📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、指定された期間のWEIスコアデータの詳細分析を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**では、7月1日から7月11日の間に0.70から0.84の間で変動しています。やや上昇する傾向が見られ、特に7月6日から7日にかけて顕著な上昇があります（0.84近辺）。
– **個人WEI平均**も同様に0.61から0.78の間で動いています。総じて小幅な変動が見られ、一部の日付での急な変動（7月5日と7月8日）が見受けられます。
– **社会WEI平均**では、比較的一定の高い値を示しており、0.75から0.90の間で推移しています。特に7月6日で高値を記録しています。
### 異常値
– 異常値は、総合WEIの低スコアがいくつか (例えば、7月1日の0.71, 7月8日の0.70) と共に、7月6日の高スコア0.84が指摘されています。このような異常値は、特定のイベントや季節的な変動、外的要因（例：天気、社会的な出来事）に関連している可能性があります。
– 個人WEI平均では、7月5日と8日の低スコア（0.65, 0.61）、7月9日の高スコア（0.71）も異常として検出され、特定の個人要因や社会的ストレス、健康状態の変化が影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**では、全体的に上昇トレンドが確認される一方で、短期的な季節性変動（週末や特定の平日）が見受けられます。残差に関しては、イベントや突然の気候変動が原因と考えられるピークが散見されます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によれば、各WEI項目間に強い正の相関が見られます。特に、社会基盤と持続可能性の項目間は特に強い関連性を示しており、これはインフラが持続可能性を支える役割を果たしていることを示唆しています。また、社会的公平性と多様性・共生の関連性も高いことが読み取れます。
### データ分布
– **箱ひげ図**による分析から、総合WEIの中央値は概ね全期間を通じて高めで、わずかな外れ値が確認されます。個別項目のばらつきは穏やかで、心理的ストレスの項目においてはばらつきが大きい傾向があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによる分析では、PC1（主成分1）が総変動の45%を説明し、これはおそらく全体の経済的および社会的条件が総合WEIに与える影響を示しています。PC2は25%を説明し、こちらは比較的独立した個別の要因（個人の健康状態やストレスなど）が影響していると解釈されます。
### 結論
全体として、データは一般に上昇トレンドを示しますが、一部のカテゴリで異常値が検知され、特定の期間での突然の変動が見られます。特に、天候や社会的要因が総合WEIの変動に影響を与える可能性があります。個別項目の相関関係や主要な構成要素からは、インフラ、持続可能性、公平性が全体的な幸福感に強く寄与していることが示されています。この分析を考慮し、さらなるデータ収集と詳細な因果分析を行うことが有益です。
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:
解析結果は以下の通りです。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフは二つの期間に分かれています。初期データ（2025年）の周辺では散布が密集しており、その後、約半年後（2026年）に別の密集データが現れています。時間軸上で大きな変動はありませんが、二つの期間でのスコアの変化に注目すべきです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年初期の部分での外れ値（異常値）が目立ちます。グラフの右側には異常値として示されたデータは見当たりません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績、緑の点は前年データを示しており、過去データと比較することができます。紫とピンクのラインは予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）を示していますが、特定の予測点はグラフ上に示されていないようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 青と緑のデータ群が異なる期間に存在します。評価日を基に昨年との比較が可能であり、変動が同様な傾向なのか異なる傾向なのかが重要になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 評価日は2025年と2026年でスコアがかなり違っており、相関分析よりも、二つの期間における環境の変化が影響している可能性を考慮すべきです。
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**:
– 二つの異なる期間でのスコアの変化は、気象条件や観測の取り組み方による影響が考えられます。特に、異常値が検出された時期の研究や分析が必要です。この種の分析は、気象予測や産業への影響評価に寄与する可能性があります。特に農業やエネルギー産業など、天候に左右される分野での応用が考えられます。
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:
以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）は実績データがプロットされており、その後右側（2026年）へシフトして終了。この期間には、明確なトレンド（上昇や下降など）は見られず、値が一定範囲に収まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれた点が異常値を示していますが、これらは通常の点と大きな差がなく、集団から大きく外れるデータはないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）が左側に集中しています。
