📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに基づく分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に上昇傾向にありますが、一部の日付では急激な上昇と下降が見られます。特に7月3日から7月7日にかけて顕著な上昇、7月19日以降は急激な下降があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は一般的に高めの数値が続きますが、個人の方がより変動が多いです。7月20日にかけて一時的な減少があります。
### 異常値
– **総合WEIの異常値**は7月19日における0.68など、急激な低下や高まりがあります。7月6日や7月19日の社会的イベントの影響が考えられるかもしれません。
– 一部の異常値では非常に高いスコアがあります（例: 7月7日の0.88）、これは短期的な社会的改善が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の結果、長期的な上昇トレンドが見えており、季節性は比較的少なく、残差もコントロールされていることが示唆されています。残差は突発的な社会イベントや経済変動の影響を示す可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、特に社会基盤や多様性に関連する項目が他の社会関連のスコアと強く正の相関を示しています。これは社会的安定が特定のスコアを押し上げる重要な要因であることを示唆します。
– 個人の経済的余裕や自治度合いは、他の個人スコアよりもやや独立している傾向があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**ではいくつかのスコアにおいて外れ値が確認できます。特に心理的ストレスのスコアはばらつきが大きく、中央値からの乖離が見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果に基づくと、PC1が0.74の寄与率を持ち、主要な変動要因を構成している。これにより、一部の項目が全体のスコアに強く影響していることが分かります。特に持続可能性や多様性がこの変動の主要素と考えられます。
### 結論
総じて、社会の動向や政治・経済的なイベントが短期的なスコアの変動を引き起こしている可能性があります。社会の公平性や持続可能性が向上することによって関連するスコアの上昇が見られるため、これに続く政策やコミュニケーションの強化がスコア改善に有効です。個々の生活水準や心理的要因は未だ課題とされており、さらなる理解とアプローチが必要です。
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:
グラフの分析に基づいて以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは、実績データが7月上旬からほぼ横ばいで推移していることを示しています。
– 予測データは8月から徐々に減少する傾向があり、将来的には下降トレンドが予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と見られるデータポイントは黒い線で囲まれており、全体のトレンドから逸脱しています。
– これらの外れ値は、特定の日付における異常な出来事やデータの誤り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**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、AI予測の信頼区間として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データのプロットと予測の異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測線が示され、各方法が異なる予測を提供しています。
– これにより、異なるモデルの性能や適用性についての比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体としては、実績データが横ばいであることが多い一方で、予測は下降傾向を示しています。
– 力強い上昇トレンドは見られず、むしろ下降の予兆があることが特徴です。
6. **人間が直感的に感じること**:
– データ全体として、安定性があるが、今後の減少傾向への警戒が必要であることを感じるかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響としては、持続可能な成長戦略の見直しや、下降トレンドに備えたリスク管理の必要性が考えられます。
このように、グラフのデータはそのまま受け取るだけでなく、背後にある可能性やそれによる影響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:
このグラフは、個人のWEIスコアの時系列散布図を示しています。以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 最初の期間（7月1日から15日頃まで）は、スコアが徐々に上昇しています。
– その後、7月15日から7月25日頃までは比較的高い水準で横ばいになっています。
– 最後に、スコアがやや減少する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点が外れ値として示されており、その多くが高いスコアを示しています。
– 特に、7月初旬にスコアの急激な上昇が見られ、その後安定する前に若干の変動が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測データは3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれが下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に実績値は高めの範囲（0.6から0.8）に集中しています。
– 外れ値を除けば、予測と実測の相関は概ね一致しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期のスコアの上昇とその後の安定は、プロジェクトの初期段階のスムーズな進行を示唆しています。
– 最終的なスコアの減少傾向は、何らかの問題により進行が停滞している可能性を示しています。
