📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向とパターン:
1. **時系列推移**:
– 総合WEIや関連スコアは、2025年7月初頭には比較的安定していたが、7月6日以降、特に総合WEI、社会WEI平均が顕著に上昇し、最高値を記録しました。
– 7月6日と9日は、短期間での大きなスコアの変動が観測され、これが全体的な傾向に影響を与えている可能性があります。
– 総合WEIの変動は、個人WEI平均よりも社会WEI平均に強く影響されている様子が見受けられます。
2. **異常値**:
– 多くの日付で総合WEIにおける異常値が観測されました。特に、7月6日からの急激な上昇は異常値として捉えられます。
– これらの異常値は、社会的イベントや政策変更、報道などの外部要因による社会的な関心の影響を受けている可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– 分解されたデータの長期トレンドは、7月の第一週末からの急上昇を示唆しており、これは周期や季節的パターンによるものというよりは、短期的な外部要因による影響である可能性があります。
– 残差成分が大きい期間があることから、予測不能な突発的イベントがデータに影響を与えていることが示唆されます。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップによると、社会WEI項目が他の個人WEI項目よりも密接に連動していることが示唆されます。特に、持続可能性と自治性、共生・多様性に関するスコアが社会基盤・教育機会に強く関連している可能性があります。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図では、社会WEI関連項目において多くの外れ値が観測され、これは社会的なプログラムや政策の影響が突発的に反映される場合を示唆します。
– 各スコアの中央値は比較的一定で、その範囲内での揺らぎが見られますが、特に健康状態や心理的ストレスに関しては、個人差が大きいことが示されています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– 主成分分析の結果では、PC1が0.74と非常に高い寄与率を持っており、WEIデータの大部分の変動がこの1次元に集約されていると考えられます。
– PC1は、おそらく社会的要因や政策変更の影響、文化的なトレンドに由来する大きな要因を表している可能性があります。
### 隠れた意味と背景要因の考察:
– 観測された変動や異常値は、おそらく社会的なイベントや政策、公共の議論に起因している可能性が高いです。特に、急上昇および一定の期間での異常値の多数出現は、社会的なインパクトや報道による影響が重なっていると考えられます。
– データが示すパターンは、個人よりも社会全体の状態を反映しており、特に社会的インフラストラクチャーや多様性への関心が高まる傾向にあることを示唆します。
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:
以下は、提供されたグラフに関する分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には過去の「実績（実績AI）」データ（青色の点）があり、大部分が0.8から0.9の間に集中しています。その後、期間が空いた後に「昨年（比較AI）」データ（緑色の点）が右側に表示されています。
– 「昨年（比較AI）」データは、0.8から0.9の間により密集していますが、「実績」と比較するとスコアのばらつきが少ないです。
– 長期間にわたって、WEIスコアは比較的一貫して高い水準を保っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の「実績」データにいくつかのデータ点が灰色の範囲（予測の不確かさ範囲）外に出ていますが、これは外れ値として注目されるかもしれません。しかし、それらは大きな異常ではないようです。
– 緑色の「昨年」データは、かなり一貫しており、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の「実績」データ点は過去の実績を示し、予測の範囲内にあるかを観察できます。
– 緑色の「昨年」データ点は過去の比較として機能し、安定性を示しています。
– 紫、ピンク、青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）の予測を示していますが、データ不足のため描画がないか、期間が限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「昨年」データは、どちらも高いスコアを維持していますが、期間によって表示される位置が異なります。
– 「予測（予測AI）」データは表示されておらず、他のデータとの直接的な比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」「昨年」共に高スコア領域に大きな塊として存在し、高い相関を持っていると推測できます。
– 各モデルの予測線は明示的には表示されていませんが、もし表示されていた場合、それぞれ異なる回帰手法による相関分析が可能です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いWEIスコアが一貫して観測されることは、ある基準での社会的要因が安定している、または良好であることを示唆します。
– 短期的な外れ値の存在は改善の余地を示していますが、全体の安定性には大きく影響を与えていないようです。
– WEIスコアの安定は、関連する社会政策やビジネス戦略の持続性を支える要素となり得ます。
グラフからは、基本的に安定したトレンドが見られますが、特定の外れなどに対するさらなる調査が有益です。
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:
以下に、提供されたグラフの詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは主に2つの異なる時期に分かれています。最初の部分では、WEIスコアが約0.6から0.8の間で変動していますが、特に大きなトレンドは見られません。
– 後半では、前年度のデータ（緑）は若干下降傾向にあるように見えますが、全体的には比較的一貫性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月付近に、スコアが明らかに他のデータポイントから外れている異常値が見られます（示された黒い円）。
– この外れ値が何か特別なイベントやエラーによるものかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示しており、データの基盤となります。
