📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果：**
### 1. 時系列推移:
– 総合WEIスコアは大きな変動が見られ、全体的には6.5から8.5の範囲で上下しています。特に7月初旬から中旬にかけて高い水準を維持していますが、月末に向かって大幅に低下しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も総合WEIと同様のトレンドを示しています。特に個人WEIは、一時的に低下する傾向（例: 7月8日）が観察されます。
– 個別の項目では、特に社会基盤・教育機会および社会的持続可能性の低下が月末に顕著です。
### 2. 異常値:
– 見つかった異常値の多くは総合WEIに関連しており、特に7月2日と7月6日に観察されています。この期間は社会WEIと個人WEIの両方で高い変動を示しています。
– 一部の異常値は個人の経済的余裕、心理的ストレス、および社会的公平性に関連しています。これらは個人の精神的または経済的状態が総合スコアに影響を与える要因として作用している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解の仮説）:
– 長期的には、WEIスコアは月初にピークを迎え、その後下降する傾向が見受けられます。
– 季節的なパターンには強い変動が含まれており、残差成分は変動の原因を詳細には説明できないが、個人や社会の急激な変化（例: 急激な心理的ストレスの低下）に起因する可能性があります。
### 4. 項目間の相関:
– 経済的余裕と社会持続可能性の間に強い相関が認められ、これは財政的安定が持続的な社会構築における重要な要素であることを示唆します。
– 心理的ストレスと個人の自由度そして自治性の間にも関連が見られ、個人の精神的健康が自治感覚に影響を及ぼす可能性があります。
### 5. データ分布:
– 箱ひげ図を用いた分析は提供されていないが、検出された異常値からばらつきが大きいことが推測される。一部の詳細項目（例: 心理的ストレス、社会公平性）は大きな変動を見せています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– 第一主成分（PC1）が65%の寄与率を持ち、全体の変動の大部分を占めています。これは、WEIスコアに最も大きな影響を与えている要因を示している可能性があります。
### 結論および推奨事項:
– 総合的にみて、WEIスコアは季節性と特定の社会経済的要因に大きく影響を受けており、個人の精神的健康や自治感覚が重要なインジケーターとなり得ます。
– データの異常値に対応するため、特に異常が多発している期間における社会的および経済的政策の調整が考慮されるべきであり、これにより個々の項目間の相関を強化し、全体的なスコアの安定化につなげることが可能です。
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:
以下にグラフの分析結果とその洞察を示します。
1. **トレンド**
– 後半に向けて、WEIスコアは全体的に下降傾向にあります。最初の2週間は比較的高いスコアを維持していますが、その後は低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの一部に外れ値が観察されます。特に中盤から後半にかけての急激な変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、赤い「×」は予測値を示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、概ね同じ方向性を示していますが、ランダムフォレストの予測は他よりも下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測値の間に一部乖離が見られますが、後半の下降トレンドではそれらがより一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的には、天気関連のデータは季節的な変動を伴います。この下降傾向が季節的な要因によるものか、特異な気候条件によるものかを他のデータと組み合わせて評価する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の季節における天気の変動が農業、生産活動、消費動向に直接影響を与える可能性があります。また、予測の精度を向上させることでリソースの最適配置が可能となるかもしれません。
このような観点を考慮し、気候パターンの長期的な予測や地域ごとの影響範囲をさらに評価することが重要となります。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、個人WEIスコアには大きな上下動はなく、若干の下降トレンドが見られます。
– ほぼ横ばいで一定の範囲内に収まっていますが、7月末からややスコアが下がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はスコアの高い側と低い側にいくつか見られ、それぞれ黒い円で囲まれています。
– 特に期間後半にスコアの低下が集中しており、この時期に何らかの変化や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**:
– 青い点は実績データを示し、全体的に灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
– 予測（予測AI）の結果として、新たに追加されている3種類のラインが見られます（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**:
– 実績データと予測ラインは、全体的に同じ傾向を示しており、特に大きく乖離している部分は見られません。
– 決定木回帰の予測ラインが他の二つのモデルに比べてスコアが高めです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的均一でバラツキが少なく、0.6から0.9の範囲に多くプロットされています。
– 相関は明確なものは見られないですが、予測モデルは全体として横ばいの動きを予想しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 直感的には、持続的な横ばいの安定性を感じさせ、特に目立った危険信号はないようです。
