📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
**1. 時系列推移**
– **総合WEIのトレンド**: データ期間は限定されていますが、総合WEIは0.625から0.7の範囲で推移しており、大きな上昇または下降は見られません。ただし、2025年7月2日の評価にかけては、0.7から一時的に0.675、さらには0.625へ下降した後、翌日には再び0.7に戻っています。この変動は社会WEIの動きと一致しており、社会的要因の影響が大きいことが示唆されます。
– **個人および社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.625から0.675の間で推移しており、安定した範囲内で変動しています。一方、社会WEI平均は0.625から0.775の変動があり、特に2025年7月2日には急激な変動が見られます。この変動は、同日の社会公平性と社会基盤・教育機会項目の急激な変動と一致しています。
**2. 異常値**
– データに異常値は検出されていません。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**: 明確な長期的トレンドはデータの期間内では特定できませんが、短期的には社会的要因がWEIに対して強い影響を及ぼしていることが分かります。
– **季節性**: データが短期間であるため、季節性パターンは特定できません。
– **残差**: 残差成分の大きな変動がないため、予測不能な要素がデータ内に顕著には存在しないことを示しています。
**4. 項目間の相関**
– 全体的に、社会的要素（社会公平性、持続可能性、社会基盤・教育機会）が高い相関を持ち、個人の経済的余裕やストレスとは異なる動きをしています。これは、社会WEIの変動が個々の項目に強い影響を及ぼしていることを示唆します。
**5. データ分布**
– すべての項目が0.55から0.85の範囲で推移しており、特に外れ値の存在は示されていません。これはデータのばらつきが比較的小さいことを示しています。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (寄与率66%)**: WEIの変動の大部分を説明しており、社会要素が強く反映されていることが示されます。
– **PC2 (寄与率21%)**: 残りの大部分を説明し、個人の健康や経済的要因が寄与している可能性があります。これらは大規模な影響を与えないものの、社会的影響から独立した個人要因として考慮することができます。
### 結論
– このデータでは、**社会的要因**がWEIスコアの変動に大きく影響していることが示唆されます。特に、社会基盤、教育機会、社会公平性が社会WEIの変動に寄与しており、結果として総合WEIにも影響を与えています。
– 今後の分析ではより広範にわたるデータセットを使用し、季節的なパターンや長期的トレンドの検出を目指すことができます。また、個人要因についても詳細な分析を進めることで、より詳細な洞察を得ることが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **横ばいの傾向**: 期間全体を通じて、WEIスコアは大部分で一定の水準（約0.7）を維持しています。明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 最初の数日間に見られる「実績AI」のデータポイントは若干の変動がありますが、大きな外れ値は存在しないようです。
– **急激な変動**: 初期における若干の変動はあるものの、全体的には急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色と密度**: 青色の実績データが初期数日間に集中しています。また、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）は全て非常に近い予測を示しており、これが一定の水準で安定していることが示されています。
– **不確かさ範囲**: グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルの結果が重なり合い、相互に強い関連性があることが示唆されています。どの予測モデルも、実績データと大差ない結果を提供しているため、これらの予測モデルがこのデータセットにおいて非常に有効である可能性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間には強い相関関係があります。実績データが予測の不確かさ範囲内で推移しており、予測が正確であることを示しています。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから、人間はデータが安定していることを直感的に理解し、今後の予測が信頼できるものであると感じるでしょう。WEIスコアの安定性は、ビジネスや社会的状況が一定した状態にあることを示唆しており、新たな介入や調整を必要としないか、最低限に留めることができるという安心感を与えます。
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:
グラフを詳細に分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは、初期に横ばいの傾向があります。
– 回帰予測（線形回帰）は一定で、今後も継続的に維持される見込みです。
– 法決定木回帰は、下降トレンドを示しており、長期的にスコアが下がることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、水平に保たれ、安定していると予測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のところ、急激な変動や顕著な外れ値は見られません。データは比較的一貫しており、実績と予測が大まかに一致しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績AIのプロットは過去の実際のスコアを示しています。
– 予測AIの赤い点は、今後の予測を表しており、予測不確かさ範囲内に収まっています。
– 各回帰手法の線は、それぞれ異なる予測モデルに基づく将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間では、法決定木回帰だけが顕著に異なり、他の予測と異なる下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点で強い相関関係は観察できませんが、実績と予測は一貫性があり、モデル間での予測値の差はありますが大きくありません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が一定であるため、個人のWEIスコアは安定しており、今後も大きな変動がないことが期待されます。
– 法決定木回帰の下降トレンドが現実となる場合、社会的または個人的な要因によるスコアの低下が予測され、注意が必要です。
– 安定したスコアは、長期的な計画や政策の立案において一貫性をもたらす可能性があり、それに基づいた戦略が有効に機能することが期待されます。
この分析は、個人および組織の意思決定において、データ駆動型のアプローチを支援するものです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は最初の数日間に安定しており、その後データがありません。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測はほぼ横ばいですが、決定木回帰は若干の上昇を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには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**:
– 青い点は実績値を示し、軽微な変動が見られます。
– 予測値は一般的に一致しており（特にランダムフォレストと線形回帰）、予測された不確実さの範囲（薄い灰色の帯）に収まっています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– モデル間の予測は非常に一貫しており、特にランダムフォレストと線形回帰の予測がほぼ同一です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが観測されている範囲内で、全体的に安定しています。
– 各モデルの予測は非常に近く、実績データが示す傾向を維持しようとしています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、社会カテゴリの指標が安定していて、大きな変動がないことが読み取れます。
– 安定した社会状況が示唆されており、予測が現状維持を示すとすれば、現在の社会的状況に大きな変革は期待できない可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとっては安定した環境の中で計画を立てやすいが、変化を求める場合には何らかの介入が必要となるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ**（青い点）：最初の期間（7月初旬）において、比較的一定しており、0.7から0.8の間のスコアで安定しています。
– **回帰予測**（線形、決定木、ランダムフォレスト）：線形回帰とランダムフォレストは横ばいを示していますが、決定木回帰は急激な下降を示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 決定木回帰の予測は非常に急な下降を見せており、これは他の予測モデルとは大きく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（実績）**：実際のWEIスコアを示しており、最初の数日間のデータを反映しています。
– **予測（×マーク）**：将来のWEIの予測値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**：不確実性の幅を表しており、実績データの範囲内に収まっています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは全体として横ばいですが、決定木回帰は極端な下降傾向を示し、他の予測と一貫していないことが注意すべき点です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと線形/ランダムフォレスト予測の間には強い相関があり、今後も安定したトレンドを予想しています。
#### 6. 直感的な理解とビジネス/社会への影響
– 安定した実績データと異なる予測が示されていることから、人々は今後の経済的な余裕が安定する可能性が高いと感じるかもしれません。
– 決定木回帰による急激な下降があるため、特定の要因（例えば、経済政策の変動や新市場への参入）があれば、その影響を注意深く監視する必要があります。
– ビジネス面では、安定した経済的余裕が短期的には続くという見方が一般的になるかもしれませんが、このデータからは注意点も多いことが示されています。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は短期間での表示であり、特定の日数の間に小さな変動が見られます。
– 線形回帰（緑色）およびランダムフォレスト回帰（紫色）は、予測期間全体でほぼ横ばいです。
– 決定木回帰（紫の斜線）は期間の終わりに向けて減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期において、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**:
– 実績（青色）は実際の観測値を示しています。
– 予測（赤い×）は未来の予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測モデルの誤差範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（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傾向を示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は類似した安定的なトレンドを示していますが、決定木は下降トレンドを指摘しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭い範囲に集中しており、予測範囲は幅広く設定されています。
6. **直感的な洞察**:
– 健康状態の予測において、異なるモデルが異なるトレンドを示しているため、複数のモデルを組み合わせて判断することが有効です。
– 人間が直感的に感じるであろうことは、健康状態が安定している時期と、変化が予見される時期です。
**ビジネスや社会への影響**:
– 健康状態のモニタリングが重要であり、複数の予測モデルを活用することで、より正確な未来予測と判断を下す基盤が形成されます。
– このデータを基に健康促進活動の計画を立てることが考えられます。この種の分析は、個人の健康管理や健康リスクの評価に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績データ（青のプロット）は一定のスコア範囲で留まっています。
– 複数の予測モデルがあり、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰（緑）は横ばい、決定木回帰（紫）は下降、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいです。
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。
– しかし、予測モデルの中で決定木回帰はスコアの急激な減少を予測しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青のプロットは実際の心理的ストレススコアを示しています。
– x印はAIによる予測を示し、その他の線（緑、紫、ピンク）は各回帰モデルの予測トレンドです。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各回帰モデルは実績データに基づいて異なる予測をしており、特に決定木回帰は他のモデルと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**
– 決定木回帰は他のモデルと異なり、現状のスコアから大きく外れた予測を出していますが、全体的な分布は実績データに集中しています。
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**
– 実績データが安定しているため、ストレスレベルは大きく変わらない可能性があります。ただし、決定木回帰の予測が正確である場合、潜在的なストレス増大の要因を探る必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理プログラムや対策が現状維持でも効果的であるかを再評価することが重要です。また、大きな変動予測に対する事前対応策を検討する必要があります。
