📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果：
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは2025年7月1日から7月4日にかけて変動を示し、特に7月2日の夕方と3日の朝において明確な増減があります。最初は0.6875から0.7に上昇し、その後、最大値0.775に達し、最終的には0.685へと小幅減少しています。
– 個人WEI平均は、0.625から0.725の範囲で徐々に変動しています。一時的に7月3日午後に最高値を記録しました。
– 社会WEI平均は、全体的に高めで、特に7月3日には最高の0.825を記録します。これは、社会的な出来事や改善が寄与している可能性があります。
2. **異常値**:
– 提供されたデータにおいて異常値は報告されていません。ただし、一時的な急激なスコアの変動は注視すべきポイントです。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– データは短期間で変動し、長期的な季節性パターンは観測できませんが、7月3日に向けてのスコア向上は何らかのポジティブなイベントの影響が示唆されます。
– 残差の大部分は、突発的な修正によって説明される可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップを活用すると、個人経済と社会インフラストラクチャのスコア間で強い相関が伺えます。これは、経済的余裕が教育や社会の機会へのアクセス改善に寄与する可能性を示唆します。
– 社会の公平性と持続可能性の間には一貫した関連が見られ、公共政策がこの領域で重要な役割を果たしていると考えられます。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図的考察では、全体的に多数の項目が0.65〜0.75で集約され、例外的な外れ値は特に報告されていません。中央値はスコアが安定した状態を示します。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1が56%の寄与率を示しており、主要な変動要因を構成する大部分がこのコンポーネントに集中していることを意味します。これは、個人と社会全体の健康や経済的な安定が総合WEIに高い影響を与えていることを示します。
– PC2の21%も重要であり、これは特に個人の自治権や自己決定に関連する側面を強調します。
結論として、このデータセットにおけるWEIスコアの変動は、特に社会的政策や個人の経済的安定が顕著に影響していることを示唆しています。また、解析により、社会的なイベントや政策変更が短期間でスコアに影響を与える可能性も考察できます。これらの結果を踏まえ、さらなるデータ収集を通じて継続的にモニタリングすることが重要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績データ** (青い点)は、初期段階では短期間に安定しているように見えます。
– **予測モデル**（線形回帰）は明確な上昇トレンドを示しており、将来的にスコアが上昇を続けると予測しています。
– 他の**予測モデル**（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいの傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには、特に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（灰色の影）は実績データの近くに広がっており、これまでの変動が小さいことを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**：実際に観測されたデータポイント。
– **赤い×印**：予測された値。
– **灰色の帯**：予測の不確かさ範囲、現在のデータに対する信頼性を示します。
– **紫、緑、ピンクの線**：それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 短期間の実績に対して、予測モデルは多様な方向性を示していますが、特に線形回帰モデルだけが上昇の予測をしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– この期間内の実データは、ほぼ一定の値を保っており、静的な相関関係が確認されそうです。
– 予測モデルの中で、特に線形回帰が他のモデルと異なり上昇を示しているため、モデル間の予測の整合性や選択については慎重に検討する必要があります。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– 短期的には安定が期待されるが、線形回帰が示すように中長期的には改善または上昇トレンドになる可能性があります。
– 予測モデルを選択する際には、安定性を評価するための詳細な分析が必要となり、特に政策決定やビジネス戦略の見直しが求められます。
– 社会の動向を反映する指標として、今後も継続的な監視が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに密集し、その後の期間にはデータがありません。
– 予測データ（三種類の色線）は異なる動きを示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測（マゼンタとシアン）はほぼ横ばいです。
– 決定木回帰の予測（紫）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされた実績データの範囲内で大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測範囲（グレー領域）は、実績データの密度に基づいており、予測がデータの散らばりの外には大幅には逸脱しないことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データであり、期間初期の実際の観測値です。
– 赤のXは予測データを示していますが、目立った変動はありません。
– グレーの領域は、予測の不確実さを示し、その中に実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが確認できる期間終了後に、予測モデルがどの程度正確であるかを判断する追加の実績データが存在しないため、予測の妥当性を直接評価するのは難しいです。
– 各モデルで予測の傾向が異なることから、モデルごとの特性を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データには顕著な相関は認められませんが、予測モデルは各々異なる前提による予測を示しています。
6. **直感的な理解と影響分析**
– 見る人は、予測が現状維持もしくは微増の可能性を示唆しているため、安定した状態と捉えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響では、このWEIスコアが組織や個人の効率や幸福感を測る指標と仮定した場合、特に劇的な変化が予測されていないため、大きなリスクやチャンスは現時点では見えていないことを示唆するかもしれません。
全体として、このグラフからは、少なくともこの30日間の範囲では比較的安定した状況が続く可能性を示しており、新たな介入や大規模な変革を計画するには、追加の分析やデータが必要であることを示しています。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初の期間に一定範囲内でばらつきがありますが、急激な上昇を見せ、後の期間では予測と一致しています。
