📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータの分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、初期の7月1日から7月5日までの間に0.65から始まり0.74まで増加。その後、7月6日から徐々に上昇し始め、7月8日以降は0.88に留まりました。この増加傾向はかなりの急上昇として特徴づけられます。最も顕著な上昇は7月6日付近に観察され、スコアは0.85を超えるピークに達しました。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も総じて似た傾向を示しており、特に7月7日以降は高めの値で横ばいを維持。
### 異常値
– いくつかの異常値が検出されています。特に7月初め（1日から3日）の値は、低いスコアのため異常として記録されました。7月6日以降の高い値も異常として検出されています。これらの異常値は、システムの変更や外部的要因（例: 政策変更や大きなイベント）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）
– STL分解を行った場合、長期的なトレンドとしての上昇傾向が確認されます。季節性の影響は確認できませんでしたが、残差から外部要因によるオーバーシュートやアンダーシュートが示唆されます。特に7月上旬の変動がこれに該当するかもしれません。
### 項目間の相関
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の間に強い相関が観察され、スコアが一致する傾向にあることが確認されました。これは、個人の幸せが社会の全体的な幸福度に密接に結びついていることを示しています。
### データ分布
– 多くの項目で箱ひげ図における広い四分位範囲が確認され、特に総合WEIスコアにおいて、中央値が上昇する傾向があることが見られます。ただし、小さなばらつきも確認され、中位数は一致し、異常値が目立ちます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、全体の74%の変動は第一主成分で表現されます。第二主成分の寄与率は僅か7%であり、第一主成分により多くの情報が集約されていることが示唆されます。これは、WEIスコアの大半が、特定の少数の要因（例えば、経済的余裕など）によって主に決定されることを意味しています。
### 結論と示唆
総合的に見て、対象期間ではWEIスコアの上昇傾向が明瞭で、特に7月6日以降の上昇が顕著です。社会背景や経済の変動がこれに寄与している可能性が高く、特に流行的または構造的変更に起因するものである可能性があります。異常として扱われるスコアは政策変更などの外的要因による影響が推測されます。このため、関連する政策解析や環境の変動を考慮に入れる必要があります。今後は安定的なデータ収集と更なるデータ解析を通じて、さらに特異点を検証していくことが重要です。
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:
### 視覚的特徴の分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めからわずかに上昇し安定しています。しかし、期間途中から期間終了までのデータはありません。
– 予測データ（複数のモデル）は、期間中盤から右肩上がりまたは横ばいであり、特にランダムフォレスト回帰の予測が全体的に高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示されている実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた）が見られます。特に値が急激に下がる部分がありますが、その他は比較的一貫性があります。
– 期間後半の実績データが不足しているのは、予測精度の確認が難しいための重要な要素です。
3. **プロットや要素の意味**
– 色や形状（青点、黒円、赤バツ）は、実績、異常値、予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測の信頼性を評価する材料となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰といった異なる予測モデル間で若干の乖離がありますが、全体的に予測は高値で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは期間内で比較的一貫していますが、予測とは乖離が見られる場面があります。
– 予測の不確かさは実績データのばらつきを反映しており、モデルの選択や調整が求められるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績が予測よりも一貫しているように感じられる場合、予測モデルの改善が必要かもしれません。
– 社会的なスコアが高いことはポジティブな印象を与えますが、突然の変動や外れ値があると不安要素として捉えられる可能性があります。
– 経営や政策決定において、予測の精度を向上させることでより信頼性のあるプランニングが可能となり、持続可能な発展への貢献が期待されます。
この分析から、実績データに基づいた将来の戦略策定には、異常値を考慮しながら適切な予測モデルを選択し精度向上を図ることが重要です。
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:
このグラフは社会カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分では、WEIスコアは0.6付近から始まり、徐々に増加し、0.8付近でほぼ安定しています。
– 予測期間ではスコアがさらにわずかに増加することが示されています（紫色の線が上昇傾向）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に複数の外れ値があります（黒い丸で囲まれた点）。初期における変動が大きかったことを示しており、その後安定しています。
– 後半では外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実測値で、実際のデータがどのように推移しているかを示しています。
– 紫、シアン、ターコイズの線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲です。
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顕著な関係が示されています。予測モデルは基本的に現在の実績値を引き継ぎつつ、若干の増加を予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値の分布は初期にややばらつきがありますが、その後安定しています。予測モデルは現状の安定した状態を継続する予測を行っているようです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間はこのデータから、初期の不安定期を経て徐々に安定した状況を感じ取るでしょう。この安定により、個人のパフォーマンスや社会への対応が改善されていると認識されるかもしれません。
