📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づき、以下のような分析結果を提供いたします。
### 1. 時系列推移の分析
– **総合WEIスコア**は、範囲0.625〜0.775の間で変動しています。一般的に、大きなトレンドとしては安定しており、多少の日々の上下動が見られるものの、7月3日にピーク（0.775）を記録しています。
– **個人WEI平均**は、0.625〜0.725の範囲で変動し、7月3日の午後にピークを迎えています。これは、同日午後の各詳細項目（特に経済的余裕と自由度と自治）の向上と一致しています。
– **社会WEI平均**は、0.625〜0.825の幅で、7月3日にスコアが最高値に達しています。これは、社会的公平性と多様性のスコアが同日最大となっていることに関連しています。
### 2. 異常値の検出
– 提供されたデータセットには異常値は検出されていません。しかし、7月3日の午後における社会的WEIの上昇は、短期間での急な変動として注目に値します。
### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データセットが非常に短期間であるため、季節性パターンを抽出するのは難しいですが、7月3日の午後のスコアの急上昇が長期的トレンドと一致しているかどうか検討が必要です。
– 分解により、全体的には安定したトレンドが認められるが、一時的な変動が目立つポイントとして7月3日午後が挙げられます。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、**個人の自由度と社会的公平性**が強い関連を持っている可能性があります。これらの項目は双方ともに7月3日の午後にスコアが上昇しており、互いに影響し合っていることが示唆されます。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図によると、いくつかの項目間でばらつきが見られます。特に、社会的公平性や多様性は他の項目よりも上限に達することが多く、中央値が上方に偏っているようです。
– 個人WEIは比較的狭い範囲で振れていますが、異常値や外れ値として明確なものは観察されていません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素（PC1）の寄与率が0.56**で、最も大きな影響を与えています。これは、全体のWEIスコアに大きな影響を与える核となる変動要因を示しています。この要因が経済的余裕や社会的インフラに関連している可能性があります。
– **PC2の寄与率は0.21**で、こちらは補完的な要素として機能し、ストレスレベルや健康状態に関連していることが考えられます。
### 結論
本データセットにおいて、短期間でのトレンド分析が難しい点はありますが、7月3日のスコア上昇がいくつかの社会的項目により強く影響されていることが示唆されます。これらの日々の変動は、潜在的な社会活動や政策変更の影響を反映しているかもしれません。今後の分析では、より長期的なデータセットの集積が重要となるでしょう。
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:
以下はグラフ分析の視点からの洞察と直感的な考察です。
1. **トレンド**:
– 過去からのデータポイントはある程度クラスター化されていますが、その後大きく上昇しています。この上昇はランダムフォレスト回帰による予測ラインに沿っています。
– 予測ラインは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なり、特にランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ自体は徐々に変動していますが、大きな外れ値は見られません。
– 過去のデータと予測された動きの間にギャップがあることが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実績のデータポイントです。これに対して赤い「×」は予測データを示しています。
– 緑の丸は前年同時期の比較データを示しており、今後の予測と比較するために用いられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルによるトレンドラインは異なる未来を示唆しています。これは各モデルの特性や前提条件の違いによる影響でしょう。
– 特にランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去のデータが比較的低い範囲でクラスター化されており、新しい予測データはこれを超える成長を示しています。
6. **グラフからの直感と社会への影響**:
– 人々は、特にランダムフォレスト回帰の予測が正しければ、大きな成長が期待できると感じるでしょう。
– ビジネスへの洞察として、これにより社会や市場への戦略を再評価する機会があるかもしれません。企業は新しいデータやモデリングを用いて、より包括的な未来の計画を検討するべきです。
このグラフは、異なるモデル間の予測を比較し、将来の社会的またはビジネス的傾向を洞察するための貴重なツールと言えるでしょう。
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:
分析を開始します。
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（2025年）は、実績（青い点）がほぼ横ばいの傾向を示しています。
– 予測として示されている線（紫とピンクの線）は、2025年中頃から急激に上昇することを示唆しています。
– 2026年には前年度（緑の点）と比較して、全体的に高い位置にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は見受けられませんが、2025年中頃から2026年にかけての予測が急激に変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は、過去の実際のデータを示しており、約0.6付近で安定しています。
– 緑の点（前年度）と予測結果（紫とピンクの線）が急上昇を示している点は、今後の改善や進展を表しています。
