📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**：総合WEIスコアは、期間の初めは横ばいからやや上昇トレンドを示し、その後、7月6日以降安定しつつも若干の変動を見せ、7月20日にかけて減少傾向を示しています。
– **顕著な変動期間**：
– 7月1日から7月6日にかけて総合WEIは急上昇し、0.84まで上昇しました。
– 7月12日には最高値に達し、その後やや下がって7月19日からは連続して低値慣れする傾向が見て取れます。
#### 異常値
– 7月19日と20日で特に低いスコア（例：総合WEIが0.69）が記録され、異常値として浮上しています。
– **背景の推測**：季節的要因（可能な猛暑や豪雨）、または社会経済的なイベントがこれらの数値に影響している可能性。
#### STL分解
– **長期的トレンド**：総じてWEIスコアは穏やかに上昇していたものの、最終日には下降が確認され、長期の改善が必要であることが示唆されています。
– **季節性**：一週間の中盤（7月6日・13日あたり）にスコアが高くなる傾向があり、週末または特定の日の活動が影響している。
– **残差**：7月19日以降の急激な下降は解明が難しい変動要因があることを示唆しており、可能性としては予期せぬ外的要因の影響が考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関の強弱**：
– 個人の経済的余裕と健康状態が互いに影響を与えるが、社会基盤・持続可能性により強い相関が見られます。
– 経済的余裕は総合WEIに大きな影響を及ぼしており、ストレスレベルと負の相関を持つ可能性があります。
– **意味**：
– 社会インフラと持続可能性がWEIにおいての頑強な支えとなっている一方で、経済と健康がスコアのばらつきに寄与しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**において、いくつかの外れ値が見られ、特に経済的余裕や心理的ストレスに偏りがあり、改善の余地が示されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（0.54）**：主に経済的余裕と社会的持続可能性がこの変動要因に寄与。
– **PC2（0.17）**：健康状態と心理的ストレスが寄与しており、精神面による影響が主にここに集約されています。
– **考察**：
– 経済的側面と社会支援の充実が最も大きな影響要因であることを示唆。
– ストレス管理や健康的ライフスタイルの確立が、WEIスコアの改善につながる可能性が高い。
#### 結論と提案
– **改善点**：心理的ストレスの緩和、健康状態の改善は個人のウェルビーイングを高め、一方で、持続可能な社会基盤の強化が長期的な安定をもたらす。
– 短期的な次の行動として、7月中旬以降の下降トレンドを考慮に入れ、外部環境への適応を図る戦略が求められます。また、教育やインフラへの投資が将来の向上に寄与する可能性が示唆されています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは概ね0.8付近で横ばい傾向にあります。この期間中、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている値は、いくつかのデータが不確かさ範囲を超えていることを示しています。これらは注目すべき異常な気象条件を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、黒い円はそれに対応する外れ値を示しています。
– X印は予測値を示しており、予測値も実績の値に近い範囲内で推移しています。
– 予測の不確かさ範囲が薄灰色で示されており、多くの実績データはこれに収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の関係を見ると、高い相関関係があり、予測モデルの信頼性が高いと言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間に高い相関が見られるため、予測モデルが適切に機能していることを示唆しています。
6. **直感的な見解とビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測モデルが現実世界の気象データを非常に正確に捉えているという安心感です。ビジネスにおいても、信頼できる予測が可能であれば、計画やリソースの最適化に有利です。特に、異常値の検出が正確であれば、突発的な気候変動に対する備えがしやすくなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、全体として0.6から0.8の範囲にあり、相対的に横ばいの傾向があります。特定の上昇または下降の明確なトレンドは見られません。
– 予測ライン（紫色の線）は緩やかな上昇傾向を示しており、今後のWEIスコアがわずかに増加すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されたプロットは、通常の範囲を超えたデータポイントを示しています。これは、特定の日に特異な気象条件があったことを示唆するかもしれません。
– 大きな急激な変動は見られず、データポイントはおおむね一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、過去のWEIスコアを反映しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内にデータが入る可能性が高いことを示しています。
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との間には大きな乖離がないため、予測モデルは現状を比較的よく捉えてるといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは均等に分布しており、特定の傾向やクラスターは見られません。
– ピークはなく、中央値付近に集中しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、今後も安定した天候パターンが続くと予想されているように見え、これにより農業やイベントの計画に安心感を与えるかもしれません。
– 社会的には、急激な天候変動がないため、これを前提にした長期計画が立てやすくなると考えられます。
このようなデータは、気象予報や長期間の気象トレンド分析に役立つ可能性があります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、おおむね0.8以上で横ばいの傾向が続いています。
– 予測される傾向（3つの手法での予測）はすべて時間と共にわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値のマーカーが見られますが、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**:
– 青い点は実績値を示しており、現在の観測されたWEIスコアを表しています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさを示し、将来のスコアがこの範囲内に入る可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の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）は類似した下降傾向を示していますが、細部での予測値には微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体として安定しているように見え、予測はこれに対してやや慎重な見通しを示している可能性があります。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**:
– 実績値の安定性は、直感的に現状の気象条件が比較的一貫していることを示唆します。
– ビジネスへの影響としては、予測が下降していることから、今後の気象条件の変化に注意が必要かもしれません。特に、天候に依存する業種は、予測に基づくリスク管理や市場戦略の再評価が求められるでしょう。
全体的には、実績の安定性と将来のやや下降トレンドに基づいて、慎重な予測と判断が必要であることが示されています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.7から0.9の範囲に散在しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られず、比較的横ばいで安定しているようです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインは、ほぼ水平で、0.78付近を維持しています。予測は安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが外れ値として黒い円で強調されています。これらは他のデータポイントから顕著に離れた値を示しているため、特別な要因（例: 天候の急変、人為的要素など）があった可能性があります。
– 外れ値以外では、急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、予測のX印は未来の予測データを示しています。
– グレーの背景は、予測の不確かさ範囲を示しており、3σの範囲で表示されています。
– 各予測モデルの線は、異なる回帰手法による予測値です。
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はよく整合しており、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0.7から0.9の間に集中しており、正規分布に近い形で分布しているようです。
– 外れ値を除けば、データ全体のバラツキは小さいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが比較的安定していることから、この期間中の経済的余裕は大きな変動がなく、安定していたと考えられます。
– 外れ値が示す事象に注目することで、何らかの突発的な経済的変化が起こった原因を調査する手がかりになるかもしれません。
– ビジネスや社会において、予測が安定していることは、将来のプランニングやリスク管理を行う上でポジティブな要素となるでしょう。
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30日間の個人WEI（健康状態）スコアの時系列散布図から、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、ほぼ一定の範囲で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、予測データ（ランダムフォレスト回帰）は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**:
– オプションの外れ値（黒い円で囲まれた点）は初期の段階で集中的に見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い×印は予測データを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表し、データの大半がここに収まっています。
4. **データ間の関係性**:
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト回帰）は似たパターンを示しており、予測は比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは概ね0.6から0.9の間に分布し、中央付近にやや集中的に存在しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データは予測データと一致しているため、健康状態の予測モデルが比較的信頼できることを示しています。
– ビジネスへの応用として、従業員や個人の健康管理のための予測ツールとして利用価値がありそうです。
– 社会的には、気温や天候の変化に対応した健康管理の指標を考える際に重要なインサイトを提供できるでしょう。健康状態の不確実性が減少すれば、ストレス軽減や医療費の削減につながる可能性があります。
全体として、現状の予測モデルは安定しており、さらなる信頼性の向上と変動要因の掘り下げが次のステップになると考えられます。
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:
この時系列散布図は、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の推移を表しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– スコアは主に0.6から0.8の間に分布しており、特定のトレンド（上昇または下降）は見られません。
– 一部には横ばいの状態が続いていますが、全体的には一定の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、0.4を大きく下回るいくつかのプロットが見られます。
– これらは特定の日における急激なストレスの低下を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、特定の出来事や要因によるものと考えられます。
– グレーのシェードは予測の不確かさ範囲を示しており、大部分のデータがこの範囲に収まっています。
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予測モデルが示されていますが、異常値には対応し切れていない様子が見られます。
– 特にランダムフォレスト回帰は、より安定した予測線を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは日々変動するため、短期的な要因（天気や外部ストレス）が影響を与えている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 人間はこれを見て、異常値の日に何らかの特別な出来事があったと直感するでしょう。
