📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析:
#### 1. 全体のトレンドと推移
– **総合WEI**: 0.68から0.88まで変動しています。特に、7月初旬には0.62から急激に0.88へと上昇し、その後一定の範囲内での変動が見られます。この変動は、一部の日において比較的急激な変化が記録されており、それらの理由を探る必要があります。
#### 2. 異常値の検出
– **異常値**: 指定された異常値の多くは、特定の日の急激な変動やスコアが一般的な変動範囲から外れていることによるものです。7月初旬の急激な増加や、7月19日に見られる急激な下降（0.70から0.68へ）が注目されます。これは、個人または社会的なイベントや経済的要因に起因している可能性があります。
#### 3. 項目間の相関とSTL分解
– **項目間の相関**: 個人WEIと社会WEI項目が強い相関を示しています。特に、社会基盤の変動が他の項目と強い関連性が見られます。STL分解による季節性分析は、定期的なパターンは認められませんが、不規則に散見されるピークがあり、特に重要な出来事と一致するかもしれません。
#### 4. データ分布と外れ値
– **箱ひげ図**: 各項目のばらつきが確認され、いくつかの外れ値が識別されました。異常値とは異なり、これらはデータの一部として考慮できます。ただし、分析の精度を考慮したい場合にはその要因を知ることが重要です。
#### 5. PCA分析
– **主要な構成要素**: 主成分分析（PCA）により、PC1が総変動の71%を占めているのは重要な要点です。これは、個人の心理的要因や自由度、社会の持続可能性といった要素が全体のWEIスコアに大きな影響を与えている可能性があります。
### 詳細分析:
– **個人レベル**: 個人の経済的あるいは健康状態に関する項目が周期的に中～高の変動を示しています。個人のストレスレベルや自治の低下が急激なスコア変動に寄与した可能性があります。
– **社会レベル**: 社会的持続可能性や公平性、共生に関する項目のスコアが高く変動しています。特に、共生・多様性に関するスコアが多くの異常値として記録されているため、政策の変動や社会的イベントが影響しているかもしれません。
### おすすめのアクション:
– **起因分析の深化**: 急激なスコア変動の背後にある要因の解明を進め、政策や施策がどう影響を与えるのか理解を深めること。
– **長期的な社会影響の検討**: 持続可能および公正公平性を押し上げるために、具体的な施策を計画し、今後のスコア向上を目指すことが有効である。
– **個別指標の改善**: 特に個人の健康および心理的ストレスを対象にした支援策を講じることが、個人WEIの改善に寄与する可能性がある。
この分析は、提供されているデータセットの範囲内での考察であり、さらなる外部データを取り入れて分析を深めることで、より具体的な施策が見いだせ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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側に集中している実績（実績AI）のデータはおおむね高いWEIスコア0.6から0.8の間に分布しており、一定の安定を示しています。
– 予測（予測AI）は明確に分かれており、右側の прогноз位置に分布していますが、WEIスコアが0.8から1.0に増加していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示された点は、主要なデータクラスタリングから外れている地点で目立ちます。
– 重要な変動は特に見られませんが、ある期間でスコアが変動する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– データポイントは色と形によって実績、予測、異常値などに区別されています。
– 異常値は明確に示され、異常な振る舞いを視認できます。
– 予測の種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされており、異なるモデルの予測を比較可能にしています。
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に明確な差があり、新たなトレンドが形成される可能性を含んでいます。
– 予測モデルは比較的高いWEIスコアを示しており、よりポジティブな方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時点において実績と予測の間に明確な関係性は見られない可能性がありますが、予測が実績よりも高いスコアを示しているため、未来に向けた楽観的な傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、社会におけるWEIスコアが予測に基づきポジティブな方向に進む可能性があることです。
– もし予測が現実のものとなれば、社会的、経済的な環境が改善することを示唆します。
– ビジネス戦略においては、右側の予測データのトレンドを考慮し、積極的な投資やリソース配分を行うことが有効である可能性があります。
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:
以下はグラフに基づく詳細な分析です。
1. トレンド
– **実績データ（青色プロット）**: 最初のセグメントで上昇傾向と横ばいの組み合わせが見られます。
– **昨年データ（緑色プロット）**: 途中で急上昇し、その後はやや安定する傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**: 一部の実績プロットに外れ値があります。これらは通常のパターンから逸脱しているデータポイントです。
3. 各プロットや要素
– **実績AI（青）**: 現在の日付に近い部分での実績データを示しています。
– **異常値（黒）**: 実績データからの外れたプロット。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）**: 予測のばらつきや不確実性を示しています。
– **予測モデル（紫の線）**: 線形回帰や決定木、ランダムフォレストなどの違う回帰モデルの予測を色で示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と昨年データ**: 途中までのトレンドは似ていますが、突然昨年データが上昇する箇所があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測の相関**: 予測範囲内での実績データが多いことから、実績のパターンは比較的一貫して予測モデルに適合しています。
