📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**は初めの数日間は多少の変動が見られるが、7月の前半において大きく上昇トレンドが観察される。特に7月6日と7日には、急激に0.85以上の値に達することが確認される。この変動は、社会的要因や特定のイベントの影響を受けた可能性が高い。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は全体として微弱な上昇傾向を示す。ただし、後半には個人平均が高まり、社会平均は比較的安定した高い水準を維持している。
#### 異常値
一部の日付で検出された異常値は、通常の範囲から大きく外れるスコアを示しており、特に7月2日、7月6日、7月7日でのスコアが目立つ。異常値の原因としては、突発的な政治的、経済的や社会的イベントが影響した可能性が考えられる。特に7月6日の高スコアは、イベントや施策の成功によるポジティブな影響があったことを示唆する。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の結果、長期トレンドとしてはWEIスコアが緩やかに上昇、または一部の期間で急上昇を示し、外部要因の影響があったと考えられる。季節性のパターンは特に顕著ではないが、数週間にわたる影響を受けることが示唆されている。
– **残差**については、説明しづらい一時的な変動が少数の日程で発生しており、これも特定のイベントや外的要因の影響と考えられる。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによれば、**個人の自由度と自治**と**社会的多様性**が高い相関を示し、これらの項目間で共同して作用している可能性がある。
– **個人健康状態**と**心理的ストレス**間の相関も観察され、健康とストレス管理が個人のウェルビーイングに一貫した影響を与えていると考えられる。
#### データ分布
– 箱ひげ図の解析から、全体的なスコアの中央位置（中央値）は上昇傾向であり、いくつかのスコア（特に7月2日、7月6日）は外れ値として現れる。この異常スコアは重要なイベントまたは政策変更による影響を示唆する。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.72の寄与率を持ち、ほとんどの変動を説明する主要要因を示す。これは、個人および社会環境の変動に強く影響される。また、**PC2**が0.09の寄与率を持ち、二次的な要因として特定の要素が影響を及ぼしていると考えられる。
#### 結論
このデータセットからは、特定のイベントがWEIスコアに大きな影響を与えていることが示唆され、細分化した項目間では、自由度や公平性が他の要素に強く関与している可能性が高いと考えられます。これらの点を踏まえ、政策決定の際には、特に個人の自治や社会的公正性に対応した施策を考慮することが重要です。
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:
## グラフの分析:
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は増加傾向を示しています。特に7月上旬はWEIスコアが上昇し、その後は横ばいとなっています。
– 予測ライン（水平な3本の線）は、様々な回帰モデルによる予測値を示しており、一様に高いWEIスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかのデータポイントが異常値（黒い円）として識別されています。これは他と比べて著しく異なる値を表しており、その理由は更に調査が必要でしょう。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データ（実績AI）を示します。
– 黒い円：異常値としてマークされています。
– 灰色のゾーン：予測の不確かさの範囲を示しており、その中に大部分の実際のデータが含まれています。
– 色付きの線：様々なモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、ほぼ同じレベルで横ばいです。
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若干の差異がありますが、予測は全般的に一致しています。予測がやや高めに維持されているのが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期上昇が予測された一定のスコアに近づく形で収束しています。
– 予測モデルによるスコアは一貫しており、モデル間での相関も高いと見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの上昇はポジティブな社会的なトレンドを示唆します。最初の増加とその後の安定は、社会的な状況が改善しつつあることを示唆しています。
– 異常値の原因を解明することは、外部要因や予期しない出来事が社会にどのような影響を与えているかを理解する上で重要でしょう。
– 予測の一貫性は、今後の社会的な安定を期待させ、政策決定やビジネス戦略の策定に役立つ情報を提供します。
このグラフは、今後の社会的改善の予測を旅行者や事業者がどのように活用できるかという見通しを提示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: グラフの初期段階ではWEIスコアは徐々に上昇しています。
– **安定化**: その後、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– **予測の変化**: ランダムフォレスト回帰による予測は当初のスコアの急激な上昇を示し、その後横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに数個の外れ値が見られます（黒の円で囲まれている）。これらはシステムの異常か一時的な変動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**
– **実績（青）**: 実際のデータポイント。
– **予測（赤のX）**: 予測されたデータ点。
– **異常値（黒い円）**: 通常の変動範囲を超えたもの。
– **不確かさ範囲（灰色のエリア）**: 予測の精度に関する不確かさを示します。
– **様々な予測モデル**:
– 線形回帰、水色の線
– 決定木回帰、ピンクの線
– ランダムフォレスト回帰、紫の線
