📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析：
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアの推移を見ると、7月初めから中頃にかけてスコアが上昇していることがわかります（例：7月1日の0.7125から7月18日の0.85625まで）。
– 7月19日以降、総合WEIスコアは顕著に低下し始め、最終的に7月28日には月内最低の0.59を記録しています。
– 変動が大きい日（例：7月2日、7月6日、7月10日）は、各日に複数のスコアが記録され、一部は異常値としてリストされています。
2. **異常値**:
– 異常値の発生は主に高スコア（例：0.84、0.82）または低スコア（例：0.59、0.60）と関連しています。
– 特に異常な高スコア（例：7月6日の0.84）は、おそらく政治的または経済的な良いニュースによる社会的楽観主義の増加に起因する可能性があります。
– 一方、異常な低スコア（例：7月28日の0.59）は、経済的な懸念や社会的ストレスの増加を示している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– STL分解結果は提供されていないため詳細は不明ですが、時間経過に伴う全体のプラトン（安定期）後の低下があると推測されます。
– 季節的パターンや長期的な下降トレンドが存在するかもしれません。
4. **項目間の相関**:
– 資料の提供がないため、相関ヒートマップ分析は行えませんが、各WEI項目間において、高度な社会的スコア（例：社会的持続可能性、インフラ）が個人の健康やストレスに影響を与えていることが予想されます。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図から各項目の中央値および分散を測定することで、WEIのバラツキと外れ値の有無を明らかにすることができるでしょう。
– 一般的に、社会的な要素（例：社会WEI平均）では中央値が高く、個人的なストレス項目では分散が大きい傾向にある可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの結果から、第一主成分（PC1）が全体の65%の変動に寄与していることが示されています。これにより、データセットに関する最も重要な要素を特定するのに役立ちます。
– 推測されるPC1は、社会的要因（インフラ、持続可能性）が大きな要因として関与している可能性があります。
### 詳細項目分析の示唆：
– **経済的余裕**と**健康状態**の高低が個人WEIの折返しポイントとなる可能性があります。
– **心理的ストレス**は夏季の個人の自由度および環境の変化に強く影響されるため、対策が必要です。
– **社会インフラ**と**持続可能性**の維持は、社会的WEIの高い安定性に寄与する要素と見なせます。
### 結論：
総括的に、7月中の全体的な安定パターンの後、様々な外部および内部要因が時間経過と共に個人・社会のWEIを揺るがしたと考えられます。異常値の検出はデータ解析の精度を高め、今後のWEI変動の原因を特定しやすくしてくれます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 初期の約1週間の間はWEIスコアが比較的安定していますが、その後は概ね下降トレンドに転じ、徐々にスコアが減少しています。8月以降は、数値が再び上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として円で強調されているデータポイントがいくつかあります。これらは天候における異常な状況を示している可能性があります。急激な変動は、特定の期間で数値が大きく変動していることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）が実際の観測値を示し、予測データ（赤い「X」）は将来の天気の予測を示しています。
– グレーの影付きの領域が不確かさの範囲を示しており、この中に多くのデータが収まっています。
– 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）により異なる予測が示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で、時系列的に同期している部分があるため、予測モデルが過去のデータに基づいており、比較的一貫性ある予測を提供していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に一定の範囲、特に0.6から0.9の間に集中している一方、不確かさの範囲がやや広いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、天気の変動が予測される範囲内で大きく変動しないことが安心感を与えるかもしれませんが、外れ値の存在は特定の日に異常気象が発生する可能性を指摘しています。ビジネスにおいては、このような情報をもとにリスク管理策を講じることが重要です。また、急激な天気の変化が予測される場合、エネルギー管理や農業、流通業での適切な対応策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半では、WEIスコアはおおむね横ばいで安定していますが、後半にかけてスコアが緩やかに減少しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が特定されていますが、その数は少なく、主要なデータセットに大きな影響を及ぼしているようには見えません。
– 突然の急激な変動は確認できず、比較的安定したデータ傾向です。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しており、主に0.6から0.8の間で推移しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、実績データの動きとほぼ一致しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は非常に近い範囲で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルはそれぞれ似たトレンドを示しており、一貫して横ばいから軽微な減少傾向という点で類似した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には高い一致性が見られ、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・社会への影響**
