📊 データ分析（GPT-4.1による）
本データセットにおけるWEIスコアの分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 日次データに基づくと、総合WEIスコアは0.625から0.775の間で変動しており、全体的なトレンドとしては大きな変動は見られませんが、微細な増減が繰り返されています。
– **顕著な変動期間**: 特に7月2日から3日にかけて、スコアが大きく変動しています。7月2日に総合WEIスコアが0.625まで下がった後、7月3日に0.775と急上昇しています。
### 異常値とその背景
– **異常値の検出**: 例えば、7月2日にかけて、総合WEIスコアが顕著に低下し、その後急上昇しています。この背景には、個人WEI平均および社会WEI平均の低下が影響している可能性があります。特に、社会WEI上の公平性・公正さ（0.50）と共生・多様性（0.55）が大きく低下していることが関連している可能性があります。
– **7月3日の急上昇**: 公平性・公正さのスコアが0.85に上昇し、共生・多様性が0.90になるなど、社会項目での向上が著しい。
### STL分解の結果
– **長期的トレンド**: データが短期のものであり、STL分解を行うには時間が不足していますが、一時的な変動に着目することで、経済的余裕や心理的ストレスが日々のスコアに影響を及ぼしていることが推測されます。
– **季節的パターン**: 弱いながらも、特定の日に同じような傾向が繰り返されていること（例：月初のスコアの変動）を示唆しています。
– **残差成分**: 残差成分により、予測できない日々の変動（特に7月2日の低下）が何らかの突発的な外部要因によるものである可能性が示唆されます。
### 項目間の相関
– **強い相関**: 経済的余裕と個人の自由度の間に高い相関が見られることが、個人の経済面での充実が自由度感を高めるという一般的な認識を裏付けています。また、社会基盤・教育機会と持続可能性も高い相関を示しています。
– **弱い相関**: 一方、心理的ストレスと他の項目の間には低い相関が見られ、ストレスが個人や社会のWEIスコアと異なる形で動いている可能性があります。
### データ分布
– **中央値とばらつき**: 一部の項目でばらつきが大きい（例：社会WEI項目）のが観察されました。箱ひげ図での広がりは、特に日常的な経済や社会的なストレスを反映しているように見受けられます。
– **外れ値の存在**: 各評価項目での外れ値は一部日に集中しており、その日付での外的要因（例：特別なイベントや政策の変更）があると推測されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: PCAの第一主成分（PC1）が0.52の寄与率を持ち、主に社会的要因（共生・多様性、持続可能性）が影響していると考えられます。これにより、社会的環境がWEIに大きな影響を与えていることが示唆されます。
– **意味合い**: PC2（0.21）は個人の経済的要因に関連し、個人の経済的状況がWEIに次に大きな影響を与える要因
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）:** 初期のデータは横ばい傾向が見られます。
– **予測（線形回帰と決定木回帰）:** 特に線形回帰予測は直線的で一定の水準を維持しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）:** 上昇トレンドを示しています。時間が経つにつれスコアが上がっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに複数の外れ値が観察されます。異常値の円で囲まれたデータポイントがそれを示しています。これらは分析の際に特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点（実績）:** 実際のデータを表しています。ある程度のばらつきがありますが、大きな変動は見られません。
– **推定の不確かさ範囲:** 背景の灰色の帯は、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**
– **実績と予測の比較:** 実績データは、複数の予測モデルの初期部分と近い状態にあります。しかし、時間が経つにつれ、特にランダムフォレスト回帰の予測とは乖離する可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと線形回帰は一定の相関性があると考えられますが、ランダムフォレストモデルはそれと異なる挙動を示しています。
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**
– **直感:** 人々はランダムフォレストによる予測が示す上昇トレンドを希望的に捉えるかもしれません。しかし、外れ値の存在は予測の不確実性を示唆しています。
– **影響:** 社会的またはビジネスの観点から、ランダムフォレストの予測の上昇が実現すれば、採用されている施策の効果を示せるでしょう。ただし、外れ値の影響を軽視せず、その原因を分析し対策を講じることが重要です。
このグラフの分析から、過去の実績を基にした予測には慎重なアプローチが求められ、特に外部要因の干渉を受けやすい社会現象の理解には複数のアプローチを検討する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ冒頭の実績データ（青い点）は、ほぼ同じ箇所に集まっています。これは、初期の数日間にわたるデータが安定していることを示します。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、緩やかな上昇トレンドを示しています。これは、将来的にWEIスコアが向上する可能性を示唆しています。
– 線形回帰（ターコイズの線）は横ばいで、決定木回帰も同様の傾向を示しています（グレーの範囲内の線が見えませんが、一定の範囲内にとどまることを示していると思われます）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒枠で囲まれたデータで示されていますが、実績データ近辺に留まっているため、明確な外れ値としては目立たないかもしれません。しかし、モデルの予測と一致していない場合、何らかの異常がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は過去の実際のWEIスコアを示しており、予測との比較の基準として用いられています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーゾーン）は、将来のWEIスコアの予想の振れ幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとのトレンドの差異は、それぞれのモデルが持つ特徴や仮定に起因します。例えば、線形回帰と決定木回帰が横ばいであるのに対し、ランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は特定の範囲内に集中しているため、現時点での変動は少ないと考えられます。
