📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向とパターン
**時系列推移**:
– 総合WEIスコアは一般的に0.7から0.8の範囲で変動しています。特に、7月初旬から中旬にかけて若干の上昇トレンドが見られますが、7月19日以降は顕著にスコアが下がっています（0.67以下）。
– 個人WEI平均は0.6から0.8の間の範囲内で変動しており、7月19日以降に一層の低下が見られます。
– 社会WEI平均は0.8以上で安定したトレンドがある一方、同様に7月19日以降に低下が開始しています。
**異常値**:
– 総合WEIで特定の日付（例：7月3日、6日、19日）に異常値が検出されており、通常の範囲を大きく逸脱していることが注目されます。この異常値の背景に可能性として気候条件やその日の特異なイベントが考えられます。
– 個人と社会WEI平均で、それぞれのスコアにおいても異常値が確認され、主にWEIの大幅減少に起因しています。
### 背景にある可能性のある要因
– **季節性・トレンド・残差**: 季節性パターンは特に顕著ではないものの、気候や特定の文化イベントが関連している可能性があります。長期的トレンドとしては、7月中旬までの上昇とその後の下降が見られます。
– **項目間の相関**: 経済的余裕と社会基盤・教育機会がWEIに強く寄与している可能性があります。さらに、社会的持続可能性と社会インフラが緊密に連携しているため、これらのスコアがWEIを支えていることがわかります。
### データ分布と異常検出
– **データ分布**: 箱ひげ図によると、ほとんどのWEI項目では中央値近辺でのスコアのばらつきが少ないですが、一部の項目（例：心理的ストレス、自由度と自治）では外れ値が多く、これがトータルスコアに影響を及ぼしています。
### 主要な構成要素
– **PCA分析**: PC1とPC2がWEIの変動要因に大きく寄与しており、合計で75%の変動を説明しています。このことは、これらの主要成分がWEI全体の変動を決定する重要な要素であることを示唆しています。特にPC1は最も大きな影響を及ぼしているため、この要素に関連する具体的な詳細項目を特定することが次のステップとして有効です。
### 洞察と改善点
全体的に見れば、経済的要因や健康状態、社会的公平性がスコアに大きく影響しており、これらの要素に焦点を当てて改善することが、WEI全体の向上に寄与すると考えられます。また、特定の日付の異常値を分析し、対応する施策や変動要因を明確にすることが今後の課題です。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月～10月）の実績（青色）は比較的一定の範囲にありますが、緩やかな下降傾向が見られます。
– 予測（ピンク色のライン）はこの下降傾向を強調しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには青いプロットの中に異常値（黒い円）が多く見受けられます。これは考慮すべき予期しない天気イベントやデータの不整合を示している可能性があります。
– 予測の不確かさ（グレー範囲）の中に収まっているものの、異常値が多く発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青色、予測は赤色の「×」、そして前年データは緑色で表示されています。異常値は黒い円で示され、予測モデルはライトグレー、パープル、ピンクの線で異なる手法を表しています。
4. **関係性**:
– 異なる時期のデータ群の間に明確な直接の相関は見出しにくいですが、前年データが今後の予測の基盤として機能している点が見て取れます。
– 予測は前年よりも一貫した傾向を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの期間（2025年7月～10月）の関連性は、過去のパターンと比較してバラつきが見られ、予測の信頼性や対象の変動が予測されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このデータの不確実性は、対象となる天気カテゴリーにおける短期的な予測の難しさを示唆しており、関連する企業または計画の策定に際してはリスク管理が重要になります。
– 季節や特定の天気パターンが今後どう影響するかを評価するための更なる分析が必要です。
予測の精度向上とリスク管理が重要な焦点となり、特に異常値の発生とそれに伴う対応が求められます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。2025年7月から10月初旬は、平均して0.6から0.8の間で横ばい状態です。一方、2026年6月から7月初旬は、0.6から1.0近くに分布しており、平均スコアがやや高めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 記録されたデータの中には0.6を下回る外れ値がありますが、全体としては大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測データを示しており、緑の点は前年データを示しています。緑のデータが右側に偏っているため、前年に比べて現在のデータと異なる季節や時期が示され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**
– 特定のモデルや方程式による異なる予測が示されており、線形回帰はピンク色、決定木回帰は紫色、ランダムフォレスト回帰はシアンで表示されています。これらの予測が実測データとどのように一致するかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2026年のデータは前年と比較してスコアがより高く安定しているように見えます。これにより、前年に比べて気候や気象条件の変動が少ない可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、異常値がいくつか見られるものの、全体的には安定した気象データの推移を示しています。この情報は、農業やエネルギー部門など、天候の影響を受ける産業にとって重要です。2026年のデータが前年より高いスコアを示している場合、予測と照らし合わせて気象パターンの変化や改善を検証することができます。
以上の点を踏まえて、データの変遷を注意深く観察することで、より詳細な洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績AI**（青色プロット）は、2025年の7月から9月まで一定の範囲に集中し、明確なトレンドは見られません。
