📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体として若干の上昇トレンドを示しています。7月初旬に特に顕著な変動が見られ、7月2日から6日にかけてスコアが急激に上昇し、7月7日（0.88125）にはピークを迎えています。その後も高水準を維持しています。
– **個人WEI平均**も上昇トレンドを示しており、7月6日以降顕著に上昇しています。
– **社会WEI平均**は特にスコアが高く、7月6日以降0.9を超えることが多く、良好な社会状況を示唆しています。
#### 異常値
– 異常値はデータの変動が大きい場所で検出されています。特に7月1日から7月3日にかけて、総合WEIや個人WEIでいくつかの異常値が見られます。
– 考えられる要因としては、社会経済状況の急激な改善、政策変更、またはそれらに対する人々の期待感の高まりが挙げられます。7月7日以降の個人や社会の高い評価は、持続可能性や共生、多様性の保証などの努力が実った結果だと考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**は一貫して上昇しています。これは、全体的に評価が向上していることを示しています。
– **季節性の影響**は明確には見られませんが、短期間で急激にスコアが上昇している事実は、何らかのイベントや政策の影響を受けたものである可能性があります。
– **残差部分**は通常の範囲内に収まり、説明不能な変動は少ないです。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個々の項目間での相関はやや低いものの、特に「自由度と自治」、「持続可能性と自治性」、および「公平性・公正さ」が強く連動してスコアが向上していることがわかります。
#### データ分布
– **箱ひげ図**の分析はされていませんが、異常値分析に基づいて考えると、データのばらつきがやや大きいことが考えられます。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.74**であることから、これは全体の評価の最も大きな要因となります。高い個人や社会の自由度、均等な機会の保障など複数の指標が強く一体となっている可能性を示唆しています。
– **PC2の寄与率が0.07**は僅かですが、特定の短期的な出来事や変化が、細かい変動要因を提供していると考えられます。
### 結論
全体として、データは7月にかけて社会・個人ともに著しい改善を示しており、安心感や生活の質の向上を反映していると解釈できます。特に精力的な社会活動・政策が個人の幸福や社会的な公平性を向上させ、持続可能性や多様性を推進した結果、高いWEIスコアが達成されていることが分かります。このトレンドがどれだけ持続可能であるかを注視することが今後の課題です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 時間の経過に伴い、最初に表示された実績データ（青い点）は主に0.6から0.8の範囲に集中していますが、2025年7月以降、急にデータポイントが表示されなくなり、その後の実績データはありません。
– 予測データ（紫の線）は、最初は高い予測を示し、その後一時的に消えているように見えます。
– 2026年には前年度の実績（緑の点）が0.8から0.9の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期においていくつかのデータポイント（異常値として黒く囲まれた点）は、他のデータポイントとは異なるパターンを示しています。
– 予測の範囲（グレーの背景）の外に出るデータポイントは見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表しており、散布が比較的集中しています。
– 紫色の線（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、予測トレンドを示しており、期間が限定されています。
– 緑の点は前年の実績を示し、比較的安定したパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは重要な対照を提供しており、前年のデータが実績の将来のパフォーマンスに対する期待を設定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑の点と青い点、紫の線上の予測データが相関しているように見えます。ただし、予測の適用範囲が限定されているため、一貫した長期的なパターンの特定は難しいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響**
– 最初のデータからは、一定の安定性を感じますが、直近データが不足しているため、将来の変動について不安を覚える可能性があります。
– 予測データの初期の高さは期待を感じさせますが、データの不連続性が不安材料となるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測データに対する依存度が高い場合、信頼性の高い予測手法が必要であることがわかります。データの継続的な収集と分析が重要です。
このグラフは、データの継続収集と予測の改善が社会やビジネスにおける意思決定をサポートするために重要であることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（開始時点）では、数値の変動が少なく、横ばい状態が確認できる。
– その後、予測ライン（特にランダムフォレスト回帰）が急激に上昇し、予測の変動が増えている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後にいくつかの異常値が存在し、それが標準的な値から外れている。
– 時間経過とともにプログラムによる予測には急激な変動が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が大きく変動している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データが実際の過程を示している。
– **赤い×印**: 予測データが将来的な予測値を示している。
