📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、いくつかの重要な傾向と異常を見出しました。
### 時系列推移とトレンド:
1. **総合WEI**の推移は、全体としてはほぼ一定に見えますが、特定の期間（例: 7月初旬）で急激な変動があります。特に、2025年7月6日と7日に0.85から0.88といった高いスコアが観測されています。
2. **個人WEI平均**も同様の動きを示し、7月6日から7日に急上昇しています。これは、経済的余裕と自由度と自治の項目の向上がその原因として考えられます。
3. **社会WEI平均**は、同様に7月6日から急上昇しており、この変化は社会の公平性・公正さと持続可能性の向上と相関している可能性があります。
### 異常値:
– 記録された異常値の多くは、7月2日と6日に出現しています。
– 例えば、2025年7月2日の総合WEIスコアが急落した0.62は、社会に関する何かしらの一時的障害、あるいは出来事が影響している可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差:
– **STL分解**を適用することで、長期的には安定している中で、定期的な短期変動が観測されます。7月始めの急騰はたまたまの出来事で、異常値として処理されるべきです。
### 項目間の相関:
– 相関ヒートマップによって、個人の自由度と経済的余裕、社会の持続可能性と多様性が強く関連していることが示されます。特に、経済的要因と心理的要因が深く結びついており、幸福感に直接的な影響を与えている可能性があります。
### データ分布:
– 箱ひげ図からは、個人WEIのばらつきの範囲が特定でき、特に極端な外れ値は少ないが、健康状態と心理的ストレスのばらつきがやや広いことが確認されました。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PCA分析によれば、**PC1**の寄与率が0.74であり、これはデータ内の大部分の変動が一つの主要な要因（水準の高い社会・経済的要素）により説明されることを示唆しています。
– **PC2**は8%の寄与率であり、こちらは構成要素間の細かなバランス（例えば、個々の幸福感の違い）を反映していると考えられます。
### 結論:
データは、特定の時期において明らかな上昇傾向とその潜在的な要因を浮き彫りにしています。突発的な外部要素がユーフォリア（高い評価）またはディストレース（低い評価）を引き起こしているように見受けられます。政策的介入や社会的な出来事が、人々の生活に大きな影響を及ぼしたと考えられ、それがWEIスコアに現れました。この分析に基づいて、具体的な社会政策の策定や改善計画を設計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:
1. **トレンド**:
– 最初の3か月間は、実績データ（青）が比較的横ばいであり、WEIスコアは約0.8の範囲で維持されています。
– その後、約9か月間のデータの間が空白になっており、直感的にはデータが欠損しているか、この期間中の評価が行われていない可能性があります。
– 後半になると、予測データ（緑）を見るとスコアは若干上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数か月には異常値（黒の輪郭を持つ点）が数点ありますが、それ以降は観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータは青色で表示されており、初期に存在します。
– 予測データには3種類の回帰モデルがあり、特に線形回帰（紫）は珍しい大きなギャップの後で大きく変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは時間的に連続しており、予測データが未来の動きを示していると考えられます。大きな欠損期間を持つということは、モデルの再評価が必要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰の予測範囲外での変化が見られるため、その有効性には疑問があります。
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**:
– 初期データから見える横ばいの動きは安定した社会的指標を意味する一方で、後半の予測は社会状況の変化を示しています。
– モデルの多様性は、異なるシナリオを考慮している可能性があり、政策立案者にとって異なる選択肢としての価値を持っています。
– 大きな欠損期間が存在するため、データ取得の一貫性が社会的な意思決定にとって重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには2つの主要な時期が示されています。初めの時期（2025年中頃）は、比較的一定のWEIスコアで、横ばい状態のように見えます。
– 2026年に入ると急激にスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの外れ値が観察されます。これらは異常値として強調されています。
– 2026年には大幅なスコアの上昇が見られますが、特に異常と見なされる個別の外れ値は表示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い実線**は実際のデータを示しており、初期の一定したスコアが視覚化されています。
– **紫の線**は予測モデルの結果を示しており、上昇する予測があります。
– **緑のプロット**は前年のデータで、新たな上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）と予測データ（紫）の間には、一貫して上昇する傾向が共通に見られます。異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰など）が類似した上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年中頃のデータは集中的で、あまり変動がありませんが、2026年の高スコア周りにデータが集まっています。
6. **直感的な洞察および社会的影響**:
– 初期の状態から大幅な成長が観察されるため、2026年にかけて何らかの特別な要因がスコアを押し上げた可能性があります。
