📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、以下の重要な洞察が得られます。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**:
– 全体としては、2025年7月1日から8月2日の期間中のスコアは一般的に0.60から0.84の間を変動していますが、特定の日には0.85を上回る高いスコアも観察されています。
– 特に、2025年7月6日前後では高いスコア(0.83-0.86)が見られ、その後はやや下降し2025年7月中旬まで比較的安定しています。7月下旬になるとスコアが下がり、8月には回復基調が見られます。
**個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は、全体的に社会WEI平均より低い傾向が見られます。社会WEIは0.66から0.90の範囲で推移し、個人WEIは多くの日で低いスコアを示しています。
### 異常値
総合WEIスコアに関して、指摘された日付のスコアは、データ全体の中で特に高いあるいは低いスコアを示しています。特に、2025年7月6日や12日には、異常に高いスコアが見られます（最大0.86）。これは、一時的な経済・社会的状況の好転や政策の変更が寄与している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 季節性のパターンは、特定の時期（例：月初めや月末）でのスコアの変動が他の日より顕著であることを示しています。
– **トレンド**: WEIスコアのトレンドは変動があり、社会WEIの方がたとえば持続可能性の項目では高いスコアを保っています。
– **残差**: 説明できない残差が見られる日は、一般的なトレンドや季節性のパターンに従わない、例外的な現象を示す可能性があります。
### 項目間の相関
項目間の相関を分析すると、経済的余裕と社会の持続可能性が高い相関を持つことがわかります。経済の安定が社会の持続可能性や教育機会の向上に寄与している可能性があります。
### データ分布
**箱ひげ図**: ばらつきがあるのは多くが心理的ストレスや経済的余裕の項目です。しかし、経済的余裕に関しては、中央値が他項目に比べて高いことが、データ全体を持ち上げたいくつかの要因（例: 経済政策の好影響）を示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果によれば、初軸（PC1）はデータ変動の65%を説明しており、特に経済的要因や社会的な持続可能性が重要です。これは、個人と社会のWEIにおいて経済的側面が最も大きな影響を与える構成要素であることを示唆しています。
この分析から、経済的な強化措置、社会制度の改善、および持続可能性の向上が、全体的なWEIスコアの向上に重要であることがわかります。データに見られる異常値は、特定の政策変化や重要な社会イベントに起因している可能性が高く、これに注意を払った分析が今後重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側（青プロット）は過去データ（2025年頃）で、右側（緑プロット）は将来の予測データ（2026年）です。明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、データは異なる時期に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されている黒の円はデータの異常値を示しており、いくつかのデータポイントが予測範囲を大幅に超えていることが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表現しており、緑のプロットは予測データです。灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測手法は異なる色で示されていますが、それぞれが多少異なる結果を示しています。
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時間的な移行は明確で、将来の予測において一定の不確かさがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一群に集まっており、ばらつきは少ないです。予測データも同様に集中していますが、若干のバラツキが存在します。
6. **直感的な印象および影響**
– 見る人にとって、実績データが安定し、予測も一貫しているように感じられるでしょう。しかしながら、外れ値の存在はシステムの精度に関しての課題を提起します。
– ビジネスへの影響としては、気象現象の予測の不確実性を考慮し、リスク管理を強化する必要があるかもしれません。また、外れ値が気候変動によるものである可能性を考慮し、長期的な対策が求められるかもしれません。
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:
このグラフは、天気に関連した個人WEI平均スコアの時系列データを示しています。それに基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から2025年9月）と後半の期間（2026年5月から2026年7月）でデータが二つのグループに分かれています。
– 前半の期間では、スコアが0.6から0.8の範囲で比較的安定しています。しかし、線形回帰による予測は下降トレンドを示しています。
– 後半になると、スコアが再び増加しているように見受けられます（緑のプロット）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半の期間において、いくつかのプロットが異常値として特定されています（黒い円）。
– 急激な変動は見られませんが、前半と後半で明確なスコアの差があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データ、緑色のプロットは前年データを表しています。
– 紫色、紺色、ピンクの線はそれぞれの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と比較して、予測値がやや過小評価されているようです。
– 線形回帰は短期的な下降トレンドを予測していますが、その後はデータが復調しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半と後半のデータセットにおけるスコアの分布が異なり、外れ値の発生が見られます。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 前半の期間におけるスコアの下降トレンドは、悪化する天候条件または関連要素を示唆している可能性があります。
