📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合WEIスコアの分析:
#### 時系列推移:
– **トレンド**: 初期の数日（7月1日～4日）は比較的安定していますが、7月中旬に近づくにつれてスコアは上昇傾向を示しています。7月19日以降、スコアは急激に低下しています。
– **異常値の期間**: 7月2日から7月19日の間に高値の異常値が観察され、特に7月6日から7月18日にかけて一貫して高いスコアを示しています。
– **著しい変動**: 7月田中、比較的一貫した上昇トレンドの後、7月19日から24日にかけて急激に低下し、以降は低値で推移しています。
#### 異常値:
– **特に高い異常値**: 7月2日、6日と7月中旬は高値が観測されています。背景には、社会的要因（例: 社会的サポートやイベント）がこれに寄与している可能性があります。
– **低い異常値**: 7月22日から24日にかけての急激な低下は、個人および社会的要因（例: 外的ショックや内部の課題）が絡んでいる可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差:
– **トレンド**: 中旬のピーク後、後半にかけての低下が顕著です。
– **季節性のパターン**: コミュニティ活動やイベントの影響で上昇していたと考えられ、その後、活動の終了または減少に伴い低下した可能性があります。
– **残差**: 突発的なイベントや外部要因（天候の影響等）が一定の影響を及ぼした可能性が指摘されます。
### 項目間の相関と分析:
– **経済的余裕と健康状態**: 強い相関があり、経済的安定が健康にプラスの影響を与えている可能性が示唆されます。
– **社会的持続可能性とインフラ**: 高度な社会インフラ整備は持続可能性に貢献している可能性があるため、社会構造の強化が総合WEIを向上させる潜在力を持つ。
– **心理的ストレスと社会公平性**: ストレスの増減が社会的公平性の知覚に影響を与えることを示しています。具体的なストレス要因（例: 天候、社会変動）が評価に影響すると考えられます。
### データ分布と外れ値:
– **総合スコアのばらつき**: 初期は比較的狭く、以降広がりが限定的であるが、月末にかけて広がりが大きくなっています。外的要因の影響によるものと言えます。
– **異常値**: 箱ひげ図の外部に位置するいくつかの高低スコアが、急激な変動や外的ショックの影響を示しています。
### PCAによる主成分分析:
– **主要な構成要素 (PC1: 0.64, PC2: 0.12)**:
– PC1はデータセット全体の変動の大部分を占めており、経済的余裕や社会的持続可能性が主要な要因であることを示唆しています。
– PC2は多様性や自由関連の要因が含まれており、社会の安定性と革新に関連する側面が含まれています。
### 結論:
– 経済と健康の統合的な改善、そしてより持続可能な社会インフラの発展がWEIを高める鍵です。特に、社会的活動がピークを迎える時期における安定性の維持と、その後の持続可能性の確保が重要です。
– 経済的な政策対応や、心理的健康を支える施策がWEIの向上に
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**
– 初期の14日間において、WEIスコアは比較的安定しており、軽微な上昇傾向が見られます。
– その後、7月22日頃から急激な下降が見られ、その後は少し安定するが低い水準に留まる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が黒い丸で示されています。これらはデータが予想された不確実性範囲を超えたもので、特に下降局面で目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのデータを示しており、実際の観測を表します。
– X印は予測データを示していますが、画面上では確認できません。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、データがその範囲内で変動している様子が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑、青、紫の予測線がそれぞれ異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）によるもので、特にランダムフォレストの予測では下降トレンドが強調されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に右肩下がりの傾向がみられ、時間経過とともに減少傾向が強くなっています。
– 実績AIの分布は最初はぎっしりと密集していましたが、後半はより広範囲に散らばっています。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの減少は、天候に関連する指標やビジネスのパフォーマンスが悪化している可能性を示唆しています。特に急激な下落は外部要因（例：異常気象や突発的な出来事）の影響を受けているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、これらの数値の変化への対応が求められ、例えば製品開発の見直しや市場戦略の調整が必要となるでしょう。また、人々が予測外の気象パターンに対処するための備え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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 現実のデータポイント（青い点）は、7月上旬から約30日間にわたっておおよそ横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は、今後の期間においてわずかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた異常値がいくつか見られ、これらは通常のデータ範囲から外れています。
– これらの外れ値は、天候に対する何らかの突然の変化や予測しにくい要因が影響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**
– 青い点は過去の実績データであり、実際の数値を示しています。
– ピンクの線（予測）は、モデルによる今後の傾向を示します。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を視覚的に理解する助けになります。
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、一般的に低い変動範囲が見られるものの、一部の異常値や予測の不確実性範囲（グレーの領域）は、将来的なデータ不安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ全体の分布は比較的一様で、強い相関関係や周期性は観察されません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– データは、典型的な天候関連のパフォーマンス評価を示しており、予測モデルは安定性の中に将来に向けたわずかなリスクを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、季節的な天候の変動に影響される業界（農業、観光など）は、これらの予測をもとにリスク管理戦略を練ることが有効です。予測精度向上のために、異常値の分析がさらに求められる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 前半の実績（青い点）は概ね横ばいからわずかな上昇トレンドを示していますが、期間の終わりに若干下降しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな下降トレンドを示しています。一方、決定木回帰（青の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データに外れ値が見られます。特に、始めから数日目に非常に高い値の外れ値が存在します。
