📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下にまとめます。
### 時系列推移
– **総合WEI**のスコアは、全体的に0.70から0.84間の範囲で変動しています。期間全体を通して劇的な上昇や下降は見られず、比較的安定しているが、日ごとに小さな変化は検出できます。特に7月6日にはスコアが高め（0.84）で、これが持続している点が特徴です。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も、類似した安定した動きを示していますが、社会WEIの方がわずかに高いスコアを記録しています。これは、データが示す社会的側面が個人の側面と比較して高評価されていることを示唆します。
### 異常値
– 調査した期間のスコアの中で、いくつかの異常値が特定されました。例えば、7月5日に総合WEIが0.70と比較的低く、7月6日に0.84と高いスコアを示しています。
– 個人WEIの構成要素である健康状態（7月5日、0.60）が低い値を示しており、これは心理的ストレス（同日0.55）と同様の影響がある可能性があります。
– これらの異常値は、特定のイベントや外部要因（例えば、天候や社会的イベントの影響）による一時的な変動を反映している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– 今回のデータに基づく短期間の観測では季節性は大きく現れない可能性がありますが、スコアの動向から季節的な要因が影響を与えている可能性もあります。特に天候に関連したカテゴリーでのデータ収集であるため、気候変動や天候の異常が関与しているか検討の余地があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップが示されていないため、直接的な項目間の相関は判断できませんが、社会WEIと各サブカテゴリ（公平性・公正さや持続可能性など）は相互に関連し合い、全体のスコアに貢献していると考えられます。社会インフラや持続可能性に関するスコアが高く、社会WEIの支えになっているという推測が立ちます。
### データ分布
– 各WEIスコアのばらつきが箱ひげ図から読み取れる場合、送信されるスコアデータのばらつきが一般にどの程度か視覚化され、外れ値の存在可能性にも注意を払うことができます。異常値としてマークされたデータを指数外れ値として扱うことが考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）では、PC1（寄与率0.56）がWEIに最も大きく起因していることから、これはおそらく基礎的な社会構造や公共資産の要因が最も大きな影響を与えていることを示唆します。PC2（寄与率0.15）は個人の健康状態や経済状態に関する要因である可能性が高いです。これにより、社会的支援や個人の健康経済状態が全体の幸福指標に与える影響が解釈できます。
この分析は、総合的に安定したスコアの中で、社会的要因が個人よりも高く評価されていることを示唆しつつ、天候などの一時的要因が特定の期間に影響を与えた可能性があることを示しています。全体的に、健康状態やストレス、経済状況がWEIスコアの主要な変動因子であると考えられます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– 時系列の流れを見ると、データは主に2つの異なる期間に分かれています。
– 前半部分には、ブルーの点 (実績) が集まっており、全体として横ばいのトレンドがあります。
– 後半部分には、グリーンの点 (昨年) が新たな期間で登場し、こちらもまた横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には個々の黒い円で示された異常値が見えますが、それらが明確に外れているかどうか確認するには詳細な位置情報が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ブルーの点: 実績データを表しており、最初の期間に集中しています。
– グリーンの点: 過去の同時期（昨年）のデータを示しており、データの比較を可能にします。
– ピンク、パープル、ライトグレーの線: それぞれ異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）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**:
– 実績データと予測モデルが示す先の予測値が同じ期間に存在しないため、直接的な比較は難しいですが、予測モデルの特性を理解する手助けとなるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図としては、実績データと昨年のデータの間に明確な相関は見られませんが、予測と比較には活用できそうです。
6. **直感的なインサイトおよびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、予測と実測のデータを過去のデータと比較することで、今後の傾向を把握しようとしている意図が感じ取れます。
– ビジネスにおいては、このようなデータをもとに気候変動や季節ごとの影響を考慮した計画策定が可能になるかもしれません。特に、予測モデルを活用し、それに基づいてリソース配分を最適化する方法を導入することが考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）には、実績データ（青い点）が集まっていますが、全体として期間を通じて大きな変動は見られません。
– グラフの右側（2026年）には、予測データ（緑色の点）が集まっています。ここでも大きな変動はなく、安定している印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイント群で、黒い円で示される異常値がいくつか確認できます。ただし、それ以外では急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績値、緑の点は予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 複数の回帰モデルが使用されており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれの予測は紫やピンクの線で表されています。
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が明確に分かれており、それぞれ異なる期間に対応しています。
– フォーキャストの精度に注目すると、予測範囲の幅は狭く、モデルの信頼性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に左側と右側の二箇所に固まっており、分布には顕著な変化は見られません。
