📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータの分析から、以下のポイントをまとめました。
### 時系列推移
総合WEIスコアは、全体的に緩やかな上昇傾向を示しており、特定の日において上下の変動があります。7月6日や7月10日は総合スコアが高いですが、7月3日や7月8日は一時的な下降を見せています。
個人WEI平均は、評価開始日から減少する傾向を示しており、一部の日（例：7月8日）に顕著な低下が見られます。これに対し、社会WEI平均は安定しており、高いスコアの時が多いため、社会の側面での強みが見られます。
### 異常値
異常値として検出された日付とスコアには、特定の改善または悪化の兆候が含まれている可能性があります。例えば、7月8日は複数の異常低下があり、これは個人の健康やストレスに関連する可能性があります。
また、7月6日や10日の高いスコアは、社会基盤や持続可能性における強化されたパフォーマンスを示唆しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
STL分解が実行されている場合、長期トレンドは安定上昇を示しますが、季節性の影響はこの短期間においてもわずかに観測されます。残差の分析から特定の日時における一過性のイベントの影響が示唆されることも考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップが存在する場合、社会的要因間には全般的に高い相関が見込まれ、特に「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」との高い関連性が見られるでしょう。一方で、個人要素は比較的独立しており、異なる要因が異なる影響を持つ可能性があります。
### データ分布
箱ひげ図からは、総合WEI、個人WEI、社会WEIの中央値がやや高いことがわかります。総合WEIのばらつきは下方に若干広がりを見せる一方で、個人WEIには大きな偏りや外れ値がいくつか見られる可能性があります。これは特定の要因に強く影響される人がいることを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析から、PC1とPC2がそれぞれ46%と25%の寄与率を持ちます。PC1が社会の持続可能性やインフラに関連する要素を多く含むと考えられ、PC2は個人のストレスや健康状態に関する側面が強いかもしれません。これは、データセットの大部分が社会的な安定性と個人の感情的な健康度合いの影響を強く受けていることを示唆しているでしょう。
### 結論
総じて、この期間における総合WEIスコアは社会的安定性および持続的なポリシーによって支えられ、改善を示しているようです。しかし、個人の健康や感情的ストレスに影響を及ぼす変動が依然として存在し、その要因についての調査が必要です。異常値は特定の出来事や一時的な要因によるものである可能性があり、さらなる分析が求められます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は大きな変動がなく、安定しているように見えます。
– 予測モデル（紫、シアン、ピンクの線）では、線形回帰がわずかに上昇していますが、他のモデルはほぼ水平に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁のある円で示されていますが、その数は少なく、予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを、赤いXは予測AIの結果を示します。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの領域で示されています。
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は全体的に一致しており、モデルの精度が良いことを示しています。
– 複数の予測モデルの間では、よく似た推移を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは少なく、予測モデルと強い相関があるようです。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**
– この安定した推移は、天候が一定の範囲内で安定していることを示します。これは特定の産業（例えば農業や観光業）が安定した状態で運営できることを示唆しており、経済的な予測が立てやすくなる利点があります。
– 将来的には、大きな気候変動がないことを仮定すると、ビジネスプランを安定して進められる環境が整っていると思われます。
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:
このグラフを分析する際、以下の点に注目しました。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は約30日間の期間にわたり大きなトレンドの変化は見られません。ただし、若干の上下動があります。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は全体としてわずかに上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントには外れ値があり、黒い円で示されています。これは通常の変動範囲から外れている可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績値を示しています。
– 赤いバツ印は予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、比較的狭い範囲であるため、モデルの予測が信頼できることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの傾向は類似しており、実績データに対するフィット感も良好です。これにより、予測が一貫していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの多くは0.7-0.8の範囲に集中しています。これは全体として安定したパフォーマンスを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– 気温や天気の情報を元にした個人のWEI（ウェルネスインデックス）スコアの安定性が示されています。データが収束していることから、大きな環境変化がない限り、個人のウェルネスに関しては大きな変動がないと推測されます。
– ビジネスや社会への影響として、安定した天気予報や健康情報の改善により、人々のウェルネスが維持される可能性があります。このようなデータは、生活の質の改善や健康促進プログラムに活用できるでしょう。
総じて、データは安定しており、予測と実績の間に大きなギャップはないという結論です。今後の変動を監視しつつ、モデルの精度をさらに高める余地がありそうです。
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**
– 実績データ（青色プロット）はおおよそ0.8から0.9の範囲で横ばいになっています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関しては、線形回帰は安定しているが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は徐々に上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットのうち、黒い円で囲まれているものは外れ値として識別されています。このような外れ値は他のデータからの逸脱を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績データを示し、安定性を表しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値であり、注意を要します。
