📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、2025年7月1日から7月7日までのWEIスコアデータについての詳細な分析を行います。
### 時系列推移
– **総合WEI:** 360日間の時系列を分析するにあたり、特に7月初旬の一週間に着目すると、総合WEIスコアは0.68から0.88の間で変動しています。この期間中にスコアが急激に上昇する傾向が見られ、特に7月6日から7日にかけてスコアが0.85から0.88に急上昇しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均:** 個人WEI平均は0.62から0.82の範囲で、社会WEI平均は0.62から0.94の範囲で推移しています。社会WEIは特に急激な上昇を示しており、7月6日には0.91を記録しました。
### 異常値
– 異常値として認識されたものは、データが予測可能な範囲から逸脱している地点です。例えば、7月2日に記録された総合WEIの0.62や、7月6日の0.85などは異常値と判断されます。これらの要因は、社会や個人の急激な変化や報道されるような大きなイベントが影響している可能性があります。具体的なイベントの影響を確認することで、より詳細な原因が明らかになるでしょう。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的なトレンドは、全体として上昇していることを示唆します。これは、一般的な社会の健全性や人々の生活の質が向上していることと一致する可能性があります。
– **季節性**: 短期的な変動があり、特に週末に向かってスコアが上昇する傾向があります。
– **残差**: 説明できない変動は、予測されるトレンドや季節性から外れることが多く、データ内の突発的な変動を表しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを利用することで明らかになったのは、個人の自由度や経済的余裕と社会的な持続可能性や公平性の強い相関です。これらの指標が連動して動くことは、個人の健全な生活が全体の社会の持続可能性やフェアネスと密接に結びついていることを示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、特定のWEIスコア、特に社会WEI平均における外れ値がいくつか確認されます。これらの外れ値は、特定のイベントや環境の急激な変化と一致する可能性が高いです。特に社会WEIの高スコアは、社会的な大きなイベント（例：スポーツイベントや文化祭）などの影響が考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、PC1が0.72の寄与率を示しています。これは、総合WEIスコアにおける主要な変動要因がPC1により説明されることを意味します。これは、一般的な社会的および個人的な健康や幸福に関連する主要な要素が示されているものと考えられます。PC2の寄与率は0.08で、これによりマイナーな要因が分析できます。
### 結論
この一週間を包括的に見ると、WEIスコアは全体としての上昇トレンドを示しており、特定の日に急激な変動が見られることから、社会や個人の要因が複雑に絡み合っていることがわかります。特に、社会的イベントや個人の健康、自由度の影響が顕著であり、これらの要因が総合WEIの変動に大きく関与していることが
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**
– 初期のころ（2025年中頃）には、実績AIのスコアは0.6から0.8の間を推移しているようです。この期間は比較的スコアが安定しています。
– その後、2026年頃に急激なスコアの変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期には少数の外れ値が見られ、異常値として記録されています。これらは他のデータとは異なる挙動を示しています。
– 2026年初頭に急激な変動が存在しており、技術的または社会的なイベントが影響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（実績AI）は青い点で示され、過去の実測値を表しています。
– 予測（予測AI）は赤い×で示され、未来の予測値を示します。
– 異常値は黒い円で強調され、平均的なフレームから外れたデータを示します。
– 前年（比較AI）は緑色で示され、前年の値との比較を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰による予測は比較的平坦である一方、ランダムフォレスト回帰は急激でドラマチックな変動を示しています。
– 予測範囲（灰色）は、データの不確かさを表しており、以降の予測が大きく変わる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは時間の経過とともに分散しており、特に2026年初頭のデータは緑色の前年データと多くの重複があるように見えます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会的影響**
– ビジネスや政策策定において、2026年の急激なスコアの変動は重要な要素であり、潜在的なリスクや機会を検討する必要があります。
– 予測値と実績値の差異から予測モデルの精度を評価する必要があるかもしれません。これは新たな戦略の策定において重要です。
– データの変動性は、社会的な変化や新しいトレンドの兆候を示している可能性があります。詳細な原因分析が必要です。
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:
このグラフは個人のWEIスコアの時系列データを示しています。以下はこのグラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青色の実績）は、一定の水準で推移しているように見えます。この期間に大きな変化はありません。
– 予測（X印）は、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で行われていますが、傾向としてはあまり強い上昇または下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒枠の円）は、データの中で際立つ点がないことから、全体が比較的安定しているようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、予測は異なる手法によって異なるカラーで示されているが、特に大きな差異は見られません。
