📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データは全体的に上昇トレンドを示しており、特に7月6日以降に顕著な急上昇が見られます。この変動は、社会的要因によるものと考えられます。
– **個人WEI平均**: 緩やかな上昇傾向が見られ、7月7日を境に大きく変動しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは他の指標と比べ顕著に上昇しています。特に7月6日以降の急上昇は、社会環境の改善を示唆している可能性があります。
#### 異常値
– **異常値の発生**: 主な異常値は、7月6日と7日周辺の日付で見られ、社会WEIの急上昇が関わっている可能性があります。
– **背景要因**: この異常は、外部の社会イベントや政策変更などにより、急激に社会的要因が強化されたためと推測できます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 明確な季節性パターンは見られませんが、社会要素における短期的な波動が観察されます。
– **トレンド**: 長期的な上昇トレンドが確認でき、多くの要素で一貫したスコアの向上が見られます。
– **残差**: 残差が少ないことから、トレンドと季節性の要素が影響力を持つことが示されています。
#### 項目間の相関
– **強い相関**: 社会フェアネスと社会持続可能性、共生・多様性と社会インフラが高い相関を示しています。これらの指標間の相関は、持続可能性の高い社会環境が共生の促進に寄与していることを意味します。
– **弱い相関**: 個人健康と経済的余裕は比較的低い相関を示し、個々の要因が独立した影響を与えていることを示唆します。
#### データ分布
– **ばらつきと外れ値**: 各詳細項目のスコアは0.65〜0.95の間でばらつきがあるが、スコアが極端に低い日付（例：個人WEIの経済的余裕や心理的ストレス）は特筆すべき外れ値として観察されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（0.74）**: 主に社会要素が与える影響を表しており、高いスコアを維持するために社会的側面の強化が必要である可能性を示します。
– **PC2の寄与率（0.07）**: 他の変動要因に比べると影響度は小さいが、個人の健康や自由度の変動を解釈するのに有用です。
### 結論
データ全体としては、社会的要因がWEIに強い影響を与えており、特に7月6日以降の増加は、外的要因（政策や社会活動など）の影響によるものと思われます。個人の健康状態や精神的ストレスも重要な指標であることが示されていますが、社会的構造の改善がWEIの向上に効果的であることが示唆されています。異常には外部要因の影響も考えられるため、社会情勢の変化に注目し続ける必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 初期の数日間ではWEIスコアが少し上昇しています。
– **横ばい**: その後は横ばいの傾向が強く、安定しています。
– **予測線の傾向**: 未来の予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべてほぼ横ばいの傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 上のグラフには黒枠の円で示された外れ値がいくつか見られます。これらは一般的に正常な範囲とは異なる数値であり、分析が必要です。
– 明確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
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアのデータを示しています。
– **赤いX（予測）**: 予測データを示し、未来のトレンドを予測しています。
– **グレーの背景**: 予測の不確かさ範囲を表しており、実績データがこの中で推移することが期待されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実測値と予測値の関係は良好であり、予測値が実測値に近いということが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実測値と予測値が密接に関連しており、高い相関が見られる可能性があります。
– 実測と予測の間に大きな乖離は見られません。
### 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
– **安定性**: 現在のWEIスコアは安定しており、予測も同様の安定性を示しています。これは社会の安定した状況を反映し、急激な変動のリスクが低いことを示唆します。
– **信頼性**: 予測モデルの精度が高い場合、企業や政策立案者はこれを信頼して中長期計画に利用できます。
– **異常な変動や外れ値**: これらは特定のイベントや環境の変化を示している可能性があり、詳細な分析が必要です。
全体的に、データが安定していることは、社会にとって安全かつ予測可能な環境を提供し、持続的な計画策定に寄与します。
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と洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初期に緩やかな上昇が見られます。その後は比較的横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれており、これは異常値を示しています。ただし、大きな急激な変動はそれほど見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績データを示しています。
– 赤いXは予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測値がこの範囲に入り込む可能性を示しています。
– 線は異なる予測手法（線形回帰、水色：決定木回帰、ピンク：ランダムフォレスト回帰）による結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法により出された予測値は、それぞれのモデルの特性によりやや異なっていますが、全体的に類似したトレンドを示しています。ランダムフォレスト回帰がやや高めの予測を出す傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しているため、過去のトレンドをもとに予測する場合、大きな変動は少ないと考えられます。これに対し、異なる予測モデルは少しずつ異なる傾向を示していますが、いずれも実績を大きく逸脱していません。
