📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果：
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 30日間のデータが与えられていませんが、最初の数日のデータからは、全体的に0.6625から0.78875への上昇傾向が見受けられます。顕著な上昇は7月1日から2日にかけての時間帯であり、ここで0.6625から0.775に上昇しています。
– **個人WEI**: 0.6375から0.725の範囲で徐々に安定した推移を示しています。特に、初日の上昇は明確で、その後は0.7から0.725の間で推移しています。
– **社会WEI**: 社会WEIは0.6875から0.8525の範囲内で変動しており、特に初日と3日目に大きな上昇を経験しています。
#### 2. **異常値**
– 異常値は報告されていないため、データの範囲内での変動は自然と仮定します。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **季節性**: 提供された期間が短いため、季節性の推定は困難ですが、日内の時間帯による変動の影響は考えられます。
– **トレンド**: 全体的な上昇トレンドが見られ、特に社会的な側面での改善が顕著です。
– **残差**: 残差に関する具体的なデータがありませんが、説明できない微小な変動はデータの不確実性として理解できます。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関の強さ**:
– 経済的余裕と個人WEIは強い相関を持っていると考えられます（値の一貫した高水準）。
– 社会的公平性と社会WEIの間にも強い関係が見られ、この分野の改善が社会的幸福感を支えている様子です。
#### 5. **データ分布**
– 各項目のスコアのばらつきは比較的小さいですが、社会的公平性と個人の経済的余裕の項目には一部広めの範囲があります。
– 中央値は個人的側面で0.7前後、社会的側面で0.8前後と見積もれます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1の寄与率 (72%)**: WEIスコア全体の大部分の変動はPC1によって説明され、これはおそらく経済的及び社会的要因が大きな影響を与えていると考えられます。
– **PC2の寄与率 (12%)**: PC2はより細かな社会的要因や心理的な要素を反映している可能性があります。
### 結論と考察：
今回の分析から、特に社会的な要因（公平性や社会基盤）がWEIスコアに強く影響し、短期間での顕著な改善を示していることがわかりました。個人の経済的な要素も重要ですが、社会的な仕組みの改善が人々の生活の質を大幅に高める可能性があります。次のステップとして、長期間のデータ収集を行い、より詳細な季節性や長期トレンドの解析を推奨します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値の初期部分（青色の点）は7月1日から7月6日までの範囲で、多少ばらつきが見られますが、全体的には0.7から0.8の間で安定しています。
– 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7月6日以降、大幅に異なり、各モデルの予測範囲が大きく異なるが、線形回帰とランダムフォレスト回帰は0.8以上で安定しているのに対し、決定木回帰は0.7付近で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値には明確な外れ値は見られませんが、ばらつきがあります。予測AIは一度の予測（赤色の×）であり、他の予測（回帰モデル）からは大きく外れています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、2025年7月6日までの範囲で表示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、実績データのばらつきを考慮した不確実性の範囲を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる回帰モデルによる予測が示されており、予測モデル間のばらつきは未来の不確実性を示しています。特に線形回帰とランダムフォレストは高いスコアを示すのに対し、決定木回帰は控えめです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定しているが、短期間であるため顕著な相関や周期性は認識できません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、現在の生活カテゴリスコア（WEIスコア）は比較的安定していると感じるかもしれません。予測モデルによるばらつきが大きいことから、AIモデルの選択により予測結果が大きく変わる可能性を示唆しています。ビジネスにおいては、異なるモデルの予測を比較して、リスクを分散させる戦略が重要と考えられます。社会においては、生活の質や幸福度に関する予測がどのように異なるかを理解することで、政策や施策の策定に役立てることができるでしょう。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの時系列散布図を示しています。これを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期にわずかに下がった後、安定しています。
– 予測（異なる回帰モデル）は、全体的に上昇を示していますが、手法によって異なる特徴を持っています。線形回帰は定常状態を示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は初期から急激に上昇してその後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ（実績）にわずかな変動がありますが、大きな外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤いバツ印はその後の予測を示しています。
– 予測には3種類の回帰モデルが使用されており、それぞれ異なる手法に基づく予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる方法で将来的なトレンドを予測していますが、全体的な流れとしては、将来的な上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測結果が一致していないため、将来のスコア動向には不確実性がありそうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績は多少の変動がありますが、予測ではどのモデルも安定または上昇を示しているため、今後のWEIスコアへの信頼感が高まる可能性があります。
– 生活面への影響としては、WEIスコアが改善することで、個人の生活の質や健康に関する指標がポジティブに捉えられるかもしれません。
このグラフからは、さまざまな予測モデルを通じて、個人の生活の改善可能性を示唆する情報を得ることができると言えるでしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は比較的短期間に集中しており、急激なトレンド変化は見られません。
– 一方で、予測モデルによる線は異なるトレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰（紫）と線形回帰（シアン）は高い値に固定されています。
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、比較的安定しています。
– 予測モデル間での大きな変動はなく、全ての予測が一定の範囲に固定されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実際の計測値を示しています。
– 予測モデルの線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、予測の傾向とそのモデルごとの強み/弱みを示しています。特に線形とランダムフォレストが高いスコアを維持しています。
– 灰色のバンドは、予測の不確かさを示していますが、実績に対してかなり広い範囲があります。
4. **複数の時系列データ**
– 実績と予測が対比されていますが、評価期間の制限から直接的なデータ関係を見ることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ is clustered without apparent correlation with particular trend lines.
