📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移:
– **全体のトレンド**: 当初のスコアは中程度（0.62～0.78）が多く見られ、その後高め（0.8以上）のスコアが増えてきている傾向が観察されます。特に7月7日頃から高めのスコアが目立ってきます。
– **変動期間**: 7月2日から7月4日にかけてスコアが一時的に下降し、その後は上昇または高めのスコアを維持する傾向にあります。
#### 2. 異常値:
– **異常な低値**: 7月2日と7月22日には異常に低いWEIスコアが観察されています。
– **異常な高値**: 7月7日や7月8日には他の時期に比べて非常に高いWEIスコアが記録されています。
– **背景・要因推測**: 経済状況の変化や社会イベント、ヘルスケア施策の発表など、外部要因が短期間の変動を引き起こした可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **トレンド成分**: 中盤から後半にかけてスコアが上昇する長期的傾向が見られます。
– **季節性**: 月の前半に低めの評価が多く、後半に向けて改善する周期性が観察されます。
– **残差**: 突発的なスコア変動が見られ、短期的な変動の一部が外的要因によるものである可能性があります。
#### 4. 項目間の相関:
– 各WEI項目間には相関が存在し、特に社会的持続可能性と個人のストレスが他の要素と強く相関しています。社会的要因の影響が大きいことが示唆されています。
#### 5. データ分布:
– 箱ひげ図により、個人のWEIはばらつきが少ない一方、社会的設定（特に多様性や持続可能性）は変動が大きいことが確認されています。異常値については、特に社会的持続可能性での変動が激しいことが強調されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1、PC2寄与率**: PC1が0.73の寄与率で最も影響を及ぼしており、全体的な変動を制約しています。これは社会的要因や持続可能性が大きく影響していることを示している可能性があります。
– **意味合い**: PC1の高い寄与率は、社会的要因が個々の領域や経済状態に比べて全体的な幸福度に非常に重要であることを示唆しています。
### 結論
全体的に見て、WEIスコアは月末に向けて着実に改善しており、これには社会的持続可能性の向上が大きく寄与していることが示唆されます。一方で、特定時期のスコア変動は社会経済的イベントや政策変更が影響している可能性が高く、これが異常値の原因として考えられます。ストレス低下と経済状態の安定もウェルビーイングの向上に寄与する重要な要素として顕在しています。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは0.8付近でやや横ばいですが、若干の上昇傾向が見えます。
– 予測されたデータも示されており、「線形回帰」と「決定木回帰」は比較的安定して横ばい、「ランダムフォレスト回帰」はやや下降予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが「異常値」としてマークされていますが、それらは全体の流れに大きく影響を及ぼしていないようです。
– 大きな急激な変動は見られませんが、初期のデータにやや低いスコアがあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績値を意味し、予測とともに将来の動向を見ています。
– 予測モデルの不確かさ範囲はグレーの帯で示され、今後の変動のリスクも考慮されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での相違があり、特に「ランダムフォレスト回帰」が他よりも明白に異なる傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.7から0.9の間に集中しており、全体的に安定しています。
6. **直感的およびビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの安定は、対象の社会的パフォーマンスが一定水準であることを示し、継続的なモニタリングが必要です。
– 異常値の頻出や予測の不確かさが高まれば社会的不安定要因となり得るため、注意深い観察とバックアッププランの策定が求められます。
このグラフは、短期間での安定したパフォーマンスを示しつつも、慎重に未来を予測すべきことを示唆しています。
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:**
– 初期間 (~2025-07-15)まではスコアが緩やかに上昇し、その後、横ばいの状態に入りました。
– 後半(2025-07-22以降)には若干の下降が見られる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ中にいくつかの異常値があります。それらは通常の範囲を超えたスコアで黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を表現しており、全体的に安定したパターンを示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を表していますが、実績データはこの範囲内で推移しています。
– 紫の線は異なる回帰モデルによる予測を示し、一部は下降を、もう一部は横ばいを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測モデルの結果に一貫性があり、実績データが予測エリアの中に収まることから、モデルの精度が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実際のデータポイントは比較的密集しており、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で変動しています。
6. **人間の直感や社会的影響:**
– このグラフを見ると、WEIスコアは比較的安定しているが、若干の下降トレンドが見えるため、改善の必要性を感じさせます。
– ビジネスにおいては、今後の戦略調整が必要で、下降を止めるための対策が求められるでしょう。
### 洞察:
– 社会的な指標として、全体のパフォーマンスが横ばいから若干の下降傾向にあることを示しており、これが継続するとさらなる対策が必要かもしれません。
– 外れ値の部分を調査することで、改善のヒントが得られる可能性があります。
