📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: スコアは当初0.6875から始まり、最初の数日間で上下変動を見せた後、徐々に上昇。特に7月6日以降、0.85を超える高いスコアを記録。
– **個人WEI平均**: スコアは情勢に応じて波を打ったが、7月6日から急上昇しピークに達する。
– **社会WEI平均**: はじめは安定していたが、7月6日以降急上昇し、7月9日には0.92を超える値を示した。
#### 2. 異常値
– 7月2日には複数の低い異常値（0.625、0.675）が報告されている。これが翌日まで影響し、その後回復する傾向が見られる。
– 7月6日, 7日には高い異常値が観測され、特に個人および社会の指標が高く評価される。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的トレンド**: 7月6日以降、全般的にスコアが上昇する傾向が顕著。
– **季節的パターン**: 特段の季節性は見られないが、平日の始まりにかけてスコアが上がることがある。
– **残差成分**: 一部の観測値で高い残差があり、特に7月2日には重大な要因が推測されるが、具体的な背景は不明。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態のスコアが高い相関を示しており、これは生活の質に直接関与していると推測可能。
– 精神的ストレスと自由度のスコア間には弱い相関があり、自由度の上昇がストレスの低下に寄与する可能性。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図によると、多くのスクアが中間から中程度のばらつきを示しており、特に高価値異常値が7月後半に突出している。
– 健康状態やストレスについては、ばらつきが少なく安定した値を示す。
#### 6. 主要構成要素 (PCA)
– **PC1（76%）**は総合的な社会および個人WEIの均衡を反映しており、特に社会インフラや共生・多様性の重要性を示唆。
– **PC2（7%）**は健康やストレスに関連し、比較的変動が少ない。
### まとめ
7月初旬に一時的な下落が見られたが、全体的にスコアは上昇傾向を示している。これにはほぼ間違いなく改善された社会的インフラストラクチャと個人の心理的状況が影響している。異常値には注意が必要であり、社会的および経済的政策の変更が影響を及ぼす可能性がある。また、個人と社会指標の相関から、両者のポジティブな相乗効果が示唆される。データからは、現在の社会状況が安定に向かいつつあることを示しており、これを持続するための介入が必要となる。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月1日から7月15日付近）は、緩やかな上昇トレンドが見られ、その後は一定値に近づく傾向があることがわかります。
– 予測データ（ピンク色の線）はすべて一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で示されており、初期のデータにいくつか見られます。これは、その時期に予想外の変動があった可能性を示唆しています。
– データの大半は、比較的同じ範囲内に収まっており、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、実績値の変動を示しています。
– 予測値は、モデルにより異なる線で示されており（直線、決定木、ランダムフォレスト）、これらは長期間にわたって一定の値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。実績データのかなりの部分がこの範囲に含まれています。
4. **データの関係性**
– 実績データと予測データは、短期間での変動を除けば概ね一致していますが、予測はより平滑化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、一定の成長を示していますが、その後は安定しているように見えます。予測は、安定した成長を前提として設定された可能性があります。
6. **直感的な感想と影響への洞察**
– このグラフは、社会的な指標（WEIスコア）が時間をかけて安定していることを示しています。初期の変動は、社会的な事象や外部要因による一時的な影響かもしれません。
– ビジネスや社会において、この安定は予測可能な指標の提供として捉えられ、リスク管理や長期的な計画策定において有益です。ただし、初期の変動を考慮することで、予想外の事象への対応も考慮する必要があるでしょう。
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:
グラフの分析には以下の特徴があります。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアが緩やかに上昇しています。
– その後、未来の予測として示されている部分は急にスコアが1.0近くまで上昇し、その後は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にはいくつかの外れ値が見られます。これらの外れ値は黒い丸で囲まれており、データセットの他の値に比べて異常です。
– 特に異常値が多いエリアは、7月1日から8日の間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– グラフ上部の赤い×印は予測データを示しており、異なるモデルの予測結果がまとめて理解できます。
– 灰色の領域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**:
– 予測の線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の線が示されており、これら各モデルの予測が一致して横ばいトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青いデータ点は変動が大きく、散布されていますが、予測時点では安定しています。
– 相関があるかどうかは他の変数との関係がないため不明ですが、時間経過に伴うスコア自体はトレンドを形成しています。
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**:
– 初期段階の成長は安定していませんが、予測では非常に楽観的な見通しが示されており、将来の計画や目標値の設定において重要な情報を提供します。
– 社会的には、現状の課題をクリアすることで劇的にスコアが上がる見込みが立てられ、その可能性に投資やリソース配分が集中する可能性があります。
このグラフは、現状からの改善を示唆し、未来への積極的なアプローチを提案する力を持っています。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のドット）は、初期にはやや不安定であったものの、期間中平均して0.7から0.9の間で推移しています。
– 平均しては横ばいのトレンドを示していますが、日ごとの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに外れ値（大きな黒い円で囲まれている）が見られ、これは予想外の出来事や例外的なデータを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 予測データは紫色とピンク色の直線で示され、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測が行われています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの帯で示されており、予測の信頼性を視覚化しています。