– 予測モデルの下降トレンドは、今後の改善アクションの必要性を示唆しています。
– 社会的にWEIスコアが高いことは良好な指標ですが、予測の下降は改善の余地があることを示唆し、戦略の再評価が必要かもしれません。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、グラフの中央付近でほぼ安定しているように見えるが、若干の上下の変動があります。
– 予測の線（ピンクや緑）は、緩やかな下降傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫色）は他の予測よりも急な下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で強調）は、WEIスコアが急激に上下した特異点を示しています。データの多くが安定している中で、これらの外れ値は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、時系列での変動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ており、全体の変動幅を理解する上で役立ちます。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる傾向を示すことで、予測の信頼性を評価する材料となります。
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が重なって表示され、予測が実績にどれだけ近いかを確認することができます。
– 不確かさ範囲が広がる時点は、変動の大きさを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっていますが、小さな変動を繰り返しています。
– 予測モデルは、それぞれの手法で異なる傾向を示し、モデル間の相関があまり見られない可能性があります。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、このグラフからは社会的な環境が安定していることを示しているかもしれませんが、短期間の大きな変動（外れ値）は注意を引きます。
– ビジネス面では、予測の幅を考慮に入れてリスク管理を行うことが重要です。予測の不確かさが広がる時期には特に注意が必要です。
– 社会情勢が大きく変動し得る外部要因やイベントに目を向け、その影響を最小限に抑えるための施策を考える必要があります。
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
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは全体的に横ばいですが、若干の変動があります。
– 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、異なる増加トレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰は急激な上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として特定されており、これらは通常の範囲を外れたWEIスコアを示している可能性があります。
– 特に7月中旬のデータにいくつかの目立った外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測モデルは色分けされた線で示されており、各モデルの予測傾向が視覚的に分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測モデルの間に異なる傾向があります。実績は横ばいなのに対し、モデルは上昇を示しています。これは、モデルが将来的な経済状況の改善を期待してい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**:
– 実績と予測の間には一貫性がなく、モデルに基づく予測と現状の乖離がある可能性があります。
6. **直観的な洞察と社会への影響**:
– 人々は、未来の経済的余裕が改善することを期待できるとのメッセージを受け取るかもしれませんが、実績データはそれほど楽観的でないことを示しています。
– ビジネスや政策立案者は、モデルが示すポジティブなトレンドに基づいて戦略を立案することを考慮するかもしれませんが、目の前の実績データを考慮に入れる必要があります。
このグラフは、予測が現状と異なるシグナルを発している場合に、慎重な解釈とさらなる分析が必要であることを示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的にスコアは横ばいですが、わずかに減少する傾向も見られます。
– 期間全体で一定の範囲内で変動しており、明確な上昇や下降トレンドは観察されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に黒い円で示される外れ値がいくつか存在しています。これらは通常の範囲から外れたスコアを示しています。
– 特に初期の日付に外れ値が多く見られますが、後半には少なくなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアを示しており、一定の範囲内でバラついています。
– 灰色の領域は「予測の不確かさ範囲」を表しており、この範囲内でのスコア変動が予想されています。
– ピンク色と紫色の線はそれぞれ「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」による予測を示していますが、どちらもかなり安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に顕著な差は見られず、予測モデルは実績AIのスコアを適切に捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、一定の範囲内で密集しており、高度な異常が検出されにくい設定になっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間がグラフを見た場合、健康状態が概ね安定していると直感的に感じるでしょう。
– 社会的な影響として、個人の健康評価が安定していることは、健康管理の観点から望ましい状態です。予測モデルが正確であれば、将来的な対応を計画する上での有用な指標となりえます。
