📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
### 時系列推移
**総合WEIスコア**を含むすべてのWEIスコアの変動を観察すると、最初の1週間は比較的低い傾向（0.625〜0.7程度）で始まり、その後急激に上昇し、1週間程度で0.9近辺に達する。特に7月6日から7日には著しい上昇が見られ、その後も高いスコアを維持している。ただし、7月19日以降、再び下降トレンドが見られます。
**主要なトレンド**としては、全体で見ると最初の低値から急激にスコアが上がった後、ピークを維持し、月末に再び低下するという流れがあります。この傾向はその他の個別WEI項目にも見られ、特に社会的スコアで顕著である。
### 異常値
いくつかの異常値が検出されています。特に、7月19日の急激な低下（0.68）が目立つ。この日付に何らかの外部要因、たとえば社会的な不安や経済的なショックが影響した可能性があります。例えば、経済的余裕や社会の公平性がこ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**を行った場合、トレンド成分からは7月の初旬の上昇傾向、後半の下降傾向が確認でき、季節性成分は全体に対して大きな影響を与えていないという印象を受ける。残差成分は、特に中旬から後半においてスコアの急激なアップダウンを説明し、これが一時的な異常であることを暗示します。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを使用した場合、**社会的スコア**と他の個人スコアの相関が強く、社会基盤と教育機会、社会的公平性が総合WEIに強く関連している可能性が高いです。特に、個々の自由度と自治が経済的余裕と強く関連しているように見受けられる。
### データ分布
箱ひげ図からは、個々の項目の中央値が異なり、総じて社会的な項目は個別の項目よりもばらつきが少ないということが確認できます。このことからも、社会的安定性や持続可能性が一部の個人の評価よりも一貫して優れている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
**主要な構成要素**として、PC1がWEIの変動を74%説明し、PC2が8%説明しています。PC1の高い寄与率は幅広い項目での一貫した評価変動を示唆しており、特に社会的スコアの要素がここで大きな要因を形成していると考えられます。
### 結論
WEIスコア全般においては、短期間での変動とその要因への理解が必要です。特に、7月6日から7日にかけての社会的要因の急激な上昇は注目に値します。これが個人の自由度と社会の持続可能性にどのように影響するか、統合的な視点が求められます。システム的または外部的な要因がこれらのスコアの変動の要因である可能性を探ることが今後の分析のポイントとなるでしょう。
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:
このグラフは、社会カテゴリーの総合WEIスコアの時系列データを示しています。以下に視覚的特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に0.7から0.8の間で横ばいです。
– 予測（紫色の線）は微妙に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの異常値（黒丸で囲まれた点）が存在し、特定の時期にWEIスコアのばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 黒い丸は外れ値を示します。
– 紫のラインは予測を示し、それがAIによる予測と不確かさの範囲内にあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にはある程度の差異があり、一部の予測は実績と一致しないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は明確ではなく、予測の不確実性範囲内で変動しているため、予測精度に課題があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々は、不確実性と外れ値の多さから実績が予測通りに運ばない可能性に気づくでしょう。
– WEIスコアの変動は、特定の社会的要因や出来事によるものかもしれず、計画や対応を検討する必要がありそうです。
– 上昇トレンドが見られないことから、今後の改善策や施策の再評価が必要とされるかもしれません。
このグラフは予測精度とその影響を考慮する上で重要な視点を提供します。ビジネスや政策決定において、これを基にした対策を検討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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初に緩やかに上昇した後、横ばいからわずかに下降しているような傾向が見られます。特に中盤から後半にかけて、スコアが一定範囲内で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 曲線に沿ったデータポイントから外れたデータ（異常値）がいくつか見受けられます。これにより、通常のパターンから大きく逸脱した時期があったことがわかります。
3. **各プロットや要素**
– ブルーのプロットが実績データを示し、赤い×印が予測データを表しています。黒い円で囲まれているものが異常値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、数種類の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較により、予測精度や異常の検出に用いることができ、この後のデータがどのように推移するかを視覚的に捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体としては、安定したスコアを保っているものの、特定期間での急激な変動が目立つため、安定性の維持が課題と言えます。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、特定期間におけるスコアの不安定さが懸念されます。この変動が何らかの社会的要因によるものであれば、その要因の特定とコントロールが重要です。
– 予測と実際のスコアがどれだけ一致するのかを分析することで、今後の予測モデルの改善や戦略の見直しに役立つでしょう。
この分析をもとに、関連する要因や背後のメカニズムをさらに調査し、対策を講じることが有効です。
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**:
– 実績（青色の点）は全体的に横ばいですが、やや下降気味です。
– 未来の予測は、全ての予測手法で横ばいまたは軽微な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りがされた点が外れ値として表示されていますが、大きな外れ値は見られません。
– 一部の日付で予測と実績の間に差があることが注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色付きの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測値。これらは今後の動向を示唆します。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績がこの範囲内に収まることが多いです。