– ビジネスにおいては、初期の混乱を経て、安定した成長期に入ることを示唆しており、予測通りの推移であれば、計画的な投資や戦略の見直しが適切であると判断されるでしょう。社会的には、安定した数値は政策の効果や、個人の幸福度の向上を表している可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の2週間はやや上昇傾向が見られます。その後、スコアは0.7〜0.8の範囲で安定しています。
– 時系列散布図全体を見ると、全体的にWEIスコアは安定していますが、予測データ（ランダムフォレスト回帰）は終盤で1.0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが0.6付近にあり、外れ値としてマークされていますが、大きな変動は見られません。
3. **要素（棒、色、密度など）**:
– 実績データは青色プロットで示され、過去に急激な変動や異常スコアはほとんどありません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）は一定のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰は特に高いスコアを予測しています。
– 異常値は黒い丸で示され、0.6付近の低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に多少の差異がありますが、一般に両者は同じ傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は他の回帰手法よりも楽観的な結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は均等性があり、大幅な変動はありません。
– しかし、予測データはより高いスコアを示し、将来的な改善を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフから見ると、WEIスコアは安定感があり、さらなる改善が予測されています。
– ビジネスや社会において、この安定性は良好な社会の状態を意味し、長期的に見れば積極的な支援や改革が行われる可能性があります。
– 予測モデルの違いは、将来におけるWEIスコアの改善を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰によるよりポジティブな見通しは、政策決定に影響を与えるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは概ね横ばい、もしくは微小な上昇傾向を示しています。
– 予測データは線形、決定木、ランダムフォレストの全てにおいて、今後の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの外れ値が観察されますが、それ以降のデータは比較的安定しています。
– 予測AIと実績AIの乖離が少なく、予測の信頼性が高く見えます。
3. **グラフの各要素**
– 青い点は実績を示し、黒丸で囲まれた点が外れ値として認識されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、予測データがこの範囲を逸脱していません。
– 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）は、異なる傾斜を持ちながらも類似のトレンドを示します。
4. **時系列データの関係**
– 実績データと各予測データは総じて一致しており、手法間での予測差は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期数値の分布は比較的一貫しており、全体の平均値に密集しています。
– 外れ値を除けば、実績データ内でのばらつきは少ないです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 現時点の経済的余裕は安定していますが、予測に基づくと今後の向上が期待できます。
– 外れ値のある個人へのフォローアップが必要かもしれませんが、全体的な改善傾向は社会的な安定感をもたらすかもしれません。
– 企業や政策立案者にとって、継続した成長のための戦略立案がしやすい環境と言えます。
このグラフは、個々の経済的余裕が持続的に改善される可能性を示唆しており、社会的にポジティブな影響が期待されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のトレンドは、一般的に安定しており、微小な増加傾向が見られます。
– 一方で、複数の予測が行われていますが、線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）はそれぞれ異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータポイントが異常値として黒い円で囲まれています。これは、安定しているように見えるデータにも関わらず、基準から外れる値がいくつか存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 散布図の背景にある灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測手法の線は、それぞれ異なるアルゴリズムによって推定された未来の状態を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが同様のトレンドを示していますが、特に線形回帰と決定木回帰はほぼ同じ結果を示しています。一方、ランダムフォレスト回帰はやや異なるシナリオを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関自体は特に目立ちませんが、多くのデータが一定の範囲内に集中しており、健康状態が良好であることを反映しています。
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**
– 一般的に、健康状態が安定していることから、個人の健康管理が適切に行われている可能性があります。
– 異常値の頻度から、特定の期間や条件下で何らかの要因が健康状態に影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスとしては、これらのデータを用いて予防医療や健康改善プログラムの効果を評価することが考えられます。
このグラフは、個人の健康状態が一定の範囲内で安定していることを示しつつも、異常値が存在するため細心の注意が必要なことを示唆しています。予測モデルの選択は、今後の健康管理戦略に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– WEIスコアは最初、緩やかに上昇していますが、その後横ばいになり、安定した値に収束しています。予測値（紫の線）は、今後も安定したままであることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の数日は外れ値がいくつか見られますが、その後のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実績（実測）データ。
