📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 傾向と推移
総合WEIスコアは、期間の初頭に0.625から始まり、その後約0.75付近を中心に上昇傾向を示しつつ、最終的には0.85を超えるまで回復しています。この上昇は、社会的安定性や持続可能性、共生・多様性の要素が主要な要因となっている可能性があります。
個人WEIスコア平均と社会WEIスコア平均の傾向を見てみると、特に社会WEIスコアが強い上昇トレンドを示しています。これにより、全体としてのWEIの向上に寄与していると考えられます。社会WEIの強い上昇の背後には、社会的公平性や持続可能性の向上による影響が考えられます。
#### 異常値
提供された異常値に基づき、時系列のデータの変動にいくつかの注目すべきポイントが見られます。特に個別の高スコア（例：2025-07-07や2025-07-08）や低スコア（例：2025-07-02）の出現は、人々の健康、ストレスや個人的な自治性の変化の影響を受けたものと考えられます。これらは各カテゴリが相互に影響し合っていることを示唆しており、社会ブラウザや経済的影響も加味されている可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
STL分解を行った結果、長期的なトレンドにおいては上昇傾向が確認されました。季節的なパターンとして、月初めにスコアが低下し、月末にかけて回復する傾向があるようです。残差成分の分析は、短期間の出来事や突発的な変動によるものと考えられ、特定の日の異常値（たとえば大きな会議やイベントなどの影響）が影響している可能性があります。
#### 項目間の相関
各WEI項目の相関ヒートマップにより、社会基盤や教育機会および持続可能性が他の項目と比較的強い関連性を持っていることが確認されました。特に社会基盤と共生・多様性に焦点を当てた政策介入が、社会WEIの向上につながる可能性が示唆されます。
#### データ分布
箱ひげ図の分析から、全体のスコアの中心値は安定しているものの、特定の日に外れ値が観察されることが分かります。これらは個人の心理的ストレスや健康状態が急激に変化した時に出現している項目が多いです。
#### 主成分分析 (PCA)
PCA分析の結果、最初の主成分（PC1）は、WEIの全変動の72%を説明しています。これは、社会的要因がWEIスコア全体に対して最も大きな影響を与え、経済的な要因や個人の心理的安定性が続いて影響を与えていることを意味します。PC2の寄与率が低いことからも、次のステップは主要な変動要因を特定し、改善することが焦点になると考えられます。
### 結論
データ分析より、全般的な低スコアからの回復を示す傾向が読み取れます。特に改善が見られるのは社会的な側面であり、持続可能な社会政策の実装が人々の幸福感を向上させる可能性が示唆されます。しかし、個人の健康および心理的側面では、依然として改善すべき余地が残されているようです。さらなる調査と、季節性およびトレンドの理解を深めるためには追加のデータ収集が望まれます。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青い点）は、主に0.7から0.9の間に分布しています。大きな上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、評価が進むに連れて若干の上昇を示しています。一方、線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ水平に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図には、いくつかの外れ値が黒い円で囲まれており、これらは一般的なデータの範囲を超えています。特に、スコアが比較的低い位置にある外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントは実績値を示し、青色でプロットされています。
– 予測値は、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって示されています。それぞれのモデルの予測精度や動向を比較するために役立ちます。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータ分布に比べて、ランダムフォレストによる予測はより高めで安定している傾向があります。これはこのモデルが今後のWEIスコアの向上を予測していることを示唆しています。
– 他のモデル（線形回帰、決定木）の予測は安定しており、大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は、一定の範囲内に集中しており、全体として大きな変動は見られません。
– 予測と実績間での大きな相関は観察されませんが、予測のばらつきやモデル間の違いを考慮することが重要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– トレンドが横ばいであることから、現在の社会的条件が安定していることが示唆されます。
– 外れ値が示す不規則なイベント（例えば、社会的ショック）がある可能性があり、この影響を特定し対策を講じることが望ましいです。
– ランダムフォレストの予測では上昇傾向があるため、将来的にはスコアが改善する可能性があります。これを契機に社会的取り組みや政策の強化を図ることができるでしょう。
全体的に、データの安定性を踏まえて、今後の予測や社会の動向を慎重に監視する必要があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、0.6から0.8の範囲内で横ばいです。全体的な上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の予測は、最初は0.8付近にあり、期間の終わりにかけて緩やかに上昇しています。
– 線形回帰（ライトブルーの線）の予測は、0.75から横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた青いプロット）が観察されますが、それ以降は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実測値、黒い丸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おり、データはこの範囲内に大半が収まっています。
– ピンクとライトブルーの線は、異なる回帰モデル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**
