📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
**時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、全体的に横ばいながらも変動が多い印象です。目立った上昇は見られますが、安定的な上昇トレンドは明確ではありません。
– 7月6日から7月10日にかけてのスコア上昇（0.84）と、その前後日の急増および急減は特筆すべきです。この増加は、社会WEIの高スコアに由来する可能性が高いです。
**異常値**:
– 特異なスコアの日付には、開始日の7月1日の0.71や、7月3日の0.69などがあり、これらは他の日と比較して低至しています。これらの異常値は、個人WEIの一時的な減少や、社会要因の変動により引き起こされている可能性があります。
**STL分解**:
– データの長期的なトレンドは明示的ではありませんが、7月6日を中心に高スコアが現れ、一時的な季節的要因やイベントがあったかもしれません。
– 残差の変化は、短期間での不安定さを示し、予測の難しさを示唆します。
**項目間の相関**:
– 社会項目（特に社会WEI関連）が他の項目と高い相関を持っている可能性があります。例えば、社会持続可能性と公平性の関連性が強調され、その安定が全体スコアに寄与しています。
– 個人ストレスと他の個人項目の相関が低い場合、一時的な心理ストレスの変動がWEI全体の低下に影響していると考えられます。
**データ分布**:
– 箱ひげ図から、個人WEI関連のスコアのばらつきが大きいことが予想され、特に心理的ストレスや経済的余裕に外れ値が多く含まれている可能性があります。これらは個人の状況変動を反映している可能性が高いです。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1とPC2がそれぞれ0.45と0.26の寄与率を示していることから、特に社会的要因（持続可能性、公平性）がデータの主要な変動を説明しています。
– 経済的余裕や健康状態の個人要因も要素解析において重要な変動要因であることが示唆されます。
### インサイトと要因
– **季節性**: 特定の週や日付で見られる高低ポイントは、社会イベント（地域社会活動の増加、政策施行等）に起因する可能性があります。
– **心理的ストレス**: ストレスが個人スコアの不安定さをもたらし、特定の波乱要因となっているため、ストレス管理がWEI向上の鍵となるかもしれません。
– **社会的持続可能性と公正性**: これらの要因が総合WEIへの影響を強く持ち、特に政策変更や社会運動が高スコアの要因となっている可能性が高いです。
### 考察
このデータセットは複数の要因が交錯し、時折異常値として現れる短期変動を示唆しています。持続的なWEIの向上には、個人ストレス低減策の導入、社会イベントとの連携強化、及び持続可能な政策の推進が考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、全体的に横ばいで安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれているプロットが外れ値として示されていますが、その数は少なく、全体的にはデータは安定しています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、全体として均一なパターンを形成しています。
– 赤い×は予測を示し、実績に近い位置にプロットされています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測は実績に基づいて良好にフィットしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と各予測モデルの間に高い相関があることが推測されます。
– 実績データの分布は密集しており、安定したパターンを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフは、天気データが予測可能で、一定の範囲で安定していることを示しています。
– ビジネスへの影響としては、予測可能な範囲での天気の変動をもとに、計画を立てやすい状況にあると思われます。これにより、農業やイベントの計画が効率的に行える可能性があります。
このような安定したデータは、長期的な計画立案においても信頼性が高いことを示しており、予測の精度改善や不確かさのさらなる減少がビジネスにとって有益となるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青いプロット）は大きな変動なく横ばいの傾向を示しています。
– 線形回帰の予測はわずかに下降しています。
– 決定木とランダムフォレストの回帰も似た傾向を示しており、全体的に変動は小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値として認識されていますが、全体的には大きな影響を及ぼしていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実際のデータポイントを示し、白い丸で囲まれたものは外れ値です。
– 灰色の領域は、不確かさの範囲を示しています。
– 線の色分けにより、異なる予測モデルが視覚化されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル間で結果の差異がほとんどなく、モデル間での予測傾向は非常に類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.65から0.8の間に集中して分布しており、安定しています。
– 予測結果も類似の範囲で安定しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間の直感としては、データが安定しており、急激な変化が少ないことから、予測も信頼できると感じるでしょう。
– ビジネスや社会的な影響としては、天気関連のWEIスコアが安定しているため、関連するビジネスにおいてもリスクは小さいと考えられます。直近のデータが大きく外れない限り、予測モデルの範囲内での変動とみなせます。
このデータは全体的に落ち着いており、安定した予測が可能であることを示しています。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績AIのデータポイントは、評価期間の始めから終わりにかけて横ばいまたはわずかな変動を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に上昇しています。
– 線形回帰の予測はほぼ一定で変動がなく、他の予測手法と比較して保守的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイントがありますが、その数は少なく、全体的なトレンドには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**
– 実績データは青い点で示され安定しています。
– 予測データは赤いバツ印で示され、比較的安定していますが、外れ値の存在も確認されます。
– 予測の信頼区間は灰色のゾーンで示されていますが、その幅はあまり大きくなく、多くの実績値をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間には大きなずれがないものの、わずかに異なる傾向を示すことがあります。
