📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に上昇傾向が見られます。特に7月2日と7月3日にかけて、スコアは一時低下したものの、その後急速に回復し、7月7日には0.88とピークに達しています。7月6日以降のスコアはかなり高くなり、7月8日、9日には0.85以上を維持しています。
– **個人WEI平均**: 若干の波はあるが、全体としては安定して上昇傾向にあります。特に7月6日から8日にかけては高スコアが持続しています。
– **社会WEI平均**: 緩やかに上昇しており、特に7月6日以降から顕著に高くなっています。
#### 異常値
– **異常値の検出**: 7月2日に低いスコアが複数回記録されているが、この原因としては、その日付以前の外部環境の悪化や、データサンプリングの問題などが考えられます。また、その直後には急上昇が見られることから、一時的な問題であった可能性が高いです。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンドの強さ**: 総合WEIと社会WEI平均において、明確な上昇トレンドが検出されています。STL分解におけるトレンド成分が、季節成分と残差成分に比べて高く、長期的な成長を示唆しています。
– **季節性**: 営利活動や社会の外部要因に起因する短期の季節性は、データ中に明確に表れていません。
– **残差**: 一部の日付で観測される大きなスパイク以外に大きな残差は見られず、データの品質は比較的良好です。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップからの洞察**: 個人の心理的ストレスと社会基盤のスコアは低い相関を持つ一方で、経済的余裕と自由度・自治性は高い相関を示しています。社会インフラと持続可能性の間には強い正の相関があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 各項目のデータ分布は比較的狭く、中央値が0.7から0.85の範囲内で、外れ値は数回しか観測されません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が74%を寄与しており、この成分は総合的な社会の状態（社会基盤、自由、経済要因）を強く反映していると考えられます。PC2の低い寄与率は、データのばらつきが特定の独立した要因からではなく、幅広い要因によって補足されていることを示しています。
### 考察
この30日間のスコアの上昇は、社会全般の改善、または感情指数などの短期間の心理的効果の影響を受けている可能性があります。それぞれのWEIスコアの向上は、全体的な幸福度や満足度がぼうやや持続可能な開発など政府や個人レベルでの取り組みが影響していると推察されます。それによって、時系列的なリスク管理、政策実施のフレームワークの改善が欠かせないと推測されます。
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:
以下がグラフの特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– このグラフには大きなトレンド変化は見られず、WEIスコアは概ね安定しています。最初の期間に少し変動がありますが、全体的には横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示されています。いくつかのプロットがありますが、全体としては大きな異常はないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青のプロットで示されており、予測は赤い「X」で示されています。予測の不確かさ範囲は灰色で表示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の予測手法がありますが、いずれもWEIスコアが横ばいになると予測しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が示されており、各手法の予測結果はおおむね一致しています。ランダムフォレスト回帰の結果がわずかに変動を示す点も観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの実績値は狭い範囲に分布しており、不確かさ範囲内に収まる傾向があります。相関関係については特定のパターンが見えません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このデータから、WEIスコアが安定しており、大きな変動を示す兆候がないという安心感が得られます。予測も今後の安定を示しており、社会的な安定感が伺えます。ビジネスにおいても、この安定した傾向は計画のしやすさに寄与すると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 左側にある実績のデータ（青いプロット）は、初期において徐々に上昇し、その後横ばいの動きを見せています。
– 予測の線（紫色）は、一定のスコアを示しており、安定した状態を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示されており、いくつかの地点で予測から大きく外れたデータポイントがありますが、全体的には少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のデータを示し、紫のラインは予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、初期の実績データの範囲が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なるスタイルの予測データがあるが、それぞれの予測法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。各モデルは、将来的な傾向を異なる形で予測しているようですが、ランダムフォレスト回帰の線は長期間で安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは緩やかに上昇し、横ばいを示し、予測はそれに基づき高いスコアを維持する傾向があります。
– 短期間においてはそこまでの急激な変動は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、社会におけるある種の指標（WEIスコア）が安定しており、今後もその状態を維持しそうであることが読み取れます。
– ビジネスや政策決定においても、この安定性はこれまでの戦略や施策が有効であることを示しており、大幅な変更を行う必要がないことを示唆しています。しかし、外れ値が示す予測と実績の乖離には注意が必要です。
このような分析と直感的な理解をもとに、今後の対策や戦略の計画を立てるのに役立つでしょう。
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:
以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の約10日間で緩やかな変動があります。
– 予測データ（予測AI）は三つの線で、一つは安定した横ばい（ランダムフォレスト回帰）、他は開始点から上昇（線形回帰、決定木回帰）しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて外れ値が黒い円で示されています。二つの外れ値がありますが、大きく逸脱したものではありません。