– これほど急激な成長は、関連する社会あるいはビジネスの領域で重要な出来事があったことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、2026年のデータの急上昇が予測されることから、それに対する準備や機会の活用が求められます。
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、360日間における社会WEI平均スコアの時系列散布図を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側の一時期に実績データ（青）は高い水準を保っていますが、その後データが途切れています。
– 予測データ（ピンク、紫の線）は水平方向に進行しており、大きな変化は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中には黒いサークルで囲まれた異常値がいくつかあり、それらは標準のデータより高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実線は実績データ、灰色のレクトアングルは昨年のデータを示しています。
– 異常値は特別マークされ、予測値は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 長期間の実績データが不足しているため、予測が多くを占めており、過去のデータに基づく傾向を捉えにくい状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが限られており、一定期間以降のデータは予測に依存しています。予測は比較的安定しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 実績データが早期に途切れているため、将来的な予測に対して不確実性が残ることが見受けられます。
– 予測の安定性は良い指標ですが、実績が少ないため、追加データの必要性と継続的なモニタリングが重要課題です。
– 異常値の存在は、特定のイベントや要因が影響を与える可能性を示唆しており、それらの要因の分析が求められます。
このグラフは、過去のパターンに基づく予測に依存しているため、データの充実と予測の精度向上が長期的な改善につながるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– この時系列データは主に評価日の初期に集中しています。初期に上昇してから横ばいになる傾向があります。
– 終盤に数値が再び増加していますが、詳細な動きは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に異常値としてマークされているデータポイントがあります。
– 異常値が早期に出現しており、通常の範囲を大きく外れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実際のデータを示しています。
– 赤の「×」は予測値を示しており、一部が実績から外れています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、この時期と比較が可能です。
– 紫、青、水色、ピンクの線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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果が初期データに近接しているため、一般的なトレンドは捉えているようですが、詳細な精度や異常値については異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の分布は比較的分散していますが、その後はデータが密集しています。また、予測値と過去データの誤差が比較的目立ちます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 一般的に、WEI（経済的余裕）のスコアが初期に急激に変動していることは、不確定性や不安定さを示唆します。これは、実質的な経済環境の変化や外部要因に起因する可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測の精度向上が不可欠であり、異なるモデルの効果的な利用が求められます。
– 社会的には、制度的な支援や経済的安定の維持が重要になるかもしれません。
このグラフに基づき、データの完全性やさらなる分析が必要です。これは、より具体的な戦略や理解の深化に役立つでしょう。
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:
グラフを詳細に分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの開始から数ヶ月間、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）が上昇し、1.0に達して安定しています。
– 途中に急上昇が見られ、その後高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に複数のプロット（青色）で集中したデータ点があり、これは0.6から0.8の間に散らばっています。
– 明確な異常値（黒の円で示される）が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによるデータで、過去の健康状態を直接示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来のスコアの向上を示唆しています。
– 緑色の円は前年のデータを示し、過去の比較対象となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ピンクの予測は実績データとまずまず一致し、改善の強いトレンドを示しています。
– 前年のデータ（緑）は今期のデータよりやや低く、日常的な健康改善があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では固まりが見えるが、後期に向かってデータ点が分散されています。
– 現在と予測の高いWEIスコア間に比例関係が見えます。
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**:
– 初期の安定からの向上は、健康対策や生活の改善が進行中である可能性を示します。
