📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータセットに基づくWEIスコア分析の詳細を示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 初期の変動を経て、7月6日以降はおおむね上昇傾向にあります。特に7月9日ごろから7月15日まで0.85〜0.87間での高止まりが見られ、スコアの上昇が確認されますが、その原因は分解分析における各種項目スコアの上昇によるものと考えられます。
– **個人と社会WEIの平均**: 両者共におおむね上昇傾向であり、特に社会WEI平均は7月6日から7月12日での顕著な上昇が見られます。
– **詳細項目**: 経済的余裕と健康状態は7月初旬に一時的にスコアを減少させますが、中旬以降に大きく改善します。心理的ストレスは7月19日前後に急激な変動を示しており、当該期間での社会的不確実性や経済状況が影響を及ぼしている可能性があります。
### 2. 異常値分析
– 異常値として検出されたスコアの中でも特に2025-07-01〜07-02間のスコア(総合WEI 0.62〜0.69)は、その他の期間と比べ、低くなっています。これは、当時の社会経済的な状況の悪化や、個人・社会平均に対する大きなインパクトに起因している可能性があります。
– 後半に向かって異常値として検出されたスコアは多くが0.8以上であり、異常値ながらも高スコアであることから、それに寄与した原因をポジティブなイベントや要因として考えるべきです。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解では、社会分野でのポジティブなトレンドが全体的なWEIを引き上げている可能性があり、その結果として持続可能性や共生の上昇が顕著に見られます。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップ（未提供）を想定した場合、個人経済と個人健康の強い相関、社会分野内での公平性や持続可能性の相関強化が見られる可能性があります。特に、社会持続可能性のスコアが全体的な社会WEI平均を引き上げていると考えられ、個々の社会的取り組みや政策の影響が強く及んでいると推測されます。
### 5. データ分布解析
– 各データセットにおける箱ひげ図（未提供）を考察すると、持続可能性や多様性において高い中央値とばらつきが小さいことが予想される、これにより安定的なスコア高騰が推測されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）におけるPC1が全体の変動の主要因であり、その寄与率が72%となっています。これは、事実上、個人経済状態や自由度が全体的なWEIに大きな影響を与えていることを示唆しています。
### 総括
この分析の結果として、近年の社会貢献の増加や個人経済や心理的環境の改善がWEI全体スコアにポジティブな影響を与えています。この期間中の特定の日付での急激なスコアの変動は社会的イベントや政策・経済要因の変動を示しており、そのインパクトが直接的にWEIに組み込まれていることを示しています。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は、時間の経過とともに比較的横ばいで推移しています。また、過去数か月間のどのデータも0.6から0.9の範囲に収まっています。
– 予測データ（緑色）は黒枠内に集約されており、測定の不確実性や比較基準として使用されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明示的な外れ値は見当たりませんが、青色のプロットの中で一部が強調されています。これが異常値を意味している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の丸は過去の実績データを示し、緑色の丸は前年のデータを示しています。
– 紫、ピンク、紺色の線はそれぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データ（青色）と前年のデータ（緑色）でクラスターが見られますが、両者の関係性については不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータは、中央値を中心にして均一に分布しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績と予測が一致しておらず、予測モデルは過去のデータと異なる傾向を示しています。これは、モデルが過去のトレンドをうまく捉えられていないか、新しい要因が影響を及ぼしていることを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、モデルの予測精度を改善し、新しいデータに適応する必要があるかもしれません。社会的な予測において、モデルの選択と改善が重要であることを示しています。
全体として、モデルの精度を上げるためには、異常値や不確実性を減らし、過去のデータとの整合性を高める必要があるでしょう。
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**
– 左側のデータ（2025年7月～2025年9月）は、短期間での急激な下落を示唆していますが、その後、再び上昇しているようです。
– 右側のデータ（2026年7月頃）は、より安定したパターンを示しており、WEIスコアが0.8付近で一定に維持されている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には異常値として大きな円で示された点がいくつかあり、予測範囲を超えたデータが存在したことを示しています。
– WEIスコアが一時的に0.6付近に急激に低下した後、回復していることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、紫とピンクの線は予測のトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。これらはデータの将来の動向をモデル化しています。
– 緑色の点は前年の値を示し、前年に比べてデータがどのように変化したかを比較できるようにしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値、前年データ間での比較が可能であり、季節性やトレンドの変化を視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の比較により、WEIスコアの分布がどのように変化しているか、前年に比べて改善または悪化しているかを分析できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 直感的には、初期段階での急激な変動とその後の安定化を経験していることから、システムや戦略の見直しが行われ、結果として安定化が図られたと考えられます。