– 相関というよりは、時間の進行によるデータセットの切り替わりがはっきりしています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、過去のデータは一貫しており、予測データも安定性が期待されることがわかります。これは、天気に関連するビジネス計画や戦略立案において、高い信頼性を持つ予測モデルが利用可能であることを意味します。
– 異常値が少数確認されるため、特異なイベントや予期せぬ変化の可能性は低いと考えられます。このため、予測に基づく意思決定は比較的リスクが低いでしょう。
この分析は、データの抽象的な特徴を引き出し、より戦略的な意思決定に役立てるためのものです。
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:
グラフを見ると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフには、データが2つの時間範囲に分かれて表示されていますが、具体的なトレンド（上昇や下降）は示されていないようです。
– 現在の可視範囲では、周期的な動きは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の各プロットには青色で「実績（実績AI）」としるされており、これらは一部異常値として黒色のサークルで強調されています。
– この異常値は何らかの要因により通常の範囲を逸脱している可能性があり、さらなる調査が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実際の値であり、緑色のプロットは前年のデータを示しています。データ間に大きな乖離が見られるかもしれません。
– 予測モデルの結果は紫色線（ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、過去のデータとの具体的な整合性は確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の「実績」と、緑色の「前年」のデータを比較することで、前年との比較による変動の大きさや方向を理解できます。ただし、明確な相関関係は分かりにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、異なる期間のデータがあり、その間に明確な相関関係を見出すのは難しいです。
6. **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**:
– 異常値の存在により、何らかの重要な出来事が発生している可能性を示唆し、さらなる調査や対策の必要性を感じるかもしれません。
– 天気に関連した指標のため、気象条件の極端な変化が社会活動に影響する可能性があります。
このグラフからは、実績データと予測データの精度比較や異常値の原因分析がビジネスや政策決定に役立つ可能性があります。また、天気の変動がどのように社会に影響を与えるかの理解を深める助けとなるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側での実績データ（青い点）は非常に早い段階のみで、非常に短い期間を示しています。その後、データがなく急激に消え、最後に別の時点でまた集約されていますが、詳細な動きは観察できません。後半のデータも一定の位置でのみ存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値とされるデータが並んでいますが、その後データが全く変動しない期間が続き、また別の時期にデータが現れています。急激な変動というよりは、データの不連続性が目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青）、予測（赤）の各々が示されていますが、期間全体には均一に存在していません。
– 異常値は黒い円で示され、初期のデータ周辺でのみ確認できます。
– 後半の期間において、前年度のデータ（緑）が確認でき、短期間の中でのみ前年度の値を示しているが、過去データとの比較という意味合いでは不完全です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの分布が特定の期間に集中しており、それぞれの期間が直接的な関連を持つかどうかは不明です。
– 前年度比較のデータが最後に見えるが、特定の比較に基づく動向分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 外れ値とされているプロット周辺に実績データが集中していますが、全体としての相関関係は見受けられません。
– 予測の幅は示されている（灰色の範囲）が主な散布に関係する要素は不明です。
6. **直感的及び社会・ビジネスへの影響**:
– データの分布が短期間かつ断続的であるため、長期的な分析や予測には難があるテーマのように見えます。経済的な余裕を示すデータとして何故このような分布をしているのかを考察する必要があります。
– 天気カテゴリのデータとして表示されていますが、直接の経済的余裕への影響を示す視覚的特徴は明確ではありません。モデルを用いた予測がどれ程度有効であるかについても、さらにデータ蓄積が必要と考えられます。
社会やビジネスへの具体的な影響を評価するためには、連続した多様な期間でのデータ蓄積と詳細な解析が求められます。この断続的なデータでは、精緻な予測というよりは、データ収集の手法改善が優先されそうです。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– データの大部分が左側に集中しており、少ない期間での変化が顕著です。右側にはばらつきを伴う予測データが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値がいくつか存在します。これにより特定の期間において急激な変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、実績は高いWEIスコアを示しています。
– 紫と青の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）を示し、これらが実績と近い位置にあることが一部見受けられます。
– 緑色は前年との比較であり、現在の予測と比較されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは一体に結びついており、特に実績の高いスコアが予測にも反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績に対する予測の分布は多様で、予測の不確かさが右側に広がる形で表現されています。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間が直感的に見ると、実績の精度が高いという安定感を受けるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態のモニタリングや予測が可能であり、これにより生活の質の向上や医療費削減などに寄与する可能性があります。