– WEIスコアの向上は、個々の健康指標が良好であることを意味し、社会的な健康意識の向上や医療サービスの改善にポジティブな影響を与えるかもしれません。
このグラフは健康状態の改善が進行中で、予測モデルが楽観的な見解を示していることを示唆しています。これにより、社会的な健康促進プログラムの継続や拡大が考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月から2026年7月までの期間をカバーしています。
– 2025年7月頃の実績データ（青いプロット）はおおむね安定しているが、若干の上昇が見られます。
– 予測データ（線や色）のトレンドは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類で異なります。ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は他よりも高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬において実績データ周辺に異常値（黒線で囲まれたプロット）が一つ識別されています。
– 予測範囲（灰色）は比較的狭く、データはこの範囲内に収まっているため、データ自体には急激な変動は見られないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実際のデータを示し、これに対して予測プロット（赤い×印）が描画されています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（青紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測線が示されています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法によって見解が変わりますが、全体のトレンドは大きく変わらないように見えます。
– 前年のデータ（緑プロット）と現在の実績との相関が視覚的に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の期間において、前年のデータとの相関が明確に観測されますが、全体においてはまばらです。
– WEIスコアの値域は0.4から1.0で、予測ラインもこの範囲に概ね収まっています。
6. **人間が直感的に感じることと適用可能な洞察**
– 異常値が少数存在するため、全体的にデータは信頼性が高いと感じられます。
– 予測が安定していることから、ストレス管理において一定時間的対策が可能。
– ビジネスや社会において、心理的ストレスの予測が成功することで、従業員の健康管理に寄与し、より良い職場環境の構築に役立つ可能性があります。
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:
このグラフについて、いくつかの観点から分析をしてみましょう。
1. **トレンド**:
– グラフの開始から途中までは、実績（青）が緩やかに上昇し、その後停滞または横ばいの傾向があります。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在しており、それぞれの予測の方向性に若干の違いがありますが、全体的には緩やかな変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの冒頭に異常値（黒い縁のサークル）がありますが、それ以外は特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの青い点は実績データを示しています。
– 赤いバツ印は予測です。
– 緑の点は前年のデータで、今年の状態を比較するための基準を提供します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています（±3σ）。
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルはおおむね似た傾向を示し、実績と予測範囲のギャップはあまり大きくありません。これは予測精度がある程度良好であることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの分布は密度が高く、安定した状態であることが見て取れます。ただし、初期段階の異常値が全体のトレンドを波立たせる要因となっています。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 全体として、個人の自由度と自治に関わる指標は過去一年間で安定しており、小幅な増加が期待されます。
– ビジネスや社会においては、このデータは個人の安定した独立性や自己決定能力の向上につながり、働き方や社会貢献の多様化に寄与する可能性があります。
– 異常値の発生が初期段階に集中しており、これが何らかの特定のイベントや構造変化の結果である可能性が考えられます。これを解析することが、将来の予測精度向上に資するでしょう。
この分析は、社会や個人の動向を理解し、適切な施策を立案するための一助となることを目指しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの期間の初期には、実績のWEIスコア（青い点）が高く（0.8から1.0の間）推移しています。
– 一方で、約一年後の時点での前年比（薄緑の点）が大きく低下し、0.4から0.6の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値と判定されたものが見受けられ、黒い輪で示されています。
– 特に、予測誤差の範囲（灰色の帯）が狭い中で、少数のデータがその範囲を超えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、実績AIから生成されています。
– 様々な回帰モデル（線形：緑、決定木：紫、ランダムフォレスト：ピンク）は、実績と予測のギャップを探るために活用されますが、初期データと前年比の一貫性がない状況です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 当初の実績データとその後の予測は、モデルによって大きく異なる予測を示します。
– ランダムフォレストや決定木回帰は、過去の実績との一致度が低く、不確実性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年比のデータは密に分布していますが、スコアが下がっており、過去の実績との間に相関が薄いように見受けられます。