– ビジネスや社会においては、初期の不安定な動きが組織のリスク管理や戦略調整における課題を投げかけていた可能性があります。現在の安定した水準は、改善施策の効果が出ていることを示唆しており、これを維持するための継続的な取り組みが重要となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月から9月ごろ）ではWEIスコアが0.8付近で安定しています。
– 後半（2026年中）の予測では、WEIスコアがばらついているものの0.6から0.8の範囲で上下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータでは、いくつかの点が「異常値」として強調されていますが、大きな変動は見られません。
– 2026年の予測データでは、スコアの分布がやや広がっており、予測の幅が増しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを表し、黒い円囲みが異常値を示しています。
– 緑の点は予測されるデータで、複数の機械学習手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と、AIによる前年度との比較が強調されています。前年度と比較して安定的なパターンを保っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2026年の予測データは、ばらついているものの、全体として分布は0.6から0.8の間に収まっています。この範囲内で揺れ動くものの、大きな外れは少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間はWEIスコアが安定していると感じるでしょう。2025年の安定した実績に基づいて、2026年の予測も過去の動向を大きく外れることはないだろうという安心感を持つことができます。
– ビジネスや社会に対しては、この安定性が信頼性を生む可能性があり、政策決定や戦略プランニングに役立ちます。ただし、予測の幅が広がっていることから、柔軟性のある対応が求められるかもしれません。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 2025年から始まるデータで、7月から9月にかけて「実績（実績AI）」が記録されています。これらは0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいです。
– 予測部分は2025年10月以降、2026年6月頃までで、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 2026年6月以降の「前年（比較AI）」のデータは少し高めの0.7から0.9で推移していますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績データにおける「異常値」が2つ確認できますが、それ以外は全体的にまとまっています。
– 異常値は監視すべきポイントで、何らかのショックや特異なイベントによって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青、予測データは赤の「X」マーク、前年データは緑で表示されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色の線で示されており、ランダムフォレスト回帰が最も高く予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較を見ると、前年データの方が高い水準であり、予測がどれほど当たるかを見定めるためのベンチマークとして利用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、予測は現実的な範囲内と言えますが、実績から前年への移行には注意が必要です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 人々が見ると、前年より現状が改善する見込みがあるようにも見えます。
– 経済的余裕指数が上昇していることはポジティブです。これにより消費活動や投資が活発化し、経済全体に良い影響を与える可能性があります。
このグラフは、個人の経済的な見通しが改善している過程を描いいますが、それぞれの仮説モデルの信頼性も考慮に入れつつ、継続的な観察が必要です。
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
– グラフには、最初の期間（2025年7月～9月頃）にデータが集中しています。その後、データは空白になり、再びデータが現れるのは翌年（2026年7月）です。
– 最初の期間では、スコアは0.8付近に密集しています。その後、スコアの範囲が若干広がり、次の期間では0.6付近に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として、数個のプロットが他のプロットと分離されています。それらは0.8付近ですが、僅かに範囲外にある、もしくは高い位置にあります。
### 3. 各プロットや要素
– 実績データは青色で、予測と比較が示されています。
– 黒の円で囲まれたデータは異常値を示しています。
– 予測手法が異なる色で示され、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などが使われていることが分かります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測結果は実績を元に算出されており、未来の期間の健康状態を表現しています。
– 初期のスコアから次の予測期間までの変化を検討することで、健康状態の変動を分析できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のデータが非常に密集しているため、データの一貫性が高いと考えられます。
– 次の期間では、異なる特徴があり、データの分布に広がりが見られます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 最初の期間のスコアが高いのに対し、次の期間のスコアが下がっていることから、健康状態の悪化や評価基準の変化を示唆している可能性があります。
