📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 全般的に0.625から0.70の間で変動していますが、7月2日の午後に0.625という低いスコアを記録しています。これは、数値が最初の上昇（0.6875から0.70）から次第に下降し、特に午後に低くなったことを示しています。
– **個人WEI平均**: こちらも同様に変動があり、特に7月2日には0.675から0.625に低下しています。この下降は、個々の項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）の変動と関連がありそうです。
– **社会WEI平均**: 最高値0.775から最低値0.625へと大幅に変動しています。7月2日の午後における急激な下降が顕著です。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータセットには異常値が検出されていません。但し、7月2日の昼以降の数値は急激な変動を示しており、外的要因による影響が考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– 今回のデータでは、短期間のデータ提供のため、明確な季節性パターンは識別困難ですが、長期的には下降トレンドが示唆されています。午後にかけてのスコアの低下は、日中の社会的または個人的なストレス要因の可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析が具体的に示されていないですが、経済的余裕と社会基盤・教育機会が強く関連してスコアに影響を与えている可能性があります。また、社会的持続可能性の高い安定は、他の社会項目の変動に影響を及ぼしていないことを示しています。
#### 5. データ分布
– 各WEIスコアは0.55から0.85の範囲で分布していますが、中央値は各カテゴリで比較的一貫しており、極端な外れ値は見当たりません。しかし、7月2日午後の数値は一部ばらつきが明瞭化してきています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果では、**PC1**が62%を説明し、主要な変動要因としての寄与が見られます。これは、多くの項目（特に社会的要因）が連動してスコアに影響を及ぼしていることを示唆しています。
– **PC2**の寄与率が23%であり、こちらは特定の個人差や短期的な心理的要因が影響している可能性があります。
### 結論:
この30日間のデータ分析からは、特に7月2日の午後にかけて顕著なスコアの低下が見られ、その背景には、社会的事項の変動や個人的な要因変動が影響している可能性があります。主要な構成要素の寄与率を考慮すれば、持続可能性、社会基盤、経済的な要因が特に総体的なWEIスコアに影響を及ぼしていると考えられます。短期的な対策よりも、長期的な視点からの社会的安定と持続可能性の促進が必要とされています。
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:
このグラフは、「社会カテゴリ 総合WEIスコア推移」の時系列散布図で、30日間にわたるデータを示しています。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は初期の数日間で示されていますが、それ以外に表示されていません。この部分は比較的安定しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が水平であるのに対し、線形回帰（紫の線）は時間とともに減少しています。このことから、ランダムフォレスト回帰は一定のスコアを予測しているのに対して、線形回帰はスコアの減少を予想していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ自体には外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の異なる予測を示す線が、今後のスコアの動向を予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）はグレーの縦の範囲として示されており、実績データの周辺に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が異なる将来のスコアを予測しています。特に、法定木回帰（緑色の線）が見えないため、比較できるのはランダムフォレストと線形回帰です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレスト回帰が横ばいなのに対し、線形回帰が下降トレンドを示しているため、2つの方法論間で異なるアプローチが取られていることがわかります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 直感的には、異なるモデルが異なる将来の予測をしていることが際立ちます。これは、データから得られる見解が予測モデルにより大きく異なることを示しており、これがビジネスや社会的意思決定において潜在的な不確実性をもたらす可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、選択する予測モデルに基づいて戦略や施策が異なる可能性があることから、慎重なモデル選択が必要です。
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:
### 1. トレンド
– 現実のデータ（青い点）は、期間の始まりでのみ観測されています。
– 線形回帰（紫色）は、期間が進むにつれてWEIスコアが徐々に減少しています。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）はほぼ一定です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実データに外れ値や急激な変動は見られません。データの範囲が狭いことから、変動は小さいと推測されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点：実績データを示しています。
– 紫色の線：線形回帰による予測で、減少傾向を示しています。
– マゼンタの線：ランダムフォレスト回帰による予測で、安定した推移を示しています。
– グレーの範囲：予測の不確かさを表しており、かなりの精確さがあ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
– 実データに基づくモデル（線形回帰、ランダムフォレスト）は、将来のトレンドを異なる視点で提示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– モデルの挙動から、データにおける時間による変動の影響は小さいかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰では、期間を通じて安定したスコアを示しており、変動が小さいと予測しています。
### 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
– WEIスコアの安定性を予測しているため、全体的に社会的な安定が期待されます。
– 線形回帰の予測では、若干の下向きトレンドが見られるため、状況が悪化する可能性も考慮すべきです。
