📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果から、以下の重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味を分析しました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、期間を通じてわずかな上昇傾向が見られます。特に、7月1日から7月2日の間に目立った上昇があり、7月2日16:18に最高値の0.7875を達成した後に横ばい傾向に入りました。
– **個人WEI平均**は、最初は横ばいからやや上昇し、7月2日にピークに達した後、やや低下しています。
– **社会WEI平均**は、7月1日から上昇し、7月2日16:18に最高の0.85に達しました。この傾向は、社会的要因が全体的なWEIに強く影響を与えていることを示唆しています。
### 異常値
– 指定されたデータセット内に異常値は検出されませんでした。しかし、日常的な観測では、特定の要因（例えば、社会的イベントや政策変更）が突然のスコア変動の可能性を示唆します。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**は全体的に上昇基調にあるが、短期間（特定の数日）のデータのため、長期的なトレンドを評価するには更なるデータが必要です。
– **季節性**は短期間のデータによって検出は困難ですが、各詳細項目が似た変動を見せている点から、特定の季節性要素がある可能性があります。
– **残差**は小さく、今後のデータ収集で更なる分析が必要です。
### 項目間の相関
– 各項目間における相関は、**社会的公平性**と**社会的持続可能性**が特に強い関連を示しています。この関連性は、社会の公正さが持続可能な発展に直接影響を与えていることを示唆します。
– **個人の経済状態**と**心理的ストレス**の間には逆相関が見られ、経済的な安定が精神的健康に貢献している可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を分析すると、社会的多様性及び持続可能性において、中央値がしっかりと高い位置にありますが、ばらつきもあることが見受けられ、個別のデータ点間に広がりがあることを示唆します。
– 特に、大きな外れ値は見当たらず、全体的なデータセットは一貫しています。
### 主要な構成要素(PCA)
– **PC1（寄与率0.61）**は、データセット全体の主要な変化を説明しており、恐らく個人および社会カテゴリの全体的な健全性や満足度を反映しています。
– **PC2（寄与率0.21）**は、追加の情報を提供し、個々の項目特異的変動を捉える役割を担っていると考えられます。
この分析は、特に社会的要因がWEIスコアに多大な影響を及ぼしていることを示唆し、より長期的なデータ収集が、潜在的な季節性や予期しない変動の詳細な理解につながる可能性を示しています。社会的政策がWEIの向上に不可欠であることが改めて示されました。
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:
以下は、このグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間で安定していますが、その後のデータは表示されていません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫線）は、徐々に上昇し、その後横ばいになっています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（赤紫）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、ランダムフォレスト回帰が他の予測手法と異なる動きをしています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータポイント（実績）。
– 各線は異なる予測手法による予測値を表します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストの予測が他の方法と異なる傾向を示していることが特徴です。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に近く、一貫した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中しています。予測と一致するかどうかは不明ですが、ランダムフォレストが唯一上昇トレンドを示しています。
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**:
– 実績が乏しいため、予測の信頼性が重要になるでしょう。
– ランダムフォレストによる上昇トレンドは、新しい要因や成長の可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定には、予測の不確かさを考慮する必要があります。特にランダムフォレストの予測が他と異なる場合、その理由を詳細に検討する価値があります。
これらの洞察が、ビジネスや社会の意思決定において役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は短期間でやや高めの水準（0.6～0.7付近）を示しています。
– 予測線（線形回帰とランダムフォレスト回帰）はどちらも安定し、0.6で横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰予測は上昇トレンドを示しており、高めの水準に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で、特異な外れ値は見られませんが、データ点が集中しているため多少の変動が見受けられます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測範囲外になるデータはないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、実績データの範囲と重なっています。
– 青いプロットは実績データを示し、予測データ（赤いプロット）はまだ表示されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルがありますが、線形回帰とランダムフォレスト回帰は似たような傾向を示しています。決定木回帰のみ異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時系列の予測モデルのトレンド線は一定期間後に分岐しており、特異な分布を示していませんが、決定木回帰が唯一、上昇トレンドです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データは短期間に限られているため、予測の信頼性はこれからのデータ収集次第ですが、現在のところ安定的と見られます。
– ビジネスや社会においては、予測の精度を高めることでより正確な意思決定が可能になります。特に予測の不確かさが少ない部分では、より戦略的な計画が立てられるかもしれません。
これらの要素を考慮に入れると、今後のデータ収集と分析がさらに重要になり、異なる予測モデルの結果を比較することで、より詳細なインサイトが得られる可能性があります。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列散布図を示しています。以下が考えられる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青い点）は、初期には0.7から0.8の間で僅かな上昇トレンドが見られます。その後の予測値は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ間に大きな外れ値は見られません。ただし、初期の変動範囲（灰色部分）がやや広いため、データに対する信頼性に疑問がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測範囲（灰色）内に収まっています。
