📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたWEIスコアデータに基づく詳細な分析結果です。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 7月1日から7月15日までのデータにおいて、総合WEIスコアは大きな上昇傾向を示していませんが、細かい変動が見られます。一般的には、0.7から0.8の間での変動が多く、特に7月6日以降に高いスコア（0.83～0.86）が現れています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日と7月12日に0.84や0.86といった高スコアを記録しており、これは注目すべき上昇として捉えられます。
### 異常値
– 異常値としては、7月7日における高いスコア（0.825）や、7月6日の0.84などは全体の中でも特に高い値であり、特異な値と判断できます。この高スコアは、個人と社会のWEI平均の上昇が関連している可能性があります。
– 通常の日より低い0.7以下のスコアも異常値として取り上げられ、特に7月1日、3日などで低めの推移が見られます。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 週の初めや終わりにかけて若干の季節性が示唆されます。これは、7月4日や7日、10日に見られるスコアの上昇が関係していると思われます。
– **長期的なトレンド**: 長期的にはあまり大きなトレンドが見られませんが、7月10以降の微上昇が注目されます。
– **残差**: 説明できない変動（残差）はデータセット全体で小さく、偶発的なイベントや外部要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの洞察**: 社会的要素である社会WEI平均と持続可能性は強い正の相関があり（スコアが軒並み高いことが関係）、特に社会基盤・教育機会が他の社会WEIと大きな影響を与えている可能性があります。
– スコア間ではやや弱い負の相関も見受けられ、これは個人WEIの心理的ストレススコアが他の項目と異なる方向に影響を及ぼしている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の洞察**: 個人WEIと社会WEIは、中央値が非常に安定しており、特に大きな外れ値は少なく、データセット全体は比較的一貫していると言えます。
– 個人WEIの経済的余裕や健康状態では時に外れ値が確認でき、それが低スコアに関係している可能性が考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が0.46、PC2が0.23の寄与を持っており、これらの主要構成要素が重要なバラエティを説明しています。PC1は全体的なデータバラエティの約46%を占め、社会的要素や持続可能性が強い関係性を持っています。
– これらの結果から、社会的持続可能性と個人の経済状況がWEIスコアの変動に影響を与える主要な項目として示唆されています。
### 総合評価
これらの分析から、個人の健康状態と経済的余裕、社会基盤と持続可能性がWEIスコアの特異点に影響を与えていることが分かります。また、異常値が出現するタイミングには、特に心理的ストレスの上下動が関連していること
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには大きな周期的なトレンドは見られません。データは二つの期間に分かれており、右側のデータは左側のデータから時間的に離れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットには外れ値が黒い円で強調されています。
– 予測値が X マークで示されており、予測区間（三重標準偏差）内にありますが、外れの可能性があるデータ点も散見されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」、緑の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– 紫色や他の色の線は異なる予測手法を示しており、それぞれのモデルが異なる傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の点（前年データ）は、現在のデータと近しい位置にあることから、過去の気象データが比較されていることが示唆されます。
– 予測手法によっては将来の傾向を過去のパターンとして捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の青いデータの密度は比較的高く、右側の緑のデータも似たような分布をしていますが、やや密集度が低めです。
– 予測と実績の間の相関はわかりにくいが、全体的な予測範囲内に収まっている。
6. **直感的な感情とビジネスや社会への影響**
– 予測手法が多様であるため、気象に対する不確実性が高いことが示唆されます。これは、ビジネス計画や業務スケジュールに影響を与える可能性があります。
– 特に外れ値がある場合は、予測の精度や信頼性に注意を払う必要があります。
以上の分析を踏まえ、気象データの予測や計画策定においては、複数のモデルを比較して総合的に判断することが重要であると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側に密集した青い点（実績）は、2025年初頭にWEIスコアが約0.7から0.8の間で安定していることを示しています。
– 右側の緑の点は前年度のデータを示し、WEIスコアがやはり約0.7から0.8の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒い円で囲まれた外れ値が数個見受けられ、中にはWEIスコアが0.6を下回るデータも存在します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実測値、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫色の線は予測値で、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σという方法で計算されている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータは非常に類似しており、全年にわたるスコアの変動がほとんどないことが伺えます。
