📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の概要と各WEIスコアの詳細な分析結果について以下に述べます。
### 1. 総合の傾向と異常値:
– **時系列推移**: 総合WEIのスコアは全体として比較的安定しているが、2025年7月2日に大きな変動が見られ、0.62まで低下した後、翌日の16:07には0.775と急上昇し、翌日には少し安定しています（典型的な上昇を示すが、一時的な急激な変化が目立ちます）。
– **異常値**: 7月2日の低スコア（0.62）は特に異常で、背景にある要因として、個人経済や心理的ストレス、社会的要素（公平性・公正さ、共生・多様性）が影響を与えている可能性があります。
### 2. 個人WEI 平均と社会WEI 平均:
– 個人WEI平均は変動が大きく、特に7月1日から2日にかけて低下（0.64から0.62へ）してから、7月3日に最高値0.725と急上昇、その後やや安定。特に健康状態の変動が影響している。
– 社会WEI平均はより安定しているが、7月2日と3日に異常な変動が見られます。特に持続可能性と社会基盤が関連付けられます。
### 3. 各詳細項目の分析:
– **経済的余裕**: 7月2日に低下し、その後は安定。経済的要因が総合WEIの変動要因の一つとして重要。
– **健康状態**: 全体的に安定していますが、7月5日に最高値0.8を記録、個人のWEIスコアの浮動を示唆。
– **心理的ストレス**: 大部分0.55で安定、7月3日の一時的な上昇（0.65）が異常値として見られます。
– **自由度と自治**: 変動が大きく、7月3日と4日に高スコア（0.8）を記録し、個人の多様な経験や決定の独立性が反映されています。
– **公平性・公正さ**: 大きな変動があり、特に7月2日の低スコア（0.5）が公平性の重要性を示唆。
– **持続可能性と自治性**: 社会的持続可能性は高いものの、7月4日の低スコア（0.7, 0.72）が目立ち、環境や社会的持続可能性に依存。
– **社会基盤・教育機会**: 全般的に安定しつつも、7月2日の低下（0.65）が教育関連の問題を示唆。
– **共生・多様性・自由の保障**: 7月3日にピーク（0.9）を記録。社会的多様性の重要性を強調。
### 4. データ全体の構成要素解析（PCA）:
– **寄与率**: PC1が45%、PC2が22%を占めており、総合的な変動のほぼ7割を説明。PC1は恐らく、個人および社会の経済的/健康的要因を示し、PC2は人間関係や社会的インフラに関連。
### 5. 傾向と残差の分析:
– **季節性・トレンド分析**: 残差は比較的小さいため、長期的なトレンドはそれほど明確ではない。全体的に見られる安定性は、季節要因が強く変動することを示唆。
### 6. 項目間の相関:
– 経済的余裕と社会的持続可能性は高い相関を示し、強い関係がある。健康状態も心理的ストレスと強い相関が観察されます。これらの関係は、個人の経済的および
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:
グラフから得られる洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– 観測されたデータポイントは、二つの異なる期間に分かれています。
– 初期の期間では、実績AIのWEIスコアは上昇し、その後、次の予測でさらに上昇を示す兆候があります。
– 後半の期間は、前年度のデータとして表示されており、そちらも上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データに異常値（黒い円）が含まれていますが、極端に離れた点は見当たりません。
– 全体的に急激な変動は少なく、比較的一貫したパターンが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示しており、緑の点は前年度のデータに該当します。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータを比較すると、全体的な上昇トレンドが一致しています。
– 予測モデルもこの傾向を捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは安定して増加しているように見え、前年度と同様の傾向が続いていると考えられます。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**:
– データが示す上昇トレンドは、社会の特定の分野でのポジティブな発展を示唆している可能性があります。
– このトレンドが続く場合、ビジネスの成長や社会的な構造変化が期待されるでしょう。
– モデルの予測もこれを反映しており、将来的な計画に関する重要なインサイトを提供し得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**（青色）は、一定期間を過ぎてから途絶えている。
– **予測データ**（紫色ライン, ランダムフォレスト）は、一貫して高いスコアを示しており、約1.0近くで安定している。
– 予測が途中からしか表示されていないため、全体のトレンド把握には不足な部分がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で示された）は、6月中のみ観測される。
– 変動は少なく、予測は一部で急激に上昇している部分があるが、それ以外は大きな変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**は実績データを示しており、0.6から0.9の間で変動。
– **緑色のプロット**は、前年のデータを示し、高いWEIスコアで安定。
– **紫色の線**（予測データ）は、AIモデルによる予測を示し、比較的高いスコアを維持。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年および予測のデータ比較が行われているが、直接の関係性は示されていないため、独立した分析が求められる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは、時期的にずれて表示されているが、スコアの範囲は似ているため、ある種の相関がある可能性。
– 予測データ（紫色）は上昇傾向であることが全体にわたって予期されている。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会的影響**
– 現在の安定した高スコアは、個人のWEIが社会的に良好な状態であることを示している可能性がある。