– 赤い×印はAIによる予測を示していますが、実績と重なる部分が多いです。
– グラフ上の紫、ピンクの線は異なる回帰モデルでの予測を示しており、いくつかの手法で比較されています。
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）が用いられていますが、いずれも実績データと大きく異なる予測を出していません。
– 前年度のデータと期間中の実績データの間には特別な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体として特異な挙動をするものはなく、正常範囲内に大部分のデータが集まっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 異常値は特定の期間に集中しているため、その原因を調査することはビジネスや社会における問題解決に重要です。
– 予測モデルによる分析が多角的に行われていることから、将来的なWEIスコアの改善や調整に関しても適応力が高いと考えられます。
– 全体的には安定したデータであり、ビジネスや社会に対する大きな変動の影響は少ないと判断されますが、異常値の原因分析は引き続き重要です。
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:
まず、このグラフを分析するために、各要素を確認しましょう。
### 1. トレンド
– 短期間でのデータポイントの集合があります。これは、特定の期間にデータが集中的に観測されたことを示しています。
– 時系列に沿った明確な上昇または下降トレンドは確認できませんが、期間の後半に突然のデータポイントの集まりがあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 期間の先頭部分に多数の外れ値があります。これらは実績データと関連しているようです。
– 過去のデータに比べて、大きくスコアが変動している部分があるため、何か特定の社会的イベントや変化があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青色の点は実績データを示しており、スコアが0.8以上を保持していますが、変動があります。
– 緑色の点は前年の比較データで、0.7から0.9の間に集中しています。
– 異常値も含まれており、これが全体のデータ分析においてどのような影響を与えるのかを検討する必要があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年のデータを比較することにより、現在から過去をどの程度改善または悪化しているのかを分析できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異なる予測手法は重なる部分が多く、それぞれの方法が類似の結果をもたらしていることを示しています。
### 6. 直感的に感じることと社会への影響
– このグラフからは、時間の経過とともに社会的指標に何かの変化が促されているかもしれないという直感が得られます。
– ビジネスへの影響としては、急激な変動の背後にある要因を理解し、社会的指標に基づく予算やリソース配分を調整する必要があるかもしれません。
全体的に、このグラフは社会的な指標の変化を視覚的に示しており、その動きの背景にある要因を詳細に分析することで、より深い洞察を得られる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 青いプロットは非常に密集しており、明確な上昇や下降トレンドは示されていません。この期間では横ばいと見られます。
– **予測（予測AI）**: 紫色の線が示す予測（ランダムフォレスト回帰）は2025年7月から急上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青いプロットが他よりも高い位置にあり、これらは異常値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット（実績AI）**: 実際のWEIデータを示しています。このデータは評価日が始まった時点から短い期間で表示されているようです。
– **黒いサークル（異常値）**: データの中で観測された異常な値を示しています。
– **緑のプロット（前年比AI）**: 前年のデータで、右側に密集しています。
– **紫色の線（ランダムフォレスト回帰予測）**: 長期的な上昇を示しています。
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間で、初期の実績データに基づくモデルが時間の経過とともに改善され、予測の精度が向上していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が重なる部分があり、特に初期の段階では予測の精度が信頼できることを示していますが、未来に向けて顕著な予測の変動があります。
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**:
– **直感的な印象**: 初期の実績データは安定しているが、予測により大幅な改善が示唆されている点は特筆すべきです。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済的余裕の向上は、地域社会や企業の投資、消費活動の活性化につながる可能性があります。予測された上昇が実現すれば、個人の消費能力が高まり、経済全体にポジティブな影響を与えることが考えられます。
このグラフの洞察を活かし、個人の経済的余裕を指標とする施策がより効果的に立案されることが期待されます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は左の初期部分に集中しており、右側には散見されません。
– 予測モデルの線（紫、ピンク）は全体的に各モデルでバラバラですが、おおむね安定した挙動と見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにいくつかの異常値（黒色で囲まれたもの）が見られます。
– 予測モデルの間にも多少のばらつきやそれぞれの特徴的な予測があります。
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ており、信頼性の高い情報です。
– 紫とピンク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）を示しており、予測の多様性を表しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を示しており、時間的な比較が可能です。
