📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを総合的に分析すると、以下のような洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体として0.625から0.775の範囲で変動しています。7月2日と3日に顕著な変動が見られ、特に7月2日の0.625はかなり低く、7月3日の0.775は高い値です。この変動は、特定のイベントや状況変化による一時的な影響を受けた可能性があります。
– **個人WEI平均**: 0.625から0.725の範囲で変動しています。7月1日に0.675となり、その後、上下の変動が見られます。
– **社会WEI平均**: 0.675から0.825と広い範囲で変動しています。特に7月2日と3日での変動が大きく、社会的な出来事が影響を与えたと考えられます。
### 異常値
– **異常な低スコア**: 7月2日と3日にかかる特定の日では、付随するWEIスコアが低下しています。これは、経済的要因、地域の社会的な出来事、健康危機などが影響した可能性があります。
– **異常な高スコア**: 7月3日と5日には、特異的に高いスコアが見られ、こうした日はポジティブな社会的活動や政策の恩恵を受けた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 現在のデータセットでは月内の季節的パターンは見られませんが、特定の日付近にて大きな変動が中心に観察され、外的な要因が一時的影響を与えているようです。
– **長期トレンド**: 限られた期間ですが、全体のWEIスコアが横ばいからわずかな上昇傾向を見せています。
– **残差**: 短期間のデータでは異常点に寄与する要素が多く、その中から特定の外的要因を特定するのは困難です。
### 項目間の相関
– **個人および社会テクノパート項目相関**: 「経済的余裕」、「健康状態」、「心理的ストレス」間に中程度の正の相関が見られます。これは、社会的幸福度が経済状態や健康により影響を受けていることを示唆しています。
### データ分布
– **偏りとばらつき**: 「社会基盤」や「持続可能性」は常に高値傾向にある一方、「心理的ストレス」や「公平性・公正さ」ではばらつきが見られます。特に公平性指標では大きなばらつきがあり、社会的公正が日々の活動に影響を受けやすい地域での評価であると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率(49%)**: 経済的余裕や健康状態が主に影響しており、これらが社会的全体幸福に貢献していることが示唆されます。
– **PC2の寄与率(20%)**: 自由度と自治、公平性が含まれており、個人の自由や選択の幅が社会全体の幸福度に影響を与えている可能性を示します。
### 考察と推奨
– **データ改善への推奨**: 長期的なデータ収集を行うことで、季節性や外部ショックの影響を排除した安定期の評価が可能になります。
– **関連パートナーシップの推進**: 異常な高スコア日は、多くの場合、有益な外的要因（例えば、政策変動や経済的インセンティブの結果）によるものであり、これらを特定することで、持続的改善
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初めの数日間で0.6から0.8にかけて上昇し、その後データがない。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばい、または緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントの中に異常値（黒い円）が見られます。この異常値はその他の実績データに比べて高めです。
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を示し、実績の動きを追跡しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測値がどの程度の変動をするかの幅を示しています。
– 紫、シアン、マゼンタの線はそれぞれ異なる予測手法による予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法はほぼ同じ予測結果を示しており、実績データとの乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に上昇トレンドを示していますが、その後のデータがないため、予測の信頼性が低くなっています。
– 予測手法間での相関は高く、手法による結果の違いはわずかです。
6. **直感と社会への影響**:
– 初期の実績データが上昇している点から、短期的な改善が見込まれることを示しています。
– 外れ値の存在は、短期間に予期しない変動が発生するといったリスクを示唆し、ビジネスや社会での戦略見直しが必要かもしれません。
– 予測手法が相関しているため、複数の手法による予測の一致は信頼性向上につながりますが、実績がなくなったその後の期間は注意が必要です。
全体として、初期上昇の兆候が見れますが、それを確認するための長期データが不足していますため、継続的なモニタリングが必要です。
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:
このグラフについて、以下の視点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は初期に集中している。
– 予測線（緑、紫、シアン）は比較的安定しており、一定の値を保っているが、線形回帰（紫）はわずかに上昇傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中にいくつかの外れ値があり、黒い丸で囲まれている。
– これらは通常の変動範囲を超えており、何らかの異常があったと考えられる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、最初の数日間に集中している。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など複数の手法での予測が同時に表示されている。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、信頼区間を表す。
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らかな相関は見られないが、予測は全体として実績を覆う形になっている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は初期に集中しており、他のデータと比較して分散が小さい。
