📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析の概要を以下に示します。
### 時系列推移
#### 総合WEIのトレンド
30日間のデータを基に総合的なWEIスコアを観察すると、日に日にやや不規則な変動が見られます。全体的には0.65から0.85の範囲で推移しており、特に7月6日にはスコアが急上昇しています。この急上昇は社会的要因のスコアが関連している可能性があります。
#### 個人および社会WEIスコア
個人WEI平均は0.61から0.80の範囲で、社会WEI平均は0.68から0.91の範囲で観測されました。特に社会WEIの上昇は、環境や社会の持続可能性に関するスコアが影響している可能性が高いです。
### 異常値の特定と推測される背景
データにはいくつかの異常値が報告されています。7月6日の急上昇（総合WEIが0.85、社会WEIが0.91まで上昇）は特に顕著で、社会的な要素（特に持続可能性や共生、多様性の保障）が高く評価されたことが考えられます。この時期に社会的なポジティブな影響を与えるイベントが発生した可能性があります。
7月1日から3日にかけてのスコアの低さ（総合WEIが0.65、個人WEI平均が0.61）は、個人の心理的ストレスや自由度と自治のスコアの影響が顕著です。これは、個人レベルでのネガティブな要因（例えば、政策の変更や経済的な不安）が影響を及ぼした可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解の結果、長期的には若干の上昇トレンドがありますが、短期的には上下変動が頻繁に観測されます。この季節性の違いは、社会的な変化か、月間での政策変動が要因となっていると考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップがあればより具体的な分析が可能ですが、直感的な推測からすると、社会的な公平性・公正さや持続可能性が他の社会要因と高い相関を持っている可能性が高いです。また、個人の心理的ストレスが個人の自由度と強い負の相関を示しているかもしれません。
### データ分布
箱ひげ図が未提供のため詳細な分布を評価するのは困難ですが、一般的に社会的スコアは上方にスキューしていると思われます。個人WEIの中央値は社会WEIよりも低く、ばらつきも大きいことが示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PC1の寄与率が0.72で支配的であり、これは全体の主要な変動要因がいくつかの主要な社会的要素や個人の自由・健康状態に強く影響されていることを示しています。PC2の寄与は小さく、他の細かな要因（例えば政策に対する短期的な反応）が関連している可能性があります。
以上の分析から、個人と社会の両側面でのWEIに影響を与える要因が明らかにされ、社会的イベントや季節的な変動がこれに寄与している可能性が示唆されます。将来の分析では、各指標の詳細な相関を探ることが有効であると考えられます。
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の分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は大きな変動なく、ほぼ安定しているように見えます。
– 予測結果（交差点）は徐々に上昇し、その後平坦になる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で強調されています。これらの異常値はデータの分布から逸脱しているため、原因を探る必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い交差点は予測点を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予想される変動の範囲を示しています。
– 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）に基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で一定の違いがありますが、全体的なトレンドは類似しており、すべて安定した値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的集中的に分布しており、予測はこの範囲に一貫して収まっています。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 人間はこのグラフから、過去30日間に大きな変動がなく、今後も予測が安定していることを感じ取るでしょう。これはビジネスや政策決定において安心材料となる可能性があります。
– 異常値の原因を特定し、必要に応じて対策を講じることが必要です。予測における不確実性範囲も考慮し、柔軟な計画を立てることが求められるでしょう。
このグラフは、全体的な安定性を示しながらも、異常値に対する理解と対策が求められる点で、データ分析において重要な示唆を与えます。
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:
画像のグラフから次のような洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、30日間の初めに軽微な上下動を示しつつ、概ね横ばいです。
– 予測（赤いプロット）は、後半にかけて上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初めの方に、いくつかのデータポイント（外れ値）が存在し、それらは他のデータと異なる値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、赤い「×」は予測されたデータポイントを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しますが、予測AIの点はこの範囲外です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが重なり合っていることから、高い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データが過去の実績に基づいていることが明らかであり、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が使用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去のデータの分布は密集度が高く、ほぼ一定ですが、予測は異なる動きを示しています。これは市場や環境の急激な変化を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績の横ばいトレンドと予測の上昇トレンドは、今後の改善を示唆するもので、このデータを活用した政策やビジネス戦略の見直しに役立つ可能性があります。
– 外れ値の存在は特定時期に何らかの異常またはイベントがあった可能性を示唆し、それが将来の計画やリスク管理に影響を与えるかもしれません。
このグラフの分析は、ビジネスや経済活動に対する戦略的な見直しやデータ駆動の意思決定に資することができます。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 過去の実績AIによるWEIスコアは0.6から0.85の範囲内で推移しています。このデータは全体的に安定しており、特定のトレンド方向（上昇または下降）を示していません。