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手法との整合性は高いですが、時折実績が予測を下回っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には相関がありますが、予測が実績の細かな変動を完全には捉えていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会的な指標が横ばいからやや下降する傾向があり、これは社会情勢が安定しているが注意が必要な範囲であることを示しています。
– ビジネスや政策決定者は、現在のトレンドが肯定的に変化するための施策を考える必要があり、外れ値をさらに分析して潜在的なリスク要因を特定することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のWEIスコアは全体的に横ばいで、特定の傾向が明確ではありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は緩やかに上昇していますが、他の予測手法との違いは明確です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られ、特に低い値に集中しています。
– これらの外れ値は特定の期間に繰り返し発生しており、何らかのイベントや季節的な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、全体的な傾向を確認するための基盤データとなります。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲であり、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**
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測には微妙な違いがあります。
– ランダムフォレスト回帰が最も楽観的であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測の範囲内にほぼ収まっており、モデル全体としての予測精度は一定の信頼性があります。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**
– 外れ値が繰り返し発生することは、特定の経済要因が個人の経済的余裕に大きな影響を与えている可能性を示します。
– 社会的に重要な指標であるため、これらのデータは政策立案者や経済アナリストに重要な洞察を与えるでしょう。特に、特定の期間や要因によってWEIが大きく変動することが確認されれば、対策を講じる理由になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフには明確な上昇または下降トレンドは見られず、横ばいの状態が続いているように見えます。ただし、プロットの中でやや変動があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は、黒い円で示されています。これらの外れ値は特定の日に異常なスコア変動があったことを示しており、注視すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは青い点で表示されており、これが実績データを示しています。異常値は黒い円で囲まれています。背景の灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色の線として表示されています。
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との間には、おおよその一致が見られますが、予測が横ばいに進んでいるのに対し、実績データには些細な変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に0.6〜0.8の間に密集しており、比較的安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのグラフから感じることとして、個人の健康状態が比較的一定している可能性があります。ただし、外れ値については何らかの不測の事態や短期的な健康の変化があったと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、全体的な健康状態の安定性が高いことが示唆されているため、安定した予測を基にした健康施策やサービスの提供が可能であると考えられます。ただし、外れ値の原因分析を行い、そこから得られる教訓を組織の改善に役立てることが重要です。
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**
– **序盤の上昇**: グラフの最初の部分では、WEIスコアが緩やかに上昇。
– **中盤の高止まり**: 途中でスコアが高止まり、その後やや緩やかに下降。
– **終盤の下降**: 最後の数日にかけてスコアが急激に低下。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 7月下旬に数回の外れ値が観察され、WEIスコアが急激に低下している点が特徴。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青のプロット）**: 個人のWEIスコアの実際の数値。
– **予測（赤のクロス）**: 予測AIによる将来のWEIスコア。
– **異常値（黒丸）**: 絶対的に際立った変動を示し、これらは分析上非常に重要。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測スコアの信頼区間が視覚化されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測と実績の比較**: 予測AIのスコアと実績スコアにある程度相関があるが、後半の急激な実績スコアの変動に対する予測の反応は鈍い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **全体的なスコアの密度**: 多くのデータが0.5〜0.8の範囲に集中。
– **急激な変動**: 最後の急激な低下は異常値として考えられるが、社会的ストレス要因や環境の変化が影響した可能性も。
6. **直感的な洞察と影響**
– **心理的ストレスの変動**: 序盤の安定と中盤の高止まりは安心感を与える一方、後半の急激な変動は潜在的なストレス要因の存在を示唆。
– **ビジネスや社会への影響**: 急激なストレスの増加は、生産性の低下や健康問題を引き起こす可能性があるため、早急な対策が必要。
このグラフからの洞察は、ストレス管理やメンタルヘルスプログラムの開発など、個人レベルだけでなく組織レベルでの介入策の立案に役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期の段階（7月1日から15日頃までは）はWEIスコアが0.8以上で安定していますが、その後、スコアが急激に低下し、7月末には0.6付近まで下がっています。
– 全体としては、7月下旬にスコアが急低下し、その後は低い状態で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月15日から22日にかけて、急激なスコアの低下が観察されます。