– 予測値はデータの範囲内でトレンドを形成しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績データと緑の前年データが非常に似ているため、年を通じてのスコアの安定性は強く関連しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– WEIスコアは一定の範囲で安定しており、このデータが天気に関連している場合、特に異常な年ではないように見えます。
– ビジネス面では、この安定したデータは予測可能性が高く、気候に依存したビジネス戦略を立てる際にリスクが少ないことを示唆します。
– 社会的には、安定した気候条件を期待できることは、農業や観光などの業界にとって有益である可能性が高いです。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる時期に分かれているように見えます。最初の期間では、スコアは主に0.8から1.0の間で変動しています。
– 2番目の期間では、スコアが0.6から0.9の間で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い〇印がいくつかのプロットに示されています。特に最初の期間で集中的に見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績（実績AI）を示しており、特定の時間におけるWEIスコアの推移を表しています。
– 赤い×は予測（予測AI）であり、実績に対する予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年（比較AI）であり、前年の同様の時期のスコアを示しています。
– 予測の不確かさの範囲（灰色の領域）や異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが重なる期間がありますが、包括的な分析にはさらにデータが必要です。
– 予測値と実績が不一致な箇所がいくつか見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のクラスターは、各期間で異なる分布を示しています。最初の期間は密度が高く、2番目の期間は広がりがあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間はパターン認識を通じて、過去のデータが示すトレンドを予測や意思決定に利用します。このグラフは特に予測と実績の食い違いが際立っており、予測モデルの精度向上が重要であることを示唆しています。
– 社会WEIスコアが天気に関係する可能性を示唆していますが、具体的な要因分析が必要です。ビジネスにおいては、気象変動が社会活動に与える影響を考慮した戦略策定が重要です。
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:
グラフの分析を行います：
1. **トレンド**:
– 初期の段階での実際のデータ（青のプロット）はほぼ横ばいですが、その後、急激に減少しています。
– 予測（赤の×印）は、実績が減少する以前よりも少し後に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で黒の円で示された外れ値が観測されました。
– 実績データの急激な減少は、予測には見られない変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は、データが収集された際の実際の結果です。
– 予測データ（赤）は、AIによる将来予測です。
– 緑のプロットは前年のAIデータで、後半に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が同様の傾向を示していますが、実績データの減少を完全には反映できていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとAI予測の間にギャップがあります。特に実績の落ち込みを予測が捉え切れていません。
– 前年データも同様のギャップを示す可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEI（経済的余裕）が実際には予測よりも下がることは、潜在的な経済的リスクを示す可能性があります。このリスクを事前に予測することは、個人や企業にとって重要です。
– AIモデルの改善の必要性が示唆されています。特に、外部要因や急激な変化を捉えられるモデルの開発が求められます。
このような分析を通じて、実績データと予測の違いを理解し、将来の戦略に活かすことができます。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、2025年の途中からかなり安定しており、0.8付近で横ばいのトレンドが見られます。
– 2026年に入ると急激な上昇が見られ、0.9以上のスコアが多数観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年には、離れた異常値が見られます。これは特別なイベントや健康状態の急激な変化に関連しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 異常値は黒丸で囲まれています。
– 緑のプロットは前年のデータです。2026年のスコアが高いことが目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や他の予測モデルの線が見えますが、グラフ冒頭での実績データとの相関は高くありません。線形回帰線がその傾向を捉えられていないため、予測モデルの調整が必要と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には安定した0.8付近のデータが多く見られますが、年度が進むにつれて広がりがあります。
– 特に2026年の急上昇部分では、中央値が前年より高くなっていることがわかります。
6. **人間の直感・社会への影響**:
– 2025年後半の急激な変動は、人々が健康状態に対して不安や注意を感じるきっかけとなるかもしれません。
– 2026年の高いスコアは、健康増進策や気候に関連した良好な影響が背景にある可能性があります。
– 企業や健康管理機関は、変化の原因を更に分析し、良い傾向を持続させる施策の基礎にできるでしょう。
このグラフからは、健康状態が季節的な影響以外にもさまざまな要因によって変動していることが示唆されており、さらなる詳細な分析が有益です。
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:
グラフの分析について、以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。前半は2025年の7月から9月で、多くの実績（青）のデータが表示されており、ほぼ一貫して横ばいであることが見られます。
– 後半は2026年の5月から7月で、多くのデータポイントが表示されていますが、そのトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月の期間には、青色のプロットの中に外れ値が少なくとも3つ（異常値として黒の円でマークされています）見られます。
– 2026年のデータにおいては明確な外れ値は見られないようですが、期間内の変動は詳細には把握しきれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示し、短期間で密集しています。
– 線グラフに沿った線（ピンク、紫）は予測モデル（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。
– グレーの背景がある範囲は、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**:
– 2025年のデータと2026年のデータは時間的に離れており、直接的な関係は示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列間での相関関係は確認できませんが、2025年のデータが高い水準にあることと、2026年のデータが同様の水準にあることは、何らかの共通の要因を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察および社会的影響**:
– WEI（心理的ストレス）の安定感が2025年にある一方で、いくつかの外れ値は日常生活や気候の変化に関連する可能性があります。
– 時間間隔のあるデータの断続利用は、特定の出来事やシーズンごとの分析に役立つかもしれません。
– WEIが安定していることは、心理的な成熟や生活環境の改善を意味する可能性があり、特にストレス管理がビジネスの場で注目されるテーマであることから、重要な示唆を与えます。
このような視点から、天気と心理的ストレスの関係をさらに探索することで、より深い洞察が得られるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– グラフには期間が360日ですが、データは2つの離れた期間で示されています。最初の期間には実績データといくつかの予測データがありますが、期間の中間はデータがありません。2つ目の期間のデータは昨年のものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、いくつかの異常値が記録されています。これらはおそらく予測モデルと実績データの乖離を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績データを示し、赤い×は予測データを表しています。緑色のプロットは比較対象として昨年のデータを示しています。
– 予測方法は複数（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）示され、異なる予測手法の結果を比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの位置関係をみると、予測がある程度実績に忠実に追随していると考えられますが、いくつかの外れ値がモデルの不正確さを示唆しています。
– 昨年のデータとの比較では、一貫した相関やパターンを見つけるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、分布も一定した特性を見出すことは難しい状況です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 最初の期間では予測の信頼性が高くないように見えますが、2つ目の期間では比較的安定しています。
– ビジネスや社会への影響として、予測ツールの精度向上が求められる状況とも言え、天候関連の計画や意思決定においては慎重なアプローチが必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフは横ばいの期間が長く、その後に急激な変動が見られます。最初の部分は0.8付近で安定しています。
– 時間経過とともに、不安定で急激な動きが発生しているように見えます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期部分において、外れ値が観察されますが、全体的には大きなトレンドはありません。
– そして一部に急激に異常に高い値が観察されます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 初期のデータポイントが密集しています。
– **予測（赤）**: 初期部分で点が集まり、その後変動しています。
– **異常値（黒円）**: 初期部分において、異常値があることが示されています。
– **前年（緑）**: 後半のデータが前年のものとして示され、密集しています。
– **予測の手法**:
– **線形回帰（灰色）**: 初期部分に属しています。
– **決定木回帰（紫色）, ランダムフォレスト回帰（ピンク色）**: 異なる予測手法が異なる変動を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と各予測値が比較されており、予測手法ごとのばらつきが見られます。
– 異なる予測手法が異なる結果をもたらしており、特に決定木とランダムフォレストによる予測が区別されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績値と予測値の間には一定の相関があるように見えますが、後半のデータでは関係性が変化している可能性があります。
#### 6. 直感的な洞察および社会への影響
– 初期に安定したWEIスコアが存在するにも関わらず、予測に関しては高い変動性が見られるため、予測手法の選択が重要になります。
– WEIスコアの変動は、公平性・公正さの確保に直結するため、予測精度の改善は特に社会的価値が高いと考えられます。
– 異常値が示す要因を分析することが、予測精度の向上や社会的影響に関連する問題の解決に重要です。
このグラフは、予測手法の多様性とその結果がもたらす情報提供の可能性を示しており、予測の信頼性を向上させるためにさらなる分析が求められます。