– ビジネスや社会においては、気象条件が安定していることを示唆しており、外部の不確定要素の影響は比較的小さいと推測されます。
– 予測が現実と一致している限り、スケジュールや計画の変更を必要とする重大な懸念はないと考えられます。
これらの洞察は、天気データをもとにした個人の活動や生活習慣の管理に関する意思決定に有用です。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 初期2週間にわたり、WEIスコアに小さな上昇トレンドが見られます。その後、若干の下降が続いています。全体としては、微細な変動はあるものの、比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月下旬頃にいくつか外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が散見されます。この時期に、予期しない要因（例えば天候の変化）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**
– **青い点（実績AI）**：実際のWEIスコアの履歴。
– **赤いバツ（予測AI）**：予測モデルによる推定値。
– **灰色の範囲**：予測モデルの不確かさを示す範囲。
– **各色の線**：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）の予測結果を示します。それらは8月以降の予測を提供していますが、線によっては異なるトレンド（安定または下降）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータ（青）は全体として安定していますが、予測モデルの結果は将来的な不確かさを示しています。特にランダムフォレスト回帰モデルは、他のモデルと比較して下降トレンドを示しており、よく観察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大部分は0.8付近に集中して分布しています。つまり、比較的高い水準を維持していることがわかります。モデル間での微妙な予測の違いが、異なる機械学習アルゴリズムの特性を反映しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般の人々がグラフを見た場合、安定した気象条件が続いていると感じるかもしれません。予測モデルの違いは、将来の異常気象などの可能性を評価する上で重要です。ビジネスにおいては、将来的な気象変動が商品の需要や供給に影響を与える可能性を考慮し、予測に基づいた戦略的対応が求められるでしょう。
全体として、このグラフは過去と未来の天候条件の理解と予測において多くの情報を提供します。特に、将来の不確かさに対処するための準備を視覚化する重要な手段となります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現行の実績データ（青い点）**:
– おおむね横ばいで、0.7から0.9の範囲に分布しています。
– **予測データ（3つの直線）**:
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ同じ水準で横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰は少し低めで、やや右肩下がりの傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値としてマークされたデータ（黒い円）の数は少なく、全体的にデータは安定して分布しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青い点）**:
– 個人のWEIスコアの実際の観測値。
– **外れ値（黒い円）**:
– 他のデータポイントとは異なる特異な観測値。
– **予測データ**:
– 赤い「×」は、それぞれの回帰モデルによる予測。
– 不確かさの範囲（灰色のシェード）は、予測の信頼性を示しています。
### 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関係を見ると、実績データは予測モデルの出す範囲内に収まっており、モデルが比較的現実のデータを捉えていることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは正規分布しておらず、少しばらつきが見られますが、大きな不規則性や外れ値は少ないです。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、およびその影響
– **直感的理解**:
– データは予測された範囲に沿って動いており、過去30日間で特段の異常な事象は発生していません。
– **ビジネスや社会への影響**:
– この安定したスコアは、個人の経済的情勢が安定していることを示唆しており、予測に対する信頼性を高めます。したがって、マーケティングや投資の決定におけるリスクはやや低いと言えるでしょう。
このグラフからは、天気カテゴリーの影響に大きな変動はなく、個人のWEIが安定していることがわかります。
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:
## グラフ分析の視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**: 散布図のプロットは主に0.6から0.8の間に集中しており、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。全体的には安定した状態を示しています。
– **予測データ**: グラフの右側には3種類の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、全体的に僅かな下降を示しています。しかし、大きな変動は予測されていないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– プロットの中には異常値として強調されているものがありますが、これは通常のスコア範囲から外れているデータポイントを示しています。全体的な分布には大きな変化はなく、異常値も少数であることから、健康状態は概ね安定しています。