– 外れ値の存在は、一時的な極端な天気や予測の精度に影響を与える別の要因を反映しているかもしれません。
– 気候の変動が個人の活動やビジネスオペレーションに影響を与え、その評価において重要であることが伺えます。
全体的に、このデータは天候が個人の行動や評価に如何に影響を与えるかについての有用な洞察を提供します。予測手法の精度を高めることで、さらなる分析がおこなえるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期のデータ点（青色のプロット）は概ね一定しており、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で推移しています。
– 年度が進むにつれて（特に2026年以降）、緑色のプロット（前年の比較AI）が分布していますが、スコアは0.7から0.9の範囲で少し上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期データの中にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれている）が存在します。これらは平均的なスコア範囲から下にずれています。
– 急激な変動はあまり見られず、全体としてスムーズなトレンドが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績AIによるデータを表し、緑色のプロットは前年のAI比較データを示しています。
– 紫色の線は予測モデリング（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるトレンドを示しており、これにより将来のスコア予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 前年のデータ（緑色）と実績データ（青色）が並行して示されており、年度が進むにつれてスコアが改善していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データのクラスターが明確に分かれており、初期と後期でのスコアの集中度が異なります。
– 後期のデータがやや高スコアに移行していますが、直接的な相関の具体的な要因は示されていません。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 初期のデータ群と比較して後期のスコアが上昇していることから、天候に関する社会の指標（WEI）が改善していると推測されます。
– 予測モデルが導入されていることは、今後の天候関連リスクの管理や政策立案に役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会において、予測精度の向上により計画立案や対応戦略の精度が増すと考えられます。
このグラフから考えられるポイントは、過去データと比較することで将来の動向をより的確に捉え、社会的意思決定に貢献する役割を持っているということです。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**:
– データは主に2つの異なる期間に集中しています。最初の期間は2025年7月から始まり、WEIスコアは0.6から0.9の間でほぼ横ばいです。次の期間は2026年6月ごろで、再度類似のスコア範囲で密集しています。
– 全体的には、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値が2025年のデータに見られます。これらはおそらく突発的な事象に伴うものか、データ入力時の誤差かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値、緑の点は前年の比較値を示しています。
– 異常値は黒の円で表されています。
– それぞれの予測手法（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AIと予測AIのデータが異なるタイミングで解析されていますが、全体の傾向はあまり大きく変わらないようです。
– 前年のデータと比較しても、スコアに大きな変化はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の周期性や相関の強い関係性は明確には見られません。データは比較的ランダムに配置されているようです。
6. **直感的感覚およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが横ばいであることから、経済的余裕に大きな変化はないと考えられます。これは安定性を示す一方で、成長の欠如を示す可能性もあります。
– 社会においても、特段の改善や悪化が見られないことから、人々の生活や経済活動にも大きな影響を与えていない可能性が高いです。
– 異常値の存在は、システムの精度向上やデータ収集プロセスの改善が求められることを示唆しています。
このグラフからは、WEIスコアの安定性とその影響の限界を示唆するデータが読み取れます。データの安定性を基に、他の要因と組み合わせた分析が望まれます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側に青のドットが集中していますが、全体的に一定の範囲内で推移しているように見え、期間中のトレンドは横ばいです。
– 右側に緑色のドットが密集しており、こちらも一定の範囲内で推移しています。両者を比較すると大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青色のデータポイントは比較的均一に分布していますが、一部のデータポイントが異常値として強調されています（黒のリング）。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績データを表し、緑色のプロットは前年データを表しています。
– 異常値は黒いリングで囲まれており、特定の期間に発生していることが確認できます。
– グレー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:**
– 青色の実績データと緑色の前年データは、同様のパターンに基づいて推移しているようです。両者の範囲は重なっており、類似した傾向があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 青と緑のデータポイントの分布は非常に近く、相関が高いことを示唆しています。予測に基づいた範囲もこれに対応して比較的狭いです。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– この安定した推移は、健康状態が長期間にわたって大きく変動していないことを示唆します。異常値が強調されていることから、これらのポイントに集中した分析が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、季節や特定の外部要因が健康状態に影響を与える可能性を示唆しており、これにより予防策や対策の準備に役立つでしょう。また、安定した範囲は健康維持対策が効果的であることを示している可能性があります。
