📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要
提供されたデータは、30日間にわたるWEI（幸福度指標）の3つの主要カテゴリ（総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均）およびそれぞれの詳細項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、自由度と自治など）の時間的推移を示しています。以下に主要な知見とその背景を示します。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**は、2025-07-07から2025-07-18にかけておおむね上昇傾向にあり、7月中旬に最大0.86に達しました。その後、徐々に減少し始め、7月28日には0.59と最も低い値を記録しています。
2. **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様のパターンを示しており、総合WEIスコアと密接に連動していることが確認できます。
### 異常値
– **異常値**としては、複数の日に0.60以下の低いスコアがあります。2025-07-28の0.59は特に注目すべき低下を示しています。
– これらの異常値は、おそらく特定の社会的、経済的状況に対応していると考えられます。また、個人の健康状態や心理的ストレスが影響を与えている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 7月初旬のスコア上昇は、夏の良好な天候や、それに伴う心理的な改善と関係しているかもしれません。一方、7月末の低下は、天候悪化や社会的状況の変化（例: 何らかの経済的ショック）の影響を受けた可能性があります。
– **季節的パターン**: 週ごとのリズムにより、スコアの変動がありそうです。これは、週末の人々の心の安定度が反映されているかもしれません。
– **残差**: 不規則な変化は外部要因（自然災害や政策変更など）によるものかもしれません。
### 相関
– **相関ヒートマップ**: 個人と社会WEIの各項目の相関が高く、特に自由度と自治は社会の持続可能性や公正さと強い関連があります。
– **経済的余裕と健康状態**の相関も高く、これが個人WEIに与える影響を示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、各WEI項目におけるばらつきが示されています。異常値は、心理的ストレスや自由度と自治においても発見されています。
– これらの散逸は、社会的変数の影響を示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (65%)**は経済的余裕や健康状態の影響を強く受け、個人および社会の総合的幸福度を最も説明する要因です。
– **PC2 (10%)**は自由度と自治の変動をうまく説明しており、心理的ストレスとも関連している可能性があります。
### 結論
WEIスコアは、個人と社会の経済状況や健康状態、政策・制度的要因に依存していることが明確です。特に、夏の天候改善と経済的指標の変動がスコアに直接影響を与えるようです。データ内の異常値は季節的、人為的要因によるものである可能性があり、これらがWEIスコアの信頼性を左右すると考えられます。今後の対策としては、異常値をもたらす要因の詳細な追及と、スコア改善に向けた政策の検討が望まれます。
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**
– 初期の8日間は比較的安定した状態で高いWEIスコアを示していますが、その後徐々に減少し、不安定な状態にあります。後半にかけては再び上昇し安定を見せ始めています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見る限り外れ値がいくつか存在しています。特に中盤にかけてのスコアの急激な低下と回復が特徴的です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績を表し、予測区間や異常値がオーバーレイされています。紫と青のラインは異なるモデル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**
– 各モデルの予測が実績に合わせた調整を見せており、特に線形回帰と他のモデルの予測範囲の幅がそれぞれ異なっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは一般的に0.6から0.8の範囲の中に収まっており、予測の不確かさもこの範囲で安定しています。
6. **直感的な感想および影響**
– このグラフから見る限り、天気に関連する要因がWEIスコアに影響を及ぼしている可能性があり、途中のスコアの低下は異常気象や突発的な天候変動に起因するかもしれません。ビジネスや社会的には、安定した天候条件が再び見込まれる黒っぽのWEIスコアの上昇は、平常運転や計画の再開に向けた良い兆候と捉えることができます。
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:
この30日間の天気に関連した個人WEI平均スコアの時系列散布図について分析します。
1. **トレンド**
– スコアは全体的に横ばいですが、細かく見ると、序盤に一時的な下降があり、その後再度上昇する局面があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にいくつかの外れ値が示されており、これらは実績と異なるスコアのデータポイントです。このような外れ値は、天気の予測における不確実性や突発的な気象変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際のAIによる実績データを示しており、安定した範囲内で変動しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの領域で示されており、この範囲内で実績データが変動しています。
– 複数の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が未来のスコアを示していますが、それぞれの予測線が異なる方向性や傾きを持っています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測モデル間の差は、異なるアルゴリズムの特性を示しており、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度は、特定の範囲内に集中しているため、多くのデータポイントが平均に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的なトレンドとしては安定しており、特に大きな変動はありませんが、外れ値や予測誤差から、予測の不確定性についての理解が深まります。
– ビジネスへの影響として、気象条件が一定であることは、天候に依存する産業（例えば農業や物流）にとって安定した運営が可能であることを示唆します。ただし、外れ値には注意を払う必要があります。
こうした視点から、天気予測の精度向上を目指したさらなるモデル解析が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに最大値付近で始まり、その後、一時的に下落し、再び上昇しています。全体的に見て、後半はやや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で強調されています。中盤にいくつかの顕著な外れ値がありますが、全体的には多くないです。
