📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合WEIおよび個別項目の分析
1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**は、最初の数日において上昇し、その後は若干の下降を繰り返したのち、再び上昇傾向に転じています。最も顕著な変動は2025-07-02の最低値0.62と2025-07-03の最高値0.78です。
– **個人WEI平均**は、全体的に安定しており、0.62から0.72の範囲で比較的一定して推移しています。一部の日付では0.72まで上昇し、2025-07-02は最低値である0.62を記録しています。
– **社会WEI平均**も同様に、変動が少なく、全体的に高めの数値を維持していますが、2025-07-03に0.82まで上昇し、その後は安定しています。
2. **異常値**
– 2025-07-02の**総合WEIスコア**の0.62は、特に低い値で、異常値とみなされます。これは社会環境や経済的要因の急激な変動による可能性があります。
– 2025-07-03の0.78という高スコアは、例えば新しい市民支援プログラムの実施やポジティブな社会イベントの影響を受けた可能性を示唆します。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 長期的なトレンドとしては、7月初旬の若干の上昇、その後の安定というパターンを示しています。
– 季節性については、特に記載されていないため、データから明確な季節変動は読み取れません。
– 残差は短期間での急激な変化を示しており、例えば7月2日や3日の変動に影響を与えている可能性がある。
4. **項目間の相関**
– 経済的余裕と個人健康は、個人WEIの一部として比較的高い相関を示しています。特に、社会的持続可能性は全体のWEIを安定して高く保っています。
– 共生、多様性、自由の保障に関しては、個別のイベントの影響を受けやすく、他の項目との相関は低いです。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図によれば、各WEIスコアのばらつきはそれほど大きくなく、ほとんどのデータが中央値付近に集中しています。外れ値としては上記の異常スコアが目立ちます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PC1の寄与率が0.40と高く、これはおそらく経済的安定や社会的持続可能性を反映しています。PC2の寄与率は0.20で、個人の健康や心理的ストレスが含まれている可能性があります。
– PCAによって、社会基盤や経済要因がWEI全体において主要な構成要素であることが示されています。
### 総合分析と結論
このWEIデータ分析では、データの大部分が安定して推移していることが確認され、特に社会的持続可能性が総合WEIの安定に寄与しています。一方で、2025-07-02に見られる異常値は特定のイベントや政策変動が背後にある可能性があります。また、個別の健康状態や経済的余裕が比較的高い影響力を持っていることは、今後の政策やプログラムにおいて注目すべきポイントでしょう。データの安定した部分と異常値の原因を詳細に分析することで、政策決定に役立つ重要な洞察を得ることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の数日間は比較的横ばいの動きを示しています。後半のデータがないため、時系列的な長期トレンドは判断できません。
– 予測値は複数の方法で示されており、回帰手法によって異なるトレンドを描いています。線形回帰（薄い青線）は上昇トレンド、ランダムフォレスト回帰（紫線）は一定、決定木回帰（水色線）は一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ中に異常値（黒い円で囲まれたプロット）が見られますが、それ以外は大きな変動は初期の範囲内で収まっています。
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表し、実績AIによる観測結果です。
– 赤い「×」マークは予測値を示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値の間には一定の隔たりがありますが、全体として予測が実績を外れないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは短期間での分散が少なく、一定の範囲で収束しています。予測値は異なる方法論によって将来の多様な可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見ると、WEIスコアが比較的安定していることから、社会的状況に大きな急変が今のところ生じていないと直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、予測データが予測モデルごとに異なる未来を示しています。そのため、複数のモデルを考慮に入れた慎重な計画やリスク検討が必要です。
全体として、実績と予測の間の不確実性を考慮しつつ、現状の静的な社会的安定が続く見込みであるという直感的な理解が得られます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AI）は、0.6から0.8の範囲を中心に集まっています。中盤から後半にかけて、予測値（特に線形回帰のピンクライン）が急激に上昇していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期部分には異常値マーカーがいくつか見え、データが異常値として認識されているポイントがあります。これは一時的な変動やデータ収集の異常を反映しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示されており、太い縁取りがついたポイントが異常値を示しています。
– 予測には複数のモデルが使用されているようで、それぞれ違った色の線で表示されています。線形回帰の予測は急上昇し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は安定したトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示しており、区間の幅が小さいことから不確実性が低いと予測されています。
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一貫した大きな相関は見られませんが、予測値のトレンドは実績値の後に続く形で明らかに高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータ点と予測の間に大きな乖離が見られ、特に線形回帰の予測は予想よりも大きく高い値を示しています。したがって、モデルの選択に誤りがある可能性も考慮する必要があります。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– 実績値の後に予測される急激な上昇は、現実的な変動ではなく、モデルの過適合かモデル選択の影響かもしれません。
– このグラフから、人々はモデル選択の適切性を検討し、新しいデータ収集手法やさらに細かい分析が必要であると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、急激な上昇予測をもとにした戦略は避けるべきであり、より現実に即した予測を重視することが望ましいです。
全体として、異なる予測モデルを比較し、実際の傾向により適したものを選択することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 過去の実績データ（青色のプロット）は7月上旬に多くが集まり、横ばいからわずかな下降傾向を示しています。
