📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、WEIスコアにおけるいくつかの重要な傾向と異常値を見つけることができました。以下にそれらを示します。
### 時系列推移
1. **総合的なトレンド**:
– 初期の数日間（7月1日から7月3日頃）は一貫性のない変動が見られましたが、7月4日以降は徐々にWEIスコアが安定し、緩やかな上昇傾向を示しています。特に、7月7日から11日にかけて大きなスコアの上昇があり、これは社会WEIの高まりによるものと推測できます。
### 異常値
1. **検出された異常**:
– 初期には複数の異常が検出されました。7月1日と2日にいくつかの異常値（0.62～0.70レンジ）が確認されました。これらはデータ集計の誤差や期間初期の評価不整合による可能性があります。
– 高スコアの大部分は後半に検出されており、これは調整が行われた結果の可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
1. **トレンド**:
– 長期的トレンドは後半での安定化とスコアの高まりが示唆され、社会的要因がこれに寄与していると予想されます。
2. **季節的変動**:
– 季節性パターンは特に顕著ではなく、日々のデータは小さな変動を繰り返しています。これは、日々の社会的出来事や個人の状況によるものである可能性があります。
3. **残差**:
– 説明できない変動は主に初期のデータに集中しており、後半にかけて改善されています。
### 項目間の相関
1. **相関の強弱**:
– 個人WEIの項目、特に健康状態と経済的余裕は中程度の相関を示しており、個人の充実度は経済状態と健康状態に影響されることを示唆しています。
– 社会WEI項目間では、持続可能性と共生・多様性の指標が強い相関を持つことを示しており、持続可能な社会は多様性の尊重につながる可能性があります。
### データ分布
1. **箱ひげ図解析**:
– 各WEIスコアは0.7～0.85あたりで比較的集中しており、中央値もその付近に設定されています。
– 初期のデータに外れ値が存在しますが、全体として後半のデータはより安定したばらつきを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
1. **構成要素の寄与**:
– PC1が73%の寄与率を持っており、全体の変動の大部分を説明しています。これは、WEIの総合トレンドを代表する指標で、社会的および個人的な要素を統合的に反映していることを示しています。
– PC2の貢献は小さいですが、微細なバリエーションの理解に役立つことが考えられます。
この分析に基づき、WEIスコアは時間の経過とともに成熟し、特に社会要因に対する高まりの影響を強く受けています。今後、計測の精度と安定性を向上させるために、初期のデータ収集および評価基準の改善が必要とされ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:
1. **トレンド**:
– 最初の20日間は、実績データ（青い点）が0.6〜0.8の範囲で横ばいに推移しています。
– 予測期間に入ると、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ色の線）は若干の上昇トレンドが見られますが、線形回帰（シアン色）と決定木回帰（緑色）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤に複数の外れ値（黒い円で囲まれた点）が見受けられますが、大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円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、実績値から予測に移行する際の変動は少ないです。
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で大きなギャップは見られず、予測全体が比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.6〜0.8に集中し、外れ値を除き安定しています。
– 予測データは、モデルによってやや異なる動きを見せていますが、大きな乖離はありません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 短期的には、社会的指標は比較的安定しています。
– 不確かさが小さいため、安心感をもたらす一方、外れ値が一部存在することで、潜在的なリスクを注意深く監視する必要があると言えます。
– ビジネスや政策立案において、堅調な指標に基づく安定した計画が可能と考えられますが、不確かな市場の変動にも備えるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の日程では、WEIスコアが若干の上昇トレンドを示しています。その後、スコアは横ばいになり、安定した状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間でいくつかの外れ値が見られますが、その後はほとんどのデータが安定した範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績のデータポイントを示し、黒い円が外れ値を示しています。
– 予測データ（赤い点）は実績とかなり異なる傾向を示しており、将来的には上昇する予測モデルもあります。
– 数種の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示され、それぞれ異なる未来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に著しいギャップがあり、モデルによって予測結果が大きく変わることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で収まっているものの、予測には広範な不確実性が存在します。
6. **直感及び社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的には、現時点で実績データは比較的安定しているように見えますが、将来の予測には大きな不確実性があります。
– 社会的には、予測モデルのバリエーションは政策決定者に対し、多様なシナリオの検討を促す可能性があります。
– ビジネスの観点からは、多様な予測モデルに基づく戦略の柔軟性が求められる旨の示唆があります。
データの全体像としては、ある程度の安定を示しているものの、予測における不確実性への対策が重要であることを示しています。
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（青色の点）は、概ね横ばいに近いトレンドを示していますが、軽微な上昇傾向が見られます。
– 今後の予測（紫の線）は、全体的に高いレベルを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ全体に大きな外れ値は見られません。個々のプロットは比較的一定の範囲に収まっています。
– 黒い円で強調されたプロットは、外れ値の可能性を示しています。
3. **プロットの意味**
– 青いプロットは実績データを示し、実際のWEIスコアの推移を表現しています。
