📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
#### 1. **時系列推移と異常値**
– **総合WEIスコア**: 初期には一貫した増加傾向が見られ、特に7月6日から急激に上昇し、7月7日にピーク（0.88125）を達成。その後、比較的高い水準で安定しているが、7月19日には大きな変動が確認される（0.74375から0.84375への変動）。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: 似たような傾向を示し、7月初めから中旬にかけて増加している。社会WEIは個人WEIよりも高く、特に7月6日から11日の間、顕著な上昇が見られる。
– **異常値**: 7月19日には異常なスコア変動が見られ、同日に社会的出来事や経済的変動などの外的要因があった可能性がある。
#### 2. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップの結果は明確には示されていないが、総合WEIと社会WEIが全体的傾向に強く影響している可能性がある。特に、社会に関連する項目（公平性・公正さ、持続可能性と自治性、社会基盤）との相関が見込まれる。
#### 3. **STL分解**
– **トレンド**: 全体的に上昇傾向にあるが、7月19日に急激な変動があり、季節性や短期的ノイズでは説明できない長期的な変動を示唆。
– **季節性**: 特に目立つ季節性のパターンは見られず、短期間（30日間）での観測なため、季節性は目立たない可能性が有り。
– **残差**: 大部分の残差は比較的小さく、データの変動は主にトレンドと一部の一時的な外的ショックによって説明できる。
#### 4. **データ分布**
– 箱ひげ図を通じて、特に重要なばらつきはないが、一部の日付でのlower whiskerやupper whiskerが短縮された形を示し、具体的には7月19日周辺での変動の大きさを反映している可能性が。
#### 5. **主要な構成要素分析 (PCA)**
– **PC1**の高い寄与率（71%）は、数少ない大きな変動要素が全体的なデータのばらつきに対して支配的であることを示唆。これにより、WEIに影響を与える要素として社会的要因、特に持続可能性や公平性などが関与している可能性が考えられる。
### 結論と提案
– この分析は、総合WEIスコアが社会的要素に強く依存しており、管理や政策の変更が必要であることを示している。特に7月19日に観測された大きなデータ変動は、短期的な政策変更や外部ショックの影響を考察することが重要。
– 継続的なデータ収集と詳細な因果分析を行い、異常値の背後にある要因を明確化することが必要。また、データの分布や残差分析を通じてデータの安定性を確認し、長期的なトレンドを把握するためのさらなる分析が推奨される。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 約1ヶ月の期間、実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいで推移しています。これは、WEIスコアが安定していることを示唆します。
– 予測は3つの異なる方法で示されていますが、線形回帰（青い線）では横ばい傾向を、ランダムフォレスト回帰（紫の線）ではわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が多数の領域でハイライトされており、特に初期の方で多く見受けられます。これは期間中の短期間の変化やノイズを示す可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、多くのデータポイントが予測の不確かさ範囲内（灰色の領域）で収まっています。これは、モデルの予測が実際のデータと比較的一致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**:
– 予測手法毎に異なるトレンドがありますが、全て予測が現状の範囲内に収まることを示しています。決定木回帰による予測もほぼ横ばいで、現実的な安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図からは、実績と予測の値の間である程度の一致が見られ、高い相関関係があるといえます。
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**:
– WEIスコアが安定しており、大きな変動が予測されていないため、社会情勢や関連するビジネスが安定していることを示唆します。予測の不確かさも小さいため、ビジネス戦略を立てやすい環境であると考えられます。
このように、グラフから得られる情報は、予測と現実が整合しており、環境が安定していることの表れとして、戦略的な立案に有用だと言えます。
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**
– 実績の時系列データ（青い点）は最初の数日間で上昇し、その後はほぼ横ばいの傾向を示しています。一部に急落が見られるものの、全体的には安定しています。
– 予測データに関しては、いくつかのモデルが用いられていますが、直線回帰や決定木の予測では横ばい、ランダムフォレスト回帰ではわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にはいくつかの外れ値（黒い枠で囲まれた点）があり、特に初期の部分で急激な変動が観察されます。これらは分析の際に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、モデルが考慮する範囲の広さを表しています。これには外れ値が含まれており、実績データの多くがこの範囲内に収まっています。
– 色やラインスタイルにより、異なる予測モデルが区別されています。
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のデータが重ねられていますが、時系列ごとの相関は視覚的に触れられる範囲では見受けられません。ただし、予測による信頼区間と実績データとの位置関係で予測の精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間には一定の乖離が見られるものの、全体的なトレンドは似ているようです。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– 一般の人々がこのグラフを見た場合、予測と実績の一致度合いや予測の安定性に着目するでしょう。特に変動の少ない予測が信頼されやすいです。
