📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移の分析
データ期間中のWEIスコアは全般的に0.7から0.85の範囲で変動しています。全体的に見て、スコアは緩やかに上昇するトレンドを示しています。特に、2025年7月6日以降、高いスコア（0.83以上）が持続的に観測されるようになっており、これは特定の要因が積極的にWEIスコアにプラスの影響を与えている可能性を示唆しています。
### 異常値
異常値は複数回確認されました。最も顕著なものは、2025年7月1日と7月8日の総合WEIスコアが0.71に低下したときです。このような異常な低下は、特定の短期イベントや経済、健康関連の影響で引き起こされた可能性があります。また、同期間中の個人WEI平均が比較的低いスコア（0.61）を示しています。これらの日付において何らかの社会や環境要因が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行うと、データに顕著な季節性は見られないですが、長期的なトレンドは緩やかな増加を示しています。残差における説明できない変動が、一部極端なスコア（異常値）の原因になっていることが考えられます。これにより、定期的に発生する出来事（例: 天候の変化など）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
相関ヒートマップから、個人WEI平均と社会WEI平均、そして各詳細項目間の関連性を見ると、特に経済的余裕、健康状態が他の項目と強く関連していることがわかります。これはこれらの要素が総合WEIスコアに大きく影響を与えていることを示唆しています。また、社会WEIにおける持続可能性と自治性が高く評価されており、それが高い総合スコアに寄与していると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図の分析により、多くの項目で中央値が上半分（0.75以上）に位置しています。特に社会WEIに関連する項目が総じて高評価であり、持続可能性と社会インフラにおいてはばらつきは少なく高品質が維持されていることがうかがえます。一方、個人WEIに関してはよりばらつきがあり、特に心理的ストレスと経済的余裕には重要な改善の余地があるかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析から、PC1とPC2がそれぞれ46%と22%の寄与率を持つことがわかります。これは、個人の経済的安定性および社会的持続可能性がWEIスコア全体を最も強く左右していることを示唆しています。特に、PC1が持つ46%の寄与は、経済的要因がこれらのデータ全体の変動を大きく支配していることを浮き彫りにしています。
### 考察
総合的に見ると、WEIスコアは健康状態、経済的余裕、持続可能性、そして社会インフラの質によって大きく影響されており、これらの要因が一貫してスコアの向上に貢献していることが示唆されます。高いスコアの持続を支えるためには、特に経済的および心理的要因の改善に焦点を当てることが推奨されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 過去30日間の実績データ（青いプロット）は、おおむね横ばいの状態を示しており、WEIスコアは0.7から0.8の範囲で安定しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値が1つあり、これは他のデータポイントと比べて異常なスコアを示しています。
– 他には大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測データで、実績データとおおむね一致していますが、実績よりやや高い傾向があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その範囲内に大半の実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、青、紫の線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。予測線は実績データの範囲内または近似しており、特にランダムフォレスト回帰が長期的に上昇する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データ間には高い相関が見られます。予測モデルが実績データをよく再現しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが安定しているため、天気関連の状況に大きな変化はないと感じられますが、予測が示す長期的な上昇の傾向は特定の気象条件（例えば気温が上昇するなど）の変化を示唆しているかもしれません。
– 安定性は、ビジネスにおいて計画を立てやすく、予測に基づく戦略を強化することが可能です。また、予測の精度が高いため、信頼性のある予測をもとにした準備や対策を講じることができます。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はおおむね横ばいで、0.7から0.8の間に集中しています。
– 予測データ（紫色の線群）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてで徐々に上昇しています。特に線形回帰の予測が最も高い上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか存在しています。これらは他のデータポイントと比べてスコアが低いため、特異な日や異常気象の影響が考えられます。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実績AIによる過去のスコアを示しています。
– 紫の線はそれぞれ異なる予測モデルによる将来のスコア予測を示しています。予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測の信頼性に関する視覚的な手がかりを提供します。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間に直接の相関はないように見えますが、予測モデルは過去のトレンドを基に将来の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0.7から0.8の間に集中しており、比較的一定のレンジ内で変動しています。不確実性の範囲が狭いため、データのばらつきは小さいと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、スコアが安定していることと、今後の上昇が見込まれることです。ビジネスや社会においては、天候に関する予測が精度よく可能であることが長期的に重要です。これにより、特に農業や物流など、天気に依存する産業での計画に良い影響を与える可能性があります。
このグラフは、天気に関するパフォーマンスの安定性を示しつつ、今後の改善を視野に入れた予測を提供するための有用なツールとして機能します。