– 各種予測は異なるトレンドを示しており、モデル選択やパラメータ調整が影響を与えていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会的なWEIスコアが上昇すると、個人や組織によるエンゲージメントの重要性が増す可能性があります。
– 予測が当たる場合、リソース配置等において早期の計画が可能となり、効率的な戦略を立てることができます。
– 一方で、予測に依存しすぎず、実績データとの整合性を常に確認することが重要です。モデルの性能や信頼性は、継続的に評価されるべきです。
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:
初めに、このグラフを詳細に分析し、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は短期間での変動が見られるが、全体的には一定の範囲内で推移しています。
– 予測（線形回帰）と予測（決定木回帰）は異なった傾向を示しています。線形回帰は一定の上昇トレンドを、ランダムフォレスト回帰は水平に近いトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の青いプロットは異常値としてハイライトされており、これがデータ特性に影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績データを示し、日々の変動を可視化しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 描画された予測の不確かさ範囲は、予測の精度を示唆しています。
– 緑、青、紫の線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルは異なる方法で未来を予測しており、線形回帰と決定木回帰予測は異なる傾向を示しますが、現状の実績データを土台にし、それぞれの特性を活かして予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内で大きな変動がないため、WEIスコアの分布が一定の偏りを持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– データがある期間まとまっていることから、社会において特定の統計が安定していると捉えられます。
– 予測が異なるトレンドを示しているため、意思決定の際には慎重な検討が必要です。これにより、将来の社会政策やビジネス戦略を策定する際の仮説検証が重要になるでしょう。
これらの洞察は、社会やビジネスの意思決定に対してより具体的なアプローチを提供する手助けとなるでしょう。
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:
以下のグラフに関する分析と洞察をお伝えします。
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 散布図のプロットは一定の範囲内に密集しており、明確な上昇または下降の傾向は見られません。
– **予測**: 線形回帰は上昇トレンド、決定木回帰は安定、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータポイントが存在し、観測された実績値とは異なる可能性があります。
– データ全体は比較的一定であり、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は観測された実際のWEIスコアを示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なるトレンドが予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不同の予測手法が異なる未来の兆候を示しており、特にランダムフォレスト回帰が最も楽観的な上昇を示唆しています。
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おり、一定の一定性を示しています。
– 予測手法により、将来の動きに関する一致した意見は見られません。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 現在のWEIスコアが安定していることは、経済的な余裕が変動していない状態を示唆します。
– 予測では変動が予想されるため、ビジネスや社会は次の期間で慎重に状況を観察する必要があります。特に楽観的な予測を視野に入れることで、新しい機会やリスクに備えることが重要です。
このグラフを基に、経済的な計画や政策の立案時に、複数の予測手法を考慮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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間は実績データが0.6に集中しています。その後、予測データが表示され、徐々に減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の実績データにはいくつかの外れ値が存在します（黒い円で囲まれた青い点）。これが異常値として認識され、個人の健康状態に一時的な影響があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、ピンクの線はランダムフォレストによる予測値、紫の線は線形回帰による予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、データのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとさまざまな予測モデルとの比較が示されています。予測ラインは全般的に減少傾向が一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期における集中と、予測モデルの後の下降トレンド間に相関が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 健康状態が改善されていないか、むしろ減少する傾向にあることを示唆しています。これは個人の健康管理や介入が必要であるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、このデータは個人の健康管理や医療サービスの提供における新たな戦略の策定に役立つかもしれません。
