📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下では、提供されたデータを基に、WEIスコアの推移に関する分析を示します。
### 時系列推移
– **総合傾向**: WEIスコア全体は、特に7月初旬から中旬にかけて上下に変動しています。特定の周期的な傾向は見られず、不規則性が目立ちますが、全体としては0.70から0.85の範囲で変動しています。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月6日から7月10日にかけて、WEIスコアが一時的に上昇（0.84付近まで）し、その後再び減少しています。特に7月6日には一時0.84にまで上昇していますが、これは社会WEI平均の影響を受けた可能性があります。
### 異常値
– **検出された異常**: 異常値として挙げられた日付のWEIスコアは、急激な増減を示しています。たとえば、7月6日のスコアの上昇（0.84）は、社会スコアの急上昇と一致している可能性があります。逆に、7月19日から20日にかけての低スコア（約0.69から0.72）は、社会的な要因や個人的なストレスが影響しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的な上昇トレンドは見られず、むしろ短期の変動が頻発しています。
– **季節性**: 明確な季節パターンは特定できず、社会的あるいは環境的な要因による可能性があります。
– **残差成分**: 説明できないノイズが多く、非周期的な外部要因による影響を受けていると考えられます。
### 項目間の相関
– **相関性**: 相関ヒートマップを見ると、社会基盤・教育機会や持続可能性と自治性、社会的公平性が他の項目と比較的高い相関を持つことが示唆されます。これは、社会的な指標が個人の幸福度に重要な影響を与えている可能性を意味します。
### データ分布
– **箱ひげ図解析**: 各WEIスコアのばらつきは狭い範囲に収束する傾向があり、いくつかの外れ値が存在します。中央値は多くの場合0.75-0.8の間にありますが、ストレスや自由度と自治における分布のばらつきが目立ちます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: 主成分1 (PC1) が総変動の56%を説明し、これは主要な変動要因であると考えられます。これらは特に社会的要因に関連しそうで、社会的環境の変化が総合WEIに与える影響を示しています。
### 結論
全体として、データからは社会的要因がWEIスコアの変動に重要な役割を果たしていることが示唆されます。特に、7月初旬から中旬にかけてのスコアの上下動は、この期間に何らかの社会的イベントや変化があった可能性が考えられます。個人のストレスレベルや自治に対する感覚も細かい変動に影響しているようです。今後の対策としては、社会的イベントや政策の変動が個人および社会の幸福に与える影響をモニターし続け、十分なサポートを提供することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な時系列データ群が存在しています。7月の初めから11月にかけて、ほとんどのデータは実績値（青色）であり、それ以降のデータは前年の情報（淡い緑色）です。
– 両方の時系列データにおいて、特定の期間にWEIスコアがほとんど変動せず、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**
– 青色の実績値には、外れ値として示される黒丸もあり、特異な気象イベント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**
– 青いプロットは、実際のAIによる測定値を示しています。
– 緑のプロットは前年の同じAIによるもので、前年のパターンを示しています。
– 紫色、ピンク色、他の色の線は、各種回帰モデルによる予測を示しており、それぞれ異なるアルゴリズムの適用結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータには、スコアが似た範囲に分布する時期が存在し、気象条件の一貫性を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが0.6から0.8の範囲で密に分布しており、これがこの地域や時期の通常の気象パターンであ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、ビジネスや社会への影響**
– 主に横ばいで安定したトレンドは、気象条件が予測可能であり、特定の時期に関して安定した天候を示唆しています。これは農業や観光業において計画を立てやすくなるという利点があります。
– 外れ値は異常気象を示唆しており、これによってビジネスが影響を受ける可能性があるため、注意が必要です。
全体的に、このグラフは過去のデータとモデルを元に天候パターンの予測と現状の比較を行い、異常値の特定と対応を促すものです。
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:
以下は、提示されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 360日間の期間中、データは大きく分けて2025年の始めと2026年の中盤以降に集中的にプロットされています。これは、個人WEIスコアの測定や集計が一定の期間に集中して行われたことを示唆しています。
– 各期間中のWEIスコアは比較的一定しているように見えます。特に2025年7月から9月のデータは非常に密に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が強調されていますが、全体として大きなスコア変動は観察されません。このことは、通常の範囲内でデータが維持されていたことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを表し、緑色は前年の比較データです。
– 短い期間でのデータの密集は、短期間の集中計測または特定イベントの影響を示唆し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**:
– 青色と緑色のスコアの位置関係から、2025年のスコアが前年のデータとほぼ同等であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間内では、スコアが0.6から0.8の範囲にコンスタントに分布しており、これは安定した相関を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、特定の期間に集中した活動が読み取れ、特定のイベントやキャンペーンと関連する可能性が考えられます。
– 安定したWEIスコアは、天候に関するサービスや製品の信頼性が維持されていることを示唆しており、これがユーザー満足度や継続的な利用に寄与する可能性があります。
このデータは、予測モデルが活用されていることを示しており、その精度や予測能力をさらに検証する余地があります。また、異常値は特定の要因を見つけ出す手掛かりとなる可能性があります。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に密集する「実績」データと「予測」データは、高いWEIスコアを示していますが、それ以降の期間には大きなデータのギャップがあります。
– 右側のデータは、前年のデータが密集しており、スコアがやや低い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い「実績」データに黒い輪郭がついていることから、異常値が含まれています。
– 予測の線が単一の地点で示されており、これは予測の確からしさの幅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**:
– 青は「実績」、緑は「前年のデータ」となっており、実績データと前年の予測データとの比較が視覚化されています。
– 「予測」の多様な色の線（紫、ピンクなど）は、異なる回帰モデルによる予測を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは大きく分かれており、別の期間に属するデータとしての関係を示しています。
– 予測データは少ないため、信頼性に対する慎重な解釈が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、データが特定の期間に集中し、その後に欠損していることで、不均一な分布が見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**:
– WEIスコアは適度に高い数値を示しているため、全体の社会的な幸福度は高いと考えられます。
– 期間中の欠損データは、不測の事態や自然災害などが影響しているのかもしれず、その対策を考える必要があると考えられます。
– 予測用いた複数モデルは、将来のトレンドや変動をより深く洞察するための多角的なアプローチを示唆しています。
このようなグラフは、意思決定者が季節ごとや年ごとの変化を理解し、今後の準備や対策を講じるための重要なツールとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階と後期段階でのデータが集中しており、中央の期間にデータがありません。最初の期間では、WEIスコアが安定していますが、少し下降する傾向あります。後半の予測値は、比較的同じ範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中央の期間でデータがないことが特異です。また、グラフの左側、最初の期間における一部の予測値が、実績に比べて若干異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、ピンクや薄紫色の線は予測手法のバリエーションを示しています。緑の点は前年のデータです。これにより前年の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期と後期のデータセットから見ると、前年度の傾向を踏襲しているように見えますが、詳細な比較や因果関係は記載されている情報だけでは十分とは言えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値と実績値には多少のずれが見られますが、一般的には同じ範囲内に収まっています。中央のデータ空白が分析に影響を与えるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 天気要因が経済的余裕（WEI）に与える影響を示す試みであり、実績値よりも予測のばらつきに関心が集まるかもしれません。特に、急激な変動がないため、安定した気候条件が整っているように解釈できます。
– ビジネスにおいては、安定したWEIはリスクが低いが、過去データが空白であることが将来的な予測の不確実性を示していることに注意が必要です。予測の精度向上を目指した取り組みが重要になるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたるWEIスコアの推移を示しています。
– 左側（過去）のデータは比較的安定しているように見え、右側（最近）のデータはスコアが若干上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかのデータが「異常値」として黒い円で囲まれていますが、それほど目立った変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データです。
– 緑色の点は昨年のデータを示しており、これも現状と比較的整合しているようです。
– ピンク、紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しており、未来のデータはこれらのモデルの予測範囲に入る可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの違いによる将来のスコア範囲が示されていますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと昨年のデータに大きなズレはなく、安定したパターンを示しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、現在の健康状態が安定しており、将来的にも大きな変動が期待されないことが感じられます。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスでの需要に大きな変動がないことを意味し、計画やリソース調整が比較的容易である可能性があります。