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2つの主要な期間に分けられ、最初の期間（左側）は実績データ（青）が表示されています。
– 実績期間の後、予測期間が始まり、緑色で去年のデータが表示されています。
– 全体的に、初期の実績データには大きな上下動はなく安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、少数のプロットが他のデータ点から外れており、外れ値として考えられます（黒で囲まれた青のプロット）。
– 特に目立つ急激な変動は見られませんが、外れ値は心理的ストレスの急激な変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実際のデータポイントで、緑は昨年のデータを示しています。
– 複数の予測手法が使用されており、それぞれが異なる色の線で表示されています。これらはデータ分析やモデル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**:
– 実績データと昨年のデータの関係を確認することで、同様の季節性やトレンドがあるかを検証できます。具体的な相関が見られるかどうかの確認は難しいですが、天気や季節による影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に分布しているように見えます。二つのデータセット間の直接的な相関を確認するのは困難ですが、重なっている期間にパターンを見つけることが重要です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、季節や天気が心理的ストレスに影響を与えている可能性があると推測できます。
– ビジネスや社会的視点からは、特定の時期に心理的ストレスが高まることが予測できれば、適切な対策を講じることが可能です。例えば、従業員のメンタルヘルスケアの強化やイベントのタイミング調整などが考えられます。
全体的にこのグラフは、天気が心理的ストレスにどのような影響を与えるかを示す良い指標となり得ます。データの背後にある要因を深く理解することで、より効果的な意思決定が可能になるでしょう。
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
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: 全体的に見て、データがある種の推移を示す時期があり、その後に別の傾向が見られるようです。左側の青いプロットから右側の緑のプロットに移行しています。
– **周期性**: 短期間での明確な周期性は観察できませんが、データの分布の変化があるため注目すべきです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒で囲われたプロットが外れ値として示されています。これらは標準から大きく逸脱しているデータ点であることを示唆しています。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は見られませんが、異常値がある箇所は要注意です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 「実績（実績AI）」を示しており、過去の実績データを表しています。
– **緑のプロット**: 「前年（比較AI）」を示しており、特定の基準と比較した前年のデータを表しています。
– **灰色の背景**: 予測の不確かさ範囲を示し、実際の結果がこの範囲内に収まることを示唆しています。
– **赤いバツ**: 予測値を示していますが、ここでは現れていません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青と緑のプロットはそれぞれ異なる時期のデータを示し、両者の間の変化を考察することが可能です。特に、実績から予測への変遷が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年の間には異なる相関がありますが、全体として具体的な相関関係を示す傾向は明確には分かりません。ただし、異常に値のばらつきがある点が観察されます。
### 6. 仮想的な直感とビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**: 実績データは安定性が見られる一方で、異常値として特定されたデータ点の存在は、ある種の頻繁な変動や予測不能な要素が関与している可能性を示唆します。
– **ビジネス・社会の影響**: もしこのデータがビジネス戦略や個人計画に関連するものであれば、異常値を対処するための分析や予測精度の向上が必要です。特に、実績データから得られる知見と前年データを比較することにより、改善点を見つけることができます。
この分析を基に、データの異常やトレンドを詳細に調査することが望まれ、特に、異常点への対応が今後の重要な焦点となるでしょう。
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:
グラフの分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期の期間では、実績値（青い点）は0.5から0.8の範囲で変動しています。全体的には大きな上昇や下降トレンドは見られませんが、変動があるように見えます。
– 後半は去年のデータ（緑の点）が追加されており、こちらは全体として0.7から0.9付近での高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示される実績値には、いくつかの明確な外れ値（黒でリング表示された点）が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 実績値（青）は過去のデータを示し、予測データ（赤い×）がその未来の動きを見積もります。
– オレンジや紫の線は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測であり、実績データとの対応を試みたものです。
