📊 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**:
– 期間全体を通して、総合WEIは最初の数日間は緩やかに上下していたが、その後急激な上昇を見せています。特に、2025-07-06以降の急上昇は顕著です。この上昇は、特定の社会項目で大幅なスコア改善があった可能性があります。
**個人WEI平均・社会WEI平均**:
– 個人の平均WEIと社会の平均WEIの動きも、総合WEIと同様のパターンを示しています。7月6日以降に特に向上しています。
### 異常値
– 2025-07-02の部分的な大幅低下は、一時的な要因に基づく可能性が高いです。この日は特に総合WEIの低下が注目されます。
– 2025-07-07から数日間にわたる高スコアは、社会的な持続可能性や共生・多様性に関連した何かのイベントや政策変更の影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドとしては上昇傾向が確認できます。季節要因は見られないか、非常に弱いです。
– 残差成分にいくつかの一時的な変動が存在します。これらは特定のイベントや外的要因による影響を受けた可能性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と心理的ストレスは非常に高い相関を持つ項目です。ストレスの管理が経済的要因に強く依存している可能性が見受けられます。
– 社会項目の中では、持続可能性と自治性が他の項目と緊密に関連しており、総合WEIの向上に寄与しています。
### データ分布(箱ひげ図)
– 選択されたデータポイントにより異常値がいくつか観察されるスコアになっています。これにより、いくつかの項目で分布に歪みが生じています。
– 例えば、経済的余裕のデータには異常値のばらつきが見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が「0.74」と非常に高い寄与率を持ち、全体的なバリエーションの大部分を説明します。これは特定の要因(例えば社会の持続可能性や多様性)がデータの主なドライバーであることを示しています。
– **PC2**がわずか「0.07」であることから、データの変動のほとんどはPC1に由来しており、比較的均一なギャップの中で他の少数の要因が貢献していることを示唆しています。
### 結論
– 今回のデータセットにおいて、特に注目すべき上昇トレンドは、人々の経済的条件の改善や社会政策の成功が影響している可能性があります。特に、社会の多様性、持続可能性に関するポジティブな移行が大きな役割を果たしています。
– 異常値や急激な変化は短期間での不安定性を表しており、将来的な政策や支援が必要となる分野も示唆しています。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ(青いプロット)は0.6〜0.8間で変動しています。全体としては若干の上昇トレンドが見えますが、期間が短いため確定的ではありません。
– 予測(紫色の直線および曲線)は今後のスコアが0.8から1.0付近にまで上昇することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値として示されています。この外れ値は、特定の社会的要因による一時的な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは過去の実績データを示しています。
– ピンクと紫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、将来の動向を予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、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**:
– 予測モデル間では、大まかに一致しながらも若干の違いが見られます。これはモデルの特性やアルゴリズムによります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータは0.6〜0.9の間に集中していますが、外れ値はこれをはみ出しています。実績データに見られる変動が予測モデルにも影響しています。
6. **洞察**:
– 直感的には、これらのデータは社会の変動性や予測の難しさを示唆します。外れ値や急激な変化は、社会的なイベントや政策変更などに起因する可能性が考えられます。
– 予測が上昇トレンドを示していることから、将来的には状況が改善する可能性があります。このため、ポジティブな施策や政策の影響が期待されます。
これらの分析に基づいて、政策立案者やビジネスリーダーは今後の施策や戦略を考える一助になるかもしれません。予測の信頼性を向上させるためには、さらなるデータ取得や分析が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの序盤(7月1日〜8日)は、実績が小さな変動をもって安定しているように見えます。だが中ほどからは徐々に増加し、8月1日からは予測が急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬にはいくつかのデータ点が外れ値として強調されています(黒い円で囲まれている)。
– 予測AIは、急にWEIスコアが上昇する挙動を示しています。これがいくつかの外れ値として認識され、非常に興味深い要素となっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、途中の黒い円は外れ値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルが異なるカラーで描かれており、それぞれの予測方向性と信頼性の差異を視覚的に示しています。
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の間には明らかに異なるトレンドが見られます。予測データでは特にランダムフォレスト回帰が急上昇を示し、他のモデルと大きく異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 序盤の実績データは比較的一定の範囲で分布しており、小さな変動をしています。これは単調だが、後半に予測が劇的に上昇する際にその相関性が崩れる兆候が見えます。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフは、短期間での変化を詳細に追う上では重要であり、特に急激なトレンド変化が予期される状況では、その予知や対策に役立つでしょう。
– 社会的には、AIによる予測が急激な変化を予知することで、新しい政策や対策の必要性を示唆している可能性があります。
– ビジネスでは、特にランダムフォレストの予測が顕著な上昇を示しているため、これは潜在的な成長機会やリスク管理の面で注視すべきです。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント(青のプロット)は最初の数日間で0.6から0.8の範囲で変動しており、全体的には横ばい傾向です。
– 予測データ(紫の線)は一貫して1.0近くを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつか外れ値が存在するようです(黒い縁の円)。
– 外れ値は平均値からずれた特殊なイベントや状況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**