– **緑の点**: 前年の比較が行われており、基準としての役割を果たしている。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、これは異常値の範囲を含む。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、予測データ、前年データが並行して示され、相互に比較することで予測の妥当性を評価できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データから、実績があまり変動しないことが分かるが、予測においては大きな変動が予測されている。
– 異常値は実績データから明らかに外れた点として観察され、特に予測の不確かさを大きくしている。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 一般的には、実績データが安定しているため、業務やビジネスにおいて日々の業績は安定していると考えられる。
– 予測データの変動が大きいため、将来的な不確実性が存在し、これに対する慎重な計画が必要。
– 異常値の存在は、特異な出来事や予期しない変動の可能性を示唆しており、リスク管理の観点から無視できない。
このグラフは、過去と予測を比較し将来の計画に役立てるための重要な視点を提供していると考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月頃まで）は比較的横ばいで変動の幅が狭い。
– 後半（2026年以降）は、データが大きく間が空いて移行しており、全体的に高いWEIスコアが観測される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、一部のデータポイントが異常値として検出されている（黒丸）。
– 2025年7月以降から2026年5月まではデータが表示されていないため、急激な変動やトレンドの断裂があると推測される。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: これまでの実績データ。
– **予測（赤いバツ）**: 予測されたデータ。プロットが存在しないため、詳細不明。
– **異常値（黒丸）**: 異常と判断されるデータポイント。
– **昨年（緑）**: 前年の実績データ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年以降のデータと前年データが大きく異なっている可能性。
– 予測の信頼度や予測手法の評価が重要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半部のデータはWEIスコアが比較的低く、後半部のスコアは全般的に高い。
– データの時期による変化が顕著。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 前半は安定しているが、後半での大きな動きが目立つ。データの空白期間の理由が重要。
– WEIスコアが高いことで社会的/経済的に改善が見られるかもしれないが、詳細な要因分析が求められる。
– 社会への影響として、このトレンドに対してどのような政策や戦略が必要か検討する価値がある。
このグラフは、今後の社会情勢の予測において現在の実績データに加えて、異常値や予測モデルの検証が重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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025年7月頃）では、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– 後半（2026年6月頃）にかけてスコアは上昇しています。この短期間の急激な上昇は、経済的余裕が改善していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の時期に、0.6付近の異常値が観察されます（青い円）。これは通常のデータ点から外れた個別の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**
– 青色の点は実績値を示し、そこからの予測（ピンクや紫の線）があります。
– 紫、青緑、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルによる予測値は、全て若干の差はあるものの、ほぼ同様の傾向を示しています。このことから、予測モデルの出力に一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の分布は、全体的に比較的一貫しています。特に後半部分では、経済的余裕が改善する予測が立てられています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に捉えると、このグラフは改善傾向を示す希望的なメッセージを伝えています。WEIスコアが上昇することは、個人や社会全体の経済的な余裕が増していることを意味します。
– ビジネスや政策決定者にとって、このデータは今後の経済政策や企業戦略の立案時に有益です。経済的余裕の向上は消費拡大や生活の質向上につながる可能性があるため、これをいかに持続させていくかが重要となります。
全体として、このグラフはポジティブな変化を示唆しており、その背景にある原因や今後の展望についての深い洞察が求められる局面にあります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータでは、主に左側に青の実績データが密集しています。これらのデータは概ね横ばいのトレンドを示しています。
– 予測データは右側にあり、全体としては上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績データには特定の外れ値が見えます（黒の円）。
– この外れ値は他のデータポイントと比較して顕著に異なり、異常値として考慮されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIの評価を示し、過去の健康状態の指標です。
– 黒の円は異常値を示しています。
– 緑の点は「前年の比較AI」として、前年同期のデータを示しています。
