📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 総合分析
### 時系列推移
– **総合WEI**: 大まかにみて、特定期間（7月6日〜7月12日）での一時的な上昇が確認できます。その後、7月19日以降は顕著に下降しています。
– **個人と社会WEI**: 個人WEI平均は緩やかな下降傾向を示し、特に7月8日以降に急激な変動があります。社会WEIは7月6日を境に高値を記録し、その後やや安定するものの、23日以降下降の兆候があります。
### 異常値
– 指定された日付には、異常として認識されたスコアが散見されます。総合WEIの異常な低下は、7月19日から7月24日間で特に顕著であり、個人および社会WEIの両面での变化を伴っています。これには、天候要因や突発的な社会イベントの影響が考えられます。
– 別の例として、7月6日の高評価は、社会的サポートの急増かイベントの成功が関連している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 初期は上昇、7月中旬以降に下降傾向が確認できます。
– **季節性**: 毎日高低の変動があり、週末に向けて一時的な高まりが観察されることが多いです。
– **残差**: 毎日の変動には説明が難しい要素が多く、特定の外部事件が一時的な影響を及ぼしたと推測されます。
### 相関
– **WEI項目間の相関**: 経済的余裕と健康状態、社会WEIと持続可能性は強い正の相関が見られました。ストレスは一般的に他の項目と弱い相関を示しており、独立したファクターとしての動きが見られます。
### データ分布
– **中央値とばらつき**: ランダムサンプルでの中央値は通常範囲で、いくつかの項目（例えば心理的ストレス）は標準的なスコアの色合を見せていますが、自由度と自治はばらつきが大きいです。
– **外れ値の有無**: 経済的余裕や持続可能性では与えられたデータ内の外れ値の存在が確認されました。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**は、最大のバラエティ（64%）を説明しており、全体として社会環境に関する要因が強く影響していることを示しています。
– **PC2**は、個人の健康と生活の充実度のような要因が説明している可能性があり、心理的ストレスや個人的自主性に関する出力も注目ポイントです。
## 結論と仮説
– **トレンド全体**: 長期的には下降傾向を示していますが一時的に外部イベントや社会的サポートによる盛り返しが観察されます。
– **影響要因**: 天候や社会的不安定要素が大きく関与した可能性が考えられ、心理的ストレスと経済要因の疲弊がWEIスコア全体に反映される可能性があります。
– **社会的および環境的要素に基づくアクションプランの考察**: 特定の期間のサポートプログラムや社会イベントがプラスの結果を導き出した可能性があり、さらなる詳細な分析が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左半分には、青いプロットで示された実績値があり、やや下降傾向があります。
– 右側には、前年のデータ（緑色）が密集しており、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中には、太い円で示された異常値がありますが、全体としては明確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**:
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、その中に赤いバツ印が予測(予測AI)のポイントを示しています。
– 紫色やピンク色の線は異なる回帰モデル（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**:
– 実績値と前年のデータの関係を見ると、前年データの方が全体的に高めであり、実績値は一部において前年を下回る傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のスコアが異なる配分を持っており、実績が前年に比べて低い傾向があるため、何らかの原因で今年はスコアが下がっていると推察されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、今年のスコアが前年に比べて厳しい状況にあり、これは天気に関連する指標の変動によって影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、天候によって関連業界や農業、気候対策の計画に変更が求められる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な分割が見られ、最初の半分（2025年7月〜9月頃まで）は青の実績データがあり、その後緑のデータに切り替わります。
– 最初のデータセットは概ね横ばいですが、期間の終わりにかけてやや下降しています。
– その後のデータは新たな軸のように見え、そこでの平均値は先の時系列よりやや高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色部分での外れ値は2つあり、明確に他のデータから離れています。
– 紫の線がいくつかの予測トレンドを示し、それに基づく変動も見られます。これがデータの急激な変動を表していると思われます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績であり、緑は前年データを示します。
– 紫の予測線は異なる予測アルゴリズムの結果を示しています。
– 黒の丸は異常値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが時間軸に沿って隣接しており、前年データは過去の時点のウェイポイントとして機能しているようです。
– 両者を比較することにより、年間を通じた傾向や変化を把握可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータ群は0.6から0.8の間で密集していますが、新しいデータ群はもう少し高い、0.7から0.9の範囲で密集しています。これはウェイの改善を示しているかもしれません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 直感的には、予測は最初の実績データセットの異常値に影響を受けつつも、全体のトレンドを追おうとしているように見えます。
