📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **長期トレンド:** データを見ると、概ねスコアは0.65から0.85の間を推移しています。7月初旬から中旬にかけて、総合WEIのスコアは緩やかに上昇傾向にあり、最終的には0.80付近で安定しているようです。
– **顕著な変動期間:** 特に7月6日から7日、7月12日から13日に顕著な上昇が見られます。この期間のWEIは、社会や個人的な要因によるものでしょう。
#### 異常値
– **特定の日付の異常:** 7月1日の総合WEIスコアは0.69で異常値として識別されました。この異常スコアは、経済的余裕や心理的ストレスが影響している可能性があります。特に経済的余裕は7月2日にも異常値が観測され、経済的状況がWEIに大きな影響を与えている可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解による考察:** トレンド成分は7月7日以降上昇が見られ、季節性については、7月初旬に一時的な低下があり、その後回復しています。残差成分の変動は小さく、全体として安定しています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ:** 個人WEIと社会WEIの間に強い正の相関が見られます。特に、社会の公正さ、持続可能性と自治性のスコアと個人の自由度と自治、心理的ストレスが関連しています。これら要因が互いに影響し合っている可能性が考えられます。
#### データ分布
– **箱ひげ図による観察:** 各WEIスコアは概ね0.70から0.85の間に分布し、中央値は0.75前後です。経済的余裕、健康状態、心理的ストレスにいくつかの外れ値（異常値）が観測されますが、全体としてのばらつきは大きくありません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率:** PC1が0.74の寄与率を持ち、これはデータの変動の大部分が一つの主要因で説明できることを示唆します。PC1は複数のWEI項目に共通する大きな社会的または個人的なトレンドを捉えていると考えられます。
### 結論
この分析から、総じて7月初旬からの経済状況や社会の安定がWEIスコアの向上に寄与していることが示唆されます。特に、7月初旬の経済的な不安定さが解消された後に、総合スコアが安定して高い水準で維持されています。異常値としての個人WEIや各項目の分析から、個々の健康状態や経済的余裕が変動の要因として顕著ですが、全体としてWEIは安定しています。データから見えるこれらの傾向は、戦略的な政策介入や個人のQOL向上に向けた有益なインサイトを提供します。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンドと停滞**
– グラフの冒頭では、青色の実績データが横ばいの状態で始まっています。少し特殊なトレンドがある可能性があります。
– その後、緑色の前年比較AIデータが急激に増加し、新たな水準に達しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**
– 黒い円で示された外れ値がいくつかの箇所に存在し、時系列の変動中に異常が見られます。
– **急激な変動**
– 特にグラフの後半部分で、データポイントが急激に上昇しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **データポイントの色分け**
– 青色が「実績（実績AI）」を示し、緑色が前年と比較したデータを示しています。
– 予測データが赤の「×」で示されています。
– 薄紫色、ピンク、青紫の線は、それぞれ異なる回帰分析の結果を示しています。
– **密度**
– 後半の期間でデータ点の密度が増し、グラフの上部に密集しているのが観察されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**
– 実績データと予測データが明確に分かれており、予測の精度や傾向を比較することが可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **回帰モデルの活用**
– 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が異なるトレンドを示しており、それぞれの予測能力を探ることが重要です。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **社会的インパクト**
– 初期の段階での実績の停滞から大きく回復しており、何らかの社会的政策や出来事が影響を与えた可能性が考えられます。
– 急激な上昇は、予測を超える社会の変化や新たな技術・政策の導入を示唆しているかもしれません。
これらの洞察から、人間が直感的に感じるのは、データの急な変化が何によって引き起こされたのか、その背景を探ることが重要であるということです。これにより、将来の予測や政策決定に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには2つの異なる期間があります。最初の期間（2025年7月～2025年11月）は、主にデータが比較的低いWEIスコアの範囲に集中しています。次の期間（2026年7月頃）は、データが高いスコアでの密度が高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃に異常値が見られますが、その後は安定しています。急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、かなりの頻度で異常値が含まれています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、2026年のデータはより高いスコアで安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線は、特定のパターンを持ちませんが、全体の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年のデータは、全体的に低いスコア範囲での動きが見られ、2026年にはスコアが上昇し安定する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時期間でのデータ分布が明確に異なり、時間が経つにつれてスコアが上昇していることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 2025年に見られる異常値や低スコアは、一時的な社会的、経済的な問題を示している可能性があります。