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:
以下の点について、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ点（青い点）は0.7付近で上下にわずかな揺れがありますが、その後スコアは比較的安定しています。予測データ（プロット外の部分を除く）は直線的で、ほぼ水平に維持されています。特に、新しいデータ（予測AIと回帰手法）は、今後のスコアが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**:
– 最初のデータ数日間は多少の変動がありますが、著しい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**:
– 青い点は実績値を示し、予測データは色分けされた（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）直線として描かれています。これらの線は、今後の安定性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰手法による予測は大きく一致しており、異なる手法が同様の結果を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは多少のばらつきがありますが、その後は予測に基づく安定した範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、個人の自由度と自治が今後安定して推移する見込みであることが示唆されます。このことは、社会的評価が経時変化を起こしにくい状況を反映しているかもしれません。これにより、安定した環境下での政策策定や、個人の自己改善が期待できる状況と言えるでしょう。
全体的に、30日という短期間における個人WEIの安定性が予測されることから、政策策定や個人の取り組みにおいて安心材料となる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績（青いドット）は一定の範囲内で変動しているが、はっきりとした上昇や下降トレンドは見られない。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は初期に急上昇し、その後は高いスコアで安定している。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は一定のスコアを保っている。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績のデータポイントは比較的密集しており、著しい外れ値や急激な変動は見当たらない。
– ランダムフォレスト回帰の最初の急上昇が目立つ。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青いドットは実際のデータ（実績）を表し、現状の公平性・公正さの具体的なスコアを示す。
– 予測モデルは未来のスコア予測を表し、それぞれのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示す。
### 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の関係を見る限り、実績の変動が予測モデルに大きな影響を与えている可能性は低い。
– 特にランダムフォレスト回帰は、実績に依存せずに独自の動きを示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは一定の範囲内に集まっており、予測値との差が一部のモデルで顕著。
– 特に、線形回帰と決定木回帰モデルの予測は非常に似通っている。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 現在の公平性・公正さのスコアは安定しているが、予測モデルによっては大幅な改善（ランダムフォレストの予測）が見込まれる。
– ビジネスや社会に対して、今後の公平性の改善が期待される可能性が考えられる。特に、最もポジティブな予測を示すランダムフォレスト回帰を基に、政策や戦略の見直しが進められるかもしれない。
– 複数のモデルにより予測される結果を考慮することで、多様なシナリオに対する準備が可能となる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定で変化が見られません。WEIスコアはこの期間中、横ばいの状態です。
– 予測値（X記号）は表示されていないため、予測データに対して判断ができません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見当たりません。データは非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲、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色（ピンク）が使用されており、一定の水準で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は直線的で、予測範囲と一致しており、安定した持続可能性と自治性が保たれていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間には強い一致があり、課題や不安定さは示されていません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– このグラフからは、持続可能性と自治性が非常に安定していることが感じ取れます。組織や社会にとっての目標達成や持続可能性の確保には、現状維持である程度満足のいく状態かもしれません。
– ビジネスや社会において、新たなアクションを起こす必要がない可能性がありますが、今後の環境変化に備えた準備が日々の改善や対策として求められるかもしれません。
総じて、非常に安定した状況を映しており、大きな変動やリスクは現段階で見受けられません。
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:
## グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績データは、7月1日から7月5日の間において安定した傾向を示しています。この期間のスコア変動は僅かです。
– 予測データは、全体的にわずかな上昇傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰の予測値がより高い値を示しています。
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。全体的に一定の範囲内での動きです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実績データを示し、実際の観測値を示しています。
– 赤いバツ印は、AIによる予測値を示しています。
– グレーの帯は、不確かさの範囲を示しており、実績データと予測データを比較するための参考です。
