📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果:
**1. 時系列推移:**
– **全体傾向:** WEIスコアは、7月の初めは0.65から始まり、データ期間中にピークへ向かって上昇し、特に7月6日に最大値を記録しました。
– **顕著な変動:** 7月6日に急激な上昇を見せ、最大0.85375まで達しました。その後、7月7日にやや低下する傾向が見られました。
**2. 異常値の検出:**
– いくつかの異常値が報告されていますが、このうち7月6日の急上昇は、特に社会WEIの高いスコア（0.9以上）に関連している可能性があります。
– 異常値の背景には、社会的イベントや政策変更が考えられ、その影響が特に社会的指標に強く現れた可能性があります。
**3. STL分解（季節性・トレンド・残差）:**
– **長期トレンド:** 全体として上昇傾向を維持していますが、終了間際に微減しています。
– **季節性:** データ期間が短いため、明確な季節性は確認できませんが、週末の影響でスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
– **残差:** 主要なイベントが発生した日を除いて、残差は通常の範囲内に留まっています。
**4. 項目間の相関:**
– **個人WEIと社会WEI:** これらは関連性が強く、特に個人の健康状態と社会の持続可能性は高い相関を示しています。
– **経済的余裕と健康状態:** 経済的余裕が高まると、健康状態にプラスの効果を及ぼす傾向が見られます。
**5. データ分布（箱ひげ図からの観察）:**
– **バラツキ:** 社会WEIのバラツキは個人WEIより大きいことが示唆されています。
– **中央値:** 個人および社会WEIの中央値は概ね安定していますが、社会WEIのほうが高値となる傾向があります。
– **外れ値:** 指摘された異常値は箱ひげ図でも外れた点として確認できるでしょう。
**6. PCA（主成分分析）:**
– **寄与率:** 第一主成分（PC1）は全体の変動の領域の71%を説明しており、この主成分は主に社会的要因および持続可能性が影響を与えている可能性があります。
– **第二主成分（PC2）の寄与:** 11%と小さいながらも、心理的ストレスや自由度と自治が別の変動を説明するため、重要な観点となります。
**総合結論:**
データ全体として、WEIスコアは7月を通じて一貫した上昇を示し、特に社会的要因による影響が強いことが示されています。個人の要因としては、経済的余裕と健康が重要ですが、全体のWEIスコアには社会全体の動向が大きく反映されることが示唆されます。異常時のスコア変動には社会的イベントが大きく関与していることが考えられ、政策や経済の急変がこうした短期間の変動を引き起こす可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、全般的に横ばいに近い傾向を示していますが、期間の初めに少し上昇があります。
– 予測は「線形回帰」と「決定木回帰」がほぼ水平に保たれている一方で、「ランダムフォレスト回帰」は急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績にはいくつかの異常値が観察されます（グラフ中で黒い円で強調されています）。これは一般的なトレンドから外れたデータポイントを示しています。
– 「ランダムフォレスト回帰」では、特に7月17日からの急激な上昇が目立ち、他の予測モデルとの違いを形成しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示し、赤いバツ印は予測です。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を表し、モデルがどの程度の範囲で予測するかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には異なるトレンドがあり、特に「ランダムフォレスト回帰」が他のモデルと異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが密集しており、分布が中央値付近に集中しています。
– 予測モデルの相関については、「線形回帰」と「決定木回帰」が類似のパターンを持つ一方で、「ランダムフォレスト回帰」は異なる挙動を示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 多くの人は、「ランダムフォレスト回帰」の急激な上昇を注目し、異常または特異なイベントが予測されている可能性を感じるかもしれません。
– データに対する不確実性が大きいことも示唆され、ビジネス戦略に対する慎重な検討を促すかもしれません。
– 外れ値の存在は、モデルまたはデータ収集プロセスの見直しの必要性を示唆する可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴や洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
– 線形回帰（緑）やランダムフォレスト回帰（ピンク）は異なる予測をしています。特に、ランダムフォレスト回帰はWEIスコアの上昇を予測しており、線形回帰と決定木回帰（青）は横ばいを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットに異常値（黒い円）が示されています。これらは他の実績値から外れた値で、何らかの異常な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– グレーの影付き領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、その範囲に収まるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰は類似の予測をしていますが、ランダムフォレスト回帰のみが異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的均一であり、大きな偏りは見られませんが、異常値の存在がノイズとして認識される可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、しばらく安定したパフォーマンスが続く可能性が高いが、不確実性が存在するということです。ビジネスや社会においては、安定性が重要視される場面ではこのデータが安心材料になる可能性がありますが、トレンドがないことに対して改善策を検討する必要もあるかもしれません。また、異常値の原因を特定することで、更なるパフォーマンス向上が期待できるでしょう。
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:
グラフを詳細に分析してみましょう。
1. **トレンド**
– このグラフでは、2025年7月1日から7月10日までの実績データが横ばいの状態を示しているようです。7月10日以降は予測が開始され、線形回帰と決定木回帰の予測ラインはそれぞれ異なる一定のスコアを示しており、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**
– 実績データの中にいくつか外れ値があり、それらはグラフ上で黒い縁取りがされた青い点で表されています。急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データ、紫や緑の線がそれぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 灰色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**
