📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な傾向と異常
#### 時系列推移
– **総合WEIの動向**: 360日間のデータが得られていない部分の切り取られたデータでは、総合WEIスコアは0.6875から0.84の範囲で変動しています。この期間の短期的な観察からは、明確な長期トレンドを引きつけにくいですが、一時的な上昇と下降が繰り返されており、全体としては若干上昇傾向が見えます。また、2025-07-06に最高値の0.84に達していることから特定の要因が影響している可能性があります。
#### 異常値
– 指定された異常値の日付では、2025-07-06に異常に高い総合WEIスコア(0.84)が報告されており、一方で2025-07-01には異常に低いスコア(0.7125)が見られます。この違いは、社会的要因の急激な変化やイベントによる可能性があります。たとえば、2025-07-06の高スコアは、社会インフラの向上や社会的支援が強化された結果かもしれません。
### 個別要因の分析
#### 個人WEI平均
– 個人WEI平均は安定しているように見えますが、時折0.61の低スコアを記録した2025-07-08に顕著な低下が見られます。これは、個々の要素（例えば、心理的ストレスの増大）が影響を与えた可能性があります。
#### 社会WEI平均
– 社会WEI平均は、全体的に高い水準で変動していますが、2025-07-06のスコア0.89に上昇しています。この日は、持続可能性、社会インフラ、共生・多様性項目での高スコアが貢献している可能性が考えられます。
### 各項目間の相関と分解
#### 相関の観点
– **相関ヒートマップ**: フェアネス、公平性に関連する項目が、持続可能性、インフラ整備と強い正の相関を持つことは興味深いです。これらの項目は、社会的な公正と効率的資源利用が関連していることを示しています。
#### 季節性・トレンド・残差（STL）
– 明確な季節性パターンが特定できない場合、データ内のトレンドは短期的な外部要因の影響を受けやすいことが示唆されています。
### PCAからの洞察
– **PC1 (0.45) とPC2 (0.26) の寄与率**: PC1が45%を占めることから、データの最大の変動要因として「社会的持続可能性やインフラの強化」が明らかになる可能性があります。PC2はさらなる詳細が求められる要因を捕捉可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図を通じたスコアのばらつきは、個々の指標が一部のアウトライア（異常値）により強く歪められることを示しており、検出と調整が必要です。特に個別の健康やストレス指標は改善の余地があります。
### 結論
WEIスコアは、社会や個人の複合的な要因によって影響されています。特に持続可能な社会インフラや公公平性に対する強化は、全体的な社会幸福度を向上させています。異常値の背景には、短期的なイベントや政策の変化が大きく寄与している可能性が考えられます。今後も、詳細データとさらなる分析が必要です。
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
– **横ばいと分布の集約**: 初期のデータ（左側の青いプロット）は時期的に固まっていますが、時間とともに大きな変化がないため、横ばいと言えます。また、後半のデータ（右側の緑のプロット）も集中的に配置されています。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のプロットに数個の外れ値（黒で囲まれたプロット）が観察されます。
– **急激な変動**: プロットの大部分は一定の範囲内にありますが、一部のデータポイントがこの傾向から外れています。
### 各プロットや要素の意味
– **青の実績プロット**: 実データの動きを示しています。
– **緑の前年プロット**: 前年のデータを示し、比較のために用いられています。
– **紫、ピンク、その他の線**: 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）による予測範囲を示していますが、実績データと大きなズレはありません。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータがほぼ一致しているため、大きな違いはありません。ただし、予測値はいくつかのモデルで若干の違いを示します。
### 相関関係や分布の特徴
– データの分布は、時期ごとに密集しており、全体としては一貫した動きをしています。
### 直感的な洞察と影響
– **直感的な印象**: データは一定の範囲内で動いており、大きな異常や変動は少ない印象です。
– **ビジネスや社会への影響**: 気象データが安定しているため、気象のパターンに大きな変動がない環境下でビジネスを運営する上でのリスクは低いと言えます。ただし、外れ値が気候変動や気象異常を示唆している可能性もあり、継続的な観察が推奨されます。
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2つの明確な期間に分かれていますが、全体的なトレンドは明確には示されていません。初期データ（実績）が左側に密集しており、その後期間が空き、再びデータが右側に現れています。これは、データ収集の一時停止または異なる時間間隔の可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い円で示された実績データの中には、特別な外れ値は見られません。ただし、右側の緑色のプロット群は、前年データとして、一部が低めに分布し、その中に大きな変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色とマーカー**: 青いプロットは実際のデータを、緑色のプロットは前年のデータを示しています。予測モデルのライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が見えますが、いずれも狭い範囲に収まっています。
– **異常値マーカー**: 黒い円で囲まれた破線内には、異常値が表示されていますが、特に目立った異常は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 二つの主要なデータグループ（実績と前年）が示されています。前年のデータは、実績データの未来の指標または参照点として使用できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列内での明確な相関関係は確認できませんが、異なる予測モデルが考慮されています。各モデルでの予測範囲は狭く、予測の信頼度が高いことを示している可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– ユーザーは、過去のデータと予測モデルを基に将来の気象条件を予測するための指標として活用できます。
