📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果概要:
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**: 日々の変動が確認されるが、多くの日で0.71から0.84の間で推移している。全体のトレンドとしては、一定の変動を繰り返しつつも、長期的に大きな上昇や下降は見られない。
– **個人／社会WEI平均**: 個人WEI平均、社会WEI平均ともに大きな極端な変動は少なく、穏やかに推移している。ただし、個人WEIは若干の変動幅が大きい傾向がある。
#### 異常値
– **日付: 2025-07-06**: 異常値として0.84や0.83が総合WEIで観測され、これらは他の日と比較するとかなり高い値。社会的なイベントや政策の施行、または突発的な影響があった可能性がある。
– **日付: 2025-07-08**: 個人WEI平均が0.61と低く、この間に個人の健康状態悪化や心理的ストレスの増加が報告された可能性が高い。
#### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– **季節性**: データからの季節性の明確なパターンは短期間では認識しづらいが、特定の日の社会WEIの上昇に季節特有のイベントが影響している可能性。
– **残差**: 突発的な変動（異常値に関連）、これが多くの構成要素に均一に影響している場合、外部要因が考えられる。
#### 項目間の相関
– 相関マップにより、**社会的持続可能性**と**社会基盤/教育機会**が強く関連しており、インフラの充実が持続可能な社会基盤形成に寄与していることを示唆。
– また、**心理的ストレス**は他の個人WEI項目と逆相関が見られ、ストレス管理の重要性が示唆される。
#### データ分布
– 箱ひげ図に基づくと、個人WEIの各項目は比較的狭い範囲で集中しており、メディアンが中央値から大きく離れていない。
– 外れ値としては、特に心理的ストレスや健康状態において特異な観測値が確認されており、特定の期間に強い影響を被った可能性。
#### 主要な構成要素(PCA)
– **PC1（44%）**は、多様な情報を持ち包括的に影響する要素として見られ、社会的インフラや政策の影響が考えられる。
– **PC2（25%）**は、個人の生活様式や心理的・経済的要因に強く関連している可能性が示唆される。
### 結論
– **短期的事件や政策**が特定の日に総合WEIに大きく影響を及ぼした可能性がある。
– **社会基盤と持続可能性**の充実が相互に相関していることから、インフラ強化が広範囲なWEI向上に寄与している。
– **心理的ストレスの管理**は個人WEIにおいて重要であり、これが他の項目に与える影響を考慮する必要がある。
この分析は短期間のデータに基づくため、より詳細なデータ取得と長期的な評価がさらなる理解を深める助けとなります。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる期間が示されています。左側の期間（2025年）には青い実績データが集まっており、右側の期間（2026年）には緑色の前年比較データが集まっています。これらは時間的な連続性がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの異常値が見られます。これらは黒い丸で示されています。また、予測の枠から外れる範囲も存在し、外れ値の存在を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、2025年に集中しています。
– 緑色の点は前年比較データを示しており、2026年に集中しています。
– 紫やピンクの線は異なる予測手法（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、これらは予測値の方向性を与えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の前年比較データには直接の時間的、視覚的つながりはありません。いずれも平均的なWEIスコアが0.8付近で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は実績と前年比較で異なる期間に存在するため、相関関係を直接示すことは難しいです。実績期間中には一定の異常なばらつきが確認できますが、前年比較の期間には比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの期間中のWEIスコアは不安定であり、異常値が見られます。これにより予測の精度が試される可能性があります。
– 一方で前年比較のデータが安定していることは、特定の要因が安定をもたらしている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、安定したスコアが示された時期に焦点を合わせ、改善策や予測精度向上のための取り組みが考えられます。
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:
このグラフは、360日間の個人WEI平均スコアの変動を示しています。以下のポイントで分析します。
1. **トレンド**:
– 時間経過とともにデータが分かれており、初期のデータが左側に集中し、後半のデータは右側に移動しています。途中の空白期間が目立ちます。
– 右側のデータでは若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期データにはいくつかの異常値が見られます。これらは通常のスコアから大きく外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示しています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しており、後半に集中しています。
– 紫、シアン、ピンクの線は、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」のデータが明確に分かれており、直接的な連続性はありません。ただし、全体として緑のプロットが若干の上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは密度が高く、一定のスコア帯に集中しています。後半のデータは分散が広がり、より多様なスコアを示しています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– 初期のデータがまとまっているため、特定の条件下で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。
– 後半のデータのばらつきは、前年のデータと異なる要因が影響している可能性を示唆します。これが天候の変化や予期せぬ環境変動に関連していると考えれば、ビジネスはそれに即応する戦略を考える必要があります。