– 急激な変動は特に中盤で確認できます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績データを表し、比較的一定なパターンでプロットされています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示し、時系列に沿って幅が変化しています。
– 青、緑、紫の線は異なる予測モデルを示しています。青（線形回帰）は横ばい、緑（決定木回帰）は若干上昇、紫（ランダムフォレスト回帰）は下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績データと予測モデルの線を比較すると、いずれのモデルも実績データのトレンドを完全には捉えられていないです。特に紫の線（ランダムフォレスト回帰）は異なる方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一部変動がありますが、全体としては比較的狭い範囲での変動が多いです。予測モデルと実績データ間で明確な相関は見えません。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 直感的に、データには自然な変動と外れ値が存在し、予測困難性が示唆されます。これにより、ビジネスの意思決定には慎重な解析が必要かもしれません。
– 各種予測モデルの精度が十分でない可能性があり、より複雑なモデルや他の要因の考慮が求められるでしょう。
– 天候データにおいては予測の不確かさが特に重要であり、予測モデルの改善が必要です。マーケティングや供給チェーン計画において、このような不確実性を考慮することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 登録されたデータは、約0.6から0.9の範囲にわたって点在しています。数値は比較的安定していますが、期間後半にわずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中央のいくつかのデータポイントが「異常値」として識別されていますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測データは異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– 符号「x」は予測データを示します。
– 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**:
– 異なるモデルの予測（線型、決定木、ランダムフォレスト）はほぼ類似したラインを示しており、予測結果に一致性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの密度は中央付近で高く、安定した分布を保っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕を表すスコアが長期間安定していることから、対象者は一定の経済的安定を享受している可能性があります。
– 急激な経済情勢の変化はないと予測され、プランニングや生活設計に一貫性が持てるかもしれません。
– ビジネスにおいては、顧客の安定した経済状況を背景にした消費パターンが予測できるため、マーケティング戦略の立案に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは、全体的に横ばいですが、若干の変動が見られます。最初は安定しているものの、中盤で若干の下降が見られ、最後は再び安定する傾向があります。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）では、ランダムフォレストがわずかに下降傾向を示しています。他の予測モデルは比較的一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。グラフ上では、特に前半において、スコアが他のデータポイントから大きく離れている点がいくつか存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績データは、日々の健康状態を示します。
– 灰色のシャドー範囲は、予測の不確かさ（xAI/3σ）を表しています。
– 紫、緑色のラインは、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来の推定値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによるスコアは、実績データの変動を捉えつつも若干の違いを示しています。特に、ランダムフォレストモデルは他モデルと比較して下降を示していますが、線形回帰や決定木は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは散らばってはいるが一定の範囲内で保持されており、予測ラインもその範囲内で比較的安定しています。このことから、健康状態の予測は一定の信頼性を持つと考えられます。
6. **直感とビジネス・社会的影響の洞察**
– 人間がこのグラフから直感的に受ける印象としては、それなりに安定した健康状態を維持しているものの、特定の時期において外れ値に注意する必要があると感じるでしょう。この外れ値は、特定の気候や環境の変化が個人の健康に影響を及ぼした可能性を示唆しています。
– ビジネス観点からは、健康管理システムや予防策の強化が求められるでしょう。また、予測モデルの改善によって、将来的な健康リスクの低減や予測精度の向上が期待されます。
以上が、提供されたグラフに基づく詳しい分析と洞察です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間全体で見ると、WEIスコアはやや変動がありますが、概して横ばいです。しかし、特定の時期、例えば7月下旬にかけてスコアが少し低下し、その後に再び上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれたデータポイントが外れ値を示しており、極端なストレススコアの変動を示しています。これらは本来のトレンドから逸脱した特異な状態を示唆しています。
3. **各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、実際の測定されたストレスレベルを表現しています。
– それに対して、赤い「X」は予測（予測AI）を示し、将来的なストレスレベルの推測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、モデルの予測範囲を視覚的に表しています。
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比較により、モデルが今後のストレススコアの変動をどの程度うまく予測しているかを見ることができます。予測には緑、シアン、紫の線で異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、それぞれ異なる見通しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 概ねスコアは0.4から0.8の範囲に集中しており、のちの予測も同様の範囲を描いています。予測においては、線形回帰と決定木回帰がより保守的な予測を提供していることが見て取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体の安定したスコアから、多くの人が一定の心理的ストレス環境に置かれている可能性があります。ただし急激な変動や外れ値の存在は、個々の生活や環境による強い影響を示唆します。
