📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
30日間のWEIスコアの時系列推移を観察すると、特に以下の傾向が見られます：
– 総合WEIや個人、社会WEI平均は日々の変動が大きく、特に2025年7月2日と7月6日から7月7日にかけて急激な増減が見られます。
– 2025年7月2日は大幅なスコアの下降があり（例えば、総合WEIスコアが0.625まで下落）、続く日である7月6日から7日には急上昇（最大で0.88125に達する）しています。
#### 2. 異常値
データ内には複数の異常値が検出されており、特に以下の点が注目されます：
– 2025年7月2日の総合WEIスコア0.625は、他の値に比べ異常に低く、同日中に複数のスコアが急落しています。これには外部の予期しない要因（例えば、社会不安や市場の混乱など）が影響した可能性があります。
– 一方で、2025年7月6日と7日の高スコア（0.85以上）は、おそらくこの期間に特定の好影響を与えるイベントや政策が実施されたことが反映されていると推測されます（例：大規模な社会イベントの成功、政策による社会安定化）。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解による結果が提供されていないため具体的な分析はできないが、全体として急激な変化を示す日があり、短期間内の季節性やトレンドよりも外的ショックやイベントが影響を与えていると推測されます。
#### 4. 項目間の相関
各WEI項目間の相関は以下のように理解されます：
– 個人と社会のスコアは、通常高い相関を示し（例：健康状態と社会基盤）、社会基盤が整っているほど個人の健康状態も改善する傾向があります。
– 例えば、自由度と持続可能性は一貫して高いスコアを維持しており、これらのファクターが他の領域、特に心理的ストレス低下にも寄与している可能性が考えられます。
#### 5. データ分布
箱ひげ図からは、いくつかの項目でスコアのばらつきが確認されています：
– 個人WEIの中央値は比較的一定であるが、スコアが0.6付近での外れ値が多く存在します。
– 社会WEIの、大きなばらつきが確認でき、特に7月6日から7日にかけての急上昇が全体の分布に影響を及ぼしています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、PC1が72%の寄与率で、データの主要な変動要因をほぼ包括しています。PC1はおそらく、共通の外的要因（例：経済政策、環境変動）が個人および社会のすべての項目に影響を与えていることを示唆しています。PC2の寄与は小さい(8%)が、個別項目（例：心理的ストレス、経済的余裕）の変動を説明する要因を含む可能性があります。
### 結論
30日間のWEIスコアデータは、特定の短期的なイベントや政策の影響を強く受けたと考えられます。異常値は急激な変化を示し、これらの背景には社会的または経済的な大規模な要因があった可能性があります。PCAの結果からもわかるように、個々の変動よりも全体を動かす共通要素が大きな役割を果たしていることが分かりました。
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:
以下がこのグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績（青色のドット）は、初期において緩やかな上昇トレンドが見られます。その後、横ばいの傾向を示しています。
– 予測（線）は、3種類の異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測が描かれていますが、いずれも上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内で特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、幾つかのデータポイントが黒い輪で囲まれており、これは異常値として識別されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のドットは実績データを示しており、実際のデータポイントを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を示しています。
– 各線（青、緑、桃色）は異なる予測モデルを示しており、特定の傾向や変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対し、予測モデルは緩やかな上昇を示し、実績データが予測値に近づく傾向があります。
– 線形回帰と決定木、ランダムフォレスト間での予測値には多少の違いがありますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測値には一定の一致があるように見えますが、一部予測が過度に高く設定されている部分があります。
– 異常値が幾つか存在していることから、データ全体の一貫性に注意が必要です。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 総合WEIスコアが一定の範囲内で推移していることから、直近の社会的状況は安定的と考えられます。
– 予測モデルは上昇傾向を示しており、今後の社会状況が改善する可能性を示唆しています。
– 異常値が存在するため、これらのデータポイントが何を意味するのかを慎重に検討する必要があります。これにより、社会的な対策を講じる上での重要な手がかりとなるかもしれません。
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**
– 初期の7日間で実績（青色のプロット）がわずかな上昇トレンドを示しています。
– その後、予測値（各色の線）が異なる方法で示されていますが、全体的に上昇または横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにいくつかの外れ値（黒い円）が確認できます。それ以外は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 外れ値は黒い円で強調され、不確かさはグレーの範囲で示されています。
