📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを詳細に分析した結果、総合WEIおよびその詳細項目に関するいくつかの傾向と洞察を以下に示します。
### 時系列推移
– **合計WEIスコアの推移**
– 総合WEIスコアは、初期値の0.7125から始まり、段階的に上昇し、一時的に0.84まで達しています。このことは、一定の社会的および個人の条件の改善を示唆しているかもしれません。
– この期間中、総合的には上向きのトレンドであり、特にスコアが0.8を超える期間が中盤から終盤にかけて続いていることが注目されます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均の傾向**
– 個人WEI平均は、全体として安定していますが、特定の期間における個人の健康状態や経済的安定の変動を反映して一時的な減少が見られます。
– 社会WEI平均の方が高値を示しており、安定的に数値が高いことから、全体的な社会的な状態は比較的良好であったと考えられます。
### 異常値
– 異常値を呈した日付には特定の外的要因、例えば天候の影響やイベントの影響があった可能性があります。
– 例として、2025-07-01の0.71というスコアは他の日より低いため、特に外的影響や特定のイベントがあったかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**
– 長期的なトレンドとしては、全体的に社会的安定性と個人の幸福感の向上が認められます。
– 季節的なパターンはあまり明確ではないですが、変動の中にはイベントや季節要因の影響があった可能性があります。
– 残差から、一部説明困難な急激なスコア変動が見られますが、これは特定のイベントや突発的な社会的影響を反映しているかもしれません。
### 項目間の相関
– 高い相関を示す項目がいくつか確認されます。
– 社会WEIにおける「持続可能性と自治性」と「公平性・公正さ」には強い関連があり、両者の改善が社会全体のWEIを押し上げていることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、ほとんどのデータが中央値周辺に密集しており、外れ値の数は限定されています。これは、全体的にWEIスコアが安定していることを表しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果から、PC1がデータ変動の46%を説明し、PC2が22%を説明します。
– これは、最も大きな変動要因が個人および社会的な要素の複合的なものである可能性を示唆しています。
### 総合的な見解
この期間のデータを通じて見られるトレンドは、個人の健康や経済的安定性が短期的に低下することがあるものの、全体的に社会的な基盤が強化されており、それが総合WEIの向上に寄与していると考えられます。また、特定の日付における異常値は、短期的なイベントや外的要因に起因する可能性が高く、これが個人および社会的評価に対する一時的な影響を引き起こしたと推察されます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は、おおよそ0.7から0.9の間で横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として識別されたデータポイントがいくつかありますが、大部分は異常範囲内に収まっています。特定の異常値が示す問題が重要です。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青点）**: 実際に観測されたWEIスコア。
– **予測（赤×印）**: 予測モデルによる予測値。
– **異常値（黒枠）**: モデルが異常と判断したデータ。
– 予測には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる回帰分析が用いられています。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 予測の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**
– 実績と予測のデータは同じ範囲にありますが、予測のラインが横ばいまたはやや上昇傾向に転じています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲で分布しており、予測モデルもこの範囲内に収まるように調整されています。
6. **直感的な感覚および社会への影響**
– 最近の予測モデルの一部はWEIスコアの上昇を示唆していますが、現時点で顕著な変化は見られません。これにより、安定した気候条件が続くと直感的に感じられます。
– 予測の不確かさ範囲が広い場合、非確実性が高く、ビジネスや農業、災害対策におけるリスクが考慮されるべきです。これにより、意思決定者は異常値に基づいた警戒を強める可能性があります。
この分析は、特に異常な天候パターンが経済活動に与える影響を理解するために有用です。
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:
このグラフについて以下の点を分析します。
1. トレンド:
– 実績データはWEIスコア0.6から0.8の範囲に集中しており、大きな上昇や下降が見られません。基本的に横ばいで安定しています。
– 未来の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる勾配を示しており、特にランダムフォレストがわずかに上昇トレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値がいくつか存在し、特に7月中旬に複数の異常値が出現しています。これは特定の日の異常な気象条件を反映している可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実データ、赤いXは予測値を示しており、黒い円で囲まれたプロットは異常値を示すため、人目を引きます。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、実際のデータがこの範囲内に多く収まっていることを確認できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 現在の実績と各予測手法による未来のトレンドを比較することで、予測モデルのパフォーマンスの違いを見ることができ、グラフ上で現れる極端な傾向を通じてモデル調整の必要性を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データが比較的一定の範囲に集中しており、ランダムフォレスト回帰がそれに合わせて良好な予測を提供している点から、モデル間の相関を観察することができます。
6. 人間の直感とビジネス・社会への影響:
– 実績の安定性に対して一部異常値が存在することから、特定の日には異常気象による影響が出ている可能性があり、予測モデルの精度向上が求められます。
– 天候に大きく依存する業界においては、異常値を事前に察知し、対策を講じるための情報として有用です。特に、将来の傾向を予測する能力は、リスク管理やリソース配分の最適化に役立つと考えられます。
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
