📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データから総合WEIスコアには0.71から0.84までの範囲での変動が確認されます。特に、2025年7月6日に最高の0.84まで上昇した後、7月7日に若干の安定が見られます。この短期間での変動は、特定の日におけるイベントやニュース、例えば政策の変更や重要な社会的出来事による影響を示唆している可能性があります。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: 個人WEIは0.65から0.78、社会WEIは0.70から0.89の間で推移しています。個人と社会のWEIとのギャップが観測され、社会要因の影響が強いことを示唆しています。
#### 異常値
– 指定された異常値の中で、2025年7月6日の総合WEIが0.84、社会WEI平均が0.89に達しているのは特に目立ちます。この日は、社会的イベントが際立ち、社会のWEIが個人のものを顕著に上回っていることから、社会的要因が大きく働いた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を考慮すると、トレンドとしては全体的な上昇傾向が見られますが、一時的に下降やフラットになる時期（例: 7月3-5日間）が確認できます。これは、季節的要因や短期的な経済・社会的混乱の影響を受けている可能性があります。
– 残差成分には特定の周期性は見られず、予測モデルを構築する上で考慮すべきノイズの存在を示唆しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、特に社会的持続可能性と社会基盤・教育機会が強い相関を示しています（スコアが非常に高い）。これは、持続的な社会発展には教育が鍵であることをデータが裏付けている可能性を示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図を用いてデータを分析すると、総合WEIスコアには外れ値となるポイント（異常値）が存在しますが、中央値は比較的一定です。個人の心理的ストレスや健康状態のスコアは他の要素に対し、分布が不均一であり、特定の個人が極端な状況にある可能性を示唆しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA**分析結果: PC1が55%の寄与率を持ち、WEIの変動要因の半分以上を説明しています。PC1は主に広範な社会的要因（社会基盤、持続可能性）を反映していると考えられます。この構成要素が大きな要因となっていることから、社会WEIのスコア変動から多くを読み取ることができるでしょう。
### 結論と推奨
– 個人と社会のWEIスコアの差異は、政策や外部要因に対する反応が社会においてより強い影響を持つ可能性を示しています。社会的公平性や持続可能性、基盤整備の改善は総合WEIスコアの向上に貢献するでしょう。
– 日々の変動に着目し、異常値が観測される日に特化した要因分析を行うことで、特定の出来事や政策がWEIスコアに与える影響をより具体的に理解することが推奨されます。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績は全体として横ばいに見えますが、2025年7月に急に異常値が出現するなど、突発的な動きが見受けられます。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの手法による予測が表示されていますが、実績データの変動に対する反応は異なり、どう予測するかに違いが出ています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月の異常値として、実績と離れた箇所が識別されており、それに対する異常値のマーキングがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、予測データは赤い「×」印で示されています。
– 前年のデータは緑色のプロットであり、周期性や過去の比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲がxAI/3σで示され、予測の信頼度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対する異常値や前年の動向を参考に、予測モデルがそれぞれ異なる反応を示しています。
– 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）が、多様な予測方法で結果を示しており、それぞれの手法の強み・弱みを見ることも可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データ間に大きな変動は見られませんが、特定の時期で異常値があることで、予測のばらつきが大きく影響されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異常値の発生とその予測が一致するか否かは、AIモデルの信頼性を判断する基準となります。ビジネスや社会において、特に天気に関する事象がビジネスの収益や計画に影響することを考慮すると、異常値の早期認識と適応が重要です。
– これらのデータや予測を基に、対応策や調整が必要となる可能性があります。予測モデルの選択も、ビジネス戦略の一環として慎重に行われるべきです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは左右に大きく分かれており、データポイントが初期と後期で集中しています。初期には実績データ（青色）が高めに示され、後期に予測データ（緑色）が表示されています。明確なトレンドは見られませんが、データが更新されるにつれて変化がある様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには「異常値」として大きな黒い円で示されています。何か特異なイベントがあった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しており、初期の期間に集中しています。
– 緑色のプロットは予測データを示しており、後期の期間で見られます。
– 異常値として処理されたデータは黒い円で囲まれています。
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明確なつながりは見られませんが、期間が異なるため、初期の実績が後期の予測に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**
