📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果: WEIスコア
**総合WEIトレンド:**
– 30日間のデータでは、WEIスコアの範囲は0.68から0.94に収まり、平均的には緩やかな上昇傾向が見られます。
– WEIが特筆すべき高水準（0.88以上）に達したのは7月初旬、多くの指標が一気に上昇しています。また、異常値としての上昇ポイントが多発しています。
– 特筆すべきは、7月6日から10日、12日から18日といった期間で、高いスコアを維持していることです。
**異常値:**
– 異常値として特定された日付は主に早期と後期に集中しており、例えば7月6日は0.95という非常に高い社会WEI関連のスコアが目立っています。
– これらの異常値は、社会的要因（例えば、特定の政策の導入や社会イベント）が大きく評価された可能性を示唆しています。
**STL分解結果:**
– **季節性**: 明確なシーズナルパターンは少し見えますが、部分的に見られる急激な上昇と下降は社会のイベントや政策の影響と思われます。
– **トレンド**: 全体としては、高スコアへの上昇トレンドを示します。
– **残差**: 残差の増加は不測の社会的イベントによるものである可能性があります。詳細項目の変動と一致しています。
**項目間の相関:**
– 相関ヒートマップを見た場合、特に**持続可能性**と**社会基盤**の間には強い正の相関が認められます。
– **心理的ストレス**の項目は、個人WEIの他の要素（例えば、経済的余裕）に対して若干ネガティブな相関を持つことが多いです。
**データ分布（箱ひげ図からの洞察）:**
– 多くの詳細項目で中央値は比較的高いところで安定していますが、箱ひげ図からは**心理的ストレス**と**経済的余裕**における外れ値が目立つ。
– **社会的多様性**の保証ではばらつきが大きく、優良な社会機会が可視化されますが、極端な低スコアを示唆する外れ値も存在します。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1が0.72という高い寄与率を持つため、WEI全体の変動を大きく説明しています。PC1には多くの社会的要因が集約されています。
– PC2の寄与は非常に低い（0.08）ですが、その分、よりマイナーな変動要因や個人の主観的な側面（例えばストレスや健康）を表していると考えられます。
### 主な考察:
– **高スコア期間**には、経済的環境改善や、社会政策の成功が影響している可能性があります。このことは持続可能性や社会基盤の強化とも関連しているでしょう。
– **社会的イベントの影響**: 一部の日に特定のスコア項目が異常に高くなっている背景には、社会的イベントや政策決定の影響が大きいと考えられます。
– **ストレスと経済的余裕**の項目間のネガティブな相関が全体のスコアにかなり影響しているかもしれませ ん。特に、個人/社会のストレス軽減策が重要です。
全体として、このWEI分析からは、社会的安定性の高まりと個人の幸福度向上に向けた政策の効果が現れていると解釈でき、社会政策によって更なる改善の可能性が示唆されています。特に、目立った異常値は個別対応の必要性を示しています。
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:
以下はこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばい傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）はわずかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（青緑の線）は比例的な増加を、決定木回帰（緑の線）は一定の値を維持する予測を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されたデータポイントはあまり観察されませんが、初期の段階で若干のスコアの乱れがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータであり、時間経過に伴う変動を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、幅広さは予測の信頼性の低さを反映しています。
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がそれぞれ異なる予測モデルとして使用されていますが、それほど急な変動は予測されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルは基本的に実績データのトレンドに沿った形ですが、少し異なる未来の動向を予測しています。
– 特にランダムフォレストは微増、決定木は横ばい、線形回帰は増加傾向を予測しています。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– 直感的にはWEIスコアは安定しており、短期的な急激な変化は予測されていないことが分かります。
– ビジネスや社会への影響として、現状維持の戦略が効果的であると考えられますが、微増の可能性を考慮して積極的な改善策の導入も候補に入れるべきです。特に、ランダムフォレストが示すわずかな上昇トレンドは注意深く観察する価値があります。
このグラフは、WEIスコアが短期間では大きく変動しないことを示しており、予測のバリエーションは異なる予測手法のパフォーマンス比較に有用です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIのデータは、期間の初めに上昇しているが、その後は横ばいになっています。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に穏やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは異常値（大きな黒い丸で示されている）があり、最初の急激な上昇段階で見受けられます。
– 他には特に急変は見られません。
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ており、観測されたWEIスコアの推移を可視化しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、これも初期データに近い同程度の範囲にあることを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的安定していますが、予測データもこれを反映し、徐々に改善を示す傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は比較的狭い範囲に分布しており、全体的な傾向としては一定の水準（0.7〜0.8の範囲）に維持されているようです。
6. **直感と影響**
– 見る人はWEIスコアが安定していることを確認し、社会やビジネスが比較的安定した状況にあると感じるでしょう。
– 予測モデルの示す緩やかな上昇は、今後の改善や成長の可能性を表しており、ポジティブな見通しが期待されます。
このグラフから、短期的な変動はあまりなく、全体的には安定した状態が続いていると解釈できます。ビジネスや社会的な意思決定には、予測の上昇傾向を考慮した中長期的な計画が有用であると考えられます。
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**