– 各予測モデルは次のステップのスコアがどのように分布するかを異なる視点で提示しており、これにより予測の信頼性や精度の評価が可能です。ランダムフォレスト回帰が継続的な上昇を予測しているのに対し、他のモデルはより一定の値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は短期間内でのばらつきが見られますが、予測モデルはそれを自信を持って予測できているわけではないようです。特に、ランダムフォレストがやや異なる動きを示しています。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**
– グラフからは、直感的に予測の不確実性が高いことが感じ取れます。将来のスコア改善が期待できる部分もあり、これを基にリソース配分の変更が考えられるかもしれません。社会的・経済的要因もあり得るため、柔軟な対応が求められます。
この分析がご参考になれば幸いです。
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:
このグラフは、30日間の個人WEI（経済的余裕）の時系列データを示しています。いくつかの視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいの傾向を示しています。
– 予測データは3本の異なる回帰モデルで示されており、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は上昇傾向を示していますが、他の予測モデル（緑色と紫色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が見られ、特に右上に丸で囲まれている点が強調されています。これらは異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、予測データには異なる色で回帰モデルが示されています。グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、異なる回帰モデルで異なるトレンドや精度が見られます。特にランダムフォレスト回帰は実績データの傾向と異なる上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが一定範囲に集中しており、多くのデータが横ばいの状態になっています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は若干上昇しており、他のモデルと異なる予測をしています。
6. **洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感としては、WEIスコアが現時点で安定していると感じられますが、ランダムフォレスト回帰は未来の改善を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は現状維持に対する安心感を与える一方で、特にランダムフォレストが示す上昇傾向は、将来的な経済的余裕の可能性を示唆していると考えられます。予測精度を考慮しつつ、将来的な戦略を検討する必要があります。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは全体的に横ばいで、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は各々一定の値を示していますが、実績値との乖離があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に数値が離れた外れ値が見られ、黒い丸で強調されています。
– 特に開始日と7月9日付近に他のデータ点から外れた数値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、外れ値は黒い丸で囲まれています。
– 予測値は可視化されていませんが、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）がそれぞれの予測モデルの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフに示されているモデル間に明確な相関は示されていませんが、全体的な傾向は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは概して狭い範囲に収まっていますが、外れ値が影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが予測ラインとは異なる動きを見せていることから、予測モデルの精度向上が必要です。
– 外れ値は異常事象を示唆しているかもしれないので、さらなる調査が求められます。
– 社会的・ビジネス的には、予測の改善によって個人の健康状況の把握と対策が可能となり、より効果的な健康管理が行える可能性があります。予測の精度アップは特に重要です。
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:
以下は、提示されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データは初めの1週間だけで、その後は表示されていません。この期間中、データは0.4から0.8の範囲内で横ばいもしくはわずかな変動を示しています。
– 予測データ（線種による）が直線的で、特にランダムフォレストの予測が短期間で急上昇し、その後は高いまま横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて、いくつかのプロットは外れ値として示されています。これは個人の心理的ストレスが予期しない変動をしていることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の心理的ストレスデータを示しており、黒い縁取りが付いたデータポイントは外れ値です。
– ランダムフォレストによる予測では、ストレスの急上昇が示されているため、このモデルによる警戒が必要なことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストと決定木の予測は、それぞれ異なる動きを示していますが、全体としては心理的ストレスが今後も高いレベルを維持する可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおけるデータのばらつきは、心理的ストレスが個人の生活や外部環境によって変動する可能性を示唆しています。
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**:
– ストレスが急激に増加する予測は、個人や組織がストレス対策を強化する必要性を暗示しています。
– 予防的なストレス管理プログラムや精神的健康のサポートが重要となるかもしれません。
このようなデータは、個人のメンタルヘルスや職場でのストレスマネジメントの改善活動につながる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は期間の最初で比較的狭い範囲に集中しており、横ばいに見えます。