– ピンク、紫、赤の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べて異なった（大きな）変化を予測しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密集度と外れ値の位置から、全体としては健康状態が安定しているが、特定の要因により異常値が発生する可能性があることが示唆されています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、過去のデータは比較的安定していたにもかかわらず、予測では多様な結果が見られることです。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態を予測し、潜在的なリスクに対応するための予測モデルの精度向上が重要であることが示されています。また、異常値の発見とその要因の解明は、医療政策や健康管理の改善に寄与するでしょう。
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:
グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは、実績AIによる実績値が青いプロットで示されています。これらは約0.8のWEIスコアで安定しています。
– 白と灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示していますが、時間の経過とともに変化する傾向がありません。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が初期の数点に見られますが、その後データがないため、トレンドを描くのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の〇で示される外れ値がいくつかありますが、これらは他のデータポイントに比べて顕著に異なるものではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、安定した値を持つことを示唆しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、最新のデータと比較しています。
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）が使われているものの、それらの予測値が少ししか描かれていません。モデル間の関係性を詳述するにはデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.8付近で密集していますが、緑の前年データはやや低い値を示しており、短期間での心理的ストレスの推移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や社会への影響**:
– このグラフからは、長期的に一定の心理的ストレスが続いている印象を受けます。
– 安定した状態を保ってはいるものの、改善が見られないため、社会的にはストレス管理への投資や介入が必要かもしれません。
– 特に外れ値部分の分析を深めることで、特定のストレス要因を特定し対策を講じることが考えられます。
全体的に、データは心理的ストレスの安定性を示唆しており、問題への対処が必要であることを示していますが、予測モデルによるさらなる分析が求められます。
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**:
– 初期のころはデータが密集しており、その後は大きく期間が空いて新たな点が出現しています。初期データは主に0.6～1.0の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の観測でいくつかの「異常値」（○）が見られ、それが実績に含まれています。
– 予測範囲（灰色）は一部データに対して広がりを見せていますが、その他のエリアでは狭い範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、予測（赤）と比較されています。
– 異常値は黒枠の円として示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測モデルの結果が異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、モデルによって異なる程度の乖離があります。
– 各モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる角度から予測をしており、その結果の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の日付のデータは高い自由度と自治スコアに収束しています。後半のデータは予測では比較的高いスコアを維持していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から見て、初期の観測データは変動の幅が大きく、自由度と自治の不安定性を示唆しています。
– 後半は特定の時点で安定性が増し、より高いレベルの自由度と自治が確保される可能性があります。
– 社会的観点からは、これが示しているのは自由度と自治の向上傾向であり、ビジネスにおいてはより自己主導的な活動や自治的な環境が発展していることを示唆しています。
このグラフは、自由度と自治の変動を視覚的に示すことで、個人や社会全体の自律性に関する重要な洞察をもたらしています。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには2つの大きな期間があります。2025年7月初めから2025年9月中間までの期間には、実績データ（青い点）が表示されており、0.6から1.0の範囲で散らばっています。この範囲では、数値が高水準に保たれています。
– 2026年6月ごろのデータ（緑の点）は0.78から0.84の間に密集しており、わずかに減少傾向があることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グレーの領域で囲まれた部分には、データのばらつきを示していますが、目立った外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ（実績AI）。
– 赤いバツ：予測データ（予測AI）。
– 黒の縁取りの大きな円は、異常値を示していますが、この範囲内では少数しか見られません。
– 紫、ピンク、青の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲を示しており、多くのモデルがほぼ類似した予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが重複している期間があるものの、予測値と実績値がほぼ一致しており、モデルの予測精度が高いことが示唆されています。
