📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
全体的なトレンドを見ると、WEIスコアは約急激な上昇を見せています。特に、2025年7月7日以降、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のすべてが急上昇し、0.8以上の値を維持する傾向があります。この上昇は、特に社会的要因（例：公平性、公正さ、持続可能性）が高いスコアを示しており、それが総合的なWEIの押し上げに寄与していると考えられます。データの最初の数日は不安定で、例えば7月2日の総合WEIの0.625という低いスコアは、経済的な要因や健康状態によるものかもしれません。
#### 異常値
異常値としては、7月7日と8日に記録された高い総合WEIスコア0.88が注目されます。これらの日付における社会的なスコア（特に社会の公平性や多様性）は一般に高く、全体のスコアを上げている要因と思われます。これらの異常値は、何らかの特別な社会イベントや政策の変更が影響している可能性が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解を仮定すると、長期的なトレンドは上昇していることがわかります。短期的な変動は、特定の日付のイベントや特異な社会現象に関連する可能性が高いです。季節性が除去された後の残差に見られる予測不能な変動は、その他の社会的または個人的要因が不確定な影響を与えている可能性を示しています。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップがあった場合、個人健康と個人ストレスの相関が低いが一部他の要因より影響を受けやすく、社会的な公平性と持続可能性の間の強い相関が見られるかもしれません。これは、社会の持続可能性が改善されると公平性も向上する傾向を示唆しています。
#### データ分布
箱ひげ図から、個々のスコア（個人経済や個人健康など）は全体的に0.6から0.9の範囲に収まっており、中央値付近に集まっています。これは、データの一貫性を示唆し、外れ値が少ないことを意味しますが、見られる異常値はこれらの範囲を逸脱しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、PC1が74％の高い寄与率を示し、これは全体的な変動の大部分が主に社会的要因によって説明されることを示唆しています。特に、公平性や持続可能性に関連する要因がこの変動に寄与しています。PC2は7％と低い寄与率を示しており、個々の個人に特有の要因や短期的な変動を表している可能性があります。
### 総合的観察
全体として、WEIスコアは社会的要因によって強く影響を受けつつ、個人的な経済的余裕や健康状態が短期的な変動をもたらしています。特定の日における異常に高いスコアは、社会イベントや政策の影響を示唆しており、注視すべきポイントです。今後の政策の焦点として、社会的な公平性と持続可能性の向上が、WEI全体の向上に寄与すると考えられます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– このグラフには、二つの異なる時期にデータが集中しています。一つ目は、2025年の初め、もう一つは、2026年中頃です。
– 2025年の初めのデータ範囲では、データは0.8から1.0付近で横ばいであり、あまり大きな変動が見られません。
– 2026年中頃のデータも同様に0.6から0.8の範囲内で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は、2025年初めのデータに見られます。これらは黒い円で示されており、異常値として認識されています。
– その時期には、通常の範囲を逸脱したデータが存在していることを示唆しています。
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ており、赤い×は予測データです。
– 緑のプロットは前年度の比較データを示しており、白い背景からは予測の不確かさ範囲（3σ）が視覚化されています。
– ピンクや紫の線は、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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きな差異はないようですが、異常値が影響を及ぼしている可能性があります。
– 予測モデルの表示は、異なるアルゴリズムによる予測のばらつきを示し、予測の信頼性を評価する手段となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2026年中頃のデータは緑の範囲内で集合しており、同じくらいのWEIスコア値で安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 2025年初頭の異常値は、何か特定のイベントや外的要因が影響を及ぼした可能性があります。この時期の背景を調査することで、ビジネスにおけるリスク管理や社会的対応策の改善に寄与できるでしょう。
– 予測モデルの結果は、今後のトレンド予測において一貫した結果を提供しており、長期的な計画や戦略策定に有用です。
– 一般的に、社会のWEIスコアの安定はポジティブな要素としてとらえられやすく、予測に基づく戦略立案は前向きな影響をもたらすことが期待されます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフでは、青いプロットで示された実績が始めは0.8付近で推移し、その後期間をおいて急激に増加しています。
– 初期の予測領域を出た後、後半では緑のプロットが増加し、0.8から1.0の間で密集しています。この部分は前年のデータと一致しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には異常値とラベル付けされたプロットが、最初の集団の上部付近に存在しています。
– 紫色の曲線は予想されたトレンドを示し、特に変動が大きい時期があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績データ。
– 赤い “X”：予測データ。
– 黒い円：異常値。
– 紫、緑の線：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）のトレンドライン。
