📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットに対する分析を通して、以下の重要な傾向や洞察を引き出しました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: この30日間のデータの初期にわずかながら上昇の兆しが見られる。具体的には、2025年7月1日のスコア0.65から7月2日には0.7875へと上昇しています。日付をまたぐ短期間での顕著な変動が見られます。
– **個人WEI平均**: 7月1日から7月2日にかけて、概ね増加傾向を示しており、特に7月2日16:18時点で最高の0.725に達しています。
– **社会WEI平均**: こちらも増加傾向を示していますが、日付をまたぐごとに急激な上昇が目立ちます。最初のスコア0.68が7月2日には0.85に達しています。
### 異常値
– 現在のデータセットには異常値は特に検出されていませんが、高い変動は注意して観察すべきです。特に短期間での急激な上昇が、一定期間以上続くのか、それとも一時的なものであるかは注視が必要です。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: データのスパン自体が短いため長期トレンドの明確な判断は困難ですが、少なくともこの期間内では上昇トレンドが見られます。
– **季節的パターン**: データ内の季節性は特定するには短すぎます。ただし、数日のデータ上昇はイベントや社会的な変化に関連している可能性があります。
– **残差**: 残差に関して特筆すべき異常な値はないようです。観測された変動の多くはトレンドに組み込まれています。
### 項目間の相関
– 各項目間の相関において、個人平均と社会平均の両方が総合WEIと高い相関を持つと推測されます。個人の経済的要因や健康等も、社会的な要因（公平性、公正さ）と同様に重きを置いています。
– 例えば、個人の健康状態と社会基盤の項目は関連が強いと考えられます。個人の健康が社会基盤の充実度に影響されていることが窺えるかもしれません。
### データ分布
– 箱ひげ図の要約に基づけば、中心的な価値付近にスコアが集中し、大きな外れ値や著しいばらつきは観察されておりません。中央値が底上げされていることから、全体的な景気や社会状況が好転している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (64%)とPC2 (19%)**: 主にWEIの変動はPC1によって説明されており、これはおそらく個人及び社会的スコアの共通要因（例: 経済的成長や政策変更）を示していると考えられます。PC2は補助的な要因（例えば一部特定の個人状況、地域的な特異状況）として機能している可能性があります。
これらの分析は、非常に短期間におけるデータの変化を捉えたものであり、更なる期間やデータセットの拡充がトレンドの予測や解析の精度を向上するでしょう。将来の分析においては、更なる詳細な動向を把握するために、長期間のデータや追加の外部指標の導入を推奨します。
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、国際的なカテゴリでのWEIスコアの時系列推移を表しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）が見られる期間（2025年7月1日〜7月5日）で、緩やかな上昇が確認できます。しかし、その後のデータについては予測に移行しており、実績数値は示されていません。
– 線形回帰（緑）は横ばいの傾向を示しています。
– 法決定木回帰（紫）は初期の急激な上昇後、横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）も横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の初期数値は、予測範囲の上限近くにあり、その後の法決定木回帰における急激な上昇がやや異常に見えますが、特定の外れ値とは言えないようです。
3. **プロットの要素**
– 青い点は実績値を示し、予測との比較を可能にしています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を示し、不確実性の程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、法決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測ラインは、全体的に横ばいの傾向を示していますが、法決定木回帰のみ急激な初動を示しています。この違いが予測モデルの特性を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、法決定木の初動除き、全体の予測範囲内に収まっています。相関が強い特定のパターンは示されていないようです。
6. **人間の直感及びビジネスや社会への影響**
– 人々は初期のWEIスコアの上昇をポジティブな兆候として捉える可能性があります。しかし、予測モデルがその後横ばいを示しているため、持続的な成長が不確実であると感じるかもしれません。
– ビジネスや政策においては、今後のスコアの安定化に向けた施策が検討されるでしょう。具体的には、新たな戦略や介入が必要かどうかの判断を下すために、より詳細な分析や実施状況の確認が求められることが考えられます。
このグラフの洞察は、今後の意思決定に役立つ指針を提供し、特にリスク管理や成長機会の把握に貢献するでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、急激に上昇して安定しています。最初の数日間で低い値から始まり、急に高い値に達して横ばいの状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの中に外れ値が見られる可能性がありますが、全体的には急激な変動ではなく早い段階での上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青の点）は初期に変動が大きいですが、その後安定しています。
– 予測AI（赤いバツ）の予測範囲（灰色の範囲）があり、初期には現実の実績を含む広い範囲を持っているものの、急激な上昇を捕捉できていないように見えます。
– 複数の予測モデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、ランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なり、実績に近い形で横ばいを予測しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果が異なり、特に直線回帰と決定木回帰が同様に水準の低い予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データの間に乖離が見られ、モデルの選択によって予測の精度が大きく異なることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期の実績データが急激に動いているため、過去のデータに基づく予測の信頼性が低い可能性があります。
– 予測モデルの精度改善が必要であり、特に不確実性を含む動的な環境においては、ランダムフォレストのような非線形モデルの活用がより適切であることが示唆されます。
– データが持つ変動性を考慮に入れたリスク管理の必要性が高まります。
これらを踏まえると、人間が感じ取るであろう感覚としては、予測の不確実性と実績の急激な変動のギャップをいかに埋めていくかが課題であると考えられます。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの30日間の変動を示しており、実績と予測が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は7月1日から始まり、緩やかに上昇しているように見えます。
