📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を始めるにあたり、全体のWEIスコアと各カテゴリについてのトレンド、季節性、そして異常値を中心に議論します。
### 時系列推移:
– **総合WEI**: 全般的には0.7から0.8の範囲内で安定した動きをしていますが、いくつかのピーク(0.81, 0.8)と谷(0.69, 0.73)が観察されます。特に、データの初期と終了の日付でスコアが高く、一時的な減少があることが特徴です。
– **個人平均と社会平均**: 個人的にはスコアが多少の変動を見せつつも徐々に上昇していますが、社会的な平均は比較的高値で安定しています。特に個人平均が一部の期間で低下しているのは注目に値します。
### 異常値:
– かなりの点で異常値が報告されていますが、2025-07-03の総合WEIの低下(0.69)や、2025-07-05の個人WEI(0.65)の低下が特に目立ちます。これらの値は、重大な外的影響または季節性のストレス要因を示唆しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– 季節的要因や特定の日付に着目してみると、非常に短期間のデータであり、長期的なトレンドの評価は難しいですが、繰り返される周期的な変動よりもランダムな要素や残差がデータに影響を与えているように見受けられます。
### 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**では、個人の経済面と健康状態が強く結びついていると仮定できます。これらの高い相関は、個人の生活の質に直結する要因である可能性があります。
– 社会公平性と持続可能性の関連が顕著に見られる場合、社会的な支援や政策がスコアに影響を与えていることを示唆します。
### データ分布:
– 箱ひげ図で確認した場合、個人のストレススコアのばらつきが大きい可能性があります。また、健康や心理的ストレスのスコアで明確な外れ値が複数検出され、スコアの偏りを示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析の結果、PC1が0.43、PC2が0.23の寄与率を示しています。これは、全体の変動量に対して、個人と社会的要因の影響が大く、個人の生活の質や社会政策が主因ということを示しています。
### 結論:
今回観測されたデータの変動は、一部に異常値があるものの、全体としては小幅な変動が多く、ここから重大な環境変化や政策変更があったわけではないことが考えられます。ただし、異常が継続して出現するカテゴリについては要因を特定し、改善を試みる価値があると言えます。個人の経済的安定と心理的ストレスの改善がWEIの向上に重要な鍵を握るでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績データ（青い点）は比較的安定しており、ほとんどが0.8付近に位置しています。右側の前年データ（緑色の点）は全体的に高く0.8以上に位置しており、前年と比較した現状のデータは若干低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには異常値（黒い丸）が見られますが、それ以外の実績は密集しており、特異な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 過去の実際のデータ。
– **予測（赤い×）**: 未来のデータ予測。
– **異常値（黒い丸）**: モデルが異常と判断したデータポイント。
– **前年（緑の点）**: 前年同時期のデータ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が表示されており、それぞれ異なる予測を示唆しています。特にランダムフォレスト回帰は他の方法と異なり、異なる傾向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**
– 左側の実績データは密集しており、相関するとすれば高い一方、前年データはより分散されています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 掲載されているデータは非常に集中しており、ほとんどのデータポイントが一貫したパターンを示しています。予測値が異なるため、適切なモデル選択が重要です。前年との比較で現在が低下している場合、特に天気に関連するビジネスでは早急な対策が求められるかもしれません。
このグラフ分析から、現状の安定度と将来の不確実性を直観的に理解でき、これらのインサイトを元にした戦略的意思決定が求められます。
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における個人のWEIスコアの平均推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列の後半にデータが集中しており、前半にはほとんどデータがありません。
– 前年比較のデータは現在の実績データと分離されており、一定のWEIスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が複数見られますが、その後のデータには外れ値は見受けられません。
– 予測線（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）も初期に異常値を示していますが、最終的には安定した予測を提供しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青のプロット）、予測（赤の「×」マーク）があり、異常値は黒の円で示されています。
– 前年データは緑で表示され、予測の信頼区間がグレーの背景で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に強い相関はなく、異常値をどのモデルも一定の範囲でしか捉えられていないようです。
– 前年のデータが予測と実績のスコアの安定性と類似性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の数値に明確なトレンドが見られないため、相関を見つけるのは困難です。
– 分布は前半は広く、後半は集中しています。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネスへの影響**:
– このデータは、何らかの外部要因（例えば天候の変化やデータの取りこぼし）が影響している可能性が高いです。
– ビジネス面では、予測の不確実性を考慮しながら、異常値の影響をどう対処するかが課題となるかもしれません。
– 直感的には、データが時系列の後半に安定しているため、その期間における条件が成功の鍵である可能性があります。
これらの分析を基に、適切なデータの収集と分析により、将来的なスコアの向上や安定化を目指すことが求められるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体で明確な長期トレンドの提示は確認できません。時間の経過に伴う一定の動きが見られないため、現時点でのトレンド分析は困難ですが、分析期間のデータ確認が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの点の中には、幾つかの外れ値（黒い円で強調表示されたもの）が含まれています。これらは異常な値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測データを示しています。
– 線の色やタイプにより、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– 緑の点は前年のデータを示し、データの季節性を考慮するために有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ間の比較が可能で、予測が実績に対してどの程度近いかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の密度は、最近の日付の方が高いことを示していますが、これはデータ収集の増加による可能性もあります。
6. **直感的洞察およびビジネス/社会への影響**
– このグラフからは、予測モデルの精度や異常検知が重要なテーマであることがわかります。
– 実績データと予測データの違いは、モデルの改善やフィードバックの必要性を示唆しています。
– 外れ値の原因分析は、ビジネスシステムや運用の見直しの指針となるかもしれません。
– 高いWEIスコアの維持は社会的活動の正常性や発展に寄与するため、データの精度向上が重要です。
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**
– グラフのデータポイントは、主に初期に集中しています。最初のセクションでのみ、実績と予測のデータがあり、その後大きなギャップがあり、データが再び現れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにおいて、異常値が識別されています。他のデータポイントよりも高い場所に位置しています。
– データはその後、特定の期間が空き、次のデータが現れるまでに統計的に異常な動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは実績データを示しており、少数のデータポイントのみが示されています。
– 赤い “X” は予測データを示しますが、グラフ上には表示されていません。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、後半でのみ出現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時期に対して、前年度と実績データがまったく異なる期間に存在しており、それらの間の関係性は見つかりません。これが、分析の欠落ポイントを意味しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上のデータポイントは限られているため、相関を見つけることは困難です。しかし、最初に予測された範囲から一部の実績データが外れています。
6. **直感的インサイトとビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフから感じることとして、データの完全性や継続性が不足している点が挙げられます。このようなデータの欠落や途中のギャップは、信頼性を低下させる可能性があります。
– 経済的余裕に影響を及ぼす要因（例: 天候）を正確に予測するためには、データの連続性やより多くのサンプルが必要です。
ビジネスや政策策定においては、データの連続性や欠落データの補完を行うことが求められ、これにより洞察を完全かつより正確に得ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、明確な上昇または下降トレンドは見られません。データポイントは主に二つの異なる時期に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、大きな黒い円で囲まれたデータポイントがあります。これは健康状態が他のデータと異なることを示しており、特異なイベントや条件が関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績のデータポイントは青色で表示され、通常の範囲内に位置しています。
– 予測値はそれぞれ異なる色（線形回帰はピンク、決定木回帰は紫、ランダムフォレスト回帰は緑）で示され、これにより異なる予測モデルの比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと各予測モデルの予測値は、かなり異なった範囲にプロットされていますが、同じ期間内のデータであることがほのめかされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は見られないようです。予測モデルによる結果が実績データとどの程度一致するかについては議論の余地があります。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間はこのグラフから、予測モデルの結果が実際の健康状態の計測と一致しない部分について疑問を感じるかもしれません。このような結果は、予測モデルの精度向上のためにさらなる調整が必要であることを示唆します。また、異常値の存在は、特定の天候条件やイベントが健康状態に大きな影響を与える可能性があることを示しています。
