📊 データ分析（GPT-4.1による）
WEIスコア全体の分析に基づいて、以下に重要な洞察を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIは日々の変動要素が高く、0.69から0.84の間で変動しています。特に2025年7月2日と7月6日に高い値（0.81、0.84）を記録し、7月3日には一時的に低下しました（0.69）。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人の平均は範囲内で緩やかに変化しており、ストレスや健康状態が影響しています。一方、社会の平均スコアは比較的安定していますが、持続性とインフラが特に高いスコアを牽引しています。
### 異常値
指定された異常値日は、スコアの急上昇または急落の日です。これらは、例えば、特定の政策の発表や自然災害、重要な社会イベントの影響が考えられます。詳細なイベント分析が必要です。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 総合WEIにおいて特定の周期性は見られませんが、社会的要因の向上や個人的なストレスの減少が全体のトレンドを押し上げています。
– **季節性パターン**: 分析期間が短いため、季節性は明確ではありませんが、一部社会スコアに変動があります。
– **残差成分**: 短期的には変動要因として捉えにくい、総合的な揺らぎを示唆しています。
### 項目間の相関
相関分析によれば、特に個人経済状態と健康状態、組織の公平性や持続可能性の関連性が高いことが示唆されています。社会的インフラも他の社会スコアと強い相関を示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各項目ともに全般的に中位スコアの集中度が高く、一部低下時にはストレスや健康に関する要素が外れ値として見られます。個人の自治関連が中位から上昇しやすい状態にあることがうかがえます。
### 主要な構成要素 (PCA)
第一主成分(PC1)が全体の45%の分散を説明しており、主に社会的要因が寄与しています。第二主成分(PC2)は27%の分散を説明し、個人要因（特に健康とストレス）の影響が強いと思われます。
### 結論
解析により、総合WEIの変動は個人のストレスおよび健康状態、社会の持続可能性やインフラに強く影響されていることが判明しました。軽微とはいえ、社会的公平性と持続可能性の向上が全体的なスコアを押し上げている傾向があります。また、特定の異常値に対するイベント起因の影響を考慮することが望ましいです。これにより今後の政策立案や個別対応の指針を提供できます。
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:
以下のグラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– 現在のデータセットは二つの期間に分かれており、最初の期間は評価日の左側に密集している実績データ、そして年末近くに予測データがあります。
– 全体のトレンドとしては、確固たる上昇や下降が見えず、特定のパターンが読み取りにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 左側の実績データには外れ値がいくつか（黒い枠で強調されているもの）があり、これが特定の異常な天候イベントを示している可能性があります。
– 線型回帰や決定木、ランダムフォレストの予測モデルが適用されていますが、これらのモデルの予測が実際のデータにどの程度一致するかは図からは明示されていません。
### 3. 各プロットや要素
– 散布図のプロットは色と形で区別されています。それぞれが以下を示しています:
– 青い点は実績のAIによるデータ。
– 緑の点は前年の比較データ。
– 黒い枠の点は異常値。
– 紫やピンクの線は異なる予測手法を表しています。
### 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色分けされており、特定の比較が容易になっていますが、具体的な相関や関係性はこのグラフからは明解ではありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの集中度が高く、密度の高い分布が見られますが、個別のデータ点の相関や詳細な分布特性はグラフから直接読み取りにくいです。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと影響
– 実績データと予測データが異なる色と形で示されているため、人間はデータの傾向と予測値との対比を直感的に理解しやすいです。
– ビジネスや社会的には、天候に関する過去と予測データを基にした適切な対策が必要。特に、異常値による影響をどう軽減ないし対応するかが重要な課題と考えられます。
このような分析を基に、さらに詳細なデータ解析やモデリングが効果的なアプローチとなるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 360日間にわたるデータがあり、実績AI（青いプロット）の値は初期にクラスターしており、その後に空白期間があります。後半の予測AI（緑のプロット）は比較的安定して並んでいるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い縁の円）が初期の実績AIデータセットに存在します。明確な急激な変動点は見当たりません。
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、緑のプロットは昨年のAI予測データを示しています。
– 紫やその他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）を示していますが、その影響は強くないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のAI予測データが時間的に離れており直接的な相関や比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データは、可視的には相関があるとは言い難いです。分布自体も明確なパターンはありません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じ取れるのは、データの不連続性とモデリングの難しさです。このデータセットでは、正確な予測が難しい可能性があります。
– 天気関連のモデルにおいて、いくつかの予測手法が試されていることが伺えますが、異常値が存在するため、モデリングには慎重なアプローチが必要です。
