📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIの傾向**: 総合WEIスコアには日々の変動が見られますが、7月初旬から中旬にかけて何度かのピーク（0.84〜0.86）を記録し、その後低下している傾向が観察されます。これらのピークは一時的なものであり、その背景には特定の社会イベントや経済的な変動が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 個人WEIは全体として安定していますが、特定の期間（7月8日、19日、20日あたり）での低めのスコアが目立ちます。これは個人の経済的状況や心理的ストレスの変動が大きく影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは比較的高いスコアを維持していますが、7月19日から21日にかけて急な低下が見られます。これは社会的なイベントや政策変更が影響しているかもしれません。
#### 2. 異常値の分析
– 異常値が多数日付にわたって検出されており、特に総合WEIの0.68〜0.72台の異常値は、急激な社会的変動や個人の経済的自由度の低下によるものである可能性があります。
– 個別WEIの異常スコアでは、経済的余裕や心理的ストレスが多く報告されており、これらは直接的に個人および社会全体のWEIに影響を与えているようです。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **季節性**: 長期的なデータを持たないため明確な季節性は特定できませんが、短期間での社会的変動がスコアに影響を与えることが推察されます。
– **トレンド**: 長期的に見れば緩やかな上昇ですが、評価日によっては急激な変動により一時的に下降しています。
– **残差**: 説明できない残差成分として、特に社会基盤・教育機会および経済的余裕の項目に大きな影響を及ぼしている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関分析
– **相関強度**: 個人及び社会のWEI平均間の相関は強く、個人の心理的ストレスや健康状態が上昇する場合、社会全体の幸福感も上昇する傾向が見られます。
– **経済的余裕と心理的ストレスの関係**: 経済的余裕と心理的ストレス間に負の相関があり、個人の経済状況が心理的ストレスの変動要因となっている可能性が考えられます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**: 各WEIスコアには特定のスコア（特に高値と低値）において外れ値が見られます。これらは一時的なイベントや個人の特異な出来事による影響かもしれません。
#### 6. PCAによる主要な構成要素
– **寄与率**: PC1による57%の寄与は、データ全体の主要な変動が一部項目（特に経済的な指標）によって説明されることを示しています。PC2の16%は社会的多様性や自由の保障への影響を示唆しています。
### 結論
このWEIスコアのデータセットは、短期間の変動が多発する一方で、全体的な上昇トレンドも示唆しています。異常値が検出された期間は、個人及び社会的な要因により説明される複数の影響が考えられます。特に、社会や個人の経済的余
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:
このグラフは、360日間にわたる天気カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列散布図です。それを基にして、以下の分析を行います：
1. トレンド:
– 実績データと前年の比較データは、横ばいの状態が見られ、特定のトレンドや周期性が明確には示されていません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左側の一群に存在する黒い丸で示されたデータポイントが外れ値として識別されています。特に、グラフ全体の中での急激な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のデータを示し、赤い「X」は予測データを示しています。
– 紫の線はデータ予測の一手法（線形回帰）、ピンクの線は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:
– 実績データ（青）と前年のデータ（緑）は、密度的にも似た分布を持ちますが、若干の時間差でプロットされています。
– 予測と実績データ間のずれを確認すべきです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特に強い相関関係を示す要素は見られませんが、予測手法別に異なるモデルが試みられており、それぞれが提供する予測範囲が異なっています。
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:
– 異常値の存在は、外的要因によって予測モデルが修正の必要があることを示唆しているかもしれません。
– 予測の精度向上には、複数のモデルを検証して最適化するプロセスが重要です。これにより、気象予測の信頼性を高め、社会やビジネスの意思決定に寄与できます。
直感的には、予測手法間での違いや不確実性を視覚的に認識でき、特に外れ値が日常的な分析において無視されないよう注意が必要であると感じるでしょう。
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:
このグラフは、天気カテゴリに属する個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– データは約360日間にわたるもので、初期（左側）の期間で一定のスコア（約0.8）を維持しています。
– 中央には急激な空白があり、その後、右側で再びデータが示されていますが、スコアは若干分布が広がり、不安定な様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間にはいくつかの外れ値が存在し（異常値として示されている部分）、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、緑色は前年のデータを示しています。
– 異常値が黒い円で強調されています。
