📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIのトレンド**:
– 2025年7月1日からの5日間では、全体としてWEIは0.68前後を推移していました。
– 2025年7月6日から7日には、0.85-0.88まで急上昇し、その後持ち直しています。
– **個人および社会WEI**:
– 個人WEIは0.625から0.825にかけて、上下動を伴いながら平坦な動きを示しました。
– 社会WEIはおおむね0.7から上昇し、2025年7月6日から急激に0.9を超えました。
#### 2. **異常値**
– **異常値の検出**:
– 2025年7月2日には総合WEIが急落（0.675から0.625）し、その後の回復期に異常値が検出されました。
– 7月6日にはピークを迎える（0.85-0.88）異常値が集中しました。
– **背景の推察**:
– 7月2日は異常に低いスコアを示し、これは経済的余裕や健康状態が原因と考えられます。社会基盤や多様性の低下が影響している可能性が高いです。
– 7月6日からの急激な上昇は、社会基盤、持続可能性、および多様性の大幅な改善が背景にあると推察されます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解の結果**:
– 長期的なトレンドは、WEIがほんのわずかずつ上昇傾向にあることを示しています。
– 短期的かつ不規則な変動部分は、データの残差として現れていますが、これは短期の外部影響による可能性があります。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**:
– 社会的項目（持続可能性、共生、多様性）は非常に高い相関を示し、これが社会WEIの上昇時に顕著な改善を促していることを示しています。
– 個人の心理的ストレスは他の個人WEI項目との相関が低く、独立性が見られます。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図解釈**:
– 各WEIスコアは適度なばらつきを示し、異常値の頻出で集中があります。特筆すべきは健康状態、多様性において、中央値付近に偏ってはいるものの、最高値において広がりが見られます。
#### 6. **主要な構成要素分析 (PCA)**
– **PCAによる解釈**:
– PC1が0.72の寄与率を持ち、主に「社会的相互作用」要因がWEIにおける主要な変動要因であることを示唆しています。このことは、社会的なインフラの変化が総体としてWEIに大きな影響を及ぼしていることを意味します。
– PC2の寄与率が低いため、多様な社会的要因が共犯的に作用していることが推測されます。
### 結論
データは、短期間の重要な変動を示しており、とりわけ7月初旬の大きなスコア変動には、経済的要因や、社会基盤及び多様性の改善が関与している可能性があります。異常値が度々登場し、天候や政治的なイベント、公共政策の変化による影響も視野に入れる必要があります。STL分解やPCA分析からは社会の基盤構成要素の重要性が浮かび上がりました。これは、今後政策決定や社会インフラ開発における重要な指標として利用される可能性を
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**
– グラフ全体を見ると、最初の時期（左側）に実績データが集中し、その後、評価日が新しいデータ（右側）に飛びます。最初の実績は誌面に密集し、急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒い円）が見られます。急激な上昇または下降が示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、異常値として黒く囲まれています。予測の際に使用された複数のモデル（紫、ピンク、水色の線）がプロットされています。
– 前年のデータ（緑色の点）は別のクラスタとして表示され、過去との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**
– 過去のデータと予測との間で相関関係があり、以前のトレンドを基にした予測が行われています。
– 様々な予測モデルが異なる結果を出しているが、概ね近似する範囲で集まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布に変動が多く、異常値がいくつか存在していますが、予測は安定的な傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– グラフはデータが急速に変化する時期を示し、それに基づく予測が行われているため、未来の動向を予測する試みが感じられます。
– ビジネスや社会的には、これまでのデータと予測との乖離を理解し、迅速に対応することが求められます。将来の変動に備えるために、予測モデルの精度向上が重要となります。
このグラフは、データが持つ動的な性質を明らかにし、予測の可能性と限界を考察する材料として役立ちます。
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**
– グラフの左側に実績のデータが集中しています。これは時間の経過とともに軽微な上昇が見られるようです。
– 右側の予測データに向かって、スコアが急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側にいくつかの異常値が見られます（黒い輪で囲まれたデータポイント）。
– これらは可能性として一時的な変動やデータのミスを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータ、緑の点は昨年のデータを示しており、緑のデータが現年度よりも小さい値に集中しています。
– 予測のデータは、様々なモデルによる線が描かれています（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係を見ると、異なるモデルが実績データのトレンドを引き継いで緩やかに上昇させる予測をしています。
– 予測値（特にランダムフォレストや決定木の予測）は実績よりも高いジャンプを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はある程度の一貫性を持っていますが、予測値とのギャップが大きいことがわかります。
– モデルによる予測値はどの手法も上昇を示していますが、ばらつきがあります。