– 灰色の範囲は大きな分散のある予測の可能性範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なるモデルの予測が提供されていますが、各モデルは異なる特徴と予測精度を持つようです。どれがより正確かは実績値と見比べることで検討可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が他のモデル予測とどの程度一致しているかは詳細な分析が必要ですが、大きく離れているケースも見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データの周辺に分布する異常値は、健康状態において重要な変化や要注意のポイントを示す可能性があります。
– 複数のモデルにおける予測の違いは、モデル選択の重要性を示唆し、より適切な予測モデルを選ぶことが、個人の健康維持に向けた取り組みに寄与するかもしれません。
– ビジネスでは、正確な健康予測データの活用が、より良い健康管理製品の提供や医療リスクの低減策の策定に役立つ可能性があります。
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:
以下、グラフの分析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは、360日間の心理的ストレス（WEIスコア）の推移を示しています。実績データ（青色）はおおよそ横ばい状態が続いているように見えます。
– 予測データ（紫色の異なる手法による線）は一貫性がなく、一部は上昇、一部は下降を示し、予測に強い変動があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実データにおいて、いくつかの外れ値（黒色の円）が観察されます。これらは予測モデルが検知した異常値と一致しています。
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、安定していることを示唆しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータで、たとえば季節性や周期性が影響している可能性があります。
– 予測の不確かさの範囲（グレー）は、将来の値がどの程度変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと前年度のデータとの比較により、将来の異なる時期における変動予測の確実性や周期性を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫しており、一部の期間において顕著な変動が見られるが、全体として劇的な変化はないようです。
6. **社会・ビジネスへの影響**:
– 心理的ストレスが安定していることは、社会的には良好な兆候であるかもしれませんが、予測の不確実性が高い点は心配です。
– ビジネス面では、従業員のストレス管理戦略が有効に進んでいるかどうかの指針にすることができます。
– 異常値が頻発する場合、それらの原因を特定し、適切な措置を講じることが重要です。
このグラフは、予測の不確実性とそれに伴うリスク管理の重要性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側にある実績データ（青いプロット）は、おおむね平坦で大きな変動がないことを示しています。これは、WEIスコアがこの期間中安定していることを示唆しています。
– 予測の線（ピンクと紫）は、将来的にもこのスコアが安定することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには一部の異常値（黒い円）が示されています。これらの異常値は、特定の期間での急激な変動や異常な事象を示している可能性があります。
– ただし、全体としては大きな外れ値は少ないため、データは比較的安定していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青いプロット）は、過去の実際のWEIスコアを表しています。
– 予測（Xマーク, ピンク、紫の線）は異なる予測モデルによる将来の推定を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ（±AI/3σ）の範囲を示しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間には、時系列的な一致と安定した関係が観察されます。
– 予測モデル（ピンク、紫）は将来の安定性を示唆していますが、どのモデルも大きな変化を見込んでいないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データセット間（実績と予測モデル）の相関は高いことが推測されます。
– 特定の時期における集中的データ分布から、特定の外部要因が影響した可能性がありますが、詳細には解析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることは、社会的または経済的な安定感を示唆していると見られます。長期的な自由度と自治の安定性を表しています。
– ビジネスや政策決定においては、この安定したスコアを基にリスク管理や長期戦略を立てることが可能です。
– 異常値が示す一時的な変化は、特定の政策変更や社会的イベントに関連している可能性があり、これらへの対応が必要かもしれません。
総じて、このグラフは社会的な安定性を表しつつも、将来に向けた柔軟な戦略が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な区分に分かれています。最初の部分では2025年7月頃に高いWEIスコアを示し、続く期間でスコアが急落しています。その後、グラフの右端では再びデータが登場し、比較AIと予測AIのスコアがそれぞれ表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータセットにいくつかの異常値が見られます。これらは全体の傾向に対して顕著な変動を示しており、何らかの異常な状況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による実績で、赤い「×」は予測AIによる予測を示しています。緑色のプロットは前年の比較を示しており、これと比較することで予測の違いを見ることができます。
– 色の違い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）の予測範囲を表しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値にズレがあり、このズレがどの地点で拡大または縮小しているかを分析する必要があります。これは予測モデルの精度を検証する基盤となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図のプロットは、全般的に初期段階で集中しているが、異なる予測手法の適用による予測範囲が広がっていることが示されています。これは社会的な公平性や公正性の評価に対する異なるモデルのアプローチの違いを反映しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 初期段階の高いWEIスコアは、社会的公平性が一時的に高かったことを示しているかもしれませんが、その後の急落が不安定な社会情勢を反映しているとも考えられます。