– 紫色、青緑色、マゼンタ色の線は、それぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績に対する各回帰モデルの予測を見ると、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）が他のモデルの予測よりも高い予測値を示しており、より楽観的な結果を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測値は、実績値に対して異なる角度での相関を示しており、特にランダムフォレスト回帰が最も異なる動きを見せています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 不確かさの範囲が狭いことから、実績値と予測値への信頼性があると考えられます。
– 教育機会や社会基盤のトレンドを示すこのデータセットにおいて、ランダムフォレスト回帰の楽観的な予測が実現すれば、社会基盤の改善が期待できると考えられます。
– このような予測は政策立案者や教育機関にとって、リソースの配分や改善策を講じるための重要な指針となるでしょう。
このグラフは、教育機会や社会基盤の状況を把握し、将来の改善策を考える上で有益な情報を提供しています。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い散布点）はややばらついていますが、全体的な傾向としては安定しているようです。
– 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）の線はわずかながら上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ中に大きな外れ値は見られません。全体的に0.6から0.8の範囲にあります。
– 急激な変動も特にないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測値を示し、灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表しています。
– 線は、それぞれ異なる予測モデルによる未来のスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は非常に近い位置を取っており、安定した予測を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データは比較的一定の範囲内に収まっていますが、予測範囲が広がっていることから、将来的には多少の変動がある可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 現在のスコアは安定しており、社会の多様性と自由の保障に関しては維持されているように見えます。
– 予測モデルのいずれも今後のスコアの上昇を示唆しており、今後の社会状況が改善される期待を持てます。
– ビジネスや政策決定においては、今後のスコア上昇を念頭に置いた施策を検討することが求められます。
総じて、現状は比較的安定しており、予測モデルにおいても楽観的な見通しが示されていますが、予測の不確かさも考慮しながら継続的な監視が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップでは、色濃度が異なることから、日付と時間帯に応じてWEIスコアが変動している様子が見受けられます。具体的には、7月2日の16時台で低いスコア（紫）が観察され、その他の日時では比較的高いスコア（黄色や緑）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時台の濃い紫色は他のデータと比べてスコアが非常に低いことを示しています。これは異常な下落または何らかのイベントによる一時的なスコアの低下を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色のグラデーションがWEIスコアの高低を表しています。黄色が高スコア、緑が中程度、紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 日時別に異なる色濃度が観察され、特定の日付や時間帯にスコアの変動があることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付や時間帯に一定のパターンがあり、特に7月2日はスコアが低くなる時間帯があります。これは外部要因や社会イベントに反応している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間がこのヒートマップを見た場合、特定の時間帯に注目し、何か異常があったのかと考えるかもしれません。この異常が続く場合、社会現象やビジネス活動に影響を与える要因として調査が必要になるかもしれません。
– ビジネスや政策立案においては、特定の時間帯におけるスコアの低下が何らかの問題を示している可能性があるため、原因分析や改善策の立案が重要です。特に、7月2日の低スコアは何かしらのアクションを検討する契機となるでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間のデータを示していますが、提供された画像範囲では7月1日から7月3日までの3日間のみが表示されています。この短期間では明確な長期的トレンドを判断するのが難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日、午後8時～11時に明らかに高いWEIスコアが示されており、その後急激に低下しています。これは重要なイベントがその日時に発生した可能性があります（例: 重要なニュース、社会的イベントなど）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の強さはWEIスコアの高さを示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。特に7月1日の時間帯は最も高いスコアを示していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現段階では、異なる日付のデータが表示されていないため、異なる日は比較できませんが、同一日の時間内での動きが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの変化に関連する外的要因を調査することで、さらなる相関関係が得られる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 7月1日の高スコア時間帯は、重要な活動やイベントに関連している可能性が高いです。ビジネスや社会活動において、この時間帯に合わせた施策を検討する価値があります。スコアが急落した時間帯の背景にある要因を特定することで、改善策やリスク管理に役立つ可能性があります。
全体として、さらに長期間のデータを含めることでトレンドや周期性がより明確になるでしょう。短期間のデータ分析は具体的なイベントの影響を捉えることに役立ちます。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップは 7月1日から 7月3日までの3日間のデータを示しています。
– 期間が短いため全体的なトレンドは把握しにくいですが、日次の変化に注目できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の 16時あたりに極端な低値（濃い紫色）が見られ、そこに外れ値や急激な変動があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 日中の時間帯ではスコアが高く、深夜・早朝のスコアが低くなる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間が短いため、具体的な関係性の評価は難しいですが、瞬間的な変化や日毎の変動が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や相関は判別できませんが、日中（明るい色）のスコアが他の時間帯（暗い色）よりも高く出やすいことが伺えます。
