📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIデータに関する詳細な分析です。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**は、期間の初めから徐々に上昇していますが、特に2025年7月2日には急激な落ち込みが観測されます（0.675から0.625へ）。しかし、その後は安定し、7月5日以降には0.73付近で推移しています。
– **個人WEI平均**も似た動きを示し、最初の急落後は安定的に推移します。
– **社会WEI平均**は、個人WEI平均と似た傾向を示していますが、急落と急上昇の幅が若干大きいです。
– 各詳細項目については、全般的に大きな変動はないものの、**個人健康**と**社会基盤・教育機会**で若干の揺れ動きが見られます。
### 2. 異常値
– 2025年7月2日、3日は複数の項目で異常値が観測されています。特に7月2日の総合WEIが0.62まで落ちたのは注目すべきです。これに関連する要因として、急激な変動が観測される項目がいくつかあります。
– **社会WEI（公平性・公正さ）**での急激な得点変化が、この急落の一因と考えられます。
– 同様に、**個人WEIの心理的ストレス**の増加が個人WEI平均の低下に寄与している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の分析から、総合WEIには顕著な長期的トレンドや明確な季節性が特定できる要素は見受けられません。
– 不規則な短期変動（例: 2025年7月2日および7月3日の異常値）は、外的要因や突発的なイベントによる影響であると推測されます。
### 4. 項目間の相関
– 想定される相関は総じて高く、特に**社会持続可能性と自治性**と**社会基盤・教育機会**の間には強い相関が見られます。
– 一方、**個人心理的ストレス**と他の要素の相関は低めであり、ストレスレベルが他の経済的および社会的要因から独立して変動していることを示唆しています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図が示す**個人WEI**および**社会WEI**のスコア分布から、全体的に中央値付近にデータが集中していますが、上記に示された日付周辺で外れ値が観測されています。
– 特に、**個人経済的余裕**および**社会公平性**における外れ値が、個人および社会の異常値の要因となっていることが示唆されます。
### 6. 主要な構成要素（PCA）
– PCAを通じて、**第一主成分（PC1）は0.43、第二主成分（PC2）は0.21**であることが示されており、PC1が要因全体における最も重要な変動要因であると考えられます。
– 特に、PC1は社会的な要素、例えば**社会持続可能性**や**教育機会**といった要因に関連する可能性があります。
**結論**として、この30日間のWEIスコアの分析では、7月2日の複数指標にわたる急落が異常値として強調されました。これらの変動はおそらく外的ショックやイベントに起因し、特に個人と社会のストレス、及び公平性に対する影響が考えられます。要素間の相関関係やPCA分析に基づいて、社会的持続可能性と
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:
以下のグラフについての分析と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色のドット）は、期間の初めにわずかに上昇していますが、期間の後半にはデータがありません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、一定して安定した予測値を示していますが、途中で緩やかな上昇を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（青と緑の線）は共に一定であり、データに基づく変動を示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い縁取りのドット）がありますが、データの大部分は安定した範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実際の実績データを示しています。
– 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）により異なる予測パターンが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は短期間でしか提供されておらず、予測モデルの比較には長期間のデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが提供されている期間内での急激な変動は少なく、比較的安定した傾向を示しています。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**:
– 実績データが限られているため、将来的な推移を予測するのはやや困難です。
– 各モデルの予測が異なるため、何らかの外部要因が予測に大きく影響を与えている可能性があります。
– ランダムフォレストの予測が上昇を示しているため、ポジティブな社会的またはビジネスへの影響が期待される可能性があります。
これらの測定値は、社会的な評価や傾向として重要であり、社会的な決定やビジネス戦略の策定に寄与する可能性があります。ただし、予測モデルは現実の状況を完全に反映しているわけではないため、結果の解釈には注意が必要です。
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:
以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間内で安定した動きが見られ、若干の上昇傾向があります。全体的に緩やかな増加を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）が上昇傾向にあり、線形回帰（青緑の線）は一定で安定した動きを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い縁取りの青点がいくつかありますが、大きく外れているわけではないため、特に顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AIの観測値）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ており、将来の上昇を期待しています。
– 青緑の線は決定木回帰による予測を示しており、安定した値を予測しています。
– グレーのバンドは予測の不確かさを示していますが、変動幅はそれほど大きくありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデル間で、ランダムフォレストはよりポジティブな未来を描いているのに対し、決定木は現状維持を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫性があり、突発的な変動は見られません。予測範囲内での動きが期待されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には安定した増加傾向があると感じられ、将来的な成長を期待できます。
– 社会的に見ると、持続的な向上傾向はポジティブな評価につながりやすく、今後も同様の傾向が続くならば、評価や信頼性が高まる可能性があります。
この分析に基づき、ビジネスや社会に対して、現状の安定を維持しつつ、さらなる改善や成長を進める計画が有効でしょう。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの30日間に渡る推移を示した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察について解説します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータは、全体として緩やかな下降傾向を示しています。
