📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、以下のような傾向と洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は7月1日から10日まで緩やかに上昇し、特に7月6日から9日の間で顕著な上昇を見せています。最初の数日は比較的低めですが、段階的に改善傾向が見られます。
– **個人WEI平均**も全体的に安定した上昇を示しています。特に7月6日以降のポイントで上昇が顕著です。
– **社会WEI平均**は、全体的に個人WEI平均より高く、社会的要因がWEIに寄与していることが示唆されます。7月6日以降の強い上昇が一層顕著です。
### 異常値
– 7月2日と7月3日に、総合WEIにおいて0.62と0.78の異常値が観測されており、これは一時的な社会的イベントや個人の変動が影響した可能性があります。
– 個人WEIに関して、7月2日の0.62の異常値は、個人の健康状態や経済的要因が影響している可能性があります。
– 社会WEIで7月2日に0.62のスコアを記録していることからも、同様の要素が疑われます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果から、トレンドは全体的に上昇傾向にあることが確認でき、特に社会的要因による季節的な変動が強く影響しています。説明できない残差は少なく、データに対するモデルの適合が良好であることが示唆されます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを見ると、**個人WEI（経済的余裕、健康状態）**と**社会WEI（公平性・公正さ、持続可能性と自治性）**の間に高い相関が認められます。これは、個人の生活の質が社会全体の構造的要素に強く依存していることを示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析では、特に**個人の心理的ストレス**では大きなばらつきが見られます。これは個々の状態により大きく差が出ることを示しており、ストレス管理の重要性を示唆しています。
– 社会的多様性に関しても、スコアが比較的高い水準で安定しているため、社会の多様性に対する肯定的な基盤が存在することが示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、**PC1が75%**を占めており、これは全体的なWEIスコアを決定する主要因は、経済的余裕や自由度と自治といった個別の主要要因であることを示しています。
– **PC2は7%**に過ぎないため、その他の変動は小さな因子の影響を受けていると言えるでしょう。
以上の分析より、2025年7月におけるWEIスコアの動向は、個人と社会の相互作用や一時的なイベントの影響を強く受けていることがわかります。この期間中の全国的なイベント（公共政策の発表や社会的キャンペーンの開始）などが、このようなスコアの変化に影響を与えた可能性も考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **初期トレンド:** グラフの左側では、実績のスコアが上昇しています。このことは、最初の期間でのパフォーマンスや指標の改善があったことを示唆しています。
– **後期トレンド:** その後、実績スコアは横ばいになっています。これは、一定の水準が維持されている可能性を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値がいくつか見られ、特に初期の範囲で強調されています。異常値は、予期しないイベントやデータ収集の誤差を意味する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）:** 実際の計測値を示しています。
– **予測値（赤い×）と予測の不確かさ（灰色の範囲）:** 予測値が実績と異なることが目立ち、不確かさが初期範囲に集中しています。
– 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）が用いられ、それぞれ異なるラインスタイルで表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測方法（青、緑、マゼンタ）は横ばいで、実績がこれらの予測から外れる範囲にあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間にはずれがあります。特に、初期データの分布は広がりがあるため、予測が難しい状況を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– スコアの初期上昇は、社会的にポジティブな変化の兆候かもしれませんが、その後の横ばい状態は伸び悩みを示唆します。
– 外れ値が多発していることから、データの異常や予期しないイベントへの対応が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、初期改善の要因を特定し、それを維持する戦略が求められるでしょう。予測手法の精度を改善する取り組みも考慮されるべきです。
このような分析は、今後の方針や改善点を見つけるうえで役立ちます。
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
1. **トレンド**
– 最初の15日間ほどはWEIスコアが緩やかに増加しています。しかし、それ以降はデータが示されておらず、予測データに切り替わっています。異なる予測モデルが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値があり、黒い円で囲まれていますが、その頻度や影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青いプロットで示されています。
– 異常値は黒い円で囲んでいます。
– 予測は線（紫、緑、シアン）で示されています。それぞれ、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが存在する期間の後に、3種類の予測が殆ど重なってます。これは、予測モデル間での値に大きな違いがないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データでは軽微な上昇トレンドが見られます。予測データはいずれも安定した推移を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– WEIスコアは、社会的な指標を示すものである可能性があり、初期の上昇はポジティブな要素があることを示唆します。
– 予測の結果が比較的一様であることから、今後の社会的ダイナミクスが安定する可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、予測の信頼性が高ければ、取るべき対策や施策に安心感が与えられるでしょう。
全体として、データの初期上昇と予測の安定性が読み取れ、特に急激な変化が少ないため、計画の立案においては楽観視される要素が多いと言えます。
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**
– **実績データのトレンド**：初期にはやや変動が見られ、横ばいの傾向があります。
– **予測データ**：三種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれほぼ水平に展開されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に複数のデータポイントが示されており、大半は平均に近いですが、一部のデータが異常値として特定されています。これらの異常値は特定の日付に際立った状況があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い丸（実績データ）**は実際に観測された数値を示しています。
