📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析の結果、WEIスコアデータに基づく以下の傾向、異常、パターンおよび特徴が示されています：
### 時系列推移：
– **総合WEI**: 全体として7月中旬にかけて一時上昇後、全期間を通じて軽微な変動が見られる。7月6日前後に若干の異常な高スコアが観察された。
– **個人WEI平均**: 中旬付近に上昇し、その後低下の傾向が確認される。
– **社会WEI平均**: 一貫して高レベルのスコアを示し、特に7月の中旬から後半にかけて持続的に安定して高い状態が維持された。
### 異常値：
– **7月中旬の異常値**: 総合WEIは7月6日〜7日にかけて急上昇している。これは、おそらく特定の社会イベントや経済指標の改善、天候の好転などが影響した可能性が考えられる。
– **7月下旬の低スコア**: 共生、多様性に関連するスコアが全体的に下がり、異常値として報告されている。特に、7月19日以降は持続的に低スコアを記録していることが確認できる。
### 季節性・トレンド・残差：
– **長期トレンド**: データ全体としては、初めと終わりでWEIスコアが低くなる傾向が見られる。特定の社会的・経済的要因や外部環境の変動が背景として影響している可能性がある。
– **季節的パターン**: 30日間というデータ期間内で強い季節性は観察しにくいが、中旬の上昇は注目すべき。
– **残差**: データのゆらぎが多く、短期的な上下変動が目立つ。イベントや一時的な変動要因によって引き起こされた可能性。
### 項目間の相関：
– 経済的余裕と心理的ストレスは逆相関関係にある可能性が高い。経済的安心感の向上がストレスの減少に寄与している傾向。
– 社会基盤と持続的な要素は一貫して高相関を示しており、これが社会的な安定感に貢献している。
### データ分布：
– 箱ひげ図から、社会WEIおよび個人WEIにはいくつかのデータ点が異常な低さを持つことが確認できる。
– 社会的要素のスコアがいくつかのケースで非常に高い水準にある一方、個人WEIが低いスコアを示しているため、社会的な要素の持続可能性に依存している可能性。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PC1が64%の寄与率を占めており、データの主な変動要因を表している。この成分が全体的な傾向を左右し、個人と社会の要因の差異を反映していると思われる。
総じて、WEIスコアの動向は、社会的要因の影響を強く受ける一方で、個人の要因や心理的な要素が一時的な上下変動を生んでいることが明らかです。特に異常値においては、経済活動や天候変動、特定の社会イベントが影響しうるため、さらに詳細な状況分析が必要です。
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:
このグラフは、天気カテゴリの総合WEIスコア推移を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です。
1. **トレンド**:
– 初期の20日間は、WEIスコアが安定していますが、少しの振れ幅があります。
– 最後の10日間では、スコアが若干下降するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値的に安定している期間中に一部のデータポイントが突出しています。これらは外れ値として黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績を示しています。
– 赤いバツは予測地点を示していますが、実績からやや外れています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 青、シアン、紫の線は、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）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが降下し始めているのに対し、予測モデルは全般的にそれを追従する形で下降しています。
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は、直観的な相関が見られますが、モデルによって予測の精度にはバラツキがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測モデルが正確である場合、今後もWEIスコアは下降傾向が続く可能性があり、これは天候に関連した活動、例えば農業やエネルギー消費に影響を与える可能性があります。特に、スコアの低下は、極端な天候の可能性を示唆しているかもしれません。
このような分析に基づき、今後の戦略策定や適切な対策の準備を進めることが勧められます。
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:
以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、全体的に0.7から0.9の間に集中していますが、緩やかな下降傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は下降傾向で、将来的にスコアがさらに下がる予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点が異常値として示されています。特に、7月15日から22日にかけて外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を、ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には不一致があり、実績データの一部は予測の不確かさの範囲と一致しない外れ値として扱われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一貫性がありますが、予測データは下降トレンドを予示しています。
– 外れ値がいくつかあり、システムによる異常検出の必要性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– スコアの下降傾向は、実績が予想よりも悪化している可能性を示唆します。
– 外れ値の存在は、不確定要素が多いことを示しており、システムやプロセスの改善が必要です。
– ビジネスにおいては、予測をもとにしたリスク管理や適切な対策が求められます。
以上が、このグラフから読み取れる主な洞察です。この情報をもとに、さらに詳細な分析を行うことが可能です。
