📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**: 短期間のデータからは、一部の急激な変動が見受けられますが、全体的には安定しています。特に2025-07-02と2025-07-03における振れ幅が大きいです。
– **個人および社会WEI平均**: 個人WEIが一貫して上昇した日（2025-07-03）がありますが、その後安定しています。社会WEIは2025-07-03にピークを迎え、その後はやや下がる傾向があります。
#### 2. 異常値の検出と背景
– **総合WEIでの異常**: 2025-07-02と2025-07-03の異常値は、外部要因（社会イベントや経済変動）が影響を及ぼした可能性があります。一方で、2025-07-05の一時的な上昇は短期的なイベントによるものと考えられます。
– **個人および社会平均の異常**: 個人平均WEIは2025-07-01と2025-07-02に低下、次いで2025-07-04に回復しています。これには個人の健康や心理的ストレスの変動が関係している可能性があります。社会平均は、急激な変動が社会的公正や共生多様性に現れた可能性があります。
#### 3. STL分解によるトレンドと季節性
– データ期間が短いため季節性の分析は難しいですが、観測された短期間のトレンドとしては、週単位での一時的な上昇と下降が見られます。残差の存在から、予期せぬイベントによる影響が示唆されます。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップでは、個人の自由度と自治が社会の持続可能性と高い相関を示しています。これは、個人の行動範囲や選択が社会の持続可能性に直接影響を与えることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図からは、異常値が特定され、個人の心理的ストレスや社会的公正の変動が大きいことが分かります。これらは環境変化に敏感である部分です。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1の寄与率が40%、PC2が20%で、主に個人の経済的余裕と社会的持続可能性が全体の変動を左右していることが示されています。この情報は、政策や事業戦略の策定において、どの要素に注目すべきかを示す手掛かりとなります。
#### 結論
このデータセット分析から、それぞれのWEIスコアが短期的にどのように変動し、外部要因や相互関係がどのように影響を与えるかが示されました。特に異常値の背景には重要な社会的イベントや政策の影響が隠れている可能性が高いことから、これらを考慮した対応が必要です。個人の心理的および社会的な健康を重視した政策設計が、社会全体のWEI向上に寄与することが期待されます。
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:
このグラフについて次のような分析と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれており、前半は「実績AI」で記録されたデータが示されています。後半は「昨年の比較AI」のデータです。
– 実績AIのデータは直近の日付で低下を示しており、全体的には横ばいまたはわずかな上昇トレンドがあると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれたデータは外れ値として認識されており、特定の時期に予想外の変動があったことを示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、赤い「x」は予測データを表していますが、非常にまばらであり、予測があまりされていないか、あるいは特定時点のみで行われたことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は、他の予測手法よりも安定した値を示しており、より信頼されている可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの比較を見ると、予測の範囲が広く、確信度が低い可能性があることを示しています。
– 比較AIのデータは、昨年のデータの傾向を捉えており、期間を通して上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年データの間に大きな差があり、時期によって類似性がない可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフから得られる直感的な洞察は、予測の信頼性が低く、実際のパフォーマンスの急激な変動が大きい点です。
– 社会的には、予測手法の改善が必要であることを示しており、異常な変動を効果的に管理するための新しい対策が求められています。
全体として、このグラフは予測精度の向上とデータの綿密な解析が必要であることを指し示しています。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ内のWEIスコアは、期間全体で劇的な変化はなく、大部分の期間が横ばい状態になっています。
– 期間の後半に予測が見られ、特定の地点で急激な変化を示す予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにいくつかの異常値が報告されており、これがデータの変動に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青のプロットで示され、データの観測された部分を表しています。
– 予測（予測AI）は赤のプロットで示され、将来の見積もりです。
– 異常値は黒の円で示され、通常の範囲から外れた値を示します。
– 前年の比較は緑のプロットで示され、前年のデータと比較できます。
– 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紫、ピンクの線で政治されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法がそれぞれ異なるスコアを示していますが、これらがどのように異なるかについての具体的な差異を確認した上で、全体の動向を把握することが求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定しているため、外れ値があるにもかかわらず、全体的なデータの安定性は保たれています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– データの安定性は、社会の安定性を示す可能性があります。この安定性がビジネスにおいて信頼性をもたらし、将来の予測が市場戦略において役立つことでしょう。