6. **人間が直感的に感じること**
– このグラフからは、「公平性・公正さ」のスコアが大きく変動しており、予測モデルの信頼性が低いことが示唆されます。
– 社会的な公平性の指標に対する不安定さは、社会全体やビジネスの計画、ポリシー策定に不確実性をもたらす可能性があります。
– このような不一致は、モデルの改善やさらなるデータ収集が必要であることを示唆しています。
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
– **初期のトレンド**: 2025年7月から始まるデータは、わずかに上昇または横ばいの傾向を示しています。特に、実績と予測が集中しています。
– **予測のトレンド**: 2026年6月頃にまたデータが集まっており、こちらは持続的に高いスコアが維持されているようです。この期間には予測のみが表示されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータポイント周辺に一部異常値が観察されますが、大きな外れ値はそれほど顕著ではないようです。
– **急激な変動**: 急激な変動は特に見られませんが、異常値の周辺で数値の変化があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の使用**:
– 青は実績を示し、緑は前年の比較、赤い「×」は予測値を示しています。
– 紫、ライトグリーン、水色の線はそれぞれ異なる回帰モデル（決定木、線形、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– **密度**: データポイントが密集している部分は、モデルや実績の信頼性が高い可能性があります。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 初期の予測とその後の予測の間に明確な変化が見られます。初期データには実際の実績があるのに対して、後半のデータはすべて予測です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各モデルの予測は同じ傾向を示しており、高い予算や持続可能性のスコアが達成される可能性を示唆しています。
– 実績と予測の相関は高く、モデルの予測の信頼性を裏付けています。
#### 6. 人間の直感や社会的影響
– **直感的な理解**: 初期データと最終予測の間に大きな隔たりがあるように見えますが、全体としては持続可能性が維持または改善されている印象を与えます。
– **社会・ビジネスへの影響**: 高い予測スコアは、持続可能性が評価され続ける場合、その領域の戦略が成功していることを示唆しています。このことは、資源の効率的な利用や環境への影響が小さいことにつながる可能性があります。
このグラフから、持続可能性と自治性の実績と未来を予測するためにさまざまなモデルが活用されており、その結果は概ね良好であることが示唆されます。組織がこの傾向を維持できれば、長期的な成長につながるでしょう。
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**
– **初期の実績（青色）**：2025年中頃に評価されたものは0.8から1.0付近に集中しています。この期間は、実績データが豊富で比較的一定しています。
– **後期のデータ（緑色）**：2026年中頃のデータは0.6から0.9の範囲でばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：初期には外れ値（黒い○）があります。これらは予測と実績のギャップを示しており、予測が大幅に外れている可能性を示唆します。
– **急激な変動**は見られませんが、前述のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**と**昨年の比較（緑色）**のスコアがあり、時間の経過による実際のパフォーマンスと予測されたものとの差異が視覚化されています。
– **予測範囲（灰色エリア）**は、予測モデル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**
– 実績データと複数の予測モデルの間の相違が際立ちます。特に、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）の予測（色の違い）が初期は一致しているが、後期に異なっていることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは実績と予測が一致しているが、時が経つにつれて予測と実績にずれが生じ、特に緑の昨年の比較データでばらつきが目立ちます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 初期の安定度と後期のばらつきにより、社会インフラや教育機会の実績が時間とともに変動していることを示唆します。予測モデルは2005年中頃の実績をうまく捉えているようですが、トレンドの変化に伴い過去のデータと今後の変化を反映することが求められます。
– 教育機会の改善や社会基盤の変動がこうした予測の不確かさに影響を与えている可能性があります。ビジネスにおいては、こうした動向を踏まえた政策やリソース配分の見直しが必要でしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド:**
– 時系列データは360日間にわたり、初期のスコアから後半にかけて主に離れて配置されています。開始と終了時でスコアのレベルが大きく異なるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータには、異常値としてマークされた点があります。これが示すのは、当初のスコアが予測から大きく外れる場面があったことです。
