📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、7月1日から7月7日までの間に0.71から0.83まで緩やかに上昇していることが観察されます。特に7月6日から7日にかけては、スコアが最も高くなる期間でした。この上昇は、全項目の改善を示唆していますが、個別の詳細項目の各スコアが上下しながらも、おおむね安定的に向上していることを裏付けています。
#### 異常値
– **異常値として指摘される日付とスコア**は、いくつかの要因が考えられます。例えば、総合WEIの7月1日での0.71、7月2日での0.81は、個人健康と心理的ストレスが関連する可能性があります。7月5日のスコアが0.70に急低下した背景には、経済的余裕の急激な変動が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を用いると、長期的なトレンドについては緩やかな上昇基調が確認されています。季節性要因については、このデータの期間が短いため明確なパターンは見えませんが、日常の変動には一定のリズムがあると考えられます。残差成分の変動が大きくないことから、大きな外的ショックはないようです。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、個人の健康状態と心理的ストレスの間に負の相関が見られます。これは、健康状態の改善がストレスの軽減に寄与していることを示唆しています。また、個人の経済的余裕と社会基盤・教育機会の間には正の相関が見られ、経済的安定が教育機会の向上に影響を及ぼしている可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図**からは、総合WEIと各項目において中程度のばらつきが見られます。これにより、データの分布は比較的一様であり、大きな外れ値は観察されません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**により、主要な構成要素としてPC1が56%の寄与率を持ち、PC2が15%の寄与率を持ちます。PC1は、全体的なWEIの変動要因を反映していると考えられます。一方、PC2は、より具体的な項目（例えば、社会的フェアネスや社会基盤）の変動を捕捉している可能性があります。
### 結論
データ全体を通じて、WEIスコアが期間中小幅に上昇していることが確認されました。これは、全般的な生活の質の向上を示唆しています。しかし、いくつかのポイントで異常値が見えたことから、特定の日においては対策が必要かもしれません。経済的余裕の変動が特に大きく、これが生活の質に直接的に関与していることがわかります。これらを踏まえ、継続的なデータ収集と分析を通じて、更なる具体的施策を実行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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、最初の部分で若干の上昇傾向を示しています。
– 予測データ（ピンク色の線：ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一定またはやや増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青いプロットにいくつかの異常値が存在し、それらは黒い円で囲まれています。このことは、特定の日に異常な天気の変動があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点:** 実績データを示しています。
– **黒い円:** 異常値を示しています。
– **グレーの範囲:** 予測の不確実性範囲を示しており、モデルの予測には一定のばらつきがあります。
– **ピンクの線:** 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:**
– 実績データとは別に、予測データが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）で示されています。ランダムフォレスト回帰の予測が最も曲線的で、他の二つ（表示されていない可能性があります）は一定傾向に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのプロットが密度高く分布しているが、予測モデルはそれを滑らかに追随し、不確実性を含んでいます。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響:**
– 人間がこのグラフから直感的に受ける印象としては、天気関連の指標が比較的一定の範囲内で推移していることを示しています。ただし、異常値が存在するため、特定の日に注意が必要です。
– ビジネスにおいては、異常な天気が発生する可能性があることを考慮し、在庫やスタッフ配置を調整するなどの準備が重要です。社会的には、気象に基づくイベントの計画などでのリスク管理が考慮されるべきです。
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:
以下は、与えられた時系列散布図の分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ほぼ横ばいに見えます。一部の日に変動はありますが、全体としては大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（線）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なる傾向を示しています。線形回帰はわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰では後半にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円）があり、この期間中の一部の日には異常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**
– 青い点は実績データを示し、全体的に密集しています。
– 赤いバツ印は予測データを示していますが、特に視覚的に確認できる要素はありません。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、線形回帰とランダムフォレスト回帰でこれが表示されています。
