📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を通じて明らかになった重要な傾向や異常の分析結果を以下に示します：
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、7月1日から17日頃までは比較的高いレベルを維持していますが、その後、急激に低下し始め、その後も変動が続いているようです。特に7月19日以降、再び落ち込みが深刻になっています。
– **個人WEI平均**は、7月上旬でスコアが比較的高く、7月20日前後から急な低下が見られます。
– **社会WEI平均**は、7月1日から18日まで安定して高いスコアを示していますが、7月19日以降に低下が見られ、これが総合WEIの下降に寄与していると考えられます。
### 異常値
– 結果に示される異常値の日付とスコアは、主に総合WEIの変動と一致します。特に、7月前半の高いWEIスコアが極端なピークを形成しているのに対し、7月20日以降の低下は異常値として検出されています。
– **背景の要因**としては、外部環境（例えば、天気、社会情勢、など）が急激に変化した可能性や、データの欠測・ノイズの影響も考えられます。
### 相関分析
– 各項目間の相関ヒートマップからは、個人の経済的余裕が他の個人項目（健康状態、心理的ストレスなど）に強い正の相関を示す傾向が見られ、高所得/低所得地域における生活の質の差を反映している可能性があります。
– 社会的項目間でも、特に持続可能性と自治性と社会基盤・教育機会が正の相関を持っており、インフラの充実が環境意識や政策に影響を与える可能性を示唆しています。
### データ分布と季節性
– 箱ひげ図によるデータ分布では、総合WEIの中央値は大きく変動しており、特に7月中旬以降のばらつきが広がっています。
– 軽度の**季節性**が見られ、特定の日付周辺でのスコアの変動が観察されます。短期的なイベントや突発的な外部要因がその原因かもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が65%の寄与率を持っており、データの分散を大きく支配しています。これは全体のトレンドを強く反映していると考えられ、政策変化や経済状況などの長期的な要因が影響を与えている可能性があります。
– PC2は11%の寄与率で、PC1ほどの影響はありませんが、変動や外部要因、またはデータの異常値に敏感な性質を持っていると考えられます。
### 結論
このデータは、個人・社会項目での変動が総合WEIに大きく影響を与えていることを示しています。特に7月19日以降の急激なスコアの低下に注目が必要です。異常値がもたらす影響や潜在的要因（例えば、季節的な一時的変動）があることを念頭に置いた追加の分析が望まれます。
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
1. **トレンド**
– 左側のデータは、最初の期間にかけて高いWEIスコアを示していますが、その後のデータが示す傾向は不明確です。右側の緑のプロットは比較データ（前年のデータ）で、WEIスコアが高い値を維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットには、外れ値として黒い丸で示されたデータがあります。これらは通常の範囲外のデータポイントとして認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績のデータです。
– 赤い「X」は予測データを示していますが、一部しか表示されていません。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、これにより年ごとの比較が可能です。
– 紫色、シアン色、ピンク色のラインは、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際の青いプロットと前年の緑のプロットは密に観察されており、比較によって過去の傾向との一致や差異を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測のデータは、密集している部分とバラつきのある部分があり、複数のモデルが予測に用いられていることから、予測精度に変動があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 多様なモデルによる予測が提供されていることから、天候に対する高い不確実性を持ちながらも、複数のシナリオを考える必要があると感じ取れます。
– 予測の範囲が大きい場合、ビジネスにおけるリスク管理や計画の立案においては、多様なシナリオを考慮する必要があります。
– 外れ値の存在は、異常気象や突発的な気象変動を示唆しており、適切な対応策が必要です。
この散布図から、気象データの予測と実績を比較することで、将来の気象傾向の把握や異常値に対する対応策の策定が可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの明確なデータクラスタがあります。最初のクラスタは2025年の夏頃に集中し、WEIスコアが約0.6から0.8の範囲にあります。2つ目は2026年の夏頃で、スコアがさらに高い位置に集中しています。これにより、全体のトレンドとしてはWEIスコアが上昇していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには、いくつかの外れ値が見られ、異常値として強調されています。通常の範囲を大きく外れているため、特に注意が必要です。
3. **要素の示す意味**
– 青い点は実際のAIによる実績値を示し、緑の点は前年の比較データです。予測値はピンクや紫で示され、さまざまな回帰モデル結果が視覚化されています。灰色の領域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**
– 複数の予測モデルによる予測が示されていますが、大きな差異は見られず、比較的一貫した予測が行われているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは2つの主要な期間で分布し、両期間ともに非常に密集しています。前年のデータも考慮され、比較分析として機能しています。
6. **人間の直感と影響に関する洞察**
– 総じて、WEIスコアは年を追うごとに上昇傾向にあるように見えます。これは天気関連のAIモデルが時間を追って予測精度を向上させている可能性を示唆します。
– ビジネスへの影響として、正確な天気予報は農業やイベント計画に大きく貢献する可能性があります。また、社会的には、外れ値の原因を分析することで予測モデルの改善に役立つでしょう。
