📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 開始日の2025年7月1日には比較的低いスコア（0.6875）が観察され、数日間にわたり安定した動きを見せました。7月3日以降、スコアは安定して0.7以上となり、7月6日以降は顕著な上昇が見られ、7月7日には0.88125に達しました。後半になるとやや下がるものの、高水準を維持しています。
– **個人WEI平均**: 緩やかな上昇傾向が見られ、7月1日の低いスコア (0.675) から始まり、7月6日には一過性に高くなった (0.78) 後、安定化し、最後は7月12日および13日にかけピーク付近を記録しました。
– **社会WEI平均**: 初期は変動が多く、7月1日から7月2日にかけて0.625（最低）まで一時的に低下しましたが、その後継続的に上昇し、7月7日以降は高止まりしています。
#### 異常値
– 異常値として、総合WEIでは7月1日と7月2日にいくつかの変動が検出されています。最も顕著なものは7月6日の再急上昇 (0.85) と7月7日 (0.88125) です。このスコアはその後も高い水準にあり、社会的・経済的動揺が起こった可能性を示唆します。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 長期的には、総合WEIと社会WEI平均は上昇トレンドを示しており、短期的な変動や残差は特定の幾つかのイベントに対する反応かもしれません。残差成分から予期しない変動があることが推測され、例えば特定の社会イベントや政策変更が影響している可能性があります。
#### 項目間の相関
– 各項目間の相関ヒートマップを見ると、個人WEI項目と社会WEI項目の間に高い相関が見られます。特に、**個人の経済的余裕**と**社会基盤・教育機会**、**共生・多様性・自由の保障**の間には強い正の相関が確認されます。これは経済的に安定していることが教育や多様性の推進に寄与している可能性を示唆します。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは通常、個々の項目スコアの中央値は高く、ばらつきは大きくないことが示されています。外れ値としては7月6日以降の急上昇が指摘されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、PC1が全体の72%の分散を説明しており、主要な要素として日々の社会的または個人的な出来事が寄与する可能性があることを示しています。PC2は7%の寄与率で、より特異的な要因を反映していると言えます。
### 推測される背景要因
本データセットの変動は経済、社会福祉、政策変更などの社会的要因によって大きく影響を受けている可能性があります。特にWEIスコアの急な変化には、政策変更や社会イベントが絡むことがよくあります。7月初旬から続く上昇トレンドには、社会の安定化やそれに伴う環境改善の可能性が示唆されます。
以上のように、長期的にはWEIスコアが上昇を続け、より高い生活水準と社会的安定への期待感が表れている可能性があります。具体的な要因は政策的背景や、社会的慣習の変化かもしれません。
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**:
– 初期の実績データ（青い点）は6月下旬から7月中旬にかけて微増しています。
– その後、データは比較的一定の範囲に留まっています。
– 予測（ピンクと紫のライン）はほぼ横ばいで一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に、外れ値として黒い円で囲まれた点がありますが、他の点と大きく乖離しているわけではありません。
– 全体として急激な変動は見られません。
3. **要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。これはWEIスコアの実際の測定値です。
– 黒い輪は、異常なデータポイントを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– ピンクと紫のラインは、それぞれ異なるモデルによる予測結果を示しています（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測ラインが実績データと一定の距離で並行していることから、予測モデルが実績に基づいていることが伺えます。
– どのモデルも同様の水準を維持して予測を行っており、強い相関があると言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには若干の変動が見られるものの、全体として密な分布を示しています。
– 予測モデルもこの範囲を追随しており、大きな偏りは見られません。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、対象となる社会現象に大きな変動はないと考えられます。
– 予測値も安定しているため、今後も大きな変動が起きにくいという安心感や計画を立てやすい状況が生まれるでしょう。
– 社会の安定性や政策の継続性に関して、ポジティブな影響を与える可能性があります。
このような視覚的特徴と分析から、少なくとも短期的には大きな変革や問題が発生する兆候はなさそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは最初、緩やかな上昇トレンドを示しています。この期間では個人のWEIスコアが向上しています。
– 途中からフラットな傾向があります。この横ばいは安定期に入ったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左半分にいくつかの外れ値が示されています。これらはWEIスコアの異常値であり、特定の日やイベントで大きな変動があったこと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**:
– 青いプロットは実績であり、観測されたスコアの推移を示しています。
– 白い背景に黒色のボーダーで描かれた大きな丸は異常値を指し示しています。
– 灰色のシャーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫のラインは「ランダムフォレスト回帰」による予測を表しており、予測が将来的に安定していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには複数の予測モデルが含まれています。これらのモデル（紫の線）は、異なる手法で安定した予測を行い、現実のデータと比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータが不確かさの範囲内に概ね収まっていることから、予測モデルは全体的に信頼できることが示唆されます。