– 前年のデータ（薄い緑色）は、年をまたいでの傾向を比較するために利用されているが、こちらも大きな変動は観察されません。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 複数の予測方法が採用されており、それぞれが類似した結果を示しています。これはデータが整合していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、WEIスコアは比較的狭い範囲に収まっており、典型的な分布パターンに外れたデータは見られません。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– データは全体的に安定しており、特に急激な変化を示していないため、人々に安心感を与える可能性があります。
– 社会的には、個人のWEIスコアが安定していることは信頼性を高める要因となり、これを基にした意思決定プロセスが堅実な基盤の上で行われると解釈されるでしょう。
このグラフからは、データの整合性と安定性を確認でき、多様な予測手法にもかかわらず、類似した結果が得られていることから、全体的な状況や傾向について過度に懸念する必要はないと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の初期段階では、実績（青ドット）が高いWEIスコア（0.8付近）で横ばいの状態です。その後、次のデータポイントは左下方向に急下降しています。その後の予測値（緑のドット）は再び高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期において、異常値として示された点（黒い縁取りの円）は、顕著な外れ値として認識されます。
– WEIスコアが急激に下降している部分があり、異常なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青ドットは実績、緑ドットは前年（比較AI）、黒い縁取りの円は異常値を示しています。
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線として表現され、比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きなギャップが生じており、予測モデルが実績の急激な変動を十分に捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績が予測モデルの想定よりも大きく変動しており、その後の安定期とは大きく異なる動きを見せています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 初期の異常値と予期せぬ変動は、社会的に重大なイベントやシステム上の問題を示している可能性があります。これがビジネスや社会における重大な判断や戦略に影響を及ぼす可能性があります。
– 予測モデルの有効性を見直す必要があり、より適切なパラメータ調整や新たなデータの導入が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは、短期間での急激な変動とその後の予測の不一致から、モデルの調整や新たな視点からの分析が必要であることを示唆しています。
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**:
– 最初のフェーズ（2025年7月から9月）では、WEIスコアに大きな変動があります。7月には多数の実績データが0.6 – 0.8の範囲に集中していますが、予測手法に応じたスコアが表示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が最も高く、他の手法と異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月のデータにはいくつかの異常値があるように見えます。
– 予測手法によるスコアは、特にランダムフォレスト回帰で0.8以上に急激に上昇していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の点**は実績AIでの実績データを示します。
– **赤の×**は予測AIによる予測データです。
– **黒の円**は異常値を示します。
– **緑の点**は前年の比較データを示しています。
– **ピンク、紫、グレーの線**は異なる予測手法の結果です。
– **薄い青の線**で示されるのは予測信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が、同じ実績データに対して異なるスコアを予測しています。
– 特に線形回帰と決定木回帰は、2025年9月以降の値をほぼ横ばいと予測しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は大きな上昇を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には明らかな相関が見られず、予測手法によって大きく異なる未来が示唆されています。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– 人間がこのグラフを見た際に感じることは、異なる予測方法が異なる未来を示しており、どの結果が実態に近いのか不確実性を感じることでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、どの予測手法がより現実的な意思決定に役立つか慎重に検討する必要があります。ランダムフォレスト回帰による大きな上昇予測は、ポジティブな発展を示唆していますが、その信頼性には警戒が必要です。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期トレンド**: 2025年7月からのスコアは一定の範囲に留まっており、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– **終盤のトレンド**: 2026年3月以降、データポイントが再び集中して現れていますが、非常に狭い範囲に分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒線の大きな円で示される外れ値が、初期のデータに見られます。
– **急激な変動**: 初期における予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で異なる動きが見られますが、期間中の急激な変動は特に確認できません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ**: 青い点で示されており、クラスターとしてまとまっています。