– データの安定性と予測モデルの精度は、天気関連の業務計画やリスク管理において有利に働くでしょう。
– WEIスコアの減少傾向は事業運営やエネルギー供給に影響を及ぼす可能性があり、計画的な対応が求められます。
この分析では、データの安定性が高いことから、長期的な予測や計画立案にプラスの影響をもたらす可能性があります。
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
– **期間全体のトレンド**: 最初の数日間はWEIスコアがやや上昇していますが、期間の途中で明確な下落が見られます。その後、スコアは横ばいになっているようです。
– **周期性**: 明確な周期性は見られませんが、時折スコアの変動があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには外れ値が幾つかあります。特に、スコアが急激に低下した数日間が外れ値として示されています（黒い円で囲まれた点）。
– 急激な変動は見られず、全体的にスムーズな変動です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 過去30日間の実績データを示しています。
– **不確かさの範囲（灰色の帯）**: 予測の不確かさを示しています。これは予測の信頼性を視覚的に理解するのに役立ちます。
– **予測の線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が色分けされています。これにより、異なる予測モデルの傾向とその違いが視認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 三つの異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）があり、それぞれの出力が異なっています。特に、ランダムフォレストはより楽観的な予測を示しています。
– モデル間で大きな乖離がある場合は、予測の不確実性が高いことを示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 点の密集度から、スコアは一般的に0.7から0.9の間で推移していることが窺えます。
– 外れ値を除けば、データは比較的安定していると言えるでしょう。
### 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
– **直感的理解**: データが比較的安定しているため、急な変化を予測する際の信頼性が高いと感じるかもしれません。ただし、モデル間の違いがあることから、予測の慎重な解釈が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 天気カテゴリのWEIスコアは、社会的な活動や計画に影響を与える可能性があります。例えば、安定したスコアは生産や労働活動の計画に有効ですが、大きな外れ値が示す潜在的な問題に注意が必要です。
全体として、このグラフからは安定性と予測の慎重な解釈が必要であることを強く感じ取ることができます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に横ばいの傾向が見られますが、日によって微小な変動があります。
– 予測データ（紫、シアン、ピンクのライン）はそれぞれ異なる手法を使用し、将来的にも横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に外れ値として黒い円で囲まれたプロットがあります。これらは異常値として識別されているものです。
– 全体的に大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実績のWEIスコアを示し、実際の経済的余裕を表現しています。
– 予測の確かさ範囲（灰色の範囲）は、将来のスコア予測の不確実性を視覚的に示しています。
– 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）は手法ごとに異なる色の線で示され、異なるアプローチの信頼度を比較するために有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法はすべて、ほぼ同じ未来のトレンドを示しており、実績データの横ばいの傾向を支持しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績のデータは、一貫した横ばいの傾向を示し、予測手法が互いに強い相関関係を持つ可能性があります。
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**:
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的余裕が一定程度維持されていることを示しており、特段の経済的懸念を生じさせない可能性があります。
– 予測精度の高さと安定性は、ビジネスにおいてリスクを最小化し、戦略的な計画の策定に安心感を与えるでしょう。
– 同時に外れ値の管理は、異常事象や潜在的なリスクの早期発見に寄与します。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは全体的に0.6から0.9の間で推移し、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はほぼ横ばい、またはわずかに下降しており、将来のWEIスコアの安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として大きく示されているプロットは見られませんが、スコアの変動がある箇所が数か所あります。
– これらの変動は、特定のイベントやコンディションの変化に起因す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のWEIスコアを示し、一般に高い密度で配置されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、特に7月下旬から8月初旬にかけて広がりが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測（線形/決定木/ランダムフォレスト）の間に大きな乖離は見られず、予測精度が比較的高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコア自体には極端な偏りやクラスタリングは見られませんが、定期的な変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的に見て、安定した健康状態が続いていることを示唆しており、特定の介入が必要な状況ではない可能性があります。