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:
以下にグラフの特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、全体的に0.7から0.9の範囲内に多く分布しており、横ばいの傾向があります。
– 予測に関しては、今後の期間で緩やかに下降するトレンドが見られます（ランダムフォレスト回帰による予測が特に典型的である）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが外れ値として示されており、特に0.7以下のスコアで顕著です。
– 大部分のデータは安定しているが、外れ値は要因分析が必要。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、この範囲内に多く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**:
– 実績と予測の間にやや相関が見られ、今後の傾向にも反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分、比較的一定の範囲に密集しています。
– 予測範囲（不確かさ範囲）の中に多くのデータが集中しており、予測の信頼性を一定程度示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 直感的には、大きな変動が少ないため社会的安定を感じさせるが、下降トレンドが不安材料となる可能性があります。
– ビジネスや社会において、下降トレンドが続くことを前提に、リスク管理や戦略の見直しが必要になる可能性があります。
全体として、このグラフは比較的安定した社会的指標を示しているが、将来的な下降に対する警戒を促しています。
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、個人の経済的余裕（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に安定しており、大きな変動は見られません。この期間に大きな上昇や下降のトレンドはないように見えます。
– 予測（線グラフ）に関しては、線形回帰と決定木回帰は横ばいで、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値（黒い円）が見受けられますが、全体の数に対してあまり多くありません。これらの外れ値は一時的な要因かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– 予測不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、予測の範囲を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と3種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、基本的に同じ水準を維持しているようです。ただし、ランダムフォレスト回帰はわずかな上昇を示しており、異なるパターンがあ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WEIスコアの0.7から0.9の範囲に多く分布しています。
– 予測と実績のデータが大きく外れることはなく、全体としては高い相関を持つと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々は、経済的状況が安定していると感じるかもしれません。これは生活の質を維持できることを示唆します。
– 高いWEIスコアは、消費意欲の持続や経済の安定に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が安定している状況を提示しています。予測のわずかな上昇傾向が見られることから、今後のわずかな改善が期待できるかもしれませんが、大きな変化は予想されないと言えるでしょう。
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
– **トレンドの特徴**: WEIスコア全体には明確な上昇や下降は見られず、横ばい状態と言えます。期間全体を通じてスコアは0.6から0.8の範囲で変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかのスコアは0.6付近で大きく強調されています。これらは異常値として認識されています。
– **急激な変動**: 特定の急激な変動は確認できないものの、一定の範囲内でスコアがゆらいでいます。
### 3. 要素の意味
– **プロット**: 青い点は実際のWEIスコアを示し、黒い丸は異常値です。
– **不確かさの範囲**: グレーの背景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
– **予測モデルの比較**:
– 緑、青、水色の線（異なる予測モデル）はほぼ同一のスコアを予測しているように見えます。
– 予測モデル間での大きな差異は見られず、予測の一貫性が保たれています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と予測の間には、おおよそ一致する傾向が見られ、モデルの精度が高いことを示しています。
– **分布の特徴**: スコアはおおむね均一に分布しており、大きな偏りや非対称性は見られません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な印象**: WEIスコアが比較的一貫しており、大きな異常や悪化はないため、健康状態は安定していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測モデルが一貫性を持って機能していることから、健康状態の予測が信頼できると仮定することができます。これにより、個人や社会全体での健康管理が効率的に行われる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側では、心理的ストレス（WEIスコア）がある程度の範囲内で上下していますが、緩やかな上昇傾向が見られます。期間の後半には、スコアはやや安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは外れ値として円で強調されています。