– 中盤にも若干値が下がる部分が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、WXIスコアの実際の観測値です。
– 赤い「×」は予測値を示していますが、実績データの後にしか出現していません。
– 外れ値は黒い輪郭で表示され、それがデータの変動の大きさを示します。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲で、データの一部がこの範囲を飛び出していることから、予測モデルの信頼性に疑問を投げかける部分もあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと二つの予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）の今後の動きにわずかな差異があります。
– 特にランダムフォレスト回帰は下降傾向にあり、将来のスコアが下がることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測は、時間の経過と共に密接に関係していますが、終盤で予測モデルと実績の間に乖離があることに注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 見た目から取れる直感は、現実のデータと予測モデルが完全に一致していないことです。これはモデルの改善が必要な可能性を示しています。
– 天気カテゴリにおけるWEIの変動は、社会やビジネスに影響を与える可能性があるため、正確な予測が求められます。予測モデルの調整が必要かもしれません。
全体として、予測と実績の差異を縮めるために、モデルの再評価やデータ収集方法の改善が必要かもしれません。特に重要なデータが外れ値として処理されている場合、それを理由とした咎から適切な洞察を得るための工夫が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**: WEIスコアは全体的にかなり横ばい状態を保っています。このことは、経済的余裕の指標が30日間で大きな変化を見せていないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 少数のプロットが他の部分から外れており、異常値として括られています。これらの外れ値は予測や実績の範囲外に出ている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **赤い十字マーク**: 予測データを示しており、将来的な変化を予測しています。
– **グレーの影**: 予測の不確かさの範囲を表し、実際の値がどこに現れるかの可能性を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測がほぼ一致している範囲が多く、予測の精度が高いことを示しています。
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密集しており、経済的余裕の安定性を示唆しています。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– 経済的余裕が安定していることは、消費者信頼感の維持に寄与します。予測に基づくと、近い将来も大きな変動がないと見込まれ、計画や予算立てが立てやすい状況が続くでしょう。ただし、少数の異常値に注意を払い、突然の変動に備えておくことが重要です。
このグラフ全体から、経済環境が安定しており、特に重大な経済ショックがないことが示唆されます。これにより、企業や個人の財務計画は比較的計画通りに進められる可能性があります。
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**
– 実績データ（青い点）は、全体として比較的一定の範囲内で横ばい状態です。
– 予測データ（3つの異なる回帰方法）は、全てほぼ同じトレンドを示しており、わずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されており、特にスコアが低い場所に集中しています。これらのデータポイントに対しては追加の分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、赤い「×」は予測（予測AI）を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲です。この範囲内での変動は予想される範囲内と考えられます。
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一致が見られ、予測モデルが過去の実績に基づいて妥当な予測を提供していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布はほぼ一定で、不確かさの範囲内でデータが分布しています。予測モデルは過去のデータのパターンをよく捉えているようです。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間が直感的に感じる点として、健康状態がほぼ一定に近いことから、特に異常や深刻な変動は観察されていないと考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測精度が今後の健康管理や関連サービスの向上に貢献する可能性があります。外れ値の分析は、突発的な健康リスクを特定するための鍵となるでしょう。
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:
以下のポイントでグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは全体的に横ばいながら、軽度な下降トレンドが見られる。
– 予測データは、手法によって異なるが、決定木回帰は一定、ランダムフォレスト回帰では下降を予測。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータにおいて、いくつかのデータポイントが異常値としてハイライトされている。
– 外れ値が存在することから、一部の期間で急激なストレス変動があったことが示唆される。
3. **プロットや要素**:
– 青いポイントは実績データ、赤いバツ印は予測データを示している。黒丸は外れ値を示しており、注目に値する。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に乖離が見られ、予測モデルの精度向上が今後の課題になる可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはほぼ安定しているが、予測と異なる動きを見せる旨の関連性が低い可能性。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 一部の期間でストレスが高まった点は、気象条件や社会経済的な要因によるストレスが示唆される。