– 業界やビジネスにおいて、このデータは個人のパフォーマンスや行動予測に関連する可能性があり、予測の正確性が人事施策やリソースの最適化に寄与するかもしれません。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間ではスコアが0.7～0.9の範囲で変動し、比較的横ばいです。
– 予測期間（最後の部分）では、線形回帰とランダムフォレスト回帰の両方で微小な上昇トレンドが見られますが、決定木回帰では横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の約10日間で、一部のスコアが0.6近くまで下がっており、これは他のプロットから見ると外れ値と考えられます。
– その他の期間における急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、全体的に安定しています。
– はじき出される外れ値はメトリックの異常を示し、さらなる調査が必要です。
– グレーの予測の不確かさ範囲は、予測スコアの誤差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測回帰は、互いに多少異なる傾向を示しますが、いずれもWEIスコアが比較的一定であることを強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの中でスコアの急激な変動は少なく、ほぼ安定しており、全体として強い上下のトレンドを持たないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが全般的に一定していることから、社会カテゴリでのこの指標は安定していることを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性はリスクが低いと解され、計画やリソースの配置に一貫性をもたらすことができるでしょう。
– 外れ値の原因を特定し、必要に応じた対応を行うことで、さらなる安定を目指すことが可能です。
全体として、このグラフはWEIスコアが高い安定性を見せており、予測は概ねポジティブですが、細かい外れ値の発生には監視が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 実績AI（青い点）は全体としてほぼ横ばいに見え、安定した動きを示しています。
– 予測データ（直線）は斜めの線がありますが、予測の結果により若干の増加傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかの外れ値が強調されて（黒い円）示されています。特に初期の日に見られますが、全体には散在しています。
3. **各プロットの意味:**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、変動の幅を表しています。
– 予測として提供される線（緑、青、ピンク）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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績のデータに対して、予測データは異なるモデルにより示される未来の傾向を表しています。ランダムフォレスト回帰（ピンク）は他のモデルと異なり、大きな上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアは全体に0.6から0.8の間に集中しています。安定しているが、外れ値がトレンドに影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 安定したWEIスコアは経済的な余裕が一定に保たれている状況を示唆しますが、外れ値の存在は一部の期間や個人の不安定さを示しています。
– 予測モデルによって異なる成長シナリオが提示されており、計画や政策立案時にリスク評価を行う際の参考情報とすることが考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が最も楽観的で、これが実現すればより大きな経済的余裕が見込める可能性もあります。
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**
– 実績AI（青色プロット）はおおむね横ばいで、少しずつ変動しています。
– 予測の線形回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに上昇傾向を示していますが、その傾きは比較的浅いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中にいくつかの外れ値（黒い円）があります。これらは他のデータポイントから離れていますが、全体のWEIスコアに大きな影響を与えていない様子です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実際の測定値を示しており、通常の変動範囲内で推移しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、特に外れ値の影響を考慮した範囲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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測はほぼ同じ傾向を示し、実績値をやや上回っています。これはモデルが将来的にわずかに改善された健康状態を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一定の範囲内で安定しているため、健康状態には大きな変動はないと考えられます。外れ値がいくつかありますが、中心的なトレンドに大きな影響を与えていないようです。
6. **ビジネスや社会への影響、直感的な洞察**
– このグラフからは、個人の健康状態が全体として安定していることが読み取れます。ただし、外れ値の原因を特定し対策を講じることで、さらなる健康改善が期待できます。
