📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合解析
提供されたWEIスコアデータに基づき、以下の要点をまとめました。
#### **1. 時系列推移**
– **全体のトレンド**: 2025年7月の総合WEIスコアには、初期段階の安定した水準（約0.70付近）から中期にかけての上昇（最高0.88付近）と、その後の微細な下降が観察されます。
– **顕著な変動期間**: 特に、7月6日から7月12日の間に、各WEIスコアが顕著に上昇し、その後高水準を維持する傾向があります。この現象は、特定の日付（7月6日、7月7日、7月8日）において社会的項目の急なスコア増加に起因する可能性があります。
#### **2. 異常値**
– **検出された異常値**:
– **例**: 7月2日の0.62、及び7月7日の0.88などは、他の日付との比較において顕著な開きを見せています。
– **推測される要因**: 社会的平均スコアの大幅な変動が見られるため、この期間中に社会的に影響を及ぼす大きな事件や政策があった可能性があります。
#### **3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **長期的トレンド**: 全体としては、初期の不安定さから後半の高水準への移行が示されています。
– **季節性パターン**: 30日間の期間内では、週初めに一時的に上昇し、週末に低下する傾向が見られます。
– **残差成分**: 説明されない変動は、社会的な要因で説明できない臨時的な要素、例えば突発的な事件や報道によってもたらされている可能性があります。
#### **4. 項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**: 特に、社会的持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会、そして共生・多様性・自由の保障のスコアが他の項目と高い相関を示しています。これは、これらの項目が総合WEIスコアに強く影響を及ぼしていることを示唆します。
#### **5. データ分布**
– **箱ひげ図による分析**: 各WEIスコアの分布が示す中央値は、全体的に0.70から0.85の間にあり、一定の安定性を確保していますが、外れ値として見られる7月上旬の急な変動が確認されます。
#### **6. 主要な構成要素 (PCA) の解析**
– **PC1とPC2の寄与率**:
– **PC1 (0.74)**: 経済的余裕、心理的ストレス、自由度と自治など、個人的な側面での要素が強く関与していると見られます。
– **PC2 (0.07)**: 社会的な要因が従属要素として機能している可能性があり、主要因にはなり得ません。
### 結論
この30日間におけるWEIスコアの変動は、個人面と社会面の相互作用およびその変動に極めて影響されやすいことが示されています。特に、急激な変動を引き起こす社会的事象には注意が必要です。また、データに見られる異常は特定のイベントや政策変更に起因するものであると推測されます。
この分析は、社会的政策の設計や個人の福祉促進に向けた効果的な戦略を立案するのに重要な指針となるでしょう。データは、利用可能なリソースの最適化と新しい政策イニシアチブの土台となる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青）は期間の前半でやや上昇していますが、全体として緩やかな横ばい傾向です。
– 各予測値（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は横ばいで一致した値を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値（大きな黒い丸で囲まれた青点）は数カ所に見られ、特に初期の日付で密集しています。
– これらは予測範囲（灰色の帯域）から外れているため、予測モデルの精度改善の余地があるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の実績点は実際のWEIスコアを示しており、密に位置していることから、データの集中度が示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、AIの予測のばらつきと信頼度を示しています。
– 各予測手法の異なる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測方法間の精度の違いを視覚化しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と各予測データは開始時はやや乖離していますが、終了時には合致しています。
– 予測は実績の変動を適切に捉えきれていないように見えるが、最終的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが0.6から1.0の範囲で分布し、特定の値（約0.8付近）に集中していることが確認できます。
– データポイントが密集しているので、これが一般的な状態と考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが安定しており、短期的には大きな変動が期待されないことから、対象となる社会的側面は安定的に推移している可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策の影響を示すかもしれない。これは詳細な調査が必要です。
– ビジネスや政策決定におけるリスク評価において、外れ値や予測の不確定性を考慮することが必要です。予測精度の向上やモニタリングが有用です。
このグラフは、比較的安定した現状を示しているものの、外れ値や予測精度の改善の必要が感じられるデータであり、将来的なモデリングの際に考慮すべきポイントが示されています。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– **期間初期**では、データが緩やかに上昇しています。これは一定期間、評価の改善が見られたことを示唆しています。
– **途中から横ばい**になり、安定しています。この期間では評価スコアがほぼ一定であったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントがマークされ、外れ値として認識されています。これらは通常の評価パターンから逸脱した可能性を示しています。
– 初期にいくつかの急激な変動が見られますが、中盤から終盤にかけてそれらは減少しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**は実績を示し、全体として安定した推移を見せています。