– WEIの予測と実績のギャップは、精度向上のために予測アルゴリズムの改善が必要。
– ビジネスや社会での活用としては、予測モデルの改良が将来的なストレス管理や健康管理に寄与する可能性がある。
この解析がさらなる洞察を得る助けになることを期待します。
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日間の天気カテゴリーにおける個人のWEIスコア（自由度と自治）の時系列散布図を示しています。以下、グラフの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AI（青のプロット）はおおむね0.6から0.8の範囲で横ばい傾向にあります。
– 線形回帰予測（緑色の線）はほぼ水平で、WEIスコアが安定していることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのプロットに黒い丸で示された外れ値がいくつかあり、これは特異な状況や予期しないイベントがあった可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は、実績AIによるスコア。
– 赤のクロスは、予測されたスコア。
– 黒い丸は異常値。
– グレーのシェードは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 緑と水色の線（線形回帰と決定木回帰）は安定していますが、紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は下がっており、異なるアルゴリズムによる予測結果の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7付近に集中しており、比較的狭い範囲で変動しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、個人の自由度と自治が短期間で大きく変わらないことを示唆しており、一定の安心感を提供します。
– 外れ値の存在は、突発的な状況変化（例えば、重大な天候の変化）への警戒を示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の下降傾向は、潜在的な長期的リスクを示唆しており、今後の対策が考慮されるべきです。
このグラフからは、短期的には安定しているものの、非典型的なイベントや長期的なリスクが潜在していることが分かります。ビジネスや政策決定においては、この安定性を維持しつつ、リスク管理にも目を向ける必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は概ね0.7から0.8の間を横ばいで推移しています。このことから、短期間内で大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 線形回帰（青）はほぼ水平であり、予測（紫）も同様にホリゾンタルな動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれており、いくつかのプロットが0.6以下で低いことが確認できます。これはデータの分布から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示しており、紫のプロットはランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色のエリア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**
– ランダムフォレスト回帰による予測は、線形回帰と同じく安定しているとは言えませんが、大きな差異は見られないです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が比較的一貫した予測を行っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.6から0.8の範囲で密集しており、大部分のデータがこの範囲に収まっています。これにより、安定したパフォーマンスが示されていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 見た目において、WEIスコアは安定しており、天気カテゴリーにおける公平性や公正さが継続していることを表しています。
– 外れ値の影響が小さいため、今後の政策やコミュニティ活動において過剰反応を避け、現状の維持や軽微な調整を重点にすることが推奨されるでしょう。
– プロットが均一に広がっていることから、極端な変動が発生しにくい環境が構築されていると推測されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド：**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8から1.0の範囲内で安定しており、期間を通じて大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰の予測（青色）はほぼ水平で、将来的にも変化が少ないと予測しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 異常値は黒い円で囲まれているデータポイントとして表示されており、実績データの中にいくつか存在しています。
– 異常値を除けば、データは比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青い点は過去の実績値（実績AI）を示し、予測AIもありますが、その詳細は示されていません。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績データは予測の不確かさの範囲内に収まっており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の2つの予測モデルにより異なる未来予測が示されていますが、どちらも現実との乖離は少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績データは0.8から1.0の範囲で均等に分布しており、全体として密度が高いです。
6. **直感的な洞察と影響：**
– WEIスコアが高く一定であることは、対象の社会やコミュニティが持続可能性と自治性を確保していることを示すかもしれません。
– 異常値が比較的少ないため、特別な対策を講じる必要はないかもしれませんが、ランダムフォレスト回帰が示す下降トレンドには注意が必要です。
– 予測の信頼区間が狭いことから、今後の外部環境の変化にも強い可能性があります。これにより、政策決定者が安心して将来の計画を継続できるかもしれません。
このグラフは、特に持続可能性と自治性に関する分野での意思決定に有用であり、未来の状態を見越した対策を練る際に参考になるでしょう。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は全体的に横ばいですが、特に後半で若干の下降傾向が見られます。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいである一方、ランダムフォレスト回帰の予測は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ右側に複数の異常値が黒い丸で囲まれており、特に後半にかけて急激に低下しています。
