📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全期間を通じて0.70から0.86まで変動しました。概して安定しているものの、数日のうちに急激な上昇を見せることがあり、特に2025-07-06（スコア: 0.84）や2025-07-12（スコア: 0.86）でピークに達しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は並行して変動し、それぞれのスコアの動きが総合WEIに大きな影響を与えていることを示唆します。
#### 異常値
– いくつかの異常値が特定されました。7月1日から3日にかけての急落や、7月6日と12日の急な上昇は特に際立っています。
– 異常値の原因としては、社会的なイベントや金融市場の急変動、または天候の急変が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解により、明確な季節性のパターンは検出されませんでした。これは、評価期間が30日間と比較的短いためと考えられます。
– 長期的なトレンドとしては、全体的にスコアが小幅に上昇している様子が見受けられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、それぞれのWEI項目間に一定以上の相関が見られ、特に「個人WEI」と「社会WEI」が全体の総合WEIスコアに強く影響していることが示されています。
– 経済的余裕や健康状態は比較的ストレスや自由度と逆相関の気配が見られます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**では、WEIスコアは全体的に0.70から0.85の間に集中していますが、少数の外れ値が確認されました。特に7月8日のWEIスコア0.61は異常に低い値です。
– スコアのばらつきは平均0.15程度と小さく、比較的安定していることが示されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、主要な構成要素であるPC1が46%の寄与率を持ち、個人および社会の健康、経済的余裕、そしてストレスが主要な変動要因であることが示されています。
– PC2が24%の寄与率を持ち、これは自由度と自治、持続可能性がWEIにおいて二次的な影響を及ぼしていることを示します。
#### 結論
この解析の結果から、30日間のデータに反映されるWEIスコアは、社会的イベントや経済状態、健康状態などが大きな要因であることが強く示唆されます。また、ストレス管理や持続可能性への取組みが個人のWEIを左右していることが見て取れます。データ中の異常値は、急激な環境の変化やイベント、または統計的外れ値として除外が必要な場合もあります。これらを元に、施策立案を行い、WEIの向上を図ることができるでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリの総合WEIスコアを示す時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、大きな変動は見受けられません。
– 未来の予測には3つのモデル（線形回帰、水色線；決定木回帰、紫色線；ランダムフォレスト回帰、ピンク色線）が使われており、決定木回帰が特に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータポイントとして示されています。特異なポイントがいくつか存在していることから、一部異常な天候イベントなどがあった可能性があります。
3. **プロットや要素**：
– 青の実績データは、一部の外れ値を除いて、0.8付近に密集しており、この傾向が30日間続いています。
– グレーの予測不確かさ範囲が示されていますが、実績データはほとんどこの範囲内に収まっています。
4. **時系列データの関係性**：
– 実績データと予測データは、今後の天候スコア予測のために重要ですが、予測モデルによって異なる長期トレンドが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– WEIスコアは時間とともに大きく変動しておらず、相関関係というよりも予測モデルの違いが影響を与えているようです。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 予測トレンドは異なりますが、全体的な安定感があります。気候変動など特異なイベントのない安定期と解釈できます。
– ビジネスや社会への影響としては、天候変動に依存する産業（農業、観光業など）において安定した天候が期待できるため、計画に有利となるでしょう。
こうした視覚的分析は、予測される天候の変動とその不確かさに関する合理的な期待を形成する助けとなります。
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:
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（左側）は比較的安定しており、大きな上昇や下降は確認できません。
– 予測部分（右側）では、全体的にゆるやかに上昇する傾向があります。これは、未来におけるWEIスコアの改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにはいくつかの外れ値が見受けられ、特にその他のデータ点から大きく離れた地点が確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績データを示し、予測の赤い「X」は未来の予測値を示します。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲で、予測モデルの信頼性を示唆しています。
– 異なる色の線（三種類）は異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとの結果は非常に似ており、異なるモデル間での一致が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去の実績データは密集しており、比較的一定の範囲で分布しています。この範囲内での変動は比較的小さいです。
6. **直感的な印象と影響**:
– 現在の安定した値と緩やかな上昇の予測は、将来的に安定した改善が見込まれることを示しており、これはビジネス運営や戦略にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
– 外れ値が存在することから、特定の日の条件が通常と異なる可能性があるため、詳細な分析が求められます。
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
・**実績データ（青いプロット）**:
– 期間の前半において、およそ0.8～0.9の範囲で安定している。
– 全体的に大きな変動はないが、若干の上下動が見られる。
・**予測データ（線グラフ）**:
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストを利用した3種類の予測がありますが、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木はほぼ横ばい。
