📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 時系列推移
– **トレンド**: 30日間のWEIデータを見ると、全体的にスコアは徐々に下降しています。特に、初めの頃のスコアが高く（0.87以上）、徐々に低下していることがわかります。
– **変動期間**: 7月19日を境に急激な下降が見られ、翌日以降のスコアが低下する傾向を示しています。この急激な変化がなぜ起きたのかはさらなる調査が必要です。
#### 異常値
– **7月19日と20日**には特に異常値が集中して検出されています（スコアが0.70以下に落ち込む）。
– この異常値の背景には、大規模な社会イベントや自然災害が影響した可能性があります。仮説として、この期間における社会的または経済的な重要事象の発生が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 高めのWEIスコア（0.80～0.90）から、7月中旬以降は低下傾向が続き、30日間で安定したスコア範囲（0.70～0.80）になっている。
– **季節的なパターン**: 明確な季節性のパターンは観察されませんが、特定のイベントによる短期的な影響が見られます。
– **残差成分**: 説明できない残差には短期間での急激な変動が含まれ、これにより日々のスコアが大きく変動している様子が伺えます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を見ると、社会基盤・教育機会と共生・多様性・自由の保障が強い相関を持っています。これは、教育や社会インフラが多様性の実現につながっている可能性を示唆します。
#### データ分布
– **箱ひげ図**では、多くのWEIスコアが中央値に集中しており、外れ値が特定の項目に出現しています。特に7月19日と20日のデータに外れ値が多く見られます。
#### PCA解析の結果
– **主要構成要素（PCA）**: 全体の変動の75%はPC1によって説明されます。この主成分は一貫して全体の傾向を捉えており、WEIの振れ幅の大部分を説明します。一方、PC2は影響が小さいですが、環境の変動または個人的要因への感度を示している可能性があります。
#### 考察
– 減少するトレンドは、社会的または経済的な不安が高まっている兆候であり、政策の見直しや強化が必要かもしれません。
– 個々の指標が集計WEIに不均一に寄与しているため、重点を置くべき指標を再評価することでスコアを安定化させる策を講じることも検討すべきです。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは全体を通じてほぼ横ばいの傾向を示していますが、若干の変動があります。特に30日目近辺ではWEIスコアが若干下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたプロットがありますが、全体の分布から大きく外れてはいません。散布図のプロットは多数が密集しており、一部の急激な変動が観察されますが、それほど著しいものではありません。
3. **プロットや要素**:
– 実績（青いプロット）はデータの中心に集まっており、安定しています。予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの方法で示されていますが、ランダムフォレスト回帰は明らかに下降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**:
– 予測の不確かさ範囲は、実績と予測の間のズレを考慮しています。各予測モデルは異なる傾向を示しており、線形回帰は水平で、ランダムフォレスト回帰は下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測モデルの範囲内に位置していますが、ランダムフォレスト回帰の予測が将来的にスコアが下がることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、現状維持または若干の下降トレンドが見られます。これが社会的指標の場合、現状維持は安定性を示す一方で、下降トレンドは改善が必要な可能性を示唆します。このデータを基に、リソースの再配置や介入が必要か検討することが求められるでしょう。特にランダムフォレストによる予測が示す下降は、予測精度や改善のための対応が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド:**
– 初期の7日間は安定した横ばいのトレンドが見られます。その後、やや変動が増え、全体的には0.7から0.8の間での軽微な上下動があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 散布図の中に異常値がいくつか存在します（黒い円で囲まれているプロット）。これらの値は全体の変動から外れるものとして認識されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青いプロット:** 実績値を示しています。散布図の多くを占めており、安定した観測値として評価できます。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさの範囲を示しており、データの信頼性に関する指標です。
– **予測線:** さまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測手法の間での一致または乖離が見られます。線形回帰とランダムフォレスト回帰は、同様の予測を提示していますが、決定木回帰は下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の間には、ある程度の一致がありますが、手法によって予測の方向性が異なるため、予測精度には違いがあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 人間の視点からは、実績値が安定しているため、直近のパフォーマンスが良好であると考えられます。
– ビジネスや社会の観点からは、安定したパフォーマンスが維持されることへの安心感がありますが、異常値が示す潜在的な問題にも注意が必要です。複数の予測手法による異なる予測は、意思決定において複数のシナリオを考慮する重要性を示唆しています。
これらの点を考慮に入れると、データの安定性を活かしつつ、予測の多様性を理解することが次のステップになるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフの初期は安定またはわずかな下降傾向が見られます。その後、WEIスコアはおおよそ横ばいとなっており、終盤にはわずかな上昇が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが外れ値として識別され、黒い丸で強調されています。これらの外れ値は通常の範囲から外れており、アノマリー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**は実績データを示しています。
– **赤い点**は予測データを表しています。