## 1. トレンド
グラフは、最初の半分ではほぼ横ばいで推移しており、WEIスコアは大体0.8から0.9の範囲に収まっています。その後、予測ラインは異なる方法で少しずつ異なりますが、全体的に横ばいか緩やかな上昇を示しています。今後は大きな変動は予測されていないことがわかります。
## 2. 外れ値や急激な変動
外れ値として認識されているデータポイントがいくつかありますが、全体のトレンドを大きく崩すものではありません。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 実績データは青い点で示され、比較的一定した範囲内に収まっていることを示しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の領域は予測不確かさ範囲を示し、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっていることから、予測が信頼できるものであることが示唆されています。
– **予測（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**: 異なる予測方法に基づく予測ラインが引かれており、それぞれの予測値に差異があるものの大きな変動は予測されていません。
## 4. 複数の時系列データの関係性
異なる予測モデルは、予測の不確実性内で緩やかな上昇または横ばいを示しています。各予測モデルの出力は非常に近接しており、モデルの整合性がうかがえます。
## 5. 相関関係や分布の特徴
実績データの分布は集中しており、予測もそれに従って行われていることが示されています。外れ値の影響も削減されているように見えます。
## 6. 直感的に感じること、および影響
このグラフからは、WEIスコアが安定していることがわかります。この安定性は、天候関連の指標がこの期間中に安定的であることを意味し、異常気象や大規模な変動のリスクが低いことを示唆しています。ビジネスや社会において、安定的な気象状況を前提とした計画が立てやすく、リスク管理が行いやすい状況であると言えるでしょう。
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:
グラフの分析に関する洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績AIによるWEIスコアは、7月の初めから中旬までほぼ横ばいで推移しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は7月中旬以降を対象にしており、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**
– 異常値として特定されたデータポイントがありますが、急激な変動は見られません。
– 実績データは比較的一定で、外れ値が散発的に存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績（実績AI）を示しています。
– 予測が赤い「×」で示されており、いくつかの手法での予測が行われています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、そこに実績が多く収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、予測手法による差異がありますが、大規模な乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲に収まっており、安定した分布を示しているようです。
6. **直感的な印象と影響**
– データの多くは予測範囲に収まっており、予測モデルが比較的精度良く実績を捉えていると感じられます。
– 全体的な安定性が見て取れるので、人々は現状の経済的余裕の状況が大きく変動しないと予期できるでしょう。
– 経済的な政策や個人の消費行動に対する影響は限定的で、今後の変動が小さければ大きな変化をもたらすものではないかもしれません。
以上のように、このグラフからは経済的余裕の大きな変動は見られないため、継続的なモニタリングと必要に応じた細やかな対応が重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実測値（青点）は比較的横ばいであり、スコアは約0.75から0.85の間で推移しています。
– 予測モデルは異なりますが、全体として緩やか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**
– グラフの初期部分で、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青点）が見られます。これらは他のデータポイントから明確に離れた場所に位置しています。
– 特に期間の初期（7月初旬）に集中しているようです。
3. **各プロットや要素**
– 青点は実際のデータポイントを示します。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲に実測値の多くが収まっています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法ごとの線が、将来的な推移の予測を異なる形で示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、他の2つよりも急な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値は0.75から0.85の範囲に密集しているため、健康状態が安定していることを示唆しています。
– 外れ値が一部の期間で発生していますが、多くは0.8近辺に集まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 直感的には、実測値は安定しており、健康状態が良好であることがわかります。しかし、初期の外れ値は一時的な健康リスクや環境要因の変化を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、ヘルスケア分野での異常検知システムの改善や、予防医療の推進が考えられます。また、安定した健康状態を維持することが従業員の生産性向上につながるでしょう。
このグラフから読み取れる情報を元に、今後の取り組みや方針を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のWEIスコアは、おおむね0.6から0.8の範囲で横ばいになっています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれています。ランダムフォレスト回帰（紫の線）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの中で、特に目立つ低い値が数回観測されています。これは心理的ストレスが極端に低下した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は実際の観測値を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測として3種のモデルが使用されていますが、異なる傾向を示しています。決定木回帰（緑）はほぼ変化していないのに対し、ランダムフォレスト回帰は増加傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データ（実績）は横ばいで、一部に異常点があります。予測モデルはデータから異なる傾向を引き出しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアの多くが高い水準で安定していることで、短期的なストレス管理は概ね成功している様子がうかがえる。