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測が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より顕著な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データには多少のばらつきが見られますが、予測された範囲に徐々に収まる形になっています。
6. **人間の直感とビジネス・社会的影響**
– **直感**: 初期の上昇は何らかのポジティブな要因が作用していると考えられ、後半の安定は状況が落ち着いたことを示しています。
– **ビジネス影響**: 初期の変動が製品やサービスの導入または変更の時期を示唆している可能性があります。予測に基づく安定化は、継続的な戦略の有効性を示す可能性があります。
– **社会的影響**: ランダムフォレストによる予測の急激な増加は、外部の影響や新しいトレンドが秋上昇する可能性を感じさせます。
このグラフは、どのモデルを基にするかで異なる未来予測ができることを示しており、意思決定において慎重なモデル選択が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月1日から7月10日）は、WEIスコアがある範囲で変動している。全体としてトレンドは横ばいで、明確な上昇または下降の傾向は見られない。
– その後の期間には、モデルの予測により水平な線が描かれており、一定の値で推移することが示されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬に数値の低下があり、外れ値として3つのデータポイントが強調されている。
– 外れ値は異常なイベントや例外的な状況を示唆しており、さらなる調査が必要である。
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ており、実際のWEIスコアの変動を視覚化している。
– 赤い「X」は予測されたWEIスコアの起点を示している。
– 外れ値は黒い輪で囲まれて強調されている。
– カラフルな直線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示している。
– 黒い点線の幅は予測の不確かさ範囲を表し、予測モデルの信頼度を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 見られる限り、実績データと各予測モデルの間には、大きな乖離はない。
– 予測モデルは、安定している波形を示しており、実績データの変動と一致している部分がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にWEIスコアは一定の範囲で変動しているが、特定の時期に下落や上昇が見られないのは、周期的な要素が少なく、予測が比較的容易な状況を示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、WEIスコアが比較的安定した社会的状態を反映していると感じるかもしれない。
– 外れ値が特定のイベントやニュースによって引き起こされた可能性があり、社会的状況への影響を確認することで、ビジネスや政策決定に活用できる。
– 予測の不確実性を考慮すると、今後の対策や調整が検討されるべきであり、異常な外れ値が続く場合は早急な対応が必要になるかもしれない。
この分析は、政策立案者やビジネスリーダーに、社会的な動向を理解し、迅速に反応するための有用な情報を提供する。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績AIのデータは初期には横ばいの傾向が見られますが、その後、急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ初期におけるデータポイントの中に、数個の外れ値として認識される点があります。これらは実績の経過から外れた動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点が実績AIのデータを表しており、黒で囲まれているのが外れ値として認識されています。
– 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が異なる線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ同じ水準で横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの初期部分は比較的低い値でのクラスターを形成していますが、一部の外れ値の影響により分散は広がっています。
6. **直感的に感じられることとビジネス・社会への影響:**
– 初期の不安定なスコアと、後半の急激な上昇から、個人の経済的余裕が突然改善するパターンが見られ、それにより予測モデルにも違いが出ています。
– ランダムフォレスト回帰の上昇予測は、予期せぬ経済改善を示唆しており、この背景には新しい収入源や支出削減が考えられます。
– ビジネスにおいては、収入や市場の需要の突然の変化に備える重要性を示唆しています。また、社会的には支援や政策の効果を測定し、迅速に対応する必要があることが強調されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、評価期間の初期にわたって比較的安定しており、スコアは一定です。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は急激に上昇し、その後安定しています。
– 線形回帰と決定木回帰（それぞれの色分けされた線）は予測の変動を示していますが、表示されていないため詳細な分析ができません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、それほど多くないようです。通常のスコア範囲内で実績値が動いていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、安定したヘルススコアを反映しています。
– ランダムフォレスト回帰予測は急激なスコア上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値にギャップが見られます。予測が高くなるトレンドの詳細を調査する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータポイントは安定しており、予測範囲は広がっていますが、実績値は範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 安定した実績にもかかわらず、予測は健康状態スコアの顕著な上昇を示唆しており、データ内に将来の改善の余地があることを暗示しています。