全体として、このグラフは個人の健康状態を追跡するための有用なツールとして使用でき、特に急激な変動や外れ値を監視することで、健康改善のためのインサイトを得ることが可能です。
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:
1. **トレンド**
– データは7月上旬から7月下旬にかけて上昇し、その後はやや下降して横ばいの傾向を示しています。
– 中旬から後半にかけて、心理的ストレスが増加した後、一旦落ち着いている様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月後半にいくつかの外れ値が見られます。この期間に何らかの特異な出来事があっ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、紫や緑の線は異なる予測手法での予測を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、注目点を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる傾向を示しており、特にランダムフォレストの予測はやや下降傾向が強いです。
– 線形回帰と決定木は安定した予測を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の上昇がゆるやかになった後、安定した高ストレスが見られ、その後の外れ値として急激な低下を示すプロットがあります。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**
– 一般的に心理的ストレスが上昇することは生活の質の低下や労働生産性の低下につながるため、後半の外れ値と下降は何らかの介入策が功を奏した可能性も考えられます。
– 企業や組織は、このようなデータを用いてストレスマネジメントやメンタルヘルスの計画を立てることが可能です。中旬以降の変動を考慮し、次のストレス増加期に備えた対策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 初めの期間において、WEIスコアは0.6から0.9付近で安定しているが、後半にかけて徐々に減少している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数回の急激な変動が見られ、特に中盤でWEIスコアが大きく下がっている部分があります。
– 外れ値として示されたデータポイントは、全体のトレンドから著しく逸脱しており、何らかの特異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**
– 実績データは青い点で示されており、全体的な傾向を視覚的に示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の信用性を考慮するための情報となります。
– 予測手法別に、異なる線（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、未来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ラインは実績データの傾向をある程度反映していますが、異なる予測方法によって結論が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はかなり密集しているが、一部の外れ値が存在するため、全体の傾向分析には注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体のWEIスコアが徐々に減少していることは、社会的な自由度や自治が劣化している兆候として懸念されます。この傾向が続くと、個人の幸福度や社会の安定に影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、個人の自由度が低下することで、労働環境や消費者行動に影響が出る可能性があります。そのため、このトレンドを逆転させるための政策や社会的取り組みが必要となるかもしれません。
これらの分析は、特定の背景や追加のデータがある場合にさらに深い洞察を提供する可能性があります。
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（青点）は、おおむね0.8～1.0の範囲に多く分布しており、7月中旬から下旬にかけて急激に0.4～0.6に低下している。その後、再び上昇し始めているが、ばらつきが見られる。
– 予測（線）は異なるモデルによって示されており、線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばい、決定木回帰は下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 白黒の丸で囲まれた外れ値がいくつか見られ、特に7月初旬から中旬にかけての点が該当する。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示しており、ランダムな変動が見られる。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示している。実際の観測値の多くがこの範囲内に収まっている。
– 線の色は異なる予測モデルを示している。それぞれのモデルが提供する結果の違いを視覚的に表している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルの一致やずれが見られる。特に、実績の急激な変動はモデルの予測とは一致しない部分もある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はばらつきが大きく、分布の幅は広い。予測と実績の相関性はモデルによるが、高いとは言えない部分もある。
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**
– グラフの変動は、社会における公平性・公正さが極端な変動を受けやすい状況を示している可能性がある。
– 急激な変動は社会制度や外部環境の変化を反映している可能性があり、その原因を探ることが重要。
– 社会政策やビジネス戦略の見直しが必要な場合、これらのデータから適切な判断が求められる。