– 紫や他のラインは、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）の推移を示しており、予測範囲の広さを灰色で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年データの比較が行われています。前年データは後半で比較的安定していますが、最近のデータは変動が多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 前期（左側）は高い安定性を示す一方で、後期（右側）には不安定さが見受けられます。データ密度も後期の方がばらけています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 初期のデータの安定性は一時的なもので、その後の変動の多さは不安定な環境や予期せぬ要因の影響を示唆しています。
– ビジネスや社会において、予測モデルの精度向上が重要となるかもしれません。また、異常値の分析が必要不可欠で、これによりシステムやプランの改善が可能になります。
このグラフから、環境や条件が大きく変わる時期を特定し、予測精度の向上や異常検知の強化策を講じることが、ビジネスや社会にとって価値が生まれる可能性があると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには2つの時系列データ群があります。左側（2025年）ではデータが密集しており、ほぼ横ばいのように見えますが、右側（2026年）では再びデータが密集しています。全体的なトレンドとしては、はっきりした上昇や下降のパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い点群に黒い丸が重なっており、いくつかのデータポイントが「異常値」としてマークされています。
– 右側の緑のデータ群には異常値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、紫のラインは「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」のデータです。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されていますが、左側の青いデータ群でのみ確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の2025年には「実績」とされる青い点とそれを取り囲む不確かさ範囲、異常値が示されています。
– 右側の2026年には前年のデータのみが表示され、実績や予測は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータはWEIスコアが比較的高い範囲（0.7から1.0）で密集しています。
– 2026年は同様のWEIスコア範囲で前年データが群がっていますが、年を超えた比較や相関を示す詳細な情報は含まれていません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、2025年のAIによる予測や実績がある程度的確であった可能性と、2026年の前年データが高いWEIスコアを維持していることです。
– WEIスコアが高く安定していることは、社会的に良好な天候状況が続いていることを示唆しているかもしれません。
– 異常値がいくつか存在するため、これらを警戒し、特定の時期に注意を払うことで、予測精度を向上させる必要があるでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から9月頃）：青い散布点で示される実績データが示すように、WEIスコアは比較的一定。
– 後半（2026年6月頃）：緑色の前年度のデータがまとまっており、一貫したスコアが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い○で表示されたデータポイントが初期に見受けられますが、全体的な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青色のポイントは過去の実データを示しており、安定したスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」のマークは予測データを示していますが、このグラフでは可視されていない状態です。
– **前年度（比較AI）**: 緑色のポイントは前年度のデータで、一貫して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと後半の前年度データの間には、明確な連続性もしくは比較が示されており、一貫した傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のスコアは黒い異常値を含め、一部の変動が見られるものの、全体としては安定しています。前年度データも類似したスコアを保っており、過程の安定性を示しています。
6. **直感的およびビジネス・社会への洞察**:
– WEIスコアが全体として安定しているため、経済的余裕に関するリスクが低いとの印象を与えます。
– 初期に見られた異常値は一過性のものと解釈でき、全体的な経済的健康には影響していないと推測されます。
– 長期的な視点では、経済的な安定性が持続しており、ビジネスや社会におけるプランニングの際に安心感を与える要素となり得ます。
この分析は、天気が経済的余裕に与える影響が比較的小さいことを示唆しています。また、比較的短期間で異常値が見られる場合でも、全体的なトレンドに大きく影響を与えないことが、人々の安心感につながります。
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:
確かに、このグラフを分析することで、いくつかの特徴や洞察を引き出すことができます。
1. **トレンド**:
– グラフは、約360日間の個人のWEIスコア（健康状態）を示しています。
– 初めの期間（2025年7月1日から2025年9月頃まで）は青い点が密集しており、比較的安定しています。
– その後、データが大きく途切れており、最終部分（2026年7月頃）には緑色の点が現れています。これは前年（比較AI）のデータを示しており、後半に比較的高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには異常値がいくつか見られるようです（黒い円で囲まれた点）。
– この区間には予測データや異常値も組み込まれていますが、目立った急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実績値を示します。
– 緑の点は前年のデータを示します。