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**:
– トレンドが安定していることから、個人のWEIスコアは現状維持されていると考えられます。これはビジネスや社会が安定している状況を反映しているかもしれません。
– 異常値が少数存在することから、時折予測不能な事象が発生する可能性を示唆しています。
– 予測手法による違いは、新しい手法の導入や改善の余地を探る際に重要です。
このグラフは、全体的に安定した動きを示しており、新たな変化が少ない状況であることを示唆しています。ビジネスや政策の計画において、このようなデータは堅実な基盤として利用できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）のトレンドは、全体的にわずかな上昇傾向があります。ただし、大きな変動はありません。
– 予測（紫色と水色の線）では、特に明確な変動はなく、横ばいが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータ（黒丸）は数点あり、他のデータポイントより若干低めに位置しています。ただし、全体の傾向に大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示し、安定しています。
– 紫色の線（水色やピンクを伴う）は、異なる予測モデルによる予測を示しています。すべてがほぼ同一の値を保持していることから、予測の一致が見られます。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
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は、それほど大きく乖離しておらず、予測精度は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのプロットは一つのクラスターを形成しており、ばらつきは少なく、良好な相関が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、短期間での大きな変動が少ないため、社会的安定性を示唆しているように見えます。
– ビジネスや政策の立案においては、予測が安定していることから、予測に基づいた計画立案が可能であり、リスクは比較的低いと考えられます。
この分析から、社会WEI平均スコアは現在安定しており、短期的には大きな変動が予想されないことから、今後の計画には良好な意思決定をサポートするデータとして活用できるでしょう。
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:
ここでは、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は0.6から0.8の範囲に集中しており、全体的に横ばいです。しかし、予測データ（紫色の線）は、上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は円で囲まれた部分に示され、特に評価日が2025-07-08頃に集中しています。それらは標準のデータから逸脱しており、特定のイベントや異常値に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績スコアを示し、赤の×印は予測スコアです。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線を引いた部分は異なる予測手法（AI、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的一定であり、予測データは今後の上昇傾向を示しています。これは、予測モデルが今後の改善を見込んでいることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した密度分布を示していますが、予測はそれに比して変動が大きいことが分かります。
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**:
– 実績が安定していることは個人の経済的余裕が安定していることを示唆しますが、今後の予測が上昇することにより、さらなる経済の強化を期待できます。
– 外れ値の存在は異常事象に関連する可能性があるため、これらへの対応も重要です。
– ビジネスにおいては、予測データに基づき積極的な戦略を採ることで、収益の増加やリスク管理に役立てることができるでしょう。これは、特に予測が正確な場合に有効です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいであり、急激な変動は見られません。
– 予測データについては、線形回帰とランダムフォレスト回帰が僅かな増加を示していますが、大きな上昇ではなく安定した予測がなされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは外れ値として黒い円で強調されていますが、特定のパターンは見られません。
– WEIスコアの範囲内には収まっているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しており、基本的にAIによる予測に大きく外れていません。
– 予測は三つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、それぞれのラインが引かれています。
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はおおむね一致しており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の周期性は見られませんが、予測と実績が類似していることから、予測モデルがうまく機能している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 代表される個人の健康状態は安定しており、急な悪化や改善の兆候は見られないため、安心感を与える可能性があります。
– モデルの予測が安定していることから、今後も同様の状態が続くと考えられるため、予防策や健康促進策を穏やかに進める余地があります。