– 社会的には、安定した健康状態を維持するための既存の健康施策が効果的であることを示唆しています。
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:
グラフを分析し、以下のポイントに沿って洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 前半のデータ（2025年7月頃）は心のストレススコアが高めで、後半（2026年6月頃）ではスコアが若干低下しています。全体としては緩やかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数点には異常値が見られ、それが特に2025年8月から9月に集中しています。これは何らかの特異なイベントによるものかもしれません。
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、緑色のプロットは前年との比較を示しています。異常値は黒い円で強調されています。
– グレーの背景はデータの不確かさの範囲を示しており、ほとんどのデータポイントがこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 今回のグラフには予測や他のモデルに基づいたデータが含まれていないため、この点は特に目立ちません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間（特に開始直後）はスコアの分布が狭く、他の期間と比べて変動が少ないことから、この時期のストレスレベルは安定していた可能性があります。
6. **人間が感じる直感的な印象と影響**:
– 初めの高いストレススコアは、その後の生活上の改善や状況変化によって軽減されたように見えますが、異常値が存在する期間には何らかのストレス要因が影響していた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、季節的な行事やイベント、特に天候の変化が個人のストレスレベルに大きく関与している可能性が示唆されます。これは、労働環境の改善や個人の生活の質向上に役立つ情報を提供するために活用できるでしょう。
この分析はグラフが示すデータに基づいており、さらなる詳細な要因分析を行うことで、より深い洞察が得られる可能性があります。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）スコアの時系列散布図であり、以下のポイントを考察します。
1. **トレンド**:
– 初期の評価日付から後半にかけて、散布図のプロット（青および緑）が変化しています。
– 明確なトレンドは見受けられませんが、緑のプロットが表示されるエリアが後半に移動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いプロットに黒い丸で示された外れ値があります。
– 時系列の途中で突発的な変動が見られるため、更なる調査が必要かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、緑のプロットは前年のAIによる比較を示しています。
– 予測（紫、ピンクの回帰線）も含まれ、多様な予測手法が用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なり合っている部分は、予測精度の評価に利用できます。
– 予測モデルの違い（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる結果をもたらす可能性があるため、モデルの選択が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年と今年のデータの相関は明確でないが、緑のプロットが後半で集中している様子が見受けられます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がこのグラフを見たときに、実績と予測のデータがどれだけ一致しているかが気になるでしょう。ビジネスや社会的影響としては、このWEIスコアの変動が与える影響、例えば、自由度と自治の変化が個人の生活や業務にどう影響するかを考えることができます。
予測手法の精度向上や、自由度や自治の背景にある要因の特定などが、さらなる分析のステップとなるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴や洞察が得られます。
1. トレンド
– 初期のデータポイント（2025年7月から9月頃）は高いWEIスコアを示しており、その後、9月に急激にスコアが下降しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）のトレンドは、長期的に緩やかに下降しています。
2. 外れ値や急激な変動
– グラフ中の大きい円で示された異常値は、特定の時点でのWEIスコアが他と大きく異なることを示しており、これが公平性に関する課題を提示している可能性があります。
3. 各プロットの意味
– 青い点は実績値を示しており、時系列に沿って評価されています。
– 緑の点は前年のAIによる比較データ。
– 濃い緑と薄い緑の点の濃淡は、予測確度の範囲を示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
– データセット間でWEIスコアが下降している時期が共通しており、相互の比較が可能です。
– 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）が示されています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 異なる予測方式が全体的に異なる未来のWEIスコアを示しているため、選択するモデルによって予想されるスコアに大きな違いが生まれる可能性があります。
6. 人間の直感および社会的影響
– 公平性や公正さの指標が急激に低下することは、社会的信頼や運用に関して不安を生む可能性があります。
– モデルによる予測の違いが大きいため、予測に対して慎重な政策決定が必要です。
