📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI** は、7月1日から5日にかけてさまざまな変動を示しています。特に7月3日ではスコアが0.775と高く、同日の他の評価に比べて突出しています。これは短期間の上昇傾向として注目に値するでしょう。
– **個人WEI平均** と **社会WEI平均** の両方で、7月3日にスコアが高く、7月2日に低い傾向が見られます。
– **詳細項目**の中で、「持続可能性と自治性」および「共生・多様性・自由の保障」は、特定の日に高スコアと低スコアの両方を記録していることから変動が大きいです。
#### 異常値
– 異常値は特に7月2日と3日のデータに集中しています。7月2日には「公平性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」で低スコアが見られる一方、7月3日には「持続可能性と自治性」や「共生・多様性・自由の保障」で高スコアが示されています。
– これらの異常値は、社会的なイベントや政策変更、地域的な問題の影響を示唆している可能性があり、さらなる詳細な調査が推奨されます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 長期トレンドとしては、全体的なWEIスコアの持続的な安定性が見られますが、短期的な変動に敏感であることがわかります。
– **季節性パターン**は30日のデータであるため継続的な分析が必要です。現在のデータからは、明確な季節性は見出しにくいですが、週末に向けて個々の項目で増加傾向が見られます。
– **残差**: 説明できない残差成分は、予測モデルに調整の余地がある可能性や、予期せぬイベントの影響を示唆します。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、例えば「持続可能性と自治性」と「共生・多様性・自由の保障」に強い正の相関が期待され、これらの要素は一緒に変動している可能性があります。
– 各項目の相関関係は、政策や対策を策定する際の優先事項の判断に役立ちます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**（箱線図）では、特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」にばらつきが見られる可能性があります。中央値がその他のスコアとどのように比較されるかを見ることで、これらがどれだけ異常値に引っ張られているかがわかります。
– 一部の項目で外れ値が見られる可能性があり、これはデータ収集プロセスの見直しを促すものです。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1が0.45、PC2が0.22の寄与率を示しており、これらがWEIスコアの変動を最も強く説明しています。PC1は、複合的な要素全体の変動を理解する上で主要な役割を果たし、PC2は相対的な変動を補完します。
– PCAを踏まえて、個々のWEI項目の改善が総合スコアの向上にどの程度寄与できるかを見極めるための指針になります。
### 全体としての洞察
今回の分析では、短期間での急激な変動が幾つか観察されており、データの異常値を見逃さないための注意が必要です。特定の項目の突発的な変動は、政策
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:
このグラフを分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の始めに存在し、僅かに上昇しています。
– 線形回帰（薄紫）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ）による予測が示されていますが、どちらも途中から横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが異常値として黒い円で示されています。これは、実績データに変動があることを示しています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績値。
– Xは予測値であり、これらの予測値は実績よりも初期で上に位置しています。
– 薄い紫のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は同様のトレンドを持っており、AIによる予測と関連していますが、予測の開始位置や不確かさがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測不確かさの範囲内にいますが、異常値がその外にあります。
6. **洞察と影響**:
– 短期間内でのデータの変動が見られ、これがどのように予測に影響するかを理解するための追加分析が必要です。
– ビジネスや社会において、このような異常値や予測の不確実性は、意思決定プロセスにおけるリスク要因として管理されるべきです。
このグラフからは、データのばらつきや予測の正確性の課題が見えるため、より多くのデータや高度な分析が可能であれば、より良いインサイトを得られるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータは最初の数日間で一貫した上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は上昇し、その後一定に保たれていますが、線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに外れ値が示されていますが、その後のデータは比較的一貫しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒く縁取られた点は外れ値を強調しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさ範囲を示しており、不確かさが初期には大きいことを表しています。
– 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) はそれぞれの方法で未来を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが示すトレンドは、ランダムフォレスト回帰の予測と一致しています。しかし、他の二つのモデルはこの動きを捕捉できていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト回帰による予測との間には高い相関関係があるように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは、ランダムフォレスト回帰が短期的な予測には有効である可能性を示唆しています。また、初期におけるデータの変動は予測モデルに大きな影響を与えることがあるため、データの精度向上が重要です。