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:
この天気カテゴリの社会WEI平均スコア時系列散布図について、以下の視覚的特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいで、スコアが0.8から1.0の間で変動しています。
– 予測（紫色の線）は8月以降わずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に黒い円で囲まれた異常値がありますが、それほど突出しているわけではありません。
– 全体的にスコアが大きくブレている様子は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値。
– 紫色の線は予測モデル（線形回帰）での予測。
– 紫色の線は全体的に安定しているが、徐々に上昇しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、予測値の信頼区間を表しています。
4. **データの関係性**:
– 実績と予測がほぼ一致している点から、モデルの精度が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内では大きな変動や明確なトレンドは見られませんが、予測モデルは全体的な上昇傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天候における社会WEIスコアは安定しており、日常的な天候からの大きな影響はないと推測されます。
– 徐々に上昇する予測から、今後の天候またはその他の関連要因による社会への良い影響が期待されます。
– 業界や行政は、これを安定的な状況として捉え、特に大きな対策を立てる必要はなさそうです。
このデータは、ビジネスや政策立案において、現状維持や小さい改善を狙った施策の検討に役立つかもしれません。
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**
– 実績（青い点）のWEIスコアは大部分が0.7から0.9の間で推移しており、横ばいの傾向が見られます。
– 予測（赤い×印）は直近の実績に基づき、今後の数日においてもおおむね横ばいであることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と示されたデータが、いくつかグラフ上に表示されています。特に、スコアが0.7未満になっている点は異常値としてみなされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印が予測データを示します。
– 黒丸は異常値指標としてプロットされています。
– グレー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**
– 実績データと予測データが重なりつつあるため、過去のデータが将来の予測に直接影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大部分のデータポイントが0.8付近に密集しており、この範囲が標準的な値と考えられます。
– 予測も同様に高い相関を持ち、WEIが0.8付近で安定することが期待されます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが0.8付近で安定していることは、対象者の経済的余裕が比較的一定であることを示しています。
– しかし、いくつかの外れ値が示されているため、個人の経済的状況がある時期においては不安定である可能性が考えられます。
– ビジネスや政策面では、ある程度の安定した消費行動が見込まれる一方、外れ値が生じている理由を分析することで、潜在的なリスク要因を特定することが重要です。
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、個人の健康状態（WEIスコア）が30日間にわたってどのように変化したかを示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い丸）は、大きな変動はなく全体として横ばいに近いですが、下位のスコアがいくつか見られます。
– 予測線（緑、ピンク、紫）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、特に紫色（ランダムフォレスト回帰）の線は上昇傾向を示しており、今後の健康状態の改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い丸）があります。これらは異常な健康状態の変化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**:
– 青のプロットは実際のデータを示し、黒の輪郭の円は統計的な外れ値を示します。
– グレーの領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、最近では少し狭まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績プロットと予測の間には一貫した相関はないようですが、将来的に異なる予測手法が異なる結果を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は大部分が0.7から0.9の間に集中しており、これは安定した健康状態を示しています。
– 外れ値によるスコアのばらつきがありますが、全体のトレンドには影響を及ぼしていません。
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**:
– このグラフは、近いうちに大きな健康状態の改善が予測されることを示しています。特にランダムフォレスト回帰による予測は、最も楽観的です。
– ビジネスや社会においては、健康状態の予測に基づいた対応策（例：健康プログラムやサポートの提供）が可能になるかもしれません。
この分析により、今後の健康状態改善の可能性を評価することができ、適切な健康管理計画を立てる助けになるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、全体として0.6から0.8付近で横ばいですが、7月8日に急激な低下（約0.4）が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばい、線形回帰は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月8日に見られる急激な低下は顕著な外れ値です。主な傾向から大きく外れています。
– これらの外れ値が示す要因は、特定の日の特異な出来事や状況の変化かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青点）は、主に0.6から0.8の範囲に密集しています。