このグラフは、一般的な信頼の喪失やシステムの見直しを促す可能性があるため、正確なデータ分析とモデル選択が重要となります。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフには大きく分けて二つの期間が見られます。初期段階（左側）では、実績（青）が密集して存在し、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はやや下降傾向を示しています。後期段階（右側）では、前年のデータ（緑）がより安定して分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では、一部のデータ点が異常値として識別されています（円）。これらはおそらく天候の異常や局地的な要因により発生したものと考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、緑は前年のデータを示しています。黒のアウトラインが付いたプロットは異常値を示しています。予測の軌跡（紫、緑、ピンク）は異なるアルゴリズムによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、予測が実績値に対してやや下回っている傾向が見られます。前年データとの関係は、現在のデータと比較するための参考基準として機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値には一定の相関があり、実績値は全体として高いスコアを示しています。
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**:
– 初期段階のデータに対する予測が下方修正されていることから、当初は持続可能性と自治性のリスクが予測されていたが、その後の安定性が確認されているように見受けられます。ビジネスや社会においては、天候要因による変動への対策が重要である一方、過去データの分析を通じて長期的な視野での計画ができるという安心感が得られるでしょう。また、異常値の判別は、リスクマネジメントにおいて重要な指針を提供します。
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
1. **トレンド**
– 左側（2025年）のデータが密集しており、スコアが0.8から1.0の範囲に集中しています。
– 右側（2026年）のデータも同様に高いスコアを維持しています。
– 全体として、スコアの変動が少なく、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの「異常値」が2025年中に検出されています。特に、左側で実績とずれた赤い「予測」印がありますが、極端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**
– 青い点は実績を示しており、密集していることから、実際のデータが高い信頼性を持つ傾向があることが示唆されます。
– 緑の点は前年と比較したものですが、前年のデータも安定しているように見えます。
– グラフには複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、すべてが高スコア域で収束しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各モデルの予測が似たような範囲に存在し、モデルが比較的うまく実績にフィットしている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデル間には高い相関があり、実績スコアの分布に対しても強い一致を見せています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高く安定していることは、社会基盤と教育機会がしっかりと整っていることを示唆しています。
– 予測モデルが実績データと強く一致しているため、将来的な信頼性も高いことが期待されます。
– 社会やビジネスの計画において、これらのモデルを信頼して戦略を構築することで、安定した成果を得る可能性が高いといえます。
このグラフからは、現状維持が達成されていることに加えて、多様な予測手法が効果的に機能しているという安心感が伝わります。
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:
分析を行うと、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれており、2025年7月から9月にかけては実績データ（青の点）が高い値（0.8付近）で推移しています。
– その後、2026年6月以降は、前年度のデータ（緑の点）が若干低めのスコア（0.6付近）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に異常値（黒い円で囲まれた部分）が数点ありますが、大きな変動は見られません。比較的安定したデータが観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、緑の点は前年度の比較データを示しています。
– 異常値は黒い丸でハイライトされており、予測の不確かさの範囲がグレーの帯で示されています。
– 数種類の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が別々の色で示されていますが、それらの予測は全て右端に表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの関係を見ると、異なる予測手法によって異なる未来の傾向が示されていますが、どの手法も実績データの範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度データとの間には若干のズレが見られますが、全体としては大きく外れることはなく、安定した相関があります。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）という指標の文脈からは、評価が安定していることが示唆されており、大規模な変化はこの時期には発生していないことがわかります。
– ビジネスや社会政策としては、現行の取り組みや政策が一定の成果を上げていることが示唆され、今後も継続的なモニタリングが重要です。
– 予測データによる将来の見通しがあるため、リスク評価や計画策定に役立てることができそうです。