– 2026年にスコアが高く安定していることは、改善された指標を示し、社会やビジネス環境が向上していることを指摘します。これにより、ポジティブな未来への期待感が高まる可能性があります。
この分析は、データの視覚的なパターンを理解し、潜在的な改善点や社会の進歩についての深い洞察を与えることができます。
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:
この時系列散布図を分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは明確な始まりと終わりのセグメントを示していますが、中間に大きな空白があります。序盤は横ばい気味で、終盤は若干の上昇トレンドです。
– 序盤（2025年）は、実績AIのデータ（青色のプロット）が0.6から0.8の間で横ばいを示しています。その後の予測データについては、急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤に複数の予測（赤い「X」）が見られます。これらは実績値からの予測だと考えられ、外れ値も含まれている可能性があります。
– 特徴的なのは、その後のデータ（緑色プロット）が急に右にシフトしている点です。データのギャップが原因であ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（実績AI）データを示し、赤い「X」は予測（予測AI）を示しています。緑色のプロットは前年との比較と考えられます。
– 紫の線は予測の違い（回帰モデルの違い）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 序盤の実績と予測データに相関が見られる一方で、後半の前年データは明らかに異なる分布を示しています。これは相関が弱い、または異なるトレンド要因があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間にはある程度の相関が感じられますが、前年のデータとは大きな分布の違いがあります。
6. **社会またはビジネスへの影響に関する洞察**:
– 初期と後期のスコアの違いは、社会的または経済的要因の劇的な変化の可能性を示唆しています。予測のモデル間の違いが大きい場合、ビジネス上の意思決定においてモデル選択が重要になるかもしれません。
– 緑色の昨年のデータが急に右側へ移動していることから、時間とともに特定のトレンドが発生したことを示している可能性があります。この変動は外部の社会的、経済的な要因によるものかもしれません。
全体として、このグラフは時系列の変動を捉えつつ、予測モデルの違いが結果に与える影響を示唆しています。各セグメントの理解を深めることで、将来の予測精度を向上させる視点を提供するでしょう。
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:
グラフについて詳しく分析してみます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、極端な増減は見られません。個人WEIスコアは比較的安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒いマーカーで示された異常値がいくつか存在します。特定の期間において一部の異常なデータポイントが観測されましたが、それが他の時点で影響を及ぼしているかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しており、グラフの序盤に集中しています。
– 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）などの予測値も示されていますが、これらは異なるAIモデルの予測値を比較していることが伺えます。
– 緑色のプロットは前年のデータを表しています。これは前年比較を意図していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各種予測モデルの比較が行われていますが、時系列の前半に集中しています。時系列の終わりには予測と過去データが対比されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を含めることで、モデルの予測精度や可能性を探っているように見えます。それがどのように分布に影響を及ぼしているかを考察する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフを見ると、多くのデータが安定しているので、個人の経済的余裕に大きな変化はないと感じ取られるかもしれません。ただし、異常値が示唆するように、一部には潜在的なリスクや機会が隠れている可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、異常値が示す特異な状況を丁寧に分析することで、個人の経済状況の変化に対処する手段を講じることが考えられます。
このグラフをもとに、適切な予測モデルを選択したり、異常値への対応策を検討することが求められます。
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**
– 時系列のデータは、最初に集中的に実績（青のプロット）があり、その後はスコアが記録されていないかのように途切れています。
– オレンジの線で示されている予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）が示すように、最初の期間と最後の期間で異なるトレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの最初の部分に、実績データの中に黒い円で示された異常値があり、スコアが急に上昇していることが観察されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロット：実績データのスコア。
– 赤い十字：AIが予測したスコア。
– 黒い円：異常値として認識されたデータポイント。
– 緑のプロット：前年のデータと比較した結果。
– グレーの背景：予測の不確かさを示す範囲。
– 線色（紫、ピンク、青）：各種予測モデルの結果を示す。
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（予測モデル）との間に一致や相違が見られます。
