📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータに基づく分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 時系列データから、総合WEIは全体的に0.71から0.84の範囲で変動しています。7月1日から7月7日の間に小さな上下変動がありますが、特に7月6日には最大スコアの0.84を記録しています。これは社会WEIの好調が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: このスコアはやや安定しており、細かい変動がありますが、全体的なトレンドは安定しています。最高スコアが7月6日に0.78を記録しています。
– **社会WEI平均**: このスコアは個人WEIよりも高い傾向があり、特に7月6日に0.89と非常に高い値を示しています。これは社会的な環境（持続可能性、インフラストラクチャなど）が改善されたことを示唆しています。
### 異常値
– 7月1日、2日、3日、6日に異常値として識別されたスコアがありますが、これらは短期間での社会や個人の各項目での改善や悪化によるものと考えられます。
– 7月6日の0.84という高い総合WEIは、社会項目の様々なサブカテゴリが特に良好であることを反映しています。
### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドは特定されるほど顕著ではなく、短期的な変動が多くみられます。季節的なパターンについて具体的には記載されていませんが、観察された異常値は社会的・個人的なイベントや状況の変化による影響が示唆されます。
### 項目間の相関
– 相関関係について具体的な相関ヒートマップは与えられていませんが、社会WEIの高いスコアは持続可能性と社会基盤の強い影響を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図が提供されていないため、具体的なばらつきや中央値は判別できませんが、頻繁なスコア変動に基づき、全体的にばらつきがあることが予想されます。
### 主要な構成要素（PCA）
– 主成分分析（PCA）によると、PC1が全体の55%を占め、PC2が16%を占めるとしています。PC1における大きな寄与率は、主要なWEIスコアの変動が大部分で共通の影響を受けていると考えられます。これらのPC1とPC2は、経済的持続可能性および社会的インフラへの影響と相関している可能性があります。
### 潜在的な要因
– 高い社会WEIのスコアは、特に7月6日での持続可能性、社会基盤、教育機会の改善と関連することが考えられます。
– 個人の経済的余裕や健康状態も高く、個人WEIスコアの安定性を保つ要因として重要です。
– 生じた異常値や変動はおそらく一時的なものと考えられ、特定のイベント（社会的な政策変更、健康運動、経済的支援など）が影響している可能性があります。
この分析を基に、企業や社会団体がそれぞれの強みを生かして、特定の項目にさらに注力することで、さらなるスコアの改善につなげることができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青のプロット）**:
– 期間の最初の方は若干上昇トレンドが見られますが、全体的に横ばいです。
– **予測モデル**:
– 線形回帰（紫）は初期に急上昇し、その後横ばいになっています。
– 決定木回帰（シアン）とランダムフォレスト回帰（ピンク）はほぼ一定の水平線で予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値が見られますが、実績値の多くは安定しているようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値で、実際のデータを示しています。
– 黒い円は外れ値を示し、予測から大きく外れたデータポイントです。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しています（xAIの3σ範囲）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル毎に異なる予測パターンを示しており、線形回帰は増加傾向を予測、他のモデルは安定した予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、予測の不確かさ領域の中に収まっています。
– 予測値と実績値の間には一部乖離が見られるものの、全体的に大きな差異はありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、全体的な安定感を感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は、例えば天気に関する安定したパターンが続くことを示唆し、計画業務において安心感を与える可能性があります。
– モデルによる異なる予測は、異なる仮説やシナリオを検討する際の助けになるでしょう。
このグラフは、モデルごとの予測の違いを理解し、状況の変化に適応した計画を立てるための基盤を提供します。
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:
### グラフ分析の視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは期間の初めに多く存在し、スコアは0.7付近で横ばいです。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも同様にゆるやかに上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアの範囲は狭く、目立った外れ値はありませんが、若干の変動が見られます。
– 外れ値がないことは予測の信頼性を向上させる要素となります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表しており、時間の経過とともに少し変動しています。
– 紫色の線は各予測モデルのトレンドを表し、将来のスコアを予測します。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性の範囲を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は実績データの傾向を反映しており、相互に大きな違いは見られません。これにより、予測の一貫性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状のスコアの変動幅は狭く、スコアは比較的一定の範囲内で分布しています。
– 予測モデルはこの範囲内の傾向を維持しながら、ゆるやかな増加を予測しています。
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**
– グラフからは大きな変動がないため、今後しばらくは安定した状態が続くことが予想されます。
– 安定した予測は計画の立案や意思決定において安心感を提供し、リスクを抑えたいビジネスにとって有益です。
– 予測の一貫性と信頼性から、今回使用されているAIモデルの妥当性への信頼が寄せられるでしょう。
このような洞察に基づいて、戦略や計画を立てる際の有用な情報源となります。
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:
グラフの分析について以下のポイントを述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めにやや上昇している傾向がありますが、その後はほぼ横ばいになっています。