– 色や形の違いがそれぞれのデータ種別を示していますが、大まかに実績と前年データが主な焦点です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初と最後のデータは異なる色で示されていますが、それぞれの期間で一貫したパターンは見受けられません。
– 異常値が実績データ内に存在しており、特にその原因として予測の枠から外れた部分が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に一定範囲内で収まっています。
– 前年のデータは似たスコアレンジを保ちつつ、より集約された分布を持っているように見えます。
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**:
– グラフからは、一定期間で健康状態が大きく変動することはなく、安定した状態であると直感的に考えられます。
– 異常値の存在は、予測制度の改善や異常検出の重要性を示唆します。
– ビジネス的には、安定した健康状態が維持されていることは信頼性を高め、予防策の重要性を示唆します。
これらの洞察は、データの背景や文脈と組み合わせることで、より具体的なアクションに結びつけることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの前半（2025年7月から9月）は、実績AIのスコアが0.4から0.8の範囲で変動しており、比較的密集しています。特に、中間のスコア（0.6付近）が多く見受けられます。
– グラフの後半（2026年7月付近）は、これらのスコアがより高く、0.9以上で見られるような緑色のプロットが多数見受けられます。WEIスコアが増加していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初期に、0.6以下の外れ値が観察されます。また、0.9付近のスコアも稀に見られ、これも外れ値と解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIであり、これが過去の心理的ストレスを表しています。
– 緑色は前年の比較AIのプロットで、この一年間の変動を表しています。
– プロットの枠線で円を囲まれたものは異常値であり、通常の値からの逸脱を示しています。
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がそれぞれ異なる予測を表しているが、いずれも実績の後半の高いスコアを予測しているように見えます。
– これらの予測モデルの違いは、回帰線の傾きや、変動により異なる影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、早期の実績スコアには分布の集中（約0.6）が見られ、一部の外れ値が増加を示しています。
– スコアが高いほど、分布はよりばらつきがありますが、2026年のスコアは均一に高くなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフの右側のプロットから、天気や季節の影響で心理的ストレスが増加している可能性が考えられます。
– ビジネスへの影響として、これらのストレス増加が職場の生産性に影響を及ぼす可能性があります。特に、精神的健康への配慮が求められる時期と考えられ、新たな対策が必要となるかもしれません。
このグラフは、直感的に見ると、季節が変わるにつれてストレスレベルが変化しやすいことを示唆しています。心理的ストレスへの理解と対応が、ビジネスや社会において重要であることを示しています。
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:
このグラフについて詳細分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 左側の青色のプロット（実績）は比較的安定していますが、右側の緑色のプロット（昨年）では大きな変動が見られます。長期的には大きなトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に黒い円で示された外れ値があります。これらは他のデータ点から大きく離れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青）：過去の観測データ。
– 予測（赤×）：予測されたデータ。
– 異常値（黒い円）：外れ値または異常検知されたデータ点。
– 緑プロット：昨年のデータ。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットの間に直接の連続性はありませんが、比較のために昨年と今年のデータが並べられているようです。昨年（緑）はより高い変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青いプロットは横ばいで、クラスター化している様子が見られますが、緑のプロットはばらつきが大きく、ランダムな分布のようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 青の実績が安定していることから、天気に関する評価指標（WEIスコア）が予測よりも一貫していることを示唆しています。しかし、昨年の大きな変動は、過去の異常気象や極端な天候イベントを示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、昨年の不安定な天候が予測精度に影響を与える可能性があります。気温や降水量の予測が不安定である場合、農業や輸送に大きな影響を与える可能性があります。
全体として、今年の実績は比較的一貫しているが、昨年のデータは大きく異なるため、長期的な変化や予測モデルの精度向上が必要とされる場合があります。
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:
## グラフの分析:
### 1. トレンド
– **下落トレンド**: 前半部分ではWEIスコアが緩やかに下降しています。特に2025年7月から8月にかけて、各予測モデルのライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が下向きです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 異常値マーカー（黒丸）は、7月から8月のデータに集中しており、この期間中に実績と予測の間にギャップがあることを示しています。
– **急激な変動**: 前半の急激なスコア減少が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 7月から8月は安定しているものの少し下降しています。
