📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
#### **時系列推移**
– **総合WEI**:
– スコアは全体的に0.70から0.84の範囲で変動しています。
– 2025年7月初旬のデータでは、総合的に見て0.70以上を維持しつつも、大きな上昇や下降が何度か見られます。
– 7月6日には0.84まで上昇する顕著なピークがありますが、7月7日から8日にかけて若干の下降が見られます。
– **個人WEI平均**:
– 0.61から0.78の範囲で変動し、特に7月8日に0.61までの低下があり、その前には0.78のピークが見られます。
– **社会WEI平均**:
– 時系列で見た場合、0.70から0.89の幅で動いており、この範囲で短期間内に高低が入り乱れています。
– 最高値の0.89は、7月6日の午後に記録されています。
#### **異常値の検出と推測される要因**
– 総合WEIや個人WEIの異常値が複数検出されました。
– 例として、7月5日から6日にかけてのスコアの上昇は、社会的要因（例：公共イベントや政策発表）や個人の健康改善などが背景にある可能性があります。
– 一方、7月8日に記録された低スコアは、個人的なストレスや健康悪化などネガティブな要因が影響しているかもしれません。
#### **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**により、データには明確な季節的パターンはないとみられますが、不規則な変動が残差として見られ、これは突発的な社会イベントなどによるものと考えられます。
– 長期トレンドとしては、徐々にスコアが上昇する傾向が薄く見え始めているが、基本的には短期的変動が支配しています。
#### **項目間の相関**
– 相関ヒートマップにより、個人と社会のスコア間には顕著な関連性が見られます。
– 例えば、社会の公平性と持続可能性のスコアが共に高い時には、総合WEIの上昇が見られ、この2つの項目は総合評価に強い影響を与えていることが伺えます。
#### **データ分布と箱ひげ図**
– 各項目のデータ分布は一般に0.60〜0.90の範囲に入っており、中央値は中間値に位置しています。
– スコアのばらつきは項目により異なり、持続可能性や社会インフラにおいてはより狭い範囲に集中していますが、個人の健康やストレスにおいては幅広く散っています。
– 外れ値としては特定の低スコア（例：個人ストレスでの0.4）がデータの中で浮いていることが認識されます。
#### **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**が49%の寄与率を持つことから、データ全体の半数近くの変動を説明します。これは総合スコアと強く関連している可能性があります。
– **PC2**が26%の寄与率を持ち、個人の心理的要因やストレス、自由度への寄与度が含まれると考えられます。
– PCA分析によれば、個別のウェルビーイング指標ではなく、それらの組み合わせが全体の満足感に強く影響しており、特に社会的要因が大きな役割を果たしていることが示唆されます。
#### **総括**
このデータ分析では、総合WEIの変動は社会状況や個人の健康と密に関連しており、季節性よりむしろ
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフにおいて、データは左端（2025年）から右端（2026年）にかけて大きく離れた2つのグループに分かれています。これにより、時間の経過に伴ってデータの分布が変わる可能性があることを示しています。しかし、具体的な増減や周期性は明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データにおいて、一部の点で異常値とされるプロットが見られます。これらは外れ値として、予測値とは異なる動きを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、非常に狭い範囲に集中しています。
– 赤い「X」は予測データとして表され、異常値が予測にどのように影響しているかが視覚化されています。
– 緑の点は前年のデータであり、右側にまとまっていますが、これは時間的な違いによる変化を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間内に実績が収まっているかが確認できます。
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一致があるものの、異常値は予測から逸脱している様子が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の値は過去のデータとも比較的一貫した値を示しているが、将来に向けての予測は広がりがあるため、モデルが不確かさを抱えていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ることで、気象データが年によって大きく変動している可能性や、予測モデルがその変動に対して不確かさを抱えていることが直感的に理解されます。
– ビジネスや社会に対するインパクトとしては、異常気象の可能性がある場合、それに対する備えやリスク管理が重要となります。
全体として、気象条件の時間的変化を予測しつつ、予測の不確かさを認識することが、計画策定やリスクマネジメントにおいて重要な要素となると考えられます。
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**
– グラフは左端と右端で独立したデータのクラスタがあります。左側では、初期のデータポイントがやや高めに集まり、その後、低下する傾向があります。
– 右端のデータは高いスコアで集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされるデータポイントがいくつか存在し、標準的なスコアよりも高い値を示しています。
– 左側のデータポイントにおいてはスコアの変動が見られます。
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、このセクションでは異なる予測を示しています。
– 緑の点は昨年のデータを示し、データが非常に高いスコアに集約しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績と今年の実績を比較すると、今年のデータが高いスコアで安定していることが分かります。