– ストレスの変動パターンを把握することで、企業は従業員のストレス管理戦略を策定することができます。また、社会的には、このデータをもとにした心理的サポートの提供が重要になるかもしれません。
このグラフは、心理的ストレスの変動を複数の視点から解析し、個人のストレス管理や対策に役立てられる情報を提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアには明確な上昇や下降のトレンドは見られず、むしろ横ばいで安定しています。
– 予測ライン（線形回帰とランダムフォレスト）はわずかに下降していますが、全体的にスコアは低下傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られるが、いずれも大きく逸脱しているわけではありません。予測の不確かさ範囲内に収まっています。
– 突然の大きな変動は観察されません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績のスコアで、黒い丸で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。範囲内に多くの実績データが収まっ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**:
– 実績データと予測ライン（線形回帰やランダムフォレスト）の間には多少のズレがありますが、全体的には予測範囲内に収まっているため高い予測精度が確保されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した分布を示しており、特定の期間（特に後半）での予測精度向上の兆しが見られます。
6. **直感的な感想と影響**:
– このグラフは、個人のWEIスコアが一定の範囲内で安定していることを示しており、予測も正確に行われていることから、AIによる予測モデルが信頼できることを示唆しています。
– 社会的には、AIを活用することで個人の自律性や自由度のモニタリングが効果的に行える可能性があります。これは、ビジネスの効率向上やパーソナライズされたサービスの提供に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、概して0.6〜0.9の間で横ばいの傾向を示しています。具体的な上昇や下降の明確な動きは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は下降トレンドを示しており、将来的にWEIスコアが低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値であり、特に初期のプロットに多く見られます。これは特定の日に異常な変動が発生したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値、赤い「x」は予測値を表しています。
– 灰色の区域は予測の不確かさを示しており、多くの実績値がこの範囲内に収まっています。
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間では、予測精度を測るための比較が示唆されます。実績値のブレの幅を考慮すると、予測範囲との整合性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 上昇や下降といった具体的な相関関係は見られませんが、実績データと予測範囲との間には密接な関連性があると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、社会における公平性と公正さが安定していることを示しますが、将来的な低下傾向（特に予測から）には注視が必要です。
– 外れ値の頻出は、特定の出来事や条件により公平性スコアに影響が及んでいる可能性を示唆します。政策や対策を適切に調整する必要性があるかもしれません。
全体として、WEIスコアは安定しているように見えますが、予測された低下傾向には注意が必要です。特に外れ値が多い場合、社会の公平性に影響を与える要因を特定し、改善策を講じることが重要となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータポイント（青い点）は、ほぼ一定で横ばいのトレンドを示しています。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、緩やかに下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、いくつかのデータポイントが識別されています。これらは通常の範囲を超えた異常な値を示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、外れ値を考慮した場合、一定の変動があると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を表し、一定の範囲内での散布を示します。
– 赤い×印は予測値で、実績に近いものの、若干の誤差があります。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績の多くがこの範囲内に収まっています。
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は、不確かさの範囲内でよく一致しており、予測が比較的信頼できることを示しています。
– 各回帰線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は多少の違いがありますが、全体的に似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い相関関係が見られますが、将来的には若干の下降トレンドが予測されています。
6. **直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響**
– 天気カテゴリの持続可能性と自治性スコアが安定していることは、天気パターンが持続可能性や自治に大きな影響を与えていないことを示唆しています。
– 予測モデルの下降トレンドは、今後の変化に備える必要性を示しており、特に持続可能性の取り組みにおいて警戒が必要です。
– 社会やビジネスにおいては、この傾向を考慮し、今後の戦略を立てることが重要です。たとえば、持続可能なプラクティスを取り入れることで、予測される下降を是正す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:
### 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、0.8から1.0の間で安定して推移しており、全体として横ばいのトレンドを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて約0.98の値で安定しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 単一の外れ値プロット（黒い円で囲まれている部分）が目立っています。この値は0.8付近であり、他の値に比べてやや低いです。
– 外れ値を除けば、大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、比較的一定の範囲に散布されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実績プロットとおおむね一致しており、予測が比較的正確であることを示唆しています。