– ビジネスや政策形成において、この変動は重要な意思決定に影響を及ぼす可能性があり、持続的な改善や安定のための措置が必要かもしれません。異常値や予測範囲の研究は、システムや社会の不均衡を特定し、改善の機会を見つけるのに役立ちます。
こうした視点を踏まえ、このグラフは公平性や公正さの評価に対する多面的なアプローチの重要性を示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**：
– グラフの大部分は評価日が2025年8月から9月に集中しており、この期間にはWEIスコアが比較的高い（約0.8以上）水準で維持されています。
– その後、2026年の初めからスコアが再び集まっていますが、何らかの分断が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期の時期にいくつかの外れ値が見られます（異常値としてマークされたもの）。
– 2025年中の系列データの一部に変動がありますが、特に異常値が多く含まれている時期が気にかかります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青いマーカーは実績のデータを、紫やピンクの線は各アルゴリズムによる予測を示しています。予測値が実績とどれほど一致しているかが一目でわかります。
– 緑のマーカーは前年の比較を示しており、新たなデータと比較することで進捗や遅れを評価できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内で予測されるスコアの正確性を考える材料となります。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 青い実績データと各種予測モデルとの一致度が高く、特にランダムフォレストと線形回帰の予測が実績にかなり接近していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 総じて、実績と予測には高い相関が見られます。ただし、個々の異常値については他の要素（たとえば、社会的要因や政策変更）が影響した可能性も考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**：
– 直感的には、特定時期の高いWEIスコアが安定的に維持されていることから、持続可能性と自治性の向上が順調に進んでいると認識されるでしょう。
– 外れ値や予測の不一致を分析することで、予測モデルの改善や不確定要素の特定が可能です。
– 社会的には、持続可能性が高まることで企業やコミュニティの信頼性が向上し、長期的なビジョンの達成に寄与すると考えられます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは初期の数日間にわたっての集中的なデータポイントと、後期のデータにおける密集を示しています。
– 前期（初期）はスコアのばらつきが少なく、特定の狭い範囲に集中していたが、その後、データが欠如しているようです。
– 後期（評価日が進んだ後半）は再度データが出現し、スコアがやはり同様の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値が示されていますが、具体的な急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）** は堅実に一定の範囲内に収まっており、安定したパフォーマンスを示唆しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**は評価データの範囲をカバーし、過去の傾向を反映していますが、スコアが一定であるため大きな乖離は見られません。
4. **複数の時系列データ**
– 年別のデータ（薄緑）は、新しいデータと比較して一貫性を保っていますが、測定の頻度や方法によって若干のばらつきがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時期ごとにスコアがある範囲に集中していることから一貫性が見られ、教育機会における安定した基盤の存在を示唆しています。
6. **人間の直感的感覚と社会的/ビジネス的インパクト**
– 一貫した教育基盤と機会の存在は、社会の安定性と持続可能な発展に寄与する可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の要因やイベントによる一時的な影響を示唆しており、それを改善することでさらなる発展が期待されるかもしれません。
– 継続したモニタリングと分析が、社会的進展と変化に対する対応力を向上させるために重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– グラフの左側には、過去の実績（青いプロット）が密集しており、その後急にデータポイントが途切れ、最終的に新たなデータ（緑色のプロット）が右側に現れる時点に至るまでの明確な中断があります。これは、データ収集や評価のギャップを示しているかもしれません。
– 明確なトレンドは見られませんが、過去のデータが連続的である一方で、未来のデータは変動が見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い丸で示された実績の中に一部の「異常値」（黒い丸で強調）が見られますが、全体のスコアには大きな影響を与えていないようです。
– グラフ右側の緑色のプロットは、昨年のデータとして示されており、変動が目立ちます。
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、信頼性が高いと考えられます。
– 緑のプロットは比較データであり、今年と評価日を比較して理解することに利用できます。
– ピンク、紫などの線（予測線）は異なる予測手法による予測値を示しており、未来予測を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績、異常値、比較用のデータ、および予測線が一緒に描かれており、過去のデータと将来の予測を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な相関は視覚的には確認できませんが、異常値が全体の傾向に大きな影響を与えている可能性があります。
– 左側のデータの分布は狭く、右側の未来予測は広がりを見せています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響:**