– 緑のプロット：前年との比較。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデル間で予測されたトレンドにはばらつきがあり、ランダムフォレスト回帰（紫の線）と実績のデータが最も整合しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の予測と実績、異常値データの間にはギャップがあり、実績が後で予測を超え急激に増加しております。
6. **人間が感じる直感やビジネス/社会への影響**
– 初期段階ではデータの変動が少なく安定しているため、現状維持や安定性が評価されるでしょう。
– しかし、後半の増加は、改善や向上を表している可能性があり、特定の施策が効果を示したとも考えられます。
– 予測精度の向上が求められる一方で、実績の向上が確認されたため、社会的・ビジネス的には将来に向けてポジティブな期待ができると考えられます。
このグラフ分析から、十分な予測モデルと実績評価のフィードバックループを構築することが重要であるとする戦略的洞察も得られます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは最初の期間に多く見られ、その後しばらくデータがない状態が続いています。
– 2026年中頃から、新しいデータポイントが再び現れ始めています。このパターンから、周期的な計測やデータ取得の停止・再開を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された外れ値が初期に集中しています。これらは予測から大きく逸脱したデータを示しており、特異な事象やデータエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実測値で、初期に集中しています。
– 緑の点は前年のデータと比較値を表しますが、2026年のデータにしか見られないため、前年との比較がこの時期にのみ可能です。
– 紫色の線は数種類の予測モデルを示し、ランダムフォレスト回帰が継続的に高いパフォーマンスを維持している様子がうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データの空白期間は、データ取得のタイミングに依存している可能性があり、年ごとの変化の概要を理解するのに適しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値は多く見られますが、それ以外の範囲で実績値と予測値は密集しており、モデルの精度が高いと見られます（特にランダムフォレスト回帰の傾向）。
6. **人間の直感と社会的影響**
– 最初のデータ集中は、計測や調査の特定期間に集中していた可能性を示し、人々はこのデータのギャップに関心を持つかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測精度の高いランダムフォレストの活用が、将来的な社会動向予測や意思決定に役立つ可能性があると考えられます。
このグラフからは、データの収集や分析のタイミングに重要なポイントがあり、予測モデルの選択が成果に大きく影響を与えることが理解できます。
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:
以下はグラフの特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは開始時点でほぼ横ばいですが、その後急激に右に離れています。
– 緑色の前年度データは全体的に安定した水平で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示された黒の円が初期に見られますが、その後は消えています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、黒の外れ値がその変動を反映しています。
– 紫色とピンク色の線は様々な予測手法に基づく将来予測を示していますが、これらはグラフ内での実績や前年と一致していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データの間に一致が見受けられません。予測データは実績の急な変動を反映できていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには相関が見られません。
– 前年度データと現在の実績データの乖離が目立ちます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 実績データの急な変動は、予測手法の改善余地を示唆しています。正確な予測は、経済政策やビジネス戦略の策定に重要です。
– モデルの信頼性向上が求められるため、データ収集方法やモデルの再評価が必要です。
全体として、このグラフは予測の不確定性とモデル改善の必要性を示しています。ビジネス戦略の柔軟性が求められるでしょう。
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:
分析したグラフの特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 非常に短期間に限ってデータが予測されています。データの範囲内でのトレンドは頻繁な変動があるものの、全体の傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間に異常値が観測されています。これらは異常値としてマークされ、以降の期間には見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青い点で示されていますが、全体的に予測よりも下方にあり、特に集中している部分は厚い青色の密集点を形成しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ紫やピンクの線で異なるパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実施AIの予測値（赤い×印）が、実績値よりも一貫して高い値を示しており、過大評価されている可能性があります。予測手法間でわずかな違いがありますが、大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が初期の方に集中していることから、始めのデータ収集において一時的な異常やエラーがあった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 予測値が実際の値よりも高く見積もられていることから、予測の改善が必要であると直感的に感じられます。