– 異常値は、予測モデルに対してどういった影響を与えているかの分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きな乖離はありませんが、スコアの幅と予測範囲が不安定であることから、データのばらつきが大きいことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のスコアは高い信頼性を持ちつつも、その後の期間でデータが途切れていることが、測定の安定性や一貫性への不安を生む可能性があります。
– 異常値の存在は、データの収集や記録における何らかの問題を示しているかもしれません。
– 社会的な影響としては、健康状態を示すこのスコアを基にする政策やサービスが、このデータの結果に強く影響を受けることが考えられます。信頼性のあるデータ収集が不可欠です。
このグラフを基に、さらなるデータ収集や分析を行い、より正確な予測モデルの構築と信頼性の向上が求められます。
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:
以下は、グラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績（青色）のスコアは開始から同じ時期に密集していますが、その後のデータが示されていません。したがって、長期的なトレンドは判断しにくいです。
– 予測（紫、ピンク、ライトブルー）の線は開始後すぐに高く上昇し、一定の水準に留まる予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸が異常値を示しています。これらは実績データから明らかに外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 灰色の帯は予測の信頼区間を示しており、その範囲内で予測が大きく異なります。
– 各色の線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測の間には明らかに異なるパターンが見られ、実績が提供されている範囲の外での予測が行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の青い点が非常に密集しているため、標準的な分布を持っているように見えます。
– 左端に異常値が集中していることから、特定の条件下で高いストレスが発生し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**:
– 人々は予測が通常の水準よりも高く、かつ範囲が広がることを不安に感じるかもしれません。これは未来のより大きなストレスの可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会では、現在のストレス管理が必要であり、将来の予測不確実性に備えた対策が求められます。
このグラフは、心理的ストレスの管理において、予測データの信頼性を理解することで、適切なマネジメントを行う上での重要な指標になり得ます。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治に関するWEIスコアの360日間の推移を示しています。それでは以下に、視覚的特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 大きな時間軸にわたって、データ（実績AI）が大きく変動している様子は見られず、横ばいの傾向があります。
– 予測（回帰モデル）がやや異なる時間帯で示されていますが、特定の周期性や急激な変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が初期のデータに集中し、特定のプロット（円形で囲まれたもの）が異常値として示されています。
– 評価日が進むと、こうした外れ値は見られなくなります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点が実績AIのデータで、緑の点は前年の比較値として提供されています。
– 黒い円は異常値を示しており、異常変動を示す時期を特定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績および予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が含まれており、予測された範囲も示されていますが、軸に沿った大きな相違は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的一貫しており、スコアが全体的に高めの範囲に集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**:
– このデータは個々の自由度や自治の安定性を示しており、特に大きな変動がないことは、社会的変化が少ないか、もしくは政策が安定していることを意味します。
– 異常値の存在は、特定の時期または条件下での不安定性やチャレンジを暗示していますが、全体的にはポジティブな見方ができます。
グラフ全体として、安定している社会的状況が反映されている可能性が高く、ビジネスや政策には安心感を与え得る情報です。しかし、特定期間における異常に注意を払い、必要な場合は調整や対応を検討するのがよいでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– グラフは非常に短い期間での変動を見せており、全体的に横ばいの印象があります。目立った上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として示されている点が、左側の冒頭部分に多く見られます。他のデータポイントに比べて大きく外れた値となっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色の点）と予測（赤色の点）が示されています。異常値（黒い円）は最初の期間に集中しており、予測の枠が示す範囲（灰色の領域）は、全体的に緩やかです。
– 前年の比較（緑色の点）は、大きな変動幅を示しています。ただし、実績のデータポイントとは離れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間において、現実のデータとモデルの予測が一致しているとは言えません。予測が実績と乖離していることが分かります（特に異常値として示されている部分）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは異常値の影響でばらつきがありますが、全体的には大きな変動がないため、全体の中でバラつきが目立ちます。
6. **社会的洞察および影響**
