📊 データ分析（GPT-4.1による）
### **データ分析結果**
#### **1. 時系列推移**
– **総合WEIトレンド**: 期間を通して中間値付近を行き来する動きが確認され、最初の10日間周辺では一部変動の大きい期間が確認されます。特に、7月1日から7月3日にかけての急な上昇と、7月6日から7月7日の急上昇が特徴的です。
– **カテゴリ別推移**:
– 個人WEIと社会WEIは一部異なるトレンドを示しており、特に社会WEIは全体的に上昇トレンドにあります。
– 個別項目で、**社会的公平性**と**多様性**に極端な変動が見られます。これらは特定の日に急激な上下動があります。
#### **2. 異常値の分析**
– 7月2日の**総合WEIスコア**は急激に下がり、他の日と比べて異常な低さを示しています。これは個人WEIの「経済的余裕」「健康状態」といった基本的な部分の低下と関連している可能性があります。
– 7月7日や7月19日に観測された高いスコアは、社会面での一部の項目（例: 社会的多様性、持続可能性）の一時的な改善によって説明可能です。
#### **3. 季節性・トレンド・残差**
– 全体的なトレンドは徐々に改善していく傾向が示唆され、夏季ならではの一時的な心理的な楽観性が一部のスコアに反映している可能性があります。
– **残差の変動**から、不安定性や補正が必要な要因（例: 突発的な自然災害や社会イベント）が影響していると推測されます。
#### **4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップを通じて、**個人経済的余裕**と**社会多様性**の間に弱い相関関係が観察され、両者のスコアが一緒に変動しやすいことが示唆されています。
#### **5. データ分布**
– 箱ひげ図から見た**総合WEI**は、おおむね中央値周辺にデータが集中していますが、外れ値（上振れまたは下振れ）も確認され、特定の日における極端な変動が影響していることが窺えます。
#### **6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析によれば、**PC1**が0.73の寄与率で支配的です。主に個人WEIの「経済的余裕」や「健康状態」がこのコンポーネントのドライバである可能性が高く、これは長期的なWEI改善の鍵を握る項目であることを示唆しています。
– **PC2**の寄与率は0.10であり、個人の自治や心理的ストレスと関連している可能性があります。
### **結論**
全般的に、社会的評価が上昇する中で、ポイントで個人領域の揺らぎが不均一に影響を与えていることが示唆されます。特に重要な日は異常値の日付を参照し、且つ各項目間の関連を理解することで、WEIの改善策を講じることが可能です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は全体的に0.75から0.9の範囲で横ばいの傾向があります。期間内で大きな上昇や下降は見られませんが、日ごとに多少の変動があります。
– 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、今後のスコアが若干下降することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒い縁取りのあるプロット）が観察され、特に序盤と中盤に集中しています。これは何らかの特異なイベントや誤差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）：実際のWEIスコア。
– 予測：赤い×印で示される予測値は、やや実績とは乖離があります。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示しており、0.7から0.9程度と広めです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値の間には多少の乖離があり、実績値の安定性の方が高いようです。三つの回帰モデルは微妙に異なる予測をしていますが、全体的な下降傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲に集中しており、相関関係については明確な指標はなし。ただし、時間経過に伴う緩やかな変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、WEIスコアは比較的安定しているが、今後は多少の下降傾向が予測されています。これが例えば経済指標であれば、経済の停滞や減速を示唆する可能性があります。
– 社会的には、特定の出来事や政策によって異常値が発生している可能性があります。異常値の原因を特定することで、今後の戦略や対策に役立つかもしれません。
このグラフからは、WEIスコアが今のところ安定を維持しているが、将来的には慎重なモニタリングが必要であることが示されています。
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:
このグラフについて以下のように分析します。
1. **トレンド**
– 前半は緩やかな上昇傾向が見られますが、中盤から後半にかけて緩やかに下降しています。
– 予測では線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてで下降傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データに外れ値がいくつかあり、特に中盤で大きな変動があります。
– 外れ値は黒い丸で囲まれ、全体のパターンから逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、全体的に0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しています。以降の予測範囲はこの幅がやや広がっています。
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大きな乖離は見られませんが、予測では下降トレンドがさらに続くとされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は相対的に高い位置に集中しており、予測と実測の間には相関が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフから、初期に比べて安定性が揺らいでいる可能性を感じるかもしれません。
– 社会経済指標である場合、下降トレンドは注意を要します。政策変更や介入が必要となる可能性があります。
これらの洞察はデータの詳細と文脈次第で具体的な意思決定やアクションに結びつけることが可能です。
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:
グラフ分析から得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は比較的一定の範囲で変動し、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（赤のプロット）はおおよそ安定していますが、全体的な予測は若干低下傾向があるようです（ピンクの線）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが大きな黒丸で囲まれており、これらが外れ値として示されています。通常の範囲から外れているため、特異なイベントや誤差が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績の値を示し、全体のパフォーマンスを可視化しています。