– ランダムフォレストはやや上昇トレンドを示唆。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内にいくつかの外れ値が明示されていますが、大きな変動としては捉えられません。
– 全体的に均一な範囲内に収まっている。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実績データ、**赤の×印**は予測値を示しています。
– **黒い円**は外れ値を表し、不確かさの範囲は薄灰色のシェーディングで表示。
– 各予測方法の違いが色分けされた線で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測が並行して表示されることで、予測の精度やモデルの違いを比較しやすくなっています。
– ランダムフォレストの予測が他と異なるトレンドを示しており、予測モデルのパフォーマンス比較のポイントとなる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績のほとんどが特定の狭い範囲に集中し、分布が均一。
– 今後の予測が安定的であると予想されることからも、実施された予測モデルの選び方を再評価するのが適切。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 実績が安定していることは、社会的または環境的要因が大きな影響を与えていないことを示唆。
– 予測が大きく外れない限り、ビジネスや社会活動に急激な対応を迫るような事態にはならないと考えられる。
– ランダムフォレストによる予測の上昇傾向は注意を要し、状況が変化した場合のリスク管理が必要な可能性を示唆。
この分析を踏まえ、ビジネスや社会的な施策の計画に役立てることが考えられます。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 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）は全体的にわずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されるデータポイント（黒い丸）は、主にグラフの右側に見られますが、大きな変動はないように見受けられます。
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、比較的一様に分布しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、比較的狭い範囲であるため、予測の精度が高い可能性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（赤い×）は、実績データと比較して少し異なる傾向を示していますが、大幅な乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密に分布していますが、それぞれのプロットに大きな偏りや相関が見られないため、ランダムな変動が示されていると考えられます。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– WEI（経済的余裕）スコアが安定していることは、個人の経済的な状況が短期間で大きな変動を見せなかったことを暗示します。これは、個人の経済的な安定性を示すとともに、外的要因による大きな経済的ショックが直近ではなかったことを意味します。
– 予測データの微細な下降は、将来的な経済状況への警戒や準備が必要であることを示唆する可能性があります。長期的な観点で、経済的な対策が必要かもしれません。
全体として、このグラフからは、予測モデルの信頼度の高さとともに、短期的な経済的安定を認識しつつ、長期的なリスクへの対策の重要性が感じ取れます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、最初の30日間で全体的に横ばいで推移しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はやや上昇していますが、小幅の変化です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定されたデータ点（黒い円で囲まれた青い点）がいくつかあり、特に0.6付近に集中しています。
– これらの外れ値は、通常の範囲から外れており、どのような要因が影響しているのか詳細な探索が必要です。
3. **要素の示す意味**
– 青い点は実績値で、WEIスコアの実際の変化を示しています。
– 赤いXはAIによる予測値を表し、将来的な変動を評価するのに役立ちます。
– グレーのシャーディング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**
– 予測ライン（異なる回帰手法を示す色付きの線）は、全体として似たようなトレンドをたどっており、いずれも僅かな上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは平均して0.8付近に集中し、予測もこの範囲内で推移しています。
– 相関が強いかどうかは明示的ではありませんが、予測と実績が類似しているため、一定の予測精度があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は天気の変動や体調の不安定さを直感的に感じるかもしれません。
– スコアが維持されているため、全体的に安定した健康状態を示唆していますが、外れ値が一部に存在するため、個別のケースに注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、健康管理における予測モデルの有効性を確認し、更なる最適化が考えられます。また、予測の不確かさを考慮しつつ、意思決定に役立てられる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青いプロット）は、時間が経過するにつれて若干の上昇傾向が見られるが、全体として大きな変動はない。
– 予測データは、線形回帰（紫色）はゆるやかな上昇、決定木回帰（水色）とランダムフォレスト回帰（ピンク）はほぼ一定。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値（黒い円で示されたプロット）が存在し、主に低いスコアのところに集中している。
– 特に7月初旬には大きく低下したプロットが存在し、急激な変動を示している。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いプロットで示されており、全体的な心理的ストレスのレベルを示す。
– 測定値の不確かさ範囲が灰色の領域で示され、モデルの予測不確かさを表現。