– 異常点は外部要因や突発的なストレスイベントの可能性を示唆します。
– ランダムフォレストの上昇傾向は、今後のストレス増加リスクを想起し、予防策の強化を示唆します。社会的には、労働環境の改善や業務負荷の見直しが考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、0.6から0.8の範囲内で安定しており、大きな上下変動は見られません。
– 予測（線グラフ）において、線形回帰は弱い上昇トレンドを示しており、一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれており、幾つかのデータポイントが指定された区間から外れていますが、全体的には数は少なく、実績データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、全体的に0.6から0.8の範囲で密集しています。
– 背景の灰色の帯は、予測の不確かさを示しており、これが実績データと重なることで、予測の精度および信頼性が視覚的に確認できます。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示しており、それぞれ異なるアプローチでデータを処理しています。線形回帰では上昇、他の二つは横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に狭い範囲に収まっており、安定した分布を示します。予測との相関は、特に線形回帰で顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は天気の自由度と自治の指標が非常に安定していることから、日常の計画にそれほど影響を感じないかもしれません。
– 業界やビジネスにおいて、この安定性は信頼性の高いスケジュール運営やリソース配分を可能にし、効率の向上に貢献する可能性があります。
全体として、このグラフは、短期的には大きな変動が少なく、安定した状態を示しています。予測手法による視点の違いを考慮しつつ、意思決定に活用することが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、全体的に0.6から0.9の間でばらついており、特に顕著な上昇や下降トレンドは見受けられません。
– 一部のデータポイントが0.6付近で頻繁に出現しており、やや増加しつつも、全体的には横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は、グラフ上で黒い円で強調されています。これらはスコアのばらつきに顕著な影響を与えており、特定の日における異常値として考えられます。
– 急激な変動は特に見られませんが、外れ値があることで一部のデータポイントが予想よりも大きく逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる実データを示しており、彼らの作業のリアルな反映を提供します。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルによる期待されるトレンドを示しており、このモデルはおおむね高いスコアを維持する予測をしています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示しており、この範囲内で実際のデータが変動していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には一定のずれがありますが、全体的には予測範囲内に収まっていることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全体的に0.8付近に集中しており、安定したスコアがあります。相関関係についてはグラフ上から明確には読み取れませんが、予測モデルが実績をおおむね追従していることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 天気カテゴリの社会WEIスコアが均一に保たれていることから、今のところ大きな問題は発生していない可能性があります。
– 予測と実績が概ね一致しているので、システムがうまく機能している印象を与えます。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性や公正性が維持されていることが重要であり、特に大きな懸念を生じさせるような変動は見られません。これにより、安心感を持って運営を続けることができると考えられます。
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:
図表から得られるいくつかの重要な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的一定で、0.8から1.0の間を推移しています。
– 予測（予測AI）のデータは期間の後半、一貫して増加しています（ピンクの線が上昇傾向）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、黒い縁で囲まれた外れ値がいくつか見られますが、全体として大き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スコアを示し、予測されたWEIスコアは異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、データはこの範囲内で安定しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの予測値との間には、非常に密接な関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データは0.8以上と、高いWEIスコアを保持しています。
– 各予測モデルの曲線もほぼ一致しており、予測精度が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性は持続可能な自治システムが確立されていることを示唆しています。
– 予測のプラスの傾向は、将来的にWEIスコアが向上する可能性を示しています。これは持続可能性の向上や資源の効率的な管理が進んでいる可能性を示唆します。
このデータが政策決定や長期的な計画に利用される場合、天気への対策や自治体の持続可能性戦略を改善する機会を示してい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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概ね0.8から1.0の範囲内で横ばい状態。また、予測データのトレンド（線）はやや上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、黒い枠で囲まれたデータポイントがいくつか散見される。これらは異常値として注目すべきポイント。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データ。黒い円で囲まれたものは外れ値。
– 薄紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、他の予測と比較して全体としてわずかに上昇する傾向を持つ。