– 予測手法ごとの予測値は異なる色で示されており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）が見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値はすべて相対的に一致しており、このグラフからは各予測モデルが類似のパフォーマンスを持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはややばらつきが見られますが、予測はより一貫しています。特に、ランダムフォレストの予測がやや高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は全体的な上昇傾向を好意的に捉える可能性があります。
– 社会的に、予測が堅実であることは、計画や戦略の策定において安心感を提供します。また、外れ値が少ないことで、システムの安定性が確保されていると解釈されるかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– **安心感の提供**: 一貫した予測は、個人や組織に対して安心をもたらし、リスク管理を容易にします。
– **改善の可能性**: 実績データの外れ値が解析されれば、さらに精密な予測モデルの構築や、実際の社会的施策の改善点が見えてくるかもしれません。
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**
– 実績（実績AI）は、最初の9日間で0.6から0.9の間を変動しています。
– 予測ラインは3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で、7月10日以降、ほぼ安定しています。それぞれ異なるレベルで平行に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日に外れ値が見られます。これは特に着目すべき点で、何らかの社会的要因が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、実際のデータのばらつきを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績の変動幅を考慮した予測の信頼性を視覚化しています。
– 予測ラインが異なるアルゴリズムによって異なる高さを示しており、各モデルの予測傾向を比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測ラインの間の相関を観察するのが重要です。実績データは予測の不確かさ範囲内に位置しており、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**
– 実績データは一貫して0.6から0.9の間で推移しており、予測値も安定しているため、全体的に予測モデルが適切に作用していることが分かります。
6. **直感的な洞察**
– グラフからは、社会的変動がそこまで激しくない安定した状態を示しているように見え、予測モデルもその傾向を追従しています。
– 外れ値から、突発的な社会的イベントや介入が短期間に影響を与えている可能性があります。このような事象は、ビジネスや政策決定者にとって重要な情報源となります。
全体として、このグラフからは、安定した社会環境があり、予測モデルが信頼できるものであることを示唆しています。外れ値の分析は、さらなる探求を要し、社会への具体的な影響を理解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
1. **トレンド**:
– 初期の日付（7月1日から7月5日）では、「実績（実績AI）」のデータポイントが0.6から0.8付近で小さな変動を見せています。
– 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）では、線形回帰の予測ラインは横ばいで一定の値を示し、決定木とランダムフォレストは緩やかに上昇するトレンドを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群にはいくつかの外れ値（黒い輪で囲まれたデータポイント）が見られますが、それ以降のデータには目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は、期間中の「実績（実績AI）」データを表しており、0.6から0.8の間で収まっています。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を示し、xAI/3σで良好な信頼区間を設定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「予測（線形回帰）」は横ばいで、実績データの初期トレンドに一致しています。
– 「予測（決定木回帰）」および「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、初期データの改善を予測して、緩やかに上昇する形を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間には、特に初期段階での一致が見られます。これは、線形回帰が実績AIのデータ傾向をよく捉えていることを示唆します。
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、予測の多くは実績とほぼ一致しており、そこに安心感があると言えるでしょう。今後の経済的余裕の改善が期待される社会の先行きを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、経済的余裕の向上が予測されることで、消費活動の増加や投資意欲の喚起が期待できます。特にランダムフォレスト回帰による予測が上向きであることから、より成長可能な分野への注目が集まりそうです。
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:
以下に、グラフに関する詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 青い点のプロットはほぼ一定で、横ばいの傾向を示しています。健康状態のWEIスコアに大きな変動は見られません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: ピンクの線は上昇傾向を示しており、今後の健康状態が向上する可能性を示しています。
– **予測（線形回帰と決定木回帰）**: ライトブルーと水色の線はほぼ横ばいで、小さな変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸として示されています。7月9日に外れ値があり、特定の日に異常な変動が生じた可能性があります。この日を中心に何か特別な出来事があったかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青い点**: 実際の健康データを示し、現在の健康状態の安定性を表しています。