– 予測データが安定または上昇する傾向にあるため、今後も社会的安定が見込まれる。
– 総じて、過去のデータに比べて予測は楽観的であるが、自動化予測モデルに依存する部分が大きい。
グラフの補完的なデータや外部要因を考慮することで、より具体的な社会的、ビジネス的な影響を予測できる可能性がある。
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:
このグラフを分析すると、以下の視点から特徴と洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青い点）は2025年の初めから比較的一定の値を保っていますが、その後、予測データが大きく増加しています。
– **前年のデータ**（緑の円）は2026年に向けての情報を示しており、高い安定したスコアを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で示された場所に外れ値が見られます。実績データが集まっている場所から離れた位置に異常値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ**（青い点）は過去の実際のスコアを示しています。
– **異常値**（黒い円）は、通常の範囲から外れた観測値を示しています。
– **予測データ**（赤い×）は、AIによる将来のスコア予測を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色の範囲）は、モデルの予測に対する信頼区間を示しており、決定木やランダムフォレストによる回帰に基づく予測線（紫色）が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとのデータが示され、それぞれの変動を追跡することで、モデル間の精度や違いを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータの間には一定の相関性があり、過去のデータが将来の予測に影響を与えている可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 社会WEIスコアの予測が上昇していることは、社会の状況が改善すると予測される可能性を示唆しています。しかし、外れ値や急激な予測の変化には注意が必要です。これらの変動は、特定の要因が不安定であるか、予測モデルの改善が必要なサインと解釈できます。
– ビジネスや政策策定者にとって、こうした変動や予測の不確かさは投資や計画策定において配慮すべき重要な要素となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体として、360日間の経済的余裕（WEI）スコアの明確なトレンドはないように見えます。最初の一部に急な変動がありますが、その後のデータは更新されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには急激な変動が見られ、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が顕著です。そこでの変動は予測結果のばらつきを示しています。
– 黒い円は異常値を示しており、データの外れ値として考えることができます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しています。このデータは初期数日間のみ存在します。
– 緑色のプロットは前年比較を示しており、将来の予測期間に集中しています。
– ピンクと紫の線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示していますが、実績データとの一致は不明です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 異なる予測モデルによるスコアが重なり合っており、全体として予測の精度や一貫性に課題がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 提供されたデータから直接的な相関関係を見出すのは難しいですが、初期の実績データおよび異常値との一致は、データの辞前マネジメントや予測モデルの調整が必要であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の急激な変動と予測のばらつきに基づくと、データの品質や予測手法の精度に改善の余地があると考えられます。ビジネスや社会においては、こうした不安定な予測は信頼性の欠如を引き起こす可能性があります。
– 安定した予測や異常値の特定は、より信頼できるデータを提供し、関係者の信頼を得るために重要です。
全体として、初期のデータに集中した検証と追加のデータ収集による予測の改善が推奨されます。
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:
視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月）は、WEIスコアが比較的高い位置にあり、その後若干の変動がありますが、大幅な下降は見られません。
– 決定木やランダムフォレストによる予測は、全体的に横ばいの傾向を示しており、大きな変化は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値がいくつか観測され、その後予測値が安定しています。
– 他の日付には外れ値は見られません。
3. **プロットの意味**:
– 青色の点は実績値を示し、初期に集中しています。
– X印は予測値で、有意な散布は見られません。
– 緑の点は前年のデータを示しており、予測モデルの精度を評価するための参考になります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が近い位置にあり、全体として予測モデルが実績をよく追従していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル同士のスコアは大きな差がなく、いずれのモデルも実績値に対する一貫した予測を提供しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人々は、初期の少々異常な変動を経て、その後安定した健康状態が見込めると考えるでしょう。
– 社会的には個人の健康管理が良好であることを示唆し、健康プランの策定や政策立案において安定性を重視していることがうかがえます。