– **前年（比較AI）**（緑色プロット）は、2026年の5月から7月にかけて表示され、やや上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**（黒色サークル）として識別されている点がいくつかあり、特に2025年のデータにおいて目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績AI（青色）**: 過去の実績データ。
– **予測（赤色）**: 指定されているが表示されておらず、何らかの理由で欠落している可能性があります。
– **前年（緑色）**: 前年との比較を示すデータ。
– **異常値（黒色）**: 通常の範囲から外れたデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **前年のデータ**は、実績データとほぼ同じ期間をカバーしていますが、季節的な変動や別の外的要因の影響で上昇傾向を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **実績データ**と**前年のデータ**の位置が異なるため、年によって異なる要因が影響を与えていると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 季節や気象条件に依存した社会的なインデックス（WEI）が異なる年で異なるトレンドを示している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の短期間に特異な気象イベントがあったことを示唆しており、それが社会インデックスに影響を与えています。
– 天候がビジネス活動や社会的行動に及ぼす影響を理解するための基礎的なデータとして、このようなグラフが役立つでしょう。
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:
グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月1日～9月1日）におけるWEIスコアは横ばいとなっており、青い点で「実績」が表示されています。
– 分析区間後半（2026年5月～7月）では、緑で表示された前年の「比較AI」が見られますが、その期間には大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒で囲まれた異常値が存在しますが、グラフ全体としては大きな急変動や明らかな外れ値は無さそうです。
3. **要素の意味**
– 青点は実績AI、緑点は前年度の比較AIを示しています。
– ピンクや紫の線は予測値を示しており、それぞれ異なる予測モデルを表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 背景の灰色は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較の間に明確な差異はあまり見られません。
– 予測値（X印）は実績データから若干のずれを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、2025年の実績データと2026年の比較データに明確なトレンド変化や周期性は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は全体的に安定したWEIスコアを想像するでしょう。ビジネスや社会的な影響として、短期間における経済的余裕の安定が感じられますが、予測データが将来に向けてどのような変動を示すかに注意が必要です。特に経済的な政策や外部環境の変化が無い場合、これが持続可能な安定であるか確認する必要があります。
この結果から、WEIスコアの安定感や予測モデルの精度について更なる検討が求められることが予想されます。
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:
以下は、提供された「天気カテゴリ: 個人WEI（健康状態）スコア推移」の時系列散布図から得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 左側のデータ（2025年7月～9月頃）は実績データで、健康スコアが大きく変動していますが、全体的には約0.6～0.8の範囲に集中しています。
– 2026年後半の緑色のプロットは、前年データを表しており、スコアがやや0.8以上に上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のスコアは他のプロットよりも大きく変動している（特に2025年7月の黒の縁取りがある円）ため、外れ値として注目されます。
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、緑色のプロットは前年データを示しています。
– 異常値は黒い縁取りで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（紫、青紫、ピンク）は、実績データと比較して異なるモデルの予測結果を示し、それぞれが異なる期間での傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは横ばいですが、予測ラインの色が異なることから、異なるアルゴリズムで異なる予測パターンを検討できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の健康スコアの多様な変動は、環境要因や個人の健康状態の変動を反映している可能性があります。これは、健康改善または予防的健康管理への注目に繋がります。
– 予測データと前年データの違いは、特定の季節や要因が健康スコアに影響を与える可能性を示唆し、これにより健康管理の戦略を調整することが考えられます。
この分析は健康スコアが住環境や個人のライフスタイルにどう影響されているかを考え、予測モデルを使った将来的な健康管理に役立て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:
以下は、与えられたグラフに基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月まで）における実績データ（青いプロット）は比較的安定しているが、その後、予測データ（紫色の線）が示すように若干の下降傾向が見受けられる。
– データの期間が二つに大きく分かれており、最初の期間と後半の期間にデータが集中している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、特定のデータポイントが他よりも外れている（黒の円でマークされた箇所）。これが外れ値として認識され、ストレスレベルに異常な変動があった可能性を示す。
