📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットは、360日間の社会カテゴリにおけるWEIスコアの変動について詳細に調査しています。以下の分析は、時系列推移、異常値、季節性、トレンド、残差、項目間の相関、および主要な構成要素に基づいています。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIは全体的に0.68から0.88へと上昇しており、特に7月6日から7日にかけて急上昇しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは通常0.62から0.83の範囲で変動し、直近で0.82から0.83に上昇しています。社会WEI平均も同様の傾向を示しており、特に7月6日から7日にかけてピークに達しています。
### 異常値
– 7月2日、7月3日、そして7月6日から7日にかけての急激なスコアの上昇は注目に値します。これらの異常な高値は、個人や社会における特定のイベントや政策変更が影響している可能性があります。特に、7月6日から7日の値は統計的に異常と見なされ、多様性と持続可能性が大幅に向上したことを示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: STL分解結果が示唆するように、全体的なトレンドは上昇傾向にあります。これは、長期にわたる社会的改善や個人の幸福度の向上を示している可能性があります。
– **季節性**: 明確な季節性パターンは観察されませんが、特定の短期間における急激なスコア変動は注目すべきです。
– **残差**: 説明できない残差が一定の範囲内に収まっているため、モデルの適合度は比較的高いと考えられます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、心理的ストレスの間には強い相関が見られます。このことは、経済状況が個人の健康に直接的に影響することを示唆しています。
– 社会基盤と持続可能性、共生・多様性も高い相関を示し、これらの要素が社会的豊かさを支える重要な要因であることを表しています。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、全体的なばらつきは小さく、スコアの中央値が高いことが確認できます。外れ値は特定の急激なスコア変動の影響によるもので、具体的には7月初頭の期間に集中しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によれば、PC1が0.73の寄与率を持ち、変動の大部分を説明しています。これは特に持続可能性、多様性、自由度が一つの主要な構成要素として特徴付けています。
– PC2の寄与率は0.08と小さく、追加の細かなばらつきや短期的な変動要素を反映していると考えられます。
### 結論
このデータ分析は、社会や個人の要因がWEIスコアに大きく影響していることを示しています。異常値を探ることで、特定期間における社会的変動や政策の影響を理解する手助けになります。また、PCA分析は、持続可能性や多様性が全体のWEIスコアに決定的な役割を果たしていることを浮き彫りにしています。この分析を通じて、さらなる政策立案や社会改善のための基盤を提供することが可能です。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです：
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは比較的高い水準（約0.8以上）であり、その後、予測AIによる急激な予測値の低下が見られます。
– その後、昨年のデータ（緑色）が表示される時期に、データが再び高水準に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における実績AIのデータに異常値が見られ、予測AIが示す急激な低下に対する異常値が含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを示しており、安定しているように見えます。
– 予測値の急激な変動が赤い「X」で示されています。
– 異常値は黒い縁取りのあるプロットで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと昨年のデータの間に高い一致が見られます。
– 予測の異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、開始時期での大きな変動を示し、後で安定する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間に比較的一貫したパターンがある一方で、予測データは多様な結果を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の予測が不安定である一方、昨年の実績が再評価されて高水準に戻る局面は、過去の信頼性や安定性が重要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、初期の予測に過度に依存するのではなく、歴史的データをしっかりと参考にすることが戦略的に重要にな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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体としては2つの異なる時期にデータが集中しています。2025年7月ごろと2026年7月ごろにクラスターが見られます。
– どちらの時期も、WEIスコアは0.6以上の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月のデータには、異常値が認識されているものが何点か見られます。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて1.0の領域に集中しているが、実績データと比較して高めに設定されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色の点は実際の実績で、2025年には密集しており、2026年のほうが多様な分布を示しています。
– 緑色の点は前年のスコアで、2026年の実績に類似した範囲でプロットされています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測モデルは実績より高いスコアを示していますが、時系列としては1年間にわたり予測が変動しており、モデルによるスコアの変動の予測が異なっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータはある程度のばらつきを見せているが、予測は一貫して高スコアとして予想されています。
