📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータセットを基に、以下の分析結果をまとめました。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体としては0.65から0.7875に向けての増加傾向が見られます。特に、2025-07-02の午後には、大きく上昇しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は、大体0.61から0.725の範囲で変動し、やや安定していますが、社会WEI平均はより大きく0.68から0.85の範囲で変動し、特定の日付に急激な変動が見られます（2025-07-02の上昇と、2025-07-03の下降）。
– **詳細項目**: 特に、個人の「経済的余裕」と「健康状態」は安定的だが、社会の「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」などは、期間中の変動が顕著です。
### 異常値
– データは一部で異常値を示している。たとえば、2025-07-01および2025-07-02における総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のスコアには異常値が含まれています。
– これらの異常値は、社会的な出来事や政策の変化、または急激な環境変動が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– データは短期間での観測であるため、明確な季節性パターンを見つけるには時間が足りません。今後の観測期間延長により、長期的な季節パターンの理解が深まるでしょう。
– 長期トレンドは、特に社会WEIで新しい政策や社会状況の変化を反映していると推測されます。
### 項目間の相関
– 「個人の経済的余裕」と「健康状態」などの個人WEI項目間は高い相関が予想されます。
– 一方、社会WEIでは、「持続可能性と自治性」と「公平性・公正さ」の間には正の相関があり、社会的な構造や政策の一貫性が影響を及ぼしている可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図によれば、個人と社会の各WEIスコアのばらつきは比較的小さく、主に中間値付近で集中しています。外れ値としては、各日特定のスコアで観測された低値や高値が示されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析により、PC1は58%の寄与率で、主要な変動要因として捉えられています。これは、全体的な社会的状況や個人の経済的状態が共に動く側面を示唆しています。
– PC2は19%の寄与率で、特定の社会現象や政策の影響に対して感度を持つ要因を表していると考えられます。
これらの見解から、データは社会構造や個人の状況の変動を反映していることがわかります。特定の期間における急激な変動や異常値は、政策変更や社会的な出来事によるものかもしれません。今後のデータ収集や分析によって、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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの見た目から、全体的な上昇または下降のトレンドは特に見られません。データは左端と右端に密集しており、横ばいの状態です。このような状況は、特定の時期にデータが集まり、他の期間はデータがない可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は円で強調されています。しかし、外れ値が他のデータポイントと大きく異なるかどうかの判断は難しいです。急激な変動は見られず、データは比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示しています。緑のプロットは「前年（比較AI）」を示し、過去のデータとの比較が視覚的に可能です。
– 赤い×は「予測（予測AI）」を示し、未来の予測が行われています。
– 予測データについては、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる手法が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データとの密集度が高く、これらのデータが相関している可能性が示唆されます。ただし、緑の前年データは未来の実績データとは異なる時期であるため、直接的な関連性を判断するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は2ヶ所に密集しており、分析する期間内で時系列的な変動はないように見えます。これは特定のグループ内での相関性が存在する可能性を示唆します。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフを見る人は、おそらくデータが限られた時期に集中しており、特定のイベントや評価が反映されていることに気付くでしょう。また、AIによる予測が含まれているため、推測される将来の結果を評価する上で重要なツールと見なされるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、AI予測モデルを活用して将来の変化を迅速に捉え対策を講じる、または過去の実績を参考にすることで新たな戦略を構築する可能性があります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間の期間にわたり評価日ごとにWEIスコアを示しています。
– 初期の段階では実績（実績AI）が徐々に増加する傾向があります。
– 終盤の予測期間に入り、データは一定の範囲で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに異常値が認識されています。これは特定の出来事が影響した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績データを示し、赤い×は予測されたデータです。
– ピンクと紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しています。
– 緑のデータポイントは前年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**
– 予測データは実績データとの比較で、方法ごとに異なる精度と傾向を示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は特に実測値と一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は全体的にWEIスコア0.5から0.8の範囲に集中しています。予測手法間での相関関係は高いと推定できます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフでは異常値を特定することで、特定の出来事や変動要因の調査が重要となります。これにより、将来の予測精度が向上し、市場や国際的な安定さの評価に貢献する可能性があります。
– 統計的に安定した傾向が続くと予測されているため、長期的な計画づくりに寄与することが期待されます。
全体的に、データと予測の信頼性を評価する際には、異常値や予測手法の違いを理解することが鍵となります。これにより、より柔軟で根拠に基づいた意思決定が可能になります。
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:
このグラフの分析から以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は高めのWEIスコアで始まっていますが、下降しています。
– 予測データ（ピンク線と他の色の線）は異なる手法で表現されていますが、全体的には横ばいから軽微な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い線で示された実績の中には、異常値と示されている（黒い円）データポイントがあります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は少し外れた印象を与えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が過去の実績を示し、赤いバツ印が線形回帰、青い直線が予測範囲を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示していますが、実績と比べて高い位置にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に前年度（緑）と比較して最新のデータは下降傾向にあるようです。
– 異なる予測モデル間での差異は、特に短期間での変動を考慮する際に重要なヒントを与えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値として指摘されたデータは、全体のトレンドから顕著に外れている点があり、これが将来の予測にどう影響するかが考慮されるべきです。
– 各予測モデルの結果は多少異なるものの、大きく外れているわけではありません。
6. **直感的・社会的影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、現状のWEIスコアは前年に比べて下がっていることです。この変化が何に起因するかをさらに分析する必要があります。
– ビジネスや社会において、このWEIスコアが重要であれば、下降傾向は改善すべき課題として捉えるべきで、詳細な原因分析や戦略的対応が必要でしょう。
全体として、このグラフはWEIスコアの変動を過去の実績と異なる予測モデルで分析しており、今後の改善策や対応方針を考える上で重要な情報源となります。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 初期の期間において、WEIスコアの実績値（青色ドット）は右肩上がり。また、予測値（紫色、ピンク色、および赤色のバツ印）も全体として上昇傾向にあります。特に、過去データ（緑色ドット）の最初の値から急に増加していることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 序盤において、異常値が観測されています（黒の輪）。
– 急激な変動はあまり見られませんが、特に過去データからの最初の上昇が顕著です。
### 3. 各プロットや要素
– **青色ドット（実績）**: 実際に観測されたWEIスコア。
– **赤色バツ（予測）**: 未来の予測値。
– **緑色ドット（前年データ）**: 以前の参考データ。
– **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に基づく予測が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルが比較されており、全てが似たような上昇傾向を示しています。これは異なる解析方法でも同様のポジティブな見通しが示されていることを意味します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データと予測データの間は整合しており、強い正の相関関係があるように見えます。
### 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
– **ポジティブな見通し**: WEIスコアが上がることは、経済的余裕が増していることを示しており、ビジネスや社会に好意的な影響があると考えられる。
– **政策への示唆**: 政策立案者は、経済的な指標が向上しているこの機会を活かし、さらなる支援策や投資を検討できるでしょう。
このような視点から、このグラフは個人の経済的余裕が今後も増加する可能性を示唆しており、社会全体へのポジティブな影響を期待できると解釈できます。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 現在のデータと予測データが示されています。始めの方の実績データ（青い点）は安定しており、特に大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測では、予測の手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）に従い、比較的一定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期の実績データには異常値が１つあり、これは周囲のデータポイントから少し外れていることが示されていますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**：
– 実績データは青い点で示され、異常値は黒の円で囲まれています。
– 予測データは異なる色の線により予測手法の差を表しています（紫が線形回帰、ピンクがランダムフォレスト回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 予測と実績との比較が可能で、両者が大きく乖離している様子は見られません。
– 予測値の範囲はグレーの帯（±AI/3σ）で示され、予測の不確かさが視覚的に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実際のスコアと予測スコアがほぼ一致し、逆の相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**：
– 現実と予測の間に大きな差異はないことから、現在の健康指標は安定していると考えられます。
– 社会的にもこのままの健康状態が維持されると予測できますが、異常値が示す原因を分析することで、公衆衛生向上の手がかりになるかもしれません。
このグラフは、健康状態のモニタリングと予測精度の向上に役立つものであり、政策決定や個人の健康管理に役立つ情報を提供します。
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:
ここでは、グラフから視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は2025年7月付近に集中していますが、明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。
– 予測（紫や赤のライン）がありますが、データが限られているため、長期的なトレンドを把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 1つの外れ値（薄緑色のプロット）が見られます。これは異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、異常値は黒縁で強調されています。
– 紫とピンクの線は異なる予測手法（線形回帰やランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 薄緑色の点は過去のデータとして示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 今回は異なる手法で得られた予測値が示されており、これらの結果を比較しながら心理的ストレスの予測をより精緻にする可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 提示されたデータからは、相関関係や分布の明確な特性を判別するには不十分です。
