📊 データ分析(GPT-4.1による)
データの分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
**総合WEI**は、全体的に0.7から0.8の範囲で変動していますが、特定の期間でわずかな上昇トレンドが見られます。特に、7月6日には0.84までスコアが上昇しており、これは高範囲に位置しています。一方で、7月8日には一時的に0.7まで下降しています。
– **個人WEI平均**: おおむね0.65から0.78の範囲で推移しています。7月8日に0.61と低下しているのが目立ちます。
– **社会WEI平均**: スコアは全体的に高く0.75から0.9の間で変動し、7月6日は特に高く0.88に達しました。
### 異常値
WEIスコアにいくつかの異常値が指摘されており、それぞれのスコアと時期に着目します。
– **7月6日**の総合WEIスコア0.84は突出して高く、これは社会的な要因(例えば、特別なイベントや政策の影響)が影響した可能性があります。社会WEI成分の高スコアと一致するため、社会要因が不可欠なようです。
– **7月8日**には個人WEI平均と総合スコアが下降しており、これは天候や個人的課題の影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
STL分解からは、長期的なトレンドとして緩やかな上昇が見られます。一方、明確な季節性は見られず、短期的な残差成分(外的要因によるランダムな変動)が大きく、影響しているようです。
### 項目間の相関
– **個人の健康状態**と**心理的ストレス**の間には明確な逆相関が見られ、健康の向上がストレスを低減させる傾向が見て取れます。
– **社会的な持続可能性**と**インフラ**の間の相関は高いため、持続可能な社会インフラの充実がWEIに寄与していると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図によると、総合WEIの中央値は0.75から0.78の間に位置しています。個々の変数では外れ値が見られますが、特に**心の健康**が突出して低い値を示すケースが存在します(7月5日、7月8日)。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要構成要素の寄与率は、PC1が0.49とPC2が0.26であり、これはトレンドに対して個人と社会的要因が両方とも重要に寄与していることを示しています。PC1は特に経済的かつ社会的基盤に密接に関与し、PC2は個人の健康とストレスに関連している可能性があります。
### 総括
この分析から、短期的な外部要因がWEIスコアに影響を与えていることが確認されます。また、社会基盤の充実(特に持続可能性やインフラ)は、WEIスコアの改善に寄与しています。一方で、個人の健康管理が心の健康に影響を与えるため、関連するプロジェクトの必要性が示唆されます。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績(青い点)は横ばいの傾向がありながら、若干の変動も見られます。
– 線形回帰予測(紫の線)は緩やかな上昇を示しています。
– 決定木回帰(シアンの線)とランダムフォレスト回帰(マゼンタの線)はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが黒い丸で強調されており、外れ値として認識されていますが、大きな急激な変動は存在しないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績データを表しています。
– 外れ値は黒い丸で特定されており、データの不規則性を示しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)それぞれが異なる傾向を示しており、特に線形回帰のみが上昇傾向を予想しています。他のモデルは実績データに近い横ばいの傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが安定していることから、短期的な変動は少ないように見えます。
– 予測の不確かさ範囲は、実績データをしっかりとカバーしており、予測の信頼性がある程度高いことを示しています。
6. **直感的な感情とビジネスへの影響**:
– グラフは全体的に安定した傾向を示しており、予測も大きく異なる結果を示していません。このため、業務プロセスや戦略に大きな変更を加える必要はないかもしれません。
– ただし、線形回帰が示す緩やかな上昇傾向は長期的な成長の可能性を示唆しており、それに向けた準備が考慮されるかもしれません。
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**
– 実績のWEIスコアは、全体的に0.8付近で横ばいの傾向があります。
– 予測のトレンドでは、線形回帰はやや下降傾向、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰もほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてプロットが黒い円で強調されています。いくつか外れ値が観察され、一部の日には予想される範囲から外れているスコアがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– 赤い「×」は予測したスコアで、各モデルの予測精度を視覚的に比較することができます。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のエリアで示されており、予測の可能性の範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各モデルの予測を比較すると、予測は実績値の変動に完全には追随していないことが見て取れますが、不確かさ範囲内には入っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは比較的一定の範囲内に集中しており、高い予測精度を持つ可能性がありますが、外れ値が時折発生しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 予測モデルは、実績値の変動を完全にキャプチャできていないが、全般的なトレンドを捉えているように見えます。
– 事業や社会への影響としては、天気の予測精度が向上すれば、気候依存型のビジネスにとって有用な洞察を提供できるでしょう。
– 外れ値の原因をさらに調査することで、予測モデルを改善し信頼性を高める機会があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績**: 最初の約10日間はやや変動がありますが、全体的に安定しているように見えます。その後、データが途絶えています。
– **予測(線型回帰)**: 最初は水平ですが、途中で上昇し、そのままの水準で推移しています。
– **予測(決定木回帰・ランダムフォレスト回帰)**: それぞれの予測はほぼ一定しており、ほとんど変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にはいくつかの外れ値(黒い円で囲まれている)が示されています。これらの外れ値は、実測値の中では異常な状態を反映している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **ブルーの点**: 実績データで、初期の変動が見られます。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、xAI/3σという基準で構成されています。
