📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、2025年7月1日から6日までのWEIスコアデータに基づき、WEIのトレンド、異常値、相関、季節性、残差、および構成要素を解釈しました。
### 業務全体の傾向とトレンド分析
– **総合WEIスコア**は、7月1日に0.65という低い値から始まり、徐々に上昇して7月2日午後には0.7875まで上昇しています。その後は若干の変動を見せながら、再び7月4日に0.66と一時的な低下を示し、最終的に7月6日には0.74を記録しています。このパターンは、参加者の環境や条件が日毎に変化している可能性を示しています。
– **個人WEI平均**は、ほぼ一定のスコアを保っており、0.61から始まり、7月3日までには0.675を中心に変動している。この安定性は、日常の安定した個人経験を反映している可能性があります。
– **社会WEI平均**は、開始時は0.68で、7月2日に0.85に達した後、やや変動しつつも上昇傾向。この大幅な上昇は、社会的な要因が大きく影響している可能性を示唆しており、社会イベントや政策変更などが影響している可能性があります。
### 異常値の検出
– 異常値として、総合WEIにおいて7月2日の0.79、個人WEI平均における7月2日の0.72、社会WEI平均でも同日の0.85は異常に高いスコアとして特記されます。これらはスコアの急激な上昇に関連する特異な出来事や背景があることを示唆しています。例えば7月2日前後に何らかの社会的なインパクトがあったと推測できます。
### STL分解結果
– **季節性**: 日ごとにスコアが変化しており、特に目立った季節的パターンは読み取れませんが、社会WEIが7月2日にピークを迎え、短期間のイベントが影響している可能性があります。
– **長期トレンド**: データが短期間であるため、明確な長期トレンドは不明確ですが、全体として増加傾向が見られます。
– **残差**: 短期間のため説明できない残差が比較的少ないですが、予期しない急激な変動が短期間で影響しています。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、社会基盤・教育機会の関連性が強いと予測され、PCAによる分析ではPC1が60%の寄与率であり、これが主要な構成要素です。例えば、経済的な安定が個人の健康に影響を与え、それが社会インフラの充実に反映されている可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図を使用した場合、スコアは大きな外れ値を持たず、中央値付近での変動が主に観察されるでしょう。ただし、いくつかの指標では広がりがあり、特に個人の自治と社会の多様性で顕著な変動が示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、PC1がスコアの60%の変動を説明し、主に個人の経済的要素や健康または社会的基準が重要な要素として抽出されます。PC2では16%が説明され、主にストレスや自治といった心理的または行動的要素が寄与していると考えられます。
このように、WEIスコアは全体として徐々に上昇しており、社会と個人の要因がその変動に影響を及ぼしていることがわかります。特に、
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:
この散布図には、360日間の総合WEIスコアが表示されており、いくつかのモデルによる予測が含まれています。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績値（青）はやや上昇傾向を示しています。全体的な期間を見ると、最終的な実績値が前年の数値（緑の点）と非常に近しい数値であることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒の丸）は青いデータのすぐ傍にありますが、極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）や前年（緑）のプロットで、モデルの予測（線の色）との相関を見ることができます。多くのモデルが実績に対して近似値を出しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線の色）は、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測が実績値に近いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に一致が見られますが、モデルによる予測が多少ばらついています。全般的には、予測がブルーの実績値を比較的正確に反映していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– WEIスコアの安定した上昇により、関連するビジネスの信頼性が増す可能性があります。また、モデルの精度が高い場合、AIモデルが今後の計画や予測に大きな役割を果たすことが期待されます。予測と実績が一致していることは、信頼性の高い予測を持つための重要な指標です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは全体として数日間のデータが点の密集として示されているが、期間全体では主に2回の異なった時期のデータサンプルが見られる。
– 初期の時期（2025年中頃）は安定しているが、後期（2026年）には若干の上昇傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイント群に異常値が含まれており、予測モデルが広く分布しているのに対して実測値はより集中している。
– 2025年の初期における外れ値は注目すべき点である。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青色の点で示されているが、予測との乖離が少し見られる。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なるモデルにより、予測の範囲が幅広い。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが用いられており、それぞれのモデルの予測が異なっているため、異なるモデリングアプローチが結果に影響を与えている。
– 特に初期段階では実測値と予測のズレが大きい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にデータは密集しているが、異常値は異なるトレンドを示唆している。
– 特に2025-07のデータは異常値として扱われており、全体のパターンから逸脱している。
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に関する洞察**
– 異常値や予測モデルの乖離は、モデルの精度やデータの取り扱い方法に改善の余地があることを示唆している。
– 事業や政策の決定を行う際には、異常値が示す予期せぬ変動に対応するための柔軟性が必要とされる。
– モデル間の予測の相違は、異なるシナリオをシミュレートする際に考慮する価値がある。
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:
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（2025年7月頃）のデータは約0.8付近で横ばい傾向を示しています。
– しかし、後半（2026年6月頃になると）が約0.6付近に落ち込み、再び一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階にいくつかの外れ値（異常値）が見られ、それぞれが予測値から大きく外れていることを示唆しています。
