📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の要約と洞察は次の通りです：
### 時系列推移：
– **総合WEIスコア**：
全体的に0.75から0.85の間で推移し、平均して横ばいの傾向が見られます。一部の日付で顕著に高いスコア（例：7月6日、7月12日）や低いスコア（例：7月1日、7月3日、7月4日、7月8日）があり、これが大きな変動要因となっています。
– **個人WEI平均**は0.65から0.82の範囲で、高いスコアが7月12日に見られています。一方、7月8日では特に低いスコアを記録しています。
– **社会WEI平均**は、0.74から0.9の範囲で、全体的に高く安定しています。7月6日には特に高いスコア（0.89）がありますが、これは異常値として検出されています。
### 異常値：
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均の全てで7月6日の高いスコアが異常値として認識されています。この日は社会的な要因が影響を与えたと推測され、特に社会基盤や持続可能性のスコアが高かったことが関係している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）：
– 示されているデータでは、特定の日付にスコアが大きく変化する傾向があり、これが季節的要因や特定のイベントに関連している可能性があります。
– 残差は特定できませんが、異常値と思われるスコアの変動が短期的な要因によるものである可能性もあります。
### 項目間の相関：
– **個人の経済的余裕**と**健康状態**、**心理的ストレス**の項目間には中程度の相関が見られます。経済状態の改善がストレスを減少させ、健康状態の向上に寄与している可能性があります。
– 一方、**社会の公平性・公正さ**や**持続可能性**は非常に高い相関があり、社会的な制度や政策が広く影響していることを示唆します。
### データ分布：
– 箱ひげ図の分析を通じて、個別のスコアにいくつかの外れ値が観測されている可能性があります。特に、**個人健康状態**と**心理的ストレス**が一部の日付で大きく変動しています。
### 主要な構成要素（PCA）：
– PC1（寄与率46%）はおそらく主要な社会要因（例：持続可能性、社会基盤）に関連しており、PC2（寄与率25%）は個人の要因（例：ストレス、健康）であると考えられます。これらがWEIの変動の大部分を説明していることが示唆されています。
### 総括：
全体的に、WEIスコアは比較的安定しているものの、一部の個と社会的指標での日付による変動が見られます。特に7月6日、7月12日には高いスコアが見られ、これらの日は社会的テーマや特定の外部要因が関与している可能性があります。また、日々の変動要因が大きくない限り、総合的な戦略に基づいて社会政策や健康増進の施策を強化することで、WEIの向上が期待されると言えます。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの時期に分かれています。左側は過去のデータ（実績と予測）、右側は前年のデータです。
– 右側の前年データはWEIスコアの比較基準を提供しており、緑色のプロットが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にはいくつか外れ値（異常値）が見られ、それを示す黒い円が散見されます。
– 大きな急激な変動は特に見られませんが、外れ値の存在がデータの安定性に影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績データを示し、密集したデータポイントが見られます。
– 赤色のクロスは予測データを示しており、実績と予測の間に明確な違いがある可能性を示唆しています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測がそれぞれ表示されており、多様な手法での予測結果が比較されています。
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の関連性を利用して、実績に対する予測精度を検証することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑色の前年データはやや高いスコアで密集しており、一定の基準となります。
– 実績データと予測データがどの程度この基準に近いかを評価することで、予測の信頼性を測ることができるでしょう。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は過去のデータを基に予測がされていることを理解し、異常値や外れ値の存在に気を配るでしょう。
– ビジネスや社会において、予測の信頼性は重要であり、特に天候が関連する分野では影響が大きいです。正確な予測は計画的な事業展開や調整に役立ちます。
– グラフから、過去のデータに基づいた予測の精度や異常値の影響への対応が重要であると感じることができるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主な期間に分かれています。2025年7月から2025年10月までの期間と、2026年6月から2026年7月までの期間です。
– それぞれの期間でデータは比較的一定ですが、中間の期間（2025年11月から2026年5月）ではデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年10月には、異常値として黒い円で囲まれたデータがあります。
– 2026年のデータは一貫して高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年の比較データを示しています。
– 紫、濃い紫、緑、ピンクの線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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年の実績データと2026年の前年データが視覚的に比較しやすくなっています。2026年の前年データは2025年の実績よりも高い天気スコアを示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間ごとのデータにばらつきがあり、直接的な相関関係を見出すのは難しいですが、前年データの方が一貫しているように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 予測と実績の差異により、予測モデルの見直しが必要かもしれません。特に異常値の発生はモデル改善の指標になるでしょう。