– 2025年7月15日以降の予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰ともに）は、スコアが直線的に1.0付近で推移すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別されている点はなく、データは安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値（実績AI）を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、信頼区間が視覚化されています。
– 予測は3つの回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値はすべて1.0付近に収束し、予測モデル間の違いはほとんどありません。このことは、モデルがデータに基づいて一貫した予測を示していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データには明確な相関関係や周期性は見られませんが、予測値は一定の高いスコアに収束しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**:
– 直感的に見て、データは安定しており不測の事態が起こっていないという安心感を与えます。
– 社会WEIスコアが安定して高い水準を維持し続ける場合、社会的な安定性や持続可能性に対する自信が高まる可能性があります。
– 今後も同様の高スコアを維持できると予測されているため、政策決定者や社会のステークホルダーが長期的な計画を立てる際に安心材料となります。
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**
– **実績のデータ**：最初の部分（約2025年7月1日から7月7日）は比較的横ばいで、安定したWEIスコアが見られます。
– **予測のデータ**：予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、一定の範囲内で上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の方が大きな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に数個の外れ値がありますが、全体には大き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**：実績のWEIスコアを示します。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示しています。
– **ピンクの線**：ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– **水色の線**：線形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**
– 実績データと予測データ間で大きな乖離は見られませんが、予測は実績よりも若干楽観的な傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定しており、予測もこれを踏まえた形で緩やかな上昇トレンドを示しています。これにより短期間での相関が示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– **直感的印象**：全体的に安定した経済的余裕が続いており、今後に向けても緩やかな改善が期待されます。
– **ビジネス・社会への影響**：安定した経済的余裕が述べられることで個人の消費が促進され、経済活動の活性化が期待できます。しかし、外部のショックがない限り、早急な改善は見込まれない可能性もあります。
この分析に基づき、今後のリアルタイムの状況変化や詳細なデータを考慮に入れることが重要です。
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:
視覚的な特徴と洞察についてお答えします。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間中ほぼ横ばいですが、わずかに下降傾向があります。
– 予測（ランダムフォレストと線形回帰）は両方ともゆるやかな下降トレンドを示していますが、決定木回帰は上昇トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつか観察されますが、大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ（観察された健康状態）。
– 赤い×印: 予測データ。
– グレーの陰影: 予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデルが示されており、予測モデルによって異なるトレンドが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定した範囲に収まっているため、安定した健康状態と言えそうです。
– 決定木回帰が唯一上昇トレンドを示しているのは興味深い点です。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、健康状態は現在安定しているが、今後の予測にはいくつかの不確実性が存在することが感じられます。
– 仮に健康状態が下降すると予測されるならば、健康促進策や介入が必要になるかもしれません。
– 上昇トレンドを示す予測があることから、新しい要因（例えば新技術や政策の変更）がポジティブな影響を及ぼす可能性を探る価値があるでしょう。
この情報を利用して、今後の健康状態の管理や政策に役立てることが考えられます。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は初期に集中しており、その後は提供されていません。
– 予測データ（紫色のライン）は時間とともに上昇していますが、一定の時点で横ばいになっています。
– 線形回帰（青色）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに集中して外れ値が見られますが、それ以外の部分では安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、ほぼ安定しています。
– 外れ値は黒い円で示され、計測の範囲外であることを示唆しています。
– 不確かさの範囲（灰色のエリア）は初期のデータで広がっています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データが与えられている期間は短く、予測が優勢です。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同じ範囲内に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期の数日に集中し、その間に分散しています。
– 予測は徐々に増加し、ある時点で横ばいになります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 心理的ストレスの実績値が増加していない一方で、予測は上昇を示しています。これは潜在的なストレスの増加か、予測モデルの過大評価かもしれません。
– ビジネスや社会的には、心理的ストレスが上昇する可能性が示唆されており、対処が必要です。予測が続くならば、労働環境の改善や福利厚生が考慮されるべきです。
この分析は、個々の心理的ストレスの管理に役立つ手がかりを提供するかもしれません。
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:
以下のグラフの分析結果を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のトレンドは、一般的に安定した水準で動いていますが、上昇傾向が見受けられます。