– ビジネスへのインパクトとして、まれに見られる変動は特定の外的要因（例：気候変動など）に反応している可能性があるため、対策として季節的なコンディションの管理を考慮すべきでしょう。
総じて、このグラフは個人の健康状態が比較的安定していることを示し、予測モデルによる将来のスコアの予測も一貫性があることが示されています。対策や観察を通じて、更なる安定を目指すことができるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– **実績（青のプロット）:**
– グラフ全体を通じて、WEIスコアは約0.5から0.8の範囲を動いており、急上昇や急下降のパターンは見られません。
– 全般的に横ばいの傾向がありますが、7月下旬から8月上旬にかけてわずかな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に大きな外れ値は見られませんが、一部のプロットが異常値としてマークされています。
– 急激な変動は観測されず、比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青のプロット:**
– 実績データです。時間の経過とともに観測された心理的ストレスレベルを示しています。
– **円で囲まれたプロット:**
– 異常値として認識されたデータポイントを表します。
– **予測線（ピンク、紫、シアン）:**
– 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– **グレーの範囲（不確かさ範囲）:**
– 予測の不確実性を表し、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:**
– 実測データと予測データの間に大きな乖離はなく、予測は実測に基づいて比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアは0.5から0.8の範囲で高頻度に維持されています。高ストレス状態ではないと仮定できますが、個人の基底水準も影響するため、単体での評価は慎重に進めるべきです。
6. **直感と社会への影響:**
– 全体的に見てWEIスコアは大きな変動はなく、安定していますが、時期による微妙な変化は心理的に影響を与える可能性があります。
– 社会的には、特に異常値が出現している箇所周辺において、何らかのイベントや環境要因が影響している可能性が考えられます。これは、従業員のストレスマネジメントやメンタルヘルス対策に活用することができます。
### ビジネスへの応用
– **ピークや異常値の原因解明:**
– 異常値が観察されるタイミングでの詳細な環境や業務状況の分析は、今後のストレス管理に役立ちます。
– **予測モデルの改善:**
– 複数の予測手法を統合し、より精度の高いストレス予測モデルを構築することで、精度の向上を目指します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは全体的に横ばいからやや下降気味のトレンドを示しています。
– 特に後半はスコアが少し低下しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– グラフ中に少数の異常値が見られ、これらはデータの分布から外れた点として黒い円で示されています。
– 中盤にこれらの外れ値が集中しており、突然の変動があったことが示唆されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、実際のデータポイントを表現しています。
– 赤い×は「予測（予測AI）」を示しており、モデルによる予測値です。
– グレーの背景は「予測の不確かさ範囲」を示し、信頼区間のような役割を果たしています。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 青い点の実データと、赤い×の予測値の差異を観察することで、予測モデルの精度が評価されます。
– 異なる予測モデルの線の傾きが異なることから、モデルによって将来の予測が異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全体として、0.6から0.8の範囲に多く分布していますが、特定の時点での下振れが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、一部に不安定な時期があるため、自由度と自治のスコアに影響が及ぶ可能性が考えられます。
– 外れ値があることから、天候や外部要因による変動が生じている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の不確かさが高い期間には注意が必要であることが示唆されます。特に自治体や政策決定者が既存の安定性を維持するために警戒すべき期間かもしれません。
以上の分析を通して、グラフから視覚的かつ推論的に抽出される情報を理解することで、より良い意思決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の期間では、WEIスコアは比較的高い位置で安定していますが、途中で急激に低下する箇所があります。その後、スコアはやや低めで再び安定しています。
– 予測の線は基本的に横ばいを示しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、スコアが急激に低下するポイントがあります。
– いくつかの外れ値が黒色の円で示されており、これらは異常なデータ点として扱われています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIのスコアを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 線は異なるアルゴリズム（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**
