📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータに基づく詳細な分析を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコアのトレンド**: データは2025年7月1日から7月3日の短期間にわたっていますが、全体として0.625から0.775の範囲で変動しています。データポイントが限られているため、長期的なトレンドを明確にするのは難しいですが、短期間内での顕著な変動が見られます。特に7月2日の午後には急激な低下が観察され、その後一部回復しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.625から0.725の間で、社会WEI平均は0.625から0.825で変動しています。社会WEIの方がやや高く、変動も大きい傾向が見られます。
### 異常値
– 提供されたデータには異常値として特定されるものはありませんが、7月2日にかけて一時的な急降下（特に16:16:56の時点での数値の低下）が観察されます。この下落の背景には、経済や健康項目の影響がある可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**: 提供されたデータからでは明確な長期トレンドを示すことは難しいですが、異なる時点での上下動がトレンドの不安定性を示唆しています。
– **季節性パターンと残差**: データポイントの期間と密度からは明確な季節パターンを識別することは困難です。残差には説明できない部分がありますが、モデリングにより精査が必要です。
### 項目間の相関
– 相関が強い可能性がある項目として、社会WEIの中の「共生・多様性」の項目が他の社会的指標に対し相関を持つと予測されます。特に「公平性・公正さ」や「社会基盤」などとの関連性が考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図によりデータのばらつきを確認すると、特定の極端な変動は観察されていない状態ですが、個人経済状態と社会インフラは比較的大きな変動域を持っています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率: 0.59）**: 総合スコアに対する最も大きな影響を持つ要素で、個人の自由度や経済状態、社会的公平性などが大きな影響を与えていると考えられます。
– **PC2（寄与率: 0.19）**: 持続可能性や多様性などの社会的要因が主に反映され、これにより社会的要素の変動を補足しています。
### 総括
このデータからは、短期間におけるWEIスコアの変動が確認できますが、全体的なトレンドや季節性を理解するには長期のデータ収集が必要です。また、具体的な異常値は検出されていませんが、短期間での異常含みの明確なパターンを識別するためには、さらなる統計モデリングや追加データが有用です。この解析が示すように、多くの指標が経済条件や社会的自由、持続可能性の側面で互いに影響を及ぼし合っている可能性が高いです。
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:
分析を行います。
1. **トレンド:**
– グラフは3つの異なる時間に分かれています。
– 初期のデータ（青いプロット）は、急激な上昇トレンドを示しています。
– 一方、後半のデータ（緑のプロット）は、やや増加している様子を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータにおいて、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青いプロット**は「実績（実績AI）」を示し、初期に集中しています。
– **緑のプロット**は「前年（比較AI）」で、後半の部分に集中しています。
– **予測データ**は、散布図の外で線として表現されており、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）が使用され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:**
– 実績と前年データの間に直接的な関係は見えませんが、予測データは実績から派生しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は急激に上昇し、予測では安定する傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期の急激な上昇は、社会的または環境変化に対応する反応の可能性を示唆します。
– 現在の予測データは安定的なトレンドを示しており、今後の安定を期待できるかもしれません。
– 社会的に重要な指標を測定している場合、この安定には安心感が伴いますが、持続可能性も考慮する必要があります。
このグラフは、実績データの急激な変動を予測がどのように補完しているかを視覚化しており、これに基づいて社会的政策やビジネス戦略が形成される可能性があります。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側にある実績値（青）は一定の範囲内で動いている。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰によるピンクの線）は、急激に上昇して1に達している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の青い点とランダムフォレスト回帰のピンクの線の上昇は急激な変動として目立つ。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、真円の形状。
– 緑の点は前年のデータで、青い点とは時期が大きく異なる位置にある。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示し、急激に上昇している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値（特にランダムフォレスト回帰）の間に大きな差が見られる。予測が実績より高くなっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の範囲は狭く、予測値と実績値の相関は低い可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績値と予測値（特にランダムフォレスト回帰）の差異は、モデルの不確実性や予測精度の課題を示している可能性がある。
– ビジネスや社会においては、予測の過大評価があると期待値が高まり、実績との差が問題になる可能性がある。
この分析は、データの背景や目的に基づいてさらに検討されるべきです。モデルの改善やデータポイントの追加が必要かもしれません。