– 紫の線は予測値を表し、さまざまな回帰手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値といくつかの予測手法の結果が比較されており、それらが相互に調和していることから、モデルの予測が比較的信頼できることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状の実績と予測フォーキャストが一致しているかを確認することができます。それぞれの予測が高く評価される範囲内で収束しています。
6. **直感的な感覚および影響**
– 人間の直感として、このグラフは過去30日間のWEIスコアが安定しており、予測される結果も高止まりしているため、信頼性のあるトレンドが形成されていると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会的には、この安定したスコアは、対象領域において一定の信頼性やパフォーマンスが維持されていることを示唆します。新しい戦略を立てる際にこの予測を基に考慮することができます。
このように、データと予測モデルを活用して、将来の行動を計画するのに役立つ視覚情報を提供しています。
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**
– 実績データ（青い点）は、期間を通じて比較的安定しています。大きな変動はありません。
– 予測データは、線形回帰およびランダムフォレスト回帰のラインにより示されています。線形回帰は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の方はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の期間に外れ値（黒い円で示されたデータ点）が複数見られ、通常のパターンから逸脱しています。
– 外れ値は経済的な要因や個人的な変化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**
– 青い点は実績データを、赤いXは予測データを示しています。
– グレーのシェーディングは、予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的一定であるのに対し、予測は将来の可能性を示し、ランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図は比較的集中しており、高い経済的余裕スコアが一定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定していることから、対象者の現状の経済的余裕は保たれていると感じられます。
– 予測が横ばいまたは上昇を示していることから、将来的にもこの安定が続くか、軽微な改善が期待されるかもしれません。
– 外れ値に注目することで、特定の月に何らかの特別なイベントや変化があった可能性があるため、その要因を調査することが重要です。
この分析を基に、安定した経済状態の維持と外れ値の調査を行い、適切な対応策を検討することが考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 青いプロットで示されています。データは比較的一定で、0.6から0.8の間に主に存在しています。しかし、大きな変動は見られません。
– **予測（線形回帰と決定木回帰）**: 同じ0.6–0.7の範囲を維持していますが、期間の後半に向けてわずかに上昇傾向が見られます。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 一貫してフラットで、変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに示された外れ値は、いくつかの円で強調されています。これらは平均からの逸脱を示すデータ点であり、異常または特別な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績のデータは青い点で示されています。
– 予測は色分けされており、線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは、実績データに基づいて将来の動向を示そうとしており、特に線形回帰と決定木回帰の予測ラインは徐々に実績に近づく動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは多少のばらつきがありますが、全体としては安定しています。予測モデルはその安定性を反映しつつ、緩やかな回帰線を描いています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データには一定の信頼性と安定感があることが示されています。ただし、外れ値の存在は、予測や戦略において考慮すべき潜在的なリスク要因を示唆しています。
– 予測モデルは全体として、実績に基づく堅実な予測を目指しているが、特定の変動を捉えることは難しいかもしれません。
– 社会的には、健康状態の安定度が見られ、全般的な健康管理や政策の基盤として利用できる可能性があります。ただし、予測の不確実性への対処が必要です。外れ値は特に重要な健康イベントや外部要因の影響を示す可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）では、初期に0.6以下の値から始まり、その後0.8前後で横ばいになる傾向があります。
– 予測データ（複数の回帰方法）は概ね安定しているが、ランダムフォレスト回帰のみが大きく上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に複数の外れ値が認識されており、黒い円で囲まれています。この期間、値は増加する傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測値は異なる色と線で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、多くのデータ点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**:
– 実績と予測データの間には差があり、ランダムフォレスト回帰と他の予測手法との結果にも差異が存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と一部予測データの間には、後半で類似する傾向が見られます。
– 実績は0.8付近に密集しているため、安定した状態にあると考えられます。
6. **直感的な洞察**:
– 人間としては、ストレスが初期に上昇し、その後安定する傾向を感じるでしょう。
– 社会やビジネスへの影響としては、初期の不安定な状況が改善される兆候が見えるため、心理的な対策が功を奏している可能性があります。
– 予測モデルの中では、特にランダムフォレスト回帰が他とは異なる結果を出しており、これは特定の要因が影響している可能性を示唆します。これに基づくさらなる分析が有用です。
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:
このグラフは社会カテゴリの個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しています。以下に注目点と考察を挙げます。