– 実績データと予測のギャップに注目することで、モデルの精度やモデル間の差異を確認可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測データの差異により、予測モデルの精度を評価することができます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルよりも一貫して高い値を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間に顕著な相関は確認しづらいです。ただし、それぞれのモデルの将来予測には一貫した傾向が見られ、特定の期間に一定の水平線となっています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期の実績データが不安定であることから、社会状況において短期的な不確実性が示唆され、人々の不安感を引き起こす可能性があります。
– ビジネス面では、不確実性緩和のための対応策が必要になるでしょう。予測データを比較することで、最適な意思決定をサポートします。
全体として、グラフは短期的な実績データの変動と複数の予測モデルの比較を通じて、社会動向とその予測に関する洞察を提供しています。
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**:
– プロットされた実績（青い点）は、時期の初めにやや不安定ですが、おおむね安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、初めは横ばいですが、途中から上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が存在し、それが経済状況の影響や不規則なイベント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**:
– 青の丸は実績を示しており、現在の経済的余裕の変動を表しています。
– ピンク、シアン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）の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのラインは異なる推移を示すが、ランダムフォレスト回帰が最も堅調に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは範囲内に収まり、大部分が狭い範囲で密集しています。
– 不確かさの範囲（灰色の領域）は予測の信頼性を示しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 一般に、個人の経済的余裕（WEI）のスコアは、経済の安定性や政策の有効性を反映しています。
– 社会やビジネスにおいては、安定的な予測が長期的な戦略計画に寄与するため、このようなデータは重要です。
このグラフは、個人の経済的余裕の安定性を確認するために使われ、予測モデルが将来の計画立案における意思決定をサポートします。予測の信頼性を高めるために、さまざまなデータ収集とモデルの再評価が重要です。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の1週間で横ばいが続いていますが、その後、予測（ランダムフォレスト回帰）に基づいて急激に上昇し、その後は安定しています。この急激な上昇は、健康状態の改善を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに外れ値がいくつか見られますが、その後は予測に沿った動きになっています。予測の不確かさ範囲（灰色の領域）に含まれているため、異常とは見なされないかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の領域は不確かさの範囲を示し、予測の信頼性を評価するために役立ちます。
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、最初は乖離がありますが、後半は一致しています。これは、モデルが健康状態を適切に予測している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階での実績データの分布は比較的狭く、予測と比較するとばらつきが少ないです。
– 予測は全般的に高いスコアを示しており、健康状態が改善される予測をしています。
6. **人間の直感や社会への影響**
– 健康状態が急激に改善される予測結果は、個人や医療機関にとって希望的な情報となります。
– このデータを利用すれば、先進的な医療管理や予防策の立案に役立てることが可能であり、社会的にも健康改善やコスト削減に寄与する可能性があります。
このようなデータとその解析は、個人の健康状態の予測と改善に大いに役立つと考えられます。予測モデルが精度を持ち続ける限り、多くの分野で応用可能です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 最初の期間（7月1日から7月8日）では、実績AIのWEIスコアが0.5付近から0.8に向かって上昇しています。しかし、7月半ば以降、予測AIはスコアの変動または低下を示していないため、ほぼ一定となっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月中の実績データにいくつかの外れ値があり、それらはグラフ上で黒い円で囲まれています。これらは標準から逸脱した心理的ストレス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:**
– 青い点は実際の実績AIのデータを示しています。黒い円は異常値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 他の線（緑、青、ピンク）は、予測アルゴリズムの異なるモデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測モデルの間には、実績データがある程度予測に一致する形で上昇していますが、その後は予測が横ばいで安定しています。このことから、実績が予測モデルの範囲内であると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データに顕著な相関が見られます。特に、予測データはWEIスコアの変動をしっかりと反映しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響:**
– 最初の1週間で心理的ストレスの上昇が見られるため、何かストレスを引き起こす要因が存在した可能性があります。その後の一定期間で安定していることから、個人が対策や調整を取った結果かもしれません。
– 社会的には、心理的ストレスが急激に上昇した局面における管理やメンタルヘルスのサポートの重要性を示唆しています。ビジネスにおいても、従業員のストレスをリアルタイムで監視し、適切な支援を提供することがパフォーマンスの維持に寄与す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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色の点）は、最初に上昇し、その後は一定の範囲内で推移しているようです。
– 予測データ（赤色の×）は、特定の期間からは上昇して安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに急激な上昇がありますが、その後のデータは比較的安定しています。
