📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移（WEIスコアのトレンド）:**
– **総合WEIスコア**：全体として変動はあるが、7月6日以降、0.8前後で安定する期間がある。7月7日と8日に0.88といった高スコアを示した後、若干の変動を経て下降、7月18日以降は再度0.87付近で推移している。
– **個人WEI平均**：比較的安定しており、7月6日以降顕著なピークをマークする。特に、7月6日と13日にスコアのピークが観察される。
– **社会WEI平均**：大まかに上昇傾向にあり、特に7月6日から13日にかけて高い値（0.9前後）を記録。
**2. 異常値について**
– 異常値が多く観察されている日付としては、7月2日や19日が該当する。例えば、7月2日に記録された低スコア（0.625）は、他の日のスコアと比較して著しく低く、経済的余裕や自由度のスコアの変動がその原因の可能性がある。
**3. STL分解から推測される内容**
– **長期トレンド**：連続するWEIスコア全体を通して、経済的余裕や自由度・自治の強化によるサポートが感じられる長期的な上昇を感じる。
– **季節性パターン**：夏季における一時的な上昇とその後の落ち着きが見られる。特に7月6日のようなピークが示唆している。
– **残差成分**：日にちによる急激な変動は残差として解釈され、特に個人のストレスへの対応や意識の変化が影響している可能性がある。
**4. 項目間の相関**
– **経済的余裕と個人健康**：相関が確認されており、経済的な安定が個人の健康状態の維持に寄与していることが示唆される。
– **社会基盤と多様性の相関**：社会基盤が充実している環境では、より多様性が確保されやすく、共生の確保にもつながっている。
**5. データ分布（箱ひげ図による分析）**
– **ばらつきと外れ値**：個人のストレスと健康の項目において外れ値が観察されており、ストレスや健康の網羅的ケアが不十分な層に対する支援が必要と考えられる。
– **中央値**：個人の自由度と自治が高い層では中央値が安定して高く、自治の強化が評価される。
**6. 主な構成要素 (PCA)**
– **PC1の寄与率（73%）**：主に社会的多様性、経済的余裕、持続可能性が大きく寄与している。
– **PC2の寄与率（9%）**：心理的ストレスや個人の自治に関連付けられ、その時点の社会的状況や制度が部分的に影響していることを示している。
**結論**
全体的に見ると、WEIスコアは経済的な観点や社会基盤の強化が大きな影響を与え、短期的な心理的影響や一時的な経済変動がスコアの変動に寄与しています。個人と社会の間でバランスの取れた政策の必要性と、健康やストレス管理の継続的なサポートが重要であると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 過去30日間の実績（青いプロット）は横ばいから軽微な下降トレンドに見えます。
– 予測（赤い×印）では、今後緩やかに減少する傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い輪で囲まれたプロット）がいくつか見られますが、全体に大きな急変動はありません。
3. **要素の意味**
– 実績は青い点、予測は赤い×印として表され、未来のトレンドを直感的に追跡できます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は予測精度のバリエーションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ラインは異なる予測方法の結果を示し、いずれもわずかな下降を示唆していますが、それぞれ異なる傾きです。決定木回帰とランダムフォレスト回帰は非常に近いですが、線形回帰は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの間に顕著な周期性は見られませんが、全体としての一貫したパターンがあります。
6. **直感的な感じと社会的影響**
– 全体のスコアがやや下降気味であることから、何らかの社会的要因（政策変更、経済的影響など）が関与している可能性があります。これが継続するなら、経営戦略や社会政策に考慮すべき影響を及ぼす可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、社会的な安定性や変化を予測し、必要に応じて対策を講じるための価値ある指標を提供するものです。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が読み取れます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、最初は約0.8から始まり、徐々に下降しています。最終的には約0.6付近に落ち着いています。
– 予測データ（赤のプロット）はわずかに下降の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（黒枠で囲まれた青）は明らかに他の点から外れており、外れ値として識別されています。
– 全体的なスコアのばらつきはさほど大きくなく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の観測データ。
– 黒枠の円は外れ値を示しています。
– 塗りつぶされた領域は予測の不確かさの範囲を示し、AIによる予測（スコア）がこの範囲に収まることが期待されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一致した予測を示していますが、ランダムフォレストの予測は若干異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルが現実的であることを示しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 初期の下がり傾向は気になる点であり、継続してモニタリングする必要があります。
– ビジネスや社会契約における信頼性を測定する指標として使われる場合、短期的な改善策が求められるかもしれません。
このグラフからは、予測と実績の間には概ね一致があり、AIモデルが信頼性のある判断を提供していることが確認できます。しかし、下降トレンドは対策を講じるべき領域であ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの実績データ（青い点）は、0.7から0.9の間で上下しており、全体として大きなトレンドは見られません。しかし、徐々にやや低下しつつある可能性があります。
– 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）は、今後のスコアがやや下降する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 図中の黒い丸は外れ値を示しており、特に初旬に観察されます。この期間に何らかの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AIのスコアを示しており、予測AIに対する実際のパフォーマンスを可視化しています。
