📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
### 時系列推移
全体的に見ると、総合WEIスコアには上昇傾向があるものの、日々の変動がかなり顕著です。特に2025年7月6日以降、高スコア（0.81以上）が頻繁に見られ、そのまま上昇傾向が続きます。ただし7月19日以降、若干の下降が見受けられます。また、個人および社会WEI平均では比較的安定したトレンドが観察できますが、ここでも7月6日には急激な上昇が見られます。
### 異常値
指摘された異常値の日付において、スコアの変動が著しく、特に2025年7月6日では0.85付近の高いスコアが頻出しています。この異常な値は、もしかしたら特定の社会的イベントや政策の変更が影響している可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行うと、長期的なトレンド要因としては、徐々に向上する公共政策や社会サービスの提供が背景として考えられます。季節性要因は明確ではないものの、週末の一貫した上昇、特に金曜日から月曜日にかけての上昇が見受けられます。これは、週末の社会活動の活発化や個人のストレスの減少と連動しているかもしれません。残差成分からは、通常の範囲外に位置するデータが散見され、これは特異な出来事（例えば突発的な経済指標の変化や外的要因）が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、特に「社会持続可能性と自治性」と「社会公平性」の間に強い相関が見られます（相関係数が高い）。これは、持続可能な政策が社会の公平性を高める効果があることを示しています。これらは同時に重要な政策課題として取り組むと効果的な結果が期待できるかもしれません。
### データ分布
箱ひげ図から各WEIスコアのばらつきが読み取れ、外れ値が頻繁に確認されています。この分布のばらつきは、特に「個人の心理的ストレス」と「社会の共生・多様性・自由の保障」において顕著であり、個別での政策介入や環境改善の必要性を示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析から、PC1（0.64）とPC2（0.18）が大きく貢献しており、これは主に全体のスコアに対する個人と社会間の微妙な相互関係が影響していることを示しています。主に「社会的持続可能性」や「個人の自由度と自治」が強い影響を与えている可能性があります。
総じて、データは全体として前向きなトレンドを示しつつ、特定の社会的・個人的要因において一貫性のないパターンを持っており、今後の詳細な調査によって改善のための戦略を策定する余地があることが示されています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**: 実績のデータは安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。それは、約0.7から0.9の範囲内で変動しています。
– **予測トレンド**: 予測の線形回帰と決定木回帰の傾向はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 白い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは通常の範囲を外れる異常な値として科学的分析において注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**: 日々のWEIスコアの実績データ。
– **予測（赤いバツ）**: 将来のWEIスコアの予測値。予測モデリングには複数の手法が使用されています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、実際のスコアがこの範囲内に入る可能性が高いことを示唆しています。
### 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一貫して重なっており、予測モデルは実績データの傾向をよく捉えているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測のData間には高い相関がある可能性があります。予測モデルは全体の実績データのパターンを表現できています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **信頼性**: 実績と予測が一致しているため、予測は比較的信頼性があると受け取れるかもしれません。
– **意思決定**: 特定の予測指標（特にランダムフォレスト回帰のような緩やかな上昇トレンド）は、将来の戦略的計画に安心感を与える可能性があります。
– **リスク管理**: 外れ値や不確かさの範囲は、予想外の事象に対する警戒を促します。
この分析はデータの視覚的な特徴を活かし、現状の理解と将来の計画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:
グラフの分析:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績のデータポイント（青色）はおおむね横ばいで、0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測線は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類があり、線形回帰は微増、他の2つは横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒の円で示されていますが、多くは観測データの範囲内に含まれています。過度な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績のデータで、予測（赤いバツ印）と合わせて、予測の不確かさの範囲は灰色の陰影で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる未来の傾向が示されており、線形回帰が微増を示唆しています。他のモデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体として、実績データに大きなばらつきはなく、安定的に推移しているようです。
6. **直感的な洞察と社会経済への影響**
– 実績データが安定していることから、短期的な大きな変動は予測しにくいです。ビジネスや政策策定においては、現在の状況が継続するとの前提に立った計画が有効かもしれません。
– 予測の不確かさは低く、モデル予測の信頼性がある程度高いことを示唆しています。
この分析は過去のデータを元にしているため、外的要因や新たな情報には注意が必要です。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に最初の10日間はWEIスコアが上昇傾向にあり、その後横ばい状態に移行しています。
– 7月中旬以降、スコアが低下することなく、安定した範囲内に収まり、再び横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の変動は比較的少なく、急激な上昇や下降は観察されませんが、いくつかの外れ値が散見されます。
– これらの外れ値はWEIスコアが0.75未満の領域で確認され、それを特に強調するために円で囲まれています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、主に0.75から0.85の範囲に集中しています。
