📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
#### 総合WEI
– データで提供された期間において、**総合WEIスコア**は徐々に上昇している傾向があります。具体的には、0.6875から0.70に達しています。この上昇トレンドは、社会的側面が全体スコアに寄与している可能性を示唆しています。
#### 個人WEI平均と社会WEI平均
– **個人WEI平均**は0.675から0.625に低下しています。この減少は、個人の健康状態や経済的余裕の変動が影響を与えている可能性があります。
– 対照的に、**社会WEI平均**は0.7から0.775に上昇しています。この上昇は、社会の平等・持続可能性、社会基盤の改善が要因になっているようです。
### 異常値
– 提供されたデータには異常値は検出されませんでした。
### 季節性・トレンド・残差
– 長期的には**社会WEI平均の上昇トレンド**が確認できますが、具体的な季節パターンは示されていません。
– 計測時期に限られたデータのため、周期的な変動や明確な季節性は見られません。残差に基づいた明確な異常な変動は見つかりませんでした。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを仮定すると、以下のような関連性が推測されます。
– **経済的余裕**と**健康状態**は相関が強いかもしれません。両者は個人の生活の質に寄与しやすく、一緒に変動する可能性があります。
– **社会の持続可能性**と**公平性・公正さ**も、環境面や社会福祉プログラムの効果で影響し合うかもしれません。
### データ分布
– 各詳細項目のばらつきに関しては、正確な箱ひげ図データがない等、推測に留まります。中央値が0.6〜0.75であると仮定でき、スコアのばらつきは限界的であるため、社会の安定性が伺えます。
### 主な構成要素 (PCA)
– **PC1**の寄与率が0.76であり、主要な変動要因です。PC1は主に**社会的要素（社会基盤、持続可能性）**を反映していると考えられます。例えば、社会インフラや社会的持続可能性が、この成分に強く寄与している可能性があります。
– **PC2 (0.24)**は、個人レベルの要素（健康状態、経済的余裕）が関連。個人主体の側面にも多少の影響を持つことが示唆されます。
### 全体の結論
この期間におけるWEIスコアは、社会的要素の改善を反映しており、特に社会WEI平均の上昇に寄与しています。個人的な健康や経済状況には若干の低下が見られるものの、全体的な社会的持続可能性と公平性の改善が総合WEIにポジティブな影響を与えている可能性が高いと結論付けられます。今後の分析には、より長期的なデータを使用し、季節性の考慮も必要でしょう。
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:
分析に基づく洞察を以下に示します：
1. **トレンド**
– 始めのデータ（青い点）は0.6付近で横ばいですが、途中から予測のランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が急上昇して1.0に達しています。
– 線形回帰（青い線）と決定木回帰（紫の線）は、期間中一定の傾向を示していますが、ほとんど変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰による急激な上昇が目立ちます。しかし、他のモデルはこれを支持していないため、外れ値や特異なパターンとして考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、現実的な観測値の基準となります。
– 赤い「×」は予測値を示しますが、このグラフでは見受けられません。
– 緑色の丸は前年度データを示し、前年同期比としての比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間で予測値に差が見られ、特にランダムフォレスト回帰は他よりも劇的に異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値（特に線形と決定木回帰）は連動していますが、ランダムフォレストは独立した動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は予測モデル間の大きな不一致に気づくでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰の結果が他と異なるため、モデルの選択が将来の予測に与える影響について考える必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測の一貫性を保つために異なるモデルの評価が必要です。特に、ランダムフォレストの予測結果が他の予測と劇的に異なる場合、その原因を分析することが重要です。
全体として、複数の予測モデルを活用し、それぞれの特徴を理解することが、より信頼性のある予測と対策のための鍵となります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには実績データ（青色の点）と予測データ（ピンク色の線）が示されています。最初の実績値は約0.6で一定の後、急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 基本的に最初は安定した後、急激な下降が見られます。この急下降は非常に目立ち、その後0.0付近で横ばいになっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、このデータがスタート時点を示しています。
– 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、下降の予測がされています。