このグラフは、社会的な公平性の評価が予測やモデルによってどのように異なるかを示しており、現状の理解と改善のための手がかりを提供していると考えられます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データのWEIスコアは、時系列でほぼ横ばいで推移しています。全体的には0.8から1.0の範囲内に収まっています。
– 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）では、わずかに上昇傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データ内にいくつかの外れ値が存在し、これらのデータは黒い丸で強調されています。
– 正確な急激な変動は少なく、データは比較的一貫しています。
### 3. プロット要素の意味
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 紫色の線は異なる予測モデルからの予測値を示しています：線形回帰、決定木、およびランダムフォレスト。
– グレーの領域は、予測の不確かさを表しています（xAI/3σ）。
### 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多少のギャップがありますが、全体的な動きは一致しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布が非常にタイトな範囲に収まっているため、全体的に安定しているといえます。
– 予測モデル間の相関は高く、それぞれのモデルが似た結果を提供しています。
### 6. 直感的な感覚と社会への影響
– 使用されているモデルは、持続可能性の指標を将来的に改善すると楽観的に予測しています。
– このデータは、社会政策や自治体の計画において、持続可能な開発目標を定める際に役立つ可能性があります。
– 安定したスコアは、現状の政策やプログラムが効果的である可能性を示唆し、外れ値の原因を解析することでさらに改善の余地があるでしょう。
このグラフは、現行の社会施策が持続可能性と自治性に対して良好な成果を上げていることを示唆しており、予測によるさらなる向上も期待されています。外れ値に注意を払い、原因を深掘りすることで、より持続的な社会の実現が可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めはやや低めのスコアから始まり、徐々に安定して高いスコアに集まっているように見えます。全体として横ばい傾向ですが、少しの増加も見られます。
– 予測データ（異なる予測手法、紫色の線）は、緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側にいくつかの外れ値が見えますが、全体的には大きな変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は、実際の社会基盤・教育機会のWEIスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値として特定されている点です。
– グレーの帯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**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれスコアの将来的な上昇を予測しており、互いに矛盾していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に高いスコア周辺に集中しており、高スコアが持続的であることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高いWEIスコアが安定していることは、社会基盤と教育機会が堅実であることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の期間やイベントでのパフォーマンスの変動を示している可能性がありますが、全体的な影響は限定的です。
– 社会政策の強化や教育機会の改善策を今後も維持することが重要と思われます。
– ビジネス領域では、教育や基盤関連の投資が引き続き有望な分野として期待できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は主に0.6から1.0の間にあり、7月前半は高い水準を維持していたが、7月後半にやや低下。
– 予測（異なる線）によると、線形回帰と決定木回帰は横ばいを示しているが、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（黒い円で囲まれた青い点）はいくつか見られ、特に7月8日、9日、そして22日付近に集中しています。これらの期間は通常の傾向とは異なり、他の日と比較して低下または変動が激しい可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表している。
– 異なる色の線はさまざまな予測モデルを示しており、これらは今後のトレンド予測に関して異なる見解を提供しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、3σ以内に実データが収まるとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値には明確な相関は見られませんが、実績値は予測の不確かさの範囲内に収まっており、一定の精度で予測が行われていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは時間の経過と共にやや減少傾向にあるが、まだ全体として高い水準を維持しています。
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**
– 直感的には、これらのデータポイントが示すのは「WEIスコアが安定はしているが、一部に減少の兆しがある」ということです。
– 高いWEIスコアは社会全体の共生や多様性、自由の保障が良好であることを示唆します。もしこれが低下するのであれば、政策や市民の行動に影響を与える可能性があります。社会的な寛容性の維持や多様性の尊重といった側面に注意が必要です。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に色の変化が見られるため、特定の時間帯での活動が日によって変化していることがわかります。