– 予測データ（様々な回帰モデルの線）は、将来の傾向を示していますが、過去のデータ範囲内にとどまっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測は、ほぼ同じ範囲内で予測を行っています。これにより、どのモデルも似た予測結果を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的均一で、大きな偏りやクラスターは見られません。
6. **直感的に感じることやビジネス/社会への影響**:
– 天気に関連するWEIスコアがこのまま安定しているという予測は、ビジネスにおけるリスク管理やプランニングに役立つ可能性があります。短期的な大きな変動が予測されないことは、安心感を与える要因となります。
全体として、このグラフは過去のデータが安定しており、異なる予測モデルによる大きな違いもないことから、今後も比較的安定した状況が続くと考えられそうです。ビジネスの予測や資源配分などの計画立案において、有用なデータとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフには、時系列に沿って2つの明確なクラスタが見られます。最初のクラスタは開始日の近くに集中し、もう1つは終わりの日付に近いです。後者の方がWEIスコアがやや高い範囲にあるようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
左側のクラスタにいくつかの外れ値が検出されており、異常値のアイコンで強調されています。これらの外れ値は、データの分析や予測時に特に注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色のプロット**: 実測データで現実の値を示しています。
– **赤い×印**: 予測されたデータポイントを示しています。
– **緑色のプロット**: 前年のデータを示し、前年との比較が可能です。
– **灰色の帯**: 予測の不確実性範囲です。
– **紫、ピンク、オレンジの線**: 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）を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
実際のデータ、前年度のデータ、予測データが一度に示されています。複数のモデルによって予測された傾向は近似的に一致しているものの、不確実性が含まれていることが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
予測と実測データの間に多少の乖離が見られ、過去の実績に基づく予測の知見が直線的にはいかない可能性を示しています。
### 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
– **直感的理解**: 現実のデータと予測のデータが2つの異なる時期に現れることに留意し、中間のギャップに注意を払う必要があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測の範囲が広いため、意思決定者は予測モデルの限界を認識し、複数のシナリオに備えることが重要です。また、異常値や外れ値は新たなパターンやトレンドの形成を示唆する可能性があり、特別な政策や戦略が必要となるかもしれません。
このグラフからは、データのトレンドや予測モデルの信頼性を判断するための多くの情報が得られ、それに基づいて適切な行動を計画することができます。
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**
– このグラフには明確なトレンドが見られません。データは初期（2025年7月）に集中しており、後半（2026年7月）に別のグループが見られます。周期的な変化は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに「異常値」が存在し、通常のプロットから少し外れた位置にあります。これは経済的余裕（WEI）に影響を与える特定のイベントや条件を示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– **青色**: 実績データ（実績AI）
– **赤色の×**: 予測されたデータ（予測AI）
– **黒色の円**: 異常値
– **緑色**: 前年の比較データ（比較AI）
– 棒状のグレーや紫色の線は、予測の不確かさやさまざまな回帰モデルによる予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 年初と年末に明らかに異なるデータグループが見られますが、その間のデータは空白です。これらのデータは直接的な関連性を示していないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 二つの異なる時期のデータ間に明確な相関は見られません。初期データは全体的に高いスコアを示しますが、異常値は低いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから直感的に感じることは、途中のデータが欠損しているため、予測や計画立案が困難である可能性があります。これは計画や戦略の策定において、安定性が欠如していると感じさせます。
– ビジネスや社会への影響としては、データの変動が激しい場合、経済的要因や環境の変化がある可能性が考えられます。これに対応するための柔軟な計画策定が重要です。
このグラフから、予測の不確かさとモデル選択の重要性を認識しつつ、実際のデータとの比較を継続的に行う必要性が強調されます。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）データは最初の数か月間に集中しており、ある程度の横ばい状態が見えます。
– 以降、データは存在せず、翌年の予測（緑色）が後半に表示されています。
– 予測データは徐々に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの異常値（黒色の太線）が認められますが、明確な急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青色）は過去の事実データを示しており、横ばいに見えます。