– 予測の不確かさ（グレーの範囲）は、予測の信頼性を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測が近い範囲で推移しており、全体的に同様のトレンドを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測範囲に収まるケースが多いことから、予測の精度が良好である可能性がある。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– データの安定性と、予測精度の高さを示唆しており、天気カテゴリが一定の影響力を持っていることが考えられる。
– 社会基盤および教育機会に関連する要素の分析は、長期的には政策形成やプランニングの際に役立つ。異常値に対するさらなる調査が必要である可能性がある。
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:
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは、最初の期間（およそ7月1日から7月15日まで）で若干の変動を示しますが、全体として0.6から0.8の間に位置しており、比較的安定しています。
– その後、予測線（特にランダムフォレスト回帰）は時間とともに上昇するトレンドを示し、スコアは0.8から1.0近くまで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが外れ値として強調表示されています。これらの点は他のデータポイントから逸脱していますが、明確な傾向はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青の点で示され、予測データのバリエーションがそれぞれ別の色で示されています。線形回帰や決定木回帰は安定的ですが、ランダムフォレスト回帰は上昇しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの変動範囲も考慮しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列において、実績データは比較的一定の範囲に留まっていますが、予測モデルのうちランダムフォレスト回帰が大きな上昇を示しています。他のモデルと異なる挙動を見せるため、強力な変化を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布**:
– 実績データは一般的に密に分布しており、特定のパターンを示すことはありませんが、全体として0.65から0.75の範囲において高密度です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間の直感としては、実績データが安定しているにも関わらず、ランダムフォレストによる予測が上昇していることから、今後の環境や社会的要因の変化が予測される可能性をうかがわせます。これに伴い、社会的な共生、自由度の増加や多様性の受容においてポジティブな展開が期待されるかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとっては、予測される指数の向上を活かし、新たな施策や方針を検討する好機と捉えられるでしょう。
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:
以下に、グラフについての洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは30日間の時系列データを示しており、時刻別に色分けされています。
– 総合WEIスコアにおける周期性は見られず、時折急激な変動があるものの全体的なトレンドは一定していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 徐々に明るい緑色や黄色が見える部分があり、これは急なスコアの上昇を示唆しています。
– 特に、期間の中盤から後半にかけて、黄色などの明るい色が増えており、スコアが高いことを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの変動を表しています。濃い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを示しています。
– 特定の時間帯（特に夕方から夜間）の色の変化が大きく、この時期に何らかの重要な変化があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で色が異なり、日の経過による変化も見て取れます。
– 特定の時間帯での色の変化に特に着目することで、時間帯に依存した変動がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化を見ると、夕方から夜にかけて特に色が濃くなっている時間帯があり、これはその時間帯でスコアが低いことを示しています。
– 緑から黄色に移行する色は、特定のエピソードや現象が数日にわたって継続することを示すかもしれません。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフから、特定の時間帯（例えば夕方から夜）に異常が起きている可能性があり、気象条件の急激な変動が多いと理解されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このパターンを観察することで、特定の時間帯におけるリスク管理が重要となる可能性があります。特に、これらの時間帯での活動やサービスへの影響についての考慮が必要です。
この解析を基に、具体的な気象データやその他の関連情報を考慮することで、より詳細な戦略的判断が可能になるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化に沿って見たとき、一部の時間帯で周期性が見られます。例えば、日付が進むにつれ朝や夜間に若干の色の変化が続く傾向があります。
– 総じて大きな上昇または下降トレンドは見られず、変動の幅も限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 例えば、7月7日の朝は特に暗い紫色（低スコア）となっており、目立つ低下があります。
– 逆に、7月12日以降は明るい黄緑から黄色（高スコア）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の明暗がスコアの高低を示しており、明るい色はとても高いスコア、暗い色は低いスコアを意味しています。
– 時間ごとの色の変化は、その時間帯での気象条件の変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯で色が統一されていることから、日中または夜間の特定の条件が毎日似た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**
– 特定期間での変化が現れているが、主に7月7日から日中のスコアが改善されていることが視覚的に認識できます。
– 各時間帯の特性がそれほど異ならないため、日ごとの平均的なパターンが描かれている可能性があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 一部の時間帯で気象が重要な変化を示すため、特に外活動や物流への影響が考えられます。