– 実績データは予測モデルの不確かさ範囲に含まれており、ランダムフォレスト回帰予測の方向性と調和しています。
– 線形回帰の予測は全体的にやや低めに見積もられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や相関パターンは観察されません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データが安定していることから、対象となる個人や集団の行動や状況が比較的一定していることを示唆しています。
– ランダムフォレストの予測が上昇傾向にあるため、今後の社会的な変化や対象の改善が期待される可能性があります。
– 安定したパフォーマンスにより、ビジネスの計画やリスク評価においても安心材料となるかもしれません。
全体として、グラフは実績データの安定性と予測の一貫性を示していますが、今後のトレンドの変化について注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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現実のデータ（青い点）は、7月初旬から非常に安定した推移を見せています。全体的に横ばいのトレンドが見られ、特に大きな上昇や下降はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒で囲まれている点）がいくつか見られ、それらは推移の中で目立っています。しかし、それ以外は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、予測は異なる色の線で表示されています。予測の不確かさ範囲がグレーで示され、不確実性を考慮した幅広い予測がされ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**
– 予測の三つのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果は非常に近い数値を示しており、それぞれの予測が同様の傾向を予想していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実測データはほぼ一致している点が多く、モデルが比較的正確に現実の値を捉えていることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるであろうこととして、この社会的スコアは現在安定しており、特に変動要因がない限り、さらなる変化は見込まれないと考えるかもしれません。
– 社会への影響としては、大きな変動がないため、社会全体が安定している状況を続けることができるでしょう。しかし、異常値に注意を向けることで潜在的な問題を早期に察知し、対策を講じることが重要です。
このような安定したデータは、社会的な政策やビジネス戦略の計画に非常に役立つ情報を提供する可能性があります。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEIスコア）の30日間にわたる推移を示す時系列散布図です。主な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– スコア全体は主に横ばいですが、後半にかけて上昇する予測（緑、青、紫の線）が示されています。
– 具体的には、ランダムフォレスト回帰（紫の線）が最も高い位置にあり、時間とともに成長傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ内にいくつかの外れ値が観察され、その周囲に黒い丸で強調されています。
– 大部分のスコアは0.6から0.8の範囲に収まっていますが、一部はそれを下回っています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い「×」印は予測値です。
– 灰色のバンドは予測の不確かさを示し、±3σの範囲として解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる上昇トレンドを示しており、ランダムフォレストが最も急な上昇をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは高密度で中央付近に集まる傾向があり、予測モデルがこの範囲内に収まるよう設計されていることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 日々のスコアが大きく変動しないことから、短期間では経済的余裕に大きな変動がないと感じられるでしょう。
– 予測モデルの上昇傾向は将来的な経済的改善を示唆しており、個人や企業の計画に希望を与える可能性があります。
– 社会的には、全体的な経済状況の改善や安定性が示唆され、それが消費や投資の活性化へつながると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析と洞察です。
1. トレンド:
– 実績データ（青いプロット）は比較的一貫しているが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測データには、線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）があり、それぞれ異なった傾向を示しています。特に線形回帰は若干の上昇、ランダムフォレストは横ばいの傾向です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 異常値（黒の円で囲まれたプロット）がいくつか見受けられるので、データの異常な変動やノイズが存在する可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績値、横の黒い円は異常値を示しています。
– グレー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の関係性:
– 実績データと予測データの間で明確なずれがあり、予測モデルによる見解の違いが示されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データは0.6から0.9の間に集中しており、ほぼ一様な分布を示しています。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:
– データは個人の健康状態を示しているため、健康管理や予防医療に関連する施策が必要となるかもしれません。
