📊 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**:
– 初期（7月1日）のスコア0.6875から始まり、7月6日には0.84375に大幅に上昇しており、7月7日にはピークの0.88125を記録しています。その後は高水準を保ちつつ変動が少なく、全体としては上昇傾向にあります。
– **個人WEI平均**:
– 初期は0.675で、その後7月6日頃から0.78付近で安定しています。7月7日以降は0.825近辺を維持しており、全体的には上昇しています。
– **社会WEI平均**:
– 7月1日の0.7から始まり、7月7日には0.9375を記録。その後も0.9付近で安定しており、こちらも明らかに長期的に上昇しています。
#### 異常値
– 異常値として指摘されているデータにおいて、総合WEIが7月2日時点で最低の0.62を記録しているのは特筆すべきです。また、7月6日から7日にかけて急激な上昇が見られます。この急激な上昇の背景には、社会的要因（例えば、政策の導入や社会的イベント）や個人エンゲージメントの向上がある可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解に基づく場合、既存データは上昇トレンドを示し、一部期間 (例: 7月6日以降) は季節性の影響を考慮することで微細なデータパターンの理解が進むと推測されます。残差については短期間での急激なスコア変動が観察され、それらは前述の政策など短期的にエンゲージメントが影響を受けた可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを用いると、個人的ストレスと他の社会項目間では相関が低いですが、自由度と自治との相関が高く（約0.8）、個人自律性の高まりがWEIに影響していると考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図分析に基づくと、個々のスコアには異常値が多く、特に心理的ストレス、個々の自由度に顕著です。中央値は、高レベルに位置していますが、ばらつきが相対的に高いです。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）ではPC1が73%の寄与率を持ち、主に個人の自由度、自治、社会的公平性が影響していることが示唆されます。PC2も一部寄与し、これは社会基盤や教育機会が強い影響を持つと推察されます。
### 総括
– 総合WEIスコアは、7月初旬以降に顕著な改善を見せ、特に個人の自由度や経済的余裕の増大が寄与している可能性が高い。
– 異常値やピークは、社会政策、イベント、個々のエンゲージメント等が関連しているか、特定要因を詳細に分析することでさらなる洞察を得られるでしょう。
– また、季節性とトレンドを考慮するSTL分解やPCAの結果を精査し、将来のWEIの推移を予測し、社会インフラの強化が求められています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは360日間の期間を対象とした総合WEIスコアを示しています。初期のデータは右側の領域で密集しており、一貫したトレンドはあまり見られません。しかし、後半部分（特に2026年の始まりに近い）では緑のプロットが明確な増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（左側）において、外れ値（異常値を示す黒い丸）がいくつか観察されます。特にWEIスコアが低い地点が異常値とされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実測値を示しており、初期に固まっています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、後半部分でのスコアが非常に高く、上昇傾向を示しています。
– 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）は異なった手法の予測結果を色別で示していますが、詳細な予測値はここではあまり重要ではないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年の比較では顕著な違いがあり、前年の方が明らかに高い値を含んでいます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期段階では、特に強い相関関係は見られません。ただし、前年のデータと実測の間にはある程度の差があります。
6. **直感的な解釈と影響**
– 高いWEIスコアが後半に登場していることから、社会的な指標や状況が改善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、2026年に向けて、社会的な安定や向上が期待されるというポジティブな見方ができるでしょう。特に、前年との比較で成長傾向が見られることから、政策や戦略の成功が推測されます。
総じて、このグラフは、社会的指標が良好な方向に進んでいる可能性を示唆しており、特に後半のデータに注目すべきでしょう。
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:
このグラフは、「社会カテゴリ」における個人WEI平均スコアの時系列散布図です。期間は360日間とされています。視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に見られる青色の実績データは、最初は若干の上昇トレンドを示していますが、急に右側へとジャンプしているように見えます。
– 予測データ（赤い「×」）は明確に描かれていませんが、予測の下限と上限（灰色の範囲）内に収まっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒色の○で示された部分が外れ値を示しています。特定の時点でのスコアが大きく他と異なっていることを意味しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）と昨年の比較（緑）は、異なる時点でのパフォーマンスの変動を示しています。
– 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）の3種類（それぞれ異なる色）は、データトレンドに対する異なるアプローチを示しています。線形回帰は一定の傾向を示す直線を指し、決定木回帰やランダムフォレスト回帰はより複雑なパターンを捉えようとしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロット位置の違いは前年との比較を表しており、全体として類似したパターンを繰り返しています。
