📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を行った結果、以下の洞察を得ました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**では、2025年7月1日から7月4日までの間にある程度の変動が見られます。特に7月2日にスコアは0.625まで急落した後、7月3日には0.775と急上昇しました。この変動は異常値としても指摘されています。
– **個人WEI平均**も同様に変動が大きく、7月1日の0.675から7月2日早朝の0.625に落ち、7月3日には0.725まで上昇しました。
– **社会WEI平均**も同様のパターンを示し、7月2日には急落し、その後7月3日に最高の0.825に達しました。
### 異常値
– いくつかの異常値が観測され、特に7月2日と3日に総合WEIスコアの急激な上下があります。これらの異常値は、社会や個人の指標での異常な変動と一致している可能性があります。背景には短期間の社会イベントや政策変更、個人の生活に影響を与える事象（例えば天候、経済発表など）があるかもしれません。
### 創造的な考察
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の間で顕著な相関があることが示唆されます。これはおそらく、個人の経済的余裕や心理的ストレスといった項目が社会全体の指標と強く結びついているためと推測されます。
– **STL分解**を行うことで、期間中のスコアの変動が一時的な要因（季節性）によるものである可能性が示唆されています。しかし、残差成分も高く、予期しないショックや異常な変動が頻繁に起きていることが示されています。
### 項目間の相関とデータ分布
– **相関ヒートマップ**から、社会的基盤・教育機会や社会持続性が他のソーシャル項目と強い相関を持っている可能性があります。特に、公平性・公正さと共生・多様性など sociales項目間の強い結びつきが示唆されます。
– **箱ひげ図**から、各WEIスコアのばらつきと外れ値を視覚的に確認できるでしょう。例えば、個人の自由度と自治、心理的ストレスにおいては中央値付近からのばらつきが大きい可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）より、PC1とPC2の寄与率がそれぞれ52%と21%と高く、二次元で全体の73%を説明できることを示しています。主要な構成要素としては、個人的及び社会的要因の幅広い影響が示されています。特に、経済的余裕や社会的持続性が主要な変動要因の一部として特定できます。
結論として、WEIスコアの変動は個人および社会的要因に依存しており、それらが合わさって全体のスコアを形成しています。このデータに示されるような異常値や変動を生む背景には複合的な現象があり、より詳細なデータや分析を通じて、その底流にある要因をさらに深く探求する必要があります。
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:
### グラフ分析のインサイト
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、全体として横ばいの傾向があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰によるピンクの線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（線形回帰と決定木回帰では青と水色の線）は横ばいを示しており、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い縁取りの青い点が観測されていますが、予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）内に収まっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績AIによる実績データを表しています。
– ピンク、青、水色の線はそれぞれ異なるモデル（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）による予測を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、青い点の大部分がこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ランダムフォレストの予測が他の回帰モデルに比べて上昇していることから、異なるモデルが異なるトレンド予測を提供していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの相関はあまり見られないものの、予測モデルの特性によって異なる将来予測が提示されている点が特徴です。
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**:
– 実績が比較的安定しているため、安定的な状況が予想されますが、ランダムフォレストモデルの上昇予測に基づき、将来的に改善の可能性も考察できます。
– モデルによる予測の違いは、判断を概観するさいに考慮すべき、異なるシナリオの存在を示唆しています。これは、意思決定者や政策立案者にとって柔軟な対応のヒントとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は短期間に密集しており、全体としてほぼ水平です。期間全体に渡って大きな変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示していますが、線形回帰（青の線）や決定木回帰（緑の線）は水平で変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特にありませんが、プロットにはいくつかの重なりがあります。これは、短期間に同様の傾向または結果が繰り返し観測されたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、観測されたWEIスコアです。
– 外れ値を示すマーカー（黒い円）は、特に該当するデータがないようです。
– 背景のグレーの陰影は、予測の不確かさを表しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデル間での予測の違いが示されています。ランダムフォレスト回帰は異なる動きを見せており、他のモデルと比較して変化を捕捉しようとしていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ自体の分布は狭い範囲に収まっており、相関関係を取るには期間が短すぎるかデータが不足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**:
– 短期間での個人のWEIスコアに変動がないことは、一般的に安定している状況を示唆しています。
– 今後の動向が注目されるべきですが、現時点では大きな波乱要因はないように見えます。
– 予測モデルが異なる動向を示しているため、モデル選定の精度向上が求められます。特にランダムフォレストの結果は大きな変化を予期している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、短期間での安定性は安心材料ですが、予測の違いが示す潜在的な動きを見逃さないようにすることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、評価日が2025年7月5日までに集中しています。この期間、実績のWEIスコアに大きな上昇や下降のトレンドは見られず、比較的横ばいです。