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**:
– 人々の心理的ストレスを減少させる戦略や介入が必要かもしれません。
– ビジネスや政策立案者は、ストレスレベルの変動が何を意味するか理解し、的確な対処法を計画するために、このデータを活用できます。
このグラフは短期間のデータですが、長期的な分析の一部として利用できます。予測モデルの違いを理解しつつ、ストレス管理への貢献が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月〜2025年9月）には実績データがあり、概ね横ばいであることが見受けられます。
– グラフの右側（2026年5月〜2026年7月）には前年度データがありますが、こちらも安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測されたデータ点にいくつか異常値が含まれていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績（実績AI）、赤色の「X」が予測（予測AI）、そして灰色の範囲が予測の不確かさを示しています。
– 線回帰、決定木、ランダムフォレストの各予測モデルの結果が示されており、それぞれ異なる未来予測を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルによる異なった予測結果がありますが、それぞれの結果は、比較的まとまって推移しています。
– 前年度のデータとは大きなズレがないため、安定した状態が続いていると評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルにもかかわらず、各モデルの予測は大きく乖離しない範囲に収まっており、モデル間での予測一致が見られます。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– 自由度と自治のスコアが安定していることは、対象領域の政策や社会が比較的安定していることを示唆します。
– 予測モデルの確度が高くない場合、変化が起こる可能性は少なく、現状が維持されると考えられます。
– 企業や政策決定者にとって、特に緊急の対策が必要な状況ではないかもしれませんが、少数の異常値には注意を払うべきです。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 初期の時点では、実績（青い点）が0.6から急激に0.0に下降しています。その後のデータは2026年の7月頃に前年のデータ（緑の点）が集中しており、スコアは再び上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下降トレンドの途中で大きな変動（急降下）が検出されており、異常値（黒輪の白点）がそのポイントで表示されています。これは重大なイベントやデータの不整合を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 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が異なる色の線で示されていますが、急激な変動に対していずれも大きなズレを見せています。
– 昨年のデータ（緑の点）は、一貫して高いWEIスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは、実際の急激な変動を捉えきれていないようです。特に線形回帰（灰色線）は、予測が実測値と大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルの結果が予測不可能な急変に対して揃って反応できていないことから、モデルの改善や他のデータ要因に基づく再検討の必要性が感じられます。
6. **直感的感想およびビジネス/社会への影響**:
– 急激なスコアの変動は、社会的に重要な要因（例えば政策変更や外部要因の影響）を示す可能性があります。このような変動が再び起こると、ビジネス戦略や政策決定において予測と現実の相違が影響を生むため、迅速な判断と対応が求められます。
– モデルの信頼性を高めるためには、より多くの要因を考慮した分析が必要です。また、異常検知アルゴリズムの導入も有効かもしれません。
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
– **上昇と下降のトレンド**: 初めのデータポイントでは、実績AI（青い点）が0.8付近で安定していますが、予測AI（赤い×）の傾向は明確に異なっており、0.8から急激に0.6以下へと下降しています。
– **横ばい**: 年後の予測では、データがより高い位置（0.8以上）で安定しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒色の大きな円で示された異常値は、一つのデータポイントでのみ観察され、他のデータポイントから大きく外れています。
– **急激な変動**: 予測モデル間での変動（特にランダムフォレスト回帰と線形回帰）は明確です。期間を通じて予測のばらつきが見られます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青い点（実績AI）**: 現実の実績データを示しており、可視化された期間の初めに集中しています。
– **緑色の点（前年度の比較AI）**: 過去のデータを反映しており、今年のデータと比較される基準となる情報です。
– **異常値**: 解釈として、特定の要因がこれらのデータポイントに影響を与えた可能性が考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルのデータポイント（線の色に対応）は、期間の初めで顕著な差異を示しつつも、年後の予測では収束する傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **モデル間の相関**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの予測における相違が明確ですが、一般的に時間が経つにつれて相関が強くなっています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– 予測が年を追うにつれて改善する傾向があることから、例えば、政策の調整や持続可能性イニシアティブの効果が時間とともに反映される可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、突発的なイベントや影響力ある外部要因を考慮する必要があることを示唆しているため、対応策を考える必要があります。
この分析から、一貫性のあるデータ収集と異常値の適切な解析が、持続可能な社会政策の策定に不可欠であることが示唆されています。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会を表すWEIスコアの360日間の推移を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は最初の特定の期間に集中しており、主要なトレンドを示す期間は限られています。
– 緑のプロット（前年）は最後の期間に位置しており、予測値とは一貫性がない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、この中で異常値は特に見られません。
