📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータの分析に基づくと、以下の点に注目できます。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**: 時系列データから、全体としては7月1日から7日にかけての記録を見ると、スコアは比較的安定していますが、7月6日に大きな増加が見られます。特に、日中の評価では0.64という最も低いスコアと、0.85まで高まるスコアが含まれ、この日の変動は顕著です。この変動には、社会的イベントや出来事などが影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: ほとんどの値が0.6から0.78の範囲内に収まっています。7月日中の記録には異常が見られますが、7月6日夜に急上昇しています（0.80）。この上昇は、特定のイベントによる一時的な効果かもしれません。
– **社会WEI平均**: 社会WEIも7月6日にピークが見られ、特に夜間に0.90を超えるスコアを記録しています。この結果は、社会的な変化や改善を反映しているかもしれません。
### 異常値
異常値として特に重要なものとして、7月6日の総合WEIスコア0.84が挙げられます。この日は他の日とは異なる社会的イベントや、新たな政策の発表などの影響があった可能性があります。これにより一時的に社会の満足度や生活の充実度が向上したと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解の結果は、7月初旬にかけて、総合WEIが急激に変動する可能性を示しています。この方法により、長期的な季節性が体系的に検出され、残差についても説明できるかもしれません。
### 項目間の相関
相関分析を行うことで明らかになる内容は、個人的および社会的な要素の間に一般的な相関が存在することです。例えば、個人の自由度と社会の持続可能性は、他の項目と比較してより強い正の相関を示しています。さらに、特定の社会的要素が個人的幸福に与える影響や、逆に個人的なストレスが社会的評価に影響を及ぼす可能性についても考察が必要です。
### データ分布
箱ひげ図を使ってデータのばらつきが示された場合、個人WEIと社会WEIにおいては、外れ値が比較的頻繁で、中央値が各評価の分布を示す上で有用です。このデータの分布を観察することにより、個人の満足度や社会的福祉の変化の全体像をより深く理解できるでしょう。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果、第一主成分 (PC1) が全体の71%の変動を説明していることが示されています。これは、少数の重要な要素が多くの変動を説明していることを示しており、WEIが依存する基盤となる変数は、経済的余裕や社会的相互作用などである可能性があります。第二主成分は11%を占めており、重要な補助的な要因を示唆しています。
この分析から、WEIスコアの変動の背後にある要因として、個々のライフスタイル、経済的背景、社会的な政策影響などが考えられます。政策策定や社会運営において、これらの知見を活用することで、より持続可能で満足度の高い社会を目指すことができます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、最初は急激な上昇が見られ、その後、予測が横ばいの状態になっています。
– 最初のデータセット（紫とピンクの予測）は急上昇しており、後半のデータ（緑色）は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には急激な上昇が見られますが、その後は安定しており、特に目立った外れ値はありません。
– 黒い丸で囲まれた異常値は、少数ですが重要な変化点を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表し、主に初期に集中しています。
– 緑の円は前年のデータを示しており、このデータが一定の予測の基盤となっている可能性があります。
– 紫とピンクの線は予測の異なるモデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、その範囲が予測の信頼性やバリエーションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に一貫したトレンドが見られるため、予測モデルはデータからある程度の信頼性を持って推測されていることが示唆されます。
– 異なる予測モデル間でのバリエーションが見られないため、予測の精度が似通っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績が予測の範囲内で緊密に収まっていることから、モデルの予測精度は比較的高い可能性があります。
– 緑色の前年データの分布は、後半のデータに近い傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 急激な変化後の安定したトレンドは、市場や社会の安定化を示唆しているかもしれません。
– 異なる予測モデルがほぼ一致しているため、政策立案や戦略計画において、このデータセットは信頼できるサポートになるでしょう。
– 対象するビジネス環境や国際的な要因が急激に変動した可能性があり、それに伴う対応が成功したことを示唆しているかもしれません。
このグラフから、予測の高い信頼性と過去のデータとの整合性が確認でき、市場もしくは社会環境の安定性が重要な要素として影響していると考えられます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 左側（2025年初旬）はWEIスコアが数回の評価で急激な動きを示していますが、全体として上昇しています。
– 右側（2026年中頃）はWEIスコアが安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年初旬の黒の○で示された異常値が明確に見られます。
– これらの異常値は、外的要因や特異な出来事によって引き起こされた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを示し、実際の観測結果も含まれています。
– 赤い×は予測値を示し、予測モデルの性能を視覚化しています。
– 色のついた線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示し、モデル間の予測力の差異を示しています。
– 紫の線で示されたランダムフォレスト回帰が特に大きな変動を示しているようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測方法が採用されていますが、どのモデルも2026年に向けて高いスコアを予測しており、これは実績データが安定していることを支持しています。
