📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供された30日間のWEIスコアデータを基にした詳細な分析です。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIスコアの初期は比較的安定しており、0.70〜0.80の範囲での変動を示していますが、7月6日以降に上昇し、7月20日以降に急激に下降しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均は、共に初期に高く、その後は緩やかな下降トレンドを示しています。個人WEIは7月20日から顕著な低下が見られます。
– **顕著な変動期間**:
– 7月6日〜7月18日：総合WEIスコアの高値（0.83〜0.84）を連続して記録しています。この期間における社会的指標の上昇が影響していると考えられます。
– 7月19日〜7月28日：全体的にWEIスコアが低下しています。特に7月24日以降の値は低く、7月28日には0.60まで下がっています。
### 異常値
– **検出された異常値**:
– 7月2日、7月3日、7月4日といった日付の総合WEI（スコア0.74、0.78、0.74）は通常より低く、一方で7月6日や7月12日などの高値も突出しています。
– これらの異常値は、特定の社会イベントや政策変更が影響した結果として推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**:
– 長期的トレンドとして、7月5日から15日まではスコアが上昇傾向を示し、その後急激に下降しています。これはおそらく外的な社会要因や経済的ショックの影響を受けたものと考えられる。
– 明確な季節性パターンは見られないが、平日のスコアの変動幅が週末より大きいかもしれません。
– 残差として説明できない急激な下降は、データ入力エラーや他の未特定の外的要因の影響が示唆されます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップによる関連性**:
– 社会的要因（特に「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」）と総合スコアの間に強い正の相関があります。
– 個人の「心理的ストレス」は総合WEIにマイナスの影響を与えている可能性があり、ストレス管理が全体の幸福度向上に重要であることを表しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**:
– 各WEIスコアには異常値がいくつか観察され、特に後半の期間に向けて分布が広がっています。
– 全体として中央値が7月中盤までは高く、その後は低下傾向を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**:
– PC1はデータの65%を説明し、「社会基盤・教育機会」や「持続可能性と自治性」などの社会的要因が大きく寄与していることが示されています。つまり、社会的安定や教育機会がWEIスコアの向上に重要であることを示唆します。
– PC2は、個人の要因（経済状況や自由度）がスコアの12%を説明しており、影響度は少ないものの無視できない役割を果たしていると考えられます。
### 結論
– 総合WEIは、大きく2つの影響を受けています。社会的安定がスコアを持ち上げる一方で、個人の心理的ストレスや経済状況が不安定化
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– 最初の20日間は、WEIスコアが0.8付近で緩やかに推移していますが、中間域で一時的な下降が見られ、後半は再び横ばいです。
– 予測ラインでは、線形回帰が下降傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は一定を保ち、決定木回帰は微増しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– WEI スコアにいくつかの外れ値が存在し、それがリングで囲まれています。これらはスコアの急激な変動を示しており、特定の日の異常な天候条件を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットは実績データを示し、黒リングは異常値を強調しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、その中でWEIスコアが主に推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データ（予測AI）の赤いプロットが不足していますが、灰色の範囲内に大部分の実績データが収まっているため、予測の精度がある程度保たれています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの密度は0.7から0.8の範囲で高く、安定していることが見て取れます。一方、突然の下落が特定の時期に観察されます。
6. **直感的な認識と影響:**
– 一般的には比較的安定していますが、不時の気象変動が外れ値を作り出しています。
– ビジネスや社会への影響としては、通常の気象条件の中で安定した事業運営が期待できる一方、予期せぬ気象イベントが経済活動や計画に影響を及ぼす可能性があります。特に旅行や農業など、天候に敏感な業界では、こうした異常値に対する備えが必要です。
このように、グラフからは安定した気象条件が想定される一方で、突発的な変動への備えが必要であることがわかります。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、実績データ（青い点）は比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、予測データは微妙に下降トレンドを示しています（特にランダムフォレスト回帰が顕著）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか観察されます（黒い円で囲まれた青い点）。これらは予測の範囲から外れており、異常な気象条件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、赤いバツ印は予測データを示しています。
– 灰色の領域は予測モデルの不確かさの範囲を示しています。
– 各予測線（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれの予測モデルの傾向を示しています。
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、ある程度の一致が見られるが、時折外れ値が存在します。