– **ピンクと紫の線**は予測値を示し、それぞれが線形、決定木、ランダムフォレストによる予測を表しているようです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、将来のスコアのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が用いられており、それぞれの手法で予測される未来のトレンドは微妙に異なっています。これはモデリングの違いによるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大部分で安定しているものの、所々で大きなばらつきが見られます。全体的には、予測と実績の間に大きな乖離は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのトレンドを、社会の安定性または一時的な不安定性として解釈するかもしれません。ビジネスや政策決定者は、予測のばらつきを考慮に入れ、特に認識された外れ値に注意を払い、これらが示唆する潜在的なリスクを評価する必要があります。予測モデリングをより正確にするためのデータ改善を検討することが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体として横ばい状態ですが、若干下降傾向が見られる部分もあります。
– 予測データ（線）は、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各モデルで微妙に異なるが、全体的には横ばいから上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイント（特に初期の頃と期間中盤）に外れ値が見受けられます。これらは大きな変動を表しており、何らかの短期間の要因による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青い点**: 実績データであり、個人の経済的余裕を示す直近の実績値。
– **黒い丸**: 外れ値を示す。通常の分布から大きく外れていることを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、現時点での信頼性を視覚化しています。
– **線**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる異なる予測モデル。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによって未来の傾向はやや異なりますが、全体的には実績データのトレンドを基にしており、改善の兆しを見せている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはおおむね一定の範囲に維持されていますが、いくつかの外れ値が存在します。
– 時系列で見た場合、短期間の急激な変動が少なくない。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 直感的には、安定しているように見えるが、予測からは改善の兆しが見えるため、楽観的にみている人もいるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、このデータが個人の経済的余裕を示しているため、消費活動や経済政策における指針となる可能性があります。特に、予測がポジティブな場合、企業や政策立案者はこれに基づいた戦略を検討するかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは大部分が0.7〜0.9の範囲内で安定しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ内にいくつかの外れ値が見られ、それらは通常の範囲を下回っています。これらの点は健康状態における異常を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた箇所が外れ値です。
– グレーのエリアは予測の不確かさを表しており、予測区間内での変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測線が示されています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づいて異なる予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね0.7〜0.9の範囲内に密集していますが、一部のデータは範囲を下回っており、健康状態の一貫性が保たれていない可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この時系列データは、短期的には安定性があるように見えますが、外れ値が一定頻度で発生していることは懸念材料です。
– 社会的には、健康状態のモニタリングや改善の必要性が示唆され、ビジネスにおいては予測モデルの改良や健康維持サービスの開発が考慮されるかもしれません。
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:
### 1. トレンド
– **全体の傾向**：最初は高いWEIスコアからスタートし、期間を通じてスコアがやや低下する傾向があります。ただし、後半には逆に安定しているようにも見えます。
– **予測のトレンド**：
– 線形回帰と決定木回帰の予測線は、徐々に下降する傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線も緩やかに下降していますが、他の方法よりは緩やかです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：データポイントにはいくつかの外れ値が存在し、それにより全体の傾向が乱されています。特に初期の高スコア時に明瞭です。
– **急激な変動**：短期間での急激な変化はあまり見られませんが、中間地点でのスコアの幅が広がっていることに注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青色）**：実際の心理的ストレスの測定値を示しています。スコアが高いほどストレスレベルが高いと推測されます。
– **予測不確かさ範囲（グレーの背景）**：予測される信頼区間を示しており、平均的な変動の幅を反映しています。
– **異常値（黒い円）**：通常の範囲外にあるデータポイントを強調しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルの線が異なる傾向を示しており、モデルの選択によって予測結果が変わることを示唆します。一般的に実績データは予測のバリエーション内に収まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **正の相関**：初期には高いスコアが続きますが、時間とともに一定の減少を見せ、相関が弱まる時期があるようです。
– **分布**：前半部分は高めで密集していますが、後半のスコアはより広範囲に分布します。
### 6. 直感とビジネス・社会への影響
– **直感的に感じること**：心理的ストレスは日常的な変動があり、人によって個別の要因に影響されやすいことが判ります。
– **社会・ビジネスへの影響**：職場環境の改善やメンタルヘルスケアの強化が必要であることが示唆されます。予測モデルを活用することで、将来的なストレスの変動を予測し、早期の介入が可能になるかもしれません。
この分析によって、心理的ストレスの傾向やその予測の信頼性を理解し、適切な対策を施すことが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、最初は比較的高いスコアで始まり、その後緩やかに下降しています。
