📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析
#### 時系列推移
– **全体のトレンドと変動期間**: データは2025年7月におけるWEIスコアの変遷を示します。7月上旬から中旬にかけて、総合WEIスコアは0.75から0.84と比較的一定の範囲で変動していますが、7月19日以降、顕著に低下し、7月24日には0.62まで低下しています。この下落期は特定の要因が影響している可能性があります。
#### 異常値
– **検出された異常値**: 特定の日付で見られる異常値として、7月19日から24日にかけての低いスコアが挙げられます。この期間、特に7月20日前後は経済的要因や健康、心理的ストレスのスコアが低下しており、これが総合WEIスコアに反映されていると考えられます。気候変動や経済イベントが影響を与えた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 長期的には、7月上旬において健康状態や経済的余裕、心理的ストレスの点で安定していたものの、中旬以降の変化は外部要因または内部政策の変更によるものと推測されます。
– **季節的パターン**: 特定の週における規則的な増減が見られないため、季節性は識別が難しい。
– **残差成分**: 説明されない変動要因がいくつかあり、これらが突然の変動の一因となっています。
#### 項目間の相関
– **経済的余裕と心理的ストレス**: 個人WEIの主要な要素として、経済的余裕と心理的ストレスが逆相関しています。経済が不安定な時期にはストレスが増加し、これが個人の幸福感に影響していると考えられます。
– **社会WEI項目間の関連性**: 持続可能性と社会インフラは高い相関を持ち、これらが社会的安定性の指標となっている可能性があります。
#### データ分布
– **スコアのばらつきと外れ値**: 時々の評価によりWEIスコアは変動しますが、最も大きな振れ幅は心理的ストレスで、これは外部のストレス要因（例えば天候や経済状況）が強く影響したものと考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な変動要因**: PCA分析によると、PC1はWEIの大部分を占め、個人および社会の複合的要因、特に経済的余裕、持続可能性が影響していることを示唆。これは政策方針のターゲットとして重要な示唆を与えます。
#### 結論
データ全体として、WEIスコアは最初の数週間では安定していたものの、急激に低下した期間が存在します。これは可能な限り早期に対応が必要なことを示しています。特に、経済的突発事象や健康危機に関連する対策が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフについての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期から中盤（7月1日から7月20日頃まで）までは、WEIスコアは安定して推移していますが、わずかに上昇する傾向が見られます。
– 該当期間の後半では、スコアが急激に低下し、下がった状態でしばらく横ばいになります。
– 予測のトレンドライン（ピンク色の線）は、今後のスコアがゆっくりと下降すると示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれている点）は複数確認され、特に中盤から後半にかけてその数が増加しています。これは、天候特有の異常なイベント（嵐や異常気象など）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**:
– 青色の点は実績のデータを示し、特定の時点でのWEIスコアを表しています。
– 赤い「×」印は予測されたデータポイントを示しています。
– グレーの影付き部分は、予測の不確かさを示す範囲で、モデルの信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 見た目では、実績データと予測データの間に大きなずれがあるわけではないため、予測モデルは過去の実績をうまく捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一定の整合性があるため、モデルの予測力は信頼できる範囲内です。
– ただし、外れ値の多さからモデルが捕捉しきれていない環境要因がある可能性があります。
6. **直感とビジネスや社会への洞察**:
– 天気の変動は、農業、エネルギー消費、イベント開催などに直接影響を及ぼします。このグラフが示す不安定なトレンドや外れ値は、これらの分野に準備や対応を促すシグナルとなり得ます。
– 企業や自治体は、このようなスコアの変動に対応できる体制を整えることで、天候リスクに対処することが求められます。
このように、このグラフは視覚的にもインパクトのある要素が多く、様々な側面からの分析が可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 全体として、最初の約20日間は比較的安定していますが、若干の下降傾向が見られます。
– **予測データ（紫の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれにおいても、8月以降のデータは緩やかな下降トレンドを描いています。この予測は今後の下落を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に顕著な外れ値として、いくつかの点が太い円で囲まれています。これらは異常値であり、特異な気象条件やデータの誤りなどが原因と考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 過去30日間の実際のデータを示しています。
– **赤い×（予測）**: 今後のデータについてAIが予測した値です。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間として捉えることができます。
– **各予測線**: 使用される回帰手法ごとに異なる予測パターンを示しています。