3. **各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、黒の円は外れ値を示している。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、この期間が比較的安定していることを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータを比較すると、大幅な変動は見られないが、外れ値の考慮が必要。
– 中央部のデータが欠けているため、この期間のストレスレベルに関する変動は不明。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は期間にわたって2つの主要なクラスター（最初と最後の期間）があり、中央部のデータは存在しない。
– 外れ値を考慮することで、ストレスの季節性や特定のイベントが影響を与えている可能性がある。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 外れ値が示すように特定の期間にストレスレベルが急激に変動する要因があったと考えられる。
– 予測データの下降は、将来的にストレス管理に注意を促すサインと見なされ得る。また、ビジネスや社会では、ストレスのピークや落ち込み時期に対策を講じる必要があるかもしれない。
この分析を基に、ストレス管理の取り組みや季節性の影響を考慮した計画が役立つでしょう。
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、個人の自由度と自治を示すWEI（Weather-based Empowerment Index）スコアの360日間にわたる推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 初期の数日間に実績（青のプロット）が観測されていますが、その後データが途切れています。後半にかけて、前年のデータ（緑のプロット）が存在し、日本のWEIが上昇傾向にあることが示唆されます。実際のデータに関する情報は限られていますが、トレンドとしては安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青）が非常に集中している一方で、数日間の間に異常値（黒円）が確認できます。急激な変動ではなく、異常値として解析されている。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）と比較用の前年データ（緑）が表示されています。また、予測値（赤の×印）もありますが、特定の日にしか表示されていません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内でのスコアの変動が一般的であるとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータと前年のデータが並行して表示されており、過去の傾向と比較して大きな変動は観測されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は実績データの初期に観測され、多くのデータポイントが一定の範囲に集中しています。前年のデータの分布はより広範囲にわたり、変動の幅が広いです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績の少ない初期データにもかかわらず、前年のデータの傾向から、将来的には安定したWEIスコアが予測されます。これは気候や天気の変動が個人に与える影響が比較的少ないことを示唆している可能性があります。予測の不確かさ領域が狭いことから、データ予測の精度が良好であることを示しています。ビジネス的観点からは、環境の変動に対する対策や予測が適切に行われている可能性があります。
全体として、このグラフは気候変動が個人の自由や自治に与える影響を評価するための指標として用いられており、特に予測の精度や前年との比較が重要な役割を果たしています。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側（1月から9月）は一貫した実績の記録が見られますが、スコアは0.8から0.6間の変動が多いです。
– 決定木やランダムフォレスト回帰の予測値は急下降を示していますが、線形回帰では水平になっています。
– 最初の実績データ以降には観測されるデータが減り、約9ヶ月後に大量の「前年度」比較AIデータが0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされているデータが数点見られ、特に0.6より下のデータが外れ値として認識されている。
– 決定木とランダムフォレストの予測は急降下し、これが外れ値と関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）は青いプロットで示され、非常に密集しており、予測（予測AI: 赤）は代表的な将来のスコアの動向を示唆しています。
– 前年度のデータ（緑）は別の時系列の参考として提供されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度のデータが同様のパターンを持つ可能性があります。
– 予測と実績の間には顕著なギャップがあり、特にランダムフォレストと決定木の予測では実績から大きく離れている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しており、過去比較および予測範囲がその中心を追った分布です。
– 異常値を除くと、全体的には実績スコアが高めで安定しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 人間の視点では、実績AIのスコアは信頼性が高く、今後も同様の水準を保つという期待を持つでしょう。
– 予測がバラバラなので、特にランダムフォレストや決定木の予測の有効性については見直しが必要かもしれません。
– ビジネスではこれらのスコアが天気関連の意思決定にどのように影響するか（例: 農業、イベント計画、エネルギー消費など）を慎重に検討する必要があります。
全体として、天候における社会の公平性・公正さを測るこのWEIスコアは、現在はかなり安定していますが、予測は不確実性を伴っています。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月～2025年9月ごろ）は、青色で表される実績データが大部分を占め、スコアが0.8から1.0の範囲で安定しています。