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）はおおむね0.6から0.85の間で変動していますが、全体的にやや横ばいから僅かに上昇しているように見えます。
– 予測値（赤い×印）は、関連モデルにより異なりますが、概ね0.8から始まり徐々に上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られます。これにより一時的な急激な変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青の散布点、予測値は赤の×印として示され、多様な予測モデルが異なる色の線で表示されます。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は灰色のエリアで示されていますが、特定の期間は安定していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデル予測が示され、特にランダムフォレスト回帰は他よりも早期に安定した数値に達します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は濃度が高い領域は0.8付近に集まり、比較的安定していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の不安定な実績にも関わらず、全体的には自由度と自治のスコアは安定しているように見受けられます。
– 予測モデルが示すように、今後もスコアは安定ないしはゆるやかに改善する可能性が高いです。
– この安定性は、政策変更や組織の対応による影響を受けている可能性があり、社会の自由度や自治の向上が期待されます。
この分析は、今後のモデルの予測を利用し、改善点や成功要因を模索することで、より効果的な社会的介入を企画・実行する基礎となり得ます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、初期には約0.6付近から始まり、徐々に上昇し、後半では0.9付近に集中しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は非常に高い値、0.8から1.0の範囲で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の頃に低い値のデータポイントが多く存在し、それらは他のデータポイントから外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、時間とともに上昇しています。
– 異常値は開始時期に集中しており、後半にはほとんど見られません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期のデータに比べて先の予測に不確かさが増し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**
– 実績データは時間とともに改善しており、予測モデルのラインも高いスコアを示していますが、実績が予測に近づく傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間の経過とともにスコアが向上していることから、何らかの要因が関与して公平性・公正さが向上したと考えられます。
– 予測の信頼性が高く、実績もそれに近づいているため、モデルの精度が一定の評価を得るでしょう。
6. **直感と社会への影響**
– 直感的には、社会の公平性や公正さが改善されていると考えられます。
– ビジネスや政策の観点からは、改善傾向を維持し、さらに高いスコアを目指す取り組みが求められます。
– 異常値に関しては、何がそれを引き起こしたのか分析し、早急な対応が求められます。
総じて、このグラフは、おそらくAIやデータドリブンなアプローチによって、社会の公平性が向上していることを示唆しています。予測と実績が近づいているため、継続的な改善が見込まれますが、初期の異常値を考慮し、何らかの改善策を講じるべきです。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは概して横ばいで、スコアは0.8から0.9の範囲内に収まっています。
– 複数の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のうち、線形回帰とランダムフォレスト回帰が微増しており、決定木回帰は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はグラフの初期の方に1つ見られますが、その後は実績プロットにおいて安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実測値を示しており、主に0.8から0.9の間に密集しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、時間とともに変わらず一定です。
– 異常値として黒いサークルでハイライトされていますが、大きく外れた数値は少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値を比較すると、実測値は予測範囲内に留まっており、その安定性を確認できます。
– 異なる予測モデル間で大きな乖離は見受けられず、類似したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値の分布は均一で、顕著な変動はありません。
– 予測モデルのスコアは相互に一致しており、特定のモデルが実績を大きく逸脱することはないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、社会の持続可能性と自治性に関するWEIスコアが安定していると言えるでしょう。
– 予測モデルと実測値が十分に一致していることから、この安定性は継続する可能性が高いです。
– ビジネスや社会において、持続可能性の向上やリスク管理において一定の信頼性を持つデータとして活用できるでしょう。
全体として、このグラフは概ね安定した傾向を示しており、予測との整合性も高く、未来のデータに対する信頼性を提供していると言えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は、最初の数日間でわずかな上昇が見られた後、ほぼ横ばいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）の紫色の線は、若干の変動がありながらも全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの一部が黒い円で囲まれており、これは外れ値を示していますが、多くはないため、データ全体が比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIの青いプロットはデータの実際の進行を示し、予測AIの赤いプロットは未来の予測です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測の精度や信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はすべて、高度な予測手法による将来のWEIスコア予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として0.8から1.0の範囲にあり、安定しています。
– 外れ値以外では、実績AIと予測の間に大きな乖離は見られません。