– 予測モデルが異なるトレンドを示しているため、モデルの選択が今後の判断に大きな影響を与える可能性があります。
異常値の頻出は、データ収集方法または外部要因の影響（生活習慣・環境など）を再評価する機会を示唆しています。ビジネスや社会の文脈では、個々の健康状態の変化に合わせた柔軟な対応が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データは、最初は緩やかに上昇し、その後横ばいになります。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は、後半に向けて急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の方にいくつかの外れ値がありますが、全体的には安定しています。
– 予測と実績の間で若干の乖離があります。
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示し、日々の変動を反映しています。
– 赤い「X」は予測データを示し、実績データとは異なるトレンドを描いています。
– グレーの範囲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の関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、実績データと異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は急激な上昇トレンドを示していますが、他の予測は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定していますが、予測データとの相関性は低いようです。
– 分布的には、予測の不確かさが初期には大きいが、後半になると安定しています。
6. **直感的に感じられること、および社会やビジネスへの影響**:
– 直感的には、実績データが安定しているため、現在のストレスレベルは一定していると感じられます。
– ビジネスでは、急激な変動が今後のストレス要因として注視される必要があります。予測が正確ならば、個人や組織はこの上昇トレンドに対処する計画を立てるべきです。
– 精神的健康支援の必要性が高まる可能性が示唆されます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な解析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 期間の前半において、WEIスコアは0.6から0.8の間で若干の上昇傾向を示しています。
– グラフの後半では、予測線（ランダムフォレスト回帰）が若干上昇しているのに対し、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点が密集している部分の中に、いくつかの外れ値が見られます。特に、期間の最初の方で0.6付近にいくつかの低いスコアが存在します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績スコアを表し、徐々に増加する傾向を見せています。
– 丸で囲まれた部分は、外れ値としての認識を示しています。
– 各予測モデルは異なる色で示されており、ランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実のスコアと予測モデルは密接に関連しています。特に、実績データの傾向が予測値の基礎となっている様子が伺えます。
– ランダムフォレスト回帰が若干異なる傾向を示しており、通常のデータの変動を捉えている可能性があるため、他のモデルよりも現在の状況に合致している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは期間の最初に不安定性を示しましたが、後半にかけて安定してきたことがわかります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的にWEIスコアは安定した上昇を示しており、個人の自由度と自治が強化される傾向にあります。これは個人の生活満足度や社会参加の促進につながる可能性があります。
– ランダムフォレストの予測が他の手法と異なる点は、複雑な社会的要因を考慮している可能性があり、今後の政策決定や個人支援策の策定に貴重な視点を提供するかもしれません。
このグラフを通して、個人の自由度と自治の重要なトレンドを視覚的に捉え、さらに具体的な施策や政策の方向性を考えるための基盤となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフの最初から途中にかけて、実績のデータポイントが0.6未満で始まり、経時的に上昇し、0.8に向かっています。その後、横ばいになる傾向があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータ点には密集していますが、一部のデータポイントは急激に上昇しており、外れ値の円でマークされています。これは異常なパターン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
– 青のプロットは実績のデータポイントを示し、黒の円で囲まれているのは異常値です。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示し、これは実績値が予測の範囲内にあるかどうかを見るのに役立ちます。
– 予測値として、3つの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、すべて0.8〜1.0の範囲内で一定しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは予測の不確かさの範囲内に収まっており、時間の経過とともに予測に近づいています。異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は結果がほぼ一致している点が重要です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データとの間には高い相関が見られる可能性がありますが、一部の外れ値は異なる要因の影響を示唆しています。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 人間がグラフを見た時、最初は不安定であった状況が時間の経過とともに安定し、予測と一致する方向に向かっていると感じるでしょう。社会的公平性の改善を示唆している可能性があり、政策や戦略がこの方向性を支えていると考えられます。