– 前年データ（緑）は将来予測に活かされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高いWEIスコアが安定して維持され、急激な変動は見られません。2025年後半から微細な低下が観察されますが、平均的なバラツキ範囲内です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間の視点からは、WEIスコアの全体的な安定性は、公平性と公正性が比較的維持されていることを示唆しています。
– わずかなスコアの低下傾向が続いた場合、社会的な課題が顕在化する可能性があり、さらなる監視や対策が必要となるでしょう。
– 組織や政策立案者は、このデータを活用して公平性を維持するための効果的な手段を模索する必要があると考えられます。データの安定性は、過去の改善策が持続的な効果を持つことを示唆するため、既存の取り組みを評価する指標となり得ます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から2026年1月まで）、実績AIのWEIスコアは0.8から1.0の範囲で変動しています。この期間中は大きなトレンドが見られず、横ばいの状態が続いているようです。
– 2026年5月以降、前年のデータのみが表示されており、この期間のデータは前年の状態を維持していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、異常値がいくつか観測されています。これらの異常値は実績値と比較して低いスコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績AIのデータは青い点で示され、過去のデータに基づくものであることがわかります。
– 予測AIのデータは赤い×で示され、未来の値を予測したものです。
– 縦の灰色の帯は予測の不確かさを表しており、±3σの範囲となっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる色の線で示されていますが、初期の予測はどの手法も類似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列データは、それぞれ異なる予測手法を示すものの、互いに大きな乖離はなく、全体として似た傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データと実際の実績データの間には高い相関があると考えられます。予測モデルは実績の範囲と一致した範疇で推移しています。
6. **直感と影響**
– このグラフから、社会WEIスコアは安定した高い水準を維持していることがわかります。異常値が観測される場合は問題の有無を確認し、必要に応じて対策を講じることが求められるでしょう。
– ビジネスや社会において、持続可能性と自治性が高く維持されていることは、組織や社会システムの強さを示し、安定した発展が期待できることを示唆します。
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
– **開始部分の上昇**: 2025年7月から開始し、スコアが急激に上昇しています。この部分は実績AI（青色の点）と一致し、予測との整合性が高いことを示しています。
– **その後の横ばい**: 一度上昇した後、スコアは高い水準で安定しています。これは社会基盤や教育機会が成熟した可能性を示唆します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: グラフの初期に黒い縁取りの青い点で示された異常値が見られますが、これらはその後の安定には影響していないようです。
### 3. 各プロットの意味
– **色と形状**:
– 青い点: 実績値を示し、全体的に予測と整合しています。
– 緑の点: 前年の実績値を示しており、全体的に今年の実績が前年を上回っていることが示されています。
– 紫、ピンクの線: 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示し、予測の一貫性と精度向上を目指していることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の一致**: 各予測モデルが実績値と非常に近い値を予想し、その精度が高いことを示しています。従って、これらのモデルは信頼性が高く、今後の指針として有効です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い相関の可能性**: 実績値と予測値の間に強い相関が見られ、どの予測モデルも精度が高いことがわかります。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **人々の印象**: このグラフからは、社会基盤や教育機会の改善が継続して行われていることが直感的に理解されます。これは社会に対しポジティブなメッセージを送り、さらなる投資や政策の強化を促す要因となるでしょう。
– **ビジネスや政策への影響**: 安定的なスコアは企業や政策決定者にとって、長期的なプランニングを行う上で有益です。また、予測モデルの信頼性から、新たなプロジェクトや改革の提示にもつながるでしょう。
このグラフは、全体的に社会基盤と教育機会が強化され、安定性が増していることを示しており、今後の展望についても楽観的な見通しを提供しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去データ）においては、WEIスコアが高く、安定しているように見えます。一方、右側（未来予測）ではスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側において、青いプロット（実績）が集中しており、異常値とされるデータが特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績を表し、黒い円は異常値を示しています。
– 緑色のプロットは、前年の比較として提供されています。
– 紫色、ピンク色、線形回帰予測の線は未来のスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間でのスコア予測値にばらつきが見られます。これは、未来の予測が一様でないことを示しており、モデルによる予測の不一致を意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は高いスコアで安定しているのに対し、未来の予測値は低く、変動が大きくなっています。このことから、将来の不確実性が増していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績が高く、予測値が低下しているため、未来における社会の多様性や自由の保障に対する懸念が高まる可能性があります。ビジネスにおいては、こうした不安を緩和するために多様性や共生に重点を置いた取り組みが求められるでしょう。