– 予測（赤い×）は、分析日を過ぎると急激な上昇を見せ、その後の期間で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績において、異常値としてマークされている点（黒の円で囲まれた青の点）が存在します。これらは予測不確実性の範囲を外れており、特筆に値します。
3. **要素の意味**:
– 実績（青い点）は過去の実績データを示しており、予測（赤い×）は未来の推定です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰といった異なるモデルの予測結果を示すカラーラインとともに、予測の信頼性を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果はほぼ一致しており、ランダムフォレスト回帰が少し異なるパターンを示しています。これは、他のモデルより柔軟性を持ち、急な変化を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的中心付近に凝集しており、予測領域の変動は小さいです。
6. **直感的印象と影響**:
– このグラフから、予測モデルが将来の一貫した増加を予測していることが伺えますが、実績データにおける異常値は予測の信頼性に注意を促しています。これがビジネスや社会における自由度と自治の評価にどう影響するかが気になるところです。政策変更や外部環境の変化に敏感に対応する必要があると言えます。
このように、グラフから得られるインサイトは、データ全体の傾向と異常値の特定に基づいた戦略決定をサポートするものです。
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**
– 実績（青のドット）は、開始時はばらつきがあるものの、全体として安定した範囲内にあります。
– 予測結果（赤いX）や予測の線（各種回帰）は高いスコアを示しており、特にランダムフォレスト回帰では1.0に近い値を維持しています。
– 時系列データについては、初期の実績データから予測される期間ではほとんど変動がなく横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に数個の異常値が黒丸で示されていますが、これらは外れ値ゾーンに入っています。
– 予測範囲外に突発的な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際のデータを表し、灰色のゾーンは不確かさの範囲を示しています。
– 緑、オレンジ、ピンクの直線はそれぞれ異なる予測手法による未来の推定を示しています。
– 異常値（黒の丸）は要注意のデータを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との整合性は高く、特に予測の範囲が実績の範囲を的確にカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、全体的に見て0.6周辺で安定しており、予測はさらにその上を行く強い正の傾向を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会の公平性や公正さにおけるスコアが高いことは、全体的な社会安定性や信用の向上につながる可能性があります。
– 予測データがポジティブであるため、今後も積極的な政策や手法によってこの傾向を維持することが期待されます。
– 異常値に示された部分は、改善の余地があることを示唆しており、これを起点にさらなる分析や改善策の検討も必要です。
このようなデータのトレンドと予測を理解することで、政策決定者やビジネスリーダーは適切な戦略を立案し、社会の公正性をさらに促進することができます。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は最初の期間にわたって横ばいです。
– 予測線のトレンドでは、全体的にわずかに上昇していることが見られます。特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は、他のモデルより高い位置を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がいくつかあり（黒い円で囲まれたデータ点）、これらは予測の不確かさの中に含まれていますが、他の実績データより高い位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青いドット）は、実際に測定されたWEIスコアを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるモデルによる予測値を示しており、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示しています。
– グレー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**
– 予測の各モデル間で、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも楽観的な傾向を示しています。線形回帰や決定木回帰は、より保守的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 持続可能性と自治性のスコアが0.8以上を安定的に維持しており、予測のバラツキが小さいことから、高い自治性と持続可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響の洞察**
– 持続可能性と自治性が安定して高いことは、既存の政策や取り組みが効果的であることを示唆しています。
– 外れ値が存在するものの、全体的には高い信頼性と持続可能性が確保されているため、社会的な安心感を与えることが考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の楽観的な予測は、将来的な改善の可能性を示しており、新たな政策や技術の導入が功を奏する可能性も考えられます。
このように、グラフは持続可能性と自治性が引き続き重要な評価項目であり、現在の施策が効果を上げていることを示しています。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**
– グラフの初期には「実績AI」による点が密集しており、WEIスコアは短期間で微小な変動を示しています。
– 7月15日以降、「予測（ランダムフォレスト）」と「予測（線形回帰）」のトレンドラインがスコアの増加を示しており、スコアが安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間で「異常値」が示されていますが、それ以降は異常値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績AIによる実際のスコア。
– **黒い円**: 異常値を示しています。
– **赤い×印**: 予測AIによる予測値を示していますが、グラフ上には見られません。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが提示されている期間では、予測値との関連は示されていませんが、後の予測値は安定して上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的一貫した値を示しており、それが後の予測に反映され、安定した上昇トレンドが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の不確かさが、後の予測において安定した成長に繋がっている点から、改善や効率化の影響が感じられます。この安定した予測の結果は、社会基盤や教育機会の向上に繋がる可能性を示唆しており、ポジティブな社会的、経済的インパクトが期待されます。
