📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 総合的な傾向**
– **総合WEIスコアの推移**は、顕著な変動を伴います。特に2025年7月6日に高いスコア（0.85）を記録し、2025年7月7日にはさらなる上昇（0.88）、その後も高水準を維持しています。
– **個人WEI平均**は、7月6日以降上昇し、7月7日に最高潮（0.825）を迎えます。
– **社会WEI平均**も似たパターンで推移し、7月6日以降、0.9を超えるレベルに到達しています。
**2. 異常値の検出とその背景**
– 7月2日は、複数の異常値（総合WEIスコア0.62や個人WEI平均0.62）が見られ、これは急激なスコア低下を示唆しています。
– 異常値の背景には、個人および社会的構成要素のスコア変化、特に「公平性・公正さ」や「共生・多様性」の低下が影響していると考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– データ全体には、明確な季節性パターンは見られず、長期トレンドとしては7月初旬からの改善が際立っています。残差は、個々のスコア変動のランダム性として解釈されます。
**4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップを解析すると、「社会持続可能性」と「社会基盤」の高い相関（相関係数が高い）が確認され、社会的要因の一部が他の社会的指標に与える影響が大きいことを示唆します。また、「個人自由度」と「個人健康状態」の中程度の相関も注目に値します。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図で評価すると、社会的構成要素特に「共生・多様性・自由」「持続可能性」でのばらつきが明瞭で、中位数以上の外れ値が頻出しています。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **主成分分析(PCA)**では、PC1が全体の75%の変動を説明し、これは主に社会的要因が総合WEIスコアの変動に大きく寄与していることを示唆します。PC2は変動の7%を担当し、個人要因が小さな割合を占めています。
### 結論
データの分析から、2025年7月に入ってからの全体的なスコアの改善が確認できます。この時期の変動は、特に社会的要因の改善が大きく寄与しています。一方、一部の個々の日における異常に低いスコアは、社会的要因の揺らぎが原因と考察されます。このような変動は、政策変更、環境要因、社会的イベントなどが影響している可能性があります。 데이터를 종합적으로 평가할 때, 개인적 및 사회적 요인의 변화가 WEI 점수에 미치는 영향을 세심하게 모니터링하는 것이 중요합니다.
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:
このグラフから読み取れる分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側には実績データ（青）が集中しており、ある期間で横ばいのトレンドが見られます。その後、右側の予測（緑）が示され、スコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に黒の円で示された異常値がいくつかあります。これらは他のデータポイントからは離れたスコアを示しており、特別な分析が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 線（紫、ピンク、薄紫）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）による予測を表しています。ピンクのランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが使用されており、結果に違いがあります。特にランダムフォレストが他のモデルよりも強い上昇を示しているのが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体は密集していますが、予測は広がりを持ち、モデル間で異なるトレンドを示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 予測が上昇を示しているため、もしこれが重要な社会指標であるなら、今後の改善や成長が期待できるというポジティブなメッセージです。ビジネスや政策立案において、この予測を活用し、スコア改善を目指す施策の策定が考えられます。
このグラフは、特に異常値や複数の予測モデルの結果に対するさらなる検討が必要であることを示唆しています。
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**:
– グラフは2つの区間に分かれています。最初の区間（2025年）は、実績値と予測値が横ばいに近く、ほぼ変動がありません。
– 後半の区間（2026年）は全く新しいデータセットのように配置されていますが、同じ時間軸上のデータかどうかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに外れ値としてマークされたデータポイントが含まれています（黒色の〇）。これらは特異なイベントやエラーの可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の観測値を示す。
– 緑色の点は前年のAIデータを示し、独立した別のデータセットまたは比較のために使用されている可能性があります。
– 紫色、シアン色、ピンク色の線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しており、2025年のデータに基づいていますが、特に傾向は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年のデータと2026年のデータははっきりと分かれていますが、連続しているかどうかは不明です。それぞれの期間が異なる要素を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値はかなり接近しており、高い相関性があるはずですが、外れ値によってその正確性は評価しづらい。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– このグラフの配置や異常値は、ある期間の平均スコアの評価や予測に影響を与える可能性があり、政策決定やリソース配分に関して重要な示唆を与えるかもしれません。
– 特に、外れ値の原因を深く掘り下げ、異常事象の背景を理解することで、より安定した社会制度やビジネス計画を構築する手助けとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **データの範囲**: グラフは360日間のデータを示していますが、データポイントが限られた期間に集中しています。
– **トレンド**: データポイントが初めの期間と終わりの期間に集中しており、中間にはデータポイントがなく、トレンドの明確な上昇や下降が見えにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 青色の大きいプロットが異常値を示していますが、これらは特に始まりの1日目と終わりの近くに存在します。
– **急激な変動**: データポイントの間に急激な変動は見られません。異常値以外は相対的に一貫しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**:
– 青い点は実績データです。
– 紫、ピンク、青緑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）を示しています。それぞれのモデルが提供する予測範囲を示します。
– 灰色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
– **実績と予測の関係**: 実績データと予測モデルの間に一貫性があるかどうかは、予測と実績の重なり具合で評価できますが、現在のグラフでは視覚的に識別するのが難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: データが初期と終わりに固まっており、特定の期間に集中していることがわかります。
– **相関関係**: 異常値が高いので、実績と予測の間に直接的な相関を評価するのは難しい状態です。
### 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
– **直感的感覚**: データが限られた期間に集中しているため、この期間で何らかの重要なイベントや変更があった可能性を考えるかもしれません。
– **社会への影響**: 予測と実績のズレや異常値の存在は、社会的指標の不安定さや予測モデルの精度に疑問を感じる要因になり得ます。改善にはデータ収集方法やモデルの再評価が必要でしょう。
このデータと分析は、データの正確な期間での包括的な分析を通じて、より緻密な策定を求めることを示唆しています。それにより、社会的影響をより適切に理解し、予測精度を向上させることが可能になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**:
– グラフの左側、少し上昇して横ばい。
– 全体的に大きな動きはなく、安定しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い丸）**:
– データの左側で見られます。
– この期間の変動要因は、突発的な経済イベントや個人的な事情がある可能性。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **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が示されていますが、明確な予測ラインは見にくい。
– 予測モデル間のばらつきがほとんどないため、ほぼ安定した予測。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と昨年のデータが近似しており、一定のパターンを示しています。
– 昨年（緑の点）と実績の重なりがあり、前年比に基づいた予測も可能。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と各予測の間に大きな相関関係は観察されません。
– 全体的に高いスコアに属しているため、経済的余裕のある層と見受けられます。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **直感的感想**:
– WEIスコアが安定しているため、個人の経済的余裕に大きな変動はない。
– 外れ値の存在は注意すべきポイントです。
– **社会的影響**:
– 安定していることで、経済政策や金融商品の安定性が示唆されます。
– 突発的な外れ値は、社会的セーフティネットの整備が必要かもしれません。
このグラフは、個人の経済的余裕が安定していることを示していますが、何らかの外的ショックや内部的変動が発生した可能性があるため、今後の注視が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半部分（2025年7月から2026年1月）は、横ばいのトレンドが観察されます。これは、健康状態の安定を示している可能性があります。
– 後半部分（2026年7月）は、新しいデータが観測され、または大幅な変動があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に異常値が複数存在します。これらは個人の健康状態における特異なイベント（例えば健康の著しい改善や悪化）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**
– 実績は青点で表され、比較的安定しています。
– 予測（赤バツ）、線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は、将来的な健康状態を示しています。それぞれの予測方法によって若干異なる予測が示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 予測と実績の間には一定の乖離が見られます。予測の不確実性が反映されており、複数の手法を使用することにより、異なる角度からの分析が可能になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲（灰色の線）は、実際のデータがその範囲内に収まることを期待されており、回帰モデルによる予測の信頼性を提供します。
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**
– 健康状態が安定している期間が長く続いていることは、社会的にポジティブな影響があります。特に予測が安定を示している場合、個人や組織は安心して過ごすことができます。
– 異常値や急激な変動は、早期の介入や対応の必要性を知らせる重要な指標として、健康管理に用いることができます。
このグラフを通じて、個人の健康状態について多角的な分析が可能であり、健康管理の向上や政策の策定に貢献することが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは3つの時系列の期間に分かれているように見えます。左側に実績と予測の比較があり、右側に前年のデータが集中しています。
– 予測は期間を通じて上昇する傾向を示しており、特に「ランダムフォレスト回帰」が目立っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 軸に近い期間の右側で、いくつかのデータポイントが異常値として強調されています。これらは可能性として重要な変動を示します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは実測値を示し、各色の線が異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 薄い灰色のエリアは予測の不確かさを示す範囲を表しており、予測の信頼性に寄与しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 複数の予測モデルが使われ、実績データとの相関を調べるための比較がされているようです。
– 過去のデータと予測のギャップに注目することで、モデルの改善ポイントを見つけることができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異なる予測モデルの間には、精度の違いや外れ値への対応の違いが確認できます。
– 各モデルが異なる特性を持っているため、合目的にモデルを選択、もしくは組み合わせることで、より信頼性の高い予測が可能になります。
6. **直感的な感じとビジネス、社会への影響**
– 実績値がやや安定したまま数ヶ月間観察されているため、予測と実際のデータの間の乖離が問題視される可能性があります。