– 社会的応用としては、特に不確実性が大きい状況において、適切な予測モデルの選定が将来的な計画や意思決定に寄与する可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、予測におけるモデル選択の重要性と、一部の外れ値が全体の予測精度にどのように影響するかを理解する助けになります。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイント（青い点）は7月初旬に集中していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）については、それぞれ異なるパターンが示されています。線形回帰は緩やかに上昇し続け、決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰も横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイント中に、2つの異常値（黒い枠の青い点）が存在します。これは他のデータポイントと比較して特異な値です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表し、時系列に沿ってWEI（Weighted Index）スコアのばらつきを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、予測の信頼性を視覚的に伝えています。
– 予測モデルごとに色分けされた線があり、それぞれのモデルのトレンドを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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、実績データに基づいて異なる予測結果を示しています。
– データスパン内では決定木回帰とランダムフォレスト回帰が類似の結果を示している一方、線形回帰は上昇傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定のばらつきを持ち、特定の上昇または下降パターンは確認できません。
– 不確かさ範囲内で異常値が存在することから制度のばらつきが注意点となります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データのばらつきや、モデルごとの予測の差異から、社会的な指標の安定性に不安定さが認識されます。
– モデルによる予測が異なるため、異なるモデルを使用して予測の精度を高めることが重要かもしれません。データの変動がビジネスや政策決定に直結する場合はこれらの異常値に着目し、対応策を講じる必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 過去の実績データ（青色のプロット）はおおむね横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は徐々に上昇していますが、決定木回帰の予測は安定したままです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいていくつかの外れ値が明示されています（黒い円で囲まれた部分）。
– 外れ値は経済的な予期せぬ変動や特定の要因による一時的な影響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**
– 青色のプロットは過去の実績データを表し、赤色のバツ印は予測データを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を理解することに役立ちます。
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決定木回帰の予測は異なる傾向を示しています。これにより、予測手法による結果の違いが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関を示す具体的な要素は少ないですが、予測の不確かさが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが横ばいである一方、ランダムフォレスト回帰による予測が上昇しているため、将来的には経済的余裕が改善する可能性があります。これは、個人レベルでも社会レベルでも消費活動の活発化につながるかもしれません。
– 外れ値の存在は、不安定な経済環境や個別の要因が短期的な影響を与える可能性を示唆しています。これには、政策対応や個人の経済的対応が必要となるかもしれません。
これらの点を考慮に入れ、今後の経済的計画や意思決定を支えるデータとして活用することが可能です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は安定して約0.6の範囲にとどまっています。
– 予測データのうち、線形回帰（ピンク）は徐々に上昇し、決定木回帰（水色）は一定であり、ランダムフォレスト回帰（紫）は最初に上昇してその後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測データ（赤色の×印）に外れ値が存在し、実績データと乖離している部分があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測値がどの程度の範囲で変動する可能性があるかを示しています。この範囲は実績のデータ範囲を大きくカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測手法が異なる動きを示しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰で傾向に顕著な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間には必ずしも強い相関が見られず、予測方法によって結果が異なっています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 実績データの安定性に比べて、予測データには広い変動があるため、予測モデルの信頼性に考慮が必要です。個人の健康状態を示す重要な指標であるため、正確な予測が社会的な健康管理にも影響を与える可能性があります。モデリング手法の選択やデータの精度を見直すことで、より正確な予測が期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と分析
1. **トレンド:**
– 実績のプロット（青い点）は最初の数日間平坦で、その後急に減少後、維持されています。
– 予測された線（紫線、ピンク線）は異なる傾向を示しています。線形回帰予測は時間と共に増加している一方、ランダムフォレスト回帰予測はほぼ一定です。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 外れ値は初期のデータポイントに見られ、いくつかの点で実績値が予測範囲を超えています。
– 初期から約5日後に見られる急激な変動は、重要なイベントや環境の変化を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際のデータを示し、紫とピンクの線がそれぞれ異なるモデルの予測を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲であり、これが広いほど予測が信頼性が低いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測の間には、初期段階では一致が見られますが、中盤以降は予測と実績値が乖離しています。
– これは予測モデルの改善の必要性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の期間にわたって分布が一定しており、初期に急激な変動があるものの、後には安定した状態になります。
– この安定性は一部の外的要因によって影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響:**
– 初期の急激な変動は、個人のストレスを引き起こしうる重大な出来事を示唆しており、心理的ストレス管理が重要です。