– ランダムフォレストによる予測は緩やかな上昇を示しており、特定のパラメータを敏感に反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測得点の相関関係については、全体的に一致しているものの、少数の異常値が存在して微細な違いが生じている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くのデータポイントが信頼区間内にあり、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– ランダムフォレストの予測傾向は、潜在的な気象パターンの変化を捉える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、安定した予測が得られるため、効率的な意思決定をサポートする要素となるでしょう。
このグラフは、予測モデルの精度および安定性を示すものであり、天気に関連した意思決定の質を向上させる役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データはほぼ横ばいで、0.7から0.8の間に集中しています。
– 予測データについては、線形回帰（薄い緑色）が安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）がやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、0.7を下回るプロットがありますが、黒い丸で示された異常値として認識されています。
– 急激な変動は実績データではあまり見られませんが、予測において下降トレンドがあるため、今後の不安材料となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを表し、その上に異常値は黒丸で示されています。
– xAI/3σで示された予測の不確かさ範囲（グレーの帯）があり、実績データの大部分を包含しています。
– 新しいデータ点の予測は、予測不確かさ範囲内に収まることが多いです。
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一貫しており、スコアの変動はそれほど大きくありません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを示しており、モデル間で信頼できる予測を得るのが難しい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは均等に分布しており、特定のパターンは見られません。
– 予測モデルの信頼性を確認する必要性があります。
6. **直感的な人間の感覚とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが特定の範囲内で安定していることは、現時点での経済的余裕が一定であることを示唆しています。
– しかし、予測が下降トレンドを示しているため、将来的に注意が必要です。経済状況に対する警戒が高まり、リスク管理が重要引される可能性があります。
総じて、現状は安定していますが、将来的な経済的余裕の減少に備える必要があります。モデルを改善し、より確実な予測を目指すことが重要です。
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**
– 実績のデータポイント（青の散布図）は、最初の約10日間に密集していますが、その間に大きな上昇や下降は見られず、全体としては横ばい傾向にあります。
– 予測ライン（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同様の水平線を描いています。これは、予測されたWEIスコアがほぼ一定であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見られる外れ値は、最初の10日間に集中しています。これらは平均から下に逸脱していますが、顕著な急激な変動は観察されません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しており、異常値は黒い円で囲まれています。
– グラフにおける予測の不確かさの範囲が灰色の帯として示されています。この範囲は異常値および予測値に基づくばらつきが予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種の予測モデルのライン（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて非常に似た動きであり、特に差は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータと予測値の間に明確な相関は見られませんが、両者とも一定の範囲内で推移していることから、適度な一致を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、この個人の健康状態はここ30日間に大きな変動はなく、安定し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、個人評価の安定した健康状態というデータは、特定の介入が不要であることを示す可能性があります。また、異常値の存在は、個別の対応やモニタリングの重要性を示唆しています。
このグラフは、個人の健康管理や企業の健康施策において、どういったスコアの変動があるか、予測がどの程度現実と一致するのかを評価するのに有用です。
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:
以下にグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 過去の実績AIのデータは全般的に横ばいであり、期間中に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データも横ばいであり、未来に関しても大きな変動がないと予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの一部のデータポイントが大きく低いスコアを示しており、これが外れ値として強調されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、散布されていますが特定の範囲（0.4〜0.8付近）に集中しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、特に初期のデータ期間において見られます。
– 色分けされたライン（紫、シアン、ピンク）は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、ほぼ重なり合っているため、ほぼ同じ予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データに大きな差異は見られず、予測は実績に基づいて信頼性が高いことを示唆しています。
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ますが、平均的には中程度のストレスレベルを示しています（0.6付近）。
– 外れ値を除き、データは比較的一様に分布しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから、人々はおおよそ中程度の心理的ストレス状態が続いている印象を持つかもしれません。
– ビジネスにおいては、サービスや社員のストレス管理が比較的安定していることを示すかもしれません。
– 場合によっては外れ値に対する対応策が考慮される必要があるかもしれません（例：特定期間の影響要因を分析する）。
全体として、この時系列データは予測が非常に安定しており、過去のパフォーマンスに基づいて将来的にも大きな変動は予測されていません。
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**