– 予測範囲の下限（灰色の点）は、将来の不確実性や可能性を含んでいることを意味しています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、大きなずれが見られます。
– これにより予測がかなり楽観的である可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に直接的な高い相関はないものの、予測が現在の位置から大きく外れているため、進展の可能性が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 現実のデータ（青い点）が非常に安定している中で、予測が飛躍的に改善すると示されている場合、目標達成には重要な施策や変化が必要です。
– これがビジネスにおいて具体的な成長戦略や社会的な変革が求められていることを示しているかもしれません。
このグラフは、現状維持からの脱却と積極的な改善の必要性を示しており、それに応じることで大きな進展が見込まれる可能性を提示しています。
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:
グラフの解析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフには数日間の大きな上昇が見られた後、横ばい状態が続く傾向が見られます。
– 中盤から後半にかけてデータは表示されていませんが、最初と最後でギャップがあることから、変化が断続的であるか、データの収集にギャップが生じているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に急激な上昇がありますが、他に目立った外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績、赤い「×」が予測を示し、主に初期に集中しています。紫の線がランダムフォレスト回帰による予測を示しているため、どのモデルがどの程度の期間で予測に用いられたかが示されています。
– 緑色のデータポイントは前年の比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと予測データが重なっており、これにより予測モデルの精度を推測することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な増加から推測すると、変化の要因が特定のイベントや政策または外部ショックによるものである可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 急な上昇は、社会的な要因（例えば、新しい政策導入や技術革新）が影響している可能性があります。
– 長期間の横ばい傾向は、安定した状態が続いていることを意味し、新たな影響因子の欠如か、現状維持の状態が続いていることを示唆しています。
– 業界や社会において、この変動パターンは市場や政策の変化への即応性を示す可能性があり、長期戦略の検討が必要です。
このグラフに基づき、今後の予測や分析を進めるためには、特に初期の急激な増加の背景やその後の横ばい状態の維持要因を深掘りすることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **現状の動き**: グラフは明確な時系列トレンドを示していません。データは離れた2つの期間に集中しています。
– **将来予測**: 予測データは2種類あり、どちらも開始時点より低い位置に予測されており、下降または変わらないトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 特に目立つ外れ値はありませんが、一部の予測が他よりも異なる低い値を示しています。
– **急激な変動**: 迅速な変動や急激な増減は示されていません。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ**: 青の点で表示され、一部の時点の実績スコアが表示されています。
– **予測データ**: 赤い “X” と線（緑、青、ピンク）で表示され、さまざまな手法による予測を示しています。
– **前年データ**: 緑の丸で表示され、過去の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が示されていますが、それぞれの予測にあまり大きな差は見られません。これにより、予測の方向性が類似していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体にわたって大きな相関関係や分布の偏りは見られません。データポイントはまばらに分散しています。
6. **人間による直感的な理解と影響**
– **直感的な理解**: このグラフは、特定の期間における経済的な状況が安定していない可能性を示唆しています。予測値が現状より低い傾向にあるため、経済的安定には懸念があるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済的余裕の低下が予測されているため、消費意欲の減退や貯蓄傾向の増加などが考えられます。これはビジネス戦略の再考や政策変更を促す要因となる可能性があります。
### 総括
このグラフから、短期間での大きな変動は見られないものの、全体としてはリスクを示唆する気配もあり、将来的な経済的対策の必要性を感じさせます。個人経済の安定化を目指すため、さらなる分析および対策が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は二つあり、約0.6付近にあります。
– 予測データ（ピンクと水色の線）は異なる動きを示しています。ランダムフォレスト回帰は急激な下降を示し、線形回帰は横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 記録された予測（ピンクのライン）は急激に下降していますが、実績データとは一致しないため、外れ値と見なすことができます。
3. **各プロットや要素**
– 緑色のプロットは同時期の前年のデータです。これは約0.8付近に位置しています。