– 実績と予測との比較では、予測が一貫して高いスコアを予想しているのに対し、実績では変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の安定した高スコアからの急激な下落が見られるものの、その後の相関性は低く、特定のトレンドは識別しにくいです。
6. **直感的な認識と社会への影響**
– 不安定なスコアが示すように、天気に関連する公平性・公正さの問題が浮き彫りになっている可能性があります。これは、天候の変化が社会的に不平等な影響を及ぼしていることを示唆しています。
– 予測が楽観的なシナリオを示している場合、実データとの差異を分析することで、新たな改善点を見つける手がかりとなるでしょう。
ビジネスや社会への影響としては、天候変動の管理や対策が重要であり、現状のデータと予測とのズレを縮小することが求められるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、**WEIスコアの平均的な動きは0.8から始まり、0.8を中心に上下している**ように見えます。7月中旬から後半にかけては若干の下降トレンドが見られ、その後横ばいや若干の上昇も観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが黒い丸で囲まれており、これが外れ値を示していると考えられます。これらの外れ値は、通常のスコア範囲から逸脱しており、気象条件の急激な変化や異常な気象イベントによるものである可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績を示しており、赤い「×」が予測されています。
– それぞれの点の周りの黒い丸は、注目すべき外れ値を強調しているようです。
– 予測の不確かさを示す範囲（グレーのシェーディング）は、予測の信頼性や変動の可能性を示します。
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3つの予測線が、28日以降の未来をそれぞれの予測手法で表しています。
– これらの予測の方向性は概ね一致していますが、ランダムフォレストの予測は他の二つと異なり下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密集度から、スコアの多くが0.8付近に集まっており、比較的一定であることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点からは、7月末から8月にかけてスコアがやや不安定になり、外れ値の増加が不安要素として捉えられるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測精度の向上や不確かな範囲の縮小が重要です。特に予測手法間で違いがある場合には、それぞれの手法の結果を比較し、最も適切な判断を下すことが必要です。
– 持続可能性のスコアが気候変動の影響を受けやすい可能性を示唆しており、予防策の必要性も考えられます。
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:
この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**:
– 全体的にWEIスコアは比較的高めで、0.8から1.0の範囲内で横ばいからやや下降のトレンドを示しています。
– 日付が進むにつれてスコアの変動幅が増す傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.7を下回るスコアがいくつか見られ、それらは外れ値として識別されています。特にこの期間の後半に増加傾向があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIを示し、予測AIの不確かさは灰色の範囲で表示されています。
– 外れ値は黒い輪郭で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、各モデルの予測は実績値と乖離していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのデータポイントは0.8以上に密集していますが、散布の頻度が増える区域（0.7付近）が注意点です。
– 予測AIのスコアは、モデルによって異なるトレンドを示しており、特に決定木とランダムフォレストの予測のばらつきが顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、スコア低下のリスクと予測モデルのばらつきです。このスコア変動は、社会基盤や教育機会の不安定性を示唆する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、教育投資やインフラ整備の見直しが必要になるかもしれません。さらに予測精度の向上や安定したスコアの維持が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:
この社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の時系列散布図について、以下の点で分析できます。
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.6から0.9の間に分布しています。
– 時間の経過に伴い、大きな増減は見られず、比較的安定していますが、若干の下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかあります（黒い円で表示）。
– 急激な変動は少なく、点の分布は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。
– Xマークは予測データで、それがどのモデルによる予測かは凡例で示されています。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線で示された異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を比較できます。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰が今後のWEIスコアを比較的高く見積もっているのに対し、決定木回帰は低めに見積もっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には、予測モデルごとにバラツキがあるようです。