– 予測手法は、実績の変動に対応する形で、それぞれ異なるが一貫したパターンを保っている。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの後に続く予測の一貫性から、データのパターンが安定している可能性が示唆される。
– 外れ値の存在は、社会的な影響も示唆しており、それに対する深い分析が必要かもしれない。
– ビジネスにおいては、外れ値の時期に特定のイベントやキャンペーンが行われた可能性が考えられ、その分析から今後の戦略の改善に繋げることができそうです。
このグラフからは、全体的に安定した予測がされている一方で、外れ値が示す異常な事象への対応が重要であることがわかります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 予測ラインが7月5日以降、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰で上昇している。
– **横ばい**: 実績データは比較的安定しており、若干の変動はあるが大きな上下はない。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかのデータポイントが領域外に表示され、外れ値として識別されている。
### 3. プロットや要素の意味
– **青いドット**: 実績データを示し、7月1日から5日の期間に集中。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲を示し、将来の値についての不確かさを表している。
– **異常値の円**: 予測線から外れた重要なデータポイントを示す。
### 4. 複数の時系列データとその関係
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同じトレンドを示し、強い相関があるように見える。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測手法間の一貫性**: 予測手法は全体的に似た動きを示し、モデルの強い一致を示している。
### 6. 直感と社会影響
– **上昇トレンド**: 社会の関心や活動が増加している可能性を示唆。
– **外れ値の存在**: 特定のイベントや異常な行動の発生を示唆し、注意を喚起する必要がある。
– **不確かさの領域**: 将来の動向に対する不確実性を考慮し、柔軟性を持つ対応が求められる。
このグラフからは、社会的な指標に対する監視と変動への迅速な対応が必要であることがわかります。予測が示す上昇を実現するためには、データに基づいた戦略的なアプローチが求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは示されていません。
– 予測値（ピンク、青、紫の線）には、線形回帰ではほぼ安定状態に見え、決定木回帰とランダムフォレスト回帰には若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされた点（黒い円で囲まれた点）は、標準的な実績パターンから大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、ブラックサークルで囲まれたものが異常値として認識されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実績値が主にこの範囲内にあることから、予測の信頼性がある程度確保されているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって結果が異なりますが、基本的に全てのモデルが似たような安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が非常に近い位置にあり、相関性が高いことが示唆されます。
– WEIスコアの分布は狭い範囲に集中しており、予測と実績がよく一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 30日間のデータに基づいて、個人の経済的余裕が安定していることを示しています。
– 外れ値が示すように、時おり予期しない経済状況の変動がある可能性がありますが、全体としてリスクは低めのようです。
– 社会的には、経済的余裕が安定していることで消費意欲を高め、ビジネスにプラスの影響を与える可能性があります。
このグラフは、予測モデルが実績に対して良く適合しており、将来の予測にも信用を置けることを示しています。安定した経済状況の中でも、異常値が示すリスクを管理することが重要です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期は一定のスコアで推移しています。
– **予測（直線回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）**: 線形回帰は徐々に上昇しています。ランダムフォレスト回帰は横ばいです。決定木回帰は最初やや上昇し、その後横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）**: 初期のいくつかの実績データが異常値として認識されています。これらは他のデータから逸脱したものとして識別されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青プロット）**: 実際の観測された健康状態を示しています。
– **予測（x印）**: 予測モデルに基づく予測値です。
– **不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の信頼区間を示し、xAI/3σで表現されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデル間の関係性**: 線形回帰は徐々にスコアを増加させる傾向があり、ランダムフォレスト回帰は安定、決定木回帰は初期に変化が見られますがその後は安定します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ自体は短期的に安定している様子も見られ、予測モデルは異なる動きをしています。特に、線形回帰は成長のトレンドを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **人間の直感的な認識**: 初期データは安定しているが、異常値がいくつか存在し、これが注目されるポイントです。長期的には健康スコアは改善する可能性が示唆されています。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測モデルを活用することで、健康状態の傾向を事前に察知し、適切な介入や政策を策定するための指針が得られます。特に、長期的なスコア改善の兆しは社会全体の健康向上にポジティブな影響を与える可能性があります。
