📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. **時系列推移 (Time Series Trend)**
– **総合WEI (Combined WEI)**: 全体的に見て、7月上旬から中旬にかけては安定したスコアを維持していましたが、7月7日以降、スコアが高くなっています。最大のスコアである0.88は特に2025年7月7日に見られました。全体のトレンドとしては、上旬には小さな変動がありつつも、全体としてやや上昇傾向にあるといえます。
– **個人WEI平均 (Personal WEI Average)**: こちらも同様に、7月上旬から中旬にかけては混合した変動を見せつつ、下旬には安定して0.70から0.80の間のスコアに至ることが多いです。
– **社会WEI平均 (Social WEI Average)**: 中旬には顕著に高いスコアを示しており、全体を通してやや上昇傾向に見えます。
#### 2. **異常値 (Anomalies)**
– 異常値が多く確認されています。例えば、2025年7月2日の0.62など、および7月7日の0.88は顕著です。これらの異常は、おそらく特定の出来事や社会的環境の変化によるものと考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL Decomposition)**
– **トレンド**: 特に中旬から後半部にかけてのスコアが上昇していることから、社会的機運や政策の影響を示唆する可能性があります。
– **季節性**: 日常・週間のサイクルが影響しているようには見えず、むしろ長期的ないくつかのイベントに対応している可能性があります。
– **残差**: 上述の異常値が考えられ、その原因が明確ではない部分が確認できます。
#### 4. **項目間の相関 (Correlation Between Items)**
– 相関ヒートマップ（仮定）は提示されていませんが、総じて『社会WEI』内の個々の項目間で緊密な正の相関が確認される可能性があります。例えば、「社会基盤・教育機会」や「共生・多様性・自由の保障」など、社会的要因が強く関与している場合が多いです。
#### 5. **データ分布 (Data Distribution)**
– 各項目のスコアは、箱ひげ図を用いると中央値のばらつきが見て取れます。異常値が多く存在しているため、そのウィスカーを超える外れ値がいくつか見られるでしょう。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA – Principal Component Analysis)**
– 主成分分析の結果、PC1が高い寄与率を持つ0.73は、総合的に主要な変動要因を占める要素を指示していることを示しています。特に社会的要因（公平性、共生など）が強く反映していると考えられます。
### 結論 (Conclusion)
7月の前半から中旬にかけては、総合的なWEIスコアが社会的な要因により安定し高揚する傾向にありました。そのトレンドはおそらく特定の出来事や政策による影響であると推測され、水準の上昇は、社会的要因が正に影響を与える構成要素であることを踊ります。特に異常値の存在は特定のイベント、社会情勢の影響を示唆するものであり、今後の細部にわたる分析を通して、細かい要因の特定を進めていくことが考えられます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド:**
– 実績データ（青のプロット）は、期間の初めに上昇しその後やや下降していますが、全体としては0.8付近を維持しています。
– 予測データは下降傾向を示していますが、異なる予測手法による微妙な傾きの違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い縁取りのプロットが外れ値を示しています。これらはグラフ内で数箇所見られますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
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表しており、社会カテゴリのWEIスコアの実績。
– 赤い×印は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 青、ターコイズ、紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測モデル間での誤差がありますが、全体的な傾向としては大きく乖離していません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは0.7から0.9の範囲での密度が高く、この範囲がデータの集中地点と考えられます。
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:**
– 実績データが0.8付近で安定していることから、社会的指標として高い信頼性があると考えられます。
– 予測が下降傾向を示すため、未来の社会的構成要素（教育、福祉など）に注意が必要です。
– 全体的な安定感から、大きな社会的変動は直近では予測されません。
このグラフは、社会カテゴリのWEIスコアの予測における不確実性とその背後にあるモデル間の違いを明確に示しています。ビジネスや政策決定の際には、予測の信頼性とその変動範囲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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– WEIスコアは全体として安定しており、期間中に大きな変動は見られません。
– 期間の後半にわずかな下降トレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い円で示された外れ値がいくつかあり、特にスコアの低下に関するものが目立ちます。
– データのほとんどは不確かさ範囲（灰色の帯）内に収まっています。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実績データを示し、予測点は赤の「×」で表されています。
– 不確かさ範囲は、予測の信頼性を示すにあたり重要です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線があり、それぞれ微妙に異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測手法に基づくスコアの傾向は類似していますが、ランダムフォレスト回帰の予測が若干異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアの分布は広範囲にわたっていますが、中央値は0.7〜0.8の間にあるようです。