– その後、2025年8月下旬頃から紫とピンクの線が見られ、これは予測データで、線形回帰とランダムフォレスト回帰モデルによる推定です。これにより徐々にスコアが低下すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには明確な外れ値は見られませんが、予測の中にはピンクのランダムフォレスト回帰による線の下降が急であるため、一定の変動が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIのデータを示し、一貫して高スコアを保っていることがわかります。
– 緑色のプロットは前年同時期のAIによる比較データですが、こちらも高スコアを維持しています。
– ピンクおよび紫の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰を示しており、それぞれ異なる方法でのスコアの予測トレンドを示しています。
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は2015年9月以降から乖離がありますが、これはモデルの予測によるもので、現時点ではまだ影響が未知数です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点の分布から、実績データは非常に安定しています。この安定性が来年度も続くかどうかは、予測モデルに依存しています。
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**
– WEIスコアは全体として非常に高く、地域や組織が持続可能性と自治性を維持する能力が高いことを示しています。ただし、予測に基づく懸念があるという認識が必要です。
– ビジネスにおいては、今後の予測に基づき戦略を再評価する必要があるかもしれません。特にスコアの低下を予測しているモデルに基づいてリスクを評価し、適切な対策を講じることが重要とされます。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 当初の期間において、実績のデータ（青い点）は高いWEIスコアを示していますが、その後急激な下降が見られます。この急激な下降は、シーズンやイベントに関連する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に黒い輪で囲まれた異常値があります。この異常値は特定の出来事やデータの不整合を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 緑の点は前年のデータを示しており、最近のデータとの比較が可能です。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表しており、予測がどれほどの信頼性を持つかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が、それぞれ異なる方法で予測を示しており、モデルの性能評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 測定期間中のデータは、大部分がクラスタリングされており、強い負の相関が後半のデータに見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– スコアが急激に変動することで、教育機会や社会基盤において予期しないリスクがあることが示唆されます。
– 長期的には、安定した高スコアが求められるため、急激な変動の原因分析と予防策が重要です。
このグラフは、教育機会の均等化に向けた政策や施策の一環として、関係者にとって重要な情報を提供し、より良い予測モデルを構築するために活用できるでしょう。
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:
以下の分析を提供します:
1. **トレンド**:
– 左側（開始時点）の実績データ（青色）は、全体的に0.6から0.8の間で横ばいに近いトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色）は下降傾向を示しており、時間の経過とともにスコアが低下しています。
– 一方、時系列上の新しいデータ（緑色）はおおむね0.6から0.9の間に密集しており、以前の期間より若干高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示されており、0.6の近くにいくつか存在しています。異常値の存在は、データ全体の一貫性を評価する上で重要です。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は昨年のデータを表しています。また、紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、下降トレンドを描いています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼性を理解するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータで一定の相関があるものの、予測値が実績値から外れている傾向が見られます。このズレは、予測モデルの精度向上に役立つかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年のデータのスコアに相互の類似性が見られ、共に高スコアを維持しています。これが並行して保たれることで、特定のパターンを形成している可能性があります。
6. **直感や社会的影響**:
– 全体的に、高いWEIスコアと多様性が評価されていることを示していますが、予測データの下降トレンドは将来的な懸念材料かもしれません。
– 社会的に、多様性や自由が維持されていることを示唆しますが、その持続にはさらなる施策が必要です。
このデータから、実績と予測の間のギャップに注目して、モデル精度向上や多様性維持の施策検討が求められると考えられます。
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:
以下がそのヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化が時間にわたって見られ、特定の時間帯でのWEIスコアの上昇や下降が観察できます。
– 例えば、23時の時間帯で色が変化しており、これはこの時間帯のスコアの動きがあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日の間で異常に明るい色が現れ、これは急激な変動や外れ値の可能性があります。WEIスコアが他の日と比べて突出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**:
– 色の濃度はWEIスコアの高低を示しており、濃い色は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示します。
– 時間帯によって色のパターンが異なり、これは特定の時間における天候の変化を示しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明らかな周期性は見られませんが、日によって特定の時間帯でのスコアの変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 15時から16時の範囲では、一般的に均一な色が続いているため、この時間帯では安定していると考えられます。これにより、その時間帯での安定した天候が推測されます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯での急な変動は、突発的な天候変更があることを示唆しています。この情報は、屋外イベントの計画や日常生活のアクティビティに影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、このデータを活用して、例えば、小売業が人の出入りを予測して在庫管理を最適化するなどの対策が考えられます。
このように、ヒートマップからは時間帯ごとに異なる傾向を視覚的・直感的に捉えることができ、そのデータから多角的な視点での洞察が可能です。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 時間帯別にスコアが異なります。昼間（14時～16時）において、比較的高い値が持続しているのが見えます。
– 色の変化から、時間帯ごとに異なる日で安定したスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 他の時間帯に比べて19時台の数値が一度だけ高くなっています（7月10日付近）。
– 特に7月19日に明るい黄色いスコアがあり、これは急激に高いスコアの兆候を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、明るい色ほど高いスコア、暗い色ほど低いスコアを表しています。
– ヒートマップ形式は、日付と時間の関係を直感的に示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアは、日ごとして傾向を変えているが、全体として特定の時間帯が高い傾向を保っている様子が見て取れます。
– 特に14時から16時と23時の時間帯でパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い時間帯が特定されており、特に夕方の時間帯にピークが見られることがあります。
– 日にちによるスコアの変動よりも、時間帯でのばらつきの方が顕著です。
6. **直感と影響に関する洞察**
– このグラフは、特定の時間帯において平均スコアの上昇を示しており、これは人々が活動する時間や特定の気象条件に依存する可能性があります。
– ビジネス面では、人々が活発に活動する時間帯に対応するための戦略（例：マーケティングキャンペーンやセール対応）を組む参考になるでしょう。
– 社会的な影響として、特定の時間帯に人々の活動が集中することで公共交通機関の混雑などに影響が出るかもしれません。
全体として、このヒートマップは時間に依存したスコア傾向を明示的に示しており、各時間帯の特徴を視覚的に把握するのに役立ちます。
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**:
– グラフは360日を対象としており、しかし実際には7月1日から24日までのデータのみが表示されています。
– 色合いは一般的に、7月上旬から中旬にかけてはグリーンからイエローが多く、7月下旬に向かってブルーやパープルが増えている（数値が低下している）ことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から24日にかけて、急に濃いブルーやパープルになり、スコアが他の時期よりも低くなっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、イエローが最も高く、ブルーやパープルが低いスコアを表しています。
– 各時間帯ごとに異なるスコアが記録されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの日付毎の変動を考慮すると、各時間帯によってスコアが異なるため、時間帯が日々のスコアに重要な役割を果たしている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて、スコアが低下する傾向があります。特に、7月の後半には急激なスコアの低下が見られます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人々はこのスコア変動を見て、天候や社会活動に影響を及ぼしていると推測するかもしれません。
– 低下しているスコアは悪化した天候、経済活動の減退、または社会的な不安定要素を示唆している可能性があります。
– ビジネスにとっては、夏季休暇の期間におけるマーケットや社会の動向を示しており、この期間にプロモーションなどを検討する必要があるかもしれません。
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、360日間の天気カテゴリにおけるWEI（Well-Being Index）の各項目間の相関関係を示しています。それぞれのセルは、二つのWEI項目間の相関係数を示しており、色の濃淡がその強さを表しています。以下は、このヒートマップから得られる主要な洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドはヒートマップでは直接視覚化されませんが、各項目間の相関をみることで、関連する項目同士がどのように連動しているかを知る手がかりとなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動という点では、相関係数が0に近い、もしくはマイナスの値となっている組み合わせ（個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目など）は他の値と比べて注目されやすいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど、強い正の相関があります。例えば、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI（公平性・公正さ）は0.93と非常に高い相関を示しています。