– 実績値（青色プロット）は全体的に横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測値については、線形回帰と決定木回帰がほぼ一定の予測を示している一方で、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットにはいくつかの外れ値が存在しています（黒い円で囲まれた青いプロット）。
– これらの外れ値は、特定の期間に異常な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは「実績AI」による実績値を示しています。
– 赤い×は「予測AI」による予測値を示しています。
– 薄灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、実績値はこの範囲に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値には一定の一致が見られるものの、ランダムフォレスト回帰の予測は他の予測手法との間に差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は重なっている部分が多く、高い相関が示唆されます。
– 分布としては実績値が比較的一定の範囲内に集中していることが見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 過去の実績が安定しており、予測も大きな変動がないことから、社会的に安定した状態を維持していると考えられます。
– 予測手法の違いによる将来の見通しのばらつきは、意思決定において注意が必要です。特にランダムフォレスト回帰による予測が他のモデルと差異があるため、追加の分析が望まれます。
このグラフからは、安定した社会経済状況の中で、将来への異なる予測シナリオを考慮することの重要性が浮き彫りになります。各モデルが提供するインサイトを総合的に活用することが、より適切な意思決定につながるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は大体安定しており、ほぼ横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測値（紫色の線）は徐々に上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間中にいくつかの外れ値が観察されます。これらは他のデータポイントから明らかに離れており、何らかの突発的な要因が影響した可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実測値で、中央値付近に密集しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、多くの実績値をカバーしています。これはモデルの信頼性が高いことを示唆しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来的には改善が期待されていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるトレンドは概ね一致しており、同じ方向の予測を示しています。これはモデル間での整合性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値は大半が0.8付近に集中しており、比較的安定した経済的余裕の状態を示しています。
6. **洞察と影響**
– トレンドが横ばいでありつつ、予測が上昇していることから、今後の経済的余裕の改善が期待されます。
– 外れ値の原因を究明し、特定の時期に何が発生したのかを理解することで、さらなる安定化が図れます。
– ビジネスや社会においては、経済的不安定が減少することが期待され、消費や投資の促進につながる可能性があります。このようなデータは政策決定やビジネス戦略に有用です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータは主に0.6から0.8の範囲内で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。ただし、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータポイントがいくつかあります。これらのデータは、通常の範囲外の健康状態を示している可能性があります。急激な変動はそれほど目立ちません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のデータを示しており、プロットの中に見られる黒い丸は外れ値を表していると考えられます。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されており、実績の値がこの範囲内に収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルとして線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用意されているようですが、それぞれの予測は微妙に異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布自体は0.6〜0.8の範囲に集中しています。外れ値が上限側にあることから、高いスコアの異常値が存在することが分かります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフを見る人は、全体として安定した健康状態を維持していると感じるでしょう。ただし、外れ値に注目することで特定の条件下で健康状態が大きく変わる可能性があると考えられます。
– ビジネスや社会的には、人々の健康状態を一定に保つための施策を考える上での参考データとして利用可能です。また、外れ値がなぜ発生するのかの詳細な分析が求められるかもしれません。
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**
– 実績のプロット（青い点）はおおよそ横ばいで推移していますが、若干の上昇傾向も見られます。
– 予測データには3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値（黒円で囲まれた青点）が存在し、一部で急激なスコアの低下が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、赤い十字が予測値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 各予測モデルの線は予測の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値は横ばいですが、予測モデルの中には上昇トレンドを示すものがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に0.6から0.8の範囲で密集しており、安定した傾向を示しています。
– 外れ値は0.4以下のスコアを示し、通常の範囲を外れています。
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が一定の範囲で安定していることが感じられます。一方で、外れ値が示すように、特定のタイミングでストレスレベルが急激に変動する可能性があるため、予防策や対応策が必要です。