– 予測の不確かさはグレーの領域で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータでは、前年の方が安定して高いスコアを保っており、異なる時期におけるパフォーマンスの違いを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年のデータにおける相関関係を視覚的にはっきり見ることが難しいですが、前年のデータがより安定していることが確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの変動の大きさは、天気関連の公平性・公正さにおける潜在的な不安定さを示唆しています。
– 予測モデルの不一致や不確かさから、現在のモデルによる予測の信頼性に対する懸念が生まれる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、より精度の高い予測モデルの構築が必要となるでしょう。特に気候の変動が公平さや公正さに与える潜在的な影響を考慮に入れることが重要です。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには2025年7月から2026年7月までのデータが示されています。
– 前半（2025年7月から2025年12月まで）には青色で示された実績が現れ、一定の範囲内で安定しています。
– 2026年のデータ（緑色）は別のクラスターを形成しており、全体的にWEIスコアがわずかに高くなっています。
– 時系列的には2つのクラスターに分かれていますが、この間に大きなトレンド変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績AI）の内、黒い〇で囲まれた箇所がいくつかの外れ値を示しています。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫、灰色、緑色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示します。
– これら3つの予測手法は2025年のデータを使って2026年を予測しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは視覚的に異なる範囲を形成しており、時間経過により分布が変わっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集まっており、高い相関を持つ可能性が考えられます。
– 前年のデータは、実績データに比べて少し上方に位置しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアがある程度安定していることから、持続可能性と自治性は一定の水準を維持しているようです。
– 将来的にこの安定性を維持するための戦略が必要となるでしょう。
– ビジネスや社会的な視点では、今後の気候や環境の変動に備えて継続的なモニタリングと適応戦略が求められます。
全体として、持続可能性と自治性のスコアは安定していますが、2026年のデータの上昇が引き続き観察される場合、さらなる分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 左端のデータ(2025年7月-2025年9月)は、青色で表される実績値が短期間内に上下変動している。
– 右端のデータ(2026年6月-2026年7月)では、比較的安定した高い値を示している（緑色のデータポイント）。この部分は、前年との比較であり、前年に対する改善を示している可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左端に、外れ値として認識される黒い円がある。これは異常値を示しており、この時期に特異なイベントがあったことを示唆しているかもしれない。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績値、緑色のプロットは前年のデータを示し、異常値は黒い丸で強調されている。予測に使用されたモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示されている。
4. **時系列データの関係性:**
– 異なるモデルによる予測値が重なり合って示されており、特に右端のデータで安定した結果が見られることから、予測モデルが過去のデータを元に信頼性のある結果を出していることが考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左側のデータは広範な分布を示しており、スコアが様々なレンジで散らばっている。一方、右端のデータはより高い範囲で密集しており、前年からの改善が強調されている。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間がこのグラフを見た場合、昨年と比較してWEIスコアが向上し、特に後半に安定して高いスコアが維持されていることから、社会基盤や教育機会の改善が進んでいると感じるかもしれない。
– ビジネスや社会における影響としては、予測モデルが一定の信頼性を持ち、実際の施策がデータに基づいて効果的に行われている可能性を示す。このことは、データへの依存度を高め、さらなる改善施策を立案するためのバックボーンとなる。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青の実績データ）は、2025年7月から2025年11月にかけて密集しており、その間に急激なスコアの変動は見られません。終わりに急激に値が減少しています。
– その後、2026年7月以降のデータ（緑の前年AIデータ）は別のセグメントとして明示され、これも特に明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青と緑のデータセットの間に異常値が記録されています。これらは予測から外れたデータであり、特定の期間中に非典型的なイベントがあったことを示唆しています。
– 緑のデータ群は非常に狭い範囲で分布していますが、その中には目立つ外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示しており、予測結果や異常な変動の評価に利用されます。
– 緑色のプロットは前年の比較データとして、状況の全体的な変化を視覚化しています。
– 異常値はデータ内の異常を示す黒い丸分類子で、特に注意が必要なポイントです。
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる線で示され、特にランダムフォレストが青データの急激な低下を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 二つの時系列データは、特定の要素で分けられており、連続性が感じられません。青の実績AIデータと緑の前年AIデータは異なる状況や時期を示している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青のデータセットには高密度な時期があり、予測範囲から一定程度外れているデータが複数あります。