– 後半では外れ値が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、全体としての変動は少ない傾向にあります。
– 緑色の点は前年データで、全体的に実績と同様、主に後半に集中しています。
– 異常値は黒枠で示されており、初期の時点で頻繁に出現しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは一貫していないが、予測信頼区間や予測モデルはどちらの期間でも提供されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常に対して、多くの異なる予測モデルが異なるトレンドを示していますが、全体として緩やかな下降トレンドは一貫しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期に見られる外れ値は、データ品質の問題か、突発的な社会現象を示している可能性があります。
– 遅滞なくデータが正規化され、後半の動きから見ると、ステークホルダーは安定性を予測しやすく、長期的な計画を立てやすくなるでしょう。
– 最初期の変動が、何らかの外部要因に起因するとすると、それへの対応策の実施が安定性に貢献している可能性があります。
このグラフでは、初期段階での大きな不安定性から後半の安定化までの変遷が、人々や組織の意思決定に重要な影響を与え得ることを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から2025年8月）は比較的安定しています。WEIスコアが0.7から0.8の範囲内で変動しています。
– 予測データ（2026年5月以降）では、スコアがさらなる上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月の一部データポイントが異常値として記されています。これが何か特定の出来事や経済的要因に関連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で、過去の実際の値を示しています。
– 赤い「×」は予測データで、未来の予想値を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来の傾向を示しています。
– 異常値は大きな黒い円で表され、重要な異常を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間に比較的一貫性が見られ、モデルに基づく予測が現実のデータとかなり近いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一様ですが、予測データのスコアは一貫して上昇しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 全体的に、経済的余裕の向上が予想され、個人の消費余力が増す可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰モデルによる安定した上昇予測は、経済の回復や成長傾向を示唆します。
– 異常値に対する注意が必要で、これが持続的な成長に影響を与える要因となるかもしれません。
このグラフは、分析および予測に基づく意思決定において、信頼性を高めるための貴重な情報を提供していると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青）は、初期には比較的安定しており、急激な上下動はありません。
– ただし、グラフの後半においては、データが存在せず、予測に頼る形になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒枠の丸で示された異常値は、グラフの初期に見られます。
– この異常値によって、予測モデルに対する信頼性や予測の不確実性が考慮される必要があります。
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、赤いバツ印は予測データを示しています。
– 異常値（黒枠の丸）は、実績とは異なる可能性のあるデータを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる未来予測を提供しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、トレンドをやや異なる形で示していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は、異常値の存在により一貫性が欠ける可能性があります。
– 異常値が集中している時期は、特に注意して他のデータとの関連性を分析する必要があります。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 健康状態の急激な変化を示す異常値は、社会的な問題や突発的な事象が影響している可能性があります。
– 予測の不確実性が示唆されることで、政策立案者や健康管理者が、データの品質を向上させたり、異常が発生しにくい社会状況を作るための対策が必要となります。
このグラフは、将来的な健康状態の予測におけるデータ分析の難しさと、その改善の必要性を強調しています。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは上昇トレンドを示しています。ただし、長期間にわたって多くのデータが不足しているため、全体的なトレンドを判断するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかの異常値が見られます。これらは黒い円で示され、他の値よりも高いか低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績のデータポイントは青色で示され、予測値は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により予測されています。また、異常値は黒い円で特定されています。
– 前年の比較値は緑色で示されており、過去の数値と最新の予測を比較することができます。
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は、異なるモデリング手法の比較として使われています。初期の実績データとモデル予測の関係性を確認することで、モデルの予測性能を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形および決定木、ランダムフォレストモデルが提供する予測値には、若干の相違が見られます。これにより、異なるモデルの適用の必要性や精度を検討することができます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、初期段階での心理的ストレスの増加が読み取れます。もしこの傾向が続くと仮定されるなら、ストレス管理のための介入が求められる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、労働生産性の低下や健康管理に関するコストの増加が考えられます。心理的ストレスを軽減するためのプログラムが重要となるでしょう。
このグラフは、心理的ストレスの動向を示す貴重な情報を提供し、さらなる調査や介入の必要性を暗示しています。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 時系列の前半（2025年7月初旬）は、実績のスコアが比較的安定しており、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）もほぼ同じ範囲内で変動しています。
