📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移の分析
提供されたデータから見られるトレンドは、多くのスコアが時間とともに増減を繰り返していることを示しています。具体的には、以下のように観察されます：
1. **総合WEIスコア（combined_wei）**は、特に2025年7月1日の午後から7月2日の午後にかけて、短期間で増減を示しています。0.6625から0.775まで上昇し、その後、一旦下がりつつも若干の回復を見せています。
2. **個人WEI平均（personal_avg）と社会WEI平均（social_avg）**も同様の傾向を示しており、特に「社会WEI平均」は7月1日の急激な上昇（0.6875から0.825）を見せ、これは「総合WEIスコア」の上昇と一致する。
3. 社会的側面に関わる項目（例：**social_fairness**や**social_sustainability**）において、特に7月1日の評価で大きな上昇が見られます。一部のスコア（例：social_fairness）は劇的に変動しています（0.5から0.85へ急上昇）。
### 異常値の検出
異常値として特定されたスコアは今回の分析で指摘されていませんが、急激なスコアの変動は注意が必要です。例えば「social_fairness」は、0.5から0.85まで急騰し、翌日には再び急落しています。これは、短期間での予期しないイベントや政策変更、社会的ニュースなどが影響している可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解が行われれば、以下の示唆が得られたと推察します：
– **長期的トレンド**: 全体として緩やかな上昇傾向があるものの、短期間での変動により長期的なパターンは不明瞭。
– **季節的パターン**: 提供された期間が短いため、季節性の特定は困難ですが、社会的なスコアが時間ごとに変動していることから、短期間での外部要因の影響があると考えられます。
– **残差**: 説明できない大きな残差は考えにくく、直近のデータ変動で見られた急変は、データ集計プロセスによるノイズを含む可能性があります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを行った成果は記述されていないですが、先に述べた個々のスコアの動きから、個人の状態（personal_avg）が社会的要因（social_avg）と強い相関を持っている可能性があります。このことは、個人の幸福度が社会的なイベントや状況に影響を受けやすいことを示しています。
### データ分布の分析
箱ひげ図で分析した場合、以下のように読み取れる要素があります：
– **ばらつき**: 例えば、economicやhealthに関するスコアは一貫して高く安定していますが、ストレスや社会公平性は大きな変動を示しています。
– **中央値と外れ値**: 中央値が高めの項目（例：social_sustainability）では、持続可能性が社会的に強調されている可能性が高いです。一方、stresやfairnessのような項目では外れ値が現れたり、中央値が短期的に変動することから、特定の出来事が直接的に影響している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA) の解釈
PCAによって示された主要構成要素の寄与率に基づけば、主成分1 (PC1) が0.78を占めており、全体の変動の大部分を説明しています。これは、個々のWEIスコアに含まれる共通のトレンドまたは
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は開始から急激に減少していますが、データはすぐに途切れています。
– 予測データ（緑の〇）は、一定の値で並んでおり、横ばい傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは急激に下がる傾向を見せていますが、その後継続しているデータがないため、外れ値とも捉えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は過去のデータを表し、ランダムフォレスト回帰（紫の線）がそれを補完するようにプロットされています。
– 線形回帰や決定木回帰など異なる予測モデルが適用されていますが、グラフ上に明示されているのはランダムフォレスト回帰のみです。
4. **複数の時系列データ**
– 実績データと予測データの間にはデータが途切れており、両者をつなぐ明確な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間の相関関係は視覚的に判断できません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの急な低下は、生活カテゴリーにおける特定の事象や変化を示している可能性があります。
– 予測で安定が予想されていることから、ある程度の回復または安定した状態が続くことを示唆しています。
– この変化は、ビジネスや社会での行動や政策の変更による影響を反映している可能性があります。例えば、消費行動の変化や政策の変更がこれに影響を与えていると考えられます。
全体としては、データの不足や途切れた部分に対する慎重な解釈が求められます。ビジネスや政策の策定には、このようなデータの背景にある原因を探る必要があります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月）は、実績（青い点）として比較的狭い範囲で安定しています。
– 予測データ（紫とピンクの線）が右に伸びていますが、実績に比べてやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動は見られません。ただし、初期の実績データから予測値に移行する際に、小さいが明らかな変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ、実際の観測値を示しています。
– 緑の点：前年の比較AIの予測、時間が進むに連れて右側に位置しています。
– 赤いバツ：予測データポイントを示していますが、特定の線がそれに対応。