このグラフから、健康管理のトレンドを予測し、改善策の基礎を築くことが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は約0.6付近に集中し、全体として安定しています。
– 決定木回帰（青の直線）は横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの直線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に大きな外れ値が観測されています（黒い丸で示されています）。これは心理的ストレスの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**:
– 青い点は実績データを示し、継続的に集計されています。
– 不確かさ範囲は灰色で表現され、データのばらつきを示していますが、大きなばらつきは見られません。
– 予測（赤い×）は少数で、実績の初期値付近に存在します。
4. **データ間の関係性**:
– 実績データと予測データ間に大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレストによる予測の上昇トレンドは対象のストレスの増加を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と決定木回帰は横ばいトレンドで、ランダムフォレスト回帰のわずかな上昇が相関を示唆する可能性があります。
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**:
– 7月5日の外れ値は、個人または組織における異常なストレスイベントを示唆しており、原因の特定が必要です。
– ランダムフォレストの緩やかな上昇は、将来的なストレス増加の可能性を暗示しており、ストレス管理や対応策が必要であることを示しています。
– このデータは、人々がストレスを管理し、早期の介入を行うための指針として有用です。
全体として、このグラフは30日間の心理的ストレスの安定した状態を示唆していますが、一部の外れたイベントが関連する個人またはコミュニティに影響を与えている可能性を示唆しています。予測モデルによる将来の動向の把握が、適切な対策を講じるための鍵となります。
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（青い点）は最初は安定していますが、急に変化しています。これは急激な変動を示します。
– 予測データ（赤いバツ）は、いくつかの異なるモデルを比較しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのトレンドが示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は高いスコアに達し、他のモデルはほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値（黒い円）の存在が見られ、劇的な変化を示唆しています。
– この外れ値は、予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）内に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績は青色の点で示されています。
– 赤いバツは予測値を示し、予測の不確かさやモデルの性能を評価するのに役立ちます。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、ランダムフォレスト回帰に比べて低めに推移しており、異なるモデリングアプローチ間の予測の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには短期間の急激な変動が見られますが、予測モデルはそれを十分に捕捉していない可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 人間の視点から見ると、このグラフは短期間での急激な変化を示しており、社会的または個人的な自由と自治の測定において重要なイベントが発生したことを示唆します。
– ビジネスや政策の変更を考える際には、この変動がなぜ起こったのかを理解し、予測モデルがどの程度信用できるかを慎重に評価する必要があります。予測モデルの違いは、社会的状況を理解するために複数の視点を提供していると考えられます。
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:
## グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は期間の始めにおいて散らばっており、わずかに下降しています。
– 予測（線）では、線形回帰（青）は横ばい、決定木回帰（シアン）は安定していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、いくつかの外れ値が存在することが観察されます。これらは異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、不確かさが影で示されている。
– 各色の線は異なるモデルでの予測を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測モデルは大きく異なっており、それぞれの予測精度が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データは変動が大きく、重要な要因の変化が起こった可能性があります。
– 回帰モデルの選択によって予測が異なっており、モデルの選択が結果に大きく影響することを示しています。
6. **直感的な感覚と影響**
– グラフから、人々はデータの変動を見て不安定な社会の公平性を感じるかもしれません。
– 予測モデルの多様性は、状況を理解し対策を考えるために複数の視点が必要であることを示しています。
– 社会的な公平性を改善するために、意識的な努力とより良いデータ収集・分析が必要だというメッセージが得られます。