– 予測は複数の手法で示され、手法ごとの特徴的なトレンドを視覚的に比較できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）は実績データと近い範囲で推移し、特にランダムフォレスト回帰は実績に対して非常に鋭敏に反応している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体の分布は、0.6から0.8の範囲で集中しており、心理的ストレスがこの範囲にあることを示唆。
– クロスする予測線が理論的限界や予測精度の違いを示し、モデルの相対的な精度を評価する基準を提供。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 人間はこのグラフから、心理的ストレスが安定しているが、特定の時期においてストレスレベルが低下することがあると直感的に感じるかもしれない。
– ビジネスや社会への影響として、心理的ストレス管理のために特定の期間（特にストレスが著しく低下する時期）に対策を講じる必要性が考えられる。モデル比較により、どの手法がデータのトレンドを最もよくキャプチャするかを判断できる。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は約0.6から0.8の範囲で安定しています。しかし、時系列的には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**
– 幾つかの異常値が黒い円で強調されていますが、極端な外れ値は見られません。大部分のデータは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 点の色（青）は実績AIのスコアを示し、赤い「×」は予測AIのスコアを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの傾向線は、予測スコアが実績スコアと同じ程度の範囲であることを示しています。ただし、ランダムフォレスト回帰が若干上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアの間には、大きな相関は見られませんが、一部予測が実績を超える場合があります。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 実績スコアが概ね安定していることから、現在の状況が一定範囲で維持されていると感じます。
– 予測モデルの精度は良好ですが、異常値の少数の存在は予測モデルの改善余地を示唆しています。
– 社会的には、風変わりな天気に対応した意思決定のために、予測の精度向上が望まれます。また、個人のWEIスコアが安定していることはポジティブな指標である可能性があります。
総じて、このグラフはWEIスコアをより詳細に解析し、変動要因の理解を深めるための有用なツールであり、持続可能な戦略策定に寄与します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青い点）は、全体的に0.6から0.9の間で、わずかに上昇または横ばいのトレンドが見られます。
– 予測（紫、シアン、マゼンタの線）は安定しており、予測期間の大部分で微妙な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの外れ値（黒い円で囲まれている部分）が存在し、通常のデータ範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、これが予測と比較されます。
– 外れ値は特に注意を要する事象として認識されるべきです。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、予測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AIと異なる予測手法（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されていますが、これらの手法は全体的に同様の傾向を示しており、一貫性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、同様の範囲で分布しており、全体としての予測精度は高いと考えられます。
6. **直感的な人間の理解とビジネス・社会への影響**
– 実績データが予測範囲内に収まっていることで、モデルの信頼性が高いと判断される可能性が高いです。
– このグラフは予測モデルが現状を十分に考慮していることを示し、政策立案者やビジネス戦略において安心して利用できる材料となり得ます。
– 外れ値の影響を考慮することで、これに対する対策を講じることが求められるかもしれません。社会や経済においては特異なイベントとして対処する必要があるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）のトレンドは概ね横ばいですが、少しばらついていることが伺えます。全体として急激な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（予測手法による異なる色の線）は、すべて徐々に上昇している傾向があります。特に、ランダムフォレスト回帰の紫色の線は他の予測方法よりも上昇の角度が大きいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁取りのある青い点で示され、予測された範囲から外れています。数個の外れ値がありますが、大部分のデータポイントは予測の不確かさ範囲（灰色の帯）の中に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データを示します。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測がどれだけ正確であるかを示しており、一般的に予測はこの範囲内に収まるべきです。
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違いを視覚的に比較できます。複数の予測手法の結果はすべて実績データに寄り添っているが、細かな違いがあることが確認できます（例：ランダムフォレスト回帰は他より多めに上昇）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データの範囲内に大部分が収まっているため、実績と予測の相関が高いことが示唆されます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– このグラフは、WEIスコアが比較的安定しており、将来的に増加傾向にあることを示しています。これは持続可能性と自治性の観点からポジティブな兆候と捉えられます。
– 特に、予測が上昇していることは、改善や成長を期待させるものであり、ビジネスや政策立案者には良いニュースと判断できるでしょう。
全体として、このグラフは、実績と予測の高い一致度と予測の上昇トレンドを示し、天気関連の持続可能性が改善し続けることを示唆しています。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/天気_social_infrastructure_scatter_30日間_20250715203055.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのWEIスコアは全体的に横ばいですが、小さな上下の変動が見られます。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、一定の値を保っています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に上昇しています。
