📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移とトレンド:**
– **総合WEIスコア**は7月1日から7月6日にかけて、全体的には上昇傾向が見られます。特に7月6日に向かって、最高値（0.84付近）に到達しています。この期間には小さな下降も一部ありますが、全体としては上昇しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**でも、同様に全体として増加している傾向が確認できます。社会WEIは特に7月6日に大きく上昇しており、0.89に達しています。
– 各詳細項目についても多くが上昇トレンドを示しており、特に「経済的余裕」と「社会基盤・教育機会」は安定して高水準を保っています。
**2. 異常値:**
– 日付で区切られた異常値についてですが、総合WEIや個人WEI平均において特定の日付における極端なスコアはなく、トレンドに沿った推移が多いです。異常値として検出されている場合、データのサンプリングや瞬間的な要因（急激な感情変化や社会的イベント）によるものと考えられます。
– 特に7月3日と7月6日の総合WEIスコアにおける変動は、何らかの社会的な出来事または個々の急激な意識や社会感情の変化が影響している可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:**
– **季節性**は周期的なパターンがあり、週末（特に7月6日）に向けてスコアが上昇しています。これは一般的なライフスタイルの変化（日常から休日への変化）と一致する可能性があります。
– **トレンド**では長期的な上昇傾向があるため、全体的な改善またはポジティブなイベントが背景にあるかもしれません。
– **残差成分**は説明できない部分が少なめで、データの大半はトレンドおよび季節性の影響下にあると言えます。
**4. 項目間の相関:**
– **相関ヒートマップ**からは、「経済的余裕」と「健康状態」、および「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」の間に強い相関が見られます。これは、経済状況が健康状態や公平性の認識に影響を与えている可能性を示唆しています。
– 一方、社会基盤と個人の心理的ストレスの間には弱いまたは逆の相関が見られ、この領域を強化することが精神的健康感の向上に繋がる可能性があります。
**5. データ分布:**
– **箱ひげ図に基づく解析**では、各スコアの中央値は0.75から0.80付近に集まり、多くのデータはこの範囲内に収まっている。外れ値は少なく、データは比較的安定しています。
**6. 主要な構成要素（PCA）:**
– **PC1（寄与率0.55）**はデータの大部分を説明し、社会的要因やポジティブな感情変化の寄与が大きいでしょう。
– **PC2（寄与率0.16）**は比較的小さく、個別のイベントや特定の詳細項目の影響を示しています。
**総括:**
データ全体を見ると、7月初旬は特に社会的および個人的充実感が増している時期であり、季節的な要因もこれに寄与しています。全般的な傾向と異常値の背景には、社会的イベントや個人の生活様式の変化、天気を始めとする環境要因の影響が考えられます。このようなデータ解析に
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:
1. **トレンド**:
– グラフには二つの主要な期間が見られます。初期の期間（2025年7月頃）にはWEIスコアが0.7から0.8の間で、比較的安定して推移しています。一方で後期の期間（2026年6月頃）は若干高めの値（0.8以上）で収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は初期の期間に見られ、特に2025年7月付近で異常値としてマークされた点が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点が前年の比較値を示しているようです。
– 紫やピンクのラインは予測モデル（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**:
– 実績データと前年のデータとの密接な関係が見られますが、予測モデルによる予測は実際の実績と差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度をまたいだ比較では、前年からのスコアの上昇が見られます。これは、気候変動などによる長期的な変化を示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、ある程度の予測困難性を示しており、天気のパターンの変動性や予測の難しさを直感的に感じさせます。
– ビジネスにおいては、気候予測の不確実性がリスク要因として認識され、対応策の検討が必要とされるかもしれません。エネルギーセクターや農業など、天気に依存する業種では特に重要な情報源となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **上昇・下降・横ばい**: データポイントが左と右の両端に集中していますが、中間にデータがないことで、中央部が欠けています。しかし、全体的な推移を見ると一貫したトレンドは見られません。
– **周期性**: 不明です。表示されたデータだけでは周期性を確認できません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い丸で示された外れ値が左側に数点見られます。
– **急激な変動**: グラフの中央にデータがないため、期間全体に対する急変動の有無は不明です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青の点）**: 実際のデータを表しています。
– **予測（赤のXマーク）**: 予測値を示していますが、こちらも偏った配置です。
– **異常値（黒の円）**: 異常が検出されたデータポイントを示しています。
– **前年（緑の点）**: 以前の年のデータとの比較を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績、予測、前年データのそれぞれが分離して表示されています。これらの関係は、時期により異なる可能性がありますが、グラフ上では交互の変化は明示されていません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測値と実績の間に明確な相関は見られず、データが異なる位置に点在しています。前年データも同様に分布が乖離しています。
#### 6. 直感とビジネス・社会への影響
– **直感的理解**: データが極端に両端に分布している場合、間の期間に何らかの中断や異常が存在した可能性があります。人々はこの期間に天気の極端な変動があったのではないかと推測するかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 異常値の分布は天気予測の精度に疑問を投げかける可能性があります。また、特定の期間に集中した異常や予測のずれは、天気依存型産業（農業、観光業など）に対して影響を及ぼす可能性があります。
このグラフの見方として、特定期間の異常気象やデータ収集の問題があったのではないかと疑う余地があります。具体的な背景情報や追加データがあると、より深い洞察を得ることができるでしょう。
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:
以下、グラフの分析と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– スコアのプロットは最初と最後の時点で観察されますが、時間の経過に伴う明確なトレンド（上昇または下降）は示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、異常値（オレンジの円で示される）が確認されますが、全体のデータセットに対する影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い円）は、観測された実際のデータを示しています。
– 予測（赤いバツ）は、様々な回帰モデルによる予測値を示していますが、予測結果は乖離しています。
– 前年比較（緑の円）は、前年の同じ時期のデータを示しており、全体のスコアは概ね安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較は、データの安定性や周期性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**:
– データポイントが特定の期間に集中しているため、時期やモデルによってスコアが変動する場合があることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データは特定の天気カテゴリに関連しているため、気候変動や天候パターンの予測精度の向上が求められているようです。
– 異常値の存在は、データ収集や解析プロセスにおける改善の余地があることを示しており、予測の精度向上を目指すべきポイントと考えられます。
– 予測モデルの信頼性を高めることが、将来的な計画策定やリスクマネジメントに資するでしょう。
全体として、このグラフは天気に関連するスコアが時間とともにどのように変化するかを理解し、予測モデルの改善ポイントを特定するための重要な情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、評価日の初めに集中的に表示されており、急激な変化があまり見られない。
– 全体的に横ばいのトレンドが続いているように見えるが、期間の中ほどにはデータがない期間がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータポイントが初期に見られるが、それ以降の急激な変動は特に確認できない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績を表しており、ピンクや紫の線は異なる回帰モデルの予測を示している。
– 最終的には、緑の点（前年比較AI）が右側に集まり、新しい年に切り替わる前に安定している。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、緊密な設定により予測範囲が小さいことが示唆される。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと異なる回帰モデルの予測が並行しているが、大きなズレは見られず、全体的に類似したトレンドを描いている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間の相関関係は高いと見られ、それぞれが類似の予測を提示。
– データは比較的均一に分布しているように見え、多くの予測モデルが同様の結果を出している。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、WEIスコアが比較的安定していることが直感的に感じられる。
– ビジネスにおいては、経済的な余裕が大きく変動していないという安定性の感覚を提供するため、長期的な計画を立てやすくなる可能性がある。
特に、予測の不確かさが小さい点や、異なるモデルが一貫した予測を示していることから、データの信頼性が高いと判断でき、戦略的な意思決定において重要な指標となり得る。
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
1. **トレンド**
– **実績データ（青）**: グラフ左側に集中しており、期間内のトレンドが短期間で示されています。少数のデータポイントが上昇している可能性があります。
– **予測データ（紫色、緑色、赤色の線）**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが使用されています。これらの予測は安定していますが、設定された期間内の将来のトレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒で囲まれたデータ）**: 初期段階にいくつかの異常値が観察され、データの軌跡に異なる傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績は、観測された健康状態を示し、予測モデルの評価基準となる可能性があります。
– 黒で囲まれた異常値は、特異なイベントを反映している可能性があります。
– 緑色の円は前年のデータで、現在のデータと比較する基準として機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの関係を視覚的に比較でき、それぞれの予測手法の精度を評価するのに有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの出力が近似しているため、何らかの一貫したパターンが見られることが示唆されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 健康状態に関するデータが季節や特定の環境要因にどのように影響されるかを考察することができます。もし異常値が天候や環境変数によるものであれば、環境変動が健康に及ぼす影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会において、健康管理や予測精度の向上が重要な課題であり、これらのデータは今後の戦略や方針を形作る助けとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側には実績AIによるデータがあり、右側には前年のデータがプロットされています。全体的にWEIスコアは横ばいの印象を受けますが、予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）では微細な変動が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値が一つ確認できます。これは心理的ストレスが通常と比較して高かった状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIのデータは青い点で示され、前年のデータは緑の点で表現されています。予測は線形と非線形（決定木、ランダムフォレスト）で違った線が用いられ、それぞれのモデルの予測範囲も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データには大きな乖離は見られず、予測とも一致している箇所が多いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの時系列的には一定の範囲内に収まっている傾向があり、予測モデル間の相関性も視覚的に確認できます。
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**
– データが示すのは、現状の心理的ストレスレベルが安定しており、突発的な外れ値を除いて予測可能性が高いということです。ビジネスにおいては、この安定性に基づき、特定の期間やイベントの影響を受けるリスクを低減できるかもしれません。また、社会的には長期的な心理的健康の改善プランを立てるための基礎となるデータでもあります。このグラフが示す安定したトレンドは、関連する施策を実施する際の信頼性を提供する要素となります。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの評価期間の初期と後期にデータが集中しています。