– それに対し、時系列の後半（2026年3月以降）はデータが少なく、主に前年の比較AIからのデータ（緑色）で構成されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期において、2つの異常値が観測されています。これらの値は、他のデータポイントとは離れており、注意を要します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績のデータを示し、黒の丸は異常値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、比較のための基準として役立っています。
– 横に描かれた紫、ピンク、その他の線は様々な予測モデルを示していますが、これらのモデルによる将来のスコアの変動範囲は非常に限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと予測値が重なることで、モデル予測の信頼性を一定程度確認できます。
– 後半のデータが前年のデータに基づいているため、将来の予測はまだ確定的ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値はおおむね一致しており、モデルの予測能力が確認できますが、わずかな異常値が存在します。
– データは比較的クラスターを形成している一方、異常値は別のクラスタとして存在しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間がこのグラフを見て直感的に感じることは、全体的にスコアが安定していることへの安心感ですが、冒頭の異常値に対しては不安も感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、異常値が短期的なイベントや出来事によるものである場合、その原因を明らかにし、再発を防ぐ手段を講じることが重要です。また、予測モデルが非常に安定していることで、将来の計画策定の根拠を得やすくなるという利点もあります。
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**
– グラフは、2025年7月から2026年7月までの「社会WEI（公平性・公正さ）」のスコアを示しています。
– 期間の初めに目立ったトレンドは見られず、スコアは比較的高いまま安定しています。
– 期間の終わりには、過去のスコア（緑色）が低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に一部のデータが外れ値として黒い円でマークされています。これらは実績AIでは異常とされています。
– 中間の時点での予測（青いプロット）は比較的安定しているが、手法によってスコアにバリエーションがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値、赤い「×」は予測。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、そこから大きく外れるデータは特異的。
– 紫、シアン、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に対してAI予測値が一致しており、全ての手法で同様の傾向が観察できます。
– データ全般として、実績と予測が大きく乖離している部分は少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には、ある程度の相関が感じられます。
– 一部の外れ値を除き、データは比較的緊密に集まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、社会政策や施策の成果を評価し、今後の予測に役立つツールとして利用できます。
– 異常値の存在は、特定時点での政策や外部要因が影響している可能性を示唆しています。
– 企業や政府機関は、このデータを基に公平性や公正さの観点から行動を補正し、改善を図ることができます。
全体として、このグラフは社会の公平性と公正さの評価において重要な示唆をもたらし、今後のポリシーメイキングに役立つ可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の数値（2025年7月）では、実績と予測が約0.8のレベルにあり、特に顕著な変化は見られません。
– しかし、次のデータポイントに向け、予測モデルによって異なる結果が示されています。線形回帰や決定木回帰は小幅な下落、ランダムフォレストでは上向きの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて異常値が観測されていますが、その後のデータでは問題としては目立たないようです。異常値に対するアプローチが改善された可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 実績（青）は安定したパフォーマンスを示しており、異常値は黒で強調されています。
– 各予測モデル（ピンク: ランダムフォレスト、シアン: 線形回帰、紫: 決定木）は異なる予測傾向を示しており、多様な視点からの分析が求められます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– それぞれの予測手法は異なるトレンドを示しています。例えば、ランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なり、ポジティブなトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデル間の予測には多少のばらつきがありますが、実績データとの整合性が観察されるため、モデル間の予測誤差は小さいと考えられます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在や、異なる予測結果から、不確実性や変動の可能性が示されています。
– 実績と予測が一致しない場合、改善の余地があることを示唆しているため、持続可能な社会政策の見直しが必要かもしれません。
– 各予測手法が異なる結果を示しているのは、将来の不確定要因が多いことを示しています。そのため、多角的なアプローチや対策が求められるでしょう。
このグラフの分析から、経営者や政策決定者は、持続可能性に向けたアクションを考慮する際の参考資料として活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 時系列が非常に短く、複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されている。実績AIに基づく現在のスコアは安定しており、予測値も大きく変動していない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として1点が強調されており、他のデータから外れている。この点は重要な注意が必要。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）、紫と水色の線は予測された値を示している。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が重なる部分では、予測が一致しており、モデル間での信頼性が高い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に大きく変動しているわけではなく、予測手法ごとのばらつきも少ないため、現状の安定性が確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは大部分が密集しており、予測範囲内に収まる傾向が強い。