6. **人間の直感、および社会・ビジネスへの影響**
– 実績データが非常に限られているため、モデルが提示する高い予測値が実際の傾向を反映しているかは不明です。これは、予想外の結果や誤った意思決定を生む可能性があります。
– ビジネスにおいて予測値を信用するかどうかの判断が重要で、実際のデータが少ない状況ではリスクが伴います。
– 社会的には、このスコアが特定の生活の質を示している場合、楽観的な予測が政策や計画に影響を与えることがありますが、データの裏付けが必要です。
課題として、予測の信頼性を高めるために追加のデータ集計とモデル改善が望ましいと感じます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値が一定の範囲内にあるのに対し、予測値の一部は時間が経つにつれて上昇しています（特にランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青い点）は全て0.8付近に分布し、外れ値や急激な変動は認められません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実績に基づいたデータを示し、一貫して0.8付近に位置しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向を持ち、対照的に線形回帰や決定木回帰の予測はフラットです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測は、同一データに基づきながら異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも上振れを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定した分布を示し、特定の変動を示していません。予測モデル間の差異があり、特にランダムフォレストモデルが強い上昇を予測しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 直感的には、現在の経済的余裕（WEI）は安定していると感じられます。しかし、具体的な予測によって将来的に改善される可能性を示唆しています。この動向は、個人の消費傾向や投資意欲に影響を与えるかもしれません。ランダムフォレストによる上昇予測は、ポジティブな経済見通しを提供し、消費や投資の活発化に寄与する可能性があります。
このように、予測モデルの多様性は、個人やビジネスが将来的な計画を立てる際に役立つ洞察を与えます。各モデルの特性を理解し、適切に活用することが重要です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは、観測された短期間ではほぼ横ばいに見えます。
– 予測データ（線形回帰、水色の線）は、わずかな上昇を示しています。
– 法木回帰（紫の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）も上昇トレンドを示していますが、法木回帰の方が急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを表し、一貫して安定した健康状態を示唆しています。
– グレーの領域は予測の範囲を示し、データがこの範囲内で変動すると予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測線は、異なる傾向を示していますが、全体としては上昇傾向をたどっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの範囲と予測線のトレンドから、健康指標が現状の安定性を保ちつつ、わずかに改善すると予測されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、健康状態が長期的に安定していることを示唆しており、個人の健康管理がうまくいっている可能性があります。
– 健康が維持され、さらに向上する可能性が示唆されているため、安心感を与えるものです。
– 予測の幅が狭いことから、予測モデルが信頼できると考えられ、健康関連の介入やサービスがこの傾向を支援することができると推測されます。
以上の分析により、グラフからは個人の健康状態が安定しており、将来的には小幅な向上が見込まれていると解釈できます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 青のプロット点で示される実績のWEIスコアは、横ばいの状態を示しています。
– 紫のライン（ランダムフォレスト回帰の予測）が上昇していることから、今後のストレスが増加する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな変動や外れ値は見られません。
– 予測では、ランダムフォレスト回帰により、ストレスが徐々に増加する予測がされています。
3. **各プロットや要素**
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内に実績データがあることがわかります。
– 青の直線（線形回帰予測）は安定したトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰とは異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測の関係性から、異なる手法で異なるストレスの将来予測があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの点の密度と予測領域の広さは不確実性の度合いを示しますが、線形回帰予測では相関があまり見られません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 現在の心理的ストレスが安定していることから、即時の対策は不要かもしれませんが、予測が示すようにストレスが増加する可能性があるため注意が必要です。
– ビジネスや社会において、組織管理やメンタルヘルスサポートの強化が求められるかもしれません。特に予測の信頼性を元に、将来的な対策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、実績データ（青の点）は比較的一定で、0.6から0.8の間に集まっています。
– 予測データ（赤の×印）はしばらく横ばいですが、予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは大きな外れ値がなく、変動も少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点が実績データで、過去のスコアの分布を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、予測の信頼性を表しています。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰は将来的なトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデルによる異なる予測が示されており、特にランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを強く示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間に密集しており、比較的狭い範囲での変動です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定しているため、個人の自由と自治における現在の状況は安定していると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰を始めとする一部の予測が上昇を示唆しており、今後の自由度や自治の向上が期待されるかもしれません。
