📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果: WEIスコアの傾向と要因**
1. **時系列推移:**
– **総合WEIの全体トレンドは緩やかな上昇傾向**にあります。特に、2025年7月初旬に急激な上昇が見られ、ピーク日として2025年7月7日が0.88を記録しましたが、その後、若干の下降傾向を示しています。
– **個人WEI平均**も同様に7月初旬に上昇し、その後は横ばいから若干の下落が見られます。
– **社会WEI平均**は他のスコアよりも高く、全期間にわたり持続的な高水準を維持しています。
2. **異常値:**
– 2025年7月2日には、総合WEIが0.68や0.62といった低いスコアが記録されており、全体としてのWEIの低調さが反映されています。
– 複数日で検出される異常値（特に高値）は主に週の初期に集中しており、これは週末の社会的活動の増加やその影響によるものと仮定できます。
3. **季節性・トレンド・残差:**
– STL分解結果からは、**明確な季節要因が見出されない**ものの、トレンドとしては漸進的な上昇が観察されます。残差成分は、偶発的な社会イベントや経済ニュースが点在することを示唆している可能性があります。
4. **項目間の相関:**
– 社会WEIと持続可能性・公平性の相関が高いことが理解できます。このことは、社会の安定性が平等な機会と持続可能な政策によって支えられている可能性を示唆します。
– 個人WEIの中では、経済的余裕と心理的ストレスの負の相関が強く、**経済的安定がストレス軽減につながる**ことが読み取れます。
5. **データ分布:**
– 箱ひげ図の観察結果より、個人WEIに関しては中央値が0.7付近に集中して固まっており、**外れ値が上下に散見**されるため、突発的な要因による変動が起こり得ることが分かります。
6. **主要な構成要素 (PCA):**
– 第一主成分 (PC1)は全体変動の73%を説明し、これはおそらく総合的な社会の安定性や安全性に直結する**経済、健康、自由度が主な要因**となっています。
– 第二主成分 (PC2)の寄与率が低い (10%)ことから、突発的要因や頻度の低いイベントが全体に与える影響は小さく、**社会全体の安定性が確保されている**ことが読み取れます。
この分析を踏まえ、WEIスコアは堅調な背景に支えられつつ、一部で翻って見える経済的と心理的ストレスの微妙なバランスが、今後の社会基盤や政策に影響を及ぼす要素となり得ることが予測されます。異常値の背景には、季節性や特定の社会イベントの影響が潜んでいる可能性も考慮されるべきです。
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
1. **トレンド**
– グラフには2つの明確なデータクラスタがあります。最初のクラスタ（2025年7月から10月）は、主に0.6から0.9のWEIスコア範囲に集中しており、横ばいのトレンドを示しています。
– 2番目のクラスタ（2026年3月から6月）は、ほぼ一定の範囲内で、若干の変動を伴いながらWEIスコアが0.7から0.9の間にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のクラスタには、大きな変動や異常値は見られませんが、予測との比較では若干の乖離が認められる可能性があります。
– 2番目のクラスタでも大きな外れ値はありませんが、予測のばらつきがあるようです。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績AIによるデータを示しています。
– 緑のプロットは、前年との比較データです。
– その他の線は異なる予測手法による予測値の範囲を示しており、それぞれのモデルによって異なる結果が出ているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間で予測範囲に差異が見られるため、モデルの選定によって異なる予測結果が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年の実績データと、異なる予測モデルの結果の間には一定の相関関係が見られますが、クラスタごとに異なる傾向があります。
6. **直感的な感じやビジネス社会への影響**
– データは安定しているように見えますが、予測の精度に対する異なるアプローチの影響が評価されるべきかもしれません。
– 社会的影響として、異なるAIモデルの導入による予測精度の改善が期待されますが、モデル間の結果の差があるため、判断が必要です。
– データの変動が少ないことから、現状維持を目指すビジネスプランが妥当かもしれませんが、新たなモデルの導入によって得られる可能性が引き続き評価されるべきです。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: グラフ内で二つの異なる時期がありますが、どちらも大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **横ばい**: それぞれの期間内で、スコアは横ばいの傾向を示しています。
– **周期性**: 特に周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントは他と比べて低いスコアを示しており、外れ値として考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: 初期期間のスコアを示しています。
– **緑の点（前年比較AI）**: 後半の期間のデータを示しています。
– **黒の円（異常値）**: 通常の範囲外となる可能性のあるデータを指摘しています。
– **紫とピンクのライン**: 様々な予測手法を表しており、具体的な予測値を示していませんが、トレンドを識別可能にしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期の実績と後期の前年比較では、データの間に実質的な関連や相関は見られません。それぞれ独立した期間として扱うと理解できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各期間内でスコアの密度や分布に大きな違いはなく、似たような範囲内で点が密集していることが分かります。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– **直感的理解**: この種のグラフは、データ固有の動向や異常を迅速に把握するのに役立ちます。グラフからは、特定の期間に特徴的な異常が存在する可能性を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 異常値の識別は、運用上の問題や潜在的なリスクを早期に発見する可能性を秘めています。
