📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**は、0.71から始まり、ピークで0.84に達し、その後再び0.7台に戻るという周期的な変動を示しています。この変動は安定した上昇トレンドがあるわけではなく、短期間のうちに上下を繰り返すことが特徴的です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**も変動していますが、全体的に社会WEIの数値が個人WEIを上回る傾向が見られ、特に7月6日以降、社会WEIの数値が顕著に高まっている点が注目されます。
#### 異常値
– **異常値の検出**: 一部の日付で異常値が報告されていますが、短期間での急激な増減の要因として、7月6日の高い社会WEIが全体のWEIスコアに影響を与えている可能性があります。これらの数値は、特に社会的持続可能性が高い日付と一致していることが確認されます。
– **可能性のある原因**: 社会的要因、産業や政治的イベント、季節的要因などが影響を及ぼしている可能性があります。特に、ある日に持続可能性や社会基盤に関するスコアが高い場合、その日はある種の社会的または政策的出来事が存在した可能性もあります。
#### パターンとトレンド
– **季節性とトレンド**: 長期的なトレンドの見極めは30日データでは不十分ですが、7月6日周辺で持続可能性や社会的基盤の何らかな出来事が、社会WEI全体を押し上げ、その結果として総合WEIを引き上げた可能性が示唆されます。
– **STL分解**を想定した場合、季節性の変動より、全体的な短期間のが上昇及び下落のサイクルの方がはっきりしています。このため、外的な大きなイベントに依存したスコアの変動が考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの解釈**: 個人WEI項目（経済的余裕、健康状態など）のうち、健康状態と心理的ストレスはある程度相関が高いことが予想されます。これらの項目が共に上昇または下降することがあるか検討します。
– **社会WEI項目の相関**: 持続可能性と社会インフラストラクチャーは特に高い相関を持っている可能性があり、これらが同時に強化された時期が総合的なWEI上昇をもたらしたと考えられます。
#### データ分布
– **箱ひげ図の観察**: 総合WEIスコアは中間から高めの位置にあり、変動幅の中では比較的安定しているが、外れ値として挙げられる7月6日のスコアを見ると、中間位置よりは高いスコアでの異常値として捉えられます。
#### 主要な構成要素
– **PCA分析による見識**: 主な構成要素としてPC1が全体の45%を占めており、これはおそらく社会的要因や環境的な要因に大きく依存していると推測されます。PC2は、個人の健康状態や心理的要因に関連している可能性があります。
### 結論
30日間のデータによる限られた分析ながら、特定の日に集中して観察される高い社会WEIの原因を追求することが、WEIスコアを通じて見える社会的動向を理解する一助となるでしょう。異常値は特定の社会イベントや政策的な変更の影響を反映している可能性があります。このデータは、主に社会的持続可能性やインフラストラクチャー
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、横ばいまたはわずかに上昇傾向が見られます。大きな変動はなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒の円で強調されています。これらは全体のトレンドから外れているデータポイントで、特殊な天気条件やデータの誤差が原因かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表しています。
– 赤いバツは予測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に予測が収まることが期待されます。
– 線の色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、各モデルの予測傾向を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの傾向は若干異なりますが、全体的に大きく外れているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に一致が見られ、モデルの予測が比較的正確であることを示しています。ただし、一部外れ値はモデルが捉えきれていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、このデータセットは全体として安定しているため、特定の天候パターンが短期間で変化することは少ないと考えられます。ビジネスにおいて、例えば農業やイベント運営など、急激な天候変化がないことが予見されているため、計画が立てやすいと言えるでしょう。
このグラフからは、異なる予測手法の比較が可能であり、全体の変動が安定しているため、大規模な天候異常の発生リスクは小さいと予測できます。
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
– **横ばいの傾向:** 実績のWEIスコアは比較的一定しています。大きな上昇や下降はなく、横ばいの状態が続いています。
– **周期性の欠如:** 30日間のデータから明確な周期性は認められません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** いくつかのデータ点は明らかに他と離れた位置にあり、異常値として認識されています（黒い円）。
– **急激な変動:** 全体的に急激な変動は見られず、比較的安定したスコアが続いているようです。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青いプロット）:** 実際のWEIスコアを示しています。
– **予測の範囲（灰色の領域）:** 予測可能な範囲を示しており、この領域内に実績データが多く含まれています。