– 外れ値が多く、分布にばらつきがありますが、全体的に見ればデータは一定の範囲内に収まっています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見た際の直感的印象は、最初の向上トレンドとその後の安定化により、社会的施策が効果を上げていると受け取るかもしれません。
– 外れ値が示す不安定要因を考慮しつつ、個々のイベントへの対応策が求められる可能性があります。
– ビジネスや政策においては、このようなトレンドを利用し、安定期を維持するための対策や外れ値の要因分析が重要です。
全体として、このグラフは個人の社会におけるパフォーマンス指標が改善し、その後の維持が見られることを示していますが、外れ値に対してはさらなる調査と対策が求められます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 初期の期間（7月の最初の1週間）は、WEIスコアが約0.6から0.8の間で上昇しています。
– その後は、0.8を中心に若干の上下動を見せつつも、比較的安定して推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに異常値（黒い円）として示されています。これらは通常の範囲を超えた変動を示しており、何らかの要因で一時的な影響を受けた可能性があります。
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ており、解析内の重要な基準となります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は予測の信頼度を示しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、特にランダムフォレスト回帰の予測（ピンク色で示される）が高めの一定値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとに異なる予測結果を提供しており、それぞれが異なる視点やアルゴリズムの利点を反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアのプロットは、一度上昇した後に安定するというパターンを示しています。
– 異常値の存在は、データ収集時や社会的イベントなどの外的要因による影響の可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 直感的には、社会的または環境的な要因がこの期間において徐々に改善された可能性があります。
– 初期の上昇は政策や特定のイベントに起因するかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、予測によって将来的な動向を見極めることができ、特に不確実性が高い時期には戦略的な計画を立てるのに役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間では、実績（青い点）は0.7から0.8近くの範囲で比較的安定しているように見えます。
– 予測（線）は、線形回帰は一定（水平）、決定木回帰も一定、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの異常値（黒い枠の付いた点）が見られます。これらは突然の経済的変動を示唆している可能性があります。
– これらの異常値は、特定のイベント（例えば災害や市場変動）に起因する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、実際の経済的余裕の変動を表しています。
– 線は異なる予測モデルによる予測を表し、それぞれの方法が異なるトレンドを示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示し、多くの予測がこの範囲内に収まっていることは、全体としてモデルの信頼性を示唆しています。
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相関は見られませんが、ランダムフォレストの予測は徐々に上昇しており、もしかすると将来の改善を期待できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では、実績値は0.7から0.8の間に多く分布しており、比較的狭い範囲での変動が見られます。
– 異常値は数は少ないが、全体に対する影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 上昇トレンドの予測は、個人の経済的余裕が改善する可能性を示していますが、実績の安定性と異常値を考慮すると、短期的には変動が予想されます。
– 社会やビジネスは、この種の予測を利用してリスク管理を強化し、変動に備える戦略を立てることができます。
– 突発的な異常値の原因を特定し、それに対処するための政策を検討することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的にわずかな上昇傾向が見られますが、大きな変動はありません。
– 予測AIの線（紫）は、途中で急激に上昇し、その後は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには数点の外れ値が黒丸で囲まれていますが、それが全体のトレンドに大きく影響している様子はありません。
– 急激な変動が予測AIの線上に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績点：30日間の健康状態の実績値。
– 紫色の予測線：ランダムフォレスト回帰による予測。
– 黒丸の外れ値：実績の中で異常値として識別される点。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の中心近くで推移しているものの、特定の予測手法が異常に外れていることは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布に関しては、実績データは比較的一定の範囲内で安定しているようです。予測値との相関は高い可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 健康データの安定性は安心感につながる要素で、着実な上昇傾向は継続的な健康管理の成果を示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した健康状態の確認は予防医療の効果を示し、社会全体の医療支出の削減などにつながる可能性があります。