– ビジネスシナリオでは、従業員のストレス管理や異常値を予測するためにより洗練されたモデルが必要かもしれません。
– 社会的には、ストレスの予防と管理に関する政策がこのようなデータを基にして策定されるべきです。
このグラフから得られる洞察は、個人レベルでの心理的健康のモニタリングや、社会全体でのストレス管理の必要性を示しています。予測モデルの精度が向上すれば、さらに有益な指針を提供することが可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は開始直後からやや上昇していますが、その後横ばいになっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は全体的に上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰や線形回帰の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績値に異常値が見られます（黒縁の円で示されています）。これらは予測の範囲外にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータポイントを示します。
– 赤の「X」は予測されたデータポイントです。
– グレーの範囲は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**
– 複数の予測方法が比較されています。ランダムフォレスト回帰の予測は実績よりも高い値を予測する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は予測の不確かさの範囲に収まっているが、いくつかは異常値として突出しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフから、人間はある種の不安定さや変動を感じるかもしれません。予測手法によって得られる結果が異なるため、モデル選択が重要です。
– 社会やビジネスの観点から、予測精度を上げるためにデータ収集や分析手法を見直す必要があるでしょう。特に異常値への対応が課題となります。
この分析から、多様な予測手法を取り入れ、データの不確実性を考慮した意思決定が求められます。
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
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は、全体として横ばいから若干の下降トレンドが見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、微増を示しています。決定木回帰（青緑の線）は徐々に安定した水準に達します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 二つの外れ値が明確に観測され、通常のデータ範囲から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績値を示し、その横ばいから若干の下降が見られます。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、過去のデータにおいては幅が広いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が異なった動きを見せており、未来の予測に対して現状の実績が下振れしている状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一致が見られないが、予測モデル間のトレンドは一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は社会的な公平性・公正さのスコアが今後改善するという期待感を持つかもしれません。しかし、現在の実績データはそれを裏付けていない可能性があり、これが不安要素となる可能性があります。
– 企業や政策立案者は、実績と予測の乖離を解消するための取り組みを強化する必要があるでしょう。
このデータをもとに人々が感じることとして、予測に対する信頼感の低さや実際の状況の改善策が議論されるかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– **実績（青点）:** 低い位置で横ばいです。ほとんどの実績データは0.8近辺に集中しています。
– **予測:**
– 線形回帰（青線）と決定木（緑線）は穏やかな上昇を示しています。
– ランダムフォレスト（紫線）はより急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値が少なく、予測したデータの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点:** 実績データを示しています。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさを示しています。
– **予測線（色別で各手法）:** 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 3つの予測手法は異なる上昇角度を示し、特にランダムフォレストは最も楽観的な予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的安定しており、予測がこれを上回る形で進んでいます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響:**
– このグラフから、社会WEIが持続可能性と自治性の面で向上する可能性があると感じ取れます。これは、自治組織や持続可能な社会の形成に対する期待が反映されています。
– ビジネス面では、改善傾向にあることから、持続可能な取り組みや自治的な構造への投資が効果を生む兆しとして解釈できるかもしれません。
全体として、このデータは持続可能性や自治性が改善されていく可能性を示しています。予測の不確かさも存在しますが、各手法が一貫して上昇を示唆することは、今後のポジティブな変化を支持するものです。
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:
以下は、提供されたグラフ分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値はスコアの範囲内で変動していますが、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 線形回帰予測が緩やかに上昇傾向にあり、7月中旬以降に見られる決定木とランダムフォレストの予測も同様に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に外れ値がいくつか特定されていますが、大きな急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値を示し、バラツキがあります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実績値がその範囲内に収まっていることを示しています。
– 異なる色の予測線は、異なるアルゴリズムによる予測を示しています。これにより、多角的な分析が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの間で明確な相関関係があり、特にランダムフォレストと決定木の予測は直線的な傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはややばらけていますが、全体的には予測の範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 学校教育や社会基盤が安定的であると考えられますが、さらなる改善が期待される部分もあります。
