📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移と傾向:**
– **総合WEIスコア**: 最初の数日間は0.68前後で変動し、その後急激に上昇して7月6日以降に0.85を超えることが多くなっています。この上昇トレンドは、社会経済的要因の改善または政策実施によると考えられます。
– **個人WEI平均**: 0.72付近から始まり、その後0.78を超える傾向が見られ、全体的に水平、または緩やかな上昇トレンドを形成しています。
– **社会WEI平均**: 個人よりも高いスコアを示し、特に7月6日以降、0.85以上が多数観測され、社交性や公共サービスの向上が寄与している可能性があります。
**2. 異常値について:**
– 総合WEIや個人平均での一部異常値は、7月開始直後に急激な上下変動が見られ、特に7月6~7日は高スコアが突出。この変動は政策変更や社会イベントの影響である可能性が考えられます。
– 2025-07-06の異常な高さのスコアは、重大な社会的イベントや政策の施行があった可能性があります。
**3. STL分解からの考察:**
– **トレンド**: 緩やかな上昇傾向が継続しており、特に社会WEIは7月6日以降堅調に推移しています。
– **季節性**: 大きな季節パターンは見られず、日々の変動が分布しています。
– **残差**: 一部の異常値から、短期間の突発的変動があり、主に社会的イベントまたは突発的な政策発表による影響が考えられます。
**4. 項目間の相関:**
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、自由度と自治の間では弱い相関が見られ、この点が個別のWEIカテゴリが多様な社会的影響を受けることを示唆しています。
– 一方、社会基盤と多様性の関連性は強く、これによりインフラの充実が社会の多様性確保に寄与している可能性が示唆されます。
**5. データ分布の分析（箱ひげ図から）:**
– 総合WEIスコアは0.70〜0.85間でのばらつきが見られますが、一部個別項目、特に自由度と社会持続可能性では、0.90を超える高スコアも観測されています。
– 外れ値は特定の日に集中しており、その時期には何らかの特異なイベントが影響を与えた可能性があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA) の考察:**
– PC1が0.74の寄与率を持つことから、全体の変動は一つの主要因に強く依存していることが示唆されます。この要因は、一般的な社会情勢の変動や、同時期の政策効果、あるいは経済状況の改善が考えられます。
**結論:**
2025年7月初旬のWEIスコアの分析から、全体としては上昇トレンドが見られ、特に社会的なファクター（社会WEI）による貢献が大きいことが示唆されます。特定日付における異常値の変動は政策施行や社会イベントの影響を示しており、今後の動向を見るためには、それらイベントを特定しその影響を更に詳しく解析することが重要です。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は、全体として横ばいから若干の上昇傾向が見られます。特にグラフの左端から中盤にかけて、スコアが徐々に上がっています。
– 予測データ（赤い×）は、実績データから右側に続く形で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、実績値の中にいくつか存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ：青色の点で表され、過去の実際の観測値を示しています。
– 予測データ：様々な予測手法によって将来的なスコアの推移を異なる色で描写しています。
– 線形回帰（緑色）
– 決定木回帰（ターコイズ）
– ランダムフォレスト回帰（紫色）
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、3σの範囲を示しており、予測スコアの振れ幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法毎にスコアの将来的な推移の違いが見られ、特にランダムフォレスト回帰では独特の上昇パターンが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測区間内で分布しており、全体として高いスコアが平均的に観測されます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 社会の活動や指標が測定、予測されていることが想定され、このスコアが高いことはポジティブな兆候であると推察されます。
– ビジネスや政策の策定において、予測の精度や各手法の予測スコアの信頼性を考慮することが重要です。また、外れ値が示す潜在的なリスクや異常に対する考慮も不可欠です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 初期段階で増加し、その後横ばいの傾向があります。全体的に安定しています。
– **予測（線）**: 線形回帰はほぼ一定で、決定木とランダムフォレスト回帰は少し異なりますが、ランダムフォレストが急上昇を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**: 期間の初めに外れ値が多く見られますが、その後は安定しています。
– 初期の急激な変動から、より均一なパターンに移行したことが示唆されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、実際のデータが主にこの範囲内に収まっています。
– **2つの予測線**: 線形回帰の予測は安定の一途で、機械学習モデル（決定木とランダムフォレスト回帰）の予測はバリエーションがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと各予測モデルの間の整合性が見られる一方で、モデルごとの違いも確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 実績の散布パターンが予測の範囲内に収まっていることから、高い相関が仮定されます。各モデルの予測と実績の間にも一定の一致があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会的影響