– 予測には様々なモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられており、実際のデータと異なる総体的な見通しを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの間には明確な時間的な分断があり、これにより将来の予測に対する不確実性が生じています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは集中している一方、予測は上昇傾向にあり、分布の広がりを反映しています。
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**:
– 実績データが中盤以降なく、予測データに依存していることから、不確実性が高いことを感じます。
– 健康状態や気象に関連する要素である場合、この不確実性は社会的にも調整を必要とする要因となる可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測に基づいた戦略の再評価が必要となるかもしれません。
このグラフは、現時点の健康状態の評価と将来のトレンドの予測の間に距離があるため、慎重な解釈と対応が求められます。
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:
このグラフは、360日間の天気に関連する個人の心理的ストレス（WEIスコア）の変化を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは365日間で大きな変動は見られませんが、特定の期間で上昇（紫色の線）しています。全般として安定しているように見受けられますが、緩やかな上昇が見られる区間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒で囲われた点が外れ値を示し、特殊な状況で心理的ストレスが異常になる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年のデータです。
– 予測値は、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータが比較され、予測値はこれらのデータを参考にしています。
– モデル間での予測傾向の違いが視覚化されています（線形回帰とランダムフォレスト回帰のモデルライン）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には顕著な相関は見られません。
– 個々の予測モデルは類似した範囲での予測を示していますが、ランダムフォレストの予測は他と異なる傾向をいくらか示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 前年に比べて現在のストレスレベルは比較的安定しています。
– ビジネスや社会において、ストレス管理施策の効果が継続している可能性があります。
– 外れ値が示す異常なストレスレベルには特別な対応が必要かもしれません。たとえば、特定の時期に悪天候が続いた場合、それに対応する対策を考慮する必要があります。
このデータは、異常値の原因分析と心理的健康を維持するための政策策定に役立つ可能性があります。
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**
– グラフは360日間にわたるデータですが、表示されている範囲は初期と終盤に集中しています。全体として可視的な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、個別に着目することで、最初と最後のデータクラスタに分かれていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの「異常値」が認識されていますが、この部分には急激な変動はなく、むしろこのデータセット内での正常の幅の一部として見られているようです。
3. **各プロットや要素**
– プロットは「実績」と「予測」に分かれており、さらに予測には異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられています。これにより異なる回帰モデルのパフォーマンスを視覚的に比較することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルのデータが示され、それらの位置関係を見ることでモデルごとの予測精度や傾向の違いを把握することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データのスコアが近しいことから、予測モデルの精度は高いと仮定できます。ただし、異常値を含むため、モデルによってはこれが予測精度に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**
– このような分析は、天候に関連する意思決定、特に農業やエネルギー管理において役立つ可能性があります。予測精度の高いモデルを特定することで、リソースの効果的な利用とリスク管理が可能になります。また、異常値の存在は、何か特異な気象パターンがあるかどうかのさらなる調査を促すかもしれません。
このグラフは、過去のデータを基にした予測モデルの妥当性評価を行うための有益なツールです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの期間では、実績データのスコアが横ばいとなっています。
– その後、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値が映されており、特に周期的な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が一部のデータポイントとして強調されていますが、それらは予測の外れ範囲内に収まっています。
– 予測値において、複数の回帰手法の線が重なり合って描かれていて、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる過去の実績データを示しています。
– 緑色のプロットが前年の比較データを表しています。
– 紫やピンクの線はそれぞれ異なる回帰手法による予測を示し、塗られた灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比較AIのデータはしっかりとした関係性がありますが、予測AIによるデータは大きく離れており、予測精度をより向上させる余地があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時期のスコアはほぼ高い水準で安定しているように見えますが、実際のデータと予測データ間に若干の乖離がある場合もあります。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 全体としてのスコアは高く、公平性・公正さの維持が概ね良好に行われている印象です。