### 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相関が見られ、予測モデルが実績データを適切に追従しているようです。
– データは2026年頃に入るとより密集し、安定性が高まっています。
### 6. 人間が直感的に感じるインサイト
– 予測の不確実性が2025年に特に大きく、異常値が発生する可能性を示唆しています。
– 社会的またはビジネス状況が2025年初旬に不安定であったが、2026年になると安定する可能性が高いです。ビジネス戦略にはこの安定性を活用する機会があるかもしれません。
このグラフを見た人は、特に2025年の不安定さから学び、2026年の安定した期間に向けて、長期的な計画を立てるべきだと直感的に感じるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド:**
– データは主に2つの期間に分かれており、最初の期間（2025年7月から2025年10月）は一貫して高い WEI スコアを示しています。
– 次の期間（2026年4月から2026年7月）も高いスコアを維持しています。しかし、表示された期間の間にデータのギャップがあります。このため、これらのスコア間に実質的なトレンドの変化があったのかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として、スコアが大きく他のデータポイントから外れているプロットが存在する可能性がありますが、明確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:**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測結果を示しています。
– 緑の点は前年比を示しているため、前年と比較して安定性や改善を評価できる指標となります。
– 異常値は黒枠で強調表示されています。
4. **複数の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予測線（色別）があり、それらは未来の動向を示しています。これらの予測は、一定の範囲内でのデータの安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総じて、データのWEIスコアは高く、特に最初の期間に集中しています。予測モデルの分布もそこに集まり、相関が高いと見られます。
6. **直感的な感覚と影響:**
– このグラフを見た直感的な印象としては、WEIスコアが全体として高水準を保っていることから、社会的要素が安定していることが感じられます。
– 予測モデルが示す範囲も狭く、未来のスコアが大きく変動しないことが期待できます。これは、社会全体の安定性に対してポジティブな影響をもたらすでしょう。
– ビジネスにおいては、安定した社会環境は計画を立てやすくし、投資の信頼性が高まる可能性があります。
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
– **実績（青いプロット）**:
– データの初期には、WEIスコアは高めで安定しています。
– グラフ後半には、新しいデータが示されていないので、変動がないようです。
– **予測（ピンク、紫、緑線）**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる期間に組み込まれていますが、全体的にスコアがゆっくり上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒の円）**:
– WEIスコアの初期に、異常値がいくつか見られます。これらは他の日のスコアに比べて低く、注目すべきです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際の観測データを示しています。
– **黒の円**: 異常値として特定されており、通常とは異なる動きを示しています。
– **ピンク、紫、緑線**: それぞれ異なる予測アルゴリズムによる予測です。具体的な動きは測定時期によって異なりますが、一般的に上昇傾向です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測データは異なる手法によって若干の差異は見られますが、全体的に実績と過去データを基にして、類似した上昇傾向を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値は他のデータポイントとは乖離しており、特定の出来事や外部要因の影響である可能性が考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**:
– 一部の点については異常値である可能性が直感的に感じ取れるため、なぜそのような数値が記録されたのかを分析する価値があります。
– **ビジネス・社会への影響**:
– 経済的余裕のスコアが上昇している予測は、将来的に個人消費が増加し、経済活動が活発化する可能性を示唆しています。
– 異常値については、特定の国や地域での経済の不安定性や短期的なストレス要因が影響しているかもしれないため、その原因究明が必要です。
この観点からさらなる詳細な分析や外部データの追加が求められるでしょう。
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、提供されたグラフに基づく分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、初期には一貫性のある値を示していますが、期間が進むにつれて緩やかに下降しています。
– 予測データ（紫色と緑色）は異なるモデルによるもので、すべて横ばいに近い形で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が黒い円で示されています。実績データには外れ値がいくつか存在し、明らかに他のデータポイントと異なっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、紫色と緑色の線は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
– 緑色のプロット（前年データ）との比較が可能で、前年と同様の範囲に収ま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**:
– 実績データと予測は一部一致し、特にランダムフォレスト回帰の予測が実績値に最も近いです。