– 社会的には、このような心理的ストレスの変動が個人の生活や職場環境に影響を及ぼす可能性があり、対応策が必要です。
– ビジネスの観点からは、予測精度の向上によりスタッフのメンタルヘルス管理の改善や、より良い職場環境の実現が求められるでしょう。
全体として、異なる予測手法のパフォーマンスを通じて、実績値との比較が可能であり、それぞれのモデルの適性を見極めながら、ストレスマネジメントの改善に寄与するための貴重な視点を提供しています。
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:
以下は提供されたグラフからの分析です：
1. **トレンド**:
– 左側のデータは、2025年の間に急激な増加が見られ、その後ほぼ一定となっています。
– 右側の比較AIデータは、やや濃密な配置ですが、特定の上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に外れ値（黒い円のデータ点）がいくつかあり、それらはトレンドから外れた値を示しています。
– 急激な上昇は、時系列の早い段階で予測（予測AI）によって示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で表示され、予測データは赤いバツ印で示されています。
– ラインプット予測（紫色の線、緑の線、ピンクの線）は、異なるAIモデルでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データはほぼ一定であり、異なる予測モデルでも大きな変動は見られません。
– 実績データは予測よりも低く始まり、急激に予測に追いつきます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績と予測の間に強い相関があることが期待されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急激な上昇は重要な変化を反映しており、自由度と自治が急速に改善されたことを示唆しています。
– 各種予測モデルがほぼ同一の予測を示しているため、将来的な変動は比較的安定していると考えられます。
– この安定性は、社会における個人の自由と自治が堅実に維持される可能性を示唆しています。
グラフから、異常値には注意を払いながら、全体的な上昇トレンドとそれに伴う予測の信憑性を検証することがビジネス戦略において重要です。
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**:
– グラフの左側には実績値（青）が集中しています。一部はある程度のバラつきがありますが、時期が進むにつれて計測が減少しています。
– 右側には、前年の比較値（淡い緑）が示され、一定のスコア範囲で一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に幾つかの異常値（黒い丸で囲まれた青）が観察されます。これらは、他の実績値と比較して高いですが、平均値から大きく逸れているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青）は、実際のWEIスコアを示し、かなりの幅を持っています。
– 予測値（赤いX）は、上記実績データに基づくモデルによる予測を示していますが、予測と実績の不一致がいくつか見られます。
– その他の異なる色の線（紫、ピンクなど）は、異なる予測モデルによる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 様々な予測モデルによる予測値が示されていますが、いずれも実績値と完全には一致しておらず、モデルの正確性にバラつきがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな差異がある場合があります。予測精度の向上には、より精密なモデリングが必要な可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 人々は実績と予測データの不一致に注目するでしょう。特に、予測通りに進まないということは、将来の社会的変動を捉えることへの難しさを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、予測精度の向上が社会政策の形成やビジネス戦略に重要です。それによって、より公平で公正な社会の構築に貢献できる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれており、最初の期間（2025年7月）は範囲が狭く後は比較的安定しています。最後の期間（2026年7月）はスコアが0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間では多くの点が集まっており、特に目立つ外れ値は見られません。プロットはまとまっており、急激な変動は確認されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、紫やピンクの線は異なる予測モデルによる予測データです。これらは、実績と予測の比較に役立ちます。
– 縦に伸びる灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を示しており、予測に対する不確かさが比較的小さいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較が行われているが、時系列的な推移は少なく、互いの関係はあまり明瞭ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の分布パターンは示されておらず、分布は全体的に固まっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 異なるモデル間で大きな差異が見られず、予測は比較的一貫しています。これは、社会的持続可能性と自治性に対する安定した見通しを示唆します。
– 安定性が強調されている場合、政策やビジネスにおいては新しい取組みを開始するための安定的な基盤として捉えられるかもしれません。
このグラフは、全体として持続可能性指標が安定し、予測に対する信頼性が高い状態を示しています。このため、将来的な戦略策定や政策立案に前向きに寄与する可能性があります。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会に関連する社会WEIスコアの推移を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは全体的に横ばいの傾向にありますが、特定のタイミングで急激な変動が見られます。
– 特に、初期の期間ではスコアが低めですが、後に高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアにおいては、いくつかの外れ値が識別できます。これらは異常値とされているようです。
– その後の期間に急激なスコアの上昇が多く見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– 色によってデータの種類（実績、昨年データ、予測）や回帰手法が示されています。
– 同じ評価期間において、複数の予測モデルが試行されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 色分けされた予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が並置されています。