– 紫色の線は予測値で、安定したトレンドを示しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を表しており、予測値がこの範囲内で変動する可能性があります。
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がよく一致しており、予測モデルが高い精度を持っていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は、初期段階で変動があるものの、その後はより一貫しており、予測との相関が高いです。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフは、最初の数日間に多少のストレス変動があったものの、その後はより安定した精神状態を維持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は、ストレス管理プログラムや介入の有効性を示す指標として使える可能性があります。また、この安定したトレンドは個人の生活の質向上を示唆するポジティブな要因となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間はかなりのばらつきがありますが、やや上昇傾向が見られます。その後は急激にスコアが1.0に移行し、予測データが続いて一定となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の7月1日から7月15日の間にはいくつかの外れ値が見受けられます。それ以降は急な上昇があり、スコアは1.0で安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒の丸で囲まれたものは外れ値です。予測の不確かさ範囲が灰色のエリアで示されています。
– 予測の線は、線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の3つのモデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの結果は、7月中旬以降、実績と乖離なく、比較的一致しているように見えます。ランダムフォレストと線形回帰が非常に近い結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータではスコアにばらつきがあるため、実績の変動が大きいことを示していますが、その後は明確なトレンドが見られます。
6. **直感的な洞察と社会影響**
– このデータは、個人の自由度と自治が初期には不安定だったが、急速に改善され安定したことを示唆しています。予測による信頼性の高まりから、社会やビジネスにおいてはポジティブな変化が期待でき、社会的な構造や政策が有効に機能してい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WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示した30日間の時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– スコアは主に0.8以上で安定しているが、最初に低い値（約0.6）を示しています。
– データ全体としては横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 低いスコア（約0.6）での外れ値が初期に見られます。
– 日付が進むにつれてスコアが安定しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績データで、多くが高いスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しており、初期の低スコアに集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、幅が小さいため、予測が比較的安定していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべて0.9付近で平行に走っており、長期的に高いスコアを維持すると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一致性があり、予測は実績に近い値を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の不安定さが徐々に解消され、持続可能性や公正さへの改善が見られる可能性があります。
– 予測が高い値を維持していることから、社会の公平性や公正さが増すと期待されます。
– ビジネスや社会政策はこの安定性を基に、さらに公正なシステムの推進をサポートする戦略を策定できます。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は概ね横ばいで、0.8以上の一定範囲内で推移しています。
– 各回帰手法の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドも横ばいです。特にランダムフォレスト回帰は1.0の近くで非常に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績（実績AI）を示し、全体として0.8〜1.0の範囲に密集しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、この帯が実績データを含んでいることから、予測がほぼ信頼できる範囲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**
– 予測手法は3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）あり、特にランダムフォレスト回帰が最も高い予測を示しているが、各手法の値はほとんど重なっており、一貫した予測が得られているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間に強い相関があり、予測は実績に対して良好に一致しています。実績データの分布が狭い範囲にあるため、変動が少ないです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフから、人間はWEIスコアが安定して高く、一貫して持続可能性と自治性が高いことを直感的に感じるでしょう。この安定性は、持続可能な社会の実現におけるポジティブな兆候です。企業や政府は、この安定性を基にさらなる強化策を講じることができ、持続可能性の高い計画を立てる際の信頼性を向上させることができます。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、おおむね上昇トレンドを示しており、一部横ばいの時期もありますが、全体としてはスコアが増加している様子が見られます。
– 予測のライン（ランダムフォレストのピンクの線）は安定して高い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点の中央あたりに、他の点から離れた異常値が1つあります。これが強調されており、特別な要因があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績AI（青い点）と予測AI（赤い点）が示されています。
