📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、以下のような洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIの推移**: 2025年7月1日から7月9日にかけて、総合WEIスコアは0.71から0.84の間で変動しています。全体的なトレンドとして若干の上昇が見られ、特に7月6日に0.84まで達した点は注目すべきです。
– **個人WEI平均の推移**: 個人WEI平均は0.61から0.78の範囲で変動し、変動幅が大きいことがわかります。7月6日の個人WEIスコアが高く、特に心理的ストレスと自由度と自治の項目が変動していることが影響しています。
– **社会WEI平均の推移**: 社会WEI平均は、比較的高いスコアを維持しており、7月6日にピークに達しています。社会的公平性と持続可能性において高いスコアが観察されます。
### 異常値
– いくつかの異常値が特定されています。例えば、7月6日の総合WEIスコア0.84は、異常値として認識されていますが、この日は他の社会的要素も高いスコアを示しています。
– 個人WEI平均では7月8日のスコア0.61が低い点で異常として認識されます。この時期、心理的ストレスのスコアも低下傾向が見られます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的なトレンドは微増していますが、季節性は弱く、細かな日々の変動が主要な要素として存在しているようです。
– 残差については、特定の日にスコアが急激に上がる/下がる異常が影響を受けています。これは特定のイベントや環境的変化が要因の可能性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態が相関しており、これは社会的安定が健康に寄与している可能性を示唆しています。
– 社会基盤と教育機会の構成要素も、社会的持続可能性と高い相関を示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を使っても、幾つかのスコアのばらつきが顕著に見られます。特に心理的ストレスのスコアにおけるばらつきが大きく、外れ値も多く報告されていることから、ストレスが個人WEIに強く影響する可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析の結果、PC1が全体の45%の変動を説明する主要な要素であり、PC2も27%寄与しています。PC1は、社会的持続可能性と関連した項目が含まれており、その変動がWEIに大きな影響を与えていることがわかります。
### 考察
– 7月6日に異常なピークが見られるのは、社会的持続可能性と社会の公平性が大きく改善された結果であると考えられます。この背景には政策的な要素や社会的イベントが理由かもしれません。
– 個人WEIに関しては、心理的ストレスのばらつきや異常値が多く見られ、社会的要素の影響を受けやすいことが確認されます。
全体として、このデータセットからは、社会的要素がいかにWEIに影響を及ぼすかを示しています。季節性の明確なパターンは見受けられないものの、社会の変化や政策がWEIスコアの変動に繋がっていることが示唆されています。
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:
このグラフは、天気に関連する総合WEIスコアを365日間にわたって表示しています。視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間を示しています。それぞれ左側と右側に分かれていますが、期間中に特定エリアでの顕著なトレンド（上昇や下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に「異常値」がいくつか観察されています。これらは他のデータ点から大きく外れており、特異な状況を示しています。
3. **プロットや要素**:
– **青の実績（実績AI）**の点は左側のクラスター。
– **緑色の前年（比較AI）**の点は右側にクラスター化しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の枠や範囲が示されていますが、時系列間で予測自体が重なっている期間はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータが、異なる時期に異なる傾向を示しているように見えます。ただし直接の相関は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるクラスターとして独立した分布を示すようで、相互間の相関というよりは独立した動きが見て取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 異常値が存在することは、気候変動や気象に関するイベント、予測の不確実性を提示する可能性があります。ビジネスにおいては、気象データの異常が計画や戦略に影響を与える可能性があります。人々が直感的に感じるのは、データの異常性や予測の不確実性が引き起こすリスクや不安です。
このグラフが示す通り、予測と実績の間にギャップがあることから、より慎重なデータ解析や対策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEIスコアの推移を示していますが、評価日は大きく二つの期間に分かれています。実績（青の点）はスコア0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– 前年のデータ（緑の点）は右側に集中しており、WEIスコアが前年より低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に強調された異常値が一つ確認できます。これがなぜ異常とされているか、具体的な原因分析が必要です。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）の線が目立つ異常値を指しており、モデルが異常値に強く反応している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去のデータを示し、予測（赤）は未来のデータを示しています。
– 緑のデータ点は前年の比較AIを示し、前年のデータポイントがどのようになっているかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データとの比較により、今年のトレンドや外れ値が前年とどのように異なるかを理解することができます。