– AIによる予測は、政策決定や社会分析において重要な役割を果たす可能性があるため、複数の予測モデルを総合的に評価することが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青いプロット）は、期間の初めに集中して表示されており、その後の数値は表示されていません。予測値と実績値の間に大きな隔たりがあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は急激に下降しており、法線回帰（青色の線）は安定した動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰は急下降しており、これが外れ値となるかは状況によりますが、急激な変動が見られます。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績値を示し、グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 赤い×印が予測値を示しますが、実際のプロットには存在しないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測アルゴリズム（法線回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で予測の方向性に大きな違いがあります。これは予測手法の選択において重要な考慮事項であると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データが乖離しているため、直接的な相関関係を分析することは難しいですが、予測の不確かさが示されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフ上の違いは、各予測手法がデータをどのように扱うかの違いを浮き彫りにしています。これは、社会政策の計画やリスク評価において重要なインサイトを提供します。
– ランダムフォレストによる急激な下降は、将来的な社会的なリスクや問題点を示唆しているのかもしれません。この情報を元に、適切な対応策を考慮することが求められるでしょう。
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（青い点）は、グラフの初期にいくつかのデータポイントがありますが、その後表示されません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の直線）は一定で、線形回帰や他のモデルの予測と一致する部分が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 回帰予測（ピンクの線）は大幅な下降を示しており、急激に0付近に落ち込んでいます。これは異常な変動として捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測で、一定を保っていますが、他の予測は明確な減少を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさの幅を示しており、初期の実績データに近い幅を保持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値は、初期段階では近い位置にありますが、その後は大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が初期段階のみでしかないため、長期的な相関を判断するのは難しいですが、予測において大きな変動（特に法定木回帰とランダムフォレスト回帰の差異）があるため、モデルの信頼性に対する検討が必要です。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが減少している可能性や予測モデルの変動が大きいことから、経済的余裕が不安定な状況にあることが示唆されます。
– ビジネスや個人の経済的な判断に影響を与える可能性があり、実際のデータ収集やモデル精度向上を図ることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに集中しています。これは、始めの数日間のデータが取得され、その後のデータがまだない可能性を示唆します。
– 予測線（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は明確なトレンドを示していますが、互いに異なる方向性を持っています。線形回帰は下降傾向、ランダムフォレスト回帰は横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの範囲は狭く、外れ値は見られません。予測線は今後の変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は過去の実績データを表し、赤い「×」は予測されたデータポイントを示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、実績データと予測データの精度の評価に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が異なる未来を示唆するため、モデル選択が予測の結果に大きな影響を与えることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績の集中度と予測の不確かさ範囲の交差を考慮すると、短期間での精度は比較的高いが、長期の予測では不確実性が増すことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、短期間での健康状態の安定性と、長期的に見た不確実性です。これは個人の健康管理において、日々の記録の重要性を再確認させるものであり、予測の多様なアプローチの必要性を考えさせます。
– ビジネスや社会においては、健康分析における異なる予測モデルの検討が推奨され、リスク管理と予測戦略の開発に利用できます。
このグラフは、健康状態の分析だけでなく、その予測の信頼性やモデルの選択の重要性についても多くを語っています。
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:
グラフの分析を以下に行います。
1. **トレンド**：
– 実績（青い点）はグラフの左端に集中し、数値が一定となっています。これに対し、予測は異なるモデルによって異なる動きを示しています。
– 線形回帰は明確な下降トレンドを示しており、心理的ストレスが時間とともに低下すると予測しています。
– ランダムフォレスト回帰予測はほぼ一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られませんが、限られた期間しか表示されていないため、全体の傾向は不明瞭です。
3. **各プロットや要素**：
– 青い点は実績を示し、グレーの範囲は不確かさ（標準偏差の3倍）を示しています。
– 紫の線はモデルによる予測で、色が異なることで異なる予測モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 線形回帰予測の下降トレンドとランダムフォレストの横ばいを比べると、モデルによって異なる未来が提示されています。解析方法によって予測に差が生じることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 現在のデータセットでは、実績と予測の間に目立った相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 実績データが短期間であるため、長期的なトレンドを把握するのは難しいですが、予測が示す下降トレンドが事実であれば、個人の心理的ストレスが減少している可能性があることが示唆されます。
– 社会的影響としては、心理的ストレスの低下が観測される場合、職場の効率や個人の生活満足度に良い影響を与える可能性があります。しかし、一部の予測が横ばいを示すため、社会的介入が求められるかもしれません。
これらの観察を踏まえて、心理的ストレスの改善に向けた取り組みが必要かどうか、さらなるデータ収集や分析を考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は7月1日から7月5日までの間で、安定した上昇傾向が見られます。