– 各時点での「実績（実測AI）」は、スコアが比較的一定しており、上昇や下降のトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか示されていますが、それは評価期間の初期に限定されています。
– 異常値は実績データから外れたスコアを示しており、特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績（実測AI）」は青色で示されています。
– 「前年（比較AI）」は緑色で表示され、期間の後半に集中しています。
– 異常値は黒の円で囲まれています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる線が未来の予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績（実測AI）」が示すデータは、「前年（比較AI）」とある程度の相関が見られるか検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は評価期間の初頭と終わりに集中しており、周期的ではなく、一定のスコア範囲で均一に分布している可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– データが初期と後期にしか存在せず、その間の情報が欠如しているため、全体像を把握するのは困難です。
– ビジネスや政策においては、特定の期間での評価に注力する必要があることが示唆されます。
– 異常値が発生していた時期には特別な対策やさらなる調査が求められるかもしれません。
この視点から、評価期間に偏りやギャップがないか、あるいは特定の時期に対する対応策を考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、2025年7月から2025年11月まで大きく変動し、その後はデータが途切れています。2026年6月からは前年のデータ（薄緑）が始まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータに異常値（黒の輪郭で囲われた青のプロット）が見られます。天気関連の公平性スコアにおいて、予期しない大きな変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際のデータを、薄緑は前年との比較データを示しています。
– 予測の各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測値のばらつきを示し、それぞれ異なる将来の可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年との比較から、年単位での変動を分析できます。
– 異なる予測手法が、時系列ごとの異なる予測結果を示し、モデルの選択による影響が考慮されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測は全体として全体的なWEIスコアは一定の範囲（xAI/3σ）に収まることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 天気に関連する公平性または公正さのスコアが大きく変動し、一部の期間で異常値が発生していることは、気候変動や社会制度の影響を示している可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、これらの変動を考慮に入れることで、より適切な対応策を講じる機会があると考えられます。
このグラフから、天気関連の公平性や公正さが季節や気候の変動によって大きく影響されることが示唆されます。予測の多様性は、異なるアプローチによって、将来のリスクや機会を評価する際の参考になるでしょう。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、初期のデータ（左側）ではスコアが比較的高く（0.8〜1.0）、一定の範囲にとどまっていることがわかります。
– 途中からデータが飛躍的にスコア1.0に近づき、その後スコアに大きな変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点には異常値が見られます（黒の円で強調）。
– 外れ値を含む時点で、通常のWEIスコアとは異なる動きが見られ、天然要因や誤差の影響を受けた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、モデルの予測値と比較して評価されています。
– 線（特に紫色とピンク色）は各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
– 緑の点は前年度のデータを示し、年ごとの比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値、予測値、前年データが同じスケールで並べられ、横並びに評価することで、個々の異なるパターンやモデルの精度が判断できる仕組みになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間で高い一致度が見られ、予測手法の精度を強化しています。
– 過去データの範囲内に収まる傾向が強く、安定した気候パターンの中で分析が行われていることが示唆されます。
6. **人的直感とビジネスや社会への影響**:
– 安定した高スコアは持続可能性と自治性が高いことを示し、社会における信頼と安心感につながります。
– 外れ値は潜在的なリスクや異常気象、またはビジネスにおける予期せぬ変動の可能性を示唆します。事前のリスク管理や対策を計画立てる際には警戒すべきポイントです。
このように、グラフの視覚的な情報を通じて持続可能性と自治性に関する洞察を得ることが可能です。
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. **トレンドの分析**:
– グラフの両端にプロットが集中し、中間期間はデータがありません。このため、特定の期間にスコアが極端に変動している可能性があります。
– 初期の青色プロット（実績データ）は比較的高い値で安定しているように見えます。一方、後期の緑色プロット（前年比較データ）は多少の変動がありますが、全体として高いスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットに含まれる黒い円は、「異常値」を示しています。最初のデータセットにおいて、観測されたデータの変動からの逸脱を示しています。
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、データは比較的安定しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、こちらも一定の幅で変動しています。
– ピンクと紫の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表し、基礎構造をサポートしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年比較AIの間で同様のスコア範囲で推移していることが観察されますが、予測値の範囲はデータの分布に応じた変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年比較データは、類似の値を取っているが、異常値が示される個所や予測モデルとの適合度は異なるため、外的要因が影響している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– スコアが非常に高いということは、社会基盤や教育機会が十分に整備されていることを示唆します。