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいで安定しています。
– 予測データには3つのモデルがあり、線形回帰（ピンク）が緩やかな上昇トレンドを示し、決定木回帰（ライトブルー）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫）が緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータポイント（黒い円）は実績データに存在し、何らかの異常が観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績AI」による実際の観測値。
– 赤い×は「予測AI」の結果で、ほぼ実績ポイントに重なっています。
– 大きな黒い円は、異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、データのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（赤い×）が実績データに緊密に重なっていることから、予測が比較的精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6〜0.8の範囲で集中していますが、予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測と実績の整合性が確認されます。
6. **グラフから得られる直感とビジネス/社会への影響**
– 予測が安定しており、特にランダムフォレストの上昇トレンドが続く場合、気候条件が改善される可能性があります。ただし、実績データの中に異常値が存在するため、予測モデルに対する慎重な評価が求められます。
– 自治体や関連機関は、これらのトレンドと異常値の原因を調査し、迅速な対策を講じることで、社会への悪影響を最小限に抑えることが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）のWEIスコアは、0.6から0.8の間で横ばい傾向にあります。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）は、時系列の後半でのWEIスコアを予測しています。線形回帰と決定木回帰は一定のスコアを予測していますが、ランダムフォレスト回帰のスコアは高く徐々に向上しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪で示された異常値がいくつか見られますが、大半が中心線に近く、極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによるWEIスコアの実データを示しています。
– 赤い×は予測AIの予測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、精度の変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で若干の差異があり、ランダムフォレスト回帰が他のモデルより高いスコアを一貫して提供している点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は狭い範囲に集中しており、予測との相関関係は直感的には強くは見受けられません。モデルによる予測の精度向上の余地があるかもしれません。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 直感的には、実際のデータが予測と調和しているようには見えません。一部予測が過大である可能性があります。天気データの社会的公平性に影響がある場合、予測モデルの改善や異常値の解釈が重要となるでしょう。これは、意思決定にAIを利用する際の公平性や信頼性に関与するかもしれません。
このグラフから、AIによる予測の信頼性と精度を再評価し、より精度の高いモデルの開発が今後の課題であることが示唆されます。予測と実績の乖離が意味するのは、現実世界の変動要因を捉え切れていない可能性があるため、フィードバックループを作ることが有効かもしれません。
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:
このグラフは、最近30日間の天気に関連する社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。以下に、このグラフから読み取れる主要な洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青のドット）は、概ね横ばいの傾向を示しています。多少の上下動はあるものの、全体として0.8から0.9の間で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、緩やかな上昇トレンドを示しており、将来的なスコアの向上を示唆しています。
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強調されていますが、これらの値は0.8以下に位置しています。異常値マーカーには青のドットが付いています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いドットは実績値を示しており、比較的安定した値を保っています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の揺らぎがある程度あることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ランダムフォレスト回帰による予測と実績値との間には、若干の乖離があるように見えます。実績値は現状維持に近いのに対し、予測は改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値の分布は概ね安定しており、予測範囲と大きく一致しているわけではありません。これにより、予測モデルがどれだけ現実に即しているか検討の余地があります。
6. **直感的な理解と社会への影響:**
– 現状のスコアが持続可能性と自治性の観点で一定のレベルを維持していることは、安定性が求められる社会においては安心材料となるでしょう。
– ただし、予測モデルが示す緩やかな改善は、今後の政策や環境対策が十分に効果を上げている可能性を示唆しており、積極的な改善策の展開が期待されます。
これらの洞察は、持続可能な社会の構築に向けた判断や施策立案に役立ちます。モデルの改良や実績値の変動要因を詳細に分析することで、さらに精度の高い予測が可能となるでしょう。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青のプロット）は全体的に横ばいですが、スコアが0.8と1.0の間で小さな変動があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は安定しており、スコアは約0.9で一定です。
– 線形回帰と決定木回帰の予測はスコアが徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とみなされる点がいくつかありますが、数は多くなく、WEIの変動範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、Xの記号は予測データを示しています。
– 円で囲まれた点は異常値を示しますが、全データの中で目立った影響を与えていません。
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整合性は高く、一部のデータポイント（予測）が外れ値を示しているものの、概ね予測範囲に収まっています。
