2025年07月26日 社会カテゴリWEIスコア多角分析(360日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

### 総合分析

**時系列推移**
– **総合WEIスコア**は、全体として0.68から0.88の範囲で変動していますが、2025年7月初旬、特に7月6日から9日にかけて顕著に上昇し、0.85以上のスコアを記録しました。その後、再び幾分低下しました。
– **個人WEI平均**は、0.58から0.83の間で変動し、7月初めの低迷から反発し、その後安定しています。
– **社会WEI平均**も同様に、7月6日以降の上昇が見られますが、異常値として0.94を超える極端な高値も記録されています。

**異常値**
– 異常値として挙げられているスコアの多くは、急上昇あるいは急落の値です。例えば、7月2日の総合WEIの低値0.62は、何らかの突発的な事象(例: 経済的ショック、社会不安)が関与した可能性があります。
– 7月7日から9日にかけての高い異常値(0.86や0.88など)は、社会的なイベントや政策がポジティブに評価された結果と考えられます。

**季節性・トレンド・残差**
– STL分解から、7月上旬に明確な上向きのトレンドが見られること、また大部分が高いエラーバーによる影響を示唆しています。
– 季節性パターンは明確ではないものの、短期間での急変動が起きやすいことを示しているかのようです。

**項目間の相関**
– 相関ヒートマップによれば、特に**個人WEIと社会WEI**が極めて高い正の相関関係にあることがわかります(可能性として、社会の状態が個々のWEI評価に強く影響を与えている)。
– また、社会WEI内の「持続可能性と自治性」は他の社会カテゴリ(公平性・公正さ、共生・多様性)と強く連動しています。

**データ分布**
– 箱ひげ図から、いくつかのWEIカテゴリは中央値付近にスコアが密集しており、外れ値が頻繁に出る傾向にあることがわかります。特に、自律性と多様性に関する指標が範囲を抜けた外れ値を含む率が高いです。

**主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析により、第一主成分(PC1)が全体のデータ変動の74%を説明します。これは、多数の項目が共通の要因(例えば、総合的な社会経済的環境の改善)に依存して変動していることを示唆します。

### まとめ
この期間におけるWEIスコアには、特定の政策や社会的イベントが重なり、一時的な変動があったことが示唆されます。また、個々のWEIスコアは社会全体の変化に対して敏感であることがわかります。異常値は大きな動きより、むしろ短期的で具体的なイベントに反応するようです。今後、データのさらなる分析と異常値解析を行うことで、より深い洞察が得られるでしょう。


総合WEI 時系列散布図(静的)

社会 総合WEI 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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
– **初期の期間**(2025年7月から10月)
– 実績データ(青色)のWEIスコアは、比較的安定しているように見えます。特に大きなトレンドの変化は観察されません。

– **後の期間**(2026年5月以降)
– データの密度が高く、スコアがやや上昇しているように見えます。緑色のプロットは前年と比べて変化が観測されるかもしれません。

### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**
– 初期の2025年のデータには、黒色で囲まれた異常値がいくつかあります。これらは全体トレンドとは異なる動きを示しています。

### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色(実績)**と**緑色(前年)**のスコアが比較されています。
– ピンクや紫の線は、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)によるもので、それによる将来のスコア予測の方向性を示しているようです。

### 4. 複数の時系列データの関係性
– 一部の異常値が初期に存在する一方で、その後の実績データと予測は強く相関しているようです。前年データとの密接な関連も見られます。

### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データと後期データは分布が大きく異なっている可能性があり、時期による変動が重要なポイントとなっています。

### 6. 人間が感じる直感や影響
– 初期の安定したスコアから、後期の変動や上昇に関心が集まりそうです。ビジネスや社会的な要因が変化している可能性があり、予測モデルによってリスクを管理する必要性があるかもしれません。

全体として、このグラフは、安定していた状況からの変化を示唆しており、予測モデルの選択が重要となることを示しています。长期的な計画やリスク管理を図る上で、コンテクストや外部要因の考慮が必要です。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**:
– グラフの前半部分(2025年7月〜9月)では、実績データ(青のプロット)が比較的安定していますが、やや下降傾向が見られます。
– 後半部分(2026年3月以降)においては、前年比較(緑のプロット)は水平に近いが、やや上下にばらついています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ(青のプロット)において、いくつかの異常値が黒い丸で示されています。これは特定の日のスコアが通常とは異なる可能性を示唆します。