– 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）が予測のばらつきを示しており、モデルごとの特性が比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアと評価日には明確な相関は見られませんが、特定の期間内でのスコアの集中が確認できます。
– 時系列に沿ったスコアの激しい変動は見られず、大まかな安定性がうかがえます。
6. **直感的な感じ方とビジネスへの影響**
– WEIスコアは過去データに基づいており、異常値を含む予測がどの程度信頼性があるかを慎重に評価する必要があります。
– ビジネスにおいては、異常値や大きな変動が特にリスクとして認識されるため、これらを適切に管理し、必要に応じた対応策を講じる準備が求められます。
– 前年との比較を考慮すると、気象条件や他の外部要因による影響を予測し、それに基づいて戦略を調整することが有効です。
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:
1. **トレンド**
– グラフでは、左側に実績データ（青い点）と予測データ（さまざまな色）が固まっています。時系列的に評価日が左側から右側にシフトしている可能性がありますが、正確なトレンドの不規則性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてプロットされた点（黒で囲まれた円）がいくつかあります。それらは他のデータポイントよりも明らかに異なる特徴を持っています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値、赤い×は予測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータ、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）もあります。
– 予測には回帰方法がいくつか使われており、色によって区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルが同じデータに対して様々な予測を示しています。
– 並行するプロットもあり、異なるモデル間での予測範囲が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は他のデータポイントから大きく乖離しており、これにより全体の分布を歪める可能性があります。
– 実績値と前年のデータは一定の範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 異常値の存在は、特定の時期や条件下で何かしらの異常が発生している可能性を示唆しています。
– 天気関連のデータであるため、長期間のトレンドや異常値は気候変動や異常気象に関連するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、これらの予測を利用して災害管理やリスクアセスメントに役立てることが可能です。各予測モデルの違いを認識し、適切な戦略を考慮することが重要です。
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**:
– 初期のデータは比較的高いWEIスコアで密集していますが、その後の予測は下降するトレンドを示しています。
– 特に、ランダムフォレスト回帰による予測が大幅に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い実績プロットには大きな変動は見られませんが、予測されたデータポイントには急激な変動が見られます。
– 特に、青い実績データに対する紫色の予測は急激に下降しており、異常値と見なされる可能性があります。
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、比較的安定しています。
– 赤いプロットは予測を示し、実績データよりもばらつきが増えています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しますが、大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間には異なる傾向が見られ、実績の安定性に対し、予測は不安定で変動が激しいです。
– 異常値とされたデータポイントも存在し、それがモデルの応答を乱している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間には明確な相関は見られず、予測はむしろ大きな変動を示しています。
– 分布としては、実績の密集度が高く、予測のばらつきが鑑賞されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定しているのに対して、予測が大きく変動することは、モデルの過剰適合を示唆する可能性があります。
– 特にランダムフォレスト回帰による大きな下降はビジネス上の注意信号として考えられ、リスク管理が求められます。
– 経済的余裕の予測として、正確性が重要であり、異常値の分析とモデルの改善が必要です。
全体として、このグラフは、モデルの正確性の評価や改良の必要性を示唆しており、ビジネス決定に利用するにはさらなる調査が求められます。
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
1. **トレンド**
– 360日間の範囲で、実際の天気データとそれに基づく個人の健康状態（WEIスコア）は一貫性がっていないように見えます。データポイントの密集や直線的なトレンドは特に見られません。予測データの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は短期のみ表示されているため、長期的なトレンドを判断するのは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い線で示される異常値が存在しますが、これはデータの一部として考慮されるべきです。特に突飛なスコアの変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青い点で示されており、それに対して予測は赤い「×」で示されています。前年のデータは緑色の点で描かれ、比較のために利用できます。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 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）は異なる色の線で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が使用されているが、実績と比べるとそれほどの差異は見られません。一方、前年のデータとは比較可能性が限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコア自体はその期間内で比較的安定しています。予測と実績の間に一貫した相関があることを示唆する証拠は特に強くはないように見えます。