– 7月5日から7月10日頃までは、昼間の時間帯で高いスコアが持続しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日の午後18時以降は急激にスコアが低下していることが見られます。
– 7月15日前後は昼間から夕方にかけて特に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高低を示しており、黄色は高スコア、紫や青は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一定の時間帯に集中してスコアが高くなる傾向があり、その間隔にはある種の周期性が見えるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高低が時間帯に応じてランダムに発生しているのではなく、特定の日付や時間帯での行動やイベントが影響している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このデータは、特定の時間帯に集中するアクティビティや行動があることを示しています。ビジネスにおいては、この時間帯に広告やマーケティング活動を集中させることで効率的な結果を得られるかもしれません。
– 社会的には、多くの人々が特定の時間に集まりやすい傾向を示すため、イベントの計画や交通手段の運営に関して有用な情報となるでしょう。
このような分析は、戦略的な決定に役立つ洞察を提供するために極めて重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯別では、特に15時から16時にかけて高い数値が一貫してみられます。これは、ある特定の時間帯に活動や関心が集中していることを示唆しています。
– 日付別の変動を見ると、7月6日から7月17日にかけて全体的に高いスコア（緑から黄色）が多く見られ、7月18日以降は減少傾向（青系の色）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日に19時から20時に突然のピークが見られます。これは予期せぬイベントや特別な出来事があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールは数値の大小を示しており、緑から黄色は高いスコア、水色から紫は低いスコアを示しています。
– 特定の色の集中は、時間帯や日付に関連したパターンが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**
– 時間帯や日付ごとのスコアに基づき、特定の日付に特定の時間帯が活発であるパターンが見られます。
– 日付によって異なるピークの時間帯があることから、曜日やイベントカレンダーの影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15時から16時付近は最も頻繁に高得点を記録し、集中が見られるため、特に重要な時間帯と考えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 高いスコアが見られる時間帯や日付は、ターゲット層の行動パターンを理解する上で重要です。この情報を利用することで、マーケティングやイベントプランニングのタイミングを最適化できます。
– 社会やビジネスにおいて、特定の時期や時間帯でリソースを集中させる戦略が有効性を持つ可能性があります。このデータをもとに、顧客ニーズに応じたサービス提供が可能になります。
このヒートマップから得られるインサイトは、スケジューリングやリソースマネジメントに役立つだけでなく、社会的な活動やトレンドを把握するための有効な手段となります。
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:
グラフの分析は以下の通りです。
1. トレンド
– 7月上旬から中旬にかけて、特定の時間帯（15時、16時、23時）で高いスコア（黄色、緑）が見られ、徐々に低下しているようです。
– 7月中旬以降は、スコアが低め（青、紫）に推移していることが観察されます。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月5日、6日および7月21日、22日の特定の日に、明らかな変動が見られます。特に7月5日と6日は急激に増加し、その後減少しています。
– 7月24日も低いスコアが観察され、特異な変動を示しています。
3. 各プロットや要素
– 色の強度はスコアの高さを示しており、黄色や緑は高いスコアを、青や紫は低いスコアを示しています。
– 時間軸と日付軸の交差点に表示される色が、特定の時間帯と日付でのスコアを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 高スコアの時間帯が特定の時間（15時、16時、23時）に集中していることから、特定の活動や要因がその時間に影響を与えている可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの高低の期間は、特定の日付に一致しており、一定の周期性または頻繁な変動が観察されます。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– 高スコアが集中する時間帯が存在するため、特定の社会的活動やイベントがその時間に集中的に行われている可能性があります。
– これらの変動は、特定のイベントや社会的要因がWEIスコアに影響を与えていることを示唆しており、ビジネスや社会活動の計画において注意が必要です。
直感的には、データの高い変動は、一時的な要因や特異な出来事がこの時期に影響を与えている可能性があると感じられます。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– 一般的に、中間の相関係数 (0.5 – 0.8) が多く見られ、WEI項目同士に比較的強い関連があることが示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 社会WEI（経済的余裕）と他の要素との相関が低く、特に個人WEI（心理的ストレス）との負の相関 (-0.19) が注目されます。
### 3. 各プロットや要素
– 赤色または濃赤色は強い正の相関を示し、青色または濃青色は負の相関か、相関がないことを意味します。