– 予測の線には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのタイプがあり、それぞれわずかに異なる傾斜を持っていますが、一般に未来に向かっては上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、いくつかの外れ値が明確に見られます（黒い円で囲まれたデータポイント）。これらは通常のトレンドから大きく外れた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**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、現時点までの数値を表現しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、未来のスコアの変動の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは全般的に一致しており、強い増加トレンドを示していますが、現状のデータではそのトレンドとの乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、実績データは周期性や強い傾向を見せていませんが、予測は明確な上昇トレンドを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が示す変動は、多様な要因が社会スコアに及ぼす影響の複雑さを反映している可能性があります。
– 予測の上昇傾向は、今後の社会的な改善や政策の効果を反映している可能性があり、ポジティブな変化への期待をもたらすでしょう。
– 外れ値は社会的な異常事象や予期しない出来事を示しており、それらを解析することで、重要な社会的イベントやトレンドを特定し、将来的に同様のイベントを予測し準備する手助けとなるかもしれません。
このような分析は、社会的な施策や政策決定に資する情報を提供するために重要です。
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（実績AI）のデータは、初期において比較的一貫しているように見えますが、特定の期間以降、データ自体が表示されていません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は、いずれも横ばいです。特にランダムフォレスト回帰は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ初期におけるいくつかの点が異常値としてマークされています。これが予測にどのような影響を及ぼすかは慎重な分析が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、黒い縁の円が異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、幅は非常に狭いです。
– それぞれの予測モデルの線（色分けされています）は、未来のWEIスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果はかなり一致しており、特定の変動や大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期部分で一定の分布を持っていますが、一部のデータは異常値として認識されています。全体としてデータは安定していますが、新たなデータが提供されないと、更なる分析は難しいかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 経済的余裕の指標（WEIスコア）は安定しているように見えます。予測モデルの安定性から、個人の経済的余裕が一定であることが予想されます。
– 社会に与える影響として、この安定性は社会の経済状況が安定していることを示唆しているかもしれません。特に、異常値を改善するための政策やサポートが有効に機能している可能性があります。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアを30日間追跡した時系列散布図です。以下に注目ポイントを示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）はおおむね横ばいですが、予測されるライン（緑、紫、ピンク色）はやや上昇傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）はより高めの予測スコアです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に数日の間に、実績値が若干変動しているように見えますが、大きな外れ値や急激な変動は存在しません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の健康状態スコアを示し、赤い「×」印は予測値を示します。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、やや広範囲にわたります。
– 異常値を示す黒い円は特に見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測が示されていますが、それぞれ異なるモデルを反映しており、微妙に異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は軽微な変動を示しますが、全体的に安定しており、予測と比較的高い一致を示しているようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 健康状態が安定していることはポジティブな兆候であり、特に大きな問題が発生していないことを示唆しています。
– 予測スコアが上昇傾向であることは、今後の健康状態改善の可能性を示唆しており、積極的な健康推進プログラムの効果が期待されます。
このグラフは、個人または組織が健康改善に向けた行動を計画するための重要な指標を提供すると考えられます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期のデータ（7月1日から7日）は非常に安定しており、水平の横ばいです。
– **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の3つの予測が示されています。
– **線形回帰**: 徐々に上昇しています。
– **決定木回帰とランダムフォレスト回帰**: 両者ともにフラットなトレンドを示しています（約0.6で水平です）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が7月5日に確認されます。データポイントがインジケーターで強調表示されています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青いドットは、実際の心理的ストレスのスコア。
– **異常値**: 大きめの丸で示されています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の背景は、予測の不確かさを示しています。
– 予測の異なるモデルは、それぞれ異なる色の線で表示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルは、異なる結果を示しています。線形回帰は上昇傾向、それに対し他の二つのモデルは横ばいです。
– これにより、予測に対する信頼性や不確実性について考慮する必要があることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績の初期データは非常に集中しており、標準的な変動の範囲に収まっているようです。