– 明るい色の多い時間帯は、良好な気象条件が予測され、イベント開催などに適していることを示唆しています。
– 本ヒートマップは、特定の時間帯に着目した気象管理・計画策定の参考として有用です。
このような視覚データがあれば、アクションプランの強化やリソースの最適配分に役立てることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化に基づくと、一般的に日付が進むにつれて色が濃い緑から明るい緑、黄色に変化しています。これは、WEIスコアが徐々に上昇しているトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日から7月5日までの間、特に16時台に暗い紫色が目立ち、WEIスコアが大きく低下していることを示しています。この期間、何らかの異常な事象が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはWEIスコアの強度や変化を示し、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
– 各時間帯が横軸にわたって時間ごとのスコアの変動を示しており、特定の時間に注目することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のデータは、日にちを追うごとにスコアが上がっており、全体としてWEIスコアが改善傾向にあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯16時に、急激なスコアの上昇が見られるが、他の時間帯との相関は直接見られません。この時間帯に特異な何かがあるかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**
– このヒートマップから、時間帯や日付ごとにWEIスコアの変動が視覚的に捉えられるため、特定の時間における社会的活動のパターンを示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、WEIスコアの上昇は社会活動の活発化、経済活動の改善を示している可能性があるため、戦略的な意思決定に役立てることができます。特に、スコアが低い時間帯には原因追究が必要です。
このヒートマップは、時間や日にちごとのWEIスコアの変動を効果的に可視化し、異常な時期や改善の兆しを認識するための有用なツールであるといえます。
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、天気カテゴリのWEI（Weather Experience Index）項目間の相関を示しています。30日間にわたる各項目の関係性が視覚化されており、以下の点で分析できます。
1. **トレンド**:
– 各項目の具体的な時系列データのトレンドは示されていませんが、相関の強さを通じて、これらの項目がどの程度関連しているかが表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの特性上、急激な変動や外れ値は具体的に示されていませんが、小さい相関値（青または薄い色）があるところは、項目間で明確な関連が見られない地点を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤の部分は強い正の相関を示し、濃い青の部分は強い負の相関を示しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」は相関が非常に低い（−0.09）ことから、これらの要素は相互に影響を与え合わない可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関（0.81）が見られ、これらの概念が同じような動きを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各項目間の相関を見ると、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との間で強い相関（それぞれ0.85, 0.73）があることがわかります。これにより、総合的な指数が個人および社会の指数に強く影響を受けていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、強い正の相関（赤）が多く見られることから、WEI項目はお互いに関連している要素が多いことがわかります。逆に、強い負の相関は殆ど見られず、負の関連性が際立つ項目は少ないことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、WEI項目が強く相互関係していることから、天気が個人の感覚だけでなく、社会全体の経験と深く結びついていることを示しています。例えば、天気の変動が個人の経済的余裕や心理的ストレスに影響を与え、それがさらに社会全体の公平感にも影響すると考えられます。
– ビジネスにおいて、WEIの相関データを活用することで、特定の天気条件がどういった社会・個人の動きに繋がるのかを予測し、適切な戦略を立てることが可能になるかもしれません。社会への影響としては、政策立案者にとって、天気による社会的な変化を理解することが重要となるでしょう。
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:
このグラフに基づき、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値と分布の幅は、カテゴリによって異なります。ただし、全体として大き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**:
– いくつかのカテゴリで外れ値（小さな円）が見られます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公共・公正と統治）」などで顕著です。これらは異常値を示しており、特定の期間や条件下で異常が発生したことを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は各WEIタイプのスコアの分布を示しています。箱の部分は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。箱の上下に伸びる線（ヒゲ）は、分布の範囲を示しています。
– 色の違いは異なるカテゴリを視覚的に区別する役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の期間（30日間）のデータを対象としているため、時系列的な関係は明示されていません。ただ、異なるWEIタイプによる比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのWEIタイプで中央値が高めに設定されており、全体的に高いスコアが多く見られます。一部のWEIタイプでは、スコアの分布が広く、多様な結果を示していることがわかります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 各WEIカテゴリによって異なる結果が出ることは、気候や社会的要因が心理的・経済的健康に多様な影響を及ぼしている可能性を示唆します。特に外れ値は、特定の対策や施策が必要な問題領域を示していると解釈されるかもしれません。
– このようなデータは、政策立案者やビジネスリーダーが気候や社会的条件の変化に対して適切な対応するための手がかりになる可能性があります。