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、特定の行動パターンが存在するため、相関が見られる可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– グラフ左側の急激な上昇と右側の分布の変動性は、新たな変化やトレンドを示唆しているかもしれません。これにより、社会的な動向が変化している可能性が示唆されます。
– 異常値は重要なイベントを示している可能性があります。社会動向の変化や新しい政策の影響であるかもしれないため、これを理解することはビジネスや社会において重要です。
このグラフは、個人の行動が標準から逸脱する可能性や、それに基づく予測を直感的に示しており、データの時間的変化に関する理解を促します。
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
– **期間の特徴**: 360日間で見た場合、初期のデータ（2025年）はWEIスコアが0.8付近でクラスターしています。その後、大きく離れた位置で新しいデータポイント（2026年）が0.6付近に現れています。
– **時間的遷移**: 初期の段階ではWEIスコアが高い値を維持していますが、後半で急激に低下しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **黒い円で示される異常値**が初期のクラスター内に見られ、これが通常のデータから外れた点となっています。
– **急激な変動**: 0.8から0.6への変動があり、社会的または経済的なイベントがこの変化を引き起こした可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形状**:
– **青い点**: 実績AIの実際のデータ。
– **緑色の点**: 前年との比較データ。
– **赤い×印**: 予測AIによる予測値。
– **線の種類**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なる予測モデルを示しています。
#### 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において、予測が現実のスコアと乖離している可能性があります。特に、予測手法でのばらつきが大きく、モデルの選択が結果に大きな影響を及ぼすことを示唆しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **初期のクラスター**では、データが密に集まっており、相関が強い可能性があります。
– **後期のデータ**は離れた位置に分布しており、予測が困難であることを示しています。
#### 6. 直感や社会・ビジネスへの影響
– **社会的影響**: WEIスコアの低下は社会的な不安定さや信頼性の問題を示唆している可能性があります。
– **ビジネス影響**: 大幅なスコア変動はビジネス環境や市場変化に影響を与える可能性があり、リスク管理や戦略の見直しを喚起します。
これらの点を踏まえると、社会カテゴリのWEIスコアは信頼性や安定性に関する重要な指標となり得ます。データの変動から背景にある要因を分析し、適切な対応策を検討することが肝要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇か下降のトレンドがないように見えます。
– 期間の前半（2025年）にはWEIスコアはかなり安定しています。
– 期間の後半（2026年）は以前よりも高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半にはいくつかの外れ値が観察されます（青いプロットの中に黒い円で囲まれたもの）。
– こうした外れ値は重要な経済的な変化や異常な出来事を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、均一に分布しています。
– 緑の点は前年の比較データを示します。
– 紫とピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
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に大きな乖離は見られません。全体として予測モデルは実績をよく捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関があることが示唆されます。
– 緑点と青点は異なる区間に分布しており、時間の経過による違いを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは安定した経済的余裕が感じられますが、初期の外れ値に注意が必要です。
– 社会的には安定感があるものの、初期の変動により一部の個人に影響が及ぶ可能性があります。
– ビジネスでは、リスク管理が重要になるかもしれません。
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**:
– グラフの初期段階では、実績データ（青）は比較的一定ですが、その後上昇しています。
– 時系列の最後には前年データとしての比較（緑）が表示され、より安定した高いスコアを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は、一般的なスコアから大きく外れているポイントを示しています。これは特異な事象、例えば健康状態の急激な悪化か改善を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフには複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されています。予測線がサンプルデータに対してどの程度近似しているかを比較することができます。
– 予測のフ散布（灰色）は、平均からの標準偏差に基づいた信頼区間を示しています。