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:
このグラフにおける視覚的な特徴と得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、時系列としては二つの主要な期間が見えます。
– 2025年中頃まではデータが密集しており、そこから2026年半ばの点まで間が空いています。明確な上昇や下降のトレンドはこの間では見られませんが、2026年に向けての動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で示される）がいくつか見られ、過去のデータの中で特定の例外的な出来事を示している可能性があります。
– 予測の技術によって異なる線が引かれており、それぞれの急激な変動を示していることが考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を、緑色の点は前年のデータを、様々な線は予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の幅を示し、データの信頼性や不確実性についての情報を提供しています。
4. **時系列データ間の関係**
– 実績データと予測データの対応を視覚的に比較することが可能で、予測モデルの精度や特徴を評価する際の参考になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの左側のデータが非常に集中しているのに対し、グラフの右側はより広がりがあります。これにより、予測の信頼性には変化がある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**
– グラフからは、過去のある時点で何か異常な出来事があった可能性が示唆されます。このような情報は、天候のパターンを理解し、それに基づいた対策を講じるために重要です。
– ビジネスの観点からは、予測技術の精度を上げることは、市場における戦略的な意思決定に大きく貢献するでしょう。予測データの広がりを理解することで不確実性のリスクを管理し、業務効率を向上させることが可能です。
このように、このグラフは予測と実績の比較を視覚的に示すだけでなく、それ以上にデータの特性や社会的インパクトについての深い洞察を提供します。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれており、左側は0.8付近のWEIスコアで安定しているが、期間が進むにつれ急に途切れて新しいデータ群が現れています。右側の新しいデータも大体0.6から0.8の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータセットに2つの異常値が見受けられますが、それ以外は比較的一貫しています。右に時間が経過する対に異常値が並んでいないことから、そこでの変動はより少ないように見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の丸が実績AIによる実際のデータを示しています。一方で、異常値が黒い円で囲まれています。
– グラフ中央付近のデータが高密度なのは、短期間でのデータの集中を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータセット間の連続性がなく、これはおそらくデータ収集の間に何らかの影響があったと考えられます。年次比較や予測範囲（灰色の領域）など、AIモデルの出力があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはどちらの期間も0.6から0.8のスコア範囲内に集中していますが、異常値の存在がいくつかの場所で影響を与えています。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 天気カテゴリーのこの経済的余裕の指標が、特定期間で安定している様子が窺えます。この安定性は、関連するビジネスプランニングや、経済施策の影響評価に役立ちます。
– 急激なデータの途切れや異常値が生じた場合、気候変動や外的要因による影響があった可能性があり、さらなる詳細な分析が求められます。
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:
以下の点に基づいてこのグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年中）は青のプロットが堅実に0.6から0.9の範囲に分布していますが、2026年に入ると緑のプロットが0.6から1.0の範囲に現れています。この期間はデータが減少しており、比較的安定している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 分布内に黒の丸で示されている外れ値がいくつかあります。これらは異常値で、何らかの特異な状況を示している可能性があります。
– 予測モデルの結果は、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各手法で異なる範囲を示しており、特に急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色分けはデータの種別を示しており、青は実績、緑は前年のデータを示しています。異常値を囲む黒の輪郭は、特異なデータポイントを特定するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データの間で顕著なズレは見られませんが、予測モデルの結果はいくつかの手法で異なる範囲を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青のプロットは比較的一貫した傾向を示していますが、同時期に予測されているデータとの密接な関係はパッと見は確認できません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の健康状態を示すスコアのばらつきが時期によって異なるため、この間における健康の変動要因を考慮する必要があります。
– 特に異常値については、特定の天候条件が特に健康に影響を及ぼした可能性があります。
– ビジネス面では、この点を用いて天候に応じた健康ケアサービスの提供や関連商品提案の機会があるかもしれません。社会的には、特定の時期における健康リスクの上昇に対する対策が求められるかもしれません。
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:**
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定の範囲内で比較的安定しており、短期間における劇的な変化は見られない。