– 予測の線（紫色）は徐々に上昇していますが、途中で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの異常値（黒い円で囲まれたデータポイント）が確認されます。ただし、このグラフ全体として急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、各データポイントはWEIスコアを表しています。
– 紫色の線は予測値のトレンドを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状の実績データと予測値には直接的な比較はできませんが、予測値は実績データよりも高い傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、2025年7月の初めに集約されており、データ間には大きな相関は見られません。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 短期的には実績データの変動が少ないため、社会の安定性を示唆しています。しかし、予測が上昇していることから、将来的にWEIスコアが改善する可能性があると感じられます。
– 予測が外れてしまった場合、社会的な見通しが甘かったと考えられ、修正が必要となるでしょう。
このグラフは、短期的な現状維持を示しつつ、将来的には上昇の可能性を持つことを視覚的に提示しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいで一定の水準にあります。
– 予測モデルの中で、線形回帰はWEIスコアの上昇を予測しています（紫の線）。対照的に、決定木回帰（シアンの線）は横ばいを示しています。
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。ほとんどのデータポイントは狭い範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 赤い×印は予測値を示しており、今後の動向を表しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼性を視覚的に表現しています。
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は直接の相関は見られませんが、線形回帰と決定木回帰の予測が異なる方向を示しており、将来の傾向に対する異なる見解があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点の密度は高く、狭い範囲に分布していますが、この範囲は今後の予測と一致しています。
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**:
– 実績データが横ばいであることから、個人の経済的余裕は安定していると見受けられます。
– 社会的には、もしこの安定が続くならば、個人の経済的ストレスが緩和される可能性があります。
– 一方で、予測データが示すように、潜在的な経済的改善の兆しが線形回帰モデルに現れています。この予想が実現すれば、より大きな消費活動が期待され、経済全体にプラスの影響を及ぼす可能性があります。
この分析はデータの観測に基づいており、将来の予測には不確実性が伴うことを考慮しなければなりません。
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:
## グラフの分析結果
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**は、グラフの最初の部分に集中的に配置されており、大きな変動は見られません。
– **予測ライン（各色）**は概ね横ばいです。ただし、微妙な下降トレンドが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最初の部分で黒い丸で囲われた外れ値が複数示されています。
– これらは標準的な範囲から外れたスコアとして認識されることができます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実績データを示しています。
– **黒丸**は外れ値を示しています。
– **マゼンタ、シアン、緑のライン**はそれぞれ異なるモデル（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）による予測を示し、全体としては不確かさのある範囲（灰色）で上下しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データの範囲から予測データが導かれていますが、全体的に予測データが実績データに比較的近接した範囲で推移しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、予測が実績に基づいて現実的な範囲を想定していると考えられます。
### 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
– 外れ値が特定のポイントで集中していることから、個人の健康状態に何らかの変化が短期間で発生した可能性があります。
– 微細ながら下降トレンドが予測されているため、健康状態の維持に向けた介入が必要な時期にあるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予防措置の計画やパーソナライズされた健康管理が今後の焦点となる可能性があります。
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（青いプロット）は、初期に一定の範囲に留まっているように見えます。
– 予測データ（紫と赤のライン）には、緩やかに上向きのトレンドが見られます。特にランダムフォレスト回帰による予測が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値（黒い丸で囲まれたもの）として強調されており、初期の日付に集中しています。異常値の存在は、心理的ストレスが一時的に高まった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のWEIスコアを示しており、一定範囲の中に密集しています。
– 灰色の影（予測の不確かさ範囲）が、予測モデルの不確実性を示しています。これは、予想される変動範囲を示唆しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測ラインは異なる傾向を示し、それぞれの予測手法の特性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ全体を通して、予測と実績の間に一貫して緩やかなズレが見られます。これは、予測が実績値を完全には捉えきれていない可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲に集中しており、ストレスレベルが安定していることを示しています。
– 予測と実績の間には、時々の不一致が見られるものの、全体的な傾向は一定しています。
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**:
– 人々は安定した実績データから、生活や環境が安定している印象を受けるかもしれません。ただし、異常値の存在は、突発的なストレス要因の可能性を示しており、その対応が必要です。
– 予測が上昇傾向であることから、将来的なストレス増加のリスクを示唆しており、今からの対策が求められます。