このグラフからは、社会的安定性を示す重要な情報が得られ、それを基にした計画や政策立案が推進されることが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、特定時間帯におけるWEIスコアが周期的に変動していることが分かります。特に15時や19時台では色が変化するパターンが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の極端な変化や位置が目立つ時間が、外れ値や急激な変動を示しています。例えば、7月18日と7月19日の15時から17時にかけて顕著な色変化が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの強さまたは頻度を示します。濃い紫色は低スコア、黄色は高スコアを示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**
– 各時間帯（7時、8時、15時、16時、19時）で色のパターンが異なるため、時間帯ごとに異なる動きがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15時、16時と19時の動きは連動しているように見える箇所があり、特定のイベントがこれらの時間帯に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯にスコアが変動することは、例えば、通勤や通学時間、働き方に関連するかもしれません。ビジネスや公共交通機関、エネルギー需要の予測において重要な指標となる可能性があります。
### 総括
このヒートマップは、特定の時間帯に天気カテゴリーにおけるWEIスコアに周期的な変動があることを示しています。特定の時間における急激な変化は、天候やその影響を受ける経済活動に関連している可能性があり、その分析はビジネスや政策決定の際に重要な指標となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、特に際立った上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、特定の時間帯で周期的な変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7時台に極端に値が低い（濃い紫）の区間があります。これは特異な気象条件を示唆している可能性があります。
– その他の時間帯では比較的平均的な変動ですが、明るい黄色（高値）の部分が点在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、濃いpurpleが低スコア、明るい黄色が高スコアを示しています。
– 横方向の連続した色の変化は、日々の変動を示しており、水平に並んでいる密度は一貫性のあるデータを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとのスコアが縦に並んで表示されており、時間帯での変動を視覚的に捉えやすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていないが、午前中から夕方にかけての時間帯で変動が多く、夜はデータが少ないようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯（朝の時間帯）は活動量や気温に関連した変動がある可能性が高いです。ビジネスユースでは営業時間や気象条件に応じたスタッフ配置や流通計画の最適化に役立つでしょう。
– 特に日中の変動分析を行うことで、気候変動や季節性に基づくビジネス戦略の立案が可能です。
このヒートマップは、時間と日ごとに変化するWEIスコアをビジュアル的に把握するのに適しており、直感的にパターンを認識しやすく設計されています。ビジネスシナリオでは、時系列データを基に人員配置やオペレーション効率の向上を図るための分析が進められるでしょう。
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**:
– データは日付ごとと時間帯でマッピングされており、特定の日付における異なる時間帯のスコアが示されています。
– 色の変化から、緑から黄色の色調に向かうにつれて、値が上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 7月6日〜7月15日）では黄色の色合いが目立ち、高いスコアを示しています。この部分がピークとして見られます。
– 逆に、多くの紫や青が見られる時間帯はスコアが低い可能性を示唆しています（例: 7月1日, 7月20日）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相で示される濃淡はスコアの高低を示しています。スコアが高ければ黄色（温かい色）、低ければ紫（冷たい色）を示します。
– 横軸は日付、縦軸は時間を表し、各マスがそれぞれの時間におけるスコアを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦の時間帯における一貫性や、日付ごとのスコアの変動が確認でき、一日の中で特定の時間帯での動向を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日によってスコアが大きく変動していることが顕著で、一定の周期性や時間帯によるパターンが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアの時間帯や日付が特定でき、これらが高い気温や良好な天候に関連する可能性があります。
– このデータは、特定の時間帯での活動が天候にどう影響を受けるかを示し、計画やリソースの効率的な配分に寄与するでしょう。
– また、気温や降水パターンがビジネスのスケジュールにどのように影響を与えるかを把握するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）:**