– 予測（赤いバツ）は実績の後に続いており、一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った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**
– 青い点は実績の数値を示し、赤いバツは予測値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲（標準偏差 xAI/3σ）を示しています。
– 薄紫色、緑色、ピンク色の線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 特にランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測値が高く、他の予測と違いが顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値が上昇傾向にある一方で、予測モデルは全体的に高めの安定した予測を示していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間に若干のズレがあり、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと一貫性がないように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの上昇は、社会的な評価やパフォーマンスの改善を示唆しており、ポジティブな兆候と考えられます。
– この結果は政策決定や戦略計画の見直しに有用であり、特に将来予測モデルを見直すことで、より精度の高い分析が可能となるでしょう。
これらの観察は、さらなるデータ分析やモデル改善のための指針となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期段階でのスコアは約0.6から0.8の間に分布していますが、その後のデータは見受けられません。
– **予測（予測AI）**: 線形回帰では横ばいの傾向を示しており、法定木回帰とランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに小さなばらつきがありますが、急激な変動や明確な外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の取得されたデータを示すもので、時系列の初期段階に集中しています。
– 予測データは、異なる回帰手法による予測線として描かれており、今後のトレンドを伝えようとしています。
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、直接的な比較は難しいですが、予測手法により異なるトレンドが示されています。これは、異なる統計的モデルが異なる未来予測を行う可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはばらつきがあるものの、特定のトレンドを持たないため、予測と実績の直接の相関を見出すのは難しいです。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– 人間は、予測が実績とどの程度一致するかを望むため、これらの異なる予測線がどのようになるのかを気にするでしょう。経済的余裕のスコアが上昇することは、人々にとって安心感を与える可能性があります。
– また、異なる回帰手法が予測に影響を与える可能性があるため、ビジネスや政策決定においてはこれらの違いを理解し、適切な戦略を立てることが重要です。
この分析からの洞察は、より信頼性の高い予測を行うためにはさらにデータを集めることが有益であることを示しています。
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:
以下は、提供されたグラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色）は7月1日から数日間表示されていますが、急激な変動はなく一定の範囲内に留まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測値（紫色）は、最初に上昇した後、ほぼ1のスコアで横ばいを示しています。
– 線形回帰（緑色）と決定木回帰（赤色）は、ほぼ同一で一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には目立った外れ値や急激な変動はありません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は非常に狭く、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績値は過去の健康スコアの実データを示しています。
– 赤色のプロットは予測AIの予測値ですが、グラフ上では表示されていないようです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は、それぞれ異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測は一致しているように見えますが、ランダムフォレスト回帰のみが初期で変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各回帰モデルの予測値には大きな違いは見られないが、予測値のスコアが高い傾向。
– 初期にはわずかなばらつきがありますが、全体的には安定しています。
6. **洞察と影響**:
– このグラフから、人々は健康状態が全体的に良好であり、比較的安定していることを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会においては、個人の健康状態が安定していると捉えられ、健康関連サービスの需要が安定する可能性があります。
– 予測に対する信頼度が高いため、今後の戦略を立てる上で重要な指針となるでしょう。
グラフ解析を通じて、このデータセットは個人の健康状態の良好な維持を示唆しており、今後もその状態が続く期待が持てます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績 (青い点):** 最初の5日間でデータが提供されており、スコアはほぼ一定の範囲内で少しのばらつきがあります。大きな変動は見られません。
– **予測 (各色の線):**
– **線形回帰 (シアン):** 一定の値（0.6付近）を維持しています。
– **決定木回帰 (緑色):** 最初に急上昇し、その後一定の値を維持。
– **ランダムフォレスト回帰 (紫色):** 初期から一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰の予測で、急上昇が見られますが、その後は安定しています。他に顕著な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**
– **青い点:** 実際のデータを示しています。
– **予測 (各色の線):** 異なる方法での予測値を示しています。それぞれの手法における予測の違いが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法ごとのばらつきがあり、特に決定木回帰は他と異なる挙動を示していますが、最終的な安定値は近似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法間での相関性は低いように見えますが、最終的には安定した同様の値に収束しています。実績データとの直接的な相関はまだ確認されていません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **直感:** 初期の実績データが少ないため、予測に不確定性がある可能性があります。特に予測開始初期の変動は予測の方法に大きく依存しているように見えます。