– 期間の後半は、スコアが0.6付近で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として示されています。これらは全体の傾向から外れているため、特別な出来事や条件が影響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**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、直線的でない散布が見られます。
– 予測には異なるモデルが使用されており、線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（赤）が示されていますが、それぞれ異なる見通しを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「予測の不確かさ範囲」が広範囲であることから、スコアの予測が困難であることが示唆されています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は急な下降を予測していますが、決定木回帰は横ばいを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点の密集度は全般的に高いが、特定の程度のばらつきも見られます。
– 外れ値が多いことから、データの分布には偏りや不安定性が存在します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 自由度と自治のスコアが減少傾向にあることは、個人の社会的自由や自治が制約されている可能性を示しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策変更が個人の自由度に大きく影響を与えた可能性を示唆します。
– 安定した状態の欠如や予測モデル間の不一致は、状況の不安定さを示しています。これは社会政策の検討やリソース配分の最適化において重要な示唆を提供します。
このデータをもとに、引き続き状況のモニタリングや対策の検討が推奨されます。外れ値の分析や予測モデルの改良も考慮すべきです。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間ごとの特徴**: 初期の期間（2025-07-08から2025-07-22）ではスコアは0.8から1.0の間で高い水準を維持しています。その後、スコアは徐々に低下し、2025-08-01以降は0.6から0.8の間に集中しています。
– **下落傾向**: 全体的に見ると、WEIスコアは期間の初めに高く、後半にかけて徐々に減少しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に0.6付近に外れ値として示されるポイントがあります。
– **急激な変動**: 7月後半から8月初めにかけて、一部のスコアが劇的に下がっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績）**: 異なる期間での実績を示しています。
– **予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測が示されています。特にランダムフォレスト回帰が急激な減少を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測線は異なる予測モデルを示し、実績データと比較することでモデルの精度や信頼性を評価することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測との一致**: 実績データは各予測モデルの結果からある程度の乖離が見られるため、予測の精度を見直す必要がありそうです。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– **信頼性の問題**: スコアが期間のはじめ高かったのに対し、後半で減少しているため、社会の公平性・公正さに対する信頼が下がっているかのように見えます。
– **改善の余地**: 公平性を改善するために、何らかの介入や政策の見直しが必要かもしれません。
社会において公平性・公正さが重要であるため、WEIスコアの低下が示唆する問題に対する早急な対策が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は全体的に横ばいで、0.8から1.0の範囲を維持しています。急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれたデータポイントはいくつかありますが、これらは外れ値として識別されています。数値は全体的な範囲内に留まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、X印は予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測モデルの信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測は、短期間での異なる傾向を示しており、予測手法による異なる見解を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫しており、大きな変動はありません。これは安定した社会WEIを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフを見ると、持続可能性と自治性のWEIスコアが30日間にわたり安定していることが一目でわかります。このことは、対象となる組織や社会が現在のパラメータを適切に管理していることを示唆しており、社会的な持続可能性の実現に寄与していると考えられます。
このような安定性はビジネスや政策立案者にとって安心材料となるかもしれませんが、急激な変動や明確な上昇傾向が見られないため、新しい施策の導入や改善の余地を考える契機にもなるでしょう。予測モデルの多様性は、将来的な動向に対する異なる視点を提供し、戦略的な計画に貢献する可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– データ全体としては、期間内で大きな上昇や下降のトレンドは見られず、概ね横ばいです。
– プロットは比較的一定の範囲内で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されている点がいくつか見られますが、大部分は中心の範囲内に収まっています。
– 外れ値は異常な出来事や一時的な変動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**
– 青い点は実績データを示し、一貫した範囲内で推移しています。
– X印のポイントは予測値で、将来のデータを予測するために使用されています。
– グラフ中の灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルが予測に使用されています。
– 複数の予測モデルが示されていますが、それぞれ異なる将来の変動を予測しており、特にランダムフォレスト回帰の予測線はやや下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は横ばいで、スコアは0.8から1.0の間に密集しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– グラフ全体として、比較的安定した社会基盤や教育機会の安定性を示唆しています。