この外れ値は全体的なトレンドから外れた急激な変動を示しており、特定のイベントや状況変化の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、予測データ（赤い点）が比較されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測曲線の信頼性に影響を与えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの予測モデルが示されており、最大の差異はランダムフォレスト回帰の予測が緩やかに減少する傾向を持っている点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータは広がりを持ち、範囲が大きいですが、多くのデータポイントは0.6から0.8のスコアに収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に、WEIスコアの上昇は心理的ストレスの増加を示しています。直感的に、このグラフを見た人は、特定の期間におけるストレスの増減を理解し、ストレスマネジメントへの意識向上や改善を図る可能性があります。
– 社会的には、ストレス管理の必要性やストレス軽減策の有効性の再評価などへの影響が考えられます。予測モデルの違いも含めて、より精度の高いストレス予測および対策の策定の重要性が示唆されます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 初期は高めのWEIスコアで横ばいの状態が見られますが、中盤から後半にかけてはWEIスコアがやや低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図上に異常値として認識されたプロット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ており、何らかの特異なイベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、多くが灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
– 紫、青、シアンの曲線（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モデルを表しています。これらの中央値および傾向は異なり、それぞれのモデルが異なる予測を提供していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデル間での予測の相違が見られます。特にランダムフォレスト回帰は減少傾向にあり、線形回帰および決定木回帰は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定のばらつきが見られるものの、多くのプロットは高スコア帯に集中しています。異常値も含めた総合的なパターン解析が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一時的なスコアの低下が見られ、予測モデルも未来の不確かさを反映しています。
– ランダムフォレストの予測が顕著に異なり、将来的なリスク要因の可能性を示唆しています。
– 社会的な自由度と自治の確保に不安があることを指し示しており、政策的な改善が求められる可能性があります。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する重要な洞察を提供しており、各モデルの予測の違いを考慮した上で、より詳細な分析が求められる状況を提示しています。
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:
### グラフの詳細な分析
1. **トレンド**
– **実績（AI）**: スコアは約30日間の期間で、おおむね0.5から1.0の間に散布しています。初めはやや0.8付近で変動し、その後少し下がる傾向が見られます。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 線形回帰と決定木回帰はほぼ水平のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰はやや下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は0.4付近に2つ程度見られ、データの中で突出して低いスコアです。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 実際のデータを示し、0.5から1.0の間でばらつきがあります。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲からは外れているデータを示しています。
– **予測（×マーク）**: 予測されるデータポイントを示し、ランダムフォレスト回帰では下降トレンドが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が比較され、実績のデータは線形回帰や決定木回帰の予測とおおむね合致していますが、ランダムフォレスト回帰との相違が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは、ほぼ0.8付近で密集した傾向ですが、全体の変動幅が大きく、より高い変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会的な公平性や公正さのスコアが安定していないことが示されています。長期的な改善の余地があることを示唆しており、持続的な政策改善が必要です。特に、外れ値が示す個別の問題点を特定し、対応策を講じることが重要です。
– 予測モデルの違いは、データに対する解釈の幅を提供しており、異なるモデルを考慮した柔軟なアプローチがビジネスや政策の決定において役立つでしょう。
グラフ全体として、持続的な公平性向上が鍵であり、個別の急激な変動にも注意を払うべきであることが強調されます。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 青色の点で示される実績データは、全体的に横ばいの傾向を示しています。スコアは0.8から1.0の範囲内で安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– ピンクと紫の線で示される予測データは、それぞれわずかに上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の灰色の領域で囲まれた範囲をはみ出したデータは、外れ値として認識されています。ただし、外れ値の数は少ないです。