– 異常値や予測ラインの変動に注意する必要があり、異常値の原因や予測の精度を向上させるためのデータ分析が必要です。
グラフを通じて、最初にデータが安定していることを確認することが重要ですが、予測においてはさらなる改善が求められると直感的に感じられます。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI平均スコアの時系列推移を示しており、以下の点が特徴的です。
1. **トレンド**:
– グラフには実績と予測のプロットがあり、実績（青い点）はデータの初期に集中しており、その後の期間では表示されていない。
– 予測（紫色およびグレー）は後半の期間にあり、全体的に見てWEIスコアは減少傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い点に異常値（黒い丸）が含まれており、予測と比較して異なる動きをしている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績であり、実際のデータを示しています。
– 紫色やグレーの予測線は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、現在のデータと比較できる状態にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは複数のモデルから生成されており、全体の傾向としては似たようなパターンを描いていますが、モデルにより微妙な違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データは初期に集中しており、次のデータポイントはかなり後にあります。予測モデルとの比較によりスコアの下降が強調されています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、人々にスコアが徐々に減少している印象を与える可能性があり、社会的課題を示唆していると考えられます。
– 予測のばらつきは、将来の社会的変動の予測が不安定であることを示しており、政策や対応策の練り直しが必要となるかもしれません。
総じて、このデータからは、初期の実績値からの変化を予測モデルで補うことで、将来のスコアの低下傾向への対策を考える必要があるといえます。
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**
– 現在の実績データは横ばい状態であり、経済的余裕（WEIスコア）には大きな変動がありません。ただし、ランダムフォレスト回帰による予測では急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群には2つの異常値（異常信号）が確認できます。これは別の要因が働いている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績点は実際の経済的余裕スコアを示し、灰色は前年の比較データです。
– 緑色は前年のデータを示し、将来への予測との対比に役立ちます。
– ピンクと紫の線は異なる予測手法による将来のスコア推移を示しています。特にランダムフォレスト回帰は顕著な上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データは安定した値ですが、予測データには相違があります。特にランダムフォレスト回帰モデルは他の手法よりも上昇傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体には大きなばらつきは見られませんが、予測モデル間の差異が興味深い点となります。線形回帰と決定木回帰は現在の実績データに比較的忠実です。
6. **人間の直感的な感じと社会への影響**
– 実績データの安定性は短期的には変化が少ないことを示しており、個人レベルでの経済的余裕が急に悪化することはないと感じられます。しかし、ランダムフォレスト回帰が示す大きな変動は、未来の金融環境や経済政策の変化が社会的に影響を与える可能性があることを示唆しています。このような予測データは、政策決定者やビジネスリーダーに未来の不確実性に対する備えを促すかもしれません。
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:
ここで示されている個人のWEI（健康状態）スコアの時系列散布図について、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2026年7月までの1年間のデータが示されています。
– 初期のデータ（2025年7月頃）には、WEIスコアが0.6から0.8の間に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰モデル（紫色の線）が1を予測していますが、他のAIモデル（線形回帰、決定木回帰）は0.8付近で予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒色の円）が初期のデータ範囲内に見られます。
– 急激な変動は見られませんが、予測モデル間での異なる予測値が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値、赤い×が予測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータと比較していますが、予測範囲外です。
– 灰色の帯が、予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なるAIモデルの予測があまり一致していないことから、モデル間の調和が重要となる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は大まかに0.65から0.8に集中しており、異常値はあるものの、予測と実績の間で乖離が見られます。
6. **直感的・社会的影響の洞察**:
– 人間にとっては、予測の不安定さが健康状態の不確実性を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測モデルの改善が求められるでしょう。精度の高いモデルは、健康管理や医療計画において重要です。
これらの特徴を把握することで、今後の健康状態の予測において、より良い精度を目指すための基盤を構築できます。また、異常値への対策やAIモデルの精度向上が重要となるでしょう。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、実績データ（青のプロット）は0.6付近で横ばいです。その後、ラインの種類により異なる予測が示されていますが、どれも大幅な上昇や下降を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めの段階で、円で囲まれた黒色のマーカーは異常値を示しています。これは他のデータ点とは異なる動きがあることを示唆しており、特筆すべきポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色でプロットされており、予測はさまざまな色の線（紫、青、ピンク）で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測が色分けされており、それぞれの方法がどのように未来を予測しているかが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の出力が重なっていないため、各アルゴリズムが異なる特性をキャプチャしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、あまり散らばっていないため、一貫したネットワークの安定性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが安定していることから、心理的ストレスの大きな変動はなく、組織や個人のストレス管理が効果的に機能していると考えられます。
– 異常値の出現は個別の要因（例: 環境の変化や個人の状況）によるものと予測され、詳細な分析が必要です。
– ビジネス的には、ストレスが安定している状況を維持するために、引き続きストレス管理施策が必要であることを示唆しています。
この洞察を活かし、ストレス管理や働く環境の改善を考慮することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは2つの異なる時期で異なる傾向を示しています。
– 初めの期間では、実績（青色）が上昇トレンドにあります。
– 中盤から後半にかけて予測に切り替わり、予測モデルに応じた一定の推移をしています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの中では初期にいくつかの異常値が（黒い丸で囲まれた点）ありますが、大きな変動は見られません。
– 急激な変動は見受けられず、モデルに基づいた予測が行われています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を示し、他の色の線や記号は異なるAIモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 横軸には評価日、縦軸にはWEIスコアがプロットされています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを表しており、信頼範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと複数の予測モデルによるスコアが同時に表示されており、それぞれのモデルが過去の傾向をどのように予測しているか比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間には一致した上昇傾向があり、特にランダムフォレストによる予測と実際のデータが中盤以降で整合しています。
6. **人間が直感的に感じること、社会やビジネスへの影響:**
– 初期の実績から急速に向上する傾向は個人の自由度と自治の向上を示しています。
– モデル間の予測の一貫性は予測精度の信頼性を示唆しています。
– 社会やビジネスにおいて、個々の自由度や自治が改善されるトレンドを捉え、新たな施策の有効性や必要性を判断する材料とすることが可能です。
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
1. **トレンド**:
– グラフの左側、特に2025年7月から始まる部分では、実績データ（青色）がやや高めに位置しています。しかし、予測データ（赤色）と比較すると、実績は期待値と異なる動きを見せています。
– グラフの後半（主に緑色のプロット）は、より後の期間に焦点を当てたもので、全体として横ばいあるいはゆるやかな上昇傾向に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットにある黒い枠の丸は外れ値を示しています。これは通常の変動範囲から大きく逸脱したデータポイントを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、各データポイントが最近の評価を表しています。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は予測の様々なモデリング手法で、実際のデータと比較するための指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とモデル予測は最初の期間で乖離がありますが、徐々に予測が安定していく。
– 予測値は、前年のデータ（薄緑）と比較され、その後の透明な緑のプロットは長期的な安定を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の乖離が顕著なため、モデリング手法の改善や外部要因の考慮が必要かもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測の違いは、社会的な公平性・公正さへの対応において実状と理想のギャップを示している可能性があります。
– ビジネスや政策において、データの正確な評価や予測の改善が必要です。特定の外れ値が顕著に現れることは、不平等な状況や不正な実践を示唆する可能性もあるため、さらに詳細な分析が有用と思われます。