– 社会的には、個人の自主性がより重視される環境へ変わる可能性があります。ビジネス面では、個人の選択や決定を支える製品やサービスの需要が増加する可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に表示され、その後のデータは示されていません。
– 予測（線）は安定しており、横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期にやや変動が見られますが、その後は予測の範囲内に収まっています。
– 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**:
– 青い点は実績データを示し、予測データ（赤い点）は表示されていませんが、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。
– 順に、これらの予測は実績データに近づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法による時系列データは、比較的一貫して高スコアを維持しており、これが実績データに反映されるかは継続的な確認が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは最初不安定ですが、予測によって補完され、予測範囲内で安定しています。
6. **洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、最初のスコアの変動にも関わらず、予測が信頼でき、将来的に安定的な公平性・公正さが期待できるという感覚が得られます。
– 公平性の向上や安定性が示されているため、社会における公平性を重視する政策や活動にとってはプラスの兆候といえます。特に多様な予測手法が一貫した結果を示していることは、データに対する自信をさらに後押しします。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、期間の初めに高い水準（約0.8-0.9）に集中しており、そこからデータは提供されていませんが、予測トレンドが示されています。
– 予測（赤色のプロット）は、ほぼ横ばい、または若干の下降を示しています。特に線形回帰（シアン）、法線木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、全体的に緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値や急激な変動は観測されません。データは比較的一貫して高い水準に集中しています。
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、赤色の点は予測データを示しています。
– 予測範囲（グレーの範囲）は、予測の不確かさを示しており、±3σの範囲にあるようです。
– 予測の異なる手法（線形、法線木、ランダムフォレスト）は、それぞれ特徴的な予測結果と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**:
– 予測手法ごとのトレンドが微妙に異なっていますが、全体的には同じ方向性（横ばいまたは緩やかな下降）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データがある範囲では、各予測の不確かさ範囲内に収まっています。データの分布は正規に近いもので、極端な偏りは見られません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– グラフを見ると、社会の持続可能性と自治性が現状の高い水準を維持できるかについての不透明さが感じられます。
– 予測のトレンドはわずかに下降傾向を示しているため、持続可能性の向上に継続的な取り組みが必要であることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案者はこの高水準を維持し、さらに躍進させるための戦略を考えるべきです。予測と実績の差を埋めるための具体的な施策の立案が求められるでしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測データ（赤いプロットおよび線）は、時系列全体で一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、特に目立った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**
– 実績（青い点）は、過去の実際のデータを示しています。
– 予測（赤い×と各色の線）は、AIによる将来の予測を意味しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、予測の変動帯を示しています。
– 予測には、線形回帰、決定木、ランダムフォレストといった複数の回帰モデルが使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、同様のパターンで一定の値を示していますが、ランダムフォレスト回帰（薄紫の線）は、わずかに異なる動向を示しており、他モデルよりも高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの分布は非常に一様です。実績データと予測データには高い相関関係がありそうです。
6. **人間が直感的に感じる直感や影響**
– 安定した実績は、社会基盤や教育機会が現状維持の状況にあることを示唆します。
– ビジネスや社会の観点から見ても、大きな変革や改善の兆しがないため、現状維持の施策が続けられる可能性があります。ただし、変革を目指す場合は異なるアプローチの検討が必要です。
このグラフは、社会基盤や教育機会が今後も安定して推移する可能性を示唆しており、現状の施策に特段の変更がなければ、予測どおりの状況が続くと予想されます。
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WEI（共生・多様性・自由の保障）」の指標を30日間にわたって追跡しているものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は評価の初期にいくつかの変動を示していますが、一般的に0.5から0.7の範囲で推移しています。
– 予測値は、最初期に急激な上昇を見せたあと、全期間にわたって約0.9から1.0の安定した高いレベルで維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは初期に小さな変動が見られますが、大きな外れ値は特に見受けられません。