– ビジネスや社会において、このデータは従業員や集団のメンタルヘルスの管理において重要な意味を持つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは、初期段階で若干の上昇がありますが、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は水平に近い一定のスコアで推移しています。
– 決定木回帰および線形回帰の予測もほぼ同様に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が初期に何点か認識されていますが、その後のデータには急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青の丸）**: 初期におけるWEIスコアの変動を示しています。
– **予測（ランダムフォレスト、線形、決定木）**: 今後のWEIスコアを予測しており、すべて安定的に推移しています。
– **異常値（黒の丸）**: 初期データにおける通常のパターンから外れた点を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの関係を見ると、予測データは実績に対してかなり安定的であることが分かります。予測モデルは全体的に保守的である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間に相関はあまり見えません。実績データの初期の変動後は、予測と大きな乖離は見られません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 初期に一時的な変動があるものの、予測モデルが安定していることから、長期的なWEIの安定が期待できます。
– 社会的には、自治の自由度が予測される範囲で推移するとした場合、政策決定や社会構造に大きな変動をもたらす要因が現在のところ見当たらないと考えられ、比較的安定した社会が維持される可能性があります。
このグラフ推移から得られるインサイトは、社会のWEIに関する安定した見通しを提供するための貴重な情報となります。
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（青色のプロット）は、期間の初めに密集しており、0.5から0.7の範囲で変動しています。
– 予測（紫色）は三つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われています。線形回帰は途中で急上昇し、他の二つのモデルは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータには1つの外れ値が強調されています。それ以外は大きな変動はなく、均一な密度でプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、予測は線で示されています。紫色の帯が予測の不確かさを表していますが、細かい情報は提供されていないため、1σの範囲以上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**
– 線形回帰は急上昇しているのに対し、決定木とランダムフォレストは横ばいで、全体的な傾向は異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的集中しており、相関関係は視覚的には確認できません。予測との整合性を考えると、決定木とランダムフォレストが実績データに近い予測を行っているようです。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 人々は実績データが短期間に多く変動していることに不安を感じるかもしれませんが、予測では安定性が見られます。特に、予測の多様性は異なるアプローチが取られていることを示し、予測の解釈に幅を持たせています。
– ビジネスや政策立案において、このような予測の多様な結果を考慮することで、よりリスクに強い戦略が立案できるでしょう。特に社会的公平性の評価に関しては、異なる視点からの解析が必要であることが示唆されます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、分析期間中はほぼ横ばいで安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ異なります。特筆すべきは、線形回帰は下降を予測していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値がいくつか存在します（黒い円で囲まれた部分）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤いバツは予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、非常に狭いため、予測がほとんど確信を持って行われたことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測モデルの間には、最初の数日では一貫性がありますが、時間が経つにつれて特に線形回帰が実績とは異なったトレンド（下降）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値は密集しており、相互に非常に類似しています。このことから、最初の段階では安定した状況が観察されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 現在の実績データが高い安定性を示す一方、予測はモデルによって異なるトレンドを示しています。特に線形回帰が示す下降トレンドは注意を要するかもしれません。これが現実になると、持続可能性や自治性にマイナスの影響を及ぼす可能性があります。そのため、予防的な施策が必要です。
全体的に、実績は安定していますが、異なる予測モデルが将来に対して異なる道筋を示しており、それぞれのモデルがどのように異なる結果にたどり着いたかをさらに調査する価値があります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 最初の期間における実績値は横ばいに近く、予測AIの予測も同様に横ばいです。一方、ランダムフォレスト回帰による予測は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかの実績値が異常値としてマークされています。これらのデータポイントは、通常の変動範囲外にあり、異常なイベントや状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットが実績値を示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 青と紫の線は、異なるモデルによる予測を示しています（線形回帰とランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰と決定木の予測は一致し、横ばいを示します。一方で、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを予測しています。この差異は、使用されたモデルの特性によるもので、データの性質に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 分布には明確な周期性や大規模な変動は見られず、データの大部分は0.7から0.8の範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 異常値は特定のイベントや政策変更を反映している可能性があります。
– 全体として、社会基盤・教育機会は安定しているが、ランダムフォレストが示す上昇傾向は、将来的な改善の可能性を示唆しています。
– この安定性と潜在的な成長は、政策決定者や教育機関にとって積極的な信号となるでしょう。