### 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の間に直接的な相関関係は見られませんが、トレンドの方向性を確認することで、今後の推移に対する期待や警戒を持つことができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ全体は0.6〜0.8の範囲に密集しており、安定した分布を示していますが、予測では0.6以下に下降する傾向が予想されています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**: 7月中旬から顕著な下降傾向が見られたことから、天候変化が大いに影響している可能性があります。今後の天候変動による影響を考慮する必要があります。
– **ビジネスや社会的影響**: WEIスコアが重要な役割を果たすビジネスにおいて、予測される下降トレンドは製品やサービスの需要に影響を与える可能性があります。適切な戦略を練ることでリスクを最小限に抑えることが重要です。
このグラフは、天候による影響がWEIスコアにもたらす変動を示唆しており、予測モデルを活用して将来的な変化に備える意義を示しています。
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:
以下のグラフについて視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 始めの方ではWEIスコアが比較的高い位置（0.8前後）で安定していますが、後半にかけてスコアが低下する傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰予測の線（ピンク）が特に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中ほどに多くのデータが異常値としてハイライトされています。これは、WEIスコアの急な変動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**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、多くのデータが0.8以上で安定しています。
– 黒い円は異常値として特定されたデータポイントです。
– 灰色の帯は予測モデルの不確かさの範囲を示しており、モデル予測の信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測が表示されています。
– ランダムフォレストと決定木の予測が下降傾向を示しており、全体として一致していますが、線形回帰は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが0.8付近で密な分布を示しているが、予測は異なる傾向を示す可能性があるため、一致性には注意が必要です。
6. **直感的でビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの下降は社会的な指標が悪化していると解釈でき、特に後半の急激な減少は警戒が必要です。
– このような変動は、気候条件や社会的要因（経済状況、政策変更など）が影響している可能性があります。
– 異常値が多いことから、データの収集やモデルの精度向上が必要です。ビジネスにおいてはプロアクティブに対応策を講じることが望ましいでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、WEIスコアは約0.7から0.9の間で推移しています。
– 予測データ（各線）は微妙に下降傾向を示しているが、大きくは変動していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が何箇所かで特定されていますが、大きくスコアから離れているものはありません。
– 実績データの密集度は高く、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AIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を示していますが、ここでは表示されていません。
– 黒い円で囲まれた点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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が重なり、ほぼ同じ水準を示しているため、予測の信頼性は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は狭く、0.7から0.9の間に集中しています。
– 予測と実績の間に大きな乖離は見られません。
6. **人間が直感的に感じる可能性のあることおよびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定しているため、個人の経済的余裕に大きな影響が出ていないことが示されている。
– 予測の信頼性が高いことから、今後も大きな変動は考えにくい。
– 経済的に安定した状態が続くと、消費行動に一定の安心感がもたらされる可能性があります。
全体的に、データは安定しており、予測と実績の間に大きなずれがないことで、安心感があります。ただし、外れ値にも注意を払い、将来的な変動要因を考慮することが必要です。
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:
このグラフに関する視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青色のプロット）は一般的に横ばいですが、小さな変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は安定的で、徐々に上昇する傾向が見られます。
– 線形回帰や決定木回帰の予測（青と紫の線）もそれぞれ異なる形で安定していますが、ランダムフォレストとは異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付で異常値（黒丸で囲まれたプロット）が存在します。これらの外れ値は全体のデータ分布から大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績の健康スコアを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲を超えていないことは、予測が精度を保っていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績のスコアは予測範囲内に収まっており、予測モデルの妥当性を確認できます。
– 各予測線は異なるモデルを表し、それぞれの予測方法の特性を考慮することが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的均一で、特定の期間にのみ大きな変動があるわけではありません。