– **紫と水色の線**は異なる予測手法による予測値を示しています。水色の線（決定木回帰）は非常に安定して予測しているのに対し、紫の線（ランダムフォレスト回帰）は最初上昇してから横ばいになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは概ね予測値（特に水色ライン）と一致しています。ただし、ランダムフォレスト回帰からの予測は中盤以降過大評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には概ね強い相関があるものの、異なる予測手法による予測値の差異があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのグラフから、初期にはいくつか不安定な動きがあるものの、その後安定した評価が続いていることを直感的に理解するでしょう。
– 予測モデルに関しては、簡素なモデル（決定木回帰）が適切に機能していることが観察されます。また、ランダムフォレストの予測の過大評価は、モデルの調整が必要である可能性を示唆しています。
– 社会的な影響としては、このような安定性が続くことは、関係者に安心感を与えることにつながるでしょう。ただし、外れ値や急激な変動要因が今後どのように影響するかを定期的に監視する必要があります。
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**
– 実績のWEIスコアは、期間の前半（7月初旬）において0.6から0.8の範囲で推移し、その後徐々に0.8に近づく形で上昇しています。
– その後の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれもほぼ横ばいですが、細部で微妙な違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定のプロットが示されていますが、全体的に急激な変動は見られません。
– 異常値は明確に比較的低いスコアで発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色のプロットで示され、外れ値は黒い円で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しており、この範囲内での実績データの変動が多いことが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測データの間には全般的に一致が見られ、予測手法の違い（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は大きな差異を生み出していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一様に分布しており、余り大きな偏りはないです。
– 不確かさ範囲内でのデータ分布が多いことが確認でき、予測の妥当性がある程度示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的には、WEIスコアが安定していることは社会的な安定感を示している可能性があります。
– 予測データがほぼ一定であることから、今後の社会的変動は大きくないと予想されますが、異常値が発生していることは特定の要因で予測を外れる可能性もあることを示唆しています。
このグラフから読み取れるのは、現在の安定した社会の傾向と、それを維持するために何が必要かの分析です。予測における異常値の原因を追求し、適切な対策を講じることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは7月1日から15日まで横ばいを示しており、その後の予測ラインは異なる動きを示しています。線形回帰では横ばいが続き、決定木は同じように横ばいを維持していますが、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**
– いくつかの外れ値が見受けられる特定の日付（7月8日）で急激な変動に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測値です。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、各予測モデルの異なる結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が整合しているか、各モデルの予測がどう異なるかを見ることで、予測精度やモデル選択の基準を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に緊密な相関が見られ、全体としてモデルは比較的一貫した予測を行っているように見受けられますが、予測の際の不確実性と外れ値の影響について検討が必要です。
6. **直感的な印象と影響**
– 横ばい傾向は経済的な安定を示している可能性がありますが、予測におけるわずかな上昇は今後の経済が改善する可能性を示唆しています。
– 外れ値は、個人または外部要因による一時的な変動を反映しているかもしれません。ビジネスにおいては、これらの外れ値への対応策を講じることが重要です。
こうした分析により、今後の経済的な余裕を改善するための戦略や、リスク管理のための予防策を計画できる可能性があります。
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**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは、主に0.6から0.8の間に位置しており、期間中の大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰）は正の傾斜を持っており、期間の後半にはスコアが上昇していることを示します。
– 予測（決定木回帰）は一定で、変化がなく安定していることを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は急激に上昇しており、後半で一定の状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、数点の外れ値が観測されており、ここに影響する要因は別途分析が必要です。
– 外れ値は、個人の健康状態における突発的な変化や計測誤差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**:
– 実績の青いプロットは実際の観測スコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色部分）は、予測の信頼区間を示し、主に実績データに一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、それぞれ異なる予測傾向を示しています。特にランダムフォレストは他のモデルよりも急速に上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定で、予測モデルとの整合性や相関については更なる詳細分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体を通して、健康状態が大きく変動していないことは、個人が安定した健康状態にあることを示唆しています。
– 予測モデルの違いから、多様な視点で将来の健康状態を捉えることが可能であり、より精度の高い予測にはモデルの選択が重要です。
### ビジネスや社会への影響
– 個人の健康状態の安定は、社会全体の医療資源の最適化や健康プランの提供において有益な情報となります。
– 特に、急激な上昇を示すランダムフォレスト回帰の予測結果は、特定の外部要因が将来的に影響を与える可能性を示唆しており、早期の予防策や対策を立てる必要があります。
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:
以下は、このグラフの解析による洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績が月初から中旬にかけて明らかに上昇しています。これは心理的ストレスの増加を示している可能性があります。その後、比較的高いレベル（約0.8）で横ばい状態が続いています。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ともに、横ばいで推移していますが、ランダムフォレスト回帰だけが0.9以上と他の手法より高い水準を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値には明確な外れ値がいくつか存在し、これらのデータポイントは黒い円で示されています。最も初期のデータからの急上昇している時間帯で見られます。
– 急激な変動が初期の期間に集中しています。これは何らかのストレス要因が突然増加したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ（実績AI）を表し、線の予測モデル（複数の回帰手法）と比較されています。
– グレーのエリアは予測不確かさの範囲を示しており、比較的狭いことから、予測の精度が高い可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 実際のデータが観測されるにつれて、予測モデルはそれに馴染むように変化する必要がありますが、ここでは恐らくそういった適応は見られません。予測モデルは横ばいであり、実績データのトレンドを必ずしも反映していない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との間に、一部の予測手法（特に線形回帰と決定木）は安定的な相関を持っていますが、ランダムフォレスト回帰は高すぎる予測を示すことで分散が大きい。
6. **直感的な見解と影響**:
– 初期にストレスが高まる要因が存在したことが考えられます。これらは個人的なライフイベントや社会的状況の変化を反映している可能性があります。
– 予測モデルは現実の変化に必ずしも適応していないため、改善の余地があるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、ストレス管理やメンタルヘルスサポートの強化が必要かもしれません。特に急激な変化に対する対応策を検討することが重要です。
このグラフから得られる洞察は、個人や組織が予防措置やサポート体制を検討するための基礎情報として役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階で若干の上昇トレンドが見られますが、その後は横ばいの傾向を示しています。
– 7月下旬から安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主にグラフの初期にいくつかの外れ値が存在します。これは予測された範囲から外れているポイントを示しています。
– それ以降は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、黒い丸で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、この範囲内に大部分のデータが収まっています。
– 予測線は、異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示していますが、少なくとも期間後半は非常に安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの線は互いに接近しており、モデル間で大きな不一致は見られません。これは予測の一貫性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の分布はややばらつきがありますが、時間経過とともにデータが特定の値に収斂しています。
– 不確かさ範囲が広がっている部分が見られるのは、最初だけです。
6. **人間が感じるであろうこと、および社会やビジネスへの影響**
– 初期の変動は解析対象の不確定要素の存在を示している一方、最終的な安定性は良好な結果を予示しています。
– この安定性は個人の自由度や自治が保障され、持続可能であることを強調している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、初期のリスクが管理され、安定した自由度が確保されている状態は、政策や介入が効果的であったことを示しているかもしれません。この状態が維持できれば、長期的には社会への信頼が増すと考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は比較的安定しており、大きな上下の動きは見られません。
