📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づくと、以下の洞察を得ることができます。
### 時系列推移と傾向
– **総合WEIスコア**のトレンドを見ると、全体的に上昇から7月に入ってやや安定している様子が見受けられ、7月中旬から後半にかけて減少しています。数値は、年初から半年ほどは高い数値を維持しつつ、その後減少に転じています。
– 社会および個人の**WEIスコア**も同様に、初めは高水準を維持し、その後、若干の減少傾向が見られます。
### 異常値
– データには複数の異常点が見られます。高いところでは、7月6日、7月10日、7月18日に高いスコアが記録されています。これは、特に社会的サポートが高まった時期や、大きなイベントなどがあった可能性を示唆しています。
– 異常値は天気や環境変化が影響を与える可能性があるため、これらの時期に関する追加情報があると、より詳細な分析が行えます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を考慮すると、全般的に長期的なトレンドは増加していますが、特定の季節や月で急激な変動（異常な増減）が見られ、これが残差として目立っています。このことは、季節性と短期的変動の影響を示唆しています。
### 項目間の相関
– 異なるWEI項目間の相関を検討すると、例えば**個人の心理的ストレス**が高いほど、**健康状態**や**自由度と自治**にネガティブな影響を与える傾向があります。
– 核となる項目間で互いに強い相関が見られるため、特定の項目が強調されると他に波及する影響の可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図を活用することで、特定の項目がほとんど同じ範囲（例: 0.6～0.8）の中で推移していることが確認されましたが、個人ウェルビーイングの変動が最も大きいことが分かります。
– 異常値がある日でも一部のデータポイントは大きく変動する様子がなく、偏差が小さい日も多々あることが示されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAから、PC1の寄与率が0.65と示され、これはデータ分散の最も大きな部分を説明しています。このことは、変動の大部分が特定の主要因と関連しており、それに対する対応が全体のWEIスコアに影響を与えている可能性があります。
### 要約
これらの分析から、全体的には通常の増減に加えて、環境や社会的要因でWEIスコアが大きく変動することがあると考えられます。特に、社会的サポートやイベント活動がスコアにプラスの影響を及ぼす可能性が高く、これらを通じた改善や活動の維持が求められる可能性があります。また、個人の心理的ストレスが総合スコアを変動させている要因として重要であり、この分野におけるサポートが必要であることが示唆されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、2025年7月から2026年7月までの360日間をカバーしています。
– データポイントは左側に密集しており、その後大きく開いて右側の異なる期間に青から緑へと遷移しています。
– 全体的に、測定された時期から、過去1年間に何らかの変化が起きたことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットにはいくつかの外れ値が見られます。黒い丸で示されたこれらのデータは、特異な天候条件や異常な気象イベントを示している可能性があります。
– この範囲内での変動は、実測データの不確実性や予測モデルの範囲内に収まっているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、過去の観測を表しています。
– 緑のプロットは「昨年（比較AI）」を示し、前年と比較した際のパフォーマンスを示すものと思われます。
– 予測の範囲や複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色分けで示されており、これが将来のWEIスコアの振る舞いを予測するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青いプロットから緑への移行があり、これは過去と現在または予測との比較を表現しているため、研究対象地点で大きな変化が生じていることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グレーで示された範囲がモデルの予測精度を示しており、特に左側に密集しているデータに対して予測が行われています。
– 各モデルの予測傾向も示されていますが、これらが時間経過に伴って変化している様子が観察できます。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**
– 人間は、このグラフから、一部の気候や天候条件が急変していることを感じ取るでしょう。これが社会やビジネスにおける対応戦略の再考を促す可能性が高いです。
– 異常な気象パターンが続く場合、それは農業、生産、供給チェーンに影響を及ぼし、リスク管理の重要性が増すでしょう。
天気関連のデータは、こうした分析や予測を可能にし、実務的な意思決定をサポートします。このグラフは、過去の結果と比較し、将来を見据えた行動計画立案の基礎資料として役立つでしょう。
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:
以下に、グラフ分析に基づく洞察を示します。
1. トレンド:
– グラフの左側には青いデータ（実績AI）が密集しており、右側には緑のデータ（前年比AI）が見られます。緑のデータはある一定期間でのみ存在し、それより前のデータは青で示されています。これにより、周期性は見られず、各期間ごとにデータの性質が異なっている可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青いデータの中に黒い円で囲まれた外れ値が複数存在しますが、特に異常な値は区別されていません。緑のデータにはそうした外れ値は見られません。
3. 各プロットや要素:
– 青い円は実績データ、緑の円は前年比データを示しています。予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線があり、それぞれの予測方法の結果が図示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 青いデータと緑のデータは異なる時期間で提供されており、直接の関係性はありませんが、異なる時間帯での天気パターンを示している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データの青いプロットは0.5から0.8の間に多く分布しています。緑のデータも同様の範囲にありますが、季節的な影響かもしれません。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:
– 過去のパターンと比較して、異なる期間で大きな変化が無いことから、異常気象の影響が少ないと見ることができます。
– 予測手法の結果が一緒に表示されることで、今後の気象変動の予測精度を向上させる上でどの方法が有効か検証できそうです。
– 気象データがビジネスに与える影響としては、農業やイベントの計画に役立つ可能性があります。
この分析は、データをより深く理解し、今後の予測を改善するための基盤となるでしょう。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 左側のプロット群（青い実績）は、2025年7月から9月にわたり0.6～0.8の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– 右側のプロット群（緑）は、2026年5月から7月にかけてが観測され、ほぼ一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に大きな黒い丸で示された外れ値が目立ちます。
– モデルによる予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されたピンク、青、紫のラインは、実績値に対して異なる傾向を示しています。特に紫色の決定木回帰が実績から急に下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の観測データを示しており、緑のプロットは前年の比較データです。
– 大きな黒いマーカーは異常値の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（赤い×）と実績データ（青いプロット）との差異が観察され、特に後半部分の緑のデータと青いデータの関係が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータと実績値の間には類似したパターンが見られますが、時期における変動が存在します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 多くの計測データが限られた範囲での変動を示し、特にAI予測モデルの違いによって導かれる結果が異なることが分かります。このことは、気象予測におけるモデル選択の重要性を示しており、ビジネスではどのモデルが最良かの選定が利益に直結します。また、異常値は予測精度に影響を与えるため、離散した観測には特段の注意が必要です。
これらの点を考慮することで、データ分析を深め、より正確な将来的予測・戦略を立てることができます。
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:
このグラフについて視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側にある青のプロットは、実績データを示しています。これらは横ばいに見え、特に大きな変動は見られません。
– 予測値は、予測の手法ごとに色が異なり、線形に進んでいるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左上部に「異常値」としてマークされたポイントがあります。これは、他のデータ点と比較して著しく異なる値を示していることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（実績AI）」は青の点で示され、過去の実績を表現しています。
– 「予測（予測AI）」の赤い × マークは未来の予測を示し、横ばい傾向を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で表現されています。
– 緑の点は「昨年（比較AI）」を示し、過去との比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と昨年のデータは同じスケールで並行しており、予測モデルはそれらのトレンドに基づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測されたデータと実績値、昨年の値との間にはほぼ横ばいのトレンドが見られ、大きな変動はありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアは安定しているように見え、大きな経済的変動はなさそうです。
– これにより、ビジネスや政策策定において安定性が見込める可能性があります。
– 異常値があることから、時折予期しない経済的事象が発生する可能性もあるため、注意が必要です。
全体的には、データは比較的安定しており、経済環境に大きな変動がないことを示唆しています。異常値の原因を探ることで、さらに多くの洞察が得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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間に分かれています。最初の期間は2025年7月から始まり、次の期間は2026年7月に見られます。
– 2025年7月付近のデータは比較的高いWEIスコアを示しています。
– 2026年7月のデータも同様に高いスコアですが、一貫して約0.8の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月のデータには外れ値が見られますが、その後の期間では少なくなっています。
– 外れ値は異常値として表示されており、おそらく特定のイベントやコンディションによって引き起こされたものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、高い密度を持っています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、これは比較対象として役立ちます。
– 異常値は黒い円で示され、データの分布から大きく逸脱していることを表しています。
– 予測モデルのラインが異なり、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年データ間にはある程度の類似性が見られ、季節性要因や周期性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**:
– データは主に均一な高スコアで密集しており、健康状態が良好であることを示しています。
– 予測の幅は狭く、モデルの精度が高いことを暗示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 直感的に、個人の健康状態が非常に安定していることがこのグラフから読み取れます。
– ビジネスおよび社会に対する影響としては、この安定した健康状態が労働生産性や生活の質を向上させる可能性があります。
この分析はデータを視覚的に理解し、将来の予測を支援することを目的としています。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**
– 過去から現在にかけてのWEIスコアの実績データ（青）は、ほぼ横ばいで一定の範囲に収まっている様子が見られます。ただし、次年度（緑）には大きくスコアが下がる傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データには異常値を示す黒い円がいくつかあります。これは通常の範囲を外れたデータポイントを示しており、何らかの影響要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色とマーカーの意味は次の通りです：
– 青：実績AIのスコア
– 赤い×：予測（予測AI）の数値
– 緑：前年のデータ（比較AI）
– 線の色は異なる回帰手法（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. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルによる予測データが密接に関連しています。実績と予測が異なる日付範囲であり、来年の予測についてどれがより正確かはさらなる検証が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の青い実績部分と右側の予測データが別の期間であり、統計的な相関を見るのは難しいですが、予測に対する実績の形状が一致しているか注目する必要があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響**
– 来年の予測でWEIスコアが低下しているのは、人々のストレスが増加する可能性を示唆します。業務効率や精神的健康にネガティブな影響が出る恐れがあるため、ストレス管理への関心が高まる可能性があります。
このWEIスコアの変動を理解することで、個人および集団のメンタルヘルス対策への情報提供や、政策決定に役立てることができます。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは実績（青）で示され、2025年7月から開始され、ある一定のレンジで横ばいとなっています。
– 予測（赤×）データは、実績データから過度に外れているわけではなく、予測の線（青、紫、ピンク）に沿っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データには異常値（黒の円）が強調されています。これらは他のデータポイントと比べて著しく異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績点は、AIが実測したデータ。
– 緑の前年度データは、前年と比べて類似の動きを示しています。
– 予測データは線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で表され、それぞれ異なる予測モデルの適用範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線が重なり合っているため、予測モデル間の差異はあまり大きくないと考えられます。
– 前年度データと実績データの間に顕著な違いは見られず、一貫性があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは特定の範囲内に集まっており、著しい非対称性や多峰性はありません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが特定の範囲で安定していることは、気候や環境が大きく変動していないことを示唆するかもしれません。
– 異常値の存在は、気象条件の突然の変化や予測の精度に影響を与える可能性があるため、注意が必要です。
– モデル間での一致は、堅牢な予測方法が採用されていることを確認するものですが、異常値を考慮する必要があります。
このような分析結果は、政策立案者や企業がリスク管理や中長期計画を立てる際に役立つでしょう。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の主要な時間枠ではWEIスコアは比較的高く、若干の変動がありますが、全体的に安定しています。
– 次の段階に入ると、スコアが急激に減少しており、明らかな下降トレンドが見られます。
– これに対し、後半の予測AIのデータは、スコアが高い位置に安定しています。前年度のデータも同様に高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値が確認されています。これらの外れ値は、天気に影響される一時的な要因や測定エラーである可能性があります。
– 決定木回帰の予測における急激な下降が顕著で、これは予測モデルによる過剰適合や、実際のデータとモデルの不一致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**:
– 実績データ（青）は、実際の過去のスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（異なる色の線）は、異なる予測モデルの出力を示しています。
– 前年のスコア（緑）は、一貫して高く、安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去データは、比較的異なる動きをしていますが、年度を通じてスコアが高いことが示されています。
– 予測は、実績および過去のデータに基づいており、それぞれの予測方法により異なるトレンドを提案しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは前半と後半で明らかに異なるレベルに分布しており、異常値の存在が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 天気と公平性スコアには不安定な要素が存在するかもしれませんが、全体的な社会WEIスコアが高いことは、気候が社会に及ぼす影響が一定のレベルにあることを示唆しています。