– ビジネスや社会的観点からは、健康改善の兆しを見逃さないために、予測モデルの精度や要因を詳しく検討する必要があります。特にランダムフォレストモデルの予測は、変化の可能性を示す可能性があります。
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**
– グラフは「実績AI」による過去のデータ（2025年7月1日～2025年7月9日）と、異なる予測モデルによる未来のデータを示している。実績データは比較的フラット（横ばい）で、WEIスコアは0.5から0.7の間で変動している。
– 予測データは「線形回帰」モデルによる急激な上昇が見られる一方、「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は安定しており、比較的横ばいに近い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で、一部データポイントが異常値（外れ値）として黒い円でマークされている。
– 予測に関する急激な変動は、線形回帰モデルのみに見られ、それ以外は安定している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、実績範囲が灰色で示されている。
– 赤い×印は予測AIの出力を示し、予測の不確かさが灰色の範囲（多分に標準偏差を考慮）で示されている。
– 線の色はそれぞれ異なる予測モデルを表しており、紫は線形回帰、シアンは決定木回帰、ピンクはランダムフォレスト回帰を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルの間に相関は見られない。モデルごとに異なる予測トレンドが示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおけるWEIスコアのばらつきは大きくなく、予測データと比較的整合しているが、線形回帰の急激な上昇予測は異質。
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**
– 実績データの安定性に対し、異なる予測モデルの出力が示す多様な未来像は、ストレス管理や戦略立案において注意を要すると考えられる。
– 特に線形回帰による急激な上昇予測は、ストレスの急上昇を示唆しており、潜在的なリスク管理の重要性を訴える可能性がある。
– 全体的に、複数のモデルを用いることで、WEIスコアの予測に対する不確実性を軽減し、より信頼性の高い意思決定を支援することができると考えられる。
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:
このグラフに基づいて、以下のような洞察を提供できます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期の数日間で変動があるが、徐々に0.8付近で安定して横ばいに。
– 予測線（マゼンタ、シアン、グレー）は、初期に急激に上昇した後、それぞれ異なるレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値（黒い円で示されている）が見られます。これらは特定の日に特異な要因が存在した可能性を示唆。
– その後のデータは比較的安定。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色の点で表現されており、過去の実績を示しています。
– 予測には異なる手法が使われており、異なる予測が異なる色（マゼンタ、シアン、グレー）で示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 予測モデルの結果は実績データの安定化後、それぞれ一致していることから、予測が正確性を持っていることを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の初期におけるズレは、モデルが適応するまでの過渡的な変動を示していますが、最終的にほぼ一致。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータセットから、人々は自由度と自治が時間と共に向上し、安定をみせたと感じるでしょう。
– ビジネスや政策立案においては、モデルによる推定が今後の安定性を予測するツールとして役立ち、特定の外れ値の要因を分析することで、さらなる改善が見込めるかもしれません。
この分析は、社会的な動態を理解し、計画を立てる際に有益な情報を提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初めの数日間で、実績データ（青いプロット）は0.4から0.7まで変動ですが、その後はデータがありません。
– 予測データは、7月6日以降に0.6〜1.0の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データが外れ値として認識されています（黒い円で囲まれたプロット）。
– 特に、7月初旬に急激なスコアの変動があります。
3. **データの意味**
– 青いプロットは実際のデータを示し、青いプロットに重なる黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、xAI/3σと記載されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと異なるモデルによる予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。データの安定性と精度を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの期間が短いため、予測と実績の直接的な相関分析は難しいですが、予測モデルはかなり広い範囲のスコアを予測しています。
6. **人間が感じる直感**
– 初期のデータにおける不安定さから、後半の予測の安定性を人々は期待したい。また、異なるモデルによる予測の差異から、モデル選定の重要性が強調されます。
– 社会における公平性・公正さの評価がどのように変化するか、または予測されるかを直感的に理解でき、これが政策決定や施策立案に資する可能性があります。