– 前年データの動向から、同様のパターンの繰り返しや異なる要因に影響されているかどうかを理解することも可能です。
– 変動の少ない予測範囲は、信頼性の高い予測を示唆し、それに基づいた戦略的意思決定を可能にするかもしれません。
全体として、グラフはデータの保持期間中の変動と予測の精度についての洞察を提供しており、過去の傾向から将来の意思決定をサポートするツールとなる可能性があります。
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:
このグラフを分析します。
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: 「実績（実績AI）」のデータは全体として横ばいの傾向を示しています。初めは水平に並んでいますが、その後にわずかな上昇が見られます。
– **周期性**: 明確な周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値は見られませんが、左側に集中しているデータと右側の日付におけるデータの間に大きなギャップがあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 過去の実績データを示しています。
– **赤いバツ（予測）**: 予測されるスコアです。
– **緑の点（昨年）**: 昨年のデータとの比較を示しています。
– **黒い円（異常値）**: 異常なデータ点を示しています。
– **ピンク、紫、青、緑の線**: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績データと予測モデルによるスコアが比較されており、異なるモデルがどのように予測しているか確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は集中的で、特定の時期に集中してプロットされていることがわかります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 初期のスコアがその後どう変化するかに注目が集まります。天気に関するデータとして、季節や気候の影響も考慮されます。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気データが予測されていることから、農業や観光、イベントの計画に影響する可能性があります。AIの予測がどの程度信頼できるか、実績との乖離を確認することが重要です。
このグラフは、天気に関するデータの実績と予測を視覚的に比較することで、経年的な変化や異なる予測モデルの有効性を検証するための良いツールとなります。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）のスコアを360日間にわたり示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のスコアは約0.8の範囲にあり、その後急激な下降があります。
– 下降後、データがなくなる期間があり、周期的にデータが表示される形になっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてプロットされている黒色の円形は、初期のデータ範囲内にあり、その後の急激な変動を補完しています。
– 初期のデータは比較的安定した範囲にあるが、その後、予測値が急激に低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、実際の値がどのように推移しているかを示しています。
– 緑色の点は前年のデータ（比較AI）で、データが存在しています。
– 紫色の線はランダムフォレストや決定木などの予測モデルによる予測値を示しており、予測値の変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に、一定の距離と変動が見られ、特に急激な下降において多くの予測方法が同様に下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の安定期間を除くと、その後の予測は全体的に変動が激しく、不安定な状態を示しています。
– 各方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値は、一定のパターンで類似の変動を示しています。
6. **人間的かつビジネス視点での洞察**:
– 経済的余裕が急激に減少する状況は、個人や社会全体に経済的影響を及ぼす可能性が高いです。ビジネスでは、こうしたトレンドを察知し、予防策を講じることが重要です。
– また、前年のデータと照らし合わせることで、新たに現れる変動に対する予測の精度を上げることも考慮するべきです。
全体的に、このグラフは個人の経済的状況が急激に悪化する可能性を示唆しており、対策や分析が重要とされる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月付近）には、青色の点でプロットされた実績データが集中しており、全体的には安定した横ばい傾向です。
– 右側（2026年7月付近）には、前年のデータが緑の点で示されており、こちらも横ばい傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに黒い丸で示された異常値がありますが、数はそれほど多くありません。
– 全体として異常な変動や急激な変動は少ないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色の点で示され、異常値は黒い丸で強調されています。
– 予測データはグラフには示されていないようです。
– 以下の四本の異なる回帰線があるが、視覚的には確認できないようです（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しているが、それも視覚的には見えません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状、二つの異なる年のデータ（実績と前年）が可視化されており、いずれも安定していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大きな相関関係や分布の特徴は視覚的にわかりませんが、安定した数値の維持という点で、類似の雰囲気があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、健康状態が比較的一定であることから、安定した生活環境または取り組みが続いている可能性があると感じられます。
