📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に提供されたWEIスコアデータの分析を示します。
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体において、2025年7月1日から7月10日にかけてWEIスコアは安定して上昇する傾向が見られます。特に、7月6日以降は顕著に上昇し、最高値は7月9日に達しています。これは典型的な成長トレンドであり、特定の社会経済的イベントや改善が背景にあると考えられます。
– **個人および社会WEI平均**: 個人WEIは7月5日までに若干の変動があるものの、全体的に安定して上昇しています。社会WEIも同様に増加しており、社会的な改善活動の影響が反映されている可能性があります。
#### 異常値
– 指摘された異常値は、特に7月1日から7月5日にかけてのWEIスコアに集中しています。異常に低い値が観測されていますが、この期間はしばしば測定の誤差や一時的な社会経済的ショックとして考えるべきです。このような変動は短期的かつ局所的であるため、長期的なトレンドには大きく影響しないと予測されます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データが短期間であるため、季節性のパターンは特定できません。しかし、トレンド成分は成長しており、残差成分は主にランダムな変動を示唆します。
#### 項目間の相関
– 主要な項目間で高い相関が見られるのは、経済的余裕、健康状態、ストレスが他の個人および社会的項目に影響を与えている可能性を示唆しています。これらの項目が総合WEIにとって主要な因子であることが示唆されます。
#### データ分布
– WEIスコアの箱ひげ図分析では、大きなばらつきがあり、中央値は全体的に高い値を示します。いくつかの項目で外れ値が観測されますが、これは測定誤差または一時的な異常状態の指標として捉えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA解析によれば、主成分1 (PC1) は総バラツキの79%を説明し、これは個人と社会的要因がWEIの主要な変動要因であることを示しています。特に、健康、経済的余裕、そして持続可能性がPC1に強く影響している可能性があります。
### 総合評価
データ全体としては、7月上旬にわたる一時的な低下を除き、WEIスコアは上昇する傾向にあることから、生活レベルの包括的な改善が進行中と考えられます。特に重要なのは、社会基盤の強化と健康、経済的安定、持続可能性の改善がWEIスコアに大きく寄与していると考えられる点です。これらの要因が強化されることで、長期的なWEIスコアの上昇が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期においては、WEIスコアが0.7から0.8の間で概ね横ばいとなっており、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測部分では、線形回帰とランダムフォレスト回帰がいずれも上昇を示しています。特にランダムフォレスト回帰が1.0付近に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、多くのデータポイントが予測の不確かさ範囲内に収まっているため、極端な外れ値は見受けられません。
– 実績データにおいても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（実績AI）を表しており、過去の評価期間における実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（予測AI）は赤い「×」で示されていますが、現在は確認されていません。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的一定の範囲で推移していますが、予測はこの範囲を上抜ける傾向があります。異なる手法での予測が同様の上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の分布を持っており、期間内で大きな偏りがないことが示唆されます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 実績値が安定しているため、現状維持を重視した運営が考えられます。しかし、予測が上昇している点を考慮すると、近い将来に向けたさらなる成長の機会を見込むことが可能です。
– スコアの上昇は、ビジネスや社会に対して前向きな影響を与えるかもしれません。適切な対応策や戦略を講じることで、ポジティブな結果が得られるでしょう。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の約15日間で緩やかに増加していますが、その後は横ばいの傾向にあります。
– その後の予測（ピンクと紫）は、横ばいで安定している様子が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイント（青い点）が異常値として黒い円で囲まれています。この期間中、いくつかの急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、複数のモデルによる予測が異なる色の線で表示されています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲内にデータが集中していることから、予測の信頼性があることが示唆されます。
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概ね整合しており、予測モデルが実績をしっかりと捉えています。予測の信頼性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した増加傾向を見せた後に一定を保つため、一定の成長ステージに達した可能性があります。
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**:
– このデータは、個人の生活に関連した指標（WEIスコア）が成長し、安定した状態にあることを示しています。これが労働生産性や健康状態を反映しているとすれば、個人の生活が改善し、より安定的になっている可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、こうした安定した傾向が見られることで、関連する事業の計画を立てる上でリスクが低いと判断できるでしょう。予測の正確性は戦略的な意思決定を支援する基盤となり得ます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は2025年7月1日から7月15日の期間でおおよそ横ばいの傾向を示しています。
– 予測ライン（紫）は急激に1.0に達し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬に数個のような外れ値（黒枠円）が確認され、通常の範囲外の変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒枠の円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– 灰色の影で示された部分は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性の範囲を考慮する上で重要です。