6. **洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 現在の実績データが保持または向上すると見込まれる状況が、ビジネスにおいて成長を予期させています。
– モデルに基づく予測が示す大幅な上昇傾向から、計画の段階でリスク管理をしつつ、成長を見越した準備が求められます。
– 外れ値の存在は一時的なリスクや予測の不安定性を示しており、予防的対策が必要です。
この分析は、特に社会的なプログラムや政策の成功を測定する際に、参考になるかもしれません。予測の精度を常に注意深くモニターし、実際のパフォーマンスをフィードバックすることで、より現実に即した計画を立案できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを示しています。両端にデータが集中的に存在しており、間の期間にデータがほとんどありません。
– 特に、開始時期は実績（実績AI）と予測（予測AI）が重複していますが、中間期間はデータが存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、これは主に初期段階にのみ見られます。
– 特異な変動よりも、むしろデータの有無が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットが実績値を示し、赤色の×印が予測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼範囲の広狭を表現しています。
– 他の色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが初期段階でのみ重なりがあります。
– 初期の予測と後期の予測の間に明らかなつながりがないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ自体が散布されているタイミングが非常に限定的であり、相関関係や散布の特性を捉えるのは困難です。
6. **直感的な理解と影響**:
– データが初期と終盤でしか観測されないため、期間内の変化についての解釈が困難です。人々はこのデータが不完全であるか、断片的であると感じるかもしれません。
– 予測の不確かさが示されていることから、このデータが潜在的なリスクを伴うものである可能性があります。
– 社会的な影響を評価するには、更なるデータの取得と連続性のある観測が重要です。データの時間的な連続性と完全性を確保することで、社会に対する具体的な意味を見出せる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期から中期にかけて、WEIスコアは横ばいで安定した状態を示しています。
– 中期以降、緩やかな上昇が見られますが、全体の傾向として大きな変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに異常値（黒色の枠で囲まれた点）が存在していますが、その後は横ばいが続いています。特に急激な変動は見られません。
3. **プロット要素の意味**
– 「実績（青）」が横ばいの線で示されており、安定した傾向があることを示しています。
– 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、初期に若干の予測幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（青、紫、水色、ピンク）は、過去データと比較しても大きな乖離が見られず、各モデルがほぼ同じ予測をしています。
– 比較データ（前年度）は右端に存在しますが、これも安定した数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は非常に狭く、変動が少ないことを示しています。全体としては安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、全体のWEIスコアが安定しており、短期的には大きな経済的変化がないと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定性があるため、予算の見直しや計画の変更が少ない期間と言えます。経済的な余裕のある状況が続くことから、リスクの少ない投資や消費活動が見込まれるでしょう。
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**
– 見られるデータは主に開始日と終了日の近辺に集中している。全体的に長期間にわたる上昇や下降のトレンドは確認できないため、初期段階のデータ解析の準備段階かもしれない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに外れ値が存在する。外れ値が示されているため、何らかの異常や特異なイベントが発生した可能性がある。
– ランダムフォレストや決定木回帰による予測線は、初期の実績から若干の変動を示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色で示され、予測の範囲や手法により異なった色でプロットされている（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
– 予測範囲（灰色）は、予想される変動範囲を示し、今後のWEIスコアの予測信頼度を提供している。
4. **データの関係性**
– 初期データは比較的安定しているが、その後の予測には多少の幅があり、予測モデルによって結果が異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データは、初期状態において大きく異ならず、予測により現在のスコアが今後も維持または軽微な上昇を示唆している。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 初期の外れ値が注目される可能性が高く、健康状態の急激な変化を意味するかもしれない。
– WEIスコアが安定した範囲にあることは、健康状態の全般的な安定を意味し、個々の健康に関する安心感を与える可能性がある。
– 社会的には、健康状態の予測が正確であれば、医療やライフスタイルの調整に役立つ。
このグラフは、個々の健康状態のスコアを追跡し、予測モデルを通じて将来の健康状態をある程度見通すことを目的としている。
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:
以下にグラフ分析のポイントを示します。