– **安定性**: 初期の揺れが収まることから、このシステムやプロセスが安定しつつあると捉えられます。
– **不確実性**: 特にランダムフォレストの予測では急上昇を示唆しているため、今後の変化の可能性に注目が必要です。
– **社会やビジネスへの影響**: 安定性は信頼の構築につながり、システムやプロセスの改善が進んでいると考えられます。また、異常値の解消が重要な課題であることを示唆しています。
総括すると、データの安定化が進む一方で、モデルによっては今後の潜在的な変化を示しています。このことは、計画や予測を立てる際の重要な考慮事項となるでしょう。
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:
以下はグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は左端で比較的安定しており、若干の変動がありますが、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が見られます。これらは通常の変動より大きな異常な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**:
– 青いプロットは実績データを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σの範囲です。
– 線で示された予測（緑、青、紫）はそれぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使った予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる3つの線（緑、青、紫）は、安定して高い値を維持していますが、実績データの変動とは一致しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に明らかなズレがあります。実際のデータの変動幅が予測モデルの予測信頼区間を超えることもあります。
6. **人間が直感的に感じること・社会への影響**:
– 実績データに外れ値が見られるため、安定性に欠ける印象があります。予測モデルの信頼区間を考慮すると、モデルが実績データを十分にキャプチャできていない可能性があります。
– これにより、実績に基づいた戦略に依存することはリスクがあると考えられます。精度を上げるためにモデルの改善が必要です。
最終的に、予測モデルが現状の社会の変動を十分に捉えていない可能性が高く、更なるモデリングやデータ収集が必要とされるでしょう。モデルの正確性を高めることで、より信頼性のある社会の動向分析が可能になります。
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**
– 実績AIのデータは期間内で概ね横ばいですが、微細な変動があります。予測AIのデータは時間とともに一定の傾向を示すものがあり、特に線形回帰の予測が上昇傾向を示します。また、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいで、一貫性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか確認できます。これらは通常の範囲を超えるデータポイントで、経済的余裕に対する突発的なイベントや誤差を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータポイントを示し、紫や水色の線は予測モデルの予測結果を示します。薄い灰色の影の領域は、予測の不確かさ範囲を示し、ｘAI/3σの手法に基づくものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは実績と予測のデータで構成され、実績データが一定の範囲に集中しているのに対し、将来に向けた予測には異なるトレンドを持つものがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に分布し、安定しています。予測値は複数のモデルが異なるトレンドを提供し、上昇や横ばいの傾向を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 時系列データの大部分が一定範囲内にあることから、個人の経済的余裕が比較的安定していることが伺えます。しかし、予測モデルが異なるトレンドを示しているため、今後の社会的もしくは経済的なイベントによっては状況が変化する可能性があります。ビジネスや社会の戦略策定では、予測の信頼性や外れ値の原因を考慮する必要があります。
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:
以下は、この個人WEI（健康状態）の時系列散布図に基づく分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は7月初めから中頃に向けて若干の上昇傾向を示していますが、その後は横ばいです。
– 予測（紫と緑のライン）は8月以降に上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中ほどの黒い円で囲まれたプロットは外れ値としてマークされています。急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIのスコアを表しています。
– 赤いバツは予測されたスコアです。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しています。予測の信頼性についての指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のスコアと予測の対応には若干のずれがありますが、緩やかな一致傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフは全体的に0.6から0.8の範囲に実績値が密集しており、健康状態がある程度安定していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 実際の健康状態は比較的安定しており、小さな改善の兆候を見せています。予測も現在のトレンドを継続しているため、個人の健康に関する取り組みが効果的であると感じられるかもしれません。