このグラフは、均等な社会基盤を目指すための重要な指標を提供し、それに基づいた行動が期待される状況を示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフを見ると、一部の実績値が過去の予測と比較して低下していることがわかります。予測の傾向は横ばいですが、実績は一時的に下降しています。
– その後の期間では、次年度にかけて時間軸が大きく空いているため、正確なトレンドはつかみにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットは実績値で、外れ値として認識されている値がいくつかあります。これらは予測値と実績の差異を示しています。
– 右側でグレーで示される将来的な予測は、過去の変動範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色: 実績値
– 赤い×: 予測値
– 黒い円: 異常値
– 緑色: 「前年」データ
– 色付きの線（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）の結果を示しています。
– グレーのバー: 予測不確実性の範囲
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデル間では、結果に若干の差異が見られますが、全体的には似た傾向を示しています。
– 青色の実績と緑色の前年データが接近していることから、過去のデータ整合性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値があるため、予測と実績との間には非線形な関係がある可能性があります。
– モデル間での予測範囲の違いがやや目立つため、予測精度には注意が必要です。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績が予測値を下回っていることから、持続可能性と自治性の領域で予期せぬ課題が生じた可能性があります。
– 異常値は管理や計画が必要な領域を示しており、これによる社会的課題の早期発見と対策が重要。
– 予測モデルの不確実性を考慮して、柔軟なアプローチが求められる局面があるかもしれません。
全体として、このグラフは予測と実績の差異を強調しており、継続的なモデル改善と異常値の分析が重要な課題として浮かび上がります。
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:
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**
– 実績のデータ（青点）は最初の期間に集中しており、その後に予測が続いています。
– 予測（ピンクや紫の線）のトレンドは、初期の実績値からわずかに上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているのは最初の実績値の中に含まれています（白丸で強調）。
– 予測データは安定しており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、濃い緑の点は前年の比較データを示しています。
– ピンクと紫の線は異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰や線形回帰、決定木回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較データは非常に近接しており、昨年からの大きな変動は見られない可能性があります。
– 予測モデルは全体として安定したWEIスコアを示しており、大きな変動なく進むことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間での相関は高いと考えられます。
– モデルの予測データはやや分散しており、すべての手法で類似した結果が得られているようです。
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**
– このグラフは、社会基盤と教育機会が時間とともに安定しつつあることを示しています。
– ビジネスや政策の観点からは、現在の取り組みが継続的な改善を生む可能性があり、予測の通りに進むことが期待できます。
– 大きな変動が予測されていないため、安定した計画を立てやすくなるでしょう。
この分析により、社会基盤と教育機会に関する不確実性やリスクは低く、安定した成長が考えられるといえます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいのトレンドを示しています。初期データ（2025年）ではスコアが0.6〜0.8の範囲で変動していますが、後半（2026年）はスコアが比較的安定して0.6近辺に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかの異常値（黒い円で表示）が見受けられます。これはデータの異常な点または観測レベルの特異性を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIを示し、比較的安定しています。
– 赤い「×」は予測（実績AI）で、初期段階に数個表示されています。
– 線形回帰（青い線）、決定木回帰（紫の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は予測モデルの傾向を示し、それぞれわずかな変動を見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の青いプロットと予測の赤い「×」は初期段階で一致していますが、その後、予測モデルのバリエーションが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測モデルの傾向と異なる場合がありますが、全体としては線形に沿って似た分布をしています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから見える傾向は、社会の共生・多様性・自由の保障が一定のレベルで保たれていることを示唆しています。このため、これらの要素が安定していることは、組織や政策決定者にとって安心材料となり得ます。
– 急激な変動や異常値が目立った初期段階は、不安定要素が存在した可能性がありますが、それらが徐々に解消されていることが示唆されます。