全体として、このグラフは予測AIが今後の健康状態を実績データに基づいて高精度で予測できることを示唆しており、長期的な健康計画や政策立案に役立つでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青のプロット）は、はじめは緩やかな上昇傾向が見られます。しかし、途中からスコアが安定し、0.7〜0.8の範囲で横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、0.8から1.0へと急激に上昇した後、1.0で横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪で囲まれたデータポイントは外れ値を示しており、特定の評価日には通常の範囲を超えた心理的ストレスがあることが分かります。
3. **プロットや色の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示し、日々の心理的ストレスを表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、スムーズなトレンドを提供しています。
– 灰色の領域は、3σの範囲を示し、予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値（ランダムフォレスト）は、初期は重なっているものの、途中から予測に対して実績が追いつかない様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 序盤の上昇トレンドは、一部の外れ値を除けば比較的一貫しており、予測モデルと比較しても強い相関があるように見えます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 外れ値は個人の心理的ストレスが突然に変動することがあることを示しており、特定のイベントや状況が引き金になっている可能性があります。
– 予測モデルが示す安定性と高いストレス数値は、今後のリソース管理や介入対策が必要であることを示唆しています。
### 洞察
このグラフは、個人の心理的ストレスが初期に急激に上昇し、その後安定する様子を示しています。これにより、心理的健康についての予防措置の重要性が浮き彫りになります。また、外れ値として示されたデータポイントから、予測モデルやストレス管理における柔軟性が求められることが分かります。ビジネスや社会においては、ストレス管理のために早期のモニタリングと介入が重要であると考えられます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは、期間の初めにある程度のばらつきが見られますが、徐々に上昇しています。これは、全体的な自由度と自治の向上を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で、大きく分散した外れ値が存在します。しかし、時期が経つにつれて、データポイントはより安定し、一定の範囲内に収まるようになります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のプロット）**: AIによる実際のWEIスコアです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のゾーン）**: 予測に対する信頼度を示しており、ほとんどの実績値がこの範囲内にあります。
– **異常値（黒の円）**: 正常値から離れているデータポイントを示しています。
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予測がプロットされていますが、それぞれのモデルは異なる予測を持ち、それにより将来のスコアの幅広い見通しを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は、決定木回帰やランダムフォレスト回帰の予測と関連が見られ、ある程度の予測精度が確保されていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一般的に、時間とともにWEIスコアが上昇傾向にあることは、個人の自由度と自治が改善していることを示唆します。
– 社会的には、自由度と自治の向上は個人の生活の質の向上にもつながる可能性があります。
– ビジネスにおいては、消費者の自由度が増すことで、新しい製品やサービスへの対応力が向上し、市場のダイナミズムが増すことが予想されます。
以上が、このグラフから得られる主な洞察です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは、序盤で0.6付近の変動がみられますが、その後0.8前後で安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の各モデルは、一貫して横ばいの傾向があります。特に線形回帰が0.8で、ランダムフォレスト回帰が1.0で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の7月1日から7日までは比較的低いスコアが出ており、一部外れ値としてマークされています。
– その後、7月8日以降のスコアは安定しており、外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、時間経過とともにWEIスコアがどのように変動したかを表しています。
– 灰色で示された予測の不確かさ範囲は、未来の予測に伴う不確実性を示しており、この範囲内で実績が推移することが予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間では、線形回帰が安定しており、ランダムフォレストは最高値での横ばいを見せる一方で、決定木回帰はその中間で推移しています。この差異はモデルごとの特徴に起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のWEIスコアの低下は、時間が経過するにつれて改善し、それに伴い予測モデルの精度も向上しています。モデルの予測が横ばいで安定している点は、一定の信頼性を持ちます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、社会的な公平性や公正さの指標が時間とともに改善し安定していることが示されており、施策の効果が現れている可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、安定したスコアは社会的な信頼度の指標として利用される可能性があります。これにより、長期的な戦略や改善策が支持を得やすくなるでしょう。