– 予測期間に入ると、データが不在で、来年度の予測のみ（緑の点）が示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた箇所）が見られるが、それらは予測の枠外からは外れていない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、比較的高い密度であることから安定性を示唆。
– 緑の点は前年のデータで過去との比較が可能。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（カラフルな線）は、直近の実績データからの変化がなく、一定の安定性を予測している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が用いられるが、いずれも大きな変動や異なる傾向を示していない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは狭い範囲で密集しており、急激な変動はない。
– 実績データと予測との大きな乖離は見られず、信頼性のある予測が行われている。
6. **人間が直感的に感じる洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは心理的ストレスの安定を示し、重大な異常や問題は現時点で予測されていない。
– ストレス管理の施策が効果を上げている可能性がある。
– ビジネスや社会において、特に特別な対応策を講じる必要がないとされるかもしれないが、引き続きモニタリングが必要。
このグラフは、心理的ストレスが季節や特定の環境要因によって大きく影響を受けないことを示している可能性があります。適切なマネジメントがなされていることを示唆しているのかもしれません。
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:
以下はこのグラフの特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）はほぼ横ばいですが、その後、予測データ（緑の点）は若干ばらつきがありますが、全体としては一定の分布を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値がマークされています（黒い円で囲まれた青い点）。これらはその他のデータポイントから目立って異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、データの蓄積とこれまでの実績を表現しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、過去と比較した現在の状況を把握できます。
– 線（ピンク、シアン、紫）は異なる予測モデルの予測値を示しており、予測範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータには関連性がありますが、予測モデルによる将来の予測は実績の変化に応じた異なる方法で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特に一貫したトレンドを示さず、予測データも一定の範囲でばらついています。ただし特定の時期における具体的なスコアの変動はありません。
6. **人間が直感的に感じること及び影響**:
– 過去のデータに基づくので、将来的な精度は外的要因にかかっており、社会やビジネスにおける意思決定は慎重に行われるべきです。
– 一貫性のあるWEIスコアは安定性の指標ともなり得ますが、実績値と予測の食い違いがリスクとして考慮されるでしょう。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する情報を提示しており、時間の経過とともにどのように変化するかを理解するための一つのツールとして役立てられます。
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:
このグラフは、天気カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）スコアの推移を示す時系列散布図です。以下にこのグラフから読み取れる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左半分では、実績（青）が0.5から0.8の間に密集しており、安定した状態が見られます。
– 予測（赤いバツ）が一部の領域で下方へ急落している（特にランダムフォレスト回帰が0.4付近）ため、予測では将来のスコアが低下する兆候が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータは異常値として識別されており、これは予測モデルで考慮すべき重要な要素を示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰のモデルで急激な変動が確認される。
3. **各プロットや要素**:
– 色と形状によって異なるモデルの予測値が示されています。各モデルによって異なる予測が提供されており、特に線形回帰と決定木、ランダムフォレストの間で大きな違いがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去と未来の比較（前年度の比較AIは緑）では、全体的に増加トレンドがあるが、年の後半にかけての予測がやや不安定である。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去の実績に対して予測値が大きく異なる部分があり、特に決定木回帰の予測が現実のトレンドと反する可能性がある。
– 標準偏差の範囲（灰色の帯）内にデータがほとんど収まっているため、多くのデータ点はモデルの予測の枠内にある。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 将来の公平性・公正さスコアが低下する予兆は、社会的な不均衡や不満を引き起こす可能性があります。
– 天気カテゴリのスコアは特定の気象条件や環境の変動に大きく影響されることを示唆しており、天候が社会の公平性に影響を与える可能性がある。
– ビジネスや政策立案者において、天候の変動に対する予防策や適応戦略を検討することが重要です。特に、予測の不確実性を考慮し、柔軟なアプローチが求められます。
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
1. **トレンド**
– **上昇または下降**: グラフは二つの時期に分かれており、前半（2025年7月からの約3ヶ月）のWEIスコアは概ね横ばいです。後半（2026年に入ってから）は再び高いレベルで横ばいを示しています。
