📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日から7月12日にかけて、総合的には上昇傾向が見られます。初日に0.69前後だったスコアがその後上昇し、特に7月7日に0.88と高い数値に達しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に、期間全体を通して上昇しています。特に社会WEI平均の上昇は顕著で、7月7日には0.94に達しました。
### 異常値
– 7月1日と2日の総合WEIのスコア0.62-0.70および、7月7日の0.88という急激な上昇は異常値と認識されます。背景にはイベントや社会的出来事が考えられます。
– 個人と社会の各項目が時折急上昇しています。例えば、7月7日に個人WEI（自由度と自治）が0.90と一時的に高く、これは個人の自由度に関する政策変更や社会的イベントに起因する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の結果**: 長期的なトレンド維持および季節的な変動が確認できます。個別スコアの急上昇や下降について詳細な背景は不明ですが、社会的イベントや政策の影響が考えられるため、定期的なイベントの影響を分析する必要があるかもしれません。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個人と社会のスコア間に強い相関が示されており、例えば経済的余裕と社会基盤のスコアは密接に連動しているようです。政策や経済活動の変化が両者に与える影響の強さを示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、全体的にスコアが0.70から0.90の範囲で集中しており、外れ値による変動が大きいことが確認できます。特に健康状態と心理的ストレスで外れ値が確認され、個別的な対応が必要とされる場面が多い可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAの結果**: PC1が全体の73%を占める主要な構成要素であることがわかり、これは主に全体的なスコア上昇によるものと考えられます。即ち、多くの項目が共通の変動要因により変化していることを意味します。これは、政策や社会的イベントが幅広い影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 結論
総合的に、データは最近の上昇トレンドを示しており、急激な変動を示す日には社会的または経済的出来事の影響を受けている可能性があります。この傾向は、今後のWEIスコアの分析において重要な要因として考慮すべきです。特に、個々の項目がどのような要因で異常値を示すのかさらなる詳細分析が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは左側に集中していますが、周期性や顕著なトレンドは特には見られません。
– 予測データには複数の回帰モデルがあり、それぞれ一定の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にいくつかの外れ値が確認できます。
– これらの外れ値は、標準的な範囲外に位置していますが、特定のトレンドを示してはいません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績点は過去のデータを示し、黒い縁取りは異常値を示しています。
– 緑色のプロットは「前年」の比較対象としてのデータです。
– 複数の回帰予測があり、異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）で未来の数値を推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時系列予測はおのおのの手法で解析されていますが、比較的一貫した予測範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間の明確な相関関係は見受けられませんが、予測モデルは異常値や実績に基づいて予測を立てています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的には、過去の実績データに基づく予測が、今後のWEIスコアの上限範囲を示しています。
– 外れ値の存在は、データの不確実性や、突発的な社会現象の影響を示唆するかもしれません。
– ビジネスや政策の観点からすると、異常値を除外した予測を考慮に入れて、より詳細な分析や計画が求められることがあります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEI平均スコアを示しています。青色の実績データが左の方に密集していることがわかります。予測データは散らばっており、特に右側での伸びが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の円は異常値を示していますが、これらはそれほど多くない印象です。右側の予測データには急激な増加も見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 過去のデータを示し、各ポイントが過去のWEIスコアを表しています。
– **予測（赤のX、線）**: 将来の予測を示し、さまざまな方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現されています。
– **前年度（緑）**: 前の年のデータで、比較対象となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のデータ（緑）は今年のデータ（実績）とは異なる分布をしており、WEIスコアの変化があることを示唆しています。
– 予測データは実績データの先を行っており、各手法で異なる結果が提示されていますが、いくつかの手法で一致する傾向も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的集中していますが、予測データは広範囲にわたる変動を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が急激な上昇を示しています。
6. **直感的感覚と影響**
– 人々が直感的に感じることとして、このデータはWEIスコアが改善している可能性を示唆していますが、同時に不確実性も高いことを示しています。