– 三つの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一定で安定した予測を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と示されている部分（黒い円で囲まれた部分）が初めに見られます。これは、他のデータポイントと比べて異常に見え、予測の不確かさを示す灰色領域の中に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、期間の初めに一ヶ所外れ値が含まれています。
– 赤い×は予測値を示していますが、これについての詳細なプロットが見えないため特定が難しいです。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内に外れ値が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測回帰線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、実績データのトラジェクトリーをおおよそ捉えています。特に、ランダムフォレスト回帰は若干高めに安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のため明確な相関関係は見えにくいですが、予測と実績が大きく乖離していないことから一定の整合性が見られます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは、実績データの安定性と確実性です。外れ値はあるものの、一般的に見て大きな変動はなく、これは社会的、ビジネス的に安定した天気や環境が維持されていることを示唆しています。
– ビジネス関連では、例えば農業や旅行業界での計画において、このような安定したトレンドはポジティブに捉えられる可能性があります。
全体として、グラフはやや上昇から横ばいに推移しており、安定した予測がされていることを示しています。
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:
このグラフには、個人のWEI（経済的余裕）スコアの時系列データが示されています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のスコアは、期間の初めに0.8付近でクラスターを形成しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてにおいて、緩やかな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グレーで示された不確かさ範囲内にいくつかの点がありますが、大きな外れ値は見られません。
– 実績データの中には、予測モデルの範囲外に出ているものはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い×印は予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は、灰色の帯で表示され、モデルの不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の方法によって異なる曲線が描かれていますが、全体的なトレンドは似ています。微妙な違いは、予測手法の特性が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは一定の範囲内に密集しており、分布自体は特定の方向性を持っていません。しかし、時間とともに予測が下降しています。
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**:
– 経済的余裕が今後低下する可能性を示唆しています。これは個人の経済状況や将来の購買力に影響を与える可能性があり、消費活動の低下や生活の質の変動につながるかもしれません。
この分析は、慎重な経済計画や支出の見直しが必要である可能性を示唆しています。特に、個人レベルでの将来の資金計画に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い点）が最初の期間において横ばい状態を示しており、WEIスコアが0.7から0.8の間に集中しています。
– 予測データ（異なるモデルに基づく線）は、期間の後半においてスコアがわずかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見受けられ、それらは通常のスコア範囲を下回っています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青い点）は、過去30日間の個人WEIスコアを示しており、健康状態の時間的な変動を把握できます。
– 予測（異なる線色）は、それぞれ異なる回帰モデルに基づく未来のHEIスコアの予測を示しています。
– グレーの影付き領域は、予測の不確実さの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（薄い青の線）およびランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、それぞれ異なる予測を提供しており、ランダムフォレスト回帰がより楽観的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、主に0.7から0.8の範囲に集中していますが、一部の外れ値が存在します。
– 線形回帰の予測は実績データのトレンドと非常に近似しているが、ランダムフォレスト回帰はより高いスコアを予測しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネス影響**:
– このグラフから、人々は個人の健康状態が過去において比較的安定していたが、先行期間中に不確実性や外れ値が認められることを直感的に理解することができます。
– 健康管理においては外れ値に注意を払い、予測モデルを利用した今後の健康状態の把握が有益となるでしょう。
– ランダムフォレストのような高度なモデルを使用することで、一層の正確な健康状態予測を求めることができます。これにより、健康サービスへの応用や個人の健康アドバイジングが改善さ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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を得ることができます。
1. トレンド:
– 実績データは、最初の数日間で散布され、その後は急に堅調に一致する傾向があるようです。
– 予測データは、横ばいの傾向を示しています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてがほぼ同じ水平線を描いています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフにおいて、一部のデータポイントが灰色の範囲外に表示されており、それらは異常値として認識されているようです。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は、実績のWEIスコアを示しており、最初の期間に多少のばらつきがあります。
– 灰色の範囲は、不確かさの範囲を示しており、実績データの最初の部分をカバーしています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測方法であるが、ほぼ同じ予測を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測データは密接に関連しており、最終的に予測が支配的な形で安定しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと予測の間に明確な相関関係が見られますが、実績のばらつきと予測の一貫性との違いが目につきます。
6. 直感的な理解と影響:
– 人間の視点から見ると、最初の変動の後、精神的ストレス・スコアが安定していることは、ある程度の安心感を与えるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、ストレスが安定していることで個人のパフォーマンスを予測可能にし、リスク管理が容易になる可能性があります。
全体として、このグラフは実際のストレスデータの初期のばらつきと、予測データの安定したパターンを効果的に対比しています。予測モデルは精度が高く、将来の精神的ストレスを予測する上で有用です。
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:
以下は提供されたグラフに関する分析です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間内で比較的一貫したパターンを示しています。大きな上昇または下降は観察されませんが、データポイントが若干の変動をしています。
– 予測（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線）はほぼ一定で、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、複数の点が外れ値として黒い円で囲まれています。これらは他のデータポイントから離れている結果を示している可能性があります。
– 特に定常なパターンが多い中でのこれらの外れ値は、特別な気象条件や稀な出来事（たとえば、異常な天候）を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で表され、特定の日における実際の自由度と自治のスコアを示しています。
– 予測データは異なる回帰モデルによる推定を示していますが、ほぼ同一の値を描いています。
– グラフの灰色の範囲は、予測の不確かさを示すもので、モデルの信頼区間かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で大きな乖離はなく、予測モデルは実績のスコアを比較的正確に捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは次元内でかなり分散し、予測の範囲にほとんど収まっています。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 人間は、このグラフから最近の気象が比較的安定していると感じるかもしれませんが、一部の外れ値に注意を払う必要があります。これらの異常スコアは予想外の気象イベントを知らせる可能性があり、事前の準備や対応策を促す意味合いを持つかもしれません。
– 予測モデルが正確である場合、今後の自由度と自治のスコアを安定的に維持するための計画が立てやすく、社会政策の策定に寄与する可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月5日までは実績WEIスコアに一定の変動がありますが、その後は比較的一定しています。
– 予測のうち、「線形回帰」と「決定木回帰」ではほぼ一定のトレンドを示していますが、「ランダムフォレスト回帰」は少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月5日における一部の実績スコアが異常値として囲まれていますが、特に急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、黒い円はその中の異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線分は各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの予測は、実績値の範囲内に収まっているため、実績データに基づいた予測が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定期間で分散しており、その後に安定しています。
– 予測モデルの結果は実績値のトレンドを反映しており、特に大きなずれは見られません。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間は予測モデルの精度を評価するとき、予測が実績と一致していることに安心感を持つでしょう。
– ビジネスや社会の面では、WEIスコアが安定していることは、公平性を考慮した気候施策が安定して実施されているか、または安定性を維持するための努力が行われていることを示します。これにより、政策立案者は結果が予想通りであることを確認し、さらなる改善や維持戦略の機会を見つける手助けとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青色の点）は最初の数日で0.8付近で変動しています。
– その後、予測データ（3種類の線：水色、紫、ピンク）は横ばいのトレンドを示しています。それらは異なる回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ですが、いずれも全体的にステーブルな動きをしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に実績データの外れ値があります（黒い囲みのある点）。
– 実績データ内でのばらつきが見られますが、全体的に大きな変動はないと言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測値を示していますが、今回は視覚的に確認できません。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法の違いによる3つの予測線は、実績データと当初の外れ値の可能性を比較しています。一部の予測線は大きく実績データから乖離していることがわかりますが、全体的に一致している期間もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは限られた範囲内でばらつきがあるため、予測データを基にした分析と分布の信頼性が求められるでしょう。
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**
– WEIスコアの安定性は示されていますが、予測モデルによっては改善の余地がありそうです。特に予測のばらつきや外れ値は、自治体の持続可能性計画の精度を高めるために重要な指摘点となるかもしれません。
– 持続的に高いスコアを維持することは、地域やビジネスの信頼性向上にも繋がる可能性があります。社会的影響として、安定したスコアは市民に安心感を与えるでしょう。
このグラフからは、予測精度の向上と実績データのさらなる分析による意思決定の質向上が求められることが示唆されます。
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:
このグラフにはいくつかの重要な特徴があります。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントはおおむね0.8から1.0の範囲にあり、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のいずれも、グラフの右側でほぼ横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と特定されたデータポイントがいくつか見られますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
– 急激な変動は特に観測されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、一貫した範囲内で変動しています。
– 外れ値は黒い円で示され、異常ポイントを指摘しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のシャドウで示されていますが、範囲があまり広くないため、予測の精度が高いことが示唆されます。