– 緑色のデータセットは密集しており、内部的な変動は少ないです。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**
– データの急激な変動や外れ値は、社会や自然環境における変動性を示唆しています。これらの異常は、気候や環境条件の急激な変化の可能性を示し、これが人々の生活への影響を考える上で重要です。
– 異常な変動やデータの変化を利用し、将来的な予測モデルの改善や社会全体のリスク管理に活用できる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、日付が進むにつれて色が緑や黄色から青や紫に変わっている部分が見られます。これは、時間の経過に伴い、特定のスコアや指標に変化がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で、急に色が変わっている部分があります。これはその時間における気象条件の急激な変化や異常値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色はヒートマップで重要な役割を果たしており、濃い青や紫はスコアが低いこと、黄色や緑はスコアが高いことを示しています。これにより、時間とともにスコアがどのように変化しているか視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一日内でも時間帯によって異なるパターンが見られることから、気象条件は特定の時間帯に依存して変動していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯における一定の色の出現パターンから、時間帯によっては共通の気象条件が発生している可能性が示唆されます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– このグラフから人間が感じ取るのは、気象の変動が特定の時期に集中していることです。これにより、農業、建設業、イベントのスケジューリングにおいて、特定の期間に注意が必要になり得ます。
– また、異常な気象変動が見られる場合には、事前の対応策が必要であることが強調されます。特に外れ値が示す急激な変化には警戒が必要です。
この分析により、特定の日や時間帯における気象条件の変動についての理解を深め、対策を講じるための情報を得ることができます。
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:
このヒートマップを分析する際、以下の点を考慮しました。
1. **トレンド**:
– 色の変化は時間帯に沿って分布しており、特定の期間に集中的に高いスコア（黄色）が見られる一方、他の時間は全体的に低めのスコア（青〜紫）が見られます。
– 特定の日において時間帯によりスコアが変動していることから、日中の活動に連動している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月の中旬と終盤にかけて急激に高いスコアの時間帯が出現しています（特に黄色）。
– これらは気象条件の急激な変化または特異な出来事と関連があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、黄色に近いほど高スコア、紫色に近いほど低スコアです。
– 時間帯ごとの変化を比較することで、特定の時間における傾向を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日間で同じ時間帯の色が類似している箇所があり、時間帯ごとの一貫性が窺えます。
– 日ごとの変動が見られるため、週間の周期性は限定的と言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 数日間の連続するトレンドや、高スコアの時間帯が特定のパターンとして浮かび上がっており、これが気象条件、社会的イベント、または個人のルーティンに起因している可能性があります。
6. **直感的な感じ方やビジネスへの影響**:
– 定期的な高スコアが記録された時間帯は、天候が人々の活動にプラスの影響を与えた可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、このデータを元に天候に応じた活動調整が行えるかもしれません。例えば、特定の日や時間に合わせたマーケティング戦略などが考えられます。
このヒートマップを利用することで、天候が人々の一日あたりの活動に与える影響をより深く理解し、それを反映した行動や計画の調整が可能になります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯や日にスコアが高い（黄色に近い）傾向があることがわかります。
– 全体としては、ある特定の時間に集中して高スコアを示している領域があり、その他の時間帯は比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日において、午後の時間帯に急激なスコアの上昇や下降（例えば濃い色から薄い色への変化）が見られます。
– こういった変動は天候の急激な変化などによる影響かもしれません。
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ています。黄色に近いほどスコアが高く、濃い緑から青、紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
– 横軸は時間、縦軸は時間帯を示しており、各プロットはその時間帯におけるスコアを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアに一貫性があることが見受けられ、特定の日付や時間帯にホットスポットがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のパターンから、日付が進むにつれ一定の時間帯でスコアが上昇する時期があることが示唆されます。
– スコアが高い日や時間帯には何らかの共通の要因（例えば天気）がある可能性が考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップの直感的なビジュアルは、どのタイミングで社会活動が盛んになるかを示唆しています。
– この情報は、天気に依存するビジネス（小売、観光など）において、リソースの最適配置に役立つ可能性があります。