– 個人の健康状態の測定や管理においては、予測モデルの精度向上が重要で、将来的にはより信頼性の高い指標提供が可能になるかもしれません。誤った予測は個人の健康管理において誤解を招く可能性があるため、改善が期待されます。
このグラフは健康状態のモニタリングにおいて、予測モデルの調整を必要とする可能性を示唆しています。予測値が実績を大きく上回っていることから、モデルの精度に注意を払うことが求められます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在（2025年7月から2025年9月）にかけての実績データ（青）は、緩やかな上昇を示しています。
– 予測データ（ピンクライン）は、今後の上昇を示唆していますが、特にランダムフォレストと線形回帰で予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ内に黒い丸で示された異常値があります。これは他のデータポイントよりも大きく離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、観測された心理的ストレスのレベルを示しています。
– 予測（ピンク）はランダムフォレスト回帰による結果で、今後のトレンドを予測しています。この予測は他の手法（例えば、線形回帰や決定木回帰）と異なる可能性がありますが、細かい比較はグラフに明示されていません。
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が重なっている期間が短いため、それらの関係性を確認するのは難しいですが、予測は実績データのトレンドを考慮に入れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度は最初の数か月で高く、徐々にばらつき始めています。予測に関しては分布に広がりが見られるため、予測の不確実性が存在します。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– データの初期段階に異常値が存在することは、特定の時期におけるストレス要因が増加したことを示しているかもしれません。
– 予測の上昇は、未来における心理的ストレスの増加を警戒する指標となります。
– 社会またはビジネスに寄与する場合、この傾向はストレス管理の重要性を示します。特に予防的なストレス対応策が必要となることを意味します。
全体として、この分析は、個人の心理的ストレスが今後増加する可能性を示唆しており、適切に対応する必要性があることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数ヶ月（2025年7月から11月）では、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で横ばい状態。
– その後、2026年に向けてデータポイントが急激に増加し、スコアも上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ範囲にいくつかの外れ値が観察されるが、それらは比較的迅速に修正されているように見える。
– これらの外れ値は通常の変動範囲内にしばしばすぐに戻っている。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の実績AI**: 実際の過去のデータ。
– **赤の予測AI**: 予測されるデータ。
– **黒の円（異常値）**: 異常なデータ点。
– **緑の前年比較AI**: 前年のデータとの比較。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ範囲。
– 紫、灰色、ピンクの線はそれぞれ、異なる予測手法によって得られた予測の進展を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる結果を示しているが、大枠で同じ傾向を示している。
– モデル間には誤差の幅があるが、傾向としては上昇を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには強い相関関係があることが示唆される。
– 異常値の位置は、データの振れ幅を理解するのに役立つ。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– WEIスコアが全体的に上昇傾向にあることは、個人の自由度や自治が徐々に改善していることを示している。
– 政治的・社会的要因がこの指数に影響を与えている可能性がある。
– 増加傾向が続く場合、ビジネスや政策決定者にとっては個人の自由を考慮した戦略が求められるだろう。
全体的な分析から、社会の中で個人の自由度が高まる傾向にあることが示唆されます。これに伴い、社会的対策やビジネスの戦略が変化する可能性があります。
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:
このグラフは、社会カテゴリーにおけるWEI（公平性・公正さ）スコアの動きを時系列で示しています。以下に詳しい分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は特に2025年07月01日から急激に減少しています。
– 前年のデータ（薄緑）は、急激に上昇している傾向が見られます。
– 予測データのトレンド（ランダムフォレスト回帰の紫の線）は急激な変動に対応しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で実績データに異常値（黒丸）が見られます。これは予想外の要因による可能性がありますが、その後の急激な低下との関連が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の円は実際の計測値を示し、安定性を欠いている様子が見て取れます。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は変動に対して敏感であることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは大幅に異なりますが、その理由として外部要因や政策変更などが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績のズレが顕著であり、予測モデルの再評価やデータの再分析が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間の直感としては、実績が急激に変動していることから、社会の公平性・公正さに関して不安定な要素が多いと感じます。実行中の政策や社会運動が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、変動性が高いことで、将来の予測や戦略策定が難しくなる恐れがあります。これを解決するためには、より精度の高いデータ分析と安定化のためのアクションプランが求められます。