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、黒の枠がついた○は外れ値を示します。赤い×は予測データで、異なる予測モデルの線がそれに伴う予測のトレンドを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、この範囲内でデータが比較的一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは、おおむね同じ範囲であり、実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっています。これは予測が比較的信頼できることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間には高い相関が示されており、予測の不確かさ範囲内に実績データが存在することから、モデルは現実のデータをよく捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的には、社会的な持続可能性と自治性が最近の30日間で安定していることが感じられます。スコアの安定性は、社会システムや政策が効果的である可能性を示唆します。
– ビジネスや政策決定において、持続可能な施策が引き続き有効であると判断される可能性があり、安定した環境の中で計画を立てやすくなります。予測モデルの精度が高いことから、将来の計画に信頼を寄せることができるでしょう。
この分析を基に、さらに詳細な施策やモデルの改善を検討することが推奨されます。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね0.8付近を中心に横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測データは、ランダムフォレスト回帰（紫の線）により、少しずつ上昇すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部データは、他の期間と比べて低めであり、外れ値として認識されています。これらのデータは丸で囲まれて強調されています。
– その後のデータは比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を表し、赤い「×」は予測値を示しています。ただし、今回は予測値は視覚化されていないようです。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト予測の間には、高い相関が期待できます。予測が実績の延長線上で行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近で密集し、高い一貫性を示しています。このことは、社会基盤や教育機会が安定していると解釈できます。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 安定したスコアは、社会基盤や教育機会の継続的な安定を示唆しています。
– 外れ値は、一時的な問題または変動があった可能性を示すものであり、その要因を調査することが重要です。
– ビジネスや政策面では、現在の施策が効果を上げていると判断され、維持またはさらなる改善策の検討が期待されます。
この分析がグラフの解釈に役立つことを願っています。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の30日間のスコア推移を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は全体として0.6以上で、比較的安定しています。
– 予測データ（紫色のライン）は、線形回帰では横ばいに近似し、決定木回帰では緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた青点）が散らばって存在しますが、特定の期間に集中しているわけではありません。
– 特に、7月下旬から8月初めにかけてスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）は観測されたスコアを示します。
– 予測（紫色のライン）は異なる手法による未来のスコアの予測を示しています。
– 予測の不確かさ（灰色の範囲）は予測スコアの信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には今後変化が予想されることが示唆されています。特に決定木による予測ではスコアの下降が見込まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測スコアは全体的に高い水準を維持していますが、予測される下降トレンドが社会への影響を示唆しています。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– 比較的高いスコアが維持されていますが、今後のスコア低下の予測は、社会の共生や多様性に対する取り組みの減少を暗示している可能性があります。この点における早期の対策が求められるでしょう。
全体として、現在のスコアは高く保たれていますが、今後の下降が予測されており、社会政策に対する影響が考えられます。
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:
以下はこの総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとのスコアは一貫したトレンドがないように見受けられます。特定の時間帯に一定の変動があります。
– 各日付で、異なる時間帯に黄色や緑色（スコアが高い）から青や紫色（スコアが低い）への変動が見られ、一部の時間帯でスコアが高まる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに目立つのは、7月15日における16時台の高いスコア（黄色）です。この時間帯が他の日と比べて異常に高いスコアを示しています。
– また、7月23日の19時台においてもスコアが高いことが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、黄色が最も高く、紫や青が低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯における塊状の色の変換から、活動の活発さが把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付を軸に同じ時間帯での色の変動は、日を跨いで同じ傾向が繰り返される場面があるため、特定のパターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯が連続して高いスコアを示す一方で、他の時間帯はほとんど活動がないため、活動が分散しているのではなく、集中していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯や日に高まるスコアは、社会的なイベントやキャンペーンに関連している可能性があります。このようなデータは、マーケティングやイベントプランニングにおいて有効な指標となり得ます。