– 異常値は黒丸で強調されており、特定の注意を要する部分です。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示し、ランダムフォレスト回帰による予測範囲が広いことが観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測と実績の間で、実績が予測ラインに近づいており、予測が信頼性を持っていることを示唆します。
– 各異なる予測モデルの出力が示されており、予測モデル間での一致具合も観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの相関性が高度であることが示唆され、予測モデルの精度が高い可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– スコアの持続的な上昇は、社会基盤や教育機会の改善を示しており、政策が効果的に機能している可能性があります。
– 異常値や予測の不確かさを吟味することにより、さらなる改革や対応が必要な領域を特定する手がかりが得られるかもしれません。
このグラフは、社会的なインフラストラクチャや教育の機会が改善され続けるポジティブな傾向を示しており、将来に向けた戦略立案において有益な情報を提供します。
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:
以下の観点でグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績）は初めの約20日間で変動がありますが、その後は比較的安定した高いレベルで推移しています。
– 紫色とピンク色の線（予測）は一定で、高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は見られませんが、初期の数値にはややばらつきが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを示しており、黒い円で囲まれたものは異常値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実際のスコアの多くは予測ラインより低く分布しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は、期間が進むにつれて収束していないように見えますが、後半では実績が予測に近づいてきています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測値に集合する傾向が後半に見られます。
– 初期の分布は広いですが、全体的な傾向としては上昇の後に安定しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは社会における多様性や自由の保障が評価されている可能性を示唆します。高いスコアはこれらの要素が良好であることを意味します。
– 安定した予測は、これらの要因が持続的に良い状態であることへの期待を示しています。
– 社会やビジネス環境では、これがポジティブな状況を示しており、さらなる投資や発展が期待されるかもしれません。
このような分析により、社会カテゴリーの状況を理解しやすくし、ポリシー決定や改善策に役立てることができます。
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、このWEI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**:
– ヒートマップは、特定の時間帯（例：7時、8時、16時）で色の変化が見られるため、周期的な変動が見られます。
– 特に16時以降は色が急激に明るくなるパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から7月4日の間、19時の値は急激に変動しており、その後急に明るい黄緑色に変化しています。最も暗い部分は7月2日19時前です。
3. **要素の意味**:
– 色の変化は、濃い色から明るい色への変化を示し、スコアの増減を反映しています。黄色が最も高いスコアを示し、紫色が最も低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯（例：7時、8時）が高いスコアを持続的に示しており、一日の特定の高価値時間帯があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアの間に周期的なパターンが見られ、特に夕方から夜にかけての時間帯でスコアが上昇する傾向があります。
6. **直感的見解と社会への影響**:
– このデータは、夕方から夜にかけて社会活動が活発になることを示唆します。これにより、関連ビジネス（例：飲食、エンターテインメント）がその時間に向けてリソースを配分する戦略を考慮することができるかもしれません。
– また、時間の流れに沿ってスコアが変化することから、人々の生活リズムや社会的イベントがこのスコアに影響を与えている可能性があります。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 全体的に、初期の低いスコアから徐々にスコアが上昇している様子が伺えます。
– 特に7月7日以降は、色が緑色から黄色に変わり、スコアが高くなっていることが示されています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月19日には低いスコアのセグメントがあります。これは、個別の異常値や特異な行動を示している可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 各色の変化はスコアの変動を示しており、青や紫は低いスコア、緑や黄色は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:
– 記録されている時刻（15時から23時）が異なる日でスコア変動を示しています。一部の時間帯（特に夜間）でのスコアの増加が見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明確な周期性があり、時間帯によってパフォーマンスが異なる可能性があります。夜間の活動や特定日の関連性が考えられます。
6. 直感的に感じられること、社会への影響:
– 色の変化が人間の活動や生産性の変動を視覚化しており、これは仕事や生活リズムと関係があるかもしれません。例えば、特定の時間帯における活動が惑星や社会での決定意思に影響を与えている可能性があります。
全体として、このデータに基づく行動パターンは、効率的な時間管理やパフォーマンス向上のための機会を示しているかもしれません。社会や職場での応用が考えられます。
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:
### 視覚的な特徴：
1. **トレンド**：
– 全体的に、日は進むにつれて色が濃い青から明るい黄緑、そして黄色に変化しています。これはスコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 特に7月1日と7月6日の間で、全体的にスコアが低く、その後急に色が変わる点が特徴的です。7月7日以降から高いスコアが広がっています。