このように、WEIスコアの分布とその変動を分析することで、気候や社会的要因の影響を理解し、対策を講じるための情報を提供できると言えるでしょう。
総合WEI 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_combined_wei_stl_decomposition_30日間_20250718203209.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
このグラフは、天気に関連する個人のWEI（ウェルビーイング指数）平均スコアについてのSTL分解を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド部分では、スコアは全体的に緩やかに上昇しています。これは、30日間の平均スコアが少しずつ改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットでは、特に7月9日に大きくマイナスの値を示しており、これは急激な変動があったことを示します。これは異常な気象条件や突発的な事象が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値（Observed）は、全体の傾向を示しており、日ごとの変動も可視化されています。
– 季節成分（Seasonal）は、周期的な変動を示しており、わずかながら周期性が認められます。
– 残差（Residual）は、説明されない変動部分を表していますが、大きな外れ値が観察される日に異常が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分が見事に合わさって、観測データの変動を形成しており、全体のパフォーマンスやバラつきを理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に異常な残差の時期を除けば、観測値はトレンドと季節成分によって大部分が説明されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– トレンドの上昇は、人々のウェルビーイングが徐々に改善している可能性を示唆します。これが天候によってどのように影響を受けるかは、さらに深入りすることで明らかになるでしょう。
– 7月9日の異常はいくつかの外部要因を示唆しており、調査が必要です。これがビジネスや社会にどのような影響をもたらすかは、詳細な分析が求められます。
全体として、スコアが改善している傾向はポジティブな兆候ですが、突然の変動には注意が必要です。これは不安定な天候や突発的な出来事が感情や行動に影響を与えた可能性があります。
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STL分解グラフは、天気カテゴリに関連する社会的なWEI平均スコアを30日間にわたって分析したものです。以下、各要素の分析と洞察を示します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンド成分は一貫して緩やかな上昇を示しています。これは、この期間中に社会的なWEIスコアが全体的に向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残余（Residual）成分で、7月7日付近で急激な負の外れ値が見られます。この急な変動は、短期間の異常なイベントや天候の影響など、特定の日に特異な事象が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 観察値（Observed）は、全期間を通して一貫したパターンを持ちながらも、振幅の小さな変動が見られます。
– 季節性（Seasonal）が示す変動は周期的で、小さな振動があり、これが観察データの周期的な変動パターンを補足しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 季節性は微小波動を示し、トレンドの上昇と重なり合うことで、観察データの短期間内での上昇・下降を演出しています。残余は不規則な変動を補っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観察値の間には整合性があり、観察値の変動がトレンドの変化に沿っていることをます。季節性が小幅であり、全体的なトレンド上昇を大きく阻害するものではないと言えます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– このグラフが示すトレンド上昇は、天候に関連した社会的な活動や感受性が高まっている可能性を示唆します。急激な外れ値は、特定の日に何らかの天候関連の社会的インパクトがあったことを伝えるかもしれません。今後のビジネスや政策立案においても、これらの上昇傾向を考慮することが重要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
この散布図に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントが第1主成分と第2主成分に沿ってランダムに分布しており、周期性も特に示されていないように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
いくつかのデータポイントは他のポイントから離れた場所にありますが、これらが外れ値かどうかを判断するには追加の情報が必要です。ただし、特に右上や左上で少し密度が低い部分があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **棒、色、密度**: プロットは色やサイズの変化がないため、各ポイントは同じ重要性を持っていると考えられます。密度の変化は特に目立たず、均一に分布しているようです。
– **分散**: 第1主成分が0.46の寄与率を持ち、第2主成分が0.22を持つことから、データの主な変動は第1主成分に起因していることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
個別の時系列データは示されていませんので、主成分間の関係に焦点を移します。このグラフは30日間のデータを主成分分析にかけた結果を示しているため、異なる天気要素の合成指標として見ることができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分と第2主成分間に顕著な相関は見られません。むしろ、均等な広がりが見られ、2つの成分が独立した特徴を捉えている可能性があります。
### 6. 直感的およびビジネス・社会への影響
– **直感的感触**: データは広範囲に広がり、特定のクラスターやグループを形成していないため、個々の天候データが多様性を持つことを示唆しています。
– **社会・ビジネス影響**: 天候に関する分析が目的であれば、この多様性と広がりは複数の天気要因が異なる影響力を持つことを示していると言えます。したがって、特定の気象要素に依存したビジネスは、その複雑さを考慮に入れる必要があり、単一の要素に頼る計画はリスクを伴う可能性があります。
このPCAの結果は、天気データが多次元かつ複雑であることを強調し、その多様性を踏まえた計画と対応が重要であることを示しています。
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。