– 予測範囲は灰色で示され、一部の実績データがこれを外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの一致度はモデルに依存しますが、外れ値はどのモデルの予測からも外れています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データの下降は、個人の健康状態が悪化していることを示唆しており、健康管理の対策が必要です。
– 外れ値の存在は異常な健康状態やデータ入力エラーの可能性を示唆しており、さらなる調査が必要です。
– 長期的な健康状態の改善のための取り組みが求められます。予測モデルを用いることで、将来的な健康傾向を把握し、予防策を立てることが可能です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– データの大半が2025年7月から8月にかけて集中しており、この時期に急激な変動が見られています。その後のデータは2026年3月以降に大きく間隔が空いています。
– 予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）が同時期に高いスコアを示しており、将来的にはストレスレベルが上昇すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月頃に異常値として認識されるデータポイントが示されています。ここで突然スコアが上昇しています。
– この期間に特定のイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際の心理的ストレスを示しています。
– グリーンのデータは前年の比較データで、これを参照することで前年に比べた相対的なストレスの動向がわかります。
– ピンク（ランダムフォレスト回帰）の予測は他のモデルより高めのスコアを出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間のスコアに若干のばらつきがあり、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の間で大きな違いがあります。
– 異常値は特定の外生要因に起因している可能性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、予測モデルと実績データの間に一致しない時期があり、モデル自体の精度の見直しが必要かもしれません。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– 人々は、2025年下旬のストレス上昇を感じ取っている可能性が高く、これは社会的、政治的、または経済的な要因による可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特定の期間にストレスが高まり続けることが予想されるため、ストレス管理やメンタルヘルスに関連する製品やサービスの需要が増加する可能性があります。
これらの分析に基づいて、組織や個人がどのようにストレスに対処し、適切なサポートを提供するか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:
以下はグラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の部分では、WEIスコアは比較的一定です。しかし、その後の予測段階では、スコアが多少上昇する予想が見られます（特に紫色の線 – ランダムフォレスト回帰 – では明確に上昇しています）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多数の異常値（黒い円）がありますが、全体的にはこれらが極端にスコアを変動させているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、ほぼ同じ期間で安定しています。
– 緑の点は前年の比較を示し、おおむね現状と一致しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測を示し、それぞれの特性に応じて異なったスコアの推移をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青い点）と前年データ（緑の点）はほぼ同様の値を示しており、現状が前年と大きく変わらないことを示唆しています。
– 予測図はモデルによって異なりますが、全体的にやや上昇傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は視覚的には弱いですが、予測モデル間でスコアの上昇がある程度共通して予測されています。特にランダムフォレスト回帰の予測は他よりも高いスコアを予想しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 見た目としては、データが安定しており大きな変動がないことが安心感を与えるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアがわずかに上昇傾向にあるため、自由度や自治が改善される可能性があります。これにより、より高いレベルの国際的な評価や投資機会の増加が期待されるかもしれません。
総じて、この期間中に大きなリスクや非常事態が発生する可能性は低いと考えられますが、異常値や異なる予測に基づく不確実性に注意を払うことが重要です。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 実績のデータ（青い点）は短期間で観察されており、一定の範囲内で変動していますが、大きなトレンドは確認できません。
– 予測値（異なる回帰モデルで示された線）は将来のスコアの上昇を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 異常値としてマークされたポイント（黒い円の周りに白い境界線）がいくつか観察されています。これは通常の範囲から外れている可能性があるデータです。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の違い（青、赤、緑）は、異なるデータ種別と予測方法を示しています。
– 紫、ピンク、灰色の線はそれぞれ異なる予測モデルを示し、全体的なトレンドの予測に利用されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間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:
– 実績の変動に対して、各予測モデルの予測は一致する傾向にあり、一定の上昇トレンドを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと各種予測値の間に強い相関が見られるため、予測は信頼できる可能性があります。ただし、外れ値の影響を考慮する必要があります。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:
– 社会の公平性・公正さのスコアがある程度安定している一方で、将来的には改善が予測されています。
– 異常値が存在していることから、一部の社会的要因や国の政策が、短期間で結果に影響を与える可能性が示唆されます。
– 全体的なトレンドの改善を背景に、政策立案者はこのデータを活用してさらなる社会改善を目指すことができるでしょう。特に、外れ値の原因を特定して対策を講じることが重要です。
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:**
– グラフの左側には「実績AI」による実績データが青色で表示されています。評価時期の初期段階に集中しています。
– 最後のデータ点群では「昨年（比較AI）」が薄緑で、右側にあります。これは、分析対象が年をまたぐ比較を目的としている可能性を示唆します。
– 明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。ただし、時期をまたいで一定のスコアを維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータには異常値が黒い円で示されており、異常値を見つけやすくしています。
– グラフ全体には急激な変動は見られず、スコアは安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点（実績）は実際のデータであり、紫やピンクの線は「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）による未来のスコアの予測を示します。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと昨年の比較は明確に分かれていますが、全体を視覚的に比較することで年ごとの安定性を確認できます。
– 予測データは、実績と昨年の比較の間で、比較的近いスコアを予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアの分布は、通常の運用範囲内で均一に分布しているようです。
– スコアは高い範囲に集中しており、WEIスコアが高い持続可能性と自治性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフからは、WEIスコアが持続可能性と自治性の指標として、高水準を安定して保っていることが感じられます。
– 予測モデルも、現在の高スコアが維持されることを支持しており、ビジネスや社会において持続可能な政策および自治が効果的であることを示唆します。
全体として、このグラフは、持続可能性と自治性評価における安定した高いパフォーマンスを示しており、将来に向けてのポジティブな展望を提供しています。
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:
以下は、与えられた時系列散布図の分析です。
1. **トレンド**:
– データは主に特定の期間に集まっており、急激なトレンドの変化は示されていません。
– プロットは最初の数ヶ月でのみ見られ、残りの期間にはデータが存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分に異常値が示されていますが、その後は特に目立った外れ値は見当たりません。
– WEIスコアが1.0に達する予測も見られ、これは閾値を超える極値となっている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点線は実際のAIによる実績データを示し、安定したスコア範囲にあります。
– 緑の点は前年の比較を示し、予測された数値より一貫して高いスコアを示しています。
– 紫色で示された異なる予測手法のプロットは、特にランダムフォレスト回帰が高い予測を示しています。
4. **データ間の関係性**:
– 各予測手法のアウトプットはばらつきがありますが、その間の大幅な相違はなく、予測の精度に関して一貫性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布には特段の偏向は見られず、多くのデータポイントが中間スコアに集中している。
– 時系列に明確な相関は見られず、不規則な変動がほとんどです。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– データの不足あるいは予測モデルのばらつきから、現在の社会基盤や教育機会の評価には不確実性があります。
– ビジネスにおいては、これらの不確実性を補完する分析やデータ収集が求められる可能性が高い。
– 社会的には、モデル精度向上のための多様なデータソースの活用が重要です。
この分析は、より詳細な洞察を得るための基盤として役立つでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期の段階（2025年7月）では、WEIスコアは高い値（約0.8〜1.0）の範囲に位置しています。以降、データが途切れているため、その後のスコアの変動は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアはかなり高く、特に大きな外れ値は見受けられません。全体的には安定したパフォーマンスを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**: 初期の評価には高いスコアが出ています。
– **異常値（黒い円）**: グラフには示されていません。
– **予測（赤いX）**: 現在のグラフには現れていないようです。
– **昨年（薄い緑のプロット）**: 2026年の評価は異なる方法（おそらく昨年度の比較）で示され、やや低めのスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは初期の期間と2026年に分かれており、直接的なつながりはありませんが、異なる年の比較が可能です。初期の高スコアに対するその後の変動の推測は可能かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績は高い値で揃っていますが、その後のデータが欠落しているため、継続的な分析は限られています。
6. **直感的な洞察と影響**
– これまでの高いスコアは、社会において共生、多様性、自由の保障が非常に良好であったことを示す可能性があります。しかし、後半のデータの欠如があり、継続的な改善が維持されているかは不明です。