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**:
– 実績と予測のギャップがあるため、これらの差を埋めるための施策や戦略の見直しが必要かもしれません。
– 予測スコアが高いため、成功の可能性を示唆しているが、実際のスコアがそれに達していないため、期待値の調整が求められる可能性があります。
– 2026年のデータには前年と類似する傾向が見られるため、前年のデータを基にした改善策の検討が重要です。
全体として、このグラフは予測と実績の対比を示しており、社会カテゴリーにおけるパフォーマンスの妥当性とモデルの適応力の評価に寄与します。
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、社会カテゴリのWEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）のデータポイントは左側に集まっており、2025年7月から2025年9月にかけて一定の範囲内に留まっています。その後、データが減少し、予測データ（赤色のポイント）は存在しません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほとんどフラットな状態か、若干の変動を示していますが、時間の経過による明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒で囲まれた青い円で示されていますが、実績データと大きく乖離していることがわかります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色が過去の実績データ、赤色が予測されるが実績と異なるデータポイントを示します。
– 緑色のデータは前年の比較データを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 比較のための前年データ（緑色）が365日後の順序に示されていますが、その分布が実績と大きく重なっていないため、前年との違いやトレンドの変化の有無を直感的に把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には明確な相関は見出せません。
– 予測データ（色付きの線）は異なる回帰モデルによって若干異なる予測を示していますが、全体として大きな差はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが短期間しか示されていないため、長期的なトレンドを捉えるのが難しいですが、異常値や予測との比較を活用して、短期的な変動を理解するのに役立つでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、異常な変動に対してなぜ予測と実績が外れるのかを分析することが、精度の向上や改善に寄与するかもしれません。予測手法の選択やモデルの調整がより良い結果を生むための一つの方法となるでしょう。
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:
このグラフの分析について説明します。
1. **トレンド**
– 過去のデータは2025年7月から始まり、ほとんど変動がなく横ばいの状態にあります。
– 予測値は大きな変化がなく一定のトレンドを示しているようですが、一部のモデルで急な増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットで大きな外れ値が観察されますが、他のプロットでは顕著な外れ値は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測に急激な変動が見られる点がやや異常です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績値を示し、実際の経済的余裕（WEI）の変化を追跡しています。
– 緑色のプロット（前年AI）は過去との比較を示しています。
– ピンク、紫、灰色の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）による予測を示します。
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がないですが、ランダムフォレストの予測は他のモデルと異なる動きを示しています。
– 前年データとの比較では、現在のスコアが比較的一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体として一定の範囲内に収まっており、極端な変動や異常な分布は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済的余裕が安定していることは、社会的にも安定感をもたらす可能性があります。ただし、一部の予測モデルで異なる結果が出ているため、これに対する警戒も必要です。
– 予測モデルの多様な結果を考慮し、政策立案やビジネスプランニングでは特定のモデルに過度依存しないことが重要です。
この分析から得られる洞察は、予測精度の向上とデータの安定性をどのように活用するかが鍵となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月間（2025年7月から9月）において、「実績（実測AI）」は、WEIスコアが比較的安定しているが、やや上昇しています。
– その後、実績のデータが画面に表示されていない時期が続き、最終的に再開される予測の数値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントが、初期のプロット（2025年7月）に存在しています。これは、短期間で異常な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績」は青色で示され、予測データは様々な色と形で示されている。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは連続しており、異常値への対応として予測モデルが利用されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に比較すべきデータは他の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、同じく安定した予測が見られます。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– 初期の異常値は、個人の健康状態が変動した可能性があり、それがモデルによる予測に対して新たなインプットとして組み込まれています。