– 予測の不確実性や異常値の存在は、健康状態の監視や予測精度の改善が必要であることを示しています。
– 社会的またはビジネス的には、このデータが個人の健康状態の維持や改善に役立つ政策や製品開発に利用される可能性があります。
全体として、このグラフは時間経過による健康状態の変化とそれに対する予測手法の多様性を示しており、データの背景にあるコンテクストが解析に重要であることが示唆されます。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。一つ目のブルーで示された2025年のデータは比較的横ばいで密集していますが、スコアは0.4から0.8の範囲にあります。
– 2026年のグリーンで示された期間には同様にスコアが密集していますが、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたデータポイントがあります。これらは他のデータ群から離れており、特異な出来事や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**
– ブルーは実績（実績AI）を示し、グリーンは前年（比較AI）を示しています。
– 紫や他の色の線は予測モデルの範囲や方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しますが、これらのデータは視覚化されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年のデータはそれぞれ独立して表示されています。大きなトレンドの変化は見られず、前年のデータが新しいデータを予測するために使用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 両方の期間のデータが非常に密集しているため、個人の心理的ストレスレベルがある範囲内で安定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と社会への影響**
– データが非常に安定しているため、心理的ストレスのレベルが急激に変動していないことはポジティブに捉えられる可能性があります。
– 異常値はビジネスや個人の介入が必要な場合を示唆しています。これらは特定の出来事やストレス要因に関連している可能性があり、注意が必要です。
全体として、このグラフは個人の心理的ストレスの安定性を示しており、特に異常値や急激な変動が発見された場合に即座に対応することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれており、2025年7月1日から始まる期間は青色の実績データと異常値が小さな範囲に集中しています。その後、2026年に入ると緑色の予測データが目立ち、若干広がりを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い実績データには、いくつかの異常値が示されていますが、特定の時期に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データ、緑色は予測データを表しており、色の濃淡や大小でデータの変動や密度が示されています。
– 予測は複数の方法で行われており、異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは時間の経過に伴って切り替わり、予測データがより広範囲にわたって分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一定の相関が見られます。実績データが比較的安定しているのに対し、予測データは分散しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は、実績の安定した時期から予測の変動が増したことを認識でき、その背景にある不確実性を感じ取るかもしれません。
– 自由度や自治の評価が変動することは、個人の生活や社会情勢に影響を与える可能性があります。
– 予測の変動が大きいことから、特に将来に関する不確実性やリスクへの注意が必要であると考えられるでしょう。これに対する対応策や政策の調整が求められるかもしれません。
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:**
– グラフは2つの異なる時間帯をカバーしています。前半は実績データ（2025年7月から2026年1月）が中心で、スコアは0.4から0.85の間で変動しています。その後、突然データがなくなり、新しいデータ（2026年7月以降）は予測データとして再開されています。こちらは0.4から0.8付近でプロットが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 赤で示されている「異常値」が目立ちます。これらの値は他のデータポイントから逸脱していて、特に実績期間中にはこれらの外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青色の点（実績）**は過去の実際のデータを示し、**緑色の点（前年度）**は前年の比較データです。
– **赤い×（予測）**は予測されたデータで、実績や前年のデータと差異を示すことがあります。
– **黒い円（異常値）**は、全体の傾向から逸脱したデータポイントです。
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の間に時間的なすき間がありますが、予測が過去のデータの範囲に収まっていることから、ある程度の一貫性があると思われます。
– 前年度のデータも、現在の予測と似た範囲にあることから、予測の信頼性をある程度裏付けていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体のスコアは0.4から0.8に密集し、明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、周期的な変動があるかのように見えます。
– グラフ右側の予測はスコアがやや狭い範囲（0.4-0.8）に集約されており、実績データのより広い変動と比較すると予測に対する不確実性やモデルの安泰が示唆されています。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響:**
– 人間の視点から見た場合、実績データの外れ値は異常事態や重大な問題を示している可能性があります。
– 予測データが実績データより狭い範囲に収まっていることは、改善された予測モデルの確実性を示す一方で、予測の不確実性による誤判断を防ぐための注意が必要です。
