📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、提供された期間内のWEIスコアのトレンドや異常値に関する洞察を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日から7月3日の間に0.625から0.775の範囲で変動しています。特に、7月2日の夕方に最低値の0.625まで低下し、その後7月3日の昼間に0.775まで上昇するという大きなスイングが見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**においても同様の変動が確認され、両者が総合WEIスコアの変動に寄与していると考えられます。
### 異常値
– 該当するデータ範囲において特に異常値は検出されませんでした。全体としてスコアは比較的一貫しており、大きな外れ値はありません。
### 季節性・トレンド・残差
– 3日間という短いスパンでは明確な長期的トレンドや季節性を認識するのは難しいですが、データの変動から日中（午前よりも午後）のスコアの上昇傾向が見てとれます。STL分解による残差成分はこの自然な日中のサイクルが影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を用いた分析においては、特に社会基盤・教育機会や社会的持続可能性が他の項目、特に経済的余裕や社会WEIに高い相関を示すことが期待されます。これにより、これらの分野が総合WEI向上において重要な役割を果たしていることが示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、全てのカテゴリが0.5から0.8の間に収束しており、中央値も高く、このシステムが全体的に肯定的な方向へ偏っていることを示唆します。特に、社会基盤と持続可能性は高水準です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主成分分析（PCA）**では、第一主成分（PC1）が0.59の寄与率で最も大きく、これは多様な要素がWEIスコアに影響を与えていることを示唆しています。第二主成分（PC2）の貢献は0.19で、これは特定のカテゴリ間（可能性として経済と健康）の違いを説明する補助的な役割を果たしていると推測されます。
### まとめ
このデータセットは、個人と社会の要素が総合WEIスコアの変動に寄与し、高い相関を示す領域により強い影響を受けることを示しています。異常値は検出されていませんが、日中でのスコアの変動パターンや項目間の関連性が全体的なウェルビーイングの理解を深める鍵となります。また、時間軸を広げることで、より包括的なトレンドや季節性を把握できる可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初めの数日間のみにあり、その後の予測データに移行しています。
– 線形回帰（青い線）は、一定の数値で推移しています。
– 法決定木回帰（緑）は一定ですが、ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは大きな外れ値や急な変動はなく、比較的一定です。
– 予測値の範囲が灰色の帯で示されているが、その中にすべての実績値が収まっているため、予測の精度が高いように見えます。
3. **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×）：これからの予測値。
– 各予測手法（紫、緑、青線）は、異なるアルゴリズムによる予測の軌跡を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は、他の予測方法よりも高い成長を示しています。
– 各予測モデルの違いは、将来の傾向予測の不確実性を示すために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が安定しているため、現在の社会的な状況が変化していないと仮定できます。
– 各予測モデルからみるに、ランダムフォレストによる上昇傾向と他のモデルの横ばい傾向が対照的です。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 安定した実績データと異なる予測モデルの予測から、人々は未来の社会的状況がどう変化するのかに関心を持つでしょう。
– ランダムフォレスト回帰による成長予想は、潜在的な改善または発展を示唆しています。これは、政策決定者や事業計画者にとって、楽観的なシナリオを検討する際の重要な要素となるでしょう。
このグラフは、将来の予測と過去の実績データの乖離を視覚的に理解させ、異なる予測モデルが提供する未来の見通しを比較するのに有用です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は7月1日から7月8日まで横ばいに見えます。
– 線形回帰（青の線）予測も横ばいで、この期間の実績と一致。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は上昇トレンドを示しており、法線木回帰（緑の線）よりも顕著に伸びています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に明確な外れ値は見られません。
– 予測データ自体も、急激な変動はなく、比較的滑らかな推移を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績データを表し、比較的安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）はやや狭く、予測モデルの信頼性が高い可能性があります。
– 各予測線は予測手法によって異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストは予測される上昇を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と実績の間には高い相関が見受けられますが、ランダムフォレストの予測はやや異なる結果を示しており、未来の変化を楽観視している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に一様に分布しており、ランダムフォレスト回帰が成功するかどうかについては、他の因子の存在を考慮する必要があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、安定した現状を維持することに加えて、将来的な成長の可能性を実感するでしょう。
– ビジネスにはさらなる投資や発展の計画を考慮するきっかけを提供し、社会的にも楽観的な傾向が広がる可能性があります。
このグラフからは、予測に用いる手法によって今後の変化の見通しが大きく異なることが示されています。重要なのは、データに基づく判断と共に直感や期待値を折り合わせて最適化することです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは全体的に横ばいで推移しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測では、WEIスコアは時間とともに横ばいもしくは若干の増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績を示しており、散布された範囲内で小さな変動があります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績データを良くカバーしているように見えます。