– 予測データは、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測では安定し、樹形図回帰では大幅な上昇が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。データは一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：常に左側に集中し、最初の5日間の実績データを示しています。
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲で、予測値の信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる予測が表示されています。ランダムフォレストと線形回帰の予測は一定ですが、樹形図回帰は直線的に増加しています。これは、モデルが異なる点でのデータの傾向を異なる方法で捉え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あり、全体的に一定の傾向を維持しています。予測値の範囲は一部が広がっており、モデル間での予測のばらつきがあります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 一部の予測では大幅な増加が見られるため、個人の自由度や自治のスコアが向上する可能性が示唆されています。社会的には、これが個々の自己決定力の向上を反映しており、ポジティブな社会変化を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、自由度や自治の向上はより革新的な環境を生む可能性を示唆します。企業は、個人の裁量に関連する戦略を強化することで、成果の改善を図る機会となる可能性があります。
この分析により、モデルは異なる未来の可能性を示し、多様な戦略の検討を促す結果とも言えます。
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:
このグラフについて、以下のような分析が考えられます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は7月初めに集中しており、特に大きなトレンドは見られません。
– 予測（AI）の線は、全体的に比較的高い数値で安定しています。
– 線形回帰の予測は、緩やかに下降するトレンドを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値は見られませんが、変動範囲のばらつきに注意が必要です。
– 決定木回帰とランダムフォレストの予測からは急激な減少が観察され、特に後者の変動が目立ちます。
3. **要素の意味**:
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 色とプロットの種類は、それぞれ異なる回帰モデルや実績データを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は比較的安定していますが、回帰モデルによって予測の傾向が異なります。
– 線形回帰は緩やかな下降、決定木とランダムフォレストは急激な下降トレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータのため、実績値から明確な相関関係を把握するのは難しいです。
– 各モデルの予測が異なり、データの特性に応じてモデルの選択が重要です。
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**:
– このグラフからは、短期間ではあるものの一部のモデルで社会の公平性や公正さのスコアが急激に変動する可能性があることを示唆しています。
– 急激なスコアの下降は、潜在的なリスクや問題を示唆しており、早期に対策を講じる必要性があると考えられます。
– 社会的な政策立案や施策実施の調整が必要になるかもしれません。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、グラフの左側に固まっており、期間内に特定の動きや変動は示していないため、横ばいの状態といえます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）も同様に安定しており、変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のグラフには特に外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績AI）は、観察されたデータポイントです。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、予測値を示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は表示されていないため、予測はランダムフォレスト回帰のみに基づくと考えられます。
4. **関係性**:
– 実績データとランダムフォレストによる予測の間に明確な関係性が示されていますが、具体的な相関を示すにはデータ点が少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが安定した値で分布しているため、予測もこれに準じた安定した値を保持しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– このグラフからは、社会WEI（持続可能性と自治性）が安定していることが示されています。これは、特定の期間における持続可能性が高いレベルを維持している可能性を示唆しています。
– 社会やビジネスにおいて、この安定性は評価できる要因です。持続可能性の観点からは、一定の水準を維持していることは長期的な目標達成に寄与します。
– 自治体や企業は、この安定した指標を基に新たな施策や戦略を策定する際に利用できるでしょう。
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
– 実績のデータポイント（青い点）は横ばいですが、後半の予測（赤い点）は表示されていません。予測手法によるトレンドは以下です：
– 線形回帰（緑の線）は横ばいです。
– 法決木回帰（紫の線）は緩やかに減少しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は大きく減少しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績のデータポイント間では急激な変動や外れ値は見られません。
– 予測についてはランダムフォレスト回帰が大きく下降しており、他の手法と異なる動きを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実測データを示しており、散布の範囲（灰色の帯）は不確かさを表しています。
– 緑、紫、ピンクのラインはそれぞれ異なる予測モデルによるトレンドを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測（異なるモデル間）の一致度に多少の差があります。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なる傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは限られているため、明確な傾向やパターンは見られません。
– モデル予測の精度を分析するためには、実測データが予測結果とどれだけ一致するかの検証が必要です。
### 6. 人間の直感と社会への影響
– 実績データが３点しかないため、現時点では長期的なトレンドを把握するのは難しいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測によると、大幅な下降が予測されていますが、実績データが横ばいであることから、これを覆す要因があるか可能性も考慮されます。