– 実績値は比較的安定しており、大きな急変は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青は実績データを指し、観測されたWEIスコアの変動を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の陰影で示され、信頼性の幅を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは短期間のデータですが、予測モデルとの比較で将来の動向を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6〜0.8の間で密集しており、一定の安定を示します。
– 予測は、線形回帰と決定木回帰が上昇傾向を予測するのに対し、ランダムフォレスト回帰は横ばいの予測を示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、社会情勢が比較的安定していることを示唆しています。
– 予測では将来的に増加する傾向があるため、社会活動や経済の活性化の可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、安定した社会情勢が予測されている場合、投資や拡大のタイミングとして有利と考えられるでしょう。
この分析は、データが蓄積されると改善される可能性があり、長期的な傾向をより詳細に予測するためのさらなる評価が求められます。
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**:
– 実績データ（青い点）は、最初は0.6付近で少し低めに開始し、その後0.7以上でほぼ横ばいのように見え、安定しています。
– 予測データ（線グラフ）は、特にランダムフォレスト回帰において、次第にスコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ初期に、いくつかのデータ点（黒で囲まれた青い点）が特定されており、外れ値を示していることがわかります。しかし、その後は大きな変動は見られず、安定した状態が続いている印象です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績の数値を示し、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測の推移を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データはこ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**:
– 実績データは、予測モデルが提供する予測値とほぼ一致しています。このことは、予測モデルが比較的精度良く実績を反映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**:
– 実績データは、一般的に0.7付近で集中しており、安定したパターンを示しています。これは、個人のWEIスコアが比較的安定していることを示しています。
6. **社会的影響および直感的な洞察**:
– 人間が直感的にこのグラフを見た際、最初の外れ値を除くと、個人の経済的安定性が良好であると感じるでしょう。全体的な安定感が、経済的な余裕を持つことの重要性を強調しています。
– ビジネス的には、モデルが正確に予測を行っているため、中長期的な計画に活かすことができると考えられます。この安定性が持続するのであれば、新たな投資や消費活動の拡大に結びつく可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は初旬に横ばいで推移しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は7月中旬ごろまで横ばいですが、そこから一気に上昇し、8月以降高いまま維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、特に7月初旬に複数の外れ値が観察されます。これらはデータ収集の誤差、個人の突発的な健康変動によるものの可能性があります。
3. **各要素の示す意味**
– 青い点（実績）は健康状態の実際の計測値を示し、黒い丸で囲まれた外れ値も含まれます。
– 紫色の線は予測値を示し、安定した上昇を予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、初旬におけるデータのばらつきを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰による予測の間には、初期状態での不整合があります。しかし中旬以降予測はスコアの上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの一部は予測よりも上位に位置するが、全体的にはランダムフォレスト回帰の予測に比較的沿った動きです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初旬の外れ相対的に安定した後の急激な回復期でしょう。健康状態が順調に改善することを期待できます。
– データの不確実性が減少することにより、後半の予測精度が上昇しています。これは、特に健康管理においてポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰が有効に働いており、長期的な健康改善の指標となりえます。
このような時系列データの分析は、個人の健康改善や適切な介入計画の構築に役立つでしょう。
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
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 実績（青い点）は、評価期間の初期から中盤にかけて緩やかに上昇しています。これは、心理的ストレスが増加していることを示唆しています。
– 予測ライン（紫色の線）は、評価期間の最後の方で一定を保っています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が数カ所見受けられます。これらは、通常の範囲を逸脱する急激な変動や異常値を示しています。
### 3. 各プロットや要素の示す意味
– **実績（青い点）**: 実際に計測された心理的ストレスの値。
– **予測（紫色の線）**: ランダムフォレスト回帰によるストレス値の予測。
– **不確かさ範囲（グレーのシェーディング）**: 予測の不確実性を示しています。この範囲内で特に変動が大きいことが分かります。
### 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の初期から中盤にかけて一致しているようですが、後半では多少乖離している様子が見られます。これは、予測モデルの精度や外れ値の影響が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に心理的ストレスのスコアが増加傾向にあることから、何らかの共通要因が影響していると考えられます。また、外れ値の存在がデータの分布を歪ませている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な洞察**: データポイントの上昇と外れ値の存在から、個人の心理的ストレスが不安定な環境の変化や個別の出来事によって増加していることが示唆されます。
– **社会への影響**: 心理的ストレスの増加は、個別の健康問題や職場での生産性低下など、広範な社会的影響をもたらす可能性があります。このデータは、職場でのメンタルヘルスのサポートや、ストレス低減のための施策が必要であることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）はおおよそ横ばいで、ほぼ一定の範囲で推移しています。