– ビジネスや社会への影響では、このデータのパターンは季節的な影響や改善を示唆するため、戦略的な計画に役立つかもしれません。
– 特に気象カテゴリでは、季節変動による影響を予測・計画するための重要な情報になり得ます。
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:
以下は提示されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– データが前年度の実績と現在の予測に分かれている点が興味深いです。前年度のデータは比較的高いWEIスコアを示していますが、現在の予測データではスコアが若干低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前年度のデータに一部外れ値が見られますが、全体としては比較的一貫したスコアを示しています。しかし、現在の予測値には、スコアの散らばりがあり、予測の精度に課題がある可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは予測データです。
– ピンク色の線が描かれているのは各種予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと現在の予測データは、社会的または気候的要因による変動を表している可能性があります。
– 比較的高い過去の実績スコアに対し、現在の予測スコアは低下し、変動が多く見られるため、気候条件や社会的な変化が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**
– 前年度のプロットはまとまっており、安定したスコアを示します。一方、予測データはより分散しており、予測の不確実性を反映している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**
– WEIスコアの低下と予測の変動は、気候条件の変化やそれに関連する社会的影響を示唆しています。これは夏季の異常気象やそれに伴う経済的影響の予兆と考えられるかもしれません。このような洞察は、気候変動対策やビジネス戦略の見直しに役立つ可能性があります。
こうした分析を通じて、気候データの変動が社会やビジネスにおよぼす潜在的な影響に対する理解を深めることができます。
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:
この個人WEI（経済的余裕）スコア時系列散布図についての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に、左側では実績データ（青色）がほぼ一定水準で推移しており、大きな変動は見られません。
– 右側には前年のデータ（緑色）があり、評価期日の異なる時期に集中して観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データでは、黒色で記された異常値が確認できます。これが外れ値を示しており、標準的なスコア範囲から逸脱しています。
– 紫色およびピンク色で示された予測線がわずかに下方にトレンドしているように見えます。
3. **プロットの意味**:
– 実績データは青色の点で示され、安定した動きをしています。
– 異常値は黒色の丸で示され、通常の範囲を超えた変動を表しています。
– 過去のスコアは緑色の点で示されており、一定の期間に集中しています。
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関係を見ると、実績データが予測の範囲内にあることが分かります。ただし、若干の外れ値が存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内で安定しているが、時折外れることがあり、それが黒色で示されています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこのデータから、経済的余裕が一定の安定を保っているが、時折予期しない変動が起きていることに気づくでしょう。
– 外れ値が示す不安定な要素が、個人の経済的計画や政策決定に影響を与える可能性があります。また、過去のデータと比較して、現在の経済状況がどのように移り変わっているのかを視覚化することができます。これにより、将来の予測を立てやすくし、リスクを管理する手助けとなるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、左側に主に青い点が集中しており、右側に緑の点が集まっています。これにより、異なる期間が2つ示されていることが分かります。
– 青い点（実績AI）が0.6から0.8の範囲にあり、比較的安定しています。
– 緑の点（前年比AI）も0.8前後に集中し、全体的なスコアの変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に異常値としてマークされた黒丸があります。これらは他の点と明らかに異なるスコアを示しており、注目すべき異常なデータポイントです。
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ており、さらに異常値は黒で示されています。
– 緑色のプロットは前年と比較したデータ。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、緑のデータ点はそれに収まっています。
– 紫とピンクの線は異なる予測手法による予測値を示していますが、このグラフでは右側にしか表れていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ間で見られる一致によって、モデルの予測精度が確認できます。異常値が少ないことから、予測された範囲は比較的信頼性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、実績データと前年データがそれぞれ特定の範囲に収束しているため、気象条件が一定の範囲内に収まっている可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、健康状態が比較的安定していると解釈されます。異常値の発生は予測可能性も高い状態で管理されています。