– 予測線（紫色）はわずかな上昇傾向を示しており、将来的にWEIスコアが改善する可能性が示唆されています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値として示されている点（黒い円で囲まれた青のプロット）は、他のデータポイントよりも低い値を示しています。これは一時的な異常かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際のデータを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、将来のデータポイントの変動幅を視覚化しています。
4. **時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測モデルが示されており、全てが同じ方向性（上昇）を示していますが、微妙な傾きの差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高い値で集中しており、相対的に安定しています。予測はその安定性を維持しつつ、わずかな増加を見込んでいます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間にとって、全体としてのWEIスコアは良好であり、小さな下降を見ても社会的な不安を感じる必要はほとんどないように見えます。
– 予測により示されるわずかな向上は、社会的な取り組みや政策が効果を発揮する可能性を予感させます。
– 出た外れ値については、特定の時期に何らかの要因があった可能性があり、それを調査することで改善策を講じることができます。
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）はほぼ横ばいで、一部の期間のみわずかな変動があります。
– 予測（ピンク色の線）は後半にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点は黒い円で囲まれた外れ値として示されていますが、全体的に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**:
– 青い点は実際の実績値。
– ピンクと紫の線は予測値で、ピンク（線形回帰）と紫（ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
– 灰色の領域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**:
– 実績値と予測値（複数のモデル）の間には、一部差が見られますが、ランダムフォレスト回帰による予測は一定であり、線形回帰より保守的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的一定で、予測の不確かさが一部で高いことを示しています。
– 予測の不確かさは、初期の何日間かに大きく、直感的な予測の難しさを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績の安定性があるにも関わらず、将来の予測ではモデル間で多様な結果が出ており、社会・経済的状況の変動が予測に影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、この不確実性を考慮して柔軟な戦略を立てる必要があるでしょう。特に、実際の値が安定しているため、予測モデルの精度向上に向けた取り組みが重要になります。
このように、グラフからは実測値の安定性と予測の多様性が示されています。これにより、潜在する要因の探求やリスク管理が必要です。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ (青いプロット)**: 大きな変動はなく、安定した横ばい傾向が見られます。初期の段階で一定の範囲内で推移しています。
– **予測データ (緑、青、紫の線)**: 期間の中盤から末にかけて上昇トレンドが見られる予測もありますが、多くは横ばいまたは緩やかな変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにおいて、大きな外れ値は見られません。ただし、ある時点でのデータがほかと比べて若干上振れしている点が見て取れます（異常値としてマークされています）。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青いプロット**: 実績データで、現在の健康状態を示しています。
– **異常値 (黒い円で囲まれたプロット)**: 予測が実績から外れた箇所を示します。
– **予測線 (緑、青、紫)**: 線形、決定木、ランダムフォレストの各回帰手法による予測です。
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は、予測手法による違いはあるものの、全体として大きな乖離は見られません。
– 線形回帰や決定木回帰では、実績データを比較的忠実に追いかけていますが、ランダムフォレスト回帰は一部の期間で予測が実績から離れる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関は高いと考えられますが、予測の不確かさに関連する範囲が示されており、一部予測はその範囲を外れることがあります。
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**:
– 健康状態が安定しているため、特に急激な改善や悪化は考えにくい状況です。
– モデルが多様な手法で健康状態を予測していることから、予測精度の改善や健康管理への実用化が期待されます。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスの開発や提供において、このようなデータはリスク管理や顧客への価値提供を強化する役割を果たす可能性があります。
このように、データの安定性と予測モデルのパフォーマンスに基づいて、有用な洞察と戦略的なアドバイスを導出することが可能です。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね一定の水準で推移しています。
– 予測（線形回帰）は一貫して横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイント（大きな円で囲まれた部分）が外れ値として強調されていますが、突発的な急変は見られないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値。
– 周囲の灰色の範囲が予測の不確かさを示していますが、異常に広くなく、比較的一定です。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示していますが、実績との乖離は小さいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、安定した分布が観察されます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 実績AIの数値が安定していることから、心理的ストレスレベルが比較的安定していることが示唆されます。
– ランダムフォレストの予測が上昇していることから、将来的にはストレスが高まる可能性があり、予防策の検討が必要かもしれません。
このグラフからは、現在の心理的ストレス状態は安定しているものの、長期的にアプローチを調整するべき可能性があることを示唆しています。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初期数日間に多数プロットされ、その後はプロットがなく、横ばい状態を示しています。