– **紫、シアン、ピンクの線**: それぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる方法で将来の傾向を示しています。外れ値があるため、実際のデータと予測のギャップが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間の実績データから、高い相関関係を示す特定のパターンは見られません。予測はほぼフラットまたはわずかに上昇しています。
6. **直感的な感覚および影響**
– グラフを見た人間は、最初のデータの変動に不安を感じるかもしれませんが、予測モデルが比較的安定した未来のスコアを示しているため、安心感を与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、外れ値は特異な天気現象などを示しており、これが経済活動や生活に影響を及ぼす可能性があります。安定した予測は、対策や計画立案に役立つと考えられます。
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:
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**:
– 実績のデータは、主に0.8付近で横ばいの状態が続いています。
– 予測(線形回帰)は、緩やかな下降トレンドを示しています。
– 一方、予測(決定木回帰)と予測(ランダムフォレスト回帰)はほぼ水平に近く、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには丸で囲まれた外れ値がありますが、ほとんどのデータポイントは0.8付近に集中しています。
– 大きな急激な変動は確認されません。
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。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測信頼区間の幅を表しています。
– 紫色の線は予測(線形回帰)、青緑色の線は予測(決定木回帰)、ピンクの線は予測(ランダムフォレスト回帰)を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとの結果に若干の差が見られますが、大きな違いはなく、全体としてWEIスコアは安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと最も相関があるのは、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測です。
– データは0.8にクラスター化されており、安定的な傾向を示します。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、個人の経済的余裕(WEI)が安定している印象を受けます。
– しかし、軽微な下降トレンドを示す線形回帰予測は、将来的な経済的余裕の減少を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、潜在的な下降トレンドに注意を払い、予防策を講じる必要があるかもしれません。
全体として、グラフは現在の経済状況が安定しているものの、将来的な変動の可能性を示唆していると言えます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIによるスコアは、最初の数日間に不規則な動きを示しているが、グラフ全体としては横ばいの傾向を示している。
– 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)のトレンドは、ほぼ横ばいか微減している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が観測されている(黒い円で囲まれた青いプロット)。
– これらの外れ値は予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、極端な異常値ではない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績値、赤いクロスが予測値を示す。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示している。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表し、モデルが考慮している不確実性を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのアウトプットは似たトレンドを示しており、WEIスコアの予測が比較的一致している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおける値の変動は予測されるトレンドに比べ比較的大きく、予測の精度に課題がある可能性がある。
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**
– 実績スコアの変動が激しいため、個人の健康状態(WEI)が一時的な影響を受けやすいと推測される。
– 気候や環境要因がこの変動に寄与しているかの確認が必要で、健康管理や予防策の改善に役立つ情報となる可能性がある。
このグラフからは、個人の健康状態に関する予測の精度向上が重要であること、そして環境要因が健康スコアに与える影響を考慮することで、より効果的な健康管理や予防策が期待されることが示唆される。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ(青いプロット)は初期に高い値を示した後、徐々に減少しているように見えます。
– 線形回帰(紫)では、WEIスコアが減少傾向を示しています。
– 決定木回帰(シアン)とランダムフォレスト回帰(ピンク)は比較的横ばいで、安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点において、外れ値がいくつか(黒い円)ありますが、その後はほぼ安定しています。
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、実際の心理的ストレス値を反映しています。
– 黒い円は外れ値を示し、通常のパターンから逸脱したデータです。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰の予測は下降トレンドを示しており、決定木回帰とランダムフォレストよりも劇的です。
– 決定木とランダムフォレストの予測は互いに類似しており、安定した状態を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期の大部分が高スコアである関係から、ストレスレベルの変動が小さいことが分かりますが、長期的には減少している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、初期にはやや高いストレスを感じていたが、時間とともに少しずつ軽減している可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、天気や季節に関連するストレスが時間とともに変わることを示唆し、対策や支援の計画に役立つ可能性があります。