6. **グラフからの直感的な印象と影響**:
– 全体として、健康スコアは一定範囲内で安定しているように見えます。
– 外れ値が特定の日に集中している場合、その日に特定の環境要因が影響を与えた可能性が考えられます。これがビジネスでの健康管理や予防策に影響を与える可能性があります。
– 予測モデルの比較によって、どのモデルが最も正確か、または実用的かを検討することができます。このような情報は、健康管理戦略の策定やリスク評価に役立ちます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、実績（青いプロット）は曖昧な横ばい傾向がありますが、若干のムラが見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク線）は緩やかに下降する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には幾つかの異常値（黒い円）が見られ、特に7月8日以降の左側に集中しています。
– これらの異常値は、特定の外的要因（例えば急なストレスイベント）が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、日ごとに心理的ストレスのレベルを可視化しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、データの信頼性や予測の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間にそれぞれの予測パターンがあり、ランダムフォレストの方が実績データにより近い様子です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測モデルの不確かさ範囲内に多く含まれていることから、予測モデルがある程度意味のある相関を持っていると考えられます。
– WEIスコア自体は中程度の値（0.6から0.8）の範囲に多く集まり、安定した状態にあります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 日々の心理的ストレスレベルは、おそらく天気や他の外部要因に影響を受けており、特に一部の日に高まる傾向があります。
– ビジネスにおいては、これらのデータを元に従業員の生産性や健康管理に役立てることが考えられ、特に異常値の日には特段の注意が必要です。
– 社会的には、一般の人々のストレス管理やメンタルヘルスケアへのインサイトを提供でき、予測精度を高めることによってサポートが可能です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は、概ね横ばいですが、少しの上下変動が見られます。
– 線形回帰（紫色）は下降トレンドを示しています。
– 決定木とランダムフォレストの予測は、全体的にほぼ一定ですが、若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが黒い円で囲まれており、これらは他と比べて低い値を示している外れ値です。
– 全体的に実績データには急激な変動は見られませんが、外れ値がいくつか確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを表します。
– 赤いバツ: AIによる予測データ。
– 黒い円: 外れ値。
– 灰色の影: 予測の不確かさ範囲を示しています。
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は近い位置に分布していますが、外れ値においては乖離があります。
– 予測モデル間でも若干の差異がありますが、線形回帰の予測が特に下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、期間を通じて比較的一定の範囲に収まっていますが、外れ値が分布内の変動を引き起こしています。
– 複数の予測手法間で大きな相関はなく、各手法の予測が若干異なる方向性を示します。
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**
– このデータから、天気や他の外的要因に影響を受け、一部の日において個人の自由度や自治が大きく変動した可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、予測モデルの改善や外れ値が発生する原因の特定が求められ、これによりモデルの予測精度が向上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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、期間の初期から後半にかけて全体的に安定していますが、若干の変動があります。
– 時系列の終盤で、3つの異なる予測モデル（線形回帰、水色の線；決定木回帰、紫色の線；ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）のうち、線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいで、決定木回帰は下向きの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が丸で囲まれています。これらのデータポイントは、他のデータに比べて上下に大きく乖離しています。
– 急激な変動はなく、データは比較的一定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロット（実績）は、過去の実際のWEIスコアを示しています。
– 丸で囲まれたプロットは、異常値を示しています。
– 灰色の範囲は、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**
– ３つの予測モデルの傾向が異なるため、各モデルが異なるメカニズムでデータを捉えていることがわかります。
– 線形回帰モデルは比較的安定している一方で、決定木回帰は下降傾向を示しており、ランダムフォレストは途中の値が欠落している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体的には上下の変動があり、中ほどかやや上に集まる傾向がありますが、特定の方向性やパターンは強く見られません。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– スコアの安定感があるため、一般的には公平性が保たれていると感じられますが、異常値があることから、特定の条件下での問題点を示唆しています。