### 影響に関する洞察
– **ビジネス面**: 公平性・公正さの指標が今後も安定し続けるかを予測し、それに基づいて戦略を調整する必要があります。
– **社会面**: 実績データの変動と予測の安定さは、社会的な課題に対する迅速な対応や政策の効果を測定する指針とされるでしょう。特に、外れ値の分析により、エントロピーな事例や解決すべき問題点を特定することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **初期データ**: 実績（青いプロット）は最初の期間で一部ばらつきを示していますが、大きな変化は見られません。
– **予測の傾向**: 線形回帰（青）はほぼ水平で安定しています。決定木（緑）とランダムフォレスト（ピンク）は高めの値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの外れ値が存在しますが、その後の予測での不確かさ範囲（灰色陰影）は狭まっており、予測が安定していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績のデータを示し、実際の観測値です。
– 赤い×: 予測データで、将来的な値の見積もりです。
– 黒丸: 外れ値として認識されたデータポイント。
– グレーの領域: 予測の不確かさ範囲。これは、予測の信頼性の目安として活用できます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 複数の予測手法が用いられていますが、全体的に一致して安定した予測結果を提供しています。特にランダムフォレストと決定木の予測が非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関としては、初期に散らばっていた実績値がその後、安定し予測値に近づいていることが重要です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 実績値のばらつきが予測によって整えられているため、持続可能性と自治性の向上が図られると考えられます。
– 予測が安定しているため、未来の計画や政策決定に安心感を与えるでしょう。
– この安定性は、社会的な信頼感や持続可能な発展につながる可能性があります。
全体として、実績と予測間の安定性が示されており、持続可能性と自治性に関するポジティブな見通しが感じられます。これは、ビジネスや社会における戦略的計画に寄与する情報となります。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は期間の序盤でわずかに上昇しており、最後のプロットで安定しています。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、どれも高いスコアで横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に異常値を示すプロットが含まれていますが、それ以外に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを表し、一部が黒い円で囲まれており、これは異常値を示しています。
– 予測不確かさ範囲はグレーの領域で示され、予測モデルの自信の程度を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間に明確な乖離は見られず、予測が大まかに現実的であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として静的であるため、予測モデルとの相関が期待できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが社会基盤や教育機会に関連しているため、この安定したトレンドは、比較的安定した社会基盤や教育機会が保証されている可能性を示唆します。
– 異常値は特定の問題やイベントを反映しているかもしれず、その原因を詳細に調査することが重要です。
このグラフは、短期的に社会基盤や教育機会が安定していることを示唆していますが、異常値への対処が必要かもしれません。予測モデルは、今後の安定を期待できることを示唆しています。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、実績のデータポイントが0.5から0.8の間で変動しています。その後、予測データは2025年7月7日以降ほぼ横ばいになり、安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイント（特に7月1日から7月5日付近）には外れ値が存在し、それは大きな変動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**
– 青色のプロットは実績のデータを示し、黒い円で囲まれたものは異常値として認識されています。
– ピンク色やシアン色のラインは、それぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は基本的に同じような動きをしており、2025年7月7日以降はほぼ横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 結果と予測の間には全体的には一致が見られますが、初期の実績データに対して予測による補正が行われているようです。
6. **直感的・社会的な洞察**
– このグラフは、初期の実績スコアに一貫性の欠如があることを示していますが、時間の経過とともに予測が行われ、より安定した評価が得られることを示唆しています。
– 社会的観点では、共生・多様性・自由の保障が予測モデルにより安定した状態になっていると考えられますが、初期の変動が何らかの社会的もしくは環境的要因の影響を受けていた可能性が考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとっては、一時的な変動に備えた継続的なモニタリングが有益であることを示しています。
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:
以下に、このヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間（主に特定の日の特定の時間帯）にわたるWEIスコアの変化を示しています。
