📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**のスコアは、全体的に0.62から0.78の範囲で変動しました。7月3日に大きな増加（0.78）を記録し、7月2日には一時的な低下（0.62）を示しています。この変動は、短期間の揺れによって引き起こされた一時的なものと見られます。
– **個人WEI平均**も同様に、7月3日に増加が見られ、7月2日に底を打っています。この動きは、7月1日から5日にかけて、個人の健康と経済的余裕の不安定性が影響した可能性があります。
– **社会WEI平均**は、7月2日の低下（0.625）と、7月3日の急上昇（0.825）が顕著です。これは、7月2日の社会基盤や多様性に関する問題が理由である可能性があります。
#### 2. 異常値
– 特定の日付における異常値は、スコアの急な増減が原因と考えられます。特に7月2日の低下は、経済的余裕や社会的公平性に関する問題の影響かもしれません。
– 7月3日に記録された高いスコア（特に総合WEIが0.78）が、公平性と多様性の向上などのポジティブな社会的変化を反映している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行うと、季節性が特に7月2日から5日に報告された一定のパターンを指摘しています。トレンドとしては、個人と社会の要因が互いに影響しあい、スコアの揺れを引き起こしています。
– 残差部分の分析からは、予測外のイベント（政策変更や社会的出来事）がスコアに急な変動をもたらしていることが示唆されます。
#### 4. 項目間の相関
– 社会的要因（社会基盤、教育機会、多様性）は高い相関がみられ、これらが総合WEIの向上に寄与しています。一方で、心理的ストレスと経済的余裕の間には逆相関が示されており、ストレスが減るほど経済的状況が悪化するといったトレードオフの可能性があります。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図によると、経済的余裕と健康状態のスコアには外れ値が見られます。これは、限られた要因が他の要因とは異なる振る舞いを示している可能性を示唆します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、主成分1（PC1）が全体の45%を説明し、社会的な変化がWEIスコアに最も多大な影響を与えていることがわかります。これに対して、主成分2（PC2）は22%を説明し、個人の要因（ストレスや健康）が付随的な役割を果たしています。
### 総括
この分析からは、短期間における社会と個人の要因がWEIスコアに与える影響が浮き彫りになりました。特に、異常値を含めたスコアの揺れは、社会的な公平性や多様性への対応、個人の健康と経済的余裕が緊密に関連していることを示しています。また、イベントや政策の変化による予期せぬ影響も重要な要素として捉えるべきであり、これらを考慮した長期的な改善施策が求められます。
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**:
– 実績データ（青色の点）は期間の初めから増加傾向にある。
– 予測データに対して、線形回帰（青）、決定木回帰（シアン）、およびランダムフォレスト回帰（ピンク）が示されている。線形回帰と決定木回帰は上昇を示しているが、ランダムフォレスト回帰は横ばいを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で示されているが、大きく外れた点はない。
– 初期には比較的小さな変動がいくつか見られるが、大きな急激な変動はない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、経時的な動きを示している。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を表しており、モデル予測の信頼区間の広さを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる挙動を示し、特にランダムフォレストは他の予測モデルと比較して安定的であることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法間での結果の差異は、モデル間の相関の違いを示唆しており、どのモデルがデータの特性を最もよくキャプチャしているかを見ることができる。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績値が予測値に沿って増加していることから、関連する社会現象やプロジェクトの成功につながる可能性が高い。
– モデルの選別は重要であり、特に変動が少ない場合は、より正確な予測が可能である。ビジネスや政策決定において、このようなパターンと予測手法の違いは非常に価値がある。
このグラフは、各予測手法が異なる特徴を持つことを示しており、データの理解と活用において重要なツールとなる。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
グラフの実績値（青い点）は最初の数日間で軽微な上昇を示しています。その後、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）による未来の予測が示されています。それぞれ予測モデル間で異なるトレンドラインが見られますが、予測値は比較的安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
実績値のエリアにおいて、1点が異常値としてマークされています。これは特定の日における突発的な変動を示しており、分析が必要です。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示します。
– **x印（予測AI）**: 予測されたWEIスコアを示す予定の位置。
– **異常値（黒丸）**: 異常に高いまたは低い値を示します。
– **予測の不確かさ範囲（グレーのエリア）**: 予測に対する信頼区間を表現しています。
– 各種予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、今後のスコアの変動を予測しています。ランダムフォレスト回帰（紫）では緩やかな上昇が予測されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
異なる予測モデルが類似した安定的なトレンドを予測していますが、それぞれが微妙に異なる傾向を見せています。これは各モデルの特性や手法の違いからくるものと思われます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績データは、狭い範囲での変動が基本ですが、異常値の発生がランダムであるため、どの変数がこれに影響しているかを分析することが望ましいです。
### 6. 直感的な洞察と影響
このグラフを見る限り、過去のデータに基づくと、安定的なWEIスコアの維持が期待されています。ただし、異常値が存在するため、この原因を特定し、今後のリスクを最小限に抑えることが重要です。ビジネスや社会においては、信頼性の高い予測をもとに戦略を立て、異常の原因分析を通じてさらなる精緻化が求められます。
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:
以下のグラフに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は一定の範囲内で変動していますが、全体的なトレンドは見られません。
– 予測モデルのうち、線形回帰（紫）は安定して上昇傾向を示しています。