– 人々は、過去の安定した結果から急に未来の不安定な予測に移ることで、将来に対する不確実性を感じるかもしれません。
– 社会的には、共生や多様性の維持におけるチャレンジが予測されています。これは、政策や自由の保障に影響を与える可能性があります。
この分析は、全体的に社会の動きや政策決定者に対して重要なフィードバックを提供し、対策を講じる際の指針となるでしょう。
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:
以下のヒートマップ分析をご覧ください：
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、特定の時間帯（7時から8時、15時から16時など）で色が明るくなっていることがわかります。これはこれらの時間帯においてWEIスコアが高いことを示しています。
– 日々の変動を見ると、ある日の特定の時間帯でスコアが急に変化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時の時間帯で7月5日に急に色が変わる箇所があり、これは急激な変動や外れ値を示しているかもしれません。
– 7月1日の一部の時間帯では特に濃い色が見られ、これは他の時間帯よりも低いWEIスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの強度を示し、明るい色ほどスコアが高いことを表します。
– 色が連続して明るいエリアは、安定して高いスコアを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 上記のように時間帯ごとに色の変化があり、これは特定の時間での相関を調べるのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見て、朝と夕方の時間帯でスコアが高めであることが察せられます。これは社会的活動や経済活動が盛んになる時間帯と一致するかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは社会的な活動の時間パターンを示している可能性があります。多くの活動が行われる時間帯に色が明るくなり、休み時間や夜間には色が暗くなる傾向があります。
– ビジネスにとって、最も活動の盛んな時間帯を特定することで、リソースやサービスの提供タイミングを最適化する参考になります。
このような視覚的な特徴からは、社会活動のパターンやトレンドを把握するのに役立ちます。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 時間帯に応じてスコアが異なる傾向があります。一般的に、朝から夕方にかけてスコアが上昇するパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時から23時にかけて、特に7月5日にスコアが大きく上昇しています。他の時間帯に比べて際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡でスコアの大小を示しています。濃い紫から黄色へと色が変化し、スコアの上昇を示しています。
– 特に夜間の時間帯にスコアが高めの傾向があり、この時間に注目することでリソースの効率的な配分が可能になるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯が他の時間帯に比べてスコアが一貫して高いことから、時間帯ごとに異なる要因が作用している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの変動から、一定の規則性が予想されます。この規則性を基にした予測モデルの構築が考えられます。
6. **社会への影響・洞察**
– このスコアが社会活動や個人のパフォーマンスを示す場合、特定の時間帯をターゲットにした活動設計が有効です。特に夜間時間帯の活用が期待されます。
– 社会的なリズムや行動パターンが見えてくるため、企業のマーケティング活動やリソース配分に対する示唆を与えることができます。
このヒートマップを基に議論を深めることで、より詳細で有益なインサイトが得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間軸に沿って縦のラインごとに色が変化しています。全体的に見て、一部の時間帯で色が暗くから明るく変化する傾向があります。
– 各ラインは周期性を持っているように見えます。特に、朝方（仮に7時）から移行に伴う色の明るさの変化から、特定のピークを形成している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時台において色が急変しています。7月5日から7日の間で、非常に暗い色から明るい色へ急激に変化しています。
– この急な変化は、特例的なイベントや突発的な出来事に起因している可能性があります。
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おり、明るい色は高いスコアを、暗い色は低いスコアを示しています。
– より密な色の変化は、特定の時間帯における活動や社会の動向の強さを反映し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**
– 異なる時間帯間での色の変化は、それぞれの時間帯が互いに関連しているか、もしくは独立した動きをしていることを示しています。
– 同じ週や近い日時において類似のパターンが見られることから、周期的な要素があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色が連続したブロックを形成している部分は、時間ごとのスコアが連続して高いか低いかを示しています。
– パターンの繰り返しや、色の変化が連続的かどうかから、社会的な活動の規則性や特別な変動があった時期の判別が可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 16時台の急激な変化は、人々のライフスタイルや社会活動に影響を及ぼす可能性が高いイベントに関連している可能性があります。
– 全体的な高いスコアは、社会の活動が活発であることを示唆しており、商業的あるいは公共のイベントが影響を与えているかもしれません。
– このグラフは、日常的な活動のパターンを把握し、ビジネス戦略や社会政策の調整を行う際の洞察を与えます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップなので時系列データは直接表示されていませんが、相関の強さが色で示されています。赤の強さが上昇トレンドに相当すると考えると、各WEI項目が比較的一貫した高い相関を持つことを見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が0.5未満の部分がいくつかあり、これらが相関が特に弱い領域を示しています。「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」、また「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」が該当します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃いほど相関が強く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性：自由の保障）」などの項目で非常に強い相関が見られます。