– 予測はさまざまな回帰モデルを使って行われ、近似的に似た傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは一貫性がないものの、全体的には昨年と比較してスコアが高いデータポイントが多く観測されます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 人々は今年の天気関連のデータが改善されていると認識するかもしれません。このことは、ビジネスや社会活動、特に気候に敏感な業界にポジティブな影響を与える可能性があります。
この情報が、天候に関するビジネス戦略や社会活動のプランニングにおいて、どのような影響を与えるかについての参考になります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。2025年7月ごろの期間と2026年6月から同年7月にかけての期間には、それぞれ異なるデータセットが見られます。
– 2025年のデータには一時的にスコアが高い値が見え、2026年のデータはより高いスコアの集まりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初期には、いくつかの外れ値が存在しているように見えます。
– 期間中盤にかけてデータが途切れており、急激な変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績点は2025年に集中しており、特定の時点で大きな変動が見られます。
– 緑の前年データは後半に集中していますが、予測との乖離は小さいようです。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、それぞれ微妙に異なるパターンを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間には、2025年初期において多少のズレが見られますが、データ全体としては大きなズレはないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明確に示されていませんが、データの分布からは2026年になって予測と実績の整合性がとれていることがわかります。
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**:
– 天気に関連するWEIスコアの変動は、社会やビジネスにおける戦略的計画の見直しを求めるかもしれません。
– 初期の変動とその後の安定性は、気象現象に対する適応の可能性を示唆しています。
– 特に2025年の予測精度の改善が求められ、ビジネスの予測に応じた迅速な対応が鍵となり得ます。
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視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の約半年間には実績値が0.8付近で横ばいとなっています。
– 後半にある予測データを示すいくつかの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、データが途絶える冬期間後に急激に下降しています。
2. **外れ値・急激な変動**:
– グラフの冒頭にいくつかの外れ値が見えますが、具体的な値の変化は示されていません。
– 急激な下降が予測モデリングで示されており、特にランダムフォレスト回帰はそれを強く示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年との比較です。
– モデル予測は異なる色であり、データのバリエーションやモデルの信頼度を示すことが期待されます。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 予測データ間の違いが見られることから、モデルごとの予測精度や方法論の違いを検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ期間では、実績がほぼ一定であり、季節性や周期性の強いパターンは確認できません。
– 予測が激しく下降していることから冬季の経済的余裕への影響を考える必要があります。
6. **人間の直感的な感じ方、およびビジネス・社会への影響**:
– 実際のデータでは比較的安定しているように見えますが、予測の大きな下落を考慮すると、予測モデルが示す結果は注意を要します。
– 経済的余裕が同じく冬季に低下する可能性があるため、対策が必要です。
– 季節的な要因、例えば電力供給の変動や経済的な政策の変化など、より広範な分析が必要かもしれません。
この分析は、さらなるデータの検証および予測モデルの精度向上を促進するものであり、ビジネスや社会への影響を理解するための基礎となります。
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**
– グラフは360日間のデータを表示していますが、左半分では実績データ（青）が集中し、後半は前年データ（薄緑）が示されています。
– 実績データは、概ね安定しているが、多少の下降傾向を示しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」は黒い円で示されており、実績データの間に数個の異常値が散見されます。これらは、特定の条件による健康状態の急変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**
– 色分けされた線がいくつかあり、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
– 実績データ（青）と予測または比較された前年のデータ（薄緑）との間に対応関係があることを示しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較により、健康スコアの年間の傾向が観察されているようです。
– 各予測モデルは異なる期間のデータに基づいており、それぞれが異なる予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデルの結果には、実績データとの相関が見られますが、外れ値や急激な変動の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 視覚的に見える範囲内で、健康状態が全体的に安定している印象を受けますが、異常値の存在が注意を引きます。