– 各予測モデルは多少のばらつきがあるものの、不確かさの範囲内で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から0.8の間に多く集まっており、分布は比較的密集していますが、一部の外れ値がスコアを下げています。
– 線形回帰、および決定木とランダムフォレストの予測が異なる傾向を示しており、モデル選択によって解釈が異なる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 全体的なパフォーマンスには安定性があるものの、外れ値が存在するため、異常気象の可能性を示しています。
– これがビジネスや社会に与える影響として、異常気象への事前の備えが重要であることが示唆されます。
– モデルの不確実性があるため、複数のモデルを組み合わせてリスクを低減することが重要です。
このグラフから得られる示唆として、予測モデルのさらなる精度向上が必要であることが考えられます。また、異常気象に対する対応策を考慮するのが賢明です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的に横ばいですが、若干の上下変動が見られます。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測の線形回帰（紫色）では、今後のWEIスコアに減少トレンドが示されています。
– 決定木回帰（シアン色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は横ばいのトレンドを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として黒い○で囲まれています。これは特定の日における異常な条件かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。散布の広がりがデータのばらつきを表します。
– ×マークは予測を示し、実績と比較する際に視覚的に役立ちます。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データに乖離があることが見受けられ、その差異が将来的な予測の精度に影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおけるWEIスコアの密度は0.7から0.9の範囲に集中しており、安定した分布を示します。
6. **直感的な洞察および影響**
– 実績と予測の違いは現実の変化に即した迅速な対応を求めるかもしれません。特に、環境や経済への影響が懸念される場合、このデータをもとにした対策が必要です。
– 社会やビジネスにおいて、WEIスコアが横ばいを維持することは安定を意味しますが、予測の減少トレンドには注意が必要です。環境政策や市場戦略の調整が必要になるかもしれません。
このグラフを通じ、直感的な視点では、安定しているが微妙な変動があり、特に予測における将来の変動が懸念されると思われます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 最初の約20日間は、WEIスコアの変動が比較的一定で、0.7から0.9の間に分布しています。
– その後、データが徐々に少なくなり、予測スコアが中央値で保たれているように見えます。
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見られ、特に7月の中旬には極端に低いスコアが少数あります。
– これらの外れ値は、特異なイベントやデータの誤差による可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、主に0.7から0.9の範囲で存在しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– ピンク、青緑、紫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）による予測を表しています。
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は重なって表示されており、予測は実績の範囲内に収まっています。
– 異なる予測モデルの結果は近似しており、選択されたモデル間で大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、一定の安定性が見られます。
– 予測の不確かさ範囲も狭いため、予測の精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、全体的な経済的余裕の安定を示唆しており、一時的な外部ショックにも耐性があることが推測されます。
– ビジネスにおいては、予測の安定性を利用して資金計画やリソースの割り当てを効果的に行うことが可能です。
– 社会的には、経済的余裕の変動が少ない状態は、消費者信頼感の安定や経済活動の持続性をもたらすと考えられます。
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:
このグラフは、個人WEI（健康状態）のスコアを30日間にわたって表示した時系列散布図です。以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIによるスコアはほぼ横ばいですが、日々のばらつきが見られます。
– 線形回帰による予測は緩やかな下降傾向を示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は横ばいに近いです。
– 全体として大きな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別された点がいくつか存在し、低いスコアの日に集中しています。これらの点は健康状態が急激に低下した日を表している可能性があります。
– 全体的に少ないですが、いくつかの急激な変動がスコアの下限付近で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績プロットは、個人の実際の健康状態を示しています。
– 外れ値は異常なスコアを示し、注意を払うべき日を表します。
– 予測の不確かさを示す範囲が広く設定されており、これはデータのばらつきや日常の変動を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のスコアと各回帰線との間には小さな乖離がありますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は実績に近いです。
– 線形回帰予測の緩やかな下降トレンドは他の回帰よりも異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアの多くが0.7から0.9の範囲に密集しており、安定した健康状態を示唆します。