– 赤い「×」は予測値を示しており、実績と予測の違いを比較することができます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測値の信頼度を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測値に非常に近く、全体的に予測が概ね現実に近いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には比較的強い相関があると考えられます。
– WEIスコアは主に0.7から0.9の範囲に分布しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このグラフからは、WEIスコアが安定していることが伺えます。外れ値以外の変動は小さく、予測も現実に沿っています。
– 社会カテゴリーにおけるWEIの安定性は、全体的な社会状況が比較的安定していることを示すか、もしくは予測モデルが適切にパフォーマンスを把握できていることを意味します。
– ビジネスでは、予測の正確性や安定性が高いと、戦略立案やリスク管理がしやすくなり、社会的には安心感を提供します。
このグラフを通じて、予測モデルの精度と実績の安定性が確認でき、意思決定に対する自信が高まるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体として横ばいで、わずかな上下動が見られますが、大きな方向性は示していません。予測モデル（線形回帰と決定木回帰）は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値データからは、スコアが約0.6を下回る箇所が外れ値として認識されていますが、全体的には安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績のWEIスコアを示しており、黒い円で囲まれている点は外れ値です。予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
– ピンクと水色のラインが予測（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）で、WEIスコアの緩やかな上昇予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測（線形回帰や決定木回帰）が並行して走っており、実績値が予測ライン内で動いています。これにより、将来のスコア予測にある程度の信頼性があると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、概ね予測と一致していると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることから、短期的には経済的余裕が安定していることを示唆します。
– ビジネスや社会的には、無理のない範囲での投資や消費活動が継続される可能性があります。ただし、一部の外れ値は注意を要するポイントかもしれません。
このデータは、個人の経済的余裕がこの30日間で大きく崩れないことを示しており、短期的な経済政策や個々の金融戦略に一貫性があると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績データは概ね横ばいですが、軽微な変動があります。
– 予測は、線形回帰や他の回帰モデルにより一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の始めの数日間にいくつかの外れ値が見られ、特にスコアが低いデータポイントがあります。
3. **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、実際の健康状態の観測を表しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が類似の予測結果を出しており、互いの予測を補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の範囲内に収まっており、予測モデルの妥当性が示唆されています。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 予測モデルが安定したスコアを示していることから、健康状態が安定していることが分かり、安心感を与えるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、個人の健康状態の管理が適切に行われていると考えられ、リスク管理や改善プランの策定に役立つ可能性があります。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 過去30日間の実績データ（青いプロット）は、非常にわずかではありますが全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（ピンクの線）は、線形回帰では緩やかに下降していますが、ランダムフォレスト回帰では横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値（黒いリング）が見受けられる箇所があります。これらは異常なストレスレベルの変動を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値（心理的ストレススコア）を表し、各点の位置がストレスのレベルを示しています。
– 黒いリングで囲まれた点は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示し、不確実性の度合いを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの変動と予測データのトレンドを比較することで、今後のストレスレベルの動向を予測できます。異なる予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）を用いることで、多角的な視点から将来の傾向を理解できるようにしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に0.5から0.8の範囲に集中しています。一部の外れ値を除けば、全体のスコア分布は比較的一定しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 一般的に、ストレスレベルが安定していると感じられますが、外れ値の存在は特定の日や出来事が心理的影響を与えた可能性があることを示唆します。ビジネスや社会面では、不確実性や変動が少ないことが安定性をもたらし得ますが、予測と実績にギャップが見られる場合は注意が必要です。
このグラフを通じて、個人の心理的健康状態を継続的にモニタリングし、異常値や不確実性が認識された際には適切な介入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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月1日から7月15日あたり）では、WEIスコアは比較的安定しており、小さな波が見られます。