– ビジネスや社会において、これらのトレンドは改善の兆しを示し、新たな戦略や政策が必要となるかもしれません。ただし、予測に対する注意が必要で、特に異なる手法が異なる結果を示している場合は、多角的な分析が重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績AI）はおおむね安定して高いスコア（約0.85〜1.0）を示しています。
– 中期〜後期はデータが示されていないが、前年比AIが期間の終わりに近づくと高めのスコアを示す。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸）として示されているデータポイントが集中していますが、これらは大きな変動を示していないように見えます。
– 予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、同様の範囲内にトレンドを維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは過去の現実の状況を示しています。
– 赤の予測データは未来の推測値を示しています。
– 緑色の前年データは過去1年と比較するための基準となります。
– 各モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測技法を用いた推測値を提供しており、似た傾向ですが、若干の差異が見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測、前年データのスコアは全体的に一致しており、予測モデルも大きく乖離していないことから、過去のデータに基づく予測精度が良好であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの相関性が高く、予測モデル間でも相互に強い連関性が見られる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データの安定性と予測の一致性から、この社会的変数は相対的に予測が容易で、長期の戦略計画には信頼性が高いと言えるでしょう。
– ビジネスや政策策定において、安定した社会環境を背景にした計画が可能であり、変動リスクが低いと判断される可能性があります。
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:
以下は、この「社会カテゴリ 個人WEI（経済的余裕）スコア推移」時系列散布図からの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には濃い青のプロットが集中していて、いわば一時的なデータです。一方、右側には淡い緑のプロットが連なっており、これは現在のデータと比較される前年のデータです。全体として、特に大きな上昇または下降のトレンドは見られませんが、一部の予測データはこのスコアが上昇する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値と示されたプロットがいくつか存在します。これらは計測誤差や異常な外部要因による可能性があります。紫のラインで予測された回帰ラインからの大きな逸脱は、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青いプロット）、予測（赤いバツ）、異常値（黒い円）、前年データ（緑のプロット）がそれぞれ異なる情報を示しています。紫、ピンク、灰色のラインは異なる予測モデルの結果を示していて、全体として予測のばらつきがあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データが対比されており、毎年前年との比較が可能です。予測モデルのばらつきも観察され、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間で、特定の予測手法（線形回帰や決定木回帰）が実績に近い推定を行っていることが見受けられますが、全体的に予測のばらつきが大きいです。
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**:
– 実績と予測が大きく乖離している場合、計画や予算の立て直しが必要かもしれません。また、異常値が継続的に発生する場合、その原因を分析し、改善策を考える必要があります。予測通りであれば今後の安定が期待できますが、乖離が大きい場合は不安要素となり得ます。社会層の経済的余裕を正しく把握することは、政策立案やビジネス戦略において重要です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 青い点で示される実績データは主に0.8付近を中心とした高いWEIスコアを維持しています。
– 予測データ（線や符号）によるトレンドは、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）で一時的に上昇していますが、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として検出された点があることから、特定の時期に急激な変動があったと推測できます。
– これらのポイントは、健康状態における突然の変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（実績AI）は、実際の測定データを示し、予測（予測AI）は予測モデルによる将来の推測を表しています。
– 異常値は、典型的な範囲を逸脱したデータポイントです。
– 線や色が異なる予測は、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルの結果を比較することで、どのモデルが実際のデータに近いか、または異常を捉えやすいかを判断できます。
– 今回は、ランダムフォレスト回帰が実績と異常値をよく捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIのスコアが比較的高い値で安定しているため、全般的に健康状態が良好であることが示唆されます。
– 短期間での変動が少なく、全体的に安定した傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見た場合、個々の健康状態が良好で安定していると安心感を抱くかもしれません。
– 異常値の存在は、突発的な健康リスクがある可能性を示唆しています。このデータを利用する機関や企業は、これを監視することで、公衆衛生の向上や早期の健康介入に役立てることができます。