3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、緑のプロットは前年のデータとの比較を示しています。
– 異常値と識別されているデータポイントは、他のスコアとは大きく異なる値であることが視覚的に確認できます。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データの間には大きな差異は見られず、季節または周期的な変動も特に見当たりません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの大部分が特定の範囲内に集中しており、散布のバリエーションは限られています。
– 大きな外れ値はないが、いくつかのデータポイントが下に偏ることがあります。

6. **直感的な洞察および社会的影響**:
– データの安定性や変動の少なさから、社会的変動や個人の状況に大きな変化がないことを示唆しています。
– 外れ値が少数見られるものの、全体としては安定しているため、その原因を特定し是正することで、さらなる改善が可能かもしれません。
– ビジネスや社会政策においては、異常値の発生原因を調査し、予測手法の改善を目指すことが有益でしょう。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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### グラフの分析

1. **トレンド**:
– 実績データ(青)は初めの部分で提供されていますが、その後のデータは予測となっています。実際のスコアは比較的一定で横ばい状態に見えます。
– 予測データ(紫)は、現状よりやや上昇するトレンドを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点は密集しており、異常値が少なく見えます。
– 異常値は黒い円で示されており、グラフの初期に集中しています。

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、紫色のラインが予測(線形回帰)を示しています。
– 緑色の点は昨年のデータで、過去の比較として重要です。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年のデータと現在の実績および予測を比較することで、進展や変化を評価可能です。
– 緑色の昨年のデータは、予測が過去のパターンを大きく外れていないことを示唆しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の部分でのデータの分布は、比較的狭い範囲に収まっており安定していますが、予測はそのスコアレンジの幅を持ちます。

6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 初期の安定性から予測された成長を見ると、将来的に社会的な評価や認識が改善する可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策面では、成長を見越して新たな戦略を立てることができます。また、異常値の問題解決によりさらなる改善も期待されます。

このグラフでは、過去のパフォーマンスと将来の予測を比較し、持続的な成長を目指すための戦略的な洞察を得ることができます。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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(実績)は全体的に横ばいで、期間の後半ではデータが存在しません。
– グラフの右側(予測)はやや増加傾向が見られますが、実際の数値はデータに依存します。

2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中にいくつかの異常値がありますが、特に急激な上下の動きは見られません。
– 予測では、データポイントが比較的一定しており、外れ値は認識されません。

3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実データで、過去のWEIスコアの実績を示しています。
– 緑の点は予測データです。
– 異常値は特に実績の中に表示されています。
– さまざまな予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が使われ、異なる色で表示されています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測がはっきりと分かれているため、直接の相関関係は見られませんが、予測手法により、将来的な傾向を識別可能です。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは非常に密度が高く、均一に分布していますが、異常値がいくつかあります。
– 予測データは、異常値を示さず、ある程度のトレンドを期待できます。

6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、WEIの予測が現実とどのように一致するかを見るためのものであり、異常値を特定して、その原因を分析することが重要です。
– 社会的には、個人の経済的余裕に関する洞察が得られ、政策の評価や将来の経済状態の予測に役立ちます。ビジネスでは、経済的余裕の変化が市場活動や消費者行動にどのように影響するかを考慮することが重要です。この情報は、ターゲット市場戦略を練るために役立ちます。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 360日間 - 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(健康評価指数)のスコアが時間を経てどのように変化しているかを示すものです。分析を進めます。

1. **トレンド**:
– グラフは最初の期間(2025年7月頃)とその後の期間の2つのクラスターに分かれています。
– 最初のクラスターでは、実績のスコアが比較的高いレベルで安定しています。
– 後半では、前年のスコアが表示されており、これも安定しているようです。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測AIによって検出された異常値がいくつかあり、これらは実績データ内で観察されています。それらは黒いプロットで示されています。

3. **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、緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯で示されており、予測の範囲内でデータが存在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**:
– 実績データと前年データは比較できる形になっています。両者には大きな変動は見られません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は一貫性を持たず、予測の信頼性が問われる可能性があります。
– スコアは全体としてやや高い値で安定して推移しています。

6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、対象となる個人の健康状態が比較的安定しており、特に急激な悪化などは確認できません。これにより、健康状態の維持がうまく行われている可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会において、この安定性は健康に関わる介入が成功している指標となり得ます。
– 異常値は検証が必要であり、何らかの特異なイベントや計測誤差が原因である可能性があります。これから得られる洞察は、特定のイベントの原因解明に役立つかもしれません。