– 予測モデルの曲線はほぼフラットで、将来の安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のプロットは全体的に一致しており、予測モデルが実績をよく反映していることがわかります。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 実績と予測は非常に強い正の相関を持っているようです。分布も均一で、大きな偏りは見られません。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 実績が安定していることは、社会基盤と教育機会の条件が安定して提供されていることを示唆します。
– 外れ値は、一時的な要因による不安定さが潜む可能性を示していますが、全体には大きな影響はなさそうです。
– 天気要因が社会基盤・教育機会に大きな変動を与えていないことは安心感につながりますが、外れ値の原因を探索することは、さらなる安定性の向上につながるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は、最初の数日間は比較的安定しています。その後、わずかな下降傾向があります。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、どれも緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が異常値として認識されています。特に、初期の日程で散見されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示し、予測には一定の不確実性があることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AI（青い点）と予測ラインは、全体的に一致しているが、実績には予測よりも上下の変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは多くが0.7から0.8の範囲に収まっており、実績AIと予測のトレンドが大きく乖離することはありません。
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**
– 直感的には、社会WEIのスコアが安定しているものの、将来的にはわずかながら低下する可能性が示唆されています。
– これは、共生や多様性、自由の保障に対する注意が必要であることを示しているかもしれません。
– 組織は、スコアの低下を防ぐために、持続可能な施策や政策の見直しが必要かもしれません。
このグラフを通じて、社会やビジネスの戦略計画において不確実性に備えることの重要性が浮き彫りになります。データの一貫した監視と適応力の強化が求められるでしょう。
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:
この天気カテゴリに関する総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて、以下のような分析が可能です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を通して、特定の時間帯におけるスコアの変動が見られます。特に、7時から8時と16時から19時にかけて異なるパターンが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月17日から18日にかけて、スコアが急激に上昇し、7月19日で大きな変動があります。このあたりが外れ値や急激な変動と見ることができます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、色の変化から時間帯ごとのスコアの違いが認識できます。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示していることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で類似した色の変化が見られ、これが特定の天気パターンやイベントを表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中と午後の特定の時間帯（7時・16時以降）で色が顕著に変化し、何らかの周期性や特定の気象イベントが影響している可能性があります。
6. **直感的インサイトと影響**:
– 人間がこのヒートマップから感じ取れることは、特定の時間帯での天気の変動がビジネスや社会活動に影響を与えている可能性です。特に、朝と夕方の時間帯は通勤や帰宅などの行動に密接に関連しているため、これらの変動が交通機関や屋外活動に影響を及ぼすことが考えられます。
この分析をもとに、さらなる詳細なデータ解析を行うことで、より具体的なインサイトを得ることができます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップにおける色の変化により、各時間帯での天気スコアの変動を観察できます。
– 特定の日付や時間に際立ったスコアのピークや谷が見られないため、明確な周期性は示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月19日において、午後の一部時間帯で突出した色の違い（濃い紫や明るい黄色）が見られます。これは、他の日と比べて異常なスコア変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はその時間帯におけるWEI平均スコアの高さを示しています。緑から黄色に変わるにつれ、スコアが高くな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**:
– 異なる時間帯でのスコアの変動比較が可能ですが、全体としては、明確な相関は見られません。ただし、一部時間帯において似たようなスコアの推移が見られる場合もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップにおける色の分布はランダムで、一部集中しているような場所（例: 7月7日、7月19日午後）を除き、全体として偏りが少ないようです。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップは視覚的にスコアの時間的推移を把握しやすくし、一部異常値を直感的に見つけやすくしています。
– 異常なスコアが天候の変化や予測不可能な要因によるものであれば、天気予報や計画において改善の余地があるかも知れません。