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:
このグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは7月初旬から中旬にかけて横ばいの傾向があり、その後に若干の減少が見られます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）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**:
– 外れ値は黒い円で示され、一部の時点において実績データが予測範囲外にあることがわかります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青色の点は実績（実績AI）を示し、全体として比較的安定していますが、多少の変動があります。
– 赤い×マークは予測を示し、低めに推移しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データはこの範囲内に多く収まっています。
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（ランダムフォレスト回帰）の間には近い推移が見られるが、後半では実績が予測より上に位置する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として実績データは高いWEIスコアで密集しており、予測もそれに沿っていますが少し異なる傾向が見られます。
6. **グラフから直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期には安定して高いWEIスコアを示しており、これが社会状況の安定を意味するかもしれません。
– しかし、予測が今後低下傾向を示しているため、天気やその他の外部要因が社会の状態にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。
– 特にビジネスは天候に敏感であるため、今後の予測に基づく対策の検討が必要かもしれません。
全体として、このグラフは社会のWEIスコアの過去の推移と今後の見通しを示しており、これに基づいて適切な対策を講じることが重要です。
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:
グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）: おおむね0.8付近で横ばいで推移しています。全体として安定している傾向があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）: わずかながらの下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点が他よりも低い位置にプロットされていますが、異常値として特に目立つわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データを示しており、安定したスコアをたたえていることを表しています。
– 丸く囲まれたポイント：異常値として識別されていますが、極端なものではありません。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示していますが、実績データの範囲と大体一致しています。
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が近接しており、予測精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲で分布しており、全体的に安定しています。
– 予測と実績データの間には強い相関があります。
6. **このグラフからの直感的な洞察、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ことは、個人の経済的余裕が一定であることを示しています。これは、経済的な不安が少ないことを示唆し、購買力が安定的である可能性を意味します。
– 予測データは若干の下降トレンドを示しますが、大きな変化はないため、短期的には大きな影響はないと考えられます。
この分析をもとに、今後の経済的余裕の維持に向けた計画や調整が考慮されることが期待されます。例えば支出パターンの見直しや、収入源の多様化などが有効かもしれません。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、全体として横ばいに見えます。日ごとに多少の変動はあるものの、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれており、特に2025年7月初旬と7月中旬に見られます。これらの日は健康状態（WEIスコア）が他の日に比べて低いようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線（青、紫、ピンク）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線は比較的一貫しており、実績データに対する外れ値を除くと、予測と実際のデータは同様の水準を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは全体として一定の範囲で分布していますが、外れ値は全体の健康状態に対する影響を示している可能性があります。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、全体的には安定しているが、一部の日に健康状態に悪影響があるということです。これは気象条件や生活習慣の変動などに起因する可能性があります。
– ビジネスや社会においては、特定の条件下で健康状態が低下することを示唆しており、健康管理や予防策を考える際の参考になるでしょう。予測手法を多様化することで、より正確な予測と対策が構築可能です。
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:
### グラフの分析と洞察：
1. **トレンド:**
– グラフは全体的に0.6から0.8の範囲にプロットされていますが、日付が進むにつれてやや下降傾向にあることが見て取れます。
– 特に7月中旬から後半にかけて多少の低下があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月中に一部のデータ点が異常値としてマークされています。これらは通常の範囲を外れていることを示しますが、数が少ないため、一定の安定性はあると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しており、観測されたデータを示しています。
