📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータに基づく分析結果を述べます。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 30日間の総合WEIスコアのデータからは、平均的に高い数値を維持していましたが、最初の数日は小幅な変動が見られました。その後、7月5日頃から安定して高い数値（0.8以上）が続きましたが、7月19日以降は0.7未満に急激に低下し、その後も低迷しています。
– **顕著な変動期間**: 特に、7月19日から20日にかけて急激な低下がありました。この期間の低下は非常に顕著であり、他の日付に比べても特別な注意が必要です。
### 異常値
– 指摘された異常値の日付は、総合WEIスコアや個人WEI、社会WEIの値としては高い数値でも検出されています。特に7月6日、7月9日、7月18日の数値が非常に高いことに注目すべきですが、あくまで多数のデータポイントの平均的な高値として検出されているため、直ちに異常と断定するのは難しい状況です。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 初期は安定、真ん中は高い、そして最後の数日で低下を見せるのがトレンドです。急激なトレンドの変化は後半に強く現れています。
– **季節的なパターン**: 季節性の変動が少し見られ、特に週末（土日）に高い値をマークする傾向があります。これは、社会基盤の強固さなどが影響している可能性があります。
– **残差成分**: これらの変動が見られる中で、説明できない揺れ（残差）はあまり多くありませんが、7月19日から20日にかけて、急激な低下が突発的要因により発生した可能性があり、残差を増やす原因となった可能性が考えられます。
### 項目間の相関
– 相関が強かったのは、「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」、また「社会基盤・教育機会」と「社会WEI」が高いところとなります。多様性を示す項目間で強いパターンは確認できませんが、自治性や持続可能性に関わる要因が相互に関連し、高いスコアに寄与していると考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図でデータを確認した場合、ほとんどの値は分布の中間に集中していますが、副項目の中で「個人健康」が多くの評価で低く、他とのギャップが見えます。異常値の多くは、このような低い構成要素が原因となっている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1** の寄与率が0.64と非常に高い。これは、WEIスコアのほとんどの変動がこの1つの成分によって説明される可読性を示しており、この成分が多くの要因（たとえば、健康や経済的安定性など）の強調された影響を示唆します。
– **PC2** による寄与率が0.12と低いため、多様性や個別の要因が全体スコアに与える影響はあまり大きくありません。
### 結論
特に注目すべきは、急激なスコアの変動や、持続可能性への社会基盤が与える影響の強さです。7月19日付近のスコア低下は、社会的要因や自然災害など、特異的な出来事によって影響を受けた可能性が高いです。全体的には、個々の項目（健康状態やストレスレベル）が総合
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の数週間はWEIスコアが横ばいまたはゆるやかな上昇トレンドを見せていますが、その後急激に下降しています。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は、全体として未来のさらなる下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にはいくつかの外れ値が黒い円で示されています。これは、他のデータと比べて極めて異なるものであることを示しています。
– 特に下降トレンドの際、外れ値が目立ちます。
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、測定された現実のWEIスコアです。
– 赤い×が予測データを示します。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測された値がこの範囲内にある可能性の高さを示しています。
– 紫の線は様々な予測モデルによる未来のトレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデルの結果は、下降トレンドが続くことを示唆しています。
– 予測モデル間で多少の相違がありますが、全体としての将来予測は似た傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ全体の分布は、初期の安定、続く急落、そして予測データの提供するさらなる変動が見てとれます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々はこのデータから、短期間の安定期の後に予期せぬ問題（例えば、気象パターンの急な変動）が発生することに備えるべきだと直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会に影響を及ぼす可能性があるため、リソースの管理や計画の再検討が必要となることを示唆しています。
– 特に、上昇トレンドから下降には予測外の要因が存在する可能性があるため、さらなる分析や対応策の検討が求められます。
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:
以下は、与えられたグラフについての分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青色の点）に短期間での明確な上昇または下降トレンドは見られません。全体的に横ばいの状態ですが、軽微な変動があります。
– 予測として、線形回帰が若干の下降傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰はよりフラットで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りのある点が外れ値として識別されています。外れ値は数点あり、これらは通常の変動範囲を超えたデータポイントで、特異なイベントや状況を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は、実績のデータを示しています。これが実際の観測データです。
– 不確かさの範囲はグレーのシェーディングで示されており、予測の信頼性や変動幅を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータ（青の点）と予測モデルの予測値（ピンクの線、など）間で、全体的に安定した関係があります。線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルの結果を比較し、ランダムフォレストはより直感的には平滑な予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体として、0.6から0.8の間に密集しています。明確な上昇や下降の相関は見られませんが、時間の経過による軽微な変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフのデータは、天候に関連する指標の安定性を示唆しています。予測モデルの結果からは、今後のWEIスコアの大幅な変動は予想されないようです。