### 3. 各要素の示す意味
– **色と形**: 青い点は実績データを、赤い×印は予測データを示しています。予測の不確かさ範囲がグレーの背景として示されており、予測の変動幅を可視化しています。
– **プロットの密度**: プロットは全体的に密集しており、1日の間に大きな変動がないことを示しているようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データは主に実績（青）と予測（赤）で構成されていますが、相互の関係は予測の精度や不確かさ範囲で示されています。実績データが予測の範囲内に収まっている限り、予測モデルは十分な精度を持っているといえます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– グラフ全体として大規模な相関関係や新たな周期性は見受けられません。安定した分布を示しています。
### 6. 直感的洞察と影響
– **直感的洞察**: 毎日のWEIスコアは大きな変動がなく、個人の健康状態が比較的安定していることを示唆します。異常値がいくつか存在するものの、それによって全体的な健康状態が大きく影響を受けることはありません。
– **ビジネスや社会への影響**: この安定性は、健康管理プログラムの効果を示しているかもしれません。持続的に安定したスコアを維持することで、社会全体の健康管理プログラムの有効性を示し得るでしょう。また、予測モデルの精度が確認されているということは、予測に基づく健康介入策が効果的に計画される可能性を示唆しています。
このグラフは、個人の健康管理における継続的なモニタリングと予測の重要性を強調していると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは全体として減少傾向ですが、大きな変動があります。初期にはスコアが高く、その後徐々に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントがいくつかあり、特に初期と中盤でのWEIスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しています。
– グラフにはいくつかの予測手法があり、予測値の間には異なるトレンドがあります。ランダムフォレスト回帰は今後の減少を示している一方で、他の予測手法は横ばいを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルの間にはわずかな誤差が見られ、異なるモデルは異なる未来のストレススコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は全体的に一定ですが、不確かさ範囲内での予測が維持されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に感じるのは、初期の高ストレス状態が改善されつつあることです。特に、ランダムフォレスト回帰モデルが今後のストレスのさらなる減少を示しており、ポジティブな傾向が強化されるかもしれません。
– こうしたストレスの改善は、気候や季節の変化の影響を受けている可能性があり、ビジネスや健康管理において、ストレス管理の重要性を示唆しています。特に、予測モデルの違いを理解することで、より適切な介入が図れ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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青いプロット）**: 期間の前半では主に0.6から0.8の範囲で推移し、安定した傾向が見られますが、後半になるとやや変動が増えています。
– **予測（紫と水色の線）**: 予測に基づくと、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが周囲の密集点から外れた位置に示され、これらが異常値として特定されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**: 実際の実績データを表す。
– **赤い×印**: 予測されたデータポイント。
– **異常値（黒の輪）**: 通常の変動範囲を超えるデータ点。
– グレーの背景は、予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの予測信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は概ね一致していますが、異常値が時々大きく外れることで複雑な関係性を生み出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定していますが、異常値の存在により一部変動が目立ちます。予測手法による異なるトレンドが、将来の動向を異なる観点から把握する手がかりとなるでしょう。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性が示唆されており、これに基づく意思決定が安定したものになる可能性があります。異常値が頻発する地点での対応が重要です。ビジネス戦略の計画や社会政策の策定において、異常値のパターンを分析し、適切に対応することでリスク管理を強化することができるでしょう。
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**
– 実績値（青い点）は、初めの半ばで0.8以上で安定した後、途中で0.6近くまで急落しています。その後は再び安定しています。