– 黒い円で囲まれた点が外れ値を示していますが、期間中ではわずかです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績の評価AIのデータを示しています。
– 赤色の×は予測AIによる予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データの範囲とよく一致しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測は、長期的に安定している傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとの曲線は、非常に近い傾向を示しているため、各手法が類似した予測を行っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分は線形に近い形で増加し、その後一定範囲内で安定しています。
– 外れ値以外のデータは、予測モデルの不確かさの範囲内に入っています。
6. **人間の直感および影響の洞察**:
– 個人の自由度と自治に関する評価は、時期により安定しており、今後の予測も安定的に推移する見通しです。
– ビジネスや社会における影響としては、個人の自由度が維持または向上していることが示されており、政策決定や組織運営においては積極的な改善が期待されるかもしれません。
この分析から、個人の自由度と自治のスコアは、今後も安定して推移するというポジティブな見通しが立てられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は7月1日から7月10日までの間に集中しており、この期間内はやや下降トレンドが見られます。その後、実績データの表示はなく、予測の線が中心となっています。
– 予測ラインは、線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）でほぼ一定水準にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されている点がいくつかあり、これらは黒い縁取りのある点として示されています。
– 特に初期の数日間にスコアが極端に低下していることが外れ値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは期間の最初にまとめて表示されており、その後は予測によってスコアが安定的に維持されていることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、初期の実績データ付近でのみ表示され、それ以外の期間ではかなり狭まっている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測ラインがほぼ重なっていることから、異なる予測モデル間の予測結果は非常に類似していることを示しています。このことは、長期の予測制度の確かさを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期段階でのばらつきと急激な変動が、予測にどの程度影響しているかが鍵です。予測の安定性は、実績データが予測にどの程度反映されているかに依存しています。
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**:
– 初期の実績データと予測データの整合性は徐々に増すことになるため、予測の信頼性が増していると感じるかもしれません。
– 外れ値や急激な変動が社会の公平性・公正さにどのように影響を与えるかという側面も考慮する必要があります。
– 全体的に予測データが安定しているため、組織や意思決定者は長期的な計画立案に活用できる可能性があります。
これらの観察と洞察をもとに、さらなる分析や戦略の調整に活かすことが重要です。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEIスコア（持続可能性と自治性）の30日間の推移を示しています。以下に、グラフから読み取れる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データはほぼ安定しており、大きな変動は見られません。
– 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、今後も安定した値を示すことが想定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値として丸で囲われたデータポイントがありますが、全体的な数は少なく、予測に大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、一部に異常値として特定されたデータがあります。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、スコアのばらつきが少ないことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が似たようなトレンドを示しており、異なる手法でも安定した予測が得られることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては高い値で密集しており、その結果、WEIのスコアは良好と評価できる範囲にあるようです。
6. **直感的洞察と影響**:
– スコアが安定しているため、持続可能な運営が行われていることが期待できます。このスコアの安定は、長期的には社会やビジネスに対する信頼性を高めるでしょう。
– 安定した予測は、将来の計画や戦略を立てる上で安心材料となります。特に、予測のモデルが一貫して高い精度を示すことが、今後の不安を軽減する要因となります。
このデータに基づき、組織やビジネスは持続可能性と自治性をより強化するための具体的な戦略を構築できるでしょう。
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:
このグラフには以下のような特徴があります。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い丸）は期間の初めに緩やかな上昇を見せた後、比較的安定しています。
– 予測データ（線）は、初めの段階では3種類の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって異なる将来の傾向を示していますが、全体的には高い値で横ばいの予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値がいくつか見受けられます（黒い丸で囲まれた青い点）。これは予測との比較や他のデータ点から大きく外れたデータポイントを示しています。
– 急激な変動は初期データにおいてのみあり、その後は比較的安定です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実際の値を表しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は予測の1つのモデルです。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実際のスコアがここに収まる可能性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**:
– 異なる予測モデルが提供する予測線（緑、黄、紫）は、実績データの安定性に関する異なる仮定を示唆しています。