このグラフは、過去の実績が予測に及ぼす影響を示しており、異常値の改善や正確な予測によって健康の維持が期待できます。予測の不確実性を軽減する方策も重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 期間の開始からのWEIスコア（心理的ストレス）はやや高めで、その後は横ばいの傾向を示しています。予測に関する情報はグラフに示されていませんが、未来の日付にプロットがないため、実績データのみが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの異常値が見られます。異常値としてマークされたデータポイントは、視覚的には他のデータ点間の距離が比較的大きいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、濃い緑のプロットは前年同時期のデータと比較されています。この比較から、心理的ストレスの季節的または年間の変動を観察することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは現在の年と前年のデータが比較されているため、時間を通じた変化を追跡することで、気候やその他の環境要因によって心理的ストレスがどう変わるかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは初期に集中しており、その後は新しいデータがないため、データの分布や相関関係についての詳細な分析は難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 異常値が初期に集中しているということは、特定の時期（例：季節の変わり目や特定の気候条件）において、心理的ストレスが高まる可能性を示唆しています。これは、企業が従業員のストレス管理において重要な時期を特定するのに役立つかもしれません。
– 社会的には、このようなデータを利用して、特定の気候条件に応じたメンタルヘルスサポートの必要性を呼びかけることができます。
全体として、このグラフからは、初期段階でのストレスの急増が見られるため、それがなぜ発生するのかをさらに調査することが求められます。気候や環境の変化が心理的ストレスへの影響を示唆している可能性があります。
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:
グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは横ばいです。特に最初の数週間での実績データが示されていますが、その後はデータの密度が高いわけではありません。
– 予測に関して、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、すべて似たような範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつかの外れ値が見受けられます。それらは異常値として示されています。
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、黒い丸で囲まれているものは異常値です。
– 各予測方法は異なる色の線で示されており、それぞれ予測の不確かさ範囲も灰色の帯で表示されています。
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の比較では、予測データが実績に基づいていくつかのアルゴリズムで生成されていることが分かりますが、実際のスコア範囲内で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除くと、実績スコアは比較的一貫性があり、予測もそれを反映していると考えられます。予測の不確実性は比較的小さいですが、ランダムフォレスト回帰が最も幅広い不確かさ範囲を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフを見ると、実績データと予測データがとても近く、スコアは一貫性があるように見えます。このことは、システムやモデルが信頼性を持ち、予測でも安定した結果を提供できる可能性を示唆します。
– 社会的影響としては、天気に関連する自治や自由度のスコアを安定的に予測できることは、気候変動への適応計画や政策の形成に役立つ可能性があります。
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:
## グラフの分析:
### 1. トレンド:
– **2025年7月から約半年間（2025年7月〜12月初旬）**:
– 実績（青い点）は比較的一定で大きな変動が見られません。しかし、予測（紫のライン）はわずかな変動を示しています。
– **2025年12月以降**:
– 実績データが途切れ、代わりに予測データ（緑の大きな点）が示されています。これらの予測は非常に安定しており、WEIスコアが高い位置で維持されています。
### 2. 外れ値や急激な変動:
– 明確な外れ値は、2025年のデータにおけるいくつかの青い実績点が別の円で囲まれています。
### 3. 各プロットや要素の意味:
– **実績（青い点）**: 実際に観察されたデータ。
– **予測（紫、ピンク、灰色のラインと緑の点）**: 異なる回帰モデルによる予測。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による3種類の予測が示されています。
– **異常値（円で囲まれた点）**: 異常とみなされた特定の観測点。
### 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見積もり比較が行われています。特に、ランダムフォレスト回帰が実績に最も近い予測をしているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴:
– **分布の密度**: 前半の実績データは密度が高く、特に約0.6〜0.8の範囲で多くの点が固まっています。予測では全体的に0.7以上で安定した傾向が見受けられます。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響:
– **社会的公平性への影響**: 最初のデータ期間では、実績データが比較的一定で、市場や環境が安定していたと考えられます。しかし、その後の予測による高いスコアは、社会的公平性や公正さが今後持続可能かつ向上するといった見通しを示しています。
– **ビジネス影響**: 安定した高い社会ウィズフェア指数は、業界の規範や政策が公正に機能している可能性を示唆しており、ビジネスにとって有利な条件を提供するでしょう。