– 外れ値が多数存在し、特にスコアが高い最初の部分と低下後のスコアが安定する後半部分で顕著です。
3. **各プロットの意味**:
– 実績（実績AI）は青のプロットで示されています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の領域で示されています。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる線が存在しますが、特にランダムフォレスト回帰がWEIスコアの予測で下降するトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が用いられており、線形回帰と決定木回帰は比較的平坦に進むのに対して、ランダムフォレスト回帰は下降を示しており、将来的にスコアがさらに低下する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の安定した期間とその後の低下の間に明らかな差があります。
– 外れ値が初期部分では高スコアの付近に多く見られます。このことから、初期状態ではスコアの変動が少なく、後半で突発的な変動が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIのスコアの低下は個人の自由度や自治に問題が生じている可能性を示します。このような低下は社会不安や抑圧感の拡大を引き起こす可能性があります。
– 予測モデルによって将来的な状況を見越して対策を立てることが重要です。社会政策の改善や個人のエンパワーメントを促進する必要があるかもしれません。
このようなデータ分析は、個人の自由度と自治を改善するための貴重な手がかりを提供することができます。
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**
– 実績データ（青点）は約0.6から0.9の範囲に集中しており、30日間の期間を通じて明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データには大きな外れ値があり、特に初期にわずかなデータが低いスコア（0.4付近）を示しています。これらは何らかの異常な事象やデータ収集の問題を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒縁の丸は外れ値を示しています。グレーの帯は予測の不確かさを示しています。
– 予測は3つのモデルで示されていて、緑（線形回帰）は横ばい、シアン（決定木回帰）も横ばいを示し、紫（ランダムフォレスト回帰）は下降傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測のトレンドの間に相関は明確ではありません。特にランダムフォレストの予測は下降を示しており、予測の多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に中位から高位のスコアに集中しており、データのばらつきはあるものの、中央値付近に集約する傾向があります。
6. **洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、スコアが一定の範囲に収束しているものの、不安定な要素が存在するということです。
– 社会的な公平性や公正さに関連したスコアの安定性が期待される中で、予測された下降傾向（特にランダムフォレスト回帰）は、将来の政策変更または外部要因の影響を考慮する必要があることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、スコアの変動がリスクマネジメントや戦略的計画の見直しを促す要因となり得ます。特に外れ値の分析は改善の鍵となるかもしれません。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの30日間の推移を示しています。以下に各要素についての分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体として横ばいで推移しており、特定のパターンはありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）は若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが他の点から離れて表示されており、これが外れ値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、黒い丸は外れ値を示しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさを示しており、実績データの変動の範囲内にあります。
– 線の色によって異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
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若干の乖離が見られますが、全体的には類似した動きを示しており、実績が予測をある程度支持していることが伺われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスター化されており、極端な偏りは見られません。分布は全体的に一様です。
6. **直感および影響に関する洞察**
– このグラフは、社会的持続可能性と自治性が比較的一定であることを示唆しており、急激な変動は見られません。
– ビジネスや政策決定において、現状の安定を維持しつつ、予測されるわずかな上昇の実現戦略を模索することが有益かもしれません。
このグラフは、持続可能性と自治性の安定した継続が見込まれることを示唆しており、予測モデルに基づいた施策が効果的である可能性を示しています。
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:
このグラフは、社会基盤・教育機会のスコア（WEIスコア）の時系列散布図として次のような特徴があります。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色）はおおむね横ばいで推移していますが、軽微な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間に外れ値として認識されるデータがありますが、以降は安定しています。急激な変動は見受けられません。
3. **要素の意味**:
– 青色のプロットが実績を示し、その周囲の円は外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測データ（赤色の×）は将来的なスコアを示し、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測がプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、一部の期間でギャップがありますが、予測値は実績値の延長に当たる部分も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値はやや上昇傾向を持っており、特にランダムフォレスト回帰の予測は顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 社会基盤・教育機会のスコアは現状安定していますが、予測データでは改善が見込まれています。これは、対策や政策による成果が反映されたものと考えられます。教育や社会インフラの改善により、将来的に社会全体でポジティブな影響をもたらす可能性があります。