– 黒いリングは異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、モデル的不確実性が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ラインカラー（青、茶、紫）は予測AIによる異なるアプローチ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– 各予測モデルは異なる結果を示していますが、いずれもやや下降傾向が予測されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは区間内で比較的均一に分散しており、顕著な群れや偏りは見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフから、心理的ストレスの指標であるWEIスコアは、全般的に高めであるが、やや下降しつつある傾向を示しています。
– 社会的には、この下降傾向が持続する場合、心理的な健康状態が改善していると解釈される可能性があります。
– これは、企業が従業員のストレス管理策を見直す適切な時期を提供するかもしれませんし、逆に、予測がさらに正確になるよう改善が求められるかもしれません。
この分析は、データの動向とそのビジネスや社会における可能性を考慮したものです。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）のスコアを時系列で示しています。以下、各ポイントについて分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績AIのスコアは全体としてほぼ横ばいですが、少しずつ微細な変動が見られます。
– 予測のトレンドは、特にランダムフォレスト回帰の線でわかるように、若干の下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、かなり低いスコアが複数確認できます。これらは黒い円で囲まれています。
– 特定の時点でスコアが急激に低下しているように見られる点があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIを示しており、実際のデータを表しています。
– 赤い×のマークは予測スコアを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲で、予測の信頼区間を表しています。
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が比較されており、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）の傾向と実績のずれが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIのスコアの間には多少のずれがありますが、おおむね実績に沿った予測がされています。
– 高いスコアでの密度が高く、低スコアは稀です。
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**:
– 基本的に高いWEIを維持しているものの、時折低下することがあるため、これが何に起因するかを分析することが必要です。
– 社会的には、個々の自由度や自治が一時的に低下する状況を改善するための介入が考えられるかもしれません。
このグラフから、人々は個人の自由度や決定権を持つ状況がほぼ安定していると感じるかもしれませんが、低下を防止するための対応が重要であると考えられます。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– 実績（青色プロット）は全体として横ばいですが、少しレンジが広がっている部分もあります。
– 線形回帰（紫）では下降トレンドが見られ、ランダムフォレスト回帰（濃い紫）では横ばいを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒い円で囲まれており、一部のプロットが他よりも低めに位置しています。
– 特に中盤から後半にかけて低い値が散見されます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色のプロットが実際のAIのパフォーマンスを示し、赤いバツが予測値を指します。
– 灰色の陰影が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:
– 実績と予測の線は、実績が予測よりも高く保たれている期間が多いです。
– しかし、予測の不確かさが大きい時があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測には一定の相関がありますが、予測の不確かさがあるため必ずしも一致しません。
6. 人間が直感的に感じることおよび社会への影響:
– 天気の要因がWEIスコアに影響する可能性があり、それが社会の公平性や公正さに関わると考えられます。
– WEIスコアが低くなると、社会的な不平等が拡大する可能性があるため、注意が必要です。
– ビジネスにおいては、予測を基にした対策が求められ、不確実性を考慮して適切なリスク管理が必要です。
これらの洞察は、データのさらなる解析や施策の計画に役立てることができます。
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:
このグラフは、天気に関連する「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）を見ると、ここ30日間は全体的に0.8から1.0の範囲に多くの点が集中していますが、はっきりした上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（線）には、横ばいの線と緩やかな下降線があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在することが確認できます（黒い円で囲まれた点）。これらは異常な気象状況やデータエラー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**:
– 青の点は実績値を示し、予測ライン（緑、シアン、紫）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいており、それぞれ異なる未来の予測を提供しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、信頼性のおおよその目安です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰がわずかに下降のトレンドを示す一方、他のモデルは横ばいです。これらの違いは、選択する予測モデルのパラメータ設定によります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.8から1.0に密集しており、全体として相対的に安定しています。
– 異なる予測手法がやや異なる将来の動きを示しているため、慎重なモデル選択が重要です。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取れるのは、実績値が比較的一定であり、急激な変動があまりないことです。これは短期間での天候変動が限定的である可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、予測される持続可能性と自治性のスコアが安定していることは、長期の計画における信頼性を高める要因となります。
この情報をもとに、天候に関連する戦略的な意思決定を行う際、どの予測モデルに基づくべきかを再評価すると良いでしょう。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです：
1. **トレンド**：
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいに見えます。WEIスコアは0.8から1.0の範囲に収まっています。
– 予測データ（赤い点）はグラフの後半で下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値（黒枠の円）が数点確認できますが、これらは全体の傾向を大きく揺るがすものではないようです。
– 散布図全体における点の分布は比較的一様で、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青の点は過去の実績を示し、全体として安定していることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を与えています。
4. **時系列データの関係性**：
– 予測モデル（直線回帰、水色・ランダムフォレスト、ピンク）の間に異なるトレンドが見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は比較的保守的な予測を示し、直線回帰（灰色）と決定木回帰（水色）はより大きな変動を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績と予測が一致しているときは、予測の精度が高いことが示唆されます。
– 大きな外れ値や予測からの逸脱は限られており、データの変動幅が狭いという特徴があります。
6. **直感的な感覚と影響**：
– 天気WEIのスコアが安定していることから、社会基盤と教育機会に関しては比較的良好な条件が維持されていると考えられます。
– ビジネスや社会において、安定した環境が改善の基盤となりうるため、天候が与える影響は限定的である可能性があります。
– しかし、予測によれば近い将来にスコア減少の可能性があり、警戒が必要です。
このデータに基づいた戦略を講じる際には、予測の信頼性と不確実性を考慮に入れることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青色の点）**: 期間中、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で変動していますが、全体としてはあまり大きな変化はなく、一定の範囲内で推移しています。
– **予測線（決定木回帰: 水色、ランダムフォレスト回帰: 紫色）**:
– 決定木回帰は一定の値に近い横ばいの予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰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**
– 一部外れ値として特定された点がありますが、それらはおそらくデータの異常または例外的なイベントを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **青色の点**: 実際の実績データ。
– **外れ値（黒い円で囲まれた点）**: 通常の変動範囲から外れているデータポイント。
– **不確かさ範囲**（灰色のゾーン）: 予測の不確かさを示し、AIの予測の信頼性を考慮しています。
– **予測の記号**: 予測されたデータポイントが赤い×で表示され、予測モデルによるスコアを反映しています。
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によるスコアの参照によって、異なるモデル間での予測精度や傾向を比較できます。
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は明確な相関は見られませんが、予測モデルの不確かさと実績のスコア範囲に基づき、予測の信用度を評価できます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定しているため、共生や多様性、自由の保障における社会の状況は比較的安定していると考えられます。ただし、ランダムフォレストの予測によるわずかな下降傾向は注視すべきです。これは、政策や環境の変動が影響する可能性があることを意味します。
– ビジネスや政策立案者にとっては、これらのモデルからの予測と実際のトレンドを比較し、計画策定において潜在的な問題を予防するための基盤にすることができます。
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**
– **時間帯別パターン**: 日中の時間帯（14時から19時）は特定の日に活発になっていますが、夜間や早朝にはデータが見られない日が多い。
– **周期性**: 特に明確な周期性は認められませんが、15日から18日にかけての急激な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: 7月19日から7月20日にかけて、データが急に減少していることが分かります。