– 社会的には、個人の健康管理が適切に行われていることを示すため、健康関連のサービスの普及や改善の必要性を後押しする可能性があります。また、外れ値を早期に認識することで、必要な介入が適時に行えるという利点があります。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– **実績データ（青のプロット）**: グラフ冒頭から中盤（7月15日頃）まで、WEIスコアは漸進的に上昇しています。そこからは比較的横ばいの傾向が見られます。
– **予測データ（紫の線）**: 7月15日頃からWEIスコアの予測値は上昇し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントにおいて、黒い円が重ねられており、これが外れ値として特定されています。これらは特定の理由で心理的ストレスが急増または減少した可能性が示唆されます。
3. **プロットや要素の意味**
– **青色の丸**: 実績のWEIスコア
– **赤い「×」**: 予測AIのスコア予測
– **黒い円**: 外れ値の識別
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲
– **紫、シアン、ピンクの線**: それぞれ異なる回帰手法での予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測の間には一定の一致が見られますが、予測は実績データの後にかけて上昇傾向を描いています。この差異から、実績データの変動に対して予測の適合性が探求できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は初めは広範囲ですが、徐々に集中し始めます。これが予測の収束性にも影響を与えている可能性があります。
6. **社会的・ビジネスへの洞察**
– グラフ全体として、心理的ストレスが増加傾向にあることを示しています。これは社会的な圧力の高まりや環境の変化に起因する可能性があります。
– 外れ値が頻出している場合、特定の出来事や状況がこの増加を引き起こしている可能性があり、これに対処するための対策が必要とされます。
– ビジネスにおいて、従業員のメンタルヘルスをモニタリングし、対応策を講じるための基礎データとして有用です。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治を測るWEIスコアの30日間の推移を示しています。ここから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）のトレンドは概ね横ばいですが、わずかに上昇傾向も見られます。特に中盤以降、データは0.7以上を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の一部データポイントが黒い円で囲まれ、外れ値として示されています。これらは特に期間の初めに集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績AIによる実際のスコア。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に大半の実績データが含まれています。
– 予測は三つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は、段階的な増加を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰予測が実績と若干異なる方向を示していますが、概ね一定の範囲で一致しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は、将来的な増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.8の間で多く観測され、比較的一定しています。予測の不確かさもこの範囲と重なっているため、予測の信頼性が暗示されています。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– グラフの初期に見られる変動や外れ値は、個人の自治が一時不安定になる可能性を示唆しています。しかし、全体的には安定した傾向があり、予測モデル全てが安定したスコアを予測している点から、将来的にも安定が期待されます。
– 社会的には、個人の自由度と自治が今後も安定し続けることで、社会全体の安心感を醸成することに寄与すると考えられます。ビジネスにおいても、この安定性が個人の意思決定に肯定的な影響を与えるでしょう。
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**
– 実績AI（青い点）は、初期に若干の変動はあるものの、全体として上昇しています。特に、最初は0.6付近から始まり、その後0.8付近で安定する兆しがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、0.6付近に外れ値（黒い円）が見られますが、徐々に消失し、1付近に向けてデータが集まるようになっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青い点）は、現在の指標値を示し、予測AI（赤い×）は未来の推定値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内に多くの実績が収まっています。
– 異常値（黒い円）が示すようなデータは、予測モデルが期待する範囲から外れていることを示しています。
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）がほぼ同じ方向に向かっていますが、それぞれの予測値には微妙な違いがあります。これにより、全体的なトレンドが安定していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測値に向かって収束しているように見えます。初期の変動の後、データは0.8付近の安定した値に収束していく傾向があります。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このデータから人が直感的に感じるのは、制度や政策の改善によって公平性・公正さ（社会WEI）が向上している可能性です。初期のばらつきが収束していく様子からは、施策の効果が安定化している可能性を示唆しています。