– モデル間の予測精度の比較は、どの予測モデルを選択すべきかの指針を与えるため、データに基づいた意思決定をサポートします。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間において実績のWEIスコアはほぼ横ばいです。しかし、特に360日間の中盤で、非常に急激なスコアの上昇があります。この上昇は、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの初期に「異常値」としてプロットされているデータがあります。これらは通常の変動から外れているため、重要な出来事またはストレスの急増を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを表し、赤い「X」は予測されたデータです。
– 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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測スコアの推移を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示す範囲で、平滑されているため、全体的な予測質を具現化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが、時期によって若干異なる結果を示しており、特にスコアが上昇している時期の変動を精密に捉えようとしていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の段階では、実績データと予測データが互いに大きく逸脱することなく密接していますが、中盤および後半では、時期によってばらつきが見られます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– このグラフから、人々は中盤での急激な心理的ストレスの増加を強く意識するでしょう。この期間に関して具体的な対策が必要であると考える可能性があります。
– 急激なストレスの変動は、職場や教育現場等に影響を及ぼす可能性があるため、予防的な介入が重要です。
### まとめ
この視覚化は、個人レベルでの心理的ストレスの動向を理解するのに役立ちます。特に異常値や急激な変動が検出された期間については、さらなる調査やフォローが推奨されます。これにより、より適切なストレス管理や介入が実施可能になります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい**: 最初の部分では、実績（青のプロット）はほぼ横ばいを示しています。
– **急上昇**: 実績データの少しあとから、スコアが急上昇しているように見えますが、1点の予測データによるものです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 黒い円で囲まれているデータポイントが異常値として識別されています。これらは急上昇したスコアで見られ、一時的なイベントや誤差が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **青のプロット**: 実績データを示しており、開始付近では密集しています。
– **予測（緑のプロット）**: 365日経過後、スコアが安定していることを示しています。
– **予測領域（青/紫の線）**: いくつかの異なる機械学習アルゴリズムの予測が示されています。これらは、個別の期間に異なる予測を行っています。
### 4. 複数の時系列データ
– 異なる色の線が異なる予測技術（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しており、予測値として試行錯誤されていることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測モデルの間で相違がありますが、一般的には異常値を除き比較的安定したスコアが保たれています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **自由度と自治**: 長期的に見て、自由度と自治のスコアは多少の変動があるものの、大きく上昇する傾向は見られません。データが安定期に入ることは、個々の自由と自己管理が確立する方向に進んでいる可能性を示しています。
– **ビジネスへの影響**: スコアの変動が少ないということは、既存の制度や文化が一定の効果を維持している可能性があります。異常値が頻繁に発生している場合は、システム上のバグや外部の衝撃がある可能性があるため、早期の対応が必要です。
このグラフは、社会制度や政策に関する分析に使われることで、市民の自由や自治における安定性や変動要因を理解する手助けをします。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間のWEI（公平性・公正さ）のスコアの変化を示しています。大部分は左側に集中し、急激なスコア変動が見られますが、その後スコアは高い状態で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には急激な変動と外れ値が複数存在し、異常値が特に注目されます。これらは不安定な時期を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年のデータです。
– 予測モデルには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などが使われ、通常時の範囲が示されています。
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間に大きな乖離はありませんが、モデルにより予測結果が微妙に異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期にはスコアが低く、その後急激に上昇して高い水準で安定しているため、何らかの改善施策が取られた可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期のスコアは低いため社会的な課題を抱えていたかもしれませんが、後でスコアが向上していることから、積極的な改善が成功したように感じられます。社会的にはこの改善は大きな影響を与え、信頼性の向上や評判の改善につながる可能性があります。ビジネス面では、こうした改善が顧客満足度や従業員満足度の向上につながることで、長期的な成長に寄与するでしょう。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– グラフは二つに分割されています。左側には実績と予測のデータが散布されており、右側には前年のデータがあります。中央部分は空白です。