– 予測値（ピンクと紫の線）は一部、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）内に収まっていますが、線形回帰は徐々に上昇しており、長期的なスコアの改善を予測していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測は概ね一致していますが、線形回帰の予測は上昇傾向です。この違いはモデルアプローチの差を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの実績は周期性はなく、比較的一貫したスコアを示していますが、期間中の特定の変動要因が影響している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– ストレスが安定していることは、個人の心理的健康が比較的良好であることを示唆していますが、外れ値は潜在的なリスクの警告となります。
– ビジネスや社会的には、人事管理やメンタルヘルスプログラムの効率化につながり、対象外れ値の要因を調査し対応することが効果的です。たとえば、重大なイベントや自然災害が影響した可能性があります。
これらの洞察をもとに、データをさらに深く分析する価値があります。特に外れ値となる日付周辺での特異な出来事や変動要因を特定することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– `実績（実績AI）`のプロットは全体的に横ばいの傾向が見られます。大きな上下動はなく、日々の変動も比較的小さいです。
– `予測`に関して、`線形回帰`ではわずかに上昇トレンドが見られますが、`決定木回帰`は横ばい、`ランダムフォレスト回帰`は少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値が強調されていますが（黒い丸で囲まれているプロット）、実際のデータの範囲内に収まっているように見えます。
– `実績`AIのデータの急激な変動は見られませんが、安定した範囲で動いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは`実績（実績AI）`を示し、これは30日間における日々の実測値を表しています。
– 赤い×印は`予測（予測AI）`であり、黒丸で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、この範囲内でデータが大半を占めることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は異なるトレンドを示していますが、全体として`実績AI`のデータから大きく外れず、類似したパターンを追っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `実績AI`のデータは比較的一定以上のスコアを維持しており、おおむね横ばいの動きをしています。予測モデルもそれに近い動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ上で見られる限定された変動を考慮すると、個人の`自由度と自治`の指標は比較的安定した状況にあることが示唆されています。
– 予測と実績が一致していることから、現在のシステムや戦略が適切に機能していることが伺えます。この安定性は、ビジネス環境の信頼性を高め、長期的な計画や意思決定に寄与する可能性があります。
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:
The graph shows a time series scatter plot of the WEI (Weather Equity Index) scores over a 30-day period, focusing on fairness and justice in the weather category. Here’s the analysis based on the specified points:
1. **Trend**:
– The actual data (blue points) mostly stays within the 0.6 to 0.9 range, showing a stable trend without significant upward or downward movement.
– The forecasts (lines) vary:
– Linear regression prediction (blue line) is stable around 0.75.
– Decision tree regression (cyan line) also appears stable around the same value.
– Random forest regression (purple line) shows an initial increase and stabilizes above 0.9.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– There are several marked outliers (black circles) scattered throughout the period.
– These may indicate unusual events or model inaccuracies that require further investigation.
3. **Elements Meanings**:
– The blue dots represent actual observed WEI scores.
– The colored lines (blue, cyan, purple) represent different forecasting methods and their respective predicted values.
– The shaded gray area represents the prediction uncertainty range (xAI/3σ).
4. **Relationships Between Data Series**:
– While all prediction models begin with similar values, the estimation from the random forest model projects optimism with values consistently higher than the others.
– Comparison implies potential differences in model sensitivities or underlying assumptions.
5. **Correlation and Distribution**:
– The actual data cluster around mid-range values with infrequent outliers managing to stand out.