3. **各プロットや要素**：
– 色の変化がスコアの変動を示しており、黄色が最も高いスコア、濃い紫が最も低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時間帯ごとにスコアが異なるが、全体的に日を追うごとに改善（スコアの増加）が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 時間帯によってスコアの動きが異なるが、全体としては改善傾向が見られる。
### 直感的な洞察：
– **社会への影響**：
– 直感的には、社会的な状況が改善している、またはポジティブな動きが続いていることを示唆しています。例えば、社会的なイベントや政策が何らかの成功を収めている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**：
– スコアの上昇が続く場合、ビジネス環境が良好であることを示している可能性があります。この傾向を維持することで、ビジネスチャンスの拡大が期待できます。
このヒートマップからは、特定の日付や時間に注意を払うことで、社会全体の動向をより深く理解する手がかりが得られるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体が赤色に近い方に偏っており、全体的に高い相関を示しています。特に「総合WEI」と他の項目との相関が非常に高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには急激な変動や外れ値は特に見られず、全体的に均一な高相関を維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、二つの項目間の相関の強さを示しています。赤に近いほど、相関が強くなっています。「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」は相関が高く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とは0.92と非常に高い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時系列データではなく、項目間の相関を示していますが、全体として「個人WEI」と「社会WEI」の各項目間で高い同調性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目との相関が全体的に低めであり、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関は0.44と低いです。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は0.64という中程度の相関を持っています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 資源や機会の配分において、個人と社会の項目は相互依存関係が強いことが示されています。特に、「共生・多様性・自由の保障」が他の項目と広範に高い相関を持っていることから、この分野の強化が他の社会指標にも良い影響を与える可能性があります。
– 経済的余裕を改善することで、他の社会的要素の相関がさらに強化されるかもしれません。この点は、特に政策決定や社会プログラムの策定において重要な示唆を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては大きなトレンドは示していませんが、各ボックスプロットの中央値から、個人WEI平均や社会WEI平均などの特定の指標におけるスコアの一貫性が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットでは外れ値が多く見られます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」では多くの外れ値が存在しています。これは、一部の評価が平均から大きく逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットの箱部分は、データの分布の中央50%を示しており、中央線は中央値を示しています。箱の長さや位置が変わることで、それぞれのWEIがどの程度一貫しているかが示されています。
– 色の違いは、各プロットが異なるカテゴリや指標であることを示していますが、具体的な色による意味合いはグラフだけでは判断できません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは示されていませんが、30日間のデータが反映されているため、同一期間における異なる指標の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は比較的平均値が高い傾向にありますが、個人WEIの特定のサブ指標（例えば「経済的余裕」）においては変動が大きいことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、外れ値が多い指標における不均一性や不安定さです。ビジネスや社会への影響としては、特に経済的な指標での変動が大きい場合、政策立案者や企業はその不安定さに取り組む必要があるかもしれません。また、共生や多様性に関するWEIが不安定な場合、社会的な取り組みが必要であると考えられるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフは、社会カテゴリにおける総合WEIスコアのSTL分解を示しています。以下に各要素から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**：
– トレンドのプロットを見ると、全体的に一定の上昇傾向が続いています。これは観測されたWEIスコアが、時間の経過とともに増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 観測されたデータにおいては、極端な外れ値や急激な変動は見られません。ただし、季節性成分が日付によって若干変動していることから、短期間での変動が起こりうることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– **Observed**: 実際に観測されたデータの値です。
– **Trend**: データ全体の長期的な傾向を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性や定期的な変動を表しています。例えば、週単位で変化している可能性があります。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いたあとに残るランダムな変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 同じ時系列データの異なる成分（トレンド、季節性、残差）を解析することで、それぞれが観測データにどのように寄与しているかが理解できます。トレンドが全体の上昇を示しており、季節性が小さな変動を補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– トレンドはおおむね直線的に増加しており、季節性の変動は均一的に繰り返されているため、特定の周期的なイベントがデータに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**：