– ビジネスや社会的には、健康維持に関する取り組みが効果的であることを示唆しており、さらなる改善策のための基礎データとして有用でしょう。
全体として、この個人の健康状態は期間を通じて安定しており、異常値も比較的少ないため、良好な健康状態が維持されていると評価できます。
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、グラフの分析と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**
– 左側のデータでは、実績（青いプロット）は全体としてゆるやかな上昇傾向を示しています。
– 右側の前年のデータ（緑色のプロット）は、比較的横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として識別されるプロット（黒い縁取りのある円）はいくつか見受けられます。これらは一般的なトレンドから逸脱しているデータポイントを示しています。
– 左側の範囲では、急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットには、実績データと予測データ（赤いプロット）が含まれ、予測の幅（灰色の範囲）も可視化されています。
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測ラインが収束していることから、モデル間での予測一致性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データを比較すると、ややズレはあるものの傾向は似ていることが分かります。
– 予測モデルによる将来のトレンド予測が、前年の実績データとどの程度一致するかが気になる点です。
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強い相関があるように見受けられます。
– データの分布は特定の期間で集中している部分と散在している部分があるため、季節性や周期的な要因が存在す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**
– 人々は、この時系列データを見て、過去の実績値がやや変動しているものの全体として安定していると感じるでしょう。
– 心理的ストレスに関連するこのデータでは、天気との関係や季節性要因が影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネス面では、急激な変動や外れ値を早期に識別することがストレスマネジメントに役立つ可能性があります。また、予測データを活用して、ストレスが高まる期間の効果的なマネジメントを行うことができるでしょう。
このような視点から、個人の精神的健康状態の調査や対応策の計画に役立てることができると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データには大きな周期性は見られませんが、データポイントが左から右へ移動するにつれて、スコアが中央値に集まる傾向があります。
– 初期の実績と予測は0.8付近で安定し、その後も同じスコア付近に移動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにはいくつかの外れ値が観察され、黒い円で示されています。
– 最初の評価期間から中盤にかけて、一部の予測手法により急激に異なる予測スコアが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のドットは実績のデータポイントを示し、高い精度で一貫しています。
– さまざまな色の予測ライン（紫、青、ピンク）は、それぞれ異なる予測手法を表し、精度や傾向の違いを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、一部の予測スコアはこの範囲内に入っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データの間に目立つ相関関係があり、多くの予測スコアが実際のスコア付近に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる手法の予測スコアは全体として互いに似た傾向を示しており、精度がある程度一致している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– グラフの密集したデータポイントは、予測手法の精度と安定性の高さを示唆しています。
– ビジネス上では、個人の自由度や自治についての予測モデルの精度向上が期待され、意思決定の精度を高めることに貢献する可能性があります。
– 社会的影響としては、天気に関連する活動や計画の最適化に役立つ情報を提供できるでしょう。
このグラフは、データ分析とモデルの精度向上の重要性を示しており、信頼性のある予測によって将来の見通しを立てることができる可能性を示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータポイント（2025年中頃）はスコアが高く、約0.8で安定しています。
– 右側のデータ（2026年）は約0.7でやや密度が低くなっており、スコアも少し下がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫の線（予測値）は一部で急激に上昇していますが、実績値から外れて見えます。
– 実績値に異常値（黒い縁取り）も存在しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績値を示し、2025年のスコアは安定して高いです。
– 緑の点は前年のデータで、2026年になってスコアが変化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が重ならず一致しておらず、予測の不確実性があることが示されています。
