📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づいて、次のような分析を行いました。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– 7月1日のデータでは、総合WEIが0.6875から0.69へのわずかな上昇が見られます。ただし、データが2点しかないため、全体のトレンドを評価するのは難しいです。一般的には安定性を示しています。
– **個人WEI平均**:
– 7月1日における下落傾向が観察されます（0.675から0.64へ）。一方的な低下は、個人の健康、ストレス、自治に関する減少が影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**:
– 7月1日における上昇傾向が見られます（0.7から0.73へ）。特に社会的公平性の改善が寄与していると考えられます。
### 2. 異常値
– 異常値は報告されていません。通常時として、提供されたスコアが安定していることが考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– 提供されたデータポイントでは、STL分解を行うには不十分です。最低でも数十点、季節性が考慮できる期間のデータが必要です。
### 4. 項目間の相関
– **個人経済**、**健康状態**、および**自由度と自治**の下降が個人WEI平均に影響を与えています。個々の項目間の相関を詳しく見ることはできませんが、これらが個人の生活質を反映した重要な要素であることが示唆されます。
– **社会的公平性**の上昇が社会WEI平均の改善に寄与しています。社会的持続可能性、教育機会の安定したスコアが、全体的な社会的WEIの強化に繋がっていると見られます。
### 5. データ分布
– データは限られているため、箱ひげ図による詳細なばらつきの分析は実施できません。初期データでは中くらいのばらつきがありますが、異常値は報告されていないため、全体的に安定しています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1の寄与率が1.00であることから、データの変動は1次元でほぼ完全に説明できることが示唆されています。これは、スコアの変動において、1つまたは少数の要因が強い影響を持つことを意味します。個人と社会WEIの連動性が示される場合、社会的イベントや政策変更など外的要因が主要な影響を与えている可能性があります。
### 総合評価
今回のデータでは、特に個人レベルでは健康やストレスの影響が見られる一方で、社会的公平性の強化が社会全般のWEIスコアを下支えしている様子がうかがえます。持続可能性やインフラの安定したスコアが全体の安定を保っていることから、政策的な継続性の影響も考えられます。
より詳細な解析には、時系列データの増強や相関の分析を通じて、WEIスコアに影響を与える要因の明確化が求められます。
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:
こちらのグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実際のWEIスコアは1つのみ表示されており、そこからトレンドを判断することは困難です。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、一定の水準で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータポイントは1つのみであり、急激な変動や外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、特定の日時における実際のWEIスコアを表しています。
– ピンク色の線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しており、一定のスコアを安定して維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフには多様な予測手法があるものの、その結果は1種類（ランダムフォレスト）しか可視化されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 手元のデータには単一の実績値と予測値が含まれていますが、それらの相関を明確に示すのは困難です。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 実績と予測が一致している場合、予測モデルがうまく機能していると考えられます。
– 社会的な観点からは、WEIスコアの安定した予測は、対象のシステムやプロセスが比較的安定していることを示すかもしれません。
– しかし、データが限定的なので、詳細な洞察を得るためには、さらなるデータ収集と分析が必要です。
総じて、このグラフは現状を提供するだけで、さらなるデータポイントや異なる予測モデルの結果を追加して分析することで、より深い理解が得られるでしょう。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実際のデータポイントが少ないため、明確なトレンドは見えにくいです。しかし、予測の線（ランダムフォレスト回帰）は横ばいの状態で、一定のWEIスコア（約0.6）を維持していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られません。データが有限の期間にわたって均一に分布しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、評価日の初めに集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線が水平であることから、予測に大きな変動はないと見られます。
4. **データ間の関係性**:
– 他の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰）の線が見られませんが、ランダムフォレスト回帰が主要な予測を担っていると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のところ相関関係や頻度分布についての洞察は限られていますが、初期データが中程度のスコアであることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現状ではWEIスコアが安定していることから、対策の必要性は直ちには見られませんが、新たなデータ追加によって変動が生じる可能性があります。
– 社会的にも現状維持の団体やコミュニティの活動が続いていると解釈され、特段の問題や変化がないことがうかがえます。
より多くのデータや長期間にわたる観察が必要で、予測の信頼性を高め、より詳細な分析を行う余地があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はグラフの初めに示されており、WEIスコアはおおよそ0.7から始まっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）によると、WEIスコアは今後もほぼ一定で、変動がないことが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータポイントは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、実績AIによるスコアの記録です。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、今後のスコアが一定であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の相関は示されていませんが、予測は実績に基づいて安定しているようです。