– 予測データ（特に線形回帰）のトレンドは高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に外れ値がいくつか存在します。これらは特定の期間、WEIスコアが下振れしたことを示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、比較的一定の区間に集中しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しています。実績データがこの範囲内に収まっていることから、予測の制度が高いと考えられます。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰の予測であり、非常に高い水準での安定を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは一般に一致しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は非常に強い安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定であり、予測不確かさ範囲内に含まれます。これは予測モデルの信頼性を示唆しています。
6. **社会への影響と洞察**
– WEIスコアが安定して高いことは、社会の公平性・公正さを維持していることを意味します。
– 外れ値が少数であることから、一部の期間で何らかの不安定要因があった可能性がありますが、全体的な影響は限定的です。
– 予測データが高い水準で安定していることから、今後も公平性・公正さが維持されると予測されます。
– 社会的には、持続性が期待できる状況であり、政策の安定やコミュニティの協力がうまく機能している可能性があります。
このグラフは、社会における公平性の維持に関して安定した状況を示しており、将来的な見通しについても好意的と言えます。
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:
以下はこのグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績の点（青）はおおよそ横ばいですが、少しの上昇傾向も観察されます。
– 予測ライン（特にランダムフォレスト回帰）は高い値を予測していますが、実績データはそこに到達していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータはありませんが、空間的に実績データがバラついている可能性があります。
– 大きな急変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、実測AIに基づくものと見られます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、予測は実績よりも高く保守的であるようです。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも似たような高い予測値を示しており、互いに似た傾向を持っています。
– 実績データはこれらの予測よりも低い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内部での相関よりも、予測データとの比較が重要です。予測値は実績を上回っています。
6. **直感的な洞察及び社会への影響**:
– 実績は現在の予測に比べ低いが、緩やかな上昇傾向があることは将来的な改善の可能性を示唆している。
– 予測が高く設定されているため、達成には更なる取り組みが必要であることがわかる。
– 社会的には、持続可能性の向上や自治性の向上が期待されているが現実的にはもう少し低い位置にいる。このギャップを埋めるための施策が求められる。
この情報は、政策策定や目標設定において実績との差異を分析し、より現実的な施策を立案するために役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（7月上旬）は、WEIスコアが0.7から0.9まで上昇しています。その後、比較的安定し、最終的に約0.95で落ち着いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、WEIスコアが約0.6と比較的低い値にプロットされている点があります。しかし、全体的に急激な下落や上昇は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点が実績で、赤い「✗」が予測を示します。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が最も高い値を予測しており、その他の予測値とはわずかに異なる兆候を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測範囲内に収まっているため、モデルの予測が全体的に現実に合致していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが上昇し、安定していることから見ると、社会基盤や教育機会の改善が期待できます。
– 外れ値として見られる部分を注意深く分析し、その背後にある要因を解明することで、さらなる改善の余地があるかもしれません。
– これらの要素がビジネスや政策決定に影響を与える可能性があり、教育やインフラ関連のプロジェクトを強化する良い機会となるでしょう。
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:
## グラフ分析と視覚的特徴の洞察
1. **トレンド**
– 実績のプロットは、初期には0.6付近で密集していますが、徐々に上昇し、0.8以上のスコアが多くなっています。これは、社会のWEI指標が時間とともに改善していることを示唆しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、全体的に高いスコアを保つ予測をしていますが、ランダムフォレストが最も高い安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の方にいくつかの外れ値（約0.7より下）が見られます。これらは、一時的な問題や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**
– プロットの色と形状から、実績値と予測値の違いがわかります。特に外れ値は黒い縁取りで強調されています。
– 灰色の範囲は、予測不確かさを示し、それを超えるデータポイントがいくつかあることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は特に一致しています。
– 予測手法間での傾向の違いは少なく、どれも改善を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の方でスコアが低いものの、時間の経過とともに安定して改善している様子があります。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストが同様の高スコアを保つ予測を行っていることから、多様な手法が似た結果を示す分布や相関関係を持っている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 初期の低スコアの密集は、社会の多様性や自由の保障に関する課題を示唆していましたが、時間とともにスコアが改善していることから、政策や環境の取り組みが効果をあげている印象を受けます。