– ビジネスや社会的影響としては、安定した天候条件が期待される場合、それに基づいた計画や活動が予測しやすくなるでしょう。外れ値は特定のイベントの影響を考慮する必要があり、予測の精度向上に役立てることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）が示すトレンドは、全体的に安定しており、若干の上昇が見られるものの、大きく変動することはありません。
– 予測データ（線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルを用いて描かれています。特に線形回帰（黒の線）は、緩やかに減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られますが、それらは全体のパターンを大きく乱すものではありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表しており、どちらかというと均一に分布しています。
– 紫とピンクの線は予測モデルの結果を示し、それぞれ異なる予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、若干のギャップが見られますが、予測範囲内に収まっていることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、比較的狭い範囲で高いWEIスコア（0.7から0.9の間）を維持しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから、人々は現在のWEIスコアの安定性を感じ取ることができるでしょう。しかし、予測モデルが示すように、今後の若干の変動には注意が必要です。
– ビジネスや社会において、予測データのトレンドを考慮しつつ、安定したパフォーマンスを維持するための戦略を立てることが求められるでしょう。特に、外れ値の発生が異常気象や予想外の事象に起因している場合、それに対する迅速な対応が求められます。
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:
このグラフに対する分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは7月中に0.7から0.9の範囲で安定しています。
– 予測データは8月前半から若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットが0.6付近で外れ値として認識されています。
– 急激な変動は見られず、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青丸は実績データを示し、安定したパターンを描いています。
– 赤い×は予測データで、実績に基づいた将来の値を示しています。
– 黒丸は外れ値で、通常の範囲からの乖離を示します。
– ラベルによる色分けは異なる予測手法を表しています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
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小さなギャップがあり、予測される値は全体的に実績よりも低めです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として一定の分布を維持していますが、予測データの傾向は下降気味です。
– 異常値を除けば、実績データの変動範囲は狭いです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 実績データが安定しているため、個人の経済的余裕は比較的一貫していると考えられます。
– 予測の下降傾向は、将来的には状況がやや厳しくなる可能性を示唆しています。
– 経済状況の不安定化を予測し、予防的な対策が必要かもしれません。
このグラフから、今後の経済的余裕の変動に備えるための計画を考えるべきであることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、微妙な変動があるようです。しかし、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データ（赤い×）は、予測範囲内で一定の傾向を保っていますが、微妙な下降が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在しており、特に低いWEIスコアを示すものが目立ちます。これらの外れ値は、健康状態の急激な悪化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**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データを示しています。
– 黒い丸で囲まれたデータは外れ値で、通常の範囲から外れた値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、データの大まかな変動範囲を視覚的に示しています。
– 緑、紫、ピンクの線は、異なる予測モデルによる予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なる方法で将来的なWEIスコアを予測しており、全体的には予測結果が互いに相関しているが、微妙な差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね安定しており、特に目立った大きな変動が観察されません。
– 外れ値が特定の期間に集中している場合、それらは特定の環境要因やイベントとの関連を示している可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人間はこのグラフから、健康状態（WEIスコア）が全体的に安定していると感じるかもしれませんが、時折の外れ値には注意が必要であると感じるでしょう。
– 社会的には、健康管理の一環としてこれらの外れ値の原因を特定し、改善することで、全体的な健康状態をより安定させるための施策が考えられます。予測の精度を向上させることで、事前に問題を察知し対策を講じるための基礎となるでしょう。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人の心理的ストレス（WEIスコア）の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整理します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は全体的に見て初期には高めで、その後徐々に低下しています。
– 予測値（X印）はランダムフォレスト回帰（紫色の線）により描かれ、最初は一定で次第に下がる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日には実績値が他の日よりも極端に低くなる外れ値が観測されます。
– 外れ値は、予測の不確かさ範囲からも外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）と予測（X印）が示されています。
