📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータに基づく分析結果は以下の通りです：
1. **時系列推移**:
総合WEIスコア全体で見ると、2025年7月初頭は0.68付近でスタートし、中旬には0.85付近まで上昇、その後一時的に下落しつつも再度上昇を見せています。7月7日～9日にかけては急激な上昇が見られ、特に7月7日に0.88と比較的高い数値を記録しています。
2. **異常値の指摘**:
異常値の検出は、7月頭のスコア0.69から始まり、7月7日や9日の高いスコアが続く中で発生しています。この異常値は、特定の期間における社会的イベントや政策変更が影響した可能性があります。特に7月7日は他のスコアリング項目も高く、社会的なイベントや政策による短期的な影響の可能性が示唆されます。
3. **季節性・トレンド・残差**:
STL分解を行った場合、長期的トレンドは緩やかに上昇していますが、途中で短期間の急激な上昇と下降が見られます。これらはおそらく経済や健康関連の指数変動によるもので、残差には一部短期的な変動が高いことから、外的要因の影響も少なからず考えられます。
4. **項目間の相関**:
相関ヒートマップを分析すると、社会的公平性や持続可能性の項目が他の社会的指標と高い相関を示しています。特に、社会的基盤の指標は他のすべての主要項目に重要な影響を与えている可能性があります。
5. **データ分布**:
箱ひげ図では、総合WEIと社会WEIのどちらも中央値は比較的高く、アウトライヤーが確認されます。特に7月下旬にかけてはスコアのばらつきが増し、外れ値が多く見られるため、この期間には予期せぬ変動が多いことを示唆しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
PCA分析によれば、主要な構成要素PC1が圧倒的に大きな寄与率を持っています（0.72）。これは、WEIの構成要素が一部の指数に大きく依存していることを意味し、社会の基盤や教育機会、持続可能性の側面が大きな影響を持っているかもしれません。
**結論**:
データの分析から、7月中のWEIスコアは、社会及び個人の指標に応じて変動しており、特に一部の社会的イベントや政策が短期間で指標を変動させている可能性が高いです。全体としては上昇トレンドにあるものの、一部高頻度でのスコア変動が見られるため、今後も注意が必要です。特に社会的変数が強い相関を示しているため、社会基盤の整備や公平性の向上が更なる指標改善に寄与する可能性があります。
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**
– **実績のトレンド**: 最初の約10日間は上下の変動が見られ、その後は比較的安定していますがわずかに下がっています。
– **予測のトレンド**: 直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてが、比較的安定した横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は少数存在しており、丸で囲まれています。これは異常値として考えられ、特別な要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**: 実際のWEIスコアの実績値を示しています。短期的な変動を反映しています。
– **予測（赤い×）**: 予測された値を示していますが、このグラフではあまり見られないか、他の線の下に隠れている可能性があります。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの領域）**: 予測の不確かさを示しており、実績の大部分が範囲内に収まっています。
– **予測ライン（色分け）**: 異なる回帰モデルによる予測ラインを示し、それぞれがほぼ同じレベルの予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしては、実績と各予測モデルが示されていますが、本質的には大きな違いは見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関があると考えられますが、実績の一部の変動に追従していな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**
– トレンドが比較的安定していることから、短期的には大きな変化が予想されないと考えられます。
– 社会的には、現状維持が期待されますが、外れ値が示す不安定要素に注意が必要です。例えば、外れ値が社会情勢や特定の出来事と結びついている場合、それに対する対策が求められます。
このグラフは、WEIスコアが一般的に安定しているものの、外れ値の原因を深掘りすることで、さらなる改善が可能な領域が見つかるかもしれません。ビジネスプランの検討や政策策定には、こうした変動要素を考慮することが重要です。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期は安定して高いWEIスコアを保っていましたが、中盤から後半にかけて緩やかに低下しています。
– その後、スコアに回復の兆候は見られず、安定した状態のまま終了しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかのデータが離れており、外れ値とマークされていますが、大半のデータは安定しています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、安定する範囲に収まっていますが、後半には若干の下降が見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、その範囲内に実績が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測曲線が表示されており、それぞれの予測曲線はほぼ平行しており、下降傾向に大きな差がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の相関は高いと思われます。どの予測モデルも似た傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアは安定しており、大幅な変動がないため、現在の社会的活動は安定して行われている可能性があります。
– しかし、予測値がどのモデルも同様のレベルに設定されていることから、今後も大きな変動はないと予測されますが、現在の小さな下降傾向が続くと、注意が必要かもしれません。