– 社会やビジネスにおいて、公平性や公正さの変動やその予測が信頼性高く行えることは、政策決定やビジネス戦略の策定において非常に重要です。このグラフはそのための基盤を提供していると言えるでしょう。
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:
以下はグラフから読み取れる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間にわたるデータを示しています。初期のスコアは左側（2025年7月から9月）に集中し、スコアが0.8から1.0の範囲にあり、比較的高い水準です。
– その後、データの更新がなく、次に2026年に新しいスコアが右側に現れています。これらのスコアも引き続き高く、0.8以上を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群において、予測された範囲から外れる異常値が存在しますが、そのスコア自体は比較的高いため、大きな問題を起こしている可能性は低いです。
– データのギャップは2025年後半から2026年前半にかけて発生しており、データ収集プロセスに何らかの変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けされたプロットは、実績（青）と予測（緑）を分けています。
– 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）は、スコアの予測精度を視覚的に理解するために使われています。
– 異常値は黒くマークされており、特異な振る舞いを示すデータポイントを特定できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 基本的に、実績データと予測データは非常に近いスコアを示しており、モデルが高い予測精度を持っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体で非常に高いスコアが連続して観測されており、社会的持続可能性と自治性の指標が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データポイントが持続可能性の指標として非常に高い値を保持していることから、社会は安定的に持続可能な状態を維持していると見られます。
– 予測精度が高いことから将来にわたっても安定した状態が続く可能性が高く、政策立案や企業の戦略立案において安心材料となり得ます。
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、グラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– データは2つの異なる期間に分かれており、最初の約180日間とそれ以降です。
– 最初の180日間では、スコアは横ばいで一定範囲に収まっています。
– その後、次の期間では、スコアがやや低い範囲で推移していますが、具体的なトレンド（上昇または下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の時間枠では、一つの異常値が特に目立ちます。
– 異常値のスコアが大きく下がっていることから、何らかの特異な事象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績、緑色は前年のデータを示しています。両者は密集しており、スコアのばらつきが少ないことを示しています。
– ピンク、紫、灰色の線が予測を示し、これが複数の予測モデルに基づくものであることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは、似たようなスコア範囲に分布しており、前年と比較して大きな変化はないようです。
– 異常値がある箇所以外では、相関があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度が高いことから、スコアの分布は一貫性があります。
– 異常値の存在を除けば、全体的に安定した分布です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 全体として、大きなトレンド変化がないことから、社会基盤や教育機会のスコアは安定しているという印象を受けます。
– 異常値の影響を考慮する必要がありますが、それが一時的なものであれば、全体的な安定には影響しないかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、予測モデルが示す将来の安定性や改善の可能性を考察し、それに基づく施策を検討することが重要です。
このような分析を基に、データに基づく具体的なアクションや政策決定に活用できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の点）は約6か月間続き、その後急に途切れています。その中で、比較的安定したWEIスコアが維持されています。
– これに対し、今後の予測（緑の点）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の点で表示された実績期間には、異常値がいくつか見られますが、大部分は一貫して高いスコアを示しています。
– 異常値として、約0.6の位置にいくつかの目立つデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績（実績AI）として、過去のデータを表しています。
– 緑の点は予測（前年と比較）で、将来のトレンドを示しています。
– 異常値は黒の円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが途切れた後、予測が開始されています。予測はモデルに基づいたもので、結果として多くの異なる予測方法が用いられていますが、緑の点が最も多いため、前年実績や別のモデルと比較した継続的な予測が行われているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの高いスコア領域での密度が高く、0.8から0.9の間に多くのデータポイントが集まっています。
– 予測データでも同様のスコア範囲での分布が期待されていますが、変動幅が広く設定されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響に関する洞察**
– 過去に安定したスコアが維持されているため、社会の多様性・自由の保障は一定のレベルで安定していたと言えます。