この分析を基に、健康状態の改善施策を検討することが重要です。
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:
以下に、グラフの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（青い点）は安定しており、一定の範囲内に留まっています。大きな変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、わずかに上昇する傾向がありますが、大きな変化は予測されていないようです。
– 線形回帰（薄紫の線）と決定木回帰（青の線）はほぼ横ばいであり、予測には大きな変動がないと見えます。
2. 外れ値や急激な変動：
– 一部に異常値（黒い丸で囲まれた青い点）が見られ、これらは他の値と比べて少し高めのスコアを示しています。ただし、それ以外の急激な変動はありません。
3. プロットや要素の意味：
– 青い点は実績値を示し、現在のストレスレベルの安定的な状態を示唆しています。
– 異常値は特異な状況やストレス要因の発生を示している可能性があるため、注意が必要です。
– 不確かさの範囲（灰色の範囲）は、予測の信頼性の幅を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 実績値と予測値の間には明確な相関があるようには見えませんが、予測モデルは緩やかな変化を示唆しています。
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にあり、ストレスレベルが安定していることを示しています。
6. 直感的な洞察と影響：
– グラフからは、個人の心理的ストレスが安定していることが示唆されます。異常値がいくつかあるとはいえ、大きなトレンドは見られません。
– ビジネスや社会的には、この安定性が持続する場合、特に大きな介入が必要ない可能性がありますが、異常値に対しては個別の対応が求められるかもしれません。
このように、全体としては安定した状況が続くと予測されますが、個別の異常値への対策が必要かもしれません。
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**
– 実績（青色プロット）はグラフの初期において上下動がありますが、全体的に横ばい傾向が見られます。
– 予測データ（赤色、紫色、青色線）は、高いスコアで一貫して推移しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫）は、スコアがさらに高く設定されており、上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期にある黒い円で囲まれた点が外れ値として指定されており、通常の範囲を超えたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際の実績を示しており、その横にある灰色の不確かさ範囲はデータの変動幅を表しています。
– 赤色の「×」は予測値を示し、それに対応する予測範囲がプロットされています。
– 色の違いは各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値間で多少の違いはありますが、全体的には予測が実績をある程度反映しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は微増の傾向を示しますが、他の予測モデルは安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階での外れ値や急激な変動が影響し、実際の実績は予測モデルとの一致度がやや低下しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 本グラフは、個人の自由度と自治に関連するスコアが長期間にわたり比較的安定していることを示唆しています。
– 社会的な自由度の安定は、個人の幸福や効率性の向上をもたらす可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の高い予測スコアは、将来的にさらに高い自由度を達成できる可能性を示しており、対策や施策を講じることで社会全体の改善が期待できます。
このように、データが示す点と予測モデルのインサイトを組み合わせることで、将来的な政策決定や社会進展への示唆が得られます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）はおおむね0.5から0.8の間で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、最初の急な増加から、0.9付近で安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰による予測は0.6付近で横ばいのままです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されているデータが1点あります（〇で囲まれた青い点）。
– ランダムフォレスト回帰では最初の急な上昇が見られ、その後安定します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 赤い点（✕）は予測データを表しますが、このグラフでは存在していません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データだけではこの範囲内に収まりきっていない点があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は最初の時点で一致していませんが、時間が経つと予測は実績の上限に近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータ点における散らばりや外れ値は、実績データの変動がある程度予測可能性を超えていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、短期間でのデータの変動が比較的大きく、安定した予測を立てるのが難しい状況がうかがえます。
– 社会的な公平性や公正さに関する指数が短期で大きく変動することは、政策や施策の変更が短期間での影響を受けやすいことを示唆します。
– ランダムフォレストの予測の増加は、楽観的な見通しを伴うかもしれませんが、安定した政策効果を得るためには、実績との乖離を考慮する必要があります。
この分析は、データの特性を踏まえて、社会的影響を考慮した政策形成や評価において役立つかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）が比較的一定の値を示しており、横ばいのトレンドを持っています。
