📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
**時系列推移**
– **全体のトレンド**: 30日間のデータでは、WEIスコアは一定の変動を示しつつ、特定の上昇または下降トレンドは確認できません。スコアは概ね0.70から0.84の範囲で変動しており、特に7月5日から7月8日にかけて0.84を超えることが数回見られました。
– **顕著な変動期間**: 7月6日は、複数回にわたりスコアが0.84以上となっており、この日が他の日付と比較して数値が高い異常日である可能性があります。
**異常値**
– データセットには、個別の日付で特定された異常値が含まれます。例えば、7月1日の総合WEIスコア0.71、7月6日のスコア0.84、さらには7月3日の0.69等が挙げられています。これらは通常の変動範囲から外れており、特定の出来事や外的要因（例：特定の気象条件の影響）によって生じた可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**
– **季節的パターン**: 提供されたデータ期間が比較的短いため、明確な季節パターンの評価は困難ですが、週末や特定の日付周辺でのピークを示唆する可能性があります。
– **長期的なトレンド**: 現在のデータからは長期間のトレンドは測定できませんが、異常値が上昇する傾向が短期的に見られる時期があります。
– **残差成分**: STL分解の具体的な残差は提供されていませんが、短期的なランダムノイズとしての変動は存在します。
**項目間の相関**
– 相関ヒートマップからWEI項目間の関係を分析することが期待されますが、具体的な相関データは未提供です。ただし、社会WEI平均と個別項目が相関し高いスコアを持つことが推測されます。
**データ分布**
– 箱ひげ図に基づくと、総合WEIと個人WEI、社会WEIスコアは中央値付近での集中が見られます。個別項目のバラつきとしては、経済的余裕や健康状態が比較的高い標準偏差を持ち、心理的ストレスはノイズの大きな項目である可能性があります。
**主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (0.45)** と **PC2 (0.27)** の主要な構成要素としての寄与は、各スコア項目が相互に関連し合い、特に個人WEIと社会WEIの連携が強いことを示唆しています。PC1は恐らく広範なウェルビーイングの要因を反映し、PC2は個人的な生活質の評価に関連するかもしれません。
総合して、異常な上昇と下降を示した日には何らかの要因が影響している可能性が高いですが、短期間のデータからでは正確な分析が難しいです。さらに、相関構造を詳細に理解するためには、追加の相関データと長期的なデータの分析が推奨されます。
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:
### トレンド
– グラフの左側に実績データ（青のプロット）が集中しており、これに基づく予測は、様々な手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で描かれています。特に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。
### 外れ値や急激な変動
– 実績データには外れ値が黒い円で示されており、これが他のデータポイントと異なることがわかります。数個の外れ値があり、それに対する要因は何かを検証する必要があります。
### 各プロットや要素が示す意味
– 青のプロットは過去の実際のWEIスコア、赤い×は予測されたスコア、灰色の帯域は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲は確実な予測の限界を示唆しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 予測手法に応じた3つの曲線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）それぞれが異なる予測結果を提供していますが、いずれも実績データの終点から始まっていることが確認できます。
### 相関関係や分布の特徴
– 全体的に、データは0.6から0.8の間に集中しており、急激な変動は見られませんが外れ値は別途対処が必要です。予測モデルは緩やかな上昇傾向を示しています。
### 直感的な洞察
– 人間が直感的にこのグラフから感じるのは、現在の実績が比較的安定している一方で、予測にはやや不確かさが伴うことです。社会やビジネスにおいては、異常気象や予期せぬ変動が発生した場合、その影響を即座に把握し対応策を講じるためのデータ活用が重要であると考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 過去30日間のデータは概ね横ばいで、特に大きな変動は見られません。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、今後のスコアに対して異なるトレンド（上昇または下降）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として示されていますが、全体的に大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、グラフには予測として赤い「×」が表示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、範囲内での変動が予想されます。
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重なって描写されており、予測が実績からどの程度ズレているか、視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの分布は比較的均一であり、明確な相関関係は認識されません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は、このデータから安定した天候パターンを理解するかもしれませんが、予測モデルの異なる結果は、今後の状況が不確かなことを示しています。
– ビジネスや社会的には、天候に関連する活動（例えば、農業やイベント）が予測の不確かさを考慮して計画されるべきことを示唆します。
このグラフから、データの安定性と予測結果の多様性が確認できます。これに基づき、適切な対応策や準備を考慮することが重要です。
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**:
– グラフの初期の方では、実績データと予測AIのデータが0.8付近で安定しています。その後、予測データは異なる方法で緩やかに上昇および横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に一部、外れ値があります（黒い縁取りのあるデータポイント）。
– 急激な変動は見られず、全体的に緩やかな変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際の実績データ、赤い十字が予測AIでの予想を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その範囲内にほとんどのデータが収まっています。
– 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）が異なる線で示されています。