– **予測の異なる手法（線）:** 線形回帰(緑)、決定木回帰(青)、ランダムフォレスト回帰(紫)の3つの予測手法が使われ、それぞれほぼ一致しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測手法同士の差異は少なく、実績データに対して非常に精度の高い予測を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高い予測精度:** 実績と予測の開始位置が非常に近接しており、予測の精度が高いことが示唆されます。
– **分布の狭さ:** 実績データは限られた範囲に集中し、ばらつきが少ないです。
#### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **直感的認識:** 一般的に、このグラフからは安定性が強調されます。異常値はあるものの、全体としてのパフォーマンスは安定しているように見えます。
– **ビジネスや社会への影響:** 天気関連の予測モデルが高い精度で機能していることが確認できるため、気象データに基づく意思決定に信頼性があると言えます。異常値は特異な天候条件や予測不能な要因を示唆することがあり、これらに対する対応策が求められるでしょう。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 実績のデータポイントは、概ね0.8から1.0の範囲内で横ばいに推移しているようです。ただし、天気データゆえにわずかな変動が見られるのは当然です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ上で黒い円で示されている外れ値は1つだけ存在し、それ以外のデータポイントは全体的に安定しているように見えます。
– 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:**
– 青い点が実績データを示しています。
– Xで示された予測データは数値がないため、外見上では差異が視覚化されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データはその範囲内に大体収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測はいずれも僅かながら上昇しています。実績データとの乖離はあまりないようですが、ランダムフォレスト回帰は予測がもっとも控えめです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に実績データと予測データは強く相関していることがうかがえます。特に、実際に実行できているとするならば、予測精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 予測が安定しており、実績と一致していることから、天気に関してのWEIスコアは信頼性が高いと考えられます。この情報は、気候に応じたマーケティング戦略や、リソース管理に役立つ可能性があります。
– ビジネス面では、主に天候依存型の産業（農業、観光業、小売業）で活用できる洞察を提供するでしょう。予測が高精度ならば、より確実な需要予測につながる可能性があります。
これらの点から、全体としては安定的かつ信頼性の高い気候関連のデータ分析が行われていると推測されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績のトレンド（青い点）**: 主に横ばいであり、大幅な変動は見られません。
– **予測トレンド（ランダムフォレスト回帰/紫色の線）**: 軽微な下降トレンドを示しています。
– 予測トレンド（他のモデル）に関しては、特に顕著なトレンドが見受けられません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**: 実績データ中には外れ値がありますが、頻度は高くないです。
### 3. プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績のWEIスコアを示しています。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさ範囲を示しており、実績の変動がこの範囲内であることを意味します。
– **紫色の線**: ランダムフォレスト回帰による予測。時間の経過と共に若干の下降が予測されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データとランダムフォレスト予測の間に軽微なズレがあり、実績が予測の不確定性範囲内に保持されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測範囲内にあるため、モデルが実績に対して適切に適合していることが示されています。
### 6. 人間が直感的に感じること
– **短期的安定性**: 実績データの安定性により、WEIスコアが直近で大きく変動するリスクは低いです。
– **予測への信頼**: ランダムフォレスト予測は実績に近く、現実に即している可能性が高いと感じるでしょう。
### ビジネスや社会への影響
– **経済的安定**: WEIスコアの安定は、経済的な安定状況を示唆しており、人々の消費意欲や投資意欲を高めるかもしれません。
– **長期的予防策の準備**: 若干の下降トレンドが予測されているため、長期的な対策を講じることが重要です。
全体として、このグラフは経済の短期的安定と、将来的な小さなリスクに対する準備の必要性を強調しています。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績データの大半は、0.7から0.8の範囲に分布しており、横ばいの傾向が見受けられます。
– 予測データが始まる地点で、明確な水平方向のラインが示されているため、今後のWEIスコアの予測が一定であることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれた2点の外れ値が確認できますが、それ以外には大きな変動が見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは過去のWEIスコアを示しており、予測データは予測方法によって異なる色で表示されています。
– グレーの色で示された不確かさの範囲は狭く、予測の精度が比較的高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも同様の水平トレンドを示しており、一貫して安定した予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータポイントは一定範囲に集まっており、周期性や季節変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 予測の確からしさが高いため、このデータを基にした健康状態の管理や改善施策が可能です。