– 未来の予測において、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は上昇トレンドを示していますが、決定木回帰（水色の線）はほぼ水平で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ中、いくつかの点が黒い円で囲まれており、これは異常値として扱われているようです。この範囲から外れた点は重要な変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示され、予測値は赤いバツ印で示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、ここに実績値が収まっていることからかなり的確な予測が行われていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測のランダムフォレスト回帰が他の予測モデルと異なる動向を示しており、これが特徴的です。モデル間の違いが予測の信頼性や精度に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で分布しており、WEIスコアが大きく変動することはあまりないようです。
6. **社会への影響に関する洞察**
– 概ね一定のスコアが長期間維持されていることから、個人の自由度と自治が安定していると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰による上昇の予測が正確であれば、今後の個人の自由度が改善する可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、一部で自由度や自治が問題化しているセグメントがあることを示唆しているかもしれません。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データは期間の初めに増減を見せていますが、全体としては0.6から0.8の間に分布しています。
– 予測AIによる曲線は、ほぼ横ばいで一定のスコア（0.8および1.0付近）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつかの外れ値が見られます（黒い円で示されている）。
– 外れ値は評価日が7月初旬に集中的に見られ、他の地点よりも大きくスコアが変動しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）には、連続的なばらつきがあります。
– 外れ値として表示されている点は、特筆すべき異常なデータポイントを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰: ピンクの線）と（線形回帰: 薄紫の線）の両方は、安定したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が示すトレンドには若干の差異が見られ、実績には変動がある一方で、予測は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは分散があり、予測はそれに比べて集中しています。
– 予測の不確かさ範囲は表示されていますが、予測値自体の変動はあまり見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データのばらつきが示唆するのは、社会の公平性や公正さに関する評価が変動していることです。これは社会的な要因や政策変更などの影響を受けているかもしれません。
– 一方、予測モデルの安定性は、将来的な評価がより一定であることを示しており、政策の効果や安定性を予感させます。
– 予測の信頼性と実績のばらつきの間にはギャップがあるため、さらなる分析と改善が必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、施行開始直後は軽微な変動を示していますが、ほぼ水平に推移しています。
– 予測（赤い線）の変動も見受けられず、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、幾つかの外れ値（黒い丸）が存在しています。これらは通常の範囲を超える値を示しており、注目する必要があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、中央値付近で密集しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、比較的狭いため、予測の信頼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**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測線は非常に似通っており、異なるモデルでも同様の予測結果が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は一貫して高い相関を保っているように見えます。予測の精度が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体のスコアが高水準で安定していることから、この社会システムは持続可能性と自治性に関して既に良好な状態にあると言えます。
– 一部の外れ値は、システム側で特定の影響を受けやすい要素が存在する可能性を示唆しています。調査することで、より一層の安定化に寄与するかもしれません。
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**
– 実績データは短期間で観察されていますが、概ね0.75から0.85の間で横ばいの傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測は横ばいですが少し高い値（約0.9）にシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには異常値として認識されるプロットがありますが、全体的にはそれほど目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青いプロット）は概ね範囲内に分布しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色範囲）は、実績データが大半を含む範囲を示しています。
– 予測ライン（ピンク）は、将来のスコアが横ばいで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**
– スコアの実績と予測（ランダムフォレスト回帰）は、実績が予測の不確かさ範囲内にあるため、大きな差はないと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのプロットは比較的一貫しており、予測もそれに基づいています。相関は基本的にポジティブで、予測と実績が大きく乖離していないことが見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、社会基盤や教育機会におけるスコアが安定していることを示しています。予測通りであれば、この分野のパフォーマンスは改善も悪化もしないという見通しになります。