– 灰色の範囲はAIの予測における不確かさの範囲を示し、予測モデルに対する信頼性評価に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが用いられ、それらは互いに似た傾向を示しています。これは、各モデルが同様の予測性能を持つことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.7から0.9の範囲内に集中しています。予測と実績の間に相関があることが伺えますが、一部の外れ値によって予測精度が影響を受けている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– スコアの安定性が求められる状況では、外れ値が何らかのリスク要因を示していると考えるべきです。
– 予測モデルが今後のスコアを下降気味に示していることから、改善策を講じる必要があるかもしれません。特に、社会的な要因や出来事がスコアに影響を与えている場合は、早急な対応が必要です。
全体として、今回のWEIスコアは比較的安定していますが、若干の下降トレンドと外れ値の存在が注意を促しており、今後の予測や対応が重要となります。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、WEIスコアが横ばいで小さな変動を繰り返しているように見えます。ただし、グラフの終わりにかけてスコアが上昇傾向にあることが見られます。ランダムフォレスト回帰に基づく予測も、今後スコアが上昇する可能性を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値はグラフ内で数点、特にWEIスコアが著しく低下する地点において見られます。ここが個人の経済的余裕に対して何らかの潜在的なリスク要因があること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**
– 実績値は青い点で表され、それに対して予測は赤い点で示されています。
– 灰色の不確かさ範囲は、不確実性を伴う予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。ラインの傾きや位置の違いから、それぞれのモデルが異なる予測を行っていることが確認できますが、全体の傾向は似通っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布されたデータ点は、比較的一定の範囲（0.6～0.8）が多く、中央値付近で密集しています。これは個人の経済的余裕がある程度安定していることを示唆しています。
### 直感的洞察と社会への影響
– 人間が直感的に感じるであろうことは、個人の経済的余裕が全体として安定しているが、予言されるように今後若干の上昇見込みがあることです。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の経済的余裕が増加することで消費意欲や経済活動が活発化する可能性があります。
– また、外れ値として特定の期間に経済余裕が大きく低下している現象から、新たな経済支援策やリスク管理の必要性も考慮すべきです。
この分析により、短期的な経済状況の把握や戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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**
– 実績AIのデータはおおむね横ばいです。全体的には大き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**
– 幾つかの外れ値が存在し、円で囲まれています。これらの値は通常の範囲を逸脱しており、特異な健康状態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**
– **実績（実績AI）**: 青い点で示され、実際の健康状態のスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**: X印で示されていますが、特定の位置には存在しません。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の帯で表され、予測の信頼区間を示しています。
– **予測の線**: 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を示す3本の線が存在するが、それぞれ大きな変動はないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータと予測線はほぼ一致しており、予測モデルが実績に適している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲で分布しており、大きな偏りは見られません。予測モデルも実績に沿っており、良好なフィット感があると推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが概ね横ばいであることから、健康状態は安定していると言えるでしょう。外れ値の存在は注意を要し、健康状態のモニタリングが求められます。企業はこのデータを利用して、健康管理プログラムを改善するための基礎情報とすることができるでしょう。また、社会的には予防医療や個人の健康意識向上施策に役立つでしょう。
このように、視覚的な分析から多くの示唆が得られます。特に、外れ値の原因追求や予測モデルの精度向上は重要なポイントとなるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体を見ると、最初はWEI（心理的ストレス）スコアがやや上昇傾向にあり、その後若干の下降傾向が見られます。しかしながら、全体としては大きな変化はなく、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには数個の外れ値が強調されています。これらのデータポイントは他の日に比べて変化が極端であり、特異な出来事やストレスの急上昇の可能性を示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 散布図の青いプロットは実績データを示し、灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 異常値として強調されている黒い円で囲まれた箇所は、通常の変動範囲から外れたデータポイントです。
– 予測は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれ微妙なトレンドの差がありますが、全体的な傾向には大きな違いはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の回帰モデルが重ねて表示されており、それぞれの予測の違いによりストレスレベルの変動性に関する洞察が提供されます。全体として、各モデルは似たような予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.4から0.8の間に集中しています。大きな変動はなく、比較的安定した状態を保っています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– グラフからは心理的ストレスのレベルが概ね安定しているものの、特定の期間に一時的な急上昇があることを示唆しています。これらの外れ値は特定のストレス要因が発生した可能性を示しており、その原因を調査することで、個人のストレス管理や対策に役立つ可能性があります。