このグラフは、データの変動を示し、社会の公平性に関する状況認識と改善の必要性を強調しています。
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:
### グラフから得られる視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは安定していて、大きな変動は見られません。
– 線形回帰（シアン色の線）と決定木回帰（マゼンタ色の線）は横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は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**
– 円で示された外れ値が確認されましたが、大きくスコアから乖離した値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際に測定された実績値を示しています。
– シアン、マゼンタ、紫色の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、時間経過に伴うスコアの予測を視覚化しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、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**
– 実績値と予測モデルは全体としては一致していますが、ランダムフォレスト回帰のみが異なるトレンド（低下）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は全体的に高い相関を持っています。予測の不確かさは少なく、実績値の密度は高いです。
6. **人間の直感および社会への影響**
– データの安定性から、現在の社会的持続可能性と自治性は一定の評価を受けていると考えられます。
– 人々はこの安定性を信頼し、政策や決定に基づく行動をとるでしょう。ただし、ランダムフォレスト回帰による下降トレンドの示唆は、将来への警戒や対応策の必要性を示唆しています。これは継続的なモニタリングとアクションの重要性を強調します。
このグラフは、30日間の持続可能性と自治性のスコアを示し、比較的安定している中での微細な変化を把握する手助けをします。
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**
– 実績（青い点）のスコアは最初の数日間に集中していますが、日付が進むにつれて変動が見られません。同様に、決定木回帰による予測（シアンの線）も比較的一定であることを示しています。ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな上昇傾向を示していますが、急激な変化ではないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータ（黒い円で囲まれた青い点）は初期の日付に見られ、これが早い段階での異常な変動として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、実際の社会基盤・教育機会のスコアを表しています。
– 黒い円で囲まれたデータは、異常値で通常の範囲外のパフォーマンスを示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさ（信頼区間）を表しています。
– シアンの線（決定木回帰）と紫の線（ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は初期に集中しているものの、モデルによる予測は時間が経つにつれてやや異なる振る舞い（安定 vs 緩やかな上昇）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データではスコアのばらつきがあり、異常値を除いても全体的に横ばいまたは若干のばらつきがあると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期に見られる異常値が示すように、短期間での急激な変動は政策や社会施策の評価の際に不安材料となります。しかし、その後の予測が安定または緩やかな上昇を示すことから、将来的には改善の傾向が期待されます。教育機会の提供や社会基盤の強化が進む可能性がありますが、異常値の原因を突き止め、改善策を講じることが重要です。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを30日間にわたって示しています。
### 1. トレンド
実績（青い点）を見ると、初めにわずかな変動がありますが、全体として大きなトレンドは見られません。予測の線（ピンク、紫、水色）は、それぞれ異なる予測モデルを示し、横ばいか、あるいはわずかに上昇する傾向があります。特に、ランダムフォレスト回帰（紫線）は初めに若干上昇した後、安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
異常値（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか見られます。これらは全体のパターンから逸脱しており、特定のイベントやデータの誤差が影響している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
青い点は実績データ、赤い「X」は予測AIによるデータを示しています。灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、実績データの変動がその範囲内にあることが一般的です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
異なるモデルの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、データの初期段階では顕著な変化はなく、比較的類似した傾向を示しています。全てのモデルが同様の予測を示していることから、データに基づく予測が一定の信頼性を持っていると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績データと予測モデルの間に直接的な強い相関は見られませんが、予測の不確かさ範囲は実績データの範囲を多くカバーしているため、ある程度の一致性はあります。