– **予測データ**: 赤い”×”で示されていますが、予測の不確実性範囲内に収まっているようです。
– **前年度データ**: 緑色の点として後半に見られ、安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績データが予測データの一部と一致していますが、全体的には大きなギャップが存在します。特に初期の段階で予測モデルによるスコアの違いが顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **クラスター形成**: スコアの分布が初期と終盤で異なることから、特定の期間における外的要因やデータの集め方が異なる可能性があります。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: 初期の変動が大きく、その後安定している様子が見られるため、データ収集の方法やモデルの改良が進んでいる可能性があります。
– **ビジネス・社会への影響**: 安定した数値が後半で示されていることから、今後の予測精度が向上することで、健康状態のモニタリングや予測における更なる信頼性向上が期待できます。
このように、グラフは特定の期間における健康状態のモニタリングと予測モデルの適合性を視覚的に表現しており、データの見方を調整することで、より深い洞察を得られる可能性を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、全体的な動きはほとんどなく一定のスパンでの評価が行われている様子です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に異常値がいくつか観測されており、比較的高いストレスレベルとなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示し、紫やピンクの線は異なる手法の予測値を示しています。
– 異常値は黒い輪で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられており、それぞれの予測が異なるスパンで提示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に初期に相関が強く、予測モデルとの一致性もやや見られます。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**:
– 初期に高いストレスレベルが記録され、予測する際の不確実性が強調されているため、個人の心理的ストレスが重要な関心事項であることを示しています。
– ビジネスや社会において、特に予測の精度や異常値の管理が重要です。分析手法が多様であるため、適切な手法を選定する必要性があると考えられます。
このグラフは、個人のストレス管理だけでなく、それを支援する技術の重要性を示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、一部の実績データ（青いプロット）が散らばっており、目立った上昇や下降のトレンドは確認できません。
– 右側における「昨年（前年比AI）」のデータ（緑色）は、やや低い位置に固まっており、前年に比べて自由度と自治のスコアが低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データ中で、黒い円が異常値を示しており、特定の日時に他と比較して異常に高いスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを示し、所々に異常値（黒円）が見られます。
– 予測値については赤い十字で示されており、それぞれの回帰モデル（灰色、青紫、ピンク）によって異なる予測がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不確かさの範囲（灰色の範囲）が示されており、予測の精度について視覚的に理解することができます。
– 各回帰モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果は概ね一致していますが、それぞれ若干異なる傾向があります。例えば、ランダムフォレストの予測はやや高い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、見たところ大きな差異が存在しており、予測モデルの精度には考慮が必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– 短期間のデータが非常に限られているため、長期的なトレンドを読み取ることが難しいです。
– 異常値が存在し、不確実性が高い場合、より注意深いデータ分析や、予測モデルの精度改善が求められます。
– ビジネスや社会においては、個人の自由度と自治が一時的に向上する可能性があるが、このデータだけで断定するのは難しく、更なる調査が必要です。
全体として、グラフから得られる情報は限定的であり、データの解釈を行うには追加の情報や長期的なデータ収集が必要です。
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:
グラフ分析に基づく洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期の段階で高い水準にありますが、その後のデータは欠如しています。
– 予測（紫と青の線）において、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間での予測値は全体的に高い水準を示しています。
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があります（黒い円で囲まれた部分）。
– 外れ値はWEIスコアが急激に変動したことを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の実績値を示し、歴史的データの基準です。
– 紫、青の線はAIモデルを使用した異なる予測手法の予測値を示し、未来のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測データの比較がなされています。予測は実績よりも高い値を維持していますが、実績データの変動範囲内であることも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測データは全体的に0.5以上と高いスコアを示しており、社会的な公平性・公正さがある程度一貫して評価されていることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータでは社会の公平性・公正さが高く評価されていますが、予測が将来もその水準を維持することを示唆しています。