– 日々の健康状態の安定や、気象条件が健康に与える影響が少ないと考えられます。これは健康管理や保険関連の業界にとってもポジティブな情報となり得ます。
特にWEIスコアが安定している場合、長期的な健康管理の指標として有効である可能性を示唆しています。
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:
分析の専門家として以下の点を考慮します。
1. トレンド
– 実績のWEIスコアは全体的に0.4から0.8の範囲で横ばいですが、特定の期間で低下が見られます。
– 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）はほぼ一定の値を示しており、大きな変動はありません。
2. 外れ値や急激な変動
– 特定の日付において、0.4以下のスコアで外れ値が観察されます。
– 突然の急激な低下とその後の回復が見られる可能性があります。
3. 各プロットや要素が示す意味
– 青色のプロットは実績データを示し、青い丸で囲まれたプロットは外れ値を示します。
– 薄灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測はおおむね乖離が少なく、予測の信頼性があるように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績のスコアに周期性や明確なトレンドは見えず、一貫した変動があります。
6. 直感的な洞察と社会への影響
– 短期間でのストレス変動は外部要因、例えば天候や仕事のプレッシャー等に関連している可能性があります。
– 企業や組織がこのデータを利用することで、ストレスマネジメントや予防策の充実に役立つ情報を得られるでしょう。
グラフからは心理的ストレスの軽微な変動が見られ、大きな変動や周期は観察されないため、個人の生活習慣や外部要素も分析することでより深い洞察が得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、おおむね0.6から0.8の間に位置しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。全体的に横ばいの傾向です。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、僅かに上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか見られ、特に0.6を下回る点が目立ちます。
– 急激な変動は特に見られず、比較的一定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロット（実績AI）は日ごとの実際のWEIスコアを示しています。
– 赤いプロット（予測）は、未来のスコア予測を示しており、まだプロットされていませんが、予測の不確かさ範囲がグレーの帯で示されています。
– 予測結果は複数の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間には多少の乖離が見られ、これが将来の適合性を評価するための重要なポイントになるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は狭く集まっていますが、予測の不確かさは広がっており、予測モデル間で異なる傾向があります。
– 実績と予測の乖離が少ないことは、モデルの信頼性を高めるポイントです。
6. **直感的な印象と影響**
– 一般の人が直感的に見ると、実績データが比較的一定していることから、WEIが短期間で大きく変動することはあまりないと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響を考えると、WEIが安定している領域では、自由度や自治を維持しやすいと考えられます。予測モデルの結果が現実の変化をどれだけうまく捉えられるかによって、計画的な対応や戦略決定の有効性が変わります。
グラフからは、モデル精度の検証や調整が必要であることも示唆されます。
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:
この天気カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、主に0.6から0.9の間で横ばいしています。予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はすべて約0.8で横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかのデータポイントが異常値（黒い丸）として示されています。特に、0.6近辺にまとまっているものが多いです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データ、紫やピンク色の線は異なる回帰モデルに基づく予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、これは、xAI/3σの基準で設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの予測は、高い精度で実績と一致しているように見えますが、実際のデータ（青い点）と予測の乖離が多少認められます（特に外れ値がある場合）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっていますが、異常値がいくつかあります。予測データによるスコアはより高めに安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフからは、システムの予測が安定しており、天候に関連する社会的公平性のスコアを維持できていることがわかります。
– 外れ値の存在は、特定の時点で何かしらの要因によって公平性が低下した可能性を示唆しており、さらなる分析が必要です。