– 異常値の発生は、特定の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は実際のWEIスコアの推移を示しています。
– 赤い×印は予測されたスコアを示し、異常値の部分でその差が顕著です。
– グレーの陰影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**
– 実績データと線形回帰、決定木回帰の予測との間には大きなズレは見られませんが、ランダムフォレスト回帰は異常値近辺での急激な変動を捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大部分が0.8から1.0の範囲に集中しています。
– 異常値が発生することでデータ分布に影響を及ぼしています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 異常値や急激な変動は、特定の外部要因（例えば気象条件や政策変更）による可能性があり、社会基盤や教育機会に影響を与える可能性があります。
– 継続的なモニタリングと即応策が必要です。特にランダムフォレスト回帰が下降トレンドを示しているため、異常値対策や予測精度の向上が求められます。
この分析に基づいて、異常の原因の詳細な調査とデータの監視が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは、最初の10日間で0.8から0.6付近に下降しています。その後は0.6から0.8の範囲で安定しています。
– 線形回帰による予測は緩やかに下降しています。
– 決定木回帰は安定した値を示していますが、ランダムフォレスト回帰は下向きの傾向を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付では異常値が観測されています。特に散布図の外れ値は、特定の外的要因が影響した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、赤いバツ印が予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（信頼区間）を示し、範囲内での変化が多いです。
4. **データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なるトレンドを示しています。それぞれのモデルが異なるパターンを捉えていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測との間に、高い一致があり、全体的にデータは0.6から0.8の範囲で密集しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間が直感的に見ると、データは概ね安定していますが、一部の異常値によって不安定さが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアの安定性は社会の持続可能性をある程度保証していますが、異常値は突発的な外的要因によるリスクを表しています。これを考慮し、予防策や改善策を検討することが重要です。
全体として、このデータは基本的に安定しているものの、予測手法による違いから潜在的なリスクも示唆されます。これらの洞察をもとに、さらなるアクションが考慮されるべきです。
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:
こちらのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 開始日から中頃までは、高めの値（0.725以上）を示していますが、徐々に下降しています。7月19日以降、特に顕著な下降が見られます。
– 7月23日に急激な低下があり、それ以降は低い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日が突出して低い値（0.65付近）を示しており、異常な変動と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が数値を表しています。黄色系は高い値、紫系は低い値を示しています。
– 黄色（約0.825）から緑（約0.75）、青・紫（0.7以下）へのグラデーションで変動が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同日の異なる時間帯でのデータは、概ね連続性のある変化を示していますが、一部で急激な変動が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布から強い周期性は見られず、全体的には下降トレンドを示しています。
– 日毎の時間帯での分布は密度が薄くなっています。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 直感的には、後半の急激な変動や低下は気象現象の不安定さを示している可能性があり、注意が必要な事象と捉えられるでしょう。
– この変化が台風や気温の急変など、気象に関連する予測を行う際のデータとして役立つ可能性があります。
– ビジネス面では、気象の不安定さが農業、エネルギー消費、物流などに影響を与えると考えられます。
このグラフからは、ある程度高い数値から急激に低下する傾向が見て取れ、経過観察と対応の準備が必要であると感じます。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下の視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間と共に、特定の時間帯に明らかな色の変化があります。特に7日の午前7時から8時、23日の午後7時には異なる濃度の色が見られ、時間帯ごとのスコア変動が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 23日の午後7時から午後8時にかけて、濃い青紫色が目立ちます。これは他の日に比べて非常に低いスコアを表しており、何らかの一時的な変動または外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色合いはWEIスコアの値を示しており、黄色に近いほど高く、紫色に近いほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付と時間に紐づけられており、同じ時間帯でも日ごとに異なるスコアの変化が見られます。特定の日に集中して高いまたは低いスコアが生じていることを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、午前や夕方にスコアが変動する傾向があり、これらの時間帯における活動や天候の影響が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、特定の時間帯や日における行動や活動が人々のWEIスコアに強く影響を与えうることが示されています。例えば、特定のイベントや気象条件が人々の行動に影響を与えている可能性が考えられます。ビジネス戦略の構築や社会的対策の立案においては、人々の行動パターンとその影響因子を考慮することが重要です。
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:
このヒートマップについて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯により周期性が観察されます。特に、午前と深夜の時間帯で中程度のスコア領域があります。