– **周期性**: 明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 2025年のデータには、異常値が複数見られ、それらのポイントは濃い色で示されています。
– **急激な変動**: 2025年から2026年にかけて、データポイントの分布位置が大きく変わっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（実績AI）**: 青のデータポイントで示されています。前半では集中的に存在。
– **予測データ**: 赤の×マークで示されており、青の実績データに対して前後しながら高い予測精度を示しています。
– **異常値**: 黒い円で囲まれている場所。
– **前年比較AI**: 緑のデータポイントで示され、2026年のデータを直感的に解釈可能。
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近似しており、異常値にも注意が払われていることが伺えます。
– 前年のデータとは異なる分布を見せており、何らかの変化が起きた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関が見られる可能性があります。
– データは各期間でクラスター化されており、一定の範囲に集中していることが伺えます。
6. **直感的な理解と社会的・ビジネスへの影響**
– **直感的理解**: 時間の経過で変化する持続可能性や自治性の指標が一目でわかります。前半と後半で大きな違いがあるため、天気の影響や社会の変化が示唆されます。
– **社会的影響**: 持続可能性の向上や自治性の変化が見られるため、特定の政策や気候対策が影響している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: この変化は、新たなビジネスチャンスやリスク要因を示している可能性があります。特に、異常値は注視すべきポイントと考えられます。
このグラフからは、短期間での大きな変化や異常値の重要性が示され、変化の原因究明や対策のための分析が必要です。
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:
以下は与えられたグラフから読み取れる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青い点）が左側に集中的にあり、それに比較するAIのデータ（緑の点）は右側に見られます。これにより、時間が経つにつれてスコアが大きく変動していることが分かります。
2. **外れ値・急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、やや低めのスコアで観測されています。これらの外れ値は、モデルの予測からの乖離とみることができます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータポイントで、予測AIの赤い点と異なる位置に表示されています。
– 緑の点は前年との比較です。
– 紫やピンクの線は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）の予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータと予測データには多少のずれがありますが、全体としては右に進むにつれスコアが増加しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測AI、前年の比較など、データポイントはモデルごとに異なる分布を示していますが、全体として一貫したパターンを示しています。
6. **人間が直感的に感じること・影響**
– このグラフからは、データの大きな変動や外れ値に対してAIの予測モデルの改善が必要であることが直感的に感じられます。
– 社会基盤や教育機会のスコアが向上していることが示唆され、予測モデルの精度を上げることでより良い政策決定につながる可能性があります。
– 企業や政府にとっては、資源配分や政策評価のためにこのようなトレンドを理解し、予測モデルの適応を検討する重要性が確認できます。
この分析がグラフの理解に役立つことを願っています。
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:
以下、グラフの視覚的な特徴およびそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、2025年7月から2026年7月までの間に明確なトレンドを示していないようですが、全体的に見て横ばいか、やや下降傾向があるように見えます。
– 予測結果は異なるアルゴリズムで表示されており（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）、それぞれやや異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に黒の円で囲まれた点は異常値を示しています。この期間のWEIスコアにおいて、明確に他の値と異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、予測値は赤い「×」で表示されています。
– 緑の点は前年の値を表しており、これが予測の精度評価に用いられています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しており、黒の円で囲んだ部分は異常値の可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が並行してプロットされており、予測と実績の間での誤差を視覚的に確認できます。
– 予測が実績とどの程度一致しているかを視覚的に評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは特定の範囲に集中していることが観察でき、期間ごとの集合を形成しているように見えます。
– 外れ値や異常値が含まれていることで、基本的なトレンドや分布がわずかに歪んでいる可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが重要な社会的指標であると仮定すると、既存のデータおよび予測データを用いて、将来のスコア変動を予測することが可能です。
– 予測精度が向上すれば、そのデータに基づき政策や対策を講じることが可能となります。
– 異常値の検出は、予期せぬ出来事やデータの不正確さを示唆しており、その背後に何があるかを深く分析することで新たな洞察を得る可能性があります。