6. **人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– データが安定していることから、現在の社会基盤・教育機会に関する取り組みが順調であると言える。外れ値をどう扱うかが今後の課題。
– 安定した予測は、政策決定や予算配分においてリスクを減らすための指針となる。予測一致は、信頼性のある未来予測に寄与する。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは期間の最初に集中しており、データが過去1年間に少しずつしか記録されていないようです。したがって、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値が観測されており、これが何らかの特筆すべき出来事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（実績AI）、緑の点は前年の比較（実績AI）、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– さまざまな色の線（青、紫、ピンク）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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線は異なる傾向を示していますが、データが限られているため、モデル間の信頼性や関係性を評価するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセットが限られているため、特定の相関関係を見出すのは難しいですが、異常値を除けばスコアはある程度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**:
– このデータは社会における共生や自由の保障に関連するものであり、異常値は特定のイベントや政策の影響を示しているかもしれません。
– 社会政策立案者にとって、異常値は介入の必要性を示す可能性があり、各予測モデルを比較することで将来の動向を慎重に予測し、対応策を講じることが求められます。
スコアの安定性や政策の効果を評価するため、今後も継続的なデータ収集と分析が重要です。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 時系列ヒートマップを見てみると、色の変化が時間推移ごとに見られる。上部の色は比較的一様であるものの、日によって若干の変動がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一番下の行で、紫のブロックが目立ちます。これは他のエリアと大きく異なる値を示しており、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**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を表しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示していると予測できる。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数の日付と時刻のデータがありますが、時刻ごとにどうスコアが変化しているかという関係が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアとして黄色や緑系の色が見え、特定の時間帯で集中しているように見えるので、ある時間帯にWEIスコアが上昇する可能性がある。
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**:
– 急激なスコアの変動や外れ値が特定の時間帯に集中するのを見て、何か具体的なイベントや状況が影響を及ぼしているのかと感じるかもしれません。
– 社会的・ビジネス上の影響としては、特定の時間帯のスコアが持続的に高いことで、その時間帯に何かしらの対策を講じたり、注力を強める必要性があるかもしれません。
このヒートマップを使って、特定の期間や時間帯における動向を把握し、戦略的な意思決定に役立てることが可能です。
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:
**グラフ分析と洞察**
1. **トレンド:**
– 日時の経過に伴って、時間帯毎の色が変化しているが、一部に周期的なパターンが見られる。
– 午後8時と午後4時の時点では徐々にスコアが増加傾向にあるが、午後7時から8時にかけては急激な変化が観察される。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の午後4時に色が突然明るくなっていることから、急激な増加があったことを示唆している。これは外れ値として注目に値する。
– 他の時間帯に比べ、午後7時は一定の安定感があり、急激な変動が少ない。
3. **各プロットや要素:**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、暗い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを表す。
– 色の密度が低い場所は変動が少なく、逆に高密度な色の変化があるところは頻繁な変動があると考えられる。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 午後4時から午後8時にかけては一貫した上昇トレンドが観察され、これらの時間帯のスコアには正の相関があるように見える。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 午後4時と午後8時の間にスコアの大きな変動が見られるが、その他の時間帯では比較的安定している。
– 色彩の分布から、ある特定の時間帯に集中する一時的な変動がカルチャーまたはイベントに起因する可能性が考えられる。
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:**
– 一般的な業務時間後にスコアが上昇することから、夜間の活動が活発であることが示唆される。これにより、ビジネス戦略として、夜間の顧客対応やサービス提供が有効である可能性がある。
– 7月1日の大きな変動は、重要なイベントやニュースがあった日であるかもしれない。そのため、マーケティング活動や製品リリースのタイミングを考慮する際に重要な指標となる。
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**
– 全体として、データは日付と時間帯に分けてヒートマップで表現されています。全体的な上昇または下降のトレンドは明確ではありませんが、特定の時間帯や日付に対して変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時が非常に低いスコア（ヒートマップの色が最も暗い）で、明らかに他の日付や時間帯との差異があります。これは外れ値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素**
