📊 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**: 30日間の推移には不安定な変動が見られ、特に7月6日から9日にかけて、急激な上昇が観測されます。その後、比較的高い水準が維持されますが、20日以降には下降傾向が見られます。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**は主に7月の初めの低い数値から上昇し、以降は乱高下を繰り返しながらも増加傾向が続いています。
#### 異常値
異常値として7月7日、8日、9日に見られる高い値は、特に社会的要因のポジティブな変化、政策の導入、または一時的な感情の高まりによって説明されるかもしれません。また、7月20日以降に検出された低い異常値は、個人的、もしくは社会的ストレスの増加、経済的課題、または予期せぬイベントの影響が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的に見て、全体のWEI、個人平均、社会平均はどちらも上昇傾向を示しています。特に、後半には社会的スコアの好調さが個人スコアを上回る形で影響を及ぼしています。
– **季節性**は強く観測されておらず、再現性のあるパターンはこの短期間では特定しにくいようです。
– **残差**は多様で、未説明の変動要素が多く、不確定な外部要因の影響が大きいと推測されます。
#### 項目間の相関
項目間相関において、高い相関が見られるのは社会的公正（公平性・公正さ）と持続可能性（持続可能性と自治性）です。これは公正さと持続可能性が社会の総合スコアに大きな影響を与えていることを示唆しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**: 一般的に各項目のスコア分布は比較的狭く、極端な外れ値は少ないですが、特に社会基盤と教育機会のスコアにおいて若干の広がりがあります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素**: PCA分析から、PC1が0.74の寄与率を持ち、最も多くの分散を説明していることが示されています。これは、個々の健康状態や心理的ストレスが大きな影響要因となっている可能性を示しています。
### 結論
この分析では、7月初頭には不安定な変動が見られましたが、後半にかけて全体的に安定しつつも、個人および社会に対する外部的ショックに敏感であることが明らかになりました。政府の政策、疫学的な変化、または経済的Newsが、社会的スコアに急激な変動をもたらす要因かもしれません。主要な構成要素分析は、特にストレス管理や健康促進がWEIの向上に重要である可能性を示唆しています。継続的なモニタリングが必要です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、最近の実績データは一定の範囲（0.7から0.9の間）で安定していましたが、最後の数日でやや下降傾向が見られます。予測データも全体的に横ばいからやや下降のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在し、それは通常のスコア範囲を外れた（特に増加または減少した）データポイントを示していますが、数は少ないです。
– データの一部には急激な変動が見られますが、長期的には安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**は直近のデータを示し、予測結果（赤い×）と比較するための基準となります。
– **異常値（黒い円）**は、通常の範囲から外れたデータポイントを示しており、注視が必要です。
– **灰色の範囲**は、予測の不確かさを示しており、予測スコアがこの範囲内であることを期待しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で全体的な傾向はほぼ一致しており、各モデルが総じて同様の予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の配置から、データが一定の範囲内に密集していることが確認でき、全体としてスコアが安定していることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアが長期的に見れば安定しているため、現時点では社会に大きな混乱をもたらす可能性は少ないと考えられます。
– しかし、予測スコアが若干下降しているため、今後の動向には注意が必要です。経済活動や社会情勢に対する影響が考えられるため、適切な対応策を検討することが望ましいでしょう。
この分析があなたのお役に立てれば幸いです。
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:
グラフの分析について以下のように述べます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 図の実績（青色）が最初の約15日間は緩やかに上昇し、その後横ばい、さらに徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットが黒の丸で囲まれており、これらが外れ値として識別されています。これらは他の点群と明らかな乖離を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実績の変動がこの範囲内に収まっているかを視覚化しています。
– 予測線は三種類（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示され、これらは将来のトレンド予測を異なるモデルで行っています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間で大きな乖離は見られず、予測は実績に基づいて現実的に立てられていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 30日間のデータにおいて、前半の上昇傾向と後半の減少傾向により、全体的には安定性が欠けるようにも見えます。各予測モデルも下降トレンドを示しており、これは一致した見解を示しています。
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**:
– 初期の上昇に対して後半の減少が強調されており、全体の評価がうまく維持されていない可能性を直感的に示唆しています。
– 予測モデルが示す下降トレンドは、今後の対策が必要であることを示唆しており、ビジネスや社会での行動修正や計画変更が求められるかもしれません。
この視覚的特徴によって、今後の施策や対応策の検討が求められるでしょう。
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（実績AI）** は、最初は若干の増加と減少が見られるが、概ね横ばいで推移しています。
– **予測（予測AI）** の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、最初は横ばい、後半は微減傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されているデータポイントが数点存在しますが、それほど突飛ではなく、全体の分布範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点で示され、予測データは赤色の「×」で示されています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色のシャドウで示されており、予測の信頼性の度合いを示します。