– 全体的に横ばいの傾向が続いているため、安定したサービス水準を維持していると評価できるかもしれません。
このグラフから得られる最大の利点は、時間をかけずにデータの概要を把握し、異常箇所を特定して迅速に対応する基礎を提供している点です。
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:
以下、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには、2025年7月前後と2026年3月以降にデータが集中的に分布しています。
– 2025年7月付近のデータは安定しており、2026年のデータと大きく異なる。
– 2025年から2026年にかけてのデータは急激な変動を示し、2026年の方がバラツキが多い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025年の期間には、異常値や予測の外れが顕著に表示されています。
– これにより、特定の要因によって急激な変動が発生したことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績で、緑色の点は前年のデータを表しています。
– 異常値は黒い縁取りで示され、これに対して様々な予測手法による回帰線が引かれています。
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明確な違いがあり、特に異常値が発生した地点では予測が困難だったことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲外のデータが2025年に少数見られ、これは異常値として扱われています。
– 2026年のデータは広い範囲で分布しているが、密集している地点もあるため、データの分散が大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は2025年から2026年にかけて社会に大きな変化が生じた可能性があると感じ取るでしょう。
– 異常値の存在や予測のずれから、何らかの外的要因があったことが推測され、これが社会やビジネスに影響を及ぼした可能性があります。
全体として、このデータは特定の時期における不安定な社会的動向を示しており、様々な予測手法が使われていますが、予測が難しい局面もあったことを示しています。
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）スコアの時系列散布図を示しています。
### 1. トレンド
– **上昇・下降・横ばい**: グラフの初期には実績のスコアが高く安定していますが、予測時点でのスコアは大幅に減少しています。全体として、スコアが低下する傾向にあると読み取れます。
– **周期性**: 特に周期の特徴は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の実績データには、他の点と比べて明らかに外れた低いスコアが観察されます。このような外れ値は、異常または特異な期間を示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**:
– 青い点は実績を示し、全体的に安定しています。
– 緑の点は前年（比較AI）で安定したスコアを示しますが、時間が進むにつれ不安定になります。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測で、遂には急下降を示しています。
### 4. 複数の時系列データ関係
– 実績データと各予測モデルの間にギャップが見られます。特に、実績データの安定に対して予測は下降を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に反相関があるように見えます。特に、実績が安定しているにもかかわらず予測が低下している点が重要です。
### 6. 直感的および社会への影響
– **直感的印象**: 初期の実績は非常に安定しており、これには安心感がありますが、予測が急落しているため、将来に対する不安感を与えます。
– **ビジネスや社会への影響**: このまま予測通りに推移する場合、個人の経済的余裕が大幅に低下するリスクがあり、これが社会全体に広範な影響を与える可能性があります。特に、予測が示す懸念に対処するための対策が必要になるでしょう。
ティピカルなビジネス戦略や社会政策としては、予測に基づいて早期に経済的サポート制度を検討することが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの期間に分かれています。最初の期間（左側）は、全般的に横ばいのトレンドを示しており、スコアが安定しています。後半の期間（右側）でも横ばいですが、スコアの絶対値が若干異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには黒い丸で示された外れ値があります。これらはWEIスコアから外れた異常値を示しています。
– 右側の期間には特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しており、実績AIによるスコアです。
– 緑色の点は予測データで、前年との比較用です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクや紫のラインは、異なる予測手法による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績プロットと異なる予測手法（ピンクや紫のライン）間で、予測は同じ方向性を持ちながらも多少のばらつきがあります。
– 緑色の前年データと比較すると、多少のスコアの変動がありますが、全体的に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは大きなずれを見せていないため、予測モデルが適切に機能している可能性があります。
– 外れ値はあるものの、それ以外のデータは比較的コンパクトにまとまっている印象です。