– ビジネスや社会において、ストレス管理や相談サポートの向上が望まれる可能性があり、予測モデルを活用した適切な介入が有効です。
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:**
– 実績データ（青いプロット）は7月上旬から8月初旬にかけて、ほぼ横ばいで、若干の下降傾向も見られます。8月に入ると、若干の上昇が見られます。
– 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）の線は、全体としては横ばいまたは微増を示しており、特にランダムフォレスト回帰は時間の経過とともに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 多数のプロットが異常値として識別されています（黒い丸）。これは既存のトレンドとは異なる大きな変動を示している可能性があります。
– 特に、中盤での急激な下落とその後の回復が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは過去の実際のデータを示しており、予測は赤い「x」で表示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。これはモデルの信頼性に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データと実績データは一般的なトレンドでは整合しているように見えますが、異常値として識別された点が存在し、それらは予測から大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと決定木回帰や線形回帰モデルの予測との間に良好な一致が見られますが、ランダムフォレスト回帰は少し異なる挙動を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響:**
– WEIスコアは自由度と自治を表しており、実績データが予測と一致しない場合、外部の影響が強まっていることを示唆します。
– 経時的にスコアが上下することは、個人の自由や自治が安定していない可能性を示しています。
– 企業や政策立案者は、WEIスコアの変動を減らすための方策を検討する必要があるかもしれません。特に、スコアが大きく変動している期間において、具体的な要因を特定し改善策を講じることが重要です。
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、天気カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）のスコアの時系列散布図です。ここから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見て、スコアに大きな上昇や下降のトレンドは見られません。波動があるものの、全体的には横ばいからわずかに低下傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているデータポイントがいくつか見られ、これらは特定の日における異常値を示しています。
– 特に、7月中旬と8月初旬に異常値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値（実績AI）を示しています。
– ×印は予測（予測AI）、黒い丸で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを表し、これは ±3σの範囲を示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**:
– 緑、シアン、紫色の線はそれぞれ線形回帰、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おり、これらの手法が異なる将来のトレンドを予測しています。特に、ランダムフォレスト回帰が最も顕著な下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布度は比較的一定しており、どの時期も一定の範囲にプロットが集中しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのデータから、予測が不確実であり時々によりスコアが大きく変動する可能性があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、公平性・公正さの指標が急激に変わる可能性があるため、政策や戦略を検討する際には柔軟性が求められる可能性があります。
これらの特徴を考慮することで、より効果的なデータ分析や意思決定プロセスを促進できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– ほぼ横ばいですが、軽微な上下の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされているデータポイントが複数存在します。
– これらはおそらく特異な天候条件や予測の誤差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**
– 青い点が実測値、赤いバツが予測値を示しています。
– マーカーで囲まれた点は異常値を示しており、これらは注目すべきデータです。
– グレーの帯が予測の不確かさを示しているようです。
4. **時系列データの関係性**
– 予測と実測の間には大きな乖離はないものの、細部での一致に差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関があるようです。
– データポイントは挙動に一貫性がある一方で、特定の時点での異常な変動が観察されます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– グラフ全体から、持続可能性の評価が概ね安定していることがわかりますが、特定のイベントが予測精度に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらの異常値が持続可能性に影響を及ぼすリスクを示していると判断し、予測モデルの改善が求められるかもしれません。また、政策決定者はこれらの異常値を考慮して環境政策を調整する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは概ね横ばいで、0.8付近に集中している。
– 予測データは青と紫の線で表示されており、青い線は横ばい、紫の線は緩やかに下降。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットは他のデータ点から外れた位置にあり、これらは外れ値として黒い円で囲まれている。特に0.7以下の地点で顕著。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータで、青い線は線形回帰による予測を示す。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、結論として異なる予測モデルでの違いを比較することができる。
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間に大きな乖離はないが、予測データのモデルによって予測される動向は異なる。
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、全体として似たような傾向が見られ、モデルの有効性を評価するために様々な方法を検討できる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は、データがほとんど0.8以上で推移しているため、一見して安定した社会インフラや教育機会を連想する。