– 中盤（7月15日から31日あたり）では、若干の下降傾向が見られ、8月に入るとさらに不安定な動きが示されています。
– 予測データ（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、8月後半に向けて異なるトレンドを示しており、線形回帰では減少傾向、ランダムフォレスト回帰では横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットは、異常値として認識されています（黒い丸で囲まれている点）。
– 特に8月初旬に急激な減少が示されており、その後再び上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– 予測は赤い「×」で示されており、将来のスコアの不確実性の範囲がグレーの領域です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の相関を見ると、予測モデルは全体的なトレンドを追従していますが、急激な変動に対しては予測が難しい様子が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体的に高めに保たれていますが、期間によって大きなばらつきがあります。これは自由度や自治に関する不確実な要因が影響している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 安定した高いスコアが多く示されているため、個人の自由度と自治は全体として良好であると感じられるでしょう。
– しかし、急激な変動や異常値があることから、特定のイベントや政策の影響で自由度が制限される可能性も示唆されます。
– これがビジネスや社会に与える影響としては、急激なスコア変動が特定の社会政策や状況にどのように影響を受けやすいかを理解することが重要です。持続可能な自由と自治を確保するための政策策定が求められるでしょう。
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:
このグラフは、30日間のWEI（公平性・公正さ）スコアの変動を示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的一定の範囲内で変動しており、明確な上昇や下降の傾向は見られませんが、一部下降傾向のある期間が観察されます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は、比較的安定している一方で、線形回帰（紫線）は明確な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が観察されます。黒い輪が示す外れ値は主に低いスコアの領域に集中しており、この領域では急な変動が見られます。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、これが日々の変動を可視化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測スコアがこの範囲内にあることを示唆します。
– 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）の線は異なる予測アプローチを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの傾向を比較することで、モデル間の予測精度や見解の差異を視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは一定の幅で変動しており、特に高いWEIスコアの安定性が高いことがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間はこのグラフからWEIスコアの不安定さやモデル予測の違いを直感的に感じ取ることができるでしょう。
– 下降傾向にある予測モデルは、公平性や公正さに対する懸念を引き起こす可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、このデータは政策変更や組織の対応策を検討するための重要な指標となり得ます。
このような分析により、データを基にした意思決定をより効果的に行うことができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、0.8から1.0の範囲で主に横ばいの動きを示しています。
– 予測データ（紫のライン）は、全体としてゆるやかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットが密集していますが、下部にいくつかの外れ値が見られ、特に0.8付近に位置しているデータが目立ちます。
– 異常値は黒の円で示され、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは、社会WEIの過去の実測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ランダムフォレスト回帰の予測とほぼ一致しています。
– 予測は3つの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われていますが、ランダムフォレスト回帰が一番高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは密接に関連しており、実績データの範囲内で予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には強い相関が見られ、時間が進むにつれて予測精度の向上が期待されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人間は落ち着いた安定性を重視しつつ、予測による改善の可能性に期待を感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測精度が高まることにより、持続可能な発展と自治性の向上が見込まれるため、意思決定の支援に活用できる可能性があります。
全体的に、WEIスコアの安定した推移が確認できるため、今後も現状維持を基本としつつ、予測による改善の施策を考慮することが望ましいでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データは、おおむね0.8から1.0の範囲での横ばいで推移しています。
– 将来予測（ランダムフォレスト回帰）はわずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは外れ値としてマークされており、特に開始直後に集中しています。これは初期のデータが不安定だ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**
– 実績データは青で示され、予測データは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でそれぞれ異なる色で示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データはその範囲内で推移しています。