– その後、スコアが集中している時期があり、変動幅が狭いことが分かります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の丸は実績データを示し、時間の経過とともに左から右へ配置されています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、新しいデータとの比較を視覚的に分かりやすくしています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、特定の期間において一致したパターンを見せます。異なる機械学習モデルがどのように予測したかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の異常値を除けば、スコアはある程度の範囲に集中しています。図からは、予測範囲が狭く、異常値以外は予測通りに進んでいるようです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 初期に異常が見られるものの、その後は安定してスコアが維持されていることから、改善のプロセスがうまく機能していることを印象づけます。
– ビジネスや社会的に見ると、このような安定性は政策や戦略立案において非常に重要です。また、異常値の状況を分析することで、リスク管理や改善の手がかりになる可能性があります。
この分析は、データの信頼性や予測モデルの精度、異常への対応策の有用性などに関するさらなる検討を促すものです。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 色の変化を見る限り、全体的にスコアが上昇している地点があるように見えます。特に2025-07-06から2025-07-08にかけて明るい色（高スコア）が増えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06と2025-07-08の間で急激にスコアが高くなっている時間帯があり、これは他の日と比較して非常に顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 時間（時）と日付の二次元マトリックスとしてデータが表示されています。色の濃淡（紫から緑、黄色）は、それぞれのスコアや強度を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎および時間帯ごとにスコアが異なるため、何らかのイベントや状況が特定の日や時間に影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯に沿ってスコアが分布しており、特定の時間帯に高スコアが偏る可能性があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 色の明るさは高スコアを示し、特定の期間に活動や関心が集中した可能性が高いです。
– ビジネスにおいては、このような時期を特定してその時期に戦略を合わせたり、資源を集中させたりすることで利益を最大化できる可能性があります。
– 社会的視点から見ると、特定の日付や時間に重要な社会的イベントがあったか、あるいは異常な現象が発生した可能性があります。
全体として、このヒートマップは適切に解釈することで、効果的な意思決定をサポートするデータを提供することができると考えられます。
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:
以下がこのヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、最初は全体的に低い値（紫、青）から始まり、期間の後半に向けて高い値（緑、黄色）が増えているようです。これは時間が進むにつれてスコアが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7日から8日にかけて、急激に高いスコア（黄色）が出現しています。これは何らかのイベントや外部要因によって急激な変動が起こった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。
– 時間軸に沿って多くの異なる時間帯にデータが分布していることから、一日の中でもスコアに変化があることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例：8時、16時、23時）の変化を比較すると、午後から夜にかけてスコアが上昇するトレンドがあるかもしれませんが、全体的な周期的なパターンは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から明確な周期性は見られないですが、一貫して午後から夜にかけてスコアが高くなる可能性があります。
6. **直感的および社会への影響の洞察**:
– 視覚的には、期間の後半に向けてスコアが向上していることが分かり、人々の状況が改善していることを反映しているかもしれません。社会的イベントや政策変更が影響している可能性も考えられます。
– ビジネスにおいては、この変動を活用して効率的な時間管理やリソース配分を行うことで、生産性の向上に繋が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:
このヒートマップは、時間（時刻）と日付に基づいて社会WEI平均スコアを示しています。以下、詳細に分析します。
1. **トレンド**
– スコアは時間帯によって異なり、7時から8時にかけて少し高めですが、16時頃に最低値 nahe、19時には中間の値に戻っています。
– 短期間のデータから明確な長期トレンドを見出すのは困難ですが、日毎に時間帯に関連した変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月8日にかけて、16時台と19時台で急速にスコアが上昇しています。この時間帯に関連した特定の要因があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの高低を示しており、紫から黄色にかけてスコアが上昇しています。
– 黄色や緑色の区域は、スコアが高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが異なっているため、特定の時間帯に集中して社交活動が行われたり、特定のイベントが実施されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯とスコアの間には明確な相関があるようですが、さらなるデータが必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアの変動は、特定の時間帯における社会的な活動やイベントの有無を反映しているかもしれません。ビジネス活動の集中や、公共のイベントがこれらの時間帯に存在することが考えられます。
– 企業や団体は、これらの時間帯の傾向を利用して、より効果的なマーケティングや活動時間の最適化を検討できるでしょう。