– **外れ値**: 7月18日は特に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **色の変化**: ヒートマップの色の変化は、WEIスコアの高低を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを指します。
– **密度**: 活動が多い時間帯と日（例: 15時、16時、18時）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な異なる時系列データは示されていないが、時間帯ごとに異なる傾向が視覚的に認識できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付と時間を軸に、特定の時間帯に高いスコアが集中的に観察されています。
– 特定の色（緑から黄色）が続く日は、比較的一貫したスコアを示しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– **直感的理解**: 活動的な時間帯が限られていることから、特定の天候が人々の行動に大きく影響を与えている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 突然のスコアの変動は、天候に依存する産業（農業、イベント業など）の計画に影響を与えるかもしれません。
– **社会への影響**: 特定の期間でのスコアの上昇は、何らかの社会イベントや天候変化の影響を示唆しています。
このデータは、天候による行動パターンの分析に用いることで、より効果的な意思決定や計画立案に活用できると考えられます。
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:
以下は、このヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、一般的に午後の時間帯（15時前後）に高いWEIスコアが観察されます。
– 特定の日付や時間にスコアが急激に高まる場所もあり、変動が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月19日に黄色い非常に高いスコアが観察され、周辺の日と対照的です。
– これとは別に、低い紫色や青色のスコアも他の日や時間に見られ、気温や気象条件の大き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**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、青や紫が低いことを示しています。
– 一定の時間帯にのみデータが集中的に存在することから、日中のある一定時間に活動が集中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**:
– 明確に複数の時間帯に異なるパターンが見えるため、特定の時間帯がWEIスコアに関して非常に重要であることを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の特定の時間におけるスコアの一貫した上昇が観測されますが、これは日光の変化や気温の変動に関連する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップは、おそらく日中の活動や気象条件が個人のWEIスコアにどのように影響するかを示しています。
– 一部の異常値や高スコアの期間は、特定のビジネスや屋外イベントの計画に役立つかもしれません。
– 社会的には、気象条件や時間帯による活動の効率性に関するインサイトを提供し、様々なフィールドでの労働計画や活動の最適化に寄与する可能性があります。
全体として、このヒートマップは、時間帯と日付ごとのWEIスコアの変動を示しており、その情報はビジネス運営や個人の活動計画に有用です。
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:
グラフを観察すると、以下の視覚的特徴とインサイトが得られます。
1. **トレンド**:
– 日時の進行に伴い、色が緑から紫へと変化しています。これは多分、スコアが低下していることを示しています。
– 時系列の初期（7月1日〜7月10日）は緑や黄緑が多く、終盤（7月20日以降）にかけて青や紫が増えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月23日には、時間帯によって急激な色の変化が見られ、可能性として、特定のイベントや気象条件の変化があったと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはスコアに対応しており、黄から緑が高スコア、青から紫が低スコアを示していると推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に異なる色合いが見られるため、時間帯に応じたスコアの変動が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付（例：7月18日）は一貫して低スコアが観測され、他の日とは異なるパターンを示しています。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**:
– スコアの低下が目立つため、これは例えば、気象条件の悪化（長雨や嵐）や社会的イベント（ストライキや休日）による影響が反映されている可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯における人々の動きや活動が制限される場合が考えられ、その対策が重要になるでしょう。
このような変動をモニタリングすることで、適切な意思決定や戦略的な計画を立てることが可能になります。
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**
– ヒートマップにトレンドは直接的に示されていませんが、相関が高い（赤色が濃い）組み合わせは、何らかの共通した動きを持つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はヒートマップで示されないため、視覚的には分かりません。ただし、特異点としては、ある要素間の相関が周囲と大きく異なる場合（例えば、非常に低い相関）があります。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃い部分は高い正の相関を示し、青系の色は負の相関または低い相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目間の関係性を表しており、高い相関の項目は同じ方向に動きやすいことを意味します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間の高い相関（0.88）は、個人の影響が総合にも反映されることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は複数の項目と高い相関を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と非常に高い相関（0.95）があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、大部分の項目と比較的低い相関を持っており、独立性が高い可能性があります。