– ビジネスやヘルスケア分野においては、このデータは従業員や個人のメンタルヘルスのモニタリング、ストレス緩和策の実施、さらにはストレス要因の特定と対策に関する意思決定に有用です。
このような視点からグラフを分析することで、心理的ストレスのトレンドとその影響を深く理解することが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて、大部分の期間は0.6から0.9の間で推移しており、特に初期には一定のスコアが維持されているように見えます。
– 終盤にかけてスコアが徐々に減少する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として表示されているデータポイントがいくつかあり、これは異常なイベントや社会的な変化を示している可能性があります。
– 車線の中央付近に外れ値が集中的に見られ、この期間で何らかの異常があった可能性を示唆します。
3. **各プロット要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、全体的な変動を表現しています。
– 黒い縁の円は異常値を特定し、このデータの重要な変動点を示しています。
– 予測は異なる回帰分析を用いて、今後のWEIスコアの三つの異なる進行シナリオを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが有意な変動を示しているため、複数の予測モデルが異なるシナリオを提示しています。線形回帰と決定木はほぼ横ばいを予測していますが、ランダムフォレストは大幅な減少を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は期間全体にわたって比較的一貫しており、外れ値エリアに出現する異常値を除いて分布は比較的集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを直感的に読むと、自由度と自治に関して大きな変動は少ないものの、特定の期間での異常が何らかの外的要因によるものである可能性を考慮するでしょう。
– 社会への影響として、WEI（自由度と自治）の減少傾向が見られる場合、政策の見直しが必要かもしれません。また、予測の不確実性がある中で異なるシナリオに柔軟に対応する必要があるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 時系列データは全体的に横ばいの傾向がありますが、わずかながら下降する時期が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた部分は外れ値を示しています。特定の時期に急激にスコアが低下している日があるようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点はAIの実績を示し、黒い円は異常値を指摘しています。灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線（緑、紫、青）は異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑、紫、青のラインが示す異なる予測モデルは、概ね同じ振る舞いを示していますが、今後のトレンドに違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには高い相関が見られるが、外れ値がモデルの精度に影響している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 多くのデータポイントが高スコア（0.6-0.9）の範囲にあることは、一定の公平性・公正さが保たれていることを示唆します。
– 外れ値が示す問題をどう捉えるかが重要で、これは社会的な不平等や不公正問題の兆候を示す可能性があります。
– ビジネスにおいては、こうした外れ値は特定の施策や政策による負の影響を示している可能性があり、是正が必要です。
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:
以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データは概ね横ばいで、0.8から1.0の間に集まっています。
– 二つの予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）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**:
– 外れ値は指摘されており、特に7月初めにいくつかの異常値が見られます。
– WEIスコアの急激な変動はあまり見られませんが、若干のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、黒の丸で囲まれたものが外れ値として示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色背景）は、大部分のデータをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は大まかに一致しており、予測モデルは適度に実際のデータを追従しています。
– 両方の予測モデルが類似する傾向を示していることで、モデル間の関連性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲で安定しており、WEIスコアは全般的に高い状態を維持しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高止まりしていることは、持続可能性と自治性の観点から、一定の安定性や好ましい状況が続いていることを示唆します。
– 外れ値の原因が特定できれば、それを回避することでさらなる安定性を確保することが可能かもしれません。
– 今後は予測モデルに基づく上昇傾向を活かし、持続可能性の向上策を計画することで、社会的な価値をさらに高めることが期待されます。
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:
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以下にこのグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは全体として大きな変動は見られず、スコアは0.8付近で安定しています。
– 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）で行われており、それぞれ異なる未来の動きを示しています。
– 線形回帰はほぼ水平に近いが、わずかに上昇しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は共に緩やかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットは異常値としてマークされていますが、大きな異常な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のドットは実績のデータを表し、対象期間に安定した状況を示しています。