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測値はやや異なったパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の幅が広く、実績値との相関が低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天気における公平性と公正さの指標（WEI）が年を追うごとに少し変動しているのは、気候政策や地域間の公平性に変化があ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は、気候政策の見直しや地域間の公平性是正の必要性を考えるべきかもしれません。
全体として、このグラフは特定の天気に関する公平性指標が時間とともに変化し、予測モデル間での不確実性があることを示しています。社会的アクションを決定する上で、これらの予測結果を注意深く検討する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側には青色で示された実績（実績AI）のデータポイントが集中していますが、全体として大きなトレンドは見られません。
– グラフの右側には、緑色の前年（比較AI）のデータポイントが集まっています。ここでも大きなトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い〇で示された異常値が一つ確認できます。これは、比較的固まっている他のデータポイントから外れています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績を示し、全体的に安定した値を持っています。
– 緑色の点は前年の数値で、こちらも安定しており、過去のデータと大きな差は見られません。
– 紫、桃色、緑色のラインはそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、実績や前年と密接に一致しているように見えます。
4. **時系列データの関係性:**
– 実績、前年、様々な予測手法すべてが似た傾向を示しており、これらが互いに強い相関関係を持っていることが予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と前年の間に強い相関性があり、予測の幅もほぼその中に収まっています。このことから、これらのデータ群は互いに一貫性を持っていることが示唆されます。
6. **直感的な感覚と社会への影響:**
– このグラフでは、天気に関するデータが非常に安定していることが分かります。特に異常気象や大きな気候変動の兆候は見られません。この情報は、気候変動や持続可能性に関する政策立案者にとって安心材料となり得ます。
– また、予測モデルが過去データと強く一致していることから、現在の予測手法が効果的に機能していることが示唆され、信頼性のあるデータに基づく政策決定が可能です。
このように、データが非常に安定していることは、社会全体の持続可能な発展に一役買っていると言えます。
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:
以下の視覚的分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは最初の期間（2025年7月から8月）に集中しており、その後、大きなギャップを経て2026年の初めに再出現しています。ここには2つの異なる期間にわたるデータが含まれていますが、はっきりとしたトレンド（上昇や下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、開始時期に異常値が1つ示されています（黒い円）。また、その周辺のデータポイントは密集していますが、この異常値から乖離しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実測データ）」を示しており、開始期間に密集しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、2026年初めに密集しています。
– その他の線やカラーは、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。ただし、明確な動きを示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には時間的なギャップがあり、直接の比較は難しい状況です。しかし、異常値は注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は、開始期間とその後の期間で異なりますが、特定の期間に集中し、明らかに異なる相関性がないようです。年度間の比較は難しいですが、同様のスコア範囲に分布していることが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データの密集度の違いと異常値の存在です。これは、短期間の異常な動きやデータの欠落を示唆しています。
– ビジネスや社会に与える影響としては、異常値が政策やインフラに何らかの影響を与えている可能性があります。WEIスコアの安定性は、社会基盤の評価には不可欠であり、データ収集や予測精度の改善が望ましいです。
このような視点で、データの解釈と活用を検討することが重要です。
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:
以下の分析結果を提供します。
1. **トレンド**:
– 散布図には、実績データ（青色）が2025年7月から9月に集中しています。特に大きな上昇または下降トレンドは観察されていません。
– その後、予測データとして異なる回帰（線形、決定木、ランダムフォレスト）による未来のスコアが示されていますが、これらも一定の範囲内で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値が観察されますが、全体として一貫性があります。
– 線形回帰や決定木の予測結果の一部が1.0に達し、高めの変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データ、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測モデルによる変動の可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと過去のデータが比較され、異なる年での変動を示しています。
– 予測データと実際の実績データの位置関係によって、モデルの予測精度を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分が0.6から0.8の範囲に集中しており、比較的高い共通性を持っているようです。