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**
– 最初の部分（2025年7月ごろ）で、実績データ（青いプロット）が0.8付近に集中しています。
– その後、予測データ（紫色の線）ではやや上昇して1.0に達しています。予測の最終点まで一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな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**
– 青いプロットは実績データを示し、紫色のプロットや線は予測を表現しています。
– 前年（比較AI、緑色のプロット）も表示されており、後半のデータと比較すると低めです。
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多少の差がありますが、大きな乖離は見られません。
– 緑色の前年比較データは、予測や実績のデータより低く、成長が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データはある程度の相関が見られるが、前年度のデータとは差がある。
6. **直感的に感じられることと社会への影響**
– グラフは、社会的なWEI平均スコアが過去に比べて改善しつつあることを示しています。
– 予測データが1.0で安定していることから、将来的には高い水準を保つ可能性があります。
– 節度ある予測に基づき、社会の安定や改善を期待できると言えるでしょう。
このようなデータは、特に政策決定者や社会のリーダーにとって、将来の計画や戦略策定に役立つ重要なインサイトを提供します。
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:
1. **トレンド**
– グラフには散発的なデータポイントが見られるため、明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。ただし、データが示す時間範囲において、全体的には経過にしたがって見込みと比較して実績が異なることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績（青色のプロット）と予測（異なる色の線）に一部重なりが見られないことから、予測と実績の間に乖離がある地点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、グラフの左側に集まっています。
– 緑色の点は前年の比較データを示し、グラフの右側に位置しています。
– 予測は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績プロットと其他の予測線の間には実際の数値と予測との違いが見られるが、詳細な関係性を読み取るにはさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間に一定の相関はありますが、予測の精度や外れ値の影響も考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフを見ると、予測が実績に対してズレていることから、予測モデルの精度向上が求められるかもしれません。これにより、より正確な経済的余裕の管理が可能となります。
– もしこれが個人や家庭の経済の実情を示しているなら、見込と実際の間に乖離があることは、予期しない経済的困難を引き起こしうるため、注意が必要です。
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:
以下はグラフ分析の専門家としての洞察です。
### 1. トレンド
– このグラフでは、一部のデータポイントが非常に集中しているため、長期的なトレンドは観察しにくいです。しかし、初期の実績データは約0.8付近から開始し、その後少し減少しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左側に2つの実績データポイント（青）があり、それぞれ異なるモデルによる予測線（ピンクと紫）がありますが、急激な変動は見られません。
– 右側に配置されている前年の比較データ（緑）は、特別な外れ値として認識される可能性がありますが、これらのデータがどのように結びついているかは不明瞭です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを示しており、紫とピンクの線はそれぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰による予測です。
– 緑の点は前年の比較データを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測が短期間で表示されており、直接の関連性を判断するのは困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの減少は予測モデルと一致していない可能性があります。予測モデルはいくつかの異なる手法で作成されているため、モデル選択により予測の精度が異なることが示されています。
### 6. 直感的な洞察および社会への影響
– 健康状態の評価方法の選択が結果に大きく影響する可能性が示されています。予測と実績の不一致は、モデルの再評価や改善の必要性を示唆しています。
– 社会的には、健康状態の正確な評価や予測が健康管理における意思決定に大きく影響を与える可能性があります。正確な予測ができれば、より効果的な健康戦略を立てることができるでしょう。
このグラフから、予測モデルの改善やデータ収集の頻度向上が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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日の期間を表しているが、データポイントは緊密に集まっており、全体的な期間に対するトレンドは明確ではない。
– 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）は、特に初期データからの上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値は見られない。全体的にデータポイントは特定の範囲に収まっている。
– 変動が少ないため、急激な変化も観測されていない様子。
3. **各プロットや要素の意味**
– 大きな青の点が実績データを示し、小さな緑の点が前年データを示している。
– 予測の不確かさを示すグレーの範囲があるが、その範囲も比較的狭い。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（x, 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、主に実績データに基づいて未来の予測を提示。