### 6. 人間の直感と影響
このグラフから人々が受ける印象として、社会の共生・多様性・自由の保障の指標が安定していることが挙げられます。これは、社会の取り組みが成功しているか、少なくとも急激な変動がないことを示唆しており、政策策定者や市民社会にとってポジティブな指標になり得ます。しかし、一部の異常値の原因を特定し、改善する余地があるかもしれません。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– セルの色の変化により、時間帯や日によってWEIスコアが変動していることが確認できます。特定の日の異なる時間帯でスコアに変化があり、周期性は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日の一部時間帯で非常に低いスコア（紫色）が観察されます。この時間帯だけでの急激な低下が外れ値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがWEIスコアを表しており、濃い紫から黄色に変わるにつれスコアが増加していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付の間で同じ時間帯に異なるスコアが観察されるため、外部要因（曜日、特定のイベントなど）に影響されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこのヒートマップからは読み取れませんが、一部時間帯での一貫した色の変化は、特定の行動パターンを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々が特定の日や時間帯での活動や関与に変化している可能性があります。このようなスコアの変動は、マーケティングやリソース配分の効果を評価する上で重要です。例えば、低いスコアの時間帯は改善のためのアクションを検討するべきです。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯や日付におけるWEIスコアの変動を理解し、潜在的な改善領域を特定するための価値ある資料を提供しています。
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:
この時系列ヒートマップについて、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日毎に異なる時間帯で色の変化が観察でき、明るい色から暗い色までのグラデーションがあります。
– 特に7月3日から4日にかけて、明るい色が目立つ時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縦の時間方向で、非常に暗い色（低スコア）から非常に明るい色（高スコア）になる急激な変化が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相の変化は、ヒートマップ横のカラーバーに示されているように、WEIスコアの変動を表しています。明るい色はスコアの上昇を、暗い色はスコアの低下を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付について、時間帯によってスコアが異なり、時間帯毎の変化が見られます。これにより、一日を通して異なるパターンが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコア（明るい色）は特定の時間帯に集中しており、特に夕方から夜間にかけて活発であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 一日の中でのスコアの変動は、何らかの活動やイベントが時間帯を問わずに発生している可能性を示しています。
– 社会的活動やメンタルウェルビーイングの変動を視覚化するツールとして使えるため、適切な時間帯に介入する戦略を立てるのに役立つでしょう。
– 夜間に高いスコアが表れていることから、夜間の活動が活発な傾向があることが示され、ターゲット市場やサービス提供のタイミングを調整するためのヒントになります。
このようにヒートマップは、時間帯における状態や活動レベルの変化を直感的に把握できる有効な手段です。
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:
以下にヒートマップから読み取れる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データは日付ごとに変化しており、特定の周期性は見られないようです。
– 日時によってスコアの変化があるため、日ごとまたは週ごとに異なる活動やイベントの影響を受けている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「16時」の濃い紫の色は、かなり低いスコアを示しており、異常な低スコアとして注目されるべきです。
– 「19時」におけるスコアも比較的低く、特定の日（特に7月1日）に何らかの要因でスコアが落ち込んでいる可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを表しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 時系列に沿って日中は高スコアが続きやすく、夜間になるとスコアが下がる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間によりスコアが変動しており、時間帯ごとに異なる社会活動や状況が反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時から16時にかけては比較的高いスコアが見られ、何らかの社会的活動のピークがあるようです。
– 夜間のデータも重要で、特に低スコアの日がどのような状況下で発生しているかを分析する必要があります。
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**:
– 社会的活動や介入の結果がスコアに反映されている可能性があります。このため、特定の時間帯や日付への注目が重要です。
– ビジネスでは、活動が低下する時間帯に改善策を講じることで効率を向上させることができるかもしれません。また、社会的には、時間帯や特定の日に活動や支援を集中することで、より良い社会貢献が実現できる可能性があります。