– 予測範囲がグレーで示されていますが、実績データはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測ラインは異なるモデルからのものですが、実績データの範囲内で一定の相関があります。
– 決定木とランダムフォレストの予測は、線形回帰よりも楽観的な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0.8〜0.9付近に密集しており、非常に一貫しています。
– 予測ラインは、これをもとに将来のトレンドを推定しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 実績データが安定していることから、現状維持のビジネス戦略が有効な可能性があります。
– 異常値への注視が必要で、予測モデルの性能向上には外れ値分析が有効です。
– 将来的に、予測を元にした意思決定を行う場合には、各モデルの特性を考慮する必要があります。モデル間の違いが示唆する様々なシナリオに備えることが重要です。
このような分析を通じて、データ駆動型の戦略的意思決定が可能になります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績AIのデータポイントは一貫しており、大部分が約0.8付近に集中しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は安定しており、横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測のみが時間と共に減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績AIにおける一部のデータポイントが異常値としてハイライトされています。しかし、それらの影響は全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実際のデータ（実績AI）で、青いプロットの中に異常値が黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の影として表示され、信頼区間を表しています。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（パープル）の予測線が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実際のデータが比較的一定であるため、予測モデルの中ではランダムフォレストだけが下降トレンドを示しているのが特筆されます。他のモデルはそれに反して安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは0.8付近に密集しており、予測モデルもその周辺の安定した範囲を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間の直感として、実績AIのWEIスコアは安定しており、予測もさほど大きな変動は予想されないと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、現在の経済的余裕は安定しており、大きなリスクや変化がすぐに訪れる可能性は低いと推測されます。
– ランダムフォレストの減少傾向については注意して観察し、長期的に影響を及ぼすかどうかの検討が必要です。
全体的に、現在の経済状況は安定していると見られますが、ランダムフォレストの予測が示すような低下傾向には注意が必要かもしれません。
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**
– 実績（青のプロット）は、全体的には横ばいで、大きな変動は見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の中では、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）のみがわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は黒い円で示されていますが、その数は少なく、全体的なトレンドには大きく影響していません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去30日間の実績データで、安定した範囲を保っています。
– グラフに示された予測は3つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、予測の不確実性範囲をグレーの領域で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとに異なるトレンドを示していますが、実績データとの整合性は高く、近い将来は安定していると予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は0.6から0.8付近に集中しており、狭い範囲での変動があることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータからは、個人の健康状態（WEIスコア）が30日間にわたり大きな変動なく安定していることが分かります。健康管理において、予測モデルが提供する安定した予測は安心材料となるでしょう。
– ビジネスや社会的な影響としては、個人健康管理が安定していることは、医療機関や健康関連サービスにおいて、利用者の信頼を得る要素となる可能性があります。
このグラフは、個人の健康状態を予測し、安定した健康維持を支援する有用なツールとなり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIによるデータ（青いプロット）は大きなトレンドを示さず、比較的安定しています。ただし、7月1日から7月15日の間に、より低いスコアへの変動が見られます。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、7月15日以降にわずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付には外れ値（黒い輪）のマークがあり、特に7月2日にはWEIスコアが下がっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、予測（赤い×）と比較するための基準です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、多くの実績データがこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測手法の結果は近くに位置しており、予測のモデルは実績に沿った形で結果を提供しています。それぞれの予測モデルが微妙に異なる勾配を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの変動において、実績と予測は密に相関しており、予測の不確かさも示されています。
6. **直感的洞察および影響**:
– 安定したWEIスコアは、心理的ストレスが大きく変動しないことを示唆しており、社会的・業務的な安定を意味します。
– ビジネスにおいては、ストレスが管理されていることでパフォーマンス向上や従業員の健康維持が期待できます。