– 紫とピンクの線：異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測トレンド。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には移行があり、それぞれの予測手法（線形回帰やランダムフォレスト）が異なる予測パターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績から予測への移行は比較的スムーズであり、明確な相関関係が推測されます。しかし、異なる回帰手法の予測による差がわずかに見られます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– このデータは、一貫したパフォーマンスの持続が示唆され、予測データにおいても改善が期待されます。
– ビジネスにおいては、将来の見通しは比較的楽観的であるとともに、予測精度が高ければ戦略的計画において重要な指標となるでしょう。
全体として、このグラフは、一定の安定性と予測における成長の可能性を示唆しており、経営や生活における意思決定に関連するインサイトを提供できるものです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績**（青い点）は、初期では比較的高いスコア（約0.6-0.8）を示していますが、急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータポイントは、急激に下降しており、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**：過去の実際のデータ。
– **予測（赤いバツ、緑の丸）**：将来の推定値と過去の比較。
– **予測の下振れ（灰色の範囲）**：将来のスコアの不確実性の範囲。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線**：異なる分析手法による将来の予測トレンド。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の急激な減少に対し、予測データは比較的安定したスコアを予想しています。
– 各モデルは異なる方法で将来を予測しており、ランダムフォレスト回帰は最も急激な減少を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の急激な下降は、予測モデルにも急激な変動をもたらしています。しかし、予測データ自身は大きく異なっていないため、実データと予測の乖離が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績の急激な減少は、社会的な動揺や大きな変化を示唆する可能性があります。例えば、新しい法令や政策の導入、経済的なショックが考えられます。
– 予測が安定的であることは、これらの変化が一時的なものと評価されている可能性を示しており、将来に対する楽観的な見込みを反映しています。
– ビジネスにおいては、急激な変動に対する備えやリスク管理が求められますが、長期的には安定を期待できるかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、以下の点に注目できます：
1. **トレンド**:
– グラフの初めの方に実績データ（青点）があり、短期間で急激な変動を示しています。直後の予測データ（赤点）は見られないが、計算された予測値が示されている。
– 時期が進むと比較年度（緑の円）が示され、個々のデータポイントが離れていることから、時間経過とともに変動があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めの期間において、実績のWEIスコアが急上昇した後、直ちに範囲内に戻る。これは一時的な外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データが青い点で表され、予測と比較の間で確認されます。
– 線形回帰（薄い青）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）が示され、モデルごとの予測値が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとに表示がされており、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なる手法の結果を直感的に比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な変動を除けば、予測手法により計算された結果はおおむね近似しているため、実績データとの相関は一定の範囲内に収まっ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**:
– 急激な変動はたとえば突発的な経済イベントや個々の要因により引き起こされるものであり、これを織り込んだ上での予測の必要性を示唆しています。
– 経済的余裕を示したこのスコアの改善は、生活の質や消費傾向に影響を及ぼす可能性があり、長期的には経済活動全体に影響を与えることが考えられます。
– モデルごとの比較により、より正確な予測手法を選択することが可能になり、意思決定を支援します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの開始直後に著しい下降があります。最初は0.8付近だったWEIスコアが急激に減少し、0に達しています。その後、データが途絶えており、再びデータが現れる2026年7月頃には0.6程度のスコアに回復しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初めの急激な下降が特に顕著です。この急激な変動は外れ値として捉えることができ、特定の出来事や体調の大きな変化が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **青色の点**: 実績データを表しており、初期段階で高スコアを示しています。
– **紫色のライン**: ランダムフォレスト回帰での予測を示しており、急激な低下を示しています。
– **緑色の丸**: 比較AIの前年のデータで、回復後のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各AIの予測が実績とどの程度一致するかが示されています。特に初期の急激な変化を予測するのは困難であったことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られているため詳細な相関関係を特定するのは難しいが、急激な変化の前後でスコアが大きく変動していることから、何らかの外的要因が強く影響していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 急激なスコアの低下は、個人の健康問題や生活の大きな変動を示唆します。これにより、個人の生活の質やパフォーマンスへの影響が考えられ、健康管理や生活習慣の見直しを促す必要があるかもしれません。また、ビジネスにおいては、従業員の健康状態のモニタリングや支援体制の強化につながる可能性があります。