全体として、このグラフからは個人の健康状態が安定しており、予測システムが有効に機能していることが見て取れます。社会的には、健康管理のためのリソース配分を計画的に行うための指針となると言えるでしょう。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の20日間は、実績の WEI スコアが若干増加傾向にありますが、大きな変動はありません。その後、予測 AI のデータに移行し、一部のモデルでは上昇が見られますが、ほとんどのモデルでは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で強調された外れ値がいくつかありますが、多くのプロットは安定しています。急激な異常値は特段目立ちません。
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、赤いXは予測データの一部。円で示された外れ値は、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）外に位置するデータです。
– ピンク、ブルー、水色の線は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間では、線形回帰はゆるやかに上昇していますが、他の2つのモデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は安定した状態を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際の WEI スコアの分布はある程度の変動があり多様です。予測モデルによるスコアは比較的一貫しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 全体として、心理的ストレスは短期的には安定しているように見えるものの、予測モデルによっては将来的にわずかな上昇が懸念されます。
– ストレス管理や心理的支援の計画において、このようなトレンドを考慮することで、より効果的な介入策を講じることが可能です。これは、個人だけでなく、組織やコミュニティ全体のストレス管理にも役立つでしょう。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に横ばいで、スコアが0.6から0.9の間に分布しています。
– 予測値（ライン）は、異なる手法により若干異なりますが、全体的に現状を維持またはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データは平均から外れており、特に0.6付近のスコアが外れ値として黒い円で強調されています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の30日間の自由度と自治の指標です。
– ピンク、シアン、紫の予測線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる回帰モデルの予測データが比較されており、モデルによって精度が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9までの範囲に分散しており、外れ値が若干存在するものの、全体的なスコアは安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績の安定性とモデルによる予測は、今後も大きな変動がないと予測されているため、社会的な自由度と自治の状況が維持されることが期待されます。
– ビジネスや社会において、安定した状況はリスク管理や計画立案がしやすい環境を提供するでしょう。
– しかし、少数の外れ値が示唆するように、予期せぬ問題や変化が潜在する可能性があります。これには注意が必要です。
このグラフは、個人の自由や自治について安定した状況を示していますが、潜在的なリスクにも注視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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIのスコアは大きくばらついていますが、時間が経つにつれて安定し始めています。
– 予測AIのデータは全体的にほぼ一定のラインを維持し、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかのスコアが低く、外れ値として特に目立っています。
3. **プロットの意味**:
– 青の点は実績AIで、期間の初期に変動が大きく、その後安定しています。
– ピンクと緑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）で、それぞれのモデルが示す予測結果を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、初期の段階で広いが徐々に狭まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測は一定期間後にある程度収束しており、これはモデルの予測精度が向上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**:
– 初期のスコア分布は広いが、後の期間ではスコアが高まり、予測範囲内に収まっています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の不安定さは社会的な公平性や公正さに関する課題を表しているかもしれません。その後の安定した予測スコアは、状況の改善または予測精度の向上を示唆します。
– ビジネスや政策設定において、初期の不安定なデータを重視し、どのような改善が実現可能かを探ることが重要です。一方で、予測モデルの信頼性を一層強化することで、将来の計画策定がより効果的になるでしょう。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色の点）は、概ね0.8以上の範囲に集中しており、持続可能性と自治性のスコアが安定していることを示しています。
– 7月の後半から観測データがなくなり、予測のみが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点の外れ値が描かれていますが、全体として大きな変動はありません。