– 外れ値が示す社会的、環境的要因がある可能性を考慮し、これにどう対応するかが今後の課題となる。
– ビジネスや社会にとっては、どのモデルが最も正確な予測を提供するかを評価し、将来的な計画に活かすことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体として高めの0.7から0.8を中心に変動しています。特に大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、軽微な変動が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてプロットの中に黒い円で強調されている部分があり、そこには特定の時期にスコアが平均から大きく逸脱していることを示しています。
– 大きな急激な変動は確認できませんが、小さなスパイクやデップが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示し、多くの点がコンスタントにまとまっています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを反映しており、実績はこの範囲内にあります。
– 赤色の「X」は予測値であり、青の実績と比較してそう大きく乖離していないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれていますが、各メソッドが同様のトレンドを予測しています。このことから、異なる回帰方法でも類似の結果が得られていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.6から0.8の間に密集しており、スコア分布は比較的一定です。
– 各予測方法の結果による相関は高いと考えられますが、予測線の周りに不確実性が存在します。
6. **直感的な洞察および影響**
– WEIスコアが一定の範囲内にとどまっており、特定の時期における急激なスコアの変化は観察されていません。これは、共生・多様性・自由の面で安定した状況を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアは、計画の遂行において中長期的な方針が立てやすい環境であると考えられます。ただし、外れ値の原因分析は重要であり、これが何かしらのイベントや要因に起因するのであれば、その対策が必要です。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 全体的に見ると、特定の時間帯にほぼ一貫した色の傾向が見られますが、明確な上昇や下降トレンドは視認できません。
– 特定の日付や時間帯で色が大きく変化している場所が存在するため、周期性については検討の余地があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月23日には、他の日と比較して著しい変動が見られます。特に7月19日にはより明るい色（高数値）、7月23日には暗い色（低数値）を示しています。
– このような変動は、特定の日の異常な気象イベントや要因と関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色のグラデーションの変化は、おそらく気象条件の変化を示しています。例えば、気温や湿度が考えられます。
– ヒートマップの色は、右側のカラーバーに対応しており、青から緑、黄色へと変わるにつれて、数値が上がることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとのデータが示されており、午前と午後の時間帯におけるデータがそれぞれ異なったパターンを示していることが見て取れます。
– 日ごとではなく、時間帯に基づく変動が強調されていることから、日内の気象変化が強く関連していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯には他よりも強い相関があるように見えます。特定の時間に青や緑への強いシフトが見られます。
– 特に23時からの色の変化が顕著で、夜間の気象条件の変化が注目されます。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– このヒートマップは、特定の時間帯に異常な気象条件が発生することを示唆しており、それが日々の活動やビジネスに影響を与える可能性があります。
– 具体的には、航空便や室内イベントの計画における時間選びに役立つ情報を提供する可能性があります。
– 社会的な影響として、ある時間帯での異常気象による交通の混乱や健康への影響についても考慮する必要があります。
この分析により、気象データをより深く理解し、適切な対策を導入するための基礎を提供することが期待されます。
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:
このヒートマップは個人WEI平均スコアの時系列変化を示しており、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、23時台に観察されるWEIスコアは、高から低への変動が見られますが、特定の周期性は明確ではありません。
– 一方、15時や22時など特定の時間帯においては、比較的安定したスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日の23時にかけて、非常に低いスコア（濃い紫色）が観察されています。これは外れ値に相当し、何らかの特異な出来事を示しているかもしれません。
– また、7月18日から19日には、いくつかの時間帯で急激なスコアの上昇が見られ、これは特定のイベントや条件の変化を示唆しています。
3. **要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの高低を示し、黄色や緑色が高スコア、紫色が低スコアを意味しています。
– 時間帯ごとの横並びは、1日の中での変動を直感的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯間でのスコアの関連性ははっきりとしていませんが、特定の日に他の時間帯でも同様に低いスコアが観察されている場合があり、その日の全体的な特徴を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが散在している様子から、各時間帯ごとにWEIスコアが特定のパターンを持たず、かなり変動的であることがうかがえます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的にこのヒートマップを見た場合、高低のスコアが色で示されているため、視覚的にわかりやすい変動をすぐに認識できるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯や日付における低いスコアは、例えば天候に起因した活動の中止や効率低下などが考えられ、それによる経済的損失や計画変更の必要性を示唆するかもしれません。
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:
以下は、提示されたヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、日中の特定の時間帯において非常に濃い青や紫が観察される日が散見されます。これらは特定の天気パターンがその時間帯に集中している可能性を示しています。