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は、多くのデータポイントで近接しており、予測モデルが比較的信頼できることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9の範囲に集中しており、比較的安定していることが分かります。
– 予測モデルの結果は互いに似通っており、全体として堅実な予測を行っていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このデータは30日間にわたる社会的なWEIスコアの推移を示しており、実績と予測の両方が比較的安定しているため、短期的な変動による影響は限定的であると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会においては、現在の施策や政策を継続する上で、急な変更や修正の必要性が少ないといった安心感を与える可能性があります。
– 外れ値の存在も限定的であり、大きな異常がないことから、全体的な運営方針を大きく見直す必要性は低いでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは、全体として0.6から0.8の範囲内で横ばいの傾向を示しています。
– 予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべてゆるやかに上昇していますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点に異常値が存在しますが、それほど多くはなく全体の傾向には大きく影響しているようには見えません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 背景の灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内で予測値が変動しています。
– 予測は3つのアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、それぞれ上昇トレンドを表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測アルゴリズムの出力は、全体として上昇トレンドを持ち、実績データの横ばいと対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に均一で、極端な偏りは見られません。予測モデルの上昇が有効に機能しているか確認が必要です。
6. **直感的な洞察と社会やビジネスへの影響**:
– WEIスコアの横ばいは、短期的な経済的余裕の安定を示唆していますが、予測モデルの出力が示す上昇トレンドに基づき、将来的な経済的改善の可能性が考えられます。
– 社会的、ビジネス的には、この上昇予測が正しければ、個人の消費意欲や生活水準の向上に寄与する可能性があります。しかし、現状の横ばいから、慎重な資産運用が望まれると言えます。
このグラフは、経済的余裕の現状と将来の可能性を評価する上で重要な視点を提供するものです。
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
1. **トレンド**
– 実績スコア（青いプロット）は大きな上昇や下降が見られず、全体的に横ばいの傾向。
– 定期的な変動や周期性は見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多数のデータ点が上方や下方に外れ値マーク（黒い丸）として強調されている。このことから、一定基準を逸脱する日がいくつか存在していることがわかる。
– 普段より極端に値が変動する日もあるが、全体の平均に大きな影響を与えているとは考えにくい。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、赤い「X」は予測値を示している。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は短期間のかたまりで、範囲が広い日もあり、予測の信頼度が日によって変動している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績および複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のデータセットが示されている。
– 各予測手法は、予測の安定性や精度にわずかな違いを持つが、大きな乖離はない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値との間に明確な相関関係は見られない。予測と実績の間でばらつきが存在し、実際の傾向を把握するのにはさらに詳細な分析が必要。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 多くの実績値が不確かさの範囲内に収まっていることから、多くの人々が「健康状態」が予測通りに推移していると感じる可能性がある。
– 一部の日での大きな逸脱は、個々の影響力のある出来事（例えばストレスや事故など）があったと直感するかもしれない。ビジネスや公共政策立案において、外れ値の原因分析が重要。
– 予測手法の安定性が示されているため、予測に基づく長期の健康管理計画の立案に利用可能。
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
– **横ばい傾向**: グラフ全般を通じて、WEIスコアは全体的に安定しているように見えます。大きな上昇や下降はなく、フラットな傾向です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 白い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。これらが目立ち、特定の期間に集中的に発生しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青い点）**: 現在の心理的ストレスの尺度を示しています。
– **予測データ（赤い×）**: 今後の傾向を予測したもので、実績と比較してのズレを確認できます。
– **不確かさ範囲（灰色の範囲）**: 予測値に対する不確かさを示しています。データがこの範囲内に収まることが期待されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる結果が見受けられますが、全体的には実績データに寄り添った形での予測となっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測ツールごとの結果がほぼ一貫していることから、実績データは予測との相関が高いと考えられます。また、突然の変動も目立たないことから、データは全体として安定しています。
### 6. 社会やビジネスへの影響
– **心理的ストレスの安定**: WEIスコアが安定しており明確なトレンドがないため、対象の集団は現状では大きなストレスの波を経験していないと推測されます。
– **人間の直感的な感覚**: 安定しているが、時折の外れ値が気になるため、特定のイベントや要因が一時的にストレスを引き起こしている可能性があります。この認知は、対策立案や優先課題の設定に役立つでしょう。
