📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下の分析は、提供された30日間のWEIスコアデータに基づいて実施しました。特に、時系列における全体的な傾向、異常値、データ間の相関関係、外れ値および主要な構成要素に対して焦点を当てています。これにより、WEIスコアの推移とその背景を理解するためのインサイトを提供します。
### 時系列推移：
– **総合WEIスコア**は全体としては若干の上昇傾向が見られますが、短期的な変動が激しいことも特徴です。7月2日と3日には大きなスコアの下振れが観察され、7月6日には大幅な上昇（0.85や0.84）が見られます。
– **個人WEI平均**は、主に0.62から0.78の範囲で推移しており、7月6日にかけて上昇しています。これは、個々の要素が広がりを持ち、初期の個人要因による低下から回復している可能性を示します。
– **社会WEI平均**では比較的高いスコア（0.91、0.89）が7月6日に見られ、これは社会的要因が個人的な要因よりも大きな影響を持つことを示唆しています。
### 異常値：
– シリーズには複数の異常値（例えば、2025-07-02の総合WEI 0.68, 0.62や、2025-07-06の総合WEI 0.85, 0.84など）が存在し、短期間で急激な上昇下降が発生。これらの異常は、社会情勢や個別の事件・政策変更に関連している可能性があります。
– 本データでは特定の項目における個人および社会の要素が見られることが、それぞれの異常に寄与していると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）：
– 長期的なトレンドの上昇は、社会全般の安定化や政策の影響を受けている可能性があります。
– 一時的な季節的変動やイベントの影響は、WEIスコアに一時的な上下変動を引き起こす要因として認識されます。
– 残差成分が大きいことは、予測不能な要因がスコアに影響を与えていることを示唆しており、さらに詳細な分析が必要です。
### 項目間の相関：
– WEIの各項目間の相関は比較的強い可能性があります。特に、**経済的余裕**と**社会基盤・教育機会**は他の因子と密接に関連している可能性が示唆されます。
– **持続可能性と自治性**は、予想されるほど他の変数に大きく影響されない独立した因子としても考えられます。
### データ分布：
– 箱ひげ図による各項目のばらつき評価において、**個人健康状態**や**心理的ストレス**などの項目は、スコアのばらつきが大きく、外れ値が頻繁にみられるため、さらに深い分析が必要です。
### 主要な構成要素 (PCA)：
– PCAからのPC1（主要な構成要素）は全データの66%の変動を説明しており、個人および社会的傾向の基礎を成していると考えられます。ここには、経済的および社会的インフラが大きな寄与をしている可能性があります。
### 結論：
総合的に見て、データには若干の変動がありますが、社会的および個人的要因がWEIのスコアに及ぼす影響が大きいことが判明しました。特に、社会WEIの高スコアは経済的や政策的
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**:
– 実績のデータ（青のプロット）は期間の最初にかけて、比較的一定のレベルで推移しています。一部の上昇傾向が見られるものの、全体の傾向としてはあまり大きな変化はありません。
– 予測データ（赤のバツ）に基づく今後30日間の予測が、全体的に水平に推移していることが確認できます。ランダムフォレスト回帰や決定木回帰での予測は大きな変動が少なく、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒で囲まれた青い点がいくつか見られますが、大部分のプロットは箱の中に収まっています。このことから、いくつかの外れ値が全体の傾向を大きく変えていないことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを表し、実際の結果を示しています。
– 赤いバツは予測を示しており、今後の動向を予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、3σの範囲であることから、ほとんどの実績データがこの範囲内に位置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**:
– 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）はほぼ一致した水平な予測を提供しているため、現在の傾向が維持されると仮定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布はほぼ均一であり、大きな偏りは見当たりません。データポイントの密度が高い領域が実績データの集約を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、安定した状況であり、今後の30日間も大きな変動がない可能性があるということです。
– ビジネスや社会への影響として、安定した状況が維持される場合、短期的なリスク要因が少ないと判断できるかもしれません。ただし、外れ値が示す予期せぬイベントには引き続き注意が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データはおおむね横ばいで、若干の上向き傾向があります。予測AIの結果として示された「ランダムフォレスト回帰」では、急激にスコアが上昇する傾向が見られます。対して、他の予測は比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはわずかに外れ値が含まれていることが、黒のサークルで示されています。急激な変動は、予測AIがランダムフォレストを使用した結果によく見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績AIによる実データを示し、赤の×印が予測AIによる評価ポイントを示しています。
– グレーの領域は予測の信頼区間を示しており、各予測方法に応じた変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測メソッド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間に若干の乖離が見られます。特にランダムフォレスト回帰は他に比べ急激な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内でのスコアに一定のばらつきがあるものの、全体的にはまとまった分布が見られます。予測データは手法間で大きく異なる傾向にあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の観点から見ると、ランダムフォレストによる予測は希望的で頑強な回復を示唆しているように見えますが、他の予測手法の結果はより保守的で安定しています。これは、社会における変化が急激に進行する可能性があることを示唆しており、特に企業や政策立案者にとってはリスクと機会の両方を考慮する必要があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは一定の範囲内で少しの変動がありますが、大きなトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 予測データは全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のデータポイント（黒い縁取り）は外れ値として識別されています。これらは他のデータと比較して顕著に異なる値です。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実際のデータであり、ランダムな変動が見られます。