– **赤いバツ**: 予測された値ですが、現在のデータには表示されていません。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを表し、予測の精度を示しています。大部分の実績データがこの範囲内におさまっていることから、予測モデルは信頼性があると思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰モデルは他のモデルに比べて大きな改善を予測していますが、実績データとの差異があるため、予測が現実とどれほど一致するかを注意深く観察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データと予測データの間にはやや差がありますが、異常値を除いて大部分が不確かさ範囲内に収まっています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– グラフ全体として、健康状態は基本的に安定していますが、ランダムフォレストモデルに基づくと今後の改善を期待できます。この情報は健康計画の策定や政策立案に役立つ可能性があります。ただし、観察された外れ値からは定期的な監視が必要であることも示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**は、最初の数日間は比較的安定しているが、中心付近に一部の変動が見られる。
– **予測データ（ピンク線）**は、徐々に増加し、高い水準で停滞する傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見られる外れ値は、青い点で囲まれて示されており、特定の日にスコアが急上昇しています。
– この外れ値は心理的ストレスの急増を示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実際の心理的ストレスのデータを表しており、全体的な傾向としてある一定の範囲内で推移している。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**は、実績データの標準偏差に基づく信頼区間を示しており、一部の日には予測と大きな差があることがわかる。
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、一部の期間で相関が見られ、予測が実際のデータの範囲内に収まっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの急な変動と予測の不確かさにより、モデルが急な変動を十分にキャッチできていない可能性がある。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測手法と異なり限られた変動範囲を提示している。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– **ストレスの急増**は、特定の出来事や環境の変化を示唆する可能性があるため、個人や企業にとって重要なインサイトとなり得る。
– 予測データが提供する心理的ストレスの将来的な増加傾向により、個別の対策を検討する必要があるかもしれない。
### 社会やビジネスへの影響
– **防止策の重要性**: ストレスの急増の原因となる要因を分析し、プロアクティブな対策を講じることが、社員の健康や生産性を維持するために重要です。
– **データサイエンスの活用**: モデルの改善により、予測の精度を高め、より良い健康管理やリソースの割り当てが可能となるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の数日間に上昇していますが、その後は0.8付近で横ばいに転じています。
– 予測データは一定の直線で、モデルによって異なるレベル（特にランダムフォレスト回帰は高いスコアを示す）にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期にいくつかの外れ値が観察され、これが灰色のエリア内で示されています。該当期間はスコアが0.6未満です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績点は、個人の自由度と自治のスコアを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内で予測が変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるデータが示されており、ランダムフォレストが最も高い予測値を持っています。決定木は横ばいの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データのばらつきが大きいですが、その後のデータポイントはより集中しており予測と一致しやすくなっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の不安定なスコアから見ると、個人の自由度と自治に何らかの要因が影響を与えている可能性があり、これが社会情勢の変動を反映しているのかもしれません。
– 将来的な安定にはランダムフォレスト回帰のような高い予測値が示唆するように、ポジティブな要因（政策の改善、個人の権限強化、社会サービスの向上など）があるかもしれないことを示唆します。
– 企業や政府は、このような予測を活用して、個人の自由と自治を向上させる施策を立てることで、より持続可能な社会を支えることが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の数日間は、実績のWEIスコアにばらつきが見られますが、その後すべての予測モデルでは比較的一定したスコアが表示されています。特に、リニア回帰と決定木回帰は水平で安定していますが、ランダムフォレスト回帰は少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬には、いくつかの外れ値（大きな円で囲まれた）がありますが、それ以降は安定しています。これらの外れ値は実績データのばらつきを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、変動がある日々のスコアを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、データのばらつきに対応しています。