– 予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は安定しているように見えますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇し、その後横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初期において、外れ値が複数観測されています（黒い円で示されています）。
– その他の期間では目立った急変や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIでの観測値を示し、初期の変動が見られる地点から予測へと移行しています。
– 赤い「×」は予測点ですが、その部分について具体的なデータ点は直近には見られません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、変動の可能性がある範囲を意味します。
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は、ある程度似た動態を示し、安定した予測をしていることが確認できます。
– 初期の実績数値とそれ以降の予測値の間に多少のずれがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の観測値（実績）はかなり集中しており、範囲も狭い。
– 予測はこの観測値から離れて異なるパターンを形成しています。
6. **ビジネスや社会への影響**
– このデータは、個人の自由度と自治に関連するスコアの動きを示しており、期間当初は外れ値の存在があるものの、その後予測される変動が少ないことがわかります。
– 安定した予測は、社会的システムや介入の継続性が確保されている可能性を示唆します。
– 初期の外れ値は、政策や社会の変動が一時的に影響を与えた可能性を示唆し、これに対応するためのさらなる調査や政策の調整が求められるでしょう。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね0.5~0.8の範囲で横ばいですが、わずかな下降傾向が見られます。
– 予測データ（異なる回帰手法）のいずれも、軽微な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータポイントは、他のポイントからやや離れており、異常な変動があることを示唆しています。
– 全体的には急激な変動や大きな異常は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータポイントを示しており、社会的公平性・公正さのスコアを表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、モデルによる予測における信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（三重の線）はすべて同じ方向性を持っていますが、ランダムフォレスト回帰のみが他と僅かに異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは相対的に集約されており、大きなばらつきは見られませんが、外れ値を除くと密度の高い分布をしているようです。
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**:
– このグラフから、一部の異常な変動にもかかわらず、社会的公平性の指標は一定の範囲内で安定していると直感的に感じられます。
– 今後、この安定性が維持されるか、予測データに示される下降トレンドが進行するかによって、社会的な政策やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
– 安定性を維持するための方策や改善案を検討する際の出発点となるデータといえます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は約0.8付近で横ばい状態を示しています。
– 予測の3つのライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて微減の傾向を示していますが、変化は緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は1つ（黒い丸）確認できますが、実績や予測に大きな影響を与えている様子はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は観測されたデータ。
– 予測には3つの線（ターコイズ、紫、ピンク）があり、それぞれ異なる回帰モデルを示しています。
– 予測の不確かさを示す範囲（グレーの領域）が実績値の周りに表示されており、現状の安定性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の予測はすべて減少トレンドを示していますが、実績のデータがこの期間では安定しているので、予測が過小評価している可能性も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は非常に狭い範囲で集中しており、高い安定性を示しています。これは各回帰モデルが示唆する減少トレンドとの乖離を示唆します。
6. **直感的な洞察や影響**
– 現時点では高い安定性が見られますが、予測によれば今後わずかに減少する可能性があります。社会やビジネスの持続可能性と自治性の指標が示す内容によっては、この減少が重大な影響を持つことがあります。特に、モデル間の予測差の理由を解明し、現実の状況とどのモデルが最も適合するのかを分析することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は一定の範囲で横ばいですが、7月の初めから若干の上昇が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）は早い段階で上昇し、その後高いスコアで横ばいになります。
– 予測（決定木回帰、緑）は横ばい。
– 予測（線形回帰、青）は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、それ以後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は直近の月の社会基盤・教育機会スコアの変遷を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表していますが、比較的狭い範囲です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測の間には、時間の進行につれて多少の誤差が見られますが、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きな食い違いはなく、予測の範囲内に収まっています。分布としては、実績が予測の範囲内にあり、これらのモデルがうまく機能していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間としては、7月初旬の安定的なスコアの傾向が教育機会や社会基盤の評価が安定しているという印象を与えるでしょう。また、各予測モデルがそれぞれ異なる手法で予測しているため、複数のアプローチが可能な指標の提供に役立っています。
– ビジネスや社会への影響としては、教育機会の改善や社会基盤の強化が中長期的に続くかどうかの指標として、この情報が政策決定やリソース配分に役立つでしょう。予測精度の向上が見込めるため、信頼性の高い戦略計画が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね安定しているものの、少しの変動が見られます。