– 線形回帰予測が上昇傾向にあることは、長期的に見た場合、教育機会や社会基盤が改善する可能性を示唆しています。
– 政策立案者や教育関係者にとって、これらの予測は貴重な指針となり、インフラや教育投資の判断材料となるでしょう。
このグラフは、決定木やランダムフォレストといった高度な予測手法が用いられており、これらの手法が提供する予測値は短期間の動向を把握する上で重要な役割を果たしています。
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:
このグラフは、30日間の社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示しています。以下にポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は比較的一定の範囲でばらついていますが、全体として大きな上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、初期に急激に上昇した後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に大きな外れ値がいくつか観察されます（灰色の範囲内の黒丸）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実測値を示し、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、他の回帰手法と異なり、急激に上昇しています。
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の予測は他の予測手法と異なる動きを見せているため、時間が経つにつれてこの手法の優位性や限界を考察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはそれほど大きなばらつきはなく、安定している印象がありますが、外れ値が全体の評価を左右する可能性があります。
6. **直感的印象と社会への影響**:
– 見た目には予測と実績の間に乖離がありますが、外れ値が頻出する点は予測モデルの再評価が必要とされるかもしれません。
– 社会的な側面では、共生や多様性、自由の保障の安定した推進が期待されますが、外れ値が示す問題点を如何に解決するかが鍵です。この不確実性をきっかけに、多様なアプローチを模索する必要があるでしょう。
このグラフはデータが示す現状認識と、それに対する適切な予測がいかに社会政策に影響を及ぼすかを考慮する重要性を示しています。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフ全体として、WEIスコアが時間とともに変化している様子が見て取れます。
– 高いスコアと低いスコアが交互に現れており、一定の周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月4日は比較的スコアが低下していることが明らかです。
– 特に7月2日の16時のスコアは非常に低く、外れ値と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 時間帯によりスコアが明らかに変化しており、社会的な活動や出来事に関連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**
– 1日の中でも時間帯によりスコアが異なり、社会的要因による特定のパターンがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが時間帯や日ごとに変動しており、特定の時間に集中する傾向があるようです。
– 早朝や夜遅くにスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯や日に社会的活動に影響するイベントがあると考えられます。例えば、祝祭日や特定のイベントの際にスコアが上昇または下降する可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客の活動時間を予測し、マーケティングのタイミングを調整するのに役立つでしょう。
このように、ヒートマップからは社会動向を把握するための価値ある洞察を引き出すことができるでしょう。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 期間が短くサンプルも少ないため全体のトレンドを明確に捉えるのが難しいですが、色の変化から見ると、初めに青や紫の濃い色から徐々に明るい黄色に向かっていることがわかります。これは一定の上昇トレンドを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から7月3日にかけての色が急激に変化していることから、その間に何かしらの急激な変動が起きている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は個人WEI平均スコアの高さを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示していると思われます。時刻も関係している可能性がありますが、鍵になるのは日々の比較です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付（x軸）と時間帯（y軸）の交差によって各セルの色が決定されているため、特定の日付の特定の時間帯のスコアの変動を分析することができ、タイミングごとの変動を追えるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確なパターンや強い相関が見えにくいですが、特定の時間帯に集中してスコアが上昇する現象が見られる場合、その時間帯に特定の行動やイベントが関連している可能性があります。
6. **直感的印象と社会への影響**:
– 人間は、時間帯による行動パターンに基づいてスコアが変動している可能性を直感的に感じるかもしれません。このスコアの上昇は、例えば一定期間の社会的、経済的な成功や活動の向上を示すことが考えられ、そのためのマーケティング活動や社会プロジェクトの評価に活用できるかもしれません。
全体として、このヒートマップからは時間帯や日付ごとのスコアの変動を視覚的に把握し、何がその変動を引き起こしているのかを分析する手掛かりが得られます。
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:
以下は、このヒートマップから得られるグラフ分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日時におけるWEIスコアの変動を示しています。一部の時間帯ではスコアが高く（黄色）、他の時間帯では低く（紫）が観察されます。
– 7月1日から7月5日にかけて、全体的にスコアは高い状態にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のセルが深い紫を示しており、これは異常に低いスコアであることを示します。特定の要因やイベントがこの時間に影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 黄色は高いWEIスコアを示し、紫は低いスコアを示します。