– 予測の3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、非常に似たラインで表現されており、各手法の予測が大きく異ならないことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離は見られず、複数の予測手法も同様の傾向を示しており、一貫した相関関係があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係としては、実績と予測が密接にリンクしており、予測手法間での大きな差異は存在しません。
6. **人間が直感的に感じること、そしてビジネスや社会への影響**:
– 多くのデータポイントが高いWEIスコアを維持していることから、社会基盤や教育機会は比較的安定していると判断されるでしょう。
– 環境や教育政策の効果が安定している、または現状維持されている可能性があります。この安定性が継続するならば、ビジネス戦略や教育プログラムの計画・実施においてリスクが低いと感じるかもしれません。
このグラフから、現在の社会基盤と教育機会は安定しており、予測モデルの高精度が示されているため、今後の計画に対する安心感を与え、政策立案者やビジネスリーダーにとって有益な情報を提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青点）：** 最初の数日間でわずかな変動が見られますが、全体としては安定しているようです。
– **予測：** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はいずれもフラットな傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は、時間が進むにつれてスコアがわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたプロットがありますが、大きな急激な変動は見られません。実データの範囲内でのばらつきが示されています。
3. **各プロットや要素**
– **プロットの色と形状：** 実績データは青色の点として表示されており、異常値は黒い円で囲まれています。
– **不確かさの範囲：** 灰色の範囲が予測の不確かさを示していますが、予測モデルの出力とよく一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの間に大きなズレはなく、全体的に一致しているように見受けられます。各モデルの予測は、長期にわたりほぼ一定またはわずかな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 提供されたデータ範囲内では、変動が小さく、安定したパターンが見られます。実績データと全体の予測はおおむね一致しています。
6. **洞察と影響**
– **直感的な理解:** WEIスコアが安定しているため、社会の共生、多様性、自由の保障状況は堅調と評価できます。
– **ビジネスや社会への影響:** 予測が安定していることから、現在の施策が効果的に機能している可能性が示唆されています。特に、異常値として識別された点があるが大きな影響はなさそうです。持続可能な政策の継続が重要です。
このグラフは、社会の安定性と政策の効果を示す良い指標であり、今後の意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
1. **トレンド:**
– ヒートマップ内の色の変化から、特定の時間帯や日付でパターンが確認できる。色が明るくなるにつれて、対応するスコアが高まることを示唆している。
– 7月6日には全体的にスコアが高くなる傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日の16時台において非常に低いスコア（紫色）が観察される。これが外れ値として捉えられる可能性がある。
– 逆に、7月6日の23時台に高いスコア（黄色）が観察され、急激な変動があったことを示している。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の明暗でスコアの高さを表現している。明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示す。
– 時系列での変化を通じて、時間帯ごとにスコアがどのように変化するかを示している。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日付と時間の交差点でスコアが示されるため、特定の日付と時間帯の組み合わせにおける変動を確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の時間帯で継続的に高いスコアが見られる点から、周期的なパターンがある可能性がある。
6. **直感的感覚と影響:**
– このヒートマップは特定の期間における「天気」に関するデータを示している可能性があるため、高スコアの日には気候が良好であると推測される。
– ビジネスや社会において、緑から黄色の時間帯は天候が良いとされ、イベント開催や商業活動に適していることが示唆される。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、異なる時間帯で色の変化が見られます。
– 明確な上昇や下降のトレンドは見えにくいですが、特定の日付では一定の時間帯が明るい色（高いスコア）を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例えば、2025-07-06の23時台は明るい黄色で、他の日より明らかに高いスコアを示しています。このような高いスコアは外れ値として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアの高さを示しています。黄色が高スコア、緑から青にかけて低スコアを示します。
– 時間帯と日付の組み合わせによってスコアが異なります。これは天候の変更や特定の気象パターンが時間に沿って変化する様子を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日にちごとにスコアが多少変動しており、それぞれの日が異なる気象条件あるいは環境の影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化はランダムではなく、特定のパターンや周期があるように見受けられず、明確な周期性は確認できません。
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**:
– このヒートマップからは、特定の日付や時間帯でのパフォーマンスや状況の違いが視覚的に浮き彫りになっていることから、効率的なリソース配分やスケジューリングの改善に役立てることができます。
– これらのスコアは、特に高いスコアが示される時間帯において、何らかの活動（営業、イベントなど）を重点的に行うための参考にできるでしょう。
この分析により、日ごと時間帯ごとの変動を把握し、戦略的な意思決定に役立てることが期待されます。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的に、時間と共に色が濃いパープルから黄色へと変わる部分があり、スコアが徐々に上昇していることを示しています。
– 7月5日から7日にかけて、特に18時以降のスコアの上昇が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から6日にかけて、18時から23時の間に急激な上昇が見られ、これは異常値として考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化はスコアの変動を示しています。パープルは低スコア、イエローは高スコアを示します。