6. **人間が感じる直感、及びビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが主に0.8以上で安定していることは、社会基盤や教育機会の安定した高い水準を示唆しています。
– この安定性は、政策立案者や教育機関に安心感を与える可能性がありますが、長期的な改善には一定以上の努力が必要とされることも理解されるべきです。
総合的に見ると、このグラフは教育機会や社会基盤が短期間で安定していることを示しており、今後の予測も安定しています。政策の一貫性や社会基盤の継続的な支援が重要です。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データは、全体として0.6から0.8の間で安定して分布しており、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータがいくつか存在し、それらは全体のトレンドから外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示しています。このデータはクラスタリングしているように見えます。
– 予測データには、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる手法が用いられており、それぞれ異なるラインで予測の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**
– 予測手法ごとに異なる結果が見られますが、ランダムフォレストと決定木回帰の予測ラインが特に高いスコアを予測しているのに対し、線形回帰はそれよりも低い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのデータが0.7から0.8の範囲に集中しており、共生・多様性・自由の保障のスコアが高めであることを示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– グラフからは、社会における共生・多様性・自由の保障のスコアが比較的高い水準で維持されていることがうかがえ、社会の安定性や統合の進展が示唆されます。
– 予測手段によってスコアの見通しが異なるため、どの手法を信頼するかによって、将来の計画や政策立案に影響を及ぼす可能性があります。
全体的に、スコアの安定と予測手法の違いに着目することが重要です。これを活用してより良い社会戦略を考察する必要があります。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 7時から8時にかけて明るい緑から黄色の色調が見られ、比較的高いスコアを示しています。
– 16時から19時の間は青や紫が目立ち、他の時間帯に比べてスコアが低いことを示しています。
– 週の後半からは全体的にスコアが上昇傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日に16時のスコアが特に低く、暗い紫色で示されています。この日は他の日に比べて特異な低スコアの日として注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、緑や黄色が高スコア、青や紫が低スコアを示します。
– 横軸は日付を示し、縦軸は時間（時間帯）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**:
– 表示されている複数の時間帯において、特に朝の時間帯と夕方の時間帯でスコアの傾向が異なります。こうした時間帯ごとの異なる傾向は、人々の活動パターンや社会的な動きに関連しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝から昼にかけてスコアが高くなる傾向があり、夕方になると低下しています。
– 特定の日（例えば7月2日）の特定時間帯での低スコアの頻出は、外部的要因（社会的イベントや天候など）による影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 朝の時間帯に高スコアが多いことから、この時間が社会活動の活発な時間であると直感的に認識される可能性があります。
– 平均的なスコアの向上は、全体的な社会状況の改善や特定のポリシーやキャンペーンの効果を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、時間帯別の効果的なマーケティング戦略の立案に役立つかもしれません。
このように、このヒートマップは時間帯と日付に基づいて社会的活動や状況の変動を示す有用な可視化です。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が紫から緑、黄色へと変化しています。これは、平均スコアの上昇を示している可能性があります。
– 時間帯によってスコアの分布に変化が見られます。特に16～19時の間で高いスコアが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で突如色が変わる箇所があり、スコアが急激に変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを示します。
– 密度が高い時間帯は、データが密に観測されていることを示し、人々がその時間帯に活発に活動している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的に見ると、特定の傾向が時間帯ごとに現れています。朝と夜のスコアは低め、午後から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの上昇は、社会的活動の活発化、もしくは関連イベントがあったか、参加者の増加などが関与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一日の特定の時間帯（主に夕方）に活動が集中していることは、皆がその時間帯に仕事を終えた後、スポーツや交流活動に参加していることを示唆しています。
– 昼間のスコアの増加は、時間的なリソースの有効活用や、効率的な時間管理への関心の高まりを示しているかもしれません。
このヒートマップから、特定の日や時間帯に社会的、経済的な活動が集中的に行われていることが視覚的に示されています。この結果は、活動のピークタイムを狙ったマーケティング活動や、リソースの効果的な配分策などに利用される可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、時間帯ごとに見ると、複数の異なるパターンが見られます。例えば、朝（7～8時）と夜（19～23時）で異なる傾向を示しています。朝方は安定した高いスコアを維持し、夜は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯における急激な変動は少なく、比較的一貫したパターンが見受けられます。ただし、7月1日と2日の16時台においてはスコアが低く、これは外れ値として考えられます。