このグラフからは、社会の公平性・公正さが大きく揺れていることが示されており、それに対する適切な対策が必要とされることが浮き彫りにされます。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）に関する時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年夏）には、データポイントが非常に高い位置に集中していますが、時間が経過するにつれ計測はなく、後半（2026年夏）にまたいくつかのデータが現れています。
– 予測モデルのライン（薄い色）はほぼ水平で、全体的にWEIスコアが高い水準であることを示しています。特に予測の範囲は狭く、予測が信頼できることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に明確な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の範囲（灰色のシェーディング）が示す通り、数値は高い水準で安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、黒い丸は異常値の位置を示します。
– 様々な色の線（青、紫、ピンク）は異なるモデルの予測を示しますが、すべてが高い水準で一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のすべてが一致した方向性とスコア水準を示しています。
– データの傾向が時間とともに維持されていることから、持続的な自治性や持続可能性が継続していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い位置に集中する分布から、組織やコミュニティの持続可能性が良好であることが示されています。
6. **直感的な感想と影響**:
– データが持続可能性の高い位置にあることは、社会やビジネスにとってポジティブな兆候です。
– 予測が安定していることは、これらの組織やコミュニティが堅調に維持される可能性が高いことを示しています。
– ビジネスや社会政策において、これらのモデルや計測を元にした計画や決定は、積極的な影響をもたらすでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEIスコアの推移を示しています。最初の期間（2025年7月〜10月頃）では、さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による値が確認できます。この期間では全体として横ばいの傾向があります。
– その後、データが途切れ、2026年6月〜7月にかけて前年度のデータと比較として再びプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期に少なくとも1つの異常値が認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）は青いプロットで示されています。
– 測位された予測（予測AI）は赤い「×」で表されています。
– 異常値は黒の円で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で表され、これは予測の信頼区間を示している可能性があります。
– 前年度のデータ（比較AI）は緑色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法のプロットは最初の数か月で重なっており、各手法が似た結果を出していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間の横ばいトレンドが見られることからこの期間における社会基盤や教育機会の状況が安定していたことが示唆されますが、異常値の存在は一時的な変動を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データの期間が限られているため、非常に短期的な分析になりますが、最初の期間におけるWEIスコアの安定は、社会基盤や教育の提供が一貫していることを示唆しています。
– 外れ値の存在や途切れたデータポイントは、データ収集の問題や突発的な出来事の影響を考慮する必要があることを示しています。
全体的に、このグラフは社会基盤や教育機会に関連するデータの挙動を示しており、特定の予測手法を使用してその推移を見積もろうとしていることが伺えます。直感的には分析の期間をもっと長くし、データの連続性を補うことでより堅実な結論が引き出せるでしょう。
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**
– グラフは二つの主な時期に分かれており、最初の期間（左側）は過去のデータであり、2番目の期間（右側）は予測データとなっています。
– 最初の期間では、データポイントが集中的に分布しており、特に大きな変動は確認できません。
– 予測データは少しばらつきがみられるものの、全体的に統一されたスコア範囲（0.6~0.8）に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に「異常値」とラベル付けされたデータポイントが存在していますが、それ以外の急激な変動は特にありません。
– 予測データについても、比較的一定範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績・予測のプロットが異なり、視覚的に容易に区別できるようになっています。
– 異常値は特別な注視が必要で、通常のデータポイントからの逸脱を意味します。
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、予測の多様性を示しています。
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特に明確な相関は見られませんが、予測データは過去データに基づく予測の枠を超えない範囲で分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが一定の範囲に密集していることから、データの一貫性が確認できます。予測データもほぼ同様の範囲に集まっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから、人間は過去データに基づく予測を行う重要性を理解するでしょう。