このグラフは天気が心理的ストレスに与える影響を視覚化しており、効果的なストレス管理戦略の策定に資す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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績(実績AI)のプロットは主に横ばいで、平均して約0.6〜0.8の範囲にあります。
– 予測(ランダムフォレスト回帰)はわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の異常値が特定されています(プロット上の大きな円)。
– 大きな変動は見られず、実績のスコアはある範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータポイント(実績AI)を示しています。
– ピンクのラインは予測(ランダムフォレスト回帰)を示し、若干の下降傾向を示しています。
– グレーの範囲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**:
– 実績のデータは予測に対し若干の変動を見せていますが、大きな差異はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは約0.6〜0.8で比較的一貫しており、予測の幅もそれに沿って狭い範囲にあります。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– このデータは安定したパフォーマンスを示しており、今後大きな変動がないことを示唆しています。
– 少しの下降トレンドが長期間続く場合、徐々にパフォーマンスが悪化する可能性があるため、注意が必要です。
– このデータが天気に関連している場合、特にこのパフォーマンスが重要なビジネスや社会システムに影響を与える可能性を示しています。
この分析は、データを用いた戦略計画や意思決定のサポートに役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、最初の部分で実績値が0.6から0.8程度の範囲で変動している様子を示しています。その後、予測ラインが異なるアルゴリズム(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)により、結果が予測されています。
– 予測のうち、ランダムフォレスト回帰が1.0にまで達し、他の予測手法(線形回帰、決定木回帰)は0.8の横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白抜きの丸で示される外れ値が、いくつか観察されます。これら外れ値は急激な変動や予測不能な要素が存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示しています。初期の実績値はこの範囲内に多く含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に一定の相関があるものの、外れ値や変動により完全に一致していないことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の分布は、初期段階では一致しているが、予測に進むにつれて異なるパターンが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値と予測値の差異は、予測モデルの精度やアルゴリズム選択の影響を示しており、これらの違いは意思決定や戦略策定に重要な影響を与える可能性があります。
– 極端な外れ値の存在は、予測不可能な要素や突発的な変動要因があることを示し、こうした不確実性に対するリスク管理が社会的な公平性や公正さの影響に関わってくるでしょう。
このグラフは、予測モデルの選択と精度の重要性を強調しており、特に外れ値についてのさらなる分析がビジネスへの影響評価に重要です。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– 実績のプロット(青色)は最初の約10日間にわたり0.8付近で安定しています。
– 予測ラインは線形回帰(青線)、決定木回帰(シアン線)、ランダムフォレスト回帰(マゼンタ線)全体的にわずかな上昇トレンドを示していますが、それほど急激ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには数個の外れ値があり、それらはグラフ上で黒い縁取りで示されています。
– 大きく外れたデータポイントの変動は、天候に関連する不確定要素や異常気象の影響などが考えられます。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実際の実績データを表しており、天気の持続可能性と自治性のスコアを反映しています。
– グレーの影付き領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の不確定性がこの範囲以内にあることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線は実績データに基づいて一貫して変動し、いくつかの異なる方法で将来のスコアを予測しています。
– 決定木とランダムフォレストのモデルは、線形回帰よりわずかに高いスコアを示している期間があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くは0.8付近に密集しています。全体として、分布は大きな変動を示していないため、安定性があるように見えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 安定した実績データは、天候の持続可能性と自治性のスコアが短期間で急激に変動しないことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、予測モデルを改善するために考慮されるべきであり、特に急激な天候変化の影響を受けやすい場合があります。
– 社会的には、持続可能性の改善が必要な地域では、これらの予測モデルを参考にすることで早期の対応策を講じることが可能となります。これは、持続的な天候管理や自治の強化のための戦略策定に役立つでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データは約0.8から1.0の範囲で横ばいの状態で推移。
– ランダムフォレスト回帰による予測は緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に異常値として示されているデータポイントがあります。これらは他のデータポイントから上方に外れており、特殊な出来事や誤差などが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、全体として安定しています。
– ピンクと紫の線は予測モデルの結果を示し、少し異なるトレンドを示している。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、予測の信頼性の範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)はそれぞれ異なる傾向を示し、特にランダムフォレストの方が期待される上昇トレンドを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に安定していますが、予測データはそれに比べて変動の幅が広い。