– 青色が濃いほど、負の相関や無相関であることを意味します。個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）は-0.03とほぼ無相関です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 相関が高い項目同士は、似たような時系列トレンドを持つ可能性が高いです。例えば、個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）は0.86と高い相関を持ち、関連性が深いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリ間で正の相関が見られますが、特に強いのは社会WEIに関連する項目です。個人レベルでは、精神的な指標同士が強く関連しています。
6. **直感的な認識と社会への影響**:
– 一般の人々にとって、精神的健康と経済的安定性が不確実性や環境変化に直結することが理解されやすいです。
– ビジネスや社会において、特に公正性や多様性が経済的状況や心理的健康と強く結びついていることが示されています。これにより、政策立案者や企業は、公正な労働環境や社会保障制度の強化が全体的な幸福感向上につながると理解できるでしょう。
このヒートマップでは、社会的および個人的なWEIが密接に関連していることが示されています。これを基に、より持続可能で調和の取れた社会を構築するための指針が見つかる可能性があります。
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:
このグラフは、さまざまなWEIスコアの分布を箱ひげ図で比較しており、以下のような視覚的特徴および洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコア全体にわたって明確な上昇や下降のトレンドは観察されませんが、異なるカテゴリによってスコアレンジが異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリー（例：「個人WEI（応急救援）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など）では、外れ値が観察されます。これは、特定の期間での異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅は四分位範囲（IQR）を示し、ひげがデータの拡がりを示します。中央値はボックス内の線で示されています。
– 色に関して、異なるカテゴリが異なる色で示されており、一目で比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリが独立しているため、直接的な時系列の関連性は見られませんが、それぞれのカテゴリ内での分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済充実）」や「社会WEI（共生整備・新宿購会）」などは比較的狭いレンジにスコアが分布しており、安定性が示唆されます。
– 逆に、「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（公平性・公正さ）」は広いレンジに広がっており、変動が大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの変動が大きいカテゴリは、社会的または個人的に不確実性や多様性が高い分野を示している可能性があります。これらの分野では、関心を持って対策を講じる必要があるかもしれません。
– 特定のカテゴリでの高スコア範囲は、ポジティブな評価が多いことを意味し、その分野における強みを示す可能性があります。また、外れ値が目立つカテゴリは、改善の余地や特異なケースへの対応が求められることを示唆しています。
このグラフの分析は、政策策定やビジネス戦略において、どの分野に重点を置くべきかを判断する際に役立つでしょう。
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結果を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. トレンド：
– グラフ全体には明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、データは広く散布されています。
– 第1主成分と第2主成分に沿って、均等に分布しているように見え、明らかな周期性も見受けられません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 極端な外れ値は特に見られません。
– ただし、第1主成分で-0.4付近、第2主成分で-0.3付近のプロットは、他の点からわずかに離れているように見えます。
3. 各プロットや要素の意味：
– 各点は異なる日の天気データを表しており、その日のデータが主成分空間でどのように特徴付けられるかを示しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.62）がより多くの情報を持っており、データの分散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：
– 主成分分析によって多次元データが二次元に縮約されているため、直接的な時系列の関係性は読み取れませんが、異なる天気条件がどの程度類似しているかを把握できます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– データはおおむね均等に分散しており、特定の集団が形成されている訳ではありません。これは、天気データが多様であることを示しています。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響：
– この分析は、天候の変動性を捉え、一部の天気パターンに基づいて特定の日が特徴付けられることを示しています。
– ビジネスや社会においては、特定の天気パターンを見つけ出すことで、農業活動の調整やエネルギー消費の管理などに役立つ可能性があります。
全体として、主成分分析を使用することにより、複雑な天気データ内の隠れた構造やパターンを発見することができ、これに基づく予測や決定に役立ちます。
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。