グラフ全体として、安定した予測モデルが信頼されていることを示しており、それがどのように将来的な社会的公平性に影響を与えるかを考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ上にプロットされているデータは、360日間の期間を表していますが、データが集中的に存在するのは2025年7月の初めと2026年7月の時点です。大部分のデータは横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上には「異常値」として円で囲まれたデータポイントがありますが、急激な変動や大きな外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤い「X」は「予測（予測AI）」を示していますが、今回はグラフには表示されていないようです。
– 緑の点は「前年（比較AI）」のデータを示しており、2026年7月に集中しています。
– 紫やピンクの線は異なる回帰分析（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が、明確な方向性は確認できません。
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が異なる時期に存在しており、直接比較できるデータは少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータが異なる時期にあるため、相関関係を見出すのは困難です。点が密集しているため、この時期には測定が集中していた可能性があります。
6. **直感や社会的影響**
– このグラフから直感的に感じることは、データが非常に限られたタイムフレームでの分析であるということです。評価が集中している時期に注目することで、特定のイベントや状況に対する対応がされている可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響という点では、データの時期ごとに評価が行われた結果に基づいて次の施策や政策が考慮されている可能性があります。特に、特定の時期に焦点を当てた分析が行われている点が重要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– データは360日間で提供されていますが、実績データ（青）はグラフの左端に集まっています。
– WEIスコアは大部分の期間でほぼ横ばいですが、若干の増加傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い実績点の中に、黒い円で示された異常値が見られます。特にWEIスコアが区別されているデータがありますが、これらのデータが特異な出来事を示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを表し、天気に関連する社会WEIスコアの推移を示しています。
– 色が異なる線（紫、ピンク）は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を比較したものです。
– 線分は異なる予測手法間の違いを視覚的に表現しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績データと予測データの間には一定の差がありますが、大まかなトレンドとしては一致しています。
– 精度はモデルによって異なるが、全体としては大きな変動はない。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは方向性として相関していますが、特に外れ値が精度を邪魔している可能性があります。
### 6. 社会への影響に関する洞察
– 実績データの集中や予測モデルのばらつき具合から、天候が社会基盤や教育機会に与える影響を考える際には、モデルの精度向上が重要と考えられます。
– 外れ値のある時期については、特に注目して天候に関する対策を考える必要があるかもしれません。
– 実績と予測が近い場合、予測モデルが有効に働いていると言えますが、さらにモデルを改善することでより正確な予測が可能になると考えられます。
全体として、社会WEIスコアの監視および予測モデルの改善は、ビジネスや政策決定において価値ある視点を提供します。
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:
このグラフには、天気カテゴリに関連する社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移が表されており、以下の観点で分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に密集しているデータは、比較的安定したWEIスコア（~0.6から~0.8）を示しています。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、初期の段階で具体的な上昇や下降トレンドは見受けられません。
– 時期的なスコア変化は、特定の季節性や周期性を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値の外れ値としてマークされた黒枠のプロットがいくつか見られますが、大きな急激なスコア変動は観測されにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示しています。
– 赤い「×」は、予測された値を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較を表しており、スコアがやや高い（~0.8以上）範囲で安定しています。
– 他の予測手法の色（紫、ピンク、灰色）もありますが、大幅な差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測の間に明確な差異は見受けられず、シミュレーションが安定したモデルであることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測方法のスコアはいずれも同様の範囲に存在し、異常な分布はありません。
– 予測の不確かさ範囲がxAI/3σで示されており、信頼度が図示されています。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性から、短期的な気候や環境の変動が社会共生に大きな影響を与えていないと直感的に考えられるかもしれません。
– ビジネスや政策立案において、現状の対策が効率的である可能性を示唆します。ただし、長期的な趨勢や予期せぬ事象に備えた柔軟な計画が必要です。
総括すると、このグラフは、社会的気候の安定性と予測の整合性が示されており、比較的安全な状態を反映しています。ただし、長期的な変動や外部因子には注視が必要です。