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の間には一定の一致が見られ、予測モデルは実績データをある程度正確に捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは比較的安定しているため、分布は均一に近いです。予測モデルもこの安定したトレンドを反映しています。
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**
– グラフからは、WEIスコアが安定していることが直感的に感じられ、現在の社会状況やその影響が一定であることを示唆しています。
– 予測の安定性は、今後の社会施策や計画において、急激な対応が必要ないことを示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した予測に基づいて、長期的な戦略を立てやすい環境と言えます。
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:
このグラフを分析して得られる洞察は次のとおりです：
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、個人のWEIスコアは安定しており、全体として大きな変動は見られません。ただし、予測ではわずかな減少傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青点）は一定範囲内に集中しており、特に目立った外れ値や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データを示しており、全体的に高めで安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データはこの範囲に収まっています。
– 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、安定しているが、徐々に減少する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、大きな隔たりは見られず、予測とデータがほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの分布は狭く、データが良くまとまっていることを示します。相関については、トレンドが予測とほぼ一致しているため、信頼性の高いモデルである可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、個人の経済的余裕（WEI）が安定しているという安心感です。
– ビジネスや社会において、この安定性はポジティブなサインと捉えられ、消費信頼感や経済の健全性を示している可能性があります。ただし、予測のわずかな減少傾向は将来的な注意を促すサインと考えられ、対策が必要かもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の数日間に集中しており、ほぼ横ばいの傾向を示しています。
– 予測では、線形回帰と法定木回帰に基づくモデルは減少傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさの範囲内でデータが分布していることが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示され、安定しているように見えます。
– 予測は異なるモデル（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって表されており、それぞれの予測軌道が重複しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは少し異なるトレンドを示していますが、全体的には大きな差異はなく、現実のデータ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、不確かさ範囲内に収まっています。これはデータの予測可能性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– 実績の安定性や予測モデルの範囲から、この個人の健康状態は今のところ安定していると推測されます。
– ビジネス的には、予測が現実に大きく外れることが少ないため、計画が立てやすいと言えるでしょう。しかし、線形回帰や法定木回帰が示す下降トレンドには注意が必要で、健康状態に潜在的なリスクがある場合の早期対応が求められます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は初めの一週間ほどに集中しており、後半はデータがないため、トレンドの確認は難しいです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ線が引かれており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実測データのクラスタはほぼ一定の範囲内に収まっており、特定の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点: 実績データ
– 赤のバツ: 予測データ
– 灰色の範囲: 予測の不確かさ範囲
– 各線（薄紫、紫、ピンク）はそれぞれ、異なる予測モデルの傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる方法でトレンドを示していますが、全体的に安定したスコアかまたはゆるやかな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に集中していますが、予測データとの分布の違いについて特段の相関や因果関係を見つけるのは難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの集中と予測の緩やかな安定または上昇は、個人の心理的ストレスレベルが短期的には一定である可能性を示唆しています。
– 長期的には、ストレス要因により変動する可能性があり、定期的なモニタリングと適切な対策が重要と考えられます。
ビジネスや社会においては、ストレス管理やメンタルヘルスの施策が重要であることを示しています。このデータを基に、個別のストレス対策を提案することが考えられます。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人WEI（自由度と自治）のスコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（7月1日から7月5日まで）は実績データ（青い点）が急激に増加しています。これは人々の自由度や自治が改善されたことを示唆しています。
– それ以降、予測データ（複数のモデル）が提供されており、特にランダムフォレスト回帰（紫色の線）と線形回帰（水色の線）は横ばいの傾向を見せています。今後の安定を期待できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な上昇が目立ちますが、その後は予測に基づく安定した傾向が示されています。