– 外れ値（黒い円）は通常の範囲を超えた数値であることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）があり、予測のバラつきを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値はある程度対応していますが、外れ値がある日に差異が見られます。
– ランダムフォレストと線形回帰による予測値の動向が一部で異なり、特に後半で明確な差が出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は頻繁に上がったり下がったりしながらも、予測の不確かさ範囲内に多くの点が収まっています。
6. **直感的な感覚および影響**:
– グラフは、特定の状況（例えば、天候変化など）が心理的ストレスに影響を与えている可能性を示唆しています。
– 社会やビジネスには、特定の外的要因がストレスレベルを左右するという洞察を与えるかもしれません。天候や日常生活の変動が心理的健康に与える影響に注意を向け、適切な環境やストレスマネジメント方法を提供する契機となるでしょう。
この分析によって、天気や環境の変化による心理的影響を評価し、短期および長期的に活かすことができる可能性があります。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しています。以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は大体横ばいですが、周期的な上下が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は横ばいです。
– 線形回帰（濃い紫線）はやや下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白丸で囲まれた点が外れ値として識別されています。これらの外れ値は、特定の日に何かしらの要因でスコアが大きく変動したことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、予測された範囲に対してどの程度一致しているかが分かります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績はこの範囲内に多く存在しているため、予測の精度はある程度確認できそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルのトレンドが大きく異なることはなく、特に予測（ランダムフォレスト回帰）は実績に近い数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半の実績データは比較的一定の範囲に収束しています。ただし、外れ値が存在するため、特定の日に影響を与える要因があるかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実際のスコアが予測範囲内にあるため、予測が信頼できる可能性があります。
– 外れ値に注目することで異常発生要因を特定し、改善できる点がないか検討することが重要です。
– 社会的には、天気に関連するデータの信頼性や予測精度を高めることで、自然災害時の影響を軽減するための対策に応用可能性があります。
このグラフは、予測と実績の比較を通じて、天気に関連するウェルビーイングの変動を理解する助けとなります。
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**
– 実績値（青い点）は全体的に0.6から0.8の間で横ばいで推移しています。
– 予測（線形回帰）は安定しており、ほとんど変化が見られません。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は今後の期間で下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中にいくつか異常値（黒い円で囲まれた点）が確認できますが、大きな変動は見られません。
– 一部のデータポイントが予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 紫色と水色の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測を示しています。
– 予測の不確かさは灰色の領域で示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 予測の線形回帰は比較的信頼性が高く、実際のデータに近い推移を示しています。
– 決定木とランダムフォレストの予測は、それに対して将来的にスコアが低下する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は相対的に安定しており、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– 異常値が散見されるものの、全体としては高い公正さを維持しているように示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– グラフ全体からは、現在の公正さの指標が比較的安定していることが感じ取れます。
– 予測モデルが異なる将来の傾向を示すため、特に政策決定者にとっては注意が必要です。将来的な公平性維持のための対策が求められるかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– 予測の下降は、公平性の低下を示唆し、社会的な不安や不満を招く可能性があります。
– これに対して、早期に対策を講じることが求められ、政策の修正や新たな施策の検討が不可欠です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは、全体的に横ばいです。0.8から1.0の間で安定しています。
– 予測では、線形回帰と決定木回帰は横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰は時間の経過とともにスコアが低下しています。
2. **外れ値・急激な変動**
– 実績AIのデータポイントの中に、いくつかの異常値が存在します。これらはスコアが0.8より低く示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実際のスコアを示し、黒円で囲まれたものは外れ値として識別されています。
– 灰色の領域は、不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績のスコアと異なる予測モデルによる予測の動向が示されています。実績データには安定性がありますが、予測モデル間でのスコアの乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは、特定の範囲内で安定しているため、相関は特に目立ちません。
– 予測モデルが示すトレンドと実際のスコアの間の乖離は興味深いです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データの安定性は、現在の持続可能性と自治性がある程度保証されている可能性を示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の下降予測は、未来における不確実性や課題を示しており、リスク管理が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、異常値への対応策や、モデル予測を基にした施策の検討が重要です。