– 予測は全般的に横ばいで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値は一部の期間においてWEIスコアが大きく変動しており、初期にばらつきがあります。
– 中盤以降、予測値に対して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**:
– 青い点: 実績値を示しています。初期には不確実性の幅が広い。
– 予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は非常に近い値を示していますが、ランダムフォレスト回帰は他の回帰よりもわずかに高いスコアを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不確実性の範囲（灰色の帯）は最初にのみ表示され、以後のデータは予測通りになっています。
– 予測モデル間で大きな違いは見られず、非常に似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のバラツキから急激に予測に一致する点への移行は、モデルが実際のデータをかなり高精度で予測できることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データの不確実さにもかかわらず、予測モデルが実績値をうまく追随していることから、データの予測能力が高いと考えられます。
– 社会におけるWEIスコアが安定していることは、該当する社会の要素が安定していることを示しており、これが続くことは社会の安定性を保つ上で重要です。
このグラフから、データの初期変動が大きい一方で、予測モデルは効果的にその後をカバーしており、未来の計画立案に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは比較的一定の範囲に分布しており、それほど明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– しかし、予測モデルの線を見ると、線形回帰と決定木回帰は緩やかに下降しています。ランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいかやや下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。不確かさの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、全てが不確かさの範囲（灰色のエリア）に収まっています。
– 予測は三つの異なる方法で示されており、いずれも緩やかに下降、もしくは横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で大きな相違はありませんが、線形回帰と決定木回帰の方が若干大きな減少を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな相関関係は特に観測されず、データは比較的一様に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 長期的に見ると、経済的余裕（WEI）は緩やかに減少する可能性があります。
– 社会的には、個人の経済的余裕の持続可能性に対する懸念が生じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、この情報を基に製品やサービスの提供方法を見直す契機となるかもしれません。特に金融商品や保険の見直しなど、長期的なプランニングに影響を与える可能性があります。
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:
以下はグラフ分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績点はほぼ一定に見えます。これは、指定された30日間の中で個人の健康状態が安定していることを示唆しています。
– 「線形回帰」および「ランダムフォレスト回帰」予測は、今後もスコアが一定を保つと仮定しています。一方、「決定木回帰」予測では、徐々にスコアが低下する傾向が見受けられます。
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なく、安定していると見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、現在の健康状態が安定していることを表現しています。
– 各予測線は異なる回帰モデルによるもので、健康状態の将来的な変動についての予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、予測における信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の傾向が一致している部分がある一方で、「決定木回帰」とは異なる未来の見通しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには明らかな相関関係は観察されず、予測の幅も比較的一定であるため、大きな変動は予測されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、健康状態が安定しているという安心感です。しかし、「決定木回帰」の予測が下方に向かうことは、潜在的なリスクへの警戒を促すかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、個人の健康状態が安定している場合、健康管理や医療リソースの効率的な配分が可能になります。また、異なる回帰モデルの予測結果を統合的に考慮することで、より精緻な健康管理戦略を立てることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は期間の初期に集中しており、その後のデータは予測に頼っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線は、微妙に異なるものの、全体としてわずかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて顕著な外れ値は見られませんが、個々のデータポイントに多少のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータ、赤い×は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測モデルがどれだけデータに適合しているかの参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは非常に類似した傾向を示しており、回帰手法の違いによる大きな差異はありません。
– 予測の範囲が狭いことから、各モデルは比較的一貫した予測を行っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは期間内で低い変動を示しており、比較的一定のストレスレベルを維持しているように見えます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– データが示す少しの下降トレンドは、ストレスレベルが安定または改善する傾向にあることを示唆しているかもしれません。
– 社会的には、ストレス管理やメンタルヘルスの改善に向けた取り組みが功を奏している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このデータを使用してストレス軽減プログラムの効果を評価することが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– **実績データ**: 7月1日から7日までの間にスコアが上昇しています。その後、データがありません。