– 緑の点は以前の年の比較値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の関係を見ると、一致していたが、予測が急に下降したことにより、過去の比較値とは乖離があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には一時的に相関があったと考えられますが、急激な変動により相関が見られなくなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、予測モデルが急に変化する出来事を予測したか、あるいはモデルが過剰に反応した可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、予測に基づいて重要な意思決定をするとリスクがあることが示唆されます。特に急激な下降が信頼性を欠く可能性があるため、他のデータや情報を組み合わせた意思決定が求められます。
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:
以下にこのグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、急激な変動や周期的な動きが見られず、一部の期間にデータが集中しています。特に初期に集中的にデータがプロットされており、その後はデータが途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データが左側に集中し、それ以降全くデータがないことから、データの欠損または断続的な収集が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを示し、左端にプロットされています。
– 紫、青、水色の線はそれぞれ異なる予測モデルによる予測値を示しており、これらも初期にのみ存在します。
– 緑色の点は前年の比較で示され、グラフの右側にプロットされています。これは前年データが後から追加入力されたか、異なる時期のデータで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**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は実績データに基づいて同様のトレンドを示している可能性があるが、その予測結果が限られた期間でしか示されていないため、それらの精度や関係性については判断が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの散布が限られているため、相関関係や分布の特徴を識別するのは困難です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフからは、データが限定的であり、断続的な収集が行われた可能性があります。このため、社会的なトレンドを分析するにはデータの継続的な取得が必要です。また、予測の信頼性を上げるためには、データ範囲を広げ、欠損部分を補完する方法が求められます。ビジネスや社会において、データの一貫性と信頼性は意思決定に重要な影響を与えるため、データ取得戦略の見直しが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 一貫した値がないように見えますが、早期のデータでは高いスコアが見られた後に急激に減少しています。
– その後、データはゼロ近くで推移していますが、後半に再び増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の高いスコアからの急激な低下が目立ちます、外れ値としても捉えられます。
– 期間の終了近くでのスコアの回復も注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、初期段階での実績が高めであることを示しています。
– 緑の点は前年の比較位置を示し、過去の高スコアからの低下と回復の対比をもたらしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データとして異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるプロットがあり、それらの変動は一貫性がないように見受けられます。
– 初期の数値は実績と一致していますが、その後の予測はゼロ近くで推移していることが異なる回帰手法でも共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には初期状態を除けば強い相関は見受けられません。
– プロットは一貫しない変動を示しているため、予測の精度は改善の余地があります。
6. **直感的な感想と社会/ビジネスへの影響**
– 初期の高い値が維持されず、期間中に大幅な低下が起こるのは経済的余裕の不安定さを示唆しています。
– 終了間際の回復はポジティブであり、将来的な回復の可能性を示しますが、初期の急落の要因が解消されない限り、持続性には疑問が残ります。
– 社会的には経済不安が高まっている状況を映しているかもしれず、この変動が人々の生活に与える影響についてのさらなる調査が必要です。ビジネスや政策策定者にとっては、経済の安定性の維持が重要な課題となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（青い点）は比較的一定で、WEIスコアは高めに維持されています。
– 紫色の予測（ランダムフォレスト回帰）が急激に下降しており、その後わずかに下限に達しています。
– 後半の緑色（昨年AI）は、別の時点で高スコアを示しているため、時期によって健康状態が異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のほうで急激な下降が見られ、外れ値の可能性があります。このような急激な変動は、データの異常や一時的な健康状態の悪化を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の異なるマーカーが使用されており、それぞれの予測モデルが異なる結果を示しています。青は実績、紫はランダムフォレスト回帰を示しています。
– 緑色の点（昨年AI）は、前年との比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青の実績データと紫のランダムフォレスト回帰の予測データに大きなギャップがありますが、これは予測モデルの精度や変動に関連するかもしれません。