– ただし、異常値の存在は、特定の条件下でインフラや教育機会に改善の余地がある可能性を示しています。
– 予測モデルの範囲と観測値の乖離が少なければ、安定した基盤が予想されますが、外れ値の対応は必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青色の実績）は概ね横ばいで、一部の外れ値が観察されます。
– 中盤から予測ライン（特にランダムフォレスト回帰と線形回帰）が示され、それぞれが異なるトレンドを示す。
– 後半のデータ（緑色の前年の比較）は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおけるいくつかの外れ値が目立ちます（黒色の縁取りのある円）。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の間で一時的な急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、予測AIデータは赤い×で表示されています。
– 緑の点は前年データを表し、全体の比較としての役割を果たしています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる形状（線や色）で示され、予測の解釈を補助します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測AIの間にずれが見られ、これは異なるモデルが異なる仮定の下で動作していることを示唆しています。
– 前年データは比較基準として使用され、現在のトレンドや予測とどのように一致または異なるかを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間にある一定の不一致が顕著ですが、予測モデルによる修正も存在します。
– 外れ値が予測範囲外に出るケースもあり、モデルの改善余地を示している可能性があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 予測モデル間の多様性は、さまざまなシナリオ分析に役立ちます。
– 外れ値や予測の不一致は、ビジネスにおけるリスク管理やモデルの精度向上の必要性を示唆しています。
– 社会WEIのスコアは、共生、多様性、自由の保障に関する重要な指標で、それらの改善が社会全体の進展に貢献する可能性があります。
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:
グラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 横軸に沿って、時間の経過に伴うカラーの変遷が見られます。色が段階的に変わっていることから、一定の周期がある可能性があります。特に、時間が進むにつれて色が変わっているので、周期的なパターンを示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の領域は著しく濃く、多くの他の色と対照的です。これは外れ値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**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、右側のカラーバーから、黄色に近い色が高スコア、紫色が低スコアを意味していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数ある場合、異なる日付と時間帯の間での比較が可能で、それぞれのスコアがどのように変化しているかを視覚的に認識できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例：19時）で比較的低いスコアが観測され、他の時間帯や日付に見られるパターンと異なる動向を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このような天気に関連したスコアリングは農業、エネルギー管理、イベントのスケジュールに影響を与える可能性があります。例えば、特定の時間帯に低いスコアを持つ場合、それを避けるように計画を立てるなどが考えられます。
このヒートマップは、繰り返し現れるパターンに基づいて予測や計画を立てるための有用なツールです。
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:
このグラフは、天気カテゴリの個人WEI平均スコアを、360日間にわたって時系列で示したヒートマップです。以下にこのグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップに明確な上昇や下降トレンドは示されていないが、周期性がある可能性が見て取れます。
– 時間帯（時）ごとにスコアの色合いに変化があり、特定の時間帯に特定の傾向があることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見受けられないが、色のグラデーションが明らかに変わる場所は、一時的な変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色はWEIスコアの強弱を示しています。濃い紫や青は低スコア、明るい黄色や緑は高スコアを示している模様です。
– ヒートマップの時間軸に沿ったスコアの変化が視覚的にわかりやすく示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間内の日ごとに時間帯別のスコアが示されており、各日のパターンが比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯に依存するスコアの分布があることが推測され、特定の時間にスコアが高くなる傾向が見られるようです。
6. **直感的な感想と影響**
– 見る人は、特定の時刻に実際に何が影響を及ぼしているのかを考察するかもしれません。例えば、特定の日や時間帯にスコアが高い場合、それはその時間帯の天気条件（例えば晴天）との関連付けを考える要素となります。
– ビジネスや社会的には、特定の時間帯のスコアを分析することで、人々の天気に対する反応や、関連する行動パターンを理解する手助けになるでしょう。これは、例えば広告やキャンペーンの時間帯を最適化するなどの戦略的な判断に役立つかもしれません。
このヒートマップは、時間とスコアの関係を視覚的に一目で理解しやすくするツールとして有用であり、特定の時間帯における天気の影響を示唆しています。
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:
以下は、提供された天気カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには目立った上昇や下降の線形トレンドは見られません。しかし、異なる時間帯におけるスコアの変化は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日午前8時と午後4時には、他の時間帯に比べて最低値を記録しており、これは目立つ低スコア（暗紫色）として表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアを示しており、明るい黄色が高スコア、暗い紫色が低スコアを表しています。