– ビジネスや社会的には、データの精度が高くない状態での意思決定は避けるべきです。データ収集やモデリング手法の改善が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な全体的なトレンドは見られませんが、データは初期の数カ月に集中しており、その後は広がりを見せているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に黒いアウトライヤーがあり、他のデータポイントよりも高い値を示しています。
– 初期のスコアは密集しており、その後にばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、安定したスコアを持つことが見て取れます。
– 緑の点は前年データで、別の時期に分布しています。
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の間には直接の関係は見られませんが、異なる期間にそれぞれのデータが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値（黒い円）は実績データと重なり、何らかの異なる条件を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– データが異なる期間に集中しているため、季節的な要因や特定のイベントに影響されている可能性が高いです。
– コンシステントなパフォーマンス（青い点）から、安定した運用が達成されている印象を受けます。
– 外れ値や分散のある時期は、リスク管理や異常検知の改善が必要かもしれません。
このグラフは天気関連のデータを扱っているため、これらのスコアが季節的な変動にどのように影響を受けているかをさらに分析することで、予測精度の向上や効果的な対策の構築に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のところ、大半のデータポイントは初期の期間に集中しています。具体的には、評価日は2025年7月からスタートし、急速に下降します。
– その後しばらくデータが途絶えて、2026年になって再度データが登場していますが、非常に高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ内で、1つの異常値として記録されている点は注目に値します。この異常値が集まっている期間に影響を与えている可能性があります。
– 紫のラインで示される予測には急激な下降がありますが、これについてはスコアが非常に変動しやすい特性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青色）はデータの初期の実績値を示しています。
– 緑のデータポイントは前年の比較AI予測です。この予測が示すところによれば、後半にWEIスコアが高いことがわかります。
– 予測値は異なる回帰手法で示されており、それぞれが異なる動向を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 初期の実績は予測と異なる動向を示していますが、後半の予測（特に前年比較AI）は高い安定した値を示しています。
– これは、初期の不安定さが長期的には解消されるとの予測であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間には明確な非線形性が見られ、特に初期データとその予測は一致していません。
– 分布としては、今回のデータ分布がコンパクトでないことを踏まえ、外生要因の存在を疑う余地があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た多くの人は、初期の不安定さとその後の急激な安定化に注目するでしょう。
– ビジネスへのインパクトとして、長期的な安定性を重視するインサイトを得ることができ、短期的な変動に過度に影響されない計画の重要性が浮き彫りになります。
全体として、このデータはモデルによる高度な予測を提供しており、将来的な経済的余裕の安定に向けた指針を与えています。
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**
– グラフ全体を見ると、2025年7月からのデータは密に分布しているが、その後2026年になると急激にデータが減少しています。このことは、データ収集の頻度が減少したのか、もしくは評価基準が変更された可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示された実績AIのデータには明確な外れ値は見られませんが、異常値として認識されたデータが複数存在します。
3. **各プロットや要素**
– 各データポイントは異なる回帰手法を使用して予測されていますが、全体として小さな異常値が示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この範囲は比較的狭いようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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していますが、全体として大きな偏りは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.6から0.8の間に集中しており、これが健康状態の基準範囲と考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 健康状態のデータが一定の範囲に収束していることは、予測技術がある程度成功していることを示しています。
– 天気カテゴリのデータが用いられていることから、特定の気象条件が健康に与える影響を分析するのに役立っている可能性があります。これにより、季節性や気候変動に関連した健康プログラムの策定に影響を与える可能性があります。
このグラフ全体から、人間が直感的に感じ取ることは、天気が健康に与える影響を予測するためのモデルが構築されているが、データ収集や異常値の扱いにまだ改善の余地があるということです。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフを見る限り、実績データ（青のドット）はごく初期に集中しているため、長期的なトレンドを把握するのは難しいです。
– しかし、その後の予測データ（薄紫、紫、マゼンタの線）は、経時的に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間においていくつかの異常値（黒丸で囲まれた青ドット）が観察されます。