– 外れ値やモデルの予測は、将来的な変動や政策の調整が必要な可能性を示唆しています。
– 安定したWEIスコアは、社会的な信頼感や継続的な成長の基盤として感じられるでしょう。
このグラフは、社会の基盤や教育機会における現状と将来的な見通しを視覚的に示しており、政策立案者や教育関連機関にとって重要な参考資料となる可能性があります。
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:
このグラフの分析について、以下に詳細を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、全体として0.6から1.0の範囲に分布しており、大きな上昇や下降は見られません。しかし、長期的なトレンドを検討するには期間がやや短いといえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円）が見られます。これらは、特定の日において異常なスコアが記録されたことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績値（実績AI）が示すのは、過去の実際のスコアです。
– グレーの影は予測の不確かさを示しており、実績スコアがこの範囲に収まる確率が高いことを示唆します。
– 予測値としては、線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）が用いられており、手法ごとに異なる予測結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法は、実績データに基づく予測トレンドを示しています。線形回帰はほぼ一定、ランダムフォレスト回帰はやや下降傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に分布していますが、クラスタリングする可能性も示しています。これは特定の期間に同じようなスコアが多く集まっていることを意味します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは、社会的な「共生・多様性・自由の保障」におけるスコアが安定していることを示しています。
– 仮に予測が正確だとすると、今後も大きな変動がないと予想されますが、段階的に改善するための施策が求められる可能性があります。
– ビジネスや社会政策においては、外れ値によって示される問題点を詳細に分析し、改善する余地があるかどうかを見極めることが重要です。
このグラフをもとに、社会的施策の効果を検討したり、予測手法の選定を行うなどの応用が考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **トレンド**: ヒートマップの色彩変化から、期間中に異なる時間帯でスコアが変動していることがわかります。特に7時、15時、23時に明るい色が多く、スコアが高いことが示唆されます。
– **周期性**: 一日の中でスコアが高まる時間帯が一定しているように見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月23日と24日に非常に低いスコア（紫色）が観察され、その前後ではスコアが再び高まっていることから、一時的な外れ値や急激な変動があると推測できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
– **密度**: 各時間帯のスコアが分布している様子を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯によって異なるスコアパターンが観察されます。日中の一定時間に高スコアが集中しているため、日付ごとの総スコアとは異なり、時間帯による影響が大きいと考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高スコアと低スコアが時間帯によって明確に分かれており、特定の日付で全体的にスコアが下がることがあるため、何らかの外部要因が影響している可能性があります。
### 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
– **直感**: 多くの人が特定の時間帯、特に朝と夜に活動が活発になる傾向があることを示唆しており、多くの活動や効率がこの時間に集中している可能性があります。
– **影響**: 社会活動やビジネス運営において、特定の時間帯にリソースや人材を集中的に配置することで、効率性や生産性の向上が期待されます。また、スコアの急低下には注意が必要で、原因解析が必要かもしれません。
このように、このヒートマップは、社会活動の時間的な集中や異常的なスコア変動を視覚的に示しており、短期的な戦略や改善策の立案に役立つでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 日付ごとに異なる時間帯に色の濃淡が変化しています。特に深夜から早朝（23時から8時頃）にかけては、全体的にスコアの変動が顕著で、明るい色から暗い色まで幅広い変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば2025-07-24）に、深夜には暗い色ではなく、紫色が目立ち、これは異常な低スコアを示している可能性があります。
– 2025-07-17頃には、いくつかの時間帯で突然黄色が現れ、急激にスコアが上昇したように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のバーはスコアを示しており、色が明るくなる（黄色）ほどスコアが高く、暗く（紫色）なるほどスコアが低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 深夜から早朝にかけて連続的にスコアが高まるパターンがあり、これはこの時間帯に特有の活動やイベントがあることを示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの高低は時間帯ごとに異なり、深夜と早朝に明るい色が多いことから、人々の活動や環境条件が影響を与えていると考えられます。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– このヒートマップから、人々の活発な時間帯（特に深夜から早朝）にスコアが明確に変動する傾向があることが読み取れます。この動きは、夜間生活の重要性やその影響を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、このような時間帯に特化したサービスやキャンペーンが効果的である可能性が挙げられます。また、夜間の活動が社会に与える影響を考慮すべきかもしれません。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEI平均スコアを時系列ヒートマップとして30日間にわたって視覚化しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、特定のトレンド（上昇、下降）を見出すのは難しいですが、色の変化が示すように、特定の期間で明らかな変動が観察できます。