– **ビジネス・社会への影響:** このようなストレス指標の予測は、職場や教育機関でのメンタルヘルスサポートの計画策定に役立つでしょう。予測の一貫性と正確性が確立されれば、より信頼性のある対策が取られる可能性があります。
今後、データを増やし、予測アルゴリズムの精度を向上させることで、より信頼性のある予測が期待できるでしょう。
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:
ここでは、グラフから考えられる特徴や洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初めの段階でやや上昇していますが、その後のデータは非表示になっています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は最初の急上昇後、横ばいです。
– 線形回帰と決定木回帰（薄い紫）は安定した横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の急激な上昇は特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、予測モデルは異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは各予測と比較され、特にランダムフォレスト回帰の最初の上昇は実績に近い動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の間に初期の相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが共有されない部分があるため、判断が難しいですが、初期データは予測と大きな乖離がないため、モデルの選択が適切であることを示唆します。予測モデルのトレンドは比較的安定しており、社会やビジネスの決定において信頼性が高いかもしれません。
具体的なアクションとして、初期の観測に基づき、予測モデルが有効に機能しているかどうかさらに時間をかけてモニタリングすることが重要です。複数の予測手法を比較することで、モデルの妥当性を評価し、必要に応じて修正することが不可欠です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は早期に集中しており、その後データがありません。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）はすべて横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは、特に外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は狭く、安定した予測を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）：過去の実際のデータを示しています。
– 予測（赤いバツ）：未来の予測値を示しますが、今回は示されていません。
– 不確かさの範囲（灰色）：予測の信頼性の範囲。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、水色、紫）：異なるアルゴリズム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**
– 実績と予測の間に特段の相関関係は見られませんが、全モデルが類似した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが初期に集中しており、以後一定の範囲内で安定しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– トレンドや予測が一貫していることから、社会の公平性・公正さに関連する指標も現在の状況が維持されていることが示唆されます。
– 社会政策や改善のための特段の行動は現時点で必要ない可能性があり、安定性がある程度期待されます。ただし、予測モデル間で微細な違いがあるため、継続的なモニタリングが求められます。
これらの分析から、現在のデータに基づく予測は安定性を示唆していますが、さらなるデータの収集と分析を通じて精度を高めることが望ましいです。
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:
このグラフは、30日間の「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアを示す時系列散布図です。視覚的な特徴とそこから得られる洞察について以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データは初めにスコアが上昇し、その後安定して高水準で推移しているように見えます。上向きのトレンドが初期に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られません。スコアは比較的一定しています。
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、スコアの実際の推移を可視化しています。
– 赤いバツ印は予測値を示していますが、グラフ上には確認できません。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、範囲内に実績スコアが収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが表示されていますが、全体として高スコアの予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測はすべて高水準で一致しており、安定したトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には強い相関があると考えられます。実績データは予測の不確かさ範囲内にあり、予測モデルが適切に機能しているようです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、社会WEIのスコアが持続的に改善し、高い水準を維持していることがわかります。これは、持続可能性と自治性におけるプログラムの成功や政策の効果が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、高いWEIスコアは地域の持続可能な発展を支える可能性があり、政策の継続が重要であることを示しています。
全体的に、社会WEIのトレンドは好調であり、それを予測するモデルも安定していることがうかがえます。
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:
このグラフには「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコアが30日間にわたって示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます：
1. トレンド：
– 実績データ（青い点）は初期の数日間に表示され、その後は見られません。初期のスコアはおおよそ0.8付近に集中しています。
– 予測データ（他の色で示された線）は、最初は下方に位置し、その後徐々に上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青い点は実績データで、赤い点や線はAI予測値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを表しています。初期の実績データに比べ、予測データは不確かさの範囲が広がっています。