– 異常値は、心理的ストレスが基準から外れる要因を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実績値、赤色の×は予測値。
– 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が色で示されています。
– 前年度のデータは緑のドットとして表示され、過去との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度（緑色）は現在の実績や予測と異なる期間に集中しており、推移を比較して季節性や年次の変動を評価する材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が高い時期の後に急激に減少する予測が見られるため、心理的ストレスに対して環境変化や外部要因が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であろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 心理的ストレスの変動が大きければ、天候や外部環境による影響が非常に大きいことが示唆されています。
– 企業にとっては、特定の時期における労働環境の改善が必要となるかもしれませんし、個人レベルではメンタルヘルス対策が重要とされるでしょう。
– 社会的には、心理的ストレスの管理が予期しない人事異動や生産性低下の防止に寄与します。
これらの洞察を活かし、心理的ストレスの原因特定と対策を講じることが、ビジネスや個人の過ごしやすさの向上に繋がります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **上昇・下降・横ばい**: グラフの初期では、WEIスコアはほとんど横ばいですが、期間の後半にデータが集中していることから未知の変化を示唆します。
– **周期性**: 特定の周期的なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 初期のデータポイントの中に異常値が検出されています（黒色のリング）。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **色**: 青色は実績値を示し、異常値は黒色のリングで囲まれています。緑色の点は過去データを示し、複数の予測モデルが異なる色（紫、ピンク、灰色）で視覚化されています。
– **密度**: データポイントが左に集中しているのに対して、右側は未来の予測データであり、緑の過去データと対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績値と異常値**: 実績データの中に異常値が含まれているため、データ品質や計測方法の再評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明示的な相関関係は示されていませんが、異なる予測モデルの範囲が多少重なっているため、多様な予測モデルの信頼性を比較することができます。
6. **直感的な感想や影響**:
– 人間の直感としては、初期のデータに異常値が多く、信頼性に疑問を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響を考慮すると、このグラフは天候を考慮した個人の自由度や自治の指標であり、特に予測を基に将来的な計画設計やリスク評価が行われるでしょう。
データの精度を確保するために、異常値の処理と実績値の再確認が推奨されます。また、異なる予測モデルの比較分析を活用し、より正確な予測を行うことが期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側（約2025年7月）には「実績AI」として多くの青い点が密集しており、はっきりとした上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、高い位置に維持されています。
– 右側（約2026年6月）にはデータが再開されますが、独立した時間帯にあるため、直接的な比較は難しいです。グリーンの「前年（比較AI）」は一貫して高い水準にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には「異常値」として黒い○でマークされたものがありますが、全体としては他のデータと大きく異なるわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、全体的に密集して安定しているように見えます。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」を示し、高い水準を維持していることが分かります。
– ピンクと紫のライ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）を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、広がりが小さいことから予測が精度が高い可能性を示唆しています。ただし期間が短いので注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「前年（比較AI）」の間では特に重なる部分はないが同様のスコア範囲にあるため、安定した状態が継続していることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に明確な相関関係は見られませんが、緑の点と青の点が似ている範囲に存在することで、基準として扱える可能性があります。
6. **洞察および社会への影響**
– 天気データの公正性の評価が安定していることを示唆しており、比較的信頼できると考えられます。
– ビジネスや政策決定において、予測モデルが精度良く機能していることは、将来の天候関連の計画の策定に有益です。
– 社会的には、予測に基づいてリソースの配分や対応策を効率的に行うことが期待されます。
この分析により、データが限られている期間ではあるが、公正性のスコアが安定しており、長期的な利用が期待されることを示唆しています。
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:
このグラフでは、360日間の「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアに関するデータが示されています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に密集している青いプロット（実績）が、右側の緑のプロット（前年）と分かれています。これにより、期間内で明確なトレンドは見られず、時系列の中盤にはデータが空白になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始時点の青いプロット群には、黒い丸で示された外れ値が一つあります。これは特異なデータポイントで、通常の傾向から外れた変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青いプロット**：実績データを示しています。
– **緑のプロット**：前年のデータを示しており、予測と比較するための基準です。
– **線（紫、ピンク、その他）**：異なるアルゴリズムを用いた予測を表していますが、予測としての詳細なプロットは表示されていないかデータが欠けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが示されていますが、実績データの後に続く予測や比較アルゴリズムのプロットが視覚化されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータセットの間に分布の変化があるものの、予測が欠けているため直接的な相関を評価するのは難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 開始時のデータに密集しているため、初期評価は安定しているように見えます。
– 外れ値の存在は、特定の状況下での注意が必要であることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特に飲気候や持続可能な計画を策定する際に、この安定した基盤をどう維持・改善するかが重要となりえます。
– 予測データやトレンドが欠けているため、今後の計画には外部データとの補完が必要と考えられます。
データの空白部を補完することで、より完全な分析が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフでは実績（青色）が主に高い値（0.9以上）に集中していることがわかります。全体として、特に明確な長期的な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、一部の時期で短期的な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたプロット（黒色の円）が存在しており、これは他のデータポイントよりも明らかに高い値を示しています。この期間には何らかのイベントがあった可能性があります。
– 予測ライン（異なる回帰モデル、特に紫色のランダムフォレスト回帰）が急激に上昇しているのが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）、予測（赤い×）、前年度（緑の点）が各時点で示されており、それぞれのモデルが異なる予測を提供していることがわかります。
– 異常値は黒で囲まれています。これはモデルによって予測から大きく逸脱した値として認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる手法で予測しています。特に、ランダムフォレストは他のモデルと異なり、急激な変動を予測しているようです。これは他のモデル（例えば線形回帰）とは異なる特性を持っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績とモデル予測の間には部分的な相関があるようですが、モデルによっては過大または過小に予測している時期があります。
– 前年度の値は実績と比較して一定のパターンを示しており、前年からの継続性を表している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるインサイトと影響**:
– グラフからは、ほとんどのデータが高いWEIスコアに集中していることから、全体的に良好な教育機会や社会基盤が存在することが示唆されます。
– 異常値や急激な変動により、特定の時期や出来事が社会基盤や教育機会に対して大きな影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、異常な変動時の要因分析が重要となります。突発的な上昇や異常値の背後にある要因の特定は、より良い予測と対策の策定に繋がります。
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:
以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフは360日間をカバーし、初期（左側）には散らばった青色の点（実績）が見られますが、その後予測データが続きます。
– 予測(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の線が近い日付で急速に分岐しています。この分岐は予測手法による違いを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、数個の異常値（黒い縁取り）が見られますが、その後の予測に大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青の点は実績値を示し、赤の×は予測された値。
– 線（紫、ピンク、緑など）は異なる予測モデルの出力を示し、それぞれのモデルの比較が可能です。
– 灰色の領域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がある場合、それらの関係性**:
– 実績AI、予測AI、前年のデータが重なり合う形で配置されており、各予測モデルの結果が異なることからモデル間のパフォーマンス比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは一般的に0.8の範囲で横ばいに見えますが、確実な相関を見つけるにはさらなる分析が必要です。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 実績値と予測値の差異があることから、予測モデルの改善が必要と感じることがあります。
– ビジネスや社会に対する影響として、予測の不確かさを考慮しながらリスクマネジメントが重要です。特に異常値を発見した場合には、それらが何を示唆しているのかを理解するためにさらなる調査が求められます。