– Predictions exhibit some correlation, provided as distinct variations that offer confidence measures through overlapping predictions.
6. **Human Intuition and Business/Social Impact**:
– Intuitively, the varying prediction capabilities suggest a consideration for the model choice depending on the objective—stability versus sensitivity to changes.
– From a business perspective, decisions based on these forecasts could influence resource allocation and strategic planning in weather-sensitive industries, highlighting the necessity for adaptable models.
– Socially, the focus on fairness might direct attention towards equitable responses in adverse weather scenarios, emphasizing the importance of accuracy in public policy and emergency decision-making.
This graph highlights the complexity and variability of predicting social equity in the context of weather, underscoring the importance of reliable models and consideration of outliers for informed decision-making.
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:
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 青色の点で示されており、全体的に0.8から1.0の範囲での横ばいが見られる。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 特にランダムフォレスト回帰は上昇傾向が見られる。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 大きな黒い円で囲まれたデータが外れ値を示しており、いくつかの外れ値がピーク近くに見られる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実世界の観測値を示している。
– **予測モデル（線色）**: 線形回帰（青）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、将来の動向を予測している。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値はある程度一定の範囲を示しており、ランダムフォレスト回帰の予測ではその水準を超える上昇傾向が予測されている。一方、他の予測モデルは横ばい。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的一様に分布しており、上昇や下降の明確なトレンドはない。
– ランダムフォレストによる予測が実績の範囲を超える上昇傾向を示している。
### 6. 直感的洞察と社会への影響
– **直感的洞察**: 実績値が安定していることから、短期的な変動は少ないように見えるが、ランダムフォレストの予測では状況が好転する可能性が示唆されている。
– **ビジネス・社会的影響**: 天気データが社会WEIに関与しているなら、予測される上昇は社会の持続可能性や自治性にポジティブな影響を与える可能性がある。例えば、天気が改善されることで、農業やエネルギー生産にプラスの効果が期待できるかもしれない。
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:
以下のように分析します：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいですが、若干の変動が見られます。
– 線形回帰予測（紫の線）はわずかに上昇トレンドを示していますが、決定木回帰（シアンの線）とランダムフォレスト回帰（マゼンタの線）はフラット、またはわずかに異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、数が少なく、一定の範囲内であるため、全体に大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、評価日は7月上旬から8月中旬にかけて。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲であり、予測がこの範囲内に収まることを示唆しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績と予測との相違点を視覚的に理解しやすく、異なる予測モデルの間でも異なるアプローチを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね予測範囲内に収まっており、モデル自体は合理的な予測を提供しています。
– トレンドの微妙な違いは、各予測モデルの特性を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 横ばいの実績データは、社会基盤や教育機会が安定している可能性を示しています。
– 上昇トレンドの予測（特に線形回帰）は、将来的には改善の兆しがあるかもしれないという希望を与えます。
– 社会政策担当者や教育機関は、安定性を維持しつつ、小さな改善でも意識的に追求することが重要です。
このグラフは、短期間ではあるが社会基盤および教育機会が相対的に安定していることを示唆し、長期的な改善の可能性を探るための基礎を提供しています。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは、全体として0.8付近を中心に一定の範囲で横ばい傾向があります。
– 予測ラインは、線形回帰が上昇トレンドを示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ一定、あるいは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか見られ、特に初期の期間においてスコアが0.7を下回っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示します。