– 色のトーンは特定の日付と時間帯に応じて変動し、緑から黄色は WEI スコアが高く、青から紫は低いことを示しています。16時の列が他の時間帯と比べてより多様な色合いを示しており、変動があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付間での比較では、全体的に7月5日がより高いスコアを示しており、7月3日が低めのスコアであることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるパターンが確認でき、特に16時でのスコアの変動が目立ちます。これは特定の時間帯における社会活動の変動を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのヒートマップから感じ取るのは、特定の時間や日付における社会的な活動の変動です。特に、外れ値として観察される時間帯や低スコアは、特定の社会現象やイベントと関連している可能性があります。この情報は、企業が戦略を立てる際や社会的な活動を計画する際に、ピークと落ち込みの時間を考慮するための重要な指針となるでしょう。
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:
この相関ヒートマップから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、直接的なトレンドの分析は難しいですが、各項目の相関関係を長期的に観察することで変化の兆候を検討できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値が-1や1に近いほど強い相関を示し、それらの強い正負の相関が外れ値として検討できます。しかし、このヒートマップ内には極端な外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色が濃い赤の箇所（例：「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」）は、これらの要素間で非常に高い正の相関があることを示しています。一方、青い箇所（例：「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「個人WEI（健康状態）」）は負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この図は時系列データを直接表していませんが、相関の変化を年間で検討することにより、各項目の相互作用の発展を見ることができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関関係が見られるのは、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などです。これらの高い相関は、複数の項目が同じ基準に基づいて影響を与えている可能性を示唆します。
6. **人間の直感や社会・ビジネスへの影響**
– 高い正の相関は、異なるWEI（Wellness Equity Index）の要素間で相互の依存関係が強いことを示しています。ビジネスや政策立案においては、特定の要素を強化することが他の要素にも良い影響を及ぼす可能性が高いことを意味します。
– 負の相関や低い相関は、異なる要素が独立している、または反対の影響を持つことを示すかもしれません。特に教育機会や健康状態の改善が他のネガティブな要素と関連している場合、対策が必要かもしれません。
このヒートマップは、各要素の相関関係を明らかにすることで、政策立案者や経営陣にとって重要な洞察を提供でき、各分野の改善に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのボックスは、全体的に比較的安定しており、明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」には外れ値が見られます。これらは平均から大きく外れたデータポイントを示しており、特定の条件や地域で異常に高いまたは低いスコアがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスの幅は四分位範囲を示しており、上部と下部のラインは最大値と最小値を示します。明るい色の範囲が広い部分はデータのばらつきが大きいことを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各カテゴリの間で直接的な相関は見られませんが、スコアの分布は広範囲にわたっているため、それぞれのカテゴリが異なる要因を測定していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEI、個人WEI（特に総合的判断）、社会WEI（共生、多様性）の間でスコアが近似している傾向があり、これらの要素が相互に関連性がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 見た目で判断すると、分布の均質さが影響力のある要素であることがわかります。特に外れ値は注目されやすく、これらの要因が改善または悪化している地域では詳細な分析が必要です。社会やビジネスにおいて、例えば労働者の心理的ストレスや社会的多様性の受け入れは、政策変更や企業戦略策定の重要な要因となり得ます。
この分析に基づき、各WEIタイプのばらつきや外れ値への対応が必要であり、多様な社会ニーズに応えるための柔軟な対応が重要です。
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:
### グラフ分析の専門的および直感的な洞察
1. **トレンド**
– グラフはPCA（主成分分析）によるプロットで、特定の期間にわたる上昇や下降のトレンドを示すものではありません。ただし、データが第1主成分軸に沿って広がっていることが確認できます。これは、第1主成分がデータの60%を説明しており、主要な変動因子と考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上のデータポイントは他のプロットからやや離れているため、外れ値として検討できるかもしれません。また、第1主成分の正の側と負の側に広がりがあるものの、全体的に均一に分布しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは360日間にわたる国際的なデータポイントを示し、第1および第2主成分に基づいて変動の重要な要素を示しています。第1主成分がより多くの情報を持っていることから、この要素が全体の傾向を強く影響していると考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データが具体的に示されているわけではありませんが、主成分を通じてデータの潜在的な構造や関係性を評価することができます。特に、第1主成分が主たる変動因子として、他の指標との相関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**
– データの中心は原点付近に集中しており、第1主成分に沿った幅広い分布が確認できます。これは、第2主成分が変動を説明するのに小さな役割を果たしていることを示唆します。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– このグラフは、データの背後にある主要な変動因子の解明に役立ちます。ビジネスの観点からは、主要な経済指標や国際的なイベントがデータに与える影響を評価するのに役立つかもしれません。特に、予測や戦略的計画において、この種の分析によって得られる洞察は重要です。
全体として、このPCAグラフはデータの主要な構造を視覚的に把握するためのツールとして役立ちます。特定の要因が結果に与える影響を理解し、長期的な戦略に生かすことが可能です。
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。