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全体的には一致していますが、一部の予測値は若干異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対して予測モデルが異なるトレンドを描いていますが、全て0.8付近に密集しています。
– 大きな偏りや広がりは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実際のデータが安定しているため、予測モデルが全体的に良好に機能していると感じられます。
– 予測の不確かさ範囲が狭く、これはモデルが信頼できることを示しています。
– 天気カテゴリーにおいて、こうした安定した予測はスケジューリングやリソースマネジメントに役立つでしょう。外れ値の適切な管理が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 「実績（実績AI）」のデータは安定しており、0.8前後で横ばい傾向が見られます。
– 予測された「線形回帰」ではほぼ一定ですが、「ランダムフォレスト回帰」では期間の終わりに向けて急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は図で強調されており、異常値は明示されていますが、特に目立つ急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、それが黒い丸で囲まれている場合は外れ値を示しています。
– 「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」が示されていますが、幅が非表示です。
– 予測データは異なる色の線で示されています。
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間には大きな乖離がないように見えますが、予測手法による違いがあります。
– 特に「ランダムフォレスト回帰」は大幅な下降を示し、他の方法と異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集中しています。
– 予測データが時間経過とともにどのように実績値とずれていくかが比較されています。
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**:
– 実績データが安定しているため、現在の状況が持続的であると考えられるかもしれません。
– しかし、「ランダムフォレスト回帰」の予測によると、将来的に経済的余裕が減少する可能性が示唆されています。これが正確であれば、財務計画やリスクマネジメントの見直しが必要です。
– この不安定さが社会心理に影響を与え、消費行動に変化をもたらす可能性があります。
これらの洞察をもとに、さらなるデータの調査や予測手法の見直しが求められるかもしれません。
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**
– 実績データ（青い点）は7月初旬から中旬にかけて横ばいの傾向があります。
– 予測データは、線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）が示されています。線形回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値（大きく囲まれた黒い円）が観察されます。これらの外れ値は健康状態の異常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ています。密度が高い範囲にプロットが集中しています。
– 灰色の影（不確かさ範囲）は予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間では、特にランダムフォレストと線形回帰の間でトレンドが異なっており、ランダムフォレストは多少の下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、実績データは0.8付近で安定していますが、いくつかの外れ値が低い方向へ偏っています。
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**
– 安定した健康状態が予測される中で、一部の日には大きな変動があり、その原因を探る必要があります。
– 外れ値が多い場合、環境要因やライフスタイルの見直しが求められる可能性があります。ビジネスや政策策定者は、健康維持対策を考慮する必要があります。
全体として、このグラフは短期間での健康状態の変動と予測の信頼性を評価するのに役立ちます。個人や組織はこれを用いて予防的な健康管理を行うことができます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントはおおよそ0.6付近で横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰による予測はほぼ横ばいを示しています。
– 線形回帰の予測は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか確認されていますが、全体のデータ数に比べ少数です。
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ており、個々の心理的ストレス評価を表しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 紫の線やピンクの線は異なるアルゴリズムによる予測トレンドを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測トレンド（特にランダムフォレスト回帰）は相関が高く見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.6前後に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIのスコアが一定の範囲にとどまっていることは、観測期間中の心理的ストレスが安定していることを示している可能性があります。
– 下降する線形回帰予測が正しければ、今後のストレスレベルの改善が期待されますが、横ばいのランダムフォレスト予測との食い違いがあり慎重な解釈が必要です。この安定性は個人やコミュニティのメンタルヘルスの改善や維持に好影響を与える可能性があります。
全体として、予測と実績のデータは概ね一致しており、今後の安定性が示唆されます。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は概ね横ばいであり、WEIスコアが安定していることを示しています。
– 予測データ（X印）がいくつかあり、これについては観測値と大きな乖離は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色線）は若干上昇しており、分析期間後半でスコアが微増する予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒丸囲み）は少数ありますが、それほど大きな影響を持っていないようです。