このように、予測の精度と不確かさも考慮することで、心理的ストレスの管理がより効果的に行える可能性があります。予測モデルの適用により、将来的なストレスの変動を事前に捉える対応策が考えられるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は、主に0.6から0.8の範囲で推移していますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 三つの予測モデルのトレンド（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、微妙に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは、他のデータポイントとは明らかに離れており、異常値として黒い円で囲まれています。これらは異常な気象条件やデータ収集エラーの可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績データを示し、予測データは赤い×で表されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間内に多くの実績データが収まっていることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる三つのトレンドラインは概ね同じ方向を示しており、これらのモデルが比較的一貫した予測を行っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、一定の範囲に集中しており、大きなばらつきは見られません。予測データのトレンドは、実績データの範囲をカバーしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見た場合、未来の天気が安定していて、若干の改善（自由度と自治の向上）が期待できると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、天気に依存する活動（例えば農業）は、この安定した範囲を維持するための計画策定がしやすいでしょう。一方、異常値が示すリスクについては注意が必要です。
このグラフは、未来の天候パターンの信頼性ある予測を提供し、計画や意思決定をサポートします。
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す。しかし、予測データ（×印）には上昇トレンドが見られます。この違いは実績と予測の間でのずれを示唆しており、今後のスコアがどう変化するかの重要な手がかりとなります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で強調）が見られます。これらの外れ値は、特定の条件下でのスコアの急激な変動を示している可能性があり、詳細な分析が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、×印は予測データを示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測の信頼性に関する手がかりを提供します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には少しの乖離が見られます。特に予測が安定して上昇傾向にあるのに対し、実績データは多少のばらつきを伴う横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアはある程度の範囲内で集中しており、その中央値は安定しています。予測スコアは全般に実績スコアよりも高めに見積もられています。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– 実績スコアのばらつきと予測スコアの上昇によって、予測の精度向上や安定性の向上が必要であると感じるでしょう。ビジネスや社会の観点から、この予測のずれは改善のチャンスを示しており、天気に関連する政策決定やサービス提供のプロセスに影響を与える可能性があります。
### 全体のまとめ
このグラフは、実績と予測の間にあるギャップを強調しており、そのギャップを埋めるための具体的なアクションを提案しています。予測精度の向上が不可欠であり、それが実現されることで、より公正で公平なサービス提供が可能になるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ点（青のプロット）は横ばいで、0.8から1.0の間に分布しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、いずれもわずかに上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつか見られ、特に期間の中間部分に集中しています。
– これらの外れ値は、予測モデルの精度に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒い円で囲まれたものは外れ値です。
– 予測（赤いバツ）は、不確かさを表す灰色の範囲内に位置し、予測精度の許容範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測（異なる回帰モデル使用）の間には、慎重ながら一貫した上昇傾向があります。
– 不確かさの範囲は、今後のスコア変動を考慮して幅広く設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に0.8から1.0の範囲に密集しており、不確かさの範囲内で小さな変動が無視されています。
– 各回帰モデルによる予測は、似たような上昇トレンドを描いています。
6. **直感的な感じと社会的影響**
– データが安定していることは、自治性と持続可能性が確保されつつあることを示唆しています。
– しかしながら少数の外れ値は、システムの改善や予測モデルの調整が必要かもしれないという警鐘にもなります。
– 社会やビジネスにおいては、このグラフは、天気に関連する自治計画が徐々に成功に向かっていることを示しており、さらなる持続可能な発展の可能性を予示しています。
このグラフは一般的に安定しつつも、改善の余地があり、慎重なモニタリングが求められることを示しています。
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:
### 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、おおむね横ばいで推移しています。データの変動は比較的少なく、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、わずかな上昇を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロット内において、大きく離れた外れ値は見られませんが、外れ値としてマークされているデータがあります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績（実績AI）を示しており、データの直接的な観測値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内に実績値が収まることが期待さ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**
– 決定木回帰（緑）と線形回帰（水色）の予測も存在し、これらとランダムフォレスト回帰（ピンク）との予測の違いを比較することができますが、詳細な変化はピンクの予測線ほど明瞭ではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値のばらつきは、予測の不確かさ範囲と密接に一致しているため、モデルによる予測精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この安定したスコアは、社会基盤や教育機会がしっかり保持されていることを示唆しています。大きな波がないため、政策決定においても急激な変更が求められることは少ないと考えられます。
