📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移の分析
– **全体のトレンド**: データの範囲内で観察される各日付のWEIスコアは、日々の周期的な変動があり、緩やかな上昇傾向が見られます。特に、2025年7月1日から7月3日にかけてのスコアは0.625から0.775の範囲で推移しています。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月2日午後に顕著な変動が見られ、同日は上昇と減少の両方が発生しています。特筆すべきは、午後のデータで0.625と他の比較して低いスコアを記録したことです。
#### 2. 異常値
– **異常値の検出**: 提供されたデータ内では異常値は検出されませんでした。しかし、7月2日午後のスコア(0.625)は相対的に低く、特異な変動として考えられます。
#### 3. STL分解の結果
– **長期的なトレンド**: 緩やかに上昇している傾向が見られる、特に7月3日のデータが全般に高い値を示し、この日に向けての上昇が示唆されます。
– **季節的なパターン**: データ範囲が短いため、目立つ季節性は観測されにくいですが、日次の時間ごとの変動があります。
– **残差成分**: 突発的な減少や増加が見られるため、日常的な生活や社会情勢の変化がバックグラウンドに存在する可能性があることを示唆します。
#### 4. 項目間の相関
– **相関の強弱**: この狭いデータセット内では直接的な相関分析の結果は不明ですが、PC1の寄与率が高い（0.59）ことから、全体の58%がこの第一主成分によって説明されることが示唆されます。これにより、特定の項目（個人と社会の要素）が密接に関与している可能性が考えられます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図の観察**: 籠ひげ図を詳細に分析することで、ばらつきが小さいことが分かります。このことから、データセットは一貫性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1: 0.59, PC2: 0.19**: 主要成分分析（PCA）の結果、PC1が高い寄与を示しており、これがデータの多くを説明している可能性があること、また、WEIの主要な構成要素として影響が強いことを示唆しています。PC1はおそらく、個人および社会的な要素の総合スコアにより密接に関連していると考えられます。
#### 総括
このデータは、日常的にはトレンド及び変動の理由がわかりにくいものの、PCAで強い要素が顕在化しています。全般的に7月1日から7月3日にかけてのデータが短期間であることを考慮すると、長期的な分析を行うためにはより多くの日次データが必要です。また、データ内の相関を深く理解するために追加の詳細分析が求められます。異常は見られないものの、特異な低値は一部存在し、この背景の社会的要因や生活条件の変化の指標として留意する価値があります。
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:
このグラフでは、「総合WEIスコア」の時系列データが示されています。それぞれの視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期にはWEIスコアが0.6から0.8付近で変動しており、その後予測モデルに従った増加が見られます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測は全て同様にスコアが1.0に向かって上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は示されておらず、全体的にデータは予測される範囲内で動いているようです。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青）**: 過去の実際のデータが明示されています。
– **予測（赤）**: 予測点が挿入されていますが、その正確な日時は現在のグラフ範囲には含まれていません。
– **前年（緑）**: 過去の比較を示すデータで、最新のデータと一致しているように見えます。
– **予測手法別の線（色の違う線）**: 様々な機械学習手法による予測は、ほぼ一致した予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– モデルが一致した形で予測をしており、2025年中頃から2026年初頭にかけての情報は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータが似たパターンを示しており、これが予測に対して強い相関を示していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、時間の経過とともに社会においてWEIスコアが上昇するトレンドが予測されており、社会全体のパフォーマンスや幸福度が向上していることを示唆しています。
– ビジネスにおいても、総合WEIスコアの上昇はより健全で成功した社会環境を反映しており、市場機会の拡大が見込まれるかもしれません。
実績を確認しつつ予測を活用することで、適切な社会政策やビジネス戦略の策定が可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフは最初の数か月の間、ある程度の横ばい状態を示しており、その後、急激な上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイント間に急な変動があります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測データが大きく上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰の予測を表しています。
– 緑の点は前年のデータを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は実績データとある程度一致しており、特にランダムフォレスト回帰は急上昇を予測している様子が見てとれます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測のラインの勾配と実績の変動が主に同期していることから、モデルの予測精度は一般的に高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– グラフからは、過去の実績と比較してかなりの成長を期待できるというメッセージが伝わります。ビジネスにおいては、将来的な成長可能性を示唆しているため、資源の集中や投資の加速を検討するきっかけとなり得ます。
– 社会的には、WEI（ウェルビーイング指数）の向上はポジティブに受け取られ、政策決定や戦略における重要なデータポイントとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は期間の初めに集中していますが、その後しばらくデータが途切れているように見えます。