1. **トレンド**
– グラフには360日間のデータが表示されていますが、実績データ（青）は7月1日から8月にかけて急激に上昇しています。
– その後、データは表示されていないため、長期トレンドの分析は難しいですが、初期の急上昇が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階での急激な上昇は特筆すべきです。また、異常値（黒の縁取り）が初期に検出されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際のデータを示しています。
– 予測（赤）はモデルによる予測値です。
– 異常値（黒縁取り）は、通常範囲外の点を指摘しています。
– 複数の色で示された予測（緑、紫、ピンク）は、それぞれ異なる回帰モデルに基づく予測で、モデル間の違いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各AIモデルの予測はやや異なるが、傾向としては似ている。
– 線形回帰と決定木回帰が比較的近い予測をしているように見えますが、ランダムフォレスト回帰は異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは、異常値以外は比較的に分布が密集しているが、急激な上昇により分散しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**
– 初期の急激なストレス増加は、特定の事象や季節的な要因が影響した可能性があります。このため、組織や個人におけるストレス管理の重要性が示唆されます。
– ビジネスにおいては、急激なストレス増加に対応するためのリスク管理や対応策が必要かもしれません。社会全体としても、急激な変化への柔軟な対応が求められます。
初期のデータと予測の比較によって、異なる状況下での心理的ストレスの推移をより理解することが可能になります。これにより、戦略的な介入や対応策を適切に設定することができるでしょう。
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:
このグラフは「個人WEI（自由度と自治）」のスコア推移を示しています。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績は年の初めに集中しており、スコアは概ね0.8付近で一定しています。
– 予測は数種類のアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって行われていますが、それぞれの予測値に大きな違いは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に「異常値」としてマークされたデータポイントがありますが、スコアの範囲として理解できる位置にあるため、極端な外れ値としての認識はされにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績のデータポイントを示し、他の色（ピンク、紫、青緑）は異なる予測手法に基づく予測値を示しています。
– 薄い灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、範囲は狭く、比較的高い精度を持っているといえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間でも大きな乖離は見受けられず、共通した傾向を示していることから、予測の信頼性はある程度高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間で観察される変動は小さく、スコア0.8近辺で安定した状態を示しています。
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**:
– データからは、個人の「自由度と自治度」が比較的高く維持されていることが示唆されます。これは、社会的安定性や個人の生活の質が保たれていることを意味する可能性があり、幸福度や効率性にポジティブな影響を与えるでしょう。
– ビジネス観点では、安定した自由度の維持は、個人の創造性やイノベーションの促進に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは個人のWEIスコアが高いレベルで維持されていることを示しており、今後もその状態が続くことが予測されています。社会やビジネスにおいては、ポジティブな展開を予感させる結果と言えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 短期間の実績データ（青いプロット）は、直近の値が比較的高い範囲で横ばいまたは若干の上昇傾向を示しています。ただし、その後にデータの空白期間が続いています。
– 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、0.8〜1.0のスコアで平坦な予測を示しており、安定的なトレンドを期待されていることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績プロットにおいては、大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、初期値が0.6近くの値から一貫して高くなっています。
– 異常値のマーカーが存在しますが、具体的な数値が示されていないため詳細な分析はできません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績データを示し、グレーの縦バーは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線がそれぞれ異なる色で描かれていますが、全てが同様の結果で安定した範囲を示していることがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 前年のデータ（淡緑色）は、現在の予測区間よりもかなり低く、予測が改善されていることを示唆しています。
– 各予測モデルは相互に似た結果を出しており、予測が比較的一致していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間の予測スコアが非常に一致しているため、強い相関があると考えられます。同じデータや特徴量を使った予測かもしれません。
6. **直感的な感じと影響**