– **予測モデル（紫・ピンク）**: それぞれのモデルが用いられており、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰が大きく下がっています。
– **前年（緑）**: 予測範囲外であり、周期性の可能性を示唆しているが、詳細な比較は不明です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測モデルの間に相違が見られ、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる低い値を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関の欠如**: 実績値が予測値と一致していないため、モデルの精度に問題がある可能性があります。
### 6. 直感的な印象とビジネスや社会への影響
– **不安定なスコア**: このWEIスコアの下降とモデル間の不一致は、天気に関連する社会的公平性の持続不可能性を示唆しています。
– **モデル改善の必要性**: 予測精度の向上が必要であり、このデータを使った意思決定や政策形成に問題がある可能性があります。
このグラフは、天気関連の社会的公平性の動向を分析するために重要であり、予測モデルの改良とデータ品質の向上が求められる状況です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 左側のデータポイント（2025年7月1日から始まる）は、WEIスコアがおよそ0.8から1.0の範囲で推移しています。しかし、時間が進むにつれてわずかな下降トレンドが見られ、直線回帰によっても示されています。
– 右側のデータ（2026年5月以降）の方で、スコアは再び0.7から0.8の範囲に収束しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータには複数の異常値（円で囲まれたもの）があり、これらは目立った外れ値として確認されています。
– 右側のデータには特に急激な変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績、緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 矢印や色付きの領域（予測の不確かさ範囲）はモデルによる予測結果とその精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の青いデータ（実績）と右側の緑のデータ（前年）は直接的には交わっていませんが、前者のデータの下降トレンドは後者のデータのスタートスコアに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**:
– データは主に0.7から1.0の範囲に集中し、特に左側のプロットでは密度が高く、右側ではより小さな範囲にまとまっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが高い状態を維持しているため、持続可能性や自治性が概ね良好であることが示唆されます。これは天気関連の持続可能な対策や自治的な政策が効果的に機能している可能性を示しています。
– 左側の下降したトレンドと異常値は、特定のイベント（例：天候の急激な悪化）が影響を与えたことを示しているかもしれません。
– ビジネスや政策において、これらの予測を利用して、未来の調整や改善に活用できる可能性があります。
全体として、このグラフは予測と実績の比較を通じて、持続可能性と自治性に関する洞察を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– 時系列は二つの異なる時期に集中しており、間には大きなギャップがあります。初期と後期のデータが時間的に明確に分かれており、同じスコア範囲で留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は初期の期間に見られ、通常のデータポイントから少し離れた位置にあります。
– 急激な変動は見られず、二つの時域それぞれで安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（実績AI）**は青、**予測（予測AI）**は赤、**前年（比較AI）**は緑で示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、安定性を示します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は横並びで類似した結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは異なる期間に表示されており、直接的な相関は視覚的には見られません。
– 予測データは過去の異常値を除いて安定しており、前年と比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる手法による予測は似た結果を示し、一貫したモデルパフォーマンスがうかがえます。
– データは非常に集中しており、散布が少ないです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、予測モデルが一貫して信頼性が高いことを示唆しています。異常値が少ないことや、予測が安定していることから、ビジネスや社会基盤の強化に役立つ高度なモデリング技術の有効性を裏付けています。
– 初期と後期のデータの時間的なギャップは、何らかの外部要因によるものかもしれず、その点で追加の調査が必要かもしれません。
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**
– 初期のデータ（左側）は散らばりがあり、スコア0.6から0.8程度に分布しています。
– 後半（右側）のデータは0.5から0.7の範囲で、より狭い範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットで重なり合っている部分がありますが、著しい外れ値は目立ちません。
– 紫の予測線が示すように、急激な下降の変動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績で、多様な結果が示されています。
– 赤い×は予測値で、実績とは異なる位置にあります。
– 黒い円は異常値を示していますが、実績の範囲内に含まれます。