このグラフは、全体としてWEIスコアの安定性や変動の分析に寄与する情報を提供しています。この分析は、環境政策策定者や研究者にとって有用と言えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、時間と日付に基づく変化が示されています。具体的には、7月上旬と下旬にかけて、異なる色のパターンが確認できます。
– 上旬から中旬にかけては一定の色が続いており、比較的安定しています。
– 下旬には急激な色の変化が見られ、特に7月下旬には色の濃さが変化する部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月下旬に急激な色の濃さの変化が確認でき、これは特定の日に異常な天気パターンやイベントが発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いは、特定の天気指標（恐らくは湿度や温度、降水量など）を示していると考えられます。
– 色が濃い部分は、指標が異常値を示している、あるいは特別な条件があることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ここでは時間帯ごとのデータの相関は特に強調されていませんが、一連の変化のパターンから、特定の時間帯に関連する天気イベントがありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が19時から21時付近で特に顕著な色の変化が見られます。この時間帯には、何かしらの気象条件の変化があった可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響について**
– このヒートマップからは、人間が直感的に異常な天気パターンの時期や時間帯を認識しやすくなっています。
– ビジネスへの影響としては、特定の期間中や日中の特定の時間に異常な天候が続く場合、農業、輸送、観光などの産業に影響を与える可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯に凶暴な天候が予測される場合、住民の安全確保やインフラへの影響が懸念されるため、事前の対策が重要です。
全体として、このヒートマップは特定の期間中における天候の変化を視覚的に把握するのに有効で、異常気候の発見に役立つと言えます。
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:
この天気カテゴリの個人WEI平均スコアの時系列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**:
– ヒートマップ全体としては、一貫したトレンドは見られませんが、特定の期間や時間帯に濃淡のパターンが見られます。
– 時間帯と日付によって異なる色の変化が生じており、特に7月6日から7月13日の期間では、主に明るい緑色や黄色が目立ち、高いスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（7月23日や7月25日など）に濃い紫が見られ、他の日付とは異なる低いスコアが観察されます。これらの外れ値は、何らかの特異なイベント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**:
– 色の濃淡は、スコアの高低を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示し、日付や時間帯ごとにその強弱が変化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（午前7時～8時や午後3時～4時）に、比較的一貫した色（緑）が広がっており、これらの時間帯は他の時間帯よりもスコアが高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、日中の特定の時間帯や特定の日付でパターンが見られ、昼間の時間帯にスコアが高まる傾向があるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータからは、特定の時間や日付に対して、気候条件やその他の外部要因が個人WEIスコアに影響を及ぼしている可能性があると読み取れます。
– ビジネスや社会への影響としては、時間帯に依存する活動（例：通勤・通学、ビジネスオープン時など）が気候によって左右される可能性が考えられます。それに基づいたスケジュール管理や資源配分の最適化が求められるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定のパターンと外れ値に基づく意思決定や戦略策定に役立つデータを提供している可能性があります。
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:
このヒートマップから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯に色の濃淡が集中していることから、周期的なパターンがあることが示唆されます。
– 特に昼間と夕方にかけて明るい色（高いスコア）が見られますが、夜遅くや早朝はデータが少ないか、スコアが低い可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から24日にかけて、急に色が濃くなる部分があり、この期間に異常な変動があった可能性が考えられます。これは天気に関連する特別なイベントを示唆しているかもしれません。
3. **プロットの意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。明るい色ほどスコアが高く、暗い色ほどスコアが低いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、時系列での変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 夜間から早朝にかけてデータが少ないことが目立ちますが、これは活動時間に関連して社会的活動が少ないためかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の並びから、特定の時間帯に高いスコアが多く出やすい傾向があり、活動が活発な時間と関連している可能性があります。
6. **直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**:
– 昼間のスコアが高いことは、日中の活動が気象パターンに影響されることを示唆しています。これは特に屋外イベントや交通に影響する可能性があります。
– 7月23日から24日の異常値は、気象に関連する特別なイベント（例えば、嵐や高温）があった可能性があり、これが経済活動や社会生活に影響を及ぼす潜在的な要因であると思われます。