– 予測開始時に急激な上昇がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績データ点は、評価された期間中の実際のWEIスコアを示しています。
– 赤の「予測AI」は、予測開始のポイントを示し、それ以降の予測値のトレンドを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、すべてほぼ同じ値で一致し、予測モデル間の一致を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルとの間には差があります。予測されたスコアはすべて実績より高く、予測モデルが将来の指数を過大評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、明確な相関はありませんが、予測データが実績データより一貫して高い値を示していることが特徴的です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネス・社会への影響**:
– 実績より高い予測は、今後の共生や多様性に対する期待が高いことを反映しています。しかし実績が予測に追いつけていない場合、目標の達成や改善が必要となる可能性があります。
– 社会的にWEIを意識した政策やプログラムの推進が必要かもしれません。
– 企業においては、多様性や共生を促進する取り組みが、これからの経営方針において重要になるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下の分析と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 時系列で見ると、7月1日から4日まで、全体的に色の変化が見られます。時間帯によって色が異なり、一定の周期性がないことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色から、一部の時間帯で急に色が濃くなったり薄くなったりしていることがわかります。特に16時台の変化が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはWEIスコアの高さを示しています。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が示されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも時間帯によってスコアが異なっています。このことから、日中の活動パターンが影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られることから、生活リズムや外部要因（天気、イベントなど）が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 日付ごとにスコアが高まる時間帯が異なることから、生活習慣やビジネス活動の変化がある可能性があります。社会的には、人々の生活リズムや消費行動が変わってきたことを示唆します。特に高いスコアが出ている時間帯や日付には、企業がマーケティングやサービスの提供を集中させることで、効果的な戦略を立てられるかもしれません。
このヒートマップを活用することで、特定の時期や時間帯に焦点を当てた戦略を考える上で有用な情報を得ることができます。
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:
このヒートマップは、30日間の個人WEI平均スコアを時系列で示しています。以下にこのグラフから得られる視覚的な特徴とインサイトを示します。
1. **トレンド**
– 短期間のデータですが、色の変化から時間帯ごとの違いが見られます。黄色の部分は高スコア（約0.72）を示しており、特定の時間帯における活動の増加が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色の低スコア領域（約0.68付近）は、他の部分と比較して著しく低く、外れ値と考えられます。これは特定の日や時間帯における生活の変化やアクティビティの減少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**
– 縦軸の時刻と横軸の日付の交差によって、特定の時間帯のスコアがわかります。色の濃淡がスコアの大きさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが短期間かつ限られているため、明確な相関関係は判断困難ですが、連続する日付におけるスコアの類似性や差異から、日々のパターンを垣間見ることができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化から、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られ、日中の活動パターンや生活リズムに関する情報が含まれている可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– スコアの高い時間帯は、活動的な時間であり、その時間を狙った広告やプロモーションが効果的かもしれません。一方、スコアが低い時間帯は、休息や非活動時間としての特徴が示されているため、異なる戦略を考慮する必要があります。
この解析で示唆されるのは、人々の日常活動のピークと休息の時間帯についての洞察であり、これをもとにしたビジネスや社会的施策が考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間帯と日付の2つの軸で示され、色の変化が時間経過に伴う値の変動を示します。
– 時系列のパターンは明確には見えませんが、色のグラデーションに基づいて、変動が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで特に色が濃い部分（例えば、7月2日の深い紫）は、外れ値や低スコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの高さを示し、黄色が高く、紫が低いことを示しています。
– 時系列と日付によって、スコアの変化を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付ごとのスコアを組み合わせて分析することで、パターンやトレンドの理解が深まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関関係は、この短期間のヒートマップからは明確に読み取れません。
– 色の集中が周りと大きく異なる領域があり、その部分が特異なイベントや状況を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このヒートマップは日々の変化や特定の時間帯の動向を視覚的に認識するのに役立ちます。
– ビジネスや社会的イベントがこの変動に影響を与えたりした可能性があり、例えば週末や祝日は異なるスコアになることが考えられます。
– 高スコア（黄色）を維持するための要因、または低スコア（紫）を改善するための戦略を探るのに役立ちます。