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おり、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。期間の初めは多様な色が見られる一方、後半になると高いスコア（黄色）で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに見ると、夜間（19時以降）には7月上旬にスコアが変動し、そこから安定する様子が見られます。これは昼間に比べ変動が激しいことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯全体で高いスコアに向かって徐々に集約される傾向が見られ、時間とともに良い評価を受けているように解釈できます。特に7月5日以降は色の濃淡が落ち着いています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的に見て、朝は一貫して高いパフォーマンスを維持しており、社会活動が影響している可能性があります。夜間は初期に低迷するものの、後半にかけて改善されています。これは、社会的イベントや人的活動が増加するといったビジネスやコミュニティの活性化を示唆しているかもしれません。
このヒートマップは、社会における時間帯別のパフォーマンスを視覚的に示しており、特定の時間帯に特化したマーケティングや施策を考慮す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:
このヒートマップは、WEI（ウェルビーイング指標）の各項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 一般的に、個々のWEI項目間には中程度から高い正の相関があります。特に、個人ウェルビーイング平均や社会ウェルビーイング平均と総合WEIは強い相関を示しています。
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低い相関が目立つ箇所があります。例えば、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）や、個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）の組み合わせでは相対的に弱い相関が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近づくほど相関が強く（1に近い）、青に近づくほど相関が弱いまたは負（0以下）です。ヒートマップの縦横のプロットは各項目間の相関の強さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時系列のため、時系列データとしての関係性というよりも、各項目間の相互関係を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個別のWEI項目間で高い相関を持つ場合が多く、全体的な社会のウェルビーイングに貢献していることが分かります。また、「個人WEI（健康状態）」は他の項目に比べやや低い相関を示すことがあります。
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**:
– 高い相関関係を持つ要素（例えば総合WEIと個別のウェルビーイング要素）間の強い結びつきは、政策や戦略を設計する際に重要です。強い相関が示す要素を優先的に改善することで、全体の社会的ウェルビーイングを効率的に向上させることが可能です。
– 経済的余裕や健康状態など、一部の要素が相対的に低い相関を示す場合、その分野における独立した改善・支援策が必要かもしれません。
これらの洞察は、社会政策の設計や企業のCSR戦略において有用な指針となるでしょう。
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:
このグラフは、複数の「WEIタイプ」について30日間の「WEIスコア」の分布を比較した箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各「WEIタイプ」には明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、全体的にスコアは0.6以上で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの「WEIタイプ」に外れ値が存在し、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では顕著です。
– 大部分のデータポイントは箱中央に集まっており、外れ値はまばらです。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅と髭の長さは、データのばらつきや集中度を示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」は特に狭い範囲に集中しています。
– 色は各「WEIタイプ」を区別するために用いられていますが、ここでは説明のフォーカスにはなっていません。
4. **時系列データの関係性**:
– 期間は30日間と限られており、時系列データの明確な相関関係は、この箱ひげ図からは把握しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的高いスコアでばらつきが少なく、他に比べて安定しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は外れ値が多く、経済状況が不安定である可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– プロットから、社会的要因が個人のウェルビーイングに大きく影響していることが視覚的に示されています。
– 高いスコアを維持する「個人WEI（心理的ストレス）」などは、心理的な健康が比較的良好であることを示しています。
– 外れ値の多い「個人WEI（経済的余裕）」は、経済的不安が社会や個人に対し深刻な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、特定の領域でのサポートや政策策定が求められることを示唆しています。特に経済的な支援が望まれるセグメントが存在するかもしれません。
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、社会カテゴリの総合WEIスコアを30日間でSTL分解したものです。各プロットについて以下のように分析します。
1. **トレンド（Trend）**
– グラフのトレンド部分は、滑らかな上昇傾向を示しています。総合WEIスコアは時間とともに一定のペースで増加しています。これは、全体的にポジティブな方向へ向かっ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（Residual）部分において、2025-07-10に急激な変動が見られます。この期間には、予測不可能な要因による一時的な変動が生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測データ）:** 実際に観測されたデータが示されています。短期的な変動やトレンドの具体的な形状を視覚化しています。
– **Trend（トレンド）:** データの長期的な動きを示す線で、ポジティブな傾向を持つことが観察されます。
– **Seasonal（季節性）:** 季節性の変動を示しており、一定の周期で変化しています。パターンが存在することがわかります。