– 青いプロットは過去30日間の実績データを示しています。
– 紫の線は異なる予測モデルの予測値を示しており、安定した高い値を予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実績の変動範囲と予測の安定さを視覚的に対比しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測には明確な差があります。実績は変動しているのに対し、予測は安定して高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはばらつきがあるものの、0.6から0.8の範囲内に多くのデータが集中しています。
6. **直感的な理解と影響**
– 実績データのばらつきがある中で、高い予測値が維持されているため、実際のパフォーマンスが予測に追いついていない可能性があります。
– 対策としては、実績の変動要因を詳細に分析し、予測精度を改善することが重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、現状のままだとリソースの不適切な配分や誤った需要予測が生じる可能性があります。
このグラフからは、システムやモデルによる予測と実績の実際の動向のギャップに対する注意が必要であることが示唆されます。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績(青いプロット)は横ばいで推移しています。
– 予測(予測AI)は横ばいから始まり、後半で上昇する傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰が最も高いスコアに達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには一部の外れ値(黒丸で囲まれたプロット)があり、早い段階で一時的に低くなっています。
– その後の実績データは大きな変動を示していません。
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、予測(X印)は将来の経済余裕の予測値を示します。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを示しており、特に初期段階で広がっています。
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に大きな乖離はなく、特に後半の予測は徐々に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0.7から0.8の間に密集しています。
– 序盤の外れ値は経済的要因や季節的変動による可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフは全体的に経済的余裕の安定を示し、特に予測が上昇トレンドとなっているため、今後の経済的安定または改善の可能性が期待されます。
– ビジネスへの影響として、将来的には消費者の購買力が強まることを示唆しており、新しい投資やマーケティング戦略を考慮することが有益です。
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:
### 視覚的特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ(青色の点)は、比較的一定であり、0.6から0.8の範囲で推移しています。期間の後半では、予測データ(3種のモデル)が異なる動きを示しています。線形回帰(紫の線)は上昇、決定木回帰(シアンの線)は安定、ランダムフォレスト回帰(マゼンタの線)も安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値(黒い円)が見られます。特に0.6付近の値は、一般のトレンドから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示し、黒い円で囲まれているのが外れ値です。予測データは異なるモデルの予測を示し、色で区別されています。予測の不確かさ範囲(灰色の塗りつぶし)も表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データには、モデルによって異なる関係が見られます。線形回帰は上昇トレンドを予測し、他のモデルはあまり変動しない予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおいて、WEIスコアは一定の範囲内で分布していますが、外れ値がその範囲外に存在します。予測モデル間の相関は高いとは言えないように見えます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 人間が直感的に受ける印象としては、健康状態はほぼ安定しているが、モデルごとに異なる見解があるため、評価には注意が必要です。これがビジネスや社会に与える影響としては、健康施策の導入や分析モデルの改善が考えられます。モデルごとに予測が異なるため、リスク管理においては慎重になるべきでしょう。
このグラフから得られる教訓として、異なる分析モデルを組み合わせることで、より包括的な健康評価を実施することが有用であることが示唆されます。
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
1. **トレンド**
– 初期段階で心理的ストレス(WEIスコア)が上昇している。
– 予測曲線は横ばいで、大きな変動なし。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のいくつかのデータポイントが外れ値とされている(黒い円で囲まれた青いプロット)。
– その後、より高い安定したWEIスコア範囲に収束している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、初期には変動し、のちに安定。
– 紫のラインはランダムフォレストによる予測、青い点以降は安定した値を予測。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データの主要範囲をカバー。
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のズレはなく、後半では予測が実績データを適切に追随している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの不安定さに対し、中盤以降は安定して高いスコアに集約される。
6. **直感的な認識および影響**
– このグラフは、個人の心理的ストレスが初期には変動するが、特定の期間に安定することを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、ストレス管理やメンタルヘルス施策が適切に行われると、結果として安定性が望めることが示唆されます。また、外れ値が初期に多く見られることから、新しい環境適応が課題である可能性が考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績(青い点)のスコアは、全体的に緩やかな上昇傾向を示しているように見えます。