– 決定木回帰は他に比べて低い予測値を示す。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– WEIスコアは全体的に安定しているため、社会における「共生・多様性・自由の保障」は現在のところ維持されていると認識できます。
– 予測モデルが複数存在し、その結果が異なるため、予測の信頼性を確認し続けることが重要です。
– 情報をもとにした政策策定や、社会環境の改善に低下の可能性がある領域に対する適切な対策が必要です。
グラフの安定性と予測の多様性が、様々なシナリオに備えた柔軟な戦略策定の重要性を強調しています。
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:
以下のグラフに関する分析を提供します。
1. **トレンド:**
– 時系列的に、時間帯別にスコアが分かれていることがわかります。
– 全体的に日付が進むにつれてスコアが若干変動していることが見受けられます。特に、7月24日頃に低いスコアが見られますが、これは異常値の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月24日と25日に低いスコア（紫色）が顕著に見られる箇所があり、これはデータの異常や特異的な天候条件を示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– カラーマップの色の変化により、スコアがどの程度の範囲にあるかを示しています。色が緑から紫に変わるにつれてスコアが低下していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各時間帯のデータが一貫して特定のパターンを持たないため、期間内の特定の時間帯と日付の間に強い相関があるというよりは、一定の変動が見られると解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（日中や夕方）でスコアが集中していることはなく、むしろ分散している印象があります。これにより、時間帯別に気象条件が大きく変化している可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響:**
– 特定の日付、特に7月24日、25日の異常な低スコアは、気象上の重要なイベントや条件を表している可能性があります。この時期に関連してビジネスや社会的イベントが影響を受ける可能性があります。例えば、低スコア時に悪天候が予測されていれば、その時期に予定されているイベントや業務計画に対して調整が必要です。
この分析を基に、具体的な対応策やさらに詳細な追跡調査が可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期 (7月1日) は、特定の時間帯で高いスコア (緑色から黄色) が見られますが、全体の視覚的バラエティは低めです。中盤には、スコアがやや低下する傾向 (青色から紫色) があります。
– 7月中旬から後半に向けて、再び高スコアが出現し、7月下旬には更に低いスコアが顕著になる傾向があります (紫色)。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日に、特に低いスコア (紫色) が目立ち、これは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**:
– 色のグラデーションは、スコアの変動を示し、緑や黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に夜間と夕方の時間帯にスコアが記録されているようです。これにより、昼間のデータが存在しないため、時間帯による影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期的にはスコアが高い日が連続し、その後下降を繰り返すパターンが見られます。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**:
– これらのパターンや変動は、特定の天候の変化や気象条件がWEIスコアに影響を与える可能性を示唆しています。
– 天気の変動によって人々の行動や健康に影響を与える可能性があります。これに基づいた適切な対策を講じることで、ビジネスや社会的な影響を最小化することができるかもしれません。
このヒートマップから、日時別に天候が特定の指標（WEIスコア）にどのように影響しているかを視覚的に把握することができ、対策を検討する重要な手がかりを得ることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月上旬から7月中旬にかけて、主に深緑から黄緑色のパッチが観察され、値の変化は比較的一定であることを示しています。しかし、7月下旬に向けて、より濃い緑や青色が増えており、平均スコアの低下を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日や時刻で、急に色が変わっている箇所があり、これは急激なスコアの変動を示す外れ値と考えられます。特に7月末からの急な青色の増加が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化はWEI平均スコアの変動を示しています。色が明るい（黄色）ほど高いスコア、暗い（青や紫）ほど低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（例えば、夕方や夜間、7月下旬）において、スコアが特に低下していることが確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中や特定の日においてスコアが安定している時間帯もあれば、急に変動が見られる時間帯もあります。特に、7月下旬の深い青から暗い紫への変化は、大きな変動を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 7月下旬にかけてスコアが低下する傾向が見られるため、何らかの気象条件や社会的要因が影響している可能性が考えられます。ビジネスや社会への影響としては、この期間中のマーケットや人々の活動に変化があることが予測され、対策が必要な場合があるかもしれません。