– これらのモデル間の予測値には特に大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期でのスコアの分布に偏りがあり、このことが全体の傾向や平均に影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期において観察された外れ値や変動は、社会基盤や教育機会の急激な変化を示唆しており、この不安定性は改善の余地があるかもしれません。
– 後期でのスコア向上は、社会プログラムや教育改革の成功を示している可能性があります。
– 経済や政策面での施策が、特定の期間における変動を引き起こす一因となりうるため、さらなる分析と対策が必要です。
このグラフから得られる情報は、社会政策や教育の今後の方針策定に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **期間初期（2025-07-01付近）**: 実績（青色）は非常に高いWEIスコアを示しています。
– **期間後期（2026-07-01付近）**: 昨年のデータ（緑色）はより均一であり、スコアは中間の値で密度が高く分布。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒色の丸）が初期段階で確認され、実績においていくつかの異常値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青色）**: 初期状態で高スコアを示すが、外れ値が複数存在。
– **予測（赤色）**: 実績と比較すると、より中庸な方向性を提案。
– **昨年のデータ（緑色）**: 中程度のスコアで安定している。
– **予測モデル（灰色、紫色、ピンク色）**: 各回帰モデルによって将来的なシナリオを示唆し、異なる精度と範囲を提供。
4. **相関関係や分布の特徴**
– 昨年のデータと将来予測には明らかな相関が見られます。モデルにより期間後期のスコアが収束していることから、予測の信頼性を高めている可能性があります。
5. **直感的な印象と社会的影響**
– 初期の高い実績スコアと対比し、現在および未来予測が均一化されている点により、WEI（共生・多様性・自由の保障）の状況が一時的な要因で揺らいだものの、持続的な安定化を目指している印象を与えます。
– ビジネスや政策決定において、この安定化への予兆は、リスク管理や持続可能性の確保に向けた戦略に関する貴重な情報を提供します。
この分析は、WEIスコアが持続可能な社会構築の指標として機能していることを示唆していますが、外れ値や急激な変動が存在するため、慎重な検討とさらなるモニタリングが必要です。
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:
ヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から見ると、青から緑、そして黄色に移るため、全体的に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**:
– カラースケールが急に変わる箇所は急激な変動を示しています。特に、時刻「16」から「19」にかけて急激に値が増加していることが見受けられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡：青は低いスコア、緑・黄色は高いスコアを表しています。
– 時刻ごとに評価が低から高に変わる様子が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻別に同じ日に色が変化するため、全ての時間が同様の影響を受けていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時間帯で同日中の変動が似ており、時間帯間での相関があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一日の中で特定の時間にスコアが特に改善している期間があるため、特定の時間帯に重点を置く施策が効果的かもしれません。
– 社会的には、具体的な時間帯の行動や施策が影響を与えている可能性があります。たとえば、リソースを集中的に使用する時間帯を調整したりすることで、効率的な活動が可能になるでしょう。
このヒートマップからは、具体的な時間帯と日付に重点を置いた施策や検討が重要となることが示唆されています。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が青から緑、そして黄色に変化しており、スコアが上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ急激な変動はないですが、スコアが緑や黄色に急に変わる箇所がいくつかあります。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、低いスコアを示す紫から高いスコアを示す黄色へとグラデーションしています。
– 時間軸（横軸）と日付（縦軸）で、1日の時間帯ごとのスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間ごとのスコアが視覚化されており、時間帯が異なるとスコアも異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が午後から早朝にかけてスコアが高くなる傾向がありますが、全体的な明確な周期性は顕著ではなく、日付ごとに異なります。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– これは個人のWEI（ウェルビーイング指数）を示すものであり、人々がどの時間帯に比較的高いウェルビーイングを感じているかを示しています。
– スコアの上昇は、特定の期間における良好な心理状態や活動の増加を意味しているかもしれません。
– 社会的には、特に午後から夕方にかけてウェルビーイングが上昇することから、日中の生活習慣や活動がポジティブな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、社員のモチベーション向上やストレス管理のタイミングを見つける手助けとなるでしょう。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変化が示され、時間帯に応じてスコアが動いている様子が見受けられます。特に、後半に向けてスコアが高まっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「16時」は色の対比が著しく、7月6日まで低スコアの紫系から急激に黄色に変化しています。急激な改善を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化がスコアの高低を示しています。色が黄色に近づくほどスコアが高いということを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの推移が明確なパターンを示していますが、例えば、19時と16時のスコアの変化は強い関連性を持っている可能性があります。19時も同様に改善する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、スコアは後半ほど高い値を示しています。特定の時間に集中的にスコアが高くなる日があることがわかります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、多忙や重要な時間帯（例：16時や19時）における改善が見え、人々の生活習慣や活動が変わっている可能性が考えられます。