– このグラフはヒートマップで、トレンドを示すものではありませんが、360日間におけるさまざまなWEI項目の関連性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップは通常、外れ値を示すためのものではありませんが、低相関（青色）や高相関（赤色）が目立つ部分として視覚的に確認できます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 赤色に近いほど正の相関が高く、青色に近いほど負の相関が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– WEIの各項目間の相関を視覚的に比較できます。たとえば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の高い相関（0.95）は、これらの要素が連動していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」間には高い相関（0.83）が見られ、この期間において個人の幸福が全体の幸福に影響を与えている可能性が示唆されます。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間には、やや低い相関が見られることが多く、これが他の要素から独立していることを示しています。
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:**
– 社会的公平性や多様性といった要素が他のWEI項目全般に対して高い相関を持っていることから、これらの要素が企業や社会における鍵となる指標であることが示唆されます。
– 企業戦略においては、「個人WEI（心理的ストレス）」や「健康状態」を向上させることで、他の項目にも良い影響を及ぼす可能性が高いと言えるでしょう。
– また、政策立案や組織運営においては、WEIの各要素間の相関を理解することで、特定の指標を強化する際の波及効果を考慮することが重要です。
全体的には、この相関ヒートマップを通じて、さまざまなWEI要素間の関係性を可視化することにより、幸福やウェルビーイングの向上に向けた相関的アプローチを考察する上で有用な情報を提供できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフはボックスプロット（箱ひげ図）で構成されており、特定の「トレンド」を直接示しているわけではありませんが、各カテゴリのスコア分布を比較することができます。特定のカテゴリーで高得点領域に集中している部分があり、幾つかのカテゴリで中央値が低く分布が広がっていることから、WEIスコアの分布は均一でないと見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値（円で表示）が見られます。これは、異常なデータポイントが存在することを示しています。
– 外れ値がどのカテゴリーにも見られるため、スコアのばらつきがカテゴリ間で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の範囲は四分位範囲（IQR）を表しています。
– 箱の上下に伸びる線（ひげ）は、データの範囲を示しており、外れ値を除くデータポイントの広がりを示します。
– 色の違いは各WEIタイプを視覚的に区別するためであり、特定の意味を持っ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**
– 時系列データそのものが含まれていないため、直接的な時間依存関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– カテゴリ間でスコアの分布に明確な相関関係は見られません。特に広がりや中央値が大きく異なるため、各カテゴリは比較的独立していると言えます。
6. **直感的な感じ方と社会的影響**
– 直感的には、特定のWEIタイプでスコアが一貫して高いカテゴリが存在し、それらはおそらくより良好な天候条件を示唆していると考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の条件が満たされた時期や地域での活動や戦略の最適化に利用できるかもしれません。
– 社会的には、特定のWEIスコアの分布の広がりが、異なる環境への適応能力やその影響を示す可能性があります。
このボックスプロットからは、異なるカテゴリのスコア分布が一目でわかり、どの要因がスコアのばらつきに影響を与えているかについての考察が可能になります。
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、主成分分析（PCA）によって天気データを可視化したものです。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データは横ばい傾向でランダムに散らばっています。
– 第1主成分の軸に沿って広がりが見受けられ、第2主成分よりも重要な情報を提供している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、第1主成分軸で-0.3および0.2付近に離れた点があり、これらの点が特異点として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は観測されたデータポイントを示しており、主成分に基づいた空間での位置を指します。
– 色や密度の要素は使用されておらず、主にプロットの位置で情報が提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点が時系列データを代表する場合、それぞれの点が一年間のそれぞれの日を表しているかもしれません。点の散らばりから、一定の周期性よりも不規則な分布が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1および第2主成分の間に明確な相関関係は見られませんが、データは全体的に中心に集中しており、標準的な散布を示しています。
6. **直感的な洞察および影響への洞察**:
– このグラフを見た場合、データが比較的均一に分布しているため、特定の天候パターンが支配的でないことを示しているかもしれません。
– ビジネスや社会における洞察として、気候の安定性または何らかの変動の可能性を示唆しており、これは農業やエネルギー管理に影響を及ぼす可能性があります。
全体の分布は、天気に関する複数の要因を解釈・検討する際に役立つ情報を提供することができます。
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。