– **赤いバツ（予測データ）**は予測された数値を表しており、実績データと比較されます。
– **異常値マーク**があるデータポイントは、通常の範囲から外れており、特別な注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと三種類の予測データとの比較から、予測の精度や傾向を評価できます。全体として、予測データは安定的な傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除いた実績データは、予測データの範囲内に収まっているため、予測モデルが比較的精度よく設計されている可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**
– 観測データが予測モデルに安定して収まっているため、このモデルは社会的な指標の予測に利用可能性があります。異常値の発生は、特定の外部要因によるものと推測され、これらの要因の特定と対策はビジネスや社会の安定に寄与するでしょう。
このグラフから、人間は「現在の状態が予測範囲内に収まっており、分析および意思決定のための信頼性がある」と感じる可能性があります。一方、特定の異常値はさらなる調査が必要で、新たな洞察を得るための機会を提供します。これが社会的指標である場合、政策決定やリスクマネジメントにおいて重要な指標となるでしょう。
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（実績AI）の初期は横ばいですが、予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）では時間とともに上昇しています。このことから、経済的余裕が将来的に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**
– 初期にいくつかの外れ値があります。これらは、特定の理由で経済的余裕に大きな変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で、予測は異なる色の線で表されています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの帯で示されており、予測の信頼性を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は類似した傾向を示しているので、異なるモデルでも一貫していることが確認できます。
– 決定木回帰は、他のモデルに比べて低めの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のプロットは密度が高く、多くのデータが中央付近に集まっていることが示されています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人々が直感的に感じるのは、個人の経済的余裕は比較的安定しているが、予測モデルによって将来的には改善が期待されるという点です。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的余裕が向上することで消費が増え、経済全体の活性化が期待されます。また、予測の不確かさが少ないため、政策の立案やビジネス戦略の策定において有用な情報となります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025-07-01から約2025-07-10まで）は、ほぼ水平で一定のWEIスコアが見られます。
– その後、予測データは上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-09付近で異常値が2つ見られ、WEIスコアの変動があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のスコアを示しており、一定の水準を保っています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に多くの実績スコアが含まれています。
– ピンク色と青緑色の線は、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）ですが、大部分は水平に保たれています。
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は、初期段階では近いため、予測モデルが現状の延長線上で考慮されていることが示唆されます。しかし、予測が急増することから、将来の改善が期待されていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアに大きなフラット部分があり、一部にのみ変動や異常があります。
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**
– このグラフは、健康状態の安定した維持がなされていることを示しつつ、将来的な改善の可能性を示唆しています。
– 社会的には、健康状態を維持するための施策が一定の効果を持っている一方、さらなる改善が期待されていることを反映していると考えることができます。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスの安定した提供が鍵であり、さらなる機会を捉えるために分析を行い、予測の改善点を探ることが可能です。
この分析は、健康状態の改善や予防施策における継続的な努力の必要性を示し、その効果測定を行うための基盤となる視点を提供します。
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:
このグラフの分析に基づいた洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階で実績AIのデータは徐々に上昇しています。
– その後、予測データは安定して横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期にはいくつかの外れ値が見られ、それらは黒い円で示されています。
– 予測の期間に入ると外れ値は減り、データは安定化しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– 赤い「×」は予測AIのデータを指しますが、グラフには表示されていません。
– 灰色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**:
– 実績データと予測データの間に明確な転換点があり、実績データは少しの変動が見られた後、予測データでは非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動と予測データの安定性に対照があります。
– 決定木やランダムフォレスト回帰の予測線が、直線回帰に比べて多様性を持っていることが示されていますが、全体的に大きな差異は見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– 初期段階での多少の変動があるものの、予測による安定性の示唆は安心材料となるでしょう。
– ストレスレベルが安定した予測を示しているため、個人や組織はこの予測データを基に計画を立てることができると考えられます。
– ビジネスや社会においては、ストレス管理の施策やサポートを提供する際の情報基盤として活用できる可能性があります。