6. 社会やビジネスへの影響
– **パフォーマンス評価**: このようなWEIスコアの時系列分析は、個人やグループのパフォーマンスを評価し、改善のための指針を提供するのに役立ちます。
– **モデル選択の重要性**: 複数の予測モデルを用いていることからも、精度の高い予測を得るためには適切なモデルを選択することの重要性が示されています。
全体として、このグラフは特定の期間における個人のWEIスコアのパターンを詳細に描写し、将来のパフォーマンスを予測するための基盤となる可能性があります。また、外れ値や急激な変動がどのように影響を与えるかを考慮することで、より効果的な戦略を立てることができます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確に異なる時期を示しています。最初の期間（2025年7月から9月）は、スコアが0.8から0.9の間で散布されているように見えます。
– その後の期間（2026年7月）は、スコアが0.82から0.9付近で小さなクラスターを形成し、やや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、異常値がいくつか明示されていますが、極端な外れ値や急激な変動は見られません。
– 二つの期間の間に大きなギャップがあり、これは調整やデータ収集の停止などが原因かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、2025年のデータを表しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を表し、2026年のデータを示しています。
– 異常値は黒の輪郭で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる年でのスコアの変化が見られ、前年のデータは前年の実績よりやや高い。
– 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）が適用されているが、具体的な線は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは均一に散らばっており、特定の濃密なクラスター形成は見られませんが、新しいデータ（2026年）はやや集中しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、2026年にはスコアが改善傾向にあるように見え、何らかのポジティブな進展があったことを示唆します。
– 社会的には、この改善が具体的な施策や新たなプロジェクトに起因する可能性があり、継続的な注視が必要です。
このグラフは、過去と現在の実績を比較し、今後の予測に基づく分析に利用できるでしょう。継続的なモニタリングとモデルの改善が、より正確な予測に寄与すると思われます。
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
1. **トレンド**
– グラフの左半分に集中している青色の点が実績AIを示しており、最初の期間におけるWEIスコアのデータが集中的に存在しています。この期間は横ばいと言えます。
– グラフの右側に緑色で表示されているデータは前年のものですが、新たなトレンドが見える状態ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中に、黒い縁取りで強調された外れ値（異常値）がいくつか見られます。これらは他のデータポイントから外れていますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績AIを示し、緑色の点は前年のデータを表現しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータは明確に分かれており、直接の関係は示されていませんが、過去のデータとの比較が行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は特定の範囲内に緊密に分布しており、全体として安定した状況を示しています。
– 外れ値は少数存在していますが、それが全体の傾向に大きな影響を与えていないように見えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– データが最初の期間に集中して集められていることから、評価期間中に大きな変動がない場合、経済的余裕は相対的に安定していると人間は感じるかもしれません。
– 予測モデルが示されていることから、将来のデータを予測し、それに基づく意思決定がビジネスや社会の計画に役立つ可能性があります。
この分析は、データの安定性と将来の予測に対する意思決定を支えるものとして機能します。データの安定性が評価され、潜在的な外れ値が注意深く監視される必要があります。
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**
– 見て取れるトレンドとして、最初の段階で各モデルの予測が行われていますが、直近では昨年のデータが非常に高いスコアで揃っています。WEIスコアが比較的安定しつつ、少し上昇したことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期に一部存在していますが、あまり多くはなく、多くのデータが予測の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各要素は、異なる時期の実績値と予測モデルの出力で構成されています。青い点（実績値）は初期に多く見られ、その後、主に緑の点（昨年のデータ）が続いています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が紫で示されていますが、これらは比較的同じ範囲内に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期段階の実績データと予測データは多少のばらつきがありますが、徐々に予測範囲（グレースケール領域）内に収束していく様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は初期にややばらついているものの、最終的には各予測モデルとも過去の実績をうまく反映し、昨年の実績と良い相関を持っているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このグラフは、個人の健康状態が時間とともにある程度予測可能であることを示唆しており、安定した健康管理や予防医療の重要性を感じさせます。