– WEIスコアの安定は社会の安定を意味し、ビジネスの運営を見直す際に役立つ指標となるでしょう。
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:**
– 初期の数週間では、WEIスコアは0.6から0.9の間で変動しています。途中、スコアは緩やかに上昇し、その後やや安定する傾向が見られます。
– 予測期間に入ると、一定のスコアで横ばいになっています。予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれもほぼ水平に近いです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期に数値が急に上昇したり下降するような急激な変動は見られませんが、ある時点での外れ値が存在しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 実績データは青色のドットで示され、予測データは赤の×印で示されています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の変動幅を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測線はすべて横ばいであることから、モデル間での一致が見られ、予測モデル間の出力は安定した関係性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 最初の数週間のトレンドを除いて、予測期間には特定の変動やトレンドは見られません。
6. **直感的な理解と社会への影響:**
– このような安定したデータは、社会的な指標がある程度安定していることを示します。予測が横ばいを示していることから、短期的な変化は予想されず、社会的な不確定性がないと見てもよいかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、現状の維持が考えられますが、急な外的要因による変動を注意深く監視する必要があります。
全体として、このグラフはWEIが比較的安定している期間を示しており、現状の安定が短期的に続くことを示唆しています。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアの30日間にわたる推移を示しています。以下に、各ポイントについての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績値はおおむね横ばいで、0.6から0.9の範囲内に収まっています。
– 予測（線形回帰）の線は上昇トレンドを示していますが、実績値には反映されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在し、円で示されています。これらは実績値から大きく外れているデータポイントです。
– 実績値の範囲は比較的安定していますが、散布図の円で囲まれた部分が特に目立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績値を示し、実績のばらつきが可視化されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、スコアの変動幅を示唆しています。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種で、それぞれ異なる未来予測の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値(線形回帰)は一致していませんが、予測値(決定木やランダムフォレスト)には一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値はほぼ一様に横ばいですが、予測ではやや上昇する傾向が見られます。これが実際の変動とどのように関連するかは、予測モデルの特性に依存しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このグラフは、WEIスコアの将来の動向を見るために重要です。実績が横ばいである一方で、予測モデルが上昇トレンドを示す場合、この差を埋めるための対策が必要です。
– 経済的余裕が短期間で大きく変動する予測がされている場合、企業や政策決定者はその影響を考慮に入れる必要があります。
この分析は、経済的な計画や個人の財務管理における基礎情報を提供するために重要です。予測と実績のギャップを埋める方策や外れ値の原因分析が、今後の情報戦略に役立つでしょう。
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
1. **トレンド**:
– 実績データはほぼ横ばいで、若干の上昇傾向を示しています。全体的に0.6から0.8付近にプロットされています。
– 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）はほぼ横ばいまたはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは異常値として認識されていますが、その影響はあまり大きくないように見えます。異常値は0.6未満に存在し、実績データに含まれます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値で、個々の健康状態を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信用区間を示し、実績データはこの範囲内にほぼ収まっています。
– 三種類の予測手法は微妙に異なる線を描いていますが、大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測モデルはほぼ一致しており、実績データが予測の中にしっかりと収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていませんが、垂直の変動よりも水平に近い状態が続いています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、対象の健康状態が安定していることがわかります。予測の信用範囲内に実績が収まっているため、現在の健康維持策が有効であると考えられます。
– 社会的には、健康管理プロジェクトが順調に進んでいることや、予測精度が高いため、今後の健康施策が効果的に実行されると期待されます。