この分析は、データ活用による心理的健康の維持や改善への具体的なアクションプランを策定するための基盤となり得ます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、初期の2週間で比較的高い水準（約0.8から0.9）を保っています。しかし、その後、徐々に下降する傾向が見られます。
– グラフの後半にかけて、WEIスコアは約0.6付近で安定しています。
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マークされています（黒い円で囲まれている）。これらは、予期せぬイベントやエラーの可能性を示唆しています。
– 特に急激な下降が観察される箇所があり、注目が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×印は予測値です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の背景で示されており、予測精度のばらつきを示しています。
– 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測ラインが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間に明らかにズレが存在しており、特に線形回帰の予測は下降傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は比較的フラットで安定していますが、全体のトレンドを捉えるのに苦労しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布はやや偏っており、初期の高スコアから低スコアへの移行に伴い、データの分散が大きくなっています。
6. **直感と社会への影響**:
– このデータから、個人の自由度や自治が短期間で変動する可能性があることが示唆されています。急激な変動は、個人の生活や社会全体にストレスや不安をもたらす可能性があります。
– トレンドの変化に注意を払い、適切なサポートや政策を立てることが重要になるでしょう。
データの背景や収集プロセスを考慮に入れることで、より具体的で有用な洞察が得られる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIによるスコアは、ほぼ0.6から0.9の間に分布しているが、明確な上昇や下降のトレンドは見られない。
– ランダムフォレスト回帰の予測線はほぼ一定である一方、線形回帰の予測は時間とともに低下している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数か所、実績データで0.6未満の大きな外れ値が観察される。それらは全体のトレンドを乱す要因となる。
– 特定の時点で急激にスコアが下がっている部分がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のデータを示し、黒い丸は異常値であることを示している。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのトレンドは比較的安定しているが、線形回帰予測はそれに反して下降している。このギャップは、今後の予測の不確実性を示すかもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から1.0に密集しており、平均的に高い公平性のスコアを示している。
– 外れ値や不確証の範囲も考慮すると、統計的なノイズが存在する可能性がある。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 多くの人は、高いスコアが一般的に持続していることから、社会の公平性がある程度保たれていると感じるかもしれない。
– しかし、外れ値や予測による不確実性範囲を考慮すると、潜在的なリスクや改善の余地があることを示している。
– 予測における線形回帰の下降トレンドは、将来的な公平性の低下を示唆しており、政策決定者はこの警告に留意するべきである。
このグラフは、データに基づいた予測と実績との対比を視覚的に示し、社会の公平性に関する将来的な対策を検討するうえで重要な手がかりを提供している。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね一定しており、期間内で大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（紫の線）はわずかな上昇トレンドを示していますが、急激な変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上の黒で囲まれたプロットは外れ値として識別されており、一部の日付で通常のスコア範囲を逸脱しています。
– スコアそのものの変動は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のスコアを示し、その中で黒い円で囲まれたものは外れ値を表しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域として示され、範囲内に多くの実績値が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも非常に近い値を示しており、実績データとの整合性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの多くは0.8から1.0の範囲内にあります。これは持続可能性と自治性が高い水準であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、社会の持続可能性と自治性が概ね安定していることが直感的に感じられます。
– 外れ値の影響は限定的であり、ビジネスや政策決定において大局的に見ると安定した基盤があると考えられます。
– 予測モデルが示す軽微な上昇傾向は、今後の持続可能性のわずかな改善を示唆しています。
このような分析は、社会政策の立案や企業の戦略策定において、持続可能性向上の取り組みの強化を検討する際に有用です。
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:
グラフの分析に基づく洞察は以下の通りです:
1. トレンド
– 実績のデータ（青いプロット）は比較的安定しており、大きな上昇や下降は見られません。全体的に横ばいの傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、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
– グラフ内のいくつかのプロットは黒い円で囲まれており、これらは外れ値として認識されています。外れ値は特定日付に集中しているように見えます。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績のデータを表しており、かなり密度が高く、一定の範囲内に留まっています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測値、灰色の範囲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