総合的に、このグラフからは初期の安定性と、それに続く変動と多様性を読み取ることができ、それに基づいた戦略的意思決定が求められることを示唆しています。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青の点）**：初期に固まって配置されており、その後、大きな変動が見られます。
– **緑の点（前年）**：別の時期から始まるが、ある程度のトレンドが見られる。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最初の期間において、いくつかの異常値（黒の円で示されている）が認識されます。
– 急激なスコアの増減は見られないものの、明らかな異常点が存在します。
### 3. 各プロットや要素
– **青の点（実績）**：今年のデータを示し、実際の値を表しています。
– **赤の十字（予測）**：予測に関するデータポイントで、実績値の横に配置されている。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさの範囲を示しています。
– **紫色の線**：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）による推移の比較を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年と今年のデータの比較**：前年のデータは後半に偏っており、全体のトレンドが把握しづらいが、今年のデータとの比較が行いやすい。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 天気が関与する要因によってスコアが大きく異なる可能性があり、季節的な変動が見えにくい。
– データの分布が比較的密度がある領域とそうでない領域に分かれている。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **季節変動の影響**：天気に基づく指標のため、季節的な変動が影響を及ぼしていると理解できる。
– **精度と予測の信頼性**：異常値や予測の不確かさの範囲に注目が集まり、データの精度と予測の信頼性についての懸念が生まれる可能性があります。
– **ビジネスへの影響**：予測と実績の乖離や異常値から、予測の改善や異常値への対応策の必要性が考えられます。
このグラフは、天気に関連する社会的指標の時系列変動を示しており、異常値の解析や性格な予測のためのモデル選択がビジネス上の意思決定に重要であることを示唆しています。
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:
以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは2025年始から高い水準（0.8前後）で安定しています。
– 予測AIによる予測は、いくつかの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されていますが、どれも徐々に下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されているデータポイントがわずかに存在しますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のデータポイントは実績データを示しており、過去のパフォーマンスを反映しています。
– 異なる色の線はAIの予測モデルによる将来の推定値を示し、予測手法間に若干の差異があります。
– 緑色のポイントは前年の同時期の比較データです。
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間に明確な差があります。過去のデータは比較的安定していますが、予測は下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIデータと前年比較AIデータは非常に密接に連携していますが、将来の予測には不確実性が伴い、これが予測範囲の幅として現れています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 実績スコアが高めの水準で維持されているため、現状は経済的余裕がある状況と考えられます。しかしながら、今後の予測に基づく下降トレンドは不安材料となり得ます。
– この状況は、ビジネス戦略の再考が必要であり、経済的余裕の確保や改善策の検討を促すかもしれません。
この分析からは、将来の予測に対する慎重な検討と、現状の強みを活かす戦略的な意思決定が求められると感じられます。
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:
このグラフは、時間を軸にした個人の健康状態（WEIスコア）の変動を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）からほぼ横ばいから始まっていますが、その後データがありません。
– 2026年7月頃に再開され、データが点在していますが、特定のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で異常値としてマークされた点がありますが、それ以外には特に目立つ外れ値や急変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が「実績（実績AI）」を示します。
– 赤い「×」は「予測（予測AI）」ですが、グラフ上には表示されていません。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を意味し、2026年のデータとして現れています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 紫、青、ピンク、黄緑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）による予測線ですが、グラフ内に明確に伸びていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各期間の予測や実績データがあるものの、特に密接な連携や目立つトレンドの同期は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる手法の予測によって多少の差異があるかもしれませんが、全体的に予測がどれも近い位置に集約されているようです。
6. **直感的な洞察**:
– 人間が直感的に感じるであろうこととしては、情報の欠落や不連続性が気になる点です。特に2025年11月から2026年7月までの間にデータがないため、健康状態の推移を連続して把握するのが難しいです。
– ビジネスや社会への影響として、個人の健康状態が具体的な時期にどのように変化するかを予測することが難しい可能性があり、より一貫したデータ収集や解析が必要とされるでしょう。