– 7月23日から24日にかけての深い色の変化は、顕著な変化の兆候です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月23日から24日に見られる青から紫の濃い色への急激な変動が目立ちます。これはデータの急激な変化を示しており、社会的なイベントや影響があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。鮮やかな黄色から緑は相対的に高いスコア、青や紫は低いスコアを示しています。
– 時間ごとのヒートマップ配置により、一日を通じてどの時間帯に変動があるのかが視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアが相互に関連している可能性があり特定の時間帯に変動が集中していることが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、データの集まり具合から、特定の時間帯（例えば午後から夜間）におけるスコア分布が偏っているのが見受けられます。
6. **直感的に感じること & 社会的影響**:
– このヒートマップから、人々は時間帯による社会的な活動または静寂を直感的に感じることができます。特に、急激な変動は特定の社会的イベントや政策変更が影響している可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、これらの変動が市場動向や企業の意思決定にどう影響を与えるかを分析することで、効果的な戦略を立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップから、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 全体として、赤い色が多く、強い相関を示しています。特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が主な項目と高い正の相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と弱い相関または負の相関を持ち、一部の強い正の相関を持つ項目と対照的です（例: 総合WEIに対する負の相関 -0.02）。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡により相関の強さを示しており、赤は強い正の相関、青は負の相関を意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 期間は30日間とされているが、時系列データとしての動きよりも相関の固定的な関係を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の項目と同じく高い相関があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会において、強い相関を持つ項目間での政策や施策の影響が容易に現れる可能性があります。例えば、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」を改善する施策が全体のWEIを向上させる可能性が高そうです。
– 「個人WEI（経済的余裕）」に関しては、他の項目との相関が弱く、独立した施策が必要かもしれません。
このグラフは、各項目間の関連性を視覚化しており、政策決定や問題の焦点化に役立ちます。業務の優先順位を決定する上でも、どの領域を重点的に改善すべきかを示しています。
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:
このグラフは、様々なWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下に、視覚的な特徴とそれに基づく洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– いくつかのWEIタイプは高いスコアを持ち、その中央値が高い位置にあります。一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（社会基盤・持続可能性）」はスコアが低めで、その中央値も低い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治）」には、複数の外れ値が観察されます。これにより、これらの分野での個人や社会の状況がばらついている可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIカテゴリー間のスコア分布を示しています。箱の範囲（四分位範囲）が広いほど、スコアのばらつきが大きいことを示します。また、外れ値は、通常の範囲外にある異常値を指し、特に低いスコアにおいて多く見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではありませんが、複数のカテゴリー間での比較が可能です。特に、個人WEIと社会WEIのカテゴリーでスコアの範囲や分散が異なることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、WEIスコアはカテゴリーによって異なる分布パターンを示しています。特に、「総合WEI」や「個人WEI（持続可能性）」のように、中央値が高く、範囲が狭いカテゴリーが存在します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、人々はWEIスコアのばらつきが社会活動や個人のストレスによって大きく異なる可能性があると直感的に感じるでしょう。外れ値の多さは、個人および社会の安定性や持続可能性に課題があることを示す可能性があります。これらの洞察は、政策立案や企業戦略の見直しに役立ち、改善が求められる領域を浮かび上がらせることができます。
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、社会カテゴリにおける総合WEIスコアをSTL分解して解析するためのものです。以下に各要素について考察を述べます。
1. **トレンド**:
– トレンド項を見ると、開始から緩やかな下降トレンドが見られ、7月21日頃から横ばいになっています。このことから、この期間において全体的なWEIスコアは低下傾向にあったことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差項を見ると、7月21日付近で急激な変動があります。これは一時的な要因が存在したことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測データ（Observed）は、実際に観測された総合WEIスコアを示します。
– トレンド（Trend）は長期的な方向性を示し、7月21日頃以前は下降しています。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示しており、全体で小刻みな周期性があります。