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（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、実績データと予測値には乖離が見られます。
– ランダムフォレストの予測が他のモデルよりもはるかに高い値を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは基本的に0.7から0.9の範囲にあるが、外れ値や予測により変動があります。
– 複数の予測が実績とは異なる動きをしているため、モデルの精度に違いがある可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 予測モデル間の大きなばらつきは、データの性質や外部要因の影響により予測が困難であることを示しているかもしれません。
– WEIスコアの安定性に注意を向けることが重要です。特に予測不確かさがあるため、ビジネスや政策決定においては慎重な分析が求められます。
– 外れ値の存在は短期間の異常な事象や突発的なイベントが社会に影響を与えた可能性を示しており、リスク管理の視点からも重要です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 過去の実績（青い点）は主に0.75から0.9の間で安定して推移しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（緑、紫、ピンクの線）は、線形回帰が横ばいで安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰ではやや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、これらの点を除けばデータは比較的一貫性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 予測の範囲を示す灰色の領域は、予測の不確かさを表しており、予測がどの程度確実であるかの指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑、紫、ピンクの三つの予測モデルはそれぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で予測されており、特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは概ね0.8を中心とした正規分布に近い形であると考えられますが、外れ値が全体のバランスに影響を与えています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのグラフを見て、この期間の経済的余裕が比較的一定であると感じるでしょう。予測モデルが異なる傾向を示すことから、先行きの不確実性があることが直感的に理解される可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、この安定した経済状況が維持されることは、長期的なプランニングや投資の際に重要な判断材料となるでしょう。ただし、外れ値の存在は潜在的なリスク要因として注意が必要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データは初期（7月1日から7月10日頃まで）の間ではWEIスコアが0.7から0.9の間で変動しています。
– その後、予測モデル（線形回帰と決定木回帰）では比較的横ばいが予想されていますが、ランダムフォレスト回帰ではスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値が1つ認識されています。周囲の点と比較して突発的な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤いクロスは予測データの中で異常値を指しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測値がこの範囲内に収まる可能性が高いとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが示されており、各モデルの予測値は異なるトレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも急な増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に実績データが0.7から0.9の範囲に集中しています。予測モデル間のスコアの違いから、異なる回帰モデルが異なる傾向を捉えていることが見て取れます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 実績データからは健康状態が比較的一定範囲内で維持されていることが感じ取れます。
– ビジネスや社会的に、このような予測モデルは健康管理において有用であり、個人の健康状態を事前に把握することで、予防策や改善プランを適切に立てるのに役立つ可能性があります。
– モデル間の予測差異を利用して、様々なシナリオに柔軟に対応する戦略を策定することも重要です。
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:
このグラフは、30日間の個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– スコアは最初の数日間、約0.6付近で横ばいの状態が続き、その後0.8に向けて若干の上昇があります。
– 予測線（例えば、ランダムフォレスト回帰）は将来的に0.8でフラットな傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ外れ値は特に見受けられません。
– 初期のデータに比べて後半はかなり安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIによるデータは青い点で示され、初期のデータは横ばいの傾向ですが、徐々に安定してきています。
– 異常値は黒い円で示されていますが、今回は特に顕著なものはありません。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、非常に狭いため、予測に対する信頼性は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が示されていますが、どのモデルも最終的に同じ値（0.8）へ収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のばらつきが解消され、後半は安定した高いスコアになっています。この安定化は、心理的ストレスの軽減や対策が機能している可能性を示唆します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会的影響**
– 時系列の後半での安定化により、個人の心理的ストレスが軽減されている可能性があり、これは生活の質の改善を示します。
– ビジネスにおいては、この傾向が続けば、生産性や従業員の健康にプラスの影響を与える可能性があります。
– 社会的な観点では、ストレス管理の重要性や、効果的な対策の導入により、全体的な幸福度が向上する可能性があります。
このグラフからは、心理的ストレスの管理が成功しつつあることが示唆され、人々の精神的健康に対するポジティブな兆候が見受けられます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間（左端）のスコアは比較的安定しているが、全体としてはわずかな上昇傾向が見られる。