– 予測（紫の線）は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の期間において、WEIスコアが急激に0.6まで下がっており、これは明らかな変動です。また、この変動は異常値として黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、予測値（赤い点）は存在しないか、少ないように見えます。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 見積もりの不確かさは灰色の影で示され、実績値は予測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**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値（緑、シアン、マゼンタの線）があります。これらは横ばいまたは緩やかな下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な実績値は一定の範囲に集中しており、劇的な変動は一部の期間に限られています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一定の期間、スコアが安定していることから、全体として公平性・公正さが維持されていると考えられます。ただし、急激な下降が発生した箇所では、何らかの問題や外部要因が存在している可能性があります。
– この変動が天気に関連しているのか、社会的状況やAIモデルの不安定性に起因しているかは、さらに調査が必要です。
– ビジネスや社会においては、このような急激な変動を注意深く監視し、原因を特定し対策を講じることが求められます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/天気_social_sustainability_scatter_30日間_20250729082226.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばい傾向**: 実績データ（青い点）は、全体的に0.8以上のスコアを維持しており、大きな上昇や下降は見られません。ただし、期間の後半に多少の低下があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中の一部の実績データが、主なデータクラウドから外れており、特に期間後半に急激に数値が低下しています（約0.6付近）。これらは異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は実績データを示し、予測不確かさの範囲は灰色で示されています。
– **予測線**は3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、各々が異なる予測パターンを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、時間と共にやや減少傾向を示しているように見えますが、予測モデルはそれぞれ異なる将来のスコアを示唆しています。線形回帰はやや下降、他の2つのモデル（決定木とランダムフォレスト）はおおむね安定です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはおおむね0.8付近に集中しており、外れ値が存在しますが、全体の分布は比較的集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが示すように、短期的には安定していますが、長期的に見れば少し不安定になっています。異常値を持続的に観察・分析する必要があります。
– 社会基盤や教育機会におけるWEIスコアの変動は、それらのサービスの信頼性や品質の指標となり得ます。長期間にわたってスコアが低下すると、サービスの質が低下している可能性があり、改善策が必要となります。
– 予測モデルの違いを理解し、最も適切な予測方法を選択することも重要です。未来の計画策定には、これらの予測を考慮することが不可欠です。
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:
以下のグラフ分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 30日間の実績データ（青いプロット）は、最初は0.6〜0.8の間で変動しています。その後、やや安定した横ばいの様子が見られますが、後半にはやや下降気味の動きが見えます。
– 予測では、線形回帰と決定木回帰は横ばいに近く、ランダムフォレスト回帰はやや下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の外れ値が特定されており、これらは黒い円で示されています。これが示すのは、通常の範囲を超えた予想外の変動がいくつかあることです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績（実績AI）を示しています。
– 異常値は大きな黒い円で囲まれており、通常の範囲外であることを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）であり、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が採用されていますが、予測結果に大きな違いはなく、全体的には横ばいから軽微な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に安定していますが、外れ値がいくつかあり、これが全体の評価に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– このデータと予測モデルは、社会の共生・多様性・自由の保障における気候の影響を評価しようとしています。全体的には安定していますが、少数の外れ値が示すように、局所的な変動があると判断されます。
– スコアが下降する予測があるため、対応策を講じることが必要かもしれません。これにより、より安定した社会の共生や多様性を維持するための対策が検討されるでしょう。
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:
このウェザーヒートマップは、総合WEIスコアが時間帯や日によってどのように変動しているかを視覚化しています。
1. **トレンド**：
– 日付が進むにつれて、全体的にスコアが低下している傾向が見えます。特に、7月23日以降に明らかにスコアが下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月6日や7月19日に急激なスコアの上昇が見られ、特定の時間帯は他の日と比較して明るい色（高スコア）です。