– 全体として大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実績スコアを示し、予測Xは予測AIによる将来の予測スコア。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫とシアンの線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）のトレンドを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によるモデルは微妙に異なる傾向を示しますが、全体的には大きな偏りはなく、現実のスコアに及ぼす影響は少ないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値に大きなギャップはないため、予測モデルの精度は比較的良好であると考えられます。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアが安定しており、特に天気カテゴリーにおける自由度や自治のスコアが持続可能であることを示します。
– 組織や政策立案者にとって、WEIスコアの安定はプラスの評価となり、長期的な戦略の策定にとって有意義です。
この分析により、現在のモデルが一貫していること、及び将来的にも安定したスコアを保つ可能性が高いことが予想されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は最初の期間において、若干の上下変動があるものの、大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（赤いプロット）は一定の期間から始まり、徐々に上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が実績データに見られます。これらは通常のスコア範囲から逸脱している点を示しています。
3. **要素の意味**
– グレーの影付き領域は予測不確かさの範囲を示しています。これが狭い期間の予測はより信頼できると言えます。
– ラインの色（緑、青、紫）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のスコア推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルによる予測（緑、青、紫のライン）は全体的には、実績と比較してより一貫性があり、数値の変動が少ないです。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）に基づいた予測が他のモデルと異なり、大きく上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一様ですが、いくつかの外れ値があります。
– 各予測モデルは同様の値を予測しているものの、ランダムフォレスト回帰は最終的に他より高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 実績データの外れ値は、予測の難しさやデータのばらつきが存在することを示唆しています。
– モデルにより異なる結果が出ているため、意思決定に際しては複数のモデルを考慮し、特定の条件や目的に合わせた選択が重要です。
– 全体として、予測不確かさが少ないため、ビジネス戦略や政策においてこのデータが役立つ可能性が高いです。
– ランダムフォレスト回帰の上昇傾向は、将来的な公平性における向上の可能性を示唆していますが、更なる分析が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は、ほぼ横ばい状態で推移しています。つまり、過去の30日間、WEIスコアは大きく変動していないようです。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は緩やかに上昇しています。これは、将来的にWEIスコアが向上する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点のうち、黒い円で囲まれたものが外れ値です。ただし、大きな数はなく、影響は限定的なようです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれの予測も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:**
– 青い点は実績を示し、実際のデータを反映しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰予測）は未来のWEIスコアの上昇傾向を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表し、AIモデルの信頼程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は似たような動きをしていますが、ランダムフォレストがわずかに最も楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績のプロットが集まっているため、分布としては比較的一定で安定しています。
6. **直感や社会への影響:**
– グラフ全体として安定したWEIスコアが見られ、短期的な不安要素は少ないと感じられます。
– 予測に基づくと、持続可能性と自治性が改善する可能性があるため、政策立案においては楽観的な見通しが可能です。特に政策や投資戦略において、安定したスコアとわずかに改善する見通しが考慮に価すると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値は全体として横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 一方で、予測ライン（線形回帰および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**:
– 青い点がグループ化されているエリアでは、一部の点が黒い円で囲まれており、これらが外れ値を示しています。
– 外れ値は予測の不確かさ範囲内に位置しているため、予測に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」印は予測値を示し、未来のスコア推移を予想しています。
– 灰色の帯は予測の不確実性範囲で、信頼性の幅を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの関係性として、予測値は実績値に基づき推定され、予測の不確かさを考慮しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の間での大きな差異は見られず、どちらも緩やかな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.8付近に集中し、安定した分布を持っていると考えられます。
– 外れ値の存在が示されるものの、密集したデータ群からの大きな偏差は少ないです。
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**:
– データの安定性から、天気に関連する社会基盤や教育機会の状況が最近安定していると捉えられるでしょう。
– 上昇トレンドは、今後の改善の兆しを示唆しており、予算配分や政策決定において前向きな材料になり得ます。
– 外れ値の分析は、特定の日付に異常な天気条件があったかどうかを検討するための出発点となります。この分析は、リソースの最適化や予測の精度向上に寄与するでしょう。