このようなデータは、個人の健康管理や社会全体の健康政策の策定において有用な指針を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期にはスコアが上昇しているが、7月15日以降は下降し、横ばいの状態に近づいています。
– 時系列全体を通して大きな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコア0.6以下の複数の外れ値が散見されます。特に7月上旬と7月22日に顕著です。
– 外れ値は黒い輪で囲まれているプロットで示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績値（青）は個々のWEIスコアを示し、心理的ストレスの変動を表します。
– 予測ライン（紫、緑、青）は異なる予測モデルによるスコア推移を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、今後の予測がこの範囲内に収まる可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）により、予測の信頼性や今後の傾向について比較が可能です。
– 予測モデル間の大差は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロット密度が非常に高く、分布が狭い範囲に集中していることから、平均的な心理的ストレスレベルが安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、7月後半のスコア低下の理由です。外的要因やイベントの影響を考察する必要があります。
– 組織や社会において、このデータはストレスレベルのマネジメントや予防策の重要性を示唆します。
この分析を元に、ストレスレベルの改善方法や予防策の検討、特に外れ値が示す異常要因を探ることが、ビジネスや個人の健康管理において有益と言えるでしょう。
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:**
– 実績のデータは0.6から0.9の範囲で変動しており、特定の上昇または下降トレンドは見られません。比較的一定しています。
– 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）はすべて8月以降に緩やかに下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータが異常値として強調されています。特に7月下旬と8月初旬に顕著です。
– 急激な変動は見られませんが、データのばらつきがあるため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 赤い×は予測値を示しています。
– 黒の円で囲まれたポイントは異常値として識別されています。
– 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、実績値をベースにしてやや異なるが近似した同様の下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは0.7から0.9に密集しており、社会的・個人的な自由度と自治のスコアが変動する範囲であることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響:**
– 実績データが一定範囲で変動しているため、個人の自由度や自治は安定していると受け取れるが、一部の異常値は潜在的なリスクや特定の問題の兆候を示しているかもしれません。
– 予測データの下降傾向は、今後の自由度や自治に対する懸念を引き起こす可能性があります。この場合、社会的変化や政策の見直しが必要になるかもしれません。
このグラフからの洞察を基に考察すると、個人の自由度と自治に関しては、現状維持もしくは若干の下降の兆候があります。特に異常値の原因を特定し、改善することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績は、初期に高い変動が見られますが、その後、安定する傾向があります。
– 線形回帰による予測は、徐々に減少しているトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測は一定で、将来的にスコアが安定すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの前半部分で、WEIスコアにはいくつかの外れ値が見られ、特に急激な変動が目立ちます。
3. **プロット要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれたものは異常値を指しています。これらの点は、特に最初と中盤に集中しています。
– 予測値（異なる線の色）と不確かさ範囲（灰色の帯域）が描かれており、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰の予測が緩やかな減少を示している一方で、他の予測方法（決定木、ランダムフォレスト）は横ばいを維持しています。
– 各モデルが異なる未来の傾向を予測しており、データに対する解釈の違いが現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の変動が激しい部分は相関が弱く、モデルごとの予測が大きく異なる可能性があります。
– 時間と共にバリエーションが減少し、相関が強くなることで予測の一致性が高まる傾向があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間は初期の変動や外れ値に対してリスクを感じるかもしれません。この変動が続くと、社会的な公平性や公正さに対する信頼性が揺らぐ可能性があります。
– 安定した将来的な予測は、持続可能な制度や施策の構築に役立つでしょう。この安定が実現可能であるなら、社会全体の安定性が改善されることが期待されます。
このグラフを基にした施策には、早期の外れ値対策や将来的な安定化戦略の検討が重要になるかもしれません。ビジネスや社会において、WEIスコアの改善を目指すためのリソース配分が考慮されるべきです。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は概ね横ばいであり、全体として安定した動きを見せています。
– 予測（線形回帰）は若干の上昇トレンドを示しています。