– モデルの予測に基づく計画が非常に重要で、異なるモデル間での結果の差異は、より多角的な分析を必要とすることを示しています。
– 社会やビジネスへの影響として、これらの予測と実績データを基に、環境に関する政策や計画を調整する必要があるかもしれません。特に、急激な変動が予想される場合には、リスク管理が求められます。
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:
グラフの分析を行います。
1. トレンド：
– このグラフでは、実績AI（ブルー）のスコアが7月から9月にかけて比較的一定していますが、わずかなばらつきが見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）は、トレンドにギャップが見られ、推定手法による違いが明確です。
2. 外れ値や急激な変動：
– 初期の範囲では、異常値（黒い円）が多数見られますが、その範囲は限定的で、全体のトレンドを大きく変動させるものではないようです。
– 予測の不確かさの範囲（灰色陰影）も比較的小さく、データのばらつきは少ないことを示唆しています。
3. 各プロットや要素：
– ブルーの実績は、観測された実際のデータポイントです。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）はそれぞれ独自のモデリング手法を示していますが、いずれも9月以降のデータを反映しています。
– 前年のデータ（グリーン）は夏の期間のみ示されています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルは、7月から9月への変化において多少異なる結果を示しています。
– 予測データと前年データの間に明確な相関は見られず、予測精度の向上が必要であることが示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– データの分布は比較的一定であり、外れ値以外は安定しています。
– 前年データと比較して極端に異なる変動は見られません。
6. 直感的な洞察：
– 予測モデル間で結果にばらつきがあるため、特に社会的またはビジネス的な意思決定の際には複数のモデルを参照し、総合的に判断することが重要です。
– 外れ値の分析をさらに進めることで、より堅牢な予測モデルを設計するための手がかりを得られるかもしれません。
このグラフは、気候の持続可能性や自治性の観点から、いかに正確な予測が重要であるかを示しており、データの精度向上が求められる場面といえるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフは左側に実績値（青い点）が集中しており、その後は予測値（X印）が示されています。時系列で明確なトレンドは見受けられませんが、実績から予測へとデータの移行が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロット中に黒い円で表された外れ値があります。これらは通常の範囲から外れているデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、緑色の点は過去のデータ（前年）を示しています。
– 予測の線は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いており、それぞれピンクや緑の線で示されています。
– 予測の不確かさは灰色の帯で示されています。
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には視覚的に区別があり、予測データと上手く接続されていますが、明確な周期性や連続性は見えません。
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集中しており、予測データはそれに続く形で似たパターンを示しています。
6. **人間が感じる直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績と予測の間に大きなギャップはありませんが、外れ値や予測の不確かさがビジネスの戦略におけるリスクと不確定性を示すかもしれません。
– 教育や社会基盤の評価において、外れ値の管理や予測の精度向上が重要です。
全体として、このグラフは社会的な基盤や教育機会の評価に関するデータを示しており、継続的なモニタリングとモデルの改善が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左部分の青い点（実績AI）は、全体的に下降傾向を示しています。これは対応する期間のWEIスコアが減少していることを示唆します。
– 右部分の緑の点（前年比AI）は、比較的高いスコアの範囲内で緩やかに変動しています。これは前年に比べてやや改善されたか、安定していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたデータは異常値として識別されています。初期段階でいくつかの異常値が観察されますが、全体としてはあまり変動が激しくないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを示し、緑の点は前年のデータを反映しています。
– 紫色や水色の線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しており、予測の差異を明示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる傾向を示す可能性がありますが、全体的に見て、データは二分化されています。左側は過去のデータと予測、右側は比較のため前年データで、新旧のデータセット間での相互関係を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データに外れ値が多いことから、不安定な要因があるかもしれません。しかし、全体の傾向は、持続的な改善を目指しているかのようです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期のスコアが不安定であるため、社会的な不安定要因や環境変化が推測されます。WEIスコアの改善が示されるにつれ、持続可能性や多様性の適切な管理が進展していると感じることができます。
– ビジネスでは、環境への影響を考慮する際のベンチマークとして用いることができ、政策決定者にとっては持続可能な政策を策定する指針となり得ます。