– 外れ値の存在が全体のスコア分布に影響を与え、特に低スコアの広がりを生んでいます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人々は、天候などの外的要因が個人の健康状態に影響を及ぼしている可能性を考慮するかもしれません。
– スコアの低い日を改善するため、健康管理やストレスケアの重要性が認識されるでしょう。
– ビジネスへの影響として、健康管理が重視される職場では、異常値の分析に基づくケアやサポートの提供が考えられます。
全体として、このグラフは個人の健康状態を理解し、改善に向けたアクションを促すための基礎となる情報を提供しています。
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:
このグラフは、30日間にわたる心理的ストレス（WEIスコア）の推移を示しています。以下は、視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– データは全体的に横ばいから徐々に減少する傾向を示しています。
– 特に、後半に向けてスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が確認されますが、大きな急激な変動はあまり見られません。
– 外れ値はおもに中盤から後半にかけて現れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、WEIスコアの動向を視覚的に把握できます。
– グラフには異なる回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測線が引かれており、それぞれが異なる将来のストレスレベルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線は大体同じレベル・方向性を示していますが、ランダムフォレスト回帰はやや下降傾向が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロットは、短期間での明確な周期性は見られませんが、全体的な分布は一定の範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ストレスレベルは徐々に改善傾向にあるため、取り組みが効果を発揮している可能性があります。
– ビジネスや社会の観点から、この下降トレンドはメンタルヘルスの改善施策が効果を示していると考えられるため、引き続き支援を強化する価値があるでしょう。
この分析から、心理的ストレス管理の継続的な施策が重要であり、将来の改善を目指していることがわかります。
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:
このグラフに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいから緩やかな下降トレンドに見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は明確な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれたデータポイントが外れ値として示されています。これらはWEIスコアの平均から逸脱しているポイントです。
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、赤い×は予測データを示しています。
– 灰色の背景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**:
– 決定木回帰と線形回帰の予測は実績データよりも高い値で横ばいを維持しています。
– ランダムフォレスト回帰は将来的にスコアの低下を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の範囲に密集しており、少しの変動が見られます。
6. **人間の直感とビジネス社会への影響**:
– 天気に関連した個人の自由度と自治を測るWEIスコアが安定を保っていたが、今後不安要素が増加する可能性があります。
– ランダムフォレストの下降予測は、ある特定の要因（例：天候の異常事態）が個人の生活に影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 組織や政策立案者は、この変動に対応するための準備を検討する必要があるでしょう。特に個人の自治が低下する際のサポート策が求められます。
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:
このグラフに基づいて、次のような洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体的には高めのレベル（約0.8）で始まり、その後期間の途中で少し低下し、その後に再び安定しています。
– 予測では、線形回帰が下降トレンドを示す一方で、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアにおいて、一部のデータポイントが他のプロットから大きく離れており、異常値として認識されています（黒い円で強調されている）。
– これらの外れ値は、特定の日に何らかの異常があったか、誤差による可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、予測値は赤い「×」マークで表示されています。
– 予測の不確実性範囲がグレーの陰影で示され、予測モデル間の不確実性を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の比較から、予測精度が機械学習モデルに依存していることが予測されます。モデルによって異なる将来のトレンド予測が示されているため、どれがより現実に即したモデルかを検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間を通じてWEIスコアに一定のばらつきが見られ、これはデータの変動性を示唆しています。外れ値がいくつかの低いWEIスコアを示しているが、一般的には約0.6から0.8の範囲で集中しています。
6. **直感的な見解と社会的な影響**:
– このグラフから直感的に人間が感じ取ることとしては、WEIスコアは全般的に高水準であるが、時折発生する異常値には注意が必要であるということでしょう。
– 社会への影響としては、公平性・公正さに関するスコアの維持が確認できるなら安心感を提供しますが、急激なスコアの変動や異常値の発生が頻繁であれば、原因究明と対策が必要となるでしょう。
この分析は、データの具体的な背景や文脈に基づくさらなる調査と組み合わせて最大の効果を発揮します。
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、気象に関する社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを30日間にわたって示しています。以下、各視点に基づく分析を行います。