– 紫色の線は「ランダムフォレスト回帰」による予測を示し、一定の値で安定しています。
– 他の予測（線形回帰、決定木回帰）も表示されていますが、その変動は小さいです。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには一部乖離があり、予測は実績の変動を完全には追えていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっており、その分布には大きな偏りがないように見えます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 実績データと予測データの乖離は、予測モデルの精度向上が求められることを示しています。
– 社会的な指標（WEIスコア）が安定していることは、社会状況が比較的一定であることを示唆していますが、予測の精度を上げることで、さらに信頼性の高いインサイトを得ることができるでしょう。
– 外れ値についての分析は、異常事象の特定や対応策を考えるのに役立つかもしれません。
このグラフから得られるインサイトは、予測技術の改善や、社会情勢の安定を測る指標として活用できるかどうかの検討に繋がるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は横ばいに見え、約0.6から0.7の間で比較的一定です。
– 予測データ（赤い×印）は、直線的に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、一部で異常値が黒い円で表示されており、他のデータポイントより低くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、赤い×印は予測値を示しています。
– 異常値は、何らかの原因で通常から外れたデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測値の信頼性の目安となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインは、異なるモデリング手法の予測結果を示しています。それぞれ予測の精度や信頼度に違いがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲に集中しており、予測の不確かさ範囲内にほとんど収まっています。
– 予測手法間での予測値の違いがみられるため、異なるアプローチが異なる結果をもたらしていると言えます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、実績データは安定していますが、モデルによっては上昇傾向が予測されています。このため、予測が正確であるならば、今後の経済的余裕が改善する可能性が示唆されます。
– 異常値の存在は、何らかの経済的ショックや個別のイベントが一部のデータに影響を与えた可能性があります。このため、これらの要因を特定し対応することで、ビジネス戦略の見直しや調整が必要かもしれません。
– 経済的余裕の向上は、消費活動の増加につながり、社会全体の経済活性化に寄与す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:
### トレンド
– **実績（実績AI）**: 初めの期間（2025-07-01から2025-07-10）はほぼ横ばいで安定しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 線形回帰と決定木回帰は概ね横ばい。ランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示していますが、その後は一定です。
### 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データ周辺に外れ値が見られますが、これは予測の範囲内である可能性があります。
### プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際の健康状態データを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、実績データの変動をある程度許容。
– **紫色の線（ランダムフォレスト回帰）**: 最も変動を示しており、健康状態が改善する可能性を示唆しています。
### データの関係性
– 実績と予測では、初期データの近くでの相違は小さく、時間が経つにつれて予測手法間で違いが目立ちます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績と線形回帰予測の間に一致性がありますが、ランダムフォレスト予測は大きな違いを示しています。
### 人が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 健康状態が予測によって大きく改善する（ランダムフォレストによる）ことが示唆されているため、改善の兆しが感じられます。ただし、他の予測手法が示すように急激な改善は難しい可能性もあります。
– このようなデータは、個人健康管理や医療サービスの計画において動的なアプローチが必要であることを示しています。たとえば、ランダムフォレスト回帰による予測では、積極的な健康介入が有用であることが考えられます。
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:
このWEI（心理的ストレス）スコアの時系列散布図を分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全般的に0.5から0.6程度の範囲に収まっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の週に異常値として黒い丸で囲まれたデータポイントが複数存在します。しかし、それ以外の期間では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を示し、ピンクおよび紫の線は予測モデルによる将来のスコア予測を示しています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色の背景として示されていますが、実績データ全体がこの範囲内に収まっています。
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予測が示されていますが、大部分が同様の傾向を示し、特にランダムフォレスト回帰が実績に近い値を継続しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには大きなばらつきがなく、比較的一定な範囲内で分布しています。予測も同様の範囲内です。
6. **直感的洞察と影響**
– 全体として、ストレススコアは比較的安定しており、安定したメンタルヘルス状態を示唆します。ただし、最初の週の異常値は特定のイベントや状況によるストレス増大を示唆しており、注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、メンタルヘルスサポートが効果を発揮しており、異常値の原因を特定することが持続的なメンタルヘルス改善に役立つでしょう。
このように、異常値の時期や原因に注意を払いながら、全体的なメンタルヘルスの安定を維持する取り組みが示唆されます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に0.6付近から始まり、時間とともに緩やかに上昇しています。