– 特に期間中に新しい実績データがないため、比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のところ、新しい実績データがないため、既存のデータに基づく相関や分布の変動は観察されません。
6. **直感的かつビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、多くの人にとって安心材料となります。社会的なストレスや変動が低く、安定した状況が続いていることを示唆します。
– ビジネスにおいても、安定性が予測されるため、リスクが低く、安定した計画が立てやすい状況です。
このグラフは、短期間での安定した社会的な指標を提示しており、大きな変化や警告の必要がないことを示しています。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績値と予測値に関して、期間中に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。予測（ランダムフォレスト回帰）は一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは単一の点で、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のデータを表し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）はグラフに描かれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は単一点で予測データと比較する要素が少ないですが、予測の結果が今後も続くと仮定できるか注視が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 本データに基づくと、実績と予測間で相関を示すことは難しく、単なる予測の基礎となる改善が必要です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、現時点の実績が少なく判断が難しい状況といえます。
– ビジネスや社会においては、予測モデルが精度を向上するためにも多くの実績データが必要とされるかもしれません。また、経済的余裕（WEI）が安定していることが前提となれば、特段の緊急対策は必要ない可能性がありますが、留意が必要です。
このように、十分なデータがないため、今後のモニタリングが重要です。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**: 実績データは7月1日から始まり、その後は一定しています。予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばいで、具体的な増減は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 目立った外れ値や急激な変動はありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**は、利用者の実際の健康状態を示しています。
– **予測（紫の線）**は、ランダムフォレスト回帰による予測で、今後の健康スコアの推移を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在、実績データと予測データとの間には大きな乖離がなく、予測が実績に基づいて一定とされています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– この期間での分布は非常に安定しており、予測と実績が一致しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– **直感的な印象**: 健康状態が安定していると捉えられ、特段の問題がないように感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 個人の健康状態が安定した状態であるため、改善も悪化もせず、現状維持が続いていることは、医療リソースの予測や計画において安心感を提供するでしょう。また、健康維持のプログラムの効果が確認できる可能性があります。
このグラフは、短期間での安定した健康状態を視覚的に確認するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ内のWEIスコアは、時間の経過に伴ってほぼ一定であり、横ばいのトレンドを示しています。このことは、心理的ストレスのレベルがこの期間中大きな変動をしていないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには若干の不確かさの範囲があり、外れ値の可能性は示されていますが、全体として大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測値）を示し、予測もかなり正確にこれに一致しています。
– 不確かさの範囲（灰色の線）は狭く、予測の信頼性が高いことを示しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも横ばいで、一貫した予測結果が得られています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間に大きな乖離はなく、予測精度が高いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は全体として一様であるため、特に特異な相関関係は観察されません。
6. **直感的な洞察と影響**
– ストレスレベルが安定していることは、精神的な安定が一定期間保たれていると感じさせます。ビジネスや社会において、人々が持続的なストレス管理をしている可能性があり、生産性や健康にプラスの影響を与えると考えられます。また、予測精度が高いことから、今後のストレス管理や対策に活用できる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主に横ばいで、各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が一様にほぼ0.6の値を示しています。
– 時系列において、大きな上昇や下降、周期性のある動きは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。
– 実績データも予測とほぼ一致している。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青の点）**: これは現実の計測値を示し、安定していることを表しています。
– **予測モデル（色付き線）**: 予測は安定しており、各モデルによる予測に大きな差異はありません。