6. **直感的に感じられることとその影響**
– データの多くが短期間に集中しており、季節性や周期性の分析がより一層重要になるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、気象が個人の健康状態に影響を与える可能性があるため、健康管理へのインパクトが考えられます。適切な気象情報の活用により、健康予測モデルの精度向上が期待できるかもしれません。
このグラフの総合的な洞察としては、天気と健康状態の関連性をより深く理解し、異常な変動が健康に及ぼす影響を考慮に入れることが重要であると感じます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は主に開始時に集中しており、その後データが途切れています。
– 前年（緑色）のデータが後半に集中していますが、これには具体的なトレンドが見られません。
– 線形回帰や決定木回帰は穏やかな傾向を示しており、大きな変動は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内にいくつかの異常値が存在し、黒い円で強調されています。
– 決定木回帰（紫色）が途中で急激に変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを表しており、現実の計測値を示しています。
– 赤色のマーカーと線は予測されたデータを示し、それぞれのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは異なるタイムスパンで表示されているため、直接の比較は難しいですが、各モデルの予測値は実績から大きく乖離していません。
– 前年の実績データも含まれており、前年のトレンドとしては現在のモデルによる予測と相対的な比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには若干のばらつきがあり、特に初期に集中しています。
– 前年の緑色のデータは密集しており、一定の傾向を示すかのようです。
6. **人間が直感的に感じること・影響**:
– 実績データの不足により、全体の心理的ストレスレベルの動きは不明瞭ですが、予測モデルは一定の信頼性のある結果を提供しています。
– ビジネスや社会においては、異常値が示す可能性のあるシグナルには注意を払い、対応策を検討する必要があります。
全体的に、データが集中している期間が限られているため、予測モデルを用いて一般的なトレンド把握が求められます。また、異常値の影響とその原因についての更なる分析が有用です。
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:
### 分析結果
1. **トレンド**
– グラフの左側にデータが集中しており、そこから急激に右側にデータポイントが移動しています。左側のデータは横ばいに見えますが、いくつかの予測ラインが将来的な上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には異常値としてマークされたポイントがいくつか見られます。予測グラフが急激に変化し、将来的にスコアの変動があることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青の点）**：実際のデータを示しています。
– **異常値（黒の円）**：通常と異なるデータポイントで、注目すべきです。
– **予測（線）**：複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による未来予測。
– **比較（緑の点）**：前年との比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルによる予測があり、それぞれが異なる傾向や変動を示しています。ラインの勾配が異なるので、各モデルの特性や信頼性に注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期値での密集が見られますが、予測が大きく異なっています。これにより、時間の経過とともに変化が予想されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、現状の安定から突然の変化へと移行する可能性です。WEIスコアが上昇すると予測されており、これは個人の自由度や自治が増すことを示唆します。社会的には、自由度の上昇は改革や新しいビジネス機会の創出を意味する可能性があります。ただし、予測の不確実性を考慮し、異なる予測結果を慎重に評価する必要があります。
このグラフから得られる最も重要な洞察は、将来に向けた準備とリスク管理の必要性です。異常値や予測の多様性を考慮に入れ、適切な戦略を立てることが求められます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績AIのデータポイント（青）は比較的一貫して約0.8のWEIスコア付近で推移しています。
– より後の段階になると、我々は前年のデータ（薄緑）が徐々に評価日付に近づくにつれて増加していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期における異常値（黒二重丸）が散見されますが、他のデータポイントから大きく離れているわけではありません。
– これらはさほど急激な変動でもないため、データの自然なばらつきと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータで、赤い×が予測された値を示しています。
– 予測のばらつき（灰色の範囲）も表示されており、この範囲内で予測が行われています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測手法（色分けされた線）も見ることができます。
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）が異なるアプローチで予測を行っています。これにより、将来のスコアがどのように分布するか異なるシナリオを探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデルによる予測はやや広い範囲で、特定のパターンや周期性は見られません。