このグラフは社会の公平性や公正さなどの重要なパラメータの健全性を示しており、その改善状況を示しています。外れ値を分析し、施策のベストプラクティスを引き出すことが、さらに高いスコアの維持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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データは全体的に0.8付近で横ばいしています。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてが0.8から1.0の間で推移しており、高い水準を維持しています。特にランダムフォレスト回帰が最も安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データの中に複数の外れ値が見られますが、大きな急激な変動はありません。
– 外れ値は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）内に収まっているため、異常ではありますが予測に影響を与えるレベルではないようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績を表しており、実績データが実際のスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、実績データの信頼区間を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データの間には大きな乖離は見られず、予測が比較的正確であることが確認できます。
– 予測モデル間ではランダムフォレスト回帰が安定しており、他のモデルよりも高い信頼性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績は予測の範囲内で収まっており、安定したWEIスコアが維持されていることが示されています。
– 相関関係については、詳細な数値データがないため判断が難しいですが、ビジュアルからは強い乖離はなしと推測されます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– グラフ全体から、社会の持続可能性と自治性が安定していることが感じられます。
– 安定したスコアは、ビジネスや政策における計画において予測可能性と信頼を高める要因といえます。
– 高い予測精度は、持続可能な社会構築の指針を強化する助けとなり得ます。
この分析を基に、社会全体の持続可能性評価と自治の強化を目指した政策の策定に役立てられるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、ほぼ0.8から1.0の間で推移しており、途中で若干の上昇傾向が見られます。
– 予測（ピンク色の線）は、2025年8月1日以降に異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が存在しています。これらは他のデータポイントとは明らかに異なり注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示しており、データのばらつきが観察される。
– ピンク色の線は予測モデルのスコアを示し、未来の安定したスコアを表しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、一定のばらつきが加味されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対する予測モデルの安定性は高く、将来のスコアは実績に基づいて比較的高く保たれると予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは全体にわたって安定していますが、外れ値の影響を受ける可能性があります。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が予測に近接しているため、モデルの予測可能性に対する信頼感が生まれる可能性があります。
– 予測の安定性は、社会基盤や教育機会の継続的な向上を示唆し、社会政策における安心感を提供するでしょう。
この分析は、社会の基盤と教育機会が安定または改善する傾向にあることを示し、それにより長期的には社会の発展に寄与する可能性があります。模型によって予測される安定性は、政策立案者や教育機関にとってポジティブなメッセージを含むと言えます。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は全体的に増加傾向にあり、特に初期の数日間で顕著です。その後は緩やかになり、上に平坦化します。
– 予測（紫色）は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが示されています。すべての予測モデルが高い水準での横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間に低いスコアが観察されますが、外れ値として強調されているわけではありません。おそらく正常な範囲内です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）と予測（紫）が明瞭に色分けされています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、実績AIの大部分が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性**
– 全体的に、実績は予測の範囲内で動いており、予測モデルの信頼性が確保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**
– WEIスコアの上昇は、予測範囲内で期待される動きとほぼ一致しており、良好な予測ができている可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアの上昇は、社会の共生、多様性、自由の保障が改善されていることを示唆しています。
– これは社会的なポジティブな動向として捉えられ、政策立案や社会プログラムの成功を示す指標となり得ます。