– ビジネスや社会への影響としては、健康管理の安定性が高く、予測による正確性の影響でリソースの効率的な配分が可能になると考えられます。特に異常値が少ないため、大規模な健康管理政策におけるリスクは低いでしょう。
このデータは、より詳細な分析や異常値の原因究明を通じ、さらなる改善のための重要な材料となります。指摘した特徴を基に、今後の戦略を考え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:
## 分析
### 1. トレンド
– 左側のデータ（青色の実績）は比較的横ばいで一定の範囲を維持しています。
– その後、予測データ（ピンク、紫、ライトブルー）が続き、いくつかのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が示されていますが、全体的にはなだらかに下降する傾向を示しています。
– 右側の緑のデータ（前年比AI）は、過去の同期間のデータを表しており、そのデータも比較的安定しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い円で示された異常値は、ほとんどの場合、実績データの範囲内に収まっていますが、いくつかは予測範囲外に落ちています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 青い点: 実際の心理的ストレスのスコア。
– ピンク、紫、ライトブルーの線: それぞれ異なる予測アルゴリズムによるストレススコアの予測。
– 緑の点: 前年同期のデータ。
– 黒い円: 異常値。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年比のデータは類似した範囲にあり、ストレスのパターンが似ている可能性があります。
– 予測データは様々なモデルの予測に基づいていますが、モデルによって異なる傾向が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 過去の実績と前年の実績の間には類似性がある一方で、予測データは全体的には下降トレンドを示しつつもモデル間でのばらつきがあります。
### 6. 洞察と影響
– このデータから人々が直感的に感じるのは、実際のストレスレベルが非常に安定していることです。
– 予測から得られる洞察として、未来のストレスレベルが多少低下する傾向にある可能性がありますが、正確性はモデルにより異なります。
– ビジネスや社会への影響として、例えば、従業員のストレスレベルを管理する際には、このような予測モデルが役立ち、適切な対策を事前に講じることができるでしょう。
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:
分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは、最初の期間（2025年7月頃）と後の期間（2026年5月から2026年7月）にデータが集中しています。実績と昨年のデータは各期間で横ばいですが、モデル予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は減少傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間におけるいくつかのWEIスコアが範囲外の異常値としてマークされています。特に2025年8月から9月にかけて急激な変動が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値で、黒い丸は異常値を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、安定しています。
– ピンクの線は異なる予測モデルのトレンドを示しており、すべて下降しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なるモデルの予測値の間で、トレンドの違いが明確です。実績は横ばいである一方、予測は下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のデータは概ね同様の水準で推移していますが、予測値の相関はモデルにより変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天気に関連するWEIスコアの変動は、特に季節や例年の気象パターンに関連するかもしれません。予測値の下降傾向は、将来的な変化や不安定さを示唆している可能性があるため、気候変動への対応や予測精度の向上が求められます。このデータから、一貫性のあるパターンが把握できれば、ビジネスおよびコミュニティの計画に有益です。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
### 1. トレンド
– 初期の実績データ（青のプロット）が0.8から0.6の範囲内で変動しています。推移としては、大きな上昇や下降は見られず、比較的一定しています。
– 最後の部分では緑のデータ（前年）として、0.6付近に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期部分において、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。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績データを示し、緑は前年のデータを示します。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測経路を示していますが、実績から大きく乖離している箇所があります。
### 4. 複数の時系列データ
– 実績データと前年データは、同様のスコア範囲内にあり、互いに密接な関係を持っていると見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異なる予測手法間でのスコアの差異が見られますが、特に実績データと比較して、ランダムフォレスト回帰は異なる経路を取っています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 人々は実績データの安定性を評価し、この天気関連の社会的公平性スコアが比較的一定していることを安心と感じるかもしれません。
– 異常値の存在は、データの信頼性に対する懸念を引き起こす可能性があり、これが改善されれば、より正確な予測と社会的な信用度向上につながるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測と実績の乖離があるため、意思決定において慎重さが求められるかもしれません。