– **不確かさ範囲（灰色のバー）**: 不確かさの範囲が狭いため、予測の信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとすべての予測がほぼ一致していることから、モデルの精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データと予測との間に高い相関があることは明らかです。変動が少ないため予測精度も安定していると考えられます。
6. **直感的理解と社会への影響**
– データが安定しているため、自由度と自治に関する個人の状況が変動していないことを示しています。
– ビジネスや政策の観点からは、現状維持が期待され続ける状況であり、急な変化を求める必要がないと捉えられるかもしれません。
– 長期的な戦略計画にとっては、現在の状態を前提とした計画が有効であると考えられます。
このグラフは、個人の自由度と自治に関して現在の状況を維持することが可能であることを示しているように見えます。提案される行動としては、今後もデータをモニタリングし、外部環境の変化があった際にどのように応じるかを考えておくことでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアはほぼ横ばいで、期間全体を通じて大きな変化は見られません。安定したスコアを維持していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期（7月上旬）にデータポイントがあり、それ以降はデータがありません。特定の時期にしか実績が記録されていない可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績(AI)は青い点でプロットされていますが、初期の2日間のみ表示されています。
– ライン回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてが同じ一定のスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが限られているため、モデルの予測がどの程度信頼できるかは不明確です。しかし、予測モデル間での予測は一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現行のデータからは、相関関係や特異な分布パターンは見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアがこの期間であまり変動しないことは、社会の公平性や公正さにおいて大きな変化がないと解釈できます。ただし、データが限られているため、結論を導くには追加データが必要です。
– ビジネスや政策の観点からは、安定性の指標として捉えることができる一方で、さらなる改善が求められる場合、異なる指標や評価期間の見直しが必要かもしれません。
このように、グラフは一貫性があるものの、追加のデータと分析が求められる状況です。
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:
Analyze the following elements in the provided graph:
1. **トレンド**:
– The graph shows a consistent “WEI score” over the 30-day period. Both actual results and predictions remain stable, indicating no apparent upward or downward trend.
2. **外れ値や急激な変動**:
– There are no outliers or abrupt changes in the WEI score. The stability suggests a period of equilibrium in sustainability and autonomy.
3. **各プロットや要素**:
– The blue dot indicates actual performance, while the colored lines represent various prediction models (linear, decision tree, random forest).
– The consistent use of color coding helps to differentiate between prediction methods and shows consensus across models.
4. **複数の時系列データの関係性**:
– There’s a high alignment between actual performance and predictions, reflecting high model accuracy.
5. **相関関係や分布の特徴**:
– The entire set of data points maintains a high degree of correlation, depicting a reliable predictive model for the given metrics.
6. **直感的な理解と影響**:
– The stability and alignment suggest effective policies or strategies in maintaining sustainability and autonomy.
– For businesses and policymakers, this implies that current efforts are successful and similar strategies might continue to work well if no unexpected disruptions occur.
This analysis points to a balanced state in the context examined by the WEI score, offering reassurance or validation for ongoing strategies or practices.
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
1. **トレンド**:
– グラフに示されているデータポイントは、特定の時点の「実績」データとして1つだけ存在します。それ以外の予測は時間を経ても変化せず、横ばいのトレンドを示しています。特に、深層学習モデルであるランダムフォレスト回帰の予測ラインが一定であることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中、特定の「外れ値」や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青い点）**: 実際に観測されたデータです。
– **予測（ピンクの線）**: ランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。この予測は30日間の間一定です。