– 突発的な高スコアを示す時間帯は、急な需要やトレンドの兆候を示すことがあるので、ビジネス上の迅速な対応が求められるでしょう。特に、特定の日付に集中する高いスコアは、特定のイベントやキャンペーンによるものと推測されます。
このヒートマップは、短期間での特定の時間帯における社会的行動の変化やトレンドを観察するための重要な分析ツールとなります。
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:
このヒートマップは、30日間における個人のWEI平均スコアの時系列を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド:**
– 色の濃淡から、全体的には日中（8時〜18時）にかけてスコアが比較的高いことがわかります。
– 16〜18時台で継続的に高いスコアが見られます（緑から黄色の領域が顕著）。
– 一部の日（例えば7月7日や7月15日）は、特に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日や7月10日に、16時台に急激な色の変化が見られます。
– これらの変動は特定のイベントや状況の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 色の違いはWEIスコアの高低を、濃淡はスコアの密度を示しています。
– 色が濃い部分はスコアが低く、明るい部分がスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– データポイントが密集する時間帯は活動が盛んな時間と考えられ、多くの日で共通のスコアパターンが観察されます。
– 夜間のスコアが低いことは活動の減少を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色の変化に周期性は特に見られないものの、週末や特定の曜日にパターンが存在する可能性があります（要追加データ確認）。
6. **人間の直感的な感想や社会への影響:**
– このヒートマップは、日中の効率や活発な時間帯を視覚的に理解するのに役立ちます。
– スコアが高い時間帯に多くのタスクを集中させるなど、スケジュール管理に活用可能です。
– スコアの変動は社会的なイベントや個人の生活リズムに関連し、健康管理や生産性向上策としても利用できる情報が潜在しています。
これらの洞察を基に、より詳細な時間管理や業務の最適化が推進され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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 時間軸は30日間で、特定の時間帯（主に午後と夜）が重点的に取り上げられています。
– カラースケールは、スコアの変化を表しており、全体的に周期性が見られます。ただし、色の濃さの変動から大きな一貫したトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（例: 7月23日）にのみスコアが高くなる傾向が見られる時間帯があります。これは、特定の日に何らかのイベントがあった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 明るい色調（黄色から明るい緑）は比較的高いスコアを示し、濃い色（青や紫）は低いスコアを示しています。
– 15時や23時などの特定の時間には、スコアが比較的高い日が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主に時間ごとのデータが示されており、時間帯によってスコアが異なることがわかります。特に午後遅くから夜にかけての時間帯に、スコアの変動が著しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの高低に関する相関は見られませんが、特定の日に急激な変動があることが目に付きます。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 直感的には、日中よりも夕方や夜の時間帯に社会的な活動が活発である可能性が示唆されます。
– 社会的には、特定の日の特定の時間に高いスコアが見られることから、イベントや重要な活動が行われていることが予測されます。例えば、週末や特定の祭日にこれが見られる場合は、ビジネス戦略に活用されるでしょう。
この分析は、特定の日付や時間帯の要因をさらに調査することで、より具体的なインサイトを得る手助けとなるでしょう。
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:
以下のポイントに基づき、与えられた相関ヒートマップを分析します：
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関を示しており、時系列トレンドは直接表示していません。しかし、期間が30日間とのことなので、強い相関が一貫して観測されている項目はある程度の安定的なトレンドを反映している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおける外れ値は通常、相関が非常に低いか高い値を示します。たとえば、個人WEI（経済的余裕）とその他の多くの項目は相関が低く、他の要素と異なる顕著な特徴を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関を示します。総合WEIと個人WEI平均は非常に高い相関（0.94）を示しており、これらの指標が密接に関連していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップ自体に時系列データは示されていませんが、全体の相関からコミュニティ内での個人と社会的要素の関係性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（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）は強い正の相関（0.90）を示しており、健康状態が心理的ストレスと関連していることを示唆しています。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の多くの指標と相関が低く、独立した要素である可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 社会全体の健康やストレスに関する指標が高い相関を示しているため、これらは互いに影響を与えている可能性があります。これは、職場や社会政策において健康管理やストレス軽減が重要視されるべきであることを示唆しています。