– 赤い「X」は予測AIによる予測値を示しています。
– ラインは異なる回帰モデルによる予測を表し、全てが類似した安定した傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストによる予測（紫ライン）が他のモデルよりやや高めであることがわかりますが、全体的に各予測モデルは相互に一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期値と予測値の間には、大きなギャップや急激な変動は見られません。全体として相関は良好です。
6. **直感的・社会への影響**:
– 短期的には安定した社会WEIスコアが期待できると考えられます。社会的またはビジネス的な不安要素が少ないことを示唆しています。
– しかし、初期における変動の幅がある点には注意が必要であり、政策的な対応や現場でのモニタリングが継続されるべきです。
このようなグラフは、関連する政策決定者やビジネスリーダーが将来の動向を予測し、適切な戦略を立てるためのための役立つツールです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青点）は評価日が進むにつれてやや上昇し、安定する兆しがあります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は概ね水平で、特定のトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数点では、他の予測と比べてやや低めでばらつきがありますが、それ以外に著しい外れ値や急激な変動は見られません。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績で、実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」は予測スコアを示していますが、グラフには表示されていません。
– 複数の予測線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実際の実績データは予測領域内に収まっており、予測モデルが適切に機能していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値のばらつきを考えると、予測モデルは実績データを良くキャプチャしていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的余裕が大きな変動を伴わずに維持されていることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、経済的余裕が安定していることは消費者の購買力を予測しやすくし、経済活動が平穏であることを期待できます。
– 社会への影響として、安定したWEIスコアは社会の不安や経済的不安定性が抑えられていることを示し、人々の生活の質が維持されていることを示唆します。
このグラフから得られる最大の洞察は、予測モデルが現状の経済状態を正確に捉え、安定した予測が可能であることにあると言えます。
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:
以下に、このグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青いプロット）は、期間の初めに集中的に見られ、やや変動がありますが、大きなトレンドは見られません。
– 線形回帰（緑）がわずかに上昇、決定木回帰（水色）とランダムフォレスト回帰（紫）は比較的横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、観測データがこの範囲に収まっていることが見られます。
– 各予測線（緑、紫、水色）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**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は極めて類似した動きを示し、安定した予測をしています。これは、データが比較的一定であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、極端な値は見られません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、健康状態が一定であることを示しています。企業や政策立案者はこの安定性を持続させる施策を検討できるでしょう。
– 特に外れ値がないため、急激な変動がないことは、短期的なストレス要因が少ないことを示唆しています。
このグラフから得られる主な洞察は、健康状態が比較的安定していて、今後も大きな変動が予想されない点です。また、予測モデルによる違いが少ないため、信頼性の高い予測が得られています。
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おり、その後表示されていません。
– 法決定木回帰（紫線）は、期間中に直線的に上昇し、途中で一定になるという特徴的なトレンドを示しています。
– 線形回帰（水色）とランダムフォレスト回帰（桃色）はほぼ水平で、安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの最初の数値は、ほとんど変動がないものの、幅広い不確かさが示されており、ここに潜在的な外れ値や変動の可能性があります。
– 法決定木回帰による急激な動きが一部確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、実際の計測データを表しています。
– 予測モデルによる線（線形回帰、法決定木回帰、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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、似た傾向を示し、安定した予測を行っています。
– 法決定木回帰は独自の動きをしており、最も動的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間には、直接的な相関はあまりありませんが、予測モデルごとの違いが明らかです。
6. **洞察**
– 実績データの少なさと予測との開きは、データの不足による不確かさを反映しています。
– 法決定木回帰の動きは、ストレスや心理状態が外部の要因で急激に変化する可能性を示唆します。
– 横ばいを示す他のモデルは、安定した環境下におけるストレスの予測としての信頼性が考えられます。
### 社会・ビジネスへの影響
– このグラフは、心理的ストレスの長期的モニタリングおよび予測において、異なる予測モデルの利点と限界を示しています。
– 法決定木回帰の急激な変動は、突発的なストレス要因を予測するための警告を提供できます。
– 安定した予測を示す他の手法は、ビジネスにおける日常的なストレスマネジメントや、組織全体のメンタルヘルス管理に役立ちます。
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:
このグラフは、個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しており、30日間に渡るデータがあります。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績AIのスコア（青い点）は、開始時に0.6付近で安定しています。