– 予測AIの期待範囲から外れた異常値がいくつか見られるものの、その影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータポイントを表し、安定したパフォーマンスを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内にほとんどの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、シアン、マゼンタの線で示されるのは、異なる予測モデルの出力です。これらの予測は、各線が示すモデルによる予測の安定性を表します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは0.8から0.9の範囲に密度が高く、予測モデルのいずれもこの範囲の予測を続けています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定した持続可能性と自治性のスコアが示されており、社会的に安定した環境下にあると解釈できます。
– ビジネスへの影響として、この安定性は企業の長期的な計画策定に寄与し、予測モデルの信頼性が高いことを示唆しています。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性の高い環境が今後も維持される可能性を示唆しており、ビジネスや政策決定へのポジティブな影響を期待できます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青色）は、主に0.7から0.9の範囲内で変動しており、全体的にやや上昇傾向です。
– この期間で急激な増減はないため、比較的安定したトレンドが見られます。
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を示しており、いくつかのデータポイントが不規則に離れていることがわかります。
– 大部分は平均的な範囲内ですが、外れ値が存在することで一部の異常なイベントや変動があったことを示唆します。
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、予測データは赤い×で表され、異常値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさは灰色の領域で示されていますが、これは実績データがこの範囲内にほぼ収まり、予測モデルが妥当で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**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の予測モデルが示されています。期間の後半に、これらのモデルが異なるトレンドを示していることが観察されます。
– 特にランダムフォレスト回帰はより高いスコアを予測しており、将来的な上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.7から0.9の範囲に密集しており、異常値を除いて一貫したパターンがあります。
– 予測モデルと実績のスコアの間には概ね高い相関があると考えられます。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– このデータは教育機会や社会基盤に関連しているため、上昇トレンドは社会インフラの改善や教育機会の拡充を示している可能性があります。
– 外れ値は、特定の期間中に予想外のイベントや政策の変化による影響を示唆しており、それがどのように対応されるかが今後の課題となるでしょう。
– ビジネスにおいては、このトレンドは教育関連サービスやインフラストラクチャへの投資機会を示唆している可能性があります。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
#### 1. トレンド
– **実績スコア（青いプロット）**: これらのスコアは比較的一定の範囲（0.6～0.8）に集まっており、大きな変動は見られない。安定性が示されている。
– **予測（ランダムフォレスト回帰・紫の線）**: 高いスコアを維持し、最終的に1.0近くに達しており、非常に良い結果を示す傾向にある。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が数個見られ、特定の日付に対してスコアが範囲外（異常値）になっている。これらは異常事象や計測ミスを示す可能性がある。
#### 3. プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績）**: 実際のスコアを示し、データが集約しているクラスタが見受けられる。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの予測の信頼性を確認できる。
– **異常値の円**: 異常値として特定されたデータ点。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル（線形回帰・決定木回帰）とランダムフォレスト回帰が異なったトレンドを示している。特に、ランダムフォレスト回帰が他モデルとは異なる高いポテンシャルを示している。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績スコアと各種予測スコアの間に明確な相関関係が見られるが、ランダムフォレスト回帰が特に楽観的な予測を行っている。
#### 6. 人間が感じる直感と社会的インパクト
– 安定した実績データはこのエリアの安定性を示しており、社会の多様性や自由が確保されているといえる。
– ランダムフォレストによる高スコアの予測は、長期的に見てさらなる多様性や共生が期待される。
– 異常値の存在は、予期せぬイベントや政策変更の影響を示している可能性があり、改善の機会と捉えることができる。
ビジネスや社会への影響の観点からは、この安定性が今後も持続するなら、将来的な政策策定や社会プログラムの構築が容易になると期待される。また、予測の違いを活用して各モデルの改善を図ることも重要である。
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
1. **トレンド**
– 全体的に、ヒートマップは日を追うごとに色が濃い青から明るい黄緑色、そして黄色へと変化しており、このことからWEIスコアが徐々に上昇していることを示しています。特に7月6日以降は高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日や7月2日の16時台は濃い青や紫色を示し、低いWEIスコアを示していますが、これ以外は比較的一貫した上昇傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。青から紫の色は低いスコア、黄色に近づくほど高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間の進行に伴い、スコアが上昇し安定しているため、各時系列は連動して上昇トレンドにあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間とともに上昇しており、7月6日以降特に安定しています。日中（特に16時以降）のスコアが高い傾向にあります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– スコアは改善傾向にあり、全体的にポジティブな変化が見られます。高いスコアは社会活動の活性化や、特定のイベントや政策の成功を示唆している可能性があり、社会やビジネスの安定性や成長に対する楽観的な見解を持つ人が増えるかもしれません。