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は比較的近い位置にありますが、外れ値の日はモデルの予測から外れる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で全体的なトレンドや周期性の相関関係は見られません。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間の直感としては、実績データが安定していることから、平均的な天気状況が続いていると感じるでしょう。
– 予測データからは、今後若干の変動やトレンドの変化が予想されますが、大きな変化はないかもしれません。
– 天候が安定していることは、特に天候に依存する産業などにとって重要であり、不安定な予測が多ければ備えが必要かもしれません。
全体として、データは比較的安定しているが、これから新しいトレンドが生まれる可能性も考慮する必要があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフの初期における実績（青い点）は、全体的にわずかな上昇トレンドがあります。
– 予測（紫色の線）は、ランダムフォレスト回帰に基づいた場合、横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い丸で囲まれた点が外れ値を示していますが、これは時間の初期部分に集中しています。
– 外れ値以外に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際の観測値を示しており、実績の推移を視覚的に表現しています。
– 線（予測）部分は、予測されたWEIスコアの推移を示しており、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によってそれぞれ異なったパターンが描かれていますが、この図ではランダムフォレスト回帰のみが可視化されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 現在、グラフに示されているのは1つの実績と1つの予測のみですが、モデルによって予測精度や傾向の違いが考慮されていることが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、無作為なばらつきの中にわずかな上昇トレンドを示します。
– 分布は山なりの形状を成し、一般的な外れ値が1点存在します。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– WEIスコアにおけるわずかな上昇は、短期的には天候に関する指標が好転していると解釈できます。
– ランダムフォレストモデルによる安定した予測は、将来の天候関連の評価が安定していると期待されることを示唆しています。
– ビジネス面では、これらの情報に基づいて、関連する対策や計画を立てることが可能となり、特に予測が安定している場合、より信頼性の高い意思決定ができる可能性があります。
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**
– 実績（青い点）は、右側の予測に対して一定の範囲内で変動していますが、全体的には横ばいと言えます。
– 予測データ（紫色の直線）は、若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか観測されます。黒い円で囲まれているプロットがそれを示しており、特定の時点での予期しない変動があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を表しています（信頼区間のようなもの）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは大きな傾向としては横ばいですが、予測データは下降傾向を示しているため、今後の実績が予測と一致するか注視が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では実績と予測の間に大きな乖離は見られませんが、今後の実績次第でこの傾向が変わる可能性があります。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– このデータを見た際、人々は実績が予測を大きく外れることなく推移していると安心感を抱くかもしれません。ただし、予測が下降傾向にあることは、今後の経済的余裕が減少する可能性を示唆しており、注意が必要です。
– 経済的な影響としては、このグラフを利用して今後の計画や戦略を再評価する必要があるかもしれません。特に、予測が下降している点を考慮したリスクマネジメントが必要です。
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**
– 実績（青いプロット）は、7月1日から7月5日の間に変動し、その後は明確にプロットされていません。
– 予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる三種類の予測）は、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰（青線）はフラットで、途中で変動が見られません。
– 決定木（緑線）も同様に一定ですが、若干の上昇傾向が見られます。
– ランダムフォレスト（紫線）は最も高い予測値で、時間とともに緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値として強調されたプロット（大きな青い円）が含まれています。これは何らかの急激な変化を示唆していると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、X印は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示し、その中でのデータ変動の可能性を示唆しています。
– 異常値として明確に特定されている点は、予測からの著しい逸脱を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる未来の健康状態を示しており、実績データとの確実な相関を見つけるにはさらなる観察が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間での変動が激しくありますが、予測モデルは概して安定した傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの不安定さと予測モデルの一貫性の違いでしょう。これは、現状の健康状態が不安定である可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、健康管理システムの精度を向上させる必要があるかもしれません。特に、外れ値を考慮した分析が求められます。