– 予測に関しては、回帰手法によって異なるトレンドが見られます。
– 線形回帰と決定木回帰は、予測期間中スコアを一定に維持しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はスコアが1.0に達し、改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは大きな変動はなく比較的安定しています。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績を示し、灰色の帯は予測の不確かさの範囲です。
– 各回帰手法は異なる線で示されており、それぞれの予測パターンを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間の関係性を見ると、一部の予測（ランダムフォレスト回帰）が著しい改善を想定しており、他の予測と相違があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、実績値が集中していますが、予測値は幅を持たせて変動しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、人々が期待するのは、特にランダムフォレスト回帰の予測に基づく改善です。自由度と自治が向上するならば、それは社会的にもポジティブな影響を与える可能性があります。
– しかし、他の予測が横ばいであるため、期待を高めすぎないように注意が必要です。
全体として、実際のデータに対する予測の違いを理解し、どの予測が最も現実的であるかを評価することが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は非常に限られた期間に集中しており、その後は表示されていません。予測データは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの異なるモデルで提示されています。
– 線形回帰（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（シアンの線）はフラットで、変化が見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）もほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは狭い期間でのみ確認可能で、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**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示している可能性があります。
– 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モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに異なるトレンドが示されており、特に線形回帰のみが上昇トレンドを示しています。他のモデルは横ばいで、異なる予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの散布は非常に限られており、相関関係を明確に判断するのは難しいですが、線形回帰のモデルは他のモデルと明らかに異なる結果を示していることから、その使用には注意が必要です。
6. **直観的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが期間の始めに集中しているため、直感的にはもっとデータが必要だと感じられます。社会WEI（公平性・公正さ）の向上には、時系列データが持つトレンドを追うことが重要ですが、現在のデータでは限界があります。
– 線形回帰の上昇トレンドは将来的な改善を示唆していますが、決定木回帰やランダムフォレスト回帰のモデルの横ばいは、現状維持かもしれないことを示唆しています。
– 異なる予測モデルにより異なる示唆が得られるため、複数の観点で観察することが重要です。ビジネスや政策決定の際には、これらの異なる予測を考慮して、より多角的な分析が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）のスコアは、期間初期に集中して示されていますが、その後のデータはありません。
– 予測（法定木回帰）は緩やかに上昇し、予測（ランダムフォレスト回帰）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの値は比較的安定しており、外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫色の線（法定木回帰）は予測データが増加傾向にあることを示しています。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）は安定した予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で異なる予測動向があります。ランダムフォレストは安定、法定木は増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲に分布しており、予測データはこれを継続または上昇する方向で示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 現在の状況では、実際のWEIスコアが安定していることがわかりますが、法定木回帰の予測によれば、今後の持続可能性と自治性が改善する可能性があります。
– この改善が実現すれば、国際的な評価や持続可能性に関する取り組みが進む可能性があります。
– 一方、ランダムフォレスト回帰が示す安定した予測は、現状維持の可能性を示唆し、このままの努力の継続が必要であることを示しています。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は30日以内に大きな変動は見られず、概ね0.8で横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）に基づく予測は、初日から上昇し、最終的に1.0に達しています。
– 線形回帰（シアン）と決定木回帰（赤紫）の予測は横ばいで、実績値とかなり近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには著しい外れ値や急激な変動はありません。
– 基本的に、予測の不確かさ範囲（灰色の帯域）の中に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は期間中の予測された上昇トレンドを示しています。
– シアンと赤紫の線（線形回帰・決定木回帰）は横ばいの安定した予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは横ばいの傾向を示し、線形回帰と決定木回帰の予測とよく一致していますが、ランダムフォレスト回帰は初期からの上昇を示しています。
– 不確かさの範囲内にすべてのプロットが収まっており、データの信頼性が暗示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は全体的に強い相関を示していますが、ランダムフォレスト回帰予測は、他の予測と異なる上昇を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 実績値の安定が強調されていることから、社会基盤や教育機会がこの期間中には大きく変動していないことが示唆されています。
– ビジネスや社会への影響としては、社内の教育基盤に関する施策が安定している、もしくは現状維持をしやすい環境が続いている可能性が考えられます。
– 予測の中でランダムフォレスト回帰が示す上昇傾向が実現するなら、今後、この分野におけるさらなる成長が期待できるかもしれません。
