📊 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スコア**: データ全体において、総合WEIスコアは0.62から0.95の範囲で変動しています。特に7月上旬に顕著な上昇が見られ、7月7日から連続して高い値（0.85以上）が観測されています。特に、7月7日には0.88の高いスコアが記録されており、この時期に何らかのポジティブな要因が働いている可能性があります。
– **個人WEI平均**: 7月7日以降に大きく上昇しています。これは関連する個人項目（心理的ストレスなど）が改善傾向にあったことを示唆しています。
– **社会WEI平均**: 7月7日に0.9375という高スコアに達しています。この期間のその他の社会項目（例えば、公平性・公正さ、持続可能性と自治性）が好転したと考えられます。
### 異常値
– **異常な変動**: 特に、7月2日にスコアが大きく下落し、さらに7月6日から7月7日にかけて上昇しています。この急変動は、短期間でのシステムの変更や、社会的イベントの影響を受けた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解による明確な周期性は観測されていませんが、長期トレンドとしては7月初旬のスコアの上昇が明らかです。
– 残差成分の変動が示すように、不測の事象や一時的ショックが全体のスコアに影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関分析結果から、一部の社会項目（例えば、持続可能性と社会基盤）が高い関連性を示しています。これは、これらの項目が総合WEIに強い影響を与えていることを示唆しています。
### データ分布
– 各項目の箱ひげ図に基づくと、中央値に近く集まっており、大きな外れ値は少ないですが、総合WEIの下降時に一部の外れ値が見られます。これらは一時的な衝撃やイベントによるものと考えられます。
### 主な構成要素 (PCA)
– 主要な構成要素PC1が74%の寄与率を示しており、これはデータセット内の主要なバリエーションを捉えています。この結果は、一部の指標（特に個人および社会WEIの共通の高スコア）がデータ挙動の大部分を決定していることを示しています。
### 結論
データを通じて、7月初旬のイベントや社会的変動がWEIスコアに大きな影響を与えた可能性があります。特に、社会構成要素が改善されたことは、全体のWEIスコアの向上に寄与したと考えられます。社会的イベントの規模や性質を考慮に入れたさらなる分析が求められるでしょう。このようなデータ動向が示すように、WEIスコアは社会や個人の複雑な相互作用の影響を受けやすいダイナミックな指標です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に大きく分けられています。初期の数ヶ月間はデータが左側に集まっており、その後長期間の空白を経て、後半に再びデータが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの異常値が明示されています（黒い円）。これらは他のデータとずれており、何か特定の出来事やデータ収集のエラーを示唆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**:
– データポイントはカテゴリー別に色分けされています。実績データ（青色）と前年のデータ（緑色）が視覚的に示されています。
– 予測値は複数の予測手法で表示されており、それぞれ異なる線で引かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、その予測線は同じ範囲内で推移していますが、一部の期間で若干のズレが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一部の期間で密集しており、その後に全くデータがない空白期間を経て異なる場所で再び密集しています。何か特定の要因（社会的出来事など）が背景にあるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータ密集と異常値、さらに長い空白、そしてその後の再集結は、社会的または経済的な大きな変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策策定において、突然の変化や異常値を監視し、適時に対応策を取ることが重要です。
– 予測モデルに基づく将来の展開は慎重に考慮すべきであり、特に異常値の影響をどう評価・処理するかが鍵となります。
不連続なデータ分布や、予測のばらつきには注意を払い、予測精度の向上と異常値の影響を管理する必要があるでしょう。
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:
以下は、このグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフは、2025年7月から2026年7月までのWEIスコアを示しています。
– 2025年7月から9月にかけての実績（青のプロット）は、比較的人口密度が高く、横ばい状態のようです。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、おおむね一定のトレンドを示していますが、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間においていくつかの異常値（黒い円）が見られ、数値が平均から外れています。
– これは、データの不整合や外的要因による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値を示しており、最初の数ヶ月でほぼ一貫したトレンドをたどっています。
– 緑のプロットは前年のデータで、今年のデータと大きく異なっています。
– 予測データはピンク、紫色で示され、異なる回帰手法に基づく予測を表現しています。
4. **関係性**:
– 実績と予測の比較により、全体のトレンドが一定していることが視覚化されています。
– 異常値が特定の期間に集中しているため、それが予測にどのように影響するかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値はある範囲に集中しており、予測モデルによって補完された形になっています。
– 異常値の影響で多少のばらつきが見られるものの、概ね一貫性が保たれています。
6. **直感的感想と影響**:
– 初期のばらつきを除けば、全体として安定したトレンドを維持しているという安心感があります。
– 異常値が特定日に集中しているため、それが何によって引き起こされたのかを調査することが改善の鍵となるでしょう。