– 全体的なスコアが特に高まっている日や時間帯は、2025年7月6日には上昇している様子が見られます。その他の日は比較的安定していますが、はっきりとした上昇または下降の全体トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日から7日の間に顕著な色の変化（緑から黄色）があり、急激なスコアの上昇が示されています。これは何らかの突発的なイベントや要因による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さがWEIスコアの大小を示しており、濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを示しています。
– 水平方向に並ぶプロットは日付、垂直方向に並ぶプロットは時間帯を表し、それぞれの日の異なる時間帯におけるスコアを視覚的に比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯でも日によってスコアに変動が見られますが、特に目立つ相関や関連性は明確には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯での日によるスコアのばらつきは、均一というより時間と共に変動しているように見受けられます。
– 目立つ特定のパターンや周期性は確認できません。
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**
– このヒートマップからは、特に7月6日が異常に高スコアであることが人目を引きます。このような変動は、社会的イベントや注目を集める出来事があったときに対応することが考えられ、その背景が気になるところです。
– ビジネスプランニングにおいては、この異常値やスコアの上昇が競争有利性をもたらすチャンスとしてとらえられるかもしれません。
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日間の時間帯ごとの個人WEI平均スコアを視覚化しています。以下は分析です。
1. **トレンド**:
– 初日のスコアは全体的に低く、紫色で表示され、これが次第に青や緑に移り変わっている。
– 特定の日（2025-07-06）に急激に上昇し、黄色が目立つ。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06のスコアは他の日に比べて明らかに高く、これは明確な外れ値である。この日は日中全体で高いスコアが見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示している。濃い紫は低スコア、黄色に進むほど高スコア。
– スコアの低い時間帯と高い時間帯がはっきり分かれている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時期に常にスコアが低い、または高い時間帯が存在している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて全体的にスコアが上昇しているように見えるが、特定の時間帯が特に影響を受けている様子。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの変動がある日付に集中していることから、その日のイベントや出来事が個人に大きな影響を与えた可能性がある。
– ビジネスや社会シナリオでは、このようなデータは特定のキャンペーンの日付設定やピーク時間の戦略的計画に役立つ可能性がある。
このヒートマップは、特定の日の異常な上昇に注意を向け、それが何によって引き起こされたのか、またはどのような影響があったのかをさらに調査する必要があることを示しています。
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:
この社会カテゴリのWEI平均スコアの時系列ヒートマップについて分析し、いくつかの洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **期間内の動き:** グラフの最初の数日は比較的低めのスコアが見られ、日が経つにつれてスコアが上昇し、特に7月6日と7日に黄色の高スコアゾーンが出現しています。
– **周期性:** 特に周期的な動きは確認できませんが、後半に向けて上昇トレンドが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動:** 7月6日以降にスコアが急激に上昇している部分があり、これが明確な変動です。
– **低スコア:** 特に7月1日の16時、より紫がかった色で、非常に低いスコアが示されています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色:** 色の変化はスコアの変動を示しており、暖色系（黄色）は高スコア、冷色系（青紫）が低スコアを示しています。
– **密度:** 各時間帯の日毎のスコアの密度を視覚的に表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列は主に1日ごとの変動を示しており、日中時間帯別にスコアを比較する形になっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（特に7月6日と7日）に高スコアが集中しているので、その時間帯に何らかの外部要因が影響した可能性があります。
### 6. 直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響
– **社会的・ビジネス影響:** 7月6日以降のスコアの上昇は何らかのポジティブな出来事や取り組みがあった可能性を示唆しており、その期間中のイベントやキャンペーンなどが成功したのかもしれません。
– **直感的な理解:** 太陽の出現や人々の活動が活発になる時間とリンクしている可能性があり、社会の活発性と日中の特定時間帯の関係性を示しているように感じられます。
このグラフを活用して、更なる調査や分析が行えるでしょう。例えば、特定の要因（イベントや市場キャンペーンなど）がこれらのスコアに影響を与えたのかを調べることで、より詳細なインサイトを得ることができるかもしれません。
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:
この相関ヒートマップは、社会カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）の各項目間の相関関係を視覚的に示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIの項目間の相関は、高い正の値から低い値まで幅広く分布していますが、周期性や明確な上昇・下降のトレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値というよりも、異常に低い相関値を示す組み合わせがいくつかあり、たとえば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の関係（相関0.33）は他の相関と比較して低いです。
3. **要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤みが強いほど相関が高く、青みがかるほど低い相関を示します。濃い赤色のセルは、特定の項目間で非常に高い相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データはこのグラフに直接現れていませんが、30日間のデータが基礎になっているとすれば、その期間にわたる安定した相関関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、多くの項目と比較的高い相関を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI（健康状態）」との相関が高く、一方で「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関は低めです。
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**:
– 高い相関を持つ項目は、相互の影響を及ぼす可能性があり、政策や社会施策の設計においては、これらの関係を考慮するべきです。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関は、多様性や自由が心身の健康や経済的安定に寄与している可能性を示唆しています。
– WEI項目の間で相関が低い場合、その要素が他の項目に大きく影響されず独立している可能性があり、特定の領域へフォーカスする施策が効果的かもしれません。
この分析に基づき、社会政策や企業のCSR戦略を立案する際に、どの領域に重点を置くべきかの考察を深めることができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリごとに異なるWEIスコア分布が見られ、特に「社会WEI (共生・多様性・自由の制約)」が全体的に高い点が目立ちます。期間30日間という短い期間においては周期性や明確なトレンドは識別しづらいですが、各カテゴリのスコアは比較的安定している印象です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI(経済状態)」や「社会WEI(公平性・公正さ)」には外れ値が見られ、データのばらつきが示されています。これに対し、「個人WEI(心的ストレス)」や「社会WEI(共生・多様性・自由の制約)」では比較的ばらつきが小さいです。
3. **プロットや要素の示す意味**
– 箱ひげ図の箱の部分（四分位範囲）はデータの中央値や分布の集中度を示し、ひげは分布の広がりを示します。それぞれの箱の高さがスコアのばらつきを示しており、高さの違いはデータのばらつきの大小を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データはありませんが、各カテゴリの分布を比較することで、特定のカテゴリが他と比べて際立った特徴を持っているかが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間での直接的な相関関係は不明ですが、概ね「個人WEI」と一部の「社会WEI」は似たようなスコアの範囲を持つ傾向があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– このグラフから、人々は社会的要因が重要であることを直感的に感じ取るかもしれません。特に「共生・多様性・自由の制約」における高スコアは、これらの要因が良好であることを示唆している可能性があります。ビジネスや社会では、これらの指標を政策やプログラム設計の指針とすることで、より多様性を重視した社会の実現に寄与できるでしょう。
この分析を通じて、特定の社会的要因や個人の状況がWEIスコアにどのように影響を与えているかを理解し、それに基づく政策提言やビジネス戦略の策定が今後重要になるでしょう。
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、主成分分析（PCA）によって視覚化されたデータを示しています。以下に、分析と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– データは明確なトレンドを示していません。各プロットは独立して散在しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ内の右上と左下のプロットは、他の多くの点から外れた場所に位置しており、外れ値として注目される可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– PCAにおける各点は、データセットの30日間のカテゴリごとの特徴を第1主成分と第2主成分に沿ってプロットしています。
– 第1主成分（寄与率: 0.72）はデータの大部分を説明しており、第2主成分（寄与率: 0.09）は補助的な情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定のクラスタリングは見られず、時系列データに明確な関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 主成分間の明確な相関は認められませんが、一部のデータが極端な位置にあり、多様性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– グラフは、異なる社会的要素がどのように組み合わさって変動するかを示しています。特定要素がどの程度全体に影響を与えるかを視覚的に把握するのに役立ちます。
– 外れ値は、異常なイベントや変動を示し、これを分析することで社会的または経済的な不均衡の原因を探る手がかりとなる可能性があります。
このPCAプロットは、複雑なデータセットの主要な要因を特定し、分析するための重要なツールです。社会的な要素に基づくデータを理解し、対応策を講じる際の指標として使用されます。
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。