– 業務や社会において、これらの外れ値を事前に察知し対策を講じることで、パフォーマンスの安定化やメンタルヘルスの改善につながる可能性があります。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が注目されます。
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は横ばい傾向が見られます。特に大きな上昇や下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日付の終盤に近い地点でやや低いスコア（約0.6付近）の外れ値が観察されますが、全体的には安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実際のスコアで、赤い×は予測スコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実際のスコアはこの範囲内にほぼ収まっています。
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、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測値を示していますが、実際の点数がよく予測範囲の中に収まっているため、予測の信頼性は比較的高いとも言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間の乖離が小さいことから、モデルのパフォーマンスが良好ということが示唆されます。
6. **直感的な人間の感じ方と社会への影響**
– WEIスコアが長期間にわたり安定していることは、個人の自由度と自治が一定水準で保たれていることを示しており、社会における安定性を反映していると考えられます。
– ビジネスや政策においては、予測モデルが信頼できる結果を提供しているため、将来的な計画策定や、リスク管理においても有用な情報を提供できるでしょう。
このように、グラフからは個人のWEIスコアが安定しており、予測モデルもその安定性を支持していることがわかります。それにより社会の安定感を示していると言えるでしょう。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データの大部分は横ばい傾向にありますが、特に最初の10日間は変動が見られ、後半はほぼ安定しているように見えます。
– 予測の線形回帰や決定木回帰のラインは安定しており、ランダムフォレスト回帰のラインも比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付における低いWEIスコアのデータポイントは外れ値として識別されています。初期には若干の変動があるものの、後半では視覚的な外れ値は減少しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の実績データは日々のWEIスコアの実際の推移を示しています。
– 黒色で囲まれた円は外れ値を示し、データの異常を検出しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しており、ここに多く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**:
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の関係は全体として一致しているように見え、特に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、データは0.6から1.0の範囲に集中し、安定した高いWEIスコアが維持されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初めの変動を除けば、社会における公平性・公正さが概ね良好に維持されていると直感的に感じることができます。
– 長期的に安定したWEIスコアは、社会の持続的な公正性への取り組みが効果を発揮している可能性を示します。この安定性は、政策の継続や新たな取り組みの基盤として利用できるでしょう。
この分析は、社会の公平性指標を理解し、改善するための貴重な視点を提供します。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績値は大きな変動はなく、比較的一定の範囲（約0.8〜1.0）で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇していますが、線形回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 軽微な外れ値が見られます（黒い円で示されているもの）。ただし、重大な外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績（実績AI）を示しています。
– **赤いバツ印**: 予測（予測AI）ですが、グラフには示されていません。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示していますが、実績値の大部分と一致しています。
– **青い線**: 線形回帰による予測。ほぼ横ばい。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測。わずかに上昇しています。
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は大きな乖離は見られません。予測は実績の動向をうまく捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として狭い範囲で観測値が密集しており、予測と実績が相関しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフからは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアが安定していることがわかります。社会的に持続可能性が保持されていることが示唆されます。
– ビジネスや社会的には積極的なアクションや大きな変革は必要ない状況と考えられますが、微調整の余地があります。特に、ランダムフォレストの緩やかな上昇が継続する場合は、持続可能性の向上が期待できるかもしれません。
このように、このグラフは全体的な安定性を示しており、長期的なビジョンや施策の評価において参考になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは全体的に横ばいの傾向を示しています。スコアは主に0.8から0.9の範囲で安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として強調されていますが、これらはスコアの0.8付近で大きく逸脱してはいません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは、青色のプロットで示され、黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの帯は予測値の不確かさの範囲を示し、0.7から1.0の範囲で多くをカバーしています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の線が未来の予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測の回帰直線が並行しているため、実績に基づく既存のトレンドが維持されていることが直感的に理解できます。これにより、未来のWEIスコアも安定的に推移すると見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度は全体的に一定で、0.8から0.9の間に多くのポイントが集中しています。このことから、スコアがこの範囲内で安定していることが分かります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– グラフは、社会基盤と教育機会が安定して提供されていることを示しています。急激な変動がないことは、社会政策が効果的に機能していることを示唆しており、信頼性の高い環境であると多くの人が安心感を感じるでしょう。