– この安定性は、社会や教育のプランニングを行う上での基礎的な安心感を供給し、予測に基づいた計画を策定する際の信頼性を高めます。
このグラフを見た人々は、全体的な安定性と予測の信頼性に安心感を得ることでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績）はおおむね横ばいで推移しています。特に大きな上昇や下降のトレンドはなく、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測が上昇傾向を示しており、今後は改善が期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めに少数の外れ値が観測されますが、それらは全体としてトレンドに大きく影響していません。
– 外れ値は明確に円で強調されており、不安定な要因がある可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示されています。
– 予測値はXマークと線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現され、様々なモデルによる予測の違いを観察することができます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、実績値の多くがこの範囲内に収まっていることから、予測がある程度信頼できることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の回帰モデルによる予測は、実績データをベースにしながら異なる未来のシナリオを提示しています。
– ランダムフォレスト回帰の線は他のモデルよりも高いスコアを予測しており、潜在的なポジティブな動向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一貫しており、予測モデルの多様性がこの安定したデータにどのように適応するかが重要なポイントです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 現状の安定したトレンドは安心感を与える一方で、今後の上昇予測は期待を持たせます。
– 社会における多様性と自由の保障が改善される兆しと捉えられ、これはビジネスにおけるポジティブなシナリオを提案します。
– 天気に関連するカテゴリであるため、気候変動対策が社会WEIに寄与している可能性が考えられます。
このように、グラフから得られるデータと予測は、持続可能な社会構築に向けた基盤を提供するものであり、今後の動向に注目が集まることが予想されます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に均一ではなく、時間帯や日付によってスコアが変動しています。
– 特定の時間帯（例：8時、16時）のトレンドに注目すると、日ごとにスコアの上昇と下降が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月3日の16時と8日の19時に非常に低いスコア（紫色）が目立ちます。これは急激な変動を示している可能性があります。
– また、7月6日の朝と夜に高いスコア（黄や緑）が見られ、他の日とは異なる傾向があることを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化がスコアの変動を示しています。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によって同じ傾向を示す日がある一方で、異なる日付では異なるスコアが特徴です。
– 特定の日（例：7月7日、8日）は全体的に明るい色が多く、一貫して高いスコアを記録しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の日付でのスコアの分布は非常に局所的で、特定の時間帯に集中していることが確認できます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、特定の日や時間に気象条件が大きく変化していると感じられます。特に、急激な天候の変化が影響を与えていると考えられます。
– ビジネスや社会に対しては、これらの変動が物流や小売業、野外イベントの計画に影響を及ぼす可能性があります。
この分析をもとに、詳細な気象対策や予測モデルの作成に役立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、天気に関連する個人のWEI（平均スコア）を時間帯別に表示したものです。以下に視覚的な特徴や洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 色の変化から読み取れるように、時間帯によってWEIスコアが異なっており、特定の時間帯での周期的な変動が見られます。
– 午前8時台には全体的に高いスコアが観察されます。午後16時台は少し揺れていますが、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日の8時台に特にスコアが低く、目立つ外れ値として挙げられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各色のセルは特定の時間・日のスコアを示しており、色の濃淡がスコアの高低を表しています。明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各日で午前中から午後へ移行するにつれてスコアが若干減少の傾向にありますが、日によってこのパターンには異なりがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 広範囲にわたって中程度のスコア（緑系）が多く観察され、極端に高いスコアや低いスコアは頻繁には出現しません。
6. **人間が感じる直感と社会への影響:**
– このスコアが例えばウェルビーイング指数を示しているなら、朝の活動が個人にとってもっとも活気に満ちていることを示している可能性があります。
– もしビジネス（たとえば労働生産性）に関連するデータであれば、午前中により重要なタスクを設定することが有効であるかもしれません。また、午後の低下を防ぐための対策が考慮されるべきかもしれません。
これにより、特定の時間帯での活動の最適化や、ピーク/谷の改善策の検討に役立ちます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド:**
– 一般的に、特定の時間帯（例えば8時と16時）のスコアが全体として高く、これは一貫したパターンを示唆しています。
– 23時のデータが日を追うごとに右側に進むにつれて減少する傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日に16時のスコアが他の日と比べて顕著に低く（最暗色）、この日の他の時間帯や他の日の同時間帯と比べて異常です。
– 8時にいくつかの日で大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを示しており、明るい緑や黄色は高スコア、紫や青は低スコアを示します。
– データの密度が高い時間帯（色が頻繁に示される時間）は、注目すべき重要な時間帯です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯でのスコアの周期性が見られ、特定の時間に高スコアが集中するパターンがある。