このグラフは、WEIスコアの健全性を示し、社会的活動や動向がポジティブに変化していることを視覚的に表現しています。
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**:
– データは時間帯別で日付ごとに色分けされており、色の変化からトレンドを把握できます。
– 色が濃い緑から黄緑へ変化していることから、個人のWEI平均スコアは日にちが経つにつれて高まりつつあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば16時から19時の間）でスコアが不連続に変わっている部分があり、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強度はWEIスコアの高低を示しており、濃い青は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに日ごとの変化を見ることで、特定の時間に何が影響しているかを探ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の交差で色が継続的に変化している部分があり、これはおそらく特定の条件やイベントが影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方（16時以降）にスコアが上がる傾向が見られるため、社会的活動や勤務後の影響があるかもしれません。この時間帯の色が他の時間帯に比べて一般的に明るいことなどから、ポジティブなイベントがあった可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 色の変化が人々の日常活動や社会的なイベントに関連している可能性があります。例えば、夕方のスコア上昇は人々の休息や娯楽の影響を示唆するかもしれません。
– このデータをもとに、企業は従業員のパフォーマンス向上策を検討したり、特定の時間帯の活動を活性化する戦略を練ることができます。
### まとめ
グラフは、時間帯ごとのWEIスコアの変化を示しており、色の変化からその時々のイベントや活動が個人のスコアにどのように影響しているかを把握するのに役立ちます。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおける「WEI平均スコア」を時系列ヒートマップとして示しています。以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 期間全体にわたって、特に7時と19時のスロットでWEI平均スコアの上昇傾向が見られます。
– 16時のスコアは最初は低かったものの、徐々に改善し、他の時間帯と比較するとより鮮やかな色に変化しています（スコアが向上）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の7月5日までの期間は特に低いスコアを示しています。これは他の時間帯に比べて異常です。
– 16時のスロットは7月5日以降急激な変動が見られ、全体的なスコアの改善が確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高さを示します。濃い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示します。
– 時間帯が示されており、日中と夜間でスコアのパターンが異なることが視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付にわたって、複数の時間帯でスコアが連動して変動しています。これにより、何らかの共通の要因が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアは一見連動しているように見えますが、16時の急激な変動は、特定の出来事が影響を与えていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– このヒートマップにより、特定の時間帯や日付におけるパターン認識が直感的に行えます。
– ビジネスや社会的には、特に16時のパターン変化から、介入の可能性や施策の効果を評価するための重要なヒントが得られるかもしれません。
これにより、ヒートマップから迅速な意思決定が可能となる視覚的な洞察が提供されています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体は時系列の変化を示さないが、項目間の相関を表している。色が濃い赤から青に変わることで、相関の強さ（または弱さ）や正負を視覚的に示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– このグラフでは、外れ値や急激な変動は示されていない。相関強度の視覚的変化を通して、項目間の関係性の強弱を見ることができる。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さは相関の強さを示している。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強い。また、数値が1に近いほど強い相関、0に近いほど相関がないことを指している。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– ヒートマップは時系列のデータではないが、各項目間の関連性を網羅的に確認できる。「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関（0.56）は比較的強く、相互に関連する可能性が示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」はほとんどの項目と高い正の相関を持っている特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に強い（0.92）。このことから、社会的要因が総合的な指標に大きく影響していることがわかる。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関は0.49で、自治に関わる項目間の関連性があることを示唆している。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– ヒートマップは、個人と社会の要因がどの程度相互に関連し合っているかを見るための有効な方法である。過去30日間のデータがベースとなっており、社会的な要因が個人の精神状態や健康に影響を与えていることを示している可能性がある。