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、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 前半部分では青い点（実績）によって少しばらつきつつも全体的には安定した傾向が見られます。
– 中央の期間には実績のデータが見当たらず、その後の期間では緑の点（前年データ）が示され、こちらもばらつきが少なく安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の集まりに黒枠の異常値マークがあることから、一部の点が外れ値として特記されています。これらは通常の範囲を外れた異常な値を示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は「実績値」、緑の点は「前年の比較データ」を示しています。
– ピンク、紫、シアンの線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）による予測を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 青い点（実績）と緑の点（前年）は異なる期間で表示されていますが、どちらも同様のスケールで安定した分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの奇数タイミングの一致などの関係性は明確ではありませんが、共に高めのWEIスコアをキープしています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 見る人は、前年のデータと現実の実績が特定の方法で測定されたパフォーマンスであったことがわかるでしょう。異常値が指摘されることで、データ収集やシステム上の問題点を洗い出すためのヒントとなります。
– 予測モデルの結果が異なる方法でビジュアル化されており、ビジネスや社会の意思決定のためにさまざまなアプローチを比較することができます。これにより、将来の持続可能性や自治性の改善の兆候を直感的に把握することが可能となります。
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**
– 最初の時期から、スコアは比較的一定で、高い値を維持しているが、直近のデータがない期間がある。
– 最後に再びデータが始まっており、スコアは安定して高く推移している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に異常値があるが、全体的なトレンドに大きな影響を与えているわけではない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青で表示され、予測データはピンクや紫色で示されている。
– 前年のデータは緑で補助的な情報を提供している。
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には一致が見られるが、一部の期間ではデータが欠如しているため、予測モデルの正確性がさらに必要かもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全般的に高いスコア範囲内に収まっており、予測手法の異なるモデル間での一貫性が見られる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアの維持は、教育機会や社会基盤が安定的に提供されている可能性を示唆する。
– 期間におけるデータ欠如が通信や記録方法の改善を提案するかもしれない。
– 社会的またはビジネス的には、安定した高スコアがポジティブな影響をもたらし、今後の計画立案に役立つ可能性がある。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月-9月）：WEIスコアは安定しており、ほぼ横ばい。
– 後半（2026年3月-7月）：スコアが若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に「異常値」としてマークされた点がいくつか存在します。これらはスコアが標準的な範囲から外れたことを示していると思われます。
– 後半のデータに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：実績（実績AI）。初期期間に多く見られます。
– 緑の点：前年度データ。後期に多く見られ、スコアの上昇を示しています。
– 紫のライン：決定木回帰による予測。スコアがやや下降傾向にあることを示唆。
– 赤い×マーク：予測（予測AI）。灰色の範囲内に分布。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータポイントは別々の時期を示していますが、後半に示される緑の点が上昇傾向を示していることから、予測の信憑性を高めている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示されていませんが、2026年のデータは全般的に高めのスコアを示しています。データ分布は、後期ほど均一に見受けられます。
6. **人間が感じる直感およびビジネス・社会への影響**
– 前半の安定したスコアと異常値の存在により、初期のシステムや予測モデルに改善の余地があったことを示唆しています。
– 後半の上昇傾向は、WEIの改善を示す可能性があり、社会的に良好な状況にある可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、後半の改善傾向はポジティブな影響を与え、スコアの向上が持続可能な共生や多様性の増大を示すと考えられます。
この分析に基づき、今後の戦略や施策の方法を検討することが重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップには、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動が示されています。
– 7月1日から7月24日にかけての期間全体で明確な上昇または下降のトレンドは確認できませんが、一部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**