– ビジネスや社会においては、このような健康状態の予測が改善されれば、医療機関や公共衛生計画において貴重なデータとして活用され、特に異常な健康状態が予測される時期に予防策を講じることが可能になるでしょう。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は最初に観察され、わずかな期間での変動が目立ちます。その後、データは表示されていないようですが、右側に緑の点が現れています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は予測を示しており、線型回帰は横ばいに近く、他のモデルはそれぞれ異なる勾配で予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実データにおいて、異常値が観測されています（黒の円）。
– 決定木回帰の予測には急激な下降があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを表しています。
– 緑の点は前年のデータと思われます。
– 予測の範囲は灰色の領域で示されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データから予測へのシフトが見えますが、各予測モデルが異なる結果を生んでいます。
– 異なるモデル間での予測のばらつきが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとして、モデル予測がどれも本質的に横ばいから減少基調にあります。
– 予測が異なる形状を示すことから、モデル間の相関は低いことが推察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ストレスレベルの予測がモデルによって大きく異なるため、心理的ストレスを管理するための具体的な手段の評価には複数モデルを使うことが有用。
– 社会的には、急激な変化（特に決定木回帰による予測）への対応が必要であり、特にビジネス側でのメンタルヘルスケアが考慮されるべき。
このグラフは、短期間の実データから異なる予測モデルを使用して将来のストレスレベルを予測する試みを示しており、どのモデルが最も信頼できるかの評価が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の時点では、実績データ（青色）にわずかながら変動が見られますが、大きな上昇や下降トレンドはありません。
– 右側（およそ2026年3月-7月）にかけて、データが再び記録されていますが、このデータは前年の実績（緑色）のみです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされたデータは黒い円で囲まれています。これらは通常の範囲から逸脱していることを示していますが、具体的な時点での大きな急激な変動は見受けられません。
– 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）で示された予測値（色分けされた線）は、それぞれ異なる予測値を提示していますが、大きく乖離している様子はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットの意味**
– 青色の点は「実績AI」によるデータを示しており、こちらは過去の実績を表しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」で、前年の同時期のデータを示しています。
– 各予測手法の線（紫色など）は、異なる方法での将来の予測を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に明確な変動パターンがないため、直接的な関係性を示すことは難しいです。
– 予測値の範囲（灰色の部分）は、外れ値を除く予測可能な範囲を示しており、安定した予測がなされていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、それぞれの期間において大きなずれはないですが、データ数が限られているため相関関係を明確に示すことは困難です。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– グラフからは大きなトレンドが見られないため、現在の状況が比較的安定している可能性があります。気象条件が安定していることは、気候に依存するビジネス（農業や観光業など）にとってポジティブな影響を与える可能性があります。
– 外れ値としてマークされたデータは、特異な気象条件を示しているかもしれず、これが影響を及ぼす可能性がありますが、現状は過去の安定性を示していると言えるでしょう。
これらの洞察をもとに、今後の気象に基づくビジネス戦略や自治体での対応策を検討する価値があります。
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、天気カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）スコアの推移を360日間にわたって描写しています。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）では、最初に見られる測定値はやや低めだが、その後安定した高スコアに落ち着いています。
– 決定木回帰（緑の線）とランダムフォレスト回帰（紫の線）は、初期予測が実績を少し下回っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 人為的と思われる外れ値が発生した場所には、黒い円で囲まれたデータポイントがあります。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実測値を示しており、予測値と比較するための基準になっています。
– 予測データは赤いXで示され、異なる回帰モデルによる予測線が重なって描かれています。
4. **時系列データの関係性**:
– 線形回帰と他の回帰モデル（決定木、ランダムフォレスト）の相関が見られ、ランダムフォレストの予測は特に後半で違いが明白です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはほぼ安定したスコアを維持しており、特定の時期に異常値を伴っています。
6. **人間が感じる直感、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、最も重要な点はWEIスコアが一般的に高い範囲で安定していることです。このことは、天候関連の公正性が一定の期間にわたって維持され、天候が社会に与える影響を適切に管理されている可能性を示唆しています。
– 異常値やモデル間の予測差異は、予測モデルの改善の余地やデータ収集方法の再評価の機会として捉えることができるかもしれません。