– 社会への影響として、これが企業や政策の決定における信頼性向上に繋がり、多様なグループへの公平な利益分配が可能になるかもしれません。
全体として、社会における公平性や公正さの改善が視覚化されており、長期的にはより安定した成果が期待できそうです。
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:
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30日間にわたって示しています。以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側、青い点で示される実績データは、全体として0.8以上の値で安定しています。
– 予測データは、いくつかの異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測線が描かれています。線形回帰は横ばい、他2つのモデルは若干増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示される実績データには大きな外れ値は見られませんが、いくつかの点が黒い丸で囲まれています。これらは異常値として識別されています。
3. **要素の意味**:
– 色と形状は、実績（青い点）及び予測データの異なるモデル（赤×、緑、シアン、紫の線）を表しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲です。実績データの大部分がこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での違いが見られ、機械学習モデル（決定木、ランダムフォレスト）はわずかに上昇する傾向を示し、線形回帰は横ばいです。これにより、モデル間の違い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安定しており、予測の範囲内で推移しています。したがって、現状のパフォーマンスが予測通りであることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、全体的には安定しているが、異常値が存在することに注意を払い、これに対する原因分析や対策を考える必要があると感じるでしょう。
– 社会やビジネスへの影響としては、持続可能性と自治性が維持されていることが重要ですので、この安定した傾向が今後も続くことで、関連する政策やプロジェクトの評価に納得感をもたらします。予測が多モデルに基づいて行われているため、信頼性の確認も重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青い点）**は、評価日が進むにつれてゆるやかに上昇しており、0.7から0.9の範囲での変動が見られます。
– 時系列の後半では、予測（ピンクの線）が1.0で上昇の傾向を示す一方、別の予測（薄紫の線）では0.9で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の30日間にいくつかの実績データ（黒の円）が外れ値として識別されていますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実際の実績データを表し、全体的に安定して上昇しています。
– **黒の円**: 異常値として識別されたデータポイント。
– **ピンクと薄紫の線**: 予測値を示しており、線形回帰とランダムフォレストによる異なる予測傾向を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、将来のトレンドの変動範囲を示唆しています。
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モデルが示されており、それぞれのモデルが若干異なる将来の傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫しており、予測モデルでは将来の上昇が示唆されていますが、実際のデータの変動幅内に収まっています。これにより、一定の相関が期待できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– **直感的な感覚**として、社会基盤や教育機会への取り組みが一貫して改善されていることを示唆しています。予測からは、今後も上昇傾向が続く可能性が高いことを感じ取れます。
– **ビジネスや社会への影響**として、教育機会の拡大や質の向上が期待でき、インフラストラクチャ投資や政策決定に対するポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
総合的に、このグラフは社会基盤と教育機会の向上を表しており、将来的にはさらなる改善が期待できることを示しています。
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**
– 視覚的に、WEIスコアは全体として0.6から1.0の間で推移しています。
– 大きな上昇または下降のトレンドは見られないため、全体として比較的安定していると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータポイントがありますが、これも0.6から1.0の間に収まっており、スコア全体への影響は限定的です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、スコアの変動の実データです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、データの信頼性の幅を示しており、この範囲内で多くの実績値があります。
– ピンクと薄い青色の線は異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰、直線回帰など）による予測を示していますが、これらもほぼ横ばいであり大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には大きな乖離は見られず、予測の信頼性があると考えられます。
– 各予測モデル間でも極端な違いはなく、全体の予測精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの大部分が高い値を示しており、社会における共生・多様性・自由の保障が強く支持されていると解釈されます。