– 他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績プロットにはいくつか外れ値として強調されたポイントがありますが、全体の分布には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で、実際のWEIスコアを表しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値ですが、このグラフでは見られません。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実際のデータと予測がこの範囲内に収まる期待が示されています。
– ランダムフォレスト回帰はピンクの線で示され、一定値を予測しています。
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）は開始位置が同じであり、一般的に実績データの範囲内に予測が含まれる設定になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績および予測データの間にはっきりとした相関関係は見受けられず、それぞれ独立した振舞いを示しています。
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**:
– 実績データの変動は予測の不確かさ範囲にほぼ含まれており、AIの予測は一定の精度を持っていると見ることができます。
– 予測モデルが示す異なるトレンド（上昇傾向の線形回帰と横ばいの他のモデル）は、社会的指標が変動する可能性のある多様なシナリオを提供しており、その選定が状況に応じて重要です。
このグラフは、社会的な指標を評価する際の予測モデルの違いと、それらの不確かさが意思決定にどのように影響するかを考える際に役立ちます。ビジネスや社会政策の策定には、こうしたスコアの予測を考慮した戦略が必要です。
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:
1. **トレンド**
– 初期の実績データは横ばいですが、予測では徐々に増加しています。特にランダムフォレスト回帰による予測では、後半に向けて顕著な上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に外れ値がいくつか存在していますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績データ、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。ピンクと紫の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測データの距離が徐々に広がっており、特にランダムフォレスト回帰による予測が実績データを上回っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は高くないかもしれませんが、特にランダムフォレスト回帰による予測は未来の改善を予期していると言えるでしょう。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済的余裕（WEI）が改善しつつあると予測されるため、個人の生活水準向上が期待されます。社会的には消費活動の活発化が見込まれ、経済全体にプラスの影響をもたらす可能性があります。
このグラフは、経済的状況が改善の兆しを見せていることを視覚的に示しており、今後のポジティブな展開を期待する要因となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 当初の実績のデータ（青い点）は7月初旬で停滞しています。
– 予測では、線形回帰（赤い線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（シアンの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日付近に外れ値（黒い円で囲まれたデータポイント）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実際のデータ。
– 赤い×は異常値を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAIや3σに基づいています。
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と線形回帰は類似した上昇トレンドを示し、将来的な健康状態の改善を予測しています。
– 決定木回帰は他のモデルとは異なり、横ばいを示し、モデル間での予測の違いに注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデルにより予測値に差があり、予測の不確かさが存在します。
– 外れ値は全体の傾向から外れており、特定の日に異常な出来事があった可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態の改善を示すポジティブな兆候があり、特にランダムフォレストや線形回帰のモデルが今後の健康向上を期待させます。
– 予測と実績値の違いに基づいて、特定の健康改善策やアプローチの効果を再評価することが求められます。
– ビジネスや政策策定においては、これらの予測データを用いて運営方針を調整することが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績値（青色のプロット）は初期期間に集中的に現れ、その後データがありません。これは一時的な観測の集中か、測定の不連続を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰モデルは横ばい、線形回帰モデルは緩やかな増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値が初期期間に複数存在しています。これらは観測システムの誤差や特異な出来事による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。この範囲内での観測値以外は異常と見なされる可能性があります。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測を示し、その精度や信頼性は変動しないようです。
– 線形回帰の予測は傾斜があるため、将来的にはストレスが増加する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値の間には明確な関連性がなく、長期間のデータが無いため相関を見るのは難しいですが、外れ値の集中が全体的なパターンに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:**
– データのばらつきが少ないため、WEIスコアは比較的安定する一方で、部分的な上昇傾向が一部の予測モデルで捕捉されています。
6. **直感的な感覚と社会への影響:**
– 実データと予測データの不整合、特に初期に集中した外れ値が懸念されます。これらはデータ収集方法や環境条件の見直しが必要であることを示しています。
– 緩やかな上昇トレンドは、精神的ストレスが徐々に増加している可能性を示唆し、早期の介入が必要かもしれません。これは職場や教育環境での心理的サポートの重要性を強調します。
この分析に基づき、データ収集の改善や予測モデルの見直しを通じて、より正確なストレスマネジメント戦略の策定が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の数日間では、「実績（実績AI）」のスコアがやや上昇しています。