– **予測データ**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は一貫して水平方向への線を描いており、安定した予測を示しています。
– 予測における不確かさ範囲は7月5日以降、安定した状態にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データが7月7日までの間に経時的に上昇しているため、急激な変動は見られません。
– 外れ値らしきものはありません。
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。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示しており、ここに収まる可能性があることを意味します。
– **紫と青の線**: 各回帰モデルでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが示す上昇トレンドは、予測モデルが今後の期間での安定性を示すという形で支持されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 無観測期間に対する予測モデルは、過去の実績を基に異なる手法で安定したスコアを予測しています。このため、相関関係は直接的に見出しにくいが、直近での実績上昇を示唆するような変化は予測に反映されていません。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、7月7日以降の実績データがないため、予測が重要な役割を果たしていることがわかります。
– 社会的・個人的な自由度と自治の評価が、初期段階で改善されていることは、ポジティブなシグナルかもしれません。
– しかし、予測が横ばいであることから、今後の改善が見込めない可能性もあるため、対策が必要かもしれません。モデルの結果に基づいてさらなる調査や施策を計画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:
このグラフでは、社会カテゴリにおけるWEI（公平性・公正さ）スコアの30日間の推移が示されています。以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、短期間のデータしか示されていませんが、スコアは0.5から0.8の間で揺れ動いているようです。
– 予測AI（赤い×）は動きが確認できないため、短期的な変化は見られません。
– 線形回帰から法定木回帰、ランダムフォレスト回帰へといくにつれ、スコアは徐々に高くなることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に明らかな外れ値や急激な変動はなく、安定した範囲内で推移しています。
3. **各プロットや要素**
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、スコアの変動範囲を視覚的に把握しやすくしています。
– 青は実績、赤の×は予測、この他に線型回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる線の色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIとほぼすべてのモデルがフラットな予測を立てており、急激な変化は予測されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績プロットの集まりから見て、短期的には平均的なスコアに集まる傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 一般的な傾向として、スコアは安定していますが、徐々に上昇する予測が多いことから、短期的な改善の余地があると見られます。
– 社会的に公平性や公正さの面での改善が進んでいることを示唆しており、政策や取り組みの効果が現れつつあることを示唆しています。
– ビジネスや社会のプレイヤーは、このポジティブな流れをサポートし、さらに改善を目指す活動を強化する必要があります。
この分析は、グラフの視覚的な要素から直感的に感じる洞察を基にしています。より詳細な分析や具体的な数値的解釈は、追加データを通じて行う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、社会カテゴリのWEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、比較的一貫して0.8付近で横ばいに推移しています。
– 一方で、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測値も一定の範囲に収まっており、急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、全体的に安定しています。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測で、将来的な上昇を表しています。
– 他の予測手法（線形回帰、水色の線）は横ばいで、実績値に近い動きを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の結果が他の手法よりも変化を示すことから、複雑なパターンを捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離がない点から、予測モデルの性能は全体的に信頼できると言えます。
6. **直感的な人間の感じ方とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、社会的な持続可能性と自治性が今後も維持される可能性が高いことを示唆します。
– ランダムフォレストの予測によって示されるわずかな上昇は、長期的な社会改善の兆候として捉えられるかもしれません。
– 企業や組織は、この安定した動向を背景に、持続可能性を重視した長期戦略を構築する価値があります。
全体として、グラフはWEIスコアが安定した状態にあることを示しており、これは社会的・ビジネス的に安心して計画を進めるのに有利な環境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:
このグラフを分析すると、次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月1日から7月6日までの短い期間で提供されています。これらのデータは比較的高いスコア（0.7から0.9の間）に集中しています。
– 予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ横ばいで、今後のスコアが約0.7から0.78の範囲で安定して推移することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの変動幅はそれほど大きくなく、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、ここでのスコアは安定しています。
– 複数の色で描かれた予測線は、様々なモデルによる予測結果を示し、それぞれが一貫した予測をしています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、比較的狭い範囲であることが、将来のスコア予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に明確な乖離はなく、予測モデルの精度は高い可能性があります。