– 比較AI（緑のプロット）は期間の終わりに現れており、時間経過とともに小幅に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（赤い×）は実績よりも若干高い値を示していますが、外れ値として特定できるような急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– ランダムフォレスト回帰（濃い紫）の線は、予測が比較的高い値に設定されていることを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰予測（紫と薄い紫）の線は、実績と比較してやや高めの傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測のデータが重なり合っていないため、相関性を分析するのは難しいですが、予測は概ね実績よりも高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの相関性が不足しているため、目立った関連性は見えないが、予測が全体的に高めに設定されており、上側へのバイアスがある可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データの欠如は、人々に予測に基づく意思決定が実績に依存していない可能性を示唆します。
– 予測値が一貫して高いことから、将来に対する楽観的な見方を反映している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、予測に対する過度な信頼を避け、実績データの充実を図ることが重要です。
全体として、このグラフは過去の実績と将来の予測を比較するものであり、予測が現実を上回っている傾向があるため、現実との乖離に注意する必要があります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 初期に約0.8から徐々に減少。
– **予測データ（赤い点）**: 現在表示されていない。
– **比較（緑の点）**: 後半に集中的に配置されているが、具体的な上昇や下降は不明。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見受けられない。実績データは全体的に滑らかに減少している。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 個人のWEIスコアの実際の過去のパフォーマンス。
– **緑の点（比較AI）**: 後半に集中的に存在し、今後の参考となるデータとしての意味がある。
– **灰色の範囲**: 予測の許容範囲を示しているが、実際には表示されている範囲に収まっている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在、実績データと比較データの2つが実際に見える。予測データが具体的に示されていないため、関係性の評価は難しい。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特に明確な相関関係や特徴的な分布は示されていない。現在の範囲では実績データが減少トレンドを示す。
### 6. 直感的な印象と影響
– WEIスコアが徐々に減少していることは、個人の経済状況が悪化している可能性を示唆する。この傾向が続く場合、個人が経済的なプレッシャーを受けやすくなる可能性がある。
– 社会的には、このようなトレンドが広範にわたって見られる場合、消費活動が減少し、経済成長に対する影響が懸念される。企業や政策決定者は、これらのデータに基づいて対策を講じる必要があるかもしれない。
全体的に、さらなる予測データや追加情報が必要で、より精緻な分析が可能となるだろう。データの解釈には慎重を要する。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時系列データ全体を見た場合、データポイントは初期でのみ表示されており、それ以外の時期では実績データがありません。短期的には、実績AIのデータで緩やかな下降トレンドが見られますが、全体的な長期トレンドについては明確な情報が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータには大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、最も古いところで異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間で若干の差異があり、それが急激な変動として表れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青のプロット）**: 初期のデータは実績値を示しています。
– **予測（赤のクロス）**: 現れていませんので、データが欠けているか、他の要素に吸収されている可能性があります。
– **前年（緑のプロット）**: 将来時点のWEIスコアを予測しています。これがどのように現段階の実績データと比較されるかを探ることが重要です。
– **予測の下振れ許容範囲（グレーのエリア）**: 予測の信頼区間を示していますが、完全には見えていない可能性があります。
– **予測モデルの異なる線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: 予測の方向性がやや異なる様子が見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの示す方向性が異なるが、データポイントの近似値はそれほど大きく変わらないため、いずれも類似していない予測を示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AIと複数の予測モデルとの違いから、予測モデルの選択が結果に与えうる影響が注目されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 初期段階では、健康状態が評価されている期間が限られており、将来の予測に対してさらなる実績データが必要と思われます。
– ビジネスや社会的には、限られたデータの中での予測が、必要な判断の基盤として十分であるかどうかの判断が求められるでしょう。このデータは、予防的な健康管理の意思決定に役立つ可能性がありますが、より多くの実績と比較データが効果的な戦略を立案するために必要です。
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:
### グラフの解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に「実績AI」のプロットがいくつかありますが、期間的に短く、またその後のデータが存在しないため、明確なトレンドは確認できません。
– 中間と終盤に「比較AI」として表示された円プロットは、前年度のデータを示しているようです。これも一定期間に集中しているだけであり、トレンドを識別するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は個別に特定しづらいですが、「予測AI」のプロットには、その範囲外の異常値を示すマークがないため、おそらくすべてが予測範囲内に収まっていると思われます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは「実績AI」を表しており、過去の実測値です。
– 緑のプロットは「比較AI」として前年のデータを示しています。
– 赤の「予測」マークは今後の予測データを示していますが、予測データの数は少ないです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルが用いられていることが、線と色の異なるプロットで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一度に集中し、比較AIや予測データと比較して、データ量が少ないのが特徴です。