– 異なるモデル間での予測に大きな乖離は見られない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの位置が近く、一定の相関があると推測される。
– 予測データと実績データも整合している。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 心理的ストレスの変動が少なく、比較的安定した状況が伺える。
– 予測モデルが示すストレスの動向に従い、予防措置が計画されると実務的な効果が見込まれるかもしれない。
– 社会的には、精神的健康を維持するための安定した環境が提供されている状況と解釈できる。
このグラフは、全体として心理的ストレスが急激に変動する状況にはなく、予測モデルが安定的な結果を提供していることが確認できる。
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**
– 初期の段階で急速にスコアが上昇していますが、その後は横ばいです。
– 途中からデータがなくなり、予測値のみが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。初期の急上昇が際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実際の実績データを表しています。
– **ピンクと水色の線**は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
– **灰色の線**は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの終了後、予測値が異なるモデルで示されており、いずれも横ばいで類似した値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データの分布が限られているため、詳細な相関分析は困難ですが、全体として上昇から安定への移行が見られます。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 個人の自由度や自治の増加が初期から見られ、その後安定していることは、社会的安定性や制度的な成熟を示唆しています。
– 予測モデルが一致していることから、今後大きな変化は見込まれないと考えられます。
– もし社会政策や施策立案がこのデータに基づく場合、現在の状態を維持し、安定性を重視する方針が妥当かもしれません。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（2025年7月付近）において、実績値（青）は比較的高い水準で横ばいになっています。
– その後、予測の線形回帰（薄紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が開始され、すべてが1に近い高い値を予測しています。しかし、具体的な継続的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ全体で外れ値や急激な変動は見られません。全体的に安定した値が続いている様子が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、比較的高いWEIスコアを保っています。
– ピンク、水色、薄紫の線は異なる予測手法による推移を示し、全体的に高いWEIスコアが予測されています。
– 緑色の点は前年（比較AI）の数値であり、一定の分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績値と予測値の関係を見ると、実績AIのデータがやや下に位置していますが、予測はすべて高い値を示しているため、楽観的な予測結果となっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は狭い範囲に集中しており、正の相関を示しているようにも見えます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 高いWEIスコアが続いており、かつ予測でも高い値が維持されているため、社会の公正性・公平性は堅調であるように受け取られるかもしれません。
– 予測値が高いという結果は、ポジティブな印象を与え、安心感を促す可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、現行の方針が適切であるとの評価につながるかもしれません。
全体的に非常に安定した状態が続いており、社会の公平性・公正さが高い水準で維持されている印象を受けます。
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**
– 最初の期間（2025年7月から9月）には、WEIスコアが上昇し、その後横ばいになっています。
– 中期（2025年8月以降）はフラットな傾向を示しています。
– 最後のデータ点は、以前よりもやや高いスコアを示しており、再度上昇傾向にある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は観察されませんが、初期の急激な上昇が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸（実績）は実際のWEIスコアです。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測であり、実績とよく一致しています。
– その他の灰色や薄い緑の線は、他の予測手法や前年との比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）の間には強い相関が見られます。
– 他の予測手法も実績スコアと類似した動きを示していますが、詳細には多少の差が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間には、全体として強い相関があり、一貫性が認められます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– WEI（持続可能性と自治性）のスコアは、当初の上昇後、安定しているように見えますが、最終的にはさらに向上する予想です。
– この安定と上昇傾向は、社会やビジネスの持続可能性がより強化されていることを示し、戦略的な施策が効果を発揮している可能性を示唆します。
– また、予測の精度が高いことから、計画の持続可能性やリスク管理においてもポジティブな効果が期待できるでしょう。
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**
– 初期の「実績（実績AI）」データポイントは横ばいに近く、安定しています。