このような公正性スコアは、政策制定や環境計画において有用であり、長期的な持続可能性を考える上で重要な指標となります。
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:
グラフを分析しますと、以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– グラフは横ばいであり、急激な変動や周期性は特に見られません。
– WEIスコア自体に大きな上昇や下降はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で強調されている異常値が初期に見られます。ただし、その後のデータには異常値は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績を示しており、黒い点が異常値を示しています。
– 線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、全体として似たようなパターンを示しています。
– 緑の点は前年度の比較データであるようです。この点がWEIスコアの持続的な傾向を示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**:
– 異なる予測手法によるスコア推移は非常に近いパターンに見え、予測モデル間で大きな差異はないようです。
– 前年との比較では、緑の点が離れて配置されていますが、周囲に他のデータがないため、直接比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値はほぼ一致しており、高い相関があると考えられます。
6. **直感や影響に関する洞察**:
– 全体的な安定性が感じられ、天気に関連した自治体の持続可能性が一定の水準で維持されていることが示唆されます。
– 異常値の存在は注意が必要であり、特に初期に大きな変動が予測されたことが示されています。これが何らかの外的要因に起因するのか、またはデータの誤差かを検証する必要があります。
– ビジネスや社会において、特に安定した持続可能性を維持するためには、異常値を生じさせた要因を特定し、それを管理する方策が重要であると考えられます。
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:
以下の分析結果を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にデータが集中し、主に7月初旬から9月初旬にかけて実績と予測が示されています。WEIスコアは全体的に0.8から1.0の間で安定しており、期間中大きな変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒色でマークされたものは異常値を示しており、他のデータポイントとは異なる位置にあります。これが予測と実績の範囲を外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測データを示しています。
– 緑の点は前年の同じ時期のデータを表しており、前年も同様のスコアであったことがわかります。
– 紫色とピンク色の線は異なる回帰手法での予測範囲を示し、これらの線が近いことは、異なる手法間での予測が一致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性**:
– データは基本的に同じ期間で同じ範囲内に収まっていますが、異常値が少数あることで、特定の時期に関するデータの信頼性や外部要因の影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度が高く、狭い範囲に分布しているため、WEIスコアは概ね安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察**:
– 安定したスコアから、社会基盤や教育機会が特に変動していないことを示しています。これがビジネスや社会に与える影響としては、政策やインフラの一貫性がうかがわれる可能性があります。
– 異常値の原因を掘り下げることで、予測精度の向上や外部要因の管理につながるかもしれません。
この分析は、社会インフラの安定性を確認し、異常を特定するための一助となるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフは短期的な上昇トレンドと、かなり離れた時期にまた一連のデータが続く形を示しています。
– 初期の実績データは安定しており、急激な変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ部分には外れ値が明確に示されているわけではありません。
– 回帰予測で外れ値（異常値）が考慮されていることが示されている可能性がありますが、実際のプロットに示されていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データで、実際のWEIスコアを表しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、比較のための基準として役立ちます。
– ピンク、紫、青の線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、異なる方法での予測の精度や傾向を比較するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と前年の実績を比較することで、昨年との変化や傾向を把握できます。
– 予測モデルの線は、将来の動向を指し示し、今後の変化を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年の分布には重なりがあり、データの安定性や変動の少なさを示唆しています。
– 各回帰モデルの予測に大きなばらつきは見られないため、予測の精度が高いことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 初期データの安定性から、天候に関する社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は安定しており、大きな変動がないように見受けられます。
– ビジネスや社会的には、気候や天気関連の社会貢献活動の評価が安定して高く、将来的にも継続的に維持されることが期待されるため、戦略的な計画を立てやすいでしょう。