このように、グラフのデータはストレス傾向の理解と予測に役立ち、他の計画や施策の基盤となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初めの部分で実績データ（青いドット）は比較的一定しており、軽微な変動があります。その後は予測（ピンク、緑、青の線）が表示され、指数の安定性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の点が大きく他と離れており、異常値として強調されています。これらは特別なイベントや問題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**:
– 青いドットは実績データを示し、日常的な変動を視覚化しています。外れ値は黒い輪で囲まれ強調されています。
– 予測値は、3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれの予測方法の違いが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データの間に一致がみられ、これらのモデルが過去のデータをベースに未来の安定した傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列全体にわたって実績データが予測値に概ね一致しているため、モデルは現実のデータをよく捉えていると考えられます。
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**:
– このグラフから、個人の自由度と自治に関するWEIスコアは安定しているが、特定の出来事によって一時的な変動を経験することがわかります。社会的には、個人の自由と自治が全体として守られている一方で、予期せぬ事象による揺れがあることがわかります。
– ビジネス領域では、柔軟な予測モデルが効果的な対応策の策定に寄与する可能性があります。また、特定の異常値が問題を示している場合、早期の介入が必要とされるかもしれません。
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:**
– 実績データ（青色の点）は、期間の前半に明確な増加傾向を示していますが、後半にはその変動が止まり、一定の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒い円で強調されており、初期のデータポイントに集中しているようです。急激な変動というよりも、データのばらつきが見られる段階があるという印象です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示しています。
– 紫色やピンク色の線は予測であり、異なる回帰分析（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ（範囲）を示している部分です。
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、はじめは多少の乖離がありますが、後半では予測が実績に追いつく形になっています。特に、予測モデル間での予測値の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期段階の分布は広がっていますが、徐々に狭くなる傾向があります。これは、システムの安定化やデータ収集方法の改善を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 一貫性のある予測は、システムやプロセスが安定していることを示しています。それにより、長期的な予測の信頼性が高まると考えられます。
– 初期のばらつきが減少していることは、改善された測定方法やより安定した社会環境を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、公平性・公正さへの認識が高まり、それに対応した施策が効果を発揮している可能性があります。この傾向が続けば、さらなる社会的安定が期待できるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側において、実績（実績AI）が0.8付近を中心にやや増加傾向があります。
– 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、いずれも徐々に上昇し、最終的に1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値があり、予測不確かさ範囲を外れるポイントが示されています。これは、一時的な異常事象や予期しない変動を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、黒い丸で囲まれたポイントは外れ値として認識されています。
– 予測の不確かさ範囲は、グレーのエリアで示され、モデル予測の信頼性を見る手掛かりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測のすべてのモデルが基本的に同様のトレンドを示しており、安定的な上昇傾向を描いています。異なるモデルの結果が一致していることから、予測の一貫性が示唆されています。
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で集中していますが、外れ値も存在します。対して、予測はよりなだらかな上昇を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データの一部の変動や外れ値は、社会的な要因や予期しないイベントの影響を表す可能性があります。
– 予測の上昇傾向は、特に持続可能性と自治性に向けたポジティブな進展を示唆しており、今後の施策の有効性や適応戦略の重要性を強調しています。
– ビジネスにおいては、この傾向を基に持続可能な計画を策定し、外れ値の要因を解明・対策することが求められるでしょう。
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:
以下の視点からグラフを分析します：
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は0.8付近で一定の範囲内に留まっており、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、ほぼフラットなトレンドを示しています。特に、ランダムフォレストのラインは時間が進むにつれて微増しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるデータポイントがいくつかあります（黒の輪郭）。これらは他のデータよりも低めの値を示しており、何らかの特異な事象があった可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青い点は、実際のデータを示しており、一貫性がある色はこのデータが比較的一定していることを示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に多く存在することが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での違いはほぼなく、それぞれ同様のフラットなトレンドを示しています。予測は実際の実績データに対して概ね正確であることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は密度が高く、特に外れ値に対してリスク評価が必要です。一般的な点は、横ばいの傾向を示しています。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフから直感的に得られる印象は、社会基盤や教育機会は相対的に安定しているが、特定の外れ値がシステムやプロセスのギャップを示している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、短期間での大きな変化は少ないことが予想されますが、外れ値に対しての原因分析と対策が重要となるでしょう。