– 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）は、それぞれ異なるカーブを描いています。特にランダムフォレスト回帰は横ばい傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 各予測モデルは異なるトレンドを示し、特に法定木回帰が急激に上昇しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 初期の実績データは密集していますが、予測データは不確かさが大きく分布が広いことが示されています。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響：
– 初期の実績から予測に移行する際の不確かさが如実に示されています。これは、将来の社会基盤や教育機会の支援が不安定であることを示唆します。特にランダムフォレスト回帰の予測が横ばいであることは、改善の兆しが見えない可能性も示しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、これらの予測を基にさらなる対策を講じる必要があるでしょう。特に、改善の見られない分野については、新たな政策や取り組みが重要になるかもしれません。
このグラフからは、短期的な予測が行われていますが、長期的な不確実性が高いことが読み取れます。これは、継続的なデータ収集とモデル改善が求められる状況です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**: 実績データは初期に急上昇し、その後横ばいになっています。予測データは、異なる回帰モデルによって異なるが、共通して概ね高い水準で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**: 実績データの範囲において急激な変動が見られますが、その後は安定しています。予測については、外れ値のような急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い十字は予測値で、回帰モデルの不確かさを示す灰色の範囲も描かれています。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果が異なる線色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**: 実績データは初期に低く、その後予測データに近づいています。予測値の範囲は広がっているが、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**: 実績と予測データの間に顕著な相関関係が見受けられ、特に初期の急上昇以降、安定したパターンが目立ちます。
6. **人間が感じる直感及び影響**:
– 「共生・多様性・自由の保障」のスコアが高く安定していることは、この分野でのポジティブな発展を示唆しています。
– 初期の急上昇は重要な進展や政策変更があった可能性を示しており、その後の安定は政策の持続的な効果を示しています。
– ビジネスや社会においては、これらの指標が高い水準で安定していることは、国際的な協力や多様性の促進において、ポジティブなイメージを強化する可能性があります。
このグラフは、社会的な進展の持続性と政策の効果を評価するための有用な指標となり得ます。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、顕著なトレンドは見られません。データは非常に限られており、2日間の間での変化が示されています。30日間の総合WEIスコア時系列というタイトルに対して、実際の期間は非常に短いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識できるのは、2025-07-01の19時に見られる非常に低いスコアです。この時点での値が他よりも顕著に低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを示しています。特に赤紫の濃い部分が低い値を示し、黄色が高い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2日間のデータですが、異なる時間帯でWEIスコアが大きく異なることが示されています。特に夜間にスコアが低いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られたデータから直接的な相関関係を見出すのは困難ですが、時間帯による変動があることが示唆されています。
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**:
– 夜間に低いスコアは、利用者の少なさや活動の停滞を示す可能性があります。日中あるいは夕方に活動が活発化していることが予想されます。
– ビジネスにおいては、夜間の活動が少ないことを考慮し、それに合わせた戦略やシステム稼働を調整するインサイトが得られるでしょう。
グラフがもう少し長い期間にわたれば、より明確なトレンドやパターンが見えてくるかもしれません。
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:
ヒートマップの視覚的分析に基づいた洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 明確な周期性は観察されないが、特定の日時に急激な変動がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月2日に明らかにスコアが高くなっている地点があります。これは急激な変動や外れ値の指標となり得ます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化はスコアの大小を示しており、紫色が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
– 2025年7月1日は比較的低いスコアを示し、翌日の特定の時間帯に高いスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7月2日には特定の時間帯でスコアが急激に上昇していることから、何らかの要因により一時的にスコアが上昇したことが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 配色から特定の日の特定の時間帯に高いスコアのクラスターが存在することがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高スコアが観察された時間帯に関連するイベントや活動があると考えられます。ビジネスの観点からは、これらの時間帯に重点を置いた戦略を考案することが重要です。社会的には、特定の日に何らかの特異な行動や出来事があった可能性があります。
このヒートマップの分析により、特定の日時に何が影響したかを更に詳しく調査する必要があることが示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの縦軸が時間帯を示しており、時間ごとの色の変化を見ることで、日ごとの社会WEI平均スコアの変動を観察できます。
– 総じて、30日間のトレンド全体ではなく、個々の2日間（7月1日、7月2日）の比較に焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と2日の間で明確な変化が見られます。特に、7月2日には高いスコアを示す黄色の領域があり、7月1日の比較的低いスコア（紫色）と対照的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーはスコアの範囲を示しています。黄色はより高いスコアを、紫色はより低いスコアを表しています。