全体として、このグラフは健康状態の予測における異なるモデルの信頼性を評価する上で有用であり、その結果をもとにした改善策の検討が重要です。
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**
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいで、スコアに大きな変動は見られません。
– 予測データには三種類のモデルが使用されており、それぞれ異なる上昇トレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰はゆるやかに、ランダムフォレスト回帰は一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としていくつかのプロットが黒い円で強調されていますが、それらは特定の時期に集中しておらず、顕著な急変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のWEIスコアを表し、予想外の大きな変動はありません。
– 灰色のシェーディングが予測の不確かさを示しており、いくつかの実績値はその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と各予測モデルの関係を見ると、実績値は予測モデルによって説明しきれていない可能性があります。特にランダムフォレスト回帰は常に一定値を保ち、実績と乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が比較的一定であるため、予測値との相関は低いと思われます。
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**
– グラフからは、心理的ストレス（WEI）があまり変化しないことが直感的に感じられ、今後の予測に対する信頼度も低く見える可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理プログラムの効果が限定的である可能性や、環境や外部要因が現時点では大きく影響していないことを示唆するかもしれません。
全体として、現在の実績値は予測モデルが示すトレンドとは一致しておらず、モデル改良の必要を感じます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは初期の日付区間で0.6から0.8の範囲にあり、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データにはほぼ横ばいのトレンドが見られますが、わずかな減少が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中で、いくつかのポイントが明らかに他より高かったり低かったりしています。これらは異常値として円で強調表示されています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青丸は実績データを示し、赤いバツ印は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を表し、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）の間に大きな差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離はありませんが、多少の偏差が見られます。
– 予測のトレンドはほぼ一定であるため、モデルが現状を保守的に捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.6から0.8の間に集中していますが、不規則な外れ値が存在します。
– 相関というよりは、予測が現状維持を表すものであると理解できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データはかなり安定しているように見えますが、外れ値の存在がわずかな懸念材料です。これらの外れ値が特定の要因に起因する可能性を考慮する必要があります。
– ビジネスへの影響としては、現在の施策を継続すべきという印象を受けますが、外れ値の要因を調査することで、改善点を見つけることができるかもしれません。気候がビジネスに及ぼす影響を考慮する上で、外れ値を注意深く分析することでより効果的なスコアリングが可能でしょう。
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:
以下は、与えられたグラフにおける視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、期間の初めに集中的に分布しており、その後は記録されていない。
– 予測曲線（紫とピンクの線）は横ばいの状態が続く。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部（黒い円で囲まれた点）は外れ値として表示されています。
– 外れ値は期間の初めに集中しており、その後のデータには見られない。
3. **各プロットの示す意味**:
– 青い点は実際のAIによる実績データを示しています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 紫色とピンク色の線はそれぞれ、異なる回帰モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる結果を示しており、特にランダムフォレストの予測が高めに設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の実績データに対する予測モデルの安定性が問われる状況です。予測モデル間の差異から、それぞれのモデルが異なる側面を捉えている可能性があります。
6. **直感的かつ社会的・ビジネス的洞察**:
– 実績データからの予測が初期値に異常値を持ちながらも、安定的に推移する予測がなされているのは、将来的なデータ集約やモデルの再評価が必要であることを示唆しています。
– ビジネス視点では、予測の不確かさが含まれる灰色の領域内での戦略設計が求められるかもしれません。