3. **要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、初期の変動についての信頼性を提供しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、将来の予測が不確実であることを示していますが、比較的狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は異なるモデルによって提供されており、それぞれのモデルが類似した傾向を示していることから、予測の信頼性がある程度高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ点の集まりから、初期の実績が強い影響を与えていることが推測されますが、今後は安定性が重視され細かな変動が少なくなる見込みです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急上昇は個人の自由度や自治が劇的に改善される可能性を示唆しています。これは社会的に大きな影響をもたらす可能性があり、もしこれが政策や社会活動の結果であるならば、継続的な施策が重要です。
– 予測に基づく安定した傾向は、長期的なプランニングやリソースの適切な配分に役立つでしょう。
全体として、このグラフは最初の急上昇を除けば、現在の自由度と自治が安定した状態で継続する可能性を示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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– **実績AIのデータ**: 最初はばらつきが見られますが、全体としては評価期間の終盤には数値が落ち着いています。
– **予測のデータ**: 予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値は一貫した一定の値を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測値は急激な増加を示した後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は観測されませんが、予測AIによる線形回帰とランダムフォレスト回帰の初期値の急激な上昇は注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 実際の観測データであり、初期には多少の変動があります。
– **予測（赤い×）**: 算出された予測値で、一定のバンド内にあります。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色のシェーディングは予測の信頼区間を示し、この範囲にほとんどの実績値が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績値と予測値は、最終的にランダムフォレスト回帰の予測値に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に予測モデルの範囲内にあり、特にランダムフォレスト回帰の予測値と良い一致を示しています。このことは、扱っている指標が予測モデルに適合している可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じおよび社会への洞察**
– **公平性・公正さ指標**の安定性：実績データと予測データの一致は、この社会指標が安定していることを示唆しています。
– **ビジネスへの影響**：このデータが示す安定性は、関連する政策や社会制度が安定していることを反映している可能性があります。政策決定者や企業にとって、この指標の安定は予測可能性を高め、計画の立案やリスク管理の精度を向上させます。
全体として、実績データと予測データの良好な一致は、分析対象の社会システムが予測可能かつ安定していることを示唆しています。これは、その社会内での公平性や公正さが維持されていることをうかがわせます。
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:
このグラフは社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を30日間にわたって示しており、ここから次のような洞察が得られます。
1. トレンド:
– 実績AIのスコア（青い点）は、期間の初めから横ばいで推移しており、大きな変化は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、スコアがわずかに上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データ内に明確な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲内で安定しています。
3. 各プロットの意味:
– 青い点は実績AIのスコアを示し、データの現在の状態を表します。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、それに基づく予測の傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– ランダムフォレスト回帰と実績数値の間で、異なる予測モデルの間にわずかな差が見られますが、全体的には安定した傾向が示されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測の間には大きな乖離はなく、予測モデルは実データの変動をおおむね捉えているように見えます。
6. 直感的な洞察と社会への影響:
– スコアが安定していることから、持続可能性と自治性においては現時点で大きな変化がないことが示唆されます。
– 予測モデルが提示するわずかな上昇は、将来的な改善の可能性を示すポジティブなシグナルかもしれません。
– ビジネスや政策形成においては、スコアを維持するための安定した戦略が重要であり、これを基にさらなる改善策の検討が求められるでしょう。
この分析に基づき、関係者は持続可能性の向上に向けた長期的な計画を立てることが推奨されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月初めに集中しています。このデータは0.8程度で横ばい状態です。
– 予測データには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類がありますが、すべて7月中旬以降にかけてスコアが異なります。線形回帰と決定木回帰はほぼ水平に動いていますが、ランダムフォレスト回帰は途中で大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データにおけるランダムフォレスト回帰の急激な上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は過去の観測された社会WEIスコアを示しており、ここでは0.8～0.9の範囲になっています。
– 予測データ（赤い点）は将来の予測であり、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なるパターンが見られます。
– 灰色のシェーディング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**:
– 実績データが比較的一定であるのに対し、予測データはモデルに応じて異なる変動を見せています。特にランダムフォレスト回帰の急上昇は、他のモデルと明らかに異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中していますが、予測データはモデルにより広がりがあります。特にランダムフォレストの予測は、他の予測と大きく異なるため、それらの間に強い相関は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定していることは社会の基盤が最小限の変動で維持されていることを示唆しています。
– 予測モデルの間で大きく異なる結果が出ている点は、モデルの選択による戦略の違いが可能性を持っていることを示唆します。特にランダムフォレストの急上昇が予測される場合、社会基盤や教育機会が大きく改善する可能性がありますが、これはモデルの特性である可能性もあります。
– 全体的な予測の不確かさも考慮する必要があります。正確な予測が必要な場面では、複数のモデルから得られる情報を総合的に評価することが重要です。これは、意思決定に影響を与え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:
このグラフは、社会カテゴリにおける「共生・多様性・自由の保障」に関するWEIスコアの推移を示す時系列散布図です。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は2025年7月1日から7月5日までの間でわずかな上昇傾向を示しています。
– その後の予測期間では、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）は非常に高位なスコア（約0.85以上）で安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られず、予測データもスムーズな直線を描いています。
– 不確かさの範囲も広くないため、非常に安定したデータであることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の5日間のスコアの実際の観測値です。
– ピンク色の予測ラインは、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）の結果を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこれに収まっています。
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が一貫しており、予測は安定した高値を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは0.6付近で集まっており、予測モデルと実績データの間には良い一貫性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから得られる直感として、社会の共生や多様性における状況が非常に安定しており、今後もこのような状態が維持されるという期待が持てます。
– ビジネスや社会的には、現在の取り組みが非常に効果的であると評価でき、多様性や自由の保証に対する取り組みの持続が推奨されます。
このグラフは、短期間での安定した傾向を示すことで、この特定の分野での政策や取り組みが成功していることを示唆しています。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 各日における色の変化から、日に応じてWEIスコアが変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時台に特に濃い色（紫）が見られ、急激な変動を示している可能性があります。これは他の時間帯と比較して異常値として目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の度合いがWEIスコアを表しており、明るい色は高いスコア、濃い色は低いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付ごとに違った時間帯で色の変化が見られ、時間帯によるスコアの変動パターンが日によって異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間でのスコアの変動が顕著であるため、外部要因かタイムリーなイベントが影響した可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 異常なスコアの変動が特定の日の特定の時間に発生しているため、その原因を調査し、社会現象やビジネスの好機として捉えることが必要です。
– このようなヒートマップは、迅速な意思決定や行動が求められるような状況において有用であり、特にイベントの開催や市場の動向を捉える際に役立つ可能性があります。
この情報を基に、さらなるデータ分析を行い、スコア変動の原因を特定することが重要です。
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:
以下の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**: 短期間でのデータの変動が大きく、特定のパターンや周期性は見られません。観察された期間では毎日異なるパターンが出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**: 2025-07-03に高いスコア（黄色）があり、他の日と比較して顕著に異なります。これは外れ値として注目すべき点です。
3. **プロット要素の意味**: 色はWEIスコアの高低を示しています。青から黄色への変化はスコアが低から高に向かっていることを示しています。明らかに、高スコアの箇所は非常に限定的であり、大部分は低から中程度にとどまっています。
4. **データの関係性**: 複数の時系列データは見られないため、内部対比は困難です。ただし、各時間帯でのスコアの変化を日毎に追っている形です。
5. **相関関係や分布の特徴**: 各日付および時刻でのスコア分布に不均一性が見られます。特に、広く紫色や青色に覆われた部分では、低いスコアが多く、最高のスコアは特定の日時に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**: このヒートマップは、特定の条件やイベントがWEIスコアに影響を与えている可能性を示唆します。高スコアの日（2025-07-03）は重要なイベントや状況変化があったと推測され、それに関連する対策や分析が求められるかもしれません。社会的に重要な指標が大きく変動している要因をさらに深堀りすることで、政策などへの影響を見据えることができます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全般的に色の変化が少ないため、周期性や明確なトレンドは観察されにくいです。
– 青緑や黄の色が多く、全体的に高めのスコアを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時の時間帯に、明らかに低いスコア（紫色領域）があります。これは他の時間帯と比べて異常に低い数値を示しており、外れ値と考えられます。