– 期間の後半（特に右端の曲線）は、予測されるスコアが非常に高く設定されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間におけるいくつかのデータポイントは、異常値としてマークされている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを示しており、黒い円は異常値を示している。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさの範囲を示しており、データの安定性を表している。
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3つの予測線がプロットされており、各モデルによる結果の比較が可能。
– ランダムフォレストによる予測は他のモデルに比べて高い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が時間の経過とともに改善する傾向にあり、より高いスコアを予測している。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人の自由度と自治は時間とともに改善する傾向にあり、今後の対策や政策立案においてさらなる向上が期待される。
– 異常値の発生原因を特定することで、制度改善やリソース配分の最適化が可能となる。
– 将来的な予測スコアが高いことから、新たなビジネスチャンスやポジティブな社会的影響が見込める。
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:
以下に、このグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月初旬から中旬にかけて0.4から0.8付近に分布していますが、トレンドとしては明確な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸で囲まれた点）はいくつか見られます。特に、中旬に評価されたデータポイントに多くの外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は実際の観測値を示しています。
– 予測値（他の色の線）は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いた将来の見通しを示しています。
– 予測範囲（灰色の帯）は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**:
– 予測の不確かさの範囲は狭く、予測モデルが実績データに対して信頼性の高い予測を提供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**:
– 実績データの分布は0.5から0.8に集中していますが、全体としてのスコアはばらつきがあります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– データは、現在の社会的公平性・公正さにおいて一定の変動があることを示しています。予測モデルはこれらの変動に基づいて比較的一定の範囲内に未来の数値が収まると予測しています。
– ビジネスや社会への影響としては、予測に基づいて、政策改善や施策の調整が可能です。また、外れ値の分析により問題箇所の特定と解決策の模索が促進されるでしょう。
全体として、グラフは現在の公平性の状況と将来の見通しの一定の予測性を示しており、それを基にした対策の立案に役立ちそうです。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は0.8から0.9の間に集まり、全体として横ばいです。
– 予測（線）は7月中旬以降に1.0まで上がりその後も横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには一箇所の外れ値が存在し、予測範囲から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績のスコアを示し、黒い〇で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 3種類の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、いずれも同様の予測範囲を持っています。
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現時点で大きな乖離はありますが、最終的には安定した推移を続けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集まっており、一定の安定性を持っているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体のWEIスコアは比較的高く、安定しています。これは社会がこの期間中に持続可能性と自治性を維持できていることを示唆します。
– 一方で予測はさらに楽観的であるため、今後の改善の可能性が期待されます。
– ビジネスや政策において、外れ値の発生原因を特定し、改善策を講じることが重要です。予測データが示すように、さらなる持続可能性の向上が見込まれるため、ポジティブな方向性が確認できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、最初の期間（2025年7月1日～7月8日頃）にわずかに上昇しているように見えますが、その後は比較的一定しています。
– 予測データ（紫色、緑色、青色の線）は全体的に一定で、特段の変動は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつか見られますが、全体として実績データは比較的安定しています。
– 予測の範囲を外れたデータポイントは特にありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しています。
– 紫色の線や他の予測線（緑色、青色）は、それぞれ異なる手法による予測結果を示しています。これらの予測は比較的安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データはその範囲内に収まっています。
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大まかに一致しており、予測は安定したトレンドを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、実績データと各予測線との間に高い一致度が見られます。急激な変動や不規則な動きは少なく、密度の高い範囲内で推移しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会基盤や教育機会に関連するスコアが安定していることは、これらの領域が安定した状況にあることを示唆しています。
– 予測も安定しているため、今後の政策計画や教育改革においては、大きなリスクを伴う変動は予期されていないと考えられます。
– 外れ値の発生地域や要因を分析することで、さらなる改善の余地や潜在的なリスク要因を特定することができるでしょう。
全体として、グラフは現状の安定性を示しており、今後も持続的な管理と観察が求められます。
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**:
– 実績のデータは初期には上昇傾向を示しており、その後ほぼ横ばいになっています。このことから、初期には状況が改善していく傾向があったが、ある程度しっかりした水準に達した可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測も、ある地点で急激に上昇した後、一定の値に達し、横ばい状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階にいくつかのデータポイントが外れ値として示されています。これらは特異な状況または不規則な変動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**:
– 青い点は実際の実績データであり、黒い丸は異常値を示しています。濃い紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、他の予測線（線形回帰、決定木回帰）は異なる方法での予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性に差があ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**:
– 各予測モデルの間には異なる傾向が見られます。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも高い未来のスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに基づく限り、全体としてWEIスコアは時間とともに一定して高まり、その後安定する傾向が見られます。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– WEIスコアが上昇し、その後安定していることは、共生や多様性、自由の保障といった社会の要素が改善されている可能性を示しており、ポジティブな方向性が維持されている印象を与えます。
– 予測モデルは異なるシナリオを示しており、特にランダムフォレストが高い予測を持つことから、まだ改善の余地があると考えることができるかもしれません。ビジネスや政策策定においては、この点を考慮に入れることが重要です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点に着目できます。
1. **トレンド**
– 日付と時刻に基づいたデータであり、期間中の各時間帯におけるWEIスコアの変化を示しています。
– 色の変化から、時間帯によってスコアに変動があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日から5日にかけて、特に23時と16時の間で暗い紫が見られ、急激にスコアが低下していることが示されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色相はスコアの高低を示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 特に、スコアが高い箇所は黄色や緑色で示され、これは良好なパフォーマンスを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のデータが示されており、特定の時間帯でのスコアの変化が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの変動は時間帯によって異なり、例えば、08時や16時など特定の時間でのスコアがやや高い傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯に活動が活発であり、その他の時間には活動が低下していることを認識するでしょう。
– 社会的には、特定の時間帯にリソースを集中させる戦略が考えられ、ビジネス面ではピーク時間の対応策やサービスの提供に活用できるデータです。
このように、時間帯ごとのWEIスコアを示すヒートマップは、生活リズムやリソース配分の最適化に関する重要な洞察を提供します。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色のパターンが異なっており、特定の時間帯で周期性があることが見受けられます。例えば、8時と16時の時間帯では7月6日から7月10日にかけて明るい色が目立ちます。これらの時間帯でのスコアが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の時間帯で7月6日のダークカラーは外れ値として認識できます。通常この時間帯は中間色が多いのに対して、突然スコアが下がったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップの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。このため、視覚的にパターンを把握しやすい形式になっています。
4. **時系列データの関係性**
– 8時、16時、19時の間で相関がありそうです。特に、16時のパターンが他の時間帯に影響している可能性があります。明るい色のパターンが一貫して現れることから、異なる時間でも同じ要因による影響が考えられます。
5. **相関関係**
– 特定の日付でのスコアの動きが異なる時間帯でリンクしており、高スコアが登場する日のパターンがそろっていることから、一日の活動全体にわたる統一した要素が存在する可能性があります。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– 8時や16時に活発な活動やパフォーマンスの最大化が見られることから、ビジネスにおいてこれらの時間に重要な活動をスケジュールすることでパフォーマンスを最適化できる可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯での高いスコアは、生活リズムや社会的な行動のパターンを示している可能性があります。これをもとに生活習慣の改善やスケジュールの調整が試みられるかもしれません。
全体的に、このヒートマップは時間帯とその活動に対するスコアの変動を視覚化し、可能な改善点や最適化のヒントを提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップで示される色の変化は、特定の日や時間帯において社会WEI平均スコアの変動を示しています。色が濃い（暗い）ほどスコアが低く、色が薄い（明るい）ほどスコアが高いと解釈できます。
– 特に、7月1日から7月10日の間に、時間帯に応じて一定の変化パターンが見られる。全体的に一定の周期性は見られないように思われますが、日中や夜間に色が変わっていることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日や7月6日には、他の日と比較してスコアが著しく低くなっている時間帯があり、特に16時から19時にかけて顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は、社会WEIスコアの高さを示しています。特に緑や黄色は高いスコアを、青や紫は低いスコアを示します。
– 横に並んだ色のブロックは、各時間帯におけるスコアの変化を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯ごとにスコアの移り変わりが見られます。同一日内で午前と午後、または昼と夜間に違いがある可能性があります。
– 例えば、昼間から夕方にかけてスコアが上昇する傾向があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯に沿って均等に分布しているわけではなく、一部の時間帯で特に低スコアが集中しています。