– 日時によって色のパターンが異なり、おそらく行動やイベントが影響していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間（時）に沿ってスコアが変動し、特に特定の時間帯における色の違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のグラデーションにより、高いスコアと低いスコアの分布が視覚化されています。全体的に青から緑、黄色への変化が多く、これはスコアが多くの時間帯で高いことを示唆しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– このヒートマップを見ると、人々が特定の時間帯により多くの活動を行い、結果として高いWEIスコアがもたらされている可能性があります。
– 社会的なイベントや政策がそのスコアに影響している可能性も考慮すべきです。
– ビジネスにおいては、ピーク時間帯を把握し、その時間に合わせた戦略やサービスの提供を強化することで、効果的な影響を与えることができるでしょう。
グラフの全体像を把握し、ビジネス戦略や社会政策に活用することが求められます。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリのWEI（Wellbeing Index）項目の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と考察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 相関の強さは色の濃さで表され、赤に近いほど正の相関（強い関係）を示し、青に近いほど負の相関（逆の関係）を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急変を示すデータはこのヒートマップからは指摘されていないが、「個人WEI（精神的ストレス）」と他の項目の相関が低い点が気になります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「総合WEI」は全体的に他の項目と高い相関を持ち、全体の幸福度に影響を与えていることが示唆されます。
– 「個人WEI（精神的ストレス）」は、「個人WEI（健康状態）」との高い相関（1.00）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての観点からは、この図では示されていませんが、各WEI項目がどのように相互作用しやすいかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI自由度と自治」は相関がやや強い（0.60）ため、社会の多様性と個人の自由度が関連していると考えられます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関は全般的に低く、このテーマが他の社会的要素との直接的な結びつきが少ないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、人々は「個人の健康状態」と「心理的ストレス」が密接に関連していることを理解でき、その問題に対する対策が個人の幸福を向上させる重要なポイントと考えることができます。
– 社会的要素（共生、多様性、公平性）が「総合WEI」および「個人WEI」と関連していることから、社会政策は個人のウェルビーイングに大きく影響を与える可能性があります。このため、政策決定者は全体の幸福度を上げるために社会的要素に特に注力する必要があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、各カテゴリでの中央値を比較すると、それぞれ異なる分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が観察されます（円で示されている点）。特に「個人WEI（瞑想状態）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で目立ちます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、下に大きな外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、最小値・最大値、および外れ値を視覚化したものです。
– 色分けは、直感的にはカテゴリ間の視覚的な違いを示すためのものと思われますが、具体的な意味は記載されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため関係性の分析は必要ありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間で明確な相関関係は観察できませんが、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」と「社会WEI（持続可能性と自治体）」は中央値が近く、分布も類似しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 温度，教育，ストレス及び社会因子に応じてWEIスコアが異なることが示唆されるため，個人と組織はこれらの要因に焦点を当てて改善を図るべきです。
– 社会的側面と個人の心理的健康（特にストレス関連）が関連している可能性があるため、企業や政府は心理的サポートや多様な価値観の改善に注視することが重要です。
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:
### グラフ分析の結果
1. **トレンド**
– グラフには特定のトレンドは見られません。プロットは様々な方向に散在しており、上昇、下降、周期性などのパターンはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの中には、第1主成分で 0.15 以上や第3主成分で 0.10 以上の点が存在し、これらは他の点よりも目立ちますが、外れ値とまでは言い切れません。急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各プロットはデータポイントを指し、それぞれが第1主成分 (寄与率: 0.45) および第3主成分 (寄与率: 0.22) によって示されています。点の位置は各データの特徴量を主成分に圧縮したものです。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データとしては直接示されていませんが、第1と第3の主成分に基づく散布図なので、各データの相対的関係が視覚化されています。時系列の情報は含まれていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第3主成分の間に明確な相関は見られません。プロットはランダムに分布しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データが多様で複雑であることです。明確なトレンドがないため、社会動向やビジネスの特定の側面を捉えるには、更なる分析が必要でしょう。
– WEI（週次経済指標）に関連する要素が多様であるという視点を持つことで、社会やビジネスの動向がいかに多層的であるかを理解するための手がかりになります。
このグラフは、データの多様性と複雑性を示しており、より深い理解や決定に役立てるためには、追加の分析が有効です。
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。