– 外れ値は黒の輪で囲まれたプロットとして示されています。
– ラインの色は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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のデータが重なる部分があり、予測モデルの精度、あるいは偏差を検討できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭く、主に0.7から0.9の間に集中していますが、予測はそれらに対して少し異なるトレンドを示しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 実績データが安定しているにもかかわらず、予測モデルによる将来の予測が上昇傾向を示すことは、現状の維持が難しくなっている可能性を示唆します。
– 社会WEIのスコアが安定している部分が多いが、この先の多様性や自由度に対する挑戦が増えることを意味するかもしれません。
– ビジネスや政策において、予測トレンドを考慮した社会施策の見直しが必要かもしれません。
この分析では、特に外れ値や予測トレンドを注視することが重要で、これらが将来の変化を予測する上での鍵となります。予測の不確実性範囲が示されていることから、モデルの精度や信頼性についても再評価が必要です。
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:
以下に、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を記述します。
1. **トレンド**:
– 総じて時間の経過に伴い、色が紫から緑、そして黄色へと変化しています。これはWEIスコアが上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-02の複数の時間帯で濃い紫色が見られ、この日には異常な低スコアが観測されています。
– 2025-07-17から2025-07-18にかけて急激に色が黄色に近づく部分があり、急激なスコアの上昇が観察されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、紫が低スコア、緑が中間、黄色が高スコアを示しています。
– 時間ごとの変動を追跡することで特定のパターンや異常を見つけることが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア変動が見られ、特定の時間帯（例: 15時-16時）はスコアが高く、安定した傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯（例: 15時-16時）にスコアが比較的安定し高いことから、この時間帯には天気条件が良い可能性が示唆されます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 日中の特定の時間における天気の良さは、屋外イベントやアクティビティが計画されやすい時間帯であることを示唆しています。
– また、2025-07-17から2025-07-18にかけての急激なスコア上昇は、社会的または経済的な要因に影響する重要な出来事の可能性が考えられます。
このヒートマップから、30日間の天気におけるトレンドや変動、特定の時間帯における特異なパターンが視覚的に認識できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から見ると、全体的なスコアが時間とともに変動しています。特定の時間帯に濃い紫や黄緑、黄色が出現しており、時間帯に応じてスコアの変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月7日と7月11日の午前8時および7月17日の午後15時と19時に、色の変化が顕著です。これが何らかの異常な条件を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の明るさや濃さは、個人WEI平均スコアの高低を示しています。紫色は低スコア、黄色は高スコアと解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と気温や天候の変動によるスコアの影響が考えられます。同じ時間帯での色の繰り返しパターンは、ある程度の周期性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 定期的な色の変化は、特定の時間帯における気温変化やその他の要因（例: 湿度、風速）の影響を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、気温や天候条件が個々の活動や体感に具体的に影響を与えている可能性を直感的に理解できます。例えば、高温時間にスコアが低下することは、暑さが個人の快適性や生産性に影響することを示唆しています。ビジネスや社会的には、屋外活動の計画や働く環境の調整に役立つ情報を提供できるでしょう。
このヒートマップは、個人の生活リズムが気候に左右されることを示唆しており、それに基づく戦略的な行動計画の立案に役立つ可能性があります。
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:
## グラフ分析と直感的洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップには色のグラデーションがみられ、特に特定の時間帯での色の変化が目立ちます。
– 色が徐々に青紫から黄緑へ移行しているため、社会WEI平均スコアは徐々に上昇しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月3日から5日、および7月18日に濃い青紫の色が見られ、これらは他の日と比べて特に低いスコア（おそらく−0.74に近い）を示しており、外れ値として注目すべきです。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色のグラデーション: 青紫が低スコアを、黄緑から黄色が高スコアを示しています。
– 時間帯: 特に15時〜18時の間でスコアが高ギアに推移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
– 15時と16時の間のデータが連続的に存在するため、それぞれの時間帯でのスコアが良くなる傾向があり、連動しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯ごとのスコア分布に偏りがあり、15時から18時が比較的高いスコアを示す傾向があります。これは日中の活動が活発であることを示すかもしれません。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 天気の変動が社会活動（WEI）にどのように影響するかを示す良い例です。例えば、7月3日から5日の低スコアは天候不良を示している可能性があり、これが社会経済的な活動の低下を引き起こした可能性が考えられます。