– 全体的な安定性と高いスコアが示されていますが、データのずれや不確かさは小さいため、社会的に公平性・公正さが改善または維持されていると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測の信頼性が高いことから、政策決定や戦略策定において有益な情報とされ得るでしょう。組織や政府がこれを利用して公正性の担保を進めることが期待されます。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアの推移を示しています。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**
– 見たところ、期間の始めにおいて評価された実績AI（青いプロット）は高いWEIスコアを持っています。しかし、その後のデータや動向は示されていないため、推移のトレンドは不明です。
– 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など）が用いられ、それぞれ異なる予測を示していますが、全体的に上昇トレンドを示唆しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に異常値を示す黒の円があります。これは他のデータポイントから外れており、何らかの特異な状況を示している可能性があります。
– グラフの後半に見られる予測結果の間のギャップは急激な変動を示している可能性がありますが、具体的な詳細はわかりません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、高いスコアで始まっています。
– 緑のプロットは比較AIとして前年のデータを示していますが、時系列の後半にのみ存在しています。
– 色の異なる線はそれぞれ異なる予測手法による予測スコアを表しています。これにより、異なる手法の予測精度を比較することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では、実績データと比較データの直接的な関係は示されていませんが、各予測手法が異なる予測を提供し、それぞれが異なる可能性を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直感的には、実績データと予測データの間に大きな乖離があるように見える部分もあり、これが計測および予測の差異を示唆しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 初期の高い実績スコアと異常点は、持続可能性や自治性に関する重要な変化や課題を示すかもしれません。
– 異なる予測結果が示されていることは、社会やビジネスの持続可能性の評価に多様な視点が必要であることを示唆しています。
– 予測の不確実性が存在し、これに対処する方法が重要です。このため、意思決定において慎重であり続けることの必要性を強調します。
この分析は、持続可能な社会構築のための戦略立案や、政策形成において有用です。予測モデルの結果を比較し、最適なアプローチを模索することが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの中で、スコア自体の変動は大きく見られませんが、最初と最後に分かれている2つの期間があります。最初の期間（実績データ）は0.6～1の範囲内で、最後の期間（予測データ群）は同様に高い範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの中にいくつかの異常値が見られますが、それほど大きな変動はありません。予測データは一様に広がっていないようで、予測アルゴリズムごとに多少のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データで、基本的に0.8～1.0の高いスコアを維持しています。
– 緑色の点が前年の比較データを表しており、これも高いスコアを示しています。これにより、前年とのスコアの安定性が強調されます。
– 予測データは紫とピンクの線で示され、予測範囲が狭いことがわかります。これは予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる特性を示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**
– 実績データと前年データが高いスコアを維持していることで、社会基盤や教育機会がある程度安定していることを示しています。
– 予測データは、それに対する予測の一貫性や将来的なスコアの安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は予測データで多少の差がありますが、全体としてスコアが安定して高い状態を維持していることから、社会基盤と教育機会が一貫して良好であることを示唆しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 社会基盤と教育機会のスコアが高く安定しているため、一般的な認識としても安心感があります。
– ビジネスや社会への影響としては、教育やインフラの安定度が高いことで、投資や社会活動の継続性と成長が見込まれ、地域や国の発展に貢献できる可能性があります。
このグラフは、社会基盤や教育機会が安定していることを視覚的に確認でき、将来に対するポジティブな予測がなされています。
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:
## グラフの分析と洞察：
1. **トレンド**:
– グラフにおける実績（青）は、評価日の初期に密集しており、その後の長期間にわたって更新されていないように見えます。一方、予測データ（緑）は、後半にかけて高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値は初期の実績データに集中しているようです。これらは予測範囲から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績点は最初の部分に限られており、以降は予測（赤い×と色分けされたライン）を使用しています。