– 予測データは異なるモデルからの出力を示しており、比較的類似した水準を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのプロットは全体的に横ばいで、ある一定の範囲内に集中していますが、限られた数のデータポイントであるため、その範囲の幅広さは不明です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に見ると、過去のデータと比較して大きな変動がないため、心理的ストレスのレベルは安定しているように見えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、多くの予測モデルが共通の範囲内にあることは安心材料であり、予測可能性が高いことを示唆しています。このことは、対策や計画策定時に有益な情報となります。
全体として、データの量が少ないため、明確な結論を導くのは難しいですが、それぞれのデータが高度に整合していることが分かります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には実績データ（青）が集中しており、右側には前年（緑）データがあります。全体の動きとしては、データが一定の範囲内で推移している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。全てのプロットが狭い範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– **青の実績プロット**: データが比較的一貫性を保っており、安定した推移を示しています。
– **予測データ**: 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）が用いられ、その結果がそれぞれ異なる表示で示されています。全体としてほぼ平行した形になっているため、各手法による予測値が類似していることがわかります。
– **前年（緑）プロット**: 過去データとして参考にされているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データが似た範囲内で動いており、予測データもその範囲内で推移しています。このことから、予測と実績の相関性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の下限は比較的安定しており、変動範囲が小さいです。それに対して、予測値は微妙に異なるが全体的にかなり一致しています。
6. **社会的・ビジネス的影響の洞察**:
– WEI（自由度と自治）のスコアが安定していることから、個人の自由や自治が一定の範囲を保っていると考えられます。
– これにより、組織が個人の自由度を維持するための政策や戦略を策定する際に安定感が得られるでしょう。
– 社会的には、個々人が一定の自由度を享受し、自治能力を発揮できていることを示唆しています。
全体として、このグラフは個人の自由度が安定していることを示し、予測モデルがリアルなデータをもとにしたしっかりとした洞察をもたらしています。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEI（公平性・公正さ）スコアの推移を360日間で示したものです。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を述べます。
1. **トレンド**
– グラフの左側には、青色の実績データが高い位置に集中していますが、期間全体を通じたトレンドは平坦で特に変化が見られないようです。
– 予測データには、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法ごとの異なる結果が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中には目立った外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）：評価期間の初期において、限られた数のデータが示されています。
– 比較AIの前年データ（緑の点）：評価期間の後半に配置され、実績とは異なる日にちに配置されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）：実績データの周囲にあり、実際のスコアの変動範囲を示唆しています。
– 予測（X印と異なる色の線）：それぞれの回帰手法による予測値が示されています。
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の間には直接の連続性は見られませんが、予測モデルごとに異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対する予測モデルの異なる結果を通じて、モデルごとに予測精度や信頼性が異なる可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データが非常に限られているため、予測モデルの選択が結果に強い影響を与えている点です。
– ビジネスや社会への影響としては、信頼できる予測モデルの確立がWEIスコアの向上や改善に直接寄与する可能性があります。また、データが不足している場合、より多くのデータ収集が求められます。
このグラフからは、社会的公平性の正確な評価や改善のためには、実際のデータと予測モデルの評価の精度が重要であることが示唆されます。
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:
以下のグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績AI）は上昇していますが、その後、安定した水準での横ばい傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、一貫して高いスコアを示しており、今後の見通しには楽観的な要素があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 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**:
– 青い点は実績データを示しており、信頼性の高い基準となります。
– 緑の点は前年度の比較を示し、過去の動向と比較するための重要な基準です。
– 数字の密度は低く、各ポイントが明確に識別できます。
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は他の予測と比較して少し高めに設定されていますが、総じて予測様式は一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が概ね整合しており、相関が強いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績と予測が整合していることから、今後も安定した持続可能性と自治性が期待できると直感的に感じられます。
– 社会的な安定や持続可能性を重視する施策が、今後も続く可能性が高く、ビジネス環境における信頼性向上につながるでしょう。
このグラフは、持続的な社会的自治性の評価において、今後も安定したポジティブな見通しを示しています。