– このスコアは恐らく天候に関連するものであり、社会WEI平均スコアが高い日は、何らかの好影響があった可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯の異なる日間で比較すると、例として16時から19時にかけてのスコアの違いがわかります。
– 日中よりも夕方から夜にかけてスコアが上がる傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフから曜日や時間ごとの変動パターンを見つけることができます。特に週末にはスコアが高いかもしれません。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– グラフから直感的に、スコアが上昇する日は外出に適した天候である可能性があります。
– ビジネスでは、これらのデータを用いて特定の時間帯にターゲットを絞ってキャンペーンを行うことが考えられます。イベントや営業戦略の計画に活用することで、集客力を高める可能性があります。
このような洞察を活用することで、天候の影響を受けやすい産業におけるマーケティングやプランニングの最適化が考えられます。
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、天気に関するデータセットの30日間の全WEI（Weather Event Index）項目間の相関関係を示しています。以下に、グラフの分析と考察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりは、相関関係に焦点を当てたグラフです。時間的なトレンドではなく、項目間の関係性を把握するためのものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動よりも、相関の強さが重要です。相関が非常に低いか逆相関を示す組み合わせ（例えば、個人WEI平均と社会WEI（社会基盤：教育機会））は興味深い点です。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを表しており、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です。
– 総合WEIと個人WEI（心理的ストレス）の強い相関は、天候が心理的ストレスに与える影響の大きさを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なるWEI項目間の相関関係から、例えば総合WEIが上昇すれば個人の健康状態が悪化するなどの関係性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人と社会の項目間において、例えば個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）の間に負の相関が見られ、経済状況と社会的要素の二律背反的関係を示唆しています。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 天気が個人と社会に与える影響を多角的に理解するためのデータインサイトが得られます。天候管理やプランニングにおいて、特に心理的ストレスや健康状態を考慮する必要があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスが高まる状況に対する柔軟な対策が求められ、社会的には持続可能性や教育機会の改善が必要です。
全体として、このヒートマップは、天候がさまざまな個人および社会的要因に与える影響を包括的かつ視覚的に捉える上で非常に有用です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 総合WEIや個人WEI平均は比較的高いスコアが安定しています。
– 個人WEI（自由度と自治）や社会WEI（共生、公正さ）はやや低い位置にありますが、極端に低いわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（生態系整備、教育機会）には外れ値が見られます。特に個人WEI（心理的ストレス）の低い外れ値が目立ちます。
– 社会WEI（共生、多様性、自由の保護）も数少ない外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱はWEIタイプごとのスコア分布を示しています。
– 箱の長さはデータの範囲を示し、中央値（太線）が位置しています。
– 外れ値はデータセットの他の部分とは異なる点としてプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプが比較されていますが、特に大きな時系列の変動は見られないため、期間内での劇的な関係性はないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIと社会WEIは概ね同様の分布ですが、個人WEIの一部カテゴリでは外れ値が顕著に見られます。
– 総合WEIと個人WEIの間での相関があるように見受けられます。
6. **直感的印象と社会への影響**:
– 全体的に、ほとんどのWEIタイプは中高いスコアを維持しており、それぞれのカテゴリにおける状況が比較的良好であることを示唆しています。ただし、個別の課題として心理的ストレスや教育機会など、改善が求められる分野も存在します。
– ビジネスや政策決定において、これらのスコアは重点的に取り組む領域を示す指標となり得ます。特に外れ値の存在するカテゴリは問題の深さを暗示している可能性があるため、さらなる分析と対応が必要です。
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:
この散布図は、天気に関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは示唆されていませんが、全体として第1主成分の軸に対して比較的広く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は現れていませんが、いくつかの点が他と離れて配置されていることがわかります。特に第1主成分が0.2以上の正の値をとるデータポイントは、他の主要なグループから離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは30日間の異なる日を表す可能性があり、第1主成分と第2主成分はデータの中での異なる変動要因を示しています。
– 第1主成分はデータの分散の55%を説明し、第2主成分は16%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の方向に集まる傾向がないため、このデータセット内の変動は比較的均一であるか、特定のパターンが観察されにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図において、第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。これは、それぞれの主成分が異なる特徴を持つことを意味します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから直感的に感じられるのは、データの多様性です。特定のパターンやトレンドがないため、多様な気象条件が考慮されている可能性があります。
– 天候データがビジネスや社会に与える影響としては、予測や計画における不確実性が増すかもしれません。このため、詳細な分析や追加のデータ収集が必要です。
この分析により、気象データの変動要因を理解するためのさらなる分析の指針となるかもしれません。
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。