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は目視ではわかりませんが、異常値の存在は統計的な分析によるさらなる検証が必要です。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは、一見したところ、長期間の天気データの予測精度を示しているように見えます。特に異常値が初期に集中していることは、当時の異常気象や予測の誤差を考慮する必要があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、気象データの正確な予測が必要な農業やイベント計画において、予測データの精度向上が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、データは左端と右端に集中しており、中心の多くの期間にはプロットがありません。
– 左側（初期）は、実績AIのスコアがほぼ安定していますが、その後急に予測値が若干上昇しています。
– 右側（末期）のデータは、前年の平均に近いスコアで集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、左側のデータで標準的な値から外れているものが一部あります。
– スコアが急に変動する箇所がいくつか見られ、それが予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものなのかが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は実際のデータポイントで、予測（赤色）はその未来予測を示しています。
– 異常値は黒い線で囲まれたポイント。
– 予測アルゴリズムの影響範囲がカラフルな線として表示されており、予測の確からしさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の時系列データは過去の実績データで、短期的な変動を示す一方、右側は前年のデータが集積されており、一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 工夫された3種類の予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が導入され、それぞれが異なる結果を導き出しており、予測精度や傾向の多様性が示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データが一部欠損するため、長期的なトレンドを捉えることが難しいですが、予測アルゴリズムの活用により、短期間の変動を捉えることが可能です。
– ビジネスや社会においては、天候データをもとにした計画や対策を検討する際に、利用される予測精度の重要性が高まることが予想されます。
– 様々な予測手法の活用により、より信頼性の高い意思決定が可能となるでしょう。
このグラフは、長期的なデータがない中で予測を立てようとする試みを示しており、複数の手法を組み合わせることで予測の精度を高めるアプローチを直感的に伝えていると言えそうです。
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**
– 全体のトレンドとしては、明確な上昇や下降が見られず、期間のほとんどでデータが限定された範囲に集中しているため、全体的な動きは横ばいと見られます。特に、初期のデータ（2025年）は0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にわずかな異常値（0.7付近）が観測されています。これが特に目立つ外れ値であり、可能な誤差か特定の日の特異点と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、特定の期間における経済的余裕（WEIスコア）の実績を表しています。
– 緑のプロットは前年の同時期のデータを示し、比較の基準となります。
– 異なる色の線（紫、ピンク）は異なる予測手法による予測値を表しますが、明確な長期間の予測トレンドは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる手法での予測は、実績値に非常に近い範囲で収まっており、現時点での実績値はかなり正確に予測されていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは特定の範囲に集中しており、分布としては非常に狭い範囲にあることがわかります。
– 経済的余裕のスコアは大きく変動していないため、安定した環境かもしれません。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– 全体的に安定して高いWEIスコアを示しており、経済的に安定した状態が続いていることがわかります。
– これが実際の経済状況を反映している場合、個人の経済的余裕は安心できる水準にある可能性があります。
– 社会的には、消費行動や経済活動が安定していることを示唆しており、ビジネス側からすれば予測可能性が高い環境であると捉えることができるでしょう。
このグラフから、経済的な安定を示し、社会やビジネスにおいて大きな不安要素が現時点で少ないことが予想されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間での実績（青い点）はかなり高いスコアを示していますが、その後はデータが途絶えています。
– 予測（線）は様々な回帰モデルを用いていますが、総じてび獣変動幅が比較的小さい範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左上に表示されている円で囲まれた点は異常値を示しており、他のデータポイントよりも高い位置にあります。
– この異常値は短期間内にのみ集中しており、特異的なイベントまたはエラーが原因と思われます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績、赤いバツは予測を示しています。
– 紫、緑、ピンク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）による予測で、これらがグラフの中心付近で揃っ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**:
– 実績データが少ない中で、予測モデルによる値がグラフの大部分を占めている。
– モデルの予測は、比較的一貫しており、今後のトレンドについての信頼性が示唆されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体から見て、スコアは0.7から0.9の間に集中しており、健康状態が比較的良好であることが示唆される。