– WEIスコアの低下は教育機会や社会基盤に関する懸念を表しており、対策が必要となる可能性があります。
これらの洞察は、さらなるデータの収集と分析によって確認されると良いでしょう。各モデルの予測が何を基にしているのかを理解することも重要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、ほぼ一定で動きがありません。
– 予測曲線（線形回帰）は一定ですが、ランダムフォレスト回帰は急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰曲線の急激な下降が目立ちます。7月5日以降の急激な減少は異常に感じられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のAIによる数値を示しており、安定していることが示されています。
– 線形回帰はこの安定性を反映して水平に伸びていますが、ランダムフォレスト回帰は予測に不確実さを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確実さを示しており、実績のバリエーションをよく捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと線形回帰予測は一致していますが、ランダムフォレスト回帰は実績から外れた動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと線形回帰予測との相関性は強いですが、ランダムフォレスト回帰との関連性は弱いといえます。
6. **直感的洞察と社会影響**:
– 人々は、実績データが安定していることを受けて現在の状態を安心と見るかもしれません。
– しかし、ランダムフォレストのような不安定な予測は、今後の不確実性や変動を警戒する理由となるでしょう。
– 社会的に多様性や自由の保障が乱れる可能性を考慮し、異なるアプローチを検討する必要があるかもしれません。
このグラフは、短期間における異なる分析方法による予測の違いが、どのように不確実性を増大させるかを示しています。
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:
このヒートマップは、特定の日付と時間帯における社会カテゴリのWEIスコアを示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– グラフには2日間のデータが表示され、日付ごとに異なる時間帯が示されています。
– 直接的な上昇や下降のトレンドは視覚化されていませんが、特定の時間帯で色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日は緑、7月2日は紫と黄色の色が強調されています。この変化はWEIスコアの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**
– 色は0.65から0.70の範囲のWEIスコアを示しています。緑は中間、黄色は高く、紫は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**
– 日別かつ時間帯別のデータポイントが示され、日ごとに異なるパターンが観察されます。具体的な時間帯ごとの関連性やパターンは視覚化の範囲外です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にスコアが上下していることは分かりますが、全体の傾向や相関関係を示すための追加データが必要です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 社会的な活動やイベントが日ごとに異なる影響を及ぼしていることが示唆され、それがWEIスコアに反映されています。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯でのアクションが効率的かつ成功につながる可能性を示唆しており、日ごとのトレンドを把握することで、戦略的な計画が立てやすくなるでしょう。
このように、特定の時間帯での色の変化は、社会活動のダイナミクスや情報を視覚的に把握するための有用な手がかりを提供します。
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:
### グラフ解析と洞察
このヒートマップは、30日間にわたる個人WEI平均スコアを時間帯ごとに示しています。以下に、視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは日付と時間で構成されており、時間帯によって色の変化がありますが、詳細な30日間のデータは含まれていないようです。このため、明確なトレンドを判別するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台には特に高いスコア（黄色）が見られ、他の時間帯と比較して顕著な外れ値となっています。
– 他の日は全体として色が一致していないため、急激な変動や特異な値がある可能性も感じられますが、詳細は不明です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しているようです。黄色は最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。
– 色の変化によってスコアの変動を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップでは、主に日付と時間の組み合わせに対するスコアが示されており、一日の中での時間帯によるスコア変動を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に夜の時間）が高いスコアを示しており、特定の活動やイベントがスコアに影響を与えている可能性があります。
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**:
– 夜間の高いスコアは、人々の活動やイベントが影響している可能性が考えられます。社会的なイベントや仕事のスケジュールがスコアに影響しているかもしれません。
– 経済活動や社会行動の時間帯ごとの分析に役立ち、マーケティング戦略やサービス提供の時間最適化に利用できる可能性があります。
このデータから得られるインサイトを活用して、より細かい調査や対応を行うことで、社会的・経済的な活動を最適化することが期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが視覚化されます：
1. **トレンド**:
– データは7月1日と7月2日の2日間のみに限定されており、長期のトレンドを識別するには不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は全体的に一定の色（青緑）で示され、7月2日は上下で異なる色（黄色と紫）を示しています。この差異は、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色がデータの値を示しており、7月1日は一貫した値であるのに対し、7月2日は時間帯ごとに大きく変化していることを示しています。色の明瞭な変化から、データセットの中で重要な変化が発生したことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7月2日のデータは上下で異なる色を示すことで、異なる出来事や条件が存在したことを示しています。詳細なデータがないため、関連性や因果関係を特定することは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフからは7月1日と7月2日の間に重要な変化があると推察できますが、相関や分布を明示的に識別するための補助情報は不足しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 色の違いが直感的に識別しやすく、特定の日や時間帯に何かしらの社会的イベントや変動があった可能性を示唆します。これが具体的な出来事に結びつく場合、ビジネスや社会における戦略的判断に影響を与える可能性があります。特に、7月2日に何らかの要因でスコアが劇的に変動したことは、関心を集めるでしょう。