全体として、健康状態の大きな変動が示されており、その原因を特定することが重要となります。回復過程におけるサポートも重要です。
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:
申し訳ありませんが、画像の中のテキストをすべて認識できません。しかし、グラフの視覚的な特徴について以下のような分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは開始時に横ばいで、その後上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測も高く開始しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の時間範囲において急激な上昇が見られますが、その後は横ばいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績のデータを示しており、実際の心理的ストレススコアを表しています。
– 緑色の点と灰色の範囲が比較や予測の下限を示しています。
– ランダムフォレストによる予測が他の予測手法と異なるパターンであることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果は最初の数日で分岐しており、ランダムフォレストが高めとなっています。
– 線形回帰や決定木回帰も表示され期待されていますが、これらの詳細はグラフ上ではあまりクリアに示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの最初の段階での乖離が目立ちます。
– 将来的な改善や平準化が図れるかは観察が必要です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期のデータの測定値が急激に変動するため、ストレスの増加や変動があった可能性があります。
– 長期間にわたるデータが少ないため、長期の傾向や外部要因の影響をしっかりと把握するためには、より多くのデータが必要です。
– ビジネスや社会的には、このデータは個人や組織が心理的なストレスへの対策を講じるための有益な指標となり得ます。予測モデルの改善を通じて、より精度の高いストレス管理計画を立てられるかもしれません。
全体として、データの解釈には限界がありますが、予測と実績のギャップを埋めるための更なる調査やデータ収集が重要となります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは、最初の数ヶ月で高めの値から急激に低下しています。
– 以降、データポイントがないため、長期的なトレンドを評価するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータポイントからの急激な下降が顕著です。これは外れ値ではなく異常な変動の可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 青色の丸は実績データを示し、明らかに下降しています。
– 緑色の丸は前年の比較データを示しているようで、安定しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示していますが、低い値に達しています。
– ピンク色の線は決定木回帰の予測ですが、具体的な値を示していません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと前年の比較が同時に描かれていますが、相関関係は低い可能性があります。前年データの安定に対し、実績データが下降しているためです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、前年データは安定しているのに対し、実績データは不安定な変動を見せています。このことから、予測モデルと実績データの変動が一貫していない可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこの急激な下降を懸念し、WEI（自由度と自治）の低下を懸念するかもしれません。
– ビジネスにとって、自由度や自治の評価が下がることは、組織内での満足度や効率に悪影響を及ぼす可能性があります。
– 社会的には、このトレンドが続く場合、個人の幸福度やパフォーマンスにネガティブな影響を与える可能性があります。代替戦略や改善施策が求められます。
全体として、このグラフはWEIを改善する必要性を強く示唆していると言えるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績AIのデータがプロットされており、初期の期間にスコアが急激に低下しています。これは、何らかの外部要因や政策変更があった可能性を示唆しています。
– 右端の査定日近くでは、前年比AIのデータが安定した状態を示しており、改善の兆しが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの急激な低下が目立ち、それに伴って予測も急激に変化しています。これは外れ値や短期間の異常を表している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績AI、緑の円は前年比AIのスコアを表し、それぞれのアルゴリズムに基づいた予測が異なる線で示されています。各色のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測手法を示しており、スコア推移の変動要素を直感的に理解する手助けとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIの劇的な変動は、異なる予測手法に影響を与えていますが、どれも最終的には前年比AIの安定した数値に収束しています。これは予測手法やモデルが過去のデータとよく一致していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の急激な減少と以降の安定化の間に、強い相関関係が観察されます。予測手法が異なるにもかかわらず、全体のトレンドが似通っている点は興味深い現象です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期の急激な低下はショッキングなものですが、その後の安定は安心感を与えます。ビジネスや政策の公平性評価において、このような急激な変動はリスク管理や適応策の必要性を示しています。一方で、安定したスコアは、改善施策の成功や環境の安定化を示し、多くの利害関係者にとって前向きな指標となり得ます。