6. **直感と影響**
– 相関の高い項目同士は、相互に影響を及ぼしやすく、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」が高い相関を持つことで、個人の精神的健康が全体的な個人のウェルビーイングに密接につながっていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、高い相関がある項目は、政策や施策の優先順位付けを行う際の重要な指標となり得ます。特に社会規模での複数の項目に影響を及ぼす要素の改善は、包括的なポジティブな変化を生む可能性があります。
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:
### グラフ分析の概要
このグラフは、天気カテゴリにおける複数のWEIタイプのスコアを示した箱ひげ図で、30日間にわたるスコアの分布を比較しています。
### 1. トレンド
– 各WEIタイプは30日間の平均スコアを示しており、特定のWEIタイプ間で明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、スコアの中央値や範囲によって、いくつかのWEIタイプが他よりも高い評価を受けていることが分かります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 複数のWEIタイプには外れ値が見られますが、それらは通常の範囲から大きく逸脱してはいません。特に「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で外れ値が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **棒の長さ**: スコアの範囲やばらつきを示しています。長い箱ひげはスコアの変動が大きいことを示します。
– **色合いの違い**: 視覚的に区別しやすくするためのものですが、特別な意味はここでは示されていないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 明確なトレンドは見られませんが、散布の幅や中央値の高さから、異なるWEIタイプの比較が可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– Boxplotの中央値が異なるため、WEIタイプ間で異なる分布特性が見られます。「個人WEI（心理的ストレス）」は、中央値が他のWEIタイプよりも低い位置にあり、ストレスが高いことを示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことや影響
– 人間は一般的に、ストレスレベルの高い「個人WEI（心理的ストレス）」の中央値が低いことに注意を払うでしょう。
– また、スコアのばらつきが少ないほど、安定した環境を示している可能性があります。
– ビジネスや社会的な観点から、特にストレスや経済状態に関連するWEIスコアのばらつきは、政策変更や新しい戦略立案の対象となるかもしれません。
このように、WEIスコアの分布は、気候や天気に関連する要因がどのように個人や社会に影響を与えているかを理解する手助けになります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEIスコアのSTL分解グラフについて、以下の分析を提供します。
### 1. トレンド
– **トレンド（Trend）**: 日にちが進むにつれて緩やかに上昇した後、7月中旬を過ぎてから下降しています。全体的には横ばいから下降傾向に変化しています。
– **周期性（Seasonal）**: 約0.1の範囲内での周期的な変動が観察されます。大きな変動は見られませんが、日々の変化はあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月17日ごろ、Residual（残差）において顕著なピクがあり、これは観測データに比較すると異常な値として解釈できるかもしれません。これは何らかの予期しない要因が影響を与えた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **Observed（観測値）**: 総合的な数値で、日ごとの実際の観測値を示しています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な傾向を示し、全体的な変化の方向を理解するのに役立ちます。
– **Seasonal（周期成分）**: 定期的な変動として、日々の変動パターンを示します。
– **Residual（残差）**: 上記の要素で説明できないランダムな変動を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **相関関係**: トレンドの下降と、残差のピーク及び再平静化のタイミングに一定の関係性が見えるかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特に、周期的な変動とトレンドは見られるものの、これらがどのように相互作用しているかは残差の分析が必要です。
### 6. 直感的な洞察と影響分析
– **直感的洞察**: トレンドの下降は、当該天気指標が将来的に減少または悪化していく可能性があることを示唆しています。特に7月中旬の異常な変化は、天気パターンの変化や予期しない出来事が影響を与えたかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 天候がビジネスや経済活動に影響を与える場合、特に悪化するトレンドは計画や戦略の見直しを促す可能性があります。例えば、農業や観光業では、予測される天候変動に基づいて対策を講じることが求められるでしょう。
このような分析を通じて、具体的な対策を検討することが重要です。