– グラフは、公平性や公正さに関するスコアの推移を示しています。最初のデータにて多くの異常値が見られることは、初期データの収集方法や計測に問題がある可能性を示唆しています。
– 将来的なデータの信憑性を高めるには、データ収集とモデルの再評価が望ましいです。
– ビジネスや社会において、実績と予測が一致しないことは、不確実性が高くなる要因となるため、綿密な確認と適切な対策が必要です。
このように、データの精度向上と異常値処理が重要です。これにより、意思決定の質を向上させることが見込まれます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは高スコア領域（0.8以上）から始まり、多くのデータポイントが集中的に配置されています。
– 左側（初期）のデータは一貫性がなく、適度な変動が見られますが、0.8以上のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、異常値が見られます（黒丸）。
– 大きな急変は見られませんが、若干のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い円（実績AI）と赤い×（予測AI）が並行して表示されています。これにより、実績値と予測値の比較が可能です。
– 線の異なる色（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測アルゴリズムを示していますが、それぞれの予測範囲は狭く、実績値と大きな差異はありません。
– 緑の点（前年（比較AI））が隣接して示され、前年と今年のデータを比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの出力は実績値から大きく離れておらず、高い信頼性が示唆されます。
– 異なる予測アルゴリズムの結果が重なり合っているため、これらのモデルが安定した予測を提供していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度は、期間の初期に集中しており、評価期間の後半には少なくなっています。
– スコアが0.8以上で強い正の傾向があり、他の変化要因が少ない高スコアの分布が確認されます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– データの高スコアは、持続可能性と自治性の観点から見て良好な状態を示しています。
– 安定して高スコアが達成されているため、社会全体または特定のコミュニティにポジティブな影響を与える可能性があります。
– 政策立案者や企業は、このようなデータを元にさらなる改善策を検討できます。特に、持続可能な活動を継続するための信頼性の高い予測モデルの選定に役立つでしょう。
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:**
– グラフは二つの時間帯に分かれています。2025年7月から12月初めにかけて実績値と予測値がありますが、その後2026年7月のデータに変わります。
– 両方の期間でのスコアはほぼ横ばいに見えますが、2026年のデータは予測（緑の線）として示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年のデータにおいては、全体的に安定しているものの、一部のデータポイントが異常値としてマークされています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）が示されており、その範囲内に実績値が収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点：実績値を示す。
– 赤い×印：予測値を示す。
– 緑の円：前年のデータ。
– ラインと背景色：予測の不確かさ範囲を示しており、予測に用いた回帰手法を示しています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値が高い相関を持っているように見えます。異常値は予測と比べても一部乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データポイントは比較的一貫しており、特段の変動は少ない。前年との比較でも大きな違いは見られません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフから、社会基盤や教育機会の指標は安定しているが、若干の異常値があるように見えます。大きな変動がないことから、現行のシステムや戦略が一定の効果を発揮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、安定した基盤が維持できていることが示唆されますが、少数の異常値が示す問題点を調査することで、さらなる改善の余地があるかもしれません。
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:
このグラフは、社会カテゴリーの「WEI（共生・多様性・自由の保障）」に関するスコアの推移を、360日間にわたって示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績AIによるデータ（青い点）が実績値を示しており、非常に高いスコア（約1.0）で横ばいの傾向があります。
– 右側では、前年比などによるデータ（薄緑の点）が右上がり傾向で、スコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中央には、スコアが急激に低下するような明らかな変動は見られません。
– 異常値として黒い円が強調されていますが、具体的な位置での急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実測値であり、予測モデルと比較するための基準。
– 黒い円：異常値として特定されており、特異なデータポイントを示す。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測線が示されていますが、重なりが多いため明確な相違は見えにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値に対して、予測AI（赤い×印）は、左側の区間でうまく実データを捉えられていない可能性があります。