– 予測の下振れリスク、すなわち予測の不確実性を示す灰色の帯も見られ、そのリスク範囲内にデータが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データがもつ予測と実績の乖離により、モデル間の予測の正確性にはばらつきがあります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は比較的一致しており、横ばいのトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と線形モデル、そして前年同時期とのデータ位置が近く、現在のスコアを維持する可能性が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データが前年より低く維持されているため、個人の健康状態は安定しているものの、前年よりわずかに劣化しています。したがって、生活スタイルや健康ケアの見直しが促される可能性があります。
– 急激な下降を示すモデルの存在は、要因分析の重要性を示すものであるため、これにより予防措置や健康改善施策の計画につながるかもしれません。
この分析に基づくアクションとして、予測モデルの評価を行い、より正確な健康状態の予測を目指すことが求められます。また、予防的視点から、現在の健康ケアを引き続き改善することが推奨されます。
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
1. **トレンド**
– グラフは時系列データを示しており、最初の時期（2025年7月頃）にはデータが集中し、その後は大きなリニアな変動なく安定している様子です。ただし、2026年7月頃にデータが再び多く観測されています。
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受けられません。ただし、データが濃縮された2つの時期があり、これらの間にはデータがあまり記録されていないことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示しており、他の色（ピンク、青紫）のプロットと線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 緑色のプロットは前年（比較AI）を示しており、説明のために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は実績と同程度で、比較的良好な一致を示しています。
– 各モデルの予測値はそれほど大きく異ならないため、全体的な傾向をつかむのに役立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には高い相関があり、モデルの予測精度が良いことを示しています。
– データは特定の期間に集中しており、それ以外の時期にはあまり収集されていません。
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**
– ストレスの変動がある時期に集中している可能性があります。このことは、特定の出来事や環境要因が心理的ストレスに影響している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、特定の時期にストレスが高まっている場合、対策を講じることが重要です。
– モデルの予測が実績に近いことは、これらのモデルが心理的ストレス評価に有効である可能性を示しています。
このグラフからは、ストレスの時期的なパターンを把握し、適切な対策を考えることができるでしょう。
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:
以下を解析しました：
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（7月～8月頃）は安定しており、その後急激な上昇が見られます。
– 予測では特定の範囲に収まりつつも維持されている様子です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月から8月にかけて急激な上昇がありますが、その後の予測は安定していることから、この上昇は一時的なものと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績（実績AI）は初期値から上昇。
– X印の予測（予測AI）は具体的なしておらず。
– 前年（比較AI）や予測範囲も安定しています。
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で大幅な乖離は見られませんが、予測の幅がやや広いことから予測の不確実性も少しあると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関というよりは、過去の実績から予測が行われていることが想像され、異なるモデルの予測結果が補完し合っている様子が見て取れます。
6. **直感的に得られる洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の急激な上昇は、新しい政策か技術の導入による改善かもしれません。
– 継続的なスコアの高さは、個人の自由度と自治の推進が有効であることを示唆します。
– 社会的には、自由度と自治の向上が図られていることが示され、多様性や個人の権利を尊重する動きが強化される可能性があります。
このグラフは、個人の自由度と自治の状態が予測モデリングによって評価されており、将来の計画や戦略において有用な情報を提供します。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青色のプロット）は大体安定しているものの、若干の上昇傾向があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）もおおよそ安定しており大規模な変化は見られませんが、やや上昇気味と考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。予測の下振れ可能性範囲も狭いため、全体としての安定性が感じられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青色のドット）は過去のデータを示し、実績AIが安定したWEIスコアを維持していることを示しています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、それぞれの予測線は色分けされています。