– 社会政策を立案する際には、特定の要因—例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」—に注力することで、総合WEIの向上につながるかもしれない。このような関連性を利用することで個人のウェルビーイングを向上させることができる。
このヒートマップは、社会と個人のウェルビーイングにおけるさまざまな要因の関連性を視覚的に示し、これによって政策立案や社会施策に対する重要な洞察を提供する。
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、さまざまなWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を比較したものです。30日間のデータが示されています。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**:
– 各WEIタイプ間に一貫した上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 比較の結果、特定のカテゴリで高いスコアの傾向が見られるか、一貫性のあるスコアレンジが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプにおいて外れ値（特に上もしくは下に大きく離れたプロット）が見受けられます。これらは特異なイベントや変則的なデータ点を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図のボックス部分はデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央値がマークされています。
– ヒゲはデータ範囲を示し、円で示された点は外れ値を表します。
– 色の違いは視覚的なカテゴリ分けを促するため使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間に直接的な相関を見つけるのは難しいですが、特定のWEIタイプで一貫性や変則性があるかどうか見ることで、興味深い関連性が示唆されることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部カテゴリではスコアのばらつきが大きいものもあり、それが全体の分布に影響を与える特性が示されています。
– 中央値が他のタイプと比較して大きく異なる場合は、別の背景要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– スコアのばらつきが大きい領域では、社会や個人の幸福度の評価が安定しておらず、多様な経験が反映されているかもしれません。
– スコアの一貫性は、そのカテゴリが成熟している、または一般的に評価が安定していることを示唆します。
– ビジネスや政策決定においては、スコアの高い部分を強化し、ばらつきの大きい領域に対して戦略的介入が求められるかもしれません。
このグラフは、社会や個人の様々な側面の分析に幅広いインサイトを提供するものです。データの背景や詳細を考慮することで、より具体的な分析が可能となります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフの分析を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 上部の「Trend」プロットを見ると、全体的に上昇トレンドを示しています。30日間にわたりほぼ一定速度で増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」プロットには、特に7月10日付近での急激な変動が見られます。この時点で一時的な外れ値が発生していますが、それ以外は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 「Observed」プロットは、観測されたデータを示しており、トレンドと季節成分の影響を含みます。
– 「Seasonal」プロットは、周期的な変動を示し、10日間程度の周期があります。
– 「Residual」プロットは、トレンドと季節成分を除いた残差を示しており、通常はランダムノイズを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節成分が周期的であるため、観測データの短期の変動に影響を与えています。トレンドは全体的な成長を示している一方で、季節変動が日々の変動に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇するにつれて、観測データもそれに追従しており、強い相関が見受けられます。季節成分による変動はありますが、長期的にはトレンドに寄与しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 上昇トレンドが示されているため、この社会的指標（WEI）が改善または成長していると直感的に感じられます。社会やビジネスにおいては、ポジティブな方向性を示す兆候として受け取られるでしょう。
– 季節的変動があるため、特定の日や週に定期的なアップダウンがあることも理解されます。社会的イベントや季節要因によって影響を受けている可能性があります。
この分析は、社会的又はビジネス環境がどのように変化しているかを理解し、戦略的な判断をするのに役立ちます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解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**:
– トレンド成分は一貫して上昇しており、これは30日間にわたって個人WEI平均スコアが全体的に改善していることを示しています。この上昇傾向は、主観的な福祉や幸福感が向上している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値のプロットでは、6月20日付近に急激な変動が見られますが、全体的には滑らかに上昇しています。また、残差のグラフでは、初期に大きな変動がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」（観測値）は、実際のデータを示し、全体的な動きを表しています。