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、予測モデルもそれを反映しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから直感的に得られる洞察として、社会基盤および教育機会の提供が短期的には安定している可能性があります。高いスコアは、予測期間中に大きな変動がないことを示唆しています。
– 社会やビジネスへの影響として、教育機会が安定して提供され続けるならば、社会全体としての知識水準やスキルが向上し、経済成長に寄与することが期待されます。
この分析から、今後の動向は現在の政策の維持によって前向きな結果をもたらす可能性があることが示唆されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期の数日間を通して0.6から0.8の範囲内で変動しています。この期間を過ぎるとデータがありません。
– 線形回帰および決定木回帰による予測（ピンクの線）は横ばいで、常にスコアは0.8で一貫しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は数日で0.8から1.0へと上昇し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で特に目立った外れ値や急激な変動はありませんが、予測データとは異なる動きがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– ピンクの線と紫の線はそれぞれ異なる予測手法によるWEIスコアの推移を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表していますが、実績データのばらつきがこの範囲内であることから、比較的一貫性があると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対する予測データの違いが明確で、一部の予測モデル（ランダムフォレスト）では上昇傾向が予測されているのに対し、他のモデル（線形回帰、決定木回帰）は安定的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には一致点がありますが、予測モデルによっては異なる挙動が見受けられます。特にランダムフォレスト回帰は上昇を予測している点が特徴的です。
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**
– このグラフからは、WEIスコアが最初の数日間で安定していることが分かり、予測モデルによるスコアの将来的な増減が示唆されています。特にランダムフォレストが予測する上昇トレンドは、社会における共生や多様性が強化される可能性を示しているかもしれません。
– 仮に予測が正しければ、社会全体での多様性受け入れや自由の保障の増加が期待でき、企業は多様性推進の施策を一層強化することの重要性を認識する必要があります。一方で安定した予測もあるため、現状維持が続く可能性も考慮する必要があります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 日によってWEIスコアの変動が見られますが、周期的なパターンは特に見受けられません。一部のスロットで急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日に黄色の高いスコアが見られ、これは他の日と比べて顕著です。急激な上昇は注目すべき変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は強度を示し、青から黄色に変わるにつれてスコアが上昇しています。時間帯ごとのスコアの高低が視覚的に把握でき、特に夜間（16-19時）の変動が重要なポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日別と時間帯別にWEIスコアの相関性を観察することができ、特定の日や時間帯に特に高いスコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日程でスコアが高い状態が継続している場合、これは社会的なイベントや重要な出来事があった可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 特定の日と時間に急激なスコアの上昇がある場合、それは社会的関心事や重要な出来事の発生を意味するかもしれません。この情報を元にビジネスでは消費者行動の変化に対する対応策やマーケットの需要予測に活用される可能性があります。
この分析から、特定のパターンを早期に見出すことで、社会やビジネス戦略においてより迅速かつ適切な意思決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体のトレンドとしては、時間帯によってWEIスコアに変動があります。
– 7月1日、2日には濃い色（低値）が目立ち、3日には一部で明るい色（高値）が見られ、4日には再び色が濃くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の16時の明るい黄色は、急激に高いスコアを示していると考えられ、外れ値として注目できます。
3. **各要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示します。
– 時間帯ごとの変化が視覚化されており、特定の時間帯（16時と19時）のみでデータが表示されていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 16時と19時のスコアは、日にちによって相関と変動がありそうです。特に3日の16時は他の日や時間帯とは大きく異なるスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦軸の異なる時間帯でWEIスコアが変わる様子が見られます。時間帯ごとに行動パターンの違いが示されている可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 7月3日の16時に特に高いスコアが観測されることから、その時間帯に何らかのイベントや積極的な活動があった可能性があります。
– このようなデータは、社会的な活動やキャンペーンの効果を測る上で有用です。また、特定の時間帯でのアクションが他の時間帯に影響を及ぼしているかを分析することもできます。
### ビジネスや社会への影響
– 特定の時間帯の活動が、WEIスコアに直結している可能性があるため、ビジネス戦略や社会活動を計画する際には、このようなデータを活用することが重要です。
– 特に外れ値として見られる高スコアの時間が、どのような要因で引き起こされたのかを分析することで、成功した要因を特定し、今後の計画に活かすことができます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータを示していますが、表示されている特定の日付の間で急激な変動があります。
– 期間全体の詳細は不明ですが、短期間の変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時に、特に低い値（紫）が観察され、この時間では他の日と比較して明らかに異なる結果を示しています。
– 急激な変化は7月2日から翌日にかけて見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、スコアの大小を示します。紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。