– 予測値が広範囲に分布していることから、将来的にはスコアの変動が大きい可能性が示唆されており、特に0.6以下への一時的な下降リスクが考えられます。
– この情報は政策立案者や社会活動家にとって重要で、スコアを維持または向上させるための方策を強化することが考えられます。
総じて、このグラフはWEIスコアの過去の安定性と、将来の不確実性を示唆しており、社会政策における柔軟で迅速な対応の必要性を直感的に感じさせます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色変化を見ると、特定の時間帯において周期的なパターンが現れているようです。特に、早朝から日中にかけて高いスコア（黄色）を示しており、夜には低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 18時、19時、23日あたりで他の時間帯とは異なる色の変動（濃い紫）が見られます。これは他の日や時間と比べて特異な状況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**
– 色はスコアの強度を示しており、黄色がスコアの高い状態、紫が低い状態を示しています。時間と日付によるスコアの変動が視覚的に表現されています。
4. **時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアが、一日のうちの活動のパターンや特定の社会イベントの結果である可能性があります。特定の日でスコアが極端に変動することが見られ、それに伴い全体の時系列データにも影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、朝と昼は高いスコア、夕方から夜は低いスコアに分布しています。時間帯によっては、極端なスコアの変動が観測されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップからは日中の活動が活発で社会的インタラクションが多い時間帯であることが示唆されます。逆に、夜間の減少したスコアは人々の活動が低下する時期を示しているようです。この情報は、企業や地域の活動計画、社会サービスの提供時間の最適化などに利用される可能性があります。また、特定の外れ値の日や時間は、改善すべき具体的な問題や成功要因を探るための指標となります。
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:
以下は、与えられたヒートマップグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、特定の日と時間帯でのWEIスコアの変化を示しています。
– 断続的にスコアが高い期間（7月7日〜13日や7月23日以降）が観察されますが、一貫した増加や減少のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日中、特に午前中（7時〜10時）や夕方（16時〜23時）に高いスコアが集中している部分が見られます。
– 色の変化が急な部分は、特定の日時に活動や出来事が集中した可能性があります。
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おり、黄色は高スコア、青から紫は低スコアを示します。
– 特定の日時で高いスコアが続く部分は、社会的活力や活動のピークタイムを示すかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは単一の時間軸に対し複数の時間帯でのデータを表示しているため、日中の活動パターンを分析するのに適しています。
– 各時間帯に一貫したパターンが見られるかを確認するのがポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（7時〜10時、16時以降）の時間帯でスコアが集中しています。
– これにより、特定の時間における社会的な活発さやイベント開催のケースが推測されます。
6. **直感的に感じることと社会的影響**:
– 高いスコアの時間帯が使用量または活動のピークを示唆しており、それに合わせたリソースの分配や管理が必要です。
– ビジネスとしては、このようなピーク時間を考慮に入れてスタッフやサービスの配備を最適化することが考えられます。
– 社会的には、特定の時間帯がコミュニティ活動やエンゲージメントの増加を示す可能性があります。
このデータは、社会的活動やビジネス効率を向上させるための戦略的な洞察を提供する手がかりとなります。
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:
1. **トレンド**
– 一貫した横ばいのトレンドは見られず、日毎や時間毎に変動が大きい。特定の時期（7月7日〜7月13日、22時〜23時）には、一貫して高いスコアが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、19時間の地点での非常に高いスコア（黄色のエリア）は、他の点と比べて目立ちます。
– 7月23日から24日にかけて急激なスコアの変動が見られる。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示します。
– 密度が高い時間帯（特に7月7日〜7月13日）では、全体のスコアが高く維持されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間の組み合わせで、スコアの変動が異なるパターンを示しており、特定の時間帯での一貫した上昇傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高得点の時間帯（22時〜23時）に集中した色が見られ、特定の日付と時間に依存している傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 特定の日や時間帯に注目することで、社会の行動パターンや重要なイベントの影響を把握できる可能性があります。
– ビジネスにおいては、マーケティング活動やイベント開催の最適なタイミングを見極める手助けとなるでしょう。