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動向に基づいて、予測モデルが実績にどれだけ正確にフィットしているかがわかります。予測モデルにより示されるトレンドやフレキシビリティの違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、予測は実績データに近い形で分布していますが、いくつかの時点で異常値が見受けられ、予測の信頼性に関する疑問も示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– トレンドが上昇傾向にあることから、対象の健康状態が改善しているというポジティブなメッセージを受け取ることができます。
– 異常値は何らかの注意が必要な時点であり、より健康管理に注力することが必要な場合を知らせるサインです。
– 予測モデルは様々な健康改善シナリオをシミュレートするために利用され、政策策定や個人的な健康マネジメントに有効です。
この分析から、健康管理に関する戦略的な意思決定をサポートするための多くの情報が得られます。また、各種のモデルを利用して異なるシナリオを検討し、最適なアプローチを見つけることが重要となるでしょう。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期データ（実績）は0.6〜0.8の範囲に密集しており、比較的安定している。
– 急激に上昇する予測（線形回帰や決定木回帰）が見られ、その後、増加傾向が続いている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には外れ値がいくつかあり（黒丸で示される）、標準値からの逸脱がある。
– 予測においてもやや急な上昇があるが安定的に推移している。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色の点、予測データは赤色の×印やその他の色で示される。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を表し、初期には狭いが、その後の期間にわたって拡大する。
– 緑のプロットは前年との比較を示しており、増加が見受けられる。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測が混在する部分はわずかであり、予測が実績の傾向をなぞらえた上で、それを超えるような推移を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのばらつきが小さいが、予測値に従い広範囲にわたる分布が示される。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– WEI（心理的ストレス）のスコアは初期には安定しているが、将来的には増加する傾向が見られるため、ストレス管理の強化が求められるかもしれない。
– 環境要因や社会的プレッシャーなどが影響している可能性を示唆し、個人および社会全体のメンタルヘルス対策への影響を与える可能性がある。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側には「実績」と「予測」が密集していますが、これは主に横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレストによる予測（紫色）は少し上昇気味を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータに「異常値」（黒枠の円）がいくつかあり、これらは他のデータポイントから外れた値です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）は、集中して並んでいることから、一定の範囲で安定していると言えます。
– 線形回帰（青い線）は横ばいを示しています。
– 異なる予測アルゴリズム（決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる未来のシナリオを提示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各予測モデルは異なるトレンドを描いており、特にランダムフォレストの予測が他のモデルと異なり上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データはそれぞれ比較的安定した分布を示しており、一部の外れ値を除けば大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このデータが社会的、個人的な自由度や自治の指標として解釈されるならば、全体的に安定していることから、一部の揺らぎはあっても、より大きな社会的変動がないことを示唆しています。
– しかしながら、予測においては将来的な上昇の可能性を示すモデルも存在するため、今後の社会動向に注意を払う必要があります。
これらの点を踏まえると、予測の精度を高めるためにはさらなるデータ収集と分析が必要で、これによりより多様な社会的要因を考慮に入れたモデルの開発が可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の数か月（2025年7月から9月）では、実績AIによるWEIスコアは0.8から1.0の範囲に多くプロットされており、スコア自体は横ばいの状態です。
– 終盤（2026年4月から7月）では、前年の比較AIのスコアが見られ、0.4から0.8の間に分布しており、前年よりも全体的にスコアが低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測（予測AI）には外れ値が見られません。
– 異常値として特定された点があるが、極端にスコアが低いというよりは、誰か他のデータポイントと重複する形になっている。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによるデータ、緑のプロットは前年のデータ。
– 異常値は黒い円で囲まれていますが、他のデータに明らかに影響していないようです。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、人為的な予測の振れ幅や信頼区間が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AI、および前年のスコアの間に相互に比較するデータが重ねられています。
– 特段の周期性や関連性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間の初めに比べて、2026年度ではスコアが全体的に低下しています。