特に、夕方以降のスコアの高まりは、主要活動時間の増加や効率化を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会的には、この時間帯に注力することが影響力や効率を高めるための鍵となる可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間における社会的活動や効率性の変化を直感的に理解するための有用なツールとなり得ます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは全体的に赤色が多く、これは多くのWEI項目間に強い正の相関があることを示しています。特に「総合WEI」や「個人WEI平均」が他の項目と高い相関を示しており、社会全体の指標が一貫して影響を与えていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色が薄い（青に近い）部分に注目すると、一部の指標間での相関が弱い、もしくは負の相関を示しています。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関はやや低く、これが外れ値として機能している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 色が赤に近づくほど強い正の相関を示し、青に近づくほど相関が弱い、または負の相関です。この色彩の違いが、各指標間の関係性を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データではありませんが、各項目の相関を見ることで、360日間の指標がどのように相互に影響を与えているか理解できます。特に、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が他の社会WEI指標と強く連動していることが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 社会カテゴリーのWEI項目間では、一貫して高い相関が見られ、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い相関があります。
6. **直感的・社会的インパクト:**
– 人々はこのヒートマップから、社会の様々な分野が強く関連し合っていることを直感的に理解できます。特に、社会的公正や多様性の重要性が他の指標に影響を与えていることが示唆されます。このような相関は、政策立案者がどの領域に重点を置くべきかを考える手がかりとなるでしょう。
全体として、このヒートマップは社会の複雑な相互関係を視覚的に示し、多くの分野が連動していることを強調しています。この知見は、社会政策の策定や組織のマネジメント戦略に活用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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、グラフは360日間の各WEIスコアの分布を示しています。個々のカテゴリアイクスコアには、明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、幅広いスコア範囲が存在することがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が見られます。「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には特に多くの外れ値があります。これは、特定の状況やイベントが一部のスコアに対して異常な影響を及ぼした可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスプロットの箱部分は25%と75%の四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示します。ひげの部分は典型的な変動範囲を示しており、外にある丸は外れ値です。色の違いはカテゴリの違いを示していますが、意味の違いはグラフだけでは特定できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアの分布はカテゴリごとに異なり、直接の相関関係やトレンドは示されていません。これは、異なる社会的または個人的要素がそれぞれ異なる影響を持つことを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリで、スコアが非常に狭い範囲に集中している（例：個人WEI（経済的余裕））。これは、これらのカテゴリでの均質性を示すかもしれません。逆に、広い分布や外れ値の多いカテゴリは、多様な影響が存在することを示唆します。
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**
– 均質性のあるカテゴリでのスコアの集中は、人々が同じような経験を共有していることを示すかもしれません。対照的に、外れ値の多いカテゴリは、政策や介入の対象として重要とされる可能性があります。社会的に重要なカテゴリが広い分布を持つことは、社会政策において多様な対応が必要であることを示しています。
これらの洞察は、政策立案者や社会分析者が、どの分野に重点を置くべきか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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の散布図であり、特定のトレンドを示唆するものではありません。ただし、第1主成分に沿った広がりが大きく、データがその軸に沿って分散していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が0.2付近に外れ値の可能性があるデータポイントが存在しています。このデータポイントは他と比較して離れた位置にあり、特異な動きを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、観察されたデータポイントの主成分スコアを示しています。色や密度の差異はないように見えますが、第1主成分と第2主成分の位置関係が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 本グラフは時系列データそのものではありませんが、主成分の配置によってデータの関連性やパターンを把握することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは第1主成分に対して広く分散しており、第2主成分に対しては比較的狭まっています。第1主成分がデータの分散によく寄与していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、データの主要な変動要因を特定するために利用されます。主要な変動因子が特定できれば、例えば政策決定に役立てることができます。第1主成分の高いスコアに位置するデータポイントは特別な注意を要する可能性があり、これらを分析することで新しい洞察を得ることができるでしょう。
データの具体的な内容や項目は示されていないため、詳細な解釈には限界がありますが、以上のポイントが直感的に感じ取れる洞察となります。
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。