– ビジネスや社会的には、現在の予測モデルが大きく外れていないことで、日常的な運用に自信を持てる状況が続いていると感じ取れます。
– 高いスコアを維持することが重要であり、そのために予測精度の向上や異常値の原因分析が求められます。長期的な計画を立てる上で、現行の予測モデルの検証と改善が検討されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには明確な長期的トレンドが見られません。プロットが二つの異なる期間（開始直後と終了直前）に集中しており、各期間におけるスコアは比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データの中に黒丸で示された外れ値があります。これは異常なイベントやデータの異常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**:
– **青色の丸**: 実測値を示しており、データの観測値が視覚的に確認できる。
– **赤色の×**: 予測値を示し、特定の期間で予測が行われたことを示しています。
– **緑色の丸**: 前年のデータを比較のために示していますが、関心のある変動は見られません。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさを示し、モデルの信頼区間を視覚化しています。
– **紫、ピンクの線**: それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しており、予測手法が複数使われていることを示しています。
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乖離があることがわかりますが、全体的な一致度は高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットが集中しており、分布の広がりは少ないです。スコアは他の要因も関係している可能性があります。
6. **人間の直感的な感じ方と社会への影響**:
– 明確な変動やトレンドが見られないため、データの安定性が示唆され、気候や持続可能性の取り組みが持続性を持っていると感じ取れます。
– ビジネスや政策策定において、予測の不確かさを考慮しつつ計画を立てることが重要です。データの集中的な観測期間が短いため、長期のトレンドに気を付ける必要があります。
このグラフは、持続可能性の評価や予測に役立つデータを示しており、戦略的な意思決定において重要な指標となりえます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 最初と最後のデータに注目すると、スコアが約0.8から1.0程度まで上昇しています。おそらく全体トレンドは上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にある「異常値」とマークされた点が、他のプロットとは異なる振る舞いを示しています。これは何らかの特異な出来事やエラーを反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データを示しています。安定して0.8付近を保っています。
– 緑の点：前年度との比較で、若干の変動が見られますが、大きく変わることはないようです。
– 紫の線：予測されているが、方法によっては異なる傾向が現れる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは互いに近い位置にプロットされており、予測の正確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**
– 全体的な密度から見ると、データが0.8付近に密集しているため、スコアの安定性が高いと考えられます。異常値が特定のイベントに関連している可能性があります。
6. **人間の感じる直感と社会への影響**
– データの安定したトレンドと高スコアは、社会基盤や教育機会においての向上を示唆しており、これにより地域社会や経済がポジティブに影響を受ける可能性があります。
– 異常値の存在は改善の余地を示し、さらなる調査や対策が必要かもしれません。
全体として、このグラフは社会基盤・教育機会の向上トレンドを示しており、持続的な成長に貢献していることを示唆しています。異常値に対する適切な対策が取られることで、その信頼性はより高まるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、特定の期間内で横ばいの傾向を示しています。特に、データの左側において実績（青いプロット）が一定のレベルで推移し、後半には前年度データ（緑のプロット）が右側に集約されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、異常値（黒い〇）が数カ所見られ、それらは平均からの偏差が大きいと考えられます。これにより、一部の測定が他のデータと比べて極端であったと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で表示されており、それぞれのモデルが異なる予測値を示していることがわかります。
– 前年データは緑のプロットで、現在のデータと比較するための基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値が重なることで、過去の実績と将来の予測の関係が視覚化されており、これにより予測モデルの精度を評価することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図における密度や広がりから、実績データは比較的一貫していますが、一部の予測手法では、予測値が実績よりもかなり高かったり低かったりすることが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 全体として安定した傾向にあるように見えますが、異常値の存在や予測のばらつきは、環境や社会的要因による予測困難性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、こうした予測のばらつきはリスク評価における注意点と捉えられ、より精緻な予測モデルへのニーズを示しています。異常値についても、原因の徹底調査が求められます。