6. **直感的インサイトと影響**:
– データの密度が高い地点でのスコアが高いことから、人々の健康状態が天候に大きく影響されない可能性を示唆します。
– 異常値が示す健康の変動は、特定の外部要因（たとえば突然の環境変化やイベント）による可能性があるため、予測精度の向上に役立つかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測モデルが実績と近い値を示していることから、将来的な計画策定や健康管理のためのデータドリブンなアプローチが益々重要になるでしょう。
このグラフの分析は、特定の短期間でしか実績データがないため、長期間の健康状態の把握には注意が必要です。しかし、予測モデルの信頼性が高ければ、今後の健康管理や予測に有用な情報を提供できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月頃）を見ると、実績データ（青い点）は高いWEIスコアを示しています。その後、数値は時間とともにやや安定していますが、大きな変動は少ないです。2026年に近づくにつれデータが緑色で、前年の比較データが示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に黒い円で囲まれた異常値があります。これらは特定の時点でのストレスが非常に高かった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、四角で囲まれた部分が予測の不確かさを示しています。
– 予測データは複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で描かれていますが、いずれも比較的フラットで大きな変動は予測されていません。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと前年データ（緑）は比較的近しい値を示しており、大きな変動はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的密集しており、異常値を除いては一定の範囲に収まっています。
– 予測データのモデル間で大きな違いは見られず、安定した推移が期待されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、ほとんどの期間で心理的ストレスが明確には変わらないことから、安定したストレス管理が行われていると感じるかもしれません。ただし、一部の異常値は注意が必要であり、特定の要因が個人のストレスに影響を与えている可能性があります。ビジネスや社会においては、異常値の要因を特定し、その管理や改善策を考えることが重要でしょう。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月～）には「実績（実績AI）」として青い点が密集しており、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で比較的一貫しています。
– 右側（2026年6月～）には「前年（比較AI）」として緑色の点が見られますが、こちらもWEIスコアがほぼ0.6付近で安定しています。
– 散布図全体としては大幅な上昇または下降のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青点（実績）が集中している中にブラックサークルの「異常値」が含まれており、いくつかの外れ値が示されています。これはWEIスコアの計測の特異事象を意味しますが、詳細な背景が不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 紫色の線は「予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）」を示しており、各モデルによる予測値が特定の範囲に収束していることを示しています。回帰モデルによる予測は全体として緩やかな変動を伴わない予測をしていると考えられます。
– グレーの帯は「予測の不確かさ範囲」ですが、この範囲が大きくないことから、予測の信頼性が比較的高いことも示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が一部重なっているため、比較及び評価が可能です。全体として実績と予測が大きく乖離しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と過去の前年比較AIの間に一貫性があるように見え、特に大きな相関は見られませんが、安定した温度変化が伺えます。
6. **直感的な感じ及びビジネス/社会への洞察**:
– WEIスコアが安定していることは、気候条件や活動状況が平常運転であることを示唆しています。ビジネス環境や市民の生活への直接的な影響は少ないと考えられます。
– 異常値の存在は特にそのデータポイントに注意を払うべきことを示唆しており、調査のきっかけとなります。
総じて、安定した動向と短期的な特異点の重要性が指摘される分析結果です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は開始日付に集中しており、その後の動きが少ない。予測は開始時のデータをもとにしており、最初に高いWEIスコアが示されているが、以降のデータは無い。
– 比較AIによる前年データ（緑のプロット）は後半の右端に集中しており、過去データと現在のデータが時間的に分かれている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としての円で囲まれたプロットが最初の期間に見られ、それにより一部の実績が他の結果から離れていることを示唆している。
3. **各プロットや要素**
– 実際の実績（青）は最初に固まっており、その後に大きな変化はない。
– 予測データ（異なる色の線）はほぼ横ばいで比較的一定しており、WEIが安定している仮定がなされている。
– xAIの不確かさ範囲が示されているが、それに含まれる実データは少ない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のデータは数値としては高い水準で始まっているが、予測モデルの評価では、あまりそのトレンドを示さず、安定性を見せている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示されていないが、顕著な変化が少なく、予測と実績の間で不整合がある可能性がある。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、WEIスコアが年度によって安定しているか、あるいは少なくとも予測では変化が少ないことを示唆している。大きな変動が少ないことから、天気の公平性や公正さにおいて現在の政策やコンディションが安定している可能性がある。