結論として、このグラフは社会的公平性の評価における変動とその後の安定を示しており、政策やビジネスの見直しを促す重要なデータであると言えます。
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**
– 左側のデータ点は高い位置にあり、そこから急激に下降しています。その後、再度高い値で安定している様子が見られます。これは初期に一度大きく低下した後で改善が見られることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の下降は非常に急激であり、重要な変動として注目に値します。実績値がその後で大きく上昇し安定化していることは、何らかの要因で改善された可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、最初の部分では高い位置から大きく下降しています。緑の点は予測で、再び回復した値を示しています。
– ピンクと紫のラインは異なる予測手法（線形回帰とランダムフォレスト回帰）によるもので、予測値が実績よりも低い位置で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の急激な下降は予測モデルに反映されていないため、実データの変動を完全には捉えていない可能性があります。予測モデルは平均的に安定した値を示しているため、パフォーマンスの予測に課題が残っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の最初の急激な低下とその後の回復は、予測モデルが初期の変動に対して敏感ではないことを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 人々は一時的な低迷とその後の安定に安心感を覚えるかもしれません。しかし、予測モデルが初期の変動をキャッチできていないことから、モデルの信頼性に疑問を持つかもしれません。
– 社会的には、持続可能性および自治性に対する実績が回復している点はポジティブであり、改善策が効果を発揮した可能性を示唆しています。それによって、コミュニティや自治体の施策の有効性が確認され、さらなる支持を得ることができるかもしれません。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の時期（2025年7月）では実績（青い点）が約0.8のスコアを示しています。しかし、その後急激に下降していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な下降が見られ、この急激な変化は外れ値として考えられるかもしれません。このような変動は、突発的な社会的、経済的あるいは政策的な変動を反映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（実績AI）は、実際のデータを示しています。
– 赤い×印（予測AI）は、予測値を示していますが、予測値は明確には示されていません。
– 緑の点（前年）は、前年のデータを指し示しています。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示しており、非常に小さいことから予測に自信があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと前年のデータが異なっているように見え、社会基盤・教育機会における変化があった可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の直接的な相関は視覚的に明確ではありませんが、急激な下降後にデータがつまり予測が上昇する傾向があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 初期の急激な下降は、社会基盤や教育機会に対する突然のネガティブな変化として受け止められ、政策や教育機会の改善が求められる場面かもしれません。
– ビジネスや社会においては、改善の必要性が示唆され、対応策の企画や調整が必要となるかもしれません。
### 総括
このグラフからは、社会基盤・教育機会における急激な変動が読み取れ、未来予測や前年データを参考にして、今後の戦略を立てる必要があります。ビジネスリーダーや政策立案者が関心を持つべき重要な指標であると言えるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、評価日の初期に高く始まり、その後急激に低下しています。
– 予測データ（緑のプロット）は360日後に向けて安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データが急激に低下しているのが目立ちます。これは明らかな急激な変動で、この期間に大きな変化があったこと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**
– 青いプロットは実際のデータ（実績）を示しています。
– 緑のプロットは以前のデータの比較AIの結果を示しています。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）など異なる回帰方法による予測が示されていますが、どれも実績とは異なる、より低いスコアを予測してます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きなギャップがありますし、実績データは予測の下限を大きく下回っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの急激な変動によって予測の信頼性に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 初期の急激なスコア低下は、社会における共生・多様性・自由の保障に関する問題が浮上したことを示唆しているかもしれません。
– 予測が安定していることから、長期的には改善または安定化の方向に向かうことが期待されますが、直近の乖離は注意を要します。
– 社会的な政策や施策の見直しが必要になるかもしれません。
このグラフは、社会的な指標の急激な変化を示しており、変化の理由の調査やその影響を理解するためのさらなる分析が求められます。