ビジネスや社会においては、こうしたデータの安定性は、持続可能な開発やリーダーシップにおける重要な指標となるでしょう。このグラフは、何らかのリスク管理や戦略計画に資するデータとして活用される可能性があります。
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:
このヒートマップの解析を行います。
1. **トレンド**:
– 日にちごとの変化があり、特定の周期性は見られません。色の濃淡から一定のトレンドや規則性よりも、短期間の変動が強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時に、非常に低い値を示す紫色のプロットが見られます。これは他の時間帯や日付と比べて顕著に低いスコアを示しており、外れ値として注目するべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアを示しており、緑から黄色は高い値、紫は低い値を示します。特に紫色のプロットは急激なスコアの下落を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特異な時間帯（例：16時）での変動が目立つので、特定の時間帯にスコアが他の時間と比べて変動しやすい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のつながりを見る限り、時間帯によってスコアが異なる分布を持っている可能性があり、特定の時間帯が他の時間帯に比べて顕著に異なるパターンを示しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、一定の時間帯に何らかのイベントや要因が発生し、それがスコアに影響を与えている可能性があります。低いスコアは異常事態やストレス要因を示唆するかもしれず、原因究明が必要です。ビジネスにおいては、対応策や予防策を考えるための有用なデータとなり得ます。
このヒートマップを基に、特定の時間帯と日付に注目し、問題解決の手がかりを見つけることが重要です。
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:
このヒートマップに基づいて、以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間の経過に伴い、個人WEI平均スコアが上昇する傾向が見られます。7月1日から6日にかけて、色の変化（左から右、下の濃色から上の明色）がこれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の特定の時間帯（特に深夜から朝方にかけて)は、他の日付よりも低いスコアが観察されます。この濃い紫の部分が外れ値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**:
– 色の濃淡はWEIスコアのレベルを示しており、濃い紫が最も低いスコア、明るい黄色が最も高いスコアを表しています。時間帯（縦方向）ごとのパターンも明確に異なり、日中のスコアが一般的に高い傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横方向に時間が進むにつれてスコアが上昇し、縦方向の特定の時間帯で強い変動が見られます。これにより、日中に人々が活動的になり、夜間に活動が減少するという予想通りのパターンが確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコア分布を見ると、スコアが全体的に一様ではなく、特定の時間帯で勢いがあることがわかります。特に午後から夕方にかけてスコアが高くなっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的には、生活や仕事の時間帯がWEIに影響を与えていることが示唆されます。ビジネスや社会の活動が盛んな時間帯（特に午後）がスコアに反映されているようです。社会的、経済的な活動レベルのモニタリングにおいて、最も活動的な時間帯は戦略的な意思決定に寄与するでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯に焦点を当てた効率的なリソース配置や市場戦略の改善に役立つ情報を提供しています。
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:
グラフは、社会カテゴリのWEI平均スコアの時系列ヒートマップを示しています。これを詳しく分析しましょう。
1. **トレンド**:
– 横方向に日付が進むにつれ、色の変化が見られます。特に、スコアが高い（黄色から緑）時間帯が目立ちます。
– 一日全体としてバランスの取れたスコアではなく、時間帯により大きく異なっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日には特に鮮やかな紫色（最低スコア）があります。この時間帯は顕著な外れ値として考えられます。
– その他の時間帯や日付では比較的安定したパターンを示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は、社会的WEIスコアの程度を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。
– 密度は時間帯のスコア分布を見るための直感的な手掛かりを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定時間帯ごとに異なるスコアのパターンが観察され、各日全体の流れよりも、日内の時間帯による影響が強いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布には明確な変動があり、特定の時間にのみ突出した低スコアが見られる点で不均一です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間は、時間帯による活動の違いに基づいて、社会的な活発度の変化やストレスの発生などを感じるかもしれません。
– 社会的なイベントや外的要因（ニュースや災害など）が特定の時間帯に影響した可能性があります。
– 長期的にこのデータを追跡することで、日内や週ごとの周期的なパターンが理解できるかもしれませんが、このデータセットではその兆候が強くは見られません。