全体として、このグラフから得られる情報は、社会インフラの安定性を示しつつ、将来的な改善に対する期待を育むものです。外れ値についての詳細な分析は、異常の原因を特定し、対応策を講じるために役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の約10日間では、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に位置し、横ばいの傾向が見られます。
– 7月10日以降、予測データに基づくスコアが上昇しているのが確認できます。特に、線形回帰と決定木回帰は同様の上昇を示し、ランダムフォレスト回帰は高めの値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに3つの外れ値があり、これらは通常のスコアレンジではなく、AIで検出されています。
– 外れ値の影響が考えられ、予測と実績データが一致しにくい場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、天気に関連した社会の共生、多様性、自由の保障に関する実際のデータを示しています。
– 外れ値（黒い円）は、異常として識別されたデータポイントです。
– 予測の不確かさの範囲（グレーの領域）は、可能性のある変動を示しています。
– 各予測手法の線は、異なるAI手法による予測です。線形回帰と決定木回帰は、徐々に上昇するトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測手法の間には、一部のずれが確認できます。特に予測手法によって、将来のトレンドに対する見解が異なるため、意思決定に多様な視点を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内で集まっており、中央集結の傾向を示しています。しかし、外れ値が示すように、予測と実績の間には時折乖離が見られます。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフから、人間は多様な予測手法による異なる洞察を得られるため、将来の計画に柔軟性を持たせる必要性を感じるかもしれません。
– 天気に関連した社会のダイナミズムを反映するため、広範囲な対策を考慮することができ、社会の持続性や共生に関する政策立案に役立つ可能性があります。
この分析は、データから得られる情報の多様性とその応用可能性を示し、戦略的な意思決定を行うための多角的な視点を提供します。
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、時間帯ごとのWEIスコアを日別で示しています。以下は重要な視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるトレンドがあります。たとえば、7月5日からの期間中において、色の変化が時間帯によって異なりますが、全体的には大きな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、23時台で明るい黄色が目立ち、急激なスコア上昇が示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡により、WEIスコアの増減が視覚的に示されています。明るい色ほどスコアが高く、暗い色は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアが、日を追うごとにどのように変動するかが示されていますが、全体的なパターンは不規則です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日における異なる時間帯間で強い相関関係が見られるわけではなく、分布はランダムです。
6. **直感による洞察と影響**:
– 直感的に、特定の日の特定の時間帯に気象が影響を及ぼしている可能性があります。例えば、7月6日の23時のピークは、特定の気象イベントに対応しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、異常高温や豪雨などが特定時間に集中することで、計画や対応が必要になる可能性があります。特定の時間帯の活動が広範囲にわたって影響を受けることが予想されます。
この解析は、これからの気象イベントへの準備や必要な予防策の検討に役立ちます。
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:
このヒートマップは、30日間のある種の気象パラメータ（個人WEI平均スコア）の時系列データを示しています。時間（時）と日付が軸となっており、色の濃淡がスコアの異なる値を表現しています。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な周期性や一貫した上昇または下降トレンドは見られません。
– 色の変化のパターンを見ると、特定の日付や時間に濃淡が著しく変わることがありますが、それらはランダムに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日に見られる深い紫色は極端に低いスコアを示しており、これは他の日に対しての外れ値と考えられます。
– 7月の始めは黄色が頻繁に見られ、高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が黄色に近いほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
– スコアは0.62から0.78の範囲であることから、これらの値が本来示す意味を解釈する必要があります（たとえば、快適度、運動のしやすさなど）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップには、時間別にスコアがどのように変化するかが示され、日中時間帯に高いスコアが観測される傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に強い相関関係は確認できませんが、夕方と早朝にスコアが集中しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高得点の日中時間帯は、屋外活動や作業に適している可能性を示唆します。
– 低いスコアの時間は個人の活動や健康に影響を与えることが考えられ、対策が必要かもしれません。
– 企業や農業のスケジュールは、このヒートマップを参考にすることで最適化される可能性があります。
このヒートマップは、特定の気象条件に基づくスコアリングがどのように変化するかを視覚的にわかりやすく示しており、適切な戦略設計に活用できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 日ごとに異なる時間帯でパターンが変わることが見受けられます。
– 色が暗い（値が低い）部分から明るい（値が高い）部分への遷移がいくつかあり、この変動が周期的に見える部分もあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯で、色が急激に変化する箇所が確認できます。
– 特に7月6日から7日にかけて明るい色が目立ち、これは高いスコアであることを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションは、スコアの変化を示しており、ヒートマップの凡例から暗い色が低く、明るい色が高いスコアを示していることがわかります。