– 天気に関する予測精度が向上すれば、農業や流通業での計画立案がしやすくなる可能性があります。
– 予測モデルの各方法が提供する異なる予測結果を比較することで、より高度な意思決定が可能になるかもしれません。
全体として、データの中断があるため、連続的なトレンド分析は困難ですが、個別期間内での分析には役立ちます。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列散布図を示しています。以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なるクラスターに分かれています。左側に青色や赤色が集まっており、右側に緑色が集中していることにより、二つの時間枠に分かれている可能性があります。
– 各クラスター内では特に明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がいくつか存在します。これらは他のデータ点から外れた場所に位置しているため、特異なイベントや測定誤差、または他の要因によるものかもしれません。
– 急激な変動は特に確認できず、各クラスター内である程度の安定が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表し、その範囲内に多くのデータポイントがあることから、予測はある程度の信頼性があると言えます。
– 緑の点は前年のデータを意味し、異なる期間での比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には若干のずれや不一致が見受けられますが、大部分は予測範囲内に収まっています。
– 年間のデータ間での明確な相関性は確認しにくいですが、長期的な視点での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に明確な相関関係は確認できませんが、異常値を除けば、水平なクラスタリングが際立っています。
6. **直感的な感じや影響**:
– 人間は、このデータがある時期では相対的に安定しており、他の期間では変化しているといった傾向を直感的に感じ取るかもしれません。
– 社会WEIの変動はビジネスや政策の変化に関連している可能性があり、安定した時期と不安定な時期の要因を分析することで、気候政策や社会的介入の効果を評価する手助けとなるかもしれません。
全体として、このグラフは天気カテゴリにおける社会的影響の時間的変化を視覚的に示しています。特定の時期に集中して分析を行うことで、気候や社会活動の影響を理解するのに役立ちます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 一部のデータ（青色の実績データ）は、比較的横ばいで維持されています。
– 緑色の「前年データ」が同様の水準で集約されており、過去との一貫性が見えます。
– 「予測（線形回帰など）」のトレンドラインは急激に下降していますが、この時点でのデータは限られています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値として黒色の円（異常値）が表示されており、他のデータポイントとは異なる動きを示しています。
– 紫色の「ランダムフォレスト回帰予測」も急激に落ち込んでいます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色: 実績データで、現在の経済的余裕を示しています。
– 赤X: 予測値（予測AI）で、将来的な見通しを示しています。
– 緑色: 前年データで、過去のパフォーマンスを参照しています。
– 予測の幅が灰色で示されており、モデルに対する信頼区間が見て取れます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは非常に似た挙動を示しており、長期的な安定性が予想されます。
– ただし、予測データとは大きな乖離があり、将来的な不安や変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データ間には高い相関が見られます。
– 予測データと実績データの間には乖離があり、予測手法の改善の余地を示しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 多くのデータが安定していることは、経済的な安定を示唆していますが、急激な予測変動は不確実性をもたらします。
– ビジネスにとっては、この不確実性に対する準備やリスク管理が必要です。
– 社会的には、安定した実績は安心材料となる反面、急変動の予測に対する対策が必要であると感じるかもしれません。
グラフのデータと予測には注意が必要であり、異常値や乖離を無視せず、包括的な分析が求められます。
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:
この時系列散布図は、個人の健康状態を表すWEIスコアの推移を示しています。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**:
– データ全体としては、初期の実績（青）から予測（ピンク、紫）への推移が示されています。しかし約360日の期間では、実績が集中しているのはごく初期と後半のデータのみで、この期間内に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前年度のデータ（緑）はその他のデータポイントと分かれて表示されており、全体のトレンドから外れた部分と考えられます。
– 異常値（黒の縁取り）は初期に集中しており、健康状態に異常な変動があった可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、濃い緑色の点は前年のデータとして区別されています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が色分けされており、異なる統計モデルがどのような予測をしているのか可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが、異なる予測を提供している様子が見て取れます。特にランダムフォレスト回帰（紫）は、他のモデルと若干異なった予測を行っているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期のデータが大きく分かれており、長期間の健康状態の一貫性を確認するためには詳細な分析が必要です。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間が直感的に受け取る印象としては、実績値が少ないため不確かさを感じるかもしれません。また、異なるモデルによる予測のばらつきも、健康状態の予測が容易ではないことを示唆しています。