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:
このヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯ごとの変動が視覚化されていますが、長期間の周期的なトレンドは特定しにくいです。色の変化に注目すると、特定の時間帯に高い値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 鮮やかな色（黄色や濃い緑）の部分は特異な変動を示しており、2025年7月6日と7月7日の16時から23時に特に顕著です。この時間帯に急激な変動または異常があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色はWEIのスコア範囲（おそらく0.72から0.82の間）を示しています。色が暗いほどスコアが低く、明るいほど高いと解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯が縦に並んでおり、日ごとの変化を視覚的に比較できます。夜間（19時以降）に特に著しい変動が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に特定の日付と時間帯が特にスコアが高くなる傾向があります。特に7月6日から7日にかけてこの傾向が続いています。
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**:
– ヒートマップの色の変化は視覚的に直感的で、特定の時間帯に異常な気象イベントが発生したと容易に推測できます。特定の日付における高い活性を確認することで、ビジネス上の計画や備えを調整するのに役立つかもしれません。特に、夜間の急激な変動に対しては特別な対策を講じる必要があるでしょう。
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**:
– 全体的に、色の変化が連続している場所があり、周期性が存在する可能性があります。しかし、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上の特定の時間帯や日付で、色が急に変わる部分（特に濃い紫や黄色の部分）が外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が、個人WEI平均スコアの値を示しています。紫に近い色はスコアが低く、黄色に近づくほど高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（7時、8時、15時、16時、19時、23時）でのスコアの変化を比較することができます。一部の時間帯では比較的一貫した色が続いていますが、他の時間帯では変動が多いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があり、別の時間帯では低くなる傾向が見られます。これが何らかの規則性を示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 直感的に、特定の時間帯に活動が多くなる（または少なくなる）時間帯があることを示唆しているように見えます。ビジネスやコミュニケーションの計画において、このようなパターンに基づいて労働時間やサービス提供時間を最適化することが考えられます。社会的には、ライフスタイルの傾向を掴むことができ、それに応じた公共政策の立案が可能かもしれません。
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ついて分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化に周期性が見られ、特に時間帯によっては大きな変動が見られます。例えば、午前中は一定の色で推移する一方、午後や夜間には色の変化が顕著です。
– 夏の期間（表示された日付）において、特に午後と夜間で高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、15時と16時に急激に明るい色になっており、これは急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
– 時間帯「19」や「23」では、周期的に高いスコアが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
– スコアは0.74から0.88の範囲で測定されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動は、一日の中での行動パターンや天候条件の変化を反映している可能性があります。
– 期間内で特定の日付（例えば休日や特別なイベントの日）には、スコアの変動が大きいことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的には見られませんが、特定の時間帯に両極端なスコアが発生しやすいことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**:
– 時間帯ごとの色の違いから、昼間と夜間での行動や環境の違いを直感的にイメージできます。
– 社会的活動や対外条件（例えば天候やイベント）がスコアに影響を与えている可能性を考えるでしょう。
**ビジネスや社会への影響についての洞察**:
– スコアが特定の時間帯で高くなったり低くなったりすることから、このデータはビジネスの戦略（例えば営業活動や広告配信の最適化）に利用できる可能性があります。
– また、天気による人々の行動変化がスコアに反映され、それを基にした市場動向の予測が可能になるかもしれません。