まとめると、このヒートマップはデータの急激な変化を明確に示しており、さらに深掘りして分析する価値があります。この情報は、ある特定の日や時間帯における重要な社会的動向を評価するための基礎となり得ます。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– ヒートマップは静的なため、明確なトレンド（上昇、下降）は見えません。ただし、色の濃さを通じて高い相関や低い相関が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップ上では表現されていませんが、相関が特異的な値を示している点には注目すべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 明るい赤：高い正の相関（1に近い）。
– 明るい青：高い負の相関（-1に近い）。
– グレーや薄い色：弱い相関（0に近い）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このヒートマップは時系列データの関係性を示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」および「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は高い正の相関（=0.97, 0.86）を示しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI平均」との間にも強い正の相関（=0.97）が見られます。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公平さ）」がある程度強い負の相関（=-0.71）を示しています。
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に関する洞察**
– 高い相関を持つ項目同士は、類似した要因が影響を及ぼしている可能性が高い。例えば、教育機会と個人全体の幸福度が一致していることは、教育が社会的・個人的に重要な役割を果たしていることを暗示します。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公平さ）」の負の相関は、経済的な格差が公正感に反映される可能性を示唆しています。これは、政策立案において重要な視点となります。
この情報は、社会政策の改善や企業のCSR活動などに活用できるでしょう。相関を理解することで、どの要因が他の領域に影響を与えるかを明確にでき、より効果的な戦略形成につながります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは各WEIタイプのスコアを箱ひげ図で示しており、全体的なトレンドとして上昇や下降の直線的な傾向は示していません。
– 各WEIタイプに関しては、大きなトレンドよりもスコアのばらつきに焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（認識柔軟性）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」が目立ちます。
– 外れ値は平均値から大きく外れたスコアを示しており、特定の条件や参加者による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の長さが示すのはデータの分散です。たとえば、「個人WEI（経済的柔軟性）」は比較的短い箱で、スコアのばらつきが少ないことを示しています。
– 中央の線は中央値を示し、スコアの分布を大まかに反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、30日間のスコア分布をまとめたものです。
– 時系列の関係性は直接示されていませんが、各指標間の相対的な位置付けが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの偏りが見て取れて、特に「社会WEI（公正性・公共生活）」は中央値が他と比べて低く、分布も広いです。
– 一方、「個人WEI（自由意志と自治）」は集中しており、スコアの変動が少なく、安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが測定する社会的要因が多岐にわたることが示され、特に「公正性」や「多様性」のような社会的指標がばらつきやすいことから、これらの分野では個別の改善が必要であることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、組織は柔軟性のある政策や包括的なプログラムを導入することでこれらの要素を改善できる可能性があります。
このグラフからは、社会や個人のウェルビーイングに関する多様な要素がどのように分布しているのかを理解するための基礎が得られます。この分析を元に、更なる調査や具体的な対策が実施されることが期待されます。
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）のグラフについて、以下の点に基づいて分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは散布図であり、明確な時間的トレンドは示されていません。代わりに、データの分布が主成分空間で表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上に位置するプロットがあります。これは他のプロットから離れており、外れ値を示している可能性があります。この点が特に分析の焦点となるでしょう。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各プロットは、30日間のWEI（社会経済指数）データの主成分を2次元に投影したものです。横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分です。第1主成分が62%の分散を説明しており、これはデータの大部分の変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、データの相対的位置を示しています。隣接するプロット同士は相似性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分空間での分布から、データセットの各変数がどのように相関しているかが分かります。第1主成分での広がりが大きいので、そこに主要な情報が含まれていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、主に第1主成分がデータに最も重要な情報を持ち、ある程度の多様性があることが示唆されます。外れ値的なプロットは、異常な状況や見逃せない社会的イベントを示している可能性があり、ビジネスや政策決定時に特に注目すべきです。
– 社会的な観点からは、異なる社会経済状況を反映したデータの多様性を示しており、特異な状況を特定することが、リスク管理や投資判断に役立つかもしれません。
このPCAグラフは、全体としてデータの構造を理解するための有力なツールとして機能し、特異な要素を特定することで、より深い分析を行うことができるでしょう。
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。