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、30日間の相関を示しています。時間軸におけるトレンドはわかりませんが、相関の強い項目間の関係性が示されており、変化のパターンを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値というよりは、相関が非常に高い、または非常に低い組み合わせが目立ちます。特に、総合WEIと個人WEI平均の0.71や、個人WEIと健康状態の0.37など、比較的高い相関があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。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さを持っています。中程度の相関は薄い色で示されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性:**
– 時系列データそのものではありませんが、異なる項目間の関係性が明示されています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と中程度の相関があります。健康状態が他の要素に与える影響の広がりを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が0.66で強い正の相関関係にあることから、これらの項目は似た要素で成り立っている可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は-0.08の負の相関を示しており、直接的な関係は薄いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響:**
– 高い相関が示されている項目間の関係性は、ポリシーメイキングや社会プログラムの設計において重要視される可能性があります。
– 総合WEIに影響を与える「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の正の相関は、社会の公正さや多様性が全体的な幸福度や社会的な安定に寄与する可能性を示唆しています。
このヒートマップは、特定の項目間での関係性を視覚的に確認する上で有効であり、これを基にさらなる詳細な調査や分析が必要だと考えられます。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）は、社会カテゴリにおける複数のWEIタイプ間の30日間の分布を示すものです。以下、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値（箱ひげ内の横線）から全体的な上昇または下降のトレンドは見られません。各カテゴリは横ばいの状態に近く、周期性は特に示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリ（例えば「個人WEI（自由と自律）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の発揮）」）に外れ値が見られ、これはこの期間における一時的な変動や異常な出来事を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱は75パーセンタイルのデータ分布を示し、ヒゲは残りの範囲を指します。
– 色の違いは、視覚的な区別を補助するものであり、他の意味は内包されていないようです。
– 密度は箱の長さで示され、短い箱は変動が少なく、長いボックスは変動が大きいことを示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプに対するスコアの比較は、特定の要素が他よりも一貫して高いまたは低いかを示すものであり、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の発揮）」が他のカテゴリよりも高いスコアを持つ可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明示的な相関は視覚的には示されていません。スコアの変動幅はWEIタイプにより異なるが、一般に中央値は比較的一定しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 社会のさまざまな要素が全体としてどのように機能しているかを示すため、有意な違いは政策策定や社会戦略に影響を与える可能性があります。
– 特に外れ値が示す変動は注目に値し、社会の特定の領域で必要な調整や対応が必要かもしれません。
– 一貫したスコアの高さは、強みの維持や促進のための資源配分の再考を示唆します。
全体的に、このグラフは社会的要素の健全性や安定性を理解するための重要な手がかりを提供しており、各カテゴリに対するスコアのバランスを保ちながら、それに基づいた行動方針の策定が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは、散布図形式で主成分分析（PCA）の結果を示しています。目に見える明確な上昇や下降のトレンドはなく、データは両方の主成分にわたって広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は確認できませんが、一部のプロットがやや離れて配置されています。これらは異常なデータポイントとして注目する価値があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは30日間の期間における特定のデータポイントを表しています。横軸は第一主成分、縦軸は第二主成分であり、それぞれがデータ全体の変動を捕捉しています。第一主成分の寄与率が49%であることから、この成分はデータの変動を半分程度説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが特定のクラスタに集中しているわけではなく、広範に分布しています。これはデータセットの背後にある要因が多様であることを示しています。
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は明確な相関は見られません。これにより、各主成分がデータの異なる側面を説明していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– グラフを見ると、社会における様々な要因が複雑に絡み合っていることが直感的に理解できます。WEI（Weekly Economic Index）の構成要素が多様であることを示し、特定の要因が一つのトレンドを形成しているとは限りません。これは、個別の社会要素の影響を考慮する必要があることを示唆しています。ビジネスや政策決定者は、この複雑性を考慮し、包括的なアプローチで取り組むことが重要です。
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。