この分析をもとに、さらなる実データ取得や改善策の評価が考えられます。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: グラフの初期には実績がばらついているが、その後、一般的なWEIスコアは安定している。
– **予測（ライン）**: 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がほぼ同様の横ばいトレンドを示しており、今後も安定することを示唆。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の段階で、いくつかの点は外れ値としてマークされている（黒い円で囲まれた点）。これらの点以降は、大きな変動は見られない。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際のデータ。
– **赤い×印**: AIによる予測値。
– **黒い円**: 外れ値として識別された点。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ。
– **カラーライン（青、緑、紫）**: 複数の予測手法によるトレンドライン。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは初期に波があるものの、その後は予測データと一致する傾向が見られる。このことは、過去の変動が今後の安定化に移行していることを示している。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のバリエーションが高いものの、その後の期間は安定。また、予測データは一貫して実績データと強い相関を示している。
#### 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
– 初期の不安定さは、社会的な不安要素や変革の兆しを示している可能性がある。しかし、予測が示す通り、WEIスコアが今後安定することは、共生・多様性・自由の保障が改善・維持されることを示唆している。
– ビジネスや社会において、政策や取り組みの効果が現れ始めている印象を与える。これが続く場合、さらなる投資やリソースの配分が期待される。
総じて、人間はこのデータから、初期の不安定から徐々に安定への移行を捉え、未来に対するポジティブな見通しを得ることができるでしょう。この傾向が実現すれば、社会構造や政策がより持続可能で包括的になる可能性があると言えます。
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:
以下は、このヒートマップから得られる分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 期間全体で、特定の時間帯（7時、8時、16時、19時）にデータが集中的に示されています。
– 19時のデータは、期間の前半で低く、期間の後半で急激な増加（明るい黄色）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のデータで、非常に低かったスコアが後半には一気に高くなる変動があります。
– 16時のデータでも、7月7日以降に明らかな上昇（緑色）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化でスコアの変動を示しています。濃い紫は低いスコア、高いスコアは黄色です。
– 8時と16時で、多くの時間帯で似たようなスコアの範囲が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 19時の急激なスコア変動は他の時間帯には見られず、独立した動きです。
– 7時と8時では比較的安定したパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時と19時には関連した変動パターンが観察され、これらの時間帯に何らかの共通の要因が作用している可能性があります。
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**:
– データの急激な変動は、特定のイベントや活動がこの時間帯に影響を与えた可能性を示唆します。
– 時間帯別の分析は、消費者の行動パターンを解析する上で有用であり、マーケティングやサービス提供の最適化に役立つ可能性があります。
– 特に19時のスコア増は、夕方の活動が重要なインパクトを持っていることを示しています。この時間帯に関連する市場の機会を模索することができるかもしれません。
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:
以下の分析を行います：
1. **トレンド:**
– 日付ごとに異なる時間帯で色の変化が観察され、一定の周期性や変動のパターンは見られません。無色（データなし）の箇所もあるため、全体的にデータが限定的です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に7月6日の19時に、明るい黄色の区間があり、急激な増加を示しています。これは外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は同側のカラーバーに対応し、スコアの高さを示します。濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯（行間）で似たような色の変化が見られることから、日ごとの時間帯別変動にある程度の関連性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データが揃っていないため、明確な相関関係の判断は難しいですが、特定の時間帯（例：19時）に顕著なスコア変動が起こっている日が観察されます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– ヒートマップから、一部の時間帯が他より特異なスコアを示すことが一目でわかります。これにより、特定の時間に特別なイベントやアクティビティが発生した可能性があります。ビジネスにおいては、サービス提供のピーク時間を示している可能性があり、リソース配分の最適化に役立つかもしれません。社会的には、特定時間に注目した活動やキャンペーンを展開するための指針ともなり得ます。
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:
このヒートマップの分析を行うと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各時間帯での色の変化から、全体的に一定の周期性が感じられる。特に、早朝の時間帯（8時）と夜間（16時以降）において、濃い色から明るい色への変化が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で変動が目立つ。特に7月5日と7月6日には顕著な変化があり、7月6日には急激にスコアが上昇している（明るい黄色のエリア）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示している。濃い紫が低スコア、黄色が高スコアである。時間帯ごと（日別）に色の変化を追うことができる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯が複数あるが、それぞれ別々に評価されているため、同じ時間帯でも異なる日での変動を観察可能。このことで、時間帯ごとのスコアのパターンや傾向が明らかになる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と16時の時間帯で色がより濃いことから、これらの時間帯でのスコアがやや低く、これに対して19時以降にはスコアの上昇が見られることがわかる。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、社会的な活動のピークと休息の時間帯を示唆している可能性がある。例えば、19時の急激なスコア上昇は、労働時間の終わりや人々が集中して活動している時間帯の変化を反映している可能性が高い。