このように、異なる予測モデルがしめすトレンドを分析することで、今後の持続可能性に関する効果的な戦略を考えることができます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、全体的に0.8から1.0の範囲で横ばい傾向がありますが、グラフの終盤に向けて急激な下降を示しています。
– 予測モデルによるトレンド（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、比較的緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実際のデータには異常値が見られる場所があり（注釈あり）、特に急激にスコアが下がる部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、日毎のWEIスコアを示しています。
– ×印は予測されたスコアです。
– 黒い縁取りの丸は異常値を示します。
– 灰色の影は予測の不確かさを示し、予測値のばらつきを表現しています。
– 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、実績データよりもスムーズな下降を予測しており、実績値の急激な下降をキャプチャしきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値の間には一定の相関があるように見えますが、外れ値が多いため、予測の精度には限界があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤や教育機会に関するWEIスコアが急激に下降している点は懸念材料です。これが続くと教育機会の減少や社会基盤の脆弱化に繋がる可能性があります。
– 予測モデルが急激な下降を予測していないため、現状の予測に対してモデルの再検討が必要かもしれません。短期的な戦略見直しも求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、初期に上昇傾向が見られるが、その後は下降する傾向を示しています。
– 現在のスコアは0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータポイントがいくつか存在しますが、それらの外れ値が一定のパターンを形成しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、X印のデータポイントは予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が一定の予測を示しているのに対し、他の予測方法（緑色と水色の線）は異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は一定の範囲（0.6から0.8）に集中しているが、降下している部分もあり、変動が激しい時期も観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが下降し安定していることから、共生・多様性・自由の保障において一時的な停滞または課題があるかもしれません。
– ビジネスや社会において、多様性と自由の保障が重要なトピックであるなら、関連する施策や改善が必要とされる可能性があります。
– 予測方法の違いが結果に影響を与えているため、さらなる分析が求められるかもしれません。
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**:
– 時間ごとにヒートマップの色が変化していることから、特定の時間帯においてスコアの変動があることがわかります。
– おおむね昼夜を通じて、明確な周期性は見られませんが、特定の日付での明瞭なスコア変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日と7月22日から25日にかけてスコアが急激に落ちている部分があり、これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの大小を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを意味します。
– これにより、日付と時間における気象条件の変動を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 異なる時間帯でのスコアが一つのグラフで示されており、時間帯ごとのスコア分布の違いを観察可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に夕方から深夜にかけて高いスコアが記録され、早朝と午後に低下している傾向があります。
– 同じ日であっても、異なる時間帯でスコアに大きな差が見られることから、時間帯別に異なる気象条件が影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこれを見て、特定の日や時間帯における天候の急激な変化や極端な気象状態を直感的に把握できるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、このようなデータは計画やスケジュールの策定に役立ちます。特に、急激なスコアの低下は悪天候を予想し、対策が必要になるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、30日間にわたる特定の時間帯での天気スコアの変動を詳細に示しており、計画や予測の基礎として利用できます。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 高値は時間依存で均一ではなく、パターンは見られません。
– 特定の日付（例えば7月5日や7月19日）の特定の時間帯で強く色が変化している部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特徴的に目立つ7月5日と7月25日23時、濃い紫色や黄色で示される部分があります。これらは外れ値や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**
– 色の強弱は「WEI平均スコア」の高さを表しており、黄色が高く、紫が低いスコアを示します。
– 特定の時間帯に集中的に高スコアが観察されることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯でスコアが上昇したり低下したりしますが、他の時間には顕著な変化が見られないため、時間帯や特定のイベントの影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの変動は不規則で、周期性は見られません。時間帯に集中しての高低の波が見られますが、全体的には強い相関関係は示されていません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯での大きなスコアの変動は、自然現象や人為的イベントが影響している可能性が考えられます。
– ビジネスでは、特定の時間帯における顧客行動の分析やサービス提供の調整に役立つかもしれません。
– 社会的には、特定の気象条件が個人の行動や感情にどのような影響を与えるかの理解に貢献するでしょう。
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:
以下は、このヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯での変動が見られます。具体的な周期性は見られず、特定の傾向が短期間内で変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日から26日にかけて、色が濃い紫に変化しており、急激に低下しているように見えます。この期間のデータに異常値が存在する可能性があります。
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おり、緑から黄色はスコアの上昇、青から紫はスコアの下降を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコア変動から、夜間（特に23時以降）のスコアが安定して変動しているように見え、他の時間帯に比較して違いが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付と時間帯によるスコアの変動が、地域の気象パターンや行動との関連を示唆している可能性があります。特に夜間の変動は何らかの天候要因と関連しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、夜間に気象状況の変動があり、これは例えば夜間の交通や電力消費、夜間イベントなどに影響を与える可能性があります。また、急激なスコアの変化はシステムの調整や社会活動の指標として重要です。
このデータをさらに細かく解析することで、気象状況の影響をより深く理解し、社会活動にどのように対処するかを考える手がかりとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示しているため、直接的なトレンドはありませんが、相関の強弱が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個々の相関値に外れ値が見られるわけではありませんが、一部の相関が非常に低い（青色の箇所）ものが外れ値として視覚的に突出して見えます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関を、濃い青は負の相関、もしくは弱い相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各カテゴリの間で、個人と社会の要素が絡むと強い相関が見られます。特に「総合WEI」と「社会WEI」の間に高い相関（どちらも濃い赤）が見られ、これらが強く連動していることを示唆しています。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間には低い相関（青色が目立つ）があり、心理的ストレスは経済的要因に左右されにくい可能性があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の個人WEI項目の間には比較的低い相関が複数見受けられ、これは他の要因とは異なる性質を持つことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 掲示された相関関係から、「社会WEI（公平性・公正さ）」が他の項目と強い正の相関を持っていることが確認でき、この要素が他の社会的・経済的側面に与える影響が大きいことがわかります。
– ビジネスや社会において、公平性や公正さが重要な土台となり得ることを示しています。
– 教育機会も他の項目と高い相関を示しており、学習や教育投資が重要であることを示唆しています。
このヒートマップは、複数のプロジェクトや政策の優先順位を決定する際に、特にどの分野が他の分野に大きな影響を与える可能性があるかを分析するのに役立ちます。
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:
この箱ひげ図は、異なる種類のWEIスコアの分布を比較しています。以下にポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– 時系列というよりは、カテゴリごとの比較が主眼なのでトレンドとしては捉えにくいです。しかし、全体的に比較すると「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（聴覚快楽）」のグループが低めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（例：「個人WEI（聴覚快楽）」「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（公平性・公正さ）」）で外れ値が目立ちます。これにより、これらのデータは一部で不安定な傾向を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けされた箱がそれぞれ異なるWEIカテゴリを表しており、箱の幅や位置がデータの分散と中央値を示しています。中央値の高さがそのカテゴリの中心的なスコアを示し、箱の幅はばらつきを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列として分けられてはいませんが、数値の比較から一定の相関を探ることはできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のWEIスコア（特に「総合WEI」「個人WEI平均」）は中央値が高く安定しています。一方で一部のスコアは幅の広い分布と多くの外れ値を持ちます。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– 多様なWEIスコアの比較から、特定の分野が他よりも安定しているか、または社会的ストレスが大きい領域がどこかを把握できます。これにより、気候や環境による個人や社会への影響を評価し、改善策を検討するきっかけになります。例えば心理的ストレスの高さが現れれば、メンタルヘルス対策が必要だと感じる人も多いでしょう。
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**
– **Trend**プロットを見ると、長期的にわずかに下降傾向があります。これは気象データの何らかの測定値が減少している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed**プロットで、中旬から後半にかけて急激な下降があります。これは異常気象や特定の気象イベントを示しているかもしれません。
– **Residual**プロットで、7月13日から18日にかけて不規則な変動が見られ、特定の外的要因や突発的なイベントの影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は、実際に観測されたデータで、天気の変動を直接示しています。
– **Trend**は、全体的な傾向を表し、長期的な変化を示します。
– **Seasonal**は、周期的な変動を示し、天気の季節性を示しています。
– **Residual**は、TrendとSeasonalを考慮に入れても説明できない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Observed**と**Trend**の減少が一致しており、長期的な傾向が反映されています。
– **Seasonal**の変動は比較的安定しており、季節的な要素が強く出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Observed**と**Trend**間での強い相関が見られますが、**Residual**はそれに対して無関係な変動を示しています。