– 異常値や予測の不確かさの影響を考慮することで、社会的にどのような要因が影響を与えているのかを探ることがビジネスや政策形成において重要と考えられる。
直感的に、現在の水準が維持され、未来予測に一貫性があることが、安心感と現在の施策の正当性を強化するかもしれないと考えられる。
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**:
– 視覚的に、最初の数日の間に一部のデータが密集していますが、その後は評価日付ごとのデータが離れた時点にあり、全体的なトレンドは明確ではありません。
– 左側に一部の予測値が集中していることから、初期の予測が行われた後、予測活動が停止している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値を示す黒い円が観察され、他のデータポイントから逸脱しています。これは予測モデルによる予期しない変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値で、赤い点が予測値として表示されています。
– 過去の実績と予測の誤差範囲（xAI/3σ）が灰色で示されていますが、予測期間以外では使用されていない様子です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測値は、同じ指標を異なる方法で示しているものの、明確な相関関係や傾向は視覚的には見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布とプロットの位置から、モデルごとの予測能力に一貫性が欠けている可能性があります。
6. **直感と影響**:
– 人間の直感として、データが非常に初期の段階でしか提供されていない、もしくは短期間での予測のみが強調されているように感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、天気の予測精度が不確かである場合、気候変動への適応策に影響を与えるでしょう。また、複数のモデルを利用していることで、多様なアプローチを検討している姿勢が見受けられますが、それぞれのモデルの一貫性を保持することが重要です。
このグラフを改善する際には、予測期間を通じた一貫したデータ提供や、新たなデータによるトレンドの視覚化が有用です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間において、WEIスコアが高い値（0.8から1.0の間）で変動しています。
– それ以降、しばらくの間データが表示されておらず、再び約一年後に同様の高いWEIスコアを持つデータポイントが複数確認されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間には、スコア0.8以上の狭い範囲での変動が見られますが、外れ値と呼べる大きなスコアの乖離は確認できません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績値を示しており、予測AIによるデータとは異なるものです。
– 緑の点は前年のデータを表し、今後の動きに関する指標となる可能性があります。
– 紫の点と線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示し、予測モデリングのために利用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（紫の線）は、実績データを元に次の動きを予測している可能性があるが、視覚的にはそれらの間に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの範囲は一貫しており、過去のデータと比較しても変動が少ないことから、かなり安定したスコアであることが窺えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが高く安定していることは、社会基盤や教育機会が良好であることの一指標となり得ます。
– 長期間にわたりスコアが維持されていることは、社会的な取り組みが順調に進行している可能性を示唆し、政策策定者にとってはポジティブなシグナルとなります。
このグラフからは、社会インフラや教育に対する継続的な投資や取り組みが効果を上げている可能性を考慮することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフ中央から右にかけて実績がなく、予測だけが表示されています。この期間の実績値は一定の範囲で推移し、予測が示される時点でスコアは前年度と比較して上昇傾向にあります。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 左側にいくつかの外れ値があることが示されており、これらは実績値が周囲の点よりも明らかに異なるスコアを持っています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 実績は青い点で示され、予測は様々な回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で異なる色と線で表示されています。
– 前年の実績（比較用）は緑色の点で表示されています。
4. **時系列データの関係性:**
– 前年と予測の間に示された比較により、シーズンごとの変動が視覚化されているが、実績データが少ないため相関関係の詳細な分析は難しい。
5. **相関関係と分布の特徴:**
– 実績値の変動が小さいため、データポイントが密に集まっています。予測は、前年のトレンドを参考にしていることがうかがえます。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の評価がシーズンを通じて変動する様子を描写しています。予測による将来的な上昇傾向は社会の多様性や自由の保障の改善を示唆しています。ビジネスにおいては、多様性を重視した戦略が有効であり、改善活動の効果を示す指標として利用され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:
## ヒートマップ分析と洞察
### 1. トレンド
グラフ全体では、大きな周期的なパターンは明確ではありません。ただし、日付ごとに色の変化が見られ、日中の時間帯による変動が顕著です。例えば、早朝（7時）と午後（19時）で異なる色の変化があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