– 7月初旬はやや高めのスコアが夕方に集中しており、その後は夜に向かって色が濃くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日や7月23日に特に濃い色（低スコア領域）が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。緑や黄色は高スコアを意味し、紫や青は低スコアを意味します。
– 特定の日時における色の変化が、スコアの急激な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時により、時間帯ごとの変動が異なる様子があり、特定の日時においてスコアが急激に変動することが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動は時間帯に関連しており、夕方から夜にかけて低下する傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**:
– このグラフから、特定の時間帯に社会活動や気候が急激に変化することが示唆されます。特に、夕方から夜にかけて注意が必要かもしれません。
– ビジネスにおいて、ピーク時間帯（特に夕方）のスコア上昇を考慮した戦略が重要かもしれません。特に低スコアが示される時間帯に対策が必要です。
全体として、このヒートマップは気候に関連した社会活動や経済指標の変動を示しており、時間帯や日付によるトレンドに基づいて戦略的な決定を導くことができる可能性があります。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（Weather Experience Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 相関係数が高い項目同士は、一般的に一貫したトレンドを示すことがあります。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は0.88と高い相関を示しており、これらは似たようなパターンを持つと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に相関係数が非常に低い（0.2以下）項目の組み合わせは、他と異なる傾向を示す可能性があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」は0.03と極めて低いため、相互の影響がほとんどないことを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡で相関係数の強さを表しています。濃い赤は強い正の相関（1に近い）、濃い青は強い負の相関、薄い色は弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 高い相関が示されている項目は、互いに関連したトレンドを持つことが多いため、これらの項目を組み合わせて分析することで、より包括的な洞察が得られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には0.84と非常に高い相関があります。これらは、社会的公平性が多様性や自由の保障と密接に関連していることを示しています。
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に関する洞察**
– 高い相関を持つ項目間では、変化が他の項目にも影響を与える可能性があります。例えば、心理的ストレスへの影響が他の個人WEIに及ぶことが考えられます。
– ビジネスや社会的に重要なこととして、公平性や多様性に関する社会WEIの項目が高い相関を持っていることから、ここに注力することで包括的な社会改善が期待できます。
このヒートマップから、人々は特定のWEI項目間の密接な関係を直感的に感じ取ることができ、これにより個人や社会の改善点を見極めやすくなるでしょう。
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:
分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリーの箱ひげ図は、全体のスコアの平均と散布を表しています。特に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、カテゴリーごとにスコアが異なる分布をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリーで外れ値が見られます。特に「社会WEI(公平性・公正さ)」や「個人WEI(経済的余裕)」で多くの外れ値が観察され、これがデータの変動の豊富さを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の箱とひげは、スコアの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。
– 色は特定のカテゴリを識別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、各WEIタイプの比較に重点が置かれています。同じタイムフレームでの異なるスコアの分布を示すことによって、どのカテゴリが安定しているのか、変動が大きいのかが見易くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリによってスコアの中央値や範囲が変わるため、特定のカテゴリにおけるWEIスコアの評価が可能です。「個人WEI(経済的余裕)」は他に比べて中央値が低く、分布も幅広いことが示されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– より高い安定性を持つカテゴリ（例: 総合WEI）は、気候の安定性を評価するために特に重要です。
– 外れ値の多いカテゴリは、政策決定やリスク管理において潜在的な懸念事項として考慮すべきです。
– 社会的・個人的要因について広範な分析がなされることで、政策や個別の対策が詳細に検討される可能性があります。
これらの分析は、特定のカテゴリにおける天候関連の敏感性とその安定性を評価するためのベースラインを提供することに寄与します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドプロットを見ると、全体的に7月中旬にピークを迎え、その後下降する傾向が見られます。初期値よりわずかに高いですが、7月の後半には下降しています。これは、天気関連の活動や現象がこの期間に減少している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observedプロットでは、7月後半に急激な減少が観察されます。急激な変動は天気イベントの影響かもしれません。
– Residualプロットでは、特に7月中旬に顕著な上昇とその後の下降があり、短期間の異常が存在した可能性を示します。
3. **各プロットや要素**
– Observedプロットは、全体的な動向を示し、トレンド、周期性、およびランダムな変動を含んでいます。
– Trendプロットは、観察されたデータの長期的な方向性を示します。
– Seasonalプロットでは、30日間で見られる短期的な周期性の存在を示しています。
– Residualプロットは、TrendとSeasonalを取り除いた後の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**