このグラフは、全般的に健康状態が安定していることを示唆しており、異常値の解明を通じてさらなる健康管理の向上が期待されるでしょう。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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### グラフ分析と洞察

1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。最初の期間(左側)は約3カ月間(2025年7月から2025年9月)で、次の期間(右側)はそれ以降の期間(2026年1月から2026年7月)です。
– 最初の期間では、スコアは約0.4から0.8の範囲で安定している様子が見て取れます。次の期間ではスコアが主に約0.4から0.6の範囲で、より低めの水準で推移しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかの外れ値が存在します。これらは異常値として認識されています。
– 2つの期間間で急激な変化や極端な変動はみられないものの、期間の変わり目でスコアレベルが変化しています。

3. **各プロットや要素の意味**
– 実績(青)と予測(赤)の各プロットは、心理的ストレスの時系列データを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 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)はそれぞれ異なる色の線で表されていますが、この図では主には示されていない可能性があります。
– 灰色の領域は予測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**
– 青い実績データと赤い予測データによって2つの時系列が構成されますが、明確な比較が難しい期間が存在します(後半の期間)。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間ともにスコアが一定のレンジ内に分布しており、相関を直接示すのは難しいですが、期間間でのスコアレベルの差異が特徴として見られます。

6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定の期間でストレスレベルが急変している可能性です。これは外的ストレス要因や環境の変化を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、心理的ストレスの変動は従業員の労働効率や企業の生産性に影響を与える可能性があります。このため、ストレス軽減策や環境調整が有益であることが考えられます。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– 初期の時期(2025年7月〜9月)は、実績スコア(青色)は比較的安定していますが、下降傾向も見られます。350日以降(2026年3月以降)は、緑色のプロットで示される前年データが大半を占め、横ばいの動きが見られます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットでいくつかの異常値(黒い丸で囲まれている)が確認できます。急激に低下した部分もあり、それが全体に影響を与えています。

3. **各プロットや要素**
– 青いプロット:実績スコア(実績AI)。
– 緑のプロット:前年データで比較されているもの。
– 紫色やピンク色の線: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)を示しています。これらの予測は全体的に、実績スコアの低下後ゆるやかな回復を予測しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績スコアと前年データが比較されており、前年のデータは全体的に安定していますが、実績スコアは変動しています。しかし、予測はやや安定を取り戻す方向を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアにおける異常値や変動が、予測モデルによる回帰に影響を与えている可能性があります。予測は、実績が低下した地点から安定への回復傾向を描いています。

6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、最初の変動に対する驚きとともに、その後の安定予測に安心感を覚えるかもしれません。ビジネスや社会においては、実績スコアの変動が何らかの政策や環境の変化によるものであると考えられ、適切な対応策が求められるでしょう。予測に基づいて戦略を修正することで、さらなるリスク軽減やパフォーマンスの最適化が期待されます。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– グラフの前半では、青色の実績データが全体としてやや下降しているように見えます。
– 後半では、緑色の予測データが表示され、安定したスコアを保っていますが、やや上昇傾向にあります。

2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ初期の実績データには黒い円で示された異常値が存在します。これらはデータの変動が大きいことを示しています。
– 緑の予測データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。

3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIによる実績を表しています。
– 緑の点は予測AIによるもので、異なる回帰手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が用いられています。
– 紫の線や灰色の範囲は予測の不確かさや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は時系列に沿っており、前者は過去のパフォーマンスを、後者は将来の予測を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期には変動が大きく、予測データに移行するにつれて安定してくる様子が観察されます。
– 異常値の存在は、データ収集期間内での不安定な要因または外的な影響を示唆しています。

6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 全体的に社会の公正性に関する指標は安定しているものの、初期には不安定な時期があったことが明らかです。
– 予測データが安定してきていることから、今後社会の公平性が改善される可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、公平性に関する改善への取り組みが進行中であることが強調され、これが社会的信用を高める効果を持つ可能性があります。