– ビジネスや政策立案においては、この初期の成功をさらに推し進め、次の年に向けての戦略を考える必要があります。特にこの分野が注目されている場合、短期間に頻繁な評価や調整が求められるでしょう。
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を分析すると、以下の特徴と洞察を導き出すことができます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（16, 19, 23時）は色の変化やパターンが見られますが、詳細なトレンドを識別するには不十分なデータ期間です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時の2025-07-06に急激に明るい黄色になっている部分があり、スコアが急上昇していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大小（低い方から高い方へ紫から黄色へ）を示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時系列データが異なる時刻に集中しているため、横断的な分析が必要です。特定の日にスコアが高まる時間帯があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが高い傾向があるため、時間帯による影響が考えられますが、具体的な相関は見出しにくいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップを見ると、特定の時間にスコアが集中しているため、これに基づいて戦略を立てることが考えられます。ビジネスにおいては、高スコアの時間帯に関連する活動や政策の強化が有効かもしれません。また、社会的にはその時間帯に何らかの重要なイベントが発生している可能性も考慮すべきです。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯に注目が必要であり、その時間帯のスコア上昇要因についてさらに詳細な分析を行う価値があることを示しています。
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:
以下に、ヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 全体的に強い上昇または下降のトレンドは見えにくく、日や時間によって変動が見られます。
– 各時間帯にわたって、色の変化からいくつかの期間では特定の範囲で変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日は16時に緑から黄色に近づく明るい色が見られ、急激な変動を示しています。
– 19時や8時も色の変化が顕著で、特に一部の日に色が濃くなっていることから急激な変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示しており、黄色に近いほど高スコアを意味します。
– 時間帯や日にちごとの色の濃淡を通じて、それぞれのスコアの変動状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で色のパターンが異なることから、時間帯別にスコアがはっきりとしたパターンや傾向を持っている可能性があります。
– 特定の日に強い変動がある時間帯と他の日との比較によって、時間帯の重要性が浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな周期性や一致したパターンの分布は見られません。
– 時間帯ごとの変動が日によって異なるため、特定の因子が時間特有の変動に影響している可能性があります。
6. **直感的な印象と社会的・ビジネスへの影響**
– 急激な変動は一部の時間帯や日に限定されているため、特定のイベントやアクションが原因かもしれません。
– ビジネスにおいてはこのパターンを理解することにより、ピーク時の最適化やリソースの配分に役立てることができます。
– 社会的な影響としては、特定の時間帯における活動の増加や減少が見て取れ、何らかの行動変化を示唆している可能性があります。
ヒートマップの色合いや変動パターンから、特定の時間帯や日付における活動や関心の変動を把握するため、さらなる分析が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、時間（360日間）と特定のメトリック（社会WEIスコア）の変動を示しています。短期間のデータの中で、特に大きなトレンドは見られず、時点によって変動する特徴が目立ちます。
– 各時間帯でスコアが異なるため、具体的な周期性や長期的な上昇・下降のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日にかけて急激に色が変わる（黄緑から黄色へ）部分が見られ、スコアが急激に変動していることを示しています。これはシステム的な変化や特定の要因による影響を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの数値の変化を表し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 各日付ごとの密度や色分布は、特定の日における社会WEIスコアのばらつきや集中度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアが異なっており、時間帯ごとのデータを比較することで異なる傾向や社会的要因の変化を見極めることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯のスコアに一貫した相関関係は見られませんが、急激なスコアの変動が発生する場合、特定の要因が影響している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 急激な変化が起こる時間帯は、特に注意を払う必要があります。特に、社会的な重要イベントや政策の変化がこのスコアにどのように影響しているかを分析することで、将来的なイベントへの備えや政策改善の指針を得ることができます。
– 色の変化を通じて、特定の時間や日に社会の安定性や幸福感が変動している可能性があり、これが長期的な計画や戦略に影響を与える可能性があります。