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の間には、一定の乖離がありますが、ほとんどの実績データは予測の不確かさの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図は主にクラスター化され、外れ値を除けば、一定の範囲で一貫して分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 今後の予測はわずかに上昇する傾向を示し、社会基盤や教育機会の改善を示唆しています。ビジネスや政策決定者は、この上昇トレンドを受けて教育機会の強化やインフラの改善を検討することが有益でしょう。
全体として、このグラフはここ30日間のWEIスコアの安定性を示しており、将来的な改善が期待されることを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的にデータポイントは0.6から1.0の範囲に集中していますが、若干の下降トレンドを感じさせます。
– 時系列が進むにつれ、スコアがやや低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが他よりも低い位置に存在し、異常値としてマークされています。
– これらはシステムや社会の一時的な問題を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、おおよそ高いスコアを維持しています。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）が中期の予測として示され、その予測は上昇傾向があります。
– シアン色の線（決定木回帰）は横ばい傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で異なるトレンドを示し、特定の未来の見通しに対する多様な視点を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に高スコア帯に集まっており、全体的にポジティブな傾向を示していますが、一部の異常値がスコアを下げています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアの高い安定したパフォーマンスは、共生、多様性、自由が保障されていることを示しており、ビジネス環境や社会の健康に寄与する可能性があります。
– 異常値が示す問題点を把握し、改善することでさらに持続可能な社会の実現に近づくことができます。
全体として、このグラフは社会の安定性と予測モデルの相違から得られる複数の未来の見通しを示唆しています。
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、グラフに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間の進行に伴い、特定の時間帯で強い活動が見られます。例えば、7月6日から7月10日にかけて、8時と16時に明るい黄色から緑色の色調で高い活動が確認されます。
– 7月20日以降では、特定の日と時間で比較的高い数値が観測されますが、明るい黄色のピークは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から10日にかけて、特に8時と16時の高活動が目立ちます。これらは活動のピークを示しています。
– 7月22日以降には、比較的低い活動が観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は特定のスコアの高さを示しています。明るい黄色は最高レベル、紫色は最低レベルを示し、色の違いから活動の強さを判別できます。
– 各マスの位置は特定の日付と時間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯に高い活動が集中していますが、7月の最初から後半にかけて、徐々に活動が減少しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 活動が集中している日付間で、明確に区切られた活動のパターンが見られますが、全体的には一貫したトレンドは見られません。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯における高活動を示しており、社会的なイベントや特定の活動があった可能性があります。
– ビジネス面では、この期間内の特定の時間帯での需要や活動の増加を確認する手掛かりとして利用でき、マーケティング戦略やリソース配分に役立つかもしれません。
このグラフは、特定の活動集中の状況を支える洞察を提供し、さらに詳細な分析や行動への手掛かりとして利用可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **上昇・下降・横ばい:** データは比較的一定の範囲内で変動していますが、一部の時間帯で濃い青（低い値）から緑や黄色（高い値）への変化が見受けられます。
– **周期性:** 特定の時間帯で規則的な変動パターンがあります。特に、14時間から16時間にかけて値が高いことが多いです。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 一日の中で非常に低い値（濃い青や紫）が数回観測され、他の日と異なる傾向を示しています。
– **急激な変動:** 他の時間帯に比べて、18時間から19時間に急激な変動があり、特定の日には非常に高い/低い値が観測されています。
#### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– **色:** 色は値の大小を示しており、黄色に近づくほど値が高く、紫に近づくほど値が低いことを示しています。
– **密度:** プロットの密度の違いは、特定の時間帯での活発な活動を示唆しています。
#### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– データ間での相関や関係性は時間を基準としています。特定の日付と時間での値の上下動から、特定のイベントや状況が影響している可能性があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯で高い値が続く傾向があります。特に、14時間から16時間に高い値が観測されることが多く、アクティビティが集中していることを示しています。
#### 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
– **人間的な直感:** 特定の時間帯や日に活発な活動が集中していることが視覚的に明確に見て取れます。
– **ビジネスや社会への影響:** ピーク時間を特定することで、マーケティングやキャンペーンの最適な時間帯を見定めることができ、より効率的な資源配分や効力の高い活動計画を立てることが可能です。
このヒートマップから、時間帯や日付による活動の集中度や変動パターンを観察することで、実用的な戦略を導き出すことができるでしょう。
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:
このヒートマップは社会カテゴリにおけるWEI平均スコアを30日間にわたって表しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の遷移からスコアの値が特定の時間帯や日付において周期的に変化していることが見受けられます。