– 線は異なる予測モデル（リニア、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示し、それぞれのモデルの将来のスコア予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に広がりがあるのに対し、予測値はその後安定していることから、モデルによる予測が初期の変動を平滑化していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に変動が大きく、その後安定したことを示しています。予測モデルはこの変動を平滑化し、一定のスコアを示す安定的なパターンに寄与しているようです。
6. **このグラフから人間が直感的に感じることでの洞察と社会への影響**:
– 初期の実績スコアのばらつきは、予測の難しさやデータの不確実性を示唆します。しかし、異なる予測モデルが共通して安定的な未来を予測している点は、予測の信頼度を強化し、社会的な公平性・公正さの向上に役立つ可能性があります。
– ビジネスの視点からは、外れ値をしっかりと分析して問題点を解決することで、将来的なスコアの向上を目指すことができるかもしれません。また、異なるモデルを併用することで、予測の精度を向上させ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）」のスコア推移を示す時系列散布図です。以下では、このグラフから読み取れる視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）に基づくスコアは、ほぼ安定しており大きな変動は見られません。
– 予測の緩やかな上昇（紫色の線）が見られ、将来的にはスコアが向上する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データポイント（黒い円で示される）が異常値としてマークされていますが、全体のトレンドから大きく外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青い点で示されています。
– 予測には線形回帰（薄い青色）、決定木（緑色）、ランダムフォレスト（紫色）が使用されており、特にランダムフォレストの予測が最も高い水準にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法が示すトレンドは異なり、特にランダムフォレストによる予測は他の方法よりも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データは比較的一定の範囲（0.8前後）内に分布しており、そこから急激な変動はあまり見受けられません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 現状維持の傾向を示している実績データに対し、予測トレンドは持続的な改善を示唆しています。これは、持続可能性と自治性の観点から、ポジティブな未来予測と言えるでしょう。
– 外れ値の管理を行いつつ、見られる予測トレンドを活かすための戦略が求められます。特に、ランダムフォレストによる高めの予測を実現するための施策を検討する価値があります。
このグラフは、持続可能性の向上に向けた取り組みが一定の効果を生んでいる可能性を示しており、さらなる向上を目指した施策の見直しや強化が重要です。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績AI）はランダムに散布されており、時折変動があります。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て7月13日以降安定した横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青色プロットにはいくつかの外れ値が見られ、これは黒色の円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）が一部データを覆っていますが、急激な変動が抑えられています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによるスコアです。
– 赤色の「×」は予測AIによる予測スコアを示していますが、プロットされていないため詳細は不明です。
– 各予測方法のライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるアルゴリズムに基づく予測を示していますが、すべて安定した予測を出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIデータは、予測データに対して若干の変動が見られますが、大きな乖離はありません。
– 予測モデルはすべて比較的一致したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIの変動が予測の不確かさ範囲に収まっており、予測モデルがある程度信頼できることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察・影響**:
– 人々は実績データの初期変動に対し、予測モデルが安定した予測を提供していることに安心感を覚えるかもしれません。
– 社会基盤や教育機会の安定性が維持される傾向にあるため、政策決定者は長期的な戦略を立てやすいと感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の安定性によりリスク管理がしやすくなる可能性があります。
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:
以下は、提示されたグラフの視覚的特徴と洞察の分析です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは、期間の開始時に比較的変動があり、0.6から0.9の間で上下していますが、その後、予測モデルが推定する値が安定しています。
– 予測AI（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、開始時点から非常に安定しており、それぞれのモデルで異なる高さを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの中に、異常値として表されるデータ点があります。黒い円で囲まれた点が外れ値を示しており、一般のデータ分布から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データを示し、予測データとの比較が意図されています。