– ランダムフォレスト回帰による予測と実績データの間には一部ずれがありますが、全体的な範囲は一致しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲に分布し、高い相関を持つ可能性がありますが、明確な上昇トレンドは見られません。
6. 直感的な洞察と影響
– 現状、WEIスコアは安定しており、大きな変化はないことから、教育機会や社会基盤の状況に大きなショックがないことが示唆されます。
– 外れ値がある場合、特定のイベントや政策変更などが影響している可能性があります。このため、外れ値の原因を調査することがビジネスや政策決定において重要です。
全体として、データは安定しており、観察される外れ値に注意を払うことが必要です。
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
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青い点）は全体的に0.6から1.0の範囲であり、高いWEIスコアを維持しています。しかし、後半にかけて軽微な下降トレンドが見られます。
– 予測データのトレンドについて、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は下降傾向を示していますが、線形回帰（灰色の線）はある程度の横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒色の丸で囲まれた点）が存在し、予測の不確かさ範囲を超えています。これは、突発的な社会現象やデータ収集の齟齬が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、WEIスコアの実際の推移を示しています。
– 紫と灰色の線は予測モデルの結果で、ランダムフォレスト回帰と線形回帰を表しています。これらは将来のトレンドを推定しています。
– 灰色の背景は、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**
– 実績と予測が一部一致しており、予測モデルが過去のデータをある程度反映していることがわかります。しかし、予測と実績の間に時折ギャップが生じています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に高いスコアを保っていますが、予測モデルは一部で異なるトレンドを示しています。これは、モデルが未知の変数や新たなトレンドを正確に捉えられていない可能性を示唆します。
6. **人間的直感および社会への影響の洞察**
– 高いWEIスコアは、社会の共生と多様性が一定程度維持されていることを示唆していますが、予測される下降傾向は社会的な原動力の低下を示すかもしれません。
– これは、多様性と自由の確保のための政策やプログラムの見直しが必要であることを示唆しており、社会全体での共生促進を強化する方策が求められる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯によって、活動が集中する時間とそうでない時間が明確に分かれています。
– 7日から12日あたりまでは、特に午後の活動が活発（明るい色）です。
– 17日以降は、活動が徐々に減少（暗い色）し、24日から26日まで再び増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日に一時的な減少が見られますが、翌日には再び活動が再開されています。
– 25日から26日にかけての増加も目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はひと目で強度の変化を示し、黄色や緑は高い活動水準、紫や青は低い活動水準を示しています。
– 時間帯と活動のパターンを理解するために、色の密度も重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとに活動が変動しているため、週末と平日での違いが考えられます。
– 一部の時間帯に集中して活動していることから、特定のイベントやルーチンがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分の活動が特定の時間帯に集中しているため、その時間帯に関連する要因（会議、コア活動時間など）があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 特定の時間に活動が集中することで、その時間帯に重要なイベントや業務が行われている可能性があります。
– このパターンを利用して、リソースやスタッフの配置を効率化する戦略が立てられるかもしれません。また、日による活動のばらつきを観察することで、週ごとの計画立案に役立てられます。
このグラフは、活動がどの時間帯に集中しているかを視覚的に把握するのに役立ち、効率的なリソース管理や計画立案に貢献します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の時間帯（7時～10時, 15時～17時, 23時）に高いスコアが集中していることを示しています。また、スコアの高低が日付に沿って周期的に変化している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月15日に非常に高いスコアが見られ、これがピークとして明確です。この時期に何らかの特別なイベントや影響があった可能性があります。
3. **各要素の意味**
– 色の濃淡は、スコアの高低を表しています。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です。このヒートマップでは、高いスコアがコミュニティ活動や社会的なつながりの時間帯に集中していることを示唆しています。
4. **関係性**
– 特定の時間帯に高スコアが集中していますが、日付の進行に伴いスコアが徐々に変動しているため、時間帯と日次要因との間で何らかの相関がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝（7時-10時）と夕方（15時-17時）の時間帯に連続して高いスコアが出ていることから、これらの時間帯が社会活動や個人の効率性に大きく関与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– グラフから読み取れる直感的な印象として、特定の時間帯で活発な社会活動が行われているように感じられます。イベントや業務の計画において、これらの時間帯が最適化されることが予測されます。また、特定の日（例: 7月6日, 14日）周辺での活動が強化されている可能性があるため、ビジネスや社会における重要な日程設定の参考情報として活用されるでしょう。
このヒートマップは、個人の生活リズムや社会活動の重要な時間帯を示唆しており、プランニングやリソース配分の戦略において大いに役立つデータです。
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
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、色が濃くなる傾向が見られ、数値が減少している可能性があります。
– 例えば、7月6日から7月11日にかけて、16時から18時にかけての色が緑色から黄色に変化しており、社会WEI平均スコアの上昇を示しています。