– ソーシャルWEIの数値を改善するためには、異常値の要因分析を行い、政策や対応策に反映することが重要かもしれません。
– 特に決定木回帰での下降予測は、将来の公平性へのリスクを示唆している可能性がありますので、対策が必要です。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）のWEIスコアはほぼ横ばいで、時折わずかな変動が見られるものの、全体的に0.7から1.0の範囲で推移しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測ラインは、わずかに下降傾向があります。ランダムフォレスト回帰の予測ラインは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定されている点（黒い輪）は、スコアが明らかに他の点よりも低い場所に位置しています。
– 一部の点でスコアが急激に落ち込む箇所がありますが、全体的には安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実際のWEIスコア
– 赤いバツ印: 予測AIによる予測値
– 黒い輪: 外れ値として認識されたデータ点
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示す範囲
– 線: それぞれ異なる回帰モデルによる予測
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの間には、予測では見えないが実績として起こった外れ値が存在しています。予測モデルと実績値の間に一定の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの間にはいくつかのズレが見られ、特に外れ値の際の予測は実績から外れています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、WEIスコアは比較的安定していますが、外れ値をどのように扱うかが鍵となります。
– ビジネスにおいては、外れ値が示す異常な変動を如何に早く検知し、適切に対処するかが重要です。
– 社会的観点では、持続可能性と自治性を確保するため、予測モデルの精度向上が必要です。
全体として、このデータからは、持続的で安定した制度がありつつ、特定の事件や変動が発生している可能性が感じられます。予測と実際のズレを解消するためのさらなる分析が推奨されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は全体的に安定しているが、わずかな下落傾向が見られます。予測（ピンクの線形回帰）は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に異常値（黒い丸で囲まれた点）がいくつかあり、特定の日付で他のポイントから大きく外れています。これらの異常値は、データ収集のエラーか、実際の環境変化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**
– 青色のプロットは実際のデータを示し、プルシアンブルーの線はそれに基づいた予測回帰を示します。ピンク色はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データの信頼性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間にはわずかな乖離が見られ、特に一部の時点での実際のデータが予測の不確かさ範囲内から外れていることが確認できます。これは、短期間の予測の信頼性向上が必要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関があるように見えますが、いくつかの外れ値がその関係を若干弱めています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 視覚的に安定しているが、不安定なポイントがいくつかあり、予測とのズレも一部で顕著です。これにより、信頼性を確保するためのさらなるモデルの改善が求められます。
– 社会インフラや教育機会に対する予測精度の向上が必要であり、長期的な政策策定への影響が考えられるでしょう。
このようなグラフはデータの予測が議論の対象となり、特に異常値への対応が焦点となります。ビジネスや社会の持続可能な発展を支えるために、データ収集と分析手法の改善が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半では、実績データのスコアは比較的安定しており、0.7から0.9の間で推移しています。
– 中盤から後半にかけて急激な下降が見られ、その後0.6付近で安定する傾向があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）も同様の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は丸で囲まれており、急激なスコアの低下時に集中しています。この期間は特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、黒い丸で囲まれた部分が外れ値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫色の点線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
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は最初は一致していますが、中盤以降に明確な乖離があります。特に現実のスコアが下降しているのに対して、一部予測はまだ高めのスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは広く分布していますが、後半に向けてデータは狭い範囲に集中してきます。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– 直感的には、安定していたスコアが急落することで、背景にある社会的な不安定要因を示唆している可能性があります。これは政策立案者に対する警鐘であると考えられます。