– 17時から19時にかけては、スコアの変動幅が大きいことが観察され、これが社会活動のフレキシビリティを示している可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネスまたは社会への影響**
– スコアが高い時間帯には、社会的な活動が活発であることが想定され、特に昼と夜間の活動の差が観察される。
– 活動の活発な時間帯に合わせたマーケティングや公共サービスの提供が効果的であると考えられます。
– 急激にスコアが低下する時間帯があることから、何らかの社会的または環境的な要因が影響している可能性があり、それに対応した計画や対策が有用です。
さらに分析を進める場合は、特定の時間帯に注意し、関連するイベントや背景要因をより詳細に探索することが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップは過去30日間のデータを元にしたWEI（Well-being Index）の各項目間の相関を示しています。特定の期間における変動ではなく、相関の一貫性を示すものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関係数を示すもので、急激な変動の分析には直接使用されませんが、個別の項目の相関値が他と大きく異なる場合には注目できます。
– 比較的低い相関（青っぽい色のセル）が散見されますが、特に目立つのは「個人WEI（自由度と自治）」が「個人WEI（健康状態）」と比較的低い相関を示している点です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています（赤に近いほど高い相関、青に近いほど低い相関）。
– 一般的に、0.8以上は強い正の相関を、0.5以下は弱い相関や負の相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データそのものではありませんが、異なるWEI項目の関係性がわかります。強い相関を持つ項目同士は類似のトレンドを持ち、互いの影響を強く受ける可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、また「個人WEI（心理的ストレス）」と他の多くの項目には強い正の相関があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と比較的強い相関が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このプロットは、個人や社会の多様なウェルビーイングの側面がどのように関連しているかを示しています。強い相関が見られる要素は、政策策定や社会開発において重点を置くべき領域を示唆します。
– ヘルスケアやメンタルヘルスの施策が他の社会的要因と密接に関連していることが示唆され、これらの分野における投資が全体的なウェルビーイングに寄与す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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアの中央値は比較的一定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。このことは、30日間の期間での測定値が安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のボックスプロットには、ひげが長く、外れ値が存在し、データのばらつきが大きいことが示されています。特に「社会WEI（持続可能性と自治生）」「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」の項目は、データのばらつきが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は異なるWEIカテゴリを区別するために使用されていますが、特定の意味を示すわけではなさそうです。
– プロットの箱の高さは、データのばらつきを示し、箱の中の線は中央値を示しています。
– 箱が大きいものほどデータのばらつきが大きく、それに対応して影響を受ける可能性が高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプの比較により、類似した傾向や特徴が見られるものもありますが、時系列での具体的な関連性はこのグラフでは評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のWEIスコア間に明確な相関関係は見られませんが、全体として分布が安定しているため、構造的に関係性がある可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– グラフ全体を見ても大きな変動がなく、生活に関連するWEIスコアが安定していることを示しています。これにより、生活の質や社会環境の変動が少ないことが直感的に感じられます。
– 過度のばらつきがある項目は、個人や社会のストレス要因や不確実性を示唆しており、これに対する対策が必要であるかもしれません。
– この安定性は、ビジネスや政策決定において、重大な変化がない状況で安定した成長や改善策を講じる機会として捉えることができます。
全体として、この箱ひげ図は、安定性を示す要素とばらつきを示す要素の両方を提供し、生活環境のさまざまな側面を理解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:
1. トレンド:
– 主成分分析（PCA）の結果として、第1主成分と第2主成分の散布図が示されており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、第1主成分が0に近づくと、第2主成分も0に近づく傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 第2主成分が0.1以上に位置するデータポイントは、他のポイントに比べて特異であり、外れ値として識別できます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各プロットは、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を表しています。第1主成分が0.79の寄与率を持つため、この主成分が全体の変動に強く影響しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– グラフから示される各点が、30日間の期間中に観測された様々な構成要素の変動を表しています。各要素間には微妙な相関関係があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 第1主成分と第2主成分の間には弱い相関が見られます。主成分分析により、多数の変数が影響を及ぼしていますが、第1主成分が主要な寄与要素であることがわかります。
6. 人間が直感的に感じることと社会への影響:
– 人々は、多くのデータポイントが第1主成分の正に位置していることから、この方向に潜在的なパターンやトレンドがあると直感的に感じるかもしれません。ビジネスや社会経済活動が、この主成分の正の方向で発展している可能性を示唆しています。これは市場の安定や成長につながる可能性を持っていると言えます。
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。