– **その他の予測手法**（色違いの予測線も存在すると仮定された場合）: 他の回帰手法も利用可能ですが、このグラフでは他の予測は視覚的に示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには特定の時系列相関は示されておらず、単純な横ばいトレンドが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– メインのデータポイントとして一つの実績データしかないため、相関を分析することは難しいです。ただし、予測モデルにおいては、データがほぼ一定を示しており、将来の予測も非変化であることが分かります。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられることは、社会基盤や教育機会に関しては、短期間では大きな変動は予想されないとする見解です。
– **ビジネスや社会への影響**: 安定性が保たれていると考えられ、今後短期間での変革よりも、持続可能なプランニングが可能であり、計画的な開発が進めやすいと言えるかもしれません。
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**
– グラフは基本的に横ばいの傾向を示しています。予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて同じ位置にあり、安定していることを示しています。これは、WEIスコアが安定しているか、近い将来に大きな変動は予想されないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータポイントが2つだけ示されており、大規模な変動や外れ値は観察されません。これにより、現在の状況が一定している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、これは過去の共生・多様性・自由の保障に関する実際のデータを表しています。
– 他のプロット（予測）は未来のトレンドを示していますが、全て同じ水準で安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、狭い範囲であることから予測の精度が高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは大きく乖離することなく、予測モデルが過去の実績と一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 与えられたデータの範囲では相関関係の特徴は明白ではありませんが、予測値が一致することから強い整合性が見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 大勢の人々が見ても、データが安定しているという理解が得られるでしょう。この安定性は、共生・多様性・自由の保障分野においてある程度の安寧を意味するかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、この安定性は良い兆候であり、新たな施策を策定する際のリスクを減少させる要素となるでしょう。
総じて、このグラフは安定を示しており、大きな変動が予見されにくいという安心感を与えるものです。ただし、より詳細な分析を進めるには、実際のコンテクストに関連した情報が必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体が均一な色で埋め尽くされており、時間と共に変化するトレンドは見られません。これは、データが一貫しており、一定の状態を維持している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには色の変化がないため、外れ値や急激な変動も存在しないと思われます。
3. **要素の意味**
– 色は特定の値を表しており、この場合、一定のWEIスコアを示しています。このスコアが時間帯と日付にわたって一定であることから、状況やパフォーマンスが安定していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは、特定の時系列データが唯一無二であり、他のデータと比較できるものはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関や分布は特に視覚化されておらず、分析する要素がありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップが示す一貫性は、対象となるシステムや環境が非常に安定している可能性を示しています。例えば、社会的なナレッジベースや平和な状況が持続しているようにも解釈できます。一方で、変化や改善の余地がないとも捉えられるため、ビジネスや社会における新しい取り組みが難しい状況かもしれません。
このグラフから得られる洞察には、安定性と一貫性が強調されており、変化がないこと自体がもたらす利点や課題について考える必要があります。
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し、以下の点についてコメントします。
1. **トレンド**:
– カラーパターンが全体的に非常に均一なので、明確な上昇や下降トレンドは見られません。色が一定であることから、特定の時間帯や日付に関して大きな変動がないと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは異常な色の変化がないため、外れ値や急激な変動が目立ちません。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は主に青緑色の範囲に収まっており、この色がこの30日間の個人WEI平均スコアを示しています。スケールは0.60から0.72の範囲ですが、特に明るい黄色などの極値は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– もしこのヒートマップが単一のデータセットを扱っているのであれば、他の時系列との関係性に関する情報は限られています。他の対応するデータセットがある場合、それらとの比較のために追加の分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に明示的な相関関係も特異的な分布の特徴もないため、平坦な分布を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、30日間にわたり比較的安定した状態を示しているため、個人のWEIスコアが特定の出来事や外部要因によって大きく左右されないことを示しています。この安定性は、ビジネスや社会活動において予測可能性を提供し、計画の実行に役立つかもしれません。しかし、改善の余地や注意すべき問題点が隠れている可能性も否定できません。
全体として、このヒートマップは安定したスコアを示していますが、具体的な意思決定を行うためには、追加のデータや詳細な分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体が均一な色をしており、色に大きな変化が見られないため、30日間の期間中に特定の上昇や下降のトレンドは存在しない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値や急激な変動も見当たりません。一定のパターンが維持されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの大きさを表しており、スケールバーから見るに、色はおおよそ0.74付近の一定値を示しています。このことから、社会WEI平均スコアが安定していること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**