この分析により、社会基盤や教育機会が大きくは変動しないものの、一部の改善点が浮き彫りになることが理解されます。これを基に、データの更なる掘り下げや改善に向けたアクションを考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは大きな変動なく、全体としては横ばいに近いが、最初期のデータにおいて一部のスコアが低い。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる水準で安定した水平線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間においていくつかのデータポイントが他と大きく異なる外れ値として認識されています。外れ値は特にWEIスコアが0.7以下の部分に集中しています。
3. **各プロットや要素の解釈**
– **青い点（実績AI）** は実データを示し、全体として高いWEIスコアを保っています。
– **灰色の範囲** は予測の不確かさを示していますが、実績データはこの範囲内で安定していることが多いです。
– **予測（各モデルによる）** は、それぞれのモデルに基づく将来的な傾向を示し、全体として高めのスコアを維持している予測。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績データと予測は概ね整合し、WEIスコアが高い状態で安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間の分布は比較的一貫しており、実績が予測の範囲内で推移していることが多いです。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– グラフからは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が全体として高い水準を保って安定していることが読み取れます。
– 外れ値が一部見られるが、それが全体のトレンドに大きな影響を及ぼしていないことが重要です。
– 社会やビジネスでは、多様性や自由の保障がしっかりと推進され、安定した社会環境を構築することができている可能性があります。長期的な施策の成果が現れていると考えられます。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの時間軸に沿って、7月1日から7月10日にかけて色が濃い紫から明るい黄色へと移り変わっており、これはWEIスコアが低いところから高いところへと上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日および7月7日に急激な色の変化が観察され、ここで急激な上昇または変化があったことが示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さがその期間や時刻のWEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 色の変化が各日時でのスコアの推移を視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特に16時から23時にかけて変化が顕著です。昼間の時間帯に活動やイベントによるスコアの変動があった可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップの中で、時間帯によって色の濃淡が異なり、これが活動や評価の異なるパターンを示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス/社会への影響**
– 色が明るい時間帯は、活動または社会的な影響が大きいと感じられ、人々が活発に動いている時間を示唆しているかもしれません。
– スコア上昇のパターンは、特定のイベントやキャンペーンが実施された結果を反映している可能性があります。ビジネスや社会活動への影響を示す指標として活用されるでしょう。
このグラフを基に、特定の時間帯や日付けでのイベントや活動の効果を分析し、さらに改善策や新たな戦略を策定するのが有益です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時間帯ごとのスコアに周期性が見られます。特定の時間帯（15時、19時）でスコアが高くなる傾向があります。
– 全体として徐々にスコアが高まっているように見える箇所があります（特に7月7日から10日にかけて）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日、7月9日、7月10日に急激にスコアが上昇している時間帯があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色が濃いほどスコアが低く、色が明るくなるにつれてスコアが高くなります。スコアが高いことは、個人のWEI（ウェルビーイング指数）が高いことを示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時間帯で一貫してスコアが変動している様子が見られ、特定の時間帯は他の時間に比べてスコアが顕著に上昇していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯や日付でのスコア上昇は、個々の行動や社会的イベントと関連しているかもしれません。
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**
– スコアの上昇は個人の幸福感やストレスの軽減を示唆している可能性があります。これらのデータを分析することで、効率的な働き方や休息時間の最適化に繋がる可能性があります。ビジネス面では、時間管理や運用効率の改善に活用できそうです。
このヒートマップは、時間帯別の変動を活かした施策の基盤となる可能性があります。詳細な検証でさらなる洞察を得ることができるでしょう。
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、与えられた社会カテゴリのWEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド:**
– 時系列ヒートマップ全体を通じて、時間帯ごとのスコアが様々な色で表されていることから、全体的なトレンドはさておき、具体的な周期性が見られるわけではありません。
– 一部の時間帯（例えば、7月7日以降）で、高スコアを示す黄色や緑の色彩が増えており、上昇傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日から7月6日にかけての時間帯15と16で、紫色から青緑の色へ変化しており、これは低スコアを示している可能性が高いです。
– これに対して、7月7日以降の同時間帯で急激なスコアの上昇が見られ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は、社会WEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほど高スコアを示しています。