– 緑の点は前年と比較したAI予測で、これも安定した状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法の間には大きな隔たりがなく、それぞれがほぼ同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各手法による予測はいずれも一致して安定したスコア範囲にあり、特定の手法だけが大きく外れることなく堅実な予測を行っていると考えられます。
6. **直感的な洞察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、社会における公平性と公正さが維持されつつ、わずかに改善されていることを示唆しています。
– ビジネスや政策においても、必要以上の対策変更がなくても現状を維持しつつ少しずつ改善を図れるとの指針を示すものとなりそうです。
このように、社会的な広がりと安定性の維持が期待されるデータとして解釈でき、特に急激な変化のリスクが少なく着実な進展ができる状況と言えます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいがほとんどで、若干の上昇トレンドがあります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は上昇傾向を示しています。
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当たりませんが、2025年7月頃の大きな予測範囲（灰色の線）が不確実性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、堅実なパフォーマンスを示しています。
– 緑色の点は前年同期比を示し、過去のパフォーマンスと比較するためのベンチマークとして機能します。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は将来の上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測と他の予測手法（線形回帰や決定木回帰）のラインが多少平行しており、類似した傾向を示していますが、詳細な線は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績や予測の密度が偏りを示す証拠は見当たりません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体的に持続的なパフォーマンスが維持されており、安定した自治性を示唆しています。
– 上昇予測は、社会の持続可能性が今後も改善する可能性を示しており、政策決定者やビジネスリーダーにとっては楽観的なシグナルと受け取られるでしょう。
– 灰色の不確実性の範囲は、新たな政策や外部環境の変化に対する留意を示唆しています。
全体的に、このグラフからは社会の持続可能性と自治性における安定的な成長の可能性が読み取れます。
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**
– 前半（2025年7月〜12月）では、実績データは横ばいを示しており、ほぼ一貫したスコアを保っています。後半（2026年6月頃）には、大幅に高いスコアが観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 後半のスコアは、明確に前半のパターンから逸脱しています。特に急激な上昇が見られることから外れ値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、比較的一貫しています。
– その他の色（緑、紫、マゼンタ）の線は予測を示しており、それぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を表しています。
– 灰色の範囲は予測の下振れリスクを示しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間で見られる大きな乖離があり、モデルの予測力に疑問が残ります。
– 特に前半の実績と予測のバラつきが少ないのに対し、後半で急激に変動している点が気になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のデータでは、実績と予測の間にある程度の相関が見られるものの、後半のデータはその関係が崩れているようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 前半の安定したスコアは、社会基盤や教育機会が一定水準を維持していることを示唆していますが、後半の急激な変動は政策や環境の変化によるものかもしれません。
– ビジネスや政策的には、予測が実績と一致しない場合、改善の余地があることを示唆し、次のアクションプランを見直す必要があるでしょう。
– 社会の安定性や持続可能性にも影響を及ぼす可能性があるため、背景にある要因を深く理解することが重要です。
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に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は最初は0.6付近から始まり、最初の数ヶ月で急上昇し、ほぼ1.0に達しています。
– それ以降は新たなデータがないため、現状値の維持かどうかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の上昇後、明らかな急激な変動は見られません。
– 予測データ（紫、緑の実線）もこれに基づいて緩やかなトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット**: 実績AIが記録した実際のスコア。
– **赤のバツ印**: 予測AIによる予測。
– **灰色のプロット**: 比較対象の前年データ。
– **紫、青、緑の実線**: それぞれ異なる手法での予測。ランダムフォレスト回帰（紫線）が急上昇を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測方法によって差異はありますが、全体として実績AIのトレンドを捉えることを目指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測範囲内（XAI/3σ）に収まっており、予測との整合性が保たれています。
6. **直感的洞察および社会的影響**:
– 初期データの増加傾向は共生や多様性、自由の保障が急速に改善されていることを示唆しています。