– 前年のデータが一定のスコアであるのに対し、今年の予測はより高い値を指向している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– このグラフは、公平性や公正さ（WEIスコア）が年間を通じてある程度管理されていることを示しています。
– 異なる予測モデルによる評価により、将来の制度改善や政策決定に多様な視点を提供できます。
– 社会的には、気候や天気関連の決策における透明性や公平性の向上に繋がる可能性があります。
このグラフから見ると、各期間における公平性を維持するための努力が行われていることが示されており、更なる改善への施策を検討するための基礎情報となります。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績AIのスコア**は、期間の初期には横ばいで推移し、その後データがない。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**については、それぞれ異なるスコアの変化を示唆しているが、期間の前半に集中している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の頃にいくつかの黒丸で示された「異常値」が観察される。これは、他の実績データと大きく異なる。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は「実績AI」のスコアを示す。
– **赤い×**は「予測AI」を示す。
– **緑色の点**は「前年（比較AI）」のスコアで、安定している。
– **緑色の範囲**は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測のばらつきが小さい。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の「実績AI」と「予測AI」は比較的近いスコアを示しているが、次第に他の予測モデルとの乖離が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に**緑の点**が比較的安定した範囲に集中している。
– 異常値の分布が実績データと大きく異なっている。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**
– 初期の異常値や実績AIのスコアの変動は、持続可能性や自治性の評価に影響を及ぼす可能性がある。
– 予測モデル間での差異は、どのモデルがより信頼性が高いかの判断を必要とする。
– 長期的なデータの不在は将来の予測精度に影響を与える可能性があり、持続可能な施策の策定に影響し得る。
このグラフは、予測と実績のギャップを理解し、持続可能性を確保するための施策を策定する際に重要な洞察を提供する。
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**:
– 360日間の間において、「実績（実績AI）」は開始時には高いスコアを示し、その後も一定の高い水準で安定しています。
– 全体的に大きな変動は見られず、横ばい状態にあると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はグラフに表示されていますが、波形の中に大きな変動は見られません。
– スコアの急激な増減が発生した時期は目立っていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績」、緑色の点は「前年」、X印は「予測」、各線は「予測手法」による推定を示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰がややもたつきながらも一定のトレンドを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データがかなり類似したパターンを示します。
– 予測データがこれらの実績を元に予測しているが、多少の予測誤差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータに強い相関があることを示唆しています。
– 各予測手法間の数値の違いは少なく、ほとんど同じスコア範囲に重なっています。
6. **直感的な感じとビジネス、社会への影響**:
– 実績スコアが高いまま安定しているため、社会基盤や教育機会は良好に機能していると考えられます。
– 短期的な変動が少ないことから、予測の精度や安定性が高いことが示唆され、政策決定者が長期計画を進めることが可能であることを意味します。
以上のように、このグラフは社会インフラと教育機会が安定しており、将来的にも安定した状態が続きそうであるというポジティブな見通しを提供しています。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフの初期には、実績AIのデータポイントが過去に集中していることが見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、多様な方法でWEIスコアが将来的にどうなりうるかを試算しています。
– 2026年の緑のデータポイント（前年の比較AI）は、比較的安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されている点が初期データに存在し、その値が周辺より大きいことが示されています。ただし、その数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIの履歴データです。
– 赤い「×」は予測（予測AI）の結果です。
– 灰色は予測の不確かさを示し、さまざまな方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を含んでおり、精度の範囲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AIと予測AIが重なり、これまでのデータから導き出された予測が緊密に連携しているように見えます。
– 未来の緑の点は、前年の比較AIが将来の予測と類似した傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期に実績AIの値が高い水準で集中しており、その後、予測が若干のばらつきを含めつつ安定した動きを示しています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 人間的な直感としては、グラフは多様な予測が行われ、特に前年の実績と比較して将来のスコアが比較的一貫して高い状態を維持する可能性を示唆しています。
– 社会やビジネスにおいては、安定的な社会WEIスコアは政策の持続可能性や社会的安定を象徴しており、投資やコミュニティ開発におけるプラス要因となりえます。