– 予測モデルの中では、ランダムフォレスト回帰が実績に最も近い水準を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には強い相関があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は狭く、予想スコアが高い信頼度で見積もられています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 今後の社会基盤や教育機会において安定が見込めることを示しています。
– 持続的なスコアの保持は正の評価を生み出し、社会政策や教育プログラムの信頼性を高め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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいを示していますが、やや小幅な変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、徐々に増加するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として、いくつかのデータ点が黒い円で強調されています。これらは他の値と比べて大きく異なり、外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データ（青の点）は、過去の実際の観測データを表しています。
– 予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来の傾向を予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（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**:
– 予測モデルの間で微妙に異なる傾向が見られ、特にランダムフォレスト回帰は他の予測より高めの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に分布していますが、一部において集中的にプロットされている部分が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、実績データが予測範囲内に収まっているため、予測モデルの信頼性が一定程度確保されていることが伺えます。
– 社会WEIのスコアが上昇することは、社会の共生・多様性が向上している兆候として捉えられる可能性があり、今後の政策形成やプロジェクトに影響を与えるでしょう。
このグラフからは、実績と予測の整合性が見られ、未来のスコア改善が期待される状況であることが示唆されています。社会的な施策やプロジェクトに応じた戦略を見直す際の参考となるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 各日の時間ごとのスコアを見ると、全体的に時間（7時～23時）にわたって一定の周期が見られます。特に、色の変化が毎日の特定の時間帯（例：16〜19時）で顕著に現れています。これは、特定の時間帯で天候条件が周期的に変化していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の19時が黄色で他の時間と異なるスコアを示しており、急激な変動または異常値として注目されます。この日は何か特別な気象イベントがあった可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色のグラデーションはWEIスコアの高さを示し、紫から緑、黄色へと向かうほどスコアが高いことを意味しています。時間帯によるスコアの変化が視覚的に表現されています。
4. **データの関係性**
– 複数の時間帯でWEIスコアは連続して高い色（黄緑や黄色）を示すことがあり、特定の現象が複数の時間帯をまたいで発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布**
– 時間（例: 16〜19時）ごとの類似したスコアのパターンは、日ごとに似たような天候条件が生じていることを示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 一般的に、特定の時間にWEIスコアが高いことは、その時間帯での活動に影響する可能性があります（例：通勤時間帯における晴れの天気）。7月6日の異常な高スコアは、特定のイベント（例：暴風雨や晴天）があったかもしれないことを示唆しており、当日のスケジュールに影響を与えた可能性があります。
このような視覚的情報は、日常生活やイベント計画に役立つだけでなく、様々なビジネスの意思決定にも影響を与えることが考えられます。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化に注目すると、時間帯によるWEIの変動が見られるが、大きなトレンドとしては、時間帯による周期性が見られる。
– 特に朝から昼にかけての時間帯（7時-16時）で数値の増減が確認され、安定感がない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日には、19時台に急激な数値の低下が見られ、これは異常と捉えることが可能。他の時間帯では、このような急激な変動は観測されない。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアを表し、明るい黄色に近づくほどスコアが高いことを示している。この色の変化は日時と時間による個人のWEIスコアの変動を表現している。
– 他の日付と比べると、特定の時間帯においてスコアの幅が見られ、特に昼間の時間帯での変動が顕著。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの時間帯でスコアが異なるが、全体的な傾向としては、午後に向けてスコアが上昇し、その後落ち着く傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの変動は、日々の活動リズムや天気の変化等が影響している可能性がある。
– 具体的な因果関係は示されていないが、特定の時間帯（例：午後）にスコアが高くなる。
6. **直感的に感じることや影響**
– このデータは、個人の活動や生産性に関する指標として活用できる。特に、時間帯別の活動最適化に役立つ可能性がある。
– ビジネスにおいては、このようなデータを用いて、最も生産性が高まる時間を見極め、効率的なリソース配分に繋げることができる。社会的にも、健康管理やストレス管理に役立つデータといえる。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間帯（時間軸）と日付（縦軸）で構成されていますが、全体的な数値の変化は比較的一定の範囲に収まっているようです。
– 特定の日や時間における周期的な変動のパターンは見られず、全体的に色が均等に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日と4日に16時に非常に低い値（濃い紫色）が見られます。これが外れ値となり得ます。
– 一方で、7月6日には19時から23時にかけての数値が急激に上昇しています（黄色）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡で数値の大小を示しており、黄色が高い値を、紫色が低い値を示しています。社会WEI平均スコアが高い時間帯は人々の活動が活発、または特定の環境条件があることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一の日付で時間帯による変動が見られ、特定の時間に特に数値が高くなる傾向があります。それ以外の時間では安定していることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による活動や反応に一定のパターンがあることが予想されます。しかし、最も高い活動が示される色の分布が不均一であるため、一部の時間帯が他に比べて特に影響を受けている可能性があります。