– 恒常的な高スコアは社会的に望まれる状態ですが、今後の持続可能性は要観察です。
– ビジネスや政策的には、これを維持する取り組みが重要となるでしょう。
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:
こちら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**:
– 短期間では、全体として大きなトレンドは明確に見られませんが、特定の時間帯（例えば夜間）は色が濃くなっており、これはスコアが高いことを示しています。
– 日中の時間帯では色が薄いため、スコアが低いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時台には、非常に高いスコアが確認でき、他の時間帯と比べて大きな変動があります。これが外れ値と考えられます。
– 逆に、7月2日の16時台はかなり低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いです。
– このヒートマップでは、時間帯と日付の2つの次元でデータが示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 現時点でのデータには複数の日付がありますが、短期間のため明確な周期性は判断しづらいです。
– しかし、特定の時間帯におけるスコアの変動が見られ、社会的な活動の時間に応じたスコアの変化がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時刻によってスコアに変化が見られることから、日中より夜間の方がスコアが高い傾向にあると推測されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータから、人々の活動が夜間に集中する可能性があり、これは仕事や社会活動のピークが夜間であることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、広告戦略やサービスのタイミングをこのようなスコアに基づいて調整することが考えられ、夜間に焦点を当てた施策が有効かもしれません。
このデータを活用することで、より効果的な社会活動やビジネス戦略を立てることが可能になります。
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:
このヒートマップについて、以下のような分析が考えられます：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、特定の日や時刻での変化が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日、16時のデータが黄色で示されており、他の時間帯や日付と比較して非常に高い値を示しています。これは外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。赤紫色に近づくほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 7月1日の19時と7月4日全体のスコアは中間レベルにあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（8時、16時、19時）と日付（7月1日から7月4日）の間に特に際立ったパターンは確認できません。ただし、特定の日の特定の時間帯での変動が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による明確な偏りや相関は見られません。また、色の分布から見ると、この期間内でのスコアは多様に分布しているようです。
6. **直感的および社会への影響**:
– 直感的には、視覚的に最も明るい部分が目に留まります。2025年7月3日、16時のスコアの高さが目立ち、他の時間帯と大きく異なる要因についての調査が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、特定の日や時間における異常なスコアが何によって引き起こされているかを理解することで、効率改善やリスク管理に活用できる可能性があります。
このヒートマップは、特定の時期や時間帯における個人のWEIスコアの変動を詳細に検討するための出発点として有用です。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付ごとに異なる時間帯で色の変化がありますが、具体的な時間帯や日を跨ぐ一貫したトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左上のセル（2025-07-02の16時頃）は濃い紫色で、WEI平均スコアが他よりも低いことを示しています。この箇所が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化によってスコアの高低を示しています。黄色が高スコア、紫色が低スコアを表しています。
– スコアの幅は大きく、調整が急激に行われた可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日（例：2025-07-02）の異なる時間帯でスコアの急激な変化がありますが、他の日にこのような変動は見られません。このことは、一時的な要因が作用した可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：19時）の方が他よりも高いスコアを示しています。これにより、特定の時間帯において社会的な活動が盛んな可能性も考えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 普段から人気のある時間帯が見受けられる一方で、一部時間でのスコア低下は特定の要因（イベント、天候など）が影響したかもしれません。このヒートマップは、社会的行動やトレンドを把握するのに有用です。企業はこのデータを活用し、効果的なマーケティングや顧客対応を行うための戦略を練ることができるでしょう。
全体として、ヒートマップは時間と日単位でのパターンや変動を視覚化しており、特定のイベントの影響などを観察するためのツールとなり得ます。