6. **グラフからの直感的な理解と影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、社会の多様性や自由保障の取り組みが安定的に続いているという印象を受けるでしょう。
– ビジネスや政策において、安定した社会インデックスは投資や新たな施策の信頼性を高める要因となり得ます。
全体として、このグラフは社会的な安定性とその予測における高い信頼性を示しており、特に長期的な戦略や政策立案において重要な指針となり得るでしょう。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 午後8時の数値は7月1日から上昇し、安定した高水準を示しています。
– 午後3時、午後4時のデータが途中からなくなっているため、この時間帯のデータは何らかの理由で収集できなかった可能性があります。
– 午後11時と午後7時の数値は途中までは低い傾向でしたが、徐々に上昇し、ある時点で他の時間と同等の高水準となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後7時の数値は特に劇的な上昇を示しています。最初は低かったものの、短期間で急上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を表しています。暗い色から明るい色に変化することで、スコアの上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午後7時、8時、11時は似た動きをしており、午後3時から午後4時にかけてのデータの欠落があるものの、これらの時間帯のスコア上昇が確認できます。これらの時間は何らかの関連があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯においてスコアが大幅に上昇していることから、その時間帯の活動（例えば、社会的なイベントや活動）が全体のスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 午後7時から深夜にかけてのスコア上昇は、人々がその時間帯に活発に活動している、あるいはその時間帯に重要な社会的イベントがあることを示唆しています。
– これにより、ビジネスやイベントの企画が、この高スコアの時間帯に合わせて行われるようになるかもしれません。
このヒートマップは、特に特定の時間帯における社会活動の傾向を視覚的に示しており、企業や政策立案者が社会的行動のパターンを理解する上で有用なツールとなります。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 期間中、様々な時間帯に異なるスコアが見られます。一部の時間帯では徐々にスコアが上がるか、下がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と2日の19時には低スコア（紫色）が見られますが、それ以降は19時のスコアが上昇しています。
– 日付が進むにつれて、全体的にスコアが向上しているように見える部分もあります。
3. **個々のプロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、明るい色ほど高スコア（黄色）を表しています。
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特定の時間により高評価が得られる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるスコアのパターンがあり、一部は日を追うごとに改善されているようです。
– 同じ時間帯における色の変化は、何らかの外部要因（例：行事やイベント）が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 平均スコアは特定の時間帯（例えば8時や19時）で高くなる傾向があります。
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**:
– 特定の時間帯でスコアが高くなることから、その時間が効率的または人気のある活動時間である可能性があります。
– ビジネスや教育機関などは、このデータを活用して活動の最適化やマーケティング施策を考案することができるでしょう。また、特定の時間に高いエンゲージメントを見せることができれば、社会的なキャンペーンやサービスの導入に対しても良い影響を与えるかもしれません。
このグラフを通じて、時間帯ごとの行動やトレンドを視覚化し、改善のための有用な情報を引き出すことができます。
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:
このヒートマップは、社会のWEI（仮想例）平均スコアを30日間にわたり時系列で示しています。以下、特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が濃い青から緑、黄色に変わることから、時間と共にスコアが上昇している傾向が見られます。
– 特に、7時と15時の時間帯はほぼ一定で緑から黄色への変化が多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後の16時からは濃い紫があり、これは他の時間と比較して初期段階で低い値を示しています。
– 16時の急激な色の変化は、時間帯によるイベントや出来事が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、黄色に近づくほど高いスコアを意味します。
– 一部、特に8日と16日あたりでは、短期間での急進的な色の変化が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時、8時、15時でスコアが似た傾向にあることから、これら時間帯の活動が関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝と夜間のスコアに差異があることから、活動の集中度や社会的な動きが時間帯によって異な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**:
– 組織がこのスコアを活用する場合、色の変化が少ない時間を注目することで、安定的な活動を行える時間帯と判断できます。