– 線形回帰による予測（紫色の線）は明らかな下降トレンドを示しています。
– 決定木回帰（シアン色の線）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ色の線）はほぼ一定で、変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中に異常値が示されていますが、これらは実際の実績データとほぼ同じ位置にあり、特別な変動を示しているとは言えません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は一貫しています。
– 予測値間の不確かさの範囲（灰色のエリア）は狭く、予測モデルがかなり正確であることを示唆しています。
– 異常値のプロットは黒い円で囲まれており、何らかの異常なイベントが発生した可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰の予測は実績データよりも低い傾向があります。しかし、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は一致しており、実績データに近い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰が実績に近似していることから、非線形性が存在する可能性があります。
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**
– 同じ期間内での実績データが安定していることから、社会の持続可能性と自治性に関する指標は良好であると考えられます。
– 線形回帰モデルの予測が下降トレンドを示すことは、潜在的なリスクを早期に警告するシグナルとして理解でき、将来的な対策の必要性を示唆しています。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰の見解の一貫性が、安定感を提供しており、これに基づいた政策立案や意思決定は現実的であることが示唆されています。
このグラフは、データの一貫性と予測モデルの違いを理解するための良い例です。また、環境や社会政策の安定性を評価する際に、異なるモデルの予測を考慮することの重要性を強調しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青丸）は、約0.7〜0.8の範囲で横ばいです。
– 線形回帰（青線）は全体として一定です。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）はわずかながら上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に一つの外れ値が存在します。これは、他の点と比較して異常に高いまたは低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績データのプロットは過去の実際のスコアを示します。
– X印は予測データポイントで、これも横ばいの傾向を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データはほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。これにより、改善の余地があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.7〜0.8の範囲に密集しており、全体として安定しているが、トレンドとしてはほぼ横ばいに見えます。
6. **直感的な影響と洞察**
– このグラフからは、社会基盤や教育機会に関する現状が安定しているが、目立った改善の兆候はまだ弱いことを感じ取れます。
– ビジネスや政策立案においては、現在の状況を改善するための積極的な取り組みが求められそうです。ランダムフォレスト回帰の上昇部分を評価し、投資や改善の方向性を再評価することが重要かもしれません。
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）のスコアの30日間にわたる推移を示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色の点）は初期に位置し、7月1日から7月5日までの間に小さな範囲で変動しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測は、7月5日以降に平坦な横ばいの動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたポイントが外れ値としてマークされています。これらは初期のデータで観察され、他のデータポイントよりも特にスコアが低いか高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績を示し、グレーの薄い領域で不確かさの範囲を示しています。
– グラフには予測（赤い場所）が見当たりませんが、予測の不確かさ範囲が初期の実績データに基づいて設定されています。
– 縦軸はWEIスコア、横軸は評価日を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、初期の実績データは若干の変動を示していますが、その後、予測値は全て横ばいで動いています。これは、モデルが将来の変動を予測していない、またはモデルが安定した状況を想定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階での青い実績データは、密集した分布を持ちながら外れ値を含んでおり、不均一なスタートを示唆しています。
– 予測値が安定していることは、現時点のデータが今後も変動が少ないと予測されていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は初期の不安定さを感じるかもしれませんが、予測値の安定性が示されているため、未来に対しては楽観的な見方ができる可能性があります。
– 社会においては、この安定性は今後の多様性と自由の保障における持続可能な改善の期待感に繋がるかもしれません。
全体として、初期のデータには変動が見られるものの、予測においては安定した傾向が期待されています。社会政策の形成や評価において、このようなデータは重要なインサイトを提供します。
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、日付と時間帯にわたる総合WEIスコアを示しています。以下に、グラフからの洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– データは30日間にわたって収集されていますが、表示されているのは4日間です。