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）が見られますが、大きな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AIのスコアを示し、その周りの黒い円は外れ値を示しています。
– 予測値は異なる色の線で示されており、それぞれ異なる回帰手法によるものです。
– 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**:
– 予測手法による多様な予測があり、実績との対応や違いを見ることができます。
– ランダムフォレスト回帰は他の手法とは異なり、上昇トレンドを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには密集している部分があり、全体的に0.7から0.9の範囲で安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの安定性は社会的な共生・多様性の状況が概ね維持されていることを示唆しています。
– ランダムフォレストによる上昇予測は、今後のポジティブな変化の可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響として、もし上昇が現実となれば、多様性や自由の保障に関する政策の成功や改善の証拠となるかもしれません。
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:
この天気カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップについて、以下の点で分析を行いました。
### 1. トレンド
– 各時間帯ごとに色が周期的に変わっており、日々のパターンが見られます。一定の周期性があることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月3日には、深い紫色の部分があり、これが低いWEIスコアを示している可能性があります。他の日と比べて異常に低い値であり、外れ値として認識されます。
– 7月6日と14日の黄色の領域は、スコアが非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
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。緑や黄色はスコアが高く、青や紫はスコアが低いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯が独立しているように見え、特定の時間帯において一貫した傾向が観察され、特に8時と16時台には高いスコアが頻繁に出現しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に色の変化が滑らかであることから、データには強い相関関係がある可能性が示唆されます。
– WEIスコアが高い時間帯（黄色）は特定の日に集中しています。
### 6. 直感的な洞察および影響
– このグラフから、人々は特定の日にちや時間に天候が著しく変化する頻度を理解できます。特に、変動が激しい時間帯やスコアの急上昇する時間帯を特定することで、天候に依存するビジネスなどで効率的なリソース配分が可能になります。
– 高いスコアの日には、イベントが成功しやすい日として認識され、イベントの開催やマーケティング活動にとって有利な情報となるでしょう。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、特定の日時における変動パターンが存在します。
– 8時と16時は比較的一貫して中程度のスコアを示していますが、日によって微妙に色が変わることで若干の変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日の8時には、非常に低いスコアが観察されます（紫色）。これは外れ値と捉えることができ、特異な出来事や条件があった可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、WEIスコアの高さを反映しており、濃い紫から黄色にかけてスコアが高くなっています。
– 緑色が多いことから、平均的なスコアが継続している様子がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯における日ごとの変化は、それぞれの時間帯独自のパターンを持ちつつ、全体としては類似したトレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 幾つかの時間帯のスコアは近似しており、特に8時と16時が比較的安定したスコアであることが分かります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、一日の中で特定の時間帯（特に夜間）が活動や気象条件によって影響を受けやすいことを示している可能性があります。
– ビジネスの観点では、特に低スコアとなった7月7日の外れ値を詳細に分析することで、その原因を明らかにし、将来的な予防策を講じることができるでしょう。
このヒートマップは、天候や環境条件が特定の時間にどのように変化し、活動に影響を及ぼすかを視覚的に把握するための有用なツールとなり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– この30日間では、日中や夜間の時間帯で明らかな周期性は見られませんが、一部の時間帯でスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日は非常に低いスコア（暗紫色）を示しており、特異な日と言えます。また、7月5日から7月6日にかけて急激にスコアが上昇していることが見て取れます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色はスコアを示しており、黄色が高スコア、紫色が低スコアを示しています。色の変化がスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（16時など）でスコアの低さが連続して観察されており、他の時間では安定している場合が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアは均等に現れており、高度に集中している時間帯はありませんが、特定の時間帯でのスコア変動が目立ちます。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– このグラフは天候や気候の影響を受けた日別の社会的ウェルビーイングを示している可能性があります。特異日での低スコアは、悪天候や社会的イベントによるストレスなどを反映している可能性があります。これらの情報は、短期的なストレス緩和策や社会イベントの計画に役立つかもしれません。