この分析は特定の視点からのものであり、他のデータセットや追加情報を基にしたさらなる分析が有益です。
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:
グラフは、天気カテゴリの「総合WEIスコア」の時系列ヒートマップを示しています。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**:
– タイムラインに沿った明確な上昇または下降トレンドは見られません。データには周期性がある可能性があり、特定の時刻（例：8時、16時、19時）に集中的に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例：7月6日19時）では、スコアが極めて高い（黄色）ことが確認できます。この値は他の時間帯と比較すると際立っており、何らかの異常な気象条件を示唆しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表しており、この区間でどの時間が特に異なった活動レベルを示しているか容易に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ある特定の時間帯でスコアが一貫して高い、または低いパターンが見られますが、これらが互いにどのように連携しているかは明確ではありません。異なる時間帯が異なる気象条件に影響されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– タイムスロットごとに一貫性がないことから、スコアが特定の時間に偏って分布していることが観察されます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人間は色の変化に強く反応するため、黄色のセクションが特に注目されます。これらが異常気象や極端な天候イベントを示しているとしたら、社会への影響、特に経済やサプライチェーンへの影響が考えられます。対策の検討が必要かもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯での気象変動を視覚的に理解するのに役立ちます。各色のセクションは、行動や計画に影響を与える可能性のあるポイントと直感的に捉えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは限られた9日間のみを示しており、1日ごとの時間帯で異なるスコアを持つヒートマップです。長期的なトレンドは把握しにくいですが、特定の時間帯における周期性が観察されるかもしれない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午後7時のスコアは7月1日から7月7日にかけて最も明るく（高いスコア）変動していますが、7月8日には急激に暗く（低いスコア）なっていることが観察されます。
– 午後11時と午前8時の時間帯では、スコアが一様でなく、日によって大きく変動しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度）の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示しています。明るいほど高いスコア、暗いほど低いスコアであることがカラーバーから理解できます。
– 棒の密度はスコアが観測された時間帯の頻度を反映していると言えるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付の異なる時間帯でスコアがどのように変動するかが見て取れ、それらの間に日毎のパターンがあるかどうかが確認できます。
– 例えば、午後7時から午後8時にかけてのスコアの変動パターンは他の時間帯とは異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係が分かりにくいものの、特定の時間帯（例：午後7時と午後8時）間でのスコアの高低が他の時間帯にも影響している可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯でスコアが安定している、または変動が激しいことは、その時間帯の天候や気候が日常生活やビジネスにどう影響するかの判断材料になる可能性があります。
– 天候データであるため、週や月ごとの変動パターンを把握することで、季節ごとの天候の変化を理解し、それに基づいた効果的な計画立案や意思決定を促進する可能性があります。
このヒートマップは、短期的な天候パターンや時系列データを深く理解する上で役立つツールです。さらに、多種多様なデータを加えることで、より具体的な結論を導くことができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: 一部の時間帯（特に8時、16時、19時）で周期的なパターンが見られます。特に7月1日から7月9日にかけて、これらの時間帯での値が日ごとに変化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 7月6日にかけて急激な変化が見られます。特に11時と19時の時間帯で、高い値が観察されます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色**: 色の変化は、濃い紫から明るい黄緑色までの範囲を示しています。これは時間帯ごとのスコアの変動を示し、明るい色は高いスコアを表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の比較**: 8時、16時、19時の時間帯で異なるパターンが見られますが、全体としての傾向は似ているようです。
– **時間帯のコントラスト**: 特に16時と19時の時間帯では、スコアにおける明瞭な違いがあります（例：16時の低いスコアと19時の高いスコア）。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の特徴**: 全体的に7月1日から9日にかけての分布は、時間帯による変動がありつつも、日ごとに連続性が見られます。
### 6. 直感的な感覚とビジネスや社会への影響
– **社会的インパクト**: 天気は、社会経済活動に直接影響を与えます。このヒートマップのスコアは、社会的または経済的活動レベルの変化を示しており、天候による生活やビジネス活動の影響を示唆する可能性があります。
– **ビジネスへのヒント**: 高スコアの時間帯（7月6日の11時、19時など）は、ビジネス活動が活発な時間として特定される可能性があります。企業やサービス業は、この時間帯に注目することで効率的な運営を行うことができるでしょう。