このように、データに基づく予測が多様な要素を考慮する必要があり、特に将来のトレンド予想においては、複数の視点からのアプローチが有効であることが感じられます。
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:
このグラフは天気カテゴリにおける「社会WEI（持続可能性と自治性）」の30日間のスコア推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は、主に横ばいで推移していますが、後半部分ではデータが欠如しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しており、予測（決定木回帰）と予測（線形回帰）は同じ高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値（黒の円で示された点）が確認されます。これが示すのは、異常なスコアの変動がいくつかあったことを意味します。
– 予測値は実績よりも安定しており、急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青色の点）は実際の観測データを表しています。
– 異常値は、通常のパターンから逸脱したデータを示しています。
– 予測（色の異なる線）は、各アルゴリズムによる予測値を示しています。色が異なることで、各モデルの予測傾向が視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のスコアと予測値の間には小さい差がありますが、全体的には似た傾向を示しています。
– 予測が実績のスコアの将来的な上昇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**
– 実績データのスコアは、0.8付近で集中しており、予測値が示す上昇の前触れがあるとは言えません。
6. **直感的に感じられることと社会的影響**
– 実績スコアが現状維持であることから、持続可能性と自治性に関する現状の安定を示唆しますが、改善の余地があるかもしれません。
– 予測データの示す将来的なスコア上昇は、今後の施策次第では社会的にポジティブな変化が期待できることを示唆しています。
グラフは、持続可能性と自治性の向上を目指す取り組みの進捗状況を確認し、将来的な改善を目指すために重要な指標となり得ます。
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:
### グラフの分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいで若干の変動がありますが、劇的な傾向は見られません。
– 予測 (ランダムフォレスト回帰) は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い枠で囲まれたプロットで示されていますが、多くはなく、その範囲内にほとんどのデータが収まっています。急激な変動も見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績データを示し、赤いプロット（予測）は今後の予測データです。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、データの信頼性を示唆しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なるモデル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**
– 予測方法（モデル）によるデータはそれぞれ異なる傾向を示していますが、全体的に大きな乖離はありません。ランダムフォレスト回帰が最も高い上昇率を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高い精度で狭い範囲に集中しています。モデル予測と実績データの間に大きな相関は見られません。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– このデータは、安定した社会インフラや教育機会を示唆していますが、改善の兆しは予測モデルにより期待されます。
– 社会的基盤の改善が期待され、政策決定者や教育機関にとってポジティブなインパクトを与える可能性があります。具体的には、AIによる予測を元にしたインフラ整備や教育機会の改善などが考えられます。最も楽観的なシナリオはランダムフォレストによって示されています。
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**
– 実績データ（青いプロット）は比較的横ばいで、0.6から0.8の範囲で若干の変動を見せています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はどれも上昇傾向を示していますが、特にランダムフォレスト回帰はより急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、いくつかのデータポイントが外れ値としてマークされています。これらは予測の不確かさ範囲外にあるため、特別な注意が必要なイベントや変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点、その周りの黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色のエリアは、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**
– 実績データと異なる予測モデル間で、同様の上昇傾向が見られるが、異なる傾斜と予測値を示しているため、選択したモデルによって結果が変わる可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不規則な分布をしていますが、予測データは一貫した上昇トレンドを示しています。これは、様々な要因が実績に影響を与えている可能性があることを示しています。
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**
– グラフから、人々は実績が予測モデルに比べて不安定であると感じるかもしれません。また、予測モデルの一貫した上昇トレンドは、社会の環境において改善が期待できることを示しています。