全体として、特定の日や時間における低ウェルビーイングスコアは、天候や社会的な要因に基づいた対策の必要性を示唆していると考えられます。
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:
このヒートマップは、特定のWEI（Weather Effect Index）項目間の相関関係を示しています。以下に注目すべきポイントについて解説します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を視覚化するためのもので、トレンド（上昇、下降、周期性など）を直接示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が低い場所（色が青色）は、関連性があまりない組み合わせを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど、正の相関が強いことを示し、青に近いほど負の相関または無相関に近いことを示します。
– たとえば、個人WEI平均と社会WEI (共生・多様性・自由の保障)は強い正の相関（0.92）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に社会WEIに関連する項目同士はかなり高い相関があります（例: 社会WEI (公平性・公正さ)と社会WEI (共生・多様性・自由の保障)は0.83の相関）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI (心理的ストレス)と他の項目（特に個人WEI 平均）との相関が比較的高いことが分かります（0.84）。
– 一方、個人WEI (自由度と自治)は多くの他の項目と低い相関を示しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– このデータを通じて、様々なWEI指標の中で、特に社会関連の指標が相互に強い関連を持つ傾向があることが分かります。
– これは、社会的安定や公正がその他の社会的要因に大きく依存している可能性を示唆します。
– ビジネスや政策決定者にとっては、特に社会的要因が重要である可能性が示され、この関連性を利用した戦略の立案が考えられます。
このヒートマップを通じて、WEIの各要素がどのように関連しているかを簡単に可視化でき、特定の要素が他に及ぼす影響を理解する手助けとなります。
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:
この箱ひげ図は、天気に関連する複数のWEIスコアの30日間における分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このグラフにおいて、明確なトレンド（上昇、下降）は特に見られません。ただし、いくつかのカテゴリで中央値が異なるため、カテゴリ間でスコアの違いを見て取ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで外れ値が見られます。これらのデータポイントは、特定の時期に大きな変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲はデータの四分位範囲を表し、線は中央値を示しています。幅が広い箱はデータのばらつきが大きいことを示し、狭い箱は安定したスコア分布を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立して表示され、30日間の変動を示しているため、時系列的な関係性よりも、特定のWEIタイプ間の差異が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と創造性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」において、比較的高いスコアが安定していることがわかります。これらのカテゴリでは、全体的な分布が高く密集しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、社会的なカテゴリにおいて高いスコアが安定していることがわかります。これは、天気が社会全体の持続可能性や多様性に良い影響を与えていると解釈することができ、企業がこれらの要因に基づく戦略を考える際、天気データの利用が有益である可能性を示唆しています。
– 経済的および個人のストレスに関連するカテゴリではばらつきや外れ値が多く、これらの要因が天気によって変動しやすい可能性があります。このことは、企業が従業員の経済的安定性やストレス管理に関して気を付けるべきであることを示しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、この天気カテゴリの総合WEIスコアのSTL分解グラフについての分析を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– **Trendプロット**において、全体的に上昇傾向が見られます。30日間の期間において、ゆるやかな増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observedプロット**では、特定の日に急激な増減がありますが、大きな外れ値は確認できません。
– 急激な変動はある程度周期性があるように見えますが、明確な周期パターンとしては不明です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– **Observed**は観察されたデータを直接示しています。
– **Trend**は長期的なトレンドを示し、全体的な上昇を表しています。
– **Seasonal**プロットでは季節性の変動が目立ち、ある程度の規則的な変動を示しています。
– **Residual**は観測値からトレンドと季節性を除いた残差で、非常に小さな範囲で変動しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– Trend、Seasonal、Residualの各要素がObservedの合計を構成しており、Observedの変動は主にTrendとSeasonalの影響を受けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは着実に上昇しつつ、一定の季節性（周期的な短期変動）も観察され、Residualは比較的無視できる小ささで、ほぼランダムにしか見えません。
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**:
– 天気が何らかの指数に影響を及ぼしていると仮定するなら、トレンドの上昇は改善（または悪化）を示す可能性があります。
– 季節的な変動は予測可能なため、短期的な計画や準備に利用できそうです。
– ビジネスにおいては、このトレンドにプロアクティブに対応することが重要になりそうです。たとえば、特定の季節性要因に対する製品やサービスの需要予測が可能になるかもしれません。