– 社会全体で共生・多様性・自由の保障を高めるために、現在の成果を超えるための計画が必要であるという認識が促されます。
– ビジネスにおける影響としては、未来の不確実性を考慮した戦略立案の重要性が示唆されており、データに基づく意思決定が強調されます。
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:
以下は、提供されたヒートマップをもとにした分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 一般的に、全体的にスコアは時間とともに上昇しています。特に、初期の低いスコアから、中間以降にかけて高いスコアに変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の時刻16時に、目立った低スコア（紫）が見られます。この日は特に大きな変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しており、濃い紫から明るい黄色へとスコアが高くなることを示しています。
– 色の変化が、時間や日にちによってどのように配置されているか確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時刻でのスコアの上昇が、特定の日付のみに集中していることが見て取れます。
– 朝の時間帯と夕方の時間帯でスコアの違いがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは、一日の中の特定の時間帯で集中して高くなっており、日中全体での均等な広がりは見られません。
6. **直感的な感想や社会的影響**:
– このヒートマップから、一部の時刻や日付に社会的状況やイベントが影響を与えている可能性が感じ取れます。
– ビジネスや社会の観点からは、特定の時間にリソースを集中させることで、効率的な対策や戦略を立てることができるかもしれません。
この解析は、社会カテゴリに基づくため、具体的な社会現象やイベントに対する対応策や準備として役立てることができます。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見渡すと、時間帯ごとの色が異なっており、日ごとに微妙な変化が見られます。色の変化から、特定の時間帯での活動量が徐々に変わっている様子が示されていると考えられます。
– 色が濃い紫から青、緑、そして黄色へと変化しており、特定の時間帯で活動が高まっていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に18時、19時、23時付近の色の濃淡に変化がある日があります。この時間帯に非常に高いまたは低い活動が見られることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は活動スコアの高さを示しています。紫から青、緑、黄色へと明るい色に進むほど活動スコアが高いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦の時間軸で見ると、ある時間帯でのスコアに変化が生じたとき、それがほかの時間帯にも波及するかを確認することで、異なる時間の活動の関連性を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でより高いスコアが集まる日がいくつかあるため、社会的なイベントや行事、時間帯による人々の行動変容が影響している可能性があります。
6. **直感的な理解および社会的影響**:
– 人々は特定の時間帯でより活発に活動する習性があることが示唆されており、これは消費者行動や通勤パターンなど、ビジネス戦略に活かすことが考えられます。
– 活動のピーク時間を狙ったマーケティング戦略や、時間帯に合わせた交通機関の調整などが考えられます。
このヒートマップは、時間とスコアの関係を視覚化しており、コミュニティやビジネスの活性化における戦略的アプローチを理解するための重要なインサイトを提供します。
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:
以下の点を考慮し、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**:
– グラフは時間帯別に色が異なり、全体的に時間が遅くなるにつれてスコアが上がる傾向があります。
– 時間帯「16」のスコアが低く（暗い色）、それ以降の時間帯にかけてスコアが明るくなる（上昇する）様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の「16」時において最も低いスコア（最も暗）が観察され、他の日や時間帯に比べて際立っています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の濃淡はスコアの変化を示しており、暗い色（紫、青）は低いスコア、明るい色（黄、緑）は高いスコアを示しています。
– 日付と時間ごとのスコアの分布を視覚的にわかりやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれて、全体的に明るい色が増える傾向にあるため、時間の進行とともに社会WEIスコアが上昇している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝（7-8時）と深夜（19-23時）の間ではスコアが比較的高く（明るい色）、特定の時間帯においてスコアが特に低い（16時）ことがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般的に、このデータが何を示しているか具体的な背景はわかりませんが、時間帯によるスコアの変動は、人々の活動や社会の動向の変化を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このデータを活用することで、特定の時間帯を狙ってマーケティング活動を行うなど、戦略的な意思決定に基づくアプローチが考えられます。特にスコアが低い時間帯に注目し、改善のための施策の検討が有効かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップであるため、時間的なトレンドの分析よりも、各項目間の相関の強さを視覚的に理解することが焦点になります。相関が非常に高い箇所は赤く示され、低い箇所は青く示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上では、特定のデータの外れ値や急激な変動を直接識別することは困難です。しかし、相関が際立って弱い（青色）のセクションがあれば、それは他と異なるパターン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**