– 特に、16時〜19時台と23時台においてスコアが変化しており、この時間帯にトレンドがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月15日に表示される黄色のプロットは、他の日付や時間帯と比較して非常に高いスコアを示しており、外れ値として認識することができます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化（紫から黄緑）により、スコアの高低が視覚的にわかります。黄色に近いほど高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付または時間帯に密集したデータポイントが見られ、そこから関連するイベントや活動がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付において、特定の時間帯に集中的に高いスコアを記録しており、時間的な活動パターンが一貫している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 週末または特定のイベントの日において活発な活動や社会的関心が高まる傾向を示唆しています。
– このデータをもとに、イベントの効果的なタイミングを選定したり、社会的な活動の計画を立てる際に役立つ可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における突出した活動や変化を可視化し、ビジネスや社会活動への影響を評価するのに役立ちます。
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:
ヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは過去30日間のデータにおける相関を示しており、トレンドよりは相関関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的に外れ値と感じられる相関は特にありませんが、唯一際立って低い相関が「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」との間（-0.05）に見られます。通常は相関が高いと予測されるカテゴリー間での低い相関は興味深いです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が赤みを増すほど相関が強く、青みを増すほど相関が弱いことを示しています。全体的に赤色が多いことから、WEI項目間で多くの強い正の相関が存在しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフでは時系列データの関係性というよりは各WEI項目間の相関に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」に高い相関（0.94、0.97）があり、これらが総合評価に強く影響していることを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間にも強い相関（0.75）が見られ、心理的ストレスと健康状態が密接に関連していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が多いカテゴリは、これらのエリアが互いに影響を及ぼしている可能性が高いことを示します。このことは、社会の中で特定領域の改善が他の領域にも波及効果をもたらす可能性があることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の低い相関は、この要素が他の要素と異なる独立性を持ち、異なるアプローチが必要である可能性を示唆しています。
このような相関分析は、社会政策やビジネス戦略の策定において、どの領域の改善が全体の利益を最大化するかを判断するために有用です。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（Wellbeing Indexの略）タイプのスコア分布を比較しています。以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリにおけるスコアの分布が描かれており、全体的なトレンドとしては横ばいを示します。
– 各ボックスの中央値が大きく変動しておらず、一部のカテゴリで広い範囲のバラツキが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が見られます。これにより、これらのカテゴリにおける一部の極端なスコアの存在が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの中央線は中央値を表し、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数を示します。上下の「ひげ」はスコアの分布の範囲を示し、点は外れ値です。
– 箱の色の変化も視覚的な区別を提供しますが、具体的な意味は色の凡例が無いと不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、異なる要素の比較です。よって直接的な時間的関係はありませんが、それぞれの要素が異なるWEIスコアの側面を捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個々のWEIタイプには一定の相関が見られるかもしれません。特に「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は似たようなスコア分布を示しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人間は、このグラフから特定のWEIタイプにおける幸福感のばらつきや、特に心理的ストレスや経済的余裕が個人の幸福感に大きく影響している可能性を感じ取るかもしれません。
– これらの指標は政策立案者にとって、社会全体の幸福を向上させるためにどこにリソースを集中すべきかを判断する助けとなります。
このグラフは、個人と社会のさまざまな側面での幸福感の差異を分析し、持続的な幸福を実現するための具体的な方策を策定する上で重要な洞察を提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **観測値（Observed）**: 全体的なトレンドとしては、最初に上昇し、その後下降する傾向が見られます。
– **トレンド（Trend）**: 上昇した後に緩やかに下降していることが明確です。最初の約15日間で増加し、その後減少に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **残差（Residual）**において一部で急激な増減が見られ、特に中盤と終盤で変動が際立っています。
3. **要素の意味**
– **季節性（Seasonal）**: 鋭いピークとボトムが観察され、周期的な変動があることを示しています。特に中盤で顕著な増減が認められます。
– **残差（Residual）**: モデルで説明できないランダムな変動を示しており、一部の外れた動きが目立ちます。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性の影響を受けて、観測値が大まかに追従していることがわかります。季節性のピークが観測値の増減に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値とトレンド間での相関が強く、季節性と共に観測値が変動しています。残差はこれら要素によって説明されないランダムな動きと考えられます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– グラフは全体的に、一定のサイクルに基づいて変動する社会的な指標が存在することを示唆しています。このようなパターンは社会的なイベントや季節ごとのトレンドに関連している可能性があります。