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は特に強い正の相関を持っています（0.94, 0.97）。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個人と社会の要素がそれぞれ密接に関連し、総合的なウェルビーイングに寄与していることが示唆されています。たとえば、個人WEI（健康状態）と個人WEI（心理的ストレス）の間の高い相関 (0.75) があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特に社会WEI（公正性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は非常に高い相関 (0.91) を持ち、同じ社会的テーマに関連する項目と考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 直感的には、社会的な公平性と多様性が総合的なウェルビーイングに大きく影響を及ぼしていることを示唆します。
– ビジネスおよび社会においては、公正性や多様性の推進が組織の幸福度を高めるための有効な戦略であると考えられます。
– 一方で、経済的余裕とウェルビーイングの間の相関が他に比べて低いため、経済的要素の見直しが必要かもしれません。心理的ストレスの低減も重要な要素と考えられます。
このヒートマップは、社会と個人の要素がどのように関連しているかを視覚的に示し、効果的な介入や政策の基礎を提供するための有用なツールです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIタイプによってスコアの分布が異なりますが、全体的なトレンドとしては一部のカテゴリでスコアが広く分布している一方、他のカテゴリではより狭く収束しています。
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）などにおいて、多数の外れ値が見られます。これらは通常の範囲を超えたデータポイントであり、特定のサブグループが極端な状況にあることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図の高さはスコアの分布範囲を示し、箱の中央にある線は中央値を表しています。例えば、社会WEI（公平性・公正さ）や社会WEI（生態系・持続可能性）は、中央値が高く、スコアの分布も高めであることがわかります。
– 色は直感的には区別のために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– これは時系列ではなくカテゴリ別の比較ですが、異なるWEIタイプ間でのスコア分布の違いは、異なる社会的・経済的要因の影響を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEIと個人WEIの間でのスコアの重なりや違いは、それぞれが異なる要因に基づいていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の群が一般的なトレンドとは異なる行動をしていることを示すかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**
– 多くの人は、心理的ストレスや経済的余裕のような個人要因が人々の幸福に大きく影響している可能性があると感じるでしょう。
– 社会的な公平性や持続可能性が高いことは、安定した社会の構築に寄与すると考えられ、ビジネス面でも長期的にプラスの影響を与える可能性があります。
– 外れ値への対策や説明を求める動きが必要とされるかもしれません。
この分析は社会やビジネスにおける施策策定に役立つデータ提供を行い、改善の余地や強みを明らかにすることができます。分布の特性を理解することで、社会政策や個別支援の焦点を絞るための知見を得る手助けとなるでしょう。
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**
– トレンドは全体として最初に上昇し、その後下降しています。最初の半分で上昇し、その後後半で下降する形が確認できます。社会的な要因やイベントが影響している可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residual）の部分で、特定の日に急激な変動が見られます。これは予測不能な一時的な要因や、特異な出来事が起こったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 観測される総合WEIスコアの実値であり、日々の変動が見えます。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しており、全体的な動向を把握するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示しており、一定のリズムや周期性を観察できます。
– **Residual**: これに残る変動はランダムなもので、説明の難しい変動要因を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値がトレンドと季節性の影響を受け、その両方が観測値の変化に寄与していることが分かります。例えば、トレンドが下降するにつれ、観測値も低下しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性のパターンが一定の上昇と下降を繰り返すため、特定の時期に周期的な影響があると考えられます。
6. **社会への影響に関する洞察**
– グラフが示す上昇と下降は、社会的な出来事や政策の影響を反映している可能性があります。
– 急激な変動が見られる時期には、社会的な衝撃があった可能性があり、これを考慮することが重要です。
– ビジネスや政策立案者は、これらの傾向を注視し、特に急激な変動の原因を理解することで、より良い意思決定ができるでしょう。
この分析は、データ期間や社会的背景を考慮しつつ、さらなる詳細調査が求められる部分も含まれています。
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:
分析を行うと、次のような洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– **Observed**セクションでは、全体的に上昇して数日間ピークがあり、その後減少した後、若干上昇しています。