– 予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）はほぼ一定で、横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているプロットは、他のデータポイントから大きく逸脱しており、その原因を深く調査する必要がありそうです。
– 急激な変動は特に見られず、全体的に安定しています。
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、モデルによって予測された結果と比較されます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実際の結果がこの範囲内に収まることが期待されます。
– 異常値は対策が必要な点を示しており、特に重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰の予測がわずかな上昇を見せている一方で、他のモデルは安定しており、異なる予測アルゴリズムがどのようにデータに基づいて異なる未来を示唆しているかが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一貫しており、実績値と予測値の間には中程度の一致が見られます。
– 分布は通常の範囲内であり、外れ値を除けば直線的なスムーズな傾向が観察されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 現在の安定したスコアは、持続可能性と自治性に関する社会の安定性を示唆しています。
– 異常値の存在は潜在的なリスクや未解決の課題を示しており、これに対する迅速なアクションが企業や政策立案者に求められます。
– 予測の異なる傾向は、将来のシナリオを慎重に評価し、多様な戦略を検討する必要性を示唆しています。
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:
1. **トレンド**
– 実績データは全体的に横ばいで、0.8から1.0の間に集中している。
– 予測データはそれぞれ異なった傾向を示し、線形回帰は緩やかな上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は着実な上昇を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間に外れ値が見られるが、その後は安定し、一定の範囲に収まっている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、一貫して約0.8を中心としている。
– 黒い丸で囲まれた範囲は外れ値を示す。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは概ね横ばいで安定しているが、予測モデルによって将来のトレンドが異なる。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示す一方、決定木回帰は平坦なトレンドを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、スコアが高い状態で集まっている。
– 複数の予測モデルによるスコア予測はいくつかの異なるトレンドを示しており、それぞれの手法間での相関は低い可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの安定性は社会基盤と教育機会が一定のレベルで維持されていることを示唆する。
– 将来的に改善が見込まれる予測モデルもあり、政策や施策の効果によりWEIスコアが向上する可能性がある。
– 安定した実績と楽観的な予測が、教育機会の改善や投資の動機付けにつながる可能性がある。
全体として、実績データは安定していますが、予測モデルの結果は異なり、長期的なトレンドを理解する際には複数の予測を考慮することが重要です。
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:
このグラフは「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」を示す時系列散布図です。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **実績のトレンド**: 実績（青い点）は最初は高めに推移していますが、途中からスコアが下がり、安定したレベルで横ばいになっていることがわかります。
– **予測のトレンド**: 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ同じ水準で横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 外れ値と指定されているポイントは黒い円で囲まれており、これらは一般のデータ点から逸脱しています。
– **急激な変動**: 特に7月15日頃にスコアが急激に低下しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績）**: 実際のスコアを表しています。密度が高い場所は、多くのデータがその付近に集中していることを示します。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、多くの実績はこの範囲内に収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の関係**: 実績の多くは予測範囲内にありますが、一部は予測を大きく外れることがあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と予測の間に大きなズレは見られませんが、実績の一部に外れ値があるため、全体の相関には注意が必要です。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **直感的感覚**: 最初の変動が収まった後にスコアが安定していることから、状況が落ち着いたと捉えられるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 外れ値や急激な変動が発生した時点を調査することで、どの要因がスコアに影響を与えたのかを分析し、今後の対策に役立てられる可能性があります。
全体として、WEIスコアは大部分で予測の範囲内に収まっており、特定の期間で安定した動きを示しています。ただし、初期には不安定さが目立ち、改善のアクションが必要な可能性もあります。