– 「Trend」（トレンド）は、長期的な動向を示し、基調として向上していることを示します。
– 「Seasonal」（季節成分）は、周期的な変動を表し、一定のパターンがあることを示していますが、その変動は大きくありません。
– 「Residual」（残差）は、予測できない変動を示しており、観測直後に大きく変動していますが、後はほぼゼロに近いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドや季節成分が観測値に与える影響を考慮することで、全体の向上が周期性や予期せぬ変動に左右されないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間における短期的な変動（例えば観測値のピークと谷）が周期成分とも一致しているため、いくらかの周期的要因が存在する可能性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体的なトレンドの上昇は肯定的な兆候です。個人WEI平均が向上することで、社会的な健康状態や福祉が進展している可能性があります。企業や政策立案者にとって、こうしたポジティブな傾向を維持・促進するための施策を継続・強化することが重要です。
これによって、個人と社会の幸福感の向上を反映する信頼性の高い指標として扱うことが可能です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された社会WEI平均STL分解グラフの解析結果です。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドが上昇していることが見受けられます。全体として、社会的な指標が徐々に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、観測データ（Observed）の初期に少し変動があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**: 最終的なスコアの値で、これが実際の観測データです。
– **Trend**: 長期的な動向を示しており、社会的指標が向上していることを示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、定期的に上昇と下降を繰り返しています。これは一時的な社会イベントや特定の時期に関連する可能性があります。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後の残りで、ランダムな変動やノイズを示しています。初期に少し変動があるようですが、その後は比較的一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測データはトレンドと季節性の影響を受けていることが明らかです。トレンドの上昇は全体的な向上を示し、季節性は短期的な変動を加えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは一定の増加を示しており、これは社会的な改善を指している可能性があります。季節性の変動は周期的で、特定のイベントが影響を与えている可能性があります。
6. **このグラフから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**:
– 人々は社会的状況が改善していると感じるでしょう。これは、政策の効果や社会的イベントの成功によるものかもしれません。
– ビジネスや社会では、ポジティブなトレンドが続けば、新しい機会が生まれたり、投資が促進されたりする可能性があります。また、季節性の理解は、特定の時期に戦略を調整するために重要です。
全体として、このグラフは、社会の平均スコアが改善しているというポジティブな兆候を示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **分布の中心**: 第一主成分に沿って広がりがあるが、全体的には右側にデータが集中している。第二主成分は比較的狭い範囲に分布。
– **傾向**: 明確な上昇または下降のトレンドは見られないが、第一主成分が0.1から0.25付近で密集が見られる。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 左上方向（第一主成分 ~-0.5、第二主成分 0.15）のプロットは他のデータポイントから孤立しており、外れ値として考えられる。
– **急激な変動**: 右上と左下で点が集まっているが、中央付近から急に密集度が減っているエリアがあり、変動が見られる。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: 色は一定で、密度は右上付近に高い。これにより、特定の要素が主成分1で多く寄与していることが示唆される。
– **解釈**: 各プロットは、各社会的要素の主成分への寄与度を示しており、右上の点群は特定の社会的要素の優位性を示すと考えられる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **類似ポイント**: 各点が独立しているため、時系列と直接的な関係性は見られないが、集団として分類される可能性がある。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第一主成分と第二主成分の間に明確な相関は見られない。
– **分布**: 分布は第一主成分側で広がり、第二主成分側では狭い範囲に集中する傾向。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的理解**: 主成分分析を使用することで、様々な社会的要素がどのようにWEIに影響を与えるかを可視化している。
– **社会への影響**: データが右上に集中していることから、どの要素が社会において支配的かを見極めることができる。
– **ビジネスインパクト**: 重要な要素を抽出し、それを重点的に分析することで、より効果的な社会政策が策定可能となる。
このグラフは、データセットの主要な変動要因を理解するための価値あるツールです。掌握された知見を活用して、社会的課題の解決に役立てることが期待されます。
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。