– 特定の時点で予測値が異常に高いスコア（1.0）に達していますが、これは予測モデルによる調整の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績で、信頼性があります。
– 赤い「X」は予測値を示し、モデルごとに異なる回帰手法を使用しています。
– 紫、ピンクの線は予測値を示し、それぞれの回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に若干の乖離が見られますが、全体として緩やかに上昇する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年の比較では、前年の値が予測値の範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に見る場合、実績と前年の値が近接しているため、一貫した状況改善が予想されます。
– 教育機会や社会基盤に対する投資が継続的に行われている可能性があります。
– 総じて、このグラフは社会基盤と教育機会の持続的改善を示唆しており、政策決定者にとって重要なデータとなるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側の「実績（実測AI）」データは、軽微な下降トレンドを示しています。
– 右側の「前年（比較AI）」は全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」としてマークされているプロットが3つあります。これらは特に右側に集中しており、予測が変動して不安定な可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実際の測定値。
– **赤いマーク**: 異常として認識された点。
– **緑のプロット**: 昨年のデータを示しており、比較基準としての役割。
– 予測の手法として「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の比較により、若干の変化や異常が検出されています。全体として対象の多様性や自由度に対する変化が図られているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は時期によって変化はあるものの、全体としては0.6-0.9の間に集中しており、このスコアが評価において標準的であ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**
– 社会的な共生、多様性、自由の保障が一定の変動の中で測られています。スコアの低下や異常値の発生は、これらの価値に対する社会的な課題や問題点を示唆できます。
– ビジネスの観点では、地域ごとの多様性や制度的な自由度が変動することにより、戦略の柔軟性が求められる場合があります。また、異常値を早期に識別することでリスク管理が可能となります。
このグラフは、国や地域における多様性と自由の度合いを定量的に把握し、その変動要因を見極めるための分析の指標となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップはわずか4日間をカバーしており、トレンドの詳細を把握するのは困難ですが、色の変化に注目すると、日によって異なるパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の時間帯16の黄色部分は他の日と比較して明るく、外れ値として目立っています。これは何らかの異常または大きな変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は0.68から0.74の範囲を示しており、色が濃いほど低い値、明るいほど高い値を示しています。特に19時間目の最も暗い色は低いスコアを示していると考えられます。
4. **関係性**:
– 時間帯によって色のパターンが変わることから、特定の時間に特に変動があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこのスケールと期間では特定しづらいですが、ある時間帯での変動が他の時間帯に影響を与えている可能性はあります。
6. **人間の直感的感想とビジネス・社会への影響**:
– ビジュアルからは特定の期間に異常が発生していることを示しています。事業運営や市場動向に敏感な法人にとっては、特に7月2日の変動が何を引き起こしたのか理解し、迅速に対策を講じる必要があります。社会的には、データの偏りが何かしらの政策や外部要因によるのかが気になるところです。
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:
以下にヒートマップについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 期間が短いので明確なトレンドを捉えるのは難しいですが、時間帯によってスコアに変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日の午前8時台に明るい黄色があります。これが他の時間帯よりも非常に高いスコア（約0.70）を示しており、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でスコアの高さを表現しています。紫色は低いスコアを、黄色は高いスコアを示しており、色の変化で視覚的に特徴を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前中と午後のスコアで異なる傾向が見られます。午前は変動があり、午後は落ち着いた値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが特定の時間帯で顕著に高くなる要因が考えられますが、データ量が少ないため、全体的な分布や相関は明確ではありません。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネス的影響**:
– 午前中のスコア上昇は特定の事象（例えばイベントや市場の動きなど）に関連している可能性があります。これがビジネスの意思決定や消費者行動に影響を与えるかもしれません。
– 特定の時間帯でのパフォーマンス向上が見られる場合、その時間帯に注力した戦略を考える価値があるかもしれません。
総じて、このデータは短期間の分析に限られているため、さらなるデータ収集や詳しい分析が必要です。特に異常値の背景を探ることで、重要なインサイトを得られる可能性があります。
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:
以下の視覚的特徴とそれから得られる洞察を述べます：
1. **トレンド**:
– カラーパターンがさまざまで、明確な一方向のトレンドは見られません。色の変化が多いことから、期間内での変動がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時帯の7月2日は黄色で、他の期間や時間帯とは異なる色をしています。これは、他のデータポイントと比べて非常に高いスコアを示しているように見え、外れ値か急激な増加を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを表しています。紫が低く、黄色や緑が高いスコアを示しています。
– 時間帯や日にちごとのスコアが異なり、時間による影響や日による変動がある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時系列は独立しており、異なる色が示すスコアが時間帯ごとに変動しています。同じ時間帯でも日によってスコアが異なることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別のスコア分布に一定の傾向や周期性は見られません。一日の中でもスコアが大きく異なることがあります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– この変動性は、社会的なイベントや環境がスコアに影響を与えている可能性があります。特定の時間帯や日にちに的を絞って対策を取る必要があるかもしれません。