– 社会的には、WEIスコアが安定していることから、該当する事象が安定した状況にあることを示唆しています。このデータは公共政策や経済計画に利用できるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青色）**は初期段階で横並びになっていますが、集中する時点以降のデータが見受けられず、突然途切れています。これにより、長期的なトレンドや周期性を掴むのが難しいです。
– **予測（異なる色の線）**は、主に一定の範囲でほぼ横ばいを示しており、特にランダムフォレスト回帰（紫線）と線形回帰が僅かな上昇傾向を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績の中に異常値として黒枠で囲まれたデータがあります。これは他のデータポイントと大きく離れていることを示しています。
– 他の予測も見て特に急激な変動というよりは、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の実績AI**は、実際の観測データです。
– **赤い×印の予測**は予測モデルの出力であり、一連の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– **異常値**はデータセットの中で特異的な振る舞いを示すデータポイントです。
– 緑色の前年度データは、過去のトレンドを比較するためのものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータ（緑色）と予測の相関性を詳しく見ると、モデルが過去のトレンドを適切に捕捉できていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測された実績と多くの予測値がほぼ一致しており、モデルは過去データに基づいて信頼性のある予測を提供しているようです。しかし、グラフを横断している複数の予測手法は、ある程度の誤差と予測域が存在することを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフが示す通り、WEIスコアは比較的一定の範囲に収まっており、社会の変化が一定の安定度を持っている可能性があることを示唆します。
– この安定したトレンドが続くことは、政策形成やビジネス戦略の策定において、予想外の変動に対するリスクが低いことを意味します。
– しかし、異常値が示すような事象が生じると、何らかの外部要因が影響を及ぼした可能性があり、その要因の解明と対策が必要です。
この分析は社会やビジネスの安定性を反映しつつ、特異的なイベントに対する警戒が必要であることを示しています。
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:
グラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 時系列データにおける明確なトレンドは特に見られません。プロットが両端に固まっており、期間の大部分では変動が少ないようです。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンク線）は、上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値が存在しますが、その他のプロットは比較的一貫しています。
– 変動範囲は、予測の下限と上限を示す灰色のエリア内に収まっていることが多いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、右端がこれからの変化を示しているように解釈できます。
– 緑の点は、過去の年と比較したデータを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト（ピンク）の予測間には若干のズレがありますが、全体的な変化の予測に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは両端に集中しており、中央の期間においては顕著な活動がないように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データが示唆するのは、信頼性のある予測を立てるための基準がしっかりしていることです。予測が保守的である一方で、ランダムフォレストが示す上昇傾向は新たな成長の可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、過去の安定性を基にしつつも、新たな成長の機会を検討する価値があります。また異常値の調査も重要です。これらが改善ないしは予測可能になれば、個人の経済的余裕の向上にも寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な期間があります。最初の期間（2025-07-01から約3か月間）は実績データが多く、横ばいかやや上昇気味です。2つ目の期間は予測データと過去データ（2026-07-01付近の緑の点）が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています（黒い円で囲まれた青色の点）。これらは標準から外れていることを示しています。
– 予測データにおいて、急激にスコアが上がっていることが見られ、異常値も伴っています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測データ（予測AI）を示しています。
– 半透明の灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表わしており、3つのシグマ範囲内にデータが収まることを示しています。
– 緑の点は前年度（比較AI）のデータですが、最新の予測データとは時期がずれています。
4. **相関関係や分布の特徴**
– 各時期において異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示しており、少なくとも線形回帰とランダムフォレスト回帰の間には大きな予測差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には相関が見られますが、外れ値によってこの相関が弱くなっている可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 実績データの安定したスコアを見ると、健康状態が概ね良好であることが示唆されます。
– 予測データは高いスコアを示しており、健康がさらに改善される可能性を示唆しています。
– しかし、予測の不確かさや異常値の存在は、依然としてリスクが存在することを示します。