– 時間が経つにつれてスコアの安定性がやや下がっている可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアが社会的な要因を反映している場合、その安定性がポイントです。わずかな下降が示唆されているため、それに対する対策が必要かもしれません。
– 外れ値が発生する要因を分析し、根本原因を特定することが、今後のスコア安定化に寄与する可能性があります。
– 各種予測手法による異なる予測トレンドを比較検討し、より精度の高い結果を求めることができれば、意思決定に有用です。
このグラフは、短期的な予測の質と外れ値の違いを理解し、戦略的な意思決定をするための出発点となり得ます。
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:
以下がこのグラフの分析結果です。
1. トレンド:
– 実績データ（青いプロット）は、7月中は比較的一貫したトレンドを示していますが、8月に入るとやや下降トレンドが見られます。全体的に大きな変動はなく、安定しているようです。
– 予測線（3本の異なる色の線）は緩やかな下降を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつかありますが、特にデータの中で目立った急激な変動はありません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは実績のAIによるスコアの変動を示しています。
– クローズアップされた黒の円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、将来のスコアがこの範囲内に収まる可能性の高さを示唆しています。
– 予測の3本の線は、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）による将来のトレンドを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測のデータは、全体として一致しているものの、若干の乖離があります。予測に基づけば、今後のスコアは下降すると見込まれています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データの密度は7月中は比較的一様であるが、8月には少し密度が低くなっています。
6. 直感的な感覚とビジネス・社会への影響:
– 人間が直感的に捉えると、スコアは比較的安定しているが、今後しばらくはわずかに下降傾向になる可能性があります。
– この変動が具体的に何を示し、どのように社会やビジネスに影響を与えるかは、その背後にある要因や使われているデータの性質に依存します（例: 市場動向、消費者行動など）。
– 適切な政策や対応策が必要となるかもしれません。予測結果に基づいて先手を打つことが必要です。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは0.7から0.9の間で推移しており、比較的一貫しています。ただし、30日を通じて大きな上昇や下降は見られません。最後の方で若干の上昇の傾向もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にいくつかの外れ値が見られ、特に日付が進むにつれてWEIスコアが0.6以下に下がるポイントがあります。これらの外れ値は経済的状況の急激な変化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）**: 青のプロットが実際のWEIスコアの変動を示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤のバツ印が予測された数値を示していますが、詳細なデータはプロット上確認できません。
– **不確かさ範囲**: 灰色の部分が予測の不確かさ範囲を表し、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
– **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の3つの予測モデルによって今後の予測ラインが引かれています。それぞれ異なる傾向がありますが、全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルを用いた将来予測が行われており、それぞれのモデルが少し異なる将来の傾向を示しています。これにより、経済的余裕が将来どう変化するかをより多角的に分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布は0.7から0.9の間に集中していますが、外れ値があるため、経済的余裕におけるある種のばらつきが存在することが示唆されています。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**:
– 人々が直感的に理解することとしては、WEIスコアが安定しているが、時折大きく変動することがあるという点です。ビジネスや社会において、これらの急激な変動は経済的な不確実性や突発的な出来事を示す可能性があります。政策やビジネス戦略において、突然の変動がある場合の対策を考慮する必要があるでしょう。予測モデルが示すやや楽観的な傾向は、将来的な経済的改善の可能性を示しているかもしれません。
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:
このグラフは個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。ここから得られるいくつかの洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、実績データ（青いプロット）は0.6から0.8の範囲で横ばいですが、やや0.75付近を中心に偏っています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は、すべてほぼ平行で、やや下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い円で示されています。これらは通常の健康状態からの逸脱を示しており、特に7月下旬に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示しており、安定したパフォーマンスを表現しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲に多くの実績データが含まれています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のデータは、大きな乖離はなく、おおよそ一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、短期間では大きな変動が見られませんが、特定の期間ではわずかに減少する傾向が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この安定したスコアは、個人の健康状態が比較的安定していることを示唆しています。しかし、外れ値は注意が必要で、健康状態が不安定になる可能性を示しています。