この分析は、各データセットの精度と影響を理解するのに役立ちます。今後の予測が示すように、引き続き安定した状況が続くと予想されるため、長期的な計画に対する信頼性が向上します。
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:
以下のグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の周期的なパターンは確認できません。ただし、日時により色相が異なるため、時間帯や日付による変動があると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時には非常に高い値（黄色）が観測されており、他の時間帯に比べて大きな変動があります。これが外れ値として扱われる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さと色相は特定のスコア（0.72〜0.80）を示しています。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。これにより、特定の時間帯のスコアの高低が識別できます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 現在のグラフでは、時間変数ごとのスコアに焦点が当てられており、複数の日時におけるパターンの違いが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこのグラフ単独では判断しにくいですが、特定の時間帯で顕著な変動を示すことから、外部要因による影響も考えられます。
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**:
– 高スコアの時間帯は、特定の気象条件が影響を及ぼしている可能性があり、これに基づき計画を最適化することが求められます。
– ビジネスへの影響としては、特定時間帯のスコアの高低に基づき、リソースの配分や活動の調整が考えられます。例えば、気温や天候による影響を受けやすい業界では、予測に基づいた対応が重要です。
このグラフが示す情報を活用し、日々の計画や戦略の見直しを行うことで、より効率的な活動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:
このヒートマップでは、個人WEI平均スコアの時系列変化を視覚的に捉えることができます。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの日付軸（横軸）に対して時間帯（縦軸）のスコアが示されており、短期間内の一定程度の変動が見られます。
– 色彩の変化に基づく明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、ある日付で色が急変している箇所があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03に明確な色の変化があり、他の期間と比較してスコアが低いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、右側のカラーーバーに対応し、スコアの大小を示しています。黄色は高スコア、紫に近づくにつれて低スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアが変動しているため、時間帯による一定の変化やパターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝（8時）は明るい色（高スコア）が多く、夕方（19時）は暗い色（低スコア）が目立ちます。これは、特定の時間帯におけるスコアの恒常性を示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一般的に朝はスコアが高く、夕方にかけて低くなる傾向が見られることから、活動的な時間帯の違いが個人WEIに影響を与えている可能性があります。
– 異なる日付でのスコアの急激な変化は、特定の日に何らかの要因（例: 天候やイベント）が影響を及ぼした可能性が考えられます。
– ビジネス的には、特定の時間帯にフォーカスした戦略（例: 集客やプロモーション）を考慮することが効果的であるかもしれません。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変遷を見ると、ある一定の周期があるように見えますが、短期間なので明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ色の違いがある場合、急激な変動を示す可能性がありますが、7月3日の時間帯に暗い紫があり、他の日と異なる傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は社会WEI平均スコアの値を示しているようです。明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを意味していると考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日の時間帯（8時、16時、19時）間で異なるスコアがあります。異なる時間に異なる環境条件や社会的要因が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが特定の時間帯に集中している場合、その時間帯における特別な社会的活動や環境変動があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ヒートマップは、時間や日付による環境や社会的要因の変化を視覚化するため、どの時間帯や日に特定の活動が影響を与えているかを理解する助けになります。
– これは、ビジネスが特定の時間帯に応じた戦略を練る際に役立つかもしれません。たとえば、スコアが高い時間帯に合わせて活動を最適化するなどの施策が考えられます。
この分析は、限られた期間内のデータに基づくもので、より長期的な視点では異なる傾向も見られるかもしれません。