– 期間の後半には三種類の予測（ピンク、緑、紫の線）が描かれ、全体的に安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データの中に、外れ値として囲まれている点があります。
– 初期の実績値の間で若干の変動が見られますが、その後の予測では変動が少なく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い丸は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、その中で実績値や異常値が位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は全体的に一致する傾向がありますが、予測はより高い信頼性を示しています。
– 各回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はおおよそ同様の予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには初期の変動が見られますが、期間の後半になるとデータは一貫して高いスコアを保っています。
– 予測は一貫して0.8以上のスコアを維持しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期の実績に見られる変動は、一時的な要因やシステムの安定性の問題に起因している可能性があります。
– 今後の高いスコアが予測されるため、個人の自由度と自治に関してポジティブな社会環境が期待されます。
– 予測に基づけば、事業や政策立案において、この高い自治スコアを維持・改善するための施策が有望であると考えられます。
全体として、このグラフは、実績と予測の間に肯定的な方向への整合性が見られ、将来的な自由度と自治の高まりを示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月1日からおおよそ7月10日までに集中しており、期間内での明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測データにおいて、線形回帰（緑色）や決定木回帰（シアン色）は一定ですが、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は7月10日以降に急激に上昇して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に外れ値が複数見られます。これらは円で囲まれたデータポイントで示されています。
– 特に初期の実績データでの変動が大きく、予測と実測の差も確認されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は、実際の社会WEIスコアを表しており、日々の変動が示されています。
– 異常値（黒の円）は、一般的な傾向から外れたデータポイントです。
– グレーの範囲は、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**:
– 予測モデル間でのスコアの動きに違いが見られます。特に、ランダムフォレストの予測は他のモデルと異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは中程度のスコアの範囲（0.5から0.8）に集中していますが、不規則な分散が見られます。
– データの分布自体には大きな偏りは見られませんが、モデル間での予測に差があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的に、実績データのばらつきから見て、社会的公平性・公正さの評価が不安定であると感じられます。
– ビジネスや政策の観点からは、将来の予測が異なることは意思決定を難しくする可能性があります。特にランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルと異なるため、特定の状況下でのリスク評価に留意が必要です。
社会的な公平性や公正さの向上を目指す政策決定者は、この不安定性を考慮し、改善に向けた特別な施策が必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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、大部分が0.8のスコア付近で横ばいであるが、小さい変動が見られる。
– 線形回帰を示す予測は、緩やかに上昇している。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰も安定しているが、ランダムフォレスト回帰は0.85以上を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが外れ値として強調されている。これらは全体のスコアから外れているデータポイントを示し、非典型的な出来事や異常な条件を反映している可能性が高い。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実際のデータを示し、現在の社会の持続可能性と自治性を反映。
– 赤いバツ印：今後の予測を示す。
– 灰色の背景：予測の不確かさを示す範囲。この範囲は比較的狭いため、予測に対する自信度が高いと解釈できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータは比較的安定しているが、予測はわずかに異なるトレンドを示し、特に線形回帰では増加傾向。
– 各予測モデルによって微妙に異なる結果が得られており、その違いを観察することは重要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは狭い範囲内で集中しており、外れ値があるものの、相対的に分布は集中している。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– このグラフを見ると、社会の持続可能性と自治性が概ね安定していると感じられる。予測が上昇傾向にあることから、中長期的にポジティブな見通しが考えられる。
– 社会政策や企業の持続可能性戦略に影響を与える可能性があり、外れ値をどのように管理するかが今後の課題となるだろう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは主に2025年7月1日から7月10日までに集中しており、全体としては大きな変動がなく、横ばいの傾向が見られます。
– 予測の時系列データは2種類のモデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）によるもので、どちらも一定のスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データのいくつかのポイントは他のデータから大きく逸脱しています。これらは異常値としてマークされています。
– 予測データには急激な変動は見られず、安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青い円）は、過去の社会基盤や教育機会のスコアを示しています。
– 異常値（黒の円）は他の実績値から大きく離れた数値です。
– 予測範囲（グレーの背景）は予測値のばらつきを示しており、実績値のほとんどが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、ほぼ同一の傾向を示していますが、微妙な違いはあります。
– 両モデルの予測が実績の異常値とは関連していない点も興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭く、特定の範囲に集中しています。