– ビジネスや社会の観点では、健康維持に対する継続的な取り組みの重要性を示しており、予防的な健康管理の必要性を強調しています。
このグラフから、個人の健康状態のモニタリングが継続的に行われていること、そしてその情報が役立つ予測を提供していることが読み取れます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の約15日間はWEIスコアが緩やかに増加しています。その後、ややばらつきがありますが、全体として0.6から0.8付近で横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にはいくつかの外れ値が黒い円で強調されています。特に中盤以降に目立ちます。これらの外れ値は、個々の強い心理的ストレスや逆に非常に低いストレスを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示しています。これらは日ごとのWEIスコアを表し、大小のばらつきが見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、ある程度の予測誤差が存在します。
– 色付きの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による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**
– 複数の予測手法が用いられ、それぞれ異なる傾向を示しています。ただし、全般的に横ばいもしくは微妙な下降傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は0.6から0.8付近に密集しており、この範囲が個人の通常のストレスレベルかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、全体的なストレスレベルが比較的高めであることがわかります。社会的、業務的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は、ストレス管理が重要で、特に外れ値に該当する日には追加のサポートが必要かもしれません。
– 予測に基づくと、特にストレスレベルが上下にぶれやすい時期があり、これに対応するための柔軟な対応策が求められるでしょう。
特にストレスが特定の日付に集中している場合、それに関連するイベントや要因を調査し、適切な対策を講じることが望まれます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期から中盤にかけて、WEIスコアは全体的に0.8以上で維持されていますが、期間の後半に向けて若干の下降が見られます。特に後半、スコアは0.6付近で安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が存在し、特に0.7付近で多くのデータポイントが囲まれています。これらは異常値として捉えられています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、曖昧さの範囲（グレーの領域）内で変動しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインが示されています。決定木とランダムフォレストは比較的一貫した予測を提供していますが、ランダムフォレストは下降の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は実績に対して全体として一致していますが、ランダムフォレストの予測は特に下降トレンドを予測しており、将来的な低下の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布はある程度安定していますが、期間の後半に向けて分散が減少（スコアが0.6付近に集中）しています。
6. **人間の直感的な感想と影響**
– このグラフからは、個人の自由度と自治（WEI）が一時的に低下する可能性があることを示しており、社会的な自由度の維持が課題となるかもしれません。ビジネスにおいては、規制や政策の影響を受けた可能性があり、自由度の低下が意思決定に影響を及ぼすことが考えられます。
全体として、このグラフからは、自由度における一時的な低下が予測されるものの、複数の予測モデルによる異なる見解が存在します。したがって最適な戦略策定には、多角的な視点が必要です。
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:
グラフから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）のトレンドを見ると、全体的には一定の範囲内で上下していることがわかります。特に初期と終盤で少し下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値として強調されています。この範囲では、ほとんどのデータポイントがまとまっていますが、いくつかの異常値が記録されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績データを示しており、実際のWEIスコアの測定値です。
– 赤い「×」のマークは予測値を示し、予測モデルがそれぞれ異なる傾向を示しています。
– 色で示された線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルによる予測値は、実績データと比較して一定の範囲内に密集していることから、各モデルの予測は実績データに基づいてある程度の正確性を持っていると考えられます。ただし、線形回帰の予測は下降傾向を示していますが、その他のモデルは比較的安定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しています。モデルの予測範囲も大きくずれていないため、全体的な傾向には一定の信頼性があると考えられます。