– 一般的なビジネスや社会的影響としては、スコアの安定性が重要であり、この安定性が持続することが期待されています。異常値を減少させることが、社会的公平性を改善する鍵となります。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **時系列の変動**：実績データ（青い点）は基本的に横ばいですが、全体にわたってわずかな上昇傾向が見られます。
– **予測データ**：予測の線（緑、紫、ピンク）もわずかに上昇しており、持続的な改善の可能性が示唆されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で示されていますが、いくつかのデータポイントで見られます。特に7月上旬に多く存在し、一時的な異常があったと考えられます。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**：過去の実績データを表しています。全体的にWEIスコアは0.8前後で安定しているようです。
– **予測（線）**：異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しており、一貫して増加しています。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲に収まっていることから、予測の信頼性が高いと考えられます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と各予測線の間には大きな乖離はなく、予測が実績を適切に捉えていることを示しています。異なるモデルの予測は全て似た傾向を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの分布は狭く、多くのデータが0.8付近に集積していることから、全体として安定しているようです。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **持続可能性の向上**：トレンドがわずかに上昇していることから、天気関連の持続可能性と自治性がわずかに改善している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**：安定したWEIスコアは、持続可能なビジネス戦略の実施が進んでいることを示し、投資や政策の継続が必要であることを強調しています。
– **社会的影響**：WEIスコアの安定と予測の一致は、地域社会が持続可能性を維持するための活動を継続して行っていることを示しています。
このグラフは、持続可能性の維持や改善が進行中であることを示唆し、さらなる改善のための指針を提供します。
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:
1. **トレンド**
– 最初の数日間は、天気に関連するWEIスコアが約0.8から1.0の範囲にあり、ほぼ横ばいの状態です。その後、予測データは徐々に上昇し、安定します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、グラフの最初の部分でいくつか見られます。ただし、大きな変動はなく、外れ値もわずかです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、紫色の線は異なる予測手法による予測データを示します。グレーのシャーディングは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の線が重なり合って見えることから、予測が現状と良く一致していることがうかがえます。一部の予測手法（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）は似たようなトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列データの分布は安定しており、大きな変動や分散は見られません。
6. **直感的に感じられることと影響**
– このグラフから、短期間内でのWEIスコアは安定しており、予測も大きく外れないことが示されています。これは、天気に関連する教育機会や社会基盤の状況が安定している可能性を示唆し、ビジネスや政策決定において安心感を与えるでしょう。特に教育機会の安定は、長期的な経済成長や社会の安定に寄与します。
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:
このグラフでは、30日間のWEIスコアの推移が示されています。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色の点）は全体的に横ばいで、0.6から0.8の間に分布しているようです。
– 各予測モデル（線形回帰、水色ライン、決定木回帰、紫ライン、ランダムフォレスト回帰、ピンクライン）には、傾向に応じた変化がありますが、特にランダムフォレストによる予測は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日間、異常値として示されているデータポイントがあり、特にスコアが他の点と大きく異なる部分が黒い丸で囲まれています。
– ランダムフォレストの予測による上昇は、他の予測と比べると目立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績値を表し、実績が安定していることを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を表し、予測のばらつきを示しています。
– さまざまなラインが異なる予測手法による予測を表しており、手法ごとの違いや予測の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の間で、特にランダムフォレスト回帰が他の手法に比べて異なる挙動を示していますが、それ以外は似たようなトレンドを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的一定の範囲内にありますが、予測値と一致する場合もあればしない場合もあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績のスコアが安定している一方で、予測モデルによっては将来的な上昇の可能性を示唆しており、変化への対応を予見させます。
– 異常値として特定された数値は、特定の要因が社会WEIに影響を与えた可能性を示唆します。