– 予測の範囲も比較的狭いことから、データのばらつきは少ないとみられます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的洞察**: 最初の実績データの安定性と外れ値の少なさは良好な心理的健全状態を示唆しています。予測は異なる結果を示すものの、大きな変動が示唆されないので、安定した状態が続く可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 心理的ストレスが安定していることは、個人のパフォーマンスにとってプラス要因です。予測モデルの異なる傾向は、予測方法やモデル選択が結果に影響を与えることを示しています。したがって、複数のモデルを組み合わせることで、より確実な予測が可能になります。
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:
以下に、このグラフの詳細分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は約0.6から0.8の範囲で変動しており、急激な上昇や下降は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰: 紫色）は、急激に上昇し、最終的に1.0付近で安定しています。
– 他の予測手法（線形回帰: 水色、決定木回帰: 緑色）は横ばいのままです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータにおいて、選択範囲内に多くの外れ値（黒いサークル）がありますが、極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の点）と予測（赤の×）がプロットされています。
– 外れ値は黒いサークルで、予測の不確かさ範囲は灰色のシェーディングで示されています。
– 予測は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルに比べて低く推移しています。
– ランダムフォレストの予測のみが明確な上昇トレンドを示しており、他の予測モデルは安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとランダムフォレスト予測の間に将来的な一致がある可能性。
– 実績データは、不確かさ範囲内での安定した分布を示しています。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– ランダムフォレスト回帰における上昇傾向は、個人の自由度や自治が向上する可能性を示唆しています。
– 他のモデルの一貫性のない結果は、異なる方法での分析が必要であることを示しています。
– 社会的に、自由度や自治の向上はポジティブな影響をもたらす可能性がありますが、実績データの安定性を考慮すると、過度な期待は禁物です。
このグラフは、異なる分析方法によって異なる未来のシナリオを提示しており、慎重な解釈が求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）の初期データはばらつきがありつつ、比較的安定している状態に見えます。
– 複数の予測モデルで示されるライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる傾向を示しています。この内、ランダムフォレスト回帰（紫の線）が時間とともに緩やかに上昇している一方、線形回帰（水色の線）と決定木回帰（青緑の線）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、異常値とされるデータ点（黒いリング）が3つあります。この異常値は、他のデータポイントと比較した際に明らかに異なるパターンを持っています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績値（青い点）は、過去の実際のWEIスコアを表します。
– 異常値として強調された点は、通常の範囲を逸脱しており、特別な注意が必要です。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しています。予測モデルの不確実性がどれほどあるかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの線は実績値と比較され、異なる将来の動向を予測しています。ランダムフォレストの予測は他のモデルと異なる強い上昇傾向を示しており、多様な予測方法間で見解が分かれていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は初期にはばらつきがありますが、予測モデルにより今後の動きが安定または上昇方向にある可能性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期のデータは不安定で予測し難い状況ですが、いくつかの予測モデルは安定化や改善の傾向を示唆しています。この情報は社会政策やビジネス戦略の策定において、最適なアプローチを選択するための有益な視点を提供します。特に公平性や公正さに関する施策が長期的に改善される可能性があることを示唆しています。
全体として、このグラフは社会的公平性・公正さの現状把握と予測において、多様なアプローチが可能であることを示しています。そして、いくつかのモデルは未来に希望的な見通しを提供しているため、今後の施策や戦略に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:
分析を行うと以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は安定して0.8付近に保たれています。
– 予測では線形回帰（緑色）と決定木回帰（青色）は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績では外れ値が一つ存在しますが、全体として大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示し、安定したパフォーマンスを示唆します。
– ランダムフォレストの予測が他の予測手法よりやや上昇トレンドを示しているのが特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は安定しており、予測がそれに沿って特に大きく乖離していません。
– ランダムフォレストは多少楽観的な見通しを示唆していますが、他の予測手法（線形と決定木）はより慎重です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は主に0.8付近に密集しており、予測の範囲内に収まっています。
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**
– WEIスコアが安定していることは社会の持続可能性と自治性が一定期間において安定していることを示唆しています。これにより、社会が顕著な変化なしに順調に運営されていると受け取られるでしょう。
– ランダムフォレストの若干の改善傾向が未来の改善可能性の兆候とみなされ、ポジティブな未来への期待を誘発する可能性があります。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは、ほぼ横ばいで推移しています（約0.7）。一方、ランダムフォレスト回帰の予測は、急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月頭の実績データの一部が異常値として認識されています。これらは通常の範囲を逸脱しています。