– 7月23日以降の特定日に急激に低いスコアが続いている点も注目です。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃さは低いスコアを、色の明るさは高いスコアを示しています。黄緑から青、さらに紫色への移行がスコアの低下を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特定の日付と時間の組み合わせでスコアの変動が顕著です。例えば夜間（23時）は比較的スコアが低い場合が多いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の日付にのみ、高スコアが集中しているという点で、周期的ではない変動が見られます。
6. **直感的理解と影響**：
– 人々はこのグラフから、一定のパターンや予測可能性が少ないことを感じるでしょう。天候の不安定さを連想させ、高スコアが少ない日は天気や生活に影響をもたらす可能性があります。したがって、特定の日付に公共イベントを計画する際、注意を要するかもしれません。
この分析により、特定の時期や時間帯にスコアの変動が顕著であることがわかります。これは気象条件の異常や地域特有の要因と関連付けることができるかもしれません。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間にわたる個人WEIスコアのヒートマップを示しています。特定のトレンドや周期性は明確ではなく、特定の時間帯や日付に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯に明らかに異なる値（特に高い値）が見受けられます。例えば、7月6日、18日、24日に明るい黄色の高いスコアが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色が高いスコア、青や紫が低いスコアを示しています。特定の日や時間に達成されたスコアの変動を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間（時間帯）と日付の二軸でデータを比較しており、特定の時間にスコアが高くなる傾向があるかを分析する手助けをします。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中と午後の一部に高めのスコアが集中していることから、これらの時間帯にある種の影響（例えば、特定の活動や環境要因）がある可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータから、人々の活動や気分が特定の日や時間に異なる可能性があります。例えば、特定の日に高いスコアがある場合、その日が特別な日やイベントがある可能性を示唆できます。これにより、顧客の行動や気分の変動を理解し、マーケティングや製品開発に役立てることができるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間や日における個人の状態や活動の傾向を分析し、理解する手助けをし、さらに大きな計画や戦略に役立てることができます。
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:
このヒートマップ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**:
– 毎日の特定の時間帯（例: 8時、16時、23時）に顕著なアクティビティが見られます。
– 時間帯ごとに一貫したパターンがなく、日により活動の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月19日から7月24日にかけて、急激な変動と色の変化が見られるため、何らかの影響が考えられます。この期間に何らかの異常なイベントがあった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色や緑は高スコアを、青や紫は低スコアを示しています。
– 時間ごとのスコアの変動は、特定の時間帯に何らかの影響因子があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻に複数の異なるスコアが観察されていることから、異なる測定点やカテゴリがこの平均に寄与している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中でスコアが高くなる時間帯が似た傾向を示していますが、日によりばらつきがあり、一貫性がありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、一日の特定の時間帯に活動や条件の変動が起きているように見えます。
– もしこのデータがビジネス活動や社会活動に関係しているのであれば、特定の時間帯の分析を強化することで改善策を講じることが可能です。特に急激な変動のある期間については、詳細な要因分析が必要です。
このヒートマップは、特定の条件や活動の時間帯による影響を把握するのに役立つため、予測や対策に有用です。
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、さまざまな天気関連のWEI項目間の相関を示しており、各要素の関係性を視覚化しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものは時系列データではなく、各変数間の相関を示していますが、非常に高い相関（0.9以上）が多く見られるため、関連する項目同士が似た動きをする可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の値が低い（青色で示される）箇所は、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との関係が比較的小さい項目が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高相関を、青色は低相関を示しています。赤色が強いほど、項目間に強い関係性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」は多くの項目と高い相関を示し、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」との関連性が高いことがわかります。