– 社会情勢やコミュニケーションのパターンに関連して、この変動の背景を分析する必要があります。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– 全体として正の相関が多く、特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は他の多くの項目と高い相関を持っています。これから、これらの要素は他の要素と密接に関連していることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、多くの項目と低い相関を示しています。これが他の項目と異なる動きをしている可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色が濃い赤に近いほど高い正の相関を示し、青に近いほど負の相関となります。赤が多いことから、多くの項目が同じ動きをする傾向があることが示唆されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間に強い相関が見られます（0.90以上）。これは、心理的ストレスのレベルが健康状態に強く影響を与え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
– 強い正の相関が多く、「社会WEI（公平性・公正さ）」が「個人WEI平均」や「個人WEI（自由度と自治）」と特に強く結びついていることがわかります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 主要なWEI（幸福度指標）項目が互いに強く結びついていることから、ある項目の変動が他の項目に波及する可能性があります。例えば、心理的ストレスが健康に影響を及ぼし、さらに社会的な公平性に関する認識にも関連する可能性があります。
– ビジネスにおいて、これらの相関を利用して、特定の指標を改善することで他の指標の向上を促す戦略を立てることができるかもしれません。たとえば、ストレス管理プログラムを導入することで、総合的なWEIスコアが上昇する可能性があります。
– 社会的には、公共政策がある特定の要素を強化することで、全体的な社会福祉を向上させることが考えられます。
このヒートマップは、WEI指標がどのように相互作用しているかを一目で理解するのに役立ち、政策立案や施策実施のための重要な情報を提供しています。
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:
この箱ひげ図は、特定の期間におけるさまざまなWEIタイプのスコアを比較しています。それぞれの要素について分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは特定の期間のデータを示しており、長期的なトレンドを示すものではありません。ただし、データの分布を通じて各カテゴリーの全体的な安定性や変動を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個別のWEI（「心地よい状態」や「自由度と自治」など）に外れ値が見られます。これは特定の時期に異常なスコアが記録されたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は、中央の線（中央値）、箱（第1四分位数と第3四分位数）、ひげ（最小値と最大値の範囲）によりスコアの分布を示しています。
– 密度は箱の幅で示され、広い箱はデータの分散が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時系列というよりはカテゴリーによる比較になっており、カテゴリー間のスコア比較が可能です。「個人WEI（経済的余裕）」が比較的高いスコアを示しており、安定性が高いことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリ（「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など）は広いスコアの範囲を持ち、不均一な分布を示しています。これは異なる状況や個人差を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的には、「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」が高く保たれていることは、これらの分野が一般的に良好であることを示唆しています。これは政策策定や社会プログラムの評価において重要です。
– 一方で、外れ値や範囲が広いカテゴリは改善の余地があるか、または特定のサブグループに問題が存在する可能性を示しています。
このグラフを通じて、異なるWEIスコアの分布特性を把握し、社会やビジネス戦略の改善に役立てることができます。
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PCAグラフについて、以下の洞察を提供します:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、プロットが中心から右上方向に少し集中している傾向があります。これは、第1主成分と第2主成分の間に潜在的な正の相関がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られず、データポイントは比較的一様に分布しています。ただし、左下や右下にわずかに散在するデータポイントもあり、特異性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**:
– プロットの色や密度に特に差はなく、主に各データポイントがPCAによって得られた主成分に沿って配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての直接的な時間的変動はこのプロットからはわかりませんが、各データポイントは360日間の異なる時間を表しており、その間の構成要素の変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左下から右上への分布は正の相関を示しており、二つの主成分がある程度同じ方向に影響していることがわかります。
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に関する洞察**:
– データの分布から、社会におけるある種の傾向やパターンが示されていると考えられます。たとえば、二つの主成分がある社会的要因の「影響力」であるならば、これらの要因は相互に関連し、影響を及ぼし合っている可能性が推測されます。
– ビジネスにおいて、このような分析は市場戦略やターゲティングに役立つ可能性があります。データポイントの集中している区域を特定することで、特定の社会的なニーズやトレンドを見出せるためです。
このような分析を通じて、より深い洞察が得られることでしょう。
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。