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示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは360日間のデータの相関関係を示しており、時間的トレンドは直接的には示されていません。ただし、複数の要素間の相関を通じてトレンドの兆候を探ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は示されていませんが、相関係数が極端に高い（赤色）または低い（青色）部分は注目ポイントです。特に「個人WEI（意思決定と自治）」と他の要素との相関が全般的に低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど強い正の相関関係を、青色が濃いほど強い負の相関関係を示します。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」の高い相関（0.73）、「社会WEI（公平性・公正さ）」と他の要素との強い相関が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人と社会のWEI項目がそれぞれ特定の相関を持っていることが見受けられます。「個人WEI（経済的余裕）」と「心理的ストレス」の間の相関（0.69）などは、個人の経済的状況がストレスに影響を及ぼす可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に非常に高い相関（0.77）が見られ、社会的な価値観や政策が相互に影響していることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップを通じて、個人の健康状態や心理的ストレスが、経済的余裕や自治に対する感覚と密接に関連していることがわかります。これにより、政策立案者やビジネスリーダーは、個々の心理的・経済的福祉を向上させることで、社会全体のWEIの向上につながる可能性に注目することができます。また、特定の社会的価値観（公平性や共生）が他の価値観に与える影響について考慮することが重要です。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリにおけるWEIスコアの分布を12種類のWEIタイプに分けて示しています。それぞれの要素について分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは時系列とは異なり、異なるカテゴリを示しています。よって、ここでのトレンドは水平なバリエーションです。
– 一般的には、中位数がWEIタイプによって異なっており、特定のカテゴリが他よりも高いスコアを持つことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリでは外れ値（例えば、個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（生態系整備・教育機会））が見られます。これらは通常の範囲を超えた値が存在することを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅はデータの四分位間範囲（IQR）を示し、上下の髭がデータの範囲を示しています。
– 四分位範囲が広いほどデータのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプ間での直接の時系列の関係性はないものの、社会WEIタイプは個人WEIと異なり、一般に高めの中位数を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布により、特定のWEIタイプは他と比較して一貫して高いまたは低いスコアを持つことが分かります。この違いが何を示すかを深掘りする必要があります。
6. **直感的な感じや影響**:
– 一部のWEIタイプ（例えば、社会WEI（共生・多様性・自由の尊重））は全体的に高いスコアで、社会的な価値が高いことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、これらのカテゴリーが特定の条件や極端な状況でどのように反応するかを示しています。
– ビジネスや社会的な影響では、特定のWEIスコアが高いカテゴリは、天気がどのように社会的又は個人的な幸福に影響を与えるかに関する有用な手がかりを提供することができます。
これにより、社会政策や経済活動のための意思決定をサポートする貴重なインサイトを引き出すことが可能です。
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:
このグラフは、天気カテゴリーのWEI構成要素に関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフには具体的なトレンド（上昇、下降、横ばい、周期性）が明確には見られません。データポイントは第一主成分と第二主成分の間に散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中には、他の点から大きく離れているものがあり、これらは外れ値として特定できます。右上や左下の点がその代表的な例です。
3. **各プロットや要素**
– 各点は恐らく異なる日数や条件を示している可能性があります。第一主成分と第二主成分の値によって、特定の特性がまとめられています。
– 特定の軸方向が他の軸に比べて大きい場合、その方向性がデータの変動をより多く説明していると考えられます（ここでは第一主成分の寄与率が0.43で第二主成分の0.23よりも高い）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分間の相関性を通じて、異なる天気の要素がどのように関連しているかを推測できます。具体的な関係性はデータの内容に依存します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各主成分が異なる割合で全体の分散を説明しており、より高い寄与率の主成分がデータの変動を多く表現しています。散布の広がりが特定の方向に偏っている場合、その方向が重要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間はこれらの散布を見て、基となったデータがどのように分類可能かを直感的に理解するでしょう。例えば、特定の天気パターンを認識したり、異常気象の兆候を捉えたりできます。
– ビジネス的には、これらの洞察をもとに気象に依存する事業（農業、エネルギー、流通）での戦略策定に有用です。
このPCAの視覚化は、天気関連のデータから基となる重要な傾向を把握しやすくします。
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。