– 異常値は高い場所に分布していますが、これらが他のデータや予測に与える影響は限定的。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績の安定性は、社会のWEI(社会基盤・教育機会)が大きな変動なく維持されていることを意味しています。
– しかし、予測の上昇トレンドは、将来的な改善の期待を感じさせる。
– 異常値の管理は、実績と予測の精度に影響を与える可能性があるため、社会基盤の強化や政策立案において重要です。
この分析を通して、政策決定者や教育機関は安定的かつ改善を目指した施策を検討することで、社会の持続的な発展につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績(青い点)のデータは2025年7月5日までの間にほぼ一貫して推移しており、大きな変動はありません。
– 予測(紫色の線)は、開始時に上昇し、その後安定しているように見えます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 実績データの中に複数の異常値(黒い円で強調)が存在しています。これらは通常の範囲外にあるデータポイントを示しており、予測の不確かさを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ(青)は現在の状態や計測された値を示し、全体のばらつきが限られていることから、比較的安定していると考えられます。
– 予測データには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)が示されています。これらは全て似たような傾向ですが、ランダムフォレスト回帰がわずかに差別化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法(線の色違い)にはそれぞれ異なるパターンがあり、特定の期間での実績に対する予測の精度が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの範囲が狭く、ほとんどのデータが特定の値に集中しています。また、これに基づく予測範囲も狭く、安定した相関関係を持つと考えられます。
6. **人間が直感的に感じる可能性のあることとビジネス・社会への影響**:
– データが安定しており、異常点を除いてほぼ直線的な傾向は、制度や仕組みが比較的安定していることを示唆し、人々に安心感を与える可能性があります。
– 天気や社会的要因に対する予測が比較的一定であることは、社会政策やビジネス計画にも安定した基盤を提供するかもしれません。
– 異常点については、予期せぬ事象への早期対応策が求められる可能性があり、政策立案者にとって重要な情報提供となるでしょう。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは様々な時間帯と日付におけるWEIスコアを示しています。明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、特定の時間帯に色の変化が見られ、周期的なパターンがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で非常に明るい黄色が1日だけ出現しており、これが外れ値と考えられます。他は比較的均一な色合いであり、大きな急激な変動は他に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの値を示しており、明るい黄色に近いほどスコアが高く、暗い色に近づくほどスコアが低いことを示しています。
– 特定の日の中で異なる時間帯におけるスコアの変化が視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で異なる日付におけるスコアの変化を見ることができ、時間帯によってスコアが変動する可能性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアの分布が異なることから、天気の状態が日中にどう変化していくかを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な所感とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に見ると、特定の時間帯で天気条件が著しく変わる可能性を示しているように見えます。特に天候の変化が短時間で起こる場合、何らかの対応策や準備が必要な場面があるかもしれません。
– ビジネス面では、急激な天候変化による影響を受けやすい産業(例: 農業、イベント業など)は特に注意が必要とされるかもしれません。
このグラフは、短期間の天気の変動を理解しやすく視覚化でき、適切な対応策を講じるための貴重な情報源となります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体で、特定の時間帯(8時, 16時)に頻繁にデータが記録されています。
– 色の変化(例えば、緑から青、黄色へ)の度合いが示すように、これらの時間帯のスコアは日によって異なる特性を持っている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日によって8時から16時、19時、23時にかけて色の違いが見られます。特に7月6日の8時の紫色は、スコアがこの時間での他の日とは明らかに異なることを示しています。
– 7月1日の16時と19時の間も急激な色の変化が見られ、これが何か特異な出来事を示している可能性があります。
3. **色の意味**:
– 右側のカラーバーから、黄色が最も高いスコアを示し、紫色が最も低いスコアを示します。
– 色が濃いほど、スコアの違いが顕著であることを示しています。
4. **時系列の関係性**:
– 各時間帯(特に8時と16時)は関連性があるようであり、特に同じ日のデータには一定のパターンが認められます。
5. **相関関係や分布の特性**:
– 時間帯ごとにスコアがばらついていることから、特定のパターンや周期性があることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 朝の時間帯(8時)や夕方から夜にかけての時間帯は、日ごとに大きくスコアが変動することから、何らかの天候の影響が及んでいる可能性があります。
– これらの変動は、日常生活やビジネスのスケジュールに影響を及ぼし、特定の時間や日に対する準備を促す材料となり得ます。
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、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 色の変化(紫から黄色へのシフト)は、特定の日付と時間帯でのWEIスコアの変化を示しています。
– 全体的には、時間が経過するに連れて各時間帯でスコアが高くなっているようです。特に、2025年7月6日から8日にかけて明るい色が多くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日と7月2日の16時には暗い紫色が見られ、これは他の時間に比べてスコアが低かったことを示しています。これらは外れ値として注目される可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーによると、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。黄色はスコアが高い区間を示し、濃い紫は低いスコアを示しています。