– 緑の昨年AIデータとの位置関係を見ると、季節性や周期性の影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な正負の相関は、このグラフからは見出しにくいですが、異なるモデルの予測と実績との乖離から、予測の改善が必要な可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、予測モデルの精度に課題があり、特定の期間における健康状態の急激な悪化をうまく捕捉できていないことです。これが個人の健康管理や医療サービスの提供に不利益を与える可能性があります。
– 健康状態を正確に捉えるためには、モデルの改善や新しいデータの収集と分析が重要です。これにより、個人レベルの健康予測の信頼性を向上させ、より良い生活習慣や予防医療の実践を支援できるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期に高いWEIスコア（約0.6）から急激に下降し、その後0に近づいている。
– 終盤には前年度のスコア（約0.4）が表示されており、変動が少なく安定しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ序盤で急激な下降が見られる。特にランダムフォレスト回帰を用いた予測が顕著に低下している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績で、データの現実の測定値を示している。
– 緑の丸は前年度のデータで、過去のベースラインとしての役割を果たしている。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれの予測手法による未来の傾向を示している。
4. **時系列データの関係性**:
– 実測値は急激に減少しているが、全般的に予測線と似た動きをしている。
– 予測の下限範囲（灰色の帯）は、実際のスコアよりも低めに設定されており、ある程度の信頼範囲を想定している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な変化と予測との差異が目立つものの、前年度のデータと比較すると、それほど大きな変動が見られない。
6. **直感的な影響と洞察**:
– 初期の急激な下降は、個人のストレスが劇的に減少したことを示唆している可能性がある。
– 終盤の安定した状態は、持続的な心理的健康の維持を図っているかもしれない。
– ビジネスや社会への影響として、人々のストレス管理やメンタルヘルス支援の改善が求められていることを示唆している可能性がある。
– 特に、ランダムフォレスト回帰による急激な変化は、予測モデルの精度を見直す必要を示唆する。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治に関するWEI（World Empowerment Index）の時系列データを示しています。以下にポイントを分析します。
1. **トレンド**
– 最初の数日間で急激に変動が見られるが、その後データポイントは停止。
– その後、評価日付の多くは2026年3月頃に集中しており、スコアに上昇または下降のトレンドは明確にない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間での急激な変動が目立つ。特に最初の期間は高いスコアから低めのスコアへと短期間で低下している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示す。
– 緑の丸は前年との比較を表しており、期間の後半に集中して配置されている。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示している可能性がある。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が異なるタイミングで表示されており、最初と最後でスコアに違いがあることが見て取れる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間全体を通じたデータの分布は非常に限定的であり、試行期間の長さの割にデータポイントが少ない。
– 初期の変動が大きく、後半は安定しているかのように見える。
6. **直感的な理解と影響**
– 初期の急激な変動は、政策や社会的要因の影響を受けた可能性があり、それが個人の自由度や自治に対する影響を表しているかもしれない。
– 後半のデータが前年との比較として表示されていることから、長期的にはそれほど大きな変動はなかったと考えられる。
– 社会的に見て、個人の自由度と自治が初期には迅速に変動したが、やがて安定したように感じられる。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治が特定の時期に大きく変動したものの、その後は比較的安定している可能性を示唆しています。
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、WEI（公平性・公正さ）スコアの時系列変化を示しています。以下は分析と洞察です。
1. トレンド:
– グラフの主要な観察期間である最初の部分では、WEIスコアは高い水準（0.9以上）を示しており、その後急激な変化がなく横ばいを維持しています。
– 後半の時期に大きな変化は観察されませんが、データが少ないため、トレンドの確定は困難です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 重要な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:
– 青色の点は実績AIによる実測値を示しています。
– 灰色の線は予測の下落幅を示す範囲です。
– 水色、ピンク、Xで示される各ラインは、それぞれ異なる予測モデルによる予測値を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてが高いスコアを維持しており、予測モデル間での一致が見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績AIのデータが予測と一致しているため、予測の信頼性が高いと考えられます。
6. 直感的な感じとビジネスや社会への影響:
– 長期にわたり高水準の公平性・公正さが維持されているため、社会全体として安定感が保たれている印象を与えるでしょう。
– 企業や団体にとっても、この安定したスコアはポジティブなメッセージとなり、信頼向上や評判向上につながる可能性があります。