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、このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青）は期間の初期にプロットされており、その後の予測（ピンク、シアン）は横ばいに近いトレンドを示しています。全体的に一貫した高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには目立った外れ値は見られません。全体的にスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実績を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、かなり高い安定したスコアを予測しています。
– シアンの線は線形回帰による予測を示し、ほぼ一定のスコアです。
– 緑の丸は前年の比較値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる回帰手法による予測の間には、大きな差は見受けられず、シミュレーションと現実のデータが比較的一致していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データに顕著な相関関係はありませんが、予測によるスコアが現実の実績値をうまく追随していることから、予測モデルの有効性が示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– スコアの高い安定性は、社会基盤や教育機会の分野が整っていることを示唆しています。
– 安定したスコアから、教育や社会基盤が強固であり、政策が効果的である可能性があります。
– 予測の安定性は将来の施策や計画に対する安心感を提供し、ビジネスや家庭の長期的な計画に影響を及ぼします。
グラフからは、社会基盤や教育機会が安定しており、未来の予測も一貫して高く評価されていることがわかります。
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:
以下にグラフの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）が示すように、初期段階で低めのスコアから急速に上昇し、その後安定しています。
– 予測値（紫色、薄緑色、赤色）は高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にのみ急激な変動が見られ、以降はほとんど変動がありません。
– 特に、予測の範囲を逸脱するような外れ値は図られていません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い実績データは、評価の初期段階における実際のスコアを表します。
– 線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（緑、青、紫）はそれぞれ予測モデルによるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルの初期段階において根付いており、その後の予測と整合しています。
– 各モデルの予測は一貫して高いスコアを示しており、異なる回帰手法間でも大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値は正の相関があると見られます。これは、初期の実績データが今後も高い水準を維持するという予測が信頼できることを示唆します。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– グラフは、共生・多様性・自由の保障に関する状況が短期間で改善され、その後安定した状態に移行していることを示唆しています。
– この安定性は、長期的な政策や施策の効果が持続していることを意味し、ビジネスや社会において信頼感を与える可能性があります。
– 将来的な施策立案においても、現状の維持やさらなる改善を目指す材料とすることができるでしょう。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、各時間帯におけるWEIスコアの違いが読み取れます。期間が3日間（2025-07-01から2025-07-03）で表示されていますが、周期性や明確な上昇・下降トレンドは短期間では特定しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時は顕著な紫色（低いスコア）で、他と大きく異なることから外れ値として特異な要素があります。
– 2025-07-03の16時は黄色（高いスコア）で、特に注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がWEIスコアを示しており、青系から緑、黄色への色の変化はスコアの変動を示しています。
– 日付ごとに時間が並んでおり、時間帯によるスコアの変動を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付の同じ時間帯が比較されており、その時々のスコアの推移を分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間であり、具体的な相関関係や分布の特徴は判断が難しいですが、統計的に異常な点（外れ値）は先述の16時にあります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**
– 低いWEIスコア（紫）、特に7月2日の16時は社会的状況やイベントが何らかの影響を与えている可能性があります。これが業務プロセスや市民の生活に及ぼす影響を評価する必要があります。
– 高いWEIスコア（黄色）の日程や時間帯は、社会的安定やポジティブな環境が見られる可能性があります。
全体を通して、このヒートマップは短期間におけるWEIスコアの変動を示しています。異常値が社会活動に示す影響を探ることが重要です。
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:
ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日ごとの変化を見ると、特定の周期性や一貫した上昇・下降トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日のデータで明るい黄色になっている部分が特に目立っており、他の日に比べて急激に数値が上昇していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で数値の大小を示しており、黄色が高い値で、濃い紫が低い値と推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、7月1日から7月3日までの短い期間のデータしか示されておらず、直接の関係性を読み取るのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時や時間帯（16時と19時）の間で、大きな相関や共通のパターンは見受けられません。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 高い値を示す日の存在は、その日に特定の社会現象やイベントがあった可能性を示唆します。ビジネスにおいては、これらの高いピークがどのようにして発生したかを分析し、今後の戦略に活かすことが重要です。
総じて、このデータの期間が限られているため、部分的な分析が可能ですが、何が影響を与えているかを掘り下げるには更なるデータが必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは短期間（3日間）のデータを示しており、長期的なトレンドを把握するには限界があります。