– 公平性、公正さ、自由度などの指標が総合的なWEIに寄与していることが示されており、これらは社会全体の幸福度に大きな影響を与えることを意味します。
このヒートマップからは、個人の経済状況と社会の他の要素の関係性を明らかにし、政策立案や組織の戦略に活用できる重要な洞察が得られます。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプについてのスコア分布を示しており、30日間のデータを基にしています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ内のスコアの中央値（中央値）は一定の範囲内に収まっており、特に急激な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ただし、カテゴリ間での中央値の高さに変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（アウトライヤー）は一部のカテゴリで見られ、特に「社会WEI（可持続性と自律性）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」で多く確認できます。これはデータ内の異常値や例外的な状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためのもので、比較を容易にします。
– 箱ひげ図のボックスは25パーセンタイルから75パーセンタイルの範囲を示しており、ひげ（線）は全体のスコア範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データではなく、異なるカテゴリの比較となっています。時系列のトレンドよりも分布と中央値の比較がポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間のスコアの中央値と分布範囲が異なるため、カテゴリ毎に特性が異なることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会やビジネスへの影響**:
– 社会や経済の要因によって、一定のカテゴリにおけるストレスや公正性などのスコアが変動している可能性があります。
– WEIスコアが高いほど、社会的な満足度や安定性が高いと考えられるため、ビジネスや政策決定の指標として活用できる情報を提供しています。特に外れ値の多いカテゴリは、特別な対応や改善策が求められるかもしれません。
このグラフは、社会の異なる側面における状況を把握し、ニーズに基づいた取り組みや改善を促すために有用です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフ「社会カテゴリ 総合WEIスコア STL分解グラフ (30日間)」について分析を行います。
1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– **Observed**（観測値）では、最初に上昇しその後の中間で減少、その後再び上昇しています。
– **Trend**（トレンド部）は、全体として中旬に向かって上昇し、その後下降しています。これは、長期的な上昇の後に調整が入った可能性を示しています。
– **Seasonal**（季節性）は周期的な変動を示しており、短期的な波が見られます。
– **Residual**（残差）は、比較的小さい変動を示していますが、特定の日付に小さな山があります。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月20日ごろの観測値が急激に減少しているのが目立ちます。また、残差部でも一時的な高まりが見られます。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味。
– 各プロットはSTL分解された要素を示しており、観測値は実際のデータ、トレンドは長期的な方向性、季節性は周期的な変動、残差はそれらを除去したノイズや外れ値を示しています。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性。
– Trendが上昇する間、Observedも全体的に上昇しており、季節性の影響がObservedに一時的な変動を与えています。
– Trendがピークを過ぎるとObservedも下降に転じています。
5. 相関関係や分布の特徴。
– TrendとObservedには正の相関があるように見えます。
– SeasonalとResidualは、Observedの細かい変動を繊細に構成している要素として寄与しています。
6. このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察。
– 人々は最初の上昇をポジティブに捉える可能性があり、中ほどの減少やその後の回復についても期待感を持つかもしれません。
– ビジネスにおいては、最初のトレンド上昇は新製品やサービスの投入のタイミングかもしれず、下降期は競争の激化や需要の一時減少を示唆している可能性があります。季節性の理解は、ピーク時期にあわせたリソース配分の最適化に役立ちます。
このグラフは、様々な要素が絡み合った動きや社会の変動を洞察する上で重要なツールとして機能します。
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STL分解グラフは、30日間の個人WEI平均スコアに関する情報を提供しています。以下に、主要な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**:
– トレンドは、最初の期間では上昇しており、そこから減少しています。これは、一定の増加の後にピークに達し、その後下降に転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のパネル（Observed）では、特に7月中旬に急激な変動が見られます。これは、急上昇または急落が発生した可能性を示唆しています。