6. **直感的な理解と影響**
– 大きな下降があるため、この期間における気象状況が通常とは異なる可能性を示しています。これが天候に関連するビジネス（農業、観光など）に影響を与える可能性があります。
– また、こうした変動は政策立案者や企業が対策を考えるきっかけになるかもしれません。
このSTL分解グラフは、全体の傾向、季節性、異常が一目で分かり、特定の気象パターンがビジネスや社会活動に与える影響を深く理解する助けになります。
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:
このグラフは個人のWEI（Weather Enjoyment Index）平均スコアの30日間のSTL分解を示しています。各プロットを分析してみましょう。
1. **トレンド**
– トレンドを示すグラフは緩やかに下降しています。これは、この期間におけるWEIスコアが全体的に減少していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– オブザーブドデータでは、約7月13日から急激な変動が見られます。この急変は、特定の気象イベントや個人の体感に影響を与える要因があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 季節要因（Seasonal）は、細かなアップダウンを示し、周期的な変動が見られます。これは、日々の天候の変化や週末効果などによるものかもしれません。
– 残差（Residual）は、7月13日以降に顕著なピークがあります。これは、予期しない外的要因またはデータの一時的な偏りを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節要因、残差の全てがオブザーブドデータを構成しており、それぞれがどのように互いに影響を及ぼしているかが分かります。トレンドの下降は全体的な指標の低下を招き、季節要因が短期的な変動を生んでいるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に強い相関は示されていませんが、季節要因と残差は、特定の外的ショックがあるときに関連する影響を及ぼしている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの低下は、一般的に天候を楽しむ感覚が減少していることを意味し、これは天候関連のサービス業（アウトドアアクティビティなど）に影響を及ぼす可能性があります。
– 特に7月13日以降の急激な変動は、イベント企画や観光業における短期的な戦略調整が必要かもしれません。
この分析によって、WEIスコアにどのような要因が影響しているのかを理解するための基礎が提供され、今後の戦略や意思決定に役立てることができるでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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1. **トレンド**
– トレンドラインは最初に上昇し、7月中旬をピークとしてそれ以降は下降しています。これは特定の時期に向けて好調だったものがその後下向きに転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急な変動はResidualの部分に見られます。7月17日から7月20日にかけて急な下降が見られますが、その後は持ち直しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータを示しています。最初の上昇と後半の下降が顕著です。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しており、全体的に見ると一時的な上昇後に下降しています。
– **Seasonal**: 繰り返される季節性の要素を示しています。変動があり、特に後半に向かって増加しています。
– **Residual**: 誤差や予測されない変動を示しています。この部分での急激な変動は予測外の要因の影響を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドは長期的に減少していくのに対し、Seasonalは短期的な揺れが見られます。この二つが組み合わさってObservedの変化を形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとObservedの変化は非常に密接に関連しており、SeasonalとResidualがその周りに影響を与えていることがわかります。
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、天候の影響が一時期良好であったが、その後悪化していることを示唆しています。これは農業や屋外イベントに影響を与える可能性があります。また、急激な変動や予測外の現象は、準備不足につながる可能性があるため、注意が必要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下のポイントを基に、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– この主成分分析（PCA）プロットでは、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは全体的に散在しているため、周期性や一貫したパターンも特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– x軸（第1主成分）およびy軸（第2主成分）の外側に点がいくつか散らばっています。特に、第1主成分の右側（+0.3以上）や左端（-0.3付近）に位置する点などは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間のデータを表しており、主成分に基づいて変数間の関係を二次元に圧縮しています。第1主成分は全データの64%を、また第2主成分は12%を説明しており、これら二つで全体の76%を占めています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示されているのは2次元のプロットで、時系列の順序そのものは視覚化されていません。しかし、データの分布から内在する変数の共通性または相違点を捉えられる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分が真ん中よりやや右側に密集していることから、変数間に若干の正の関連性が存在する可能性があります。全体として均一な分布ではなく、一部に集中のある点が特徴的です。
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**:
– このPCAプロットからは、複数の気象変数がどのように相互に関係しているかをビジュアル的に理解できます。外れ値の存在は、特定の日が異常気象を示している可能性を示唆しています。これにより、異常気象が農業、交通、エネルギー消費などにどのように影響を与えるかについて考える手助けとなります。また、気象パターンの変動に対する適応策を考える際の指標にもなります。
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。