– 時間帯ごとにデータが示されているが、各時間帯や日付における大きな変化は認められません。したがって、時間帯間や日付間での相関は低い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一定で、広がりのある分布ではなく、特定の範囲に集中しています。0.74付近での集中が見られ、相関というよりは安定性を示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 関連する社会的要素（例：満足度や幸福度）が一定レベルで維持されており、安定した状況であると解釈できます。急激な変化がないため、ビジネス上も社会手控えが少ない穏やかな期間であることを暗示しています。変動が少ない状況においては、長期的な計画立案を行いやすい状況であります。
このヒートマップからは、社会の安定性が示されており、特に注意を要する問題や課題は直近では生じていないことが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しており、トレンドというよりは全体の関係性を視覚化したものです。30日間のデータ集計に基づいて、特定の項目間に一貫した相関があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは、相関関係の強弱を示すため、外れ値や急激な変動というよりは、一定の関係性の強さを視覚的に表現しています。極端な相関（1または-1）が多く見られるため、強い相関または逆相関が明確です。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤は正の相関（1）、青は負の相関（-1）を示しています。このグラフでは、対角線上は全て1（完全な自己相関）で、それ以外でも1または-1の極端な相関値が多いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目の間の相関が非常に強い（1または-1）ため、ある項目の増減は他の項目に直接的または逆の影響を与える可能性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、顕著に正または負の相関が見られ、特に個人と社会の項目間で強い関連があることがわかります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 社会と個人のウェルビーイング（WEI）が密接に関連していることから、社会政策を見直すことで個人の幸福度や健康が影響を受ける可能性が示唆されます。強い相関は、個々の取り組みが全体的な社会のバランスを保つために重要であることを示しています。この情報は政策決定者にとって、包括的かつ相互依存的なアプローチを考える際の貴重なデータとなるでしょう。
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:
グラフ分析を通じた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、各カテゴリのWEIスコアは比較的一貫しているように見えます。各ボックスの中央線（中央値）がほぼ同じ高さにあることから、大きな変動や周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリにおいて、いくつかの外れ値が確認できます。これは、特定のデータ群が他と異なる挙動を示した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットは該当カテゴリのスコアの分布を示しています。
– ボックスの上下端は四分位数範囲を示し、中央の線は中央値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間での直接の時系列比較は行われていないため、特定の関係性を特定するデータは見当たりません。しかし、異なるカテゴリが同時に観察されていることで、各カテゴリ間の相対的な比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの分布は比較的対称的で、大きな偏りはないようです。ただし、「個人WEI（心理的ストレス）」における外れ値の存在が目立ちます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび社会的影響**:
– 直感としては、各個人や社会的要因によるWEIの影響が視覚的に捉えられ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は社会的ないしは個人的な問題を示唆している可能性があります。
– また、全体的に高いWEIスコアは、安定した社会的福祉状態を反映しているかもしれません。
グラフからの洞察として、心理的ストレスや多様性が社会の健康に与える影響についてのさらなる調査が必要かもしれません。特にビジネス分野では、これらのデータを活用してストレス対策や多様性推進の施策を検討すること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:
この主成分分析（PCA）に基づく2次元プロットから以下の洞察を得ることができます。
1. トレンド:
– グラフには2つのポイントがあります。全体的にトレンドというよりも、明確な区分があることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– ポイント間にかなりの距離があり、これはデータセット内での変動の大きさを示している可能性があります。外れ値というよりは、明確なクラスタの差異を示していると考えられます。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 解析の第1主成分と第2主成分の両方が軸に表示されており、第1主成分が主に変動を説明しているようです（寄与率1.00）。
– 各ポイントのカラーやサイズについての情報がないため、その意味は推測できませんが、データ間の違いを示していると思われます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列データとして30日間の期間が示されているものの、ここでの視覚化では時間の経過に関する情報は与えられていません。時間的な関係は直接的には見て取れません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 第1主成分が大きな変動を示しており、これがデータの主要な違いを表していることがわかります。
– 小さい第2主成分の値は、データ間での小さな差異を補完している可能性があります。
6. 人間が直感的に感じること、社会への影響:
– 直感的には、この分析が2つの異なるグループまたはカテゴリのデータを示していることを想像できます。
– 社会的な要素が関わっていると考えるならば、異なるグループや状況（例: 文化、政策の影響など）を示しており、それらの相違は第1主成分によって大きく左右され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、2つの明確なグループ化に基づいて異なる戦略を考える必要があるかもしれません。
このグラフから直感的に感じることは、データの明確な分離が重要な洞察を提供し、社会的またはビジネス上の判断に役立つ可能性があるということです。
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。