– その後の「予測（ランダムフォレスト回帰）」は急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 短期間での急激な上昇があります。「予測（ランダムフォレスト回帰）」と「予測（線形回帰）」、「予測（決定木回帰）」とのギャップが大きいです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の円は「実績（実績AI）」を示し、各計測時点の実データを表します。
– 緑の円は「前年（比較AI）」を示し、前年同時期のデータと比較するためのものです。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示し、信頼区間を示している可能性があります。
– 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が異なり、それぞれの線でプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と各種「予測」の間には明確なトレンドの違いがあります。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測方法と比較して最も楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭い範囲内で安定していますが、予測は大きな変動を示しています。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– 急激な上昇や予測の異なる結果は、予測の不確実性が高いことを示唆しています。
– 社会基盤や教育機会に関するデータであるため、急激な変化は政策や経済条件の変化を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、長期的な安定と短期的な変動対応の両方を考慮することが求められます。
このように、グラフは予測モデル間の違いや、短期間での社会動向の変化を示唆しており、慎重な解釈と対応が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、WEIスコアは急上昇しています。それ以降のデータはフラットに近く、横ばいの状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにおける急激な上昇が顕著です。それ以外には、異常な変動や外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青色の実績AI**: 実際のWEIスコアの変動を示しています。
– **淡い緑の前年度データ**: 前年度におけるWEIスコアを示しており、安定した値で表示されています。
– **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）**: 全体的に横ばいを示しており、将来的な大幅な変動は予測されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと各予測モデルは、初期段階では乖離がありますが、その後は一致したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年度のデータに比べて、実績データは初期に急激な上昇を示しますが、その後は前年度の傾向に近い値に収束しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の急激な上昇は、社会における共生・多様性・自由の分野での改善があったことを示唆しています。しかし、長期的には安定しており、持続的な成長の兆候はありません。
– ビジネスや政策立案者にとっては、さらなる改善を目指すための戦略が必要かもしれません。初期の改善が一時的で終わらないよう、持続可能な政策の導入が求められるでしょう。
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:
以下の視覚的な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは3日間にわたるもので、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、一部の時間帯において色の変化があるため、周期的な変動が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時のデータポイントが非常に明るい黄色で表示されており、これは他のデータポイントに比べて急激な増加を示しています。これは外れ値として特定でき、何か特別な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、総合WEIスコアの高低を示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点で複数の時系列データが存在するわけではないため、直接的な関係性の分析は行えません。ただし、異なる時間帯でのスコアの変動は、日中の活動レベルを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦軸の時間帯ごとに異なるスコアが観察され、全体的な分布は均一ではありません。これは、特定の時間帯に特定の活動や現象が集中していたことを示唆しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– グラフのヒートマップは、社会活動が特定の時間帯に集中していたことを示しており、特に7月3日の16時の急激な上昇が注目されます。このような情報は、社会的イベントや政策の評価、事件の発生などにおける分析に役立つ可能性があります。ビジネスにおいては、特定の時間帯の需要や人の動きのパターンを理解することで、サービスや商品提供の最適化に活用できるでしょう。
このヒートマップに含まれる情報を元に、さらなる調査や分析を行うことで、より詳細なインサイトや組み合わせた行動の傾向を特定することが可能です。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 短期間のデータのため、全体的なトレンドを見つけるのは難しいですが、日付別に色（数値）が変化しているのが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時と7月3日の時間帯に目立つ違いがあります。特に、7月1日の19時はかなり低い値を示しており、7月3日の黄色のセルは高い値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が個々のデータポイントの値を示しています。紫色が低い値、黄色が高い値を示しています。例えば、7月1日の19時は濃い青、7月3日の16時は黄色に近い色です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとにデータが分かれていますが、データ点が少ないため、日付の変化に対する明確なパターンは見えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のパターンや相関関係はこの視覚情報から直接読み取るのは難しいですが、7月2日と3日で明らかな異なる傾向がありそうです。