– 社会の安定性は、ビジネスの長期的な計画にも良い影響を与え、ROIの予測が立てやすくなる可能性があります。また、教育機会の一貫した提供が継続されることは、将来の労働力市場にプラスの影響を与えるでしょう。
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：**
– 実績値（青のプロット）は、全体的に0.6から1.0の範囲で変動しており、具体的な上昇や下降の明確なトレンドは見られません。散布は一定の範囲内で横ばいのように見えます。
– 予測値（線）はモデルによって異なります。線形回帰は徐々に上昇を描いており、決定木は一定ですが、ランダムフォレスト回帰は上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 一部に黒い輪で囲まれた外れ値が確認できます。これらは通常の変動範囲を超えた点を示し、特異なイベントや異常な測定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：**
– 青いプロットは実績データを示し、現在のWEIスコアの現状を反映しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内に実績データが収まることを期待しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 予測モデル間でのトレンドや変動に違いがありますが、全て予測範囲内に収まっており、多様なシナリオに対処可能であることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まり、分布は均質ですが、複数の異なる予測が示されており、モデルに依存する形での変動が見られます。
6. **インサイトと影響：**
– この散布図から、人々は実績が比較的安定していると感じるかもしれませんが、いくつかの外れ値が不安定要素の存在を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、予測の不確かさ範囲を考慮しながら、多様性と共生に関連する施策の適応可能性を模索することが重要となります。特に、上昇傾向を示すモデルに基づく戦略を検討するのが賢明かもしれません。
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:
以下の視覚特性とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、時間帯（0時から23時）における総合WEIスコアを30日間にわたり示しています。色の変化から、特定の時間帯（特に日中の時間帯）でスコアが高くなり、夜間は低くなる傾向が見られます。トレンドとしては、特に特定の時間帯に集中して高スコアが見られるため、日中に活発な活動があることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時の時間帯で、7月5日から15日までスコアが特に高い緑や黄色で示されており、特定期間に活動が活発であった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示しており、青から紫色はスコアが低く、緑から黄色はスコアが高いことを示しています。緑から黄色の色は、8時と15時のスコアが高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 7時から15時までの時間帯に一定のスコア増加が見られますが、18時以降はスコアが低下する傾向にあります。これは、日中に活動量が多い現象を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間によるスコアの変動は明確であり、日中（特に8時から15時）の活動が高いことから社会活動が日中に集中していると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は日中に活発に活動しており、特に8時と15時にピンポイントでピークが見られます。この情報は、社会的なイベントやビジネスの営業活動がこの時間帯に集中して行われていることを示唆します。ビジネスの観点からは、この時間帯にサービスや広告を集中させることで効果的なアプローチが可能となるかもしれません。社会的には、働き方や生活スタイルの分析に貴重な情報を提供するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体として、色が濃い紫色から黄色へと変わっていく部分が見られ、時間とともにスコアが上昇している領域があります。
– 朝の早い時間帯（7時～8時）と夜の遅い時間帯（19時～23時）の活動が特によく観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月10日と7月13日周辺では急に黄色に近い色（高スコア）が現れており、他の日よりも個人の活動が活発だった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は個人のWEIスコアを示し、黄色に近いほど高いスコアを示しています。
– 特に8時と15時の活動が顕著で、高スコアの日が続いていることが分かります。
4. **複数の時系列データ**:
– 各日の特定の時間帯で高いスコアが見られることから、周期的な活動パターンがあることが予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯によって異なり、午前中と夜間に高いスコアが集中する傾向があります。
– 一貫したパターンが見られ、特に15時から夜にかけての活動が重要そうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、特定の時間帯に個人や集団が特に活発になる日があることが分かります。
– ビジネスや社会的な行動において、効率的な活動時間を見極める手がかりとなるでしょう。
– また、一定の周期性が観察されるため、リソースの配置やマーケティング戦略の最適化に役立てることができるかもしれません。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリにおけるWEI平均スコアの時系列を30日間にわたって視覚化しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとのスコアは、7時から8時と15時から16時に高い傾向があります（黄緑から黄色）。
– 他の時間帯は低めのスコアが見られ、特に0時、16時から18時半ばにかけては低下している（青と紫）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日に、他の時間帯と比較してスコアが減少しています（色が緑から青に変化）。