– 特定の時間に低スコアが続く場合は、効率改善のための対策が必要となるでしょう。
このデータは、社会活動の傾向を視覚的に理解しやすく、どの時間帯に重点を置くべきかという戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示すだけで時間的トレンドは示していません。数値が高いほど強い正の相関があり、低いほど負の相関があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– マップ上で特に目立つ異常な外れ値や急激な変動は示されていませんが、低い相関（青っぽい部分）は注目に値します。
3. **プロットや要素の意味**:
– **濃い赤**: 強い正の相関（+1に近い）。
– **青**: 負の相関を示しますが、このヒートマップではあまり強い負の相関はありません。
4. **時系列データの関係性**:
– 相関なので、直接的な因果関係ではないが、項目間の強弱関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **強い正の相関**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に強い相関を示しています。
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」も高い相関を持っています。
– **中程度の相関**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの要素は中程度の相関があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップは、個人と社会が共生し、個別のスコアが全体の健全さを反映することを示しています。
– 「心理的ストレス」と「個人WEI平均」の高い相関は、社会的ストレスが個人の幸福度と直結している可能性を示唆しています。
– 高い相関を持つ項目間での変化は、他の項目にも影響を与えやすいことを示唆しており、このことは政策立案やプログラム開発において重要な考慮点となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、全体的にかなり安定しており、30日間の明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心的ストレス）」は、他のカテゴリに比べて多くの外れ値が見られます。特に、「経済状態」では下方の外れ値が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はそれぞれのWEIタイプのスコアの分布を示しており、箱の中は中央値を含む上下四分位数を表しています。ひげは、スコアの範囲を示しています。
– 色の違いは、カテゴリごとの区分である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特段の関連性は示されていないが、社会関連のスコア（緑系の色）は、一貫して比較的高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平・公正さ）」は中央値が高く、スコアの分布も狭い範囲に収まっており、安定した状況を示しています。
– 一方で、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（社会整備・経済機会）」のスコア分布は広く、変動が大きいことがわかります。
6. **グラフから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**
– 経済状態や心的ストレスに関するWEIスコアはばらつきが大きく、経済的安定性や心理的負担が社会で重要な課題となっている可能性があります。
– 社会の公平性や自治に高いスコアが見られることは、社会制度が一定評価されていることを示唆します。
– ビジネスや公共政策においては、経済的な支援や心理的サポートが重視されるべきであるという洞察が得られます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、STL分解によって分析された30日間の総合WEIスコアに関するものです。以下にそれぞれの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの2番目の「Trend」成分を見ると、この期間全体で緩やかに上昇しています。これは、長期的な視点で見ると、社会の総合WEIスコアが全体として好調に推移していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」成分では、一時的に急激な上昇（特に7月7日から9日頃）が見られ、その後通常の状態に戻っています。これは短期的なイベントや突発的な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」成分は、実際に観測されたデータを示し、全体として小さな変動を伴いながら上昇しています。
– 「Seasonal」成分は、周期的な変動を示しています。周期性は微弱ですが、多少の波があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドは全体として上向きである一方、周期成分と残差成分が観測値に短期的な変動を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特筆すべき相関関係は見受けられませんが、周期成分と残差による影響で、観測値はトレンドとは異なる微細な動きも見せています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– トレンドの上昇は、社会においてポジティブな方向性を示しています。これは、社会の総合WEIスコアが向上しており、経済活動や社会的な健全性が改善されていることを意味するかもしれません。
– 短期的な変動や外れ値は、特定のイベント（例えば、政策の導入や大規模な社会活動）が一時的にスコアに影響している可能性があります。ビジネスにおいては、このような変動に対して準備を整えたり、適切な対策を講じることが重要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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**:
– **Observed（観測値）**: 全体的に上昇傾向があります。これは、対象期間中に何らかの要因で個人のWEI平均スコアが向上したことを示しています。
– **Trend（トレンド）**: 一貫して上昇しており、観測値と同様に期間全体で改善が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual（残差）**: 7月7日頃に急な上昇があります。これは短期間の不規則な変動を表しており、一時的な要因が影響した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Seasonal（季節要因）**: 周期的な変動がわずかに見られ、スコアに対する影響は限定的ですが、存在します。
– **Residual（残差）**: 全体の変動が少なく、大きな異常値は観測されません。
4. **時系列データの関係性**:
– 「Trend」は観測値の全体的な方向性を示し、「Seasonal」と「Residual」は細かい短期間の変動を補足しています。観測値の変動は主にトレンドによるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが安定して上昇していることから、長期的な改善傾向にあると考えられます。
6. **直感的洞察と影響**:
– 直感的に、観測されたスコアの改善は肯定的な社会的または個人の変化を示唆しています。この改善が続くと、長期的な成果として社会やコミュニティの向上につながる可能性があります。しかし、季節的な要因も影響しているため、短期的な変動への注意も必要です。
総じて、このグラフはポジティブな長期トレンドを示しており、社会的な改善を反映している可能性がありますが、一時的な変動要因を無視しないことが重要です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフはSTL分解を用いて社会カテゴリにおけるWEI平均スコアを30日間にわたって分析しています。以下は詳細な分析です：
1. **トレンド**:
– トレンドは緩やかな上昇を示しています。これは、全体的にWEI平均スコアが改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットで、7月7日および8日に急激な変動が見られます。これは一時的な要因によるもので、異常が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **観測値（Observed）**: 実際のデータの変動を示しています。
– **トレンド（Trend）**: データの全体的な上昇傾向を示しています。
– **季節性（Seasonal）**: データ内の周期的な変動を示しており、特定の傾向が周期的に発生していることを示唆しています。
– **残差（Residual）**: トレンドや季節性で説明できない不規則な変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが一致して上昇している中で、季節性により一定の変動パターンが繰り返されています。残留変動は主に季節性によるもので、トレンドにはあまり影響を与えていないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は一定のパターンを持っており、トレンドと強く結びついています。残差は少なく、データの大部分がトレンドと季節性で説明できることを示しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 全体的な上昇トレンドは、社会的な指標が改善していることを示唆しています。一時的な変動は可能性として外部要因に起因するもので迅速に対策を講じる必要があるかもしれません。
– 継続的な改善トレンドは、政策や社会的介入が効果を上げている可能性を示唆し、さらなる改善策の導入を促す要因となり得ます。
この分析に基づいて、決策立案者は政策や戦略を考慮し、観測されたトレンドを継続的にモニターすることが重要です。
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:
以下のようにグラフを分析しました。
1. トレンド:
– 第1主成分が広範囲に分布しており、第2主成分では比較的短いレンジ内であり、一方向への具体的なトレンドは見受けられません。データは散らばっているため、上昇や下降の傾向は特定できません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 第2主成分の上部に外れ値が少し見られます。これらの点は他のデータから離れており、特異な事象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:
– プロットはデータポイントを示しており、第1主成分と第2主成分の値で構成され、データの分布を把握できます。密度は右側に比較的集中していますが、中央から左側にかけても一定の分布が見られます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 明確な時系列データの関係は見えにくいですが、密な分布はデータ間のある程度の関連性や相関の可能性を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 第1主成分が主要な変動を示しており、第2主成分との間に明確な直線的相関はないようです。データはむしろクラスターを形成しているように見えます。
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:
– データの不均一な分布や外れ値は、特定の要因またはイベントが調査対象に強い影響を与えている可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、特異なデータポイントに注意を払い、その背後にある要因を探ることで新たなインサイトを得ることができるかもしれません。
– クラスタリングの傾向が示唆されるため、特定のグループ間での関係性や共通する特性があるかをさらに調査する価値があります。
このような観点から、データをさらに深く分析することで、より具体的なインサイトや情報を得るための次のステップを考えることが重要です。
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。