このような分析をもとに、データのさらなる詳細と解釈が可能になり、戦略的な意思決定に生かすことができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の日付と時間におけるWEIスコアの変動を示しています。このグラフでは、上下するパターンではなく、カラフルなブロックに分かれています。
– 日中の時間帯（7時から8時、15時から16時など）において、一定のパターンが見られますが、極端に変動する様子はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日の19時に黄色が目立ち、これは他の時間と比べて高いスコアを示しています。このような色の変化は、特別な出来事や状況を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い場合（特に紫色の場合）、スコアが低いことを示します。逆に、色が明るい（黄色や緑色）場合は高いスコアを示しています。
– 各色の分布から、時間帯ごとのスコアのばらつきを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのデータは、色の変化を通じて相関を示しています。同様の色合いが同じ時間帯に集中していることから、特定の時間に日常的な変動パターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は色の変化として視覚的に認識でき、濃淡の変化がスコアの上昇と下降を示します。異なる色が周期的に現れることから、一定の条件が繰り返し起こ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**:
– このデータは天気に関連しているため、特定の時間帯における天気条件の変動が、ビジネスや社会活動に影響を与える可能性があります。例えば、天気の変動は農業やイベントの計画に影響を与えるかもしれません。
– 黄色や明るい緑色の時間帯は、特に注意が必要な気象条件を示している場合があり、これに応じた対応が求められるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付にどのような気象条件が発生しているかを視覚的に確認するために非常に有用です。
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:
このヒートマップグラフは、360日間にわたる特定の天気カテゴリのWEI平均スコアの推移を示しています。以下の観点から分析できます。
1. **トレンド**:
– 日々の時間帯ごとの変化を示しており、特定のパターンや周期性は読み取り難いですが、時間帯ごとのスコアの違いが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例えば、夜19時から23時にかけてスコアが低い（紫色）部分が見られ、これが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**:
– 色相の変化はWEIスコアの高低を示しています。黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。
– 黄色の部分が8時から15時に集中していることから、この時間帯が最も天気が良いとされる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日における異なる時間帯のWEIスコアがどう異なるかに注目することで、その日全体の天気の移り変わりを観察できます。
– 同様の時間帯で連日にわたって高スコアが続いている場合、安定した好天が続いている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝から昼にかけて高スコアが多く、夜にかけてスコアが低くなる傾向が見られます。これは日中の天気が良く、夜間は悪化する傾向を示している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 多くのアクティビティやイベントが日中に計画される理由として、昼間の天気の良さが挙げられるかもしれません。この情報はイベントの企画や屋外活動の計画に役立つでしょう。
– 特定の時間帯でのスコアが低い場合、天候不良による業務効率の低下が予測されるため、対策が必要となるかもしれません。
このように、時間帯および日の単位で天候の影響を観察することで、より的確な計画や対応策を立てることが可能になります。
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:
このヒートマップを分析し、次のような特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯において、スコアのパターンが異なることが観察されます。例えば、7月5日から7月7日にかけて16時から23時の間でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯は、7月4日と7月5日の間で急にスコアが変化しているように見えます。この変動は、気象条件や社会的要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。紫色は低いスコアを、黄色は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中よりも夕方から夜にかけてスコアが上がる傾向があります。これは、天候や人的活動の影響により、社会のWEIスコアが変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯で数日間に渡り同様の色（スコア）が続くパターンが観察され、一定の周期性があることが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 社会的な活動が一日の特定の時間帯に集中すると考えられ、その時間帯が気象条件に大きく依存する可能性があります。例えば、夕方から夜にかけて活動が活発になると、天候の変化が経済活動や社会行動に影響を及ぼすでしょう。
このように、ヒートマップを通じて時間帯別のスコア動向を把握することで、気象と人間活動の関係性についての理解が深まります。特定の時間帯の動向に基づいた対策をとることで、ビジネスや社会システムの最適化が図れ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、天気カテゴリに属する複数のWEI（Weather Event Index）項目間の相関関係を示しています。色の変化は相関係数の大小を表し、赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示しています。