これらの洞察は、気象が個々の生活やビジネス活動に与える影響を理解するために有用です。
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:
ヒートマップは、WEI項目（天気要素の指標）の相関関係を視覚的に示しています。以下にその特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド:**
– このヒートマップ自体は相関を示すもので、時間軸に沿ったトレンドは直接示していません。ただし、相関係数の変化が発生する場合は、異なる期間のヒートマップを比較することで、何らかのトレンドが発見できるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明確な外れ値は見受けられませんが、相関が非常に低い項目（例：個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目）は、本質的に異なる特性を持っている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色が濃い赤に近いほど高い正の相関を示し、濃い青に近いほど負の相関を示します。
– 同じ項目間の相関は1.00（完全な相関）を示しており、これは自己相関として当然の結果です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– このヒートマップからは時系列データの直接的な関係は分かりませんが、相関が高い項目同士は時間とともに類似する変動をする可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI共生・多様性・自由の保障」などは、高い正の相関を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示し、独立した特性を持っているかもしれません。
6. **直感的な洞察や社会への影響:**
– 高い相関関係を持つ項目間では、政策変更や外的要因（例：気候変動や社会経済状況）が影響を及ぼした場合、相互に影響が波及する可能性があります。
– 独立した項目は、特定の条件下でも他の影響を受けにくいことを示唆しています。
– 社会やビジネスにとって、同調する動きの予測がしやすいカテゴリは、リスク管理や資源の最適な配分に有用な情報を提供します。
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:
このグラフは、さまざまなWEI（天気エコノミックインデックス）タイプのスコア分布を箱ひげ図で比較しています。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**:
– 全般的に、WEIスコアには明確な上昇や下降のトレンドはありませんが、異なるカテゴリー間でスコアが分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生態系整・経済機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で外れ値が見られます。これは、これらのカテゴリーで異常なスコアの変動があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。各WEIタイプは異なる色で表現されています。
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」と「個人WEI（経済余裕）」は、中央値が高めの位置にあり、スコアが比較的高いことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプの間に明確な相関関係は見られません。ただし、同じカテゴリ内（個人WEI、社会WEIなど）でスコアが似ているものがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア分布の幅には違いがありますが、乱れが少ないものも多く、特定のWEIが安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの高低は、特定の天気条件下での心理的・経済的な影響の指標として用いることが可能です。
– ビジネスにおいては、外れ値の存在が示す市場の不確実性に備え、柔軟な戦略が必要となるかもしれません。
– 社会的な視点では、スコア分布の偏りを通じて、特定の社会的要素や政策の効果を評価するために利用が考えられます。
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）の散布図から以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降トレンドは見られませんが、第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の両方にわたってランダムにデータポイントが広がっています。特定の周期性はこのプロットからは明確に確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には極端に他のデータから離れている外れ値は見当たらないようです。データは全体的に均等に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントはそれぞれの日の主要な気象要素の組み合わせを示していると考えられます。棒や色の変更がないため、プロット自体の密度やクラスタリングが情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの広がりが広いことから、主成分1と2はお互いに独立した情報を示しています。明確なクラスタリングがないため、各データの寄与は均等に近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は全体寄与率の65%を占め、第2主成分は11%であるため、主に第1主成分が全体の変動を捉えています。強い相関関係や明確な分布のパターンは確認できません。
6. **直感的な感じおよび社会的影響**:
– 人間がこのグラフを見て感じることは、特定の強い相関や季節性がないということです。ビジネスや社会への影響としては、このような情報は気象データの中で重要なパターンが隠れた中にある可能性を示唆します。種々の気候要因が多様な影響を与えていることを反映しているかもしれません。
このグラフは、多様な気象要素の関係性を理解するために、さらなる分析が必要であることを示しています。
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。