– 予測の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる色が使用されており、それぞれの予測の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は異なる手法によりややバラつきがあり、ラインが重なる部分もありますが、大体同じ範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは比較的一貫したトレンドを示しており、上昇基調のように見えます。これは社会の共生・多様性・自由の保障に対する見通しがポジティブに捉えられている可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の異常値は、過去の不安定な社会状況やデータ収集の問題を示している可能性があります。
– 今後の予測データが高値を示していることから、社会的な共生や多様性、自由の保障が強化される見込みがあると考えられます。これは社会におけるポジティブな進展を意味し、多様性の促進や人権の擁護といった面で政策立案者や企業にとって重要な指針となるでしょう。
このグラフからは、過去の実績と今後の予測を比較することができ、社会の状況変化に対する理解を深める手がかりとなります。
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:
以下は、提示された時系列ヒートマップから考えられる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間とともに色の変化が見られる。7月1日から7月3日までは主に濃い色（低いスコア）、その後徐々に明るい色（高いスコア）にシフトしている。
– これは、時間が経つにつれてスコアが上昇している（改善している）ことを示している可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月7日にかけてスコアが急激に上昇している（黄色）。
– これは特定の日または時間で何か特定の出来事や変化があったことを示唆しているかもしれない。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示す。濃い色（紫や青）は低スコア、明るい色（黄や緑）は高スコアを示している。
– 縦軸は時間（時刻）を示しており、日中のある特定の時間に変動が集中していることがわかる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとの変動が時間帯により異なっている。特に午後から夜にかけてスコアが高い傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは特定の時間帯（午後から夜）に集中している。これは、その時間帯に特有の影響を受けているかもしれない。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このヒートマップから人々は、最近の特定の期間や時間帯で社会的な状況が改善していると感じるかもしれない。
– 急激な変動は、特定のイベントや政策の影響を受けて、短期間で大きな変化があったことを示す可能性がある。
– ビジネスや社会への影響としては、この時間帯を狙ったマーケティング戦略や政策の策定が考えられる。
このヒートマップは、その色のグラデーションと変動を通じて、社会の状況や事件の影響を視覚的に捉える手段として使えるでしょう。
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:
このヒートマップから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともに、データのスコアが上昇する傾向が見られます。7月1日から7月7日にかけて、色が濃い紫から黄色へと変わっていく様子が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日にスコアが急激に上昇していることが明らかで、これは外れ値として認識できます。また、7月1日から7月3日の間でスコアが非常に低いことも際立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、個人WEI平均スコアの変動を示しています。紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– グラフには1つの時系列データが視覚化されており、複数のデータセット間の関係性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間とともに上昇する傾向を示しており、7月6日にはピークに達していますこの日は他の日に比べて非常に高いスコアを示しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– スコアは、ある種の活動が時間とともに増加していることを示唆しています。この上昇傾向は、業績改善や個人のパフォーマンス向上を表している可能性があります。社会的・ビジネス的な観点からは、週末にかけて積極的な活動が増えていると解釈でき、計画を立てる際に重要な情報となるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が2025-07-01から2025-07-07までの期間をカバーしています。
– 初期のほうが暗い色調（おそらく低いスコア）で、後半になるにつれて明るい色調（高いスコア）になっています。
– 全体の傾向としては、時間が経過するにつれてスコアが改善する上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日で特に明るい色が見られ、急激なスコアの上昇が示唆されています。
– 7月1日の午後16時のところに非常に暗い色が一か所ありますが、ここが外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを視覚化しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中で時間の推移とともにスコアが変化しており、日の経過と共に全体的な上昇傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯によって大きく異なり、午後の時間帯は極端に低かったり、高かったりすることが特徴的です。
6. **直感及びビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、このヒートマップは社会やコミュニティにおける活性度や幸福度といった要素が時間や日によって大きく変動することを示しています。
– 上昇傾向があることから、何らかの取り組みやイベントがポジティブな影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや政策においては、時間帯別の特定の戦略を検討することで、さらに社会的な向上を図ることができそうです。