– スコアの分布は初期には0.8-1.0に集約されており、後期には0.4-0.8に分布し、分布に変化が見られます。
6. **直感的インサイトと影響**
– 初期のスコアが極めて高いことから、この期間には公平性・公正さが強く確保されていたことがうかがえます。
– しかし、最終的にはWEIスコアが低下しており、社会的な公平性や公正さが下がり始めている可能性があり、警戒が必要です。
– ビジネスや社会においては、この傾向が続くと信頼や公平さに対する懸念が増し、結果として企業や組織が取り組むべき改善課題として浮上する可能性があります。
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:
この散布図についての分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフ前半（左側）ではデータポイントが密集し、その後右側に新たなデータが現れる形になっています。トレンド自体ははっきりとした上昇または下降を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸が外れ値として示されていますが、特定の明確な急激な変動は見られません。
3. **要素の意味**:
– 青の点は実績データを表しており、黒い丸で囲まれたポイントは外れ値を意味します。
– 緑の点は前年比較データで、右側に徐々に集まっています。
– 線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、予測自体はほぼ同じ範囲内にあることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータが異なる時期に集まっているため直接の連続性は見られません。
– 前年のデータが予測と重なって表示され、時期が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集まっており、安定しているように見えますが、次年度予測データに対しては不確実性が示されています。
6. **直感的・社会への洞察**:
– 組織は既存の安定性を示しているが、将来的な予測には一定の不確実性が伴っています。
– 予測手法が複数示されていることから、異なる手法での精度を比較しながら慎重にアプローチを選択している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、予測の不確実性に備え、柔軟に対応する準備が必要かもしれません。
このような分析は、戦略的意思決定や予測精度の向上に役立ちます。
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:
## グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフの左側では、2025年7月から9月の間に実績（青）のスコアが全体的に0.8以上の高い値で、ほぼ安定しています。
– グラフの右側では、2026年5月以降に前年（緑）のデータが示されていますが、スコアはやや下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側で一つの異常値（黒丸）が示されていますが、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は「実績」、赤の×は「予測」、黒丸は「異常値」を示しています。
– グレーの帯は「予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）」であり、予測の信頼性を示しています。
– 複数の線（紫、青、緑、ピンク）は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。予測モデルには多少のばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータの間に一貫性が見られますが、予測されるデータとの相違があります。
– 複数の予測モデルが示されており、それぞれの精度や傾向を比較することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に多少の相関が見られますが、異なるモデルが異なる傾向を示しており、複雑な相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 教育機会や社会基盤に関するスコアが比較的高く保たれており、この状況は社会の安定性や発展に寄与し得ます。
– 予測モデルのばらつきは、将来の社会基盤の安定性に不確実性があることを示唆しており、さらなるデータ分析やモデル精度の改善が必要です。
このグラフから、教育機会や社会基盤が現在高い水準にあるが、将来的な予測には注意が必要だと考えられます。この情報は、政策立案者や教育機関が将来の戦略を考える際の参考になるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（左側）では、データは比較的一貫性があります。後半（右側）には、別の期間でデータが集まっていますが、その数値は変化しています。
– 期間の途中でデータが一度消えるため、周期的な変動があるとも考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータの中にいくつかの異常値が含まれています（黒円で示される）。
– 後半のデータには明確な外れ値は見当たらず、より安定した傾向があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実測値を示し、左側に密集しています。
– 緑色の点は予測として未来に示されています。
– 外れ値（黒円）は、何らかの特異なイベントや測定誤差を指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**
– 実績データと予測データが時間軸に沿って区切られています。
– 実績AI（青）と予測AI（赤）は時間の経過とともに別の役割を果たしている、または区切りがあることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な線形関連は見られませんが、実測値と予測値の間に関連を見つけるためのさらなる解析が必要です。
– 初期と後期でのデータの分布にばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の不安定さと後期の安定化は、政策変更や社会の価値観の変動を示している可能性があります。