– ビジネスや社会において、一般的に安定した指標はポジティブに捉えられることが多いですが、改善を期待する場合には別途の施策が必要となるでしょう。
このグラフからは、現在の取り組みが一定の基準を満たしているものの、さらなる改善を目指すためには新たなアプローチが必要である可能性が示唆されています。
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**
– 実績AIのスコアは、一貫して0.6から0.9の間に集中しており、短期間での明白な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて一定であり、変動がほとんどありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間（2025年7月1日から7月15日）において、幾つかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）：濃青色のプロットで示されており、過去のデータ。
– 予測（予測AI）：マークはないが、異なる回帰モデルの予測線として表示され、それぞれがある範囲内で横ばいです。
– 異常値は黒いアウトラインで強調されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）：これはモデルの予測値の信頼区間を示していますが、特に変動は見られません。
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）が同様の一定の予測を示しているため、モデル間の予測の一致性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには明確な周期性や大きな分布の変化は見られず、一貫した範囲内に収まっています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– このグラフからは、社会のWEIスコアに大きな変動がないことを示唆し、現状が安定していることを示しています。
– 社会の共生、多様性、自由の保障が短期間で変動しない安定的な領域にあると判断できます。
– ビジネスや社会において、現状維持が続いているものの、予測モデルが示す一定のスコアからすると、さらなる改善や変化の必要性があるかもしれません。
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:
以下のグラフ分析についての洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に時間が進むにつれて色が濃い紫から明るい緑や黄色に変化しており、これはWEIスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月8日の間、および7月10日では色の変化が急激に見られるため、この期間は特に高いスコアに達している地点があります。
3. **各プロットや要素**
– 各色はWEIスコアを示しており、色が濃い紫から明るい黄色になるにつれてスコアが上昇していることを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは異なる時間帯に対して記録されているようです。特に7時、15時、23時のスロットが多くカバーされています。
– 複数の時間帯で同様の変動傾向が見られるため、一定の周期性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯とスコアの関連性が示唆される。特定の時間には高いスコアが頻繁に発生しているようです。
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**
– 社会活動や特定の時間帯におけるWEIスコアの動向が把握できるため、効果的な介入や予測に役立つ可能性があります。
– この情報は、マーケティング戦略や公共政策の立案において重要です。特に、特定の時間帯に集中的なアクションが必要な場合に有用です。
全体として、グラフはWEIスコアの増加傾向を示しており、特に特定の時間帯での高まりが見られます。これは社会活動の忙しさや特定のイベントが影響している可能性があります。
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示します。
1. トレンド：
– 特に中央から右側では色が濃い青から緑、そして黄色へと変わっており、時間の経過とともにスコアが上昇していることが示唆されます。
– 上記の時間帯とは異なり、他の時間帯は比較的横ばいあるいは小さい変動しか見られません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 目立つ変動として、特に07:00〜08:00の間で明らかな色の変化が見られ、急激な上昇または下降が起こったと考えられます。特に最後の2日間で顕著です。
3. 各プロットや要素：
– ヒートマップ上の色の濃淡は、WEIスコアの強度を示しており、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表します。
– 青から緑、黄色への色の変化は値の変動を示しており、黄色に近づくに連れてその活動が活発化していると推測できます。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 時間帯別にWEIスコアが高くなる傾向があり、それは毎日一貫しているようです。特に早朝と午後にかけてスコアが高くなる傾向があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 視覚的には深夜から午前中にかけてスコアが低く、夕方にかけて高くなっていることがわかります。これは人々の活動が特定時間に集中していることを示唆しています。
6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネスや社会への影響：
– 一般的に、社会の活動やコミュニケーション（WEIスコア）が夕方から夜にかけて活発化しているようです。これは、仕事終わりや社交の時間帯に活動が集中している可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、この時間帯にターゲットを絞ったキャンペーンの展開やサービス提供が効果的かもしれません。また、社会サービスや交通機関の運行についても、これらの時間帯に人員やリソースを重点的に配置することで、効率的なサービス提供が期待できます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 7月6日を境にして、ほとんどの時間帯でスコアが上昇しています。これは、ヒートマップの色が緑や黄に変わっていることから確認できます。