1. トレンド:
データの実績（青の点）は、主に0.8から1.0の間で横ばい状態にあります。予測は三つの異なるアルゴリズムに基づいて示されています。線形回帰と決定木回帰による予測は横ばい状態を維持しているのに対し、ランダムフォレスト回帰による予測は下降傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で強調されています。これらは通常の範囲から外れた変動を示しており、特に注意が必要です。
3. プロットの意味:
青の点は実際のデータ、赤い×は予測値、黒い円は異常値を示しています。グレーの影は予測の不確かさの範囲を表しており、ほとんどのデータポイントを包含しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
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）によって予測が若干異なることが分かります。これにより、将来のスコアに対する見解が分かれる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
実測値の分布は狭い範囲に収まっているため、相対的な安定性を持っています。予測範囲も比較的狭く、この指標がかなり安定していることが示唆されます。
6. 直感的な洞察および影響:
人間の直感としては、データが安定していることから、この地域や状況における持続可能性や自治性が高いと感じるかもしれません。ただし、ランダムフォレスト回帰の下降トレンドは、何らかの潜在的問題を示す可能性があります。このため、注意深い監視や追加の分析が求められるかもしれません。
ビジネスや社会への影響として、持続可能性の評価が高いことは積極的な要因として捉えられるでしょう。しかし、予測の不確かさが存在することから、慎重なリスク管理が求められるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 期間の前半では概ね安定していますが、7月中旬以降にわずかに低下の傾向が見られます。
– **予測データ**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はいずれも横ばいやや下降傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されているデータがあります。特に7月中旬から末にかけては一部のデータが通常範囲を外れる様子が見られます。
3. **各プロットや要素**
– **青の点**: 実績データは、主に0.8から1.0のスコア範囲に収まっています。
– **薄灰色の領域**: これは予測の不確かさを示し、実績データはこの範囲内に収まっていますが、一部は外れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法の結果が非常に類似しており、特に線形回帰が他の予測と似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対し、予測データは比較的一様であり、分布の偏りは少ないです。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響**
– 7月中旬以降の実績データでのスコアの低下や外れ値の出現は、社会基盤や教育機会に影響を及ぼす可能性があります。もしこれが継続する場合、社会的な対策が必要かもしれません。
– 予測データは大きな変動を示しておらず、全体的に安定しているようですが、実績データの不安定さを考慮し、社会基盤の強化の必要性を示唆しています。
このグラフは、天候が社会インフラや教育機会に与える影響を理解するための一助となります。特に特異なイベントに対する早期の警告として役立つ可能性があります。
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:
グラフを分析して以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体として0.6から0.8の範囲で推移しています。特に明確な上昇または下降トレンドはなく、全体としては横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットされた点に異常値として認識されているものがあります。これらは通常のトレンド外にあるため、特別な状況やイベントが影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 外れ値として黒い円で囲まれたものが異常値です。
– 背景の灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、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）の異なる推移が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに異なる未来の推移が表示されており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なり、傾向が大きく下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはある一定の範囲内で安定していることが分布から見て取れます。予測モデルが異なる結果を示しており、外部要因に対する応答が異なる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– グラフを見た人は、WEIスコアが安定していると感じるかもしれません。予測の不確実性も大きくなく、一定の信頼を持って未来を見通せる印象です。
– しかし、異常値の存在や予測モデルの違いから、外部のイベントや政策変化がWEIスコアに大きく影響を与える可能性があり、今後の政策立案や社会戦略の立て方に注意が必要です。特に、異常値が発生したタイミングの事象を調査することが重要です。
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:
以下は、提供された天気カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップについての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的には特定の明確なトレンドが見られないが、曜日や時間帯によってスコアに一定のパターンがあるように見受けられる。
– 特に、一定の時間帯（主に午後から夜間にかけて）のスコアが突出している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間において非常に高い（黄色）または低い（紫色）スコアが見られる。例えば、7月6日と7月19日は特に高いスコア。