– 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)の予測スコアは、比較的一定または若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、特定の日に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**
– 青い点は実績値を示し、それらの周囲には予測不確かさ範囲(灰色領域)があります。
– 赤い「×」は予測値を示しており、異常値は黒い円で囲まれています。
– ラインは異なる予測手法による予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データはある程度一致していますが、予測モデルは実績値よりもスムーズであるため、一部の変動を捉え切れていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には全体的な相関が見られるものの、外れ値や大きな変動には対応しきれていない部分もあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 今後のスコア予測において、複数の予測手法が使われているため、リスク管理が意図されていると考えられます。
– これらのデータは、個人の自由度と自治に関するトレンドを追跡するための重要な要素であり、政策の評価や改善の指標として役立つ可能性があります。
この散布図は、個人の自由度と自治に関する評価の追跡に役立ち、社会政策の検討や調整に寄与することが期待されます。外れ値に注意を払いながら、全体のトレンドを把握することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI(青い点)のデータは、短期間で急激な上昇が見られ、その後ある程度の横ばい状態にあります。
– 予測結果(ピンクの線)は予測AIによって安定した高いスコアで一定しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 2025-07-01から2025-07-08にかけて、いく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(黒の円)。
– 急激な変動が特定の期間に集中していることが観察できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、外れ値は黒い円で強調されています。これにより、データの精度や異常検知が強調されます。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しており、予測に対する信頼性の程度を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に明確な差が存在し、予測のWEIスコアは一貫して非常に高く設定されています。これは現実のスコアと比較して楽観的ですが、安定的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データの変動が大きく、予測結果と強く関連していない可能性があります。
– データのバラつきは日付が進むにつれ少なくなっています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– このグラフは、初期段階での変動と不確実性を経た後に予測が現実と少し乖離しているが、持続的に安定した結果に落ち着く様子を示しています。
– ビジネスや政策決定者にとって、予測値が現実と乖離していることは注意を要するものであり、改善のための施策やモデルの再評価が必要です。
これらの洞察により、特に不確実性をどのように管理するか、そして予測モデルの精度をどのように向上させるかについての戦略的な検討が求められます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ(青いプロット)は全体的に横ばいに見えますが、ところどころ小さな変動があります。
– 予測データは、線形回帰(緑)がやや上昇傾向を示しており、決定木回帰(青緑)とランダムフォレスト回帰(紫)は比較的予測に自信があるように見えます(細かな予測の違いが視覚的に確認できます)。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらのデータポイントは、他のデータ点とは異なるパターンを示しており、特異な要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色や形状は、実績と予測を明確に区別しています。
– 予測の不確かさ(グレーのエリア)が示されており、これはAIモデルが予測にどれほどの自信を持っているかの指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測の間にズレがあります。予測モデルが実績データに追いつく状態を示しているか、実績データが予測を外れた外れ値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的密集しており、大きな変動は少ないです。
– 外れ値は少数ですが、目立つため個別のケーススタディが必要かもしれません。
6. **直感や社会への影響**
– 実績WEIスコアの安定が示されているため、持続可能性と自治性の現状が現時点で安定していることを示唆しています。
– 予測モデルの違いは、いくつかの戦略的シナリオを示唆しており、今後の計画に応じて活用可能です。
– 外れ値は、潜在的な問題や成功の兆しを示す可能性があり、深掘りによる分析が必要です。
全体として、データの安定性と予測の信頼性が示されていますが、外れ値や特異性に対処するために追加の分析が必要です。この理解により、社会構造の改善や持続可能性の向上につなが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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績(青い点)は、7月初旬から徐々に増加傾向があります。
– 予測値(紫、緑、青の直線)では、全体的に横ばいで7月下旬以降は高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されたデータがいくつかあり、円で囲まれていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績点は、過去の観測データを示しています。
– 灰色の範囲は、予測モデルの不確かさを示しており、実績データと密接に関連しています。
– 紫、緑、青の直線は、それぞれ異なる予測モデルを表しており、全体的に非常に高いスコアで安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル同士(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の予測値は互いに非常に近似しており、一貫性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、最初の方でややばらつきが見られますが、7月中旬にはかなり高い値で安定しています。
– 予測値は、高い相関性を持っていると考えられます。
6. **直感と社会への影響**
– 実績データの増加傾向と高い予測値から、社会基盤や教育機会が強化されていることが示唆されます。
– 高いスコアの予測は、将来的に安定した社会環境の構築が期待できることを示しています。