この分析は、データがどのように時系列で変化するか、またその背景にある可能性のある要因を探る手がかりとなります。
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、様々な社会的要素の相関を示しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップなので時間的なトレンドを見るのは難しいですが、相関が高い部分は明確です。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは直接的な外れ値は示されませんが、相関係数が特に低い部分は重要な示唆をもたらすかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近い色は高い相関を、青に近い色は低い相関を示します。
– たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目の相関が概ね低めであることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりは個々の項目間の相関に注目する形式です。「総合WEI」と他の多くの項目との相関が強いことは特筆すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の多くの項目と高い相関を示しており、特に「個人WEI（経済的余裕）」と0.89と強い相関があります。
– 一方で「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は全体的に相関が低めです。
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**
– 単に経済的な余裕だけでなく、精神的なストレスや社会的な要因が総合的な幸福度に影響を与えていることがわかります。
– 教育機会や社会の基盤が低い相関にあることは、改善の余地がある可能性を示唆しています。これらのエリアに力を入れると、別の要素とも関連し合い、全体のWEIが向上する可能性があります。
このヒートマップは、社会政策の立案やコミュニティの改善策を立てる上で重要な洞察を提供します。
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、社会カテゴリにおける様々なWEI（Well-Being Index）スコアの分布を比較しています。以下、各視点に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 各尺度の中央値と四分位範囲は、尺度ごとに異なるが、明確な上昇または下降のトレンドは示されていないようです。ただし、箱ひげ図の分布により、一般的にどのスコアが他より高い傾向にあるかが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（心理的ストレス）や個人WEI（経済状況）で外れ値が目立ちます。これらは、他のデータポイントと大きく異なる値が存在することを示し、経済や心理的ストレスにおける個人差が大きいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さや箱の幅は観察されるデータの濃度や範囲の広さを示しており、団体と個人のスコア分布が異なること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**:
– 各ボックスは独立したスコアカテゴリを示しており、直接的な時系列関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（共生、多様性、自由の保障）は比較的高い中央値と広い四分位範囲を持つことがわかります。これは、これらの要因が個々に異なる影響を与えている可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、個々のWEIスコアが大きく異なることから、社会および個人の福祉に多様性があることが人間直感的に理解できるでしょう。特に外れ値の存在は、政策立案者やビジネスリーダーが特定の領域（例えば、経済状況や心理的ストレス）におけるサポートの必要性を認識するための重要な手がかりを提供します。
– 社会的な公平性や多様性指標の達成は、ビジネスや地域社会の活力にとって重要であり、これらの指標の改善を目指す活動が望まれます。
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）を用いて社会カテゴリのデータを視覚化したものです。以下にいくつかの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは見られませんが、データポイントは2次元平面に散在しています。
– 第1主成分（x軸）が高い変動を持っているようで、寄与率が0.72と高く、データの変動をよく説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値のように見えるポイントはありません。ただし、いくつかのポイントは他よりも離れているため、潜在的な異常データの検討が必要かもしれません。
3. **プロットや要素**:
– 各点は、観測されたデータの一つのサンプルを表しています。
– 色や密度の違いは示されていませんが、配置を見ると散らばり方に若干の密度の違いが見られます。
4. **関係性**:
– 第1主成分が第2主成分よりも多くの変動を説明しており、データの主な特徴が第1軸の方向に表れていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関パターンは見られませんが、第1主成分の寄与がかなり高いことから、この軸に注目することが重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会的には、主要な変動要因（第1主成分）を理解して対策を講じることで、データの背景にある要因の特定や改善が期待できます。
– PCAの分析結果から、データをよりシンプルに、しかし大局的に把握するためのフィルタとして有効に活用することができるでしょう。
この分析により、データセットの最も重要な変動要因を特定し、より深い洞察を得るための出発点とすることができます。
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。