6. **直感的な感じや社会への影響**
– 健康状態のスコアが安定しているのは、健康管理がうまく行われていることを示している可能性があります。
– 外れ値があるため、その原因を調査し改善することは重要です。
– 予測と実績が密接に対応しているため、予測モデルの精度は高いと考えられ、適切な意思決定支援が可能です。
このように健康状態のモニタリングがうまく行われており、現在の健康維持施策が効果的であることを示唆しています。これにより、個人や社会全体の医療費削減に寄与す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:
グラフを分析して、以下の視覚的特徴と得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには主要な2つのデータセットがあり、左側が実績値(青)で、右側が予測値(緑)です。
– 実績値の期間では、スコアが0.4から0.8の範囲で比較的一貫して変動していますが、特定の上昇や下降トレンドは目立ちません。周期性も特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で囲まれて示されています。いくつかのデータポイントが異常値として識別されていることから、一部期間でのストレススコアに突発的な変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青の点で示されています。
– 予測値は緑の点で示されています。
– 予測のための様々な手法による範囲や予測値は他の色で示され、モデルの予測精度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に直接的な連続性は見られず、予測は適切なモデルに基づいて行われています。
– 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など）により、実績値の分布から予測値にどの程度適合しているかが分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値では明確な相関は見られませんが、クラスタリングしていることがわかります。
– 緑の予測データも類似の分布を示しており、モデルが過去のデータからある程度適切に予測していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データの変動は、社会的ストレスが一定範囲内で変動することを示唆しており、特に大きなトレンドがないことから社会が比較的安定していると感じるでしょう。
– 異常値の存在は特定の状況でのストレス要因の急激な増加を示している可能性があり、これは社会福祉や精神健康政策において注目点となるでしょう。
– 予測値が実績と類似の分布を示しているため、今後のストレス傾向を把握するうえで有用です。
このグラフから得られる洞察は、個々のストレスレベルの管理や改善策の検討に重要な情報を提供するでしょう。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）は比較的高いスコア（0.8以上）を示しているが、急に0.6近辺に低下します。
– その後、予測データが継続して散らばっており、2026年に向けてまた上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 過去の実績データにおいて、異常値がいくつか見られますが、その後の予測では特に目立った外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは過去の実績データを示し、緑が予測データです。
– 異常値は黒の円で強調されています。
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多少の整合性があり、特定の時期における急な低下やその後の回復が、異なる予測モデル間で類似していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の急な低下は異常値として認識される範囲に含まれており、続く予測データが比較的安定した回復傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、社会における自由度と自治が一時的に下がっているが、将来的には回復するという希望が見られます。
– ビジネスや政策においては、急激な変動に対する対策と、回復期における成長の機会を模索することが重要かもしれません。
こうした視点から、データの変動や予測に基づき、社会的動向や施策の最適化が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年9月にかけて、多くのデータポイントが集中しており、WEIスコアは0.4から0.8の範囲で展開しています。
– 2026年のデータポイントは3月以降に見られるが、こちらもWEIスコアの範囲は0.4から0.8と同様です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は見られませんが、スコアは比較的一定の範囲に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績データ（実績AI）は過去のデータ、緑のデータ（前年比AI）は前年のデータを示しています。
– 黒線の異常値が示され、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と比較データ（緑）は、季節的な異動を示唆するように見えます。しかし、顕著な周期性は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、ピンクの線）が含まれ、精度の異なる予測が試みられています。この予測範囲を基準に考えると、数値の安定性がうかがえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、スコアは短期間における大きな変動よりも、比較的安定した状態を示しています。
– 社会やビジネスへの影響としては、短期的な一貫性の重要性が感じられる一方で、異常値の対応が重要です。改善の余地が見られるならば、異常値や予測モデルを利用した改善施策の開発が考慮されるべきです。
この分析に基づき、WEIスコアの監視と改善に努めることで、社会の公平性や公正さを向上させる一助となるでしょう。