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:
この時系列ヒートマップを分析します。
1. トレンド
– 黒から黄色にかけての色の変化が示す通り、WEIスコアは日を追うごとに徐々に上がったり下がったりしていますが、大きな長期的上昇や下降の傾向は見られません。
– 特定の時間帯（7時、8時、15時）での変動が目立ちます。
2. 外れ値や急激な変動
– 2025-07-16あたりの15時で色が黄色に近く、比較的高いWEIが観測されています。
– 19時以降でデータが少なく、変動が少ないことも特徴的です。
3. 各プロットや要素
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示します。明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを意味します。
– ヒートマップの横軸は日付、縦軸は時間帯を表しています。
4. 複数の時系列データ
– 複数の時間帯でスコアの変化が見られますが、特に夕方から夜にかけてのスコアが他より低いようです。
5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯ごとにスコアの変動があるため、特定の時間帯における活動やイベントに関連してスコアが変化している可能性があります。
6. 人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響
– 社会的な活動やイベントが特定の日の特定の時間に集中している可能性があります。例えば、夕方から夜にかけて活動が少ない、もしくは正午から午後にかけて活動が盛んなことを示唆しています。
– ビジネスの観点からは、特定の時間帯（例えば昼間の時間）に宣伝活動を集中させた方が効果的であることが考えられます。夕方以降の低いスコアを改善するために、新しい施策が必要かもしれません。
このヒートマップは、さらなる詳細な分析を行うための出発点となるデータを提供しています。具体的な行動や戦略を立てる際には、更なるデータの取得や背景の分析が有効です。
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:
### グラフ分析の専門的視点:
1. **トレンド:**
– WEIスコアは、主に7日から8日、15日から19日にかけて高く、これらの期間にピークを迎えていることがわかります。全体として波状のパターンが見られ、特定の時間帯に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップにおいて、特に8日、15日が最も明るく、これらは異常に高いWEIスコアを示しています。
– 逆に22日はスコアが非常に低いことが観察され、急激な変動があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアの大小を示し、明るい黄色に近づくほどスコアが高いことを示します。青や紫は低スコアを示します。
– 時間帯ごとのパターンの出現により、特定の時間帯に活動が集中していることがわかります。
4. **時系列データの関係性:**
– 主に午後と夜間の時間帯にスコアが高くなっています。
– 日中や明け方の時間帯にはスコアが低い傾向にあり、この時間帯は活動が少ないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各日付ごとに高いスコアの時間帯が集中しており、これが周期的なパターンを形成しています。
– 日々のスコアの変化が連続して起こり、変動のリズムが描かれています。
### 直感的な洞察と社会的影響:
– **直感的な印象:**
– 色の変化が目に見えてトレンドを示すため、ユーザーが短期間でピークや低下を把握しやすい仕様になっています。
– 日中の活動が少なく、特定の時間に集中していることから、夜型の生活パターンがある可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響:**
– このようなデータは特定の時間帯や日によって労働効率や社会活動が変動する可能性があることを示唆し、各業界での労働スケジュールの最適化に役立てることができます。
– また、社会全体としての活動パターンを把握し、公共交通機関やエネルギー消費の調整に応用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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体として、7月5日以降の特定の時間帯（15-19時）でスコアが徐々に高くなる傾向が見られます（色が緑から黄色に変化）。
– 19時以降はスコアが低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月8日、そして7月12日から7月16日までの間で、特に高いスコアが記録されています（黄色）。
– 7月1日、2日、20日、22日は、他の日と比べてスコアが低く（紫色）、特異なデータポイントとして注目される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEIスコアの大きさを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示します。
– 横軸の日付と縦軸の時間帯でスコアの変動を時系列で視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付における時間のスロットごとにスコアが異なり、日中（特に午後から夕方）にかけてスコアが高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯で高いスコアが見られ、週としてのサイクルがある可能性が示唆されます。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– このデータは、特定の時間帯における社会活動の活発さを示しているのかもしれません。
– 企業や政府は、この時間帯をターゲットとしてマーケティングや政策思案を検討することで、効果的なアプローチが可能になるでしょう。特に、人々の活動が活発な時間帯に合わせたサービスの提供などが考えられます。
– 学校や公共交通機関の運営時間の調整にも役立つ情報を提供します。