– 予測の主なモデルは実績と整合しており、異常値は予測から外れています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフから、予測モデルが実績データをうまく説明できていることがわかります。ただし、異常値が構造的な問題や外部からの影響を示唆している可能性があります。
– 教育機会や社会基盤のスコアが安定していることは、将来的な発展に寄与すると考えられますが、異常値の存在はこれらの要素に不確実性が存在することも強調しています。
このような分析は、政策立案者や教育機関が特定の時期に最善の決定を下すため、あるいは潜在的な問題点を特定するための貴重な手がかりになるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示した時系列散布図です。以下に各ポイントについて詳しく解説します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期において0.6から0.8の間でばらついているが、全体的には緩やかな上昇傾向を示しています。初期の数日で数値が上昇し、その後は安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は、継続的に1.0で非常に高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている黒丸で囲まれた点がいくつか見られます。これはモデルが予測した範囲から大きく外れた実績値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、予測結果と比較するための指標です。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、非常に高いスコアを予測していることから、モデルは楽観的な結果を期待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**:
– 実績と予測の間には差があり、特にランダムフォレスト回帰予測は常に最大スコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.6から0.8の間に集中しており、予測値に対して常に下方に位置しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 実績のばらつきに対し、予測が非常に肯定的であることから、モデルには過信が見られるかもしれません。これは、実際の施策において楽観視しすぎている可能性を示唆しています。
– 社会WEIスコアが重要な指標である場合、実際のデータに基づく調整が必要です。これにより、誤った楽観的な施策を防ぐことができます。
全体として、このグラフは複数のモデルによる予測と実績の違いを示しており、特に実績値と予測値のギャップを理解し、適切な対応を検討することが重要です。
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:
### ヒートマップの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間（横軸）と時間帯（縦軸）で構成されており、それぞれの色が総合WEIスコアを示しています。
– スコアは日を追うごとに徐々に変化しているように見受けられ、一部の時間帯では、特に7月6日に急激な上昇が見られます（黄色）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の午後から夜にかけて急激なスコアの上昇（緑から黄色）が見られ、これは異常あるいは注目すべきイベントがあったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの大きさを示しており、紫が低スコア、青から緑、黄色へと進むにつれてスコアが高くなっ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**
– 各時間帯にわたって、日ごとのスコアの変動を視覚的に比較することができます。特に7月6日のスコアの上昇は他の日と明確に異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日常のパターンがある可能性がありますが、変動が大きい日（7月6日）には特定のイベントや出来事が影響していると考えられます。
6. **人間の直感的な理解と社会への影響**
– 急激なスコアの上昇は何らかの社会的イベントが発生したことを示しており、それが人々の関心を集めている可能性があります。このようなパターンは、イベントの効果や関心度の分析に用いることができ、マーケティングや社会的動向の予測に役立つでしょう。
全体として、このヒートマップは社会的な関心や出来事の変動を時間とともに可視化し、どの時間帯に特に注目すべき変化があったのかを明確に示しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは時間帯と日付の組み合わせで、特定のパターンを示しています。
– 上部（0時〜8時）の色は暗く、時間帯が進むにつれて明るくなっています。これにより、時間が経つにつれてスコアが増加している傾向が見られます。
– 特に、7月6日の一部で明るい黄色が見られ、これはスコアの急な上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の19時から23時にかけての黄色は他の日とは異なり、際立った外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は個人のWEI平均スコアを示しており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。
– 縦軸は時間帯を、横軸は日付を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 夜間から朝にかけてスコアが低く、午後にかけてスコアが徐々に上昇する傾向があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に夜間よりも昼間の方がスコアが高く、特定の日だけで極端にスコアが高くなる現象が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– スコアが時間帯によって大きく変動することが示唆されており、特に午後の時間帯が高いスコアを示しているのは、活動量や作業効率が高まる時間帯である可能性があります。
– 外れ値（7月6日夜間）の高スコアは、特定のイベントや条件が個人の評価に影響した可能性もあり、これを継続的に監視することが重要かもしれません。
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の視覚的な特徴とインサイトです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは1週間のデータを示しています。時間帯によって色が変わっていることが確認でき、周期的な変動がある可能性があります。
– 特に日付が進むにつれて、一定の時間帯で色が明るくなる（変化する）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日にかけて、特定の時間帯で明るい黄色が見られ、大きな変動があったことを示唆しています。この日は高い値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの高低を示しており、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わかります。