– しかし、その後7月19日以降は濃い青や紫の色が見られ、数値が低下するトレンドが続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月12日、7月18日、7月22日に特に色が明るくなる時間帯があり、急激な数値の変動が見られます。
– これに対し、7月2日以降は急激な濃い色が見られるため、異常値や急な変化があると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各色はスコアの高さを示し、明るい色は高いスコアを、暗い色は低いスコアを示しています。
– 縦軸の時間帯ごとに、数値が異なる傾向が見られるため、特定の時間に活動が集中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**
– 時間帯ごとのスコアが密接に関係しており、特に夕方から夜間にかけて変動が大きくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 暖色系のスコアは一部の時間帯に集中しており、特に週の中盤にかけて相関が強くなっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が夕方から夜にかけてアクティブになり、その時間帯の平均スコアが高くなることを示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯に集中的に活動が行われていることを考慮して、活動やサービスの提供を調整する必要があるかもしれません。
このデータは、大規模な社会調査やサーベイ活動の結果を示す可能性があります。タイムリーに対応することで、効率的なリソース配分が可能となり、社会の動きやニーズに適応することができます。
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:
この相関ヒートマップから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップには含まれませんが、相関性を視覚的に表すことで、どの項目が強く関連しているかを理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値については、相関が0に近い場合や負の相関の場合を注視します。
3. **各プロットや要素（色の意味）**:
– 濃い赤色は強い正の相関を示し、値が1に近いほど関係性が強いことを示します。
– 青色は負の相関を示し、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間にわずかな負の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEI項目間の相関を視覚化することにより、それらがどの程度互いに関連づけられているかを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に強い正の相関を持っています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目とは弱いまたは負の相関関係にあります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 経済的余裕が他のWEI指標と弱く関連していることは、経済的要因が他の社会的要因と必ずしも一致しない可能性を示唆しています。
– 社会的要因同士が強い相関を持っている場合、それらが一つのまとまりとして影響を与える可能性があります。
このような相関は、政策立案や社会プログラムの設計において重要な指針を提供する可能性があります。個人面と社会面での関係性を理解することは、全体的な社会の健全さを評価する上で役立ちます。
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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を示しています。以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフは単一の時点で取得されたデータの分布を示しており、明確な上昇や下降のトレンドはありません。ただし、各カテゴリの中央値の変動を観察することで、各カテゴリ間の相対的な位置関係は把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」にはいくつかの外れ値が見られます。これらは通常のデータ範囲から離れた点であり、これらのカテゴリに異常または意外な状況があることを示唆しています。
3. **要素の意味**:
– 各箱はデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央値が中間線で示されています。ひげは範囲を示し、外れ値は通常の範囲を超えたデータ点を表します。色の濃淡は比較のしやすさを視覚的に補助しますが、特定の意味を持たないこともあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリ間の比較が目的であり、時系列データそのものではないため、相関性というよりも相対的な分布を見ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に各カテゴリでスコアの中央値が異なることから、カテゴリ間で異なる要因がWEIスコアに影響していることが示唆されます。「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治体）」は比較的高い位置にあります。
6. **直感的および社会的影響**:
– これらのデータは、社会や個人の指標としてどの要素がより良く管理されているか、または改善が必要かを示しています。高いスコアのカテゴリはポジティブな状態を示しており、低いスコアは改善の余地を示しています。ビジネスや政策設定においては、特に外れ値が多く発生しているカテゴリに注意が必要です。これにより、資源の投入や政策改善の優先順位を決定する手助けとなります。
この分析により、人々がどのように異なる社会的な側面を経験し、それがどのように変動しているかへの理解が深まります。
総合WEI STL分解グラフ
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以下は、提示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットを見ると、初期は上昇トレンドが続き、中旬でピークに達した後、後半では下降トレンドに転じています。このことは、全体的なウェイティングインデックスが一時的に上昇した後、何らかの理由で低下したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットにはいくつかの急激な変動が見られ、特に中盤（7月5日と7月9日）で急な上昇があります。この期間に何か特異なイベントが発生した可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 観測されたデータは、季節性と残差を加算することで形成されています。季節成分は、ある程度周期的な変動を示しており、一定のパターンが繰り返されていることがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– トレンド、季節、残差のそれぞれが観測データに貢献していますが、特にトレンドは全体の動向を強く左右していることが見受けられます。季節性は小さなサイクルの変動を示しており、残差は予測しにくい変動を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性と残差には関連性が見受けられず、これらは独立していると考えられます。トレンドは他の要素に強く影響を与える主要な要素である可能性があります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 観測データが上昇から下降に転じたことは、社会状況の変化や政策の影響によるものである可能性があります。季節性の要素は恒常的なパターンを示すため、特定の時期に発生するイベントや季節的要因が存在しているかもしれません。ビジネスにおいては、上昇期を捉えて利益を最大化し、下降期に備える戦略が重要となるでしょう。