– 特定の時間帯に注力することで、効率的なサービス提供やマーケティング活動の計画が可能になるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定の時間や条件下での社会活動の活発さを理解するのに役立ちます。この情報を基に、戦略的な決定を行うことが可能です。
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、天気に関連するWEI（Weather Emotional Index）項目間の相関を示しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにトレンドそのものは表示されませんが、相関の強さは全体のトレンドとして見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端な相関値、特に低い相関（青い色）に注目することで、要因間の独立性が際立って見える部分があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤は高い正の相関、青は負の相関または低い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個別のデータ間の関連性を理解するには、高相関値に注目します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.91）を持ち、共に変動する可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「社会WEI（持続可能性と自治性）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と非常に高い相関を持つ（それぞれ0.93、0.90）。これらの要素は社会的な感情の共通の基盤を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関を持つ項目は、お互いに影響し合う可能性があります。たとえば、個人の心的ストレスが高いと個人の健康状態も悪化する（0.71）可能性があります。
– ビジネスや社会の観点では、天気に関連する指数が変動すると、それに伴って社会や個人の感情面での変動が加速する可能性があり、これに対するプロアクティブな対応が必要です。
– 教育機会や社会的適応などの指標がWEIに大きく影響することが分かれば、政策を設計するうえで重要な指針となり得ます。
総じて、このヒートマップはWEIがどのように相互に関連し、共に変動することで社会の様々な側面に影響を与えるかを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– トレンドというより、異なるWEIタイプごとのスコアの分布を視覚化しています。それぞれのWEIタイプが一貫した上昇や下降のトレンドを示すというよりは、異なるスコアレンジでの分布を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、公平性、多様性）」などで顕著な外れ値が出ています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の各ボックスは、四分位範囲と中央値を示しています。ひげはデータの範囲を示し、それを超える点が外れ値とされています。色分けは異なるカテゴリを直感的に示すために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりも、異なるカテゴリ間の比較を示しています。カテゴリ間の関係性よりも、個々のカテゴリ内での分布の違いが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプは異なる範囲と中央傾向を示しています。「総合WEI」や「社会WEI（経済的余裕）」など、多くは中心に密集していますが、「個人WEI（心理的ストレス）」などは変動が大きく、広い範囲にわたっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性）」のスコア分布が広がっていることから、これらのカテゴリが他と比較して多様な経験や状態を反映している可能性です。これはビジネス面で、これらの分野での政策や対策が標準化されておらず、多様性があることを意味するかもしれません。社会的には、ストレスや多様性への対応が必要なことを示唆している可能性があります。
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:
この散布図は、天気に関連するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しており、360日間の観測を基にしています。いくつかの重要な特徴について分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、データは全体的にある中央値に集まっているように見えます。
– X軸（第1主成分）は、幅広い分布を示しており、Y軸（第2主成分）よりも大きな分散を持っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が他の密集した点から離れており、可能性がある外れ値として考えられます。特に第1主成分の両端付近に点が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は360日間の観測データのある一時点を表します。それぞれの位置は第1主成分と第2主成分におけるその時点のプロジェクションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一般的に、第1主成分はデータの分散の大部分（寄与率0.65）を捕捉しており、第2主成分はそれに次ぐ部分を捕捉しています（寄与率0.10）。
– 時系列データがどう影響し合っているかを直接的に解釈するのは難しいですが、全体的な分布パターンとしての理解はできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布を見ると、特定の方向に偏ったり、具体的なクラスターがあるわけではなく、比較的ランダムに分散しているように見えます。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– このグラフから人間が感じることとしては、天気データが多次元的であり、一つのパターンに強く依存していないという理解ができます。
– ビジネスや社会への影響としては、天気に関するモデルを構築する際に、複数の変数が絡み合っており、単純な線形モデルでは全てを捉えきれない可能性が示唆されます。これにより、気候変動の詳細なモデリングや予測のためには、より複雑な手法が必要であることが考えられます。
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。