– 社会的な影響として、健康管理や予防における課題が浮き彫りになり、データの信頼性と多様な予測モデルの利用が議論の対象となる可能性があります。
全体として、実績データの限られた部分から予測を行っているため、データの裏に隠れたパターンや長期的な変化を探るには、さらに詳細なデータと分析が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ**（青い点）はグラフの左端に集中しており、後半は**前年データ**（緑色の点）が右端に密集しています。期間内での明確なトレンドは見られません。
– **予測データ**（紫、薄紫、ピンクの線）が数種類あり、それぞれ異なる回帰モデルを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られますが、特に目立った急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績のWEIスコア。
– **赤いバツ印**は予測モデルの予測値。
– **緑色の点**は前年のWEIスコア。
– 他の線（紫、薄紫、緑、ピンク）は異なる予測モデルのトレンドを表します。現時点ではそれほどスコア変動はありません。
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はそれぞれ異なる時期に集中しており、直接的な相関は見られません。
– 各予測モデルによるデータは、似た方向性の傾向を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データとの間には直接の相関は見られないが、予測との関係性は予測データの精度に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 年初のデータ（青）と比較時点の前年データ（緑）が明確に分かれているため、季節的な影響が排除されているように見えます。例えば、気象変動による心理的ストレスの変動がモデル化されている可能性があります。
– ビジネス上では、気候変動や季節性の影響を考慮した精神的健康管理への対応が重要となるかもしれません。特に心理的なストレスマネジメントやコーチングの提供に関わる分野での応用が期待されます。
この種のデータは、長期的な気候変動とメンタルヘルスの関係を評価し、組織や個人がどのように対策を講じるべきかを検討する際に有用です。
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
1. **トレンド**:
– スコアは前半は0.7から0.8の間に集中しており、全体的に安定しています。
– 予測範囲外れる急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として1つの異常値が赤い「X」でマークされています。この値は予測から大きく外れたデータ点を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。
– 緑の点は前年データによる予測（比較AI）です。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で示されており、それぞれの予測結果を表示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較AIによる前年と同様なデータの動きを示しています。
– 各種予測モデルは多少の違いがあるが全体的に安定した予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはかなり一貫しており、予測された範囲内にほとんど収まっています。
– 異なるモデルによる予測は緩やかに異なっており、全体的には一致しています。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– 一貫性のあるスコアと安定した予測から、天候による個人の自由度と自治は一般的にあまり変動がないと推測されます。
– 特に異常な変動は観察されないため、このデータは天候ポリシーや戦略に関する決定において安心材料となるでしょう。
– ただし、外れ値に関しては、何らかの介入が必要であるかを検討する必要があります。
このグラフは、天候の変動が個人の自由度や自治に与える影響が全体的に安定しているということを示唆しており、予測が堅牢であることから、計画の信頼性を高めることが期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月頃）は、実績（青いプロット）が0.7から0.8の間で横ばいまたは緩やかな変動を示しています。
– 後半の期間（2026年7月頃）のデータ（緑色のプロット）は、比較的高い値（0.8以上）で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかの外れ値（黒い円）が見られ、特に0.8を若干上回る値で集中しています。
– 横軸の「予測の不確かさ範囲」（灰色のバンド）内に多数が収まっていますが、一部のデータが範囲外に存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、データの信頼性を表しています。
– 紫の線は予測値を示しており、予測モデル間での一致を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表し、比較用のベンチマークとして機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが異なる期間でプロットされており、季節ごとの変動やパターンを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年値の間に強い相関があるように見え、天候により変動が大きくないことを示唆しています。
– 予測線と実績値の間に多少のズレが見られますが、全体的なトレンドは一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 散布図のデータが高いWEIスコアで安定していることは、天気関連の公平性と公正性が確保されていることを示唆しています。
– 予測モデルが実績値に近づいていることから、予測の信頼性が高いとされ、政策や計画策定に活用できる可能性があります。
– 外れ値が示す異常な状況は早期に検出することで、リスク管理や対策の強化に役立つでしょう。