全体として、データの不足と不連続な表示が大きく影響しており、より詳細な分析や改善されたデータセットが必要です。
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:
グラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 左側に密集したデータポイントは、「実績（実績AI）」として表示され、1月から9月までの間にやや低下傾向にあります。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はそれぞれ異なる勾配を持ち、特に線形回帰（紫色）は増加傾向を示しているため、将来的には増加の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値は、WEIスコアが異常に高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績」、緑色の点は「前年（比較AI）」、灰色の範囲は予測の不確かさを表します。
– 予測は赤い×印で示され、他の回帰手法の予測とも比較されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較AI、および各種予測手法が重ねて表示されている。
– 各予測方法によるバリエーションが見られるが、それぞれの精度や特殊な傾向に注目が必要。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは左右の期間で異なり、特に期間中部で低下している反面、予測では増加の可能性が示されている。
– 実績と前年の比較は、データが一貫していないことを示唆。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、この個人の心理的ストレスが調整期間内で変動し、次年度に増加する可能性があることが示唆されます。
– 気候の変動がストレスレベルに影響を及ぼす可能性があるため、天気パターンと心理的健康との相関についてさらに詳しい研究が必要です。
– ストレス管理プログラムの改善や予測精度の向上が、個人および組織のストレス軽減に寄与するでしょう。
これらの分析は、心理的ストレスマネジメントや関連するプログラムの設計・実施に役立つ洞察を提供す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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは基本的に個人WEI（自由度と自治）のスコアを示しています。これに関して、はっきりとした長期的な上昇や下降のトレンドは見られません。初期段階ではいくつかの散布がありますが、その後、継続的に高いスコアが観測されるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの外れ値（黒い円）が観察されています。これらは他のデータポイントと極端に異なるスコアであり、特別なイベントや測定誤差の結果と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– グラフには実績値（青）、予測値（赤）、異常値（黒で囲まれた円）、前年の比較（緑）、および予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）も表示されており、予測値の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は全体的に一致していますが、モデル間のばらつきがあります。特に、ランダムフォレスト回帰（紫）は他のモデルとは異なる予測をしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績はばらつきがある一方で、最終的に分布が集約されています。特に、前年のデータと現在の実績を比較すると、ある程度の改良が見られるかもしれません。
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に関する洞察**
– 初期の外れ値は、特異な天候条件を反映している可能性があります。
– データのばらつきの減少は、予測モデルの精度向上や根本的な環境条件の安定化を示唆します。
– 社会的影響として、自由度と自治のスコアが長期的に安定していることは、ビジネスや政策立案においてポジティブな兆候となるでしょう。データが示唆する安定性は戦略的な長期間の計画策定に有利です。
このグラフの洞察から、持続可能な政策やビジネス戦略が必要な領域での評価に役立つ可能性があります。また、予測の精度を上げるための異常値のさらなる調査も重要です。
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
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの初期（2025年7月～2025年8月頃）は、安定的に0.8付近で始まっています。
– その後すぐに急激な上昇が見られ、1.0に近い水準まで増加します。ここで何か特別なイベントや要因が影響している可能性があります。
– 360日間全体では、特定の周期的な変動は見られず、主に初期の短期間での変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な上昇が特に注目されます。
– 異常値としてのプロット（○で囲まれたもの）は、初期の一部の点に集中的に現れており、何らかのデータ異常や特異な状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 実績データ（青）は、初期期間でのみ提供されています。
– 異常値としてマークされたデータは初期に集中しており、特定の状況での偏りを示しています。
– 予測データ（赤のX）については、時系列の後半で展示され、異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との比較が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの間で、後半（2026年1月以降）のスコアがほぼ一致していることは、これらのモデルが類似したトレンドを予測している可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分散は初期に集中しており、後半では安定しています。
– 予測モデルからのスコアの一致度が高く、モデル間での強い相関が期待されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期の変動は非常に顕著であり、これは社会的なイベントや特定の要因によるものと感じられます。