– ビジネスや社会にとって、これらの指標の改善は、共生や多様性の促進、および自由の保障の向上を示しており、より包括的で持続可能な社会を築くための前向きな兆候といえます。
このグラフは、社会的な進捗を視覚的に捉える優れたツールとなり、今後の政策立案やビジネス戦略の参考になるでしょう。
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:
## グラフの解析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとして、時間の経過と共に色が濃い青から緑と黄色の明るい色に変化しています。これはWEIスコアが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2日、16時の紫色の部分は、他に比べて非常に低い値を示しており、外れ値として注目されます。
– 7月6日以降は、色が急に明るくなっており、スコアが急上昇したタイミングとして注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの値を示しています。紫から青が低いスコア、緑から黄色が高いスコアを示しています。
– 縦軸が時間帯（7時、15時、23時など）であり、横軸が日付を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付でも時間帯によってスコアに違いが見られ、特に7月2日と7月6日以降で明らかな変化が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月6日以降は、全体的に高いスコアを維持し、時間帯による大きな変動は少なくなっています。
– 前半（7月1日から5日）と後半（7月6日以降）で、明らかにスコアの分布が異なります。
6. **直感的な洞察や影響**
– スコアの上昇は、社会的な状況が改善しているか、あるいは特定のポジティブな出来事があったことを示唆します。
– ビジネスや社会において、特定の時間帯や日付で重要なイベントや施策があった可能性が高く、これによりWEIスコアが大きく向上したと考えられます。
– 政策の効果測定やマーケティング戦略において、特定の日付や時間帯への対応が必要であることを示唆しています。
このような解析結果から、戦略的な意思決定や対応策の策定に役立てることができます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から上昇傾向や下降傾向が見て取れます。色の明度が高い（緑や黄色に近い）ほどスコアが高いことを示しています。
– 日付が進むにつれ、スコアが上昇している時間帯が増えているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で急激に色が明るくなる部分が確認できます。特に、7月10日以降に急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各セルの色合いが、その時間帯の日ごとの個人WEI平均スコアを示しています。色のスケールバーを参照することで具体的なスコア範囲が理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯や日の間でのスコアの周期的な変動パターンを見ることにより、特定の活動や出来事がスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 夜間のスコアが低い（紫色）傾向にあり、日中から夕方にかけてスコアが高まる（青から黄色への変化）傾向があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、特に日中から夕方にかけて個人のWEIスコアが高くなることが示唆され、活動的な時間帯を示しています。
– 企業や政策立案者にとって、生活リズムや労働時間の改善のための分析材料として役立つ可能性があります。
このヒートマップからは、個人の活力や効率が時間帯によってどのように変動するかの洞察が得られ、社会や経済の意思決定に寄与することが期待されます。
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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、色の変化がデータの変動を示しています。時間が進むにつれて、特に7日目以降は比較的高い値（緑から黄色）の時間帯が目立つようになっています。初期の期間は、青や紫の低いスコアの時間帯が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月12日にかけて、急激にスコアが上昇し、全体が高くなる変動が見られます。特に16時台には最初は低い値が目立ちますが、その後、急激に高くなっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアの大きさを示し、右側のカラーバーの青から紫は低いスコア、黄緑から黄色は高いスコアを示しています。この時系列ヒートマップは、時間（日付と時間帯）ごとのスコアの変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の同じ時間帯におけるスコアの変化から、日にちごとの傾向が確認できます。時間帯毎にきれいに区分けされているため、直感的に同時間帯での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアな時間帯が連続して続く傾向があり、特定の時間（例: 16時以降）でスコアが増加するパターンが見えます。これは日中の活動が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、特定の時間帯、特に16時前後に社会活動が活発化していることを示唆しています。企業や社会活動において、この時間帯を狙った戦略を立てると効果的かもしれません。例えば、この時間帯を商品プロモーションやイベントに利用することで注目を集めやすくなるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定の時間における社会的な活発さの変動を直感的に把握するのに役立ち、データに基づいた戦略的な行動を促します。
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:
この相関ヒートマップは、WEIの各項目間の関係性を示しています。以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– トレンドというよりは、項目間の相関の強弱に注目します。
– 高い相関のペアには一貫した関係性が示されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値という観点では個々に関係が弱い組み合わせが一部ありますが、ヒートマップ全体がこれを示しているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど、正の相関が強いことを示し、青に近いほど負の相関を示しています。
– 特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI 共生・多様性・自由の保障」の間には非常に強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は直接的に表示されていませんが、30日間の集計結果が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関を持っています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は一部の社会WEI項目と比較的低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 強い相関が見られる項目同士は、社会活動や政策の計画において同時に改善を目指すべき領域と言えます。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は連動しているため、社会の包摂性を高めることが他の社会的指標の向上にも寄与する可能性があります。
– 全体的に、個人と社会の指標の間に高い相関があることから、個人の幸福度改善が社会全体の幸福度にも繋がることが示唆されています。
このヒートマップを用いた分析は、社会的施策の立案や評価において有用であると考えられます。特に、関係性の強い項目を重視して政策を作成することは、効率的な資源配分に寄与します。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEIスコアを各タイプ別に箱ひげ図で比較しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– すべてのデータは一定のスコアレンジに分布しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
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）」には複数の外れ値が見られます。これらは、このデータセット内で異常なスコアを示すエントリです。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各ボックスの範囲は、スコアの四分位範囲（IQR）を示しており、中央の線は中央値を表しています。
– 色の違いは視覚的な区別を助けるものですが、具体的な意味は記されていません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 特定の時系列関係はこの箱ひげ図では示されていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」は、スコアのばらつきが大きく、中央値は他のタイプと比べて低めです。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が高く、ばらつきも少なく安定しています。
6. 直感的な洞察と影響:
– 外れ値が多いことから、特定の領域での不均衡や異常事態がある可能性があります。
– WEIスコアの分布の幅が広い領域では、改善の余地が大きいかもしれません。
– 社会全体で多様性や公正さに対する意識が高いことが「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高さから示唆されます。
このデータは、社会的なポリシーやプログラムの調整において重要な指標となる可能性があります。改善の必要がある領域を明確にし、政策立案者が混乱を減らし、公平性をより高めるための基盤として役立ちます。
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:
分析を行いますと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 主成分1（x軸）に沿って右上に分散しているデータが多く見られ、正の方向にプロットが集中しています。これは、ある程度の上昇トレンドが読み取れる可能性があります。
– 主成分2（y軸）に関しては、全体的に大きな変動はなく、データはやや水平に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上部左側に一つのデータポイントがあり、他と比較して外れ値のように見えます。これが異常値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットは30日間のデータを表し、各点の分布が社会的な変動を示していると考えられます。
– 横軸の主成分1はデータの74%を説明しており、縦軸の主成分2は7%の説明力を持っていることから、主成分1がデータ全体の傾向を強く反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な関係性のトレンドは視覚的には捉えにくいですが、一般的には右上がりの点の集まりが示唆するように、ある種の要素が増加していく傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは縦軸の中央付近で密集しており、ある程度の中心からのばらつきが見られるため、主成分1に沿った変動が顕著だと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的に、右上のプロットが多く、上昇的な動きを感じるため、全体的な改善または成長を示唆している可能性があります。
– もしこのグラフが特定の社会的な指標に関連している場合は、ビジネスや政策立案において、現在の状況が改善していると解釈する要素となりえます。
このグラフからは、社会的要因が全体としてポジティブな方向に向かっている印象を得られ、これがポリシーメイキングや経営戦略に重要な影響を与える可能性があります。
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。