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
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**のデータが青色の点でプロットされており、WEIスコアが0.8付近で安定しています。
– **予測（予測AI）**のデータが赤色の「X」で示されていますが、横ばい状態が多く見られます。
– **昨年（比較AI）**のデータも高い位置で密集しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値が黒い円で示されている部分がありますが、数は少ないです。
– 全体的に急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **前年（比較AI）**は、過去のデータとの比較として、現行のデータのコンテクストを提供しています。
– **予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）**はグレーで表示され、予測に対する信頼区間を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**のデータが、それぞれ異なる色の線で示され、予測方法の違いによるバリエーションを示しています。これらの予測は全般的に緩やかな増加傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は比較的一様で、特定の周期性や季節性は見られません。
### 6. 人間の直感やビジネスへの影響
– WEIスコアが0.8以上で安定していることは、持続可能性と自治性が高い状態を示唆しており、天候や予測システムが効率的に機能していることを示しています。
– 予測AIが実績に近い値を提供しているため、予測精度が高いと評価される可能性があります。
– 急激な変動や外れ値が少ないため、このモデルは信頼性が高いと考えられ、ビジネスにおけるリスク管理に役立つでしょう。
全体として、このグラフは安定した予測モデルの有効性を示し、持続可能なシステムの運用が可能であ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:
以下、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、データは2つの異なる期間にわたって集中しているようです。最初は2025年7月から9月にかけて、次に2026年6月あたりです。横ばいの傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが大半のプロットの外にあり、特異な値を表している可能性があります。特に2025年7月から9月の最初のクラスタ内に存在します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を表し、赤いバツ印が「予測（予測AI）」です。黒い縁の緑のプロットで「異常値」が示されています。
– 灰色の帯は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を示しており、不確かさの範囲内に収まっていることがわかります。
– 他の色の線は異なる回帰手法による予測を示しており、互いに非常に近い位置にあることから、結果が比較的一貫していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「予測」が比較されており、多少の差異があることが示されています。
– 特に2025年中の予測は実績と一致していない点があり、その理由としてデータの特異点が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間において、データの分布が集中しているため、特に大きな偏りは見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、このグラフは「予測と実績が一部一致していないが、大きなトレンドは変わらない」という安心感が得られる点です。
– 社会基盤や教育機会に関する指標であるため、データが安定していることはポジティブに受け取られるでしょう。
– 異常値が何らかの要因（例えば特定の教育政策や社会状況の変化）を示す可能性もあり、これがさらなる分析とフォローアップを促すかもしれません。
このグラフは、その不確かさを考慮することで、慎重な意思決定を支える役割を果たします。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に、過去の実績データが集まっており、おおむね安定した水平線を描いています。しかし、予測データ（特に線形回帰と決定木回帰）は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰による予測では、急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として丸で囲まれたデータポイントが一箇所見受けられますが、観測値の中ではそれほど顕著ではありません。
– 急激な変動は、ランダムフォレスト回帰の予測ラインで見て取れます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績値は青色の円で示され、過去のパフォーマンスを示します。
– 薄紫色やピンク色の線で示される予測には、統計モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が利用されています。
– 緑色のデータポイントは、過去の同期間のデータを示しており、過去との比較が可能です。
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関係性として、予測モデルによって異なる未来の動向が示唆されています。予測によっては大きく異なる方向性があり、特にランダムフォレスト回帰は他の予測と大きく異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは概ね安定していますが、予測データはモデルによって異なるトレンドを示し、特にランダムフォレスト回帰は他の予測と異なる傾向があります。分布としては過去のデータは狭い範囲に収束しており、予測では広がりを見せています。
6. **社会やビジネスへの影響**
– この社会WEIスコアの動向は、共生・多様性・自由の保障に関連した社会的な指標である可能性が高く、企業やコミュニティが持続可能な開発目標（SDGs）を達成するための戦略を考案するのに資するでしょう。
