📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移とトレンド**:
– 総合WEIスコアは全体的に軽微な上下動を見せつつも、7月第1週の途中から第2週にかけて急激に上昇し、その後やや安定しつつ高めの状態を維持しています。
– 個人WEIと社会WEIは、共に冒頭での低値から7月第2週以降は総じて上昇傾向が見られます。
2. **異常値の検出と背景推測**:
– 序盤の2025-07-02の低い総合WEIスコア(0.62, 0.68)は、個人および社会WEI共に低く、それは社会基盤の利用状況や自由度の減少に関連している可能性があります。
– 7月上旬の急激なスコア上昇は、心理的ストレス軽減、新たな政策の導入、またはこれら要因の相乗効果が考えられます。
3. **STL分解による分析**:
– 全体のトレンドとしては中ごろ以降のスコア改善が顕著で、継続的な上昇が続きます。
– 季節的に見て、この時期に特有の要因（たとえば年度の締めや夏休みによる心理的ストレス軽減）も関与している可能性があります。
– 残差成分からは、ランダムな変動による影響は確認できますが、特異な外的要因はないと考えられます。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップからは、個人的および社会的評価間の高い相関が見受けられ、それは個人の余裕感が全体的なWEIスコアへ寄与する一つの鍵的要素であると示唆されます（特に経済的余裕と社会的持続可能性の強調が必要）。
5. **データ分布の分析**:
– 主要な項目は、おおむね0.6〜0.9の間に分布しています。中央値は個人および社会評価においてやや高めで、全体的にポジティブなバイアスがかかっている可能性があります。
– 外れ値は特に7月上旬の個人ストレスや経済的要素に関連しやすいです。
6. **主要な構成要素分析 (PCA)**:
– 第1主成分(PC1)が72%と大きな寄与率を示しており、これは個人および社会要素を含む総合的な生活の質を表している可能性が高いです。
– 第2主成分(PC2)も10%の寄与率を持ち、特に異なる時間での個人の心理的な感受性に関連するかもしれません。
**総合的な洞察**:
データによれば、2025年7月の前半に見られた異常なスコアの変動は、個人および社会的基盤の一時的な安定性低下が影響しています。しかし、その後の持続的な改善は、社会全体または個別の変革、政策または支援への効果的な反応に起因していると考えられます。特に、心理的ストレスの減少および経済的安定性の確保が、多様性や自由度の維持に直結していることが示唆されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいであり、期間中に安定しています。終盤での予測は横ばいもしくはわずかな下落傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントは外れ値として認識されていますが、全体的な影響には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、一定の範囲内に収まっています。
– 赤い×は予測値で、将来の見通しを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、予測値の分布はこの範囲内に納まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは一定の安定を見せており、予測データもそれに続く形で安定した動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関があり、予測は過去のデータトレンドを反映していることが分かります。
6. **洞察と影響**:
– WEIスコアは安定しており、社会的な要因についての安定感を示していると考えられます。
– 予測が横ばいであるため、短期的には大きな変動は想定されず、経営戦略や政策立案において安定的な判断材料となります。
– 経済活動や政策の評価としての役割を果たす可能性が高く、急な政策変更の必要性は低いと推測されます。
このグラフから、今後も安定した社会的状況が続くと考えられ、その中での細かい変動に注目して行動を決定する必要があるでしょう。
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**
– グラフ全体として、実績のデータは横ばいからやや減少傾向にあります。
– 予測の線も横ばいからやや減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが他と大きく異なる位置にあり、明らかに外れ値としてマークされています。
– これらの外れ値はシステムの異常や特異な出来事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**
– 青い点が実績データを表しています。
– 予測は、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）で示されています。
– 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**
– 実績データと各予測データは、全体的に類似した傾向を示しています。
– 各予測モデルの結果は非常に近い値を示しており、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.6〜0.8の間に集中しており、変動幅がかなり狭いです。
– 頻出範囲が狭いことから、全体的に安定している状態と考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが全体的に安定していることから、個人のWEIスコアは大きな変化がなく、現状維持を示していると考えられます。
– ビジネスや社会において、急激な変動が少ないため予測可能性が高い状態と捉えられ、今後の戦略を立てやすいです。
– 外れ値が引き起こす可能性のあるリスクについては、事前の対策が必要となるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ上の実績データ（青い点）は、全体として0.6から1.0の間で推移しており、大きなトレンド変化は見られません。ただし、期間の後半ではやや下降気味に見える個所もあります。