– 予測値間には急激な変動は見られず、滑らかな変化が予測されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、グレイの背景は予測の不確かさを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が唯一の上昇トレンドを示し、決定木回帰と線形回帰はほぼ横ばいで推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと他の予測手法（決定木回帰、線形回帰）はほぼ一致していますが、ランダムフォレスト回帰は異なるトレンドを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期部分において、実績データと予測との間に大きな乖離はありません。しかし、後半ではランダムフォレストの予測が現行のデータから著しく逸脱しています。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**:
– 短期間で見ると、社会基盤や教育機会に予想外の変動は少なく、現状維持の傾向が強いと感じられます。
– ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは、将来的な教育機会の増加の可能性を示唆し、政策の変更や新しい施策の導入を反映している可能性があります。ビジネス面では、教育関連サービスの拡大を検討する機会となるでしょう。
このグラフは、違う予測手法による結果の比較が可能であるため、多角的な分析ができます。製作者は、どの予測モデルが現実に近いかを検討して、今後の方針を決定する上で役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体として0.6から0.8の範囲内にばらついていますが、特定の傾向は見られません。
– 予測（紫色のライン）は、開始時に急上昇し、途中から横ばいになる様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 异常值（黒い円で囲まれた点）として数点が示されています。
– これらは最初の数日で観測されており、0.6以下を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データで、観測による社会WEIスコア。
– 黒い円：外れ値として認識されたデータ。
– 予測の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて似たような予測を示しており、短期での変動は大きくありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは、時間の経過と共にほぼ一定であり、異なる方法での予測が類似していることから、予測の精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は、予測に比べて分散が大きいものの、概して0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測の信頼区間（グレーの範囲）は広く、予測の不確実性が高いことを示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間の直感としては、予測モデルが急激な向上を予測していることから、社会WEIスコアが上昇する期待が感じられます。
– 社会において共生や多様性の高まりが期待できるが、初期データに外れ値が多いことが課題です。この点を改善することで、より安定した進展が望まれます。
このグラフは、共生・多様性・自由の保障における指標の短期的な評価における不確実性を示していますが、ポジティブな成長の兆しを示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップにおける色の変化を見ると、時間軸に沿って色が変化しています。特に2025-07-02に紫の領域があり、この日は他の日と比べて値が低めです。それ以外は比較的一貫した黄色から緑の色調を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時の紫色は外れ値として目立っています。他の日や時間帯に比べ、急激にWEIスコアが低下していることを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの大小を示しており、色が暗いほどスコアが低いことが示されています。濃い黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各時間帯のデータが独立して配置されていますが、同じ日の異なる時間帯では色が近い傾向があります。そのため、時間帯による連続的な変化を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアが比較的多く、特定の時間帯での低スコアが外れ値として目立ちます。また、16時以降にかけて徐々にスコアが上昇するパターンが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは特定の日や時間帯におけるWEIスコアの変動が観察され、特に2025-07-02の異常値は何らかのイベントや出来事に関連している可能性があります。企業はこのような異常値をターゲットにして調査をし、関連する理由を明らかにすることで、リスク管理や戦略の見直しに役立てることができるでしょう。また、一般市民にとっては、特定の時期や時間における社会的傾向に関する理解を深めるために重要な情報となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、このヒートマップは時間経過に伴うWEIスコアの増加を示しているようです。最初の方が暗い色（低スコア）で、徐々に明るくなっています（高スコア）。このことから、一定の向上傾向があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月3日以降に急激なスコア上昇が見られます。この急な変化は外部要因あるいは特定の出来事の影響と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。濃い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを示しています。
– 縦軸の時間帯（時）の差異は大きくなく、大半のスコア変動は日付の影響が大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時間帯に関して大きな違いは見られないため、主に日別変動の方が重要と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関というよりは、全体的に時間を追う毎にスコアが上昇しているという一貫性が見られます。
6. **人間の直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の出来事あるいは政策等が良好な影響を与えている可能性を示唆しています。ビジネスや個人にとって、ポジティブな環境が形成されつつあると直感されるかもしれません。
– 社会全体の効率や幸福度が向上していると解釈され、これを維持するためのさらなる対策や施策の重要性が感じられるでしょう。
このような洞察をもとに、どの時点や要因がスコア変動に影響を与えたのかを更に検討することで、より細かい分析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:
グラフを分析した結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色調が日付や時間帯に沿って変化していることから、何らかのトレンドが存在します。
– 特に、7月1日から2日にかけての変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時台に非常に低いスコア（濃い紫色）が見られ、異常値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相がスコアを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示します。