– 時間帯に応じて密度が変わる様子も伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によって変動パターンが分かれていることから、特定の日付では連続した時間帯でスコアが類似している傾向が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い時間帯と日付に特定のパターンが見えるため、特定の時間帯が他の日よりも天気に影響されている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯でスコアが高くなることで、その期間の天候が影響を及ぼした可能性があります。これにより、ビジネス活動や社会的なイベントにおける計画に考慮が必要かもしれません。
– 例えば明るいスコアは良い天候を示唆し、観光業やイベントの開催にプラスの影響を与えると考えられます。逆に暗い部分は悪天候、もしくは活動や生産性が低下する時間帯を示す可能性があります。
このようなヒートマップは、時間帯別の天候が社会活動に与える影響のための重要なツールとなり得ます。
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、天気カテゴリに関連する複数のWEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– ヒートマップ全体で、特定の明確なトレンドが示されているわけではありませんが、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値や急激な変動というよりも、特定の組み合わせ間で特異な相関関係が観察できます。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤が強い正の相関を示し、青は負の相関を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」が 0.82 という高い正の相関を示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は 0.80 という強い正の相関があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 全体的に、個人のWEI項目間で中程度から高い正の相関が見られます。
– 社会的な要素間でも高い相関が見られ、一部個人の要素と社会的要素の間にも関連性があります。
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:
– 経済的余裕や公平性の感覚が他の個人および社会の項目と強く結びついているため、これらの側面が改善されると全体的な幸福度やストレス軽減に寄与する可能性があります。
– 社会的公正の要素が他の社会的指標と連携していることから、政策改善がゆとりや多様性の拡大につながりやすいことが示唆されます。
このヒートマップからは、個人と社会の両面でのウェルビーイングが相互に影響し合う複雑な関係性がわかります。政策策定やコミュニティプランニングにおいて、特定の要素に注目して改善を図ることで、全体の改善にも寄与できる可能性があります。
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:
箱ひげ図の解析から、次のような特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的に0.6から0.8の間に集中していますが、特に顕著な上昇や下降トレンドは見られません。
– 一部のカテゴリでは、中央値が上下に若干の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状況）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」において、外れ値が観察されます。これらは、特定の要因による急激なスコアの変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の範囲が広いものは、スコアのばらつきが大きいことを示し、特に「個人WEI（心理的ストレス）」にその傾向が見られます。
– 色の異なるプロットは、各カテゴリの異なる特性や分布を視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの複数のカテゴリ間で顕著な相関は見られず、それぞれが独立して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**:
– 「社会WEI（公平・公正さ）」および「社会WEI（持続可能性と自活生）」は比較的安定した分布を示しており、これらの要素がこの期間中一貫して評価されて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**:
– 外れ値の存在は、特定の経済状況や社会的な要素に対して敏感に反応する個人やグループが存在する可能性を示しており、関連する施策が必要です。
– 安定した分布を示すカテゴリは、政策やビジネスの重点領域として優先的に扱われるべきポイントを示唆します。
このような解析は、政策立案者やビジネスリーダーが、社会や個人に関連する要素の改善領域を特定するために利用できる可能性があります。
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:
このグラフは、天気カテゴリのWEI（Weather Event Index）構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しており、30日間のデータがプロットされています。
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。プロットは広く分散しており、特定の方向性を示していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に離れたデータポイントはなく、外れ値と呼べるものは特に見受けられません。データは比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、期間内のデータポイントを表しており、第1主成分と第2主成分のスコアによって位置づけられています。これにより、各日の特性が空間的に示されています。プロットの色や密度に関する情報は特に提供されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが示されているわけではないため、日毎の関係性は見えません。しかし、主成分空間上での位置関係から、ある程度似た特徴を持つ日がグループ化されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に広がっていますが、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。それぞれが異なる側面を捉えていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、人間は一定のパターンや周期性を直感的に捉えるのが難しいと感じるかもしれません。これは、複数の要素が混在した複雑な天気パターンを示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、データの分布から特定の天気傾向を予測するのは難しいかもしれませんが、主成分分析により、重要な構成要素を特定することで予測精度を向上させる手段が得られる可能性があります。
これらを踏まえ、詳細な気候モデルを構築したり、特定の要因をさらに調査することが考えられます。
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。