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:
### トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期は急上昇していますが、その後はデータが途切れています。
– **予測データ（ピンク線、シアン線、紫線）**: 予測モデルによりスコアは一定しており、特に乱高下する様子はありません。
### 外れ値や急激な変動
– 実績のデータでは初期に急激な上昇が見られますが、その後のデータはありません。
– 予測データは一定で外れ値は見られません。
### 各プロットや要素が示す意味
– **青のプロット（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **ピンク線（ランダムフォレスト回帰）**: ランダムフォレストによる予測スコアで、他のモデルと同様に横ばいです。
– **シアン線（決定木回帰）**: 決定木による予測スコア、他のモデルと似た結果を示しています。
– **紫線（線形回帰）**: 線形回帰による予測スコアで、予測でのブレはないようです。
### 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルの結果はほとんど一致しており、モデル間で大きな乖離はありません。
– 初期の実績データと予測間に大きな違いが見られないため、短期的には安定していると考えられます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データの初期に急上昇があるため、実際の過去の変動性が影響している可能性があります。
– 予測モデルはこれを真似ていないため、過去の変動が何らかの外的要因によるものだった可能性が考えられます。
### 人間の直感とビジネス・社会への影響
– トレンドが一定であるため、短期的には安定が期待されますが、初期に急上昇しているため、特定の出来事や政策変更などが影響した可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、この初期の変動要因を把握し、同様の状況が発生した場合に迅速に対応することが重要です。
– 社会的には、同様の状況下でも多様性や自由の保障が維持されるかどうかが懸念されるため、継続的なモニタリングが必要です。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップを見る限り、明確な上昇・下降トレンドは見受けられません。
– 時間帯別の変化があるように見えますが、全体的な周期性は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に急激に低いスコア（紫色）が観察されます。これは、通常のトレンドから外れている可能性がある外れ値です。
– 7月2日の16時は非常に高いスコア（黄色）を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さが時間帯ごとのスコアの強さを示しています。紫色は低い値、黄色は高い値を示しています。
– 色の変化は、時間帯ごとの活動レベルやイベントの影響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**:
– 各日の異なる時間帯でスコアが変動していますが、特定の関連性や相関性を確認するためには、より詳細なデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カラースケールから、データの広がりが見て取れます。紫から黄色への変化は、データの偏りが強い可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一定の時間帯に活動や動きが集中することが示されています。例えば、7月2日の16時の高いスコアは、その時間帯における重要な活動やイベントがあった可能性を示しています。
– これらのスコアの変動は、ビジネスや市場が特定の時間にどのように影響を受けるかの指標となるかもしれません。
– 低スコアの時間帯は、注意が必要な点や、改善の余地があるプロセスを示している可能性があります。
このグラフは、企業がオペレーションのピーク時間を特定し、リソースの配分を効果的に行う手助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– カテゴリの時系列データをヒートマップで示していますが、主に3日間のデータで構成されているようです。
– 日時（時間軸）に沿った明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。ただし、色の変化により、時間単位での変動が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時のデータがありますが、黄色のマスで示されており、この時間帯に急激な変動があった可能性があります。これは他のデータポイントよりも大きな変化を示しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は数値の変動を示しており、カラーバーから見ると、黄色が最も高く、紫が最も低い数値を示しています。
– このため、16時のデータは他の時間帯よりも高い傾向を示していることが明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯におけるデータは独立しており、直接的な関連性は示されていないようです。
– 各時間帯での色の変動を見ることで、何らかの昼夜の変化やピーク時間帯の特定が可能かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付ごとに特定のパターンや周期性は示されていないようです。
– 各色の均一な配分は、短期間での均一な分布を示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・ビジネスや社会への影響**
– 最大の関心事は2025-07-02の16時のピークで、これは特定のイベントやビジネスアクティビティの増加を示唆しているかもしれません。
– 瞬間的な変動に注目し、原因を探ることで、ビジネスの機会やリスク管理に役立つ可能性があります。
– 社会的には、この変化が何かの社会現象やイベントと関連があるかどうかを考察する余地があります。
このヒートマップは、特定の時間帯におけるイベントやアクティビティの動きを視覚的に理解するための有用なツールといえます。
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:
以下は、この時系列ヒートマップから得られる分析ポイントです。
1. **トレンド:**
– ヒートマップは3日分のデータを示しており、各日の異なる時間帯での数値について示されています。
– 色の変化により、時間帯ごとにWEIの平均スコアが変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の午後（19時ごろ）のデータポイントは濃い紫色で表示されており、これは非常に低いスコアを示しています。
– 一方、7月2日午前（8時ごろ）は明るい黄色で、最も高いスコアを示しています。この急激な色の変化が外れ値や急変を示しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色は数値の大きさを示しており、カラーバーから対応する数値を確認できます。紫から黄色にかけてスコアが上昇すると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 明示的な関係性はありませんが、各色のパターンから時間帯別の活動や重要度についての仮説を立てることができそうです。特に、午前中と午後で異なるスコアを示している点に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯に高スコアが集中している可能性があります。これは、特定の時間帯における出来事や活動が影響している可能性を示唆しています。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響:**