– 全体的な上昇や下降の明確なトレンドは特に見られず、日によって色の違いから異なるレベルのスコアが観測されるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時に見られる黄色いプロットが、他の日の同じ時間帯に比べてスコアが高いため注目されます。これが外れ値として機能しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を表しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（特に16時）にスコアが大きく変動していることが観察されます。このことから、夕方の時間帯に何らかの社会的イベントやアクティビティが行われている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯に複数の日でスコアが異なるため、同一の活動が時間あたりで行われていないか、日による変動が激しい可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアの変動があるということは、社会活動やイベントが日時によって違ってくることを示しています。ビジネスにおいては、特定の日の特定の時間帯に高い活動レベルが現れるため、それに合わせたマーケティング戦略やサービス提供を検討する価値があります。
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日間にわたる個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 横軸（日時）と縦軸（時刻帯）に沿って見ると、特定の時刻帯で異なるトレンドがよく見えます。全体的に、一貫した周期的なパターンは観察されにくいかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が急激に変わる部分があるため、外れ値や異常な変動が含まれている可能性があることがわかります。特に、7月3日に黄色が強調されており、これは異常に高いスコアを示しているかもしれません。
3. **各プロットの意味（色、密度など）**:
– 色が濃い紫から緑、そして鮮やかな黄に変わることで、スコアの相対的な大きさを示しています。黄色は最も高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時刻帯でのスコアの変動を通して、異なるパターンが観察できます。たとえば、16時のスコアは7月2日と3日で明らかに異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個別のイベントや週末など、特定の要因がスコアに影響を与えている可能性があります。例えば、特定の日付が高スコアを示していることから、特定の出来事がそのデータに影響を与えたことが推測できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的には、人々が特定の日または時間に増加した活動やストレスを経験したことを示している可能性があります。ビジネスや社会的には、特定の日や時間帯に焦点を合わせたマーケティング戦略や対策を立てるための基礎情報となり得ます。また、異常値は例外的な状況が発生したことを示唆している可能性があり、さらなる調査が必要です。
この分析を活用して、データの背景にある要因を詳細に理解することができれば、より効果的な意思決定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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体が30日間の期間を示しているものの、具体的な変化の詳細は色の変化でわかります。日ごとにある時間帯で色の変化があり、特定のパターンが見られますが、それが周期的かどうかはこの部分からは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時のデータが非常に暗い紫色で示されています。これにより、他のデータポイントと比べて数値が低いことがわかり、明らかな外れ値を示していると考えられます。
– その他の時間帯では、特定の大きな異常は見られませんが、日付ごとに異なる値が示されているようです。
3. **プロットの意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを表しています。黄色が高スコアを表し、紫に近づくほど低いスコアであることを示しています。
– 例えば、7月1日の19時から7月4日の各日、ほとんどの時間帯で比較的高いスコア（緑から黄色）が示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 日付と時間帯のマトリックスとして表示されています。時間帯（8時、16時、19時）ごとのスコアが表示されており、時間による変動が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯で一貫した色が続く場合が多く、特に夜間のスコアが比較的高くなっているようです。これにより、日中と比較して夜間の社会的活動や影響が強い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータを見たとき、人々は社会的活動に時間帯や日付が強い影響を与えることを理解できるでしょう。特異な低スコアは特定の日や出来事と関連している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、これらの時間帯をターゲットにした施策や戦略を立てることが、効率的なリソース割り当てに役立つでしょう。
このヒートマップは、社会的な動向を視覚的に捉えるのに有用であり、特定のイベントが社会への影響を持つ場合、その分析を促進するツールとなります。
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:
このヒートマップは、複数のWEI（Well-being Indicator）の項目間の相関関係を示しています。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**:
– 期間は30日間で、個別のトレンドにはあまり注目できませんが、全体としてどの項目が互いに強い相関関係を持っているかを知ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップ上には急激な変動の情報は示されていませんが、相関係数が特に高いまたは低い箇所に注目することで、異常な関連性を見つけることができます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色の部分は正の相関が強いことを示し、青色の部分は負の相関が強いことを示しています。白色は相関がないことを表します。