この情報に基づき、関係者は現在の施策の維持やさらなる改善を検討することができるでしょう。
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**
– 実績データ（青色プロット）は最初の約20日間で安定して高いスコア（約0.7以上）を維持しています。
– しかし、特定の日にスコアが急激に下がっている時点が見られます。
– 予測データ（紫色の線）では、線形回帰とランダムフォレスト回帰において異なるトレンドが見られ、特にランダムフォレスト回帰は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかあり、特に後半の一部のプロットにおいてWEIスコアが急落しています（約0.6前後）。
– 外れ値（黒色で囲まれたプロット）が強調され、予測の不確かさ範囲に含まれていないことが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績プロットは、実際のデータポイントを示しており、偽陽性や偽陰性の可能性がある領域を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲外にあるプロットは異常値として扱われています。
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には乖離があり、異なる回帰モデルが異なる予測パターンを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰がほぼ同じ水平の予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰は徐々に悪化の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高度な変動を伴いつつも、全体的に高スコアのクラスターが目立ちますが、特定の領域で急激にスコアが低下する傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の高い安定性から急激なスコア低下は、何らかの突発的な社会要因や政策の変更を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した期間の後に不安定さが増すと予想され、その場合は早急な対策が求められる可能性があります。
– 多様性や自由の保障が試されている状況で、このスコア変動はプロアクティブな対応が重要であることを示唆しています。
この分析を基に、さらなる調査やデータの深掘りが必要です。適切な社会的介入や政策変更を計画することが考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **色の変化**: 時間と共に色の変化が観察され、特に7月の中旬にかけて明るい色から暗い色に変わる箇所があります。これは、WEIスコアの変動を示唆しています。
– **安定パターン**: 特定の時間帯に一定した色（例: 青系）が続いており、ある時間帯はスコアが安定している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日以降、色が急激に暗くなっているため、スコアの急減または大きな変動が起きた可能性があります。
– 7月14日前後でも軽微な色の変化が観察され、短期間での変動が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **色**: ヒートマップのスコアは色で表現され、明るい色ほど高いスコア、暗い色ほど低いスコアを示しています。
– **密度**: 色の密集度により、特定の時間帯でのデータの集まりが視覚化されています。幅広い色の分布は、頻繁なスコア変動を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯で同じ色の変化がみられる場合、これらの時間帯間でのWEIスコアの同時変動が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ全体の色の変遷から、全体的にスコアが高い日と低い日が周期的に入れ替わっている印象を受けます。
6. **直感的な洞察と影響**
– **社会的影響**: この変動は社会的な習慣や出来事（例えば、特定の曜日やイベント）により引き起こされている可能性があります。これは、社会の活動性や関心の変化を示し得ます。
– **ビジネス上の影響**: ビジネスでは、スコアが高い時間帯をターゲットに製品やサービスを展開する機会を得ることができるでしょう。逆に、スコアが急下降する時間帯には原因の分析と対策が求められます。
これらの洞察を活用し、具体的な戦術や戦略の策定に役立てることが可能でしょう。
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
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、一般的には青から黄緑色への上昇が多く見られます。これは時間帯によってWEIスコアが上昇することを示しています。
– 特に、7月初頭と中旬にかけてスコアが高くなっていますが、7月下旬には急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月下旬にスコアが急激に低下し、紫色に戻っている部分があります。この急変は異常な変動として注視する必要があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。明るい色（黄色）は高いスコアを示し、暗い色（紫）は低いスコアを示しています。
– 横軸は時間を表し、縦軸は各時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 15時と16時にかけてWEIスコアが安定して高いことが分かります。これは午後の特定の時間帯に活動が活発化することを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の特定の時間帯（例えば15時〜16時）にWEIスコアが高い分布になっていることが分かります。また、全体的なスコアは15日以降下降傾向にあります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 活動が活発になる時間帯を把握することで、企業はリソース配分や業務の最適化を図ることが出来るでしょう。
– WEIスコアの急激な低下は、社会的な出来事や外的な影響（例えば、イベントの終了や突然のルール変更）を示唆する可能性があります。この傾向を把握することで、リスクの管理や対応策を講じることが可能です。
このような視覚的パターンとデータ分析を通じて、より良い戦略的な意思決定が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色が緑から黄色に変わる期間（7月6日から7月12日）はスコアが高水準で推移していることを示しています。