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各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 相関係数が高い部分（赤色）の集中が特定の項目間に見られ、これが一定の傾向として現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が極端に高い（1.00）か低い（-0.18など）ところが特異点として目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色は強い正の相関、青色は負の相関を示しています。
– 特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に類似の高い相関（0.95）が存在します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目との相関が一般的に低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と他の個人/社会WEI項目間で一定の関連性が見て取れ、特に「個人WEI平均」と「総合WEI」が0.81と高い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他のいくつかの社会WEI項目と強い相関を持っていますが、個人WEI項目との相関は低めです。
– 全体として「社会WEI」項目間での強い相関が目立ちます。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 社会全体的な公平性が個々人の経済的余裕と強く結びついていることが視覚的に示されています。これは、社会政策が個人の経済的幸福に及ぼす直接的な影響を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が多くの項目と中程度の相関を持つことから、個人の心理的健康は幅広い要因に影響を受けやすいと考えられます。
これらの洞察は、特に政策立案者やビジネスリーダーが、社会福祉や経済施策の優先順位の設定に役立てられるでしょう。このヒートマップを通じて、各項目間の関連性を可視化し、社会政策やビジネス戦略に役立てることが可能です。
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、天気カテゴリーに関するさまざまなWEIスコアの分布を比較しており、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドについては、カテゴリー間で評価が高い順や低い順がありますが、期間内の具体的な上昇や下降トレンドは箱ひげ図では明示されないため、ここでは指摘できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会 WEI（社会整備・対話機会）」の箱ひげ図には外れ値が見られます。これらの外れ値は、特定の気候状況や社会的状況が極端にスコアを変動させた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は中央値（箱内の横線）、四分位範囲（箱の上下）、そして外れ値（点）を示します。これにより、各カテゴリーのスコア分布の偏りやばらつきを視覚化できます。
– 色は異なるWEIタイプを区別するために使用されており、それぞれが異なる測定側面を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリーは独立しており、直接的な関係を読み取ることはできませんが、一部カテゴリー間でスコアが近いことで、関連性が示唆されるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値の位置と箱の大きさから、それぞれのWEIタイプの集中度やばらつきがわかります。
– 「社会 WEI（共生・多様性・自由の権利）」は、他のカテゴリーに比べてやや中央値が低く、ばらつきも狭いです。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は高いスコアを維持しており、全体的に天候がこれら側面でポジティブな影響を与えている可能性があります。
– 外れ値のあるカテゴリーは、特定の事象や期間に大きな影響を受けていると考えられ、これがビジネス戦略や政策決定において考慮されるべき要素となります。
この分析は、特定の気象条件がどのように個々人や社会に影響を及ぼすかの理解を深め、ビジネスや政策において、どのようなアプローチが適切かの指針を提供するでしょう。
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）を用いた2次元プロットです。以下に特筆すべき点を挙げます。
1. **トレンド**:
– 散布図には明確なトレンドは見られません。データは第1主成分と第2主成分の両方にわたって広がっており、周期性や一貫したパターンは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各点が比較的均一にばらけているため、明確な外れ値が存在しなさそうです。ただし、図の左下および右上の点は中心から離れた位置にあり、特異な気象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**:
– 各プロットは観測値を表し、第1主成分と第2主成分の軸でプロットされています。色や密度の違いは表示されていないため、各点の示す意味は主にその位置に依存します。
4. **複数の時系列データ**:
– 時系列データの直接的な関係性はこのプロットから特定できませんが、全体の分布から多様な気象条件が捉えられていることは分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上のデータポイントは比較的広範囲に広がっており、強い相関は示されていません。第1主成分が45%の寄与率を持つことから、この成分がデータのばらつきに大きく寄与していることが示唆されます。
6. **直感的洞察と影響**:
– このグラフから、天気データが多様であり、一つの指標で説明しきれないことがわかります。ビジネスや社会に対する影響として、複雑な天気パターンが予測の困難さにつながり、特定のイベントや季節性を捉えるためにはさらなる分析が必要であることが示唆されます。
このPCAプロットにより、データが多次元空間でどのように分布しているかを把握する手助けとなり、次のステップとしてより詳細な気象モデルを構築する基礎となるでしょう。
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。