– 予測の一貫性は、公平性や公正さのスコアが安定化したという希望を提供しますが、初期の変動要因についてのさらなる分析が必要です。
– 天気に関する公平性のスコア分析は、予測可能な将来のモデル評価やポリシー改善につながる可能性があります。
このデータセットは、初期の大きな変動を背景に、後半の予測に対する信頼をどの程度持てるかが鍵とな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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフは、最初の約30日のみデータが集中しています。長い期間にわたりデータが存在しないため、全体的なトレンドを導くのは難しいですが、存在する短い期間のデータでは横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中にいくつかの大きなプロットが異常値として示されています。これらは他のデータポイントよりも明らかに高い位置にあり、異常な事象や測定誤差を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色のプロットは「実績AI」によるもので、ここでは過去のデータが呈示されています。
– 赤い×印は「予測AI」の結果で、一部の期間において予測が行われたことを示しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」であり、過去の年のデータとの比較がなされています。
– 各回帰線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるアルゴリズムによる予測を視覚化し、一般的なスコアの推移を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– データの分布がかなり集中していることから、異なる予測アルゴリズム間で大きな乖離は見られないようです。ただし、異常値については個別の注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績AI」と「予測AI」のスコアはかなり近いが、一部の異常値や予測範囲外のデータが含まれるため、完全な一致はありません。全体的には、スコアが0.8から0.9の範囲に集中しています。
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に関する洞察**
– 一般的に、現時点のデータには特に急激な変化がないため、持続可能性と自治性に関する現状が維持されていることが伺えます。しかし、異常値の存在は注意が必要で、背景にある原因を究明することで、より精緻な予測や対策が可能となるでしょう。
– ビジネスにおいては、現状の持続可能性が高いことが強調されますが、予測モデルが示すわずかな変動を考慮し、今後の変化に備える対応が求められます。特に異常値の原因解明は、将来のリスク管理における重要な要素となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、次のような特徴と洞察があります：
1. **トレンド**:
– 評価日が進むに従って、WEIスコアが初期の評価から大きく変化しないまま、最も最近の期間に再び出現します。
– 明確な上昇や下降トレンドは観察されません。データが初期と後期で独立しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントが見られますが、全体としてデータは比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」は青色の点で示され、予測（予測AI）」は赤いバツで示されています。
– 計測された異常値は黒の円で強調表示されています。
– 緑色は前年のデータを示し、線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 年間のデータは二つの異なるクラスターに分かれています（初期のクラスターと遅い期間のクラスター）、これらの関係性は示されていませんが、比較のために前年のデータも表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）の間で大きな相違は見られず、いずれも初期のクラスターに近似しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階からの連続的なデータが欠如しており、予測や実績の信頼性の問題がある可能性があります。
– ビジネスや社会の文脈では、教育機会や社会基盤の安定性が一年を通じて変化しづらい可能性があることを示唆しているかもしれません。
– 初期と後期のデータの間の断絶は、将来的な計画において慎重な解釈とさらなるデータ収集が必要であることを示しています。
この分析では、データの分布と予測モデルの整合性に基づいたさらなるデータ収集やモデル精度の検証が求められるかもしれません。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績が初期に集中していますが、トレンドは比較的一定しています。
– 予測値には様々な推移がありますが、線形回帰や決定木回帰といった予測手法により異なる変動パターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績AIにおいていくつかの異常値が存在します。
– 予測の軸外にいくつかの急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 点の色が異なる要素を示しています（実績AIは青、予測AIは赤、前年データは緑）。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデルのパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIのデータがあり、これらは異なるタイミングで記録されているため、直接的な関係性は示しにくいですが、全体的な動向の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは周期的な変化よりも安定した分布を示しています。
– 異常値や急激な変動を除くと、全体のスコアは約0.6から0.8の範囲に主に収束しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータから、WEIスコアが一般に一定の高いレベルで維持されていることを直感的に理解できるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、異常値や急激な変動の原因特定とその対策が重要になります。これは、社会の共生・多様性・自由の保障を向上させるための具体的なアクションを導く可能性があります。
この分析により、このグラフが示す社会的指標の健全性と予測精度についてのより詳細な理解が得られるでしょう。