– 外れ値の存在は、時に社会的な不安定要素や予期しない出来事が影響を及ぼす可能性があることを示唆します。
– 全体的な上昇トレンドの継続は、社会的な政策またはプログラムがこの側面での改善をサポートしている可能性を示します。
これらの分析は、政策立案者やビジネスリーダーが長期的な戦略において利用できる洞察を提供します。データの精度と外れ値の理解を深めつつ、これらの傾向を評価して対策を講じることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、左側に実績データが集中しており、右側に前年データが分布しています。全体的に横ばいのトレンドが見られますが、期間的なギャップがあるため、トレンドの明確な推移は見えづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円でマークされています。初期の時期に集中していますが、大きな変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績（実績AI）のデータを示し、軸の左側に密集しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測がそれぞれのカラフルな線で示されており、予測は固定された範囲内で推移しています。
– 緑色の点は前年の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの交差点が実際のデータとモデルの適合度を示していますが、実績データが提案されている予測範囲の外にある様子が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の間に若干のズレがありますが、前年のデータは現実の実績と近しい範囲で分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフから、人間はデータの散在と予測の不一致に基づく不確実性を感じ取るでしょう。この種の不一致は予測モデルの精度に関する懸念を引き起こし、改善の必要性を示唆しています。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性や自治性の評価が予測と現実でズレる場合、戦略の再評価や予測モデルの調整が必要となります。継続的な改善と精度向上が、その価値を高めるために重要です。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（青色）はほとんど変動がなく、横ばいに見えます。続いて、予測データ（複数のカラー線）がそこから高い位置に設定されています。短期的には横ばいですが、予測は上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左のデータポイントには異常値が存在していますが、大きな変動はありません。予測レンジの範囲が設定されていることから、将来の値が広く見積もられていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績データを示し、赤い「X」が予測を示しています。
– 緑色のデータは前年のAI比較データを示しており、これにより比較をすることが可能です。
– 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）がありますが、いずれも類似したトレンドを示しています。
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の間に乖離が見られます。これは将来的な改善を期待するためのものと考えられます。
– 過去のデータとの比較により、改善がある程度見込まれていることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の変動が非常に小さい反面、予測範囲は幅広くされており、不確実性が含まれていることが伺えます。
6. **直感と社会への影響**:
– 人々は現状維持または小幅な改善を体感しているかもしれませんが、データ予測によって未来の改善が期待されています。
– これは社会基盤や教育機会の分野での改善を示唆しており、政策立案者はより具体的な施策を検討する必要があると考えられます。
このグラフは、現状の安定性と、将来の改善の可能性を描いており、意思決定者にとって有意義な情報となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の初め（2025年7月付近）には、スコアが比較的高く、上昇傾向が確認できます。その後、2026年7月に向けてさらにスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めにいくつかの外れ値（黒い円で表示）が見られます。これらの外れ値は、予測と実績の間のズレを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示しています。一連の期間で一定のトレンドに従う傾向があります。
– 緑の点は前年の比較として機能し、過去のデータと比較してスコアがどのように変化しているかを示します。
– ピンクや水色の線は各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来的なスコアの予測を示しています。これらの予測は、現在のトレンドに基づいた将来のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に若干の差異が見られますが、予測の範囲内に収まっています。様々な予測モデルの結果は、多様性を持ちながらも収束する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には高い相関があり、全体として安定した上昇トレンドを形成しています。予測値の範囲が狭いことから、予測精度が高いことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること/ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、社会的指標としてのWEIスコアが時間とともに改善していることを示しており、共生・多様性・自由の保障における進展を強調しています。これにより、社会的環境が改善しつつあることが示され、今後もポジティブな方向に進むことが期待されます。このトレンドは、ポリシーメーカーや企業が戦略を設計する際の重要な指標となり得ます。