– ビジネス的には、健康関連サービスの改善や顧客向けのパーソナライズドサービス提供の参考になるでしょう。特に、異常値の検出は早期介入の機会を提供する可能性が高く、健康維持に役立ちます。
このグラフは、健康スコアの安定性と予測の信頼性を高めるためにどのような戦略が有効かを考える貴重なデータとなります。
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:
このグラフは個人の心理的ストレスレベルを示すもので、以下の観点から分析できます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月1日～2025年9月1日）には、心理的ストレスが相対的に安定しています。その後、データが消えており、次の期間（2026年7月1日頃）に集中的に新しいデータが現れています。
– 2026年のデータは、2025年よりやや低い範囲に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初めにいくつかの異常値があります。外れ値は濃い円で示されており、通常のデータ点とは異なります。
3. **各プロットや要素**:
– グラフにある色分けは、実績データ（青）、予測される異常値（黒円）、昨年のデータ（緑）を示しており、心理的ストレスの変動が可視化されています。
4. **複数の時系列データ**:
– 2025年の実績AIデータ（青点）と2026年の前年比較データ（緑点）の間に明確なギャップがあるため、直接的な比較が難しいですが、2026年のデータが低下していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は2025年初めは0.5付近に集中していましたが、2026年では範囲が他の年に比べて低下しています（約0.4〜0.6）。
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**:
– ストレスレベルの低下は、心理的健康の好転を示し、ストレス管理プログラムやメンタルヘルスケアの効果を反映している可能性があります。
– 社会全体において心理的ストレスが減少しているとすれば、労働生産性の向上や医療コストの削減につながる可能性があります。
以上のポイントから、時系列的に心理的ストレスの改善が期待されると考えられますが、データのギャップや予測値の不確実性にも注意が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの左側では、実績データ（青い点）は徐々に減少しています。一方、右側では、前年のデータ（緑の点）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オーバーレイされた黒い円で示された異常値がいくつか見られます。これは、予想外の変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、一般的に分析の基準となります。
– 緑の点は前年のデータを示しており、比較の基準として重要です。
– 紫、ピンク、灰色の線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）による将来の値を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 緑のデータは前年の状況を示し、青い実績データと比較することで、今年の変化を評価できます。
– 異なる予測モデルに基づく予測値の分布も、理解を補助します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータには強い相関がありますが、若干の変動があります。
– 予測モデルの結果は、実績データとは大きく外れる部分が見られ、その精度を疑問視させる要素があります。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 実績と前年の比較は、個人の自由度と自治が前年と比べ減少していることを示唆します。これは、政策や社会環境の変化の影響として考えられます。
– 予測モデルが異なる結論を出しているため、基準となる価値判断や外部要因の分析の必要性を直感的に感じる可能性があります。
– ビジネスおよび社会的には、経済政策、法制度の変更、または技術革新に基づいた戦略の再評価が求められるかもしれません。
このグラフから、単なるデータ比較だけでなく、潜在的な要因分析やモデル精度の検証が重要であることがわかります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– データは、2025年7月から2026年7月にかけての360日間をカバーしています。
– グラフの初期段階では、実績スコアは比較的高い位置に集中しており、横ばい状態が観察されます。
– 後半に向かって大きくスコアが低下していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階の実績データに複数の異常値があり、特に明確な外れ値が目立ちます。
– 予測線と実績データの間に異常値が存在しており、異常値は実績と予測値の乖離を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青のプロット。これは過去の実際のデータを示しています。
– 予測（予測AI）は赤のプロット。未来の予測値を示すもので、実績とは乖離が見られます。
– 異常値は黒の丸で囲まれており、特に注目すべき点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予測は、それぞれ異なる色の線で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの比較において、実績の大きな変動に対して予測が追従できていない部分があります。この乖離は、予測モデルの精度向上が必要であることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に高スコアに集中していますが、予測では中程度のスコアへと低下しています。このことは、モデルが社会的公平性の低下を予測している可能性を示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期段階での高い実績スコアは、当該期間における社会的公平性や公正さが比較的良好であったことを示唆しています。