このデータの分析を通じて、社会の公正性とその予測の変動を理解し、さらなる改善のための戦略を立てる際の一助になると考えられます。


社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**:
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。2025年7月から2025年末までは比較的高いWEIスコアで安定していますが、2026年に入るとスコアが若干低下しています。
– 2025年は横ばいのトレンドが見られ、2026年はやや下降傾向に転じています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年前半に1つの異常値が確認できます。これは評価される期間でのスコアとは大きく異なり、外れ値として認識されています。
– 2026年は全体的にスコアが密集しており、急激な変動は見られません。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、緑のプロットは前年度のデータを示しています。緑の範囲が広がっていることから、年度間でのスコア変動があることを示唆しています。
– 紫、ピンクの線は異なる予測方法を示しており、若干の変動に対応する柔軟性を持っています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度の緑の点は、2025年後半の実績データと重なる位置にあり、前年のパターンが続いていることを示しています。ただし、2026年に入ってからのデータとはずれが生じています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度が高く、一部の期間ではスコアが非常に近い範囲で変動しています。分布としては2025年後半は高スコアに集中、2026年はやや低スコアに分散しているようです。

6. **直感的な洞察と影響**:
– 持続可能性と自治性が2025年後半に非常に高く評価されていることから、その時期には社会的な安定が達成されていたと考えられます。しかし2026年初頭のスコア低下は、何らかの変化や挑戦に対する対応が求められている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、2025年のような安定したパフォーマンスを維持するために、その要因を分析し活用することが求められるでしょう。2026年の初頭に見られるスコアの低下は、その要因を特定し改善するためのアクションが必要です。


社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、社会基盤・教育機会に関するWEIスコアの360日間にわたる時系列の散布図として、以下の視覚的特徴を示しています。

1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは2つの時期に分かれています。前半(2025年7月から11月)はスコアが高めで横ばいですが、後半(2026年3月から7月)ではさらに高めの横ばい状態を保っています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半(左側)のスコアにはいくつかの外れ値がありますが、大きな変動は見られません。

3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色が「実績(実績AI)」で、全体的に一貫したスコアを持っています。
– 赤い×印は「予測(予測AI)」として示されており、これも実績とほぼ重なる範囲にあります。
– 黒い丸は「異常値」を示しており、2025年のスコアにいくつか確認できます。
– 緑色は「前年(比較AI)」で、後半に集中しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは非常に近い位置にあり、予測精度が高いことを示唆しています。
– 前年のデータと比較して、若干の上昇トレンドが見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの上昇傾向は、社会基盤や教育機会が整備されていることを示唆しています。

6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– グラフはスコアが高い状態を維持しており、社会基盤と教育機会が安定的であるか、改善していることを示しています。これにより、教育機会の拡大や社会的安定性が増加していることが示され、人々がより良い教育を受け、社会全体の成長に寄与する可能性があります。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視点からグラフを分析します。

1. **トレンド**:
– 初期段階(2025年7月から始まる時期)では、実績データ(青いプロット)が0.8以上の高いスコアに密集しています。この期間はスコアが高く安定しています。
– 中盤(2025年12月から2026年3月あたり)はデータが途絶えており、観測のギャップがあるようです。
– 後半(2026年6月あたりから)は緑のプロットが見られ、スコアは0.6から0.8の範囲で分布しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に黒い円で示される異常値が存在しています。これらは、他の実績データよりも低い0.6付近に位置しています。
– 外れ値は予測データとの関連性に影響を与える可能性があります。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績AIの実データ、緑は前年の比較AIデータを示します。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)のパフォーマンス予測を示しており、実際のデータを比較する参考として役立ちます。

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は一部ギャップがありますが、大枠で見ると予測は実際のトレンドを捉えているようです。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期に高密度で、後半のデータは比較的まばらな分布となっています。
– 異常値の影響が見えるため、分布は完璧に正規分布的とは言えません。

6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期と後半でデータの質や特性が異なっていることが分かります。この差異は季節性や政策の変更、社会的な要因による可能性があります。
– ビジネスや社会においては、スコアの安定性を維持するための戦略が必要かもしれません。特に異常値が示唆するリスク要因を特定し、対応することで、より一層の社会的安定に寄与できると考えられます。


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

社会 総合WEI 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップの分析を行います。

1. トレンド:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、一部の時間帯で周期的に高いスコアが記録されています。
– 特に、日付が2025年7月初旬から中旬にかけては、昼間(8時、15時、23時)に高めのスコアが観察できます。

2. 外れ値や急激な変動:
– 7月21日から23日にかけて急激なスコアの変動が見られます。
– これらの時間帯に何らかのイベントや外的要因が影響した可能性があります。