– 7月23日以降に一貫して低いスコアが見られることが注意される。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さがスコアの強度を示している。黄色に近いほど高得点、紫に近いほど低得点。
– 時間帯に応じてスコアが変動しており、特定の時間に集中して高いまたは低いスコアが観察される。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯が連続している日もあり、1日の中での変化が示唆される。
– 日付ごとに完結したスコアのパターンがあることは、曜日や特定のイベントと連動している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていないが、特定の日付を中心に色が一貫している傾向がある。
– スコアのばらつきが広く、特に一部の地域での極端なスコアの集中が見られる。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップが示す傾向から、特定の日付や時間帯での天気の激しい変動が予想され、それが何らかのイベントや活動に影響を与える可能性がある。
– 企業や公共機関が天気に基づく意思決定を行う際、このようなヒートマップを参考にすることで、効率的なリソース配置やリスク管理が可能になる。特に野外イベントや交通機関の運営には重要な情報となる。
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、30日間の天気カテゴリにおける個人WEI平均スコアの時系列を示しています。時間（時刻）と日付を軸にしており、色の濃淡によってスコアの値を視覚化しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、いくつかの時間帯で周期的な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日頃から7月26日にかけて、スコアが非常に低い（濃い紫）時間帯が見られます。これは突発的な異常気象や特殊なイベントによる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示します。黄色から薄緑が高スコアを示し、濃い青や紫が低スコアを示します。
– 18時、23時などの特定の時間帯で高いスコアが集中している日があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時刻によってスコアにばらつきが見られ、これは時間帯による気象条件の変化や行動パターンの差異を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付、特に7月上旬と下旬の間にスコアの変動が多いことから、周辺の気象条件が影響を与えてい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**:
– スコアの変動は特定の時間帯に集中しており、これは人々の日常生活や業務活動における気象の影響を示唆しています。
– 特に低スコアの日付は、企業が労働やサービス提供戦略を立てる際に考慮すべき重要な指標となります。
– 社会全体として、異常値の原因を追求し、対応策を講じることで、生活の質や生産性の向上につながる可能性があります。
このようなヒートマップは、特定の気象条件が人々の活動やパフォーマンスに与える影響を視覚的に捉えるために非常に有用です。
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:
以下は、提供された天気カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、時間と日付に基づいて色分けされています。特定の時間帯（例えば、15時や23時）に濃い色から明るい色への変化が見られることから、ある種の周期性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日や時間帯において、他の時間に比べて明らかに異なる色（例：黄色や紫）が見られます。これは、通常と異なる気象条件や社会の変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの強度を表しており、濃い色が通常は低いスコア、高い色が高いスコアを示唆しています。
– 明るい黄色の時間帯はスコアが高くなっていることを示しており、これが特定の天候状況と関連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**
– 時間と日付の軸に沿って、多くのデータポイントが存在し、特定の期間内で繰り返しパターン（例：週末や特定の週）があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中と夜間の時間帯で異なる色の密度が見られ、これはこれらの時間に異なる社会WEIスコアの動向があることを示唆します。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 色の変化が顕著なところは、人間が気付くポイントであり、特に特定の時間帯における気候変動が社会に与える影響を示唆している可能性があります。天候パターンと連動して社会の活動が変化することが、ビジネス戦略や公共政策に影響を与える要因として考えられます。
これらのポイントを考慮すると、このヒートマップは特定の天気パターンと社会活動の関連性を示し、政策決定やビジネス戦略の策定に有用な情報を提供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、天気カテゴリに関するWEI（Weather Effect Index）の各要素間の相関関係を示しています。以下の観点からの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、鮮やかな赤が多いことから、多くの項目間に強い正の相関があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はありませんが、「個人WEI (経済的余裕)」といくつかの項目との低い相関（青系の色）が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は強い正の相関を示し、青色に近づくほど負の相関や弱い相関を示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の間で強い相関が見られます（0.90）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして全ての項目が30日間にわたって収集されています。この期間でのデータセットが相関の分析に用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と強い相関を持ち、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」と非常に高い相関（それぞれ0.92, 0.84）を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの要素と低い相関を示しており、特に個人の心理的ストレスとの相関が低い（0.23）。