– 異常値の出現は、何らかの特別な要因があることを示唆しており、その背後にある原因を探ることで、改善策や新たな機会を見出すことができるでしょう。
このグラフは、社会的な指標における変動を直感的に理解するために非常に役立ちます。
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、各WEI（ウェルビーイングインデックス）項目同士の相関関係を示しています。以下に注目すべきポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を静的に示すもので、時系列のトレンドは直接表されていません。しかし、相関が高い項目間では似たようなトレンドが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上には外れ値は示されていません。ただし、低い相関の色（青色）や高い相関の色（赤色）が際立って見える部分が、他との相違を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの各セルは、二つのWEI項目間の相関係数を示し、1に近いほど強い正の相関（赤色）、-1に近いほど強い負の相関（青色）です。
4. **複数のデータの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.76）や「社会WEI平均」（0.91）の間には高い相関が見られます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間も高い相関（0.64）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関（0.53）が示すように、経済的余裕の向上は心理的ストレスの軽減に関連しています。
– 一方、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間にはほぼ無相関（-0.12）が見られます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 高い相関が示される項目は、政策やビジネス上で一体的に改善や強化が図られるべきです。
– 経済的な支援が心理的ストレス軽減に寄与する可能性が示唆されており、福祉政策の策定に活用され得ます。
– 社会の公平性と個人の自由度との相関が低いということは、これらを同時に向上するための独自のアプローチが必要であることを示唆しています。
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:
こちらのグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は、特定の期間（360日間）における異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。トレンドとしては期間中の分布を比較できるものですが、時系列的な変化は読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」のデータポイントに顕著な外れ値があります。他のカテゴリでは外れ値は明確ではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図のボックス部分はデータの四分位範囲（インタクォータイルレンジ, IQR）を示し、中央の線は中央値です。
– 比較的広いIQRを持つもの（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）はデータのばらつきが大きいことを示しています。
– 色合いの違いはおそらく異なるカテゴリ（個人WEIと社会WEIなど）を示しており、それぞれのカテゴリ内での比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは時系列データというよりも、異なるカテゴリにおけるスコアの分布を余すことなく視覚化して比較していますので、直接的な関係性を示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが高いカテゴリ、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の抑制）」、「社会WEI（持続可能性と自立性）」は、より高い中央値を示しています。
– データの密度がbox内に集約されており、特定のカテゴリにおけるスコアの集中傾向があります。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**:
– 人々や関係者は、WEIスコアを参考に様々な分野（個人の健康、社会準備、経済安定性 など）を評価し、比較することで課題や改善点を見出します。
– ビジネスにおいては、特にスコアが高い「社会WEI」に注目することで、企業の社会責任や持続可能性に関する方針の見直しや改善を図る参考になる可能性があります。
このグラフからは、各カテゴリにおける特性や課題を俯瞰することができ、戦略的な決定や管理に役立つ情報を提供します。
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:
この主成分分析（PCA）による散布図について、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– データは二次元の散布図として表現されており、特定の明確なトレンドが見られるわけではありません。主にデータポイントは全体的にばらつき、特定の方向への集中的な傾向はあまり強くありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには顕著な外れ値は見られませんが、特に右上や左下のポイントは他のデータポイントと少し異なる位置にあります。これらは通常の変動範囲を超えた異常を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は異なる観測データを示しており、第一主成分（富与率: 0.58）と第二主成分（寄与率: 0.19）の値によって特徴づけられています。つまり、第一主成分はデータの分散の大部分を説明しており、これがデータの主要なパターンを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 360日間のデータから得られたPCAの結果であり、時系列の性質が直接示されていないため、関係性についての詳細はわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間に強い相関は示されていません。データの分布は比較的均一で、第一主成分が支配的であることが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この種のPCAの結果からは、データセットにおける主要な要因を理解し、関連する変数がどのように相互作用するかを知る手助けとなります。
– ビジネスや社会的には、これらの成分が特定の活動や市場の変動を反映している場合、その主成分に最も寄与する要素を特定し、戦略的な意思決定を支えることができるでしょう。
散布図の具体的な要因や背景がわかると、より詳細で精緻な分析が可能です。
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。