– 残差（Residual）では、7月中旬に明らかに大きな変動が見られ、この期間に観測されたデータには、多くの変動が加わっていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observedは実際の観測値を示しています。
– Trendは長期的な変動を示し、周期性やランダムな要素を除いた基礎的な動向を表しています。
– Seasonalは周期的な変動を示し、30日間のデータにおける規則的な変動を表現しています。
– Residualはトレンドと周期を除いたノイズや異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Seasonalとトレンドの関係を見ると、周期的な変動がトレンドにどのように影響を与えているかを理解できます。季節性がトレンドのピーク時と一致している場所があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ObservedとTrendの相関から、一般的な動向が観測値にどれだけ影響を与えているかを確認できます。観測値は全体のトレンドにかなり依存していますが、Residualにおける変動もその影響を受けていることがわかります。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– このグラフを見ると、初期は良好なパフォーマンス（上昇傾向）が見えましたが、後半にかけて下降傾向が見られ、長期的な持続性に疑問が生じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、成長の停滞や一時的な成績悪化が示唆されます。このため、要因を特定し、改善策を検討することが大切です。
このグラフからは、パフォーマンスの一時的な向上とその後の低下が観察され、持続可能な戦略の重要性を強調しています。
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:
このグラフは、30日間にわたる社会カテゴリのWEI平均スコアをSTL分解したものです。以下に各コンポーネントから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（Trend）**
– トレンドは約30日間にわたり最初は上昇し、7月13日をピークにその後下降しています。これは、社会カテゴリに関連する要素が月初から安定して改善し、途中で一時的に高い状態に達した後、終盤に向けて低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**
– 特に7月の中旬から後半にかけての変動が大きくなっており、特に7月17日以降は大きな下落を見せた後、再度上昇し安定しています。これらは突発的な事件やニュースなどに関連している可能性があります。
3. **周期性（Seasonal）**
– 周期成分は細かな変動を示し、一見すると約1週間程度の周期性が見られます。社会的なイベントや週間のライフサイクルが影響を与えているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– メインの観測データ（Observed）はトレンド、季節性、残差の合成であり、各成分がどのように観測値に影響を与えているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このデータでは上昇トレンドの間に季節性が多少の変動をもたらし、それに対して残余が外れ値を示すことで観測値に大きな変動をもたらしています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のトレンドの上昇はポジティブな社会的変化や参加の増加を示唆しますが、その後の下降は社会的関心の低下やネガティブなニュースの影響を意味するかもしれません。周期的な変動は、定期的なイベントや社会現象が人々の行動や関心に影響を与えている可能性があります。このような分析を通じ、社会的なトレンドやイベントの影響を理解する助けとなり、マーケティング戦略や政策立案に活用できるでしょう。
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PCA（主成分分析）の散布図から、以下のような視覚的特長と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的には、データは縦軸（第2主成分）で比較的小さな範囲（-0.2から0.2の間）に分布しています。
– 横軸（第1主成分）では、-0.4から0.4の範囲にデータが分散しており、二次元的な分布を示していますが、特定の軸に沿った明確な上昇や下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はあまり見られませんが、-0.3と0.1の間で点が少なく、一方で0.1を超えてから急激に点が密集しています。これは構成要素の変化がある可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は30日間のデータポイントを表しており、第1主成分が情報の73%を、そして第2主成分が9%を担っています。これは第1主成分がデータの主要な分散を説明していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスターが右側に見られるため、これらは似たデータ特性を持つ期間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**:
– 右側に固まっているグループは強い相関を持つ可能性があり、左側の分散したデータは異なる性質を示しているかもしれません。
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**:
– このグラフは一部の期間が他よりも相関が強いことを示しており、それらの期間中に特定の社会的イベントやビジネスの活動が集中している可能性があります。社会的な要因の迅速な変化やビジネス上での意思決定に影響を与え得るトレンドを把握するために、これらのクラスターの特性をさらに探求することが望ましいでしょう。
全体として、このPCA分析のグラフは、データの主要な分散や関連性を迅速に識別することに有用であり、特定の時間枠内での類似パターンの特定に利用されるでしょう。
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。