– 各モデルの予測は実績データの範囲を超えないように設定されており、短期間での安定を見込んでいます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に高いスコアを維持しており、予測範囲とも一致しています。
– データは右上に密集しており、教育機会が比較的安定している可能性が高いです。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、社会基盤や教育機会が現在安定していることを人々は直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会において、この安定性はポジティブに捉えられ、長期的なプロジェクトや政策の計画に好影響を与えるでしょう。このデータを基に、予測モデルを活用してより細かな計画策定が可能です。
全体的に、このグラフは教育機会の安定性と、それに基づく予測の信頼性を示しており、社会の安定した成長をサポートする要素として注目されるでしょう。
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:
グラフの分析に基づく洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に安定していますが、若干のばらつきがあります。
– 予測値（各線）はフラットで、特にランダムフォレスト回帰は1.0で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示されている外れ値がいくつか見られますが、これは予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実際のWEIの実績を示し、黒い円は異常や特異なデータポイントを意味します。
– 線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測範囲内で動いています。予測手法間での大きな乖離は見られず、一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには強い相関が見られ、実際のデータは予測の不確実性範囲の中で収まっています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、社会的な安定性が実績と予測によって十分にサポートされているという安心感です。
– WEIスコアが高い位置で安定しているため、共生・多様性・自由の保障がある程度維持されていると解釈できます。
– 社会的・ビジネス的には、変化が少ないということは予測しやすい環境であることを示しており、政策立案やビジネス戦略においても安定期として利用できる可能性があります。
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、提供されたヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各時間帯で明確な上昇または下降のトレンドがあります。特に、7月1日から7月9日にかけて16時と19時の色が濃くなる（スコアが高くなる）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間帯で急激な色の変化が見られます。特に7月5日から7月7日にかけて、16時のスコアが急上昇しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃さはスコア（おそらく”総合WEIスコア”）の高さを示しています。色が濃いほどスコアが高くなります。
– ヒートマップは曜日ごとの変化を示し、特に夕方から夜間にかけてスコアが高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変化を観察することで、特定の時間帯でスコアが顕著に変動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯にスコアが上昇傾向を示しています。特に夕方のスコアが高い日が複数あります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が活動する夕方から夜にかけてスコアが高いことは、社会活動や消費者の動向が時間帯に依存している可能性があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の時間に合わせたマーケティング戦略やサービス提供が効果的かもしれません。
このような視覚的特徴から、特定の日や時間帯に関連する社会的イベントや消費行動があるのではないかと推測されます。詳細な分析が必要ですが、ヒートマップはビジネス戦略や社会活動における重要な指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **周期性**: 日付ごとの色の変化から、ある程度の周期性が見られます。特に日ごとにスコアが変動していることが確認できます。
– **上昇および下降**: 全体的には徐々に色が黄色から緑に変わりつつあり、スコアにわずかな上昇トレンドが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日に鮮やかな黄色が観察され、他の日と比べてスコアが極端に高いことが示唆されています。これは単日のイベントや特別な状況を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色: 色はスコアの高さを示し、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを意味します。
– 密度: 色の分布は一定のパターンではなく、変動があります。この分布がスコアのばらつき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（15時、16時、19時など）でのスコアが示されており、時間帯によるスコアの違いや変化を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日時に上昇または下降する時間帯が見られ、これらが特定の要因（例えば社会的なイベントや人々の行動パターン）によって影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **社会的インパクト**: スコアの変動は、個人または集団の興奮度や満足度などを反映している可能性があり、7月9日のピークは特定のイベントの影響かもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 高いスコアの時間帯を特定することで、商業活動やマーケティングのタイミングを最適化するヒントが得られるかもしれません。特に、スコアが高い時間帯にキャンペーンやプロモーションを集中させることで、効果を最大化することが可能かもしれません。
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、日付と時間帯ごとの社会WEI平均スコアを示しています。以下は詳細な解析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 中央から右にかけて、時間が進むにつれて色が暗い青から明るい緑や黄色に変わっています。これはスコアが次第に上昇していることを意味しています。
– 特に、午前8時と午後15時の列でこの変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、午後16時帯で急激なスコアの上昇が見られます（紫から黄色への変化）。
– 一部の時間帯で、急激なスコアの変動が短期間で発生していることが示唆されます。