– 線形回帰の予測（赤線）には緩やかな上昇トレンドが見られます。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測（シアンとマゼンタの線）は安定して横ばいです。
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識別されています（黒い円）。
– これらの外れ値は、通常の変動範囲外であることを示しており、特別な要因が作用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ており、実際の観測値です。
– 赤い×は予測AIの予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる方法による予測結果は、全体的に類似したパターンを描いています。ただし、線形回帰のみが上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定範囲内に収まっており、分布のバラつきは少なく見えます。
– 線形回帰の予測が唯一の上昇トレンドを示しているため、他の予測モデルとは異なる相関要因があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、影響**
– 見た目の安定感に対して、一部の異常値が特定の社会的イベントや政策変更、あるいは予期しない出来事に起因している可能性があります。
– 最近の線形回帰の上昇傾向は、共生・多様性・自由の保障に対する良い兆候を示すかもしれませんが、過度に楽観視すべきではないかもしれません。
– ビジネスや政策の観点から、他の予測手法と比較して上昇トレンドが続く場合、更なる分析が必要とされるでしょう。
全体的に、このグラフは社会的指標の安定性が見られると同時に、新たな変動要因に対しても敏感に監視する必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:
この社会カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色の変化が見られますが、全体的には黄緑や青緑の色調が多く、極端な上昇や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**:
– 7月2日の時間帯16時のデータは、他の時間帯に比べて特に暗い紫色（値が低い）を示しており、外れ値や急激な変化が存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色濃度はWEIスコアの高さを示し、濃い青から紫は低い値、明るい黄緑から黄色は高い値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯や日付において、隣接するデータポイントとの一貫性が見られ、時間ごとのスコアの変動に一定の規則性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯に限られた色の変化が見られ、特に夕方にかけてWEIスコアは上昇傾向にあることが予測されます。
6. **感覚的な洞察と社会的影響**:
– 人は直感的に、特に7月2日のデータに異常があると感じるかもしれません。このような変動は、特定の社会イベントやタイミングと関係している可能性があります。
– ビジネスやコミュニティにとって、特定の日や時間帯に対する洞察は、適切なリソース配分や戦略決定に影響を与えるかもしれません。
このヒートマップは、全体的に落ち着いた変動を示しており、極端な変動は少ないものの、特定の変化には注意が必要です。
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：
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色が濃い緑から黄色に変わるパターンが見られます。これは、WEIスコアが時間の経過とともに上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は他の日と比べてWEIスコアが低いようです。これは7月2日以降のデータと比較して明らかに差があり、外れ値と見なされるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの変化を表しています。特に、水色から黄色に変化している箇所は、時間とともにスコアが高くなっ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**:
– 異なる時間帯（例えば8時と19時）のスコアの変化が示されていますが、このグラフではその関連性や明確なパターンは見えにくいかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られるため、特定の時間帯（16時〜19時）の間でスコアが特に変動している可能性があります。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 7月1日の低いスコアは、特定のイベントや状況の影響を受けているかもしれません。社会的またはビジネスの観点からは、7月1日の要因を特定することで、同様の低スコアを避けるための施策を立てることができます。
– 7月2日以降の増加は、ポジティブな変化や何らかの改善が起きた可能性を示しています。例えば、日常的な活動やサービスの評価が向上したことが考えられます。
このヒートマップは、日ごとおよび時間帯ごとのスコアの変動を視覚的に把握するのに非常に有用です。この情報は、改善や調整のための起点として活用できます。
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:
この社会カテゴリの時系列ヒートマップについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡から、最初の数日間に大きな変動がありますが、その後は比較的安定した状態が続いているように見えます。
– 最初は紫が示す低いスコアから始まり、その後黄色や緑への移行があります。これは、ある特定の日に重要な変動があったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の16時のデータポイントは際立って低いスコア（紫）を示し、これが外れ値として目立ちます。同日の8時代も高スコアで異なった色を示していることから、急激な変動が存在したと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化によりスコアの高低が視覚化されています。色が鮮やかなほどスコアが高く、暗い色ほどスコアが低いことが示されています。
– 日中の時間帯（8時、16時、19時）のスコアの違いについての視覚的な分析も可能で、一定のパターンがあるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在は各時間帯ごとのスコアが見られるため、時間帯とスコアの関係や、特定の日付による影響があるかどうかを判断することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの波があるように見えます。8時から16時にかけてスコアの変動があり、19時になると安定しているようです。この傾向が継続しているかどうかの確認が必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 特定の日付や時間帯における大きな変動は、社会的イベントや外的要因（例: 災害、社会運動）による影響を示唆するかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、これらの変動を捉えて適宜対応策を講じる必要があるかもしれません。