– 他の色の線はそれぞれ異なる予測モデルによる予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（±3σ）を示し、将来的なスコアの可能性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3種類の予測モデルは異なるトレンドを示していますが、全体として大きな本質的相違はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は主に0.8付近に集中し、大きな偏りはありません。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフは社会基盤や教育機会が比較的安定していることを示唆しています。
– 今後の予測として、どのモデルも大きな急激な変動は示しておらず、社会基盤と教育機会がこのまま安定した基調で推移する可能性があります。
– ビジネスや社会においては、安定した基盤のもとで計画・戦略を練ることが重要になるでしょう。特に教育機会の維持は社会の持続的発展にとって重要です。
全体として、このグラフは今後の動向を予測する上で安定した社会基盤の重要性を示しています。
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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（青い点）は全体的に横ばいからわずかな下降傾向を示しています。
– 予測線は、線形回帰が下降を、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。それぞれ異なる予測アプローチが使われていますが、実績の動きと多少の差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか存在し、データのばらつきがあります。
– 期間の初めと後半でやや変動がありますが、明確な急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– 各予測モデルによる未来の動向に対する推測が、それぞれの色の曲線で示されています。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさ範囲を示しており、AI/3σで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測曲線は、それぞれのモデルの違いを反映しており、線形回帰が最も直線的で、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はそれに対して平坦です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.6から1.0の間で推移し、比較的高い水準を維持しています。
– 大部分が比較的狭い範囲に集まっていますが、外れ値が全体の印象をやや変えています。
6. **直感と影響**
– 社会的な指数としてのWEIスコアが高い水準であることは、共生や多様性の受容が比較的良好であることを示唆しています。
– しかし、予測モデルによる先行きの見通しの中には下降を示すものもあり、注意が必要です。
– ビジネスや政策決定においては、突然の下降を防ぐための施策や介入が効果的かどうかが問われるでしょう。特に外れ値が示している変動時には、従来の方法とは異なるアプローチが求められる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 時間軸に沿って、特定の期間で色の変化が見られます。例えば、7月初旬と中旬で色が明るく、スコアが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 18日から22日までの期間にかけてスコアが急激に低下している可能性があります（暗い色）。
– 24日にも一時的な急激な上昇が見られるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示し、明るい黄色が高いスコア、暗い紫が低いスコアを示しています。
– 各ブロックは特定の時間帯を表し、その時間帯のスコアがどの程度であるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（例えば、8時や16時）が他の時間帯と比較して一貫して高いスコアを示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色のブロックが特定の日付で集中しており、時間帯と共に周期的な動きが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– これらの変動は、特定の社会的イベントや活動が日中の特定の時間帯に集中していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特に高スコアの時間帯を活用することで、マーケティング活動やプロモーション効果を最大化できるかもしれません。
全体として、時間帯と日付によるスコア変動のパターンを把握することが、効果的な戦略立案につながる可能性があります。
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:
この時系列ヒートマップにおける視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. トレンドについて:
– 特定の日や時間において高いスコアが確認されます。例えば、7月6日から7月11日にかけて夕方時間帯に高いスコアが見られます。
– 7月24日にも目立った高いスコアが夜遅くに見られ、全体としてスコアの一貫したパターンがあることが分かります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特にスコアが異常に高い（黄色や緑の）時間帯があり、7月15日には昼間に急激なスパイクが見られます。
– 7月24日の夜間時間帯のスコアが顕著に高まっています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡がスコアの大小を表しており、明るい色（黄、緑）が高スコア、暗い色（青、紫）が低スコアを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各日の特定の時間帯に強いスコアが観測されることがあるため、これは同じ活動や出来事がその時間帯に集中している可能性を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 日中よりも夕方から夜間にかけてスコアが高い傾向が見られ、活動が活発に行われる時間帯であることを示しています。
6. 社会やビジネスへの影響:
– このパターンは、夕方や週末などの特定の時期や時間における高い活動を示しており、労働生産性や消費者行動についての洞察を提供します。
– ビジネスや社会的活動は特定の日や時間に合わせて最適化することができるでしょう。
全体として、このグラフは特定の期間中における人々の活動や社会的ダイナミクスについての貴重な情報を提供しています。特定の日や時間帯に集中することでより効率的にリソースを活用できる可能性を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的には、特定の日付や時間帯において異なる色のパターンが見られます。これは、特定の時間帯でWEI平均スコアに変動があることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、12日、19日は黄色い部分があり、スコアが高いことを示しています。