全体として、このグラフは安定した公正さを示唆しており、各予測モデルが高精度であることを示しています。これにより、社会やビジネスにおいて安心感が得られるでしょう。
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:
グラフを詳細に分析すると以下のポイントが見て取れます。
1. **トレンド**:
– 実績（青）は2025年7月1日時点で約0.8のスコアを示していますが、その後のデータは見られません。
– 予測データは2026年7月1日に約0.8のスコアとなることを示しています。この間、その他のデータは示されていないため、トレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに外れ値や急激な変動は示されていません。データのブラケットが広い範囲をカバーしていないため、詳細な変動を評価できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、緑の点は比較のための前年のデータ。
– 線で示されたのは予想されるデータですが、予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のインディケータが重なっており、比較は難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 提供されたスナップショットから見ると、今年と前年のデータの関係性や傾向は提供されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの時点では相関関係を見出すのは難しい。密度や分布が示されていないため、全体的な特徴もわかりにくい。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 維持可能性と自治性に関する指標が高い値を保っていることを示しているため、社会的な安定性が期待される。
– ビジネスや政策決定においては、現在の良好な状態を維持するための戦略が求められる。長期的な安定性を目指した施策が考えられます。
このグラフでは、詳細な分析のために、より多くのデータポイントがある方が有益です。現在のデータは安定性を示唆していますが、予測の信頼性を高めるにはより綿密な見解が必要でしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、期間内における大きなトレンド変化は見られません。初期の時点では高いスコアが示されていますが、その後のデータポイントは見当たりません。
– 予測の値は一定の範囲で示されており、時間と共に明確な上昇または下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。点は安定した範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）や予測（多様な色相）で構成されていますが、それぞれ予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の違いを示しています。
– 線や色は、それぞれの予測モデルの違いと予測範囲を示しており、より詳細な分析にはこれらの手法を評価する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが提供する相関関係や分布の違いは明確に示されており、これらのモデルの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間のスコアの差異は小さいように見え、非常に似たパフォーマンスを示している可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– このグラフからは、特に大きな変動がないため、安定した状況を想像します。教育基盤や社会インフラの質が維持されていることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、社会インフラが安定していることから、教育への投資や関連プロジェクトの計画が安心して進められる状況であると言えるでしょう。
全体として、このグラフは、社会基盤および教育機会の評価が安定していることを示しており、予測においても大きな変化は見られず、広範な信頼性があることを示唆しています。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月頃）から急激な上昇が見られます。その後は比較的安定して横ばいの傾向を示しています。しかし、2026年にかけて再びデータポイントが大幅に上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分で急激な上昇がありますが、それ以外では急激な変動や外れ値は特に見受けられません。2026年のデータポイントは他の時期から独立して高い値になっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績を示しています。初期には上昇が見られ、その後安定しています。
– 紫、青緑、水色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、これらは総じて実績データと一致しています。
– 緑の点は前年の比率を示し、2026年の初期に大幅に増加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が密接に関連しており、予測モデルは全て実績と一致しています。前年度比との比較では、最初と最後の時期に大きな違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値は強い相関を持っています。分布は全体的には安定していますが、特定の時期に大幅な増加があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフからは社会の共生、多様性、自由の保障のスコアが初期に改善され、その後安定しつつも再び成長する傾向が見られ、社会的に良い兆候であると考えられます。2026年の増加は、政策の変更や社会的認識の変化によるものかもしれません。ビジネスにおいては、より多くの多様性推進や共生社会の実現に向けた取り組みが評価された結果かもしれません。今後もこのトレンドを維持することで、社会の持続的発展に寄与できると考えられます。