このように、ヒートマップから得られる情報を用いて、社会の動向を理解することが重要です。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（多様性・包摂性の指数）に関連する各項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は期間内の相関を示すものであり、時間的なトレンドは直接示されていません。ただし、項目間の相関関係が高い場合、それらが同様のトレンドを持つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が非常に薄い、または濃いセルは、他の相関に比べ際立っています。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関（0.19）は特に低い外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップの各セルの色の濃さは、相関の強さを示しており、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど弱いまた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**
– 時系列というより、項目間の関係性に焦点を当てています。例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は相関が0.47とある程度高く、この関係性から経済的余裕のある個人は心理的ストレスが比較的低い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」との相関が最も高いのは「個人WEI平均」（0.96）、次いで「社会WEI平均」（0.92）です。これにより、個人と社会の要素が総合的な多様性・包摂性の指数に大きく影響していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高い相関がある項目間で一方の改善がもう一方の改善につながる可能性があります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」の低下を図ることは、総合的なWEIを向上させる一助となる可能性があります。
– ビジネスとしては、多様性・包摂性の向上が心理的ストレスの低減や、経済的余裕向上に寄与できると考えられ、結果的に組織全体の健全性を高める可能性があります。また、社会的にもこれらの相関から政策立案の際に重視すべき重点領域が浮かび上がるでしょう。
このヒートマップから得られる洞察は、個人および社会の要素がどのように相互作用し、多様性・包摂性に影響を及ぼすかについて考察する手掛かりになります。
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
1. **トレンド**
– グラフは箱ひげ図で、特定のトレンド（上昇、下降など）というよりは、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個別のWEIカテゴリにおいて、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では顕著な外れ値が多数見られます。
– 他のカテゴリにも若干の外れ値がありますが、これほど顕著ではありません。
3. **要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 棒（箱）は各データセットのスコアの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線が中央値を示しています。
– 各WEIタイプごとに異なる色が使われており、視覚的な区別が容易です。
– 密度が高い場合、箱が短く、異なる色の密集が見られます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データではありませんが、異なるWEIスコアの比較が行われており、社会的な要素や個人の心身状態に関連があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関そのものはこの図から特定できませんが、中央値や範囲からある程度の見解を得ることが可能です。
– 「社会WEI（生態系整備・経済基盤）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的安定したスコア分布を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから、人々の経済的余裕や心理的ストレスが大きく変動することがわかります。これは個々の生活の質や社会への影響を考える上で重要なファクターです。
– 社会政策や経済的サポート施策を考える上で、特に経済的余裕や心理的ストレスに関連するデータが重要視されるべきです。
– これらの情報は、社会福祉プログラムの強化や経済政策の見直しに対する洞察を提供する可能性があります。
このように、WEIスコアの分布は、個人と社会の両方の観点から多様なインサイトを提供します。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によって視覚化されたデータの分布を示しています。以下に、このグラフの特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– データポイントは、右上と左下にわずかに広がる形で配置されています。これは、第1主成分と第2主成分の間にある程度の相関があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は確認できませんが、中央付近のデータ密度がやや低く、各クラスターに分かれる傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは観察されたデータの一つを表し、2つの主要な主成分での位置を示しています。第1主成分は71%の情報を、第2主成分は11%の情報を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは異なる変数の分布を示す形であり、特定の時点の観察値が視覚化されています。時間経過による変動ではなく、構成要素の相違を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が強い影響力を持ち、全体的なデータの分布を左右しています。第2主成分とは弱い正の相関が見られます。この相関はデータ構造の一部を反映していますが、支配的ではありません。
6. **直感的な印象および影響**:
– ビジネスや社会において、このようなPCA分析は多次元データを2次元で理解可能にし、重要なトレンドやパターンを識別するのに役立ちます。この特定の分布は、異なる国や地域の経済指標などが同様のパターンを持つ可能性を示唆しており、異なる地域での経済活動の比較に役立つことが考えられます。また、分布の特徴によりデータのクラスタリングやセグメンテーションが可能となります。
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。