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）」の間や、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」の間のように、一部の要素は0.9を超える強い正の相関を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高相関の項目が多いことから、これらの要素は一つの変化が他の多くの要素へ波及する可能性があります。たとえば、「総合WEI」が大幅に変わる場合、その影響は他の多くの指標へと及ぶ可能性があり、政策決定やビジネス戦略において考慮すべき重要な要素となるでしょう。
– 経済や健康状態の指標が比較的低い相関を持つことから、これらの独立した変動要因が存在する可能性があり、市場や社会の不安定要素になり得ます。
このヒートマップを理解することで、特定の要素間の強い相関を把握し、これに基づいた戦略的な意思決定が可能となります。
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:
以下に箱ひげ図による視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアに明確な上昇や下降の傾向は見られませんが、全体的に中心付近に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」には外れ値が目立ちます。これは一部の期間において、特異な気象条件や社会的ストレスが存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱の範囲（四分位範囲）はスコアのばらつきを示しています。「社会WEI（公平性・公正さ）」は比較的範囲が狭く、一貫した評価を受けている可能性があります。
– 線の高さ（中央値）はそれぞれのカテゴリの中心傾向を示します。全体の中央値の位置から見ても、スコアはおおよそ平均的な水準です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが時系列ではなくカテゴリ分けされているため、直接的な時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済状態）」は中央値がやや高く、経済的に安定している状況が伺えます。
– スコアのばらつきと外れ値のあるカテゴリは、特定の環境や社会の変動に敏感かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 外れ値の多いカテゴリは、異常気象や社会的ストレスの影響を示唆しており、これにより人々の心身や社会の適応力に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会においては、こうした外れ値の要因を理解し、将来のリスクマネジメントを強化する必要があるかもしれません。
これらの分析から、各カテゴリの特徴を理解し、必要に応じて対策を講じることが重要と考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、天気に関連するWEI（Weather Economic Index）のSTL分解を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. トレンド:
– 「Trend」プロットを見ると、初期段階でWEIが上昇し、7月の中頃から下落し始める緩やかな傾向があります。このトレンドは、天気条件が序盤には良好であったが、徐々に悪化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、月末に急激な下落がありますが、この変動はトレンドが示す一般的な傾向とは異なります。
– 「Residual」プロットでも月の中頃に急激な変動が見られ、予測不能な事象があった可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 「Observed」プロットは、実際に観測されたWEIを示し、全体的な特性を把握するのに役立ちます。
– 「Trend」は、長期的な変動を可視化し、基本的な進行方向を判断する助けになります。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、天気の季節的要因を反映しています。
– 「Residual」は予測しきれない変動を示し、異常なイベントの影響を特定します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 「Observed」と「Trend」の比較により、実際のデータが全体の傾向とどれだけ一致しているかを知ることができます。
– 「Seasonal」と「Residual」の組み合わせにより、周期的なパターンの影響がどれほど強いかがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「Seasonal」プロットの周期性は、特定の気象条件が一定周期で繰り返されることを示唆します。
6. 直感的洞察とビジネス・社会的影響:
– 幅広いトレンドの下落と急激な変動は、天候の安定性の欠如を示しており、農業や観光業など、天候に依存する産業に影響を与える可能性があります。
– 特に急激な変動や外れ値は、特異な気象イベントの発生を示す可能性があり、これに伴うリスクマネジメントが重要となるでしょう。
このグラフは、天気の変動が経済指数に影響するメカニズムを捉えており、注意深く監視することで、より良い対策を立てる手助けとなります。
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:
以下は、グラフ分析から得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– トレンドは、グラフ全体のなだらかな上昇からピークを迎え、その後下降していることを示しています。これは、観察期間の中で、天気関連のWEI平均スコアが一度ピークに達した後、徐々に減少したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 残差グラフでは、異常な変動が数箇所で観察されます。特に、7月13日付近で大きな負の残差が観察され、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:**