このヒートマップは、社会的活動の時点や時間帯の影響を考慮した戦略や介入策の策定に役立つ情報を提供する可能性があります。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは相関係数を示すものであり、数値の増減や周期性を直接示すものではありませんが、相関の強弱が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動というより、特に強い相関や弱い相関が目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同一カテゴリー内の項目間で強い相関が見られます。「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」間に正の相関が強く表れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と比較的高い正の相関を持っていることが分かります。
– 一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」は負の相関が見られます。
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に関する洞察**:
– 個人の心理的ストレスが他の個人WEI項目と比較的強い相関を持ち、特に個人の経済的余裕や健康状態と結びついていることから、個人の心理的健康に対するサポートの重要性を示唆しています。
– 社会的な持続可能性や自治性の改善が、公平性や公正さの視点から検討されるべきであることが示唆され、これらが社会全体の福祉向上に寄与する可能性があります。
このヒートマップから、個人の幸福や社会の公正さにおいて、さまざまな要因が複雑に絡み合っていることが読み取れ、政策やビジネス戦略の策定において複合的なアプローチの必要性が示唆されます。
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スコアの分布を比較しています。それぞれのカテゴリが異なる基準で評価されているため、以下のような点が挙げられます。
1. **トレンド**
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は比較的一貫していますが、特定のカテゴリでバラつきが確認できます。
– 一部のカテゴリ、例えば「社会WEI（公共性・公正さ）」は高い中央値を示しており、前向きなトレンドがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各カテゴリに外れ値が存在しますが、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では顕著です。これらは個人や社会の特定要素が特に変動しやすいことを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはカテゴリの識別に使われており、色付きの領域はデータの密度を示しています。
– 分布の広さや箱の大きさは、各データセットのスコアのばらつきを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフには時系列の情報は直接ありませんが、異なるカテゴリ間の比較から、社会的要素と個人的要素がどのように関連しているかのパターンを探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自給自足）」と「社会WEI（生産整・格差縮小）」は分布の幅が狭く、特定範囲内でのスコアの一致を表しています。
– 相関関係は直接示されていませんが、分布の類似性から間接的な相関が示唆されるかもしれません。
6. **直感及び影響**
– ビジネスや社会において、「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値の多さは、今後のメンタルヘルス支援の必要性を強調します。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は幅広い分布を見せ、多様性の受容度や自由度に関する一貫性の欠如が社会的課題として浮かび上がります。
– 一貫性のあるカテゴリは戦略的改善ポイントとして注目すべきでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 特定の上昇や下降のトレンド、周期性は見られません。データポイントは主成分1と主成分2の間にバラバラに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分1の右側（0.3付近）や下側（-0.15付近）のポイントは他とやや異なり、外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは特定のデータセットの要素を示し、主成分1と主成分2の両軸はデータの主要な変動要因を捉えています。主成分1が40%、主成分2が20%の寄与率を持ち、データの特徴的な分布を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列関係性は示されていませんが、各データポイント間に位置のばらつきが見られ、複雑な相関関係がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1軸上にやや広がりがあり、0を中心にデータが対称的に広がっているように見えます。主成分2軸は軽微な上下変動があり、全体的にランダムな分布を示しています。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– データが多様で特定のトレンドが見えないことから、社会的なデータの多様性や複雑性が反映されていると直感できます。
– 主成分分析の結果から、特定の要因が社会現象に強い影響を及ぼしていることが示唆されますが、詳細な原因を解明するにはさらなる分析が必要です。
– ビジネスコンテクストでは、異なる要素が市場や社会トレンドにどう影響を与えるかを理解するための基盤として機能します。
全体として、データの背後にある構造や要因を探る足がかりとして、この主成分分析のグラフから有益な洞察が得られます。
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。