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 2日間だけのデータが表示されていますが、それぞれの色が大きく異なっています。これは日ごとの大きなスコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日で色が大きく異なるため、急激な変動があることを示しています。1日の夜と2日の日中のスコアが特に目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明るさが総合WEIスコアを示しています。紫が低スコア（~0.690）、黄色が高スコア（~0.700）を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2日間のスコア間に逆相関が見られ、夜間と日中のスコアの変化に注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが高いことがわかります。この変化が周期的か、外部要因の一時的影響かを検討する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は、特定の日や時間帯に社会活動の影響が大きく異なると感じるでしょう。例えば、政策変更やイベントの影響が考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の時期のスコア変動に注意を払い、マーケティング戦略や商品の提供タイミングを調整することが求められるでしょう。
このグラフは、私たちがより詳しい変動パターンを把握するために、より長期間のデータを取得して継続的な解析を行うことが重要であることを示唆しています。
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のWEI平均スコアを時系列で示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**
– このグラフは2日間のデータを示しており、広範なトレンドは読み取れません。7月1日と7月2日における異なる色の変化から、短い期間での変動が分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには2つの明確な領域があり、一部の色の違いが顕著です。7月1日の19時台にはスコアがかなり高く（黄色）、7月2日の8時台ではスコアが低い（紫）ことが分かります。このような急激な変動は外れ値として考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 黄色は高値、紫色は低値を示しています。色の変化により時間帯ごとのスコアの違いを直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフには2日間のデータしかないため、長期間の関係性を把握するのは難しいですが、特定の日や時間でスコアが大きく異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係や分布のパターンを確認するには不十分な情報です。より詳しい分析には長いスパンのデータが必要です。
6. **人間の直感や社会・ビジネスへの影響**
– 見られる急激な変化は、特定のイベントや状況が個々人のWEI平均スコアに影響を与えている可能性を示唆しています。これが社会的な変化やビジネス上の動向に関連している場合、戦略的な対応が求められるかもしれません。たとえば、顧客の感情や業務の圧力が異なる時間帯に集中するなどの洞察が得られます。
今後分析を行う際には、より長期的な傾向や他の変数との比較に着目すると、一層有意義な洞察が得られ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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは2日間のデータを示しており、長期的なトレンドを抽出することは難しい。
– 1日目と2日目でデータの色が極端に異なるため、短期間で大きな変動があることがわかる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 1日目の値が低く、2日目が高いという急激な変動が見られる。この2日間で起きた特異な出来事が影響を与えた可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEI平均スコアを示しており、紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示している。
– これに基づいて、1日目はスコアが非常に低く、2日目には非常に高くなったことがわかる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 1日の中での時間帯ごとのデータはこのグラフには示されていないが、特定の時間帯でのスコア変動が存在する可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップから相関関係を読み取ることは難しいが、1日目と2日目で大きな変化があることから、特定の要因が変動を引き起こしている可能性がある。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– この大きな変動は社会的なイベントや政策変更などによるものである可能性がある。
– 急激な変動は人々の行動や市場の反応に影響を与え、注意深い監視と分析が必要とされる。
– ビジネスにおいては、この変動を予測し、迅速に対応することで、適切な戦略を立てることが求められる。
このヒートマップは、短期間でのデータ分析や予測に役立つが、長期的な視点を得るにはより多くの日数を含むデータが必要である。
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:
グラフは、360日間の全WEI項目の相関ヒートマップを示しています。以下に、このヒートマップから得られる洞察と直感的な分析を示します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ全体で、WEI項目同士には強い相関と弱い相関が混在しています。