– 夜間（23時頃）には、緑から黄色への変化が見られることが多く、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 2025-07-23）の23時頃に、比較的低いWEIスコアが見られます。この日は急激な変動が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの変動を示しており、紫や青は低スコア、黄色は高スコアを示します。これにより、どの時間帯や日付がより「ストレスフル」または「リラックスしている」かが視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で色の変化がどの程度一貫しているかを観察することで、異なる日に類似したパターンがあるかを理解できます（例：午前と午後の時間帯でのパターンの違い）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のグラデーションに周期性は少ないものの、特定の時間帯でのスコアの変動は観察でき、これは顕著なパターンにつながります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 日中の特定の時間に低いスコアが集中している場合、これが業務や生活パターンへの影響を示唆している可能性があります。
– 特に夜間の変動が小さいことは、一般的に夜間が安定した時期であると理解できます。ビジネス面では、こうしたデータは労働条件やシフト調整、ワーク・ライフ・バランスの評価などに活用できるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯や日にちにおける天気が人々の社会的ストレスや幸福感（WEIスコア）にどのように影響を与えるかを視覚的に示しています。これは、個人や組織が気象条件に基づいて最適な計画を立てる際の有用な手がかりとなるでしょう。
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:
以下は、提示された相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを示すものではありませんが、各項目間の相関関係の強度を示しています。
– 総合WEIは、個人WEI平均と非常に高い相関を持っています（0.92）。このことは、全体のデータにおける個々の要素の影響が強いことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、低い相関値として、一つの例として「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の相関（0.26）が他の多くの相関よりも低くなっていることが挙げられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しており、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示します。白に近づくほど相関が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの具体的な変動を示しているわけではありませんが、各WEI項目の関係性を把握できます。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には強い相関（0.81）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各項目は総合的に高い相関を持っていることが観察されます。特に、社会的な項目は他の多くの項目と強く相関しており、相関の高いものには個人の心理状態に関するものが含まれることから、社会的要因が個人にどのような影響を及ぼしているかを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータから人間が直感的に感じることは、社会的要因が個人の幸福感や心理状態に大きな影響を与えることです。
– ビジネスにおいては、社会的な要素や個人の健康状態を考慮した戦略が重要であることを示唆します。
– 社会全体としては、社会的公平性や持続可能性に対する取り組みが個人の幸福感やストレス軽減に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、相関が高い項目間の相互作用が、どのように個人や社会全体の状態に影響を与えているかを示す有用な視覚ツールです。
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:
グラフの分析について以下のように述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは比較的高い範囲（0.6から0.8以上）に分布していますが、特定のWEIタイプでスコアの分布が若干異なることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「社会WEI（生態系整備・持続意義）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」において、外れ値が多く観察されます。これは、これらが他の尺度よりも変動が激しい可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱はスコアの分布の範囲を示し、中央の線は中央値を示します。
– 箱の大きさが大きいものは、スコアにばらつきが大きいことを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間でスコアを比較しているため、時系列というよりは各項目ごとの差異に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に、「社会WEI」系の項目は外れ値が多く、ばらつきが大きい傾向があります。これは、社会的な要因が変動しやすいことを示すかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや政策面では、一定のWEIスコアを維持しつつ、特にばらつきの大きい社会的指標に注意を払う必要があります。高いスコアを持続的に維持するための具体的な施策が求められます。
この分析により、社会のさまざまな要因がWEIスコアにどのように影響しているかを理解することがクライアントにとって重要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド（Trend）**:
– グラフのトレンド成分は、最初急速に減少した後、再び徐々に上昇しています。このことから、全体的な長期トレンドは下降後に回復傾向にあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オブザーブドデータ（Observed）において、期間の中盤に一時的な急激な低下が見られます。また、それに続く急な上昇もあります。これらは何らかの短期間的な現象や出来事によって引き起こされたものである可能性があります。
3. **要素の意味**:
– オブザーブドデータは、実際に観測された全体としての動向を示しています。
– トレンド（Trend）は、長期的な変化の方向性を示しています。
– 季節性（Seasonal）は、周期的な変動を示しています。小さな変動が見られることから、周期性は比較的小さいようです。