– その後、「予測」範囲に移行し、特に「ランダムフォレスト回帰」の予測に対応して、スコアが高い水準で横ばい状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の5日間には、外れ値が示されています。これらは一般的には予期せぬ変化や予測モデルの誤差を示唆するものです。
– 特に、スコアの範囲が一気に高くなるという急激な変動が見られる箇所はないですが、初期の外れ値は重要な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績」を示し、初期段階でのスコアの変動を表します。
– 赤い×印と丸で囲まれた点は「予測」に関連する異常値を示しています。
– グレーの影は「予測の不確かさ範囲」を示しており、モデルの信頼性を示唆しています。
– 様々な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示しており、特にランダムフォレストの線が最も高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に明確な差があるわけではありませんが、予測パターンはモデルによって異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは、スコア0.7前後で安定的に推移していますが、その後の予測データはスコア0.8以上で推移しています。
6. **直感と影響**
– 初期の変動は、個人の自由度や自治における短期間の変動を示しており、社会的な出来事や政策の変更の影響を受けている可能性があります。
– モデルが示す高水準の予測スコアは、将来的な改善や安定が期待されるシナリオを表しています。
– ビジネスや社会には、一定の安定性および自由度の向上が見込まれるため、計画においてリスク管理を軽減する一助となるでしょう。特にランダムフォレストモデルの予測は未来のポジティブな見通しを強調しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）：7月の初めにスコアがやや低下していますが、その後は約0.5〜0.6の範囲内で横ばいに推移しています。
– 予測（線グラフ）：
– 線形回帰（紫の線）：徐々に上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（緑の線）：ほぼ一定です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）：ほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が7月5日に発生しており、通常のスコア範囲から逸脱しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点：実際の社会WEIスコア。
– 外れ値（黒い円）：異常として認識されたデータポイント。
– 灰色の陰影部分：予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点での実績スコアと予測スコアの間には大きな乖離は見られませんが、線形回帰が上昇を示唆する一方で、他の2つの予測モデルは横ばいです。
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若干の変動はありますが、大きな相関を見出すのは難しいです。外れ値が存在するため、全体的な分布には注意が必要です。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 初期のスコアの低下や外れ値の存在は、社会における公平性や公正さの評価が一定していないことを示唆しています。ビジネスにおいては、安定性の欠如として解釈される可能性があります。
– 線形回帰が上昇を示唆していることから、将来的には改善の兆しがあるかもしれませんが、他の予測手法が示す横ばいは慎重な解釈を必要とします。
このグラフは社会的な動向の不安定さを暗示しており、持続可能な改善にはさらなる施策や介入が必要と考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は横ばいの状態を示しています。
– 予測データは、線形回帰（薄紫色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）それぞれがやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として示されていますが、全体のトレンドに大きく影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット: 実際の数値
– 赤い×: 予測された数値
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– ラインの色は異なる予測手法を示しています（ラインの詳細はレジェンド参照）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は、直感的比較のために並行してプロットされています。決定木とランダムフォレストは似た傾向を示していますが、線形回帰はわずかに異なる軌跡を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データには若干のズレが見られますが、全体的なトレンドは一致しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは社会的持続可能性と自治性の指標が今後改善する可能性を示唆しており、予測手法に依存して異なる成長パターンが見られます。このようなデータは、政策決定者や組織が長期的な戦略を立てる際に有益です。また、外れ値の存在は、不確実性も慎重に考慮する必要があることを示しています。
このデータを基に、さらなる調査やモデリングが行われれば、持続可能性に関連する社会的プロジェクトの効果的な実行が可能になるでしょう。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、期間の初めに集中していますが、大きな上昇または下降トレンドは見られません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（紫、青緑、ピンクの線）は、予測的な上昇トレンドを示しています。特に、線形回帰は増加し続けており、将来的なスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 黒の丸で囲まれた点が外れ値として認識されていますが、それらは大きくスコアを逸脱しているわけではありません。全体的な変動は小さいです。
3. **要素の意味**
– 青の点は実績AIのスコアを示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。この範囲内でのスコアの推移は、予測の安定性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法による異なるトレンドが見られますが、ほとんどの方法が上向きを示し、ある程度の整合性があります。計算法による差異は、結果の解釈に影響を与えます。
5. **相関関係や分布**
– 現段階では、明確な相関関係は確認できませんが、一部の予測方法が上昇を示していることは、今後のパフォーマンスに対する期待を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期的には大きな変動は見られませんが、予測トレンドからは将来的なWEIスコアの上昇が見込まれ、社会や教育機会の改善を示す可能性があります。
– ビジネスや社会政策の観点からは、これらの予測に基づいて、教育リソースや社会基盤の強化を視野に入れることが有益と言えるでしょう。