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、紫から黄緑、そして黄色へと変わるにつれてスコアが上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯が異なるスコアの変動を示していますが、午前中と午後の間で類似したパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって異なるトレンドが見られるものの、全体的には上昇傾向にあるようです。特定の時間帯（例: 午後15時）がスコア上昇のピークを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇は、社会活動や生産性の向上を示している可能性があります。
– 特定の時間帯にスコアが高くなることで、これらの時間に商業活動や社会的イベントを集中させることで、効率的な戦略を立てることができるかもしれません。
このようなヒートマップは、時間とともに変化するトレンドを視覚的に理解するのに役立ち、人々が直感的にパターンを識別するのに役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このヒートマップは30日間の相関を示していますが、時間的なトレンドは直接表現されていません。ただし、各項目間の強い相関が全体的に見られるものの、特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い相関（0.94）が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップは相関係数を示しており、外れ値や急激な変動は捉えにくいです。ただし、個別の項目によって正または負の強い相関が違うことが特徴的です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡**: 赤に近いほど正の強い相関、青に近いほど負の強い相関を示しています。
– **密度（数値）**: 数値が1に近いほど高い相関を示し、低い場合は相関が少ないことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
特に複数の「個人WEI」項目間で強い正の相関があり、一部の項目は社会的要因とも高い関連性を持っていることが分かります。
### 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）」の間で強い相関がある（0.91）。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に強い正の相関（0.91）が見られる。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目に比べて相関が低い（例：健康状態は相関が低め、0.5）。
### 6. 直感的な洞察と社会／ビジネスへの影響
– **直感**: 個人の心理的健康と社会的要因が強く関連していることが理解されやすいです。社会的公正や自由が高まると、個人の健康や幸福度も向上する可能性を示唆しています。
– **社会的影響**: 政策立案者は、共生や多様性を推進することで、社会全体の幸福感や健康状態の改善を図ることができるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 企業は多様性と共生を重視した職場環境を整えることで、従業員のストレスを軽減し、健康を促進することが可能です。
このヒートマップは、社会と個人の多様な側面がどのように相互に影響しあっているかを理解するための重要なツールとなり得ます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値はおおむね高い傾向にありますが、大きく変化するトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平・公正さ）」には外れ値が見られます。これらは個別のケースが他と比べて大きく異なることを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図は、データの中央値、分布、ばらつきを示します。箱は四分位範囲を示し、ひげは範囲内のデータの広がりを示します。
– 色の違いは異なるWEIタイプを示し、そのスコア分布を視覚的に区別させています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIの異なるカテゴリー間で比較されており、それぞれ異なる分布を持つが、全体的には大きなスコア差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に中央値が高いことから、ほとんどのカテゴリで体験が良好である可能性があります。しかし、ばらつきが大きいカテゴリもあり、そこでは結果が一様でないことを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一部のWEIタイプ（特に個人WEIに関連するもの）でばらつきが小さく、全体的に安定していることが分かります。これは社会的に一定の安定を示している可能性があります。
– 外れ値が多いWEIタイプは改善の余地がある分野かもしれません。特に経済的余裕や公平性が課題である可能性があります。
– 社会の分野でのWEIが非常に重要であり、その改善が社会全体の幸福度に大きく影響を与える可能性があります。
このグラフからは、個別の社会的または個人的な要素がどのように人々の体験や視点に影響しているかを考慮するための手がかりが得られます。バラつきの大きな領域への改善策や外れ値の調査は、プログラムや政策の方向性を決定するのに役立つでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降のトレンドは見られません。
– データポイントは第1主成分と第2主成分にばらけており、特定の方向性を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.2以上、第2主成分が0.15以上の地点に外れ値が見られます。
– また、第1主成分が-0.3以下、第2主成分が-0.1以下にも外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間のデータを主成分分析により2次元に縮約した結果を表しています。
– 第1主成分が76%の変動を、第2主成分が7%の変動を説明しています。
– 点の密度が高い場所は、類似したデータが多く存在することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な関係性や相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に関しては、幅広い値をカバーしていますが、データの中心は0付近に分布しています。
– 第2主成分は主に-0.15から0.15の範囲に収まっています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– このデータは、社会における何らかの要素の30日間の変動を説明しており、特定の傾向がないことから、安定した状況を反映している可能性があります。
– 外れ値は異常値や特異なイベントを示し、それらがどのような要因から生じたのか調査することで、ビジネスや政策決定に役立つかもしれません。
– 全体的な安定性は、社会システムや市場が安定していると直感的に感じられるでしょう。
さらに詳細な分析を行えば、各主成分に寄与する具体的な要素を明らかにし、さらに具体的な洞察を得ることができます。
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。