このグラフからは、現在の健康状態は安定していることが示されており、今後もその傾向が継続することが予想されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期データでは、実績（青い点）が見られ、そこから予測値が急激に上昇しています。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンク）と決定木回帰（紫）の線が上昇を示しており、近い将来の心理的ストレスの増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で異常値（黒の丸）が確認できます。これらは大きな心理的ストレスの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**
– 青い点は実績データを示し、初期に限られています。
– ランダムフォレスト回帰や決定木回帰の予測線は、急激な変動を予測している。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、最大でも±3σの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が異なる結果を示しており、分析の方法によって今後のストレスレベルの見方が変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い相関は見られません。予測の不確実性が大きく、さまざまなシナリオが考えられます。
6. **直感的な理解とビジネス、社会への影響**
– このグラフからは、心理的ストレスが急激に増加する予測がなされていることが分かります。これは、個人や社会全体に大きな影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネス面では、メンタルヘルスケアの需要が増加する可能性があり、対応策を考慮する必要があります。また、職場のストレス管理プログラムの導入や改善が求められるでしょう。
このデータからは、心理的ストレスに対する早期の対策が重要であることが示唆されます。特に、大幅な変動を予測している時期には警戒が必要です。
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
– **実績（青のプロット）**は、初期にいくつかのデータポイントで見られ、その後データが途切れている。
– **予測値（赤いバツと色付きの線）**は、期間の後半にかけて上昇または安定している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青の実績データに黒い縁取りがある箇所は**異常値**として示されており、他のデータと乖離している。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**は実績データ、信頼性が高いと見なされる。
– **赤いプロットと線**は予測データを示し、それぞれ別の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示している。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しており、信頼区間の幅を表している。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 異なる予測モデル（色分けされた線）の結果がほぼ同様の傾向を示していることから、各モデルの予測が概ね一致している。
– 前年度のデータ（緑色のプロット）は新しいデータと比較するための基準を提供している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値があるものの、全体のトレンドとしては上昇している。
– 各予測手法が類似の傾向を示しているため、予測値のばらつきは比較的小さい。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 異常値や予測の上昇傾向が見られることから、社会的な自由度や自治に変化が生じている可能性を示唆している。
– ビジネスや政策決定においては、予測に基づく計画立案が重要となる。特に、異常値の原因を解明し、リスク管理を強化することが求められる。
– 社会的な観点では、自由度と自治が向上していることは、ポジティブな変化と捉えられるかもしれない。
この分析により、データが提供する情報を総合的に理解し、適切な措置を講じるための指針とすることができる。
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、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青い実績データ）は横ばいですが、期間が進むと予測データが示されています。
– 予測の線（紫・ピンク・水色）は、各モデルが異なる傾向を示していますが、全体的に正の勾配を持つものが多いようです。これにより、将来的にWEIスコアが上昇する可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（青い実績）には一つ外れ値（異常値）が検出されています（黒い円）。
– それ以外では急激な変動は見られませんが、モデルごとの予測値が異なることは注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データ。
– 赤いバツ印は将来の予測値、各予測線（色別）は異なるアルゴリズムによるものを示しています。
– 緑の点は前年のデータで、時間が進むと緑の密度が濃くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い点と赤いバツ印の間に若干のずれが見られ、モデルによる予測の誤差がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測のばらつきは、モデルの予測精度の検証に利用できます。それぞれがどの程度データを正確に予測しているかを見ることができます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実際のデータがモデルによる予測から外れることがあるため、予測の信頼性は常に考慮する必要があります。
– 社会における公平性や公正さの改善が予測されているため、政策立案や社会的介入の効果に関連する指標として活用できます。
– また、外れ値などの異常を検出することにより、特定の政策や介入が必要な事象を早期発見するための手掛かりとなるでしょう。
この分析は、データの正確な理解を助けるだけでなく、政策や意思決定への具体的なインサイトを提供するのに役立ちます。
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:
以下に、このグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ上で示されている各データポイントは、時間の流れに対する持続可能性と自治性（WEI）のスコアを表しているようです。
– 時系列データには大きな変動がないため、全体的なトレンドは横ばいと言えます。ただし、若干の上昇や予測値のばらつきが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントに黒い円で外れ値としてハイライトされています。これらは、通常の変動範囲を超えた異常値を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のスコアを示しており、紫の線やマークは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるスコア予測を示しています。
– 緑色のデータは、前年度のスコアとして比較基準になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時点で与えられた予測値と実績値の一致や、予測モデル間のばらつきは、様々なモデルが実績値をどの程度よく予測できているかを表します。
– 各モデルの予測値に大きな差がある場合、モデルによるアプローチの違いが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間で一致している点も見られ、一定の相関があると言えますが、外れ値による影響を考慮する必要があります。
– 異なる色やタイプのマーカーが均等に分布しているため、特定の傾向がアプローチ間で顕著に異なるとは言い難いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見た際には、安定した持続可能性のスコアがある程度維持されていると感じるかもしれませんが、外れ値の存在により、潜在的なリスクを警戒する必要があります。
– ビジネスや社会においては、予測モデルの精度の向上が求められるかもしれません。特に異常値の発生原因を調査し、予測の改善に繋げることが重要です。
これらの洞察をもとに、更なる分析やアクションが取られることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は0.8付近で安定しています。
– 予測値（赤い×印および他のモデル）では、ランダムフォレスト回帰が最も変動しており、2025年7月以降WEIスコアが急激に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績点の中に大きな外れ値は見られませんが、内外の予測モデル間での比較を見ると、決定木回帰が初期に若干の上下動があります。
– ランダムフォレスト回帰の初期上昇も注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青）は観測データを示し、過去の実際の状況を反映しています。
– 予測値では、線形回帰（薄紫）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が描かれ、それぞれ異なる予測パターンを示しています。
– 異常値（黒い円）は何らかの特異なデータポイントを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間でのスコアの変動幅に差が見られ、特にランダムフォレスト回帰が最も予測の変動幅を広く持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 今回示されたデータでは、実績値と予測値の間に目立ったずれが少ないですが、長期的な予測においてモデル間で大きな差異が見られます。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 現在のWEIスコアが0.8と安定していることは、社会基盤と教育機会が一定レベルで維持されていることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測による急激な上昇は、今後の改善の可能性を示唆しています。ただし、具体的な要因を考慮する必要があります。
– ビジネスや政策においては、どのモデルの予測が現実に最も近いかを検証し、その結果に基づいて計画を立てることが重要です。特に教育機会改善の施策に注力することで、全体の社会WEIスコアの向上が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**については、初期におけるデータのみが観察され、ゆっくりとした上昇トレンドが見られますが、その後のデータが少なく、トレンドをしっかりと把握するのが難しい状態です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**が初期に2つ示されています。これらは、通常のスコアからの大きな偏差を示しており、その要因に注目が必要です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**について：
– **青色の点**は実績のデータを示し、初期の方に集中しています。
– **異常値**は黒い縁取りのされた円で強調されています。
– **予測**データは赤い十字で示され、予測には複数の回帰方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が試みられています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試されていますが、その結果に大きなばらつきが見られ、予測の不確実性が示唆されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測のスコアにはまだ相関関係を見出すにはデータが不足していますが、過去のスコアは予測スコアの分布中心に位置しています。
#### 6. 直感的な感想と社会的影響
– **インサイト**：
– 初期における異常値が社会的または政策的な変化の兆候を示している可能性があります。
– 予測モデルのばらつきから、データの不確実性が高いことが伺え、より確固たるデータが必要です。
– **社会的影響**：
– 今後の正確な予測は、政策決定者にとって非常に重要であり、継続したデータの収集と異常値の原因分析が必要です。
– 多様性や自由の保障の分野における課題を浮き彫りにする可能性があります。
このような洞察をもとに、さらなる詳細な分析や政策の方向性の決定が望まれます。
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:
このヒートマップについて、専門的な分析と直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、色の濃淡が時間の経過に伴って変化していることを示しています。
– 上部の時間帯（8時頃）ではシアンから黄色への色の変化が見られ、他の時間帯と比較して変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時のところで、他の時間帯に比べて濃い紫色が目立っています。これは他の時間帯と比べて数値が大幅に低いことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーに示されている通り、色の濃さは数値の高低を表しています。例えば、黄色は高い値を示し、紫は低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日時において、時間帯ごとにカラーが変化しており、いくつかの時間帯においては関連性が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ日付における異なる時間帯間で相関があるかは一目では分かりづらいですが、互いに異なる傾向が見られることがあります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及び影響**
– 日中の時間帯には、ある種の活動や現象が活発になる可能性を示唆しているかもしれません。
– 企業や社会にとっては、特定の時間帯に注目することで、効率よく資源を配分し、業務効率を改善するきっかけとなるかもしれません。
このヒートマップは、一日を通じてどの時間帯で特定のスコアが高いか、または低いかを視覚的に示しており、これを基に効率的なリソース管理や時間配分の計画に活用できます。
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分析を行います。
1. **トレンド**
– 7月1日から7月5日にかけての時間帯別で、WEIスコアが変化しています。特に、色の変化を観察すると、時間帯によって一定のパターンがあることがわかります。午前中のトレンド（紫色）は低い傾向があり、午後に近づくにつれて色が明るくなり、スコアが上昇するようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– やや特殊な変化が見られるのが7月5日の午後の時間帯で、明るい黄色が非常に目立ち、高いスコアを示しています。これは急激に変化した外れ値として注目される部分です。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しており、黄色は高スコア、紫色は低スコアを表していると考えられます。色の変化を追うことでスコアの時間帯別変動が一目で理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日において午前と午後でのWEIスコアの違いが明確であり、日による比較では、時間によってパターンが類似していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前が低スコア、午後が高スコアになる傾向が見られますが、7月5日の午後は特に顕著であり、特定の要因があったことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが時間帯によって変動することは、個人の労働効率や集中度が時間に依存する可能性があることを示しています。このため、働く時間帯や活動スケジュールを調整することで、より効果的な時間管理をする手がかりになるかもしれません。
このグラフは、日々の活動効率を時間帯別に把握し、社会やビジネスのスケジュール最適化に役立てるための示唆を与えているように見えます。
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:
この時系列ヒートマップは、「社会WEI平均スコア」に関するデータを視覚的に示しています。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体としてパターンの明確化が難しいですが、色の変化から、日付と時間帯によってスコアに異なる傾向が見られます。一部の時間帯で規則的な色の変化が目立つため、周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 他と比べて暗い紫のプロット（2025-07-01）は、他の色から大きく逸脱しており、低いスコアを示しています。外れ値の可能性があります。経済的または社会的なイベントによる影響があったかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が社会WEIスコアの大小を示しており、黄色は高く、紫は低いスコアを示しています。
– 同じ時間帯での日付間のスコア変動が見られるため、その時間帯に特定の社会イベントが影響している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付による連続性があるため、時間経過とともにスコアがどのように変化するかを追跡するのに役立ちます。連続的なデータ分析を行えば、更なる関係性が明らかになるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯毎に色にある程度のパターンが見えます。特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があり、その時間帯に特定の活動が活発になるかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフから、社会活動やイベントがスコアに影響を与える可能性があることが示唆されます。多くの活動が行われる時間帯や、有意な変動が見られる日付を特定することで、ビジネスや政策立案において有用な情報を得られるかもしれません。
– 外れ値や急変が現れた日時に注目することで、その原因を分析し、予防策を考えることができます。
全体として、時間帯と日付に基づいた繊細なスコアの変化がヒートマップにうまく表現されています。特定の社会的行動パターンやイベントの影響を理解し、適切なアクションを導くための貴重な情報を提供するデータです。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリに関する複数のWEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関関係を示しています。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは特定の期間内でのトレンドは示されませんが、相関係数の強さと方向が視覚的に把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動については、ヒートマップ自体では明確には判断できません。しかし、低相関や負の相関（青色）は特定の要素が他と異なる動き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**:
– 高い相関を示す赤やオレンジのプロットは、項目間で強い関連性があることを示します。
– たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものは表示されていませんが、項目間の関連性に基づいて相関を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関（0.75以上）を示すのは、「個人WEI平均」×「個人WEI（精神的余裕）」や「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などです。
– 負の相関が強調された青色のセルは、例えば「社会WEI（公正性・公正さ）」と「個人WEI（健康状態）」の間の-0.09などが見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関のある項目は、政策や戦略を策定する際の主要な指標として利用可能です。
– 例えば、「総合WEI」に寄与する要素として、「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が重要であることが示されており、これらを強化する施策が全体的なウェルビーイングの向上につながるかもしれません。
– 負の相関は、特定の改善策が他の指数には逆効果となる可能性を示唆しており、慎重なバランス調整が求められます。
このヒートマップは、社会のさまざまな側面がどのように相互に影響し合っているのかを理解するのに役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの中央値は比較的安定している様子が見られ、特定の期間における大きな上昇または下降トレンドはあまり示されていない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図に外れ値が見られることから、一部のWEIタイプにおいては異常なスコアが存在することが示唆される。特に「個人WEI（持続可能性と自治性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」のカテゴリで外れ値が顕著。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱の高さはデータの分布を示し、特にスコアが集中する範囲を表している。胡椒散布の位置は第一四分位数と第三四分位数の間に対称的に存在しており、データが広く偏りやすいことを示唆。
– 色の違いは各WEIタイプを識別可能にするためのもので、特定の意味を持たない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプの相対的な分布と外れ値の数を比較することで、特定の領域がより変動しやすいかどうかを把握できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の広がりや外れ値の存在は、それぞれのカテゴリー内での変動が多様であることを示唆する。ある種のWEIスコアは他よりも高い一貫性を持っている。
6. **直感的感情と社会への影響**
– 人間の直感として、一部のカテゴリでのスコアのばらつきは、その分野における不安定さや不確実性を示すものとして捉えられるかもしれない。
– 個人の心理ストレスや社会的公平性への関心が高まっているとすれば、これらのデータは政策立案や社会的取り組みの方向性を決定する際の重要な情報となる可能性がある。
このグラフは、異なる社会的および個人的領域における変動の可能性と、それが社会全体に与える影響についての洞察を提供するものです。各WEIタイプの具体的なスコアとその変動性を理解することで、政策立案者は目標とする分野における現状と課題をより効果的に把握し、改善策を検討することができます。
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（World Economic Indicator）の構成要素に関する主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をいくつか挙げます：
1. **トレンド**:
– グラフは主成分得点の散布図であり、具体的なタイムトレンドは示されていません。したがって期間内の動きや周期性は判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1と主成分2の得点が大きく異なるポイントや中心から大きく外れている点は外れ値とみなされる可能性があります。特に第1主成分軸での-0.2周辺や0.3近辺の点は中心から外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は観測データを表しており、異なる色がないので個々の点の区別やカテゴリ分けはこのグラフでは行われていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAのプロットは時間軸を直接含まないため、時系列データの関係性は不明です。ただし、各得点が複数の変数の組み合わせであるため、時間軸の他の分析と併用することで関係性を示すことが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間の特定の相関はないようです。各点が比較的均一に分布しているように見えますが、密集した領域もないため、特定のクラスタリングは見受けられません。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析により、データの背後にある構造や相関を2次元の視覚で直感的に把握することができます。特に、各成分の寄与率（例：第1主成分の寄与率が0.45）は、データのばらつきを説明する要因の規模を示します。高い寄与率の成分は、重要な社会的要因を反映している可能性があり、政策形成や経済予測に役立つかもしれません。
このグラフは要因整理やデータの次元削減に役立ち、ビジネスや政策の戦略立案に貢献する可能性があります。分析者はこれを初期ステップとして使用し、詳細な分析を追加で行うことが重要です。
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。