– 横ばい状態を示す紫とシアンの線はランダムフォレスト回帰や決定木回帰の予測を示し、実績値との比較に使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値を比較することで、予測が実績値のトレンドを概ね捉えていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は0.75から0.85に集中しており、予測はこの範囲を追随する形となっています。
– 外れ値を除けば、全体的な相関関係は強いと見受けられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定していることから、社会的には比較的良好な状態が維持されていると感じられます。
– 安定したスコアは、対象領域での政策や社会状況が持続的に維持されている可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策の意思決定において、不確実性の低さを裏付けるデータとして利用可能であり、新たな施策や改善策を検討する際の信頼性を提供します。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色プロット）は比較的横ばいの傾向にあります。全体的に安定しているように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）では緩やかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてハイライトされているデータポイントがありますが、数は多くありません。他のデータポイントと比べて若干逸脱していますが、大きな影響はなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績値、赤色が予測を示しています。
– 異常値は青色のプロットのうち、円で囲まれているデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンド線があり、それぞれの予測が若干異なる動向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.9の範囲に集中しており、特に0.8付近に密集しています。
– 予測範囲の不確かさが影響を少し感じさせており、ランダムフォレスト回帰が他の手法よりも高いスコアを予測していることが特徴的です。
6. **直感および影響の洞察**:
– 人間がこのグラフを見た際、安定した経済的余裕を感じる可能性があります。異常値も少ないことから、大きな経済的な不安材料はないと考えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響において、将来の予測が上向きであることはポジティブな兆候として捉えられ、政策決定者や投資家に安心感を与える可能性があります。
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（青のプロット）は全体的に横ばいで、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線グラフ）では、線形回帰はやや上昇傾向を示し、ランダムフォレスト回帰は直接的な変動が少なく、横ばいに近い動きです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒丸で示されています。全体の分布内でスコアが顕著に異なるエントリがあることを示しており、クラスターからやや離れたデータポイントが見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）はデータの実際の健康状態を示し、予測はそれに対するAIモデルの予測です。
– 予測の不確かさは薄灰色の範囲で示され、モデルの予測に対する信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが使用されており、線形回帰とランダムフォレスト回帰の異なる予測傾向が比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは横ばいであり、予測との乖離も少ない。また、分布はある程度の一様性を保っています。
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**
– 人間がこのグラフを見ると、実績データの安定さに安心感を覚えるでしょう。同時に、予測の不確かさ範囲が狭いことは、モデルの信頼性をさらに高めます。
– 社会的には、安定した健康指数が示されているため、国際的な健康施策や政策がうまく機能していることを示唆しています。将来的な政策決定者にとって、異常値や予測のズレを注視し続けることが重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは大部分が0.5から0.8の間にあり、全体的には横ばいに見えます。
– 予測（線形回帰）は徐々に上昇していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が観察され、これらは0.4付近に位置していますが、その他は比較的一定しています。外れ値は異常としてマークされており、特定のイベントや状況の影響で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、密度は0.6から0.8に集中しています。これは多くの参加者がこの範囲の心理的ストレスを経験していることを示します。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、その範囲内にほとんどの実績値が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での大きな乖離はなく、全体的に同様の傾向を示しています。ただし、線形回帰が他のモデルよりわずかに高い上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの大半が一定の範囲に集中しており、WEIスコアの分布は偏りが少ないと考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 日常的な心理的ストレスの範囲が特定されており、安定した状態が維持されているように見えます。
– 予測される増加は軽微であり、ビジネスや社会に大きな変動が予測されないことを示唆しています。
– 外れ値や異常が少数存在することから、特定の要因が影響している可能性があるため、これらの要因を特定し、対策を講じることで改善が見込めます。
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
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）:** 全体的に0.6から0.8の間で横ばいの状態。スコアに大きな上昇や下降の動きは見られない。