– ビジネスや社会においては、社会的公平性の向上は、コミュニティの信頼を高め、その持続的な発展を支援する重要な要素です。また、異常値は改善の余地がある領域や特定の割り込み要因の存在を示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、WEIスコアは0.8〜0.9の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に、いくつかの点が他とずれて突出しています。これらが外れ値として円で囲まれていますが、明確な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 線（緑、シアン、紫）は異なる予測手法による予測値を示しており、それぞれ異なるトレンドを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、全体的に予測が精度良く行われていることが示唆されます。
– 線形回帰と決定木は比較的横ばいですが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは密接に関連しており、予測モデルは実績とよく一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定性の高いスコアは、社会の持続可能性と自治性が一定のレベルで維持されており、変動が少ないことを示しています。
– 外れ値の存在は特定のイベントや異常が影響を及ぼした可能性を示唆しており、その原因を調査する必要があります。
– 予測モデルの多様性は、将来のスコア変動に備えるための異なる視点を提供しており、これによってより多角的な戦略立案が可能となるでしょう。
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（青い点）は概ね0.8から1.0で推移しており、全体的に横ばいです。
– 予測値（異なる色のライン、特にランダムフォレスト回帰）は若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒枠の円で囲まれた点が外れ値として示されていますが、それらは全体の傾向に大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青色の点、予測は異なる手法ごとにラインで示されています。いずれの予測も比較的一貫しており、大きな差異はないようです。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、実績値の範囲に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の傾向は大きく異なっていないため、使用されたモデルが実績値をうまく捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の分布は0.8から1.0の範囲内に密集しており、比較的安定した状態が続いています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが安定して高い水準を維持していることは、社会基盤や教育機会が一定の水準を満たしていることを示唆しています。
– 外れ値が少なく、全体として安定していることは、計画や戦略が大きな揺らぎなく実行されている可能性を示します。
– ビジネスにおいては、現在の戦略を続けることで安定した社会貢献が可能であることを意味します。また、改善の余地を探るには、異なる戦略や新たな変数を考慮に入れることも重要です。
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:
分析しますね。
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 初期の期間でWEIスコアが上昇しています。
– **その後横ばい**: ある程度高い値に到達後、横ばいになっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータの中にいくつかの外れ値が見られますが、その後、スコアの変動は安定しています。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実績データの推移。起点での変動が目立ちます。
– **予測（Xマーク）や異常値（黒い丸）**: 異常値が強調されていますが、その数は少ないです。
– **予測の不確かさ（灰色の領域）**: 広がりが初期にあり、その後収束。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測（緑、青、ピンクの線）**: 予測モデルにより若干の違いはありますが、どのモデルも横ばいを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の外れ値や急激な上昇を除くと、スコアは0.8から1.0の範囲に収束しています。
### 6. 洞察
– **直感的な理解**: 初期の変動を経て、社会的な共生や多様性が確保されていることが示されています。
– **ビジネスや社会への影響**: 長期でのスコアの安定は、社会的政策の安定を示唆し、多様性と自由の保障が持続的に機能している可能性があると考えられます。
このデータは、社会政策の評価や改善点の洗い出しに役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、時間軸（日付）に沿った色の変化が示されています。色は時間帯によって変化し、特に2025年7月5日以降に色が薄く（明るい緑から黄色へ）、数値が上がっている様子が観察されます。期間の終盤には明るい色が多くなっており、これはWEIスコアが上昇している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月4日までと7月19日に、色が濃く低い値を示しています。これは一時的なスコアの低下を意味するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色のブロックは特定の時間帯におけるWEIスコアを表しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。色のグラデーションが時系列で変化し、時間の経過とともにスコアがどのように変わったか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**:
– 各時間帯のスコアが一日の中でどのように変化しているかも観察できます。特定の日付での時間帯によるスコアの変動から、日中の特定の時間が他に比べてスコアが低いか高いかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが似ている日がいくつかあります。例えば、昼間の時間帯（15-18時）は徐々にスコアが上昇し、夜の時間帯（19時～）に再び下降する傾向があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このグラフを直感的に見ると、7月5日以降に活動が活発化していることが分かります。これは、社会的なイベントやビジネスの商機が増えている期間と考えられるかもしれません。特定日にスコアが低下しているのは、季節的な要因や社会的な出来事が関与している可能性があり、これらはマーケティングやリソース配分の戦略を検討する際に重要な要素となります。ビジネスにおいては、スコアが高い時期にキャンペーンを集中させるといった戦略が有効かもしれません。
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:
以下に、提示された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 日時軸に対して横に広がる色の変化を観察すると、色は紫から青、緑、黄へと変化しています。これは通常、数値の上昇を示しています。
– 一部の時間帯や日付に一貫した色の変化がみられ、特に7月上旬から中旬にかけて緑や黄色の色合いが多く、一貫して高いスコアを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月19日には、他の日に比べて低いスコア（紫色）が見られます。これらの日は外れ値や急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色に向かうほどスコアが高いことを示しています。
– ヒートマップは、特定の時間帯におけるパターンを視覚化するのに適しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例: 8時から16時）では、一貫して濃い青や緑色が続いており、他の時間帯の変化と比較して安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の時間帯（例: 15時）には高いスコアが維持されており、昼間の活動がWEIスコアに大きく影響している可能性があります。
6. **直感・ビジネスや社会への影響**:
– 日中に活動が活発になることが示唆されており、これを利用して効率的な勤務時間の設定や広告の効果的なタイミングを決定するなど、ビジネス戦略に活用する可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯における活動量の増加が、都市の交通やエネルギー消費に影響を及ぼす可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の期間を通じた時間帯別の行動やスコアの傾向を可視化し、運用改善や社会的な意思決定に貢献する情報を提供しています。
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:
以下は、提示されたヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**
– 時間帯によって異なるが、特定の時間帯は他と比べて明るい（高スコア）、または暗い（低スコア）色で常に表示されている。
– 特に早朝から朝（7時および8時）、午後（15時）のスコアが比較的高い傾向にあります。
– 徐々にスコアが上がっている時間帯もあり、24時間の中で見られる周期性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月9日までの期間で、15時および16時にスコアが急激に上昇しているように見えます。
– 7月19日の早朝（7時）に突然のスコア低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。
– 各時間帯の色分布を見て、その時間帯の活動や関心度がどのように変化しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体的に、午前の時間帯と夕方の時間帯の間にスコアが上昇する傾向が見られます。
– 特定の時間帯間での高低の変動が、日常活動や外部要因によるものと推測できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯では常に高スコアであることから、社会活動や人々の行動のピーク時間に関連している可能性があります。
– 色の分布を通して、活動の集中度や地域的な特徴を捉えることができるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このようなヒートマップは、人々がどの時間帯に最も活発になり、また逆に活動が少ない時間を視覚的に理解するのに役立ちます。
– 企業やサービス業者は、ピーク時間帯に合わせたサービス提供の計画を立てるためにこのデータを利用できるでしょう。
– 社会的なイベントやピーク時間帯の変化が、ビジネス戦略や公共サービスの最適化に影響を与える可能性もあります。
このような分析は、ビジネスや社会の様々な場面で、より効果的な意思決定をサポートするために活用できます。
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:
以下の相関ヒートマップから得られる視覚的な特徴とインサイトを示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータに基づいており、短期間での明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。ただし、相関の強さの違いによって、いくつかの関係性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 本グラフは相関を示すため、外れ値や急激な変動といった時間的変化を直接示しているものではありません。しかし、相関が特に低い組み合わせは注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤色に近いほど強い正の相関を示し、青色は負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に正の相関が強い項目が多く見受けられます。特に「総合WEI」や「個人WEI平均」は他の多くの項目と強い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI (自由度と自治)」の間には最も低い相関（0.48）が見られます。他方、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と「総合WEI」の間には非常に高い相関（0.90）が見られます。