このグラフは、過去30日間のパフォーマンスを評価し、将来の改善の方向性を示唆するために使用されます。よって、政策立案者や教育関連の決定者にとって、価値ある情報源となります。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は2025年7月1日から7月5日まで存在していますが、その後のデータがありません。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるトレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は途中でWEIスコアが急激に上昇した後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に外れ値（黒い丸で囲まれた点）が存在し、この時点でのデータが他の日とは異なる可能性が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績の青い点は実際のデータを示し、予測モデルと比較する基準になります。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示し、予測がどれだけ変動する可能性があるかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線が非常に近い位置を示しているため、これらの予測方法が類似した結果を出している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータでは、特定の相関やパターンを特定するのは難しいです。予測と実績のデータが直接比較できるタイムフレームが短いためです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期の実績データが少ないため、モデルの予測精度を評価するのは難しいですが、ランダムフォレスト回帰の急激な変動があるため、急激な変化に敏感に反応している可能性があります。
– 社会的には、安定したスコアが共生・多様性・自由の保障に対する持続的な努力の結果であることを示したいでしょう。ビジネスや組織にとっては、今後の政策や取り組みを調整するためのリスク管理に役立つかもしれません。
このグラフには長期的で詳細なデータがないため、慎重な分析とさらなるデータの収集が重要です。
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:
以下に、この総合WEIスコア時系列ヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド：**
– 色の変化から、時間に応じてスコアが変動していることがわかります。緑や青色は比較的低い値を、黄色やライム色は高い値を示しているため、特定の時間帯にスコアが高くなることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 16時の青紫色のプロットは、他のデータポイントと比べて明らかに低いスコアを示しています。これは外れ値または特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味：**
– カラースケールはスコアの強度を示しており、色が濃いほど低いスコアを、明るくなると高いスコアを表しています。
– 各マスは特定の日付と時間帯のスコアを示しており、どの時間帯にどのような動きがあるのかを視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 日付と時間の組み合わせでスコアが表示されているため、時間帯ごとにどのような周期性や変動があるのかを分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 同じ時間帯において色の変化が周期的であるか、ランダムに変わるかを観察することで、何らかの周期性やイベントへの反応があるかを推測できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響：**
– 直感的に、特定の時間帯や日に対して人々の活動や意識が集中している可能性があります。例えば、18時以降にスコアが高いといった現象が観察されると、夕方に何らかの重要な活動があることを示唆するかもしれません。
– このようなデータを追跡することで、マーケティングや運営方針、リソースの最適配置に役立てることができます。特に、外れ値や特定のパターンは、イベントやキャンペーンの成功度合いを評価するのに有用です。
このような視覚的情報をもとに、具体的な施策や戦略を考えることが求められます。
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:
以下に、ヒートマップについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として、色が変化することでトレンドを視覚化しています。緑から黄色への変化は、特定の日付に向かって数値が上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の午前8時付近で明るい黄色が見られ、これは急激な変動、すなわち異常に高い数値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を示しています。色の濃淡が数値の大小を示し、明るい色は高い数値を示していることから、特定の日や時間帯に活動レベルが高いことが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのパターンを見ると、それぞれの時間帯でどのように数値が変化しているかがわかります。例えば、午後から夕方にかけて高い数値を示す日があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例：8時と19時）で色の変化が目立つため、これらの時間帯が活動や何らかのイベントと関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間に対する社会的なアクティビティの集中が読み取れます。これは、例えば通勤時間帯やイベント開催時刻と関連しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、特定の時間を狙ったマーケティング活動やイベントの計画に役立てることが考えられます。
このようなヒートマップは、視覚的に情報の密集度やトレンドを把握するのに非常に役立ちます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間とWEI平均スコアを視覚的に示しています。スコアの変化は色の濃淡で表され、時系列的な変化が追いやすいです。全体的に特定の日付において色が濃く、「下降」または「上昇」の傾向が見られる場合、それがトレンドとなります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日~2日にかけて、特に色の変化が大きく見られます。この日付間での急激なスコア変動は他の時間帯に比べ注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、濃い紫が最も低く、黄色が最も高いスコアを表しています。日付と時刻の組み合わせごとのスコアの変動を視覚的に掴むことができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間ごとのスコアの変化を観察すると、日々の特定の時間帯でパターン的なスコアが形成されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化が似た部分が連続する場合、時間帯や日付ごとの相関が考えられます。このデータセットでの他の時系列データと比較することで、さらなる関連性を探ることが可能です。