– **Residual（残差）:** 季節性とトレンドを除いた後に残る不規則な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性の相対的な影響が視覚化されており、全体的な傾向が上向きであることから、社会的な要素がポジティブに作用している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関は難しいですが、トレンドと季節性の分離が有効に機能しており、それぞれの要素が独立して理解されています。
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**
– このグラフから、人間は徐々に状況が改善していると直感的に感じ取るかもしれません。ビジネスや政策形成において、上昇トレンドが続く場合、市場や社会政策の改善を後押しする根拠となるでしょう。一方で、急激な残差変動はリスク管理の必要性を示唆します。
全体として、このグラフは社会的メトリクスの改善を示しており、将来の予測や戦略形成において有用な視点を提供します。
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:
以下に、提供されたグラフについての詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– **Observed**グラフは、全体として緩やかに上昇しています。これは30日間の個人WEI平均スコアが徐々に向上していることを示しています。
– **Trend**グラフは明確に上昇傾向を示しており、持続的な改善が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**グラフでは、2025年7月9日と2025年7月13日にかけて急激な増加が見られ、その後急激に減少しています。この期間に何らかの出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は実際に観測されたデータを示し、**Trend**はその中の長期的な傾向を抽出しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を表示しており、小さな波があります。
– **Residual**は観測データとトレンド、季節性を除いた差分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Observed**と**Trend**は密接に関連しており、長期的には一致していますが、短期的な変動は**Residual**で補足されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇が基本的な動きを形成し、季節性は比較的小さな変化をもたらしています。残差は通常小さいですが、一部の期間で異常変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– トレンドの上昇は、個人のWEIスコアが全体的に改善していることを示唆しています。社会的には、個別の支援や介入が効果を奏していることを反映している可能性があります。
– 外れ値が示す急激な変動は、一時的なイベントや政策変更の影響を示しているかもしれません。これにより、一時的な混乱や適応が生じている可能性があります。
このグラフは、個人の福祉や幸福度の改善傾向を感じさせ、持続的な向上が期待される一方で、一時的な要因による変動も視野に入れる必要があることを示しています。
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:
以下に、このSTL分解グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として上昇しています。これは、期間を通じて緩やかに上昇傾向が見られることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差部分では、7月9日から11日にかけて急激な変動があります。ただし、その後は再び安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータを示します。
– **Trend**: 観測データの長期的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示しており、小さな周期性が見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた残りの変動を示し、突発的なイベントやノイズを示します。
4. **関係性**:
– トレンドは上昇しており、シーズナリティは小さな変動を示しているため、観測値全体も上昇傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は定期的に変動しているが、トレンドの方が観測値に大きく影響を与えているようです。
6. **直感や洞察**:
– トレンドの上昇は、社会における特定の指標の改善や成長を示唆しています。急激な変動が一時的なものであることから、長期的にはこの改善傾向が続くと予測されます。
– ビジネスや社会におけるインパクトとしては、この上昇トレンドがポジティブな施策や結果を反映している可能性があり、それを維持・改善するための活動が重要です。
この分析は、組織や政策立案者が将来の戦略を計画する上で有益な情報を提供するかもしれません。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、2つの主成分でデータを可視化したものです。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、第1主成分が0に近い範囲にクラスターが形成されており、右側に広がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左上方向に少数の点が見受けられ、これらは他のデータ点群から離れた外れ値的存在である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 軸ラベルにある寄与率（第1主成分: 0.73, 第2主成分: 0.07）から第1主成分がデータの分散をより多く説明していることがわかります。
– 点の密集部分が中央から右側にかけて存在しており、データの多くがこの範囲に集中し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**
– 時系列データは直接示されていませんが、30日間のデータがPCAによって圧縮され、グルーピングが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは右斜め上に広がる形で分布しており、これは第1主成分に強い相関があることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じることとして、特定の要素やイベントが社会的指標に大きく影響を与えている可能性があります。特に、第1主成分に沿ったデータの変動は重要な指標として注目されるでしょう。
– ビジネスや社会において、右側の密集部分に焦点を当てることで、共通したパターンやトレンドを捉え、戦略的な意思決定に活用できるかもしれません。
この分析により、データの全体像や潜在的な要因間の関係性をより深く理解するための基礎を提供します。
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。