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**:
– 色の明るさと分布から多くの項目が互いに密接に関連していることが読み取れるため、ビジネスや政策の立案者は、気候変動が社会や個人の様々な側面にどのように影響を与えるのかを理解する一助とすることができます。
– 経済的な余裕が他の要素と独立性が高いことから、これに対する個別の政策が必要になるかもしれません。
– 特に「公正性」「多様性」などの社会的要素は相互に強く結びついているため、社会の持続可能な発展に寄与するための統合的なアプローチが求められるでしょう。
全体として、このヒートマップは気象が個人および社会の多様な側面に対してどのように影響を与えるかについての洞察を与え、多くの要素が密接に関連していることを視覚的に示していると考えられます。
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:
以下のWEIスコア分布比較（箱ひげ図）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）**:
– このグラフでは30日間の時系列データはなく、各カテゴリの分布を示しています。そのため、直接的なトレンド分析はできません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系、持続可能性）」で外れ値が多数見られ、異常な変動があることがわかります。これらは特定の期間中にスコアが大きくぶれた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**:
– 箱ひげ図は四分位範囲と中央値を示しており、色は特定のカテゴリを区別するために使用されています。より中央に位置する箱とひげはデータが集中していることを示し、幅が広いものはデータのばらつきが大きいことを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– グラフは時系列データではなくカテゴリ毎のWEIスコアの分布を示しているため、直接的な時系列関係は説明できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「個人WEI（経済状態）」が最も広い範囲にスコアが分布しており、中位数もやや低い位置にあります。これはこのカテゴリの不安定性を示唆します。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では四分位範囲が狭く、スコアが安定していることがわかります。
6. **このグラフから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**:
– 安定しているカテゴリとばらつきの大きいカテゴリの区別は政策決定者、特に個人や社会の福祉に関する政策に影響を与える可能性があります。
– 「心理的ストレス」や「経済状態」に関するスコアのばらつきは、それぞれの分野における改善の必要性を示唆します。これは個人の生活満足度や経済活動に直接的な影響を与えるため、さらなるデータ分析や対策が求められるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフのSTL分解分析についての詳細な解釈を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドコンポーネントは、約30日の期間で一貫して減少しています。これは、調査対象であるWEIスコアが全体として下降傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差グラフを確認すると、大きな変動が7月13日頃と7月19日頃に見られます。これらは異常な振る舞いを示しており、外れ値として注目するべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測値を示します。一見すると変動があるものの、全体的な傾向は下降しています。
– **Trend**: 長期的な動向を示し、明確な下降トレンドです。
– **Seasonal**: 季節的なパターンを示しています。このグラフでは、周期的な小さな変動が見られますが、明確な季節性は観察されません。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後のデータの残差を示します。予測される振る舞いからの離脱を表すため、異常値の特定に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値は季節性とトレンドの影響を受けており、特にトレンドによる下降が支配的です。残差に見られる外れ値を除去することで、より正確なトレンド分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動は周期的ですが、トレンドの影響が強いため、全体の動きに大きな変化はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、この期間中にWEIスコアが下降していることから、何らかの気候的、または外部要因（政策変更や経済的事象など）が影響している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、関連産業（例えば、観光業など）は収益の減少に備えるべきかもしれません。また、社会的には気候の変動が市民生活に影響を及ぼしている可能性も考慮できます。
全体として、下がりつつあるトレンドに適応し、異常な外れ値の原因を特定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30日間の天気カテゴリに関連する個人WEI平均スコアのSTL分解グラフについて、以下の分析を行います。
1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– **トレンド**: 7月11日ごろまでは緩やかに上昇していますが、その後は緩やかに下降しています。このトレンドは、長期的な変化を示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– **Observed**と**Seasonal**のプロット内で、周期的な変動が見られますが、顕著な外れ値はありません。