– 予測される値もこれらの範囲に寄っており、大きな変動は少ないです。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– データがほぼ一定の範囲内で推移していることから、社会の共生・多様性・自由の保障スコアが安定している可能性があります。
– 予測データのモデル間の差異が少ないため、モデル選択はあまり影響しない可能性が示唆されます。
– 実際のスコアの維持を目標とする政策やビジネスへの影響も予想され、変動を最小限に抑える施策が求められるでしょう。
このグラフは安定した社会的な環境を示唆しており、今後の予測に基づいて現状を維持するための取り組みが議論されるかもしれません。
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:
## ヒートマップ分析
### 1. トレンド
– **周期性**: 時間帯によって色のパターンが異なっており、特定の時間帯で特異な変動があるように見受けられます。例えば、8時や16時に一定の周期性が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特に16時の一部で、色が急激に変わる箇所があります。
– **外れ値**: 色が著しく明るい（高値）または暗い（低値）部分は、他の時間帯に比べて特異なデータを示していると考えられます。7月6日の16時頃に暗い色（低値）が集中しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の濃淡は総合WEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほど高値、紫色に近いほど低値となります。
– **密度**: 同じ色が続く部分があり、その範囲内でデータは比較的安定していることが示唆されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯ごとに異なるパターンが観察され、例えば8時と19時では異なる変動のプロファイルが見られます。これにより、異なる時間帯で異なる天候の影響を受けている可能性が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **同時刻間の相関**: 同じ時間の連続性が見られることから、特定の気象現象が持続し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
– **直感的洞察**: このヒートマップを見ると、特定の時間帯での気象スコアの変動が一目でわかります。特に、集中する変動や極端な変化が直感的に気象異常や特定の気象イベントを示唆しています。
– **ビジネス/社会への影響**: 気象スコアの変動は、ビジネスオペレーションやイベントプランニングに直接的な影響を与える可能性があります。例えば、高スコアが示す良好な天候の時間帯に合わせて、屋外イベントを計画することが有益です。時間帯を強調してスケジュールを最適化できます。
この解析をもとに、具体的な対応策や次の行動を決定すると良いでしょう。
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**
– グラフは色の変化でデータを示しています。特定の日や時間で色が変化しており、周期性やトレンドがある可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の期間に非常に濃い色（例えば、紫）が見られ、これは急激な変動や外れ値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**
– 色の違いは個人WEI平均のスコアの違いを表しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとに色の変化が見られるため、時間ごとの変動パターンがあります。一部の時間帯では色が一貫しているため、安定したスコアがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付間で類似した色分布が見られるため、スコアは特定の日付や時間に依存する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– ヒートマップの色のバリエーションから、特定の時間帯が天気と関連して個人の状態に影響を与えていると考えられます。
– 色が濃い（紫）部分が多い日や時間は、個人のWEI平均スコアが低いことを示しており、天気が人々の活動性や生産性に影響を及ぼしていると推測できます。
– 企業はこれらのデータを活用して、天気に合わせた労働環境の改善やマーケティング戦略を調整することが可能です。
### 結論
全体として、このヒートマップは天気による個人のWEIスコアの変動を視覚的に示しており、特定の日付や時間における大きな変動が見られます。このようなデータは、企業が環境に配慮したビジネス戦略を策定する際に役立つでしょう。
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:
このヒートマップに基づいて、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間帯に応じたWEIスコアの変化が見られます。特定の時間、特に朝や夜間の一部の時間帯で色の違いによるスコアの上昇や下降が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時帯で、色が濃く暗い部分があります。この部分はスコアが低い外れ値を示しています。
– 同様に、他の時間帯に比較して16時から19時にかけての変動が大きく見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの高低を表しており、黄色系の色合いが高スコア、紫色系が低スコアを示しています。
– 各時間帯ごとのスコアの変化が、天気の変動に影響されている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 具体的に明示的な複数の時系列が示されていないため、時間帯ごとの変化を比較する形となっています。時間帯により、スコアに大きな差が出ることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に分布が均一ではなく、特定の時間帯にスコアの集中や分散が確認できます。これにより、特定の時間帯により社会的活動や天気の影響が強く現れていると考えられます。
6. **直感的な洞察**:
– 人間がこのグラフを見た際に感じることとして、特定の時間帯において社会的なアクティビティが活発化、もしくは静穏化する様子が視覚的に確認できます。