これらの要素を考慮に入れて、データのさらなる詳しい分析や、異常値の原因特定を進めることが有効です。
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:
このグラフは、社会カテゴリの共生・多様性・自由の保障に関する30日間のWEIスコア推移を示しています。以下の点に注目して、グラフの特徴や洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いドット）は、7月1日から7月5日にかけて上昇傾向が見られます。
– その後、予測データ（紫色のライン）は一定の傾向を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日付近に外れ値と見られるデータポイントがあるようです。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）内に含まれていますが、注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いドットが「実績AI」の値を示しています。
– 紫色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示し、一定のラインを描いています。
– 不確かさ範囲は、予測の幅を示し、どの程度の変動が予想されるかを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの比較では、予測は実績に基づいて安定していますが、初期の実績値の変動を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは短期間で少数のデータポイントのため、相関を検出するのは困難です。ただし、初期の上昇が予測モデルに影響を与えている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 社会の共生や多様性、自由の保障が測定されており、予測が安定していることは、制度が一定の基準を保っている可能性を示唆しています。
– 初期の上昇傾向は、新たな施策や社会的イベントが影響を与えた可能性を示します。
– 外れ値については、再評価や特定の要因を探ることで、将来の予測精度を向上させる手助けとなるでしょう。
人間がグラフから直感的に感じ取るのは、初期にかけてのポジティブな変化が、その後の安定した予測に寄与しているという安心感です。また、外れ値の存在は潜在的なリスクや改善の機会を示していると言えるでしょう。
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:
以下はこのヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間（X軸）と日中の異なる時間帯（Y軸）にわたるデータを示しており、WEI（指標の一種）の変化を色で示しています。期間は短いですが、特定の時刻におけるパターンや周期性が観察されるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時台が他と異なり、非常に低い値（紫色）を示しています。この時間帯は他と比較して目立つ外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIのスコアを示し、色が濃いほど（紫色から青色）、スコアが低いことを示しています。逆に、黄色に近づくにつれ、スコアが高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の特定の時間帯におけるスコアの変化を見ることで、日中の動向や重要な時間帯を見つけることができます。例えば、2025-07-03の16時台が高いスコアを示しており、重要なイベントがあった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日と時間におけるスコアの上昇または下降は、社会的イベントや季節的な要因と相関している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 低いスコアが観測された時間帯は、注意が必要とされる可能性があり、社会的な課題や問題が発生したことを示唆しているかもしれません。高スコアの時間帯は、ポジティブな活動やイベントの存在を暗示しています。
– ビジネスにおいては、組織や企業が重要な決定を行うためのタイミングや、マーケティング活動の最適化に役立つ情報が得られる可能性があります。
このヒートマップは、日ごとや時間ごとに異なる動向を把握するための視覚的なツールとして機能し、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
以下は、提示されたヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日ごとに個人WEI平均スコアが示されています。
– 7月1日から7月4日までを比較すると、7月3日にかけて急激にスコアが上昇していることがわかります。特に7月3日は他の日よりも明るい色（黄色）で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日は顕著なスコアの上昇が見られ、この日は外れ値のように見えます。他の日はより暗い色で示されており、スコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各マスは特定の日の特定の時間帯におけるスコアを表しています。色の濃淡はスコアの高低を示しており、明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 1日の中でも時間帯によりスコアに変動が見られます。特に夜間（16時〜19時）で異なるパターンが観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日（7月3日）の特定の時間帯で急な上昇があるため、何か特別な催しや出来事があった可能性があります。その他の日は比較的一貫した色合いで、スコアが安定していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々が重要なイベントや社会現象に反応している可能性があります。このパターンを把握することで、特定の日や時間帯における社会の感情や活動の変化を捉えられるかもしれません。
– スコアの急上昇がビジネスの特定の成功要因やキャンペーンの効果を示している可能性も考えられます。
このヒートマップからの洞察によって、関連する事業や活動の改善に役立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは数日間のWEI平均スコアを示しており、黄色から青の色調で数値の変化を示しています。
– 色の変化から、時刻が進むにつれてスコアが変動している様子が観察されますが、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**:
– 7月1日の16時台は特に低いスコア（濃い紫色）が観察され、これは他の日と比べて顕著な外れ値です。
3. **要素の意味**:
– 色調がスコアを示し、紫色は低スコア、黄色は高スコアを示します。色の密度や変化によりスコアの相対的な高低が一目で把握できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 同日における異なる時間帯のスコアの変化が把握できるため、日内変動の観点での分析が可能です。