– 外れ値は、特定の要因が一時的に影響を及ぼしている可能性があり、これを詳細に調査することで改善策を見出す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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ(青い点)はおおむね0.6から0.8付近に集中していますが、大きな変動は少ないようです。全体的に横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数個のデータ点が「異常値」としてマークされています。
– これらの異常値は、通常のデータ範囲から外れているため、特別なイベントやデータの異常が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、赤いバツは予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しており、予測値がこの範囲に収まっていることから、モデルは比較的信頼できると考えられます。
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)が同様の予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰のラインがやや高めの予測を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、強い相関が見られます。分布としては、一定の地域に集中する傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体的に安定しており、急激な変動は少ないため、社会的な共生や多様性、自由の保障においては比較的安定した状況が続いていると考えられます。
– 異常値が示すように、特定の出来事や変化がある場合、その影響を敏感にモニタリングすることが重要です。
– ビジネスにおいては、多様性や共生への取り組みが着実に行われていることを示唆し、さらなる投資や改善が必要な領域を特定する手助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯で異なるトレンドが見られます。特に、19時以降で色が濃くなり、数日後に色が明るくなる傾向があります。これは、あるポイントで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**
– 16時の最初の数日間は特に低いスコアを示しています。その後、急にスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– カラースケールは数値スコアを表しており、紫色が低く、黄色が高いスコアを意味しています。密度の変化は、色の変化で視覚的に簡単に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯間での一定のパターンの再現性が見られます。例えば、16時と19時の時間帯での動きは、似た変化を示しています。これにより、これらの時間帯での関連性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時以降スコアが高まることから、夜間におけるスコアの上昇傾向が見て取れます。これは可能性として、사회的な要因(例えば、オンライン活動の増加など)の影響を受けているかもしれません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 人々は、夕方から夜にかけてより活発な社会活動を行う可能性があり、これがスコアに反映されていると考えられます。ビジネスにおいては、特定の時間帯に焦点を当てた戦略の策定が効果的かもしれません。
このように、ヒートマップは社会的な活動や行動の変化を時系列で視覚的に理解するための強力なツールとなり得ます。それにより、戦略的な意思決定をサポートすることが可能です。
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:
このヒートマップは、30日間における時間帯ごとの個人WEI平均スコアを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯におけるスコアの変化が視覚的に捉えられます。早朝(7-8時)から夜(15-23時)までの時間帯で、スコアが時間とともに上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月8日にかけて、全体的にスコアが大きく上昇しています。この短期間での変動は注目すべき変化です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、その時点におけるスコアの高低を示しています。薄い色ほど高スコア、濃い色ほど低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎に異なる時間帯のスコアが提示されており、時間帯によってスコアのバラツキがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間が進むごとに徐々に高まる傾向があり、スコアが高い時間帯が存在することが視覚的に確認できます。これにより、特定の時間帯が高スコアを形成する要因を探ることが可能です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 朝方よりも日中や夕方の方がスコアが高いことから、活動や仕事のパフォーマンスが向上する時間帯があることが示唆されます。企業や組織は、特にスコアが高い時間帯に重要な会議や決定を行うことを検討すると良いでしょう。また、急激なスコアの変動は、外的要因やイベントの影響を示しており、その点をさらに調査することで、ビジネスや社会レベルでの対応策を導き出す助けとなるでしょう。
このヒートマップを活用することで、時間帯に応じた活動や戦略の計画が可能となり、生産性や効率性の向上に寄与する可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯で色の変化がありますが、全体的なパターンとしては初めの数日は青系(低い値)で、その後緑から黄色系(高い値)に移行しています。このことから、時間の経過とともにスコアが徐々に改善している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月1日の16時と19時では、非常に低い値(紫色)が見られますが、7月6日以降には見られなくなります。これは異常または特定のイベントの影響の可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 色は社会WEI平均のスコアを示しています。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ます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯での色の変化、すなわちスコアの変化があるため、時間帯によっては関連がある可能性があります。具体的には、16時と19時のパターンが類似しており、これらの時間帯における共通の要因が影響している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯(特に15時と16時)において、黄色系に向かって色が変わるのは、これらの時間でスコアが一貫して高くなっている可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– スコアが向上していることから、7月初めにあった問題が解決されつつある、もしくは改善傾向にあることを示します。社会的な取り組みや施策が効果を上げていると考えられます。