– 赤い「×」が予測AIのデータを示し、それぞれ異なる解析手法のパフォーマンスを評価することができます。
– グレーの影で示された部分は、予測の不確かさ範囲を示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測AIの間の距離が小さい場合、予測モデルと実績が良く一致していますが、一部の時点では大きな差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、予測モデルにおけるWEIスコアは高めに設定されており、特にランダムフォレストの精度が高いと予想されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績におけるスコアの変動が続くと、社会の共生や多様性の保障において一貫性が欠けている可能性が示唆されます。
– 予測の安定性は、将来の改善施策の一貫性を確保するために重要です。予測AIの高いスコアを維持することで、社会的ダイバーシティやインクルージョンが強化される可能性があります。
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、グラフ分析のポイントとそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれてヒートマップの色が変化しています。特に7月6日と7日に明るい黄色が目立ち、これが上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日のデータは明るい黄色で、これは急激なWEIスコアの上昇を示していると考えられます。その他の日は比較的落ち着いた色合いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの強さを示しています。濃い色（パープル系）は低いスコアを、明るい色（イエロー系）は高いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアを比較することで、一日の中でどの時間帯にスコアが高まる傾向があるかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（特に15時と16時）にスコアが上昇する傾向があります。時間帯によるパターンが見られます。
6. **直感的に感じ取れることと社会への影響**:
– 7月6日と7日の明るい色は、特定の社会的イベントやニュースがあった可能性を示唆しています。即ち、これらの日に何か重要なことが発生したか、もしくは特定の社会的関心が高まったかもしれません。このようなデータは、マーケティング戦略や社会的対応策を考える上で有用です。
このグラフからは、特に特定の日や時間帯に注意を向けることで、より深いインサイトを得ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 日ごとと時間帯ごとに色が変化しており、全体的に一定の規則性は見られません。色の変化により数値が上昇または下降するポイントがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に明るい緑色から黄色への変化が見られ、これは明らかな変動を示しています。この期間での劇的な上昇が起きたと考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色の変化がWEIスコアの変化を示しています。色が濃いほどスコアが低く、色が明るいほどスコアが高い可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– データが時間帯によって異なる色分布を示しており、これは時間帯によるスコアの変動を表していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月初旬にはスコアが低く、その後徐々に上昇している可能性があります。時間帯ごとに異なる振る舞いが観察され、特定の時間帯ではスコアが高い傾向にあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 色の変化からは、特定の日付や時間帯におけるWEIスコアの上昇が確認でき、これは社会的またはビジネス上の活動が活発化したことを示唆しています。たとえば、特定のキャンペーンやイベントが実施された結果、スコアが上昇した可能性があります。管理者や関係者は、このような時間帯や日付を注視し、効果的なアクションを取ることでより良い結果を期待できるでしょう。
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分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは7日間で、特定の時間帯と日付にわたる値の変化を示しています。
– 日にちが進むにつれて、特定の時間帯で色が明るくなる（値が高くなる）トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月7日にかけて、一部の時間帯（特に夜間）で急激な色の変化が見られます。これはこの時間帯のWEIスコアが急激に上昇した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、色が明るいほど高い値を示しています。
– 特に明るい黄色と緑は高いスコアを示し、暗い紫は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯でのスコアの変動は、時間帯ごとに異なる活動や行動が反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが一様でなく変動しています。特に15時～23時の間で顕著な変動が見られます。
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**:
– 時間帯ごとのスコアの変動は、社会的な活動や仕事のリズムに対応している可能性があります。例えば、夜の時間帯のスコアの上昇は、リラックスや娯楽の時間として捉えられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に広告やキャンペーンを集中させることで効率的なマーケティングが可能となるかもしれません。
このようにして、このヒートマップは時間帯別の活動レベルや社会的な動きを視覚的に捉えるための有効なツールといえるでしょう。