– 0時から16時までの間に、スコアが顕著に低下している場所が見られます（紫色）。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は、スコアの高さを意味します。黄色が最も高く、紫色が最も低い。
– 色の変化が少ない時間帯は、スコアが安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝の7時から8時および午後の15時から16時のスコアは同様の傾向を示し、どの期間でも高い水準を維持しています。これは朝の通勤時間や午後の活動が活発な時間帯である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 暗い色（低スコア）は一貫して夜中や早朝に見られ、社会的活動が少ない時間帯と一致しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 人々の活動が活発な時間帯にスコアが高くなることは、日常の活動パターンを反映している可能性があります。
– スコアの変動は、社会的なイベントや季節の変化によっても影響を受けるかもしれません。
– この情報は、広告や社会キャンペーンのタイミングを決定する際に役立つでしょう。どの時間帯がターゲットオーディエンスに届きやすいかを判断できます。
この分析から、特定の時間帯に活動が集中していることがわかります。今後、さらに関連データを組み合わせることで、より詳細な因果関係を明らかにできるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、特定の社会カテゴリにおける各WEI（Well-being Indicator）の項目間の関連性を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、項目間の相関を示しています。そのためトレンド分析は適用されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が0.1から0.3の範囲にある個所（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.14）は、他に比べて非常に低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤に近いほど正の強い相関、青に近いほど負または弱い相関を示します。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.93と高い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは時系列データそのものではなく、要素間の関連性を視覚的に表しているため、関係性の強弱を読み取ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が0.77で、精神的健康と身体的健康の関連が伺えます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が複数の項目と高い相関を示すことから、社会的要素の複雑な相互依存性が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 相関の高い項目間では、それぞれの改善が他にも波及する可能性があり、政策や企業戦略においては、特定の指標を集中的に向上させることが他の指標の向上にも繋がる可能性を示唆します。
– 社会全体の幸福感（WEI）の向上を目指す場合、特に強く相関している要素（例えば心理的ストレスと健康状態）に対策を講じることで効率的な改善が可能かもしれません。
このヒートマップを活用することで、特に関連性の強い分野に重点を置くことで効果的な解決策を立案できるでしょう。
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:
以下は、提示された箱ひげ図からのインサイトです。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリにトレンドというより、スコアの分布を示しています。周期性は見えませんが、中央値がやや異なる位置にあることから、特定のカテゴリで一貫した傾向を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が目立ちます。特に「個人WEI（経済不安定）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が多く、それによってスコアに大きなばらつきがあることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスは、そのカテゴリ内のスコアの四分位範囲（IQR）を示しています。長方形のボックス部分はスコアの50%が含まれる範囲、一番上と一番下の線は最大・最小の範囲を示します（外れ値は除く）。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを区別していますが、色が具体的にどのような意味を持つかは追加情報が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは30日間のデータを基にしているため、相互の関係性を時系列というよりはスコアの比較として捉えられます。例えば、「個人WEI（経済不安定）」は他に比べて中央値が低く、多くの外れ値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、スコアの中位値は比較的高く保たれているように見受けられますが、一部のカテゴリではばらつきが大きく、社会的・経済的な要因がスコアに影響している可能性が考えられます。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– グラフを見ると、経済的不安定や共生に関するスコアが揺れやすいと感じられ、これらの分野における政策や対策が必要とされている可能性があります。
– 社会的公正や持続可能性に関するスコアが他より高く安定しているように見えるため、これらは比較的良好な状態と見なされるかもしれません。
全体的に、この箱ひげ図は、様々な社会的指標における状況を視覚的に示しており、特定分野における改善の必要性を強調するツールとして有用です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフを分析すると以下の洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– トレンドは全体的に緩やかな上昇傾向にあります。これは、分析対象の社会的な指標が時間ととも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:**
– 残差（Residual）では、特に2025年7月9日から7月14日にかけて急激に増加し、その後急激に減少しています。この期間は、観察された変動量が通常のパターンを超えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **Observed:** 実際に観察されたデータで、短期的な変動が見られます。
– **Trend:** 長期的な傾向を示しており、上昇しています。
– **Seasonal:** 短期的な周期性のパターンが示されていますが、周期性は比較的小さいです。