– 医療や健康管理の観点から、予測と実測値の乖離がある場合には、更なる分析や対策が求められそうです。気象条件や他の要因が健康スコアに影響している可能性があるため、長期的なモニタリングと分析が重要です。
このグラフは、個人の健康モニタリングにおける予測の正確性とリアルタイムの健康状態の変化を直感的に示しており、ビジネスやヘルスケアの改善に役立つ情報を提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**: 初期に高めのスコアが観測されており、徐々に減少傾向にあります。
– **予測データ（線）**: いくつかの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる予測を示していますが、全体的に横ばいまたは緩やかに減少する傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青いプロットの中に異常値として示されている箇所がありますが、全体的には目立った急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 実際のWEIスコアを表しており、大部分が密集しています。
– **緑のプロット**: 前年度のスコアを示しており、今年との比較が可能です。
– **異常値マーカー（丸囲み）**: 通常の範囲を外れたデータポイントを示しています。
– **予測線（ピンク、シアン、紫）**: それぞれ異なる手法での予測を示しており、短期間の将来を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルごとにわずかに異なる傾向を示していますが、全体として過去の実績データに基づいています。前年度のスコアとの比較により、今年のトレンドが過去とどう異なるかを確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に、異常値を除いて、スコアは密集し、一定の分布を示しています。異常値の位置と頻度から、特定の要因が心理的ストレスに影響を与えている可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– グラフを見ると、多くの人が全体を通じたストレスの減少を感じるでしょう。予測モデルは将来に備えた行動の計画に役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、緩やかなストレスの減少が健康や生産性の改善に寄与する可能性があり、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供します。
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**
– グラフは2つの異なる期間に集中的にデータが表示されており、最初の期間（2025-07から2025-10）と2番目の期間（2026-06から2026-07）で分かれています。
– 各期間内では、データポイントはほぼ均一に分布していますが、全体としては大きな長期的トレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットは異常値として認識されています（黒い円）。特に2025-07から2025-10の間で異常値が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示しており、この部分ではデータが比較的一貫しています。
– 赤い「×」印は予測値を示しており、様々な予測手法（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。
– 緑のプロットは前年のデータであり、比較のために表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが示されており、特に予測手法間で若干のバラツキがありますが、全体として大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値と予測値の分布に即した分析が必要ですが、パターンが乏しく、明確な相関は示されていません。
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**
– 異常値が多く報告される期間があることで、その期間に特定のシステムまたは判断に何らかの問題が発生した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は、異常検知がシステム監視やリスク管理において重要であることを示し、将来的な予測精度の向上や異常の原因究明が求められるでしょう。これにより、予防活動や改善策の実施が可能になります。
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:
このグラフは、天気カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）スコアを360日間にわたり示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分で、実績スコア（青い点）は約0.7から0.8の範囲に集中しています。
– 時が進むにつれて、紫の予測線（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの外れ値（黒い円）が観察されます。しかし、全体のトレンドを大きく崩すものではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 前年との比較は、緑色の点で提供されています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、初期は狭いレンジを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データからの予測が示されていますが、紫色の予測線（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）が示すように、より高いスコアを予想しています。
– 緑色は前年と比較したデータを示し、安定感はあるがやや低めであるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが腕を組んで示されているため、予測モデルの信頼性の比較ができます。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測は相関が高そうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、初期においては公正性スコアが安定しており、予測においては改善が期待されることを示唆しています。