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:
このヒートマップは、日付および時間帯ごとに総合WEIスコアの変化を視覚的に表しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 日付や時間帯に応じた周期性は見られません。データは限られた期間と時間のため、全体的な長期トレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日と7月2日の間に色の変化が見られます。これはスコアの大き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:**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを意味します。
– 7月2日に黄色の高スコアと紫の低スコアの時間があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在のグラフでは、複数の日付間で比較可能なデータは少なく、関係性を論じるには不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な相関関係は示されておらず、スコアの変動要因は特定できません。
6. **人間の直感的な感覚と影響:**
– 色の違いによるスコアの変動は、特定の日付や時間に何らかのイベントや状況の変化があった可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、この時間帯の活動や状況を調査することで、新たな洞察を得ることができるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間や期間における行動や環境の変化を評価するのに役立つ可能性があります。詳しい解析には、追加のデータや背景情報が必要でしょう。
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、特定の時間帯における個人WEI平均スコアの変化を視覚化しています。以下にその分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付によってスコアは多様な色で表されており、明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。2日間のデータのみが表示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体が2色（濃い青と黄色）で構成されており、青は低スコア、黄色は高スコアを示します。これらの色の急激な変化が、特定の日付や時間帯での急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはその時間帯のスコアの高さを示しており、濃い青色が低スコアを、黄色が高スコアを示しています。
– 19時から16時にかけて黄色のエリアが集中しており、その期間が高スコアであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとに異なる時間帯のスコアが観察できますが、長期間にわたるデータではないため、長期的な関係性やパターンを見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時～19時）が特に高スコアであり、日中の特定のパターンがありそうです。
6. **直感的な感受とビジネス社会への影響**:
– 特定の日や時間における活動やモチベーションのピークや谷を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客が活動的である時間帯（高スコアのエリア）を狙ってキャンペーンを実施するなどの戦略に活用可能です。
全体として、このヒートマップは、一部の時間帯におけるスコアの急激な変化を強調しており、特定の期間に焦点を当てた分析が必要であることを示しています。長期的なデータを得ることで、より具体的なトレンドや予測が可能になるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップから、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– データは限られた時間枠で表示されています。そのため、長期的なトレンドは判断しにくいですが、色の変化から微妙な変動を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時台には明らかに黄色の領域があり、他の時間帯と比べて非常に高いスコアを示しています。これは外れ値または急激な変動と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はスコアの高低を示しています。黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は短期間のデータしか示していないため、相関を探るのは難しいですが、時間帯によって変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時台と19時台の色の差から、時間によるスコアの変動があることが示唆されます。ただし、一般的な相関を見出すには追加のデータが必要です。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 19時台の非常に高いスコアは人々の活動がピークであることを示唆しています。これは、夕方の時間帯に社会的な活動が活発になることを意味し、ビジネス戦略にも活かせる情報です（例えば、商品プロモーションや広告のタイミングなど）。
このヒートマップは特定の短時間に焦点を当てたデータを示しており、時間と共にどのようにスコアが変動するのかを理解するために他の期間のデータも確認する価値があります。
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:
ヒートマップの分析を通じて得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、時系列のトレンドを直接示すものではありません。しかし、相関の強い項目同士は一緒に増減する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が急激である部分は特にありませんが、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と他の項目との相関が負の値を示しており、異質な関係があることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色は相関係数の大小を示しており、赤色に近いほど正の相関が強く、青色は負の相関を強く示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「個人WEI（自由度と自治）」は相互に非常に高い正の相関（0.9以上）があり、これらが共に変動することが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 正の相関が強い組み合わせが多く見られますが、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目と強い相関を持っています。一方、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は多くの項目と負の相関を示します。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 高い正の相関を持つ指標は、政策やプログラムの一部を改善することで同時に他の分野が改善される可能性があることを示唆しています。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の負の相関は、この分野の改善が他の分野とは独立した特別な対応を必要とするかもしれないことを示しています。
– これらの相関関係を理解することで、政策立案者や社会改革者はより効果的な施策を講じることが可能となるでしょう。
このようなヒートマップは、様々な要因の相互依存性を把握するための重要なツールです。この情報に基づいて、戦略的な意思決定が行われることが期待されます。
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、生活カテゴリにおける様々なWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に重要な視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間のスコアは大きな変動はありませんが、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– しかし、箱の位置や幅の違いにより、健康や自由度に関連する項目で分布に違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各WEIタイプには外れ値が存在し、一部のスコアでは特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。
– これらは特定の期間中に急激な変動があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱（四角）は、データの分布の中央50%を示しています。
– ヒゲは分布の広がりを示し、特に「社会WEI」において分布が広がっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（社会基盤、教育機会）」は似たような中間レンジに位置し、関連がある可能性があります。
– WEIの種類間での密接な関係性は基本的に示されていないが、同じ個人または社会的なテーマに関連する指標は相互作用している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的に見て、個人及び社会的指標における多様性と標準化スコアの範囲が、各箱の位置と広がりによって明示されます。
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**:
– 人々はスコアが高い項目に目を向け、社会的手助けや個人の自由などへの投資を考えるかもしれません。
– 外れ値の存在から、一部の分野で改善や介入が必要であることを示唆している可能性あり。
– ビジネス機会として、多様なカテゴリーでの性能改善や調和を目指すことが戦略となり得るでしょう。
この分析により、スコアの分布を詳細に把握し、必要な行動を取るための指針を得ることができます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフは、2つの主成分軸にデータをプロットしています。以下に重要な視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド:**
– PCAでは、トレンドそのものよりもデータのばらつきや分布を見ます。主成分軸に沿った分散がどのように広がっているかが重要です。
– 第1主成分に対する各データポイントの分布が広がっていることから、データのばらつきは第1主成分で大きいことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の外れ値として目立つデータポイントは見られません。データは全体的に均一に広がっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 点の密度は低く、4つの明確なクラスターに分かれています。これはデータセットが比較的少数の異なるパターンを示している可能性を示します。
– 第1主成分はデータの78%を説明しており、第2主成分は15%を説明しています。したがって、第1主成分がデータセットの主要な変動要因と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– PCAは時系列の依存性を直接表示しません。しかし、データがクラスターとして分かれているため、異なる時間帯や条件の違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 第1主成分に対する高い貢献度から、変動の大部分がこの次元で捉えられていることが分かります。
– 第2主成分は相対的に少ない情報を持っているため、上記クラスター内での小さな変動を示している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– グラフはデータの主要な特徴を簡潔に示しており、ビジネス戦略や社会的分析の簡素化に寄与します。
– クラスターは異なる顧客セグメントや市場セグメントを示すことができ、戦略的な意思決定の材料となります。
全体として、PCAの結果はデータセットの変動を効率的に表現し、それに基づく洞察はビジネスや社会活動において有用な指針を提供します。
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。