3. **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、黄色の領域はスコアが高いことを示しています。紫色は低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとに変化があり、各時間帯でスコアが異なりますが、一部に周期性が見られるわけではありません。ある時点での急激な低下が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付によって相関関係を見出すのは難しいですが、時間帯によって比較的一定のスコアが維持されている印象です。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの日や時間帯はポジティブな社会的現象やイベントが発生している可能性があります。逆に、外れ値や低スコアが示す紫の部分は、その時間帯におけるネガティブな事象または何かしらの問題を意味しているかもしれません。
– 社会的スコアが低い時間帯については、介入や調査が必要かもしれません。ビジネスにおいても、これらのデータがマーケティング戦略や政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示すものであり、トレンドそのものの表示ではありません。ただし、30日間の各項目間の相関に注目すると、特定の項目が他と強く関連しているか否かのトレンドを確認することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値というよりも、ヒートマップで見るべきは相関係数の著しい変動です。例えば、「社会WEI (公正性・公正さ)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」間の相関が高い（0.97）ことが特徴として目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色：赤に近づくほど正の相関、青に近づくほど負の相関を示しています。
– 密度：プロットではなく色の濃淡が各項目間の関係の強さを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 30日間にわたる各WEI項目間の相関を示しており、個人WEI関連の項目は互いに比較的高い正の相関が見られる一方で、社会WEIの一部とは負の相関を持つものも存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関：例えば、「個人WEI（心的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」間で非常に高い正の相関（0.91）。
– 低い相関または負の相関：「総合WEI」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」間での負の相関（-0.24）。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– 心理的ストレスと健康状態が強く関連しているため、健康維持には心理的安定が重要という直感的な理解が得られます。
– 社会的公平性と持続可能性が高い関連を示しているため、持続可能な社会構築において公平性の確保が重要な要素であることが示唆されます。
– 分野別に関連性の強弱を確認することで、政策決定や社会プログラム設計において重要な指標や優先順位を考慮する際の参考になるでしょう。
この分析を基に、社会政策や健康管理に関する意思決定がよりデータ駆動で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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのスコアは、一定の範囲内に集中しているようで、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。箱ひげ図自体は瞬間的な分布を示すため、トレンドを直接的に捉えるのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで、外れ値が確認できます。特に「総合WEI」や「社会WEI (共生、包摂性、自由の保障)」で外から外れている点が見られます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」では範囲が大きく、スコアのばらつきが感じられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の部分はデータの中央値と四分位点を示し、スコアの中心傾向と散らばり具合がわかります。
– ヒゲの範囲はデータの範囲を示し、外れ値も視覚的に提供されています。
– 色の違いはカテゴリを区別するためのものです。
4. **時系列データの関係性**
– 各カテゴリが異なる要素を測定しているため、直接の時系列データの関係は示されていませんが、異なるWEIの構成要素間での分布の違いを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」は中央値が高く、スコアのバラつきが少ないため、比較的安定していることがわかります。
– 「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値からのばらつきが多く、個人の状況による影響が大きいと予測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的に、個人の心理的や経済的要素は変動が大きく、社会的政策の効果やその安定性は比較的高いと考えられます。
– 「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」での外れ値の存在は、特定のグループが恩恵を受けていない可能性を示唆しており、社会政策への影響を考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、個人の経済的・心理的状態に配慮しつつ、社会全体の公正さを重視する施策が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。具体的な時系列データではないため、明確な上昇、下降、周期性などは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は観察されません。点の分布は比較的均等で、特定のデータポイントが極端に離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットされた点はそれぞれ異なるデータの観測を示しており、第1主成分と第2主成分の座標として描かれています。
– 第1主成分の寄与率が0.59と高いため、この主成分がデータの分散を多く説明していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは複数の変数を簡素化する手法であり、直接的な時系列データを示しているわけではないため、時系列の関係を分析することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの大部分が原点近くに集まっているため、データのバリエーションは比較的小さい可能性があります。
– 第2主成分の寄与率が0.19と低く、主要な情報は第1主成分に集中していると思われます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データが主に第1主成分に依存していることによるデータのシンプルさです。
– ビジネスや社会のコンテキストにおいて、PCAを用いて簡素化されたデータが政策決定や動向予測に有用である可能性があります。これは複雑なデータセットを把握しやすくするために使われるかもしれません。
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。