このグラフは、WEIスコアの動向が全般的に安定しており、予測モデルの信頼性が高いことを示しているため、政策決定のサポートとして利用できる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、時間軸に沿って計測された「WEIスコア」の変動を見ると、初期の期間（2025年7月から8月）にデータが集中し、その後、2026年6月まで大きなデータの散布が続いていることが観察されます。
– 全体として、最初期と比較してスコアに大きな上昇や下降の傾向は見られず、横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いデータポイント（実績データ）の中で一つの大きな円があり、これは異常値として示されています。このデータは他のデータポイントと比較してWEIスコアが非常に高いです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は、最初の数か月に集中しています。
– 緑の点（前年比AI）は2026年6月頃に集中している。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は初期データに基づいた外挿として示され、特に線形回帰は増加傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の関係を見ると、実績値が観測された時点を基に既存のデータを利用し未来を予測している。特に線形モデルは予測において増加傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値や予測からの乖離の範囲がグレーの帯で示されており、データの幅が一定以上広がる範囲であることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から見ると、初期に集中して観測されたデータは、その後の予測にも大きく影響を与えている。
– 持続可能性に関する指標であり、特に異常値をどう解釈し、未来のデータをどのように実務に活かすかが重要と思われる。
– 将来的な予測を元にした持続可能な施策の計画が必要であり、特に気候変動の影響を考慮した長期計画策定が求められる可能性があります。
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:
### グラフに基づく洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月頃）では、実績（青い点）は比較的一定のスコアを示しています。スコアは0.8から1.0の範囲で、特に大きな変動を示しません。
– その後の期間（2026年7月にかけて）は、特定のトレンドが見られませんが、予測に基づく線（ランダムフォレスト回帰や他の回帰手法）は個別に異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値として黒い円が表示されており、これらは注目すべきデータポイントです。異常値は他のデータ点とは異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを表し、予測（赤いバツ印）と比較することができます。
– 緑の点は前年のデータを示しており、過去との比較に役立ちます。
– 紫色の線など、複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）は、それぞれ異なる経路を描いており、モデルの違いによる予測の差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測範囲と過去の実績、異常値、前年データとの相互関係を視覚化しています。これにより、年間を通じた社会基盤・教育機会に関する変動を多面的に分析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分布を比較することで、予測モデルの精度と変動を把握できます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 異常値は直感的に注目しやすく、政策決定者や事業者にとって重要な点である可能性があります。
– 教育基盤の提供の安定性や予測の信頼性が高いと、関係する機関に信頼を与えられるでしょう。
– モデル間で予測が異なる場合、新たなデータ収集やモデル改善が必要かもしれません。
グラフは、異常値と予測の違いを引き続きモニタリングし、予測モデルの精度改善を試みることの重要性を示しています。
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:
このグラフからは以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月ごろ）の実績AI（青の点）が比較的高いスコアを示していますが、その後はスコアの変動が小さくなっています。
– 予測では、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）と他の回帰方法（線形回帰と決定木回帰）は、一部大きく異なる曲線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に異常値として示されている点がいくつかあります（黒い円で囲まれた点）。
– 実際のスコアの変動は小さいですが、異常値の発生は顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータで、緑の点は前年との比較データを表します。
– 予測データには、異なる色の線（紫、青、ピンク）があり、それぞれ異なる回帰モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データには小さな変動がありますが、全体的には安定しています。
– 予測データの線は、特にランダムフォレスト回帰が異なる傾向を示しており、モデルごとの予測の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データは密集しており、予測範囲内に収まっています。
– 予測範囲が広がっている部分もあり、予測の不確実性が存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフを見た一般の人々は、早期の変動の少ない安定した状況から、比較的新しいデータに対して予測精度に不安を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、安定した実績データが示されている一方で、予測モデルの選択が重要であり、特にランダムフォレスト回帰の予測精度を見極めることが重要になる可能性があります。
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:
もちろんです。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化に注目すると、周期性のようなものが見られます。特に、日中のある時間帯により低温（紫系の色）が現れる一方で、他の時間帯にはより高温（黄緑から黄色）が現れているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の日中には、非常に鮮やかな黄色があり、これはその時間帯の異常に高いスコアを示唆しています。
– 逆に、7月3日には低いスコア（濃い紫）が見られ、この期間の異常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**:
– 色の濃淡がスコアを示しており、色が濃いほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られるため、特定の時間帯に周期的に高いスコアが出現する可能性があります。この繰り返しパターンは、日中の活動や日照時間の変化など、外部要素の影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時から19時までの時間帯は相対的に大きな変動が見られ、他の時間帯に比べ変動が激しい傾向があります。これは人間の活動量や気温変動、天候の変化が影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察や影響**:
– 直感的には、特定の時間と日に異常なスコアが現れることが視覚的にすぐに感じ取れます。ビジネスや社会への影響としては、特定の日や時間帯に予想される気候条件に合わせて活動の計画を調整することで、効率の向上や安全性の確保につながるかもしれません。
このようなヒートマップは、視覚的に直感的なデータ分析を可能にし、即時対応が求められる状況において非常に有用です。
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:
このヒートマップは、「カテゴリ: 天気」に基づく個人のWEI平均スコアを示しており、色のグラデーションによりスコアの違いが表現されています。具体的な視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、スコア値は0.625から0.800の範囲で変動していますが、特定の周期性は見られません。
– 日付ごとに異なる時間帯に色が変わっており、個々の時間におけるスコアは大きく変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に濃い紫の部分（最下位のスコア）は、他の色の部分よりも顕著に低いスコアを示しており、これは異常な低スコアあるいは特異値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を表しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 密度は全体として一定しており、各時間帯を均等にカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付では、異なる時間帯でスコアが大幅に変動しています。同じ日の異なる時間帯で異なる天気パターンがあったことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるWEIスコアの変動が比較的一定であるため、パターンが明確に現れています。このことから、日付ごとに時間帯が異なる天気状況を反映してスコアが変わることが分かります。
6. **直感的およびビジネス/社会への影響**:
– 直感的に見て、天気によってWEIスコアが大きく変動していることは明白であり、人々の活動に直接的な影響を与えている可能性があります。
– 例えば、低スコアの日や時間帯は、天気条件が悪化している可能性があり、人々の屋外での活動を制限する要因となるかもしれません。
– ビジネス面では、特定の時間帯や日付に応じて労働過程を調整するなど、効率的なリソース配分をするための基礎データとなり得ます。
これらの観察を通じて、このヒートマップは、天気が個人活動の効率にどのように影響を及ぼしているかを視覚的に示していると考えられます。
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:
このヒートマップについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 縦軸（時間帯）ごとに日付が進むにつれて色の変化が見られ、特定の日付と時間帯で明確な周期性があります。
– 日ごとに16時台から18時台の間で特に色が濃くなっていますが、それ以外の時間帯では明るい色が多いことから、時期による変動と時間帯による一定のパターンが存在することが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で特に色が濃くなる部分があります。例えば、7月3日と7月1日あたりで、16時台から19時台にかけて暗い色が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しており、濃い色（青から紫）ほどスコアが低いこと、明るい色（黄から緑）ほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一時間帯のスコアが時間とともに変化する様子が観察されるため、天候がこの社会WEIスコアに大きく影響を与えている可能性があります。特に特定の時間帯でスコアが極端に変化する理由を分析することが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯においてスコアが低下する傾向が見られるため、これが天候条件に起因するものか（たとえば、嵐があると低スコアになるなど）調査が必要です。
6. **直感的な洞察および影響**
– ユーザーはこのグラフを見て、特定の時間帯や日付に活動を調整する必要性を感じるかもしれません。ビジネスにおいては、特定の時間帯に特定の対応を行うことが求められる可能性があります。
– 社会的な観点では、特定の時間帯のスコアの低下が市民の行動や活動にどのような影響を与えているかを考察することが重要です。
全体として、このヒートマップは、特定の天候条件が社会の活動にどう影響しているかを捉える手がかりを提供しています。
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から得られる洞察を、以下のポイントを中心に解説します。
1. **トレンド**