– ビジネスや社会への影響として、例えばサービス業では顧客の流入が多い時間に合わせた最適な人員配置やサービス対応が求められるなど、時間帯に合わせた戦略立案に繋が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、全WEI項目の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 本ヒートマップは時系列ではないため、トレンドよりも相関の強さが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関ヒートマップは集中と分布の可視化に焦点を当てているため、直接的な外れ値は特定できませんが、特異な相関関係に注目します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さで相関の強さを表しています。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です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– たとえば、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い正の相関（0.92）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心地度と自治）」は低い相関（0.03）で、経済的余裕と個人の自治や自由度には関係が薄いことを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」が「社会WEI（持続可能性と自治性）」と強い正の相関（0.95）を持っている点も注目です。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 経済的状況と健康状態の間に高い相関（0.81）があることから、経済的安定が健康に及ぼす影響が想起されます。
– 組織やビジネスの場では、個々の自由や自治を重視することがその人のストレスを軽減することに繋がる可能性を考えさせます。
このような相関分析は、社会政策の策定や健康促進プログラムの計画に役立つでしょう。特に、異なるWEI項目の相関が社会の多様なニーズにどう影響を与えるかを理解することで、より調和のとれたコミュニティや職場の構築が可能となります。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。いくつかの重要なポイントと洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、異なるWEIタイプの中央値はほぼ横ばいで特定のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（成熟幸福感）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」には外れ値がありますが、それ以外のカテゴリでは目立った外れ値はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は第1四分位数と第3四分位数を示し、中央値を線で示しています。縦の線はデータの範囲を表し、外れたドットは外れ値を示しています。
4. **関係性**:
– 一部の「個人WEI」と「社会WEI」が近い分布を示しており、一定の相関がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（平均ストレス）」は分布が狭く、一定のまとまりを持っています。
– 他のカテゴリ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」は広い分布を持ち、バラツキが大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 分布の広さは、各カテゴリでのスコアの多様性や一貫性の程度を示しています。例えば、心理的ストレスのカテゴリでは、個人の経験が非常に異なることを示唆しており、ストレス対策が必要かもしれません。
– ビジネスや社会的視点では、「成熟幸福感」や「持続可能性と自治性」での外れ値があり、これらの分野に注目することで改善の余地があることを示しています。
全体として、このグラフからはさまざまなカテゴリでの人々の経験と感情の違いを理解し、どの領域に注力するべきかの指針が得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフに明確な時間的トレンドは見られません。データポイントは散在しており、特定の方向性や周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– x軸とy軸の両方で-0.2を下回る場所に少数の外れ値があります。これらはほかのデータポイントから大きく外れているため、特異な気象イベントや計測エラーの可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ポイントは各日の気象データを主成分分析（PCA）でプロットした結果です。
– 第1主成分（x軸）が0.45の寄与率、第2主成分（y軸）が0.26の寄与率を示しています。つまり、x軸がデータの分散の大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データポイントは独立しており、時系列的な相関関係は明示されていませんが、分布からは緩やかな関連性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に広がりを持ち、一部で密度が高い領域もあります。中心付近からやや正の方向にかけてデータが集中しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このデータセットは、主に気象パターンの多様性を示していると直感的に感じられます。特に集中している部分は、一般的な気象条件を表している可能性があります。
– ビジネスにおいては、異常気象（外れ値部分）が起こるタイミングを予測することで、エネルギー管理や農業生産性の向上に役立てることができるでしょう。
– 社会的には、異常気象の影響を最小限に抑えるための防災対策に活用可能です。
全体として、このグラフは気象データの多様性を示し、気象モデルの精度向上や異常気象予測のための基盤となり得ます。
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。