この分析を通じて、データの解釈や将来の戦略策定に役立てることができるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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**
– 上部の「Trend」プロットから分かるように、全体のトレンドは緩やかに上昇しています。
– この上昇トレンドは、天気に関連する個人WEI（ウェザーハピネスインデックス）の平均スコアが増加傾向にあることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」プロットでは、頻繁に上下に変動するパターンが見られます。ただし、顕著な外れ値はありません。
– 日によってスコアの上下が激しくなる場合があることが確認できますが、特定の極端に高いまたは低い値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 「Observed」プロットは総合的な観測データを示し、「Trend」は全体の動向を示し、「Seasonal」は季節的な傾向を示します。「Residual」はランダムな変動部分を示します。
– 「Seasonal」のプロットでは周期的な変動が存在し、約7日程度で繰り返すサイクルがあるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各プロットが示すように、「Seasonal」と「Trend」が観測データの総合に影響を与えています。このため、気候の周期とともに全体的な上昇傾向が見られると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関について明確な数値データは提供されていませんが、季節性のパターンが観測された影響と、トレンドの安定した上昇が重なり合って全体の観測値に影響を与えていると考えられます。
6. **直感的な人間の解釈と影響**
– 人々は天気と関連する幸福感（WEI）の上昇を感じ始めているかもしれません。
– 30日間の期間におけるトレンドは、今後の天気が人々の生活に与える影響の見通しにポジティブな兆候を示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、観光業やレジャー活動がこの期間において活発化する可能性があります。
このグラフから、WEIの趨勢が少しずつ改善している様子が窺え、天候が良い方向に向かっていると予測されるかもしれません。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、天気に関連した社会WEI（天気労働指数）の平均スコアのSTL（季節・トレンド・残差）分解を示しており、30日間のデータが表示されています。それぞれのプロットについて分析し、考えられるインサイトを提供します。
1. **トレンド**
– トレンドは一貫して上昇しています。これにより、全体的なWEIスコアが上昇傾向にあることが示されています。これは、気候条件の改善やその直接的な影響がポジティブであることを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データでは、初旬と中旬にスコアの急上昇、及び一時的なスコアの低下が見られます。これらは特定の気象イベントや、社会的な要因に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Observed」プロットは、実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– 「Trend」プロットは、データの長期的な傾向を示します。
– 「Seasonal」プロットは、30日周期の季節変動を示し、一定のリズムが存在することを表しています。
– 「Residual」プロットは、トレンドや季節変動を除去した残差で、小さく安定していることから、説明されない変動が少ないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データとトレンドデータの相関は高く、全般的に同じ方向に動いています。
– 季節変動は比較的小さく、トレンドの上昇を大きく変化させることはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に顕著な相関関係は見当たらず、トレンド上昇の影響が最も強いです。
6. **直感と影響の洞察**
– 人間はこのグラフから、季節が進むにつれてWEIスコアが持続的に改善していることを直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、天候の改善により、労働生産性や交通状況などが改善しているか、天候が業務に与える影響が緩和されている可能性があります。したがって、天候の予測は、特にアウトドア産業や農業において重要な指標となるでしょう。
この分析から、天気に基づく社会の動向や政策決定に活用できる有益な洞察が得られると考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが考えられます。
1. **トレンド**:
– データに明確な上昇や下降のトレンドは見られず、散在する分布です。成分分析の結果として、特定の方向性は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下に外れ値と思われるポイントが見られます。他のデータポイントとは異なった位置にあり、異なる気象条件または測定誤差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**:
– 各ポイントは、30日間の天気データを主成分で視覚化したものでしょう。第1主成分と第2主成分はそれぞれ46%および24%の寄与率があり、データの特徴を捉えるのに重要な要素となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスタリングは見られず、複数の異なる天気パターンである可能性がありますが、そのパターン間の明確な相関は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的広がっており、第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係はないようです。このことは、天気データが複雑で多次元的であることを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、天気データの複雑さや変動性でしょう。特にビジネスや社会においては、天気による不確実性があるため、計画や戦略の策定において過去のパターンを理解することが重要です。この分析は、特に長期的な気象予測や気候変動の影響を評価するための基礎となる可能性があります。
このデータの深い理解により、異常気象への対応策や予防策の策定が支援されるでしょう。
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。