– 特に7月18日から7月20日あたりに、0.825以上の非常に高いスコアが記録されており、この期間は異常と言えるでしょう。
– 7月23日から24日にかけて急激にスコアが低下し、0.675を下回ることが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色がWEIスコアを表しており、青色から紫色へと色が変わるにつれてスコアが低くなることを示しています。
– 色の濃さによって、特定の日付と時間帯のスコアの強さを容易に把握することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間の二つの軸に対し、色の変化でデータの相関性を視覚的に把握できる設計となっており、特に日付が進むにつれて若干のスコア変動のパターン化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られませんが、ランダムに見える変動の中にも、特定の条件（例：気候、イベントなど）によりスコアに大きな影響が出る可能性を考慮できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップでは、視覚的に顕著な変動を直感的に捉えることができます。特に、急激なスコアの上昇や下降は企業におけるリスク管理、マーケティング戦略の再考、リソース配分の最適化につながる可能性があります。
– 高いスコアの期間においては、顧客需要の増加や天候条件の改善が期待され、逆にスコアの低い期間は警戒が必要かもしれません。
これらの分析結果を参考に、具体的な行動計画を策定することが可能です。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色の変化が見られ、特に鮮やかな緑や黄色の出現が時折見受けられます。このことから、周期的な変動があることが考えられますが、全体としては明確な上昇傾向や下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間において、色が他の日や時間と大きく異なる箇所があり、これが外れ値や急激な変動を示唆しています。例えば、非常に濃い紫色や鮮やかな黄色の部分がその例です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの強度を示しており、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアであることが示されています。したがって、色の変化は、スコアの変動を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯にわたって分布しており、各時間帯で異なるスコアが示されています。特定の時間帯でのスコアの変動を観察することができますが、一貫したパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間や期間でのスコアの分布の広がりが見られますが、明確な相関関係は視覚的には示されていません。
6. **直感的な感じや影響**:
– ヒートマップの視覚的差異により、観察者は異常値やピークを直感的に捉えることができます。ビジネスインパクトとしては、特定の時間におけるスコアの変動が業務効率やリソース配分に影響を与える可能性があります。特に、スコアが高い時間帯は、効率的な運用やサービス提供の機会を示唆していると考えられます。
まとめると、このヒートマップはスコアの変動を時間と日付の両方で示しており、特定の時間帯における活動や成果の違いを明らかにしています。これにより、対応が必要な時期や機会を特定しやすくなっています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: ヒートマップ全体を通して、特定の時間帯に強い色の変化が見受けられます。特に8時、15時、23時が目立ちます。
– **色の変化**: 色が徐々に変化している部分と急激に変化している部分がありますが、全体的には不規則なパターンが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特に7月17日から18日にかけての変化が顕著です。この数日の間に黄色から青色への急な変化が見られます。
– **外れ値**: 7月24日の18時には周囲とは異なる紫色が見られ、値の極端な変化を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色はスコアの大小を示しており、黄色に近いほど高スコア、青紫に近いほど低スコアと考えられます。このヒートマップでは、特定の時間帯でスコアの変化が見受けられます。
– **密度**: 色の密度が高い場所は特定の時間や日でのスコアが重要であることを示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯によるスコアの変動が複数の期間で確認できますが、特に17日以降の急激な変動が他の部分の変化より明瞭です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 確認できた相関関係としては、特定の時間帯に色の変化が集中しており、それ以外の時刻は相対的に安定していると言えます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響
– **天候パターンの変化**: 特定の時間帯における顕著なスコア変化は、極端な天気イベントが多発する時間帯を示している可能性があります。
– **日常生活やビジネスへの影響**: 例えば、通勤や商業活動が活発な時間帯にスコアの変動がある場合、交通量や消費者の行動に影響を与えるかもしれません。
– **計画の練り直し**: このデータを基に天候の変化を予測し、計画を調整することでリスクを低減したり、機会を最大化できるでしょう。
全体として、時間帯ごとのスコア変化に注目することで、日常やビジネスにおける意思決定に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、天気カテゴリのWEI（Weather Environment Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下に、このヒートマップから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを示すものではないため、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、相関の強さに基づいて項目間の関連性を理解することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、相関が非常に低い（青色に近い）ペアは異常を示している可能性があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が低いことが視覚的に目立ちます。