– ビジネスにおいて、このようなトレンドと季節性の理解がマーケティングや資源配分において戦略的な計画を立てる上で有用です。急激な変動は、突発的なイベントまたは予期しない外部要因による影響を受けた可能性を検討する必要があります。
この分析により、特定の期間における社会的動向の把握や予測が可能となり、より効果的な意思決定に活用できるでしょう。
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、個人のWEI平均スコアをSTL分解したものであり、以下のような分析ができます：
1. **トレンド**:
– トレンドは最初の約15日間で上昇し、その後下降しています。これにより、期間中の全体的な平均スコアは最初は上がり、その後下がる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値には急激な変動があり、特に中旬と月末に見られます。外れ値としては、一部の日付で急激なスコアの上昇と減少が特徴的です。
– 残差プロットでも、7月13日と7月20日前後に大きな変動が見られ、これはトレンドや季節性から外れた動きに該当します。
3. **要素の意味**:
– 観測値グラフは全体的な傾向を示し、トレンドグラフは期間内の基調を、季節性グラフは小さな周期パターンを表しています。
– 季節性は一定の周期で繰り返されているパターンを持っています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと観測値の動きには一致が見られ、トレンドが上昇する時期に観測値も上昇する傾向があります。一方で、季節性の変動（プラスとマイナス）があるため、それが観測値に影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは一定の方向性を持つが、季節性と残差が異なる変動をもたらしています。分布としては、一定の周期を持ちつつも、中間での急激な変動が目立ちます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じることは、スコアが月の前半は好調で、後半にかけて悪化していることです。このような変動は、社会的なイベントや季節性の要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、中旬から月末に向けたスコアの低下に対する原因究明と対策が必要です。例えば、月末に向けてのパフォーマンス低下を防ぐための施策策定が重要です。
このような視点を元に、さらなる分析や対策を講じていくことが考えられます。
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、観測データをトレンド、季節性、残差に分解したSTL分解グラフです。以下に各要素を分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフのトレンド部分を見ると、前半は上昇、その後下降しています。これは、全体として観測データが一旦上昇してから減少する傾向を示しています。
– トレンドがピークを迎えるのは7月中頃で、その後は緩やかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差には、7月上旬に急激な変動が見られます。特に7月9日頃のピークと、7月20日前後の急激な低下が特筆されます。
– 観測データにもいくつかの急激な変動がありますが、それらはトレンドと季節性と相まって表れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測データは全体の実際のデータを示しています。
– トレンドは長期的な変化を示し、季節性は周期的な変動を示しています。
– 残差はデータの予測しにくい変動部分を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性は全体の変動を解釈するために重要な要素で、それぞれが観測データにどう影響しているのかが明らかにされています。
– 季節性は0周辺で変動しており、周期的なパターンが存在することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周周期はないものの、季節性のパターンは特定のリズムを持っていることが示唆されています。
– トレンドと季節性は独立していますが、共に観測データの形成に寄与しています。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– このデータは社会の動向を示唆するもので、例えば一定の期間までは改善または成長していたが、その後は減速している可能性があります。
– ビジネスにおいては、ピークの時期に合わせた戦略を考えることができたり、下降トレンドに対策を講じることが促されます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いた社会カテゴリのWEI構成要素の可視化です。以下、グラフの特徴とそこから得られる洞察について解説します。
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、右上に集中するデータ点の多さから、ある程度の方向性が右上方向にあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下や右の中央あたりに散在するデータ点は、他のクラスタと離れているため、外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットはデータポイントを示し、横軸（第1主成分）と縦軸（第2主成分）はPCAによって抽出された主要な要素です。第1主成分の寄与率が0.73であるため、横軸方向の変動がデータの大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に、期間を明示した時系列はないため、時系列の分析はこのグラフから直接は行えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上のデータ点は非対称に分布しており、第1主成分に対して右方向、そして第2主成分に対して上方向に広がっています。
– 第1主成分と第2主成分の間には若干の正の相関関係があるように見えます。
6. **直感的に感じることや社会・ビジネスへの影響**
– 主成分分析による要素分解なので、特定の変数による影響を視覚化しています。このような分布は、調査した社会的要素が複数の混合要因によって多様な影響を受けていることを示唆します。
– 組織や政策立案者にとっては、これらの主成分が何を意味するのかを解明することで、より効果的な戦略を形成する手がかりになるでしょう。
したがって、これらの主成分分析によって得られたパターンを引き続き解析することが、具体的なインサイトを得るためには重要です。
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。