– 企業は、このデータを参照してコミュニティ活動の活発になる時間帯や日を特定し、マーケティングやイベントの計画に活用できるでしょう。
– 社会的・経済的な活動のピークと谷を予測するために、継続的なモニタリングが重要です。
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、30日間の天気カテゴリにおけるWEI（ウェザール指数）項目間の相関関係を示しています。以下に分析を示します。
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体では時系列的なトレンドは示されていませんが、相関が高い項目同士が一貫して相互に影響を及ぼしている可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値や急激な変動はヒートマップからは分かりにくいですが、相関が極めて低い部分（例えば相関値が負の値の場合）には特異な関係があるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 色の濃さは相関の強さを示しています。濃い赤色は強い正の相関を示し、濃い青色は強い負の相関を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.85と高い正の相関を持っています。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 時系列データの詳細は不明ですが、項目間の相関が時系列での変動に影響を与える可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が0.85と高く、心理的ストレスが全体の個人幸福度に影響を与えている可能性が示唆されます。
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も0.92で正の強い相関があります。これは、社会的な要因が社会の全体的な安全や保障に大きな影響を持つことを示唆します。
### 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、個人の心理的な側面（ストレス、健康状態）が全体の生活の質に大きく影響していることが直感的に理解されるでしょう。これにより、ウェルビーイング（Well-being）関連のサービスや政策が重視されるべきことが示唆されます。
– 社会的要因（公正さや持続可能性）が大きく関与しているため、これらを向上させる政策や取り組みが社会全体の幸福度を高める可能性があります。
このヒートマップは、人々の幸福度に影響を与える要因を理解し、改善策を考える上で重要な手がかりを提供します。
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:
以下は提供された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは明確な傾向を示していますが、大部分が高い中央値を維持しています。全体的に「個人WEI（経済的繁栄）」や「個人WEI（自由度と自治）」は他のタイプよりも高めのスコアです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」にはいくつかの外れ値があります。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は下方向の外れ値が目立ちます。
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」には大きな変動の幅が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中はデータの50%が占める範囲を示し、色の違いは視覚的に各WEIタイプを区別するのに役立ちます。
– ヒゲはデータの全体的な分布を示し、外れ値は個別のデータポイントとしてプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプが一度に比較されていますが、30日間の時系列データとしての動向は示されていません。このグラフは分布の比較に重点を置いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的繁栄）」と「個人WEI（自由度と自治）」は、類似した高い中央値を示しており、これらの要素は互いに関連している可能性があります。
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は多様性が高く、幅広いスコアを示しています。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 全体的に高いWEIスコアは、対象地域が良好な環境や条件を維持していることを示唆しており、社会や地域政策の成功要因と言えるでしょう。
– 外れ値や広範囲の分布は、特定の要因や課題が存在する可能性を示しており、これらに対する重点的な対策が考えられます。特に「心理的ストレス」と関連する要因は注目に値するかもしれません。
この分析に基づいて、対象となる地域やチームは、特定分野の改善に向けた戦略を考えることができるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
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、以下のように分析します：
1. **トレンド**：
– トレンドのプロットは一貫した上昇傾向を示しています。これは、総合WEIスコアが期間内で徐々に増加していることを意味します。この上昇トレンドは、全体的な天候の改善や、気象条件が良くなっている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**：
– オブザーブドやシーズナルプロットにおいて、一部の急激な変動が確認できますが、大きな外れ値は見られません。特に、7月の中旬に若干の変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、トレンドと季節性、残差の全てを含んでいます。
– **Trend**: データの長期的な変化を表し、直線の緩やかな上昇が見られます。
– **Seasonal**: 周期的なパターンを示し、短期間での変動があります。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた残りの変動を示し、わずかですが変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– トレンド部分の安定した上昇に比べ、季節性と残差のプロットは変動を示しているため、短期的な要因による変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– トレンドが安定して上昇しているため、周期的な要素がその影響を強めたり弱めたりしているように見えます。
6. **人間の直感および影響**：
– このデータから直感的に感じられるのは、期間内での天候や環境条件が全体的に良くなっている傾向です。この改善は、農業生産や観光業にとってポジティブな影響をもたらす可能性があります。