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、さまざまなWEI項目間の相関関係を示しており、以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 長期的な「上昇」や「下降」トレンドを読み取るのは難しいですが、相関の強弱によって、特定項目間の関連性が高い、または低いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体が鮮やかな赤や青の部分に集中しておらず、急激な変動や極端な外れ値はなさそうです。
3. **各プロットや要素**:
– 赤が強いほど高い正の相関を示し、青が強いほど負の相関を示します。たとえば、個人WEIの「心理的ストレス」と「自由度と自治」は高い正の相関を示しており、この二つが関連している可能性が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列データではありませんが、複数の項目の相関関係を直感的に理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」の間には高い正の相関があります (0.91)。これらの項目が一緒に変動することが予測されます。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は多くの項目と負の相関 (特に「個人WEI平均」との -0.23) があり、この分野に課題がある可能性を示唆しています。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**:
– WEI項目間の相関を理解することで、例えば「心理的ストレス」や「自由度と自治」が「健康状態」に影響を与える可能性を直感的に理解できます。この情報は、政策策定や社会的介入に役立つ可能性があります。
– 教育機会の改善が他のWEI指標にどう関連するかを再検討することで、社会全体の幸福度向上に貢献する戦略が練られるかもしれません。
このヒートマップから、異なる社会的要素がどのように相互作用しているかを洞察することができ、政策決定や社会福祉の改善に役立つ情報を提供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、社会カテゴリにおける複数のWEIスコアの分布を比較しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
特定の時系列トレンドは示されていませんが、カテゴリ間でのスコアの多様な範囲が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
いくつかのカテゴリにおいて外れ値が観察されます。特に、「個人WEI（健康幸福感）」では低い外れ値が確認でき、「社会WEI（生産整備・教育機会）」では高い外れ値が見られます。これらは極端なケースや例外的な状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげは中央値、四分位範囲、最大値、最小値を示します。
– 色の違いがある場合、それが意味するところは情報には示されていませんが、カテゴリ間の視覚的な区別には役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
タイムフレームは360日間ですが、データは単一の時点での分布を示しているため、時系列の関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半のカテゴリで中央値が0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は低めの中央値と広い範囲を持っているため、多様なストレスレベルを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 各カテゴリのスコア分布は、社会や個人の別々の側面がどの程度健康的であるかを示しています。
– 「個人WEI（健康幸福感）」の低い外れ値は、個人の健康や幸福に対する潜在的な問題を示唆するかもしれません。
– 「社会WEI（生産整備・教育機会）」の高い外れ値は、教育や生産における不均一なアクセスや成果を反映している可能性があります。
– この分布は、政策決定者が特定の弱点を補うための戦略を策定する際の参考になるでしょう。
これらの洞察は、より詳細な分析や追加データと組み合わせることで、より強力な結論につなげることができます。
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（経済ウィークリー指数）構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）は、データの変動を2次元に圧縮して特徴を捉える方法です。グラフ自体は時間的なトレンドではなく、データの分布や構造を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見受けられません。プロットは全体的に分散しており、特定の方向への極端な偏りはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、異なるデータポイントを主成分軸に投影した結果を示しています。
– 第1主成分がx軸に、第2主成分がy軸に表されています。
– 第1主成分の寄与率が0.56であるため、データの大部分の変動が第1主成分によって説明されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列を直接示していないため、時間的な関係性は明確には表れていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分でデータは広く分布しており、分布に特定の相関関係は見られません。これは、異なる要素がWEIに対して独自の影響を持っていることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このPCAの結果は、社会的な要素がどのようにWEIに影響を与えているかを理解するための手がかりを提供します。
– 特に寄与率の高い第1主成分は、WEIにおける主要な影響要因を示しているため、ビジネスや政策決定における主要な焦点となる可能性があります。
このグラフは複雑なデータの背後にあるパターンを視覚化し、人間の直感では捉えにくい要因を明らかにする手助けとなります。
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。