– 7月23日から24日にかけては、紫や濃い青の色が多く、スコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを示します。
– 時間軸や日付軸に沿って色の変化を見ることで、特定の日や時間における社会的要因の影響を推測できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付で、同じ時間帯にスコアがパターン化されて見える場合があり、一部の時間帯だけでなく広範囲での影響があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付や時間帯による相関が見られるかを考察することが重要です。特定の日の特定の時間帯にのみスコアが高くなる傾向が見られた場合、その時間帯に特有のイベントや要因が関与している可能性があります。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間は、特定の時間帯や日付でのスコアの変動から、イベントや社会的トレンドがあった可能性を考えるでしょう。例えば、週末や特定のイベントによるスコア変動が観察できます。
– 社会カテゴリでこのようなパターンを分析することは、特定の時間帯に集中的にリソースを割く必要があるかどうかを評価するのに役立ちます。また、異常値の原因を特定することで、今後の改善策を講じることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このヒートマップは30日間のデータを示しており、カテゴリ間の相関を示しています。直接的な時間経過のトレンドは示されていませんが、一貫した相関のパターンが見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは個別の外れ値や急激な変動は取り扱っていませんが、異常に低い相関（青いセル）が注目に値します。
#### 3. プロットや要素の意味
– **色**: 赤系統は高相関を、青系統は低相関を示します。
– **密度**: 色の濃さが相関の度合いを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
複数のカテゴリ間での関係性を示しており、時系列的な視点ではなく関連性の強さを示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高相関**: 「総合WEI」と「個人WEI平均」、それに「社会WEI平均」は非常に高い類似性を示しています。
– **低相関**: 「個人WEI（経済的余裕）」は他の指標との相関が比較的低くなっています。
#### 6. 人間の直感と社会への影響
– **直感的印象**: 「個人の幸福感（心理的ストレス）」や「健康状態」が個人の総合的な幸福と強く結びついていることから、個人の生活満足度向上のためにはこれらの分野への注目が重要であると感じられます。
– **社会影響**: 高相関のある項目に注力することが、社会全体の幸福度向上に効果的であると考えられます。特に、「社会WEI（公正性・公正さ）」は多くの項目との相関が高く、政策形成における重要な要素となり得ます。
このヒートマップを活用することで、どの要素間の調整や支援が、効果的に社会全体の改善につながるかを考察することができます。
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、様々なWEIスコアの分布を比較しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各WEIスコアカテゴリにわたり、特定の全体的な上昇または下降のトレンドは見られません。各カテゴリの分布が独立しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で外れ値が顕著です。これらはそのカテゴリで異常なデータポイントを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を、箱の範囲は25パーセンタイルと75パーセンタイルを示しています。
– ヒゲはデータの範囲を示し、点は外れ値です。
– 各カテゴリの箱の大きさはデータのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立しており、直接的な時系列データの比較は行えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見る限り、各カテゴリの分布はかなり異なっています。「個人WEI（経済状況）」は比較的狭く安定した分布を持っている一方で、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は幅広くばらつきがあります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 人々は「心理的ストレス」や「経済状況」に不安定さを感じ、この不安感が社会全体の安定性に影響を与える可能性があります。
– 社会的公平性や持続可能性、生き生きとした生活条件などはポジティブに見受けられ、それが持続可能な社会の形成において重要な要素となるでしょう。
この分析を基に、個々のWEIスコアが社会の安定性や個人の幸福感にどのように影響しているかを評価し、改善のための方針を考えることが重要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフからの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 上部のトレンドグラフを見ると、期間の初期から中盤にかけて上昇し、その後徐々に下降しています。このような形状は何らかの短期的なイベントや状況が影響を及ぼしている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedのグラフでは、数カ所で急な変動が見られます。特に中盤以降の急激な上下動は何か特定の出来事が影響しているかもしれません。
– Residualの変動は小さいですが、いくつかのピークが観察され、これが外部要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observed: 実際に観測された値の変動。
– Trend: 長期的な上昇および下降の傾向を示しており、基調傾向の変化を示しています。
– Seasonal: 短期的な周期性の影響を示しており、約7日間隔での周期が見られます。
– Residual: TrendとSeasonalを除いた変動部分で、予期せぬ変化を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとSeasonal、Residualは互いに異なる特徴を示します。トレンドは長期的な変化に対応し、Seasonalは短期的な変動をキャプチャします。Residualはノイズ部分で、予期せぬ変動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– TrendとObservedは全体的に連動していますが、Observedは周期的な波形も含んでおり、結果的にSeasonalとResidual要素が見られます。