– 「Observed」プロットは、実際に観察されたWEI平均スコアの変動を示しています。
– 「Trend」プロットは、その期間中の全体的な傾向を描いています。
– 「Seasonal」プロットは、季節的な変動を示しています。この時系列での変動には周期的なパターンがありそうです。
– 「Residual」プロットは、観察値からトレンドと季節性を取り除いた後の変動を示し、観察しにくい異常やノイズを明らかにしています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– データは、観測されたトレンドと季節性が、全体のパターンを作成するためにどのように相互作用しているかを示しています。トレンドが下降するにつれて、季節的な変動が目立ってきています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 季節性は一定の周期を持ち、複数の小さな波を形成しています。これは天気に関連した周期的な現象を示している可能性があります。
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:**
– このグラフからは、天気の影響により個人の活動や経済指標が一時的に高まるピークを迎えた後、下降する可能性があることが直感的に理解できます。
– 天候に依存する産業、たとえば農業や観光業における需要の変動を予測し、計画を立てるのに役立つでしょう。特に、季節的なピークやトレンドの変動は、この期間における活動の調整にインサイトを提供します。
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:
このグラフは、天気に関連する社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。30日間のデータを様々な成分に分解して分析しています。以下、各要素について詳しく見ていきます。
1. **トレンド（Trend）**:
– 緩やかな上昇から中盤でピークを迎え、その後下降していることがわかります。このトレンドは、長期的な変動を示しており、初めは社会WEIスコアが改善していたが、後半にかけて低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– レジデュアル（差分）の部分では、目立った外れ値はありませんが、中盤から後半にかけて若干の急激な変動が見られます。これは、予測できない変動や異常値が含まれている可能性を示唆しています。
3. **季節性（Seasonal）**:
– 季節性の要素には、定期的な上下のパターンが見られます。約5日ごとにピークを迎え、再び低下するというサイクルが繰り返されています。これは、短期間の周期的な変動を示しています。
4. **観察された全体の動き（Observed）**:
– 全体の動きとしては、トレンド、季節性、レジデュアルの合成が示されています。初めに少し下降し、その後上昇、再び下降しています。これは、短期間の変動の影響を受けつつある長期的なトレンドの影響を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性とトレンドが組み合わさって全体の変動を構成しており、特に特定の時期に一定のパターンが現れることがわかります。これにより、特定の天候条件が社会的行動にどのように影響するかを理解する手助けとなります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このデータから、人々は特定の時期に社会的行動が抑制される、または促進される傾向があると直感的に感じるかもしれません。ビジネスや政策策定において、これらの気象条件の周期的変動を理解して、対応策を講じることが重要となるでしょう。
全般的にこのグラフは、天気による社会的影響を視覚的に捉えるための有用な情報を提供しており、さまざまな周期性や長期的変動を理解することで、より効果的な戦略を立てることができると考えられます。
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:
この主成分分析（PCA）による散布図は、2つの主成分を用いて30日間のデータセットを視覚化しています。それぞれのデータポイントは、天気関連の指標に基づいて元々の高次元空間からこの2次元空間に縮約されています。以下がこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データポイントは中央を中心にランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定できるポイントはそれほど多くないですが、左下に一部のデータが集中しているエリアがあります。これらのポイントは特異な天候条件を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第1主成分の寄与率が0.65と高いため、水平軸はこのデータセットの大半の分散を説明しています。垂直軸の第2主成分は、残りの分散の小さな部分を説明しています（寄与率0.11）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは30日間のデータを主成分でプロットしており、時系列の関係性というよりも、データ間の分布の構造を示しています。個々のデータポイントがどの程度類似しているかを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い相関は見られませんが、第1主成分と第2主成分がもたらす情報で気象データの分布を把握できます。分布は中心から放射状に広がっており、多くのデータポイントがゼロ付近に集まる傾向があります。
6. **直感的な解釈と影響**
– 直感的に、データの構造を視覚的に把握することで、特異な気象パターンや通常の範囲内にある気象条件を区別することができます。
– ビジネスや社会への影響として、気象データのパターンを理解することで、季節ごとの変動に基づいた事前の対応や予測を改善し、農業やエネルギー管理に活かせる可能性があります。
このように、このグラフは気象関連のデータセットを主成分に基づいて視覚化することで、特徴的なデータパターンや異常検出のための洞察を提供します。
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。