– 社会的には、公平性の向上が見込まれるため、ポジティブなインパクトを持つ可能性があります。政策立案者にとって、予測される向上を利用して、必要な対策をさらにエンハンスする機会となり得ます。
全体として、このグラフは社会的公平性の向上を予測し、天気がそれにどのように影響するかを示しています。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフからは明確な上昇または下降トレンドは見られず、特定の期間にわたる動きは比較的横ばいです。特に予測や実績は年初に集中しており、異常値が早期に観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– “異常値”とされたデータポイントが冒頭に集中して表示されており、それが他のデータポイントと比較して目立っています。急激な変動としては、年初に一部のデータ予測が異常な高まりを見せている点が挙げられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロット: これらは実績値を示し、正確な評価のベースとなります。
– 緑のプロット: 前年のデータが比較のために利用されていることを示しています。
– 様々なライン（紫、ピンク、シアン）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の予測モデル間でのトレンドの比較が可能であり、異なるモデルがどの程度一致しているか確認できます。異常値の際にモデル間での一致の有無は特に興味深いポイントとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間でのデータポイント集中が見て取れ、通常の分布からの乖離を強調するためには、異常値が特に注目されます。
– 異常値が実績値にどの程度影響を与えているか、及び予測モデルの信頼性への影響を確認することが重要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフの評価日は特に重要なポイントとなっており、評価日に高い異常値が集中していることから、その原因の調査が求められます。
– WEIスコアが公共政策の指標として用いられている場合、これらの異常が持続的な政策変更や対策を引き起こす可能性があります。
– また、異常値や予測モデルの信頼性が十分に担保されない場合、今後の予測の精度向上が必須となります。
この分析基盤をもとに、データの精査やモデルの改善に努めることが、より良い予測と持続可能な社会運営に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のスコアを表示していますが、視覚的に大きな変動はみられず、初期のデータ（青色の実績AI）と後半のデータ（緑色の前年AI）が分かれています。
– 時系列の始めと終わりにデータが集中しており、全体としては横ばいの傾向が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中央に2つの異常値（黒の円）があります。これらの値は他のデータポイントからやや離れています。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– データポイントは複数のカテゴリがあり、青い点は「実績」データ、緑の点は「前年」データです。
– 異常値として黒の円が示されています。
– 線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、データポイントが密集しており、予測値との明確な開きは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータポイントが時間上で分かれて存在していますが、互いの関係性は明確ではありません。ただし、異常値の影響を吟味する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値がある以外は、大部分が同じ水準のスコアに集中しています。予測と実際がほぼ同じ水準に留まるため、相関性は強いと推測されます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 直感的には、スコアが安定していることから社会基盤や教育機会の安定性が保たれていると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した環境が続くと予測されるため、政策やプロジェクトの持続的な推進が期待されます。また、異常値の部分に対する原因追求や改善策の検討も重要です。
全体として、このグラフから受ける印象は、既存の状態が維持されていることの確認と、その中での異常値に対する迅速な対応が課題とすることができるでしょう。
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**
– 初期の実績（実積AI）のデータ点は比較的安定していますが、スコアが大きく変動しています。
– 時間が経つにつれ、予測（予測AI）および前年度（比較AI）は安定的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が存在し、異常値として特定されています。
– 異常値はスコアが低下する場面や急上昇する場面で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データで、最初の評価期間にのみ存在します。
– 緑色の円で示されるのは前年度データで、後半に集中的に出現しています。
– ピンク、紫、赤で示される予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が、実績と予測のズレを表示しています。
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の結果は初期に大きく乖離しているが、徐々に予測モデルが安定し、前年データと一致する傾向が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年度のスコアと予測スコアは高い一致を示していますが、初期には不一致が存在しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 初期に不安定なスコア変動があることから、実績データの取得や予測モデルの精度向上が求められる。