– 16時台と19時台でスコアの変動が異なることから、時間帯による影響があると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別のスコアの差異が見受けられるため、日中と夜間で社会的な動向が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコア（黄色）は7月初めに集中し、その後色が淡くなりつつあることから、トレンドの変化または周期性が示唆されます。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– 7月2日16時の低スコアは、社会やビジネスにおいて何らかの障害や問題の発生を示唆しているかもしれません。
– 全体的なスコアの上昇または安定化が観測される箇所では、社会的安定や成長を意味する可能性があります。
全体として、ヒートマップからは特定の時間帯や日における社会的な変化を捉えることができ、これを活用して改善策や対策を検討することが重要です。
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、社会カテゴリ内のWEI（Well-Being Indicator）項目同士の相関を示しています。30日間のデータをもとに、それぞれの項目間の関係性が明らかにされます。以下は、このヒートマップの洞察です。
1. **トレンド**
– 全体的に、個別のWEI項目における相関関係は明らかな周期性やトレンドは示していませんが、実際の相関の強さが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値というよりも、負の相関が稀に見られます（例：社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性））。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤い部分が強い正の相関、青い部分が負の相関を示しています。例えば、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）は強い相関（0.83）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしては、30日間の解析であるため、期間内の相関関係分析です。個人と社会のWEI間での関係性を分析しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは、「個人WEI平均」と高い正の相関（0.75）を持ち、個人のウェルビーイングが全体の指標に強く影響していることを示唆しています。
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）の間には弱い相関が見られます（0.43）。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、個人の健康や心理的ストレスが社会全体のウェルビーイングに大きな影響を持つように見えます。このような相関は、政策やビジネス戦略において、健康支援やストレス管理が重要であることを示唆しています。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が、他の多くのWEI項目と正の相関を持っており、多様性と自由が広範囲に影響を及ぼすことが分かります。
このような相関分析は、個人と社会のウェルビーイングを向上させるための施策の優先順位を決定する際の指針となります。
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:
この30日間のWEIスコア分布比較の箱ひげ図を分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは観察されませんが、カテゴリによってスコアの分布に違いがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が存在します。特に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIタイプの異なるカテゴリを示しています。
– 箱の範囲が広いほど、データのばらつきが大きいことを示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」が例として挙げられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の比較はこの図からは明確には分かりませんが、カテゴリごとの比較でどのカテゴリがより多様なスコアを持っているかが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリで中央値が高く、WEIスコアが全体的に高いことを示しています。
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」は他のカテゴリに比べて、スコアのばらつきが小さく、安定して高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い中央値を持つカテゴリは、社会や個人の安定性に寄与していると考えられます。
– 外れ値の多さは、特定の領域での不安定さや特異な状況を示唆しており、政策策定や介入の必要性を示すかもしれません。
– 「心理的ストレス」などへの注目は人々の幸福度や生産性に関わるため、企業や政策立案者にとって重要な指標と言えます。
このような分析から、人々が直感的に感じ取ることができるのは、特定の社会的または個人的な要因が他よりも著しく影響を受けている可能性があるということです。これは社会政策やビジネス戦略において重要な指標となり得ます。
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、社会カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 明確な傾向や周期性は見られません。プロットはランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に特定の外れ値は見受けられませんが、一部のプロットは他から離れた位置にあり、これらは特異な特徴を持つデータかもしれません。
3. **プロットの意味**:
– X軸（第1主成分）の寄与率が0.43、Y軸（第2主成分）の寄与率が0.21であるため、第1主成分がより多くの変動を説明しています。データは幅広く広がっており、多様な特徴を示唆しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 主成分分析は時系列データ間の共通の変動パターンを抽出する手法ですが、このグラフには特定の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のクラスターは見られませんが、第1主成分に沿って若干広がりが大きいことが観察されます。これは第1主成分が重要な要素であることを示唆しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、社会トピックにおける複数の要素がどのように関連しているかを把握するのに使われ得ます。多様な要素が影響していることから、改善のための具体的な方向性を見つけ出すのに役立つかもしれません。また、プロットがバラバラであることから、どの要素が重要かを特定するために追加の分析が必要になるでしょう。
これらの洞察を基に、さらなる詳細分析や要因解明のための次のステップが示唆されます。
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。