3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高いことを意味しています。

4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯によってスコアが異なることから、日中の特定時間に活動が集中している可能性が考えられます。

5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアが高い時間帯はある程度集中しており、特に特定の日付で顕著です。

6. 人間が直感的に感じること:
– ヒートマップから、社会的活動が特定の時間帯で活発化する傾向があると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響に関する洞察としては、これらの時間帯をターゲティングすることで、効率的なコミュニケーションやマーケティング活動を行う機会があるかもしれません。

これらの観察を基に、さらなるデータ分析や背景調査を行うことで、より詳細な因果関係や影響を探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

社会 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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:**
– 全体として、特定の日付ごとの活動が異なる時間帯に集中していることがわかります。
– 色の変化から、特定の時間帯だけでなく、日付が変更されるにつれて、値が変化していることが示唆されます。

2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日付において、特定の時間帯でのみ高いスコア(黄色)が現れ、急激な変動を示しています。例えば、7月9日から7月15日の間の8時~10時、16時~18時、および23時台に高スコアがあります。
– それ以外の日は比較的低いスコア(青から紫)が続いています。

3. **各プロットや要素の意味:**
– 色のグラデーション(紫から黄色)はWEIスコアの高低を表しており、黄色に近づくほど高スコアを示しています。
– 時間毎のスコアの変化は、そのタイムスロットにおけるさまざまな活動の強さを示唆します。

4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数のピークが特定の日においても異なる時間帯に現れているため、異なる活動パターンがあることが示唆されています。

5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日中(8時~18時)と夜間(23時)の時間帯に高いスコアが集中する傾向があります。特に、日中時間帯に高いスコアが集中していることが目立ちます。

6. **直感的洞察と社会への影響:**
– このヒートマップから、人々が特定の時間帯により活発になるパターンが見て取れます。朝と夕方の高い活動は、仕事や社会的な活動のピークタイムを示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、特にピーク時間帯にリソースの最適な配分やマーケティング戦略を適用することが考慮されると効果的かもしれません。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

社会 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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**:
– 全体的に色の変化が日ごとに異なり、明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
– 特定の時間帯で周期的な色分布が見られます(例: 7-10時、16-18時)。これは、特定の時間帯にのみ活動が集中することを示唆しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 17時台と23時台に色の変化が大きいため、これらの時間帯に急激な変動が起こった可能性があります。
– 特に7月19日と27日周辺で濃い色が現れており、特異な事象が発生した可能性があります。

3. **各プロットや要素**:
– 明るい色(黄色)は高い値、暗い色(紫色)は低い値を示しています。
– 同じ時間帯でも日によって色が変わるため、日別に活動レベルが異なることが示唆されます。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での活動レベルの変動があることから、時間帯別に異なる傾向が見られるかもしれません。
– 同じ時間帯で周期的な傾向があるため、特定の活動が毎日同じ時間に行われている可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の曜日やイベントに依存して値が変動する可能性が存在し、このパターンが存在するかどうかのさらなる分析が必要です。

6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 時間帯による明確な活動の違いがあることは、社会の生活パターンや特定の社会イベント、日常活動などの影響が考えられます。
– ビジネスにおいては、これらの時間帯の動向に応じてマーケティングやサービスの提供を最適化する戦略を考えることが重要です。また、急な変動が観測された日は特別な対応が必要であるかもしれません。

この分析をもとに、さらに詳細なデータを活用して、具体的な原因や傾向を分析し、対応策を考察することができます。


全WEI項目 相関ヒートマップ

社会 全WEI項目 相関ヒートマップ 360日間 - グラフ

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(上昇、下降、横ばい、周期性など)**
– ヒートマップは静的な相関関係を示すものであり、時系列的なトレンドは示しません。しかし、一年を通じて観測された相関をまとめた結果として、どの要素間が一貫して強い関連を持っているかが分かります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 個々の相関係数の値が-1から1の間にあり、主に正の相関が多く見られますが、「個人WEI(経済的余裕)」と「個人WEI(健康状態)」の間の相関は低く(0.17)、他の指標と比べて相対的に低いことが目立ちます。

3. **各プロットや要素(棒、色、密度など)が示す意味**
– 色は相関の強さを示し、赤に近い色は強い正の相関を、青に近い色は負の相関を示します。白色に近づくほど相関は弱いです。