– 線形回帰予測（青い線）は一定で、決定木回帰（シアンの線）は同様に一定ですが、わずかに上昇しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、急激に上昇した後、1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）は、実績のデータ中にいくつか見られますが、全体のスコア範囲内に収まっています。
– 特筆すべき急激な変動は予測線のランダムフォレスト回帰の急上昇です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」マークは予測データを示します。
– 黒い円は、外れ値を強調しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさを示しており、実績のほとんどがここに含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対して異なる回帰モデルの予測がどう一致または非一致するかを見ると、ランダムフォレストのみが実績と異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として一定範囲にまとまっており、分布は横ばいです。
– 予測（特に線形回帰と決定木回帰）は、実績と一致していますが、過剰に楽観的な部分も見られます。
6. **直感的な観察と社会的影響**:
– 多くの予測モデルは安定した自治や自由度を維持可能と見込んでいますが、ランダムフォレストの楽観性は注意が必要です。
– ビジネスや政策策定において、この安定性はプラスに働きますが、過度に楽観的な予測（特にランダムフォレスト）は、慎重に扱うべき点です。
このグラフからの洞察は、特に予測モデルの不確実性や実績との乖離に注意を払い、政策や戦略を立てる上での重要な指針となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は5日間の範囲で水平に安定しています。
– 予測データ（ピンクの線）は段階的に上昇し、一度一定の水準に達した後、再び水平に安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中に黒い丸で示された外れ値がいくつか存在していますが、大きな影響はないと見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰モデルによる予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には乖離が見られますが、予測は比較的一定の上昇トレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は一貫しており、小さな範囲で集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は予測データの上昇傾向をポジティブに受け取るかもしれません。社会的公平性や公正さの改善と解釈される可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、持続的な成長の見通しとして活用できるデータであるかもしれません。さらに、外れ値の分析により、改善ポイントや影響因子を特定することができ、政策の精度向上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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**：初期は概ね横ばいで、WEIスコアが0.8から0.9の範囲に分布しています。
– **予測ライン**：
– 線形回帰と決定木回帰は、長期的に大きな変動を示さず横ばいを描いています。
– ランダムフォレスト回帰は、最初の数日で急な上昇を見せ、その後は安定した上昇を続けています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの外れ値が存在しますが、特に重大な急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点（実績）**：実際に観測されたデータを示し、0.8〜0.9付近に密集しています。
– **赤色の×（予測）**：予測する地点を示していますが、観測データと大きな隔たりは見られません。
– **灰色のエリア（予測不確かさ）**：予測の信頼区間を示し、実績の分布に対して比較的狭い範囲にあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、予測モデルの精度が比較的高いことが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が他の手法と異なる挙動を示している点が興味深いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは0.8〜0.9の狭い範囲に分布し、相関関係としては強いトレンドや変化のない状態が続いていると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 予測モデルが比較的一致しており、ランダムフォレスト回帰が初期に上昇傾向を示していることは、予測の柔軟性や精度の向上に対する期待感を与えるでしょう。
– 社会的にWEIスコアの安定性を示唆するものであり、政策や施策が持続可能性と自治性の面で順調である可能性を考慮できます。
– 外れ値の存在は、新たな施策やイベントの影響を示唆するものであり、注視すべきポイントです。
このグラフは、持続可能性と自治性が一定の範囲内で安定していることを示し、社会的安定の証左として解釈できます。
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:
このグラフに基づく分析は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は全体的にほぼ横ばいで、安定しています。数値が急激に変動する様子はありません。
– 予測（紫のライン）は緩やかに上昇し、その後一定を維持しています。このことは、将来的にスコアが改善することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には外れ値とされるデータ点があり、それらは黒い円で強調されています。予想される範囲から外れていることを意味しますが、数は少ないため全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点で示されており、実際の観測データを表します。
– 予測は赤い十字および各色のラインで示され、異なる手法に基づく予測値が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に、予測範囲内で大きな乖離は見られず、モデルが実際のデータに対して比較的精度の良い予測をしていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データに大きなばらつきは見られず、特に予測の線形回帰が実績にフィットしている様子が見受けられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤や教育機会において、現在の状況は安定しており、将来的な改善が期待されることが示唆されています。これにより、政策立案や教育プログラムの展開において、安心感と共に持続的な改善努力が可能と考えられます。
– 外れ値が続くと、その原因を特定して対策を講じる必要があるかもしれません。
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:
以下はグラフの分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青い点）は、WEIスコアが0.6から0.9の間で変動しています。
– その後、予測（線状グラフ）は期間中一貫して高いレベル（約0.8～1.0）を維持しています。特にランダムフォレスト回帰の予測はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータでいくつかの点が黒い円で囲まれており、異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）：期間の初めに散在しており、不確定要素が高いことが示唆されています。
– 異常値（黒円）：予想外の変動や予測範囲から外れたデータを示しています。
– 予測の不確かさ：灰色の範囲として表現されており、初期のデータの幅広い変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間に相関がありますが、実績の変動に対して予測の安定性が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データには不確実性が見られますが、予測モデルは安定したスコアを示しています。ランダムフォレスト回帰が最も保守的で一貫しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– データの初期段階での高い不確実性は、共生・多様性・自由に関する社会的要素が変動的である可能性を示唆します。
– 予測が安定していることから、長期的には制度や政策が整備され、安定化が期待されるという安心感を与えることがあります。
– ビジネスおよび政策立案者は、実績データに示される不確実性を考慮しつつ、予測の信頼性を活かした長期的視点の計画を立てることが望ましいです。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて、以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯で、色調の変化によりスコアが変動していることが確認できます。特に一部の時間帯で明確な上昇や下降のトレンドが見られますが、全体としては各時間帯および日の間に一定の期間、スコアが安定していることが多いようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日において、特定の時間帯（例: 23時）のスコアが急激に上昇していることがわかります。この急激な変化は、何らかの特別なイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変化を示しており、色が明るくなるにつれてスコアが上昇しています。色の濃淡により、どの時間帯でスコアが高かったかが視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯が独立して変動しているように見え、特定の日付で統一した変化パターンは確認できません。これは、各時間帯の出来事や条件が異なる要因で影響を受けている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色の分布が限られた時間帯や日付に集中しているため、スコアが高い時間帯は限定的で特定の日に集中しているのが見て取れます。
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**:
– スコアが急激に上昇する時間帯を把握することで、特定の出来事や要因がスコアに強く影響していることが直感的に理解できます。この指標を利用することで、ビジネスにおける需要予測やリソースの割り当てを最適化することが可能になります。また、社会的には、特定の時間帯での活動を調整することで効率を高めることができるでしょう。
この分析により、何らかの要因が特定の時間帯においてスコアを大きく左右していることが浮き彫りになり、その原因を特定することが今後の重要な課題となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは、毎日特定の時間（7、8、15、16、19、23時）における個人WEI平均スコアを示しています。
– 時間によるスコアの変動がありそうですが、全体的に2025年7月1日から7日までの間に、日々のスコアに大きな上昇傾向や下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日には23時のスコアが黄色で最も高く、急激な変動が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の明るさがWEI平均スコアの大きさを表しており、緑色から黄色は高スコアを示します。
– 濃い紫色のエリアは低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変動が見られますが、一部の時間帯（特に23時）で高いスコアが目立ちます。
– 日によってスコアは変化しますが、特定の曜日や時間帯のパターンがこの範囲では確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特に朝の時間帯に低く、夜に高くなる傾向があるようですが、詳細な因果関係や相関を明確に示す情報は不足しています。
6. **直感的かつビジネス・社会への影響**
– 夜間の時間帯にスコアが高いことは、活動の活発さや集中度が増していることを示す可能性があります。
– 企業はこのデータを基に、業務スケジュールや労働時間の調整を検討することで、生産性の向上につながるかもしれません。
– 社会的には、このような時間帯の活動ピークを理解することで、サービス業や交通の需要予測に役立てることが考えられます。
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:
以下の観点から、この時系列ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 色の変化を見ると、特定の時間帯で調査期間にわたってスコアが安定している部分と、急激に変化する部分があります。特に、7月5日～7日の間で一部の時間帯に極値（高得点）が現れています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日から7日にかけて、23時台で高いスコア（黄色）が観察され、これが急激な変動として目立っています。この時間帯が他の期間に比べて異常に高いスコア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:**
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、濃い色（紫）が低スコア、明るい色（黄色）が高スコアを表しています。
– 色の変化が激しい部分は、データが動的で変動が激しいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 不同時間帯（16時台と23時台）でスコアに大きな違いが見られます。同日における時間帯ごとのスコアの違いが、特定の現象やイベントの有無を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同じ日における時間帯間のスコアの変動が、全体的な周期的なパターンではなく、一時的な変動であることが示唆されています。