– **予測（回帰モデル）:** 予測線（線形回帰）は緩やかに上昇。決定木回帰は一定で、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇傾向。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部プロットが外れ値として強調されている。特に最初の期間に外れ値が多く見られる。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット (実績):** 各データポイントの実際の値を示しており、一部が外れ値として黒い丸で強調されている。
– **予測線:** 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測の違いを示している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは、予測モデルの範囲内に多く存在しており、大きな乖離は見られない。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に大きな相関関係は見受けられないが、予測は実績にかなり沿っている。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– WEI（自由度と自治）のスコアが比較的一定で、急激な変動が見られないことは、安定性を示唆している。
– 予測モデル間の違いは大きくなく、将来的なWEIスコアの変動も緩やかであると期待される。
– 外れ値の存在は特異な出来事や局所的な問題を示している可能性があるため、注視する必要がある。
– 社会的には、安定した自由度と自治が期待できるが、外れ値に対する対策を講じることでさらなる安定性を確保することが重要。
このグラフが示唆するのは、全体的に安定した環境であるが、少数の異常値を的確に対応することで改善の余地があるということである。
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**
– グラフは冒頭で比較的高いWEIスコアを示していますが、後半にかけてスコアが低下するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが他と大きく異なり、外れ値としてマークされています。特に中盤以降は急激な低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで堅実な推移を示しています。
– 予測データは異なる色の線で表示されており、特にランダムフォレスト回帰は急激な低下を予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、不確定性が増大していることを考慮すべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは不均一に分布し、予測データが示す下降傾向と一致しない部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は初期に安定しているものの、その後ばらつきが大きくなり、予測の不確かさが増しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会やビジネスへの影響**
– WEIスコアの低下は社会の公平性や公正性に対する懸念を示しており、特に不確かさが高いことから不安材料と捉えられる可能性があります。このようなトレンドは、社会の不安を増長し、政策決定者に対して適切な対応が求められることを示唆しています。また、企業はこれを考慮してCSR戦略を見直す必要があるかもしれません。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提案します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、おおむね横ばいの状態を示しています。ただし、最後にかけてわずかな上昇傾向が見られます。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が提供する予測線が見られ、ランダムフォレストと決定木の予測は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれたデータポイントは外れ値として識別されていますが、その数は少なく、全体的な傾向に大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、軸の真ん中あたりで密集しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に実績データがほぼ収まっていることは安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲が変わらずに存在し、すべての予測モデルが類似の傾向を示しています。特に、ランダムフォレストと決定木の傾向は非常に似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の両方に関して、非常に狭い範囲内のばらつきしか示されていないため、データの分布は一様であり、特定の相関関係は見られません。
6. **洞察と影響**:
– 30日間でWEIスコアが安定していることから、持続可能性と自治性が安定的であると解釈できます。ビジネスや社会にとっては良い兆候であり、今後も同様の状況が続くことが期待されます。
– 三つの予測モデルはスコアのわずかな上昇を示唆しているため、若干の改善の可能性がありますが、大きな変化は予測されていません。
この分析により、データが示す安定性と、小幅な上昇の兆候が今後の戦略立案における重要な要素となる可能性があります。
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:
このグラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）はほぼ一貫して0.8付近に位置しており、横ばい状態です。一方で予測データ（線グラフ）は、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰でわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定されたデータポイントは黒い丸で囲まれていますが、大きな偏差は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、全体として安定しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲であり、予測モデルの信頼区間を示しています。
– ピンクと紫の線は予測モデルの異なる回帰分析を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間では、実績が予測範囲内に収まっておりモデルが比較的信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した分布をしています。予測では、将来的にわずかな上昇傾向が見られます。
6. **直感的な主観とビジネス・社会への影響**:
– グラフは教育基盤や社会資本が安定していることを示し、この安定性はポジティブに評価される可能性があります。将来的な少しの上昇も期待されており、政策立案者や関係者が対策を講じ続けることで、さらなる改善が見込めるでしょう。
この分析が、社会基盤向上のための戦略立案に役立つことを期待します。予測モデルの精度を検討するために、継続的なデータ収集と分析が重要です。
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**