– ビジネスへの応用としては、例えば、特定時間帯のスコアが高い場合には、天候に依存する業務の最適化が検討されるべきです。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、時間帯によってスコアの変動があります。色が濃い青から緑、黄へと変わることでスコアが上がっている日や時間があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日、7月13日、7月17日付近で緑色から黄色に変化する部分があり、これらは急激なスコアの上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いが社会WEI平均スコアを表しており、紫が低く、黄色が高いスコアを示しています。時間ごとのスコアの変動が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の関係で見ると、特定の時間帯（例えば16時〜18時）が特にスコアが高く、これは社会活動が活発になる時間帯を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見えないものの、特定の日や時間に繰り返し高スコアが観測される点があります。このパターンは週末や特定の時間帯の影響かもしれません。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 人々の活動や外出が増える時間帯や天候条件にスコアが敏感に反応している可能性があります。ビジネスにおいては、特定の時間帯に需要が集中する可能性があるため、サービス提供の時間を考慮する際の参考になるでしょう。また、天候の変化に応じた戦略を立てることで、顧客満足度を向上させることができます。
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、天気カテゴリにおけるWEI（Weather Effect Index）の項目間の相関関係を30日間にわたって示しています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめたものです。
1. **トレンド:**
– ヒートマップでは、相関関係そのもののトレンドや周期性は直接表示されませんが、特定の項目間で一貫した強い相関があるようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップで外れ値を直接確認することは難しいですが、一部の相関が他と比べて極端に高いまたは低いことが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど正の強い相関があり、青に近いほど負の相関が強いことを意味します。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均の相関（0.82）は非常に高く、これらが強く関連していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は強い相関（0.95）を示しており、これらが頻繁に連動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 個人WEI（健康状態）と個人WEI（心地良さ・自律性）はほぼ無相関（0.32）であり、これらが独立して動く可能性があることがわかります。
– 社会WEI（社会基盤・教育機会）とその他の多くの項目との相関が弱いことがわかります。
6. **直感的に感じることと影響:**
– 総合WEIが他の多くの要素と強く相関していることは、天気が社会や個人に広範囲で影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
– 天気の影響を評価する際に、個人の心理的ストレスや社会の公正さが重要な要因となり得ることが示されています。
– ビジネスでは、天気の変動が個人や社会の状況に及ぼす影響を考慮することで、マーケティングや製品開発に役立てることができるでしょう。
このヒートマップを用いることで、天気がどのように社会的および個人的な要素に関連しているのかを深く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:
以下に、提供された箱ひげ図の分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは特に確認できませんが、各カテゴリの中央値（中央値）が0.7〜0.9の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリで外れ値が確認できます。これらは典型的なデータ範囲外の値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各ボックスは特定のWEIスコアの分布を表し、箱内の線が中央値を示しています。
– 箱の高さ（四分位範囲）はデータのばらつきを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列性はグラフからは直接示されていませんが、各カテゴリ間のスコア比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の特徴として、個人と社会の要素間で異なるばらつきがあります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」のばらつきは比較的小さく、一定のスコアに集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアが高いカテゴリは、より良好な天候状況を示唆するかもしれません。
– 外れ値の存在は、一部のカテゴリにおける不安定性や異常な気象パターンを示す可能性があります。
全体として、この分析は、天候データの比較を通じて、特定の要素がどの程度影響しているかを確認する手段として有用であると考えられます。特に異常な群や外れ値は、さらなる調査の対象となり得ます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは総合WEIスコアをSTL分解したもので、期間は30日間です。以下に、各コンポーネントからの洞察をまとめます。
1. トレンド：
– トレンドのプロットでは、全体的にわずかな上昇傾向が見られます。これは、この期間中に全体的なWEIスコアが増加していることを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 残差プロットには、7月11日頃に顕著な変動があります。この時期に何らかの特異なイベントや天候の変化があった可能性があります。
3. 各プロットの意味：
– 「Observed」は実際のWEIスコアの変動を示しています。
– 「Trend」は長期的な傾向を示し、全体のWEIスコアが徐々に上昇していることを示します。
– 「Seasonal」は周期的なパターンを示し、一部の上下運動が周期的に発生していることを示唆します。
– 「Residual」は非説明の部分で、観測値からトレンドおよび季節成分を取り除いたあとに残る変動を示します。
4. 複数の時系列データの関係性：
– トレンドと季節性には明確な関係は見られませんが、残差の急激な変動は短期的な非予測可能な要因によって説明される可能性があります。