色が急に変わる領域がいくつかあり、特に7月1日、5日、7日に顕著な変化が見られます。これらは特定の天気イベントや異常を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
色の濃淡はおそらくWEIスコアの強度を示しており、色が濃い部分は数値が低く、明るい部分は数値が高いことを示します。色の変化によって、日毎の違いや時間帯の変動が視覚化されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列で見たときに、日中よりも夕方や夜間にかけて色が変わることが多いです。これは、ある特定の天気要素が時間帯に依存していることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
時間帯ごとの変化があるため、特定の時間帯（例えば午後）が高いスコアを示す傾向があります。特定の日付と特定の時間帯で繰り返し現れるパターンがあるか気になるところです。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
このグラフから人間が直感的に理解できるのは、時間帯による天気の変動性です。これは特に屋外イベントの計画などに影響を与える可能性があります。ビジネスにおいては、顧客の行動や店舗の営業に関する戦略を立てる際の参考になるでしょう。
全体として、この天気データのヒートマップは時間的な変化を視覚的に捉えるための強力なツールであり、特定のパターンやトレンドを理解するのに役立ちます。
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:
このヒートマップは、特定の日付と時間帯における個人WEI平均スコアを示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 短期間であるため、長期的なトレンドは見受けられません。しかし、日ごとに異なるパターンが見られ、特定の時間帯に特に高いまたは低いスコアが集中的に現れていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（2025-07-06）の夜間（19時以降）に対して、他の日に比べてスコアが高くなっています。このような外れ値は異常気象や特別なイベントの可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色や緑が高スコアであることを示唆しています。
– 時間軸での変動は、特定の時間帯で高いスコアが集中して発生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**:
– 現時点では、短期間のデータであり、他の時系列データ（例えば気温や降水量）との直接的な比較は難しいですが、特定の時間帯でのスコアの変動は天候の変化が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日で高いスコアが集中している時間帯が異なるため、時間帯ごとの比較が可能です。また、スコアの分布は時間帯によるバリエーションが大きいことを示しています。
6. **直感的な感じと影響分析**:
– 視覚的に最も目を引くのは、特定の日の特定の時間帯でのスコアの急上昇です。このような変動は、ビジネスにおいて特定の時間帯に対する対策や計画変更の必要性を示唆します。
– 社会への影響としては、異常なスコアが持続する場合、何らかの外部要因（例：気象変動、社会イベント、自然災害）が関与しているかもしれません。そのため、追加のデータ分析と関連する他の条件を検討することが重要です。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯に集中して現れるスコアの変動を視覚的に把握するのに役立つツールです。これにより、さらなる調査や計画立案に有用な洞察を得ることができます。
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**:
– **周期性**が観察できます。日ごとに色が変化しているため、特定の時間において周期的な変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付が進むにつれて、色が**紫から黄緑、そして黄色へと変化**しています。このことは、比較的早い時間にはスコアが低いが、日中になるとスコアが高くなることを示しています。
– 特に2025-07-06からの黄色の出現は**急激な上昇**を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色の濃淡**は社会WEI平均スコアの高低を示しています。濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを表しています。
– 時間と日付に応じたスコアの推移を視覚的に示しており、特定の時間帯に集中的な変化が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動があり、夕方以降にかけてスコアが上昇していく傾向が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは夕方から夜にかけて集中的に観測され、この時間帯に何かしらの外的要因が関与している可能性があります。例えば、社会的活動の活発化や天候の変化かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップから、社会WEI平均スコアが高い時間帯は社会的な活動が活発化する時間として捉えられます。
– このようなデータは、ビジネスにおいては消費者行動やサービス提供の最適化に利用できるでしょう。たとえば、活発な時間帯に合わせてプロモーションやイベントを実施する戦略が考えられます。
このヒートマップは、時間帯ごとのスコア変動を視覚的に理解しやすく示しており、特に午後から夕方にかけての活動変化を把握するのに有効です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は、時系列的なトレンドというよりは、数値間の相関関係を示しています。したがって、上昇や下降、周期性はこのグラフからは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はありませんが、相関係数が低い項目は顕著です。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の相関は-0.04と非常に低いです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さと温度（赤は強い正の相関、青は負の相関）が相関の強さを示しています。