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WEI（Well-being Index）項目間の30日間相関を示しています。それに基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではありませんが、各項目間の関連の強さを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の項目間に際立った高い相関（赤）が見られる場合や、著しく低い相関（青）が外れ値として考えられます。しかし、具体的な外れ値というよりは、一般的な傾向を示すものです。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤に近いほど正の相関が強く、濃い青に近いほど負の相関を示しています。薄い色は相関が弱いことを示しています。
4. **関係性**:
– 多くの項目が正の相関を持ち、特に「総合WEI」と「社会WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が強いです。
– 個人WEIの「経済的余裕」は他の個人WEIの指標と比較的低い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI(共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と非常に強い正の相関を示しており、社会的要因が他のWEI項目に大きな影響を与えている可能性が示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 「総合WEI」が他のすべての項目と強い正の相関を保っていることから、各要素が総合的な幸福度に大きく影響していることがわかります。
– 個人の「自由度と自治」と「心的ストレス」の間の関係が高い相関を持つことは、個々の自由度が心理的なストレスに影響を及ぼす可能性を示唆しています。
これらは、政策立案や社会プログラムの開発において、重点を置くべき領域を示しており、特に高い相関を持つ項目間に注目することで、効率的なリソース配分や介入の可能性を探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**
– 全体として特定のWEIタイプ間にトレンドは見られませんが、いくつかのスコアが一貫して高い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」にいくつかの外れ値が見られます。これは、一部のデータポイントが通常の範囲を大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図のボックスは75%のデータ範囲を示し、その中の線は中央値を示しています。全体として、「個人WEI（心理的ストレス）」が低めの傾向にあり、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」が最も高い中央値を持っています。
– 色の濃淡も異なり、異なるWEIタイプが視覚的に識別可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時系列ではなく、異なるカテゴリの比較として提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のWEIタイプ間には顕著な相関は見られませんが、多くのカテゴリでスコアが比較的高いことが観察されます。特に「社会WEI（生態系・持続可能性）」は、中央値が高く、バラツキが小さいことから、比較的安定していると考えられます。
6. **直感的に感じることと社会的影響**
– 高い「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」のスコアは、その地域や環境が多様性や自由を重視しているという印象を与える可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が低いことは心理的な課題が存在している可能性を示しており、メンタルヘルスの向上策が社会に求められています。
– ビジネスや政策立案においては、これらのデータは人々の幸福感や社会の持続可能性に関する貴重な洞察を提供し、それに基づいて優先順位を決定するために役立つでしょう。
このような洞察をもとに、さらなるデータ分析や政策の策定が行われることが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは全体的にランダムに分布しており、特定の周期性や長期トレンドも見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– x軸で約0.4の位置にプロットされた点、およびy軸で約0.1を超える点は、一部のデータポイントから離れているため、外れ値と見なされる可能性があります。
– これらの外れ値は、特異なイベントや異常な行動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは異なる個別のデータポイントを示しており、第1主成分と第2主成分の関係を示しています。
– 第1主成分が72%の情報を、第2主成分が8%の情報を保持していることから、第1主成分がグラフのデータバリエーションを大きく説明していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個別のデータポイントは30日間のデータを反映していますが、特定の時系列データに沿った明確な順序性や関連性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は観察されません。データはほぼランダムに散らばっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– グラフからは、データに多様性があることが伺えます。このことは、社会的な要因がさまざまな方向に影響を与えている可能性を示唆します。
– ビジネスや政策の観点では、外れ値の原因を特定し、それに基づいた戦略的対応を考えることが重要です。また、主成分に基づいて大部分のデータを支配する要因を理解することで、より効果的な対策が可能になるでしょう。
このような主成分分析は、データの次元削減や傾向の特定に有用であり、より詳しい解析や詳細なデータ収集に向けた指針を提供します。
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。