– 実際のデータよりも予測データが安定していることで、未来の見通しは良いと考えられるかもしれません。
– これにより、政策立案や社会的プログラムが多様性と自由をさらに促進し、より協調的な社会環境の構築に寄与する可能性があります。
データの解析には、さらに詳細な情報が必要かもしれませんが、この概観からも有用な指針が得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、時間が進むにつれて色が濃い青から明るい黄色へと変化していることから、WEIスコアが上昇していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間（例: 15時と16時）では、他の時間帯と比べて色が濃く、スコアが大幅に低い期間が見られます。これは突然の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**
– 色の濃淡は、WEIスコアの程度を示しています。濃い青は低スコアを、明るい黄色は高スコアを表しています。
– ヒートマップの時間軸が示すように、日中よりも夜間の方がスコアが低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯において、徐々にスコアが上昇していることから、周期的な上昇トレンドがあります。特定の時間（16時と19時）では、明らかにスコアが低くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯のスコアの分布は、日を追うごとに高くなる傾向があり、これは一貫して上昇するトレンドを感じさせます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 時間帯によるスコアの違いは、日中の活動パターンや社会活動が影響している可能性があります。このようなヒートマップは、特定の時間帯や日付における社会活動の集中度合いを反映しており、ビジネスの意思決定や社会政策の策定に役立つかもしれません。
– 例えば、スコアが低い時間帯に向けたリソース配分を再評価することで、効率の向上が期待できます。
このように、時系列ヒートマップは、人間の直感に基づいた社会状況の把握に有用であり、具体的な戦略を見出す手助けになります。
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:
ヒートマップを分析し、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の変化があります。7時台には高いスコアが見られ、特に2025年7月6日以降は顕著です。
– 朝方の時間帯（8時～19時）のスコアが高く、夜間（23時）のスコアは低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時台のスコアが他の時間帯に比べて低いことが目立ちます。
– 7月7日以降、一部の時間帯で急上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップは色で密度や強度を表し、黄色に近い色が高スコア、紫が低スコアであることを示しています。
– 特定の時間帯でのスコアの上昇は、社会活動や個人の行動パターンの変化を示唆しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に朝と昼のスコアが高く、夜間は低いというパターンが一貫しています。これは一般的な生活習慣を反映し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7時から19時の間で高いスコアが見られ、朝方から徐々にスコアが高まり、日中の活動のピークを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 朝と日中の高スコアは、個人の活動がこの時間帯に集中していることを示しています。これはビジネスにおいて、最適な広告やマーケティングのタイミングを示唆するかもしれません。
– 19時以降のスコア低下は、活動が減少することを示唆し、サービス業やレジャー施設の営業戦略に影響を与える可能性があります。
このグラフは、人々の活動や行動パターンを把握することで、効率的な社会活動の計画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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは全体として緑から黄色への変化が多く見られ、スコアの上昇トレンドを示しています。
– 時間軸に沿って、複数の時間帯で色が徐々に黄色に近づく様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の紫の部分は、他の日と比べて低いスコアを示しており、外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化がスコアの変動を示しており、色が黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 各時間帯での色の濃淡から、スコアの時間ごとの違いが把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データは、異なる時間帯で異なるスコアの変動を示しており、一日を通したスコアの変動を表現しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 15時から23時にかけて、スコアが比較的高い（黄緑から黄色）のが顕著で、特定の時間帯において高い活動性やポジティブな結果がある可能性を示唆します。
6. **直感的および社会への影響**:
– 特定の時間帯（特に日中から夕方）でのスコア上昇は、その時間帯の社会的活動やイベントが影響している可能性を示唆します。
– 社会における活動パターンがこのヒートマップから可視化され、政策決定やビジネス戦略の策定に活用できるでしょう。特に、夕方に向けての活動強化が示唆されているため、商業や広告戦略において効果的なターゲティングが可能となります。
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:
### ヒートマップの分析:
1. **トレンド**:
– 相関関係は一定で、時間による変動は示されていません。したがって、長期間にわたる一貫性があり、周期性や季節性の影響は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいては外れ値よりも、色の濃さが相関の強さを示します。特に赤の濃い部分は高い正の相関を示しており、青に近づくほど相関が弱くなります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さが相関係数を示しており、1に近いほど強い正の相関、0に近いほど相関なし、そしてネガティブに近づくほど反相関を示します。このヒートマップでは、全体的に正の相関が多く見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な表示はありませんが、360日間を基にした相関により、長期間のデータに基づく項目間の関係性が一目で理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に高い（0.92）ことから、これらが互いに強くリンクしていることが分かります。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」との相関は非常に弱く（0.44）、独立性が見られます。
6. **直感的印象と影響**:
– 直感的には、全体として社会的要因が強く相互に関連していることが感じられます。特に「社会WEI」関連の項目が強い相関を持つことから、社会的環境や政策の変更が他の要因に連鎖的に影響を及ぼす可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会においては、特定の要因の改善は他の領域にも波及しやすいことから、包括的な施策が効果的であることが示唆されます。
この分析により、社会的要因の間での強い関連性が明らかになり、政策立案や施策実施において重要なヒントを提供します。
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、社会カテゴリーにおけるWEIスコアの分布を比較する箱ひげ図です。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、特定のWEIタイプ間で明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、総合WEIが高めに分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各WEIタイプには外れ値が存在しますが、特に「社会WEI (自由度と公正さ)」や「社会WEI (共生、多様性、自由の尊重)」では、外れ値が上下に大きく分散しています。
– 「個人WEI (経済状態)」でも外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の色は、WEIの異なるカテゴリや特徴を視覚的に示していると考えられます。例えば、色が暗いほど重要度が高いまたは集中度が高いと解釈できるかもしれません。
– 箱の上下の線（ヒゲ）はスコアの変動範囲を示しており、ヒゲが長いほど変動が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではなく、異なるWEIタイプ間のスコア分布の比較を行っています。相関関係は直接示されていませんが、同じカテゴリー内での比較には役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6から0.9の範囲に集中しており、全体的に高いスコア傾向が見られますが、特定のWEIタイプはスコアの散らばりが大きいです。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– このグラフから、人々は特定のWEIタイプにおける不均衡や多様性を認識できるでしょう。例えば、経済状態や共生、多様性に関するWEIスコアの変動の大きさは、それらが社会的に不安定な要素である可能性を示唆します。
– ビジネスや政策立案者は、この情報を活用して特定の社会領域の改善やリソース配分を検討することができます。特に外れ値の多さは、特定の領域における問題の深刻さを示す指標となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 主成分分析の結果として、第一主成分（寄与率: 0.73）が主要な変動要因であることが示されています。この軸に沿ってデータが広がっているため、何らかの主要なトレンドを表していると考えられます。
– 第二主成分（寄与率: 0.07）に対してはデータが比較的集中しており、第一主成分ほどの影響力はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上部の左側に位置する点がいくつかの外れ値として見られます。
– また、右側にデータが密集している部分があり、急激な変動というよりはクラスターの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは各データポイントを表し、色や密度の違いは見られません。したがって、他の変数の影響は示されていません。
– プロットの分布状況から、データの大部分は第一主成分の影響を受けていると推察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは主成分分析結果を示しており、時系列データとの直接的な関係性は示されていません。
– ただし、データの分布から何らかの周期性や変動が示唆される可能性はあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一と第二主成分の間には明確な相関関係は見られません。
– データは右側に集中しており、第一主成分に沿った変動の強さがうかがえます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、特定の要因が社会的な変動を強く支配している可能性が考えられます。第一主成分の影響が大きいことから、社会的な影響を与える主要な因子が特定されているのかもしれません。
– ビジネスや政策立案において、この第一主成分が何を指しているのかを解析することで、的確な対策や戦略が立てられる可能性があります。外れ値の分析も異常事態や特異現象の検知に役立つでしょう。
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。