4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– ヒートマップでは時系列データの直接的な関係性は示されませんが、変数間の相関関係から、これらの変数がどの程度関係しているかを理解できます。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」間の高い相関(0.94)や、「社会WEI(公平性・公正さ)」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」の間の非常に高い相関(0.93)が特徴的です。
– 一方で、「個人WEI(経済的余裕)」は他の要素との相関が相対的に低いことが分かります。

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**
– 人々は、社会的要素が個人の幸福度に強く関連していることを直感的に理解するでしょう。特に社会的公正さや多様性の保障などの要素が、総合的な幸福度に大きく寄与していることが示唆されています。
– ビジネスや政策策定においては、公正さや多様性を重視することが、個人および社会全体の幸福度を向上させる可能性があると言えます。また、経済的な余裕だけでなく、健康や心理的ストレスなど他の要素も重要であるという認識が重要です。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

社会 WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、WEIスコアの分布比較を示す箱ひげ図で、360日間のデータに基づいています。以下に特徴と洞察を示します。

1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアは全体的に8.0前後に集中しているものの、分布の幅や中央値は異なります。
– 「個人WEI(精神的ストレス)」と「社会WEI(生態系整備・教育機会)」は低い中央値を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI(精神的ストレス)」と「社会WEI(公平性・公正さ)」は外れ値が多く、特異なケースがあることを示している可能性があります。
– これらのカテゴリは特に変動が大きいことが示唆されます。

3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の長さはデータの拡がりを表し、中央値がボックス内での位置を示します。全体として、中央値の高いカテゴリ(例:「社会WEI(持続可能性と自治性)」など)はより良いスコアを示しています。
– 仮にボックスの密度が分かる場合、それはその範囲にどれだけのデータが集中しているかを示します。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列ではなくカテゴリに基づいているため、直接的な時系列トレンドは見られません。
– 各カテゴリの変動とメディアンの違いから、社会的要因や個人要因が様々に影響を与えることが考えられます。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリにおいて、スコア分布が広がっている(例:「個人WEI(心理的ストレス)」)のは、その領域での評価が多様であることを示しているかもしれません。
– スコアの集中が高い(例:「総合WEI」)のは、比較的一貫した評価がなされている可能性を示します。

6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI(精神的ストレス)」が特に外れ値と変動が多いことは、この領域での不確実性や課題を浮き彫りにしており、メンタルヘルス対策の必要性を感じさせます。
– 「社会WEI(持続可能性・自由自治)」のスコアの高さは、それに対する積極的な取り組みが評価されていることを示唆します。
– 各カテゴリごとの特徴は、社会政策や企業のCSR戦略において注目されるべき特定の要素を示しており、これらの課題に応じた対応策を検討する際の指標となるでしょう。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

社会 WEI構成要素 主成分分析(PCA) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この主成分分析(PCA)のグラフについて以下のような洞察を提供します。

1. **トレンド**
– 特定の方向への明確なトレンドというよりは、データポイントが広く散らばっています。ただし、第1主成分軸(横軸)が示す方向に沿ってデータが分布しているため、この軸がデータの分散を多く説明していることがわかります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の極端な外れ値はなく、一部のプロットが他と少し離れているものの、全体的に均一に分布しています。

3. **各プロットや要素**
– 各ポイントは360日間の社会カテゴリーのデータを表しており、各プロットは異なる要素または観測値を示している可能性があります。プロットの密度が高いエリアが右上に見られ、これが多くのデータが共通の特性を持っていることを示唆しています。

4. **時系列データの関係性**
– 時系列データならではの季節性や周期性は視認できません。散布図なので、クロスセクションの関係を見るのに適しています。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分は全体の分散を顕著に説明しているため、この軸に沿った方向にデータが集まっています。第2主成分はより小さい部分の分散を説明しており、こちらは縦軸に沿った軽微な分布の違いを考慮します。

6. **直感的な洞察と影響**
– 第1主成分がデータの大部分を説明しているため、この軸に寄与する要因が社会要素の変動に最も影響を与えていると考えられます。ビジネスや社会政策において、この要因への理解が重要です。
– 直感的には、右上に密集したデータから、特定の時期や条件で共通の特性が顕著になる可能性があると感じ取れます。これは社会における特定の変動があることを示唆しており、それに対応する政策や戦略が必要となるかもしれません。

この分析により、データの分散要素をうまく活用することで、より深い洞察が得られることでしょう。


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。