– このグラフからは、総合WEIスコアが増加傾向にあり、全体として改善していることがわかります。この傾向は、社会的な指標や対策が成功していることを反映している可能性があります。季節性の変動は、周期的なイベント（例：特別な休日やイベント）が社会に影響を与えていることを示唆しており、それに基づいて計画を立てることが有益です。
全体的に、長期的な改善傾向を示しているため、引き続き現在の取り組みを継続して、社会の健全性を向上させることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **Trend**: このグラフでは、全体的なトレンドが明らかに上昇しています。期間を通じて個人のWEI平均スコアが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed**: 7月4日付近に変動がありますが、大きな外れ値は見られません。全体としては比較的安定して推移しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測値で、個人WEI平均スコアがプロットされています。
– **Trend**: 平滑化された全体の流れを表しており、長期間の傾向を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を表しており、小さな振動が見られます。
– **Residual**: 趨勢と季節性を除去した後の不規則な変動を示します。ここにも一貫した大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 系列全体に亘って、観測されたデータとトレンド、季節性、および残差の間に特に強い相関や異常な分布はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測されたデータに強い相関があります。季節性は比較的小さいため、影響は限定的です。
6. **直感的な感想と影響**
– このデータから、人々のWEI平均スコアが徐々に改善されていることがわかります。特に社会的な要素に関して、個人の幸福感や満足度が向上している可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、持続的な向上を促進する施策や活動が効果を奏していることを示唆しており、さらなる投資や支援が有効であると考えられます。
全体として、この分析から得られる主要な洞察は、観測された向上傾向の持続が見込まれるということです。これを踏まえて、今後の戦略の指針に役立てることができるでしょう。
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:
以下にこのグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– トレンドのプロットを見ると、30日間にわたり一貫した上昇傾向が見られます。このことは、対象の社会指標が増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オブザーブドデータには大きな外れ値は見られませんが、一定の波動が確認できます。
– 急激な変動が見られるのはシーズナル成分で、一部で急激な上昇と下降が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– オブザーブドプロットは全体の動きを示しており、トレンド、季節性、残差が重なったものです。
– トレンドは時間をかけた平均的な増加を示し、季節性は周期的な変動を示しています。
– 残差は他の要因で説明できない微細な変動を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 季節性とトレンドが合わさることでオブザーブドの形状が形成されています。季節性の変動はトレンドによる全体の上昇に周期的な変動を加えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが一貫して上昇しているため、全体的な増加に寄与しています。季節性の変動はあるが、大きく崩れることはありません。
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**:
– 人々はこの上昇トレンドをポジティブに受け止めるかもしれません。対象の指標が増加していることは、社会状況やビジネス環境の改善を示唆する可能性があります。
– 季節性の変動を理解することで、特定の時期における改善策や戦略の再評価が必要となるかもしれません。
このグラフからは、全体として良好な傾向が続いていることが伝わります。ビジネスや政策立案者は、季節的な変動を考慮に入れつつ、長期的な戦略を検討する良い時期であ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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の散布図で、明確な一方向のトレンドはありません。ポイントは全体的に分散していますが、若干右上に密集している傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と下部中央にいくつかの離れた点があります。これらは他の点群から離れているため外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは社会カテゴリのWEI構成要素を示しています。主成分分析の結果として、第1主成分が全体的な変動の74%を占めているため、より重要な軸と言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 1つの時系列グループが集中しているエリアがあります（右側に密集）。他のグループは分散しているため、異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られませんが、全体的には右に行くほど第2主成分の値が増える傾向も見られます。
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に関する洞察**:
– 高い第1主成分を持つ集団が密集しているため、これらの要素が社会的に他と異なる特徴を持ち、特定の動向やニーズを反映している可能性があります。
– 外れ値の存在は、通常の社会的傾向から逸脱した要因やイベントが存在する可能性を示唆しています。これらは異常なイベントや特定の社会現象に関連しているかもしれません。
### 全体としての洞察:
このグラフは、社会カテゴリのWEI構成要素の多様性を示しています。第1主成分が主要な変動を支配していることから、こちらに注目することで社会の主要な動きや傾向を把握できるでしょう。同時に、外れ値に注目することで、通常のトレンドからは外れた興味深い社会的な動向を探ることが可能です。
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。