– **Trend**セクションを見ると、緩やかに上昇した後、期間の後半に下降していることがわかります。これは、期間の中頃にトレンドが変化したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual**セクションにおいて、特に7月上旬から中旬にかけて急激な変動が観察されます。これは、通常の変動からの逸脱を示しており、特定の出来事や影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**の変動は総合的なパターンを示しており、個々の要素（Trend, Seasonal, Residual）の相互作用の結果です。
– **Seasonal**プロットは、周期的なパターンを示していますが、かなり軽微であり、日ごとの変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Trend**が全体の動向（長期的変化）を、**Seasonal**が周期的な変動を説明し、**Residual**がそれ以外の不規則な要素を示しています。これらは組み合わせてObservedデータを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 外れ値や急激な変動がResidualに集中しているため、これらの時期には通常のパターンとは異なる特異なイベントが発生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とビジネスや社会への影響**:
– トレンドの変化は、社会的状況や市場の変動を反映している可能性があり、例えば新しい政策の施行や重要なイベントの影響見られるでしょう。
– 短期的な上昇とその後の下降は、はじめの期待や楽観性とその後の失望や調整を示唆することがあります。ビジネスにおいては計画の見直しや戦略の再調整が必要となる場合があります。
全体として、このSTL分解グラフは、近い将来の動向を予測するのに役立つ情報を提供しますが、特に急激な変動部分の原因分析を行うことで、より深い理解が得られるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 上のトレンドグラフでは、最初の15日間ほどで上昇が見られ、後半は減少しています。このことから、全体としては一時的な上昇傾向があるものの、最近のデータでは下降トレンドに入っていることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residual）グラフで、特に2025-07-10と2025-07-11に急激な変動が見られます。ここでは異常値として注意が必要です。また、その直後においても変動が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 30日間の総観測データで、社会WEI平均スコアの変動を示します。
– **Trend:** データ全体の長期的な変化を示します。
– **Seasonal:** 短期的な周期性や季節性の影響を示します。
– **Residual:** トレンドと季節性を取り除いた後の変動要素を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドに加え、Observedも最初は上昇し、その後下降しています。季節性の影響は確認できますが、それ自体は小さく、短期間で変動しています。残差の急激な変動は外的要因や一時的な影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとObservedは強い相関が見られますが、一部の時期で季節性や残差の影響が強く見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 最初の15日間での上昇は、特定の社会事象やプログラムの成功を示している可能性がありますが、その後の下降局面では、持続的成長に対する課題が存在することを示唆しています。特に外れ値や急激な変動が短期間で発生しているため、社会的要因や政策の見直しが必要な場合が考えられます。この動向を元にさらなるデータ分析や方針検討が求められます。
このように、データの変動から社会状況や政策の影響を広く把握し、適切な対応戦略を考えることが重要です。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEI構成要素を主成分分析（PCA）した結果を30日間にわたってプロットしたものです。以下に、詳しい分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは特定のトレンド（上昇や下降）を明確に示していない。データは二次元空間に分散しており、特定の方向への変動を一貫して示していない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上や右下にデータポイントが散在しており、それらが外れ値として考えられる。また、右側にデータが集まっている集団もあり、異常な変動が示唆される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、おそらく個別の観測やサンプルを表している。第1主成分と第2主成分が示す特徴の組み合わせによって、データの分布が視覚化されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは異なる日を示しているかもしれないが、これらの視点から見ると、日ごとの関係性や明確な時系列パターンは確認しづらい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の高い部分にデータが集中しているが、第2主成分との相関は特に見られない。分布は複数のクラスターに分かれているようにも見える。
6. **直感的に感じることと社会的影響**:
– このようなPCA分析結果から、人々が直感的に感じることとして、特定のパターンやクラスターに注目することが考えられる。ビジネスや社会における影響としては、これらのクラスターが特定の行動や属性に関連している可能性があり、それをもとに新たな洞察を得ることができるかもしれない。
このグラフから、何らかの重要な構造が潜在的に存在する可能性が示されており、更なる分析によって有益な情報が引き出せるかもしれません。たとえば、クラスター分析などを行うことで、より具体的な分類や特徴を明らかにすることが有効です。
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。