– **Residual:** これまでの要素で説明できないランダムな変動部分です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 観察されたデータは、トレンドによる長期的な上昇と、季節要因の周期的な変動、および残差による短期的な変動が組み合わさっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドと観察データは強く関連しています。季節要因は相対的に小さな変動で、全体の変動にはそれほど大きな影響を与えていないようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 観察された指標が全体的に改善していることは、良い兆候としてとらえることができます。ただし、一時的な急激な変動が見られるため、安定した成長ではないかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、制度改革や新しい施策が正の方向に機能していることを示唆しているかもしれませんが、一時的な外的要因やイベントにより変動しやすい可能性があることに注意が必要です。
このグラフは、社会的な指標の変動要因を理解し、適切な対応策を検討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:
このグラフは個人のWEI平均スコアのSTL分解を30日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドは完全に上昇しています。これは、調査対象のスコアが長期的に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフに見ると、7月13日付近で急激な変動が確認できます。この期間のスコアは予想から大きく外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 季節成分は周期性を示していますが、比較的小さな変動です。
– 観測データはトレンドと季節成分に基づいて全体的に増加していますが、いくつかの短期間の上下動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇している中で、季節成分と残差の影響が短期間の変動を引き起こしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の変動は季節成分と残差によるものですが、全体的な上昇傾向はトレンドによって支配されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのグラフの上昇トレンドから一般的な好転やポジティブな成長を感じ取るでしょう。
– 社会的には、WEIのスコア向上が広がっており、意識や行動の変化が促されている可能性があります。
– ビジネスにとって、これは市場やターゲット層のポジティブな動向を示唆しており、新しいビジネスチャンスの可能性を示唆します。
この分析により、今後の動向を注視しつつ、季節的要因や突発的なイベントがどのように影響を与えるかを考慮することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド（Trend）**
– トレンドラインは全体的に緩やかな上昇を示しています。これは、30日間で社会カテゴリのWEI平均スコアが持続的に改善されていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月11日にかけての残差（Residual）において急激な上昇が見られます。この期間には通常の変動を超える外部要因が存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値（Observed）は全体的なスコアの推移を示し、トレンド、季節性（Seasonal）、残差に分解されます。
– 季節性成分（Seasonal）は周期的な変動を示しており、おおむね一定のリズムで変化しています。
– 残差（Residual）は予期しない変動やノイズを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドは緩やかに上昇している一方で、季節性は一貫した変動を示しています。残差の急激な変動時には、トレンドと季節性から逸脱していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性成分が示す定期的な波形は、観測値の変動に一定の影響を与えていることを示します。残差が小さい場合には、トレンドと季節性がより支配的であることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 緩やかなトレンドの上昇は、社会の状況が改善しているというポジティブな印象を与えます。また、季節性があることから、特定の期間に計画的な活動やイベントが行われていることを示唆します。急激な残差の変動は突発的な出来事や政策の変化が原因である可能性があり、社会の動向に注意が必要です。
この分析をもとに、政策決定者は潜在的な改善施策やリスク管理策を検討することが求められます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、データの分布と主成分による要素の関係性を示しています。ここから次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 第1主成分と第2主成分の両方にわたってデータが広がっていることが観察されます。特に第1主成分の方向にデータが強く分布しており、これは変動の大部分がこの軸に沿っていることを意味します。
– 第1主成分が0付近から0.2付近にデータが密集している傾向があり、第2主成分は比較的散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 第2主成分の0.15付近におけるデータ点は他の点から孤立しています。これは外れ値として考えられ、特異な要素を示している可能性があります。
– 第1主成分が大きく負の値を取る領域でもデータが散らばっていますが、こちらも特殊なケースであるかが疑われます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 丸いプロットはそれぞれ異なる観察点や要素を示しており、主成分によるデータの次元縮小から得られた特徴を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列が明示されていませんが、これが30日間の観察に基づくものであれば、特定の時間枠内でどういった動きが支配的であったかを評価できます。ただし、プロット自体には時間的進行が表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 第1主成分と第2主成分の間で明確な相関は見られませんが、全体として偏った分布ではないため、幅広い要素が考慮されていることが予想されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**：
– このグラフからは、主要な要素がどの程度変動に寄与しているかが直感的に理解できます。貢献度が72%ある第1主成分が特に重要であり、第2主成分は補完的な情報を提供しています。
– 社会的な要素の動向を把握することで、特定の要因がどのように変化しているかを分析し、それに基づく意思決定をサポートします。このため、政策決定や市場戦略の策定に有用です。
全体として、このPCAグラフはデータの多次元性を簡潔に表し、それをもとに社会的あるいはビジネス的なインサイトを引き出すための基盤を提供します。
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。