このヒートマップを通じて、特定の時間帯や日における活動の活発さを直感的に把握し、戦略的な意思決定の参考になる情報が得られると言えるでしょう。
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、異なるWEI（Weather-Environmental Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な時間的トレンドは表示されていませんが、相関が強い項目群と弱い項目群が見られます。例えば、社会WEI間の一部には高い正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体の相関が0から1の間のスケールで示されており、特に顕著な急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は、その項目間の相関係数を示しており、濃い赤色は強い正の相関（1に近い）、青色は強い負の相関（-1に近い）を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（公平性・公正さ）は強く正の相関を示しており、ストレスが社会的公平性の認識に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と個人WEI（健康状態）も強い正の相関を示しています。これは社会の多様性が健康状態の改善と関連している可能性が示唆されます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性）は非常に高い相関を有しており、これらの要素が共に変動する傾向があることを示しています。
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**:
– 組織や政策立案者にとって、社会WEIの多くの要素が高い相関を示していることは、複数の分野で共通の対策を講じることが効果的である可能性を示唆しています。
– また、個人の心理的ストレスと社会全体の公平性の感じ方が関連している点は、ストレス管理やメンタルヘルスケアの施策が、社会的な公正さの認識改善に寄与できる可能性があります。
これらの分析は、社会の健康や幸福を高めるための施策を設計するのに役立つでしょう。
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:
この箱ひげ図は、様々なWEI（天気影響指数）のタイプにおけるスコア分布を比較しています。以下、分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは高めで、0.6から1.0の範囲内にあります。横ばいのため、特定のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個別のWEI（経済成長）や個別のWEI（心理的ストレス）に外れ値が見られます。これは、特定の要因が異常な影響を及ぼした可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の長さはデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示します。
– 外れ値は点としてプロットされ、通常の変動範囲外のデータポイントを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 360日間のデータを示しているため、全体的なパフォーマンスや変動の概念として理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプの分布は異なるが、大多数は高得点を示しています。
– 相関の具体的な数値はここからはわかりませんが、スコアの傾向やばらつきから対策が異な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**:
– ほとんどのWEIは高得点であるため、全体の天気影響はポジティブに維持されている可能性を示唆します。
– 極端な外れ値について、社会や経済への悪影響が懸念されるため、原因分析を行うことで対策が求められます。
– 企業は特定のWEIタイプに注目し、対策を講じることで、予想外の損失を防ぐことができるでしょう。
この解析に基づき、適時の管理と対応が必要と考えられます。
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:
以下に、グラフの分析および洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、データが中心から広がっているため、それぞれの主成分方向に均等に広がっていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見当たりませんが、データは第二主成分の値が広範囲に分布しているため、分散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**:
– 各プロットは異なる日のデータ点を示しています。主成分分析(PCA)により、データの変動の重要な方向性が示されています。
– 第1主成分（寄与率: 0.45）は最も多くのデータの分散を説明し、第2主成分（寄与率: 0.27）は次に多くの分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントは異なる時点の天気データを表している可能性が高いですが、具体的な時系列データとしては連続的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分が互いに直交しているため、第一主成分と第二主成分の間に直接的な相関関係はないことを示しています。
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**:
– データは主成分の方向に従って均等に広がっており、特定の明確なクラスターや異常は示されていません。これは、天気データが多様であることを示しています。
– ビジネスや社会では、このようなデータの分析により、特定のパターンが識別されにくい状況を理解し、データに基づく意思決定のためにさらに分析が必要であることを伝えることができます。
このグラフでは、WEIの構成要素の多様性を可視化することに役立っており、天気パターンの理解に向けた次のステップを考える際に役立つでしょう。
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。