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を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、日の経過に伴う季節的な変動が感じられます。特定の日や時間帯における色のクラスターは、一定の周期性を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025年7月2日から7月3日にかけての暗い紫色のブロックです。この期間は通常と異なる気象条件や異常気象があったことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを表しています。紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示し、天候の変動を視覚的に把握できます。スコアはひょっとすると降水量や気温の異常を示しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間を通した変動で、特定の時間帯において規則的にスコアが変化していることが見られます。日中と夜間の差異が明確であり、気温や日射の影響と関係している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数の時間帯にわたっての色の配列は、気象条件がどの時間に集中しているかを示します。例えば、16時から19時の間では大きな変動が少なく安定している様子があります。
6. **直感的な感情および影響**:
– 人々はこのグラフから、時間帯による天候のパターンを容易に把握でき、特にレジャーや農業など天候に大きく依存する活動に影響を与える可能性があります。また、異常気象を示す外れ値に注意を払うことで、災害対策やリスク管理の指針として活用できるでしょう。
このヒートマップを介して、天候の影響をより包括的に理解し、未来の計画や対応に生かすことが可能です。
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、ある特定の期間（2025年7月1日から13日まで）の天気に関連する個人のWEI（おそらく気分や感情の指標）平均スコアを示しています。以下にこのグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によるWEIスコアの変化があります。全体的に、特定の日付に対して横ばいの傾向が見られるが、時間帯によって変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の8時台は他の時間帯および日付と比較してかなり低い値（濃い紫色）があります。この時間帯に何らかの特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフの色の濃淡はWEIスコアを示しており、色が濃いほどスコアが低いことを示しています。黄色に近づくほどスコアが高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯の関係が示されています。いくつかの時間帯（例えば16時や19時）では、日にちによって濃淡が異なるため、これらの時間帯に一貫した変動があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 離散的な期間（特定の日と時間）にスコアが上昇する傾向がありますが、全体的には強い相関関係は見られません。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフから、特定の時間帯や日における感情や気分の変動が読み取れます。これは、天気が感情に与える影響の分析に利用できるかもしれません。たとえば、7月7日8時の感情スコアの低下は、ビジネスにおいて従業員の生産性に影響を与えた可能性があります。この情報は、従業員の健康管理や働き方に関する戦略的な計画に役立てられるでしょう。
この分析から見える特定の曜日や時間帯のWEIスコアの変動が、将来的な改善や適応策を考える一助となるかもしれません。
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:
このヒートマップは、時系列における社会WEI平均スコアを表示しています。以下に注目すべきポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは360日間のデータを呈しているが、提供された期間は短いです。この期間内でのWEIスコアの変動を見ると、特定の時間帯（7時、16時、19時）にスコアが記録されています。
– 色の変化により、一部の時間帯で軽微な上昇または下降が見られますが、全体として大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時から16時にかけて濃い青から緑への色の変化があり、これはスコアが低い値から中程度に上昇していることを示します。
– 19時には黄色のセルが多く、これは他の時間帯に比べてかなり高いスコアを示しています。
3. **要素の意味**:
– 色はスコアを示し、青が低く、緑から黄色にかけて高い値を示します。19時の黄色はスコアが高いということを示しています。
– データポイントの密度は示されていないため、空白の時間帯にはデータがないか、重要ではない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は独立してスコアが表示されているようで、直接的な相関は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に社会の活動が異なるため、特定のパターンは見えにくいが、夕方に向けて活動が増える（スコアが高まる）傾向が見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 社会の活動が夕方の19時に最も活発であるということが示唆されます。これは、仕事や学校の後の活動が盛んな時間帯であるためと考えられます。
– ビジネスや社会における活動のピーク時間を理解することで、マーケティング戦略やリソース配置の最適化に役立つかもしれません。
このヒートマップを通じ、特定の時間の活発さとそれに伴う社会的活動の傾向を把握するのに役立ちます。