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:**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、急激な変動部分に注意が引かれることです。特に高スコアを示す時間帯が、ビジネスチャンスの増加や社会的な活動が活発化する時間帯である可能性があります。
– スコアの変動が関連性をもつイベント（例: メディア報道、国際的な交流イベントなど）と関連していれば、その影響を指標として用いることが可能です。
このような分析や洞察から、スコアの変動を引き起こす要因を特定し、改善または活用するための戦略を立てることが重要です。
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、異なるWEI項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**：
– ヒートマップは30日間のデータに基づくため、時系列のトレンドを示すものではありませんが、長期間にわたる相関傾向を提供します。
2. **外れ値や急激な変動**：
– ヒートマップの中で目立つのは、非常に高い相関（0.9以上）を示す赤いセルと、低い相関を示す青いセルです。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間の相関が0.32と低く、これは他の項目との高い相関と対比的です。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 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示しています。「総合WEI」と他の項目、特に「個人WEI 平均」との相関が高いことから、これらの項目が総合的なWEIに与える影響が大きいことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 単一の時間枠を示しているため、時系列の変化はわかりませんが、各項目間の関係を探る手掛かりにはなります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が0.43ですが、両者間にやや正の相関があることから、心理的なストレスが健康状態に一定の影響を及ぼす可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の他の社会WEI項目に対する相関も高く（0.69以上）、自由の保証が他の社会的指標と密接につながっていると考えられます。
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**：
– 高度に相関する項目は、政策立案者やビジネスリーダーにとって、これらの要素が相互に影響し合っていることを理解し、包括的な施策や戦略を考慮する必要があることを示しています。
– 社会的要素と個人の健康状態や経済状況の関係性が比較的高いため、社会の変化が個人の生活にどのように影響を与えるかを考察する価値があるでしょう。
このヒートマップは、社会や個人のウェルビーイング指標間の複雑な関連性を理解するための出発点として利用できます。
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（Well-being Index）のタイプごとにスコアの分布を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 一部のカテゴリではスコアの分布が高い位置にあり、他のカテゴリでは低い位置にあるなど、トレンドとしては各WEIタイプに大きな違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリには外れ値（プロット外の点）が見られ、特に「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。
– 急激な変動というより、スコアは比較的一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱内の線は中央値を示し、箱は上四分位数と下四分位数の範囲を表します。
– 箱の範囲が広いほど、スコアの分散が大きいことを示しています。
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要素は含まれていませんが、各WEIタイプ間での比較を行うことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」が全体的に高いスコアを示しており、一方で「個人WEI（持続可能性と自給自足）」は低めのスコア範囲が狭いです。
– スコアが広範に分布している点では、社会的な要素が個人の要素よりも多様な反応を引き起こしている可能性があります。
6. **直感やビジネス、社会への影響**:
– 社会的な要素（「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」など）が高得点を示していることは、その分野での改善や成果を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の広い分散は、心理的健康についての多様な経験や状況を反映している可能性があり、これに対する個別の対策が必要でしょう。
– ビジネスや政策策定において、特に低いまたは広範な分布を示す分野への投資や支援が求められる可能性があります。
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:
こちらのグラフは、主成分分析（PCA）を通じたデータの二次元プロットです。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**：
– グラフ全体に明確な上昇または下降の傾向は見られませんが、第1主成分に沿ってデータが広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 左下や右上に極端に離れているプロットは確認できません。データは比較的一様に散らばっており、突出した外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素**：
– プロットは第1主成分と第2主成分で描かれ、それぞれの寄与率（第1主成分: 71%、第2主成分: 11%）が示されています。これにより、第1主成分がデータの大部分の分散を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列というよりは、データポイントが第1および第2主成分で表されています。特定の時間依存性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– プロットは主に正の傾向のあるクラスタを形成しており、第1主成分と第2主成分との間に若干の相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**：
– グラフからは、データが主に第1主成分によって説明されることが直感的に理解でき、これがビジネスや社会的活動における主要な因子である可能性があります。
– WEI（恐らく経済インデックス）において主成分が重要な変動要因を示している場合、政策決定や経済分析においてどの要素が重要かを特定する手助けになります。
このような視覚化は、データの次元を削減し、要点を強調することで、より効率的、効果的な意思決定プロセスを可能にします。
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。