全体として、このグラフは将来の社会的な課題やリスクを示唆しており、関係者が積極的な対策を講じる必要性を浮き彫りにしています。
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:
グラフを分析すると、以下の観点で解釈できます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色のグラデーションが異なり、一貫したパターンが見られます。
– 色が時間とともに暗い紫から明るい緑や黄色に変わるトレンドがあり、これは一般的にスコアが時間とともに上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（19時-23時）で急に暗い色から明るい色になる区間があり、急激な変動が起こっていることが予想されます。
3. **ヒートマップの要素**:
– カラースケールでは、暗い紫が低スコアを、明るい黄色が高スコアを示しています。
– 色の濃淡は数値の大小を視覚的に分かりやすくしており、一週間内での時間別の変動傾向を把握できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアに明確な上昇パターンがあるため、各時間帯のスコアが互いに関連している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なるため、時間帯とスコアの強い相関関係が考えられます。
– 早朝と夜間でスコアが低く、日中にかけて高くなる分布です。
6. **人間の直感とビジネスまたは社会への影響**:
– 人々は日中に活動的であり、社会的なインタラクションが高まるため、スコアが高くなる可能性があります。逆に夜間は活動が低下し、スコアも低くなります。
– このデータは、企業がピーク時間に合わせた戦略を策定する際に役立ちます。例えば、労働力の配置やマーケティングのタイミングなどに応用できるかもしれません。
ヒートマップからは、時間帯別に明らかなパターンや変動が観察されるため、効率的なリソース活用のための指針として利用できるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性とパターン**: グラフは1日の時間経過に伴うWEIスコアの変化を示しており、時間帯ごとに異なるスコアパターンが見られます。特に朝の時間帯（7時-8時）と夜の時間帯（19時-23時）に高いスコアが集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 具体的な外れ値は目立ちませんが、昼間の時間帯（15時-16時）で比較的低いスコアが観察され、明確な変動が確認できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色とスコア**: ヒートマップでは、色の濃淡がWEIスコアを示しています。緑から黄色が高得点を示し、紫から青が低得点を示しています。
– **時間別のスコア分布**: 早朝や深夜はスコアが高く、一日の中心部は比較的低いスコアが目立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このヒートマップは、一日の各時間帯のスコアを視覚化しており、縦軸が特定の時系列データに対応していますが、現在の情報からは明確な相関関係は識別困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯によるスコアの変動が顕著で、全体的に朝と夜のスコアが高く、昼間は低いというパターンが浮き彫りになっています。
### 6. 人間が直感的に感じることとその影響
– **直感的な理解**: 人々は日中の集中力低下や他の活動への移行が示唆されている可能性があることを直感的に理解するかもしれません。
– **ビジネスおよび社会への影響**: このようなパターンは、仕事の効率化や労働時間の最適化において価値ある情報を提供する可能性があります。ピークスコアの時間帯を中心に重要なタスクを配置することで、パフォーマンスを最大化できるかもしれません。
これらの洞察は、個人や組織が日々のスケジュールを最適化する際に役立ちます。
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:
1. **トレンド**
– データは水平軸が日付、垂直軸が時間帯で、一日の各時間帯におけるWEI平均スコアが色で示されています。
– 日付が進むにつれて、時間帯によるWEIスコアの変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日前後で急激な色の変化が見られ、リセットまたは変化が発生しています。特に午後遅くから夜にかけての時間帯で色合いに変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、時間帯ごとのWEIの高さを示しています。黄色（高値）から紫（低値）までのグラデーションで示され、WEIが一定の時間帯において高いまたは低いことを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの色の変化にパターンがあり、分析によって同時間帯における特定のイベントやアクティビティの変動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**
– 同じ日付の異なる時間帯でのWEIの比較が可能で、特定の時間帯におけるスコアの高低を視覚的に比較できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会活動の変動や特定の時間帯での社会的活発さの高さを示しています。例えば、午後の時間帯における高スコアは活動的な時間を示し、ビジネスに置いてのピーク時間を推測する手助けとなります。