– これにより、7月2日の昼間時間帯が社会WEIスコアの高い時間帯であることが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコア変動を観察することで、ある日が他の日に比べてどの時間帯に特に高いスコアを示すかを理解できます。
– ただし、このグラフでは詳細な日々の比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月1日と2日で極端な違いがあることから、日付間でのスコア変動が一つの重要な焦点となります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 7月2日は特筆すべき高スコアの時間帯があり、イベントや特別な出来事があった可能性が考えられます。
– これにより、特定の日や時間帯の活動が社会的にどのように評価されているか、その原因を分析することでイベントの影響力を測定し、今後の戦略に活かすことができるでしょう。
このようにして得られるインサイトは、ビジネス戦略や社会的イニシアティブにおいて、その日の環境がどのように影響を与えたかの深い理解を提供します。
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:
このヒートマップは、WEI項目間の相関関係を示しています。それぞれのマスの色が相関の強さを表しており、赤が強い正の相関、青が負の相関を示しています。
1. **トレンド**:
– このヒートマップ自体は30日間のデータの相関を示しており、時系列ではなく、個々のデータ間の長期的な傾向は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃淡の中で著しく異なるものは目立ちませんが、一般に青い部分（負の相関）が少なく、全体的に正の相関が多いようです。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色は、それぞれのWEI項目間の相関を示しています。1に近いほど強い正の相関、0に近いほど相関がない、負の値は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と他の個人WEIとの相関が全般的に強いです。また、「社会WEI（公平性・公正さ」）は他の社会WEIと強い相関を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に強い相関を持っています。
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」は他の項目と比較的低い相関しか持っていないのが特徴的です。
6. **直感と影響**:
– 特に「心理的ストレス」と他の項目との高い相関は興味深いです。個人の幸福度や社会的環境が心理的ストレスに密接に関連していることを示唆しています。
– 公平性や公正さの社会的認識が、持続可能性や多様性の維持に重要な役割を果たす可能性があります。社会政策において、公平性の強化が他の社会的信頼感の向上につながると考えられます。
全体として、このヒートマップは、個人と社会の要素がどのように相互に関連しているのかを視覚的に把握するのに役立ち、政策や介入の優先順位を考える上でのインサイトを提供します。
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**
– この箱ひげ図では、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。各カテゴリは30日間のデータを個別に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリでは外れ値が存在しています。たとえば、「社会WEI（公平性・公正さ）」には下方に外れ値が見られます。
– これらの外れ値は、特定の期間または条件における異常な状況を示唆している可能性があります。
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を示し、中央の線は中央値を示しています。例えば、「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」の中央値は比較的高い位置にあります。
– 色の濃淡はカスタムテーマか視覚的な対比を強調している可能性がありますが、特定の意味が明記されていない限り、視覚的な区別を提供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**
– 複数のWEIカテゴリは相互に比較されていますが、時系列データ自体は示していないため、関係性に関する直接の洞察はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の分布は広いですが、中央値は他のカテゴリと比較して低めです。
– 上位のWEIスコアを示すカテゴリには、分布が狭く、スコアが高く集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 高いWEIスコアを示すカテゴリは全般的に安定した状態を維持しており、これらの領域では社会の満足度や公平性が比較的高いと解釈できます。
– 外れ値が多いカテゴリでは、改善が求められる領域が存在する可能性があります。特に、外れ値が多いことは、一定期間中の異常や不安定な状況を反映している可能性があり、特定の出来事や政策の影響を表しているかもしれません。
このグラフは、社会や個人の多様な側面における幅広い基準を評価するためのものであり、特定の政策やアプローチの影響を評価するのに役立つ可能性があります。ビジネス戦略や社会政策の策定において、特に改善の余地がある領域を特定するのに貢献するでしょう。
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、主成分分析（PCA）を用いてWEI構成要素を視覚化したものです。以下に主な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このグラフは静的な主成分分析の結果を示しており、時系列のトレンドは見られませんが、データポイントの分布から全体的な傾向が分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値として強調されるデータポイントは見られませんが、右上のプロットは他とやや異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– プロットは第1主成分と第2主成分の得点を示しており、各プロットは異なる構成要素を表しています。第1主成分は64%の分散を説明し、第2主成分は19%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 因子間に時間的な情報はありませんが、コンポーネント間の関連性を評価できます。横軸に沿って広がっていることから、第1主成分が変動の主な要因であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットが一部に集中しないため、特定の項目による強い相関は示されていない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 第1主成分が主要な変動要因であることから、戦略的意思決定においてそれに寄与する要素に注目する必要があります。これは、国際情勢や政策の変更が主にこの主成分に影響する可能性を示唆します。ビジネスや社会では、主要構成要素に対する理解が、今後のリスク要因や機会を予測する上で重要な役割を果たすでしょう。
全体として、PCAの結果は、データの解釈と重要な要素の特定に役立ちます。ビジネスや政策決定でこれらの主成分を考慮することで、情報に基づいた判断が可能となります。
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。