– これは相関ヒートマップであるため、時間的なトレンドではなく、各要素間の相関関係が示されています。相関係数が1に近づくほど関係が強く、-1に近づくほど逆相関の関係を示しています。多くの項目間で0を中心に広がっているため、強い相関を持つペアは限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップは総体的な相関を示すもので、外れ値や急激な変動は検出できません。むしろ、特定のペア間の強い正または負の相関として現れるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– 総合WEIと個人WEI平均は非常に高い相関（0.82）を持っており、個人の快適さが全体の気候評価に強く影響していることが示されています。
– 社会WEI平均と社会WEI（公平性・公正さ）も高い相関（0.95）を示しています。社会的側面が社会全体の評価に重大な影響を及ぼしていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目間の相関を示しているため、時系列の傾向は考慮されていません。しかし、相関からは、特定期間でどの項目が影響を与えたかを類推することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと個人WEI（健康状態）の間には比較的高い相関があります（0.73）、これは個々の健康の状態が天候に直接影響している可能性を示唆しています。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）も高い相関（0.83）を示しており、多様性の確保が社会評価に与える影響が強いことがわかります。
6. **直感的な理解とビジネス社会への影響**
– 個人と社会の評価が天気に大きく影響されるため、気象予報は社会や個人の満足度を向上させるのに重要なツールとして利用可能です。
– 健康やストレス関連の項目が相関関係にあるため、ヘルスケア産業は気候データを利用して健康維持策を提案する可能性があります。
– 社会的公平性や多様性は社会全体の評価に強く影響するため、これらを考慮した政策形成がビジネスおよび国家の安定に寄与する可能性があることを示しています。
このヒートマップを利用して、各領域の強化や戦略立案に繋げることができると考えられます。
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:
箱ひげ図を用いたこのグラフでは、異なるWEIタイプ間のスコアの分布が比較されています。下記に観察される特徴とその洞察をまとめました。
1. **トレンド**:
– 全体的に、高いスコアのWEIタイプから低いスコアのWEIタイプへと徐々に減少しているように見えます。
– スコア分布は横ばいであり、明確な周期性や急激な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプにおいて外れ値が見られます。特に「個人WEI（身体的幸福）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などです。
– これらの外れ値は、通常の分布範囲を外れる特異なデータを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は四分位範囲を示し、中央線は中央値です。
– 箱の両端の線（ひげ）は、データレンジを示しています。箱が高いほど、スコアのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、カテゴリ間の比較に焦点が当てられています。一部のカテゴリー間ではスコアが接近しているため、何らかの相関関係がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他と比べてスコアが低めで外れ値も多く、心理的ストレスが他の要因と特殊な関係を持っている可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 多くのWEIタイプでスコアが0.7から0.9の範囲に集中しているため、全体的なウェルビーイングは比較的高いと感じ取れます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」が低めなので、これらの分野への介入が必要かもしれません。
– 社会やビジネスにおいて、心理的ストレスの低減や、より公平性を高める施策が改善につながる可能性があります。
全体として、このグラフは異なる側面のWEIの現状を視覚的に理解する手助けをしており、どの分野が特に注目すべきかを浮き彫りにしています。
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、天気カテゴリーに関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、各ポイントについての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析のプロットであるため、特定の時系列でのトレンドを直接示すものではありません。
– 横に広がっているため、第1主成分がデータの主要な変動要因となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分の上部に1つのプロットが孤立して見えます。これは外れ値の可能性があり、特殊な天気イベントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間の天気データの特定の構成要素に対応しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.46）は主要な変動要因で、第2主成分（寄与率: 0.25）は次に重要な要因を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸に沿った広がりは、データ全体のバリエーションが視覚的に捉えられることを示しており、第1主成分がデータの大部分の変動を説明しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確なクラスターは見られませんが、点が比較的均等に散らばっていることから、変動は多様であることがわかります。
6. **感覚的な洞察と影響**:
– このグラフは、主要な気象パターンや異常な気象状態を識別するための分析に役立ちます。
– 特に外れ値的なプロットは、極端な気象イベントの早期発見や対策に役立つでしょう。特定の季節や地域でのリソースマネジメントや計画に影響を与える可能性があります。
全体として、この主成分分析の結果は、データの変動要素を理解し、天気パターンの分析や異常検出に有用です。
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。