6. **人間の直感による洞察とビジネス・社会への影響**
– 紫色の低い数値の時間帯は、一般的に活動が低調な時間帯である可能性があります。これは夜間や早朝などの生活リズムに関連する時間帯であるかもしれません。
– 黄色の高い値の時間帯は、特定のイベントや天気条件が影響している可能性があり、これが社会的な活動の増加と関連していると考えられます。
– この情報は、イベントのプランニングやリソース配分、マーケティング戦略の策定に役立てることができます。特に高い活動が予測される時間帯には集中的なアプローチが求められます。
これらの視点を基に、時間帯や日別の詳細な分析を行うことで、より具体的な戦略を立てることが可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、特定の期間を通じてのトレンドよりも、項目間の相関を示します。そのため、個別の変動トレンドは直接は見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– このグラフ形式では外れ値というよりも、極端に高いまたは低い相関値（-1または+1に近い値）が注目点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、対応する2つの項目間の相関係数を示しています。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くなります。0に近い場合は、ほとんど相関がありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の項目間での相関を示すため、時間の流れに沿った関係性よりも、項目間の統計的関連性を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い正の相関（例: 0.82, 0.95）は「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」などの間に見られます。つまり、これらの項目は類似の動きをしがちです。
– 負の相関（例: -0.19）は、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に見られ、片方が上がるともう片方が下がる傾向がある可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的公平性と経済的余裕が関連していることは、多くの人が直感的に理解できる関係です。経済的余裕があると人々は社会の公正さを感じやすくなるか、逆に公正な環境が経済的安定を促進する可能性があります。
– これらの相関関係から、社会政策立案や企業戦略において注目すべき点が浮かび上がります。高い正の相関を持つ項目は、関連性の強い要因があるため、同時に改善することが効率的でしょう。
このような相関データは、施策の有効性や、個々の要素がどのように影響し合うかを理解するための強力な手掛かりとなります。
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:
この箱ひげ図を分析することで、以下の視点が得られます。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプにおいて、30日間のスコア分布が示されていますが、特定の時間的トレンドは示されていません。ただし、異なるWEIタイプの間でスコアが一貫して異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図には幾つかの外れ値が示されていますが、特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で顕著です。この外れ値は、特定の日や状況で異常なスコアが記録された可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱の中央線は中央値を示し、四分位範囲がデータの広がりを示しています。
– 色の違いは視覚的に各WEIタイプを区別する役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは異なるカテゴリに属し、直接的な時系列関係は示されていません。ただし、スコアの中央値や範囲を比較することで、相対的な評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと他の社会・個人WEIの分布を比較すると、一般的には総合WEIのスコアがやや高い範囲にあることが分かります。他のタイプはそれぞれ異なる範囲と偏りを持っています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このグラフを見ると、心理的ストレスや共生・多様性が社会的な注目点であることが直感的に感じられ、これらの項目に対する改善の重要性が認識されます。ビジネスにおいては、これらの指標が高いと従業員のモチベーションや仕事の質に影響を及ぼす可能性があるため、適切な対応が求められます。
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:
このグラフは、天気データの主成分分析（PCA）による2次元プロットです。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分と第2主成分において、プロットは全体的に均一に分布しています。特定の周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが他のプロットから離れているように見えますが、全体として極端な外れ値は見当たりません。データは比較的一様に散らばっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、30日間の気象データの主成分を示しています。第1主成分はデータバリアンスの45%を、そして第2主成分は26%を説明しています。これにより、データの大部分のバリエーションがこの2軸で捉えられていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAにより次元削減された結果であり、時系列データが相互にどのように関係しているか（例えば、共通の変動パターンがあるか）はこのプロットだけでは直接は示されません。ただし、プロットのクラスターの有無が関係性を示唆することもありますが、この場合、それほど明確なクラスターは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はグラフから読み取れません。データは全体的に均一に散在しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、天気データには特定のパターンやトレンドがないことを示しており、一貫した変動性がみられます。これは、多様な気象条件が日ごとに異なっている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、例えば農業やエネルギーセクターでは、具体的な天気予測が難しい場合、計画に柔軟性を持たせる必要があるかもしれません。天候の多様性が見られることで、備えが必要であると感じさせます。
このPCAプロットをさらに詳細に理解するためには、元の変数やその意味を考慮する必要があります。
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。