– もし、このスコアが社会的な共生や多様性、自由の保障に関わる指標であるなら、この下降トレンドはこれらの要素が脅かされていることの兆候と解釈できます。
全体として、初期の安定した状況から急激に状況が変化しているため、背景要因の分析と対策が急がれる状況であると言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に色の変化から、周期性が見られます。特に7月6日から7月10日と7月17日から7月20日の間には、スコアが上昇し、その後は減少するパターンが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の23時には急激な変動があり、他の日と大きく異なる色が示されています。これが外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は、WEIスコアの変化を示しています。スコアが高いほど明るい色（黄色）で、低いほど暗い色（青や紫）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（14時、15時）ではスコアが連続して表示されていますが、17日以降はスコアがやや低下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向があるようです。また、日中には相対的に一貫性があるようにも見えます。
6. **直感的な洞察および社会的影響**
– 人々は、特に夕方や夜にかけての活動が増えるかもしれません。この傾向はイベントのスケジューリングや交通量の調整に影響を与える可能性があります。また、観測された外れ値が予報精度を低下させる要因となることがあり、それに伴い計画の見直しが必要となるかもしれません。
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:
天気カテゴリの個人WEI平均スコアを示す時系列ヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色分布から、スコアは特定の時間帯で変動していることがわかります。特に7時、15時、23時にデータが多く記録されており、15時からは上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月17日には、7時台に他の日よりも極端に低いスコア（紫色）があります。これらは外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを表します。データは特定の時間帯に集中しており、統一的なパターンが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の異なる時間帯でのスコアの変動が観察され、特に午前と午後での相対的な違いが顕著です。この変動は、気候条件や個人の活動習慣に影響されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体として、暑い時間帯には高いスコア（黄色）が多く見られる傾向がありますが、これは天候やその日のコンディションに起因する可能性があります。
6. **直感的感想およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的に見ると、天候の影響を受ける活動や健康状態が、特定の時間帯に強く現れていることがわかります。例えば、朝や夕方の時間帯におけるスコアの低下は、気温や湿度の上昇によるものと推測されます。
– ビジネスや社会においては、特に健康管理やアウトドア活動の計画において、このようなデータは重要です。スコアの変動を活用して、活動の最適な時間を選定することが可能です。
このグラフは、気候や個人の生活習慣に影響される要素を視覚的に把握するのに役立ちます。これにより、適切な対策や計画を立てる基礎情報として活用できるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 全体的に色が変化していることから、時間帯ごとのスコアに変動があります。
– 7月初めと後半で色の対比が顕著です。初めは比較的均一なスコアが見られ、後半には変動が増えています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月の中頃から後半にかけ、特定の時間帯で急激な変動が見られます。特に7月19日以降の深夜帯に変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアを示しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを意味しています。
– スコアが一定ではなく、日々変動していることが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の日付で集中して高いスコアが観測され、その後低下するパターンも見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯によってスコアの分布が異なり、高スコアが昼間に集中する一方、夜間に低いスコアが観測される日も存在します。
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:**
– 天気に関連したデータであるため、時間帯や日によるスコアの変動は気温、天候の変化に影響されている可能性があります。
– 例えば、猛暑日（高スコア）や大雨の日（低スコア）など特定の気象条件が社会活動に影響を与えていると考えられます。
– ビジネス面では、特定の時間や日付に合わせた対策、例えばイベントやマーケティングのタイミング調整を考慮する際に役立ちます。
この分析では、特に特定時間帯や日付に注目することで、社会的なトレンドや需給の調整が可能になるでしょう。
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:
このヒートマップは、天気カテゴリに関連するさまざまなWEI項目間の相関を示しています。以下にこのグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– WEI項目の30日間における特定の上昇や下降トレンドは、このヒートマップでは直接視覚化されていないです。全体的な相関を示す静的なビューです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が非常に高い（0.9以上）か非常に低い（0.2以下）場合、外れ値として扱われる可能性があります。例えば、`個人WEI（健康状態）`と`社会WEI（公平性・公正さ）`の相関は低く、相関関係がない可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは複数の時系列データの関係を相関値として表しており、例えば、`総合WEI`と他の多くの項目が強く相関していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `個人WEI平均`と`総合WEI`、`社会WEI（共生・多様性・自由の保障）`および`社会WEI（公平性・公正さ）`との間で、非常に強い正の相関（それぞれ0.87, 0.87）が見られます。
– `個人WEI（経済的余裕）`は他の多くの項目と比較して相関が低いです。
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に関する洞察**
– 総合的なWEIは多くの個別のWEI（特に個人と社会平均）と強く関連しており、全体としての意味を持つ指標として機能すると考えられます。
– 特定の個別WEI、特に`個人WEI（健康状態）`は他の要素と相関が低めであるため、個別の分析が必要な可能性があります。
– ビジネスや社会の場面で、これらのWEIは政策決定や戦略的な意思決定に重要なインサイトを提供する可能性があります。特に、経済的な余裕や健康状態は他の社会的要素と異なるパターンを示しているため、独自のアプローチが必要かもしれません。
このようなヒートマップは、幅広い分野で複雑なデータの理解をサポートする強力なツールです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは一定の範囲内に収まっており、特定のタイプ間で顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ボックスプロットの位置から見ると、多くのスコアは0.6から0.9の間に集中していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（生態整備・教育機会）」では多数の外れ値が存在します。
– 外れ値が示すのは、特定の期間や日に極端な変動があったことを意味します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は具体的な意味は不明ですが、視覚的にカテゴリの違いを表しています。
– ボックスの範囲は、データの第1四分位から第3四分位の範囲を示し、ヒゲはデータの最大値と最小値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべてのカテゴリが同じ時系列で比較されているため、直接的な因果関係を示すことは難しいですが、スコアの分布は比較の基盤を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間に明確な相関関係は見えませんが、分布の幅が異なることから、それぞれの指標が異なるバラツキを持っていることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 「社会WEI（生活整備・教育機会）」では極端な外れ値が多く、現在のインフラや教育システムに改善の余地があるかもしれません。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」といったカテゴリの密度が高いことは、心理的な健康が比較的安定していることを示唆します。
– ビジネスの側面では、改善が必要な領域（例えば、外れ値の多い経済状況）を識別し、対応策を検討するのに役立ちます。
総じて、このグラフはWEIスコアの分布とばらつきを示し、各カテゴリが持つ特異性と課題を明らかにしています。これらの情報は、政策や企業戦略の策定において重要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇から下降への転換**: 最初の約20日間は上昇トレンドが見られますが、その後急激な下降に転じています。7月10日から18日をピークとして、その後は継続的に下がり続けています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測データ(Observed)** では、7月10日から17日までは特に急激な変動があります。
– **残差(Residual)** に顕著な変動が見られるのも同様の期間です。この時期に何らかの特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の示す意味**
– **季節性(Seasonal)** のプロットでは、小さな周期での変動が見られますが、大きな季節変動は見られません。
– **残差(Residual)** の大幅な変動（特に7月中旬）は、予測モデルの予測誤差がこの期間に増大していることを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– **観測データ** の変動は、主にトレンドの変化によるものが大きいと考えられ、季節性の影響は限定的です。
– **残差** が増加することから、モデルが特定の期間における変動をうまく捉え切れていないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **観測データ** と **トレンド** の相関は強く、変動の大部分をトレンドが支配しているといえます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– **急激なトレンドの変化**: これは気象条件が何らかの影響を受けたことを示唆しており、例えば異常気象や災害の可能性を人々が直感的に感じるかもしれません。
– **予測モデルの改善需要**: 観測値の急激な変動や残差の大きさから、予測モデルの精度改善が必要となるでしょう。特にビジネスや公共機関がこれを参考にしている場合、予測制度の向上が求められます。
このような分析をもとに、さらなるデータ取得や予測モデルのチューニングが検討されるべきです。
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:
このSTL分解グラフについて、いくつかのポイントから分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは、最初はやや上昇してから中盤以降下降しています。このことは、期間中の全体的な変動が最初は好調であったものの、その後下向きに転じた可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されるデータには大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、Residualsの部分において7月の中頃にかけて急激な上昇があり、その後急降下しています。これは何か非常に影響力のある出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**は実際のデータを示しており、全体的に若干の変動は見られるものの、チラつく程度の変動を持っています。
– **Trend**は全体の流れを示し、下降傾向が後半強くなっています。
– **Seasonal**は周期的な要素で、多少の上下動（周期的な変化）が見られ、天候要因の影響と考えられます。
– **Residual**は予測される範囲外の変動を示しており、一部の期間には大きな変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとシーズナリティが全体の観測データに寄与しており、Residualの急激な変動は特定のイベントや異常気象によるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間のResidualは大きく変動しており、シーズナルな要素による影響よりも外的な要因が強く働いていると推測できます。
6. **直感的に感じること、および影響**:
– 人々は、例えば異常な天気パターンや予想外の気象イベントが生活に影響を与えていると感じるかもしれません。下落トレンドの継続は、特定の活動、イベント、農業への影響を示唆しており、それに応じた対策が必要かもしれません。
ビジネスなどへの影響としては、このデータが関連する業界やアクティビティにおいて対応策を講じるための指標として機能する可能性があります。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI平均スコアをSTL分解したものです。各プロットの視覚的な特徴とそこからの洞察を以下のように分析します。
1. **トレンド**
– トレンドラインは最初に緩やかに上昇し、その後、徐々に下降傾向を示しています。このことから、全体的な天気関連のスコアが時間とともに悪化したことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データ（Observed）では、7月15日直後に急激な下降があります。また、同じ時期に残差プロット（Residual）でも急激な変動が確認できます。これらは異常気象や予期せぬイベントによる影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測されたデータ）**：この時点での実際のWEIスコア。
– **Trend（トレンド）**：長期的な変動を示し、全体の上昇または下降を把握できます。
– **Seasonal（季節性）**：周期的な変動を表し、最大で±0.1の変動があります。
– **Residual（残差）**：トレンドと季節性を除いた後の不規則な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドが下降する中で、季節変動と残差がさらに観測データを不安定にしています。特に季節性と残差は複雑な変動を示していますが、7月半ばの急落期に共振しているようにも見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の変動は目立ち、特定のパターンが周期的に表れることがわかりますが、顕著な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は観測データの急落を直接感じる可能性があります。この特定の時期には社会的影響が大きく、注意が必要だったかもしれません。ビジネスにおいては、天候に敏感な業種での需要変動などが視野に入ります。また、天候情報を活用した戦略的な計画立案が求められるでしょう。
全体的に、この分析はWEIスコアが天候によってどのように影響を受けるかを理解し、適切な対策を講じるための手助けになります。
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）を用いて、天気カテゴリのデータを視覚化したものです。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって特定の傾向（上昇、下降）や周期性は明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に散在しており、明確な外れ値は特に目立ちません。
– ただし、第1主成分 -0.4付近や第2主成分 -0.3 付近の点は、他の点からやや離れており、その点を個別に検討する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点は、30日間の気象データの各日を表しており、主成分である第1成分と第2成分に基づいて配置されています。
– 横軸の第1主成分は、全体のバリエーションの62%を説明し、縦軸の第2主成分は13%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データのプロット間には目立ったクラスターは見られず、各データポイントは比較的独立して散らばっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間に強い相関は見られません。データは全体的にランダムに配置されています。
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**:
– このPCAグラフは、天気の複数の要因を減らして視覚化したものであり、特定の日の相対的な違いを直感的に捉えることが可能です。
– ビジネスや社会への影響として、天候データが異常な動きを見せる日を特定することができれば、それに応じた計画や対策を立てるのに有用です。例えば、特定の日が他の日と大きく異なる要因を持っている場合、その日が風変わりな天候条件を示している可能性があるため、事前に備えることができるでしょう。
このように、PCAを用いることで高次元データを低次元空間で視覚化し、異常な日の検出やデータ全体のパターンを把握するための手助けになります。
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。