このグラフは、WEI（共生・多様性・自由の保障）の指標がどのように変化し、これに対する予測がどのように行われているかを示しています。これにより、社会的および環境的な戦略を最適化するための重要な洞察を得ることができます。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 時間帯によりデータの出現が異なります。特定の時間帯（例えば、8時や16時）でのデータ集中が見られます。
– 横ばいの部分と急激に濃淡が変化する部分があり、周期性よりも特定の頻度でデータに変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月18日から少し変化が見られ、その後7月24日から急激に色の濃さが変化しています。これは、特定のイベントや天候の変化による可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しているようです。黄色や緑では高いスコア、青や紫に近づくほど低いスコアになります。
– プロットの密度が高い時間帯は、天候活動が活発な時間を示す可能性。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列的に見ると、一部のデータが他の日と比べ顕著に異なることがあり、これは特定の日の変動が他の日に影響を与え得ることを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による特定パターンの存在が示唆され、一部時間帯で特にスコアが高いなどの分布を確認できます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 一般的に人は、特定の時間帯のスコアが高いことを元に、その時間帯が天候的に重要な時間と捉えるかもしれません。企業は、この情報を使って天気に依存するビジネス運用やマーケティング戦略を改善することができます。
この分析を基に、天候パターンをより詳細に解析したり、予測モデルを構築するためのデータとして活用することが考えられます。
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:
このヒートマップについて以下の観点から分析を行います。
1. トレンド:
– 全体的に色の濃淡が日付や時刻によって異なるが、顕著な長期的な上昇や下降のトレンドは見られない。
– 一部の時間帯や日付において明らかな変化が見受けられる。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月24日に濃い紫色が観測され、他の日とは異なる値を示している。この日は特異なデータポイントとして注意を要する。
– また、7月18日や7月19日にも明るい黄色が見られるため、この時間帯は他と異なる特徴がある。
3. プロットや要素の意味:
– 色はスコアの大小を示しており、黄色や緑が高い値、青や紫が低い値を示している。
– 時計の時間軸（縦軸）に示されており、どの時間帯でスコアが高いか低いかを視覚的に理解できる。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 日ごとや時間ごとに分布が異なるが、同じ時間帯で似たような変化が見られる。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯別にある程度まとまったスコアの分布が見られ、同じ時間帯には似た傾向があるかもしれない。
6. 人間が直感的に感じる影響:
– 特定の日における異常値（紫色や黄色の色調）は、重要なイベントや異常気象が影響している可能性が考えられる。
– 日中の一定の時間帯で安定したデータが観察されることから、ビジネスや日常生活におけるルーティンがこの時期に影響を与えている可能性がある。
このヒートマップは、特定の期間中のデータパターンや異常を視覚的に示すため、特異点を調査することで気象現象や人々の行動パターンに関連する洞察を得ることができる。
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:
天気カテゴリの「社会WEI平均スコア」の360日間の時系列ヒートマップに基づく分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的に周期的なパターンがあり、特定の日や時間でカラーパターンが変化しています。
– 色の濃淡は、特定の時間帯でのスコアの変動を示しており、一部の時間帯（午前中や夕方）では高い値が示されています（緑から黄色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で急に色が極端（薄い緑から濃い紫）になる部分があり、これは急激なスコアの変動を示している可能性があります（例として7月24日）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが高い（紫は低く、黄色は高い）。
– 横軸は時間の進行を示し、縦軸は時間帯を示しています。これが繰り返すことによって、ある種の周期性やパターンが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の特定の時間帯において、スコアが高い傾向がありますが、夕方以降はスコアが低くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の色の変化（特に急に変化する部分）は、特定の外部要因（天候の変化など）の影響を受け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**:
– スコアが高い時間帯が朝や昼に集中していることは、日中の活動が活発であることを示唆しており、これが天気パターンと関連している可能性があります。
– 急激なスコアの変動は、特定の競技やイベントが影響している可能性があり、こうした変動を事前に予測できることは、リソース配分やサービス運用にとって有益です。
このグラフは、特定の時間帯や日付での社会的な行動パターンの理解に役立つ情報を提供しています。データを基により詳細な分析や予測を行うことで、効率的な意思決定が促進されるでしょう。
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:
このヒートマップは、さまざまなWEI（Weather Effect Index）項目間の相関関係を示しています。以下はこのグラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでトレンドを直接読み取るのは難しいですが、相関の強さが異なる点でトレンドの一端を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に極端に低い（青）または高い（赤）相関が見える部分があり、これが外れ値や特性の変動を示します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関を示し、濃い青は強い負の相関を示しています。