5. 相関関係や分布：
– トレンドが上昇傾向を示していることから、全体的な環境要因が好転している可能性があります。
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：
– WEIスコアの上昇トレンドは、対象となる地区や期間の全体的な気候や経済環境が改善していることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定したトレンドは計画の立案や戦略の策定に役立つかもしれませんが、残差に見られる急変動には注意が必要です。
この分析を通じて、特に残差の変動に関してのさらなる調査が必要かもしれません。これにより、特定の日にあった変動がなぜ生じたのか理解を深めることができます。
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**
– トレンドのグラフでは、全体的な上昇傾向が見られます。この期間（30日間）において、少しずつ増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residual）のグラフにおいて、特に7月10日と7月11日頃に急激な変動が見られます。これらは外れ値として考えられ、天候の急激な変化や他の要素による影響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**
– **Observed**: 実際に観測されたデータを示しており、変動が多いですが一定のリズムが見られます。
– **Trend**: 平均的な動きを抽出し、全体的な上昇を示しています。
– **Seasonal**: 繰り返される周期的な変動を示しており、この場合若干の周期性が見られます。
– **Residual**: 観測値からトレンドと季節要素を取り除いた後の残りで、7月中旬に目立った変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– TrendはObservedのデータの中心を形成しています。これにSeasonalが加わることでObservedの変動が強調され、さらにResidualによって細かな変動が説明されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ObservedとTrendは同じ方向に動いており、強い相関があると考えられます。一方、Residualは外れ値を示し、これらは独立した動きをすることがあります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– 人々は一般的に、このようなトレンドから特に天候が徐々に良くなっている、または安定していると感じるでしょう。これにより、農業やイベント業界では計画を立てやすくなると考えられます。ただし、特定の変動日は注意が必要です。例えば、急な気温の変化や嵐などを警戒する必要があります。
このグラフからの分析は、特に気候パターンやその影響を理解するために重要であり、計画策定やリスク管理にも役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **Trend (トレンド) グラフ**: 30日間で緩やかな上昇トレンドを描いています。これは、調査期間中の全体的な天気関連のWEIスコアが改善していることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual (残差) グラフ**: 特に2025-07-11から2025-07-13にかけて急激な変動が見られ、外れ値が発生しています。この期間はイベントや異常気象があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed (観測値) グラフ**: 実際のデータを示しており、観測されたスコアの変動があります。
– **Seasonal (季節性) グラフ**: 周期的なパターンを示しており、10日ごろと20日ごろに増減のリズムがあるようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **Observed, Trend, Seasonal, Residual**の4つのデータセットは、全体のデータを分解し、個別の要因（トレンド、季節性、ノイズ）を示しています。特にトレンドと残差は、全体的な社会的な変化や季節以外の要素を理解するのに役立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドは一貫して上昇しており、特定の時期に季節性成分が影響しているのが観測されます。残差の急激な変動は特定の要因が作用した可能性を示唆しています。
### 6. 直感的な印象と社会への影響
– **直感**: トレンドが上昇していることから、社会の環境や天候が改善されつつある印象を受けます。急激な変動は注目に値し、今後の注意喚起が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気の変化がビジネス（特に農業やイベント業界）に影響を与える可能性があります。特定のタイミングでの変動やトレンドの改善は、将来の予測や戦略の策定に重要です。
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:
この主成分分析（PCA）グラフから得られるインサイトを以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降トレンドは見られませんが、データポイントは全体的に中心付近に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは他と大きく離れた位置にありますが、極端な外れ値は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、特定の気象要素の結合パターンを示しています。第1主成分が0.54、第2主成分が0.17の寄与率を持つため、説明力が高いのは第1主成分です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが統合されている可能性がありますが、このグラフでは詳細な因果関係は見えません。むしろ、特定の要素の変動パターンが全体として捉えられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られませんが、各成分間の変動を視覚化することで、複数の天気要素を考慮していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に捉えるのは、データが特定の範囲内に集中し、極端な異常値が少ない点です。ビジネスや社会的な影響としては、特定の天気条件が比較的一定であることが示唆され、異常な気象パターンの予測や対応がしやすくなるでしょう。
このPCAは、気象データの複数の要素を効果的にまとめ、データの主要な変動要因を特定する助けとなります。
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。