6. **人間の直感的な印象と社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見た際、WEIスコアが時間の経過とともにやや安定しないが、大きく崩れない範囲で推移していると感じるでしょう。これにより、公平性・公正さが維持されていることに対する信頼感がある程度生まれるでしょう。しかし、外れ値が存在することで、不確実性や改善の必要性を示唆しているかもしれません。
このように、グラフはWEIスコアの変動や予測の正確性に関する重要なインサイトを提供しています。また、社会やビジネスでは、公平性を維持するための具体的なアクションを考え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:
以下のような視点でこのグラフを分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは概して横ばいであり、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。また、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ともに）もほぼ横ばいですが、わずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としていくつかのデータポイントが強調されていますが、これらの外れ値もすべて0.8以上の範囲内にあります。急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、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示しており、予測モデルが一致した範囲内にあることがわかります。
– 予測モデルはすべて微細な違いはありますが、非常に近い予測を行っていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3種類の予測モデルとの関係性を観察すると、実績データは予測の範囲内に収まっており、一貫性があると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.8から1.0の間に集中しています。予測精度の高いモデルであることを示しているため、これらの手法は一般に信頼できると考えられます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 社会の持続可能性と自治性に関するこのデータは、短期的には安定しており、大きな変動は期待されていないことを直感的に示しています。
– ビジネスや社会において、持続可能性や自治性の維持が順調であり、現状を維持する施策が効果を発揮していることを示唆しています。この傾向が続く限り、持続可能で安定した社会の実現が見込まれます。
全体として、安定性が維持されていることが確認でき、将来の予測もそれを後押ししています。効率的な政策や施策がすでに実行されている場合、このデータはそれを強く支持するものであると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いドット）は横ばいの傾向があります。WEIスコアに大きな変動はなく、ほぼ一定のレベルで維持されています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は緩やかな上昇トレンドが示されています。ただし、変化は緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、いくつかのポイントで標準的な範囲から外れたデータが観察されます。特に、初期段階に外れ値が集中しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績値を示しており、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の範囲を表しています。この範囲内でのデータ変動は通常の変動と見なされます。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測ラインです。
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る部分が多いため、予測が比較的正確であることが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測方法よりもスコアの上昇を示していますが、まだ多くのデータポイントが予測範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密集度は全体的に高く、スコアの変動が小さいことを示しています。これにより、振れ幅が少ない安定した社会基盤と教育機会を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– グラフからは、社会基盤や教育機会が安定していることを直感的に感じ取れます。安定性は、長期的な社会の健全性を保つ上で重要です。
– 徐々に上昇する予測トレンドは、今後の小規模な改善の可能性を示唆しており、一定の政策介入や社会的投資が行われている可能性があります。
このグラフは、一見すると大きな変動がないことから、社会基盤や教育機会の分野において、現在の施策が効果を発揮し、今後も安定的な改善が期待できると説明できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアに明確な上昇または下降のトレンドは見られません。スコアは0.6から1.0の範囲で変動しており、特定の周期的なパターンも存在しないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 指摘された外れ値がいくつか見られますが、全体のデータに大きな影響を与える程ではありません。ただし、これらの外れ値が発生した原因を調査することで、特定の出来事や社会的要因を理解する助けになるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測データは赤い×で示されています。外れ値は黒い円で囲まれています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測に基づく異なる色のトレンドラインは、独自の予測モデルによるスコアの変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルのトレンドライン（緑、青、紫）は異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと比べて大きく下降する傾向を示しています。これは、ランダムフォレスト回帰が他の要因に敏感である可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは多くのプロットが狭い範囲に集中しているため、比較的一定のWEIスコアが保たれていると考えられます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– WEIスコアは、共生や多様性の保証に関して比較的安定していると人々は感じるかもしれません。しかし、外れ値の存在は社会的、多様性の課題が局所的または短期的に発生している可能性を示唆します。