– 企業や自治体は、このデータを活用して、効率的にリソースを配置したり、政策を策定したりすることが考えられる。例えば、顧客サービスの人員配置やエネルギー需要への対応が考えられる。
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、複数のWEI（ウェルビーイング指標）項目の間の関係性を示しています。以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の期間のデータに基づいており、時系列データのトレンドではなく、指標間の相関関係を示しています。トレンドは直接示されていませんが、各指標の高い相関関係を通じて、相互に影響を与え合っていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値で急激に低い値は、他の高い相関と比較して外れ値と見なせるかもしれません。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間の相関が0.20と低く、他の組み合わせに比して際立っています。
3. **要素の意味**
– 各セルの色は相関係数を示し、赤が高い相関、青が低い相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は高い相関（0.92）を持ちます。
4. **時系列データの関係性**
– 各指標の関係性が示されていますが、時系列の変化ではなく、全体的な相関の度合いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」「個人のWEI平均」「社会WEI平均」はすべて他の指標と高い相関を示しています。特に「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」（0.91）との間には非常に高い相関があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、「総合的な幸福度（WEI）」は個人および社会の健康、ストレス、自治性、持続可能性と強く結びついていることが示されています。ビジネスや社会への影響としては、持続可能な社会システムの構築や個人のストレス管理が全体の幸福度向上に寄与する可能性があります。
全体として、このヒートマップは、各要因が総合的なウェルビーイングにどのように寄与しているかを視覚的に理解する助けとなります。個々の指標間での相互作用を理解することで、政策立案や組織の戦略立案に役立つでしょう。
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:
グラフの分析結果として、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアの分布は多様で、一部のカテゴリではスコアの中央値が他より高くなっています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的スコアが低く、異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（環境整備・教育機会）」や「個人WEI（経済状態）」においては外れ値が存在し、変動幅が大きいことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の状況下で異常値が出やすい可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 箱ひげ図の範囲や四分位範囲の広さは、スコアのばらつきの程度を示します。「総合WEI」と「個人WEI（自由意志と自治）」はばらつきが小さいですが、他のカテゴリではより広い範囲でばらついています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべてのWEIタイプは同時期に計測されているため、時系列の相関といった観点での分析は難しいですが、一部のWEIタイプ間での相関を探ることは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治）」が他のカテゴリよりも高い中央値を持っています。
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**
– 高いWEIスコアを持つカテゴリでは、安心感や満足度が高いことが示唆され、ビジネスチャンスのある市場セグメントを示している可能性があります。
– 外れ値が多いカテゴリでは、異なるニーズや問題の存在を感じられるため、改善の余地や新たなソリューションの提供が求められるかもしれません。具体的には、経済状態や教育機会に関する課題を抱えている可能性があります。
このグラフからは、どのカテゴリが安定しており、どの領域で変動があるかを理解することができ、政策決定や戦略的プランニングに役立てることができるでしょう。
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:
グラフは主成分分析（PCA）を使用したデータの分布を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に沿って、データはおおむね右上がりから右下がりの形になっています。これは、第1主成分での値が増加するにつれて、第2主成分の値が減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見当たりません。ただし、グラフの右上と左下にいくつか離れたプロットがあり、それが異常点である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 個々のプロットは30日間のデータを主成分空間にプロットしたものを表しています。色や密度に関する情報は提供されていませんので、プロットの他の意味は読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 情報が限定的ですが、プロットが示す通り、第1主成分と第2主成分に負の相関関係があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には負の相関が見られ、データは対角線上に広がるように分布しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 主成分分析の結果は、元のデータの複雑な関係を単純化し、変動の主要因を特定するのに役立ちます。この場合、データセットのほとんどの変動は第1主成分によって説明されています。
– 国際的なビジネスにおいて、主成分が示す異なる要素間の関係性を把握することで、市場動向やリスク要因の特定に役立つ可能性があります。
– 負の相関があることから、一方の要素が増加する際に、他方の要素が減少するような関係が存在する可能性があります。これにより、特定の経済政策や市場の変動が異なる方向で影響を及ぼすことを示唆しています。
以上が、この主成分分析のグラフから得られるインサイトです。この情報をもとに、さらに具体的なビジネス戦略や意思決定へとつなげることが可能です。
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。