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:
このヒートマップグラフは、特定の時間帯における総合WEIスコアを視覚化しています。以下に詳細な解析を示します。
1. **トレンド**：
– 日付が進むにつれて、スコアの色は一貫して明るくなっていることが見られ、一時的な上昇傾向が見受けられます。
– 特定の時刻（16時から19時）のスコアは大きく変化していますが、ほぼ横ばいの時間帯もあります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 最も後の日（2025年7月7日）で急激な変化があり、16時と19時で色が明るくなり、スコアが上昇しています。
– 2025年7月1日から7日の間で、スコアが最も低かったタイミングは16時（2025年7月1日）です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**：
– カラーバーを基に、色の変化はスコアの上下を示しており、青から黄色への変化はスコアの上昇を意味します。特に黄色は最も高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– グラフには複数の日のデータがあり、特に後半にかけてスコアが上昇している傾向があります。時間帯にかかわらず、日を追うごとに全体的に色が明るくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯（16時と19時）に関して、日を追うごとにスコアが改善していることから、そこに意図的な変化やイベントが影響している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**：
– このヒートマップから、人々はある特定の時間帯に関連するイベントやプログラムが徐々に成功してきているように感じることがあります。
– スコアの上昇は、16時と19時に関連する社会的な活動や市場が好転している可能性を示唆しており、ビジネスや政策の肯定的な転機を示しているかもしれません。
– 特定の日における急激なスコアの変化は、いくつかの要因（例：政策変更、プロモーション活動）が要因となっている可能性があり、それが社会全体の反応に影響を与えていると考えられます。
このグラフは、社会的な指標の変化を視覚的に捉え、分析者により深い理解を提供するものです。
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:
グラフを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 日ごとおよび時間帯ごとのスコアの変動が示されていますが、期間がわずか6日間のため、長期的なトレンドを判別するのは難しいです。
– 特定の時間帯（特に7月7日）は、顕著に高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日や7月7日の高スコア（黄色のセル）は、周囲と比べて明確に外れた値です。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さがWEIスコアの高さを示しており、黄色や緑の濃淡が高いスコアを、紫や青が低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯でデータが記録されていますが、いくつかの時間帯でスコアが高く、それが一日の中で共通して見られるかどうかは、さらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例: 深夜）に高スコアが集中する傾向があり、この時間帯での特定の行動かイベントが影響している可能性があります。
6. **直感的な解釈と影響**
– 黄色の高スコアの時間帯が繰り返される場合、それが社会活動やイベントに関連している可能性があります。
– ビジネスや社会面では、時間帯による傾向をもとに計画を立てたり、リソースを投入することで、効果的な施策を実施できる可能性があります。
全体として、短期間のデータによるため、さらなる情報やデータを用いて深掘りすることで、より精緻な洞察が得られるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の期間におけるデータの変動を示していますが、短期間（7日間）のデータのため、明確な長期的トレンドを把握するのは難しいです。しかし、期間中に色が異なることから、変動があったことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が激しい部分は外れ値や急変を示している可能性があります。特に7月1日と7日のデータの色が目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEI平均スコアを示しており、色の濃淡が数値の大小を示しています。暗い色ほど低スコア、明るい色ほど高スコアを示しています。
– 時間帯別に分かれているため、時間帯によるスコアの違いが視覚的に明示されています。
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が異なることがわかります。これは日ごとの要因（例: 特別イベント、出来事）が影響を与えている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯・異なる日付でのスコアの変動を見ると、その時間帯に特定のパターンは見られないため、日ごとに独立した変動があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、観察者は特定の日や時間帯に際立った変動があったことを直感的に感じるでしょう。
– 社会的には、特定の日にスコアが大きく変動する事象があった可能性があり、これを特定することはビジネスの意思決定に重要です。イベントの影響を把握し、日や時間帯に特化した対策を講じることが考えられます。
これらの視点から、各データポイントの背後にある因果関係や外部要因をより詳細に調査することで、さらに具体的なインサイトを得ることができるでしょう。
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:
以下に、提示された相関ヒートマップの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは360日間のデータを対象としているため、一貫したトレンドは直接示されていませんが、全体的な相関関係が視覚的に分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値というよりも、相関の強さが異なる点に注目すべきです。特に、個人WEI（経済的余裕）と他の項目との相関が比較的低いことが特徴です。
3. **各プロットや要素**
– 各セルは2つのWEI項目間の相関係数を示しており、赤が正の強い相関、青が負の相関を示しています。例えば、総合WEIと個人WEI平均は0.89と、高い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に強い相関を持つ項目として、総合WEIと各種個人WEI（特に健康状態）が挙げられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会 WEI（共生・多様性・自由の保障）は0.87と強い相関を持ち、この2つの社会指標が互いに密接に関連していることを示唆しています。
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**
– 人々の健康状態が個人の幸福感に大きく寄与していることが見て取れます。また、社会的な公平性や多様性の促進が社会全体のWEIにポジティブな影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策的な観点からは、経済的要因のウェイトが他の要因に比して相関が低いことに留意し、他の要因、特に心理的健康や公平性に焦点を当てた施策が有効である可能性が考えられます。
全体として、このヒートマップは、社会的および個人的な幸福の複数の要素がどのように関連しているかを視覚的に示しており、これに基づいて個人の福祉や社会的政策に関する洞察を得ることができます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **箱ひげ図の位置:** 各カテゴリは比較的高い範囲にスコアが集中しています（全体的に0.6から0.95の範囲）。
– **全体の傾向:** 各カテゴリの中央値は比較的高く、すべてのカテゴリで維持されていますが、特定の上昇や下降の傾向は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在:** 幾つかのカテゴリにおいて、下方向への外れ値が認められます（例えば、個人WEI（経済余裕）、社会WEI（公正性・公正さ））。特に経済関連のカテゴリで散見されます。
– **急激な変動:** ほとんどのカテゴリでスコア範囲は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **箱の範囲:** 各箱は上下四分位を示しており、スコアの集中する範囲を示しています。箱の中央の線は中央値を示しています。
– **髭の範囲:** これはスコアの最大値と最小値をデータ内の外れ値を除いて示しています。
– **色の違い:** カテゴリの種類によって色が異なっており、視覚的に区別されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフは時系列のデータではなく、360日間のスコア分布を各カテゴリごとに示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **スコアの重なり:** 各カテゴリ間においてスコア範囲の重なりが見られ、特に「持続可能性と生活生」、「共生、多様性、自由の擁護」でスコアがやや接近しています。
### 6. 直感的な感覚とビジネス/社会への影響
– **社会的な安定性:** 多くのカテゴリで高いスコアが出ているため、その対象（社会、人々）は比較的良い状態を維持していると判断できます。
– **外れ値の影響:** 特定領域での外れ値はその分野における課題を示唆し、改善のためのフォーカスが必要かもしれません。ビジネスでは、市場のポテンシャルやリスクを評価する際に考慮されるべきです。
– **理解の容易さ:** 直感的な視覚表現により、個人や組織が関連する分野の現状を迅速に把握し、改善策を検討するのに役立ちます。
このグラフは、特定の社会カテゴリにおける人々または要素の福祉やパフォーマンスを示し、改善点や優先領域を見つけるための基礎データとなりうるでしょう。
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:
以下に示すのは、このPCA（二主成分分析）プロットの解析です：
1. **トレンド**:
– データポイントはグラフ上に広がっており、特定の上昇または下降トレンドは見られません。
– 水平方向（第1主成分軸）と垂直方向（第2主成分軸）の両方で広く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下に極端に離れたデータポイントがあり、これらは外れ値と見なされるかもしれません。
– これらのポイントは他のデータから大きく離れているため、特異な事象または異常なケース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**:
– 第1主成分は全体の変動の72%を説明し、第2主成分は8%を説明しています。
– 主に第1主成分がデータの傾向を強く示していることから、第1主成分の変化が重要だと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性よりも、データポイントの分布が重要です。
– PCAの結果から、観測された変数間の関連性やパターンを探索することができますが、ここでは具体的な時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には特に明確な相関は示されていません。
– データは広範に分布しており、特定のクラスターもありそうですが、詳細はこのグラフからは不明です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データの広がりから、社会的に多様な要素が分析されたことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、異常な社会的条件やイベントを表しており、それらを調査することで潜在的なリスクや機会を発見することができるかもしれません。
– ビジネスや政策立案において、主要な変動要因（第1主成分）を重点的に考慮することが重要です。
このような分析を通じて、社会的な側面やデータの特異性を理解し、適切な対策や戦略を立てることが可能です。
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。