– しかし、以降のスコア低下や異常値の出現は、将来的な社会的課題や不均衡の可能性を提示しており、政策や施策の見直し、予測モデルの改善が求められることを示唆します。
– ビジネスや政策においては、これらのデータを基に社会的な取り組みの再評価を促す必要があります。特に、公平性・公正さを向上させるための具体的な施策の検討が重要となるでしょう。
このグラフは、未来のより良い社会づくりにおいて重要な指針を示唆していると言えるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を360日間にわたって示しています。以下は、グラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確なクラスタを示しています。左側のクラスタは2025年7月から2025年11月の間に観測されたデータで、スコアは0.8から1.0の間に密集しています。右側のクラスタは2026年6月付近で、スコアは0.8から0.9の範囲に分布しています。
– 明確な周期性はありませんが、2つの期間が比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は左側のクラスタ内で強調表示されており、ほとんどが1.0に近接しています。
– クラスタ同士の間にデータが存在せず、飛躍的な変化があることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績データを示し、全体として1.0に非常に近いです。
– 緑色プロットは前年度の比較データで、若干のスコアの減少が見られます。
– 異常値は黒い円で示され、特に注目されるべきデータポイントとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去との比較が行われており、前年との変化が視覚化されています。
– 緑色プロットの小幅なスコア減少は、持続可能性や自治性に何らかの課題がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のクラスタはスコアが高く安定しており、右側のクラスタは若干の低下が見られます。
– 異常値が一致する傾向にあるため、システムのパフォーマンスは一般的に高いが、例外的な状況が時折発生する可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、全体として非常に高い持続可能性と自治性が保持されているという安心感でしょう。しかし、スコアの小幅な低下と外れ値は、今後のモニタリングと改善への注目が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、持続可能性を引き続き高い水準に維持しつつ、特定の異常点を改善するための具体的な施策が求められるでしょう。これにより、より安定したパフォーマンスが期待されます。
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**:
– グラフの左側（2025年）では、実績（青）はほぼ横ばいで、WEIスコアは0.8から0.9の間で安定しています。
– 右側（2026年）では、予測データ（緑）は実績より少し低く、ややばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の異常値（黒い円で囲まれた点）は、他のデータよりも低いスコアを示していますが、全体的な変動は少ないようです。
– 予測データには、予測の下限と上限を示す灰色の範囲があり、その範囲内に収まっていることから、大きな急激な変動はないと見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）と異常値（黒い円で囲まれた点）は、過去のデータの安定性と異常性を示しています。
– 予測（緑のプロット）は、将来的な傾向を示しており、人為的な予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって得られる予測値を描写しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは、同じ軸上で示されており、過去と未来の比較が容易です。実績が横ばいを示していたのに対し、予測はややばらつきがある中で、新しいトレンドを示唆する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に高いスコア（0.8〜1.0）で集まっており、予測データもそれに近い範囲に分布しています。ただし、わずかながら中央付近から下方向への分布の広がりが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアは高く維持されており、社会基盤や教育機会の安定を示しています。
– 予測データの若干のばらつきは、将来的な政治的・経済的な変動に伴う不確実性を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、持続可能な教育やインフラ投資の必要性を示唆するほか、予測の範囲内での柔軟な対応が求められています。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおける共生・多様性・自由の保障を示したWEIスコアの推移を表しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは約1年分のデータを表示しています。初期のスコアは0.6から0.9の範囲で比較的一貫して変動していますが、期間の後半にかけてスコアが0.6を割り込んでいます。
– その後、スコアは再び上昇し、0.8から0.9の範囲に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値と予測値が重なっている部分があり、異常値は0.6付近に集中しています。
– 最初のセグメントには実績の急激な下降が見られ、スコアが低下しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績、緑の点は前年のデータ、赤い叉は予測値を示しています。
– 紫色の線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による結果を示していますが、全体的に軽微な違いが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値のスコアは、初期にはやや乖離がありますが、中盤から終盤にかけて収束しています。