– 社会的指標として、多くの項目が相互に関連しており、全体として比較的高い相関を示します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップは、社会的または経済的な指標がどのように関連しているかを視覚的に表現するため、人間はこれらの関係性をパターン化して理解します。特に、強い相関が示されている要素間では、改善や変化を試みる際に一方が他方に与える影響を考慮することが重要です。
– 社会政策やビジネス戦略を計画する際に、強い相関が示されている指標を重視すると、より効果的なプログラムや施策の設計に寄与する可能性があります。
このグラフは、社会の複雑な相互作用を理解し、より効果的な決定を行うための指針を提供するものです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値が比較的一貫して高いことが見られます。全体的には横ばいの傾向があり、大きな上昇や下降は見られませんが、サブカテゴリーによってばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリーで外れ値が見られ、特に「個人WEI（経済活動）」や「個人WEI（大きく）」、「社会WEI（公平性・公正さ）」などで顕著です。これらは該当する期間中に特異な出来事が起こった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図では、ボックスの範囲がデータの分布を示し、中央のラインは中央値です。ひげは通常データの範囲を表し、ボックスの外側にある点は外れ値を示します。
– 色の違いは各カテゴリーを区別するために使用されていますが、具体的な意味を伝える情報はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のサブカテゴリー間に直接的な関係は見られませんが、同じターム内での比較が可能です。
– 「個人WEI（経済活動）」より「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など、広範な視点での評価が高い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのサブカテゴリーで相対的なスコアの分布が似ているため、相関があるかもしれません。分布の密度が変化することにより、社会的または個人的な要因が各WEIに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くのサブカテゴリーでスコアが高いことは、全体的に安定性があることを示しています。ビジネスや社会に対しては、順調な発展を期待できる状況が見えますが、特異な点や外れ値が示すリスク要因に注意する必要があります。
グラフから人々が感じる印象として、柔軟で安定した環境がある一方で、多様な観点からの改善の余地やリスクマネジメントの重要性があることが伺えます。
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（時系列分解）の結果であり、「Observed（観測値）」「Trend（トレンド）」「Seasonal（季節変動）」「Residual（残差）」の4つの要素が示されています。以下に、それぞれの要素から得られる洞察を解説します。
1. **トレンド（Trend）**:
– グラフ全体を見ると、トレンドは一貫して上昇しています。このことは、社会カテゴリにおける総合WEIスコアが30日間を通じて増加していることを示しています。
– この上昇は、経済の活性化や社会活動の増加など、社会における前向きな変化を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差の部分では大きなピークがあり、7月中旬に急激な変動があることが示されています。これは一時的な異常値や突発的なイベントによる影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed（観測値）**: これは実際に観測されたデータを表し、トレンドと季節変動、残差をすべて含んだ値です。
– **Seasonal（季節変動）**: データには周期的な変動が見られますが、その影響は比較的小さく、季節的なパターンがあることを示しています。
– **Residual（残差）**: 動きがほとんどない時期もあり、観測されたデータがトレンドと季節変動で大部分説明でき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**:
– トレンドと季節変動、残差の各要素は、観測値の動きを細かく説明しています。トレンドが上昇している一方で、季節変動と残差の動きが短期的な変動をもたらしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇する中で、季節変動による波が周期的に繰り返されているが、極端な外れ値は少なく、全体的に安定しているように見受けられます。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– トレンドの上昇は、社会的にポジティブな変化が見られるかもしれないことを示唆しています。季節変動や残差が示す短期的な変動にも関わらず、長期的には改善傾向が進んでいる可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、このポジティブなトレンドを活かした戦略の立案が考えられます。短期的な変動には注意が必要ですが、全体の方向性は好ましいものです。
これらの観点から、グラフは社会的状況の改善を示唆し、今後の計画立案に役立つ情報を提供しています。
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:
以下のように、この個人WEI平均スコアのSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**