– 密度や色の濃淡は、値の不均一な分布を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 様々な時刻でスコアが異なり、時間帯による変動が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯におけるスコアの変動は、日による影響ではなく時間帯による影響が強い可能性を示唆します。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– 紫色の低スコアは、特定の時間帯に問題があることを示唆しており、何らかの外部要因（例えば、システム障害や社会現象）が影響している可能性があります。
– 高いスコアが示されている黄色の時間帯は、社会的に好調な時期や状況を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、このような変動がある場合、問題の原因究明や改善策が求められるでしょう。それによって、日常業務や社会活動の最適化が可能になります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップは相関係数を示しているため、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）に関する情報は直接提供されていませんが、各要素間の関係の強さを視覚化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 高い相関（赤色）、低い相関（青色）が際立っています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は非常に高い相関を示しています（0.92）。
### 3. プロット要素（色、密度）の意味
– 色が濃い赤に近いほど、正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを表します。白に近い色は相関が弱いことを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データについては直接示されていませんが、異なる要素間での関連性が理解できます。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関はとても高い（0.96）です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 非常に高い相関が見られる項目として、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が挙げられます。
– 負の相関では、「個人WEI平均」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」間の相関が-0.23と低く、負の関連性を示している可能性があります。
### 6. 直感的な理解とビジネス/社会への影響
– このヒートマップは、社会と個人のウェルビーイングに関する各要素がどの程度関連しているかを示しています。
– 高い相関項目を基に、関連施策を連携させて強化する戦略が考えられます。例えば、心理的ストレスと健康状態は密接に関連しているため、健康面の改善施策はストレス軽減にも役立つ可能性があります。
– 低い相関や負の相関がある項目は、それぞれ独立した施策が必要であるか、または新たな因果関係の発見に役立つかもしれません。
この分析から、全体の戦略設計や政策立案の際に特に注力すべき分野と、それにより期待される影響を概観することが可能です。
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:
このグラフは、複数の「WEIタイプ」のスコア分布を30日間で比較する箱ひげ図です。以下に各ポイントについての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの中央値や四分位範囲の変化から、スコアの安定性やばらつきを確認できます。ただし、時間経過に伴う「トレンド」とは異なり、各カテゴリー間の比較に焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、ダイバーシティ、自由の保障）」には外れ値が見られ、特に心理的ストレスのスコアにおけるばらつきが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 中央の線（中央値）や箱の範囲（四分位範囲）は、典型的なスコアの範囲を示しています。ひげや外れ値は、データの分布や異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接的な時間経過のデータは示されていませんが、各カテゴリ間の相対的なスコアの高さやばらつきに注目することで、どの領域が安定しているか、あるいは脆弱性を持っているかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、「個人WEI（職業満足）」や「社会WEI（公正さ、公正さ）」のばらつきは少なく、安定したスコアを示しています。一方、「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きく、個々の違いが顕著です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のばらつきが大きいことから、心理的な健康管理や支援が重要であることが示唆されます。
– 「社会WEI（共生、ダイバーシティ）」の外れ値は、これらの領域での改善の余地があることを示し、多様性や包摂の促進が課題である可能性を示唆しています。
人々が直感的に感じることとしては、心理的ストレスの管理や社会的な公正性の強化が重要であると理解する可能性があります。これにより、心理的な健康支援や公平性を重視する取り組みが求められるでしょう。
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、社会カテゴリに属するWEI構成要素をビジュアル化したものです。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータの主成分を示しており、時間経過に伴うトレンドは直接視覚化されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に目立ちませんが、プロットは垂直方向よりも水平方向に広がっています。第1主成分の寄与率が56%と高く、データの変動が主にこの成分に由来していることを示唆しています。
3. **プロットの意味**:
– 各点は、特定の観測の主成分スコアを表しています。第1主成分がより大きく寄与しているため、水平方向の位置は観測の総合的な変動を強く反映しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このPCAプロット自体は時系列関係を示していませんが、データがどのように第1および第2主成分に沿って分散しているかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られません。データは全体的にバランスよく配置されており、第1主成分に沿った分散がより顕著です。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**:
– 人々はこのグラフを見て、特に水平方向のばらつきが興味深いと感じるかもしれません。これは、データが異なる要素の影響をどの程度受けているかを示唆します。
– 社会やビジネスにおいて、特定の要素が強く影響を与えている場合、その要素に焦点を当てた政策や戦略の見直しが必要かもしれません。
このグラフは、データの主要な変動要素を特定するのに役立ち、さらなる分析や解釈の基盤を提供します。
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。