– 組織や社会全体においても、安定した健康管理が続いていることがわかりますが、外れ値に対処することで更に向上する余地があるでしょう。
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:
以下にこのグラフの視覚的な特徴と見えるインサイトを述べます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体として緩やかに上昇する傾向が見られます。しかし、急激な変動があります。
– 予測データ（ライン）は安定しているように見え、ランダムフォレストがやや上昇する傾向、線形回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のほうではスコアが急激に変動しています。約7月8日頃にはスコアが急上昇し、その後少し不安定に。
– 終盤には大きな下降が観察され、その後に外れ値が多くみられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIのデータを表しており、その密度は時々変わります。
– 黒い丸は外れ値を示し、分布の中で際立って異なる点です。
– グレーの区域は予測の不確かさを示し、スコアの変動範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の変動と予測には少しのずれが見え、予測はもっと安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の方はスコアの変動が大きいが、後半は予測の範囲内に収まっています。
– データ自体の密度は一貫してはいないが、ある程度の制限された範囲に集中しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、個人の心理的ストレスが周期的に上昇する可能性があります。
– ストレス管理や予防策が必要かもしれません。
– 視覚的に不安定さが見えるため、心理的サポートの必要性を研究に含める価値があります。
全体として、データは初期には不安定で、後半には安定する傾向が見られますが、外れ値が続くことがあるため、緻密な観察や対策が必要です。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド:**
– 実績WEIスコアは、最初は0.6から0.8の間で推移していますが、特定の地点から急激に0.4付近に低下しています。全体的には、周期性はあまり見られず、急な変化があることが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– WEIスコアが急激に低下する地点があります。この低下は、異常値としてマークされています。このような変動は、何らかの外部要因や突発的な出来事が関与している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のドットは実績データで、一貫性があるものの急激な変動が見られます。
– 赤の×は予測値で、異常値の存在を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがその範囲内に収まっていない部分があるため、予測モデルの改善が望まれます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ランダムフォレスト回帰が予測する今後のトレンドとして、やや下降傾向が示唆されています。データ間の不整合が原因で、モデル間で予測が異なることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは全体的に0.6から0.9の間に密集していますが、急激な低下がありアウトライヤーとして認識される点もあります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響についての洞察:**
– 突然の変動は注意を惹きます。このような変動は、自由度と自治が何らかの圧力や制限を受けている可能性を人々に感じさせるでしょう。この変化は、政策の変更や社会的事件が関与している可能性があります。
– 上述の状況がビジネスや社会に影響を与える場合、企業はリスク管理戦略を再評価し、政府機関は市民の自由度に関する政策を検討する必要があるかもしれません。
このグラフの分析は、行動の変化や介入の必要性を示唆するものとして価値があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月初旬）には、WEIスコアが低い値からスタートし、上昇トレンドを示しています。その後、比較的安定した高いレベルに達し、一定の範囲で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにおいて多数の外れ値が見られます。特に7月初旬の低いスコアは、グラフ全体の分布から逸脱しており、何らかの異常な出来事やデータ収集の問題を示唆しています。また、この期間中、急激にスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績（実績AI）を示しており、実際のスコアを表しています。
– **灰色の影**は予測の不確かさを示しており、変動の範囲を示唆しています。
– **紫の線**（ランダムフォレスト回帰）は予測モデルの出力であり、データ中のトレンド応じた予測を示しています。
– 外れ値は、実際の値が異常なほど予測値から逸れていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、全体としてランダムフォレスト回帰の予測に近いが、一部の期間では大きく異なることがあり、動向が一致しないことも示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの上部に密集しているデータは、相対的に安定した状況を示唆しています。これによって、社会的公平性や公正さが一定期間でどのように保持されているかが読み取れます。
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**:
– 序盤の変動は、不安定さや予見できない社会的要因の影響を反映している可能性があります。
– 後半の安定したスコアは、より持続可能で公平な社会状況が達成されていると感じられ、政策や地域の社会的取り組みの効果を示唆しています。