– 人間はこれらの色パターンから、特定の時間帯に社会的または経済的活動のピークや落ち込みを直感的に感じるかもしれません。
– 例えば、特定の時間帯に活動が低い場合、ビジネス戦略を見直し改善点を考える機会にもなりえます。社会活動のスケジューリングやリソース配分の最適化にも役立ちます。
このヒートマップからは、時間帯により社会的な活動や状況が大きく変動することが読み取れます。適切な介入が必要な領域を特定するための重要なツールとなります。
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:
この相関ヒートマップは、各WEI（ウェルビーイング・エコノミック・インディケータ）項目間の相関を示しており、視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは全体の傾向や周期性を示すものではないため、時系列データのトレンドについては直接言及できません。ただし、相関関係を利用して、影響の方向性を推測することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値はありませんが、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には負の相関が見られます（-0.00）。通常他の部分が高い相関を示している中で、これは特殊な例として注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さは相関係数の大きさを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このヒートマップは時系列データの関係性ではなく、異なる項目間の関係性を測定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は特に強い正の相関を示しています（1.00）。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」は低い相関を示しており（0.11）、独立性があると考えられます。
– 全体としては、個人の幸福感を示す項目間で強い相関が見られる傾向があります。
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**
– 視覚的に明らかに相関の強い項目（例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」）同士は、政策立案者が特に注目すべき部分です。
– ビジネスや社会においては、人々の経済的状態が健康状態に大きく影響を与える可能性を示唆しています。
– 社会的な政策や提案を行う際、強い正の相関を持つ指標を同時に改善することが効率的なアプローチとなり得ます。
このような相関性を理解することで、より効果的な社会政策やビジネス戦略の立案に役立てることができます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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以下は、提供された箱ひげ図に基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのデータが1ヶ月間のスコア分布を示していますが、特定の上昇または下降トレンドではなく、分布の比較が中心です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」「個人WEI平均」などにおいて外れ値があることが確認できます。特に「総合WEI」や「個人WEI(経済失業)」が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の高さがスコアの分布を示しており、中央の線は中央値を表します。
– 箱の上下のライン（ヒゲ）は、スコアの全体的な広がりを示しており、外れ値はその外にある点で示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIスコアが異なるカテゴリでどのように分布しているかを比較できます。「持続可能性と自適生」や「生態系と多様性」のカテゴリは、他と比較して高い中央値を持ち、安定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 幾つかのカテゴリ間でスコアの分布が似ている傾向がありますが、個別の相関まではここからは不明です。社会的または個人的要因により、スコアが異なる可能性があります。
6. **直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– 「持続可能性と自適生」や「生態系と多様性」が高いスコアを保つことは、環境や持続可能性に対する意識の高まりを示唆しているかもしれません。
– 外れ値が読み取れるカテゴリは、何らかの特異な状況が存在する可能性を示しており、改善の余地や特別な取り組みが必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、これらのデータは持続可能性や環境対策に重点を置く戦略を考慮する上で有用です。
この分析に基づき、各カテゴリの特徴を意識した対策や戦略の立案が重要となるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフはPCA（主成分分析）プロットであり、特定の上昇や下降のトレンドは示していません。代わりに、それぞれのデータポイントがどのように主成分1（第1主成分）と主成分2（第2主成分）に関連付けられているかを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは比較的均等に散らばっており、特定の外れ値や急激な変動は認められません。すべての点が主成分の領域内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは独自の観測データを表し、二つの主成分の組み合わせによって特徴づけられます。色や密度の違いは示されていないため、各点が同等の重要性を持つと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列データではなく、30日間のデータが主成分分析された結果が示されています。ここでは、観測値間の直接的な関係性というよりも、データ全体のバリエーションを捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分分析の結果、パターンが見えますが、第一主成分（寄与率: 0.61）がデータ全体の変動の大部分を説明し、第二主成分（寄与率: 0.21）がさらなる詳細を捉えています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会影響**
– グラフから直感的に感じ取れるのは、データセットが多様であり、異なる要素が混合していることです。ビジネスや社会への影響としては、このデータが何を表すかによりますが、データの多様性を考慮することで、より洗練された意思決定が可能になるでしょう。分析の重点を第一主成分に置くことで、主要な変動要因を把握しやすくなります。
このグラフは、分析対象のデータセットがどのように主成分空間で分布しているかを示し、分析の焦点を絞るための有効な手段として機能します。
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。