– 長期的にこのトレンドが続くと、社会的な安定や幸福度の向上に寄与する可能性が高いです。
全般的に、このグラフは実績と予測が適切に一致していて、社会指標が良好な状態で維持されていることを示しています。
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:
このヒートマップは、特定期間における総合WEIスコアの時系列データを視覚化しています。各時間帯のスコアが色で示され、色の濃淡がスコアの高低を表しています。
1. **トレンド**:
– 16時から19時にかけて、多くの日で色が濃い黄緑色から黄色になっており、スコアが高いことを示しています。
– 一方で、7時から8時の時間帯は青色が濃く表示されており、スコアが相対的に低いことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時の間で、特に7月1日には濃い紫色の色が現れ、スコアが通常より著しく低いことが示されています。これは外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、各時間帯のWEIスコアを示し、青や紫は低スコア、緑や黄色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（16-19時）では、スコアが一般的に高いが、7時から8時の間で低いスコアが見られるため、社会的行動やイベントの影響が反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で、夕方の時間帯に高スコアを持つ傾向が見られ、朝の時間帯に低スコアが見られます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 多くの人が夕方に積極的に活動し、朝は活動が少ない可能性があります。これにより、ビジネスのピーク時間が読み取れるかもしれません。
– 社会的なイベントや要因が、特定の日の特定時間に影響を与えた可能性があります（例: 7月1日の16時の外れ値のスコア）。
このようにグラフからは、人々の行動パターンや社会的トレンドを捉える手がかりが得られるでしょう。ビジネス面では、これらのトレンドに基づき、運営や戦略を調整することが考えられます。
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:
以下は、提供された個人WEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 1日を通じて時間帯別に異なる傾向が観察されます。特定の時間帯でのスコアが変化している様子があり、特に午後から夜にかけてスコアが上昇しています。
– 時間帯ごとのスコアが一貫して上昇する日はないものの、色の変化から一部の時間帯で周期性があるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、急激に色が変化している箇所に注意が必要です。例として、7月6日に一部の時間帯で急激に色が明るくなる部分があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が、スコアの高低を示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。
– 一般に、19時以降にはスコアが高くなる傾向が見られ、夜の活動や社会的な交流が盛んになる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間帯でスコアの変動が明確ですが、日ごとの大きな相関は見られないようです。
– ある程度の周期がある場合、特定の時間帯がどのような他の要因と関係しているかを検討する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見ると、午後から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があり、活動量や交流の増加が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– このグラフは、社会活動が特定の時間帯で集中していることを示唆し、商業やサービス業のピーク時間を決定するための有用な情報となる可能性があります。
– ビジネスにおいては、ピーク時にリソースを集中的に配置することでサービスの効率を向上させる戦略が立てられます。
– また、社会活動の傾向を把握することでイベントの開催時期やマーケティング施策のタイミングを最適化する支援になります。
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:
## グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 期間の始め（7月1日）に比べ、後半のデータ（7月5日以降）は、色が全体的に緑や黄色に変化していることから、WEI平均スコアが上昇している傾向が見られます。
– 特に、7-8時および19-23時の時間帯でこの傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月4日にかけて、15-19時の間でWEIスコアが非常に低い（暗い色）状態から、7月5日には他の時間帯と比べて急激にスコアが上昇していることがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のグラデーションがWEI平均スコアを示し、紫から黄色にかけてスコアが低から高に移行していることを示唆しています。
– 横方向のプロットは日付を、縦方向のプロットは時間を表し、それぞれの色の変化がその時点でのスコアの変動を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯を通じて観察されるスコアの改善傾向は、特定の時間帯において共通して見られる社会活動の活発化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコア変化は日によって一貫性があり、一時的なイベントや活動と関連しているかもしれません。特に7月初旬の休日やイベントが影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このデータから、日中から夕方にかけての社会活動の増加や、特定の日にイベントが行われ、それが社会的な関与や活動の促進に寄与していることが推測されます。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯にターゲットを絞ったマーケティング活動が効果的である可能性があるため、このデータは戦略策定による有益な指針となるでしょう。