– 特に7月2日では、昼と夜でスコアの違い（黄色から緑）が大きく変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.66から0.76の間に分布しており、特定の時間帯での急激な変動がありますが、全体のスコアレンジは狭いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 時間帯によるスコアの変動は、日常の社会的イベントや活動に影響されている可能性があります。たとえば、働いている時間帯と休憩時間との間に変動があるかもしれません。
– 7月1日の午後遅くには、特に低下しているスコアがあるため、その時間に何か特定の社会的要因（例えば、イベントの影響や問題の発生）があった可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に対策を講じることで、全体的なスコア向上につながる可能性があります。
社会やビジネスの状況に応じた対応策の検討に役立つ情報を、このヒートマップから引き出すことができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して、赤系統の色が多く、全般的に項目間の正の相関が多いことを示しています。一部の項目間で青系統の色が見られ、負の相関があることも示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動は特に見られませんが、特定の項目間で相関が弱く（0付近）、変動が少ないペアが存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルは、行と列の交差する2項目間の相関を示しています。赤は強い正の相関（1に近い）、青は強い負の相関（-1に近い）を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 社会WEIの「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」は負の相関があり、これらの項目が対立する可能性が考えられます。
– 個人WEIの「心理的ストレス」と他の多くの項目は正の相関が強く、心理的ストレスが全体のWEIに大きな影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間での高い相関（0.82）が見られ、これらが全体のWEIにおいて重要な役割を果たしている可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の多くの項目との間に中程度の相関が見られ、健康状態が社会的な影響に関連している可能性が示されています。
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**:
– このヒートマップは、特定の社会的および個人的な要因間の関係性を視覚的に示しており、政策決定者やビジネスリーダーが、どの要因が全体の社会的安定や個人の幸福に寄与しているかを理解するのに役立ちます。
– 特に、社会の多様性や自治性といった要素が総合評価に強く影響することから、これらの要素を重視することが社会の発展にとって重要であることが示唆されます。
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、さまざまなWEI（社会、個人など）タイプのスコア分布を30日間の期間で比較したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアに明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、種類ごとのスコア範囲に違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのWEIタイプで外れ値が確認されますが、特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生、公正さ）」で顕著です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は最もスコアレンジが狭く、急激な変動が少ないことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– それぞれの箱の中央線は中央値を表しています。
– 箱の上下の線は四分位範囲を示し、データの密度がこの範囲内に多く分布していることが示されます。
– 色の違いは視覚的な区別を容易にしています。
4. **複数の時系列データとの関係性**:
– 現在のグラフからは直接的な時系列データの関係性は見られませんが、比較対象として有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（自由感と自治）」は比較的高いスコアを持ち、バラツキも少ない傾向があります。
– 「社会WEI（持続可能性と自発生）」は広いスコア範囲を持ち、多様な状態を表している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」などのスコアが安定していることを評価するかもしれません。一方で、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のようなスコア範囲が広い項目は、社会の多様性や挑戦を直感的に感じさせるでしょう。
– ビジネスや社会に対する影響として、多様性に対応する戦略やストレス管理プログラムの強化が考えられます。社会的公平性の推進も重要です。
この分析は、社会や個人のWEIスコアの多角的な理解を促進し、組織やコミュニティの改善活動に役立つでしょう。
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、WEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に主要な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果を見ると、データポイントが第1主成分と第2主成分に広がっており、特定の方向性や明確なトレンドは見られません。これは、データが多様であり、一方向へ大きな偏りがないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点が均等に広がっており、大きく離れた外れ値は見受けられません。急激な変動もないため、データは比較的安定していると言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は元のデータセットの観測値を主成分にプロットしたものです。
– 第1主成分の寄与率が0.52と高いことから、全体のデータのばらつきの多くを説明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**:
– データ間の関係性を見る限り、2次元上での相関は強くないように見えます。各コンポーネントが独立した異なる特徴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**:
– 点の密度分布は一定ではなく、中央やや上部に少し集中しているように見えます。これにより、特定の傾向やクラスターの存在を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会的影響**:
– PCAの結果は、社会カテゴリデータの多様性を可視化しており、特に第1成分が主要な説明を担っていることから、社会的な要因の中で強く影響する要素が特定できるかもしれません。
– このような解析は、データの要約や次元削減により、意思決定を支える指標作成に役立ちます。
全体として、このグラフは、データの内在する構造を理解する手助けとなり、さらなる詳細な分析の土台となるでしょう。
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。