– 7月17日から18日以降、色が青から紫に変わることでスコアが低下してきていることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日に青色となり、スコアが急激に下がるポイントが見られます。これは特異な出来事や社会的変化があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 色は社会WEI平均スコアの高さを示しています。黄色が最も高く、緑から青、紫にかけてスコアが低下しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によるデータは、特定の時間におけるスコア変動を示しており、一部の時間帯でスコアの急激な変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは比較的一定ではなく、短期間での急激な変動が見られます。これはデータの安定性が低く、敏感な反応を示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、およびビジネスや社会への影響**
– 社会的に不安定な時期を示している可能性があり、特に7月19日の急変は注目点です。
– ビジネスや政策においては、このデータを基に柔軟な対応策が求められるでしょう。
このヒートマップを通じて、社会の変動や特異なイベントの影響を可視化することで、タイムリーな意思決定に役立てることができると考えられます。
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、30日間の全WEI項目の相関関係を示しています。以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、トレンドの分析は難しいですが、特定の組み合わせにおける高い相関や低い相関が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間で相関が低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤みが強い部分は高い相関（正の関係）を示し、青みが強い部分は低い相関（負の関係）を示しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に非常に高い相関（0.90）が見られ、全体のWEIが特にこの要素に大きく依存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**:
– ヒートマップ自体は時系列データより相関関係を示しているので、30日間の期間における項目間の一貫した関係性がここで示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関が比較的高く（0.76）、心の健康と自己統制の関連性があるかもしれないことを示唆しています。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」が複数の項目と高い相関を持っており、社会的な公平性が多くの側面に影響を与えている可能性があります。
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**:
– 公正性や多様性が社会全体の幸福度に大きく寄与していることが示されています。ビジネスや政策の策定において、これらの要素を重視することが重要です。
– 個人の経済的な余裕と他の指標との相関が低いことから、経済的支援が直接的に他の幸福度指標に結びつかない可能性があり、異なるアプローチが必要かもしれません。
全体として、このヒートマップは社会の多様な側面がどのように関連しているかを示しており、これらの相関を通じて社会政策やビジネス戦略を改善するための貴重な手がかりを提供します。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは全体的に横ばいですが、カテゴリごとに異なる分布があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（意識状態）」や「個人WEI（心地良さ・ストレス）」において外れ値が見受けられます。これらは特定の個人や状況での異常値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の箱の範囲は四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値、ひげは最小値と最大値を示します。異なる箱の色は、それぞれのカテゴリの異なる特性や影響要因を示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**:
– 各カテゴリのデータは大きく異なるため、直接的な因果関係や周期性よりも相互に独立した要因が作用していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」の間で比較的広いIQRが見られ、これらの変動が大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 異なるWEIカテゴリが各々の特性に基づき異なる分布を持つことから、それぞれが異なる社会や個人の側面を強調しています。特に外れ値が示すところでは、特定の問題領域や改善の余地がある可能性があり、個別対応が必要かもしれません。また、分布中央値が示すように、どのWEIが相対的に高いか低いかを見極めることは、政策決定や企業戦略に非常に役立つでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、総合WEIスコアのSTL分解による30日間の分析を示しています。以下に、各視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **Observed（観測値）**: 緩やかな上昇傾向が中盤まで見られ、その後下降しています。このパターンは社会的な活動の変化やイベントに関連している可能性があります。
– **Trend（トレンド）**: はっきりとした上昇傾向が途中まで続き、後半で下降に転じています。これにより、中長期的な増減の変化が観測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual（残差）**: 大きな変動が7月初旬と中旬に見られますが、それ以外はほとんどゼロに近い状態です。これらは異常なイベントや予測できない要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 全体のパターンを示す。
– **Trend**: データのトレンド成分。
– **Seasonal（季節性）**: 短期的な周期的変動を示し、小さな振幅で一定の期間ごとに繰り返しています。
– **Residual**: その他のノイズや外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性により、観測された値がどのように変動するのかを理解できます。季節性が周期的な変動をもたらし、トレンドがそれにフォローしている形です。大きな変動がトレンドや季節性の影響外にどのように現れるかも見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドには、全体として正の相関が見られます。季節性もこの関係に影響を与えていますが、残差はノイズ成分であり、あまり関連性を示していません。
6. **直感と社会への影響**:
– このデータは、社会的指標が一時的な上昇の後に下降していることを示しており、特定のイベントや政策変更が影響している可能性があります。ビジネスでは、このような変動を予測することで、需要予測やリソース配分に役立てることができます。また、急激な変化のタイミングを把握することで、リスク管理や戦略的意思決定に活用することができます。
このグラフは、高度な分析により、社会の動向を多面的に理解する手段を提供しています。
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:
このグラフは社会のカテゴリーにおける個人WEI平均スコアのSTL分解を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を分析した結果を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は全般的に上昇から一定の期間を経て下降しています。初期段階での上向きトレンドは個人WEIスコアが向上していることを示し、中盤以降で下降していることから変化があったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分において、2025年7月9日と7月16日に大きなピークが見られます。これらは予期せぬ出来事や特定の状況によるものである可能性が高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は総合的なスコアの動きを表します。
– **Trend**は長期的な変化を表し、全体的な改善または減少の兆候を掴むことができます。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、小さな波が個人のスコアには季節性があることを示唆しています。
– **Residual**はモデルに捉えられなかったランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性は、観測データの変化を多く説明しています。トレンドが下降に転じた時期と残差の変動が大きい時期が一致しており、これは短期的な外れ値の影響を受けた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分は比較的一定の周期を持っており、スコアの定期的なアップダウンを示します。残留成分の特定の期間での急激な変動は周期的でない要因の影響を示唆しています。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– このグラフは、個人の行動や社会的な要因がWEIスコアに与える影響を示しています。上昇トレンドは当初の改善努力の成功を示しているかもしれず、その後の下降は続けることの難しさや、追加の改善策が必要であることを示しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、このデータは個別のインセンティブプログラムや社会インフラの改善の効果をモニタリングするのに役立つ可能性があります。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフに基づく詳細な分析です：
1. **トレンド**
– トレンドのグラフでは、初期の上昇傾向から始まり、中盤でピックを迎えた後、徐々に下降しています。これは、観測されたデータが全体的に増加し、その後減少する一時的な推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差グラフで、特定の期間において変動幅が広がる局面があります。これは観測データが極端に変動したことを示し、何らかのイベントや外部要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 観測値（Observed）: 全体的なパターンを表しており、初期の上昇からピークに達し、その後減少する様子がわかります。
– トレンド（Trend）: 観測データの主要な動向を捉えており、長期的な上昇から下降への転換を示している。
– 季節成分（Seasonal）: 短期的な周期性が見られ、一定の振幅で上下しています。
– 残差（Residual）: 外れ値や予想外の変動を示す部分で、数日の間に大きな変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値、トレンド、季節成分、残差が総合的に結びつき、各成分が全体の変動にどのように寄与しているかが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと季節成分が一定の相関を持ちながら観測値の動向を形作っています。大きな残差は、特定の短期間で予想外の出来事があった可能性を示唆。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人々はこのグラフから、一時的な出来事が社会的なスコアに影響を与えたと直感的に感じるでしょう。特に、変動の大きい期間における外部イベント（例えば、重大なニュースや社会的事件）の影響が考えられます。このような分析は、社会的動向を理解し、将来的な対策を考えるための重要な手掛かりを提供します。
全体として、このグラフは、ある期間における社会的な動向を視覚的に理解するための効果的なツールです。それにより、ビジネスや政策立案において、あり得る未来の展開に対する準備を行いやすくなります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフに明確な一方向のトレンドは見受けられません。データは一様に分布し、第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 極端に離れた外れ値は見られませんが、いくつかのプロットは他のプロットよりも離れているため、注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各点は、30日間にわたるデータの主成分であり、第1主成分は情報の74%、第2主成分は8%を説明しています。したがって、横軸（第1主成分）がより多くの情報を担っています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時系列関係は示されていませんが、密集している部分に集中しているデータが存在し、これが全体のデータパターンを示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は弱く、データは広範囲に散らばっているようです。中心部付近にデータ密度が高くなる傾向があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– この散布図からは、ある種のデータ分布の多様性を感じます。データは一様に分散していることから、特定の傾向や一致が存在しない可能性があります。
– ビジネスにおける特定のトレンドを予測するのは難しいかもしれませんが、多様な要因が関与していることを示唆しています。
– 社会的には、データセットの中に様々な潜在的な関係性が存在することを意味しており、詳細な分析がさらに必要となる可能性があります。
全体として、このPCAグラフはデータの分布特性を視覚化するのに効果的で、異なる要素間の潜在的な関係の検討の起点となります。データをさらに詳しく分析するための基盤として利用することが重要です。
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。