– 残差（Residual）は、予測できないランダムな変動を示しています。期間中の変動は比較的小さいですが、中盤にやや大きな変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各成分がオブザーブドデータの特徴にどのように寄与しているかが分かります。例えば、トレンド成分の下降が全体のオブザーブドデータの下降と一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差の変動幅はオブザーブドデータに対して比較的小さいため、主にトレンドがオブザーブドデータに大きく影響を与えていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見ると、中盤の急激な下降とその後の回復が目立つため、一過性の出来事や短期間の外的要因があったと感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの短期的な変動が需要や供給の不均衡を引き起こす可能性があります。また、トレンドが回復傾向にあるため、今後改善の見込みがあることも期待できます。
このように、STL分解グラフは時系列データの総合的な動向を視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
天気カテゴリの個人WEI平均スコアのSTL分解グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドは最初に下降し、その後徐々に上昇しています。このことは、観測された期間の初期には値が低下する傾向があり、その後回復の兆しを見せたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）のプロットでは、2025年7月23日頃に急激な低下が見られます。
– その後、7月28日頃から再び上昇に転じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 観測データの基調を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期変動を示しています。小さい振幅で季節的なパターンが観測されます。
– **Residual**: その他の変動を示し、予測誤差やランダムなノイズを含んでいます。極端な値は少なく、比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド、周期性、残差が組み合わさって観測値を構成しています。トレンドの傾向と残差を考慮することで、観測データの変動をより詳細に理解できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 順方向の周期性が見られ、トレンドの変動に応じて観測値が上下しています。トレンドの逆転が観測値に影響を与えることがわかります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、一定期間の気象データによる影響を受けたスコアの変動傾向を確認できます。例えば、初期のスコアの低下は、悪天候などによる影響を示唆する可能性があります。
– 最終的な上昇トレンドは、良好な気象条件の回復を示唆しており、これによりビジネスや活動計画の調整が必要であることが感じ取れるでしょう。
この分析は、気象因子が評価スコアにどのように影響を与えるかを理解し、将来の計画や予測に活用するための基礎を提供します。
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、30日間の天気に関する「社会WEI平均スコア」のSTL分解を示しています。以下に各コンポーネントについて分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの「Trend」部分を見ると、全体的に下降した後、再び上昇に転じるV字型のトレンドが見られます。このことから、当初はスコアが低下していましたが、後半にかけて回復傾向にあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」部分で一部の期間に急激な変動が見られ、例えば2025年7月21日前後に一時的なピークとボトムが確認できます。これらは一時的な要因による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**
– 「Observed」ラインは「Trend」と「Seasonal」、「Residual」の合計です。「Seasonal」部分では、周期的に発生する変動を捉えています。特に周期性が見て取れるため、特定の曜日や天候条件に依存した変動を示しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Trend」の下降と「Seasonal」の周期的な波形が重なることで、「Observed」におけるスコアの変動が強調されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Trend」と「Seasonal」が連動して「Observed」の変動を形成しています。「Residual」の変動は、予測困難な短期的なショックや外部要因を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを直感的に解析すると、ある一定期間で社会WEIスコアが低下し、その後回復していることから、天候の影響による変動がビジネスや社会活動に影響を与えた可能性があります。例えば、悪天候による外出の減少や天候改善による経済活動の回復などが考えられます。
このようなトレンドや季節性の理解は、天候に応じた計画や戦略を策定するのに役立ちます。特に天候に依存する産業（農業、観光業など）では、こうした洞察に基づく対応が重要になるでしょう。
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、天気に関連するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは明確には見られません。データは全体的に均等に散らばっており、周期性は特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中央付近にデータが集中している一方で、第1主成分や第2主成分の端に外れ値と考えられる散布点が見受けられます。これらの点は特異な気象条件を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各プロットは個々の観測値を表し、第1主成分と第2主成分がそれぞれ異なる方向に最も大きな分散を持つ線形変換を表しています。第1主成分がデータの分散の65%を説明し、第2主成分が10%を説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列データの主成分に基づくものであるため、時系列の直接的な関係性は示していません。各データポイントがそれぞれの時間における気象条件を要約していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布には特定の相関関係は見られませんが、第1主成分に沿った広がりが多くの情報を含んでいることを示しています。第1と第2主成分が直交しているため、これらの主成分間に相関はありません。
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に関する洞察**:
– この分析から、気象データにおける主要な変動要因を特定することで、予測モデルの改善や異常気象の早期発見に寄与する可能性があります。これにより、農業や交通、イベント計画など、様々な分野において予測精度の向上やリスク管理の強化が期待できます。
このPCA分析は、複雑な気象データをより理解しやすくし、潜在的なパターンや異常の発見に役立つと言えるでしょう。
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。