– 左側のデータはやや上昇傾向にあり、右側は密集していますが、全体的に高いスコアの範囲（0.8〜1.0）に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには、外れ値として示される異常値が確認されています。これらは予測とは異なる動きを示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績 (青色のプロット)**: 直近の実績データ。
– **予測 (赤色の×印)**: 今後の予測値。
– **異常値 (黒い円)**: 予測から大きく外れた値。
– **前年（緑色の小さい円）**: 過去のデータ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のシェード）**: 予測の信頼区間を示します。
– 他の色の線（紫、薄紫、ピンク等）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）を表し、それぞれ異なる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ評価日付に異なる予測モデルが重なっており、それぞれのモデルで若干の違いがあります。これらは予測の多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データはかなり高いスコアを保持しており、持続可能性と自治性の高さを示唆しています。異常値は注意が必要なデータ点として浮かび上がっていますが、全体的に高いスコア帯にいます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高いスコアを維持していることから、持続可能性の高い社会環境が継続していることが示されています。異常値や異なる予測モデルを確認し、不測のイベントや政策変更による影響を監視することが重要です。
全体的に見て、グラフは安定した高いスコアを示しており、社会の持続可能性と自治性が強調されています。しかし、異常値や予測の不一致部分には注意が必要で、改善や調整が求められ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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析結果と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月～11月あたり）においては、紫色（線形回帰）、青色（実績AI）、十字の予測（予測AI）が比較的集中して表示されており、安定した状態が示唆されています。その後、右側（2026年3月～7月）にかけて、緑色のプロット（前年 比較AI）が増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には、数少ない異常値が黒い円で示されていますが、それはあまり多くありません。
– 残りのデータは、標準的な範囲（灰色範囲内）に収まっていますので、全体として比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ブルーの実績AI、赤いクロスの予測、緑の前年度データが示されています。これらのデータセットは、それぞれ異なる予測モデルと実績を比較するために役立ちます。
– 紫色、ピンク色の回帰線は、将来予測の異なるモデルを示しています。
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異なる予測モデルが時系列上で比較されていますが、大きく乖離することなく、ほぼ一致した予測を提供しています。
– 前年度データと実績AIの相関も高く、近年の傾向が引き継がれているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット全体として、比較的安定した傾向が見られ、異常値は少ないです。回帰モデルがいずれも近似しており、高い信頼性が推測されます。
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**:
– 安定した予測と高スコアの維持が示されているため、社会基盤や教育機会は良好であると見られ、今後も継続的に改善が続く可能性を示唆しています。
– これにより、社会政策の持続可能性や教育関連の政策立案において支援的な要素となるでしょう。安定した社会基盤は、持続可能なビジネスの成長にも寄与する可能性があります。
このグラフは、異なる予測モデル間の整合性が示され、今後の社会基盤と教育機会の展望に期待を抱かせます。また、決定された方針が適切に維持されれば、安定的な成長を保証できる状況にあることを示唆しています。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 360日間で見ると、最初の期間はWEIスコアが0.8から1.0の範囲で高い水準にありますが、その後データが途切れ、次のデータ点で0.5から0.6の範囲に落ち込んでいることが分かります。
– 時系列的に見ても周期性は見られず、急激な変動があることが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時系列の前後においてWEIスコアに大きな変動が見られ、一部には0.5以下まで落ち込むプロットがあります。
– 初期の高いスコアと後半の低下の幅が大きいため、これが外れ値として作用している可能性があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 青色は実績、緑色は前年の比較、他の色は予測の異なるモデルを示しています。グレーの帯は予測の不確かさを示しており、初期の段階でスコアが高かったことを示唆しています。
– 異常値は黒で示されており、初期の高スコアの中に観察されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルとの間には乖離が見られます。特に、初期の実績が予測より大きく、後半では逆に予測が実績よりも高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの密集度が上昇を示す期間に強く、後半では比較的分散しているため、予測モデルの精度が時間とともに変化していることが示唆されます。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 初期の高いスコアは、共生や多様性に対する社会的な努力が高まっていたことを示しているかもしれませんが、その後の低下は何らかの社会的な問題や変化を反映していると考えられます。