– WEI（健康状態スコア）の安定した高い値は、良好な健康状態を示しており、個人の生活の質が向上された可能性を示唆します。
– ビジネス的には、健康状態の予測精度を高めることで、健康管理プログラムが個々のニーズに応じた対応を可能にし、医療費削減や健康促進に寄与する可能性があります。
全体的にこのグラフは、健康状態の時系列変化を示し、初期の異常値を反映しつつ、今後の予測に基づいて健康状態を管理するための一助となるデータを提供しています。
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:
以下は、与えられた心理的ストレスの時系列散布図に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、初期から中期にかけてスコアが比較的安定しているように見えますが、後期にはデータがなく途切れています。
– 予測されたトレンドライン（紫、青、ピンク）は、いずれも安定的な横ばいを示していますが、ごく一部に急上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの大きな円で示された異常値がありますが、具体的な異常値の数値やその影響は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 丸いプロットのうち、黒いサークルで囲まれているものは異常値を示しています。
– 色分けされたモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる予測手法を表しており、それぞれの手法により微妙な変動が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データの間には時間帯が離れた間隙があるため、直接的な関係性の評価は難しいですが、予測の精度を比較するための基礎データと見なすことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関は見られません。周期的または季節的なパターンも見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、途中から実力のデータが途切れており、予測のみに頼らざるを得ない状況であることが不安材料です。
– ビジネスや社会への影響として、精神的健康の予測精度を上げるためにさらなるデータ収集や分析手段の見直しが必要かもしれません。このデータは、個人のストレス管理にも利用できる可能性がありますが、信頼性の向上が求められます。
このグラフは限られたデータセットの中でモデルの予測と実データとの比較を行っているため、より長期的で詳細なデータが得られれば、正確な予測と制御が可能になるでしょう。
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**
– 初期の実績データ（青い点）は概ね横ばいで、約0.7〜0.8の範囲にあります。
– 後半の予測データ（緑色）は、やや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期期の一部で異常値（黒い円）が観察され、実績データの中でも通常の範囲を外れた値が存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）：過去の実際のデータを示しています。
– 予測（赤いバツ）：将来の予測点。
– 異常値（黒い円）：データの中で異常と判断された点。
– 前年（薄緑色）：前年と比較するためのデータ。
– 予測不確かさ範囲（灰色の帯）：予測結果の不確実性を示す範囲。
– 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）の線は異なる経路を示しており、ランダムフォレストが最も高い予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データとその予測には大幅な変動がなく安定していますが、後半にはモデルによる予測が分かれ、多様な予測結果が提示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内では安定した相関が見られますが、異常値により部分的にゆらぎが生じています。予測モデル間には全体的に一致している部分も見られますが、厳密な比較が必要です。
6. **ここから感じる直感や影響についての洞察**
– 人間はこのグラフから、初期における比較的安定した状態からの予測変動を意識するでしょう。特に、予測のバラツキが将来の自由度や自治に影響し得ることに注意を向けます。
– ビジネスや社会への影響として、個人の自由度や自治に関する政策や施策の見直しが必要かもしれないと考えられます。特に異常値の分析は、リスク管理や改善のための重要な要素となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには、実績（青い点）と複数の予測モデルによる結果（赤い×や紫、緑、ピンクの線）が示されています。
– 初期段階ではWEIスコアは安定しており、その後予測期間に入るとスコアがいくつかに分かれて示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の段階で、異常値として示されているプロットがあります（黒い輪の中の青い点）。
– この異常値は濃い青の実績値とは異なる振る舞いを示しており、十分に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各予測モデルの結果は、それぞれ異なる色で示されています：
– 緑の範囲は「予測の不確かさ範囲」を表し、モデル予測の信頼区間を示しています。
– 紫の線は「決定木回帰」の予測結果。
– ピンクの線は「ランダムフォレスト回帰」の結果です。
– 複数の緑の点は、前年の比較AIのスコアを示しています。
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連続性がないため、予測精度やモデルの選択に関する考察が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間に目立つ相関は見られませんが、実績の安定性に対して予測のばらつきが大きい点があり、モデルの改善の余地を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– WEIスコアが社会の公平性や公正さに関連する指標であるため、安定性の欠如や外れ値の存在は社会的信頼が揺らぐ可能性を示します。