– しかし、日付ごとに色が変わっているため、日替わりでの変化が顕著であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の日付の16時には、非常に低い値が観察されます（これは紫色で示されています）。これは外れ値や異常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**:
– 色の変化は、数値の変動を示します。黄色は高い値（0.76）、紫は低い値（0.66）を表します。
– ヒートマップにおける色の密度や変化は、時間帯や日による社会WEI平均スコアの違いを強調しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 主な関係性は、各日と時間ごとのスコアの変化にあります。短期間のため、他の変数との関係性を見出すことは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を見出すには、データポイントが少なすぎます。ただし、時間帯によるスコアの変動が確認できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、特定の時間帯（16時）におけるスコアの急激な変動です。これは、社会的出来事やその他の要因によって説明されるかもしれません。
– ビジネスや社会において、これらの変動が何に起因するのかを把握することは重要です。例えば、イベントや政策の影響を評価するために役立つかもしれません。
このヒートマップは、時間帯による社会的な変化を捉える手段として、特定のパターンや変化を識別するのに利用できます。特に、異常な値に注目することで、さらなる調査や分析が必要とされる領域を特定できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは時系列データではなく相関を示すため、直接的な時系列トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各セルは特定の2つの項目間の相関を示し、外れ値や急激な変動は識別できません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡: 濃い赤が高相関（プラス）、濃い青が低相関（マイナスまたは無相関）を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間の相関は0.69で、強い正の相関を示しています。
– 色の密度は、相関の強さを反映。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI平均」は0.97の相関で、非常に密接な関係があることが示されています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は0.71の相関で、心理と健康の関連性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の項目（特に「個人WEI（心理的ストレス）」）の相関が全般的に高く、自由の保障が心理に与える影響が示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高い相関を示す要素同士の強い関連性が確認されており、政策や施策の策定における相乗効果を考慮することで、より効果的な社会改善が期待できます。
– 健康や心理的ストレスの改善が他の指標にも影響を及ぼす可能性が高く、全体的な個人および社会のウェルビーイングの向上に寄与するでしょう。
このヒートマップは、社会的な要素間の関係性を直感的に理解するのに役立ち、それに基づいて効果的な戦略を立てる手助けとなり得るでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアが異なる範囲にあり、一定のトレンドは見られませんが、比較的安定しているカテゴリも多いです。周期性は特に見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済幸福度）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に外れ値が見られます。これらは他のデータポイントから逸脱しており、特異な状況が反映されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスは四分位範囲を示し、中央線が中央値です。ひげはデータの全体の範囲を示しており、外れ値が取得されています。
– 色の違いは各カテゴリを区別するためのものであり、スコアの並び順や特異性には直接関係ありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間で、スコアの平均や分布の形が異なるため、特定の関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係をグラフから直接読み取るのは困難ですが、「個人WEI（心的ストレス）」は中央値が低く、データが広く分散している一方で、「社会WEI（公正・公正さ）」は中央値が高く、分散が狭いことがわかります。
6. **直感と社会への影響**
– 人間は、「個人WEI（心的ストレス）」の低さや広い分散からストレスの影響がイベントによって多様であることを感じ取るでしょう。
– ビジネスや政策の観点からは、「個人WEI（経済幸福度）」における外れ値は、個の経済的幸福が不安定である可能性を示しており、この点を改善するための取り組みが必要かもしれません。
この分析は、社会の多様な側面に対する理解を深めるための一助となるでしょう。
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:
このグラフは、社会カテゴリでのWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られません。データは特定の方向に偏っておらず、分散しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上にプロットされた点は、他のプロットに比べて離れており、外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分を示し、この主成分は総分散の59%を占めています。縦軸は第2主成分を示し、19%の分散をカバーしています。これにより、主成分がデータの大部分の変動を説明し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**:
– グラフに時系列データの情報が直接示されていないため、特定の関係を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的拡散しており、特定の方向に偏った強い相関は観察されません。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– この主成分分析は、社会的なデータセットのバリエーションを理解するのに役立ちます。主要な分散を第1主成分によって説明できるため、この成分が何を表すのかを理解することで、社会的傾向を把握する手助けになるでしょう。
– ビジネスや政策においては、第1主成分に基づいた戦略を展開することで、効率的かつ効果的に資源を配分する決定をすることが可能となるでしょう。
このようなPCA分析は、データの次元を減らし、重要な特徴を抽出する際に非常に有用です。
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。