– 社会的に見ると、健康維持や改善が進む可能性を見せていますが、予測の不確かさを踏まえて適切な計画が必要です。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフの左側にデータが集中しており、実際のWEIスコア（青い点）は概ね横ばいです。
– 右側の予測データ（緑の点）は不明瞭ですが、急激に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータセットにはいくつかの外れ値（黒いリング）が見られます。これらは異常値としてマークされ、心理的ストレスに関する特異な出来事や条件によって説明される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、大きな不確実性があることを示唆しています。
– 緑の点は前年度との比較を示していますが、実績との直接の関係性は強くないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で相関は見られませんが、予測は過去の実績に基づいた将来の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは非常に限られており、長期的なトレンドやサイクルを検出するのは困難です。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 実績データの小さな変動は、個人の心理的ストレスが一定範囲で変動する日常的な現象を示唆しています。
– 急激な上昇予測は、ストレス管理やメンタルヘルスケアの取り組みの必要性を示唆しています。ビジネスにおいては、従業員の心理的健康をサポートする戦略を見直す必要があるかもしれません。社会的には、メンタルヘルスの重要性が再認識される機会となる可能性があります。
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:
以下の点について考察を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの初期は評価日が非常に集中しており、WEIスコアが0.8付近で一定しています。直後に予測や異常値が0.9以上に現れ、以前のスコアよりも高くなっています。
– 2026年の後半には、前年の実績データとして新たにグリーンのプロットが追加されていますが、これらは0.6付近に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としての緑のプロットが初期に存在しますが、その頻度や分布に大きな変動は見られません。
3. **プロットの意味**:
– 青いプロットは実績AIによるスコアを示しています。
– 赤い「X」は予測AIによるスコアです。
– 緑のプロットは前年度の比較AIのスコアです。
– 複数の予測モデルが示されていますが、特にランダムフォレスト回帰による予測が初期で上方に外れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のリアルと予測のデータ間には相関が見られず、予測はスコアを過大評価する傾向があるようです。
– その後のモデルはより保守的に予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測に関しては、予測AIが過大評価する傾向がありますが、時間が進むにつれ実績値と予測値が収束していっていると観察されます。
6. **直感的・社会的影響**:
– 人々は初期の過大評価により期待値が高く設定され、その後の現実とのギャップを認識するフェーズに入ります。このスコア変動は個人の自由度と自治に対する社会の期待感を反映しています。
– ビジネスにおいては、実際のスコアの変動に応じて自由度と自治に関する施策を検討する必要があります。この変動が何らかの要因によって引き起こされたものであれば、その要因を特定・改善することで個人の自由度と自治の向上が期待できます。
このような分析から、各機関やコミュニティはこのデータを活用して適切な政策・施策を設計、もしくは個々のスコア改善に取り組むことが求められます。
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:
このグラフを詳しく分析すると、以下のような点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– グラフの左側で観察されるのは、初期段階で高いWEIスコアの多くのデータポイントです。この期間は実績値が高く、その後に予測値が続く形となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイントには一部外れ値（異常値）が観察されます。これらは予測値と大きく異なるものであり、特に社会的要因の変化や公平性に関する特異な出来事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**:
– 青い点は実績AIによる過去のデータを示し、赤い×印は予測AIのデータを表しています。紫やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を表し、各手法の予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が使用されており、それぞれの手法での予測がどれほど実績値に近いかを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値とその後の予測値は、特定の区間に集中している傾向が見られ、この分布は、全体として予測範囲内に収まっているかのように見えます。
6. **直感的な洞察**:
– グラフに示される初期間の高いスコアとその後の予測値との相関は、社会における公平性や公正さが、過去からの傾向を維持する可能性があることを示唆しています。予測手法の違いが存在するものの、全体としては安定した状態を維持していると見解されます。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定性が続くとするならば、政策決定やビジネス戦略におけるリスクは低いと考えられますが、外れ値の発生には注視が必要です。
このグラフは、特に社会制度や政策の効果を評価しながら、予測に基づいた意思決定を行うための有用なツールといえます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– グラフは序盤と終盤でプロットが集中しているが、中間期間にはデータがないことが注目されます。