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、さまざまなWEI（Weather-Environmental Indicators）項目の間での相関関係を示しています。以下に具体的な分析を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関の「強さ」を示しているため、直接のトレンド（上昇、下降など）は見られません。ただし、相関関係が時間の経過とともにどう変化するかというトレンドを分析することも可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に注目すべきは、相関係数の色が極端に赤（高正の相関）や青（高負の相関）になっている部分です。たとえば、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）の間は非常に強い正の相関があります（0.95）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤いセルは強い正の相関（1に近い）、青いセルは強い負の相関（-1に近い）を示しています。この色の違いが、各ウェルビーイング関連の要素がどのように関連しているかを視覚的に示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– たとえば、個人WEI（健康状態）と個人WEI（心理的ストレス）の間には強い正の相関（0.73）が見られ、健康状態が改善すると心理的ストレスが軽減される可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（公平性・公正さ）と他の多くの項目間で、異なる関連性が見られます。中でも、個人WEI（経済的余裕）との間にはとても強い相関があり、これは一部の社会的な公平性が個人の経済的な立場によって影響されることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に、強い相関が示されている項目は、政策やビジネス戦略の策定時に重要視されるべきです。たとえば、経済的なサポートがより公平性や健康状態に与える影響を考慮することで、一層バランスの取れた社会改善計画を策定しやすくなります。
全体的に、このヒートマップはウェルビーイングの多面的な関連性を示しており、適切な政策やプログラムの方向性を考える貴重な洞察を提供しています。
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:
以下は、提供された天気カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとして、WEIスコアが高いカテゴリと低いカテゴリで分かれていますが、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– WEIタイプごとに異なる分布があり、一部のタイプは他と比較して明らかにスコアが高いもしくは低いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリに外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。
– 「個人WEI（持続可能性と自尊）」などでも外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各箱ひげ図の中心線は中央値を示し、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示しています。
– 箱の広さはデータのばらつきを示し、箱が広いほどスコアの分散が大きいことを意味します。
– 色の違いはカテゴリの分化を示していますが、特に特定のパターンは見られません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特定の関係性は示されていませんが、WEIスコアの分布に差が見られます。例えば、「個人WEI（持続可能性と自尊）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」はスコアが高いため、相関がある可能性も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、一部のカテゴリでスコアの平均が際立って高いことがわかります。
– 特に「社会WEI（共生、社会整備）」と「社会WEI（持続可能性と自治生）」は高い傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天気に関連したWEIスコアが社会や個人のさまざまな要素にどのように影響しているかを理解することができます。
– WEIスコアの高いカテゴリーは、気候変動への適応や持続可能な社会作りが進んでいる可能性を示唆しており、政策形成や社会的対応に影響を与える可能性があります。
– 人々の心理的ストレスと経済状況など、低いスコアのカテゴリは、改良の余地があり、これにより個人の幸福度や社会的な安定性を改善する方策が求められるかもしれません。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図を分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– このグラフはPCAの結果を示しており、時間的なトレンドというよりはデータの分布を視覚化しています。二つの主成分（PC1とPC2）によって、全体的なデータのばらつきの傾向を把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ内に明らかな外れ値は見受けられないようです。ただし、右上や左下の点は、他の点からやや離れており、注目すべき異常なデータ点の可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– プロットされた点は、天気に関連したデータの様々な変数の主成分を示しています。それぞれの点が複数の観測値（例: 温度、湿度、気圧など）の組み合わせを表し、全体の変動にどのように寄与しているかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– PCAはデータの相関関係を示すため、異なる天気要因の関連性を理解するのに役立ちます。明確なクラスタリングはないものの、いくつかの点が近接していることから、類似した特性を持つデータが含まれている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– PC1が0.44、PC2が0.25の寄与率を示しており、PC1がより強い影響力を持つことがわかります。データはPC1に沿ってやや広がっており、PC1がより多くの分散を説明しています。
6. **直感と社会への影響:**
– 人間がこのグラフを見たとき、データの広がりやクラスタリングの有無から、天候要因の潜在的な関係や変動パターンに関する手がかりを得られるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、異常値や特異なクラスタが観測された場合、特定の気象条件がビジネス活動や社会的行動に与える影響を予測するための材料となるかもしれません。
総じて、このPCAは天気データの複雑な構造を理解し、異常や重要な特性を特定するのに役立ちます。
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。