– 縦横の項目がどの程度共通の動きを示すか、または逆の動きを示すかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の間には強い正の相関（0.96）が見られ、これらは連動して動いている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と強い相関（>0.8）を示していますが、「個人WEI（自由度と自治）」との相関が弱いことが特徴的です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と弱い、または中立的な相関を持ち、一部に負の相関も見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 社会的な要因（公正さ、共生、多様性）は個人のWEIと密接に関連しているため、社会構造や政策の影響が個人レベルの幸福感や自由度に影響を及ぼす可能性が高いです。
– 「健康状態」は多くの項目に一定の相関を持ち、全体の生活の質に直接影響を与える要素であることが示唆されます。
– ビジネスにおいては、公共政策や社会的インフラの強化（公正性・多様性）により個人の幸福感が向上し、結果的に労働効率が上がる可能性が示されています。
このようなヒートマップを用いることで、多くの要因が互いにどのように関連しているかを直感的に理解でき、データに基づいた戦略的な意思決定を行う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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく視覚的な特徴と洞察についての分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このグラフは360日間の期間におけるWEIスコアの分布を示しており、各カテゴリのスコアの変動状況を視覚化しています。個々のスコアについて全体的なトレンドを示していませんが、ヒゲや箱の位置からそれぞれのカテゴリの中央値を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリにおいて外れ値（いわゆる異常値）が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」のカテゴリで顕著です。このことは、特定の期間または状況で異常なスコアが存在したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 箱の縁は全体的なスコアの第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示し、黒い線は中央値を示しています。ヒゲの長さはデータの範囲を示し、外れ値は通常、箱のヒゲよりも外に位置しています。
– 各カテゴリには異なる色が使用されており、視覚的に区別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは特定の時系列データの相関を示していないため、カテゴリ間で直接的な関係性を観察するのは難しいですが、横並びで示されることで、比較が容易になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコア分布は多様であり、中央値や四分位範囲の比較により、それぞれのカテゴリの特性を把握できます。例えば、「個人WEI（限界状態）」は他のカテゴリに比べて比較的狭い四分位範囲を持っており、スコアが一貫していることを示唆します。
6. **このグラフから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**:
– グラフを見ることで、どのカテゴリが全体的に安定しているのか、または不安定なのかが直感的に理解できます。例えば、外れ値が多いカテゴリは不安定さを示唆し、そこを改善すべき対象とみなすことができます。
– ビジネスや社会においては、心理的ストレスの高い期間には特に注意が必要で、適切な対策が求められます。
これらの洞察は、今後の政策やプログラムの開発に重要な影響を与える可能性があります。
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、天気データの主成分分析（PCA）を表現しています。以下の点について詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– データは一貫した方向性より、分散していることがわかります。各プロットは規則的なパターンや明確な周期性を示していませんが、主成分1における値の範囲が広いことが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に極端な外れ値は見受けられません。ただし、主成分1が約0.2付近に密集している点が数点見られ、これが異常気象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**:
– 主成分1は寄与率が0.55、主成分2は寄与率が0.16とされています。これは、主成分1がデータのより多くの分散を説明していることを意味します。データの傾向や変動の大部分は主に主成分1で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ単体では時系列データの関係性を直接示していませんが、主成分分析の結果から異なる天気要素間の影響を把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフのプロットが対角線上に臨界的分布していないため、主成分1と主成分2の間に明らかな線形相関はありません。各軸における分布は散在しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– PCAの結果は、異なる天候パターンがどのように組み合わさり、それらがどの程度影響を及ぼしているのかを視覚化するために有益です。ビジネスや社会に対しては、異常気象や突然の天候変動を予測するための有用なツールとなり得ます。この傾向を基に、異常事態をより効率的に管理し、予防策を講じることが求められます。
この分析を基に、新たなデータの収集やシミュレーションを行うことで、より詳細な予測や洞察が得られるでしょう。
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。