– 特に、個人の経済的余裕と心理的ストレスは強い正の相関（1.00）があります。これは経済的な安心感が心理的ストレスを軽減する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に外れ値は観察されませんが、相関が-1.00のペア（例：個人WEI自由度と自治×個人WEI心理的ストレス）は、極端な負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 各セルの色は、対応するWEI項目同士の相関の強さと方向（正負）を示します。赤は正の相関、青は負の相関を示しています。
– 濃い赤は強い正の相関（0.75以上）、濃い青は強い負の相関（-0.75以下）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 個人WEI平均、個人成長項目は強い相関があります。個人全般の幸せが社会的な持続可能性にも良い影響を及ぼしているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 社会WEIの項目間では非常に強い負の相関（-0.97）が見られます。これは、社会の公正性や持続可能性が進むと逆影響として別の要素が減少する可能性を示しています（例：社会WEI公正性と個人WEI心理的ストレス）
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 個人の経済的負担が軽減されることで、心理的健康が向上する可能性が示唆され、政策や社会制度の改善が求められるかもしれません。
– 社会的公正性の向上が、個人の自由や自治に対しての抑制効果を持つ可能性がある。これは、社会規範やルールの整備と個人の権利のバランスを考える必要性があることを示唆します。
このヒートマップは、政策立案者や社会改革を目指す団体にとって、個人と社会の幸福度の関連性や改善余地を探るための貴重なデータを提供しています。
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:
この箱ひげ図は、様々なカテゴリーのWEIスコアの分布比較を示しています。それぞれのカテゴリの特徴を分析するとともに、そこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間は360日間で、全体的なトレンドを特定するのは難しいですが、異なるカテゴリ間でスコアが分布している様子がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのボックスプロットには長いひげがあり、一部のカテゴリでは外れ値が示されています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系整・教育機会）」では下方向に長いひげがあり、これはスコアが下方に大きく分散していることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は、中央値（箱の中央の線）、四分位範囲（箱の上下の境界）、外れ値（ひげの先の点）を示しています。
– 各カテゴリのスコア分布のばらつきや中央傾向を視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時系列データ間の関係性は、この図からは直接得られませんが、異なるカテゴリ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリと比較して中央値が低く、かつ分散が大きいことがわかります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は比較的小さい分散で、スコアが高めに集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 高スコアが安定しているカテゴリ（例: 社会WEI（公平性・公正さ））は、比較的安定した社会状況を示唆しているかもしれません。
– 一方、分散が大きいカテゴリ（例: 個人WEI（心理的ストレス））は人々の主観的な経験差が大きいことを示しており、社会や企業が特に注目し、対応を必要とする可能性があります。
これらの洞察を念頭に、各カテゴリにおける改善ポイントを見出し、より良い社会やビジネス環境の構築を目指すための具体的なアクションが考えられます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– データポイントは3つあり、明確な時間的トレンド（上昇、下降、周期性など）は見られません。
– 主成分分析のため、各ポイントは観測された多次元データを2次元空間にプロジェクションしたものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、右上のデータポイントは他の2つと離れており、重要な差異を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは2つの主成分（主成分1と主成分2）に基づいてプロットされています。
– 主成分1が76%の寄与率、主成分2が24%の寄与率を持つため、主成分1がより重要です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 複数の時系列データがある場合、これらは異なる傾向を示している可能性があります。ただし、プロットの本数からは直接的な関係性が読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間に明確な相関は見られません。ただし、プロットの配置から異なる要素間の変動性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々はデータの多様性や異質性を直感的に感じ取る可能性があります。
– 主成分分析は、複雑なデータセットを分かりやすくするために使用されるため、社会的要因やビジネスの異なる側面を識別し改善を行う上で役立つでしょう。
– 特に異なる分布のデータポイントが示す要因は、戦略的な対応が必要な分野として注目されるかもしれません。
この分析により、データの複雑さを簡潔に捉え、社会やビジネスにおける重要なポイントに焦点を当てることが可能です。
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。