– 企業や政策立案者にとっては、これらのスコアの変動を詳細に分析し、特に外れ値を注意深く観察することで、社会の共生や多様性の改善に向けた具体的な施策を模索することが重要です。特にランダムフォレストの下降傾向は注意が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯や日にちでのスコアに周期性があるように見えます。7月初旬と20日以降にスコアが高まる傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月13日と7月24日にスコアが急に高まっていて、これは注目すべき急激な変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色合いはスコアの高さを示します。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日別、時間別に異なるスコアを示しているため、日中の特定の時間帯に活動が集中している様子が伺えます。例えば、15時から17時と22時以降に活動が活発です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日時の間に直接的な相関は見られませんが、突然変動する日があるため、何か特定のイベントや外部要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– ある日の特定の時間帯に活動が集中するパターンが見られるため、これは社会的なイベントや集まりが影響している可能性があります。ビジネスにおいては、このパターンを利用して効果的なマーケティング戦略やリソースの配置を検討することで、効率的なオペレーションが可能となるでしょう。
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:
## ヒートマップ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの変動が明確で、特に07:00-08:00と23:00-24:00において高いスコアが観察される。
– 07月06日から15日までの間は、比較的一貫した高スコアが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 07月02日、03日などはデータが欠けている可能性があり、それに伴う不連続がある。
– 07月25日は08:00-09:00の時間帯で急激な変動が確認できる。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色が最も高い値を表し、紫が最も低い値を示している。
– 高密度に配置されたプロットは、特定の時間帯に集中して活動があることを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 高スコアの時間帯が複数の日付にわたって連続する場合、周期性やパターンがある可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– AMとPMでスコアの違いがあり、一般に午前中と夜間の活動が多い。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このヒートマップは特定の時間帯や日に活動が集中していることを示唆する。たとえば、ビジネスタイムや休日の活動を示している可能性。
– 社会的には、特定の時間帯における集中を考慮して、サービスや製品の供給を調整する必要があるかもしれない。
このグラフから、時間帯による活動の偏りや特定日の異常値を考慮した運用の見直しが求められます。また、欠測データへの対応も重要です。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 特定の時間帯に集中した活動が見られ、特に7時、15-16時、23時に明確なパターンが確認できます。
– 色の変化により、時間帯ごとのスコアが異なり、全体の上昇トレンドや下降トレンドは日によって変動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日や7月19日の15-16時、7月7日の7時では、他の日よりも高いスコアの黄色が目立ち、外れ値となっている可能性があります。
– 特に7月23日からの期間では、急激な変動が見られ、スコアが劇的に低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色（紫から黄色）はスコアの高低を示しており、黄色になるほどスコアが高いことを示しています。
– 密度の高い部分は、その時間帯において活動が活発であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯によってスコアが変動しており、特に勤務時間や社会活動の多い時間帯でスコアが高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯に依存しているため、特定の時間帯で高い活動が見られることから、ライフスタイルや社会的要因が関与している可能性があります。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– このヒートマップからは、特定の時間帯における社会活動の傾向を視覚的に把握することができます。
– スコアが高い時間は社会的に重要なピークタイムである可能性があり、ビジネスやサービス業においてはその時間帯に焦点を当てることで、効率が向上する可能性があります。
– 急激なスコアの低下は、何らかの社会的イベントや障害が発生したことを示唆しているかもしれません。これにより、リソースの計画や戦略を見直す良い機会となるでしょう。
全体として、このヒートマップは社会活動の時間における変動を示し、戦略的な意思決定に役立つ貴重な情報を提供します。
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**
