています。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– 人間の視覚的な直感として、色の変化によりデータの悪化または改善の傾向を直感的に感じ取れるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯の低いスコア（例えば7月3日）を事前に把握することで、気候変動や悪天候が関連する活動への対応策の策定が可能となるでしょう。
このヒートマップは直感的にデータの行動を視覚化する強力なツールでありますが、決定的な結論を得るためには追加の分析やより長期のデータが必要です。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示すもので、時間的なトレンドを直接示すものではありませんが、相関の傾向を通じて間接的な影響を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体で、相が特に高い（赤）または低い（青）、目立つ部分が特に明確に外れ値となっているわけではありません。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを表し、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を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 各要素間の相関を見ることで、どの要素が関連しているかを評価します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が高いことが分かります（0.80、0.67）。
– 一方、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の相関は低い（0.10）、つまりこれらの要素間の直接的な関連はほとんどないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関が見られるのは、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI平均」（0.92）、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」（0.88）です。
– これらは、社会的な要因の指標の間で多くの共有特性があることを示しています。
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**:
– 全体として、個人の健康状態や心理的ストレスは社会的要因とある程度関連しており、公平性や多様性の尊重が個人の幸福感やストレスに影響を与えている可能性があります。
– 例えば、政策決定者やビジネスリーダーは、これらの強い相関を考慮して、公平性や多様性の向上を進めることで地域社会の健康と幸福を促進する戦略を検討する必要があるでしょう。
このヒートマップは、個別および社会的なWEI指標間の複雑な関係を理解するための重要な視点を提供し、政策形成やコミュニティ開発における考慮すべきポイントを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは多様性を見せていますが、特定のトレンドや周期パターンは見受けられません。ただし、各カテゴリにおける中央値や四分位範囲によって、様々な分布のばらつきが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（持続可能性と自律性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の解放）」などのカテゴリで外れ値が見受けられます。これは、特異な状況や条件の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はデータの分散やばらつき、中央値を示しています。上下の髭はデータの範囲、四分位範囲はデータの中心の50%を示しており、スコアの安定性や変動性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間での直接の関連性や相関のパターンは明示的には示されていませんが、異なる「WEIタイプ」におけるスコア分布の違いが、各要因の特性を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの四分位範囲と中央値の位置は、特定の「WEIタイプ」のスコアが一貫してどの程度変動しているかを示しています。安定したスコア分布を持つカテゴリもあれば、大きなばらつきを示すものもあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、異なる要因の影響下でのスコアの安定性や感度が見て取れます。社会やビジネスにおいては、特に外れ値や大きなばらつきがあるカテゴリに関して、継続的なモニタリングや調整が必要である可能性があります。また、スコアのばらつきが少ないカテゴリは、ポリシーや施策の安定した効果を示していると解釈できるかもしれません。
全体として、このグラフは「天気」に関連したWEIスコアの多様な分布を示し、気候や社会要因がどのように個人や社会に影響を与えているかを視覚的に把握するのに役立っています。
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PCAプロットから、主成分分析の結果についていくつかの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）は直接見られません。各プロットは独立した観測データの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は特にありませんが、2つの主成分の軸に沿った分布が確認できます。データが比較的中心に凝集しており、大きく離れたポイントはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– X軸は第1主成分（寄与率0.40）、Y軸は第2主成分（寄与率0.26）です。点は観測データの主成分によるプロットを示しています。
– 寄与率が高い主成分ほど、元データの変動をよく説明しています。したがって、第1主成分（横軸）が最もデータの変動を説明し、第2主成分がそれに次ぎます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは高次元データを低次元に圧縮しているため、具体的な時系列の変動はこのプロットからは直接見えません。ただし、複数のカテゴリ間の相対的な関係性の一部を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的広範囲にわたり均等に分布しています。主成分間の強い相関は特に見受けられません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このプロットは一般的な気象データの変動を視覚的にサマリー化しています。人間が直感的に感じることとして、異なる気象条件が様々な要因によって特徴付けられることが把握できます。
– 特定の地域や期間での気象条件が、このような主成分分析によって類似性や相違点を理解することで、より効果的な気象予報や影響評価が可能になるかもしれません。
– 例えば、気象パターンの類似性が見つかれば、農業計画や災害対策に役立てることが可能です。
このPCAプロットからは、気象データの重要な特徴や変動のパターンを縮約することができ、さらなる分析の基盤として活用できます。
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。