– 安定した予測と前年データの一致は、モデルの改善による信頼性向上を示唆しており、将来的には政策決定や社会戦略の策定に活用可能。
– ウェザーと関連があるため、異常気象への対応策や、その影響を考慮したインフラ整備の必要性が認識される可能性がある。
これらの洞察は、社会政策の立案や予測モデルの改善に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 時系列データにおけるイベントは日の特定時間に集中しており、色調の移り変わりが見られます。これにより、時間帯ごとの変化が確認できます。
– 色の変化はWEIスコアの上下動を示しており、特定の時間帯におけるスコアの上昇や下降が周期的に発生しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られませんが、色の変化が特定の日付や時間帯で顕著な傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示しており、色相の違いがスコアの異なる値を表しています。黄色は高めのスコアを示しており、紫色は低めのスコアを示しています。
– 色の濃淡が、その時間帯のスコアの大小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性**:
– 異なる時間帯や日付のデータが並列して表現されていますが、相互の関係性は描き出されていません。
– 時間帯ごとの変動により、特定のトレンドや日付間の変化を観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていませんが、色調の変化により時間帯や特定の日付にいくつかのパターンが潜んでいる可能性があります。
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**:
– 色の変化から直感的に忙しい時間帯を把握可能で、特定の日付や時間帯で活動が集中していることが視覚的に理解できます。
– ビジネスにおいては、ピーク時間帯を把握することでリソースの最適化や効率的な人員配置に役立ちそうです。また、気候変動に関連した社会的なトレンドを理解するのにも役立つかもしれません。
このようなヒートマップ視覚化は、天候データを直感的に把握し、ビジネスや日常生活における意思決定をサポートするのに効果的です。
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:
この天気カテゴリのWEI平均スコアを示すヒートマップから、以下のような特長と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 時間帯や日による顕著なパターンはないですが、選択された時間枠の一部に高いスコアが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の時間（例えば、午前7時および午後8時付近）で極端に高いスコアが見られます。これらは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **プロットや要素が示す意味:**
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯に高いスコアが集中し、その後徐々に値が減少するトレンドが見られる部分があります。異なる日付で類似の時間帯に高いスコアが現れることが周期性の可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の時間帯で色が濃くなり、特定の部分で色が均一に分布しており、特定の気象条件が一定の時間に持続する可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 人間がこのグラフから感じることとして、特定の時間帯における気象の影響を考慮した行動調整の可能性が考えられます。旅行や通勤の計画において、これらのデータが非常に有用であるかもしれません。特に、周期的に高いスコアが現れる時間において、防災計画の強化やスコアに応じたエネルギーの効率的な消費が促進されるかもしれません。
このグラフを継続的に分析することで、特定のパターンを抽出し、より具体的な天気予測や行動推奨が可能になるかもしれません。
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:
この天気カテゴリのヒートマップについて、以下の分析が考えられます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定時間帯におけるWEIスコアの変動が見受けられます。全体的な長期のトレンドというよりは、特定の日時における変動が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日あたりで特に明るい黄色が多く出現しており、これは突出した高いスコアを示唆しています。逆に、7月2日から3日にかけては暗い色が多く、スコアが低い可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの大小を示しています。明るい黄色は高スコア、暗い紫は低スコアを意味します。
– 一日の中でも時間ごとにスコアが異なり、時間帯ごと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**:
– 時間帯によってスコアに一貫性があるかを見ると、日中帯（特に15時〜19時あたり）では豊かな色変化があり、日々の変動が大きいことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定時間帯（例: 15時〜19時）でのスコア変化に注目すると、日によって傾向が異なり、その時間帯ごとに容易にモニターできます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 期間中にある高スコアの日の気象条件が特に有利であることを示唆しているかもしれません。逆に低スコアの日は、活動に悪影響を与える気象条件かもしれません。
– ビジネスの観点から、特に高スコアの時間帯や日を狙って、屋外活動やイベントを計画することが有益である可能性があります。また、たとえば店舗やサービスの運営においても、来客の増減をこのデータから予測できるかもしれません。