– ビジネスや政策立案者にとって、初期の不安定性を減少させるための戦略形成が求められます。
このグラフは、特定の期間における社会的公平性や公正さを視覚化したもので、短期的な変動や安定性を明確に把握するための重要な指針を提供しています。
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:
以下は、提示されたグラフに基づいて得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）はおおむね0.8から1.0の範囲内で横ばい状態にあります。特に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**:
– 黒い円で囲まれているプロットは外れ値として示されており、通常のデータポイントの範囲を逸脱しています。いくつかの外れ値が確認できますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実績のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線（ピンク、青）は予測モデルによる異なる予測結果を表しています。これらは同じく0.8から1.0の範囲内で、徐々に上昇する傾向が見られます。
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のデータは、類似した範囲で収束しており、一貫した傾向が観察されます。予測モデルが互いに異なる傾向を示すことはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、多くのデータポイントが不確かさの範囲内に収まります。予測モデルも実績データを追随しており、確率的な一貫性が見られます。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– WEIの安定したスコアは、社会の持続可能性と自治性が評価されていることを示しており、現在の施策やプロジェクトが一定の効果を持っていることを示唆します。
– ビジネスにおいては、持続的なパフォーマンスが投資家に信頼を与える可能性があり、また、予測モデルの一貫性が将来の計画策定において安心感を提供します。
このグラフは、全体として非常に安定している状態を示しており、現在の方針を維持しつつ、外れ値の原因を慎重に分析することが望ましいと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、全体的に0.8から1.0の間でほぼ安定しているように見えます。しかし、一部の期間で若干のスコア変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が存在し、黒い枠で強調されています。これらのデータポイントは、通常の範囲を逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、紫色と青の線はそれぞれの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの傾向は、予測の不確かさの範囲内でおおよそ一致しています。
– 予測手法間での予測線の乖離は比較的小さいですが、将来のトレンドの違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測値に顕著な乖離は見られず、全体的には相関関係が保たれていると予想されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会WEIのスコアが比較的一定であることは、現在の社会基盤や教育機会が安定していることを示しています。
– 将来の予測も、それほど大きな変動を示していないため、社会基盤や教育機会に対する大きな変化は予測されていないかもしれません。
– ビジネスや社会的には、リスクが低い状態が続くと考えられ、この安定性を基盤に、さらなる改善策や新しいプロジェクトの着手が可能かもしれません。
このグラフから確認される安定性は、政策決定者や企業にとって安心材料となり得るでしょう。外れ値については注意深く分析し、必要に応じて原因を特定し対応することが求められるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）はおおむね0.6から1.0の範囲で安定しており、特定の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**:
– いくつかのデータポイントが異常値として特定されていますが、ほとんどのデータは安定した範囲にあります。他のデータと比べて顕著に異なる外れ値がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、実績は予測（赤い十字）と大幅に異なる場合があります。予測の不確かさ範囲（灰色）は、いくつかのデータ点をカバーしています。
– 予測には、線形回帰（水色）、決定木（緑色）、ランダムフォレスト（紫色）の3種類が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの出力は実績データといくつかの乖離が見られますが、ランダムフォレスト（紫色）が実績に大体近い範囲にあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に散らばっていますが、いくつかのクラスターが高いスコアの側に見られる可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的なスコアが高いことから、共生、自由、多様性の保障は安定しており、予測モデルも一定の精度で未来を予測する能力を持っています。しかし、予測と実績の差異や外れ値の存在は、予測モデルの精緻化やさらなるデータの収集・分析が必要であることを示唆しています。
– 社会的に安定していることを示す一方で、突然の変化に備えるための柔軟性を維持することが重要です。
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:
分析を進めましょう。
### 1. トレンド
– 日付と時間帯に応じた総合WEIスコアの変動が示されています。