– 右側のデータポイントと実測値や予測値の関連性については、視覚的には不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体として、左側では高スコアが維持されており、右側ではバラツキが大きく、明確なトレンドが少なくとも視覚的には見られません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– グラフから直感的に受ける印象は、安定したところから変動の大きい区間への移行であり、将来的な不安を示唆しているように見えます。
– 社会的には、このような指標の下落は多様性や自由の低下を意味し、対応策が必要かもしれません。ビジネスにおいても、多様性を奨励し、平等な機会を提供することが、持続可能な成長に寄与する重要な要素となるでしょう。
このグラフ全体から、過去の高スコアの安定性から、将来の予測がすぐにより不安定な状態に移行する可能性があることが見受けられます。
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:
以下に示すのは、提供されたヒートマップグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化に基づくと、WEIスコアには上昇、下降、一定の動きがあります。特に、時間ごとに傾向が異なっています。
– 朝（7時〜8時）にはより低いスコアが観察され、昼間に向かって上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時前後に濃い紫色の外れ値があり、これらの時間帯でのスコアが著しく低いことを示しています。
– これに続いてスコアが急に上昇しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、濃い色（紫）は低スコア、明るい色（黄色）は高スコアを示しています。
– 時間帯別にスコアが閲覧でき、曜日ごとの変動を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝と夜で異なるスコア傾向があり、社会的または環境的要因によるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の時間帯に高スコアが集中しており、多くのアクティビティが日中に行われている可能性。
– それとは別に、夜間や早朝の時間帯に低スコアが見られます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– このグラフは、社会活動が最も活発な昼間に向けてスコアが増加することを示しており、人々が働く時間やビジネスのピーク時間帯と合致している可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の時間帯に何らかの異常事態や特別なイベントが影響を与える可能性を示しています。これは、サービス業や物流業に対する負担や効率を分析するうえでのヒントになるでしょう。
このヒートマップの分析により、特定の時間帯の活動度や効率性の改善策を考慮することができます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を分析しました。
1. **トレンド:**
– 全体的に7時から23時までの時間帯があります。特定の時間帯で色が変わり、時間に応じて変化しています。
– 色が紫から黄色にかけて変化していることから、時間が進むにつれてスコアが上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見受けられませんが、日によって異なるスコアが観察される点が興味深いです。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡がスコアの高低を示します。紫が低く、黄色が高いことを示しているようです。
– 日付ごとに一致する時間帯の色が異なることから、日によって異なる活動パターンがあることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特に異なる時系列データの相関や関係性は示されていませんが、日付と時間の相互作用が重要であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯におけるスコアの傾向は一定のサイクル性を持つ可能性があります。
– 午後遅くおよび夕方にかけてスコアが上昇する傾向が見られることから、活動や効率が高まる時間帯である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 時間帯とスコアの変化を考慮すると、活動のピーク時間や非効率な時間帯を特定でき、労働生産性の向上やリソース配分の最適化に役立つ可能性があります。
– 社会的には、異なる時間帯に異なる活動レベルがあることを示し、社会的なパターンや行動の理解に寄与します。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 横ばいの傾向がありますが、一部の時間帯で濃淡の変化が見られ、特定の時間帯に周期的な変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月5日付近で色が濃い部分（紫や濃青）があり、これらは低いスコアを示していると考えられます。急激な変動が見られる箇所です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は数値範囲（おそらくスコア）を示しており、黄色に近い色は高スコアを、紫に近い色は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動や各日付のスコアが異なるため、日中の特定の時間帯（例えば16時や19時）は他の時間帯に比べてスコアが低い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で一貫してスコアが高いデータが存在し、高スコアと低スコアの変動に地域別または社会的な要因があるかもしれません。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 高スコアの時間帯は特定の活動が活発であること、または社会的なポジティブな要因があることを示している可能性があります。
– 低スコアの時間帯は注意が必要な領域かもしれません。これらは活動の停滞や特定の問題を示す可能性があります。