6. **直感的な感覚と影響**
– 特定の時間帯（特に午後から夜にかけて）でスコアの上昇が見られることから、社会の活動が活発になる時間に合わせてスコアが上がる可能性があります。
– 日ごとに異なるスコアの時間帯があるため、具体的な要因（例えば、イベントやライフスタイルの変動）があると考えられます。
**ビジネスや社会への影響**
– 商業活動やサービス提供を盛んに行う時間帯の特定に役立つかもしれません。
– 活動が低下する時間帯の効率化や改善ポイントの特定に利用できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示し、トレンドの分析には直接使用されませんが、相関が高い要素同士は類似した動きをする可能性があります。
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と高い正の相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は通常数値データで表されますが、ヒートマップでは色の濃淡で相関の強さを示します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間の相関が低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い赤は正の相関が強いことを示し、濃い青は負の相関が強いことを示します。
– たとえば、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「個人WEI（経済的余裕）」は強い正の相関があります（0.98）。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– このヒートマップは30日間のデータを基にしており、同時期の異なる要素間の相関を示しています。
– これにより、異なる要素が同時にどのような影響を与えあっているかを理解する手助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関（0.9以上）が多い項目：「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」、「社会WEI（持続可能性と自治性）」
– 低い相関（0.1以下）：「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 個人と社会の「共生・多様性・自由の保障」が重要なテーマであり、それらは全体的な幸福度や社会的な安定を示す可能性が高い。
– 教育機会の充実が経済的余裕と深く結びつくことから、教育向上が経済成長に寄与することが示唆されます。
– 負の相関を持つ要素を改善することで、社会全体のバランスと幸福度を向上させる機会があると考えられます。
これらの洞察は、社会政策や組織の戦略において重要な指針を提供し、資源配分の効率化に寄与する可能性があります。
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:
この箱ひげ図は様々なWEI（Well-Being Index）タイプの30日間にわたるスコアの分布を比較しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIタイプごとに特定のトレンドが見られるわけではありませんが、全体としてほぼ横ばいの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」で外れ値が見られます。これらは他のデータと異なる挙動を示しており、特異なケースや特定のイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は中央50%のデータを示し、内部の線は中央値を表しています。
– 箱の幅狭さは、データセットの分布が比較的集中していることを示唆します。
– 色の違いは異なるWEIタイプを視覚的に区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列データの変化は箱ひげ図では分かりにくいが、異なるWEIタイプがどのように比較されているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（社会的つながり）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は中央値が高く、これらの要素が良好であることが示唆されます。
– スコアのレンジは様々で、一部は安定しているが一部は変動が激しいことを示しています。
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**:
– 高いスコアの領域（例: 社会的つながり、公平性）は、その要素が多くの人に支持されているか、重要視されている可能性を示します。
– 外れ値の存在は、特定の状況でその要素の認識が揺らぐことを意味し、それに対する対策が必要かもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、外れ値が現れた場合、その原因を解析し、特定のグループへのサポートや介入を検討する契機となるでしょう。
この分析から、社会的に重要視される要素や問題点を理解し、それに応じた対応策を検討するための基盤が得られるといえます。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**
– PCAは時系列トレンドを直接示すものではありませんが、データの変動の主要なパターンを示しています。このグラフでは、横ばいの傾向というよりは、データの分散を一次元空間で示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見受けられませんが、データポイントは散らばっており、固定した傾向が見られないことが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第一主成分（x軸）の寄与率は0.66、第二主成分（y軸）の寄与率は0.21です。これにより、データの大部分は第一主成分で説明されていることが分かります。
– 各点は、データポイントがどのようにこれらの主成分に影響を受けるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な相関関係や被説明変数間の時間的パターンはこのプロットからは得にくいですが、互いに垂直または分散しているため、他の要因も考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分における広がりがより顕著で、データ全体の重要な方向性として寄与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 主成分分析では、隠れたパターンを明らかにすることで、データの次元を効果的に削減し、政策立案者や研究者が重要な要因に焦点を当てる助けとなります。
– 社会データにおいては、特定の変数が他の変数に対してどのような影響力を持つのかを理解するための基礎的分析となり得ます。
この分析により、デシジョンメイキングの際、どの変数に重点を置くべきかの理解を深める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。