– 予測範囲（xAI/3σ）に実績が入ることが多く、予測の妥当性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑の前年データは、後半に見られる現状のスコアより若干高めに集まっており、改善の兆しが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定な状況から、後半にかけて安定した成長を見せており、施策や社会的介入の効果が上がっている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、社会的な多様性や自由の保証に対する取り組みが改善されることで、より多様な価値観を受け入れる社会基盤の確立が期待できます。
このようなスコアの推移は、社会政策の評価や次の戦略計画の策定に重要な情報を提供します。
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:
このヒートマップについて、以下の視点から分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 全体的に7時から8時、15時から16時、19時が多く活発に見えます。特に7月5日から7月17日までは高いスコアが続いています。
– 連続的に高いスコアが見られる日がある一方で、ある時間帯で低い値が記録されていることがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に際立った急激な変動は見られませんが、日中の時間帯に密度が高い部分があります。
– 16時から19時のスコアが比較的低めの日もあり、変動が見て取れます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアを表しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。高い活動が見られる時間帯は明るい色に集中しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変化を示しており、特定の日付の特定の時間帯で、一貫して高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯における高スコアの頻度は、日付によって異なり、特定の週が高いスコアを維持しているように見えます。
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に関する洞察**:
– 社会的活動やビジネスのピーク時間は、7時から8時、15時から16時、19時の時間帯に集中しており、活動が特定の時間に偏っている可能性があります。
– 企業や組織は、これを利用して業務の効率化を図ることができるでしょう。特定の時間にリソースを集中させ、効率的に対応するためのスケジューリングが可能になります。
このようなヒートマップは、特定の期間における社会的活動の傾向とパターンを理解し、事業計画やサービス提供のタイミングを調整するための有力な手段となり得ます。
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:
このヒートマップに基づいた解析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 各時間帯によってスコアの変化が見られます。特に、7時から8時と15時から16時の時間帯に、スコアが高くなる傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られませんが、特定の時間帯（例: 15時）でスコアが一貫して高い傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色: スコアの平均値の強さを示しています。緑から黄色にかけて濃いほどスコアが高いです。
– 密度: 特定の時間帯での集中度を示していますが、全体的に一様な分布が見られるため、顕著な集中は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なるスコアパターンを示しており、時間帯別にスコアの規則性が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15時台に特に高いスコアが見られるため、この時間帯には何らかの重要なアクティビティがあるかもしれません。
6. **直感的な感じ、ビジネスや社会への影響**
– 直感的には、午後の時間帯に個人のWEIスコアが高まるため、この時間帯が一日の中で比較的活発な時間である可能性があります。社会的には、この時間帯が労働や活動のピークであることを示唆しているかもしれません。企業や組織は、重要な会議や意思決定をこの時間帯に設定することで、より効果的な結果を得ら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:
以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 7時から8時、15時から16時、18時から19時にかけて、日付が進むにつれてスコアが上昇している傾向が見られます。
– 16時の時間帯は、他の時間帯と比べて低いスコアから始まり、徐々に上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、16時のスコアは他の時間帯と比べて開始時の値が異常に低い。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの大きさを示しており、黄色や緑が高いスコア、青や紫に近づくほど低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての時間帯で時間が経つにつれてスコアが上がる一定の上昇傾向が見られ、これは何らかの共通の要因（例えば季節の変化や社会的イベント）によるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアに上昇傾向が見られ、互いに関連して上昇している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は特定の時間帯に活動が活発化することを示唆しており、例えば市場の動向や住民の行動パターンに影響を与える可能性があります。
– 社会的なイベントや日常的な人々の行動パターンがこれに映し出される可能性があり、マーケティングや政策決定に役立つ情報が得られるかもしれません。
全体的に、このヒートマップは、社会における時間帯ごとの活動の変動を示しており、特定の時間に注目すべきトレンドやパターンがあることを示唆しています。
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:
この相関ヒートマップを分析して、以下の洞察を提供できます：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列の変化を示すものではありませんが、各項目間の相関関係の強さを示しています。
– 全項目の相関関係が一定して示されているため、周期的な変動や長期トレンドが見られるわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの中で特に注目すべきは「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が全体的に低く、0.10から0.35の範囲に留まっている点です。これは他の要素と比べて外れ値的な存在として捉えることができます。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色は高い相関を示し（0.7以上）、青色は低い相関を示しています（0.3以下）。
– 総合WEIや社会WEI（公正性・公正さ）はほとんどの項目と高い相関を持っています。
4. **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。しかし、各項目どうしの相関関係から、共有の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（経済的余裕）」は他の項目との相関が最も低く、この分野の独立性を示唆しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は最も高い相関を持っています（0.90）。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– 人間は直感的に、特に経済的要因が他の幸福感や生活の質に与える影響が少ないという興味深い洞察が得られると考えられます。
– 経済的余裕に関係なく、心理的ストレスや健康状態が他の要素と関連付けられている可能性があります。
– ビジネスや社会において、経済的支援だけでなく、心理的ケアや社会的公正の向上が重要であることが示唆されます。
この分析は、対象となるデータによって異なる要因の重要性を評価するうえで役立つでしょう。
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:
この箱ひげ図から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 個別のカテゴリに対するトレンドは直接的には示されていません。各カテゴリのスコア分布を一括で比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康状態）」「個人WEI（自由度と自治）」などに外れ値が見られます。特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」には多数の外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中心線は中央値を示し、箱の上下は第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ており、外れ値はそれを超えた値としてプロットされています。
– 色合いにより各プロットが視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列ではなく、異なるWEIスコアの分布を一時点でのスナップショットとして比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」などは中央値が高く、比較的狭い範囲にデータが分布していることから、これらのカテゴリは全般的に高い評価を受けている可能性があります。
– 一方、「個人WEI（持続可能性と自発性）」は、他のカテゴリに比べて中央値が低く、これは改善が必要であることを示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 一部のスコアが他よりも低かったり、外れ値が目立ったりすることにより、特定領域では改善の余地があると感じるかもしれません。
– 高い評価を得ている領域に関してはその良さを維持し、改善の必要がある領域に対しては積極的な取り組みが求められるでしょう。これにより、社会全体のウェルビーイングを向上させることに繋がる可能性があります。
このようなグラフ分析は、政策決定や戦略的計画の策定において貴重な視点を提供します。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフには明確な直線的トレンドや周期性は見られません。しかし、プロットの分布から、第1主成分（横軸）が第2主成分（縦軸）に対して弱い正の相関を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータポイントが他のデータから離れた位置にあります。これらは外れ値として考えられ、特異なイベントや異常値を示すかもしれません。特に、左上や右上に位置するポイントは他のプロットから離れており、注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 点の位置は、観察されたデータが主成分軸上でどのように分布しているかを表しています。第1主成分の貢献度が高いことから、この軸がデータの大部分のバリエーションを説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– グラフ自体は時系列として表現されていませんが、データが周期的または複数の異なるクラスタに分かれている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 第1主成分と第2主成分の間で弱い相関が示唆されます。プロットは一般的に斜めに伸びており、分布はやや不均一です。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響:**
– 人間はこれをデータの多様性や変動性として感受するかもしれません。また、特定のグループやクラスターが観察できることは、異なる社会的現象やグループの存在を示唆します。ビジネスや政策立案者にとっては、各クラスターや外れ値の原因を探ることで、より効果的なプロジェクトやプログラムを開発するための洞察を得ることができます。
このPCAの結果は、データの構造や潜在的なパターンを理解するための重要な手がかりを提供していると考えられます。
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。