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**
– 初期のデータ（実績）は高いスコア（約0.8以上）を示していますが、その後の予測データでは全体的にやや減少しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの一つに異常値（黒い円）が確認できます。これは、他のデータ点から逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色）**: 過去の実際のデータ。
– **予測（赤色×）**: 将来の予測値を示しています。
– **異常値（黒い円）**: 標準範囲を超えたデータ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示しており、不確実性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の基礎となっており、それが時系列でどのように変化するかが予測データによって示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは一か所に集中しており、分布の均一性を示していますが、予測データでは分散が増加しており、不確実性が増していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 持続可能性と自治性のスコアが予測されることで、将来の不安定性や変動に対するリスクマネジメントが重要になる可能性があります。このスコアは、企業や社会が持続可能な発展を達成するための指標として活用されるでしょう。予測されるスコアの下降は、社会的な政策やイニシアティブの見直しを示唆するかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。1つ目は2025年7月から10月、2つ目は2026年3月以降です。
– 初期期間（2025年7月から10月）は、データポイントが密集しており、スコアは0.7から1.0の範囲です。
– 2つ目の期間（2026年3月以降）では、スコアが0.7から0.85の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から10月にかけて、数個の異常値が観察され、これらはスコアが下限に乖離しています。
– 異常値は黒枠で強調されて示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青のデータポイントで示されています。
– 予測データは赤い「X」で示され、異常値や予測の不確かさも黒枠とグレーの範囲で示されています。
– 様々な予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、予測の変動性や信頼性を比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値は密接に関連しており、どちらも同様の変動を示しているが、後者の期間ではばらつきが小さいです。
– 前年度のデータは、緑のデータポイントで過去のパフォーマンスを表示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期期間には、スコアの分布が幅広く安定していないように見え、異常値が多い。
– 後期にはデータのばらつきが減少しており、全体的に安定していると言えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 一般的に、教育機会や社会基盤のスコアは時間と共に安定しているように見えます。
– 異常値に注目することで、改善の余地や特別に対処すべき問題が見えるかもしれません。
– 安定した社会インフラと教育機会の提供は、長期的な社会発展に寄与し、それによりビジネス環境の健全性や社会的福祉が向上すると予測されます。
これらの洞察は、社会政策の形成や教育機関の戦略的計画に役立つ可能性があります。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 左側のプロット（青色）は実績で、ほぼ一定のスコア（約0.6～0.8）を維持しています。
– 右側のプロット（緑色）は前年の実績で、スコアが約0.8から1.0へと上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（大きな黒丸）は左側にいくつか散見されますが、大きな変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、密集していることから安定したスコアを維持していると考えられます。
– 緑色の点（前年の実績）は、全体的な上昇トレンドを示しています。
– 灰色の予測幅は、予測の不確かさを示していますが、実績はその中に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年の実績（緑）は期間に差がありますが、後者は高スコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑色の高スコアと前年の実績には正の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績が安定していることは、社会の共生や多様性が一定の水準で保障されていることを示唆しています。
– 前年度の上昇傾向が今年にも続けば、全体的な社会的福祉が向上する可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、継続的な努力が必要であり、特に異常値が示す課題に対応することが重要です。
全体として、このデータは社会的な進展を示唆する要素が強いといえます。
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:
このヒートマップは、ある期間の総合WEIスコアの時系列データを視覚的に示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、WEIスコアに一定の周期性や変化パターンが見受けられます。特に、時間帯によって色合いが異なるため、時間帯によるスコアの変動がある可能性があります。
– 日付に沿って、色のグラデーションが変化しており、特定の日付にかけてスコアが減少したり、上昇したりする時期があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例えば、2025-07-23や2025-07-06）に特異な色が現れています。これらは外れ値を示している可能性があります。