– ビジネスや政策において、安全性や多様性の取り組みが進捗していることを示す指標として使用可能で、各種予測に応じた政策決定が重要となります。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリの総合WEIスコアの時系列を30日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 横軸が日付、縦軸が時間帯（時）を表しています。
– 色のシフトを確認すると、WEIスコアが緩やかに変動しています。特に日付が進むにつれて明るい色（高スコア）が増加していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日から7月5日の間、特定の時間帯に急激に低いスコア（濃い紫色）があります。これは外れ値として視認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でスコアの高低を示しています。明るい色（黄、緑）は高スコア、暗い色（紫、青）は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとにスコアが異なることを示しており、特に早朝と夜間にスコアが高くなる傾向があります。
– 時間帯による変動が観察され、夜間ほどスコアが高いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯や日付ごとに明確な周期性を示しているわけではありませんが、一部の期間での変動が特徴的です。
6. **直感的理解と影響**:
– 人間が直感的に理解するには、特定の日や時間におけるお天気の変動が顕著であると感じるでしょう。
– ビジネスへの影響として、天気予報や気象条件による計画調整の必要性を示唆します。観光業や農業において特に関連する情報となるでしょう。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとの天気パターンを理解する助けとなり、気象データの可視化としては有用です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各日付に対し、特定の時間帯に色の濃淡が見られます。色の明暗はWEI平均スコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の23時に、急に黄色の高スコア領域が現れています。この時間帯で、他の日では観測されない急激な上昇が見られるため、重要な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、WEIスコアの高さを表現しており、図の右側のカラーバーを見ると、青から黄にかけてのスケールでスコアが上昇していることがわかります。青い色は低スコア（0.68〜0.70付近）、黄色は高スコア（0.74以上）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたる色の変化を観察すると、特定の日付では同じ時間帯でスコアが上下しています。例えば、7月2日から7月4日は16時前後にスコアが青から緑に変わるパターンが認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日時で別の時間帯に異なるスコアが観測でき、特定の時間帯における変動が他の時間帯とは独立していることが示唆されるため、均一ではない変動があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフを見た人は、特定の時間帯にイベントや天候の変動が集中している可能性を感じるでしょう。これは、特定の時間帯でのアクティビティや天気の影響を理解するのに役立ちます。ビジネス面では、特定の時間帯に対するリソース配分の検討や、顧客の行動予測に利用できるかもしれません。また、急激なスコアの変動は、イベントや異常気象を表している可能性があり、それに対する準備や対応策が必要です。
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:
このヒートマップは、「天気カテゴリ 社会WEI平均スコア」を時間（時間帯と日付）にわたって視覚化したものです。以下に、特徴と洞察を示します。
### トレンド
1. **周期性**: 時間帯毎に色が変化していることから、日中の時間帯に周期的な変動が見られます。特に、7月6日と7日は天候がより良いか、社会のWEI平均スコアが高まっている可能性があります。
### 外れ値や急激な変動
2. **外れ値**: 7月7日の7時から8時にかけてのスコアの急激な上昇が目立ちます。また、16時帯には全体的に低いスコアが見られます。
### 各プロットや要素の意味
3. **色の意味**: 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。具体的に、7月6日と7月7日は17時以降に黄色が強くなっているため、社会活動が活発化しているかもしれません。
### 複数の時系列データの関係性
4. **時間帯と日付の関係性**: 時間帯ごとのスコア変動が共通して見られることから、一定のパターンが日々継続していることが読み取れます。
### 相関関係や分布の特徴
5. **相関の可能性**: 特定の時間帯（特に7時と19時以降）はスコアが高まる傾向があるため、これらの時間が社会活動のピークである可能性があります。
### 人間が直感的に感じることと影響
6. **直感的な理解**: 人々は日中や夕方に活動が集中的に増えると感じられるでしょう。このようなトレンドは、ビジネスや公共機関において、人の動きや社会活動のピークタイムを考慮した運用改善に役立つ可能性があります。例えば、観光業や小売業では効果的な人的資源の配置に活用できるでしょう。
以上の点を踏まえて、グラフから得られる洞察をビジネス戦略や社会的な活動に活かすことで、より効率的な運営が可能になります。
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:
### グラフの分析と視覚的特徴から得られる洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは静的なデータを示しており、期間内の時間的なトレンド（上昇、下降など）を示していません。ただし、相関関係がどの程度強いかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは相関の強弱を示しており、特定の外れ値や時間的変動を直接示すものではありません。
3. **要素の意味**