このグラフからの洞察は、社会的な改善策の検討や時間別のリソース配分に役立つかもしれません。特に注意すべき時間帯や期間を特定することで、対策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフ分析及び洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップはトレンドを示していませんが、長期間にわたるデータや項目間の相関を可視化します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数は-1から1までの範囲ですが、このヒートマップには極端な外れ値や急激な変動に対応する色の領域は見当たらないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは項目間の相関の強さを示しています。暗い赤色は高い正の相関を示し、濃い青は強い負の相関を示します。たとえば、`総合WEI`と`個人WEI平均`の間には非常に強い正の相関（0.93）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目の間に強い関連性が見られるため、これらのデータが同時に変動する可能性があることを示唆しています。特に、`総合WEI`と他の指標の間に顕著な相関が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `個人WEI (経済的余裕)`と`社会WEI (公平性・公正さ)`の間には強い正の相関があり（0.97）、経済的要因と社会的公平性が密接に関連している可能性が示唆されます。
– `個人WEI (自由度と自治)`と他の多くの指標との相関が比較的低いことから、自由度と自治が他の社会的要素と独立して変動する可能性があることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 全体的に高い相関が多く見られるため、社会全体の健康と経済的安定性が他の多くの社会要因に影響を与える可能性が高いと考えられます。
– 経済的な余裕が公正さや持続可能性、自律性に強く結びついている点から、政策立案者は経済政策を通じて社会全体の安定性や持続可能性を高めることができるでしょう。
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、複数の「WEIタイプ」におけるスコアの分布を示しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは静的なデータの分布を示しており、時間的なトレンドは直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリーで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」に顕著に見られます。
– 外れ値はこれらのカテゴリーでのスコア変動が大きいことを示し、特定の要因による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱は25パーセンタイルと75パーセンタイルを境界とし、中央値が中間に示されています。
– 色の違いは視覚的に異なるWEIタイプを区別するためのものです。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、時間的な関係性はありません。ただし、異なるWEIタイプ間の直接比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア分布は一様ではなく、特定の領域に集中しています。
– 「個人WEI（経済状態）」は中央値が比較的低く、分布が広いですが、「社会WEI（生活基盤・教育機会）」は高い中央値を持ち、より狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じる印象として、各カテゴリーごとのスコアのばらつきが異なるため、特定の社会的要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、特定のWEIタイプが他に比べて著しく低い場合は、改善の余地がある領域として注目されるかもしれません。
– 外れ値が多いカテゴリーでは、個別の状況理解が重要とされるため、さらなる調査が推奨されます。
この分析は社会全体の傾向を把握し、改善が必要な分野を特定するのに役立つでしょう。
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、社会カテゴリーに関するデータの主成分分析（PCA）を示しています。各プロットは、データポイントが第1主成分と第2主成分にどのように分布しているかを表しています。
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 明確なトレンドは見受けられませんが、プロットは中央付近から右上と左下の方向に広がっているように見えます。このことは、データが二つの異なる傾向やグループに分かれている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上にいくつかの目立つプロットの集まりがあります。これらは、他のデータポイントから外れた特異な値かもしれません。この集まりが意味するところを調べることで、何らかの重要なイベントや非常に特徴的な要素があったかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、個々のデータポイントの特徴を表しています。第1主成分の寄与率が0.74であるため、この成分がデータの分散に強い影響を与えていることがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 特定の時間帯に集中しているデータの集まりは見受けられませんので、明確な時系列依存性はない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体としては右上と左下に広がっており、その結果、各主成分が何らかの形で互いに補完しあっていることを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– プロットが特定の方向に偏って広がっていることから、社会的な要因が特定の時期や状況で異なる影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策の観点から、この分析は、特定の動向を理解し、適切な意思決定を行うための基礎となることが考えられます。特に、外れ値の分析によって、重要なイベントや異常事態を特定し、それに基づく対応策を立てることが可能です。
グラフから得られるこれらの洞察は、データのさらなる詳細な解析を行うための基盤となります。
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。