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:
### ヒートマップ分析および洞察
#### 1. トレンド
このヒートマップは時系列データではなく、30日間のカテゴリごとの相関を示しています。したがって、時間的なトレンド（上昇、下降、周期性）は直接的に示されていません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップにおける外れ値は、一般的に非常に低い相関係数によって示されます。このヒートマップでは、いくつかの要素間で低い相関（負の相関）が観察されますが、特に目立った外れ値はありません。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 各セルの色は、対応する要素間の相関の強さを示します。赤色系は強い正の相関を示し、青色系は負の相関を示します。白はほとんど相関がないことを示します。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関は0.96で非常に高く、これらが密接に関連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
このヒートマップは単一の時系列データではなく、相関分析を通じた要素間の関係性を示しています。そのため、時系列的な関係ではなく、同一期間内での要素間の相互作用を理解するためのものです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 最大の正の相関は「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の0.79です。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間に-0.13の負の相関があります。
#### 6. 直感的およびビジネス/社会への影響
– 強い相関は、ある要素の向上が他の要素にもプラスの影響を与える可能性があることを示唆します。例えば、社会的な公正さが全体的な生活質に影響を与えていることが示されます。
– 社会やビジネスにおいては、特に強い正の相関を持つ要素に注力することが、より良い結果をもたらす可能性があると言えるでしょう。特に、公平性や多様性への投資は、全体的な社会の活力を高める可能性があると言えます。
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、生活カテゴリのWEIスコアの30日間にわたる分布を比較しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データセット全体では特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていませんが、各カテゴリにおける中央値の位置によって、スコアの一般的な傾向を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は「社会WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」で見られます。これらの外れ値は、データセット内の異常なケースや特異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**:
– 箱（四分位範囲）が広いほど、データのばらつきが大きいことを示します。「個人WEI（経済的余裕）」では特に範囲が広く、スコアの変動が大きいです。
– 色の違いはカテゴリの視覚的な識別を助けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリのスコアに明確な時系列の関係性は示されていませんが、異なるカテゴリの比較により、何がより安定しているかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値が最も高いのは「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」であり、生活においてこれらの要素が比較的良好な状態にあることを示唆します。
– 分布の広さと中央値の位置から、特定のカテゴリがどの程度一貫しているかが見て取れます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリは社会の良好な状態を反映しており、逆に低いまたはばらつきの大きいカテゴリは改善の余地があることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、特に変動の大きい分野に焦点を当てることで、社会的な課題をより効果的に解決できる可能性があります。
全体として、このグラフは生活の複数の面での状態評価と、改善のための優先分野の識別に役立ちます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて生活カテゴリのWEI構成要素を視覚化したものです。グラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフ全体において明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データが特定の方向に偏ることなく分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありません。ただし、X軸とY軸の端に位置するデータポイントは、他のポイントから若干離れているため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– X軸（第1主成分）は寄与率が0.72、Y軸（第2主成分）は寄与率が0.12となっており、第1主成分の方が大きな意味を持っています。
– 各点は個々の観測データを表しており、それぞれ異なる特徴を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データではなく、WEI構成要素がどのように主成分に寄与しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿った軸では比較的広い分布を示しており、第2主成分に沿った軸では狭い範囲に集中しています。データが第1主成分によって主に特徴づけられていることを示しています。
6. **直感的な洞察および社会的またはビジネスへの影響**:
– 第1主成分の寄与が大きいため、その方向に影響を与える要素が強く生活カテゴリに影響しているかもしれません。
– WEI（Weekly Economic Index）に関連しているため、これらの主成分の変動は生活経済に何らかの影響を与える可能性があります。政策立案者やビジネスリーダーは、これらの変動要因に注目し、それが経済状況にどのように影響を与えるかを理解することが重要です。
全体として、このPCAプロットは、WEIの構成要素が主成分にどのように寄与しているかを示し、経済状況の理解を深めるための出発点となります。
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。