– 社会的な安定性や特定活動の影響を分析する上で有益な情報を提供するヒートマップです。
この解析により、さらに詳細なデータを収集し、潜在的な要因を探るための基盤が得られます。
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:
この相関ヒートマップは、社会カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目間の相関を可視化したものです。以下にその視覚的特徴からの洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは静的な相関を示すため、時間的なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の急激な変動や極端な外れ値は見受けられませんが、特定の相関が高いプロットが目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**
– 赤に近い色が1に近い正の相関を示し、青に近い色が負の相関を示します。
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は、相関が高く（0.73以上）、これらが強く結びつい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**
– 個別の時系列データではなく、要素同士の重なり合いからの関係が示されています。個人の心理的ストレスと経済的余裕（0.44）は中程度の正の相関があり、個人の心理的要素が経済的な指標と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性）は、高い負の相関（-0.26）を示し、一部の社会的指標が逆相関していることが示唆されています。
– 全体に高い正の相関を示す要素が多いため、これらのWEI項目が一般的には、互いに補完的または共に変動する傾向があると解釈できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 健康状態と心理的ストレスが有意な相関を持っていることは、個人の健康改善がストレス緩和に繋がる可能性があることを示します。
– WEI項目の強い相関は、政策立案や社会改革における指標選択の参考となりうるでしょう。相関の高い指標を同時に改善する戦略が重要です。
このように、ヒートマップはWEI項目間の相関を視覚的に理解するツールとして、社会全体や個々の改善点を考察する上で重要な役割を担います。
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、さまざまなWEIタイプのスコア分布を比較しています。ここでのWEIは、社会に関連する評価指標のようです。
### 1. トレンド
– 全体的には、各タイプ間でスコアの分布に顕著な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、箱の位置や長さが異なるため、いくつかのタイプに特徴が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのボックスプロットには外れ値があります（例えば、「個人WEI（経済状況）」や「個人WEI（心理的ストレス）」）。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアは広い範囲にわたっています。これにより、個人間で大きな差があることが示唆されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各ボックスプロットは、特定のWEIタイプのスコアの中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためのものと思われますが、その色自体が具体的な情報（例えば、ポジティブやネガティブなスコア）を示唆しているわけではないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフは時系列のものではなく、一時点での複数のカテゴリの分布を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定のWEIカテゴリー間でスコアの分布に顕著な相関関係は見られません。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」のスコアが他よりやや広く分布しており、いくつかの個体が非常に高いスコアを持っています。
### 6. 直感的に感じること及び社会的影響
– 人間は社会や個人のストレスや経済状況において、ばらつきが大きいといった事実を直感的に理解しているでしょう。これは社会的な政策やプログラムが、特定の集団に対して異なる影響を与える可能性があることを示唆しています。
– WEIの各タイプのスコアは、特定の社会政策や個人の幸福度に対する重要な指針となる可能性があります。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」は、多様なニーズがあることを示唆しており、個別の対応が求められる分野です。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI（ウィークリー経済インデックス）の主要な成分分析を示しています。主成分分析（PCA）は、多次元データを少数の次元に減らすことで、データ構造の視覚化や解析を容易にします。以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見当たりませんが、プロットの分布は主に中心に集まっています。第1主成分軸に沿った分布がやや広がっているため、変動は第2主成分に比べてやや大きく伸びています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側（第1主成分が正の大きな値）および下側（第2主成分が負の大きな値）に外れ値が見られます。これらは全体の分布から外れたデータ点であり、異常な状況や特異なイベントを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットはおそらく個々の事象やデータポイント（例えば、特定の日または地域のWEI状態）を示しています。色や密度は視覚的には示されていないため、シンプルな二次元分布として捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントが異なる時間点を表すと仮定すると、時間的な依存性は直接視覚化されていませんが、異なる時点でのWEIの構成要素の変化を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は0.40、第2主成分は0.20の寄与率があり、第1主成分がより多くの情報を保持しています。データの散布は縦軸よりも横軸に幅があり、横方向の変動がより支配的であることを示しています。
6. **直感と社会への影響**:
– 直感的に、データが多く分布している部分は、比較的一般的な社会的状況または日常的な経済状態を示していると考えられます。一方で、外れたデータ点は異常なイベントや政策変更、特定の経済活動が影響を及ぼした結果かもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、これらの外れ値を詳細に調査することで、潜在的なリスクやチャンスを特定する手がかりとなります。また、広範囲な分布は、変動が予想外であるか、制御困難である可能性があることを示唆しています。
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。