– 予測の誤差範囲や異なる予測結果は、将来の不確実性を示し、これを考慮した上での計画策定が重要であることを示唆しています。特に異なるモデルの予測結果を比較することで、様々な未来シナリオの検討が可能となります。
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:
以下の観点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 全体として、時間帯と日付にわたって変動がある様子が示されています。特に、特定の時間帯において色が変化していることから、周期性も考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日から5日にかけて、特定の時間帯（16時）で濃い紫色が現れており、他とは異なる低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は値の大きさを示しており、紫が低い値、緑や黄色が高い値を示しています。時間帯ごとの変動を考慮することで、特定パターンを認識できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯や日付における値の差異がありますが、同じ時間帯での日ごとの変化も見られます。例えば18時では、連続する数日にわたって緑色を示して一定期間の安定した値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯の変動が集中しており、例えば16時と18時における変動パターンに相関が見られる可能性があります。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**
– 特定の時間帯（例えば16時）の急激な値の変動は、天気の大きな変化や極端な気象状況を示している可能性があります。これにより、社会的には防災対策の強化や、エネルギー消費パターンへの影響を及ぼすことが考えられます。
この分析から、天気が変動する時間帯や日付が考慮され、その影響を受けて服装や日常生活の計画が調整される可能性があります。また、天気の極端な変動が予想される場合、予防措置を講じることが望まれます。
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:
このグラフは、360日間の個人WEI平均スコアの時系列データをヒートマップで表しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を考察します。
1. **トレンド**:
– 時間帯による周期性が見られます。特定の時間帯（例えば8時、16時、23時）に色が変わっており、その時間にスコアの変動があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化（特に紫や黄色への変化）は外れ値や急激な変動を示しています。例えば、7月7日の8時の濃い紫はスコアが非常に低いことを示し、翌日の黄色は高いスコアを示しています。この期間に何らかの影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、淡い色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。このため、一日の中でスコアが高い時間帯と低い時間帯があることが視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータが並列して観察可能です。特定の日付や時間に並行してスコアが上昇または下降する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯ごとに一定の範囲で変動しており、特に8時と16時にスコアが顕著に変動していることが分かります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は徐々に日中の一定期間に気分や活動性が上がったり下がったりすることを直感的に感じるかもしれません。
– このデータは、天候に応じた作業環境の最適化や活動計画の改善に利用できるため、ビジネスの効率向上に寄与する可能性があります。たとえば、最もスコアが低い時間帯に休息を取る計画を立てたり、自然光の活用を提案することが考えられます。
このようなヒートマップは、特定のパターンや変化を視覚的に捉えることができ、直感的な意思決定や改善に役立ちます。
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:
視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で周期的な変動が見られ、特定の時間帯で色が変化しています。これにより毎日の変動が周期的に繰り返される可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月1日から7月5日にかけて、時間帯16時で濃い紫が見られ、急激にスコアが低くなる部分があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、濃い色（紫）は低スコア、明るい色（黄色）は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるスコア変化が見られるため、特定の時間や日付で何かしらの要因の変化が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とともにスコアの変動が見られ、それが予測可能な周期で現れています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の日や時間帯ではスコアが低く、天候に関連した要因が影響している可能性があります。ビジネスにおいては、これらの時間に天候が業績やパフォーマンスに影響を与える可能性があり、戦略的な調整が求められます。また、周期的なパターンの把握は、長期的な計画やリスク管理に役立つでしょう。