### 1. トレンド
360日間のデータを対象としているため、直接的な時間的トレンドはこのヒートマップからは分かりませんが、各WEI項目間の平均的な関連性が示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値はヒートマップには直接現れませんが、急激な変動がある場合、例えば個別相関が非常に高い（例: 1.00に近い）か低い（-1.00に近い）ことから、異常や予測不可能な要素が関与することが推測されます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と他の項目の間の関連性が大きく異なることが注目すべきです。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **正の相関が強い項目**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.95）を示しており、これらはしばしば同時に高くなることが示唆されます。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は0.76の相関で、健康状態が心理的ストレスに関連している可能性があります。
– **負の相関がある項目**:
– 負の相関を示す組み合わせははっきりとしていないものの、小規模な負の相関も確認されます。
### 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、各項目間の静的な相関から、天気がどのように個人の心理的および健康的要素、さらに社会的要素に影響を及ぼすかの関係性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
全体として、社会的要素と個人の健康やストレス要因の相関が比較的一貫していることがわかります。これにより、天気が個人および社会の両面に持つ影響を包括的に考慮する必要があることが示唆されます。
### 6. 直感的な理解とビジネス・社会への影響
– **人間が直感的に感じること**: 天気が直接、間接を問わず、個人および集団の多方面に影響を及ぼしていることが直感的に理解されるでしょう。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIが高い項目（または相関が強い項目）には、特に注意が払われるべきです。政策立案者やビジネスリーダーは、個人と社会の健康を向上させるために、これらの相関を考慮して天候情報を活用すべきです。
この分析により、天気がもたらす多次元の影響を理解し、継続的なモニタリングと適切な対策を講じるための指針が得られるでしょう。
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、さまざまなWEI（Weather Environment Index）タイプのスコア分布を360日間で比較した箱ひげ図です。以下に、グラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは横ばいですが、特定のWEIタイプで若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（心配やストレス）、社会WEI（公平性・公正さ）、などのカテゴリで外れ値が確認できます。特に個人WEI（心配やストレス）では外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を表し、中央の線は中央値、ひげはデータの範囲を示しています。外れ値は個別の点で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプのスコアの分布は相互に比較することができ、特定のタイプが他よりも安定しているか、変動しているかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）や社会WEI（生態系整備・持続可能性）は比較的スコアが高く、ばらつきも小さい傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高いスコアを持つWEIタイプは全般的にポジティブな影響を示しており、そのようなエリアでの施策が成功している可能性があります。一方、外れ値が多いタイプは個人や社会の不安要素があると推測され、それらの改善が望まれます。
このグラフからは、天気に関連した各WEIの影響がどのくらい安定しているのか、もしくは変動するのかを視覚的に確認でき、社会やビジネスの計画立案に役立てることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフはPCA（主成分分析）に基づくもので、明確な時間軸に沿ったトレンドは示されていません。
– 第1主成分（寄与率: 0.45）が横軸、第2主成分（寄与率: 0.27）が縦軸で示されています。データは特定の方向に強く伸びていないため、明確な上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に特に目立つ外れ値は見られませんが、プロットの分布にばらつきがあり、いくつかの点が他からやや離れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータポイントを示し、第1および第2の主成分空間における位置を表しています。これらは、ある種の天気関連要因のバリエーションや相違を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データを直接的に表しているわけではないので、相関関係はグラフからは読み取りにくいです。ただし、PCAにより次元削減された結果、元の複数の天気データの変動要因を2つの主成分で説明しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの分布は比較的均一で、極端な偏りがないことから、第1および第2主成分が多様な要因を適切に捉えている可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 気象データの構造を視覚化することで、データ間の潜在的な関係性を把握できます。これは、気象パターンの理解や異常気象の予測に役立ちます。
– ビジネスや社会的には、効率的な天気予測に応用することで、農業の生産計画や災害対策の改善が期待されます。
この分析により、天気データの潜在的な構造を理解し、具体的な気象要因やその相互関係についての洞察を得ることができます。
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。