– ビジネスや政策策定において、初期の成功が持続しなかった原因を分析し、改善策を講じることが求められます。
このようなグラフの変動とプロットから得られる洞察は、共生・多様性の政策効果を評価し、改善を必要とする現状を明らかにするために役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– データを観察すると、日付が進むにつれて色が全体的に明るくなっているのが分かります。これは、WEIスコアが上昇傾向にあることを示しています。
– 特に早朝（7時）のスコアが高く、夕方（19時）にも高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025-07-02の16時台に紫色の濃いエリアがあります。これは他の時間帯に比べて急激にWEIスコアが低下していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はWEIスコアを表し、濃い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアを示しています。
– 緑から黄色への変化は、日中の時間帯におけるスコアの上昇を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯のスコアは、全体としては同じトレンド（上昇）を描いているが、一部の時間帯でのスコア変動は異なる。特に夕方と夜間のスコアは早朝と異なる動きを見せることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 早朝と夕方のスコアは高い相関を持っている可能性があります。これは、社会的活動のタイミングや働き方に関連してい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:**
– WEIスコアの上昇は、社会活動や経済活動の活発化を示唆しており、ポジティブな経済指標に繋がる可能性があります。
– 特定の時間帯（例：2025-07-02の16時）のスコア低下は、何らかのイベントや障害が発生した可能性を示しており、注意が必要です。
このように、ヒートマップから得られる情報を基に、さらに詳細な分析を進めることで、具体的なアクションを導き出すことが可能です。
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:
以下のポイントから、グラフの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的にヒートマップは、時間帯（19時台と16時台）ごとに個人のWEI平均スコアが異なるトレンドを示しています。
– 16時台のスコアは徐々に上昇しているように見え、19時台でも同様の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台で、一部の日には明らかにスコアが低い（色が濃い紫）が観察できます。
– 特に、7月1日は19時台で最も低く、急激な変動があることを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示し、濃い色は低いスコアを示し、明るい色は高いスコアを示しています。
– 各色のブロックが日ごとの様子を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 16時台と19時台のスコア間で、ある程度の同期現象が見られます。どちらの時間も同様にスコアが上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日における異なる時間帯のスコア間に関連性がある可能性があります。
– 色の分布の変化は、日による状況の変動を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから人間が直感的に感じるのは、時間帯による活動の質が異なることです。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯における効率やパフォーマンスが向上もしくは低下する可能性があり、日々の活動スケジュールの見直しや調整が必要かもしれません。
このような分析は、個人やチームの効率最適化、適切な時間管理に役立ちます。
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:
このヒートマップを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯が遅くなるにしたがって、色の変化が見られます。7日間の期間では、特定の時間帯で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**:
– 7月2日16時には、色が紫色に近く、他の時間帯と比べてスコアが低いことが示されています。このような外れ値は何らかの異常なイベントや状況を示している可能性があるため、注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫や青に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝から昼、夕方にかけてスコアが上昇する傾向が見られます。これは一般的に社会的活動が活発になる時間帯の影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、時間が進むにつれてスコアが上昇する傾向が見られますが、一部の時間帯には非常に低いスコアの外れ値が挿入されています。
6. **直感的な理解と社会的影響の洞察**:
– 人々が活動的になる時間帯にスコアが上がっているため、社会的な活動量とスコアが相関している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯（例えば、夕方）は社会的な活動が活発になるため、マーケティングキャンペーンやプロモーションをこの時間に合わせると効率が良いかもしれません。また、7月2日16時のようにスコアが低くなる時間帯がある場合、状況を分析して改善策を講じる必要があるかもしれません。