6. **直感的および社会的影響の洞察**:
– このグラフからは、社会的テーマが一定期間の中で成長した後に縮小していることが示唆されます。中期的なイベントが影響を与え、それが他の要因で一部相殺されている可能性があります。企業や政策立案者はこのようなトレンドを考慮しながら、施策を調整する必要があります。
全体として、短期的な変動と長期的な傾向の両方を捉える必要があることを示唆しており、特定のイベントや季節的な要因に応じた戦略的対応が求められると言えるでしょう。
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STL分解グラフについて、以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は加速的に上昇した後、2025年7月10日ごろをピークに緩やかに下降しています。30日間の全体的な動きを見ると、最初は上昇傾向があり、その後減少傾向に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residuals）のグラフを見ると、特に2025年7月9日と7月17日に急激な変動が見られます。これらは通常の変動パターンから逸脱していることを示しており、何か突発的な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は30日間のデータの実際の値を示しており、季節性（Seasonal）の影響が反映されています。
– 季節性（Seasonal）は、一定の周期で発生する変動を示しており、約1週間ごとにサイクルがあります。
– 残差（Residual）は、観測値からトレンドと季節性を引いたものです。これにより、予測できない変動や外れ値が明らかになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性とトレンドの相互作用が見られ、特にシーズンピークがトレンドのピークとほぼ一致しています。これにより、トレンドに影響を与えている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが全体の流れを形作る主軸となっていますが、季節性による小さな変動がより短期的な影響を与えています。トレンドと季節性、残差のバランスが観測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人々が直感的に感じることは、全体的な成績や状況が一度改善した後、再度下降トレンドに入った状況です。このような動きは、政策の変更や社会的な動向に影響を及ぼ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は、上昇トレンドのピークを捉えて新たな施策を講じることが重要ですが、下降トレンドをいかに緩やかにするかが鍵となります。急激な変動に対しては、柔軟な対応策が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: グラフの趨勢（トレンド）部分は、月の前半にかけて緩やかに上昇しています。これは社会的なWEI平均スコアが最初の約15日間で改善していることを示しています。
– **下降トレンド**: その後、下降に転じ、特に後半の落ち込みが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: 観測値のプロットで7月10日付近に急なピークがあります。これは一時的な要因やイベントが影響している可能性があります。
– **外れ値**: 特に大きな外れ値は見受けられませんが、一部急激に上がったり下がったりするポイントが注意を引きます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **トレンドプロット**: 長期的な方向性を示し、直近の下降傾向が示唆されています。
– **季節性プロット**: 定期的な上昇や下降を示唆し、特に10日周期で変動しています。
– **残差プロット**: ノイズや予期せぬ変動を示しますが、大きな変動は見受けられず安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差の相互作用により、観測値の総合的な動向が形成されている様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主に30日間内で、短期的な季節性の変動がトレンドと共に影響を及ぼしている様子が分かります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– **人間の感覚**: データは時折激しい変動を示しつつも、全体として軟調です。この変動は政治的イベントや社会的な出来事に対応しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期のポジティブなトレンドから、突然の下降は不安要因として捉えられるかもしれません。ビジネス環境の政治的な安定性や政策の影響が考慮されるべきです。
これらの分析は、社会的アクションやビジネスの戦略立案における指針となり、特に急な変動の背景を探ることで、適切な対応が可能となるでしょう。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）による散布図で、社会カテゴリのWEI構成要素を30日間にわたって分析したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データ点は右上から左下にかけて広がる傾向があり、ある種の関係性が示唆されますが、明確な上昇または下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右上に少数のデータ点があり、これらは外れ値と見なせるかもしれません。特に右上の点群は他からやや離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータのサンプルを表し、横軸（第1主成分）はデータの73%の分散を説明しています。縦軸（第2主成分）は9%の分散を説明していますので、第1主成分がデータの大部分の変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは時系列の変動よりも、要因（成分）間の関係性が示されているため、直接的な時間的関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはだいたい楕円形に広がっており、第1主成分に沿ってわずかに強い相関を持つように見えます。このことは、第1主成分がデータの主要な変動要因であることを支持しています。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– 視覚的に見ると、重要な変動要因は第1主成分に集約されるため、社会的現象における主要な要素を分析する際には、第1主成分の影響が大きいという直感が得られます。これにより、社会問題の分析や政策立案において、この要因に特に注意を払う必要があるかもしれません。
データがどのような内容なのか具体的には不明ですが、視認可能なパターンや外れ値を利用してさらなる分析と理解が進められるでしょう。
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。