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、360日間の天気に関連する様々なWEI（Weather Effect Indexと思われる）項目の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列のトレンドを直接示すものではありませんが、期間中の各要素間の相関の強さを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目における統計的な外れ値はヒートマップでは示されません。相関の強弱に注目します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、二つの項目間の相関の強さを示しています。赤系は正の相関を示し、青系は負の相関を示します。白に近い色は相関が低いことを示します。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「総合WEI」間の相関係数は0.29でやや低い正の相関を示し、一方で「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関係数は0.91で非常に高い正の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各要素は単一の時系列データであるため、時系列としての関係性は示されませんが、相関を通じて項目間の関係を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を持つ要素間としては、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」が挙げられ、相関係数0.81が示されています。
– 一方、低いまたは負の相関を示す項目として、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」があり、相関係数は0.08と低いです。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 高い相関を持つ項目が多いことから、これらのWEI項目は互いに関連があると言えます。例えば、個々の経済状況や心理状態が社会全体の公正さや共生に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、例えば政策立案者は、特定のWEI項目の向上が他の項目にも好影響を及ぼす戦略を立てることが考えられます。
全体として、組織や政府が、特定の社会的要素の強化に注力することで、他の領域にも良い影響を与えるアプローチを検討することが有益であると考えられます。
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:
この箱ひげ図は、天気カテゴリにおける異なるWEIスコアの分布を比較しています。以下にいくつかの観察ポイントと洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間に特定の上昇または下降トレンドは見られませんが、一部のカテゴリーにおいてはスコアのばらつきが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などに外れ値が存在します。
– これらの外れ値は、特定のカテゴリーで異常なイベントがあったことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスは中央値を中心に設定されており、四分位範囲（IQR）が異なることで、その変動性を示しています。
– 色分けは視覚的な比較を容易にし、密度が高い部分を直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時系列の関係性に関する直接的な情報はこのグラフからは得られませんが、様々なスコアがカバーする時間範囲の全体的な状態を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリーのスコア分布にはばらつきがあり、特定のカテゴリーでのスコアの集中度には差があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 全体的に「社会WEI」のカテゴリー（例：「持続可能性と自治推進」）では、比較的高いスコアが見受けられ、社会的にポジティブな状況が伺えます。
– 対照的に、「個人WEI（経済状態）」では、特定の人々が困難な経済状況にあり得る可能性を示しています。
ビジネスや社会においては、この情報を利用して、経済状態の改善や心理的ストレスの軽減に向けた政策やプログラムが必要とされることが考えられます。社会全体の幸福度を高めるためには、特定の分野での支援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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によるWEI（天気関連インデックス）構成要素のプロットです。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– PCAでは、特定のトレンドというよりもデータの分布と分散を見ることになります。このグラフでは、第1主成分と第2主成分の間に特定のトレンドはなく、データが広範に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上部の左端や右端近くには、他と比べてやや離れた点が見られますが、極端な外れ値は少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、360日分のデータをPCA分析し、それを2次元に縮約した際の座標を示しています。第1主成分（寄与率0.46）がデータの大部分の分散を説明しますが、第2主成分（寄与率0.23）も重要な変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の要素が相互にどのように影響し合っているかを示すために、各プロット点の配置が重要です。主成分を通じて、これらの要因間の潜在的な関係性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のクラスターは見られませんが、データはやや中心に向かって分布しています。相関関係は強くないものの、第1主成分の説明力が大きいので、その方向にあたる要因が天気パターンに大きく影響している可能性があります。
6. **直感的感覚と影響**
– このグラフから、WEIに関するデータが多様でありながら、ある程度の規則性もあることを直感的に感じるかもしれません。ビジネスや社会においては、天気が消費者行動や産業活動に影響を及ぼす可能性があるため、これらの主成分に基づく分析は、季節戦略やリソース管理に役立つ情報を提供するでしょう。
このPCAプロットは、データの潜在的な構造を理解し、天気が他の要素とどのように相互作用するかを探る基盤となります。
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。