– 最初の方の日付では、全体的にスコアが低めで、7月6日以降に全体が向上しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日18時には、急激な上昇が見られます。これは、前日の同時間帯とは異なる色合いからわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しています。色が青から紫に変わるとスコアが低く、緑から黄色に変わるとスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯毎にスコアの変化が観察され、日によるスコアの変動よりも時間帯の特性が見られます。特に、16時〜19時の間で顕著な変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日を追うごとに18時以降のスコアが上昇傾向にあることが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 時間帯によるスコアのばらつきから、社会的な活動が特定の時間に集中している可能性があります。特に、夕方の時間帯に高いスコアが見られることから、この時間帯に重要な活動（例えば、ニュースの閲覧や情報交換など）が行われていると考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の時間に合わせてマーケティングや情報発信を強化することで、より効果的なアプローチが可能になるかもしれません。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリのWEI（Wellness and Engagement Index）項目間の相関を示しています。ここから得られる洞察をいくつか述べます。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータを基にしているため、時系列のトレンドというよりも、各項目の間の相関を示す静的な分析です。周期性や明確なトレンドはないですが、高い相関値が赤で示されていることが視覚的に捉えやすいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは相関関係を示しているため、個別の外れ値という概念はないが、相関が特に高いまたは低い組み合わせが際立ちます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が高い（濃い赤、値1.00）ことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤は正の高相関、青は負の高相関を意味します。相関値1.00は完全に正の相関を示します。
4. **各項目間の関係性**:
– 「総合WEI」は多くの項目と高い相関を持っています。特に「社全WEI（共生、多様性、自由の保障）」とは非常に高い相関を示しています（値0.93）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は幅広い項目と中程度以上の相関があり、社会的な公平性が他の社会的要素と関連していることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には強い関連があり、経済的状況が心理的ストレスに影響を与える可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このデータから、人々のウェルビーイングにおいて異なる要因がどのように関連し合っているか理解することができます。例えば、経済的余裕が心理的および社会的ウェルビーイングに大きな影響を及ぼすことは、社会政策や企業の福利厚生の方向性に指針を与えるでしょう。
– 高い正の相関が多く見られることから、異なるWEI項目間の改善努力は相乗効果を生む可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を視覚的に表しています。それぞれのカテゴリがどのような分布を持っているかについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**
– 期間が30日間と短いため、時系列のトレンドというよりは、カテゴリ間の比較が中心になります。
– 各カテゴリの中央値が比較的均等に分散していますが、特定のWEIタイプ（例えば「個人WEI（経済状態）」）では広いスコアレンジが見られ、他のカテゴリと比べて変動が大きいことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では複数の外れ値があります。これは、これらのカテゴリが他の要因から大きく影響を受けやすいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。この中央値が高いカテゴリは、一般的に高いWEIスコアを持っています。
– 箱の長さ（四分位範囲）は、データのばらつきの大きさを示します。例えば、「個人WEI（経済状態）」はばらつきが大きく、スコアの多様性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではありませんが、各カテゴリ間の比較に基づく関係性が重要です。特定のカテゴリが他よりも一貫して高い、または低いスコアを示す場合、それがどのような要因によるものか考察する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体のスコア分布は、ほとんどのカテゴリで中央値が高く各箱ひげ図がよく分散しています。これは、一部のカテゴリが低いスコアを持つ場合でも、社会全体の幸福度がある程度高いことを示しています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 「個人WEI（経済状態）」の大きなばらつきは、経済的な状況が個人の幸福度に与える影響の度合いが多岐にわたることを示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が広く安定していることは、多様性や自由が社会の幸福度を支えている可能性を示します。
– 企業や政策決定者にとっては、このデータに基づき、どのカテゴリに重点を置くべきか、またその施策がどれほど効果的かを評価するための指針となるでしょう。
全体として、このグラフは社会における異なる要因がどのように幸福度に影響を与えているかの理解を助けるツールとなります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、全体的に明確な上昇または下降トレンドは見られません。データポイントは、主成分1と主成分2の軸に沿って広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値はなく、急激な変動も確認できません。ただし、主成分1での-0.5付近や0.3付近のデータポイントは他とやや離れているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは30日間にわたるデータポイントを表しています。主成分1が74%の寄与率をもち、主成分2が0.7%ときわめて小さいため、主に主成分1がデータの大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 点の密度やクラスタ化は特に顕著ではありませんが、若干のクラスタリングが見受けられます。横方向の分布は主成分1に基づいて広がっていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分軸に沿った相関は明確ではありませんが、主成分1が強く影響している可能性があります。データが比較的均等に散らばっているため、多様な要因が影響していると考えられます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 主成分分析を通じて要素間でどの因子が重要であるかの理解が促進されるため、社会的活動のさまざまな要素を比較する際に有用です。この情報をもとに、政策決定やビジネス戦略の最適化が可能になるでしょう。
主成分分析はデータを次元削減し、見やすく比較する手段です。この視覚的な情報を活用して、特定の要因が他の要因にどのように影響を与えるかを分析できます。
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。