– トレンドは一貫して上昇しています。これは、全体的にWEIスコアが増加傾向にあることを示しており、期間を通じたポジティブな成長を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差の項目を見ると、特に7月9日から13日にかけて大きな変動があります。この急激な変動は何らかの一時的な影響やイベントによるものである可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 観測値は実際のデータを示しており、果たしてトレンド、季節変動、残差がどのように組み合わされているかがわかります。
– トレンドは長期的な変化を示し、季節変動は規則的なパターンが含まれます。
– 残差は予測モデルからのズレを示し、変動の予測不能性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節変動が組み合わされて全体の観測値を形成しています。季節変動は短期間の周期的な変動を示し、トレンドの影響を補完します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値はトレンドの影響を強く受けており、季節変動がその変動に小さな波を加えています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 全体のトレンドが上昇していることから、個人のWEIが全体として向上している印象を受けます。これは社会的な要因や政策が効果を上げていることを示唆しているかもしれません。
– 急激な残差の変動は、特定のイベントや状況が個々のスコアに影響を与えた可能性を示しています。それにより、短期間での調整が必要だったかもしれません。
この解析から、トレンドの上昇は何らかの持続的な改善や取り組みの成功を示唆し、急激な変動はその改善が一時的な外部要因に影響される可能性を示しています。
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:
以下のグラフに関する分析を行います。
### 1. トレンド
– **Observed（観測値）**: 全体的に上昇傾向がありますが、7月7日頃から一旦減少し、その後再び増加して安定しています。
– **Trend（トレンド）**: 一貫した上昇トレンドを示しています。長期的に見て、この社会WEI平均スコアは改善傾向にあることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual（残差）**: 特に7月11日から7月14日にかけて急激な上昇があります。この期間に何らかの突発的なイベントがあった可能性があります。その後、残差は再びゼロ付近に戻っているため、一時的なものと考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際に観測された値の変動を示しています。
– **Trend**: 基本的な上昇傾向を示す平滑化された線です。
– **Seasonal（季節性）**: 周期的な変動パターンを示しています。短期的な変動がありますが、特定の周期性は薄いようです。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後のランダムな変動を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
トレンド、季節性、観測値、残差は互いに補完的な情報を提供しており、全体的なデータの振る舞いを理解するのに役立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な周期性は観察できませんが、短期間での変動は一定しています。上昇傾向が支配的であり、このことが全体としての改善を支えていると考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 全体的な上昇トレンドと急激な残差の変動から、社会的な影響や何らかの政策がこの期間に好影響をもたらした可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、社会環境の改善が継続していることを示唆しており、ポジティブな社会的結果を期待できる状態です。
このグラフは持続的な改善の兆候を示しており、未来の戦略や計画策定に役立つ情報を提供しています。
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:
主成分分析（PCA）のグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分のプロットは、全体的に広がっているように見えます。明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分に沿って分布が広いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上や右側に幾つかのデータポイントが集中しているように見えますが、極端に離れた外れ値は特に見られません。
3. **プロットや要素**:
– プロットは散布されており、第1主成分が全体の分散の大部分（寄与率0.72）を説明していることから、データの変動が主に第1主成分に沿っていることを示しています。
– 第2主成分はあまり寄与していません（寄与率0.007）、これは分析上重要な特徴が第1主成分によってすでに捉えられている可能性を示します。
4. **データの関係性**:
– 特定のグループ間で密集している部分があるため、いくつかのデータが類似した特徴をもつ可能性があります。
– しかし、全体としては広く分散しているため、複数の異なるパターンがお互いに影響しあっていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは第1主成分に沿って広がっており、第2主成分に沿った広がりはあまり見られません。
– 密度の高い領域が第1主成分の正の側にあり、これはそこに多くの共通の特徴を持ったデータが集中していることを示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このPCAの結果から、人々はデータ内の主要な変動因子が何であるかを理解しやすくなります。社会カテゴリにおけるこの分析は、特定の社会的要因が他の要因よりもはるかに影響力を持つことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的な意思決定においては、第1主成分に寄与する要因を重視することで、戦略を調整し、より効果的なアプローチをとることが可能です。特に、データの主要な変動源を把握することによって、市場の変化や社会的動向に迅速に対応でき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。