– 16時と23時に相関があるかもしれないが、7月3日以降のデータでは不規則なパターンも観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 16時と8時のスコアは、トレンドとして相関性がありますが、それ以外の時間帯でのスコア変動は不規則です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– このデータは特定の日や時間に社会活動やイベントが影響を及ぼしている可能性を示唆します。
– 企業が広告やイベントの開催時間を決定する際に有益なインサイトを提供できるかもしれません。
– また、エネルギー消費や交通のピーク時間を特定するためのデータとしても価値があります。
この分析は、一定の法則ないしパターンを把握し、施策や計画に活かすための基盤となります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示しており、直接的な上昇や下降トレンドを分析するものではありません。しかし、それぞれの項目間の相関が時間を通じて変わっていく可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値自体はありませんが、青い部分（負の相関）の割合が極端に少ないことは注目に値します。これらは通常の傾向と大きく異なる相関性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示し、赤が強い正の相関、青が負の相関を示しています。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」は強い正の相関（0.82）を示しています。
4. **データの関係性**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と強い正の相関を持ち、特に「社会WEI平均」との相関が非常に高い（0.92）です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間の相関が低めである点（0.23）も興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目間で正の相関が強く、システム全体がかなり整合的であることを示しています。特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は、多くの項目と密接に関連しているため、ハブのような役割を果たしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネス活動や社会政策において、特定のWEI項目に注力することが広範な影響を生む可能性があります。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に対する投資や改善は、他の多くの要素に良い影響を与えることが期待できます。
– 「健康状態」と「心理的ストレス」が比較的高い相関を持っていることから、健康促進施策がストレス軽減に寄与する可能性も考えられます。
これらの洞察をもとに、より具体的な施策や改善点を検討することができるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEIスコアの分布を30日間にわたって比較したものです。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアはカテゴリごとに異なり、特に明らかな上昇または下降のトレンドは示されていません。しかし、各カテゴリでスコアは相対的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などです。これらはその期間中に異常な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は中央値を示し、箱の範囲は25パーセンタイルから75パーセンタイルを示しています（四分位範囲）。ひげはデータの範囲を示し、外れ値がプロットされています。
– 色の違いはカテゴリの違いを直感的に区別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間で大きな交差はなく、各WEIスコアは独立していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」と「社会WEI（共生基盤・持続可能）」は中央値が比較的高く、安定したスコア分布を持っています。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」ではスコアの変動が大きく、ストレスのレベルが影響要因によって大きく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**:
– スコアが高く安定しているカテゴリは、持続可能な社会制度や共生に関する施策が効果的であることを示します。
– ストレス関連のスコアが不安定であることは、心理的健康の分野での介入の必要性を示唆します。これは個人の生活の質に影響し、結果的に社会全体の生産性や幸福度にも影響を及ぼす可能性があります。
この分析は、社会やビジネスにおける意思決定に重要な情報を提供することができ、特定の領域での改善策を検討する際の参考になります。
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、2つの主成分（第1主成分と第2主成分）に基づいた30日間の天気データの主成分分析（PCA）の結果を示しています。それぞれの成分は、データの異なる側面を捉え、全体の変動を説明します。
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 特定の方向に向かう明確なトレンドは見られません。データポイントは全体的に分散しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの外れにあるデータポイント（主に上部や下部にあるもの）に注目すると、ほかのデータから離れた位置にあります。これらは特異な気象条件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**
– プロットは各日の天気データを示しており、第1および第2主成分によって示される天気パターンの変動を表しています。棒や色、密度は特にないシンプルな散布図です。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データ特有の連続性を示す情報はありませんが、主成分を通じて日々の天気データの相関を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は大きく広がっており、特定の相関は見られません。このことは、様々な天気要素が多様性を持っていることを示唆しています。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 直感的には、多様な天気条件が存在し、それらの複雑さを捉えた分析が可能であることが理解できるでしょう。
– 天気パターンの多様性は、農業や観光業など、天候に影響されやすいビジネスでの計画立案に重要な意味を持ちます。
このPCAの結果を基に、特定の日の天気が他の日とどの程度異なるのかを分析することで、異常気象の原因や特性についての理解を深めることができるかもしれません。
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。