全体として、データは短期間での変動が多く、特に政策や外部要因による影響が強いように感じられます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下は、提供されたSTL分解グラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドは、初期段階で上昇し、その後ピークを迎えて下降しています。このことは、30日間のうちに個人のWEI平均スコアが改善した後、低下する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**:
– 残差グラフには、一部の急激な変動が見られます。特に7月9日付近での急激な増加と、7月15日付近での急減があります。これは、予期せぬ出来事や異常値が観測された可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 季節性のグラフは、一ヶ月の中での周期的な変動を示していますが、その振幅は比較的少ないです。つまり、毎日の変動はあるものの、シーズナリティの強さはそれほど大きくはありません。
– 観測データは、これらのトレンドと季節性の影響を受け、変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測データは、トレンドと季節性の影響を受けており、残差としての変動を反映しています。この関係性は、総合的なスコアにトレンドと季節的な影響がどのように寄与しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性には明確な関連性があります。特に、トレンドが下降し始めると、季節的影響が相対的に大きくなることが見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– グラフからは、短期間でのスコア上昇と下降が非常に明確であり、場合によっては外部の要因や政策変更の影響を受けている可能性があります。急激な変動は、不安定な要因の存在を示唆するかもしれません。
– 社会的・ビジネス的には、改善が短期間に終わっているため、持続可能な施策や外部環境の安定化策の検討が重要となるでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **観測値 (Observed):** 初期の増加の後、若干の減少を示している。30日間のうち、始めの期間でスコアが上昇し、後半に下降している。
– **トレンド (Trend):** 一貫して上昇から下降への変化を示しており、全体的な傾向は前半で上昇して後半で下降していることが明らか。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月中旬にテンプレート上の「残差 (Residual)」に急激な変動が確認される。この時期に予期せぬ外部要因が働いた可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– **季節要因 (Seasonal):** わずかな周期的変動を示しており、周期性は強くない。
– **残差 (Residual):** 一部で急激な増加が見られ、これはモデルで捉えきれない変動を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節要因はそれぞれ異なる役割を果たしており、観測値の変動に影響を与えている。トレンドは主な方向性を示し、季節要因が短期的な変動をもたらす。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節要因と残差には明確な相関は見られない。トレンドが観測値の長期的な変化を主に支配している。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフから、特定の期間で社会的な指標が上昇し、その後に調整が行われた可能性が直感的に感じられる。この上昇は、改善やポジティブな変化を暗示する一方で、下降は何らかの課題を示唆している可能性がある。
– 社会的な対策や政策の効果、または外部ショックの影響を評価するための基礎として利用可能で、継続的な観察が重要と言える。
この観察から、各要素がどのように社会の動向に寄与しているかを理解し、必要な対応策を講じることが重要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、特定の社会カテゴリのデータについて、主成分分析（PCA）を用いて30日間の動向を2次元にプロットしています。以下に、グラフから得られる洞察をいくつか挙げます。
1. **トレンド**
– 第1主成分（横軸）は、データの74%を説明しており、こちらがより重要な軸です。
– 第2主成分（縦軸）は9%を説明し、それほど支配的ではありません。
– プロットされたデータは、右上の象限に集中しているため、全体的に第1主成分が重要であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、第1主成分が-0.4付近、第2主成分が-0.2付近のプロットが目立ちます。
– これらは他の点から離れているため、特異なサンプル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**
– 点の配置のばらつきから、データの分布が不均一であることがわかります。
– 特に右上に密集している点群は、類似した特性を持つデータを示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**
– 各データポイント間の密度と分布から類似した時系列データが存在し、その一部は集合していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿った方向に一定の相関があるように見えます。これは、何らかの共通の要因が影響している可能性があります。
6. **直感と影響**
– グラフを直感的に見ると、左下のデータは異質であり、分析や特異なイベントの発見において興味深いかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このようなPCAを利用することで、データの圧縮や重要なパターンの把握が可能となり、戦略的な意思決定を支えることができます。
全体として、このグラフはデータがどのように分散しており、どの要素が主要な役割を果たしているかの理解を助けます。
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。