このヒートマップを活用し、特定の時間や日のスコア変動を解析することが、気象情報や社会活動におけるインサイトの深掘りに役立つでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列のトレンドを示しませんが、30日間のWEI（Weather Economic Index）に関する項目間の相関を示しています。
– 赤いセルは高い正の相関、青いセルは負の相関または低い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は表されていません。焦点は相関の強さです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色の濃淡は相関係数を表しており、1に近いと強い正の相関、−1に近いと強い負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「心理的ストレス」には強い正の相関（0.90）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と他の各項目との相関は、全体的なトレンドや動きを監視するのに重要です。
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」は、他の多くの項目と比較的強い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「自由度と自治」の項目は、他の項目と比較的低めの相関を持つ傾向がありますが、個人WEI（心理的ストレス）と一定の相関があります。
– 「経済的余裕」と他の項目の相関は全体的に低く、この項目が独立した動きをしている可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会的要素と心理的要素が経済的指標とどのように関連しているかを理解することができ、政策やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
– 高い相関を持つ項目間では、ある要素が変動すると他の要素にも影響を及ぼす可能性があり、特に政策設計や事業戦略において考慮する必要があります。
これらの洞察は、天気関連の要素が社会的および個人的なウェルビーイングに与える影響を深く理解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WEIタイプにおけるスコアの分布を視覚化しています。以下に、このグラフから得られる洞察を紹介します。
1. **トレンド**:
– 各タイプのWEIスコアは特に特定の順序での上昇や下降のトレンドを示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（持続可能性と自活生）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」に外れ値が見られます。特に、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」では外れ値が多く、平均スコア周辺に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は中央値、四分位範囲（IQR）、最大値、最小値を示しています。
– 色の違いは異なるカテゴリを明示的に表しているかもしれませんが、詳細な意味は図からは直接わかりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての動向は示されておらず、各WEIタイプは独立しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのWEIタイプは中央値が0.6から0.8の間に収まっていますが、それぞれ異なる幅を持っています。個別タイプ（特に「個人WEI（総合状態）」）は、その範囲が狭く、安定していることがわかります。
6. **直感的な洞察および社会やビジネスへの影響**:
– 高いスコアを持つタイプは、基準における達成度が高いことを示唆します。これにより、特定のエリアでの強みを把握することができる一方、外れ値の多いタイプは、注目が必要な改善領域を示唆している可能性があります。
– 社会的な側面や持続可能性に関連するタイプの改善が必要とされるかどうかを示唆しており、これが政策決定やプログラムの方向性に影響を与えるかもしれません。
この分析は、具体的な改善が求められる領域への注力や資源の配分に関して貴重な洞察を提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドが一時的に上昇した後、徐々に下降しています。7月中旬から下旬にかけて下降が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」プロットにおいて、7月下旬に急激な変動が見られます。この期間内に何らかの異常値や急激な変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」: 実際に観測されたデータ。
– 「Trend」: 長期的な変動パターンを表しています。緩やかな変動を伴っています。
– 「Seasonal」: 季節的な変動を示しており、約7日間の周期性が見られます。
– 「Residual」: 説明されない変動を示し、ランダムな変動を含んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 曜日の影響（例: 週末などの周期）が「Seasonal」に表れていますが、全体のトレンド下降により、観測データが影響を受けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの下降に対して、「Seasonal」は一定の周期パターンを持っており、短期間の変動に影響を与えています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的なトレンドの下降は、気象条件が悪化しているか、あるいは特定の気象要因によりスコアが低下している可能性があります。
– 特に観光業や農業など、天候に敏感な産業において、トレンドの下降は事前に対策を考える必要があるかもしれません。
このグラフを直感的に見ると、短期的な変動に加えて長期的な下降トレンドが認識されます。この分析は、事業計画や戦略の変更に活用できる情報を提供します。
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STL分解グラフは、個人のWEI（ウェルネス・インデックスの一種かもしれません）の平均スコアに関する情報を示しています。以下は各コンポーネントの詳細分析です。