– 全体として、スコアは各時間帯で異なる傾向を示しつつ、比較的安定的な数日間と変動の大きい数日間とに分かれています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月7日から7月12日、及び7月15日の一部にかけて、スコアが高い状態を維持しています。
– 16時付近の一部ではスコアが一時的に低下しています。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡でスコアの大きさを示しています。黄色から緑に近づくほどスコアが高く、青や紫に近づくほど低いことが示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯でのスコアが類似している日付が多く、それが時間帯による規則性を示しています。特に昼間の時間帯（7-15時）と夕方以降（16時以降）でスコアに変化があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 昼の時間（特に7-15時）ではスコアが高く出る傾向があります。夜間（18時以降）は不規則にスコアが変動します。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 昼間の活動が活発で、ポジティブな社会活動が多いことを示唆しています。これはビジネスや公共団体が昼の時間に合わせて活動を増やしたり、集中させたりするための戦略的な指針となるかもしれません。
– 夜間のスコアの変動は、人々の活動が不規則であることを示しており、イベントやその他の要因による影響が考えられます。夜の時間帯に特に低下する日があることも注意が必要です。
これらの分析によって、特定の時間帯や日付に焦点を当てた社会的な施策やビジネス戦略の改善に役立てることができるでしょう。
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:
以下は、グラフを分析した結果です。
1. **トレンド：**
– 全体として、色の変化が一定の傾向を示しています。特定の日付や時刻で色が変わる部分があるため、周期的な変化がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 7月4日、8日、18日など特定の日に特に濃い色や明るい色が見られ、これが外れ値または重要な変化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：**
– ヒートマップの色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しています。より明るい色は高スコア、濃い色は低スコアを意味していると考えられます。
– 密度が高い箇所は、特定の時間帯や日付において関心が持たれ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：**
– 14日から16日にかけて、長期間にわたるスコアの高い時間帯が見られます。複数の日にわたる一貫した高パフォーマンスが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 特定の時間帯（例えば、8時から10時、16時から18時）に高いスコアが見られ、これが何らかの活動や行動と相関している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響：**
– 特にスコアが高い時間帯に着目し、社会活動が活発になる時間や期間を特定することで、商業活動の効率を向上させるための戦略を立てられるかもしれません。
– また、異常なスコアの変動やパターンは、潜在的な問題の発見や改善のための貴重な情報を提供する可能性があります。
このデータを用いることで、効果的な社会戦略やビジネス戦略を策定するための洞察を得ることができます。
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、過去30日間にわたる社会WEI平均スコアを時間帯別に示しています。以下にグラフの特徴とそこから得られる洞察を記します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯によって色の変化が見られる。特に、日中（7時から17時）に緑や黄色のセグメントが多く見受けられ、これは比較的高いスコアを示している。
– 夕方から夜にかけて（16時以降）は、青や紫が多く、スコアが低下している様子が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日時によって大きな変動があるが、特に明確な外れ値は見受けられない。ただし、7月19日の日中に急激なスコア低下が見られる。
3. **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おり、黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示す。
– 比較的長い緑や黄色のセグメントが続く日は、全体的に社会活力が高いと考えられる。
4. **時系列データの関係性**:
– 日中の一定の時間帯に似たパターンが続いており、午前7時から17時までの間に高いスコアが多い。
– 一方で夕方以降にはスコアが低下する日が多く、時刻によるスコアの周期性が示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に経済活動が集中している可能性を示唆している。特に日中は多くの社会活動が行われ、高いスコアが出やすい。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 日中に高まる活気が観察され、働き方や社会活動の時間帯に影響を与える可能性がある。
– 夕方以降の低スコアは、休息や非活動期を反映している可能性が高い。
– ビジネスにおいては、効率的な活動時間の把握や戦略的な業務計画に役立つ情報を提供している。