このように、ヒートマップは時間と日付による変動を直感的に理解するのに非常に役立ちます。
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:
以下は、この相関ヒートマップから得られる洞察です。
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相関を示しており、直接的な時間的トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ急激な変動や外れ値は観察されませんが、特定の相関係数が他と比較して低いまたは高い場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の間には強い正の相関（0.94）があり、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」とも強い相関（0.92）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このマップは時系列データの関係を直接示すものではありません。しかし、期間中の全体的なパターンとして、各WEI項目間の関係性を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (経済的余裕)」は他の要素と中程度の正の相関を持っていますが、相対的に弱い相関もあります（例：社会WEI (持続可能性と自治性)と0.35）。
– 「個人WEI (心理的ストレス)」は「個人WEI (健康状態)」と強い正の相関（0.76）を示しています。
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**:
– 強い正の相関がある要素は、同時に改善または悪化する可能性があります。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の向上が他の多くの要素にも影響する可能性があります。
– 経済的余裕と心理的ストレス、健康状態との関係性は、個人の福祉や企業のCSR戦略において重要な示唆を与えるでしょう。特に、経済的支援が個人の心理的安定性の向上に繋がることが示唆されます。
これらの指摘は、より良い社会政策の策定や企業戦略立案に役立てることができます。
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:
箱ひげ図を分析すると、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**
– 各カテゴリのスコアは大きな変化がないため、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系整備・資源確保）」には外れ値があります。これらは特別なケースや例外的な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**
– 中央の線（中央値）は各カテゴリの典型的なスコアを示します。
– 箱の範囲（四分位範囲）は、スコアの分布のばらつきを示します。
– 箱が高い位置にあるほど、全体的な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**
– 提供されたグラフは時系列データではなくカテゴリ間の比較であるため、直接の時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」など、同じ括りでスコアの中央値が近いものがあり、共通の特性や傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に見て、スコアが高めに分布しているため、社会的な指標としては比較的良好な状態を示しているようです。
– 外れ値の存在は特定の領域での課題や改善の必要性を示唆しており、政策や施策の重点的な対応が求められる場合があります。
このグラフから、組織は特定の領域におけるリスクや改善点を推測し、それに基づいて戦略的な意思決定を行うことができます。また、社会全体の健康や幸福度の向上にも寄与する可能性があります。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いたWEI（たぶん経済や社会指標の種類）構成要素の視覚化です。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 横軸（第1主成分）は全体の変動の74%を占めており、非常に重要な要素です。データは横軸に沿って広がっており、この要素の影響が強いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部に大きな外れ値が1つ見られます。このデータポイントは、他のデータポイントと大きく異なり、第2主成分で大きな値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは個々のデータポイントを示しています。第1主成分は特に重要で、大きな影響を与えていることが分かります。点の密度が高い部分（中央右部近く）は、多くのデータが共通の特性を持っていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには時系列要素は直接示されていませんが、おそらく30日間のデータを集計して主成分に変換しています。時系列と言えるような経時的変化はここでは直接見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、第1主成分に沿ってデータが広がっており、この主成分の影響が強いです。第2主成分の寄与率は少なく、データの垂直方向の変動は小さいです。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– 多くのデータが特定の領域に集中しているため、これらの要素は強い共通の特性や影響を共有していると考えられます。このような集中は、特定の要因が社会やビジネス環境に強力に作用している可能性を示しています。
– 外れ値の存在は、一部の異なる要素や影響が予期せぬ変動をもたらしていることを示唆し、具体的な原因を探る価値があります。
この分析は、社会やビジネス戦略策定において、どの要素が最も重要であるかを理解するのに役立つでしょう。特に、第1主成分に注力することで、主要な影響要因を効果的に管理する戦略の策定が可能です。
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。