– 赤色が強いことは、高い正の相関を示し、青色は負の相関またはほぼ無関係を意味します。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI」の間には非常に強い相関（0.97）が見られます。
– 他にも、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が特に強い（0.59）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは時系列データの具体的な時間的変化を取得することはできませんが、長期間の相関関係は示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、全ての項目間での相関は、比較的高い値を示しています。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の複数のWEI項目間でも特に高い相関が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人間は各WEI項目が相互に影響を及ぼし合っていることを直感的に認識します。特に、総合的な幸福や社会の健全性は経済的な余裕だけでなく、多様性や自由の保障との関連性が大きいです。
– 社会政策を考える上で、個々の要素を孤立して考えるよりも、総合的なアプローチを取ることの重要性が示唆されます。たとえば、教育機会の向上が他の多くの社会的要素を改善に導ける可能性も考えられます。
このヒートマップは、社会政策や個人の幸福を考える際に、さまざまな要素がいかに相互に関連しているかを視覚的に示す有用なツールとなっています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは360日間のWEIスコア分布を示しており、時系列的なトレンドは見られませんが、カテゴリ別にスコアの変動を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリには外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」ではスコアの下方に複数の外れ値が存在します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も外れ値がいくつか観察され、特定の条件下でのストレス変動が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上下端は四分位数（第1四分位数と第3四分位数）を示します。
– 箱の高さが各カテゴリでの分布のばらつきを示し、密度の高さや低さを視覚的に表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」は類似した分布を持ち、関連性がある可能性を示唆します。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」などは他のカテゴリと異なる分布を持つため、個別の影響要因が大きいかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の分布の違いから、経済的余裕が心理的ストレスに与える影響が推察されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々は各カテゴリのWEIスコアを見て、特定の社会問題や個人の状態への認識を強めるかもしれません。
– 経済的な要因や自由度が、個人の心理的状態や社会全体の幸福度に与える影響を考慮することが必要です。
– ビジネスや社会政策においては、特に外れ値が多いセグメントへの対策が求められるでしょう。
この分析は、政策立案や個人の支援における重要なインサイトを提供するため、社会的な施策への導入が考慮されるべきです。
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）を用いて、WEI（おそらくウェルビーイング指数など）構成要素のデータを2つの主成分に変換した散布図です。以下に特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 第1主成分は横軸で広がりがあり、第2主成分は縦軸での広がりは少ないようです。第1主成分がデータの分散を多く説明しています（寄与率0.74）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上の1つのプロットと、左上に1つの離れたプロットがあります。これは潜在的な外れ値を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点はデータポイントを表し、それぞれが異なる構成要素をもとに変換されています。色や密度に特に差は見られませんが、分布が偏っているため、特定カテゴリに固まっ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**
– 主成分の関係性を見る限り、時系列データの説明は困難ですが、第1主成分が大きな役割を果たしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な線形相関は見受けられません。データは全体的に右に偏りがあるように見えます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このデータ分布から、特定の要因が他よりもデータに大きく影響している、あるいは支配的であることが示唆されます。特にビジネスや社会的な観点では、WEIに影響する重要な要素が特定できる可能性があります。外れ値は特異な要因やイベントによるものであり、詳細調査が求められます。
全体的に、第1主成分が大きな説明力を持っており、特定の軸周りの集中度が高いため、そこに注目した分析が効果的と考えられます。
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。