3. **各プロットや要素（色、密度）**:
– 色が赤に近づくほど高い正の相関を示し、青に近づくほど負の相関を示します。
– 「総合WEI」は多くの項目と高い相関がありますが、特に「個人WEI平均」との相関が強いです。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も他の幾つかの項目と高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップからは直接的に時系列データの詳細な関係性を見ることはできませんが、相互関係の強い組み合わせを特定することで、潜在的な関連を探る起点となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には高い相関が見られ、これらが密接に関連していることを示唆しています。
6. **このグラフから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**:
– 人々は、「個人」の指標が「社会」の指標とどのように関連しているかを直感的に理解することで、特定の社会的介入が個々の福利にどのように影響するかについて洞察を得ることができます。
– ビジネス面では、特定の項目間の高い関連性を基に、どの分野に投資を集中すべきかの判断材料になるかもしれません。
– 社会政策の策定においては、特に高い相関を示す項目に注目し、全体的な社会的福祉を改善するための重点的な施策を考案することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 各WEIスコアの分布に大きな傾向は見られませんが、比較的色の濃いカテゴリ（左側に位置するもの）ほど高い中央値を持っています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は、他に比べて中央値が低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリに外れ値が存在します。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」で顕著です。これらの外れ値は、特定の期間やサブグループで異常な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**:
– 箱ひげ図の幅と位置がカテゴリ間で異なっているため、各WEIスコアのデータ分布とばらつきを示しています。例えば、「社会WEI（生態系整備）」は幅が狭く、ばらつきが小さいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性は明示的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個別のWEIスコア同士の箱ひげの位置関係から、一部のスコア間には高い相関があると推測されます。
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**:
– 直感的に、個々のカテゴリ間でバラつきが見られることから、天気や環境の要素がこれらのスコアに異なる程度で影響を与えていると感じられます。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア分布が広範囲に渡っている点は、個人の心理的な健康が気候や天気の影響を受けやすいことを示唆しており、健康管理や対策の必要性があることを示しています。
– ビジネスや政策立案の際には、外れ値の理由を分析し、特定の時期や状況でどんな要因がWEIスコアに影響を与えたのかを解明することが、改善策の鍵になるでしょう。
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、気象データの主成分分析（PCA）を用いて、2つの主成分に基づいた散布図を示しています。以下は詳細な分析と洞察です：
1. **トレンド**
– グラフ自体に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データは主成分1と主成分2の間に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は存在しないようです。ただし、いくつかの点が他からやや離れて配置されています。これらは特殊な気象状況や例外的なデータポイントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各点は気象データの特定の日や特定の観測を表しています。主成分1（寄与率0.64）と主成分2（寄与率0.13）の寄与率から、主成分1がデータの分散をより多く説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 360日間のデータが視覚化されていますが、時系列としての関係性はPCAではなく、主にデータの要約された分布に焦点が当てられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主成分1に沿ってやや広がっていますが、強い相関があるとは言えません。データは比較的均等に散らばっており、特定のクラスタは見られません。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– 直感的には、特定の気象パターンを識別するためにこの分析を使用できるかもしれません。たとえば、特定の方向に偏っている点は、特定の気候条件や傾向を示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、気象パターンの認識や予測により、農業やエネルギーマネジメントなどで役立つ情報を提供できるでしょう。
このPCA分析により、通常の統計分析では見つけにくい隠れた構造を視覚化することで、データの理解を深めることができます。
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。