– **Residual**は若干不規則な変動があり、ランダムな要素が含まれていることを示しています。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– **Observed**: 実際の観測値を示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示す部分で、全体的な方向性を把握できます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、特定のパターンが繰り返されているかを見て取れる部分です。
– **Residual**: トレンドや季節性を除去した残差を示しており、予測エラーやランダムなノイズが含まれます。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– トレンド、季節性、残差は互いに独立した要素ですが、Observedはこれらの合成結果として表示されています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係はこのグラフからは直接見受けられませんが、季節性による周期性は観察されます。
6. このグラフから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
– 観測データが特定の周期性を持つことから、天候の変化やそれに伴う消費者行動の変化が反映されている可能性があります。
– トレンドの下降は、季節終盤に向けて天候が落ち着くことや、関連するビジネス活動が減少することを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、天候に依存するサービスや商品の需要予測に役立ちます。たとえば、季節的に需要が増える製品の供給戦略の見直しが考えられます。
全体として、STL分解による分析は、観測データの複雑な構造を分解して理解するのに役立ちます。
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STL分解グラフについての詳細な分析および洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **トレンド**のプロットを見ると、最初の約15日間は上昇傾向が見られ、その後徐々に下降しています。これは、全体的な評価スコアが初めは向上していたが、その後低下する傾向を示していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**のプロットで、特に7月中旬（13日頃）に大きな負の外れ値が見られます。この時点で予想外のイベントが発生した可能性があります。
– 「Observed（観測）」のプロットでも、7月15日以降に急激なスコアの減少が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Observed**: 実際の評価スコアを示しています。このプロットは全体の変動を視覚化します。
– **Trend**: 長期的な傾向を捉え、スコアの安定性や方向性を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期的な変動を示しています。天候に関連する周期的な変動の可能性があります。
– **Residual**: トレンドや季節性以外の不規則な変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各プロットは、共に時間とともにスコアの変動を分解しており、異なる要素がどのように全体の変動に寄与しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– SeasonalとResidualのプロット間で明確な相関は見られませんが、Residualの外れ値は旬な出来事や異常気象を示唆しているかもしれません。
6. **このグラフから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**
– 7月中旬の急激な変化は注意が必要です。急激なスコアの下降は、特定の社会的イベントまたは気象イベントによって引き起こされた可能性があります。
– 長期的なトレンドの下降傾向は、天候条件の悪化やそれに伴う社会的な関心の低下を示唆するかもしれません。これは、農業やアウトドア活動、交通への影響を示している可能性があります。
このSTL分解グラフは、観測されたデータの詳細な分析を可能にし、特定の要素が全体にどれほど影響を与えているかを理解するのに有用です。
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:
このグラフは、天気カテゴリのWEI構成要素を主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に示すような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– グラフには特定のトレンドや周期性は見られません。データは主に水平方向に広がっており、主成分1に沿って存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明らかな外れ値は見当たりません。データは主成分空間に比較的均一に広がっています。
3. **各プロットや要素**
– 各点は30日間の天気データのサンプルを示しており、第1主成分が65%を、第2主成分が12%を説明しています。第1主成分が影響力を大きく持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データは、主成分によって次元削減されており、パターンが見やすくなっています。主成分1が比較的重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は特に見られませんが、第1主成分の大きさが情報の大部分を担っています。データは全体に均一に分布しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このPCA分析は、天気パターンを理解するための有効な手段になります。天気の変動が社会や経済に与える影響を理解するのに役立ちます。たとえば、特定の主成分の変動が特定の気象現象、例えば気温や降水量の変化と関連付けられると、異常気象の予測や対策が取りやすくなる可能性があります。
全体として、このグラフからは、データセットの変動の大部分が第1主成分によって説明されていることが分かり、主成分分析によってデータの特徴を効率よく捉えていることが示されています。
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。