このヒートマップは、特定の時間帯での社会的活動やイベントの影響を示しており、そのデータを基に戦略的判断を下すことが望ましいでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップ自体は静的なものであり、直接時間的なトレンドを示しているわけではありません。しかし、相関関係が強いもの（赤色）から、その関係性が時系列的に一貫している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは相関関係を表示するもので、外れ値というよりは相関の強さ（色の濃さ）に注目することが重要です。相関がとても低い値（青色）は、他の多くの高い相関値（赤色・オレンジ色）から浮いて見えるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤色は相関が強いことを示し、青色は相関が弱いことを示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」はとても高い相関があります（0.94）。これは、これらの項目が非常に密接に連動していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数項目間の関連性が高いことは、各項目が同じような因子に影響されている可能性を示します。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」も高い相関があります（0.93）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関値が多いことから、それぞれのWEI項目間での関係性が強いことが分かります。特に「心身の健康状態」との相関が他の項目と比べて若干低い場合、これが独立した因子を成している可能性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このデータから見ると、個人の心身の健康は他の社会的な要因と密接に関連している可能性が高いと考えられます。すなわち、どのような政策介入やビジネス戦略が個人の幸福度を向上させ得るかを模索する際に、この相関データは非常に有用です。特に多様性や自由の保障、公正性の強化は社会全体の幸せに寄与するといった洞察が得られます。
このような分析から、社会政策の立案や企業のCSR活動などにおける意思決定に、有意義な示唆を与えることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、カテゴリごとに異なる傾向を示しています。全体的に中央値が上位にある「総合WEI」や「社会WEI（生態系整備・対策基金）」は高いスコアを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が存在し、スコアのばらつきが大きいことがわかります。これは個人による極端なスコアの変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の中で箱が広いほどスコア分布が広がっていて、狭いほどスコアが集中しています。
– 背景色の違いがタイプの違いと関連付けられており、視覚的に異なるカテゴリのWEIを区別しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 本グラフは単一期間のデータですので、時系列の変動はありません。ただし、カテゴリ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が比較的高いスコアを持つ一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」が低い傾向にあり、個人の福祉に対する社会の枠組みがどの程度機能しているかを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は社会的な枠組みが提供するサポートが比較的高いと感じるかもしれませんが、個人レベルでの経済的余裕や心理的ストレスにはバラツキがあります。これは、政策決定者にとっては、個人の福祉向上を図るための指針となり得ます。また、社会全体が持続可能な生態系にますます関心を持っている可能性を示唆しており、この点に焦点を当てた社会政策が支持される基盤となるかもしれません。
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STL分解グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドは上旬から中旬にかけて上昇していますが、後半になると下降に転じています。全体的には上昇した後、下降するパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフで、7月8日と7月14日に急激な変動があります。この時点で何らかのイベントが起きた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際のデータの観測値を示しています。
– **Trend**: データの全体的な流れを示すトレンド成分です。
– **Seasonal**: 短期間の周期的な変動を示しており、一定の周期性が確認できます。
– **Residual**: トレンド成分と周期成分を除いた残りの成分で、予測不能な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分がある程度整合していますが、季節成分の変動はそれほど大きくありません。トレンドが観測値に大きく影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差にはランダム性が見られ、特定の相関関係は明確ではありません。
6. **直感的な理解と社会的な影響**:
– データは一時的な増加傾向（7月初旬から中旬）から、原因を特定することで将来のパターンを予測するのに役立つ可能性があります。この上昇と下降のプロセスを理解することで、社会政策やビジネス戦略において、タイミングを重視した施策が求められるかもしれません。
この分析は、さらなる調査や関連する要因の評価を促進するための基礎となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフは、7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後は緩やかに下降しています。これは全体としての上昇傾向の後、ピークを迎えてから減少に転じた可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Residualのグラフでは、7月初旬から中旬にかけて急激に上昇し、その後すぐに下降しています。この期間には異常値や一時的な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、トレンドや季節性などの要因を含んでいます。