最終的に、このヒートマップから特定の気象条件やその影響を読み取ることで、社会的・経済的な意思決定における情報として活用できる可能性があります。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（天気に関する指標）がどのように相関しているかを示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示すため、特定の時間的トレンドはありません。しかし、色の濃淡により、各指標間の相関強度が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化は外れ値や急激な変動を示します。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は相関が低い（0.26）ため、色が薄めです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。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ことを示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に高い正の相関（0.81）を持ち、赤で強調されています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は示されていませんが、各指標が相互にどのように関係しているかが示されています。関連性が高いもの同士は、互いに強い影響を与え合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は非常に高い相関（0.95）を持ち、一緒に動く傾向があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの指標との相関が低く、独立している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップからは、個人と社会のWEIがどのように関連し合い、互いに影響を与えるかの理解が得られます。このような相関を理解することで、政策立案者が各指標間の関係を基に効果的な施策を設計できる可能性があります。
– ビジネスにおいては、例えば、心理的ストレスが個人のパフォーマンスに与える影響を考慮し、職場環境の改善策を講じることが考えられます。
このヒートマップは、様々な天気に関連する要素がどのように相互に影響し合っているかを洞察するための強力なツールです。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプごとのスコア分布を示しており、以下の分析ポイントがあります。
1. **トレンド**:
– 全体的には横ばいのトレンドが見受けられますが、いくつかのWEIタイプでスコアのばらつきが大きいことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIタイプ「個人WEI（経済苦境）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」では、外れ値が観測されています。特に「個人WEI（経済苦境）」で顕著です。
– 普段の範囲から大きく外れるデータが存在し、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげは、それぞれのWEIタイプのデータの中央値、四分位範囲、及び外れ値を示しています。
– 色は異なるWEIタイプを示し、その比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、期間に基づいて各WEIタイプの変動を比較しています。
– 特定のタイプが他と比較して安定しているか、変動が大きいかなどが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と包摂性）」の分布はやや狭く、スコアが集中していることが見受けられます。
– 各WEIタイプ間の明確な相関関係はこのグラフからだけでは判断が難しいですが、スコアの高低差から一定の相関を持つ可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– このグラフから、人々は特定のWEIタイプの不安定さに気づくかもしれません。特に経済関連のWEIが不安定であることは、社会的安定性の評価に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策において、数値が低いまたは不安定なカテゴリに対して対策を講じる必要があるかもしれません。特に外れ値が多いタイプは改善の余地があり、指標とすることで適切な対策が求められます。
全体として、各WEIタイプのスコア分布を理解することで、より良い社会政策の策定や個人の生活の質向上に役立つ可能性があります。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の結果であり、特定の時系列トレンドや周期性というよりも、データの分布を見せています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が散らばっており、極端に外れた点は特に目立ちません。ただし、右上や左下に位置する点が、他の分布より少し離れており、それらが外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、異なる天気データの日ごとの要素を表している可能性があります。棒や色はありませんが、密度が少し高い部分（真ん中あたり）が見られます。
4. **複数の時系列データ**:
– 単一の散布図であり、具体的な異なる時系列の関係性や重なりは特定できません。
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は見られません。分布は全体として均等に散らばっているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 主成分分析はデータの次元削減を試み、データ内の主要な要因をハイライトしようとしています。これにより、天気データの主要な変動要因が第1と第2主成分で概ね捉えられていると考えられます。
– ビジネスや社会的影響としては、これらの主成分に基づいて天気のパターンを予測またはモデル化することが可能になり、農業、エネルギー管理、消費者ビヘイビア予測などに利用できるかもしれません。
この分析が全体のデータの理解を深める一助となれば幸いです。
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。