– 各要素（セル）の色は相関係数を示しています。赤系の色が強い相関を、青系の色が負の相関を示しています。色が濃いほど相関が強いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 高い相関（赤色が濃い部分が多いほど強い相関）：例えば、総合WEIと個人WEI平均は0.79、社会WEI平均は0.91の強い相関を示しています。
– 一方、個人WEI (自由度と自治) は他の多くの要素との相関が低い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **高い相関関係**：
– 総合WEIと社会WEI (共生・多様性・自由の保障)（相関係数0.80）
– 社会WEI (公平性・公正さ) と社会WEI (持続可能性と自治性)（相関係数0.81）
– **低い相関関係**：
– 個人WEI (経済的余裕) と法人WEI平均（相関係数0.01）
– 社会WEI (公平性・公正さ) と個人WEI (心理的ストレス)（相関係数0.06）
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから、経済的な余裕が直接的に他の指標に広く影響しないことが示唆されますが、心理的ストレスや総合的な幸福度には、他の多くの要因が関与していることが示されています。
– 「社会的な公平性」や「公正さ」は、他の多くの社会的WEIと強い相関を持つため、これらを重視することが、全体的な幸福や健康度を高める可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、特に強い相関を持つ要素間を重視し、それらを改善する戦略を採ることで、総合的なWEIを向上させることが期待されます。例えば、公正さの向上は、他の多くの社会的要素の向上に寄与するかもしれません。
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:
このグラフは、WEIスコアのさまざまな種類の分布を示しています。それぞれのカテゴリについて分析します。
1. **トレンド**
– 全体的に大きな上昇または下降は見られませんが、いくつかのカテゴリでスコアのばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（職業ストレス）」や「社会WEI（共生‐多様性‐自由の保障）」のカテゴリで外れ値が観察されます。これは、これらのスコアが異常に高いまたは低い日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**
– 箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプのデータ分布を示しています。箱の中の線は中央値を示し、箱の上端と下端は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ひげの先端は上下限の範囲を示し、外れ値がそれ以外の点で示されています。
– 色の違いは、カテゴリ間の区別を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– カテゴリごとの差異を見ることで、どのWEIスコアが安定しており、どのスコアが変動しやすいかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリーで中央値が高いほど、一般的に安定したスコアが観察されます。
– 密度の違いは、スコアの分布の広がりを見せています。「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（持続可能性と自発性）」のカテゴリでスコアのばらつきが比較的小さいです。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– 「職業ストレス」や「共生‐多様性‐自由の保障」での外れ値は、特定の状況下でのストレスや社会的な問題が存在する可能性を示唆しています。
– これらの情報は、組織がストレス管理や多様性の促進において重要な指針を提供できるのに役立ちます。また、これらのWEIスコアを基に、政策策定者が改善策を考えるための材料となるでしょう。
全体として、このデータによって得られるインサイトは、多様な天気条件下で人や社会がどのように反応するかについての理解を深めるのに役立ちます。
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）を用いて30日間のデータを視覚化しています。以下に各ポイントについての分析を示します：
1. **トレンド**
– PCAプロットでは、時間的なトレンドは直接示されませんが、主成分軸に沿って観測値がどのように分布しているかがわかります。
– 第1主成分がより高い寄与率（0.56）を示しているため、データの分散は主に第1主成分によって説明されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは他のポイントから離れており、潜在的な外れ値として検討できるかもしれません。特に第2主成分が0.15以上のデータポイントが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– データポイントは各観測日の主成分スコアを表しており、散らばり具合がデータの多様性や相違を示しています。
– 点の密集度により、共通の特性や傾向を持つ日のグループが示唆されるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このプロットでは、時系列の変化ではなく、変数間の相関を視覚化しているため、異なる日の天気パターンが主要構成要素にどのように寄与しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿ってデータがより強く分布していることから、主な変動要因がこの成分に関係していることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**
– この分析から、人間は天候要因の変動パターンを直感的に理解しやすくなります。特に極端な気象条件がどの程度通常の変動範囲から外れているかを確認するのに役立ちます。
– ビジネスにおいては、天候に依存する産業（農業、観光など）がこれらの構造的な変動を理解し、影響を予測することで、戦略的な計画を改訂するのに役立ちます。
このグラフは、天候データの背後にある主要な変動要因を特定し、それを通じて起こりうる社会的、経済的な影響を把握するためのツールとして効果的に利用できます。
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。