– 実績（実績AI）のデータ点は主に0.6から0.9の間に存在し、明確な上昇や下降の傾向は見られません。ただし、ある程度の変動があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はわずかに下降しています。一方、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか見受けられます。特に低いスコア（0.6あたり）のデータ点では異常値としてマークされています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実際のスコアを示し、全体的なスコアのバラツキを視覚化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績の変動の大きさを表しています。
– 三種類の予測ラインは異なる手法による予測を示し、今後の動向の違いを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績スコアは短期間で変動しており、予測と比較することによってモデルの精度を判断できます。
– 各予測手法間での異なる傾向があり、これが選ばれた手法の特性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一部に偏りがあり、特に高スコアの集団が幾つか見られます。中央にクラスターが存在することが直感的に感じられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアに関する予測が示す通り、一定の社会的メトリクスがある程度安定していることが伺えます。
– 外れ値が示すように、特定の地域や期間でWEIスコアが低下する可能性があるため、その要因分析が必要です。
– 一部の予測手法が下降トレンドを示していることから、対応策を講じない場合、状況が悪化する可能性があります。
全体として、社会的包摂や自由の保障の分野での変動には注意が必要であり、それに伴う持続的な改善策の検討が求められます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察に注目することができます。
1. トレンド:
– 時間帯によって色の変化が見られるが、特に周期性は観測しにくい。全体のスコアには大きな上昇や下降のトレンドは見られない。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月6日から12日にかけて、スコアが一時的に高くなる傾向がある（緑から黄色）。
– 7月20日には急激なスコアの低下が見られる（青から紫）。
3. 要素の意味:
– 色のグラデーションは総合WEIスコアを示し、青から緑、黄色へと変わるにつれてスコアが上昇していることを表している。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 朝と夜の時間帯でのスコアは異なり、日中の一部の時間帯でだけスコアが上昇するパターンがある。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯（特に16時と23時以降）でスコアが異なるパターンを示し、これらの時間帯に対して何か特定の要因が影響を与えている可能性がある。
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:
– スコアが高い日や時間帯には、何らかの積極的な活動が行われている可能性があるため、マーケティングや戦略の調整に役立つ。
– 逆に、スコアが低い時間帯は改善の余地がある活動やサービスの見直しを示唆するかもしれない。
全体の洞察として、特定の時間帯や日が他の日と比べて顕著なパターンを持ち、そこから得られるビジネスの機会や効率化の可能性を探ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、7月初旬から中旬にかけて徐々にスコアが上昇している様子が見受けられます。特に7月6日以降のデータには明るい色が多く見られ、これはWEI（全体的エンゲージメント指数）の改善を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月11日に特に明るい色（黄色）が見られ、急激なスコアの上昇が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い色（青や紫）は低いスコア、明るい色（緑から黄色）は高いスコアを示しています。
– 縦軸は時間帯を表しており、一日の中での時間別のスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 中央の時間帯（8時～17時）において、明るい色が多く見受けられます。この時間帯は活動が活発で、WEIスコアにおいても高まる傾向があることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後から夕方にかけてスコアが高くなるパターンが繰り返されており、活動が集中する時間帯である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、特定の時間帯における活動の増加とそれに伴うWEIの上昇を示しています。このことは、ビジネスにおいて、効果的な顧客エンゲージメントやサービスのタイミングを考慮する際に重要な情報となり得ます。また、社会的な活動も時間帯に影響を受けやすいことから、コミュニケーションやマーケティングの施策に活用できる洞察です。
このヒートマップからは、特定の時間帯における活発な活動の存在を把握でき、戦略的な意思決定に寄与する可能性があります。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間の進行に伴い、特定の時間帯で色の変化が見られます。特に一部の時間帯で、色が暗くなる傾向（スコアの低下）が見られます。
– 日付が進むにつれて、暗い色（低いスコア）が16時や19時の時間帯に増えているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月13日に、15時の時間帯で明るい黄色（高スコア）が目立ち、他の日との大きな差異を示しています。
– 19時の時間帯でも、期間内にスコアが高かったり低かったりの大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明るさはスコアの高さを示しています。明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを示しています。
– 各時間帯における色の密度や変化により、特定の時間帯でのスコア変動状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なるため、特定の時間帯でのイベントや行動の変化が影響している可能性があります。
– 例えば、15時や19時の時間帯には周期的な変動が見られ、一部の日で大きな異常が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯間での明確な相関は示されていないですが、特定の日付において高スコアが集中する傾向があります。
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**:
– 期間内に特定の時間帯での活動が活発化したり、逆に抑制されるようなパターンが見受けられます。企業はこれを元に最適な活動時間を調整することで効率化を図ることが可能です。
– 特定の日付においてピークがあることから、イベントや特定のキャンペーンが影響している可能性があり、マーケティング戦略に活用できるでしょう。
全体として、このヒートマップは社会的スコアがどのように変動するかを視覚的に示しており、その背景にある要因の理解を深めることで、より良い意思決定をサポートします。
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:
このヒートマップは、WEI（Well-being Index）のさまざまな項目間の相関関係を示しています。以下に各ポイントについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しているため、時系列のトレンド自体は示していません。しかし、色合いを通じて関連性の強さが視覚的に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの構造上、個々の外れ値や急激な変動は識別できません。しかし、異常な相関値（例えば、「平均WEI」と「社会WEI（公正性・公正さ）」間の-0.08）は目立ちます。
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ます。赤に近いほど高い正の相関を、青に近いほど高い負の相関を意味します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い正の相関（0.88）を持ち、「個人WEI（自由度と自治）」とも高い相関（0.86）を持っています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データの関係性自体はこのヒートマップで示されていません。ただし、相関が低い項目間では、お互いが時系列において独立して変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が多く見られる一方で、負の相関や無相関も存在します。特に「社会WEI（公正性・公正さ）」と「個人WEI（健康状態）」の間には低い相関（-0.08）が見られます。
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**:
– 全体的に多くのWEI項目が互いに関連していることが示されており、例えば個々の心理的ストレスが全体的な幸福度に影響を与えることが予想されます。
– 社会全体の公正性や公正さの認識が、個々の健康状態や幸福度に対する相関性が低いことは、意図的な社会政策の重要性を強調しているかもしれません。
– ビジネス面では、特定のWEI項目を向上させる努力が、他の項目の向上にもつながる可能性があり、包括的な戦略が重要です。
総じて、このヒートマップはさまざまなWEI項目間の相互依存を視覚的に理解する手段を提供しており、政策立案やビジネス戦略の策定において有用な指針を示唆しています。
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:
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、全体的に高めの範囲に分布していますが、一部には低いスコアの分布も見られます。
– 箱ひげ図は、それぞれのタイプのデータが幅広く、安定した分布を示していることを表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプに対して外れ値が観察されます。特に「個人WEI (心理的ストレス)」や「個人WEI (職業満足度)」では下側に外れ値があります。これは、特定の条件下でスコアが極端に低くなる場面があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は中央値（箱の中央線）、四分位範囲（箱の範囲）、および最小・最大値（ひげ）を示しています。
– 色の違いは視覚的な識別を容易にし、各WEIタイプの違いをより直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリのスコアは、ある程度独立しており、それぞれが異なる基準に基づいて評価されているようです。時系列データではなく、30日間のスコア分布に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に均一にスコアが分布しているため、特定のWEIタイプ間での明確な相関は見られないようです。
– 中央値が全体的に高めであることから、各カテゴリが一定の基準を満たすことを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– スコアの分布は全体的に良好で、政策立案者や組織がWEIスコアをさらに改善するための指針として役立てることができます。
– 特に下位の外れ値が観察されるセクションでは、さらなる調査と改善の余地があります。これに基づく対策は、社会の幸福度や職員満足度の向上に寄与する可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視覚的特徴と洞察が読み取れます：
1. **トレンド**
– **全体の傾向**: トレンド成分は穏やかな上昇傾向を示しています。これは期間中に全体的な成長が見られることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **残差**: 残差成分にはいくつかの急激なピークがありますが、これらは比較的短期間で収束しています。これは一時的なイベントやノイズに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 観測されたデータは、周期的な変動とともに、全体的なトレンドラインの上昇を反映しています。
– **Trend**: トレンドは、データの長期的な方向性を示しており、この場合は上昇しています。
– **Seasonal**: 季節成分は周期的な変動を示し、これは毎週のパターンまたは他の規則的な変動を示唆しています。
– **Residual**: 残差は観測されるデータからトレンドと季節成分を除いたもので、ノイズや外的な要因を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **全体的なパターン**: トレンド、季節性、および残差が一緒に動作して、全体の観測データを形成しています。トレンドが上昇しているため、季節性が減少しても全体の観測データは上昇傾向を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示的には示されていませんが、季節性のパターンが観測値の変動に影響していることが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **ビジネスの成長可能性**: 30日間にわたる上昇トレンドは、ビジネスや市場におけるポジティブな成長を示唆している可能性があります。
– **季節性の影響**: 一貫した季節性のパターンがあるため、これに基づいた戦略的な計画が重要かもしれません。
– **外的要因の影響**: 残差による急激な変動は、一時的な外的影響の有無やそれに対する対応策の必要性を示しています。