– 緑のプロットは前年データで、予測値と重ならない位置にあります。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、特に初期のデータで多く用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で、一部の期間で不一致が見られます。
– 前年のデータと比較しても一貫性がないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは概ね0.6から0.8付近に密集しがちです。
– 前年データと実績は必ずしも強い相関を示していません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの変動が大きい期間があり、安定性に欠ける可能性が示されています。
– 社会的な共生・多様性の面での不確実性があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては予測と実績の不一致から、不透明さに対応する柔軟な戦略が必要とされるでしょう。
このグラフは、社会的な変動や予測不確実性に取り組む際の重要なデータを提供しており、政策立案や事業戦略の策定時の参考資料として活用されるべきです。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で、色の変化が見られます。特に、7月16日から7月18日にかけて明るい黄色になっており、これはWEIスコアが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月16日から18日にかけて、急激にスコアが上昇していることがわかります。対照的に、7月19日以降は急激にスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強度を示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗くなるほどスコアが低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付について特定の時間帯（特に7時、15時、16時）にスコアが大きく変動していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯によって顕著に変化し、特定の時間帯に高いスコアが集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから直感的にわかることは、特定の日や時間帯に気象条件の変化が顕著であるということです。このような情報は、農業活動の計画やエネルギー消費の予測に有用です。特に、高いスコアの時期には活動を活発化し、低いスコアの時期にはリソースの節約を考えることができます。
総じて、このヒートマップは気象条件の短期間での変動に関する重要な洞察を提供し、効果的な意思決定支援ツールとして機能します。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を年間を通じたトレンドとして見ると、均一ではない点がいくつか見受けられます。特定の期間、色の変化が集中しており、周期性はあまり見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月6日から7月9日の期間にある濃い紫色（低値）と7月18日の黄色（高値）の部分です。これらは急激な変動や外れ値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はサイドのカラーバーによると数値の高低を示しており、黄色は高い値、紫は低い値を意味しています。時間（時）ごとにその日のスコアの変動がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻毎に異なる日のスコアを比較すると、一定の時間帯に色が似ている傾向があるため、時間帯ごとのパターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に明るい色が続いていることから、その時間帯において一貫して高いスコアが得られている傾向があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 色の多様性が時間帯ごとにあることから、日中の特定の時間帯が個人の活動レベルや作業効率に関与しているかもしれません。この情報は、勤務時間の調整や作業スケジュールの最適化に役立つかもしれません。また、外れ値の解析によって、特定の気象条件やイベントが活動に与える影響を特定することが可能になります。
このヒートマップは、個人の日々の活動や効率についての興味深い洞察を提供し、ビジネスや社会的な用途における戦略策定に役立つデータを示しています。
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:
1. **トレンド**
– 全体として時間帯によるスコアの変動を示していますが、特に強調された周期性や長期的なトレンドは確認しづらいです。
– 日別では、7月5日から18日にかけて午後の時間帯で高い値が続き、特に7月12日から高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 突然の色の変化が見られる部分があります。7月5日の23時台には急激に値が上がり、その後も7月19日、20日に異常な値の低下を見ることができます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化がWEIスコアの変動を示しています。緑から黄色が高スコアを示し、青から紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（午後から深夜）にかけて変動が顕著で、昼間の時間帯のデータが分析の中心になっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯においては、高低のスコアが密集していますが、特定の相関関係を説明するには追加の情報が必要です。
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は、活動が活発で社会的交流が盛んであることが示唆されます。そのため、このデータは都市の活動パターン分析やビジネス戦略立案に活用できるかもしれません。
– 急激なスコア変動は、何かしら特別なイベントや天候の急変などの影響を受けている可能性があります。こうした情報はイベントの企画や人員配置計画に役立つでしょう。