– 各プロットは互いに関連しており、特にObservedはTrendとSeasonalの組み合わせの変動に影響されます。Residualはこれらの影響を排除した後の変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 顕著な周期性は特定できませんが、ObservedとTrendデータの全体的な動向にはっきりとした相関が見られます。これは、気象に関連した活動が一時的に増加または減少した結果を表している可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 人々は、7月中旬に天気が安定していたことを感じ取るかもしれません。その後の降下トレンドは、気象条件の変化やイベントの終了を伴っている可能性があります。
– 企業や社会においては、天候変化に伴う消費者行動の変化や、気象に依存する産業の生産調整に影響が及ぶ可能性があります。特に天気予報や気象データを基にしたビジネス戦略の調整が必要となるかもしれません。
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分解されたグラフについて、各パネルから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は初期はわずかに上昇していますが、中盤でピークに達し、その後は下降しています。このトレンドは全体的に変化が緩やかで、一時的な増加の後に減少に転じていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedパネルでは、7月中旬以降に急激な減少があります。これが主要な変動の一つです。
– Residualパネルでは、中旬頃に残差が大きくプラス方向に外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observedパネルは観測値を示しています。
– Trendパネルは全体のトレンドを示しており、長期的な変化を捉えます。
– Seasonalパネルは周期性を示しており、短期的な季節変動を可視化しています。
– Residualパネルはトレンドと季節性を取り除いた残差を示し、予期しない変動を捉えます。
4. **各時系列データの関係性**:
– ObservedはTrendとSeasonalの合成であり、短期的な変動がResidualとして捉えられています。
– トレンドと季節性の変化がObserverdに反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Seasonalの周期性は規則的ではなく、様々なパターンを示しています。
– Residualの急激な変動が、特定の外部要因に起因する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 全体として、周期的な変動とそのタイミングが重要な要素であることが感じられます。また、特定の時期での急激な変動が注目を集めます。
– ビジネスや社会において、急激な減少は天候関連の業務計画や供給チェーンに影響を与える可能性があります。季節性を考慮した戦略的対応が求められます。
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:
以下は、提供された天気カテゴリの社会WEI平均 STL分解グラフに基づく分析です。
1. **トレンド：**
– トレンドは、全体的に上昇から下降へと変わっています。7月初旬から中旬までは上昇しており、その後徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 7月17日頃に急激な低下があることが観察されます。この日は他の日と比べて際立っているため、何らかの特異なイベント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:** 実際に観測されたデータを示しています。
– **Trend:** 長期的な変動を捉えた要素です。
– **Seasonal:** 短期の周期的な変化（季節性）を示しています。波状のパターンが見られます。
– **Residual:** 季節性とトレンドを除いた後のランダムな変動です。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– Observedデータは、TrendとSeasonalを合わせた動きにResidualを加味したものです。観測された急激な変動はResidual部分が表しています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– ObservedデータとTrendの間には明確な相関が見られ、それに対してSeasonalが周期的な変動をもたらしています。
6. **直感的な洞察と影響：**
– 人々は、特定の期間に急激な変動を経験した場合、その理由を気にするでしょう。ビジネスや社会においては、特異なイベントが需要や供給に影響を与える可能性があります。
– 天気の変化が社会的行動や経済活動に影響を及ぼすことがあるため、これらの変動は注視する価値があります。外れ値が何であったかを分析することで、今後のリスク管理に役立つ洞察を得ることができます。
全体として、このグラフは30日間の天気に関連する社会的指標の動向を多面的に捉えており、特に特異なイベントや季節性の影響を理解する手助けとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは分散しているデータポイントの集まりで、明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。ただし、両軸ともに0付近に多くのデータポイントが集まっており、中心を基準に拡がっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明確な外れ値は見られませんが、第1主成分の端（-0.4付近）や、第2主成分の端（-0.3付近）にデータが少数存在し、分布からわずかに外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ポイントは観測日を表しており、主成分分析に基づいた天気の要素が第1主成分と第2主成分に表されています。第1主成分は高与率（0.64）で、データのばらつきに大きく寄与しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフだけでは時系列の関係性は明確ではありませんが、密集している部分は同時期に似た天気パターンがあったことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には目立った直線的な相関は見られませが、それぞれが異なる天気要素に対応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とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、一定期間にわたる天気パターンの多様性を示しています。特定のトレンドがないことから、一定の安定性があるか、もしくは複雑で予測しにくい天気状況が続いていることを示唆します。
– ビジネス面では、特に農業や野外イベントの計画において、天候の多様性や予測の難しさを考慮する必要があるかもしれません。動的なアプローチが求められる場面も多いでしょう。
このグラフは、全体的な天気の変動を直感的に把握するための一助となり、データの多様性を視覚化しています。
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。