– 始めの期間（2025年7月〜2025年11月）と最後の期間（2026年5月〜2026年7月）でそれぞれ異なる色のプロットがまとまっており、周期的な変動や急激な変動は見られない。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値（黒の円）は序盤に集中していますが、あまり大きく変動している様子は見られず、全体として安定しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青色（実績AI）と赤のX（予測）は似た範囲にあり、予測が実績と比較してどれほど一致しているかを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内でのスコアの変動が予測されています。
– 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）が使われており、いずれも大きな変動を予測していない。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測が序盤に集中しており、それ以降には同様のデータがないため、比較しづらいが、予測手法が描く未来の対比を観察できる。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは序盤と終盤しか存在せず相関を立証するのが難しいが、序盤の実績データと予測データがある程度一致しているように見える。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフは、社会における持続可能性と自治性に関するデータが一定の範囲内で安定していることを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、序盤と終盤の高いスコアが維持されれば、その地域または分野は持続可能性をしっかりと達成していると解釈できます。
これらの視点から、グラフは持続可能性と自治性に対する安心感を与えるデータとして機能しており、継続的なモニタリングが有効であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。開始から2025年9月ごろまでは、データが密集しており、スコアが高い位置に集中しています。それ以降は一旦データがなくなり、2026年5月ごろから再びデータが現れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後の数値が高く、異常値としていくつかのデータポイントが示されています。これらは予測モデルの評価との整合性を確認する必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**: 実際に観測されたデータ。
– **予測（赤のバツ）**: 予測値。
– **異常値（黒の円）**: 他のデータと明らかに異なる値。
– **前年（緑）**: 前年のデータ，過去の傾向を見るのに有用。
– **予測の幅（灰色の範囲）**: 予測のばらつきを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値が非常に集中しているため、モデルが実績をしっかりと捉えたかどうかを確認する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは高いスコアに偏っており、後半のデータも高いスコアですが分散が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– **直感的な印象**として、システムが教育機会の一定の指標を高いレベルで維持しているように見えます。異常値の存在は、データ収集の異常や外部要因の影響を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**として、現在の教育基盤の安定性を示す一方で、評価体系やデータ収集方法の改善が求められる可能性があります。特に異常値の原因を調査し、適切に対処することで、より有用な予測が可能になるでしょう。
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:
このグラフについて、以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、2025年7月から10月にかけての実績データ（青色の点）が集中しています。これらの値は0.6から1.0の間で横ばい傾向にあるようです。
– 右側では、2026年5月頃からのデータ（緑色の点）が存在し、0.5から0.9程度の範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い丸が示されていますが、極端に他のデータから離れているわけではありません。
– 特に急激な変動や明確な外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、一部黒で囲まれているのは異常値として示されています。
– 緑色の点は前年のデータを示しています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰などの予測値が色分けされた線として示されていますが、大幅な変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測範囲は灰色で示され、実績値はこの範囲内に収まっています。
– 異なる回帰モデルの予測線は非常に近接しており、精度の高い予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータの分布には重なりがあり、比較的一貫したパターンがあると考えられます。
– 予測線がどれも似た傾向を示しているため、データの変動が小さいことが表れています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、WEIスコアが比較的安定しているという印象を受けます。
– 社会的な多様性や共生の取り組みが継続的に効果を上げていることを示しているかもしれません。
– ビジネスや組織はこの安定性を活用し、さらなる多様性推進策を計画しやすい状況と言えます。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定と予測精度の高さを強調し、社会の多様性や自由の保障が安定した状態にあることを示唆しています。
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:
### ヒートマップ分析
1. **トレンド**
– 時間軸（7、8、16、19時）の中で、全体として色が濃い紫から緑および黄色に変化していることが見受けられ、WEIスコアが上昇していることを示しています。