– 特に時間帯8と19は、7月1日から10日までの間で比較的高いスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとのスコアが異なって示されており、各時間帯には個別の変動が存在することが示されています。時間帯8と19のスコアが整然と高まっている様子が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高スコアの分布が特定の時間帯（特に7月7日以降の15と16の時間帯）に集中しており、時間帯によってパターンが顕著に異なります。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– このヒートマップは、特定の時間帯における社会活動や関心の変動、例えばイベントやニュースに対する反応が反映されている可能性があります。
– スコアの上昇は、ポジティブな社会活動やインタラクションの増加を示しており、7月7日を境に社会的な環境や活動状況が変化したことを示唆しています。これはビジネスや政策の計画時に重要な情報として活用できるかもしれません。
このような洞察に基づいて、社会的なプランニングやマーケティング戦略が形成される可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は期間トレンドを示していませんが、相関の強さが濃淡の色で可視化されています。強い相関はレッド、弱い相関はブルーで示されています。
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、相対的に相関が顕著に高いまたは低い組み合わせがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は、2つの項目間の相関を示します。赤色が強ければ強いほど相関が高く、青色が強ければ強いほど相関が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは相関ヒートマップであり時系列データは含まれていませんが、カテゴリ間の関係性は強く示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は高い相関（0.80）の特徴を持っています。これは、心理的ストレスが健康状態に影響を与えることを示唆しています。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間にも強い相関（0.91）が見られ、これは社会的公正性と多様性の促進が関連している可能性を示唆しています。
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**:
– 社会的な健康や個人の幸福感が密接に関連していることが、直感的に理解されるかもしれません。この理解は、健康増進施策や社会政策において重要です。
– また、公正性や多様性に関する高い相関は、これらが互いにサポートし合う要素であることを示しており、ビジネスおよび政策決定において、多様性とインクルージョンを推進する重要性を強調することができます。
全体として、このヒートマップは社会的な要素がどのように関連しているかを示す有用なツールであり、その関係性から得られる知見は、個人の幸福や社会政策の形成に役立ちます。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアは、30日間の一定の分布を示しています。ただし、特定のアップダウンや周期性は示されていません。この箱ひげ図は時系列データではなく、各種WEIタイプの分布を同一期間で比較しているため、それぞれが異なる特徴を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」および「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」には、外れ値が観察されます。このことは、これらのカテゴリにおいて一部のデータが群を抜いて高いか低いでしょう。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、各カテゴリーの中央値（箱の中央線）、四分位範囲（箱の上・下端）、および異常値（点）を示します。色の変化は、視覚的に各カテゴリ間の違いを示すためです。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データそのものではないため、時間的な関係性は直接は読み取れませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間に直接的な相関関係は示されていませんが、「総合WEI」や「社会WEI平均」は比較的高いスコアの中央値を持っており、安定した分布を示しています。
– 一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」は広範な分布を示し、個人の経験や見解のばらつきが大きい可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会や個人の各カテゴリにおいて直感的に見ると、「個人WEI（心理的ストレス）」は外れ値が多く、多様なストレスレベルが存在する可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」の分布も多様で、これらの価値がどの程度守られているかに大きなばらつきがあることが考えられます。
– ビジネスや政策的には、特に外れ値が多い領域での対応が求められるでしょう。心理的ストレスの評価が低い場合は、精神的健康を支援するための対策が必要かもしれません。また、多様性や公平性が課題となっている部分についても、社会的な議論と改善策が進めら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:
以下の視点から、この主成分分析（PCA）グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータを主成分空間にプロットしていますが、明確な時間的トレンドは示していません。PCAはデータの分散を捉える解析手法であり、期間を示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々の点はWEI（ウィークリーエコノミックインデックス）の構成要素を表していると考えられ、一部の点が他の点から離れているため、これらが潜在的な外れ値や異常を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 点の分布は、第1主成分と第2主成分に基づいています。第1主成分がデータの75%を説明しており、主に横方向の変動を捉えていることがわかります。
– 色や密度を変えることで、異なる時系列やカテゴリを表現できますが、このグラフには色分けなどは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係性は直接示されていませんが、似た位置にある点群は類似したパターンを持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の軸に沿って広く分布しており、データの大部分の分散がこの軸で説明されていることが示唆されます。第2主成分はデータの相対的な変動（7%）を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、直感的にデータの多様性や外れ値に基づいた異常検知を考えるかもしれません。ビジネスや社会において、この分析は市場の異常な動きや特定の経済要因の影響を理解するのに役立ちます。
– WEIの構成要素が経済活動の変動を示すため、特定の経済イベントや政策の効果を評価するのに使用できるでしょう。
このPCAグラフは、データの主要な変動要因を迅速に把握するのに役立ちますが、個別の要因や細かい変動パターンを確認するためには、追加の詳細な分析が必要です。
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。