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、360日間に渡る天気に関連するWEI（Weather Index）スコアの変動を示しています。以下にその分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 横方向の色の変化を見ることで、時間帯ごとのスコアの変動を見ることができます。
– 全体的な周期性や明確なトレンドは確認できませんが、時間帯によってスコアの濃淡が現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日や7日には、明るい黄色の色が現れ、高いWEIスコアを示していることが分かります。これは急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアの高低を視覚的に示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表します。
– 各ブロックは異なる時間帯を示し、時間を軸にしたスコアの変動が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとおよび時間ごとのスコアの関係性を視覚的に捉えることができ、異なる日または時間でパターンが見える場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって色が一定のパターンを持って並んでいることがあり、この相関性が何らかの天候パターンを示している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 夏場の特定の時期に高いWEIスコアが観測されているため、この期間の特異な気象条件（例: 熱波など）を示している可能性があります。
– これらの情報は農業、エネルギー管理、イベント運営などにおいて、計画の調整に役立つ可能性があります。
このヒートマップによって、特定の時期や時間帯における天候パターンを分析し、それに基づく意思決定を支援するための重要なデータを提供しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **周期性:** ヒートマップは一週間の時系列に基づいており、周期的な変化を示しています。日ごとに朝から夜までの変動が見られますが、全体のトレンドは特定しにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 高温を示す黄色（0.78付近）のプロットと低温を示す紫色（0.68付近）のプロットがあり、これが急激な変動や異常な状態を示す可能性があります。
– 日が変わると急激に色が変化している箇所があり、特に23時や19時付近に注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色:** 色は温度や天候の状態を示しており、黄色が高い値（暑い/快晴など）を、紫や青が低い値（寒い/曇りなど）を表しています。
– **時間帯:** 時間帯ごとに色が変化することで、1日の中で変動があることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯ごとの関係が見られ、各日で異なる時間帯に異なる傾向が見られます。特に8時と16時で顕著な違いがあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体として、特定の時間帯での一定のパターン（例えば、16時の緑色から青色への変化）が他の時間や日でも見られる場合、一定の気象パターンが存在する可能性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– **直感:** ユーザーは特定の日や時間帯に活動を計画する際、予測される天候条件を視覚的にすぐに把握でき、有効です。
– **影響:** 天候パターンの把握は、農業、生産スケジュール、イベント計画などで特に重要です。天気が大きな要因となる産業では、これをもとに効率的な計画が立てられます。
このヒートマップは短期間の気候の変動を直感的に理解するのに適していますが、長期間のトレンドや予測のためにはさらなるデータ分析が必要です。
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:
### ヒートマップの分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップには明確な周期性が見られません。日ごとの変動が大きく、安定したトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最も明るい黄色（0.88）の部分が2025-07-07の8時と23時にあり、他の時間帯より高いスコアを示しています。これらは急激な上昇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**
– カラースケールはスコアの高さを示しています。紫が最も低く、黄色が最も高いことを示しています。
– 時間帯と日付ごとにスコアの変動を示していますが、一般的に夜間（19時以降）はスコアが高くなっている傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯や日におけるスコアの相関関係は明示されていないため、直接的な関連性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの主要な相関性や一貫した分布は明確には見られません。スコアは時間帯によって不規則に変動しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このヒートマップを見る人が直感的に感じることとしては、特定の時間帯（特に2025-07-07の夜間）に活動やイベントがあるのかもしれないと疑うかもしれません。
– 社会的には、特定の日や時間帯の気象状況により、人々の活動が促進または抑制される可能性があります。特に天気による影響が大きな産業（例えばイベント運営など）では、このようなデータが戦略的判断に寄与する可能性があります。
このように、ヒートマップからは視覚的な情報が多く得られますが、それらを解釈する際には背景情報も考慮に入れる必要があります。
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:
**ヒートマップ分析: 天気カテゴリ WEI項目相関**
1. **トレンド**
– 全体的な相関図であるため、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）はないが、強い相関を示すペアが見られる。