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」などは他の多くの項目と高い相関を持ち、中央に位置する「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（自由度と自治）」とは低い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての観察はこのヒートマップから直接はできませんが、360日間のデータから通常計算された相関であることを考えると、長期的な傾向が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」や「社会WEI平均」などと高い相関を示していますが、「個人WEI（経済的余裕）」との相関は低いです。
– 複数の社会的な要因（公正性、持続可能性、教育機会など）は相互に高い相関を示し、それが社会的な政策や条件が緊密に関連している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、「個人の心理的ストレス」や「経済的余裕」が社会的な条件や個人の平均状態にどの程度影響を及ぼすかを理解しやすいと思います。
– ビジネスや社会においては、さまざまなWEI指標がどのように相互に関連し、特に社会政策や健康、教育機会に対する影響を予測する上で重要な指標となります。
– 政策立案者にとっては、特定の指標が高い相関を持つことが社会のどの分野に対する強化が必要かを示す指標となるでしょう。
このようなヒートマップは、関連するトレンドや異常を見つけ出し、効果的な戦略を設計するための重要な手がかりを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– WEIタイプごとにスコアの分布が異なり、明確な上昇または下降のトレンドはありません。ただし、全体として高位に分布するタイプと低位に分布するタイプがあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのタイプ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（社会整備・教育機会）」で多くの外れ値が見られます。これは、特定の状況下で異常に高いまたは低いスコアが観測される可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図の各箱（四分位範囲）はスコアの中央値と変動のある程度を示しています。色の濃淡は視覚的な区別をサポートしますが、特に意味を持たないこともあります。外れ値は円で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 一部のWEIタイプは他よりも一貫して高い中央値を持っており（例: 「総合WEI」、「社会WEI平均」）、他と異なる基準や要因があります。変動範囲や外れ値のパターンは、データの一貫性や信頼性、あるいは測定の難しさを反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI（健康快復）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保証）」は比較的狭い範囲に分布しており、一定の安定性を持っている可能性があります。他の分布はより広がっており、バラツキが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 直感的には、社会的な要素が人々の生活に与える影響が大きいと考えられ、多くの外れ値がそれを示唆しています。特にストレス関連の要因は、精神的健康の重要性への意識を高めることにつながるかもしれません。また、個人の健康や快復は安定的であることが示唆され、政策やビジネスにおいて健康維持や回復支援の重要性が再確認されるでしょう。社会的な公正性や教育機会の確保は、長期的な目標として取り組むべき課題と考えられます。
この分析は、WEIスコアの異なるタイプ間のパターンとその社会的意味を理解するための基礎を提供します。
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**
– PCA（主成分分析）のスキャッタープロットで特定のトレンド（上昇、下降）は見られません。データは第1主成分および第2主成分に沿って広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に極端に離れた外れ値は見られません。データポイントは比較的均一に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 各点は360日間の気象データを主成分に変換した結果を示しています。主成分1と主成分2の寄与率を見ると、主成分1が0.65と主要な特徴を捉えています。
– 色や密度は均等であり、特定のクラスターが明確には識別できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データが統合され、主成分軸に投影されています。具体的な周期性は見られませんが、分布の特徴から、各主成分軸の下でデータがどのように変過したかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1と主成分2には弱い相関があるように見えますが、大きな相関は見られません。分布が均一であるため、主成分の持つ情報は互いに比較的独立しています。
6. **人間の直感や影響**
– 人間の直感として、この分布は特定の傾向やパターンを持たず、多様な天気の条件が存在したことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、特定のトレンドが見られないため、気象データの多様性を前提とした柔軟な計画が求められます。特に予測や分析において、データの多様性を考慮する必要があることが示されています。
全体として、このPCAグラフからは気象データの多様な要素が均等に存在することが示され、特定の方向性を持たないことが理解できます。これは、変化する気象条件に対する柔軟な対応の必要性を指摘しています。
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。