このヒートマップは、時間の経過に伴う社会活動の変動を理解するための有効なツールであり、これに基づいた戦略的な意思決定が可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **安定した相関**: 全体的に、項目同士の相関は高いものが多く、長期間にわたって強い関係性を維持していることが示唆されます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 特定の要素間で低い相関が見られることは、一部の要素が予想外の独立した振る舞いを示す可能性があります（例: 個人WEI（自由度と自治）とその他の要素との相関が比較的低い）。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色の濃さと相関の強さ**: 赤に近い色は高い正の相関を示し、青に近い色は低いもしくは負の相関を示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」間の相関が非常に高いことから、個人の生活の質の向上が社会全体の幸福度を引き上げ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
– **一貫性のある関係性**: 個人と社会の要素が広範な相関を持つことから、個々の指標が社会全体に対して互いに影響を及ぼし合っていることが考えられます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い相関関係**: 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の高い相関は、多様性の確保が持続可能な社会運営と関連性があることを示唆しています。
#### 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
– **社会的インパクト**: 個々の幸福度や公共性が他の要素との高い相関を示していることから、社会政策やビジネス戦略はこれらの領域に重点を置くことで広範な影響を及ぼし得ると考えられます。
– **教育と心理的健康**: 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の中程度の相関は、教育改善が心理的幸福度の向上にも寄与する可能性を示唆しています。
全体として、このヒートマップは、個人と社会全体の指標が互いに密接に関連していることを示し、包括的な政策や戦略の策定が重要であることを示しています。
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:
以下に、提供されたコア分布比較の箱ひげ図の視覚的特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプのスコアは特定のパターンや周期性を示していませんが、一般的に高いスコアと低いスコアがある程度の幅で偏っています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」など、外れ値が見られるカテゴリがいくつか存在し、これらは特定の期間での急激な変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 各箱ひげ図は、中央値（太い線）、四分位範囲（箱）、および最小値・最大値（ひげ）を示しています。
– 箱の大きさが大きいとスコアのばらつきが大きく、逆に小さいとばらつきが小さいことを示します。
4. **時系列データの関係性:**
– 期間が360日あるため、特定の期間における傾向を比較するのではなく、この年を通じた全体の分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は比較的一貫して高いスコアを示しており、こうしたカテゴリは全体的な社会的幸福感や個人の満足度が両立している可能性を示唆します。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響:**
– 高いスコアが集まる「社会WEI（持続可能性と公正性）」と「社会WEI（生態系・持続可能性）」は持続可能なビジネスプラクティスが評価されている可能性を示しています。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア分布は広がりと外れ値が目立ち、個人の心理的健康がばらつきのある状況であることを示唆し、これが人々の働き方や社会的な生活に影響を与えうると考えられます。
全体として、このグラフはWEIが社会的および個人的な満足度や幸福感にどのように貢献しているかを示しており、特定のカテゴリにおいて、企業や政策立案者にとって重要なインサイトを提供しています。
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:
このグラフは主成分分析(PCA)を用いたデータの散布図を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分の値が増加するにつれて、第2主成分の値が広がっているように見えます。これはデータが第1主成分に対して少し斜めに分布している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が約0.1以上の値を持つプロットの中で、第2主成分が特に高い値を示している点は外れ値として注目されます。これらは異常な傾向や特殊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**:
– プロットの点は個々のデータポイントを示し、これらがどのように分布しているかでデータの固有のパターンを理解することができます。プロットの密集度が場所によって異なるため、中心から遠い地点が特異な振る舞いを示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性を直接示しているとは限りませんが、第1および第2主成分が各データにどの程度寄与しているかの傾向を見ることができます。これらが系統だった動きを見せている場合、関連性を示していると考えられるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られませんが、点は散らばっており、特定の方向に集まっていないため、データ全体としての情報の分散が示されています。
6. **直感的な感覚と社会的・ビジネス的影響**:
– 人間の直感的な感覚としては、データ内に異常や特異なポイントが存在することに注意が惹かれるでしょう。これらの特徴を更に分析することで、異常値の原因を掘り下げることができます。
– ビジネスや社会においては、例えば異常なデータポイントが重要なイベントや特定の要因による変動を示している可能性があり、これがどのように業績や社会現象に影響を与えるかの研究に役立つでしょう。
このように、このPCAのグラフはデータ構造の基本的な特徴を視覚的に捉えるのに役立ちます。
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。