– 特に昼間（時間帯8から19時）が活発なスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で同様に色が変わる様子が見られ、関連したイベントや行動が複数の時間帯にわたって影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化は時間帯によって変わり、特に週の終わりに向けて変動が目立つことから、特定の社会的またはビジネス的要因が影響していることが考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々の活動が週末に向けて増加し、特定の時間帯での活発化が観察され、これらの時間には社会的交流やビジネス活動が集中している可能性があります。
– ビジネス面では、この期間中の高い活動時間に合わせたサービス提供やマーケティング戦略の再考が求められるかもしれません。
この分析から、社会的な活動がどのように時間に影響を与えているか、またはそれを最大限に活用するためにどのように対応するかについての洞察を得ることができます。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリにおける様々なWEI項目間の相関を示しています。30日間のデータに基づいています。以下、注目すべき視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列の変化を示すものではなく、項目間の現時点での相関関係を示しています。そのため、直接的なトレンドは存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 負の相関や低い相関（青色）は目立っており、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が特に低い（0.30）ことが示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色が濃い部分は強い正の相関を、青色が濃い部分は強い負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関は非常に高く、0.91です。これは心理的ストレスが個人WEIに大きく影響を及ぼ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**:
– ヒートマップは時系列データ同士の瞬時の相関関係を示しているため、関係性としては同時発生的な理解が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」との高い相関が多くの項目で見られ、特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」とは0.71という比較的高い相関を持っています。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と低い相関が多く見られ、特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との相関は0.18と最も低くなっています。
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に関する洞察**:
– 個人の心理的ストレスや健康状態はWEIに対して重要な影響を及ぼしていることが示唆され、これらの改善が重要であると考えられます。
– 経済的余裕が社会的な指標と独立していることから、経済的支援だけでは社会全体のWEI向上につながらない可能性があります。このため、包括的なアプローチが必要です。
– 社会的に重要な要素である「公正さ」や「持続可能性」が他の多くの項目と強い相関を持つことから、これらを強化する施策が社会全体のWEIを高める鍵となるでしょう。
このヒートマップは、様々な社会的および個人的要素がどのように相互に関係しているかを理解するための貴重なツールとして活用できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 複数のカテゴリー間で、一般的にスコア分布は一定の幅を持ちつつも異なる位置に存在し、全体として横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が観測されており、それが分布の広がりを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は各カテゴリの分布を表し、箱の中の線は中央値を示します。ひげはスコアの範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
– 色分けが異なるカテゴリを区別し、視覚的に比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データのトレンド自体は見られませんが、各カテゴリのスコアのばらつきを比較することで、属性の違いを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコア範囲や中央値に違いがあり、個々の社会的な要素や個人要素における影響を示しています。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 各WEI（社会、個人など）のスコア分布の違いは、特定の領域での改善が必要な箇所を示唆しています。
– 外れ値が多いカテゴリは、特定の社会的課題やリスク要因が存在する可能性を示しており、ビジネス戦略や政策の策定に役立つ情報を提供します。
このグラフから、人間は各カテゴリのスコア分布を一目で比較でき、どの領域に強みや課題があるのかを直感的に理解できるでしょう。それにより、社会や個人の福祉向上のための具体的なアプローチの策定をサポートします。
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、社会カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データポイントは比較的広く散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の方に一部のデータポイントがあり、それらは他の点からやや離れているため、外れ値と考えられるかもしれません。この点が本当に外れ値かどうかは、追加のコンテキストが必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分と第2主成分に基づいてデータをプロットしています。第1主成分の寄与率は0.66と示されており、データの変動の主要部分を説明しています。第2主成分の寄与率は0.10です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには時系列の情報は含まれておらず、30日間のデータの要約が示されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が主要な変動要因であることを考えると、多くのデータは第1主成分方向に広がっていますが、特定の相関を示す傾向は明らかではありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会カテゴリーにおけるデータの多様性を示しており、一部の要素は他よりも顕著に異なる振る舞いを示している可能性があります。これらの主成分に対する理解が深まることで、社会的な指標や政策を考慮する際の重要な洞察を得ることができるかもしれません。特に、第1主成分が主要な変動要因であることは、特定の社会的要素が大きく影響を及ぼしていることを示唆します。
この分析から、データの各成分がどのように社会のさまざまな側面に影響を与えているかを深く理解するための基盤を築くことができそうです。
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。