– 急激な変動や低スコアの時間帯は注意が必要で、追加の分析や原因調査が推奨されるでしょう。
このヒートマップを使えば、特定の時間や日付での社会的指標の変化を把握し、適切に施策や対応を行うための指針を得ることができます。
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:
### グラフから得られる洞察
#### 1. トレンド
– このヒートマップは30日間のデータに基づくため、具体的な時間的トレンドは示されていません。しかし、項目間の相関が示されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– このヒートマップ自体は全体の相関関係を示しており、個々の外れ値は視覚化されていません。ただし、一部の項目が他と大きく異なる相関を示す場合、それを外れ値と捉えることもできます。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色が濃赤に近づくほど正の相関が強く、濃青に近づくほど負の相関が強いことを示します。淡い色は相関が弱い、またはほとんどないことを指します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データの関係性そのものは可視化されていませんが、30日間のデータ間の全体的なパターンが捕捉されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 総合WEIと個人WEI平均、および社会WEI平均は非常に高い正の相関(0.93, 0.97)があります。これは、これらの指標が連動して変動することを示しています。
– 個人WEI(経済的余裕)と他の多くの項目の間には比較的弱い相関(0.43〜0.58)が見られます。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 高い正の相関を示す項目は、政策立案や社会改善のための重点領域として注目されるべきです。特に、総合WEIとそれに近い個人WEI平均、社会WEIの多様性・自由の保障に関する関係性は、社会の安定や満足度に影響を及ぼす可能性があります。
– 相関が薄い項目は、独立して改善を試みることができるかもしれません。経済的余裕の向上は他の項目には直接的には影響しにくいと解釈され、これに関する個別の戦略が必要です。
### 社会へのインパクトとしては、これらの相関を理解することは、より効果的な政策形成やリソース配分に役立つと考えられます。特に多くの高相関項目が示すように、これらは互いに支え合い、関連性が高い政策として統合的に推進することが求められます。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるさまざまなWEI(Well-being Index)スコアタイプの分布を、30日間の期間で比較しています。以下に視覚的特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体は、横ばいの傾向がありますが、個別のデータポイントにおけるスコア範囲が各WEIタイプで異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI(経済的余裕)」と「個人WEI(自由度と自治)」のボックスには外れ値があります。このことは、これらのカテゴリでスコアが大きく変動していた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの範囲が大きいものは、データがばらついていることを示しています。「社会WEI(公平性・公正さ)」と「社会WEI(生態系・多様性・自由の保護)」は比較的狭い範囲に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるカテゴリ間でのスコア範囲の重なりは少なく、各カテゴリで独立したスコア分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」は高めにスコアが集まっており、安定していることを暗示しています。これに対して、個人に関連するWEIスコア(特に「経済的余裕」や「心理的ストレス」など)はより分散しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が注目しやすいのは、外れ値の存在と一部のカテゴリでのスコアのばらつきです。これは、特定の社会的または経済的状況が個人の生活に不均一に影響している可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響として、ばらつきの大きい分野(例えば経済的余裕や心理的ストレス)には、改善のためのポリシーやサポートが必要となるかもしれません。特に「自由度と自治」のスコアのばらつきは、個人の自由や権利が地域や状況によって不均一であることを示す可能性があります。
全体として、この分析は特定の分野での継続的な調査や対策の必要性を指示するものであり、社会政策の策定において重要な示唆を与えます。
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:
図は、30日間の社会カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析(PCA)の結果を示しています。以下は、視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ内で明確なトレンドはないですが、第1主成分が正の方向に進むにつれて、第2主成分も若干正の方向に傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.20付近で、第2主成分が0.10を超えるデータポイントがいくつかあります。これは他のデータポイントの密集から外れており、もしかすると異常なデータか特異なイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が高まっている領域(特に第1主成分が0から0.2の範囲)は、一般的なパターンや多くの観測値が集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のクラスターが存在しているように見えます。特に、第1主成分が負の範囲と正の範囲での集まりが観察されます。これが異なる時系列データの特徴を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは、第1主成分に沿ってわずかに右肩上がりの相関を示しており、第1主成分と第2主成分の間に弱い正の相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、人々は異なる社会的イベントや活動がどのように特徴付けられ、様々な要因がどのように関係しているかを理解する手がかりを得ることができます。
– ビジネスや公共政策の専門家は、このデータを利用して政策の影響や社会動向をより良く予測し、計画することができます。
全体として、このPCAは社会カテゴリにおけるデータの要約と解釈に重要な情報を提供しています。分析を深めることで、さらに具体的な要因を特定できるかもしれません。
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。