このデータを用いて、対象の社会的活動や行事のスケジューリングの最適化に役立てることが可能です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に各項目間の相関は中から高です。特に赤のセルが多く、強い正の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強い負の相関を示す（青いセルの）要素は比較的少ないですが、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間は負の相関が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど強い正の相関を、青色が濃いほど強い負の相関を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体はこのヒートマップには直接示されていませんが、360日間のデータに基づく相関関係が視覚化されています。これにより、異なるカテゴリ間の依存関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と他の項目（特に「総合WEI」など）は高い正の相関を持っています。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」も多くの項目と強い正の相関を示しています。
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**:
– 全体的に見ると、多くの項目が相互に関連しているため、社会的な全体の健康や福祉が個人の感じるストレスや自由、自立に大きく影響していることが示唆されます。
– ビジネスや政策決定において、特定の社会的指標や個人の経済的余裕を改善することが、他の指標にも波及効果をもたらす可能性があることが示唆されています。これにより、相互に関係する要素を包括的に考えることが重要です。
このデータの関係性を利用すると、多元的アプローチで社会政策を効果的に設計できる可能性があります。
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:
この箱ひげ図を見て、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全国的なトレンドというよりは各WEIタイプの分布を比較する目的が強いグラフです。特定のタイプについて、時間的な変動を詳細に表すというより、分布の一般的な性質を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプに外れ値が存在します。特に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（生態系整備）」には外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱（四分位範囲）はデータの集中する部分を示し、中央値が重要な指標となります。
– 社会WEIのスコアは個人WEIよりもバラツキが少ない傾向があります。
– 色の違いは異なるカテゴリを識別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは異なるカテゴリの比較が中心なので、具体的なタイムラインの変化はこのグラフではわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が低く、ばらつきも比較的小さいことから、他の指標に比べて安定しているものの、全体的に「余裕」が少ない可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が高く、多様性や社会的包摂が比較的良好であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は地元の社会的な条件が良好なものの、個々の経済的側面での不安を抱えている可能性があります。
– ビジネスや政策的には、個々の経済的なサポートを増やすことが課題となるでしょう。また、社会の良い部分を維持しながら、経済の安定を図る戦略が求められます。
このグラフは、社会と個人の様々な側面がどのように評価されているかを一度に視覚的に把握するのに役立ちます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドとしては、特に一方向のはっきりとした増加や減少はありません。データポイントは全体的に散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上部（第1主成分が0.4付近）にあるデータポイントは、他の点よりも離れた位置にあり、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントは、第1主成分（寄与率0.74）と第2主成分（寄与率0.08）に基づいて配置されており、第1主成分がより大きな変動を説明しています。このため、第1主成分の軸に沿った分散が、データの主要な特徴を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データのグラフではないため、時間に伴う変化は直接視覚化されていないが、データの分布から何らかの関係性を示唆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主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。データは全体的にばらついていますが、第1主成分の範囲が広く、こちらがデータの分散をより多く説明していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このグラフは、社会的な問題や現象に対する多様な要素が存在し、うまく説明されていることを示しています。ビジネスや社会の影響として、複数の要因が相互に作用して重要な結果を生み出していることを示せるでしょう。これにより、政策立案や経営戦略における多次元的なアプローチの必要性が理解できるかもしれません。
全体として、主成分分析を用いることで、多次元データを2次元で視覚化し、重要な要素や変動を特定する助けとなっています。データをより深く理解するための出発点として役立つでしょう。
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。