– 予測の不確かさや異なるモデルのばらつきが大きい場合、政策決定者への情報提供において信頼性が課題となりえます。
– より信頼性の高いモデルの開発や予測精度向上が求められ、これは長期的な社会の安定性に貢献する可能性があります。
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:
以下は、提示された社会WEIスコア推移の時系列散布図における視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体を通して、測定値は左側に集中しており、評価日が進むにつれてデータは減少しています。
– 紫のラインは、最初の数日間で急に上昇し、その後、離散して消えています。これは特定のモデルによる予測を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたデータポイントは、異常値として特定されていますが、特に他のデータから大きく外れているわけではなく、グループ内で目立つものではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点が昨年の比較データとして説明されています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示し、モデルによる予測範囲が含まれていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初の数日は色々なモデルの予測がされていますが、実際の測定値との関連性が弱いため、予測の精度に課題があるように見受けられます。
– 後半は前年のデータと比較した結果として存在しており、実績とは切り離されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは時間と共に離散化していき、実績データの持続的な改善または悪化のトレンドが見えないことから、予測や計測に不安が残る可能性があります。
6. **直感的および社会的な洞察**:
– 人々がグラフから直感的に感じ取る可能性があるのは、予測の不確実性やモデルの精度に関する懸念です。
– ビジネスにおいて、予測モデルの改善が必要であり、政策決定や戦略作成における信頼性向上が求められるでしょう。
– 社会的には、持続可能性や自治性の向上を目標に多様なアプローチが必要であることを示唆しています。
全体として、このグラフはデータの分散性や予測の困難さを示し、精度向上のための更なる調査が必要だと感じられます。
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:
以下がグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（2025年夏頃）に実績データ（青色）が集中しており、スコアが約0.8で一定しています。
– その後、急にデータが途切れ、2026年夏頃にまた集中的にデータポイント（緑色の去年のデータ）が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（2025年）は比較的一貫していますが、異常値マーク（黒色丸）がいくつか見られ、予期せぬイベントやデータの異常が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青色）と予測データ（赤色の×）の間に変動があり、予測が実績とどの程度一致しているかが視覚化されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測モデル（それぞれ異なる色の線）の範囲が表示されており、予測の不確実性や精度が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと想定の予測モデルのずれを比較することで、予測精度の違いやモデルが将来のデータをどの程度正確に反映しているかの洞察が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期に密集する実データと、年末ごろに再現された前年データが連続性のある関係をとりつつ、予測範囲内に収まり不確実性が示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが時期によって大きく変動しないことから、短期間の急激な社会変動が少ないと感じられます。
– 異常値が示すような予期せぬ変動は、新たな社会政策や教育基盤の変化を示唆する可能性があります。
– 予測モデルに基づく将来のスコア変動を考慮することで、教育や社会インフラにおける戦略的な意思決定に影響を与えることが可能です。例えば、リソースの最適な配分や、予測される需要の変化への対応策を検討するのに役立ちます。
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**
– 期間の最初の部分で、実績データ（青い丸）が横ばいで推移しており、その後はデータが途切れています。
– 期間の後半で予測データ（赤い×印）が現れ、そこでは明確な傾向を示していますが、具体的なパターン（上昇、下降）はこのイメージでは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットにおいて、いくつかの異常値（黒い円で囲まれたポイント）が見られます。これらは注目すべき外れ値として検討されるべきです。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い丸）と予測データ（赤い×印）が異なる色で示されており、それぞれの役割が明確です。
– 異常値は黒い円で強調されており、注目を引きます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、将来の不確実性を扱う上で役立ちます。
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は期間内の異なるポイントで示されていますが、直接的な関係性はこのグラフからは明確に分かりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測が色分けされ、各モデルが異なる予測を示す可能性を示唆していますが、詳細なトレンドは豊富ではありません。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、初期データの不安定さと、それに対する予測の有用性です。特に異常値は、特定のイベントや政策変更、社会的な出来事が影響を与えた可能性も考えられます。