– このヒートマップは、異なる時間帯でのスコアの分布を視覚化するためのもので、特定の傾向や周期性を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに色のパターンが異なり、特定の時間帯や日付でのスコアの上昇や低下が視覚化されています。例えば、朝はスコアが高く、午後は低くなるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後遅くから夜にかけてスコアが高くなる傾向があるように見えます。午前はやや低めのスコアが多いですが、特定の日タイミングでは変動があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯でスコアが高くなることから、気象や社会的条件がこれらの時間に影響を与えている可能性があります。
– 高いWEIスコアは、社会的活動の増加を示唆しており、ビジネスにおけるピーク時間の予測やリソース配分に役立つかもしれません。スコアの低下は、休息や活動の減少時期と一致する可能性があります。
このようなヒートマップは、特定の時間帯の活動レベルや天気の影響を視覚的に理解するのに有効です。
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:
この相関ヒートマップを分析すると、以下の重要なポイントが得られます。
1. **トレンド**:
– 相関が高い要素(濃い赤)は全体的にいくつかのグループを形成しており、周期性などのトレンドは特定できませんが、特定のカテゴリー間で強い関連が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はないものの、いくつかの項目間での相関が低い(青色)が目立ちます。これらは他の要素と関連性が低いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色のプロットは高相関を示し、青色のプロットは低相関を表しています。たとえば、「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)」の間や、「総合WEI」と「個人WEI平均」とは高い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、時系列の変動そのものはこのヒートマップからは読み取れません。しかし、異なる期間における類似性などがわかれば、さらに深い分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を持つ項目は、関連行動や結果が似たように変動する可能性があります。一方で相関の低い項目は独立した動きを示す傾向があります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、個人の感情的な健康やストレスが社会的な要素と密接に結びついていると感じられるかもしれません。特に「社会WEI」と「個人WEI」の間で強い関連性がある項目は、政策決定や個人支援において考慮すべき要素です。
– ビジネスや社会への影響としては、この相関が示すように、社会全体の政策や取り組みは個人の健康状態やストレスレベルに影響を及ぼしていることが示唆されます。これは、例えば健康促進プログラムや社会福祉の見直しに役立つ情報となるでしょう。
全体として、このヒートマップは天気に関連した社会的および個人的な要素を理解し、戦略的な意思決定に寄与する洞察を提供します。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリにおけるさまざまなWEIタイプのスコア分布を示しています。これに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに対してスコアが表示されていますが、全体的なトレンドというより、各カテゴリのスコア分布が比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」や「社会WEI (生態整備・対策機会)」では外れ値が見られます。外れ値は、特定の時期や条件によって極端に値が変動した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱の幅は四分位範囲を示し、中央値がラインで表示されています。箱外の「ひげ」は範囲を表し、外れ値は円で示されています。
– 色の違いは、WEIタイプの視覚的区別を助けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データセットは独立しており、30日間の同じ期間内で比較されていますが、直接的な時系列関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリで0.8以上の中央値が観察され、天気に関連するWEIが一般的に高い水準であることが示唆されます。
– 「個人WEI(持続可能性と自律性)」などは、箱が狭く、スコアのばらつきが少ないことを意味します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は天気に関連する要素が個人や社会の福祉に与える影響の違いを感覚的に理解することができます。
– ビジネスや政策立案者にとって、特に外れ値が多いカテゴリに注目し、対策やさらなる研究が求められる可能性があります。
この分析を通じて、どの要素が天気に関連する個人や社会の福祉において最も影響を受けやすいかを理解することができます。
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、天気カテゴリにおけるWEI構成要素を主成分分析(PCA)で可視化した散布図です。以下、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドはないように見えます。データはランダムに見え、周期性も特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には著しい外れ値は見られませんが、データは広範囲に分布しています。極端な変動はなく、比較的均一に散らばっています。
3. **プロットの意味**:
– 横軸(第1主成分)は全体のデータ分散の49%を説明し、縦軸(第2主成分)は26%を説明しています。これにより、データの主要な変動要因は第1主成分によって表現されていることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列を特定するための情報はなく、全体として各点は独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は明確ではなく、データは主成分軸に対して無秩序に分布しています。分布に偏りはなく、各方向に均等に広がっているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感としては、明確なトレンドやパターンがないため、天気パターンの変化を捉えるのは難しいかもしれません。ビジネスや社会への影響については、このグラフ単独では具体的な指針は得られませんが、より詳細なデータ分析や他の要因との関連付けが必要です。
全体として、このグラフは天気データの多様性や複雑性を示している可能性があり、さらなる解析によって関連性や要因を明確化することが重要です。
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。