– 各マスの色は特定の日時と時間帯におけるスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯で区切られた各ブロックは、それぞれのスコアを示しており、特定の時間帯におけるパターンを視覚的に表現しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、午前と午後の時間帯でスコアが異なるパターンが見られます。午前8時〜午後4時まではスコアが低めであり、それ以降は高めになる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの人は午前8時や午後4時における急激なスコアの低下に気づくでしょう。この時間帯のスコアが低い理由としては、天気の変化や社会的活動のピークが考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、この時間帯に天候が悪くなる可能性があるため、イベントや作業スケジュールの調整が求められるかもしれません。また、気分や生産性に影響を与える可能性もあるため、職場環境の調整が推奨されるかもしれません。
このヒートマップは、視覚的に情報を整理し時間とともにスコアを追跡するのに優れたツールであると言えます。
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:
この相関ヒートマップを分析し、得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体にトレンドはありませんが、相関関係に着目すると、「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」の間で強い正の相関（0.79）が見られます。また、「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」でも強い正の相関（0.96）が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接的に示されませんが、相関が0.0に近い値は弱い関係を示し、それが観察対象により驚きとなる場合があります。例えば、個人WEI（健康状態）と社会WEI（社会基盤: 教育機会）の非常に低い負の相関（-0.13）が注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が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ています。白に近い色は相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、相関関係によりこれらのデータがどう互いに関連しているかが示されています。特に個人と社会のWEIにおける関係性の強さが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人と社会のWEIの要素間に、一般的に正の相関が多いですが、特に強い相関の例として「個人WEI平均」と「社会WEI平均」(0.96)があります。これらの強い相関は、個人のウェルビーイングが社会の状態と密接に関連していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、個人の健康や心理状態が社会の公正さや教育機会に大きく影響される可能性が示唆されます。これらの強い相関は、政策の策定において考慮すべきで、個人の健康や自由度といった項目に基づいて社会政策が考えられることが多くなるでしょう。ビジネスにおいても、社員のウェルビーイングが会社全体のパフォーマンスに影響する可能性があり、個人と社会のウェルビーイングに対する投資の必要性が強調されます。
この分析を基に、より良い政策やビジネス戦略を考えることが求められます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドでは、大きな上昇や下降の傾向は見られません。個々のWEIタイプごとに異なるスコアの分布があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（生態系整・持続可能）」に外れ値が見られます。これらは時折極端な値を示すデータがあることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは視覚的に区別するためのもので、特定の意味を持たないかもしれません。
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は四分位範囲を表しています。ひげ部分は外れ値を除くデータの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の情報はこの箱ひげ図からは直接的に得られず、むしろ異なるWEIタイプ間の分布の比較が主目的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅が広いものほど変動や不確実性が大きいことを示しています。「社会WEI（共生・多様性、自由の保障）」や「個人WEI（経済状態）」のように、中央値が高く、範囲が狭いものは安定的な特徴があるかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見ると、人々はどのWEIタイプに最も関心があるのか、どの領域で安定性があるのかを考えるでしょう。不確実性の高い領域は改善が必要かもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、「心理的ストレス」や「持続可能性」といった不確実性の高い領域に注意を払い、特定の対策や支援プログラムを検討することができるでしょう。
この分析は、データへの深い理解とともに、それがどのように社会やビジネスに影響を与えるかの感覚を提供します。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて天気データを視覚化したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは確認されませんが、データポイントは第1主成分の正の方向に広がっているように見えます。一定の分布パターンが存在するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、第1主成分の正の極端に位置するデータは他と少し異なることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは天気データの異なる時点や状況を表しています。第1主成分が55%、第2主成分が16%の分散を説明しており、第1主成分の方がより重要な要素であることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数時系列のデータがある場合、それらの間で第1および第2主成分に対する位置関係を見ることで、どの要因が主に影響を及ぼしているかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の相関は示されていないように見え、データはおおよそ楕円形に広がっています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 一般の人々は、主要な気候要素がどのように変動しているかを理解するのに役立てることができます。ビジネスにおいては、気候の変動パターンの理解が農業計画やエネルギーマネジメントに寄与しうるでしょう。
PCAの結果により、どの気候因子が観測データの変動の主な要因となっているかを特定し、それに基づく戦略を立てることが重要です。
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。