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:
以下に示すのは、提供された相関ヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 各要素の間の相関性の強弱を示しており、特に長期的なトレンドより、関係性に焦点を当てる。
– 色の濃さが相関の強さを示し、濃赤は強い正の相関、濃青は強い負の相関を示す。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 負の相関を示す要素が目立つ。たとえば、社会WEIの「公平性・公正さ」と個人WEIの「自由度と自治」の間では-0.14の負の相関がある。
– これらの負の相関値は、他の正の相関と比較すると異質であり、注意が必要。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「総合WEI」と個人および社会のWEI測定値との間で強い正の相関が見られる（例: 「個人WEI平均」0.83、「社会WEI 平均」0.91）。
– 個人WEIの中でも「心理的ストレス」と「健康状態」は高い正の相関（0.53）を示しており、精神的な健康と身体的な健康の関連性を示唆している。
4. **時系列データの関係性**:
– 同一カテゴリ内、例えば「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」はやや低い正の相関（0.38）だが、相互に影響している可能性。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会の要素は互いに強い相関を持つ傾向（例: 「公平性・公正さ」と「共生・多様性・自由の保障」0.85）。
– 個別の項目よりも、全体の相関性が重要視されることがある。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関関係は、特定の天候条件が経済的、心理的、社会的要素に影響を及ぼす可能性を示す。
– 公平性や公正さと経済的要素の間に存在する正の相関は、これらの要素が密接に関連していることを示唆しており、政策立案において注意が必要。
– 負の相関は、対策を講じるべきリスク領域を特定するのに有効と考えられる。
総じて、このヒートマップからは、社会的および個人的な幸福指数が相互にどのようにリンクしているかを把握することで、政策介入の影響をより正確に評価する際に役立つ可能性があります。
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:
以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きなトレンドは見られず、各WEIタイプは一貫して安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（健全な成長）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が見られます。これらはデータ収集過程や特定の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**:
– 箱のサイズが大きいほどスコア分布のばらつきが大きいことを示し、小さいほど安定しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的狭い範囲で分布しており安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間で相関関係は明確には示されていませんが、例えば「個人WEI（健全な成長）」と「個人WEI（心理的ストレス）」はお互いに影響を及ぼし合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅が広い項目では、変動が多く不確実性が高いことが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 社会的な要素（公平性、多様性など）においては安定性が求められますが、個人的な要因には変動が多い部分もあり、個別対応が必要です。
– ビジネスにとっては、特に変動の多い領域ではリスクに対応する戦略が重要となります。
– 社会への影響として、公共政策の優先事項を見極める一助となる可能性があります。
このグラフから、全体的な社会安定性と個々の成長やストレスに関するバランスが重要であると感じられます。
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:
以下は、この主成分分析（PCA）グラフについての視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な一方向のトレンドは見られません。
– データは第1主成分と第2主成分に広く散在しており、全体としては分散しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下および右上の部分に若干散逸しているような点があり、これらが外れ値として考えられるかもしれません。
– 極端に外れた点は見られないため、データは比較的一様な分布を示していると言えます。
3. **プロットの意味**:
– 各点はおそらく異なる時点のデータを示しており、それぞれの位置は2つの主要な構成要素による天気データの変動を表しています。
– 色のバリエーションやサイズは見られないため、ポイントの属性には一定の一貫性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な関係性は示されていませんが、2つの主成分に対してのデータの広がりは、異なる時点での変動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**:
– 第1主成分は寄与率0.57、第2主成分は寄与率0.16と示され、主に第1成分がデータの変動を説明していることがわかります。
– 分布は特定の方向に偏っていないため、要素間の相関は強くない可能性があります。
6. **直感的な感じと影響**:
– このグラフは、天気データの多様性を示唆し、特定の期間に一致するパターンや強い相関は示されていないことを意味します。
– ビジネスや社会への影響として、これらのデータは天候予測の不確実性を示しており、対策の立て方によっては影響を緩和できるでしょう。
– 予想される不確実性を先取りして、多様な観点からの気象データ活用が求められます。
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。