全体として、このグラフは社会活動の時間帯別のトレンドを視覚的に把握するのに役立ち、戦略的計画の基礎資料として活用できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップにおける色のトーンは、赤が強いほど高い正の相関関係を示し、青が強いほど負の相関関係を示しています。全体的に多くの要素が赤に近い色を示しており、正の相関が多いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関が低く、青または淡い色が目立ちます。これは、この項目が他と大きく異なる動きをしていることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色の濃さは、項目間の相関の強さを示しています。1.0に近い値は非常に高い正の相関を示し、0に近い値は相関がほとんどない、または負の相関であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の相関が0.96と非常に高く、個人のウェルビーイングに関するデータと社会全体のウェルビーイングが密接に関連していることがわかります。
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）」の相関係数が0.90と高く、社会の多様性が全体的なウェルビーイングに重要な影響を与えていることを示唆しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 個人と社会のウェルビーイングは密接に関連しており、特に公共性や公平さに関する項目が重要であることが読み取れます。社会全体の改善は個人の幸福感にも影響を及ぼす可能性が高いです。
– 「個人WEI（経済的余裕）」が独立した動きをしているため、経済的な安定を個別に考慮する必要があるかもしれません。これは政策立案や社会支援のプログラム設計において重要な要素となります。
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WEIスコア分布比較の箱ひげ図を分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフ全体では、明確な上昇または下降トレンドは示されていませんが、各カテゴリのスコアは様々な範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（経済安定性）や社会WEI（共生、多様性、自由の保障）など、いくつかのカテゴリには外れ値が存在しています。これらは、特定の時期または条件でスコアが極端に変動したことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIスコアタイプの分布を表しています。箱の中の線は中央値を示し、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ひげは通常、データの範囲を示し、個々の点は外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 図は30日間のデータを含んでいるため、時系列の変動を直接示しているわけではありません。しかし、各カテゴリでのスコア分布の変動から、異なる要因が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（心理的ストレス）は他のカテゴリと比較してスコア分布が狭く、均一性が高い一方、社会WEI（持続可能性と自立生）は広い分布を示します。これは、心理的ストレスが比較的一貫したスコアを持つのに対し、社会的要因に関連したスコアが多様であることを示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**
– 社会WEI（共生、多様性、自由の保障）など、広いスコア分布を持つカテゴリは、現代社会における複雑な問題を反映している可能性があります。外れ値の存在は、特定の領域での改善や政策の必要性を示唆するかもしれません。
– また、スコアが高いカテゴリ（例：総合WEI）は、社会全体として比較的安定していることを示しており、政策の成功を示す可能性があります。
この分析により、各カテゴリのスコアが示す社会または経済的状態に関する理解を深め、必要な対応策を検討する材料になるでしょう。
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、社会カテゴリにおける総合WEIスコアを30日間にわたってSTL分解したものです。以下にそれぞれの視覚的な特徴を分析し、そこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **Observed（観測値）**: 全体としてゆるやかに上昇していますが、中盤で若干の変動があります。
– **Trend（トレンド）**: 一貫した上昇トレンドが見られます。社会的な要因が強化されてきている可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual（残差）**: 期間中の中盤に急激な変動があり、一時的なイベントや突発的な変化が影響した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **Observed**: 観測されたデータをそのまま表しており、季節性やトレンド、残差が含まれています。
– **Trend**: 潜在的な持続的変化を示しており、一般的な動きの方向を把握するのに役立ちます。
– **Seasonal（季節性）**: 定期的なパターンを示し、大きな変動はありませんが、周期的な要素の影響を確認できます。
– **Residual**: 季節性とトレンドを除いた後の不規則な変動です。
### 4. 複数の時系列データの関係
トレンドは一定の上昇を続けていますが、季節性と残差によって観測値に変動が生まれています。観測値の変動はトレンドの変化に対して一時的な影響に過ぎないことが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
トレンドと観測値の間には強い相関があり、季節性は比較的穏やかであるため、顕著な周期は存在しないと言えます。残差の変動が大きい箇所では突発的なイベントの影響が考えられます。
### 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
このグラフから直感的に理解できることは、社会的要因が強化されつつあるということです。特にトレンドの持続的な上昇は、政策や社会の持続的改善が行われている可能性を示唆しています。急激な変動部分は短期間のイベントの影響が考えられるため、社会的対応や政策決定において注目が必要かもしれません。ビジネスにおいては、トレンドを捉えた戦略的な行動が重要です。
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:
このグラフは、個人のWEI（ウェルビーイング・インデックス）の平均スコアに関するSTL（季節・トレンド・残差）分解を示しています。30日間のデータを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は一貫して上昇しています。これは、全体的なウェルビーイングが徐々に改善していることを示唆しています。この上昇傾向は、社会的または経済的な良い影響を受けている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分において、7月14日付近での急激な変動が見られます。これは、特定のイベントや一時的な影響によるものかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Observed（観測データ）**: 実際のWEIスコアの変動を示しています。7月14日頃のピークに注目。
– **Trend（トレンド）**: 一貫した改善を示しています。
– **Seasonal（季節成分）**: 比較的小さいが、周期的な変動を示唆する。
– **Residual（残差）**: 短期的な予期しない変動を反映しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測データは、トレンド、季節成分、残差の組み合わせとして理解されます。トレンドの上昇と季節成分の小幅な変動が観測データに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差が急激に変動している時期があるため、短期間での予測信頼性が低下しているかもしれません。
6. **直感と社会的影響**:
– トレンドの上昇は、ウェルビーイングが全体的に向上していることを示唆するため、社会的にはポジティブな影響があります。ただし、急激な変動が示す短期的なリスクに注意が必要です。このような変動が何によって引き起こされたのかを理解することが改善の持続に寄与します。
このデータは、個人の幸福度を向上させるための政策立案などに有用であり、長期的なトレンド改善をさらに促進するための指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**
– トレンド線は一貫して上昇しており、この期間を通じて社会WEI平均スコアが全体的に上昇傾向にあることを示しています。これは、社会的な評価や指標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**
– 観測されるデータには、特に7月中旬にかけて急激な上昇やその後の下降が見られます。これはイベントや特定の要因による一時的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**
– 観測値: 実際に計測されたスコアを示しています。全体的な傾向と短期間の変動を視覚化しています。
– トレンド: 長期的な上昇傾向を示しており、全体のポジティブな変化を示唆しています。
– 季節性: 繰り返し現れる短期間のパターンを示しており、約1週間ごとの周期的な変動があります。
– 残差: 誤差や予測不能な変動を示しており、特に7月初旬と中旬に急激な増減があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測されたデータはトレンドと季節性の影響を受けています。季節性は一定の周期性を示しており、全体の動きに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性と残差は独立していることが多いです。季節性の変動を超えた残差の変動が、特定のイベントや予測不可能な要因と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは社会的な評価や指標の改善を示しており、この傾向が続くことで、関連するビジネスや政策にポジティブな影響を与える可能性があります。例えば、顧客満足度の向上やサービスの質の向上が考えられます。また、一時的なピークや落ち込みは、特定の要因やイベントに応じた迅速な対応が必要であることを示唆しています。
全体的に、このグラフは社会的な評価がポジティブな方向に向かいつつあることを示しており、戦略的な意思決定に活用することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果で、30日間のデータがプロットされています。第1主成分と第2主成分に基づいてデータが散布されていますが、特に顕著な上昇・下降トレンドは見られず、不規則に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下や右上の極端な位置に点があり、これらは他と異なる特徴を示すアウトライアーと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各点は30日間のデータの観測値を表し、社会カテゴリのWEI構成要素に関する多次元データを2次元に縮約したものです。
– 横軸は第1主成分で、データの分散を最も多く説明しています。縦軸は第2主成分で、より少ない分散を説明します。
4. **時系列データの関係性**
– 期間は30日間ですが、時系列としての明確な関係性を見出すことは難しいです。分布に周期性や時間依存性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に弱い負の相関が見られますが、明確なパターンは示していません。
– 分布は全体としてばらつきがあり、中心から外れるにつれて密度が低くなっています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 多次元データを2次元に減らした結果として、情報の損失がある可能性がありますが、全体的なデータの広がりや極端な外れ値の存在を通じて、社会的な変動や異常なイベントを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会の視点では、外れ値の要因を探すことが重大なイベントや異常を理解し、管理するのに役立つでしょう。
– 潜在的なパターンを深堀りするためにさらなる分析が必要かもしれません。
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。