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0.96という非常に高い正の相関を持っています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は0.81の相関を持っており、心理的ストレスは自由度や自治と関連があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、WEIの項目は中程度から強い相関を持つことが多いです。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他の多くの項目と逆相関していることが観察できます。
6. **このグラフから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**:
– 相関関係が強い項目間では、施策の変更が他の項目にも影響を与える可能性があります。
– 特に教育機会と健康状態の関連が0.73と高いため、教育施策が長期的な健康改善に結びつく可能性があります。
– 自由度や自治が心理的ストレスに与える影響を考慮した政策が求められるかもしれません。
このヒートマップは、社会政策を策定する際に重要な指針を提供することができ、各項目間の相互作用を理解するための貴重な情報源となります。
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:
### 視覚的特徴と得られる洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体において特定のトレンド（上昇・下降）は見られませんが、各カテゴリーでのスコア分布の違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリーに外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済幸福感）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で明瞭です。これらは一部のデータポイントが他と異なる行動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプのスコア分布を視覚化しています。
– 箱の中央の線は中央値を、箱の上端と下端は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示しています。
– ひげは一般的に1.5倍の四分位範囲（IQR）を示すことが多く、外れ値はひげの外に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは個別に比較されていますが、統計的な関係性は明確には表現されていません。全体的な分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリーでの分布のバラツキや中央値から、異なる社会的および個人的側面のスコアがどのように分布しているかを観察できます。例えば、「社会WEI（教育機能性と自治性）」は比較的広い範囲にスコアが分布していることが確認できます。
6. **人間の直感的な感じ方やビジネス・社会への影響**
– 狭いIQRと分布が安定したカテゴリーは、例えば「個人WEI（自由感と自治）」など、個々のスコアがより整合性を持っていることを示唆しています。これは、これらの分野での政策の安定または参加者の意見の一致を示している可能性があります。
– 対照的に、幅広い分布や多くの外れ値が存在するカテゴリーは、政策の可変性や人々の意見の多様性を反映している可能性があります。これは、不確実性や地域・個人間の異なる経験・視点を示唆します。
### 結論
このWEIスコア分布比較からは、各カテゴリーの特性や安定性、そして外れ値の影響を通じて、社会や個人にどのような影響を与えているかの一部を推測することができます。データの具体的な背景や目的に基づき、更なる分析が必要です。
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:
## グラフ解析：
### 1. トレンド
– **トレンド**: このグラフはPCAを用いた散布図なので、時系列のトレンドではなく、データの分布特性を示しています。個々の点が持つ第1主成分、第2主成分の分布から、特定の方向に偏ったトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 左下の点（第1主成分が-0.2付近、第2主成分が-0.1付近）は他のデータポイントからやや離れており、外れ値の可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **第1主成分と第2主成分**: 横軸（第1主成分）はデータの分散を最も多く説明する軸で、全体の52%を説明しています。縦軸（第2主成分）はそれに次いで21%を説明しています。この図では、データがどのように二次元空間で広がっているかを視覚化しています。
– **密度**: 点はまばらに配置されており、密集している箇所はありません。これは、データが均等に分布していることを示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– **関係性**: 時系列データではないため、直接的なトレンドや周期性の関係性は見られませんが、第1主成分と第2主成分の相関関係は低いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 散布図からは、第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。
– **分布の特徴**: データはやや分散しており、どの方向にもまとまった集まりはありませんが、外れ値を除けば比較的狭い範囲に分布しています。
### 6. 直感的な洞察および社会への影響
– **直感的な洞察**: 人間がこのグラフから直感的に読み取ることは、データが一部の領域でどのように類似しているか、または異なっているかという情報です。データの一般的な傾向（中心付近への集まり、外れ値など）が視覚化されることで、社会における異常や特異点を識別する助けになります。
– **社会への影響**: WEI（Weekly Economic Index）構成要素の分析から、特定の経済活動が他と異なる動きを見せている可能性があります。例えば、特異な活動や異様なデータが浮かび上がることで、経済政策や介入の必要性を検討するための指標となります。
このグラフによって、データポイントの配列から新たな類似性や違いを認識し、社会やビジネスで重要なインサイトを得ることが可能です。
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。