– 予測モデリングの結果が、どの程度信頼できるかを評価するために、異なるモデルを比較することは重要です。社会やビジネスにおいて多様性や共生の評価に影響を与えるでしょう。
このグラフは、短期的なトレンド変動よりも、異常値や予測の不確実性に注目することで、将来の社会的動向を予測し、対応策を考えることに役立つと言えます。
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:
このヒートマップは「社会カテゴリ 総合WEIスコア」を示しており、一定期間（360日間）の時系列データが視覚化されています。以下に、このグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データの一部で、明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、いくつかの期間で色の濃淡が変化しています。特に日付に対して横ばいのパターンが多く見られ、周期的な変動が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日付近で色が明らかに明るくなっており、スコアが急激に高くなっていることを示しています。これは外れ値として考えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。明るい黄色は高スコア、濃い紫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**:
– 時間帯によってスコアの変動が異なることが見受けられます。同じ日付でも時間帯によってスコアが大きく異なることがあり、これが社会的な活動パターンに起因している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯で日が進むごとにスコアが変化していますが、特定の曜日や時間帯での高スコアが集中している可能性があります。
6. **洞察**:
– 特定の期間でスコアが急上昇しているため、この時期に何か重要な社会的出来事があった、もしくは一般的な社会活動が活発化した可能性があります。これにより、ビジネスの広告やサービス提供のタイムリーな調整が考慮されるべきです。
このヒートマップは、社会的活動の変動を可視化するための強力なツールであり、適切なアクションをとるために役立つ洞察を提供します。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付に沿ったデータは特定の時間帯（主に夜間）に集中しています。
– カラースケールの変化が目立ち、時間帯によるWEIスコアの変動が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（2025-07-06と2025-07-07）の夜21時から23時にかけて急激に色が変化しており、スコアが高くなっていることを示しています。
– 急に色が変わる場所が、異常値や取引活動のピーク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**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表しており、黄色に近づくほど高いスコアを示しています。
– 色の推移から活動が時間帯や日毎にどう変動しているかが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で、一部の昼間（例えば15時）にはスコアが低い傾向があるため、夜間に活動が集中していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯でパターンや変動の反復が見られるが、全体として夜の時間帯に高いスコアが集中しています。
– 活動の集中時間が社会的やビジネスのイベントに関連している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、社会的影響**:
– 直感的に、夜間に特定の活動（例えばオンライン取引やソーシャルメディアの利用）が増加する時間帯があることが感じ取れます。
– このパターンから、夜型の行動が一般的になってきている社会的な傾向を示唆するかもしれません。
– ビジネスにおいては、この時間帯に特化したマーケティング戦略や顧客サービスの提供が有効である可能性があります。
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:
以下に、与えられたヒートマップについての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化は全体的に穏やかですが、一部の日付で急激な色の変化が見られます。これは代わり映えのない日から大きくWEIスコアが変動したことを示しています。
– 頻繁に色が変わることから、周期性や一貫性のあるトレンドは特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日と7月7日にかけて、明るい黄色が出現しており、これは急激な上昇を示しています。この期間に何か特定の要因が関与した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しています。濃い色から明るい色への変化はスコアの変化を示します。
– 色の分布として、よく見られる緑や青は中程度のスコアを表し、黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横の時間軸での色変化を見ることで日ごとのスコア変動が可視化されていますが、特定の時間に顕著な変化が集中的に発生しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による顕著なスコア変動の集中は見られませんが、スコアの大部分が緑〜青であることから、中程度の安定した社会スコアが維持されていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に理解できる点は、特定の日や時間に異常値が出現することで、社会的なイベントや政策の変化による影響が即座に視覚化されている点です。
– ビジネスや社会への影響として、パターンの不規則性は、特定の施策や社会変動が短期間に多様な影響を与える可能性を示唆します。