6. **直感的な感想と社会的・ビジネス的影響**
– データは時系列での変動を示しているため、WEIスコアに影響を与えるイベントや行動が特定の時間に集中している可能性があります。例えば、7月1日の低スコアは社会的イベントやビジネス上の問題を示すかもしれません。一方で、7月3日の高いスコアはポジティブな出来事や成果を示唆する可能性があります。
この情報は、社会状況の変化やビジネス施策の効果を把握するのに役立ちます。急激な変動を深掘りすると、具体的な原因分析や改善施策の立案に繋がるかもしれません。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる考察です。
1. **トレンド**:
– 縦軸が時間帯を示し、横軸が日付を示すヒートマップ上で、明確な周期性が見て取れます。
– 特に、午前8時あたりでは比較的低いスコア（紫色）が見られ、日中にかけてスコアが上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の午前8時のスコアが特に低くなっています。他の時間帯と比べて異色であり、注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、紫色から黄色に変わるにしたがってスコアが高くなっています。
– 午前と午後で明確な差があり、これは日中のアクティビティの増加を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 1日の時間を通じてスコアが徐々に上昇し、日中（特に14時以降）が最もスコアが高くなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの濃淡が連続的であり、極端に離れたスコアは少ないようです。これは、ある程度の一貫性があることを示します。
6. **直感的な感想と社会的な影響**:
– 多くの社会活動が昼間に集中し、夜間や早朝には落ち着く傾向を示しているように見受けられます。
– ビジネスや社会活動においては、最もスコアが高い時間帯にイベントやキャンペーンを集中させると効果が高まる可能性があります。
– 外れ値や低いスコアの時間帯には、アクティビティの効率化や改善が求められるかもしれません。
このような視覚的な情報は、社会活動の計画や効率化に活用することで、より効果的な戦略を立てる助けとなるでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/社会_correlation_heatmap_360日間_20250703165858.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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に明確なトレンドは見られませんが、スコアが全体的に異なる範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」のカテゴリにおいて、外れ値が確認されています。特に「個人WEI平均」は外れ値が高い値に存在します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」ではデータの分散が非常に広いため、スコアが安定していない印象を受けます。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図はスコアの中央値、四分位範囲、および全体的な分布を示しています。
– 色の違いは視覚的に各カテゴリを区別するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人と社会のWEIスコアの分布は異なり、これが社会的な問題や個人レベルの問題の異なる影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」の中央値が同様であることから、これらの要素が相互に関連している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響と直感的な洞察**
– スコアの多様性は、個人や社会のウェルビーイングが一様ではないことを示しています。このことは、政策立案やビジネス戦略の策定において、個別のニーズに対応する必要があることを示唆しています。
– 外れ値や広い分散は、特定のカテゴリで特定の問題が抜きんでている人口やグループが存在する可能性を示唆しています。これらの外れ値の分析により、改善が必要な領域を特定することができます。
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:
以下、グラフの分析と洞察をお届けします。
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果を示すプロットであり、特定の時間的トレンドというより、データの分布や構造を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上の点は他のプロットから離れており、データ全体に対して外れ値として注目できます。これは、特定のサンプルや期間が他と著しく異なる特性を示している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 横軸と縦軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を示しており、第1主成分がデータの59%の分散を説明し、第2主成分が19%を説明しています。このことは、第1主成分が最も重要な特徴を捉えていることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個々の点がそれぞれ異なるデータセットや期間に対応し、それぞれの特性を主成分空間において視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大多数の点が中央近くに集まっていますが、特定の方向に線状のパターンは見られないため、強い相関は示唆されません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会データがこのように分布する場合、全体の特性は安定しつつも、一部のデータが際立っている可能性があり、その原因を特定することが重要になります。例えば、外れ値は特定の政策や経済イベントによる影響かもしれません。その理解は、ビジネスや政策決定において、より適切で効果的な戦略を立てるのに寄与します。
このグラフは、社会的課題や現象の特異性を捉えるための有効な手段であり、データの多様性を把握する助けとなります。
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。