– 予測モデルの多様性は、異なるアプローチで将来の動向を捉えようとする試みとして評価でき、特に不確実性に対する備えが試されている場面となります。
このように、多様な解析が可能なこのグラフは、さらなるデータ処理や予測改善のための示唆を得るために有用です。
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:
天気カテゴリに関する総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色のグラデーションが明確な周期性やトレンドを示しているわけではありません。色の変化が不規則であり、一部の時間帯に集中して変化しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06と2025-07-09あたりでは、特に目立った色の変化があります。2025-07-06の23時付近に黄色が見られ、これが外れ値や特異なイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの強さを表しており、黄色が強い、紫色が弱いスコアを示しているようです。
– 時間帯ごとにスコアが異なることから、日内変動が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のデータが示されているが、特定のパターンや周期的な関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ上で特定の色が時間軸に沿って連続して現れるケースが少ないため、強い相関や一貫した分布パターンは示されていません。
6. **直感的な解釈と影響**:
– 人間が直感的に捉えるのは、特定の日や時間帯に異常が発生している箇所です。ビジネスや社会的には、これらの異常が天候やそれに伴う自然現象に関連し、対応が必要な可能性があります。例えば、急激なスコア変化が災害に繋がる場合、早急な対応が求められるでしょう。
全体として、特定の時間帯に集中して変動があり、これが天候の変化と関連していると仮定できます。ただし、より詳細な分析には追加のデータや背景情報が必要です。
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:
このヒートマップについて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上の色彩の変化は、時間帯ごとにある程度の周期性が見られます。特に午前8時から16時にかけては、比較的一貫したパターンが観察できますが、極端な変動は少なく、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日、午前8時に極端に低いスコア（暗い紫）が見られ、これは異常値として注目すべき点です。この日、この時間帯に関する特別な気象的イベントがあった可能性があります。
3. **色や密度が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色が最も高いスコアを示し、紫が最も低いスコアを示しています。グラフ全体の色は緑から青の範囲が多く、スコアが中間程度にあることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動は、日々の間に部分的な一致が見られます。例えば、午前8時の時間帯は比較的高めのスコアが頻繁に現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯と日ごとのスコアは、気象条件の変動に関係し得ます。特定の時間帯でのスコアの変動は、日中の天気の変化と相関するかもしれません。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯における天気の影響を直感的に把握するのに役立ちます。ビジネスにおいては、市場への影響や労働者の生産性に関する意思決定に影響を与える可能性があります。特に、天候が業務に影響を与えやすい業種では、こうしたパターンを把握することが戦略的に重要です。
全体として、このヒートマップは短期間における天候の変動を視覚的に理解する上で有益であり、特に挙動が異なる日の詳細な分析が必要になるでしょう。
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:
以下のポイントについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、ある時間帯のスコアは比較的一定な傾向が見られます。ただし、一部の時間帯で周期的変動が確認でき、周期性が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から23時にかけて、特に濃い色（紫）が見られる箇所があります。他の時間帯と比べてスコアが低い可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高低を示しており、緑や黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを意味します。ヒートマップは、時間帯ごとのスコアの変動を視覚的に把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（特に8時と16時）のデータは、スコアの傾向が異なることがわかります。これにより、ある時間帯に特異な点があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに一貫したスコアパターンが存在する一方で、日ごとにスコアの変動が見られます。
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**:
– 社会的な活動が活発な時間帯には高いスコアが見られることから、各時間帯のスコアは日常の活動リズムと関連している可能性があります。ビジネスや製品の提供タイミングを考える上で重要な指標となるでしょう。
この分析は、具体的な数値や傾向を把握するための第一歩であり、さらなる詳細なデータ解析を通じてより深い洞察を得ることができます。
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:
この相関ヒートマップは、天気カテゴリに関連するWEI（Weather Economic Index）の異なる項目間の相関関係を視覚的に示しています。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**:
– 上昇や下降のトレンドは明確には示されていませんが、一部の項目間で強い相関を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に示されていませんが、「社会WEI (公平性・公正さ)」と「個人WEI (経済的余裕)」間の高い相関（0.95）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。濃い赤は正の強い相関を示し、濃い青は負の強い相関を示します。
– 正相関が特に強い部分は、広い範囲で個人や社会のWEIにおいて互いに影響を与え合っていることを示しています。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 複数のWEI項目は互いに関連し、公平性や公正さといった社会的要素が、特に経済的な余裕に強くリンクしている様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と個人及び社会のWEIの複数項目間では、全体的に中〜高程度の正の相関があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、複数の個人WEI項目と多様な関係性を持ち、高い正の相関を持つ項目も多いです。
6. **直感的な分析とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップから、人間は個人と社会の経済的・精神的な要素が密接に絡み合っていることを直感的に理解できるでしょう。
– 経済的な余裕と社会の公平性が強く結びついている点は、政策立案者やビジネスリーダーにとって重要です。社会政策やビジネス戦略を計画する際に、これらの要素が相互にどのように影響し合うかを考慮することが求められるでしょう。
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:
グラフ分析に関する専門的かつ直感的な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアが様々なカテゴリーにおいて異なる分布を示していますが、一般的に横ばい傾向があります。一部のカテゴリーで中央値が低めであることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は下方に非常に離れた外れ値があり、特段の注目が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の各ボックスは、WEIスコアの中央50%（第1四分位数から第3四分位数）を示しています。中心のラインは中央値、上下のヒゲは全体のスプレッドを示し、円形の点が外れ値を示しています。
– 色の変化は各WEIタイプのカテゴリを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは含まれておらず、それぞれが30日間の集計データとして分布を比較していますが、関連性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のWEIタイプ（例えば「社会WEI（生態系整備・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」）は高めの中央値を持ち安定したスコアを示しています。逆に「個人WEI（経済状態）」は幅が狭く、均一なスコアの分布を示唆しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 経済状態や心理的ストレスが高度に変動しやすいことが見て取れ、特にストレスに関連する外れ値は注意すべきです。これらの要素は日常の生活の質に大きな影響を与える可能性があり、特に心理的な支援や経済的な安定への対策が考えられます。
– ビジネスや社会においては、ストレスや経済状態の改善に向けた施策が求められると考えられ、組織や政策立案者にとっては重要な指標となるでしょう。
このグラフは、様々なカテゴリにおけるWEIスコアの多様性とその潜在的な問題点を示しており、特に個人への影響に対する深い理解を促します。
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、天気に関連するデータの主成分分析（PCA）を行った結果を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって明確な上昇や下降のトレンドは見えません。しかし、点が広く散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値はあまり見られませんが、第1主成分（x軸が-0.2付近）と第2主成分（y軸が-0.2以下）にあるプロットは少し離れています。これが異常なパターン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**:
– 点はそれぞれ異なる日や天気の要素を表していると考えられます。第1主成分と第2主成分の寄与率はそれぞれ0.45と0.25で、これによりデータのばらつきの一部が説明されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係性はこのプロットだけでは明確に示されていません。各データポイントは独立している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的均等ですが、中央から右上にかけて密度が高い領域が見られます。第1主成分と第2主成分の間には軽微な正の相関があるようです。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– この分析は天気データを要約し、主要な変動のパターンを把握する助けになります。これにより、特定の天候パターンがどのように影響を与えるかを理解することで、例えば農業やエネルギー管理において、効率の改善やリスクの管理に役立つ可能性があります。
全体として、このPCAプロットは、データ内の変動パターンの要約を提供し、潜在的な因果関係のさらなる調査を促進するものであると考えられます。
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。