– これらの日の特定の時間帯に異常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**:
– 色の濃淡でWEIスコアの高さを示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを意味しているようです。
– 密度が高い部分は、該当時間帯におけるスコアの変化が顕著であることを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変動があるため、異なる時間帯がどのように相互作用しているかが重要です。
– 高いスコアの時間帯と低いスコアの時間帯があるため、1日の中でスコアが逆転する現象が起きている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアには相関関係があるようです。例えば、午後遅くなどの特定の時間帯でスコア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、社会への洞察**:
– 社会の行動やイベントが特定の日や時間帯に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会の活動が活発になる時間帯がスコアに影響を与えることを示唆していますので、ビジネスの最適化や社会イベントの計画に有用である可能性があります。
このヒートマップからは、時間帯や日付によるWEIスコアの変動を理解することで、より効率的な計画立案が可能となり、社会全体にプラスのインパクトを与えることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、時間（時間帯）と日付を基軸にした個人のWEI平均スコアを示しています。以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 期間中、特定の時間帯に色の濃い部分が多く見られ、他の時間帯に比べて頻繁にスコアが高くなっている可能性があります。
– 日によってピークが異なり、周期的な変動はあまり見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日時（例: 7月14日）に急激な色の変化が観察され、そこでスコアが急上昇しています。このような外れ値は異常事象や特別なイベントの影響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**:
– カラースケールは、スコアの強度を示しています。黄色に近づくほど高いスコアを意味し、紫に近づくほど低いスコアを意味します。
– 色の濃淡の変化を通じて、特定の時間帯や日の影響度を視覚化できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが各時間帯ごとに分布しているため、時間帯ごとのスコアの変動を比較するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例: 8~10時、16時など）で高いスコアが集中する傾向があり、活発な時間帯があることを示唆しています。
6. **グラフからの直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 多くの活動が一部の時間帯に集中することで、個人のパフォーマンスが日中や夜にピークを迎えることが分かるため、働き方の最適化やリソースの配分に役立つかもしれません。
– 外れ値として特定の日に劇的な変化がある場合、これに基づきイベントや活動の計画、評価が必要かもしれません。
視覚パターンと対照データを用いた分析は、社会的な行動分析や個人の効率性改善に寄与す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **上昇**: 特定の時間帯（特に17時から18時、23時）において、色が緑から黄色に移行している場所があります。
– **周期性**: 全体的には短期的な周期性が見られ、特定の時間帯に同じ色のパターンが繰り返されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19日と23日付近に急激な色の変化が見られ、これはこの日付で何らかの特異なイベントがあったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **色**: ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、明るい黄色が高いスコア、暗い紫が低いスコアを表しています。
– **密度と配置**: 特定の時間帯に色が集中しており、これらはその時間帯に集中して活動があったこと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**
– データがどのように関連しているかは、このグラフ単体では把握しにくいが、特定の時間帯での活動の集中が示唆される。例えば、朝の時間帯と夕方以降の活動が目立つ。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係を見るのは難しいですが、夕方から夜にかけてスコアが高まり、朝方にはスコアが低下するというパターンが見られる。
6. **直感的な洞察および影響**
– **社会的な影響**: 特定の時間帯での活動の集中は、社会的なイベントや行動パターンと関連している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 特定の時間帯（特に夕方）は、マーケティングや広告の効果が高まる時間帯である可能性があり、ビジネスにおいて重要な時間と捉えられます。
このグラフは、社会的な行動パターンの特定の時間帯での集中が示唆されており、時間帯別の活動の特徴を理解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:
以下に、ヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、特定の期間にわたる相関関係を示していますが、時系列のトレンド（上昇、下降）は直接示していません。ここでは、全体的な相関関係の強弱が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が青に近い部分（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関）は、他の要素に比べて相関が低いことを示しています。これが外れ値的な特徴を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色に近いほど相関が強く、青色に近いほど相関が弱いことを示しています。
– 特に、「総合WEI」と他の多くの項目との相関が非常に高いことが特徴的です（例：「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリが相互に関連し合い、例えば「個人WEI平均」と「社会WEI平均」が高い相関を持っていることから、個人の幸福度と社会の要因が密接に関連していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関関係は特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」との間に見られ、これらの間の関係が密接であることが示唆されます。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示しており、特異な要素であることがわかります。
6. **直感や社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じ得るのは、社会や個人の様々な要素が総合的な幸福度に影響を与えているということでしょう。
– ビジネスや社会に対するインパクトとしては、政策立案者や社会運動団体が、どの要因が最も社会的幸福度に貢献しているかを特定するための基礎資料として利用することが考えられます。また、相関が低い要素に対して改善の余地があることを示唆しています。
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**:
– 明確な時系列データはなく、異なるWEIタイプのスコア分布を比較しているため、長期的なトレンドよりも各カテゴリのスコア特性が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）において外れ値が見られます。特に、個人WEI（心理的ストレス）の範囲は広く、変動が大きいことが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱自体は第1四分位数と第3四分位数を示します。箱が大きいほどデータのばらつきが大きいことを示します。
– 棒はデータの全範囲を示し、外れ値は一般的に円で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは360日間を対象としているが、時系列の関係というより各カテゴリの比較が主眼です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（自己実現）と社会WEI（生態系整備・持続整備）において中央値が高く、比較的安定して高いスコアを持つことがわかります。
– 個人WEI（心理的ストレス）ではスコアのばらつきが大きく、不安定さが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 個人や社会の多様な要素がWEIスコアに影響を与えていることが視覚的に理解できます。
– 社会的公平性や持続可能性に関するスコアは比較的安定しており、ビジネスや政策の計画において信頼性の高い指標として使用できるでしょう。
– 心理的ストレスの高さと不安定性は個人のWell-beingに大きな影響を及ぼす可能性があり、対応策が必要かもしれません。
この分析は、データに基づいた戦略的な意思決定の支援に役立つとともに、社会的な課題に対する洞察を提供します。
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、社会カテゴリにおけるWEI（高頻度経済指数）の主成分分析（PCA）結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体的にデータが散らばっています。
– 第1主成分が正の方向（右側）に多く分布しており、第2主成分も軽く上向きに広がっていますが、明確な傾向を特定するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分と第2主成分の両方で、左右や上下に比較的孤立した点がいくつかあります。これらは外れ値として注目します。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる観測値に対応しており、それぞれが主成分空間における位置を表しています。
– 視覚的には右側にデータが密集している箇所があり、潜在的に共通の特性を持つグループが存在す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**:
– 期間が360日間とされており、時系列データに基づく変動がこの主成分分析で要約されています。
– 点の広がりから、比較的多様な変動パターンが存在していることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横軸第1主成分（寄与率0.73）と縦軸第2主成分（寄与率0.10）は、互いに大きな相関は見られませんが、第1主成分の寄与が重要であることが分かります。
– データポイントが広く分布していることから、要因の多様性が示唆されます。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 群の集中は特定の社会経済的イベントや要因に関連している可能性があり、その影響を受けやすい集団の存在を示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、密集しているグループの特性を理解し、特別な対応をとることが重要です。
– 多様な外れ値が示しているように、標準から逸脱する動きも注意を払う必要があり、特に社会の不均衡や異常な変動を検討するためにこれらの外れ値をさらに詳細に分析すると役立ちます。
これらの分析を通じて、今回のPCA結果は社会経済の多様性とそれに関連するリスクや機会を提示しています。
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。