このグラフをもとにした時間帯別の分析や、スコアの異常箇所をさらに詳細に調査することで、社会的なイベントや変化の根本原因が解明されるかもしれません。
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:
このヒートマップから、いくつかの視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降のトレンドはヒートマップから直接見えませんが、複数のWEI項目間で強い相関があることは確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特別な外れ値や急激な変動はヒートマップに表示されていませんが、相関が非常に低い、または高いペアを外れ的と見なせる可能性があります。
3. **要素が示す意味**:
– カラースケール: 赤色は高い正の相関、青色は負の相関、白に近づくほど相関が低いことを示しています。
– 高い相関を示す赤色の部分が多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社交WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が強いようです。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリが示されていますが、時間軸の部分はこのヒートマップでは明示されていないため、時系列の変化よりも項目間の関係性に焦点が当たっています。
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平均」、「個人WEI（経済的余裕）」との相関が高く、心理的ストレスが経済的余裕や個人の健康状態と密接に関連していることを示唆しています。
– 「社交WEI（持続可能性と自治性）」は他の項目に比べて相関が低い傾向があり、独立した要素として機能している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関は、それらの項目間で相互依存性があることを示唆し、政策や社会サポートの設計において考慮すべきポイントとなります。
– 心理的ストレスと経済的余裕の相関が高いことから、経済政策が心理的健康にも影響を与える可能性があります。
このヒートマップは、様々な社会データ間の関係を視覚的に理解するための強力なツールであり、相関関係が高い要素を探る際に有用です。
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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– 各WEI（Well-being Index）タイプは横並びで比較されています。大きなトレンドというよりも、それぞれのカテゴリ内でスコアの分布に違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリでは、外れ値が目立っています。これらは該当する期間での急激な変動や例外的な出来事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**:
– 色は各カテゴリを視覚的に区別するために使われています。
– 箱は四分位範囲を示し、ひげは範囲外のデータを示しています。
– 箱の中央にある線は中央値を示し、データの中心傾向を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一期間内の複数カテゴリを比較することで、相対的な位置づけを確認できます。「社会WEI（公平性・公正さ）」のスコア分布は他と比べて高い位置にあり、比較的良好といえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて見れば、ほとんどのカテゴリで0.6以上の中央値が示されており、全体として安定したスコア範囲を持つことがわかります。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、ストレス管理の必要性を示唆しています。
– 「社会WEI（社会整備・新産業）」が安定していることは、社会基盤や経済の利用可能な環境が整っていることを示しています。
– これらのドメインごとの違いは、それぞれが異なる施策やアプローチを必要としていることを示唆しています。
これらの洞察に基づき、各カテゴリでの具体的な改善策や強化施策を考案することが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析による散布図であり、トレンドは特に示されていません。ただし、データポイントが第1主成分（X軸）に沿って広がっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上と左下に位置するデータポイントは他から離れており、外れ値として注目できます。これらは特異なパターンを示す要素を持っている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– X軸（第1主成分）はデータのばらつきに対して最も寄与する方向を示しており、全体の73%の情報を表しています。
– Y軸（第2主成分）は、残りの情報を補足的に表現し、8%を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– やや右上がりに見える形状から、第1主成分と第2主成分には正の相関がある可能性がありますが、全体的にはさほど強い関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは特定のクラスターに分かれているわけではなく、かなり散らばっています。これは、社会的な要素の多様性を示している可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間はこの可視化から、要素が多様であり、特定のパターンやクラスターがないことから、社会構成要素が複雑であることを感じ取るでしょう。ビジネスや社会の分析において、特定の要素を強調するよりも、幅広いデータを考慮することの重要性を示しています。
このグラフは、社会学的な研究や政策決定において、異なる要素間の総合的な分析を促進するための視覚的助けとなるでしょう。データの分布により、異なる視点や新たな仮説を生む可能性があります。
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。