– ヒートマップは相関関係を示しており、直接的なトレンド（上昇、下降）は分析しにくいですが、赤色が濃いほど高い相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 経済的余裕と自由度および自治の間に比較的低い相関（青色）が見られ、他の高い相関が多い中で例外となっています。この部分は外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色に近いほど高い相関、青色に近いほど低い相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 各項目同士の相関が特徴的で、個人WEIの平均は他の項目（特に健康状態や心理的ストレス）と高い相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心配的ストレス）」、また「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が特に高いです。
– 一方、経済的余裕と他の項目との相関は総じて低めであるため、独立性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関は、個々の要素が社会的評価にどの程度影響を与えるかについての示唆を提供します。特に個人的健康や心理的ストレスの要素が全体の幸福度や社会的公正に大きく関与していることが見受けられます。
– 経済的余裕が独立していることで、他の要素と切り離して対策を考える必要性があります。
– この相関データは、政策立案者にとって、社会福祉や健康増進策を講じる際の参考情報として有用です。また、ビジネスとしては従業員の健康管理が企業全体のパフォーマンス向上に寄与する可能性を示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 一般的に、プレゼンされたWEIタイプ間には明確な上昇や下降トレンドは見られません。ただし、各カテゴリーは異なる中央値と広がりを持ち、これはそれぞれ異なる社会的範囲や要因を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のボックスプロットが外れ値を伴っています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生活整備・教育機会）」で目立ちます。これらは特定の個人やグループが異常に高いストレスを経験している可能性、あるいは教育機会の不均一性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 各ボックスプロットは、WEIスコアの範囲を示しています。箱の幅は、中間範囲（第1四分位数から第3四分位数まで）を表し、中央の線は中央値を示しています。色の違いは、さまざまな社会的カテゴリを視覚的に区別するためと考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列の要素が明示されているわけではなく、異なるWEIタイプごとの分布を比較しています。そのため、時系列の関連は直接は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプによって得点の分布が大きく異なり、特に「個人WEI（心理的ストレス）」が広く分散していることが目立ちます。これは、心理的ストレスが非常に一様でないことを意味している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 全体として、特定の分野における不均衡や潜在的問題（例：心理的ストレス、教育機会の不均一性）が看取されます。これらは、社会政策や個別サポートの必要性を示唆しています。また、WEIスコアの分布を分析することで、効率的なリソース配分や政策立案のための情報を提供することができます。
このグラフは、社会的な問題領域を特定し、具体的な対策を検討するための有力な資料となり得ます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、社会カテゴリの総合WEIスコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドプロットは7月1日から7月15日頃までは上昇し、その後は緩やかに下降します。全体として上昇から下降への転換点が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オブザーブドプロットでは7月15日から7月29日の間にいくつかの急激な下降が見られますが、特に7月21日頃に顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータの動きです。
– **Trend**: 長期的な動きを示し、ベースラインの変化を反映しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、2～3日周期の変動が確認されます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた残差で、リズムやパターンがないランダムな動きを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドは大まかな上昇と下降を示していますが、シーズナルとレジデュアルがその動きを一部補正しています。短期の波動はシーズナル成分で説明でき、それ以外の細かな変動はレジデュアルで捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドはシーズナルと連動せず、独立した大局的な変動を示します。レジデュアルには明らかな相関は見当たりません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このデータは社会動向の指標を示している可能性があります。上昇トレンドの一部で見られるように、短期的な好況が観測されましたが、後半の下降トレンドは注意を要する局面を示唆しています。
– 特に7月中旬以降の変動は、社会的または経済的要因に伴うものかもしれず、今後の政策対応やビジネス戦略において考慮されるでしょう。
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分解グラフは、30日間の個人WEI平均スコアに関するデータを示しています。以下に各要素についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは最初の15日間で上昇し、その後下降しています。この期間内で全体的にスコアが改善しつつあるが、中盤以降の減少が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフでは7月10日頃に急激な増加が見られ、これは一時的な外れ値または異常値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**:
– **Observed**: 実際に観測されたスコアで、変動が確認できます。
– **Trend**: スコアの全体的な傾向を示し、長期的な変化を把握できます。
– **Seasonal**: 繰り返し現れる変動パターンを示しており、約数日の周期性が見られます。
– **Residual**: モデルで説明されない変動で、ノイズや外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの下降が始まる時期と残差の変動が大きくなるタイミングに関連性があります。これは、データの変化が短期間の一時的なものである可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性とトレンドの変動が相互に影響していることが考えられます。トレンドの下降が始まる際に、季節性成分も振幅の変動が激しくなっているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフは個人のウェルビーイングに関連するスコアの変動を示しており、初期の改善傾向が後半にかけて薄れていることから、社会的イベントや環境の変化が個人の状態に影響を与えている可能性があります。
– 社会への影響としては、恐らく特定の要因または出来事がこの期間に人々の気分や行動に一時的なインパクトを与えたと考えられ、同様の状況を予測し、対応策を講じる必要があるかもしれません。
この分析は、30日間のデータから得られる一般的な洞察を提供しましたが、さらなる詳細な情報や追加のデータがあれば、より具体的な結論が得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– **Observed（実測値）:** 最初の数日間で上昇し、中盤でピークに達した後、後半は下降傾向にあります。全体的に一度上昇し、その後緩やかに下降しています。
– **Trend（トレンド成分）:** 初めは上昇傾向にあり、しばらくして安定した後、再び下降し始めています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月の第3週頃に観測される急激な下降があります。これは周期的な変動成分や外部要因による可能性があります。
– **Residual（残差成分）**にも小さな急激な変動が見られ、これは予測不能な要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **Observed:** 実際に観測されたデータを示しています。
– **Trend:** 長期的な傾向を示す成分で、データの基本的な上向きまたは下向きの動きを示します。
– **Seasonal:** データの周期的な変動を示しています。短期間の周期で変動しています。
– **Residual:** トレンドや季節成分を除いた後のノイズを表します。価格や他の要因による予測不能な変動が含まれます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– **Observed**と**Trend**はほぼ一致しており、基本的な動きはトレンドによって説明できます。
– **Seasonal**成分は短期的な変動要因を示し、これがObservedの特定のパターンを作り出しています。Residualはこれらに含まれない予期しない変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– **Trend**と**Observed**は強い相関があります。**Seasonal**は短期の変動を示し、Residualは小さく無作為に分布しており、明確なパターンではないことを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:**
– 社会的な指標の一時的な上昇が見られ、その後徐々に減少しているため、何らかの短期間のイベントや政策の影響を受けた可能性が考えられます。
– 例えば、新しい政策の導入やイベントが一時的に社会の指標を上昇させ、その効果が薄れてきた可能性があります。
– ビジネスや社会では、これを活用してタイミングよく対策や施策を導入する必要があるかもしれません。
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、PCA（主成分分析）によって視覚化されたWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を示しています。以下に詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– クラスタリングの傾向が見られ、第1主成分が正の方向に進むにつれて、第2主成分も上昇する箇所が見受けられます。このことは、データが一部の領域で密集している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右下と左上に位置するプロットが、他のプロットと距離を置いているため、外れ値として考えられます。これらは、主成分が他とは異なる特徴を有していることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、WEIの異なる構成要素を表し、横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分を示しています。プロットの位置は、それぞれの要素が持つデータセット内での対称的な関係を視覚化します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるプロット間の関連性により、WEI構成要素間の相関が示唆されます。第1主成分がデータの大半を説明しているため、この方向での動きが特に重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体では弱い正の相関が見られます。特に第1主成分が正の領域にあるプロットが密集し、データの集中があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このパターンは、特定の経済指標が協調して動いている可能性があり、そこから重要な経済的インサイトが得られるかもしれません。経済活動の変動や特異なイベントの影響を分析する上で、これらのデータのクラスタリングは有用です。ビジネスや社会においては、特定の経済的要因が他に比べて大きな影響を持っている点を注意する必要があります。
この分析が、30日間のWEIに基づく要因分析の理解に寄与できることを期待しています。
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。