– 残差（Residual）は、モデル化したトレンドと季節性を除去した後のデータを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの下降は、観測データに直接反映されています。季節性は小さな変動を引き起こしていますが、トレンドほどの影響はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は小さな範囲での変動を行き来しており、トレンドと観測データに対する直接的な相関が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– トレンドの下降は、社会カテゴリにおける総合WEIスコアの低迷を示しています。このような傾向が続く場合、ビジネス活動の停滞や社会的な活力の低下が懸念されます。急激な変動や外れ値は、一時的なイベントや政策の影響を示しているかもしれません。したがって、社会的な状況を安定化させるためには、急激な変動の原因を把握し対応策を講じることが重要です。
全体として、このグラフは社会的な状況を改善するための指針を提供する可能性があります。安定した回復のためには、長期的なトレンドを上昇に転じさせることが求められます。
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:
以下に、提供されたSTL分解グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフでは、全体的に下降傾向が見られますが、期間の終わりにかけて若干の上昇が見られます。これは、WEI平均スコアが全体として減少傾向にあったものの、最近になって持ち直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**:
– オブザーブドグラフでは、7月中旬に急激な下降が見られます。これは特定のイベントや環境要因による一時的な変動かもしれません。
– レジジュアルグラフにも同様のパターンが見られ、このタイミングでの変動は予期しない外力の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– シーズナルコンポーネントでは周期的な変動が観察され、約1週間ごとにピークが形成されています。これは社会的またはビジネス上の週間サイクルの影響を受けているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– オブザーブド、トレンド、シーズナル、そしてレジジュアルの各成分が明確に分解されています。これにより、観測された値がトレンドや周期的要因、突発的要因の影響をそれぞれどの程度受けているかが理解しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– シーズナルおよびレジジュアル成分が比較的一定の範囲で変動していることから、これらの影響は一定の規則性があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 全体のトレンドが下降していることは、調査対象の社会的指標やビジネスパフォーマンスが低下する兆候である可能性があります。ただし、最近の上昇傾向はポジティブな兆候です。
– シーズナルな影響が特定されているため、改善施策や戦略を立てる際にはこの周期性を考慮することが有効です。
この分析は、社会やビジネスにおける戦略的計画のための多くの洞察を提供することができます。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に見て下降しています。開始時から終了時まで、持続的にスコアが下がっていることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データには急激な変動が見られ、特に7月21日付近で大きな低下があります。
– 残差プロットには、7月21日付近でマイナス側の外れ値が存在し、その他にも著しい変動がいくつか見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測（Observed）は総合的なスコアの変動を表しており、短期的な変動を含んでいます。
– トレンドは長期的な変化を示しており、持続的な下降傾向が明白です。
– 季節性（Seasonal）は小幅な周期変動を示しており、スコアの微細な上昇・下降が指摘できます。
– 残差（Residual）は観測値からトレンドと季節性を取り除いたもので、予期しない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測データとトレンドデータの間には明確な関連性があり、観測データの下降はトレンドにより説明されています。
– また、残差の変動は観測データの急激な変動を補完する形で存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は比較的一定の幅で変動しており、全体としてのスコアへの影響は限定的ですが、特定の期間で影響を及ぼす可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、下降トレンドと急激な短期データの落ち込みです。このような社会的なスコアの低下は、例えば、経済的な要素や政策的要因の変化が背景にある可能性があります。
– 企業や政策担当者は、このデータの急激な下降を先取りし、早急に影響を最小化するための対策を講じるべきでしょう。また、季節性のある変動は将来的な予測や計画の精度向上に役立つかもしれません。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
この散布図では、明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データは右上と左下方向にどちらかに偏っているようです。第1主成分の軸に沿って、データはより幅広く分布しており、第2主成分ではより集中している印象があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
グラフの左下には他のデータポイントから離れた外れ値があり、全体の分布において注意すべき点です。この外れ値は特異な行動や異常な出来事を反映しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
各点は30日間にわたるWEI（例外的事象インデックス）の主成分分析結果を示しており、第1主成分は全体の75%の分散を説明しています。これにより、第1主成分のほうがデータのバリエーションをより多く捉えていることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係
時系列データが具体的に可視化されているわけではありませんが、主成分分析によってデータの構造を減少次元で捉えることができ、その間の潜在的な関係性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分がデータの大部分を説明しており、第2主成分に対する相関は低めです。これは、複数の要因がデータの主要な変動に寄与していることを示唆しています。
### 6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
人間が直感的に感じる点としては、データの多くが右上のクラスターに集中している一方で、一部のデータポイントが群から外れていることです。これは、一定の社会的要因が安定している中で、特異なイベントや異常検出において注意が必要であることを示します。
全体として、このグラフは特定の社会的イベントや変数に対して敏感な時期を特定するのに役立ちます。ビジネスにおいては、リスク管理や戦略調整において重要なインサイトを提供することができるでしょう。
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。