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分解グラフは、天気に関連した個人WEI平均スコアの変動を示しています。それぞれの要素について、以下の特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**
– 線グラフがほぼ一定の水準から始まり、途中でわずかに上昇し、その後緩やかに下降しています。このことから、全体的なトレンドは時間とともに下向きであることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットには、特定の日における急激な変動が見られます。特に7月中旬に顕著な変動がありますが、それ以外は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際のデータの動き。短期的な変動が頻繁にあります。
– **Trend**: 長期的な変動を示すため、全体的な傾向を捉えるものです。
– **Seasonal**: 周期的な変動要素を抽出したもので、若干の季節的パターンが見られます。
– **Residual**: 説明されない変動で、ランダムな要素や外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差が他の変動に与える影響は最小限であり、個々の要素が分かりやすく分解されています。シーズナリティと観測値にいくらかの相関があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測されたデータには、シーズナリティのパターンが影響していることがわかります。
6. **洞察**
– **人間の直感的な解釈**: 全体の下降トレンドが、個人のWEIスコアに影響している可能性があります。急激な変動は、一時的な天候の乱れやイベントによるものかもしれません。
– **ビジネスや社会的影響**: トレンドの下降は、もしWEIスコアがエネルギー効率に関連するなら、効率の低下を示唆するかもしれません。天候変動が個人のパフォーマンスに影響すると考えられる場合、それに応じた対策が必要です。
この分析により、天候関連のデータが持つ潜在的な影響とパターンを理解するための基盤が形成され、この情報をもとに効率的な対応策が考えられます。
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STL分解グラフを分析し、以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として緩やかに上昇し、その後下降しています。特に中盤から後半にかけては顕著な下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値の急激な下降がグラフ中盤以降に見られます。これは特に注目すべき変動です。
– 残差でも中盤に大きなピークとその後の安定が見られるため、何らかの急激な影響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**: 実際の観測値を示しています。
– **Trend**: 長期的な変動を示します。
– **Seasonal**: 季節的な変動を示し、周期的なパターンを表しています。
– **Residual**: 誤差や外部要因による影響です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの下降と同期して、観測値も減少していることが分かります。
– 季節変動はやや複雑で、周期性が明確ではありませんが、観測値とある程度関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差が急激に大きくなった部分は、予期せぬ変動を示唆しており、一時的な外部ショックや異常気象の影響かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人間は中盤の急激な下降を特に注意深く見るでしょう。これは、天候の劇的な変化による社会現象や経済活動への影響を示している可能性があります。
– ビジネスや計画においては、このような急激な変動に備えたリスク管理や、変動が予測可能であるかどうかの検討が重要になるでしょう。
特に残差の大きな変動は、データの解釈において深く分析する必要がある部分です。気象条件が予想よりも大きなインパクトを及ぼしている可能性を考慮するべきです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ自体は散布図であるため、直接的な時系列のトレンドとしては上昇、下降、周期性は明確ではありません。しかし、第1主成分と第2主成分の軸に沿って観察すると、一部の点が中心から広がっているように見えるため、分布が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分分析の結果として、一部のデータポイントが他と顕著に離れた位置に存在します。これらの外れ値は異常な天気条件や短期間での急激な変動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**
– 各点は、30日間にわたる天気データのある要素を示しています。横軸（第1主成分）は全体の64%を説明し、縦軸（第2主成分）は13%を説明しています。これにより、主要な変動要因は第1主成分に大きく寄与していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフが第1主成分と第2主成分の二次元で示されているため、各要素間の相関関係が非線形な形で存在するかもしれませんが、これらの変数間に明確な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分で観察されるクラスタリングは限定的であり、分布は比較的ランダムに見えます。明確な相関関係は見られず、データは様々な要因がもたらす影響を受けていると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– この主成分分析により、天気に影響を与える要因の中で、主要な変動要因が把握できます。この情報は、気候予測モデルの改善や、災害や異常気象の予測に役立つ可能性があります。特に外れ値は、極端な天気条件や異常気象の指標となる可能性があり、社会への影響を考慮する上で重要な役割を果たすかもしれません。
このように、グラフから得られる情報は多岐に渡り、適切に解釈することで、予測精度の向上や適切な対応策の策定に繋がります。
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。