– 各要素が濃い赤であることは、強い正の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数項目が同時に高い相関を示していることから、各項目間で密接な関係があると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目で0.8以上の強い正の相関が見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI」「社会WEI」の平均値との間で高い相関が確認できます。
– 逆に「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他の一部の項目とやや弱い相関を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響**
– この相関データは、個人と社会の幸福度が密接に関連していることを示唆しており、ポリシーメーカーは両者を統合的に改善することが重要であることを示唆します。
– 経済的余裕や心理的ストレスといった個人の状態が、社会の持続可能性や多様性といった要素に強い影響を及ぼしていることが示され、ビジネスや政策設計においてこれらの相関を考慮する必要があります。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下の特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確なトレンドは見受けられませんが、それぞれのWEIタイプ間で異なる分布傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各WEIタイプに対して外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの外れ値があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」も外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図はそのWEIタイプのスコア分布を示し、中央値、四分位範囲、最小・最大値、および外れ値を視覚化しています。
– 色の違いは、直感的に各WEIタイプの識別を助けるためのものであり、異なる分布特性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは各WEIタイプの360日間のスコアを示しているため、時系列というよりは分布の比較に重きが置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIの分布は広さや位置の違いから、異なる要因がスコアに影響を与えていることが窺えます。
– 一部のWEI（例：「社会WEI（持続可能性と自治性）」）は中央値が高く、全体的に高めのスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 高い中央値や四分位範囲が狭いWEIは安定性があり、政策評価においてプラス評価とされる可能性があります。
– 外れ値が多いWEIは不安定さや格差を示唆しており、それが個人やコミュニティにどのような影響を及ぼしているか追加の調査が必要です。
– 社会全体のWEIが高い場合、それは社会全体の福祉や幸福度が高いことを暗示しますが、個々のWEIの変動や外れ値の多さは改善の余地があることを示唆しています。
このグラフは、社会のさまざまな側面での現状を幅広く考察する機会を提供し、さらなる政策や社会改善の基盤を与えるでしょう。
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、社会カテゴリにおけるWEI（多分、ウェルビーイング・インデックス）の主成分分析（PCA）を示しています。以下に各ポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 明確な時間軸のトレンドは示されていませんが、データは主成分空間内での分布に着目しています。第一主成分は分散が大きく、第二主成分はほぼゼロ付近に多くのデータが集中していることから、第一成分がデータの変動を主に表していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第二主成分で明らかに離れた点が一つ（0.15付近）あり、これは外れ値として注目されるべきです。この点は他のデータとは異なる特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは360日間のデータを示し、それぞれの点が特定の時期のWEIの表現を示している可能性があります。色や形状に特別な意味は示されていませんが、単独での数値の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単独のPCAプロットであるため、時系列データの「時間的な」関係性を把握するのは難しいですが、データの分布パターンから、ある時期には異なる特性の集団が存在した可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には、明確な相関は見られません。ただし、主に第一主成分に沿って右側にデータが集中しているため、こちらの方向がデータの変動の主な軸であると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 主成分分析により、データの大部分は特定の様式に従って変動しているとみることができます。人間の直感としては、集団の多数が「平均的な状態」にあるが、特定の要因によって異なる方向に動く小さなグループがあることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、外れ値や特定の傾向を持つグループへの細分化されたアプローチが必要とされるかもしれません。特に、社会政策ではこの変動を許容範囲内に収め、全体のウェルビーイングを向上させるための施策が求められます。
このグラフからは、社会全体の行動や状態に関する洞察を得るとともに、個別の特徴を持つ集団に対する対応の必要性を強調します。
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。