– 特に19時にかけての色変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時に2025年7月1日に濃い紫、その後急激に緑色に変化し、視覚的に目立つ急激な変動があります。
– 19時のデータは継続的に緑から黄色への変遷を示しており、急激な変化は見られませんが、安定した改善を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃度とスケールは、その時間帯のWEIスコアの高さを表しています。紫が低いスコア、黄色が高いスコアとして視覚化されています。
– 各列は日付を表し、行は時間帯を表しているため、具体的な日付と時間におけるスコアのパターンを読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 8時、16時、19時、23時の時間帯でスコアが異なる動きを示していることが観察されますが、特に朝と夜の時間帯のスコアの上昇が目立ちます。
– WEIが上がる時間帯が連動していることから、一貫した社会的な変容が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 16時から19時にかけてのスコア変化は、社会活動が活発になる時間帯に一致し、より多くの活動が活発に行われている可能性が考えられます。
– 時間帯間の相関は強くないものの、19時頃にスコアがピークに達する傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 午後から夜にかけてのスコアの上昇は、ビジネス活動がこの時間帯に集中していることを反映している可能性があります。
– 社会イベントや会合、経済活動の活発化によりWEIスコアが高まることで、営業戦略やイベントタイミングの最適化に活用できるでしょう。
– 短期間の急激な変動は季節性の要因や特定の経済的出来事を示しているかもしれません。
このグラフを通じ、WEIスコアの増減と社会活動の時間的関係を把握することで、より良い戦略的判断が可能になり得ます。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを1日の各時間帯にわたって表示しており、色の違いがスコアの高低を示しています。以下、各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯や日付ごとにスコアの変化が見られますが、特定の上昇または下降トレンドは目立ちません。全体としては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日から7月11日にかけて、特に19時以降、スコアが黄色や明るい緑を示しており、高い数値を示しています。これは非常に明るい色で示されています。
– 他の部分は深い青や紫で、相対的に低いスコアを示しています。
3. **各要素の意味**:
– 色の変化がスコアの濃淡を表し、黄色や緑が高いスコア、青や紫が低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯、特に朝や夜にスコアに変化があることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付と時間によって区切られており、特定の日の同じ時間でもスコアに変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 深夜や早朝にスコアが低く、昼に向かってスコアが上がる傾向があるようです。これは活動時間が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、個人の活動や幸福度の時間的変化を示していると考えられます。社会的にも、生活リズムやストレスレベルの把握に役立つでしょう。
– 特定の時間帯にパフォーマンスが向上することを示している場合、これは効率的なタスクスケジューリングに利用される可能性があります。
このグラフから、時間ごとの行動や気分のパターンを視覚化し、個人の生活の質を向上させるためのデータ分析に活用できると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 色の変化から見られる全体的なトレンドとして、7月1日から7月13日の間で、特定の時間帯におけるスコアが低い状態から高い状態へと上昇していることが確認できます。具体的には、16時と19時の時間帯で顕著な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月1日では、16時のスコアが急激に低い傾向を示しており、他の日との差異が大きい点が注目されます。これは外れ値として特定の出来事があった可能性を示唆しています。
– 7月6日を境に、全体的なスコアが上昇していることから、この日を境に何らかの変化があったかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、青から緑、黄色への変化はスコアが低いから高いへと移行する傾向を示しています。特に19時のスコア変化が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯における変化は、ある出来事や社会現象が時間帯によって異なる影響を与えた可能性を示しています。特に8時と19時、16時の動きの違いが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視認できませんが、いくつかの時間帯でのスコアの上昇が同期していることから、特定の社会的または環境的な要因が影響を及ぼした可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間帯におけるスコアの変動が確認でき、それに伴う社会現象や人々の動きがどのように変化しているかを直感的に理解することができます。
– 7月6日以降のスコアの改善は、ビジネス環境や社会的な状況が改善したことを示唆しており、この期間に関連した外部要因の調査が今後の施策に活かされる可能性があります。
このように、ヒートマップは視覚的にデータの変動を表し、直感的な理解と具体的な分析の補助を提供します。
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:
このヒートマップから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 強い正の相関が広く見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は高い相関（0.94、0.97）を示しています。これは、各指標が全体的に連動していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動や外れ値は観察されませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の相関が低い（0.35）ことが目立ちます。これにより、経済的要因と持続可能性は必ずしも連動しない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃い赤は強い正の相関、青は弱い相関または負の相関を示しています。したがって、赤い部分が多いことは、多くのWEI項目が互いに強く連動していることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このヒートマップ自体は時系列データを示していませんが、多くの項目が相互に関係しているため、どの項目も時間経過とともに類似したパターンを示す可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間に非常に高い相関（0.91）があります。これは、社会的公正と共生が密接に関連している可能性を示唆しています。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関が低いことが特徴です。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– 全体的に、社会や個人の各指標が大部分において強く結びついており、特に教育機会、公正さ、多様性などの社会的要素が総合WEIに大きな影響を与えていることが直感的に感じられます。
– このようなデータは、政策決定者が社会経済政策やコミュニティ開発の優先事項を設定する際に役立ちます。特に、持続可能性と経済的余裕の関連性をさらに調査することが重要であると考えられます。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコアの分布を示しています。以下に、主要な洞察と視覚的特徴について解説します。
1. **トレンドと分布:**
– 各ボックスプロットは、各WEIタイプの中央値、四分位範囲、および全体のデータ範囲を示しています。期間自体における特定のトレンド（上昇、下降、周期性）はこの図からは見えませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 個人WEI（自由度と自治）や社会WEI（公平性・公正さ）には、多数の外れ値（円形マーカー）が見られます。これらは、特定の観測期間中に出現した異常値や特異な出来事を示している可能性があります。
3. **各プロットの意味:**
– **棒（ボックス）**：中央値と四分位範囲を示します。ボックスが高いほど、スコアが高い傾向。
– **ひげ**：データの範囲を示し、最外の点が外れ値としてプロットされています。
– **色**：色の変化は、視覚的に異なる分類やグループを表し、理解を助けます。例えば、経済、医療、自由などの異なるカテゴリを示しているかもしれません。
4. **関係性と相関関係:**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の中央値が低めで、範囲も広いことから、他のサブカテゴリと比較してばらつきが大きいことが示唆されます。これは、個人の心理状態が他の要因に比べて変動しやすいことを表しています。
5. **直感的理解と社会・ビジネスへの影響:**
– 全体的に、社会WEIのカテゴリは高いスコアを持っており、これは社会的な制度や環境が安定していることを示唆します。ビジネスにおいては、これらの指標は長期的な投資の安全性や組織の健全性を図る尺度として利用可能です。
– また、心理的ストレスの影響が大きい場合、個人のパフォーマンスや幸福度に直接影響するため、個人のケアやメンタルヘルスサポートの重要性を示している可能性があります。
このように、異なるカテゴリのWEIスコアを比較することで、社会及び個人の両面での安定性や変動要因を特定し、それに応じた適切な対策を模索する手がかりとして利用できます。
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:
以下のグラフに関する分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主成分1（貢献率0.74）に沿って、データは右に進むほど散らばりが少なくなろうとしています。主成分2（貢献率0.07）は、広がりが少なく、水平に伸びています。
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。PCAの結果なので、多次元データを2次元で表現したものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分2の上部に1つのアウトライヤーが見られます（0.15付近）。これが特異なパターンや影響の大きい要因を示している可能性があります。
– 右上部のクラスタ付近でも多少のばらつきがあるため、そこが急激な変動を示すかポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色や棒がないため、各点はそのままデータのポイントを表しています。密度の高い領域は、より多くのデータが似たような特徴を持つことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、特徴の似たデータの集まりと解釈できます。
– 主成分1が0.1を超えるあたりが比較的データが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1には一定の集中がありますが、主成分2にはほとんど相関が見られません。
– データの分布は、主成分1に強く偏っているため、データセット全体の変動の主な要因がこの主成分1によって説明されることを示します。
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**:
– このグラフから、人々は特定の社会カテゴリーでの異常なパターンや、一般的な傾向を直感するでしょう。
– 出現したアウトライヤーが、社会的なイベントや政策の影響を示している可能性があります。
– ビジネスへの応用として、このデータはマーケットの動向分析やリスク管理に利用できるかもしれません。
全体的に、データの大多数は主成分1の影響を強く受けており、社会的カテゴリーの中での一般的な傾向を示しています。外れ値の存在は、特定の異常事象を示唆しています。
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。