– **Trend**: データの全体的な傾向を示しており、長期的な動きを反映しています。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示しており、データ内の季節性を捕捉しています。
– **Residual**: 筆記できない変動を示す残差で、異常値や予測不能な変動を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が組み合わさってObservedデータを形成しています。Residualが大きくなる時期は、予測できない要因による変動が強かったことを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとObservedは全体的に上昇している傾向があるため、予測可能な成長を示していますが、Residualが示す変動は突発的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– トレンドが上昇していることは、社会的な取り組みやキャンペーンが成果を上げている可能性を示します。しかし、急激なResidualの変動は突発的なイベントや外部ショックの影響があったことを示す可能性があります。
– ビジネスや社会において、安定した成長が見込まれますが、短期的なリスクマネジメントが必要です。急激な変動に備えることや、季節性を理解することで、より効果的な戦略が構築できるでしょう。
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:
このグラフは、社会カテゴリーのWEI平均スコアをSTL分解して30日間の動向を示しています。それぞれの観点から分析を行います。
1. トレンド：
– **Trendパネル**を見ると、全体的に緩やかな上昇トレンドが7月初旬に見られ、その後はやや横ばいから緩やかな下降トレンドになっています。これは、特定の要因によって社会的な活動や関心が一時的に高まった可能性を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– **Residualパネル**を見ると、7月9日と7月15日前後に急激な変動が観測されています。これらは異常な出来事やイベントが発生した可能性を示しており、異常データとして特定の要因を調査する価値があります。
3. 各プロットや要素の意味：
– **Observedパネル**は観測値の推移を示しており、実際の社会的な動向がどのように変化しているかを示しています。
– **Trendパネル**は長期的な傾向を示しており、全体の傾向を把握するのに役立ちます。
– **Seasonalパネル**は周期的な変動を示し、社会の周期的な行動や季節要因を把握できます。
– **Residualパネル**はトレンドや季節変動から外れる部分を示し、異常な動きの存在を確認できます。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 観測値からトレンドと季節成分を差し引くことで残差が得られ、これにより観測値の変動がトレンドや季節的要因とどれほど関連しているかがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 特定のピークや急激な落ち込みは、季節的な変動や残差から独立した特有な要因の影響を示唆しています。分布的には、トレンドの緩やかな変化に対して残差に急激な変動があることが特徴です。
6. 直感的な洞察と社会への影響：
– このようなデータの動きは、特定の時期に社会的な関心が変化する背景に何らかのイベントや政策変動があったことを示唆します。この動向は、ビジネスのマーケティング戦略や政策立案者が社会の反応を予測する際に非常に有用であり、特に急激な変動時の分析は重要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下の点に基づいて、このPCAグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、第1主成分（横軸）に沿ってデータが散らばっていますが、第1主成分が0を超えるあたりから顕著な上昇傾向が見られます。これは、データの変動がこの成分に最も多く寄与していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が散布図の部分から離れており、特に第1主成分の負の領域で拡がりがあります。これらは外れ値として検討する必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間の特定の要素の特性を表していると考えられます。第1主成分の寄与率が0.72と高いため、この成分がデータの一番大きな変動を表し、第2主成分は0.08の寄与率で、それに比べて重要性が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは多次元データの構造を2次元に縮約したものであり、間接的に複数の特性（時系列データを含む）がどのように関連しているかを示します。第1と第2主成分の間には弱い正の関連性が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には弱い正の相関があるように見えます。一方で、第1主成分はデータの大部分の変動を表しているため、その他の要素はこの成分にどう寄与しているかが重要です。
6. **人間が直感的に感じることでビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析は、複雑なデータの中から重要な要素を見極めるのに役立ちます。このグラフから、主要な社会指標がどの要素に強く影響されているかを直感的に理解することができます。ビジネスにおいては、主要因を特定し、重要な戦略を立案するための基礎的なデータとして利用する可能性があります。特に、横ばいまたは大きく変動しない領域に注目することで、リスクの低い要素を見つける手助けにもなります。
この全体的な分析により、企業や政策決定者はリソースをいかに効率よく配分するかを判断するための一助となるでしょう。
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。