– この情報は、マーケティングやリソース配分の調整に役立ち、効果的な時間管理の基準となりえるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は期間ごとのトレンドではなく、相関関係を示しています。したがって、時間推移のトレンドはここでは提供されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主に相関の強さと弱さを示しており、急激な変動や外れ値は直接的には示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色合い**: 濃い赤は高い相関(0.9以上)、濃い青は低い相関または負の相関を示しています。
– 特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」はお互いに非常に高い正の相関を示しています。
– 相関が低い（青色が強い）箇所として、個人WEIの「経済的余裕」と社会WEIの「持続可能性と自治性」などがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものがないため、長期間にわたる変化はこのヒートマップからは解釈できませんが、項目間の相関を通じて可能な影響を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI関連の項目は全体的に「共生・多様性・自由の保障」と高い正の相関があります。
– 個人の「心理的ストレス」は他の項目と中程度の相関を示し、特に「自由度と自治」には比較的高い相関があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高い相関を持つ項目同士は、施策や社会政策においても互いに影響する可能性があります。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」が高い相関を示すことから、個人の幸福感を高めることで全体の幸福指数を向上できる可能性があります。
– 「心理的ストレス」と「自由度と自治」の相関が高いことは、自由や自治の向上が心理的ストレスの軽減に役立つ可能性を示唆しています。
このような相関の理解に基づいて、企業や政策立案者は、特定の領域における支援や施策の効果を予測し、より効果的なアプローチを計画することができます。
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**
– 全体的にWEIスコアは高い傾向にあり、0.6から1.0の範囲に集中しています。
– 特定のWEIタイプにおける上昇や下降のトレンドは箱ひげ図からは直接見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータセットで外れ値が存在しています。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などで外れ値が見られます。
– 外れ値が多いことは、特定の環境や状況で大きな変動がある可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 中央の線が中央値を示し、その上下のボックスが第1四分位数と第3四分位数を示しています。これにより、データの中心傾向とばらつきを確認できます。
– ボックスの幅が異なるのは、各カテゴリーでデータのばらつきが異なることを示しています。
– 色は各カテゴリーを視覚的に区別するために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる「個人WEI」や「社会WEI」カテゴリー間で、一定の類似性を見ることができます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は共に比較的高いスコアを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全体的に右に偏っているようで、中央値が上限に近づいているため、データが高スコア側に集中していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこれを見た場合、社会カテゴリー全体で高い生活満足度や、社会的公平性、公正さが感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値からみて、特定の領域ではさらなる改善が必要であることが示唆されます。特に、「経済的余裕」や「心理的ストレス」などの個人の水準を上げることが重要です。
これらの分析は、データのより詳細な解析や、追加の時系列分析と組み合わせることでさらに深まる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果として、特定の明確なトレンドは見受けられません。ただし、データポイントは、右上隅と左中央から下の領域にかけての広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に少数のデータポイントが集中している一方で、最も上部に位置するデータポイントは外れ値と見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– データポイントの密度は、中心および右側にかけて多く、左側に行くほど少なくなっています。
– 第一主成分（寄与率: 0.74）と第二主成分（寄与率: 0.07）が示されており、第一主成分の方が大きな影響を与えていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての特徴は明示されていませんが、データの広がりから、いくつかのクラスターが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分がデータの大部分を説明しており、この軸に沿った広がりが明確です。
– 第二主成分に沿った広がりは限定的であり、ほとんどの変化は第一主成分によって説明されることを示唆しています。
6. **社会への影響と洞察**
– WEI構成要素のこの分布は、特定の要因が他よりも大きな影響を社会に与えていることを示しているかもしれません。たとえば、特定の要因が他の要素を支配しているため、一部のデータが集中しています。
– 固有の社会的、経済的、文化的要因がこれらの要素の分布に寄与している可能性があります。これにより、特定の社会的トレンドやパターンの識別が可能になります。
このグラフは、主要な要因が他の要素に比べて非常に重要であることを示しており、それが社会やビジネスへの主要な影響を与える可能性があることが直感的に感じられます。
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。