6. **直感的な洞察**
– ヒートマップの色合いが一目でスコアの高低を把握する手助けになり、視覚的に特定の時間や日付での統制された政策や社会的なイベントの影響を考察することができます。
– 急激な色調の変化は、特定の社会活動や外部イベントがこのWEI平均スコアに影響を与えたことを示唆しています。これにより、企業や地域の政策立案者はこれらの変動を考慮して戦略を計画することが求められるかもしれません。社会のトレンドや意識の変化をより深く掘り下げ、迅速な対応を可能にすることが可能です。
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:
このヒートマップを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータを示しているため、トレンドよりも各項目間の関係性に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップには示されにくいですが、強い相関や無相関が目立つ箇所を外れ値とみなすことができます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを表しており、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど強い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 「私のWEI (経済的余裕)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」の間に0.91の強い正の相関があります。これから、経済的余裕が高いと社会における公平性が増す傾向が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」と「個人WEI (経済的余裕)」の間に強い逆相関（-0.83）があります。心理的ストレスが高いと、経済的余裕が低い傾向があります。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」の間に0.59の相関があり、協力や多様性の尊重が持続可能性に影響を与えることが示唆されます。
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**:
– 経済的余裕の向上が他の社会的要素に影響を与える可能性が高いことが示唆されています。これは、政策立案者による経済的支援が社会全体の幸福度を向上させるための効果的な手段であることを示しています。
– 心理的ストレスと経済状態の強い関連性に焦点を当て、心の健康に関する支援を充実させることで、全体的な生活の質を向上させる可能性があります。
このようにヒートマップからは、社会的および個人的な要素間の複雑な関係性を直感的に把握することができます。
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」カテゴリにおけるさまざまなWEIスコアの分布を比較しています。ここから得られる洞察と特徴について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体的に横ばいで特に顕著な上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のプロットで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（公正性・公平さ）」における外れ値が目立ちます。
– これらの外れ値は、特定の時期や条件で異常な行動や状況が発生した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色は異なるカテゴリのWEIタイプを示しています。各ボックスはデータの分布を表し、ヒゲは範囲を示しています。
– 密度が高い（箱が狭い）箇所はデータが密集していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間が30日間と短いため、明確な時間的関係は示されません。各プロットは独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（気持ちの安定度）」が最も安定した狭い範囲の分布を示します。一方で、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」はより広い分布を示し、多様な値が観測されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、特定の指標においてスコアが安定している一方で、一部では非常に多様性があることがわかります。この多様性は、特定の社会的課題や個人の問題に対するアプローチが一様ではないことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の時期や条件下での異常な社会的ストレスや問題があることを示す可能性があり、それに対する対策が必要です。
この分析は、社会政策の立案や個人のウェルビーイングの向上を目指した活動に役立つ可能性があります。外れ値に対する注意と、多様な状況に対応するための柔軟なアプローチが求められます。
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:
このグラフは、PCA（主成分分析）を用いて社会カテゴリにおけるWEI構成要素を可視化しています。以下に、詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ上で特に明確な上昇、下降のトレンドは見られません。データは比較的バラバラに散らばっており、一定の方向性を示さないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が0.1を超える地点や、第3主成分が0.1を超える地点は、他の点とは異なる動きを示しています。これらは潜在的な外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 点の密度は一定しておらず、ある程度散らばりのある分布となっています。それぞれの点が異なるWEI構成要素を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の時系列データが存在するわけではありませんが、各ポイントが異なる日を表している可能性があります。それらがどのように関係しているかはこのグラフからは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第3主成分の間には明確な相関は見られません。分布は全体として均一でなく、特定のクラスターを成すわけでもありません。
6. **直感やビジネス・社会への影響に関する洞察**
– 多くのデータポイントがバラバラに配置されていることは、変数間のばらつきが大きいことを示すかもしれません。これは、多様な要因がWEIに影響を与えており、それらが明確なパターンを形成していない可能性を示します。
– 社会的な政策決定者やビジネスリーダーにとって、この情報は、社会に影響を及ぼす変数が多岐に渡っており、単一の施策では全てをカバーできない可能性を示唆します。
このグラフを用いたさらなるデータ解析や他の情報と組み合わせることで、具体的な施策や、より詳細な要因分析が可能になるでしょう。
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。