– 総合WEIは他のほとんどの項目と高い相関を持っている。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップなので、外れ値は色の濃淡で間接的に示される。例えば、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（社会基盤：教育機会）の間に強い正または負の相関が見られないことは、他の高相関ペアに対して例外的である。
3. **各要素が示す意味**
– 赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強い。
– 例えば、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性：自由の保障）は、非常に強い正の相関を示している（0.96）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人の心理的ストレスと健康状態は高い相関（0.60）を示しており、これらは共通のトレンドや周期性を持つ可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（共生・多様性：自由の保障）と社会WEI（持続可能性と自治性）は非常に強い正の相関（0.82）を持つ。
– 個人WEI（経済的余裕）と他の項目の間には概して低い相関が見られる。
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**
– 社会的なフェアネスや多様性が他の社会的・個人的な指標に強く影響することから、多様性や公正さへの取り組みは他の社会的価値を強化する。
– 経済的余裕が個人の他の健康指標にあまり影響しない可能性が示唆され、これは経済だけでなく他の要素の強化も必要であることを示している。
このヒートマップからは、特定の社会的価値が他の多くの価値や状態に強く影響する可能性があることが示されています。
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:
### 視覚的な特徴とインサイト
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは異なるカテゴリ間で大きな変動がありますが、一般的に高めの中央値が維持されています。その数値は約0.7〜0.9の範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には外れ値が見られます。これらは特定の期間やイベントの影響を示す可能性があります。
– 他の項目は比較的安定していますが、いくつかの項目で箱の幅が広く、内部の変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中央にある太線は、各カテゴリーの中央値を示しています。
– 箱の上下の縁は、第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)を表し、これによってデータの広がりが視覚化されています。
– 箱から伸びる線（ひげ）は、通常1.5倍の四分位範囲内のデータを示しており、それを超えるデータ点が外れ値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**
– 異なるWEIタイプ間でのスコア分布に相関関係があるかを一望できますが、大きな相関は視覚的には見られないようです。特に個人と社会とのスコアに差異が見られる項目があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI」と「社会WEI」など、関連性のあるカテゴリ間でスコアの分布に違いがあり、個人レベルと社会レベルでの影響や評価基準に違いがある可能性が示唆されます。
– 分布の幅が広いほど、スコアのバリエーションが大きいことを意味しています。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**
– 人々はスコアの分布を見て、特定の分野での評価や関心が高い/低いことが認識されるでしょう。特に、心理的ストレスが突出している場合、これは福祉政策の見直しにつながるかもしれません。
– 業界や政策立案者は、このデータを基に、優先的に対処すべき領域を特定するのに役立つでしょう。具体的には、外れ値が多い領域は、さらなる調査や対策が必要であると考えられます。
この分析により、気候や外部要因が人々の幸福感（WEIスコア）に与える影響を深堀するための次のステップが見えてくるかもしれません。
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、天気カテゴリのデータを用いたWEI（気象エンジン指数）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下、視覚的な特徴とそこから導き出される洞察を述べます。
1. **トレンド**：
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データポイントはある範囲に広がっており、第1主成分（x軸）と第2主成分（y軸）の両方で対称的に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– グラフ上部および下部に数個の点が他の点より離れており、外れ値として考えられます。これらは、他のデータとは異なる気象パターンを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**：
– 各ポイントは、異なる天気パターンや期間を表していると思われます。
– 第1主成分は全体の56%を、 第2主成分は15%を説明しており、これらの成分がデータの特徴を大部分を捉えていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– PCAの特性上、データの内在する次元が少なくなっているため、具体的な時系列の方向性は示されていません。しかし、データが有する時系列データの変動が主成分空間上での位置に影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。このことから、データ中の異なる要素が多様に構成されていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**：
– このグラフを見ると、気象パターンにおける多様性が明らかになります。特定の期間や地域で特異な気象現象があった場合、それが外れ値に反映されているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、異常な気象パターンが農業や輸送に影響を与える可能性があるため、このような分析を通じて予防策を講じることが重要です。
全体として、このグラフは複雑な天気データを主成分で簡潔に捉えるための一助となっており、気象に関するさらなる探求を促すものです。
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。