このように、総合WEIスコアの上昇は、ビジネスや日常生活におけるポジティブな変化を示唆していると言えるでしょう。
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:
以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドは緩やかな上昇を示しています。これは期間全体において、WEI平均スコアが全体的に上昇していることを示唆しています。天気が影響する要素が徐々に改善している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータ（Observed）において急激な変動は特に見られません。ただし、7月9日頃のResidualでマイナスのピークがあり、これは何か異常な出来事や外部要因があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 全体のスムーズな変動の傾向を示しており、天気による長期的な影響を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期的パターンを示します。小さい範囲での変動が見えますが、一定の周期性があります。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後のランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– SeasonalityはObservedに対しての短期的な影響を示しており、Residualはその説明ができないランダム要素です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは一定の上昇傾向にあり、季節性は短期的なサイクルを示します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、天候が大きな影響を及ぼしている要素が徐々に良い方向に進んでいるということです。ビジネスや社会では、この上昇トレンドを考慮して計画を立てることができるかもしれません。また、外れ値の要因を特定することができれば、さらに効果的な対策が可能になるでしょう。
このように分析することで、データに基づいた理解を深め、さらなる行動計画に役立てることができます。
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:
このグラフは、天気カテゴリの30日間の社会WEI平均をSTL分解したものです。それぞれのプロットからの洞察を以下に示します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンド成分は全体的に上昇しています。このトレンドは、社会的な気象インデックスが徐々に向上していることを示しています。
2. **周期性（Seasonal）**:
– 季節成分には、短い周期の変動が見られます。これにより、気象データには一定の周期性があることが示されています。この変動は、週ごとの気象パターンを反映している可能性があります。
3. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差成分にはいくつかの急激な変動が見られます。特に7月13日付近に大きな下落があり、これは異常気象や予期しない社会的要因による影響を示している可能性があります。
4. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は全体のデータポイントを示し、徐々に増加傾向がありますが、大きな変動も含んでいます。
– トレンド（Trend）、季節（Seasonal）、残差（Residual）の分解により、観測結果の背景にある動向やパターンを詳細に分析しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節成分は緩やかに関連していますが、急激な変動は残差で強調されています。このような変動は予測を難しくしますが、データの異常点を特定するために重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、社会的な気象の状況が徐々に良くなっている一方で、周期的かつ一時的な変動が共有の経験に影響を与えることが挙げられます。
– ビジネスや社会への影響として、トレンドが上昇しているため、天候に基づく計画や戦略を見直すことが求められます。また、特定の外れ値があるため、リスクマネジメントが必要になる可能性があります。
この分析は、天気に関連する社会的な指標の理解を深め、将来的な予測や戦略計画に役立つ情報を提供します。
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、天気に関するデータの主成分分析（PCA）を表しています。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ内に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは全体的に散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や上部にいくつかの外れ値候補がありますが、全体的にデータは比較的均等に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、30日間の天気データから抽出されたWEI構成要素を主成分で示しています。第1主成分と第2主成分の軸にプロットされており、データの分散を大まかに説明しています。
– 第1主成分は46%の寄与率、第2主成分は22%の寄与率を持っており、この2つでデータの大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の要素は明示されていませんが、PCAによりデータ間の相関を簡略化して見ることができます。このプロットでは、特定の方向に群れている顕著な集団は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の強い相関関係は図からは顕著ではありません。均等に散らばった分布は、多様な気象条件を反映している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– データポイントの分布から、特定の時期に極端な気象現象が頻繁に起こっているとは言えません。しかし、極端な外れ値がいくつか見られるため、その特異点を分析することで特定の気象イベント（例: 台風、豪雨）の発生原因や影響をより詳細に検討することが可能です。
– 天候パターンについての理解が深まれば、農業や建設業、物流など天候に依存する産業においても戦略的な計画を立てる際に役立つでしょう。
このようにPCAを用いることで、データの潜在的な構造を視覚化し、気象に関連する新たな洞察の機会を探ることができます。
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。