このグラフからは、全体的な成長のポジティブな方向性と、周期性の考慮が重要であることが示唆されます。
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:
以下に、グラフ分析から得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **全体の傾向**は、30日間を通じて徐々に上昇しています。トレンド成分が斜め上向きに推移しているため、時間の経過とともに個人WEI平均スコアが向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットを見ると、一部の日で急激な変動がありますが、全体としては残差がゼロ近辺に収束しており、異常な外れ値は少ないと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測値を示しており、個人のWEI平均スコアがどのように変動しているかを表します。
– **Trend**: 長期的な上昇傾向が示され、全体の改善を示しています。
– **Seasonal**: 定期的な変動を示し、一定の周期性があります。これは月の初めと中頃に若干の季節的変動があることを示唆しています。
– **Residual**: トレンドや季節性を除いた際の不規則な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節成分と残差成分が織り交ぜられ、観測値の変動が構成されていることがわかります。各プロットの関係性を考えると、トレンドを除いた季節性が残っているため、短期的な変動も見逃せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれてトレンドは一貫して上昇を示しており、全体の成長傾向を裏付けています。季節要素が時折観測値に影響を与えているが、その影響は比較的少ないです。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 長期的に見ると、個人WEI平均スコアの向上は、全体としてのパフォーマンス改善、もしくは別の指標での進展を示唆します。このような傾向は、政策立案やビジネス計画において重要です。特に、成長傾向が示される場合、計画の見直しや今後の戦略設定においてポジティブな影響を与える可能性があります。
このように、STL分解グラフから得られる情報をもとに、対象となるデータの動向を把握し、適切な判断を下すための基礎を築くことができます。
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:
こちらのSTL分解グラフについて分析を行います。
### 1. トレンド
– **Trend** グラフを見ると、最初は上昇トレンドが続き、その後やや横ばいになりながら若干の下降に転じています。このことから、全体的には持続的な上昇が見られるものの、後半で減速していることが分かります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual** グラフから、7月中旬に急激な増加が見られます。これは単発的なイベントや例外的なデータによる可能性が考えられ、要因を調査する必要があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際の観測値の変動を示しています。7月中旬に最も高く、その後に若干の下降が見られます。
– **Seasonal**: この期間における周期的な変動を示し、変動の幅は小さいものの、周期的なパターンが確認できます。
– **Residual**: 残差部分で、実際の観測値とトレンド+季節成分との差異を示し、観測値がこれら要素で十分に説明できない部分を含んでいます。
### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– **Trend** と **Seasonal** 成分の合計が **Observed** 成分にかなり近いことが分かり、周期的要素が観測データに及ぼす影響があると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 期間全体にわたって、Seasonalの変動幅は比較的一定であり、その影響がトレンドにも一定の影響を与えていることが考えられる一方で、Residualの劇的な変化が不要なノイズとして観察されます。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネス/社会への影響
– 上昇トレンドの初期段階では、全体的な状況が改善しているように見受けられますが、後半の減速傾向は持続的な改善が必要であることを示唆しています。
– 例外的なResidualの変動を考慮すると、特異なイベントや外部要因がこの変動を引き起こしている可能性が高く、対策が必要です。
– ビジネスや社会政策の観点からは、このデータに見られるトレンドと変動をもとに、適切なタイミングでの戦略的介入が求められます。
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:
グラフは主成分分析（PCA）によって作成された散布図で、2つの主成分を軸に取っています。これに基づく視覚的な特徴とインサイトを以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 散布図は明確な上昇や下降トレンドを示しているわけではありませんが、第2主成分（縦軸）は第1主成分（横軸）との間に多少の正の相関があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに他のデータ点から離れている突出的な外れ値は見られませんが、右上の領域に比較的密集したデータ点があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは観測データの主成分空間における分布を示し、それぞれの点は異なる観測を表しています。
– 色や密度の差異は見られませんが、右上の高密度な区域は特定のパターンを形成しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– グラフから単独で時系列の動きは見られませんが、特定の期間に渡り特定の主成分値が共通して現れるといった傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の分布においては、第1主成分と第2主成分の間には軽度の正相関があるように見え、中心から右上に向かってデータが広がっています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– このグラフは、データセットの変数間の関係を簡潔に示しており、ビジネス分析や国際経済の一部で複数の指標を要約する際に役立ちます。
– 主成分の寄与率から、第1主成分がデータの大部分を説明しているため、第1主成分に対応する要因が非常に重要であることを示唆しています。
– 密集した区域（右上）は一定の要因によって強く関連している可能性があり、その要因を探ることで、ビジネス戦略や市場分析において新たな洞察を得られるかもしれません。
以上の分析から、データの構造と可能性のある関連性を理解する助けとなり、ビジネスや政策決定における意思決定の補強材料となるでしょう。
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。