1. **トレンド**
– **観測されたトレンド**：グラフ全体としてはゆるやかな上昇から急激な下降に転じています。7月上旬から中旬にかけて上昇し、中旬以降に下降が始まっています。
– **周期性**はあまり見られず、季節的な変動も小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測データ**では特に7月下旬に急激な変動が目立ちます。これは一時的なイベントまたは異常な環境変化があった可能性を示唆しています。
– **残差**においても同様の期間に大きな変動が確認できます。このことは一時的な外部要因の影響を受けた可能性を示します。
3. **各プロットの意味**
– **Seasonal成分**は小さな周期的変動を示していますが、全体の変動に大きな影響を与えていません。
– **Residual成分**は観測値の誤差や予測では捕捉されない変動を示しており、他の要因による影響が含まれているかもしれません。
4. **時系列データの関係性**
– 観測値、トレンド、季節成分、残差の関係を通じて、短期的な変動は主にトレンドと残差の影響を受けているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大きな周期性がないため、トレンドがデータの主なドライバーとなっています。急激な上下変動は主に残差によるものと考えられます。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**
– このデータは外部環境の影響に敏感であるため、短期的な外部要因（例えば、気候変動やストレス）に対する反応を示している可能性があります。特に急激な変動が社会的または個人的なイベントに起因するなら、その対応策を考慮する必要があります。
– トレンドが下降していることから、今後の健康指標の悪化が懸念されるため、適切な介入や支援が必要となるかもしれません。
この分析から得られる直感として、データ利用者は外部の要因（例えば、天気やストレスイベント）を監視し、その影響を受けないようなアクションを取ることが重要でしょう。
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STL分解グラフは、30日間の天気に関連した社会WEI平均スコアのデータを分析しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは、時間の経過とともに上昇し、途中から下降しています。この変化は、月の中頃を境に状況が変化したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データ（Observed）のグラフでは、7月中旬から下旬にかけて急激に下降した箇所があります。急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 季節性（Seasonal）は、一定の周期的な変動を示していますが、波の幅は小さいです。
– 残差（Residual）は、ランダムな変動を示しており、トレンドや季節性で説明できない変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差は相互に影響しています。特にトレンドの変化が観測データの大きな変動に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データの変動は主にトレンドに強く依存しており、季節性の影響は比較的小さいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータの変動は、気候や社会的な要因（例: 天候、イベントなど）が人々の行動パターンに影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会の側面では、このような変動は天候に関連したサービスや製品の需要に影響を与える可能性があります。例えば、天候がビジネスの活性化に寄与している期間では、需要が高まると予想されます。
このグラフ分析は、特定の時間帯で発生した変動をさらに調査し、その原因を特定するための重要な手掛かりを提供します。このデータを活用して、適切な戦略を立てることが可能です。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）による二次元のプロットで、天気に関するデータの多様性を視覚化しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、特定の方向に強いトレンドがあるわけではなく、データは広範囲に散らばっています。これは、データが特に一方向に偏っていないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。データは均等に分布しているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は30日間のデータを表しており、第1主成分と第2主成分に基づいてプロットされています。第1主成分（寄与率: 0.65）がデータについてのより大きな情報を提供していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は直接示されていませんが、PCAによって簡略化された2次元空間での関係性が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分を中心にやや広がる形になっており、第2主成分に沿っても同様の分布が見られます。これは、これらの成分がデータにおいて互いに相関性を持っていることを示唆します。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– PCAによるこの可視化から、特定の気象要因が他の要因と異なるパターンを示す場合があることを認識でき、異常な天候のパターンを見つけるために役立ちます。
– ビジネスや社会への影響としては、特に異常気象の早期検出が重要となるため、天候に依存する産業（農業、観光、エネルギーなど）にとって、この分析は有用です。
この分析は、データの主要な構造を理解し、潜在的な異常を特定するための第一歩となります。
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。