– 予測データの中で、線形回帰（青）は横ばいに、決定木回帰（シアン）は緩やかに上昇しています。一方で、ランダムフォレスト回帰（紫）は下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い枠で囲まれた点が外れ値を示しており、特に7月中旬から後半にかけて多く見られます。これは正確なデータ入力や測定誤差、またはシステムの一時的な異常に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを、赤の「X」マークは予測データを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを表し、この範囲内でデータが揺れ動くことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データがほぼ一致しているため、予測モデルは比較的正確であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的均一ですが、前述の外れ値が正確な解析を難しくしています。
6. **直感と社会的影響**
– 直感的には、実績データが予測とおおむね一致していることで、このモデルの信頼性が高いと感じられます。
– 社会的には、この種のデータが社会の動向を測る指標として用いられる場合、安定した予測は政策立案や事業計画に有用です。ただし、外れ値の原因分析やその影響を理解することが、今後の改善につながるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータはおおむね0.7から0.9の間で変動しています。
– 全体的に横ばいに見えますが、期間の後半からやや上昇傾向がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントに外れ値があり、それは特に0.6付近で観測されています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、日付別にスコアの変動がある点に注目できます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、過去のデータの実際のスコアを表しています。
– 背景の灰色領域は予測の不確かさを示しており、予測スコアの許容範囲を表しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示す予測曲線は、未来のスコアの動向を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が表示されています。
– ランダムフォレスト回帰のみが将来的に上昇傾向を示しており、他のモデルは横ばいを示す。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには、全体的に大きな差異が見られませんが、ランダムフォレストモデルの予測がやや上昇傾向を示しています。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– 経済的余裕スコアは比較的安定しており、このことは社会全体としての経済的余裕が維持されていることを示唆します。
– ランダムフォレストモデルが将来的に上昇を予測しているため、このモデルに基づき経済的余裕の向上施策が考慮されるべきです。
– 結果に基づき、それぞれの予測モデルを用いた施策の信頼性や具体策を議論する必要があります。
この種のデータ分析は、政策立案や社会福祉のアプローチに大いに役立つことが期待されます。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）スコアを30日間にわたって記録した時系列散布図です。分析のポイントを以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– プロットされた実績データには大きな上昇や下降は見られず、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 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、今後のスコアが緩やかに減少することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが「異常値」としてマークされていますが、大きな偏差は見られません。
– 特に、データポイントの密集した部分では、WEIスコアが非常に一定であることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実データを示しています。
– 赤いバツ印は予測されたデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測線の色（青、緑、紫）は異なる予測手法（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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なるが、全てのモデルが緩やかな下降予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の全体的な分布から、健康状態が比較的一定であることが示唆されます。外れ値も少なく、データの安定性がうかがえます。
6. **直感的な感じ方と社会的影響**:
– グラフ全体を通じて、健康状態（WEIスコア）が安定していることから、社会的には個人の健康管理がうまくいっていると直感的に捉えられるでしょう。
– 予測では緩やかな減少が示されていますが、現在のスコアが一定である限り、重大な健康リスクがすぐには想像されない可能性があります。
– このデータは、健康維持プログラムや個別の健康管理において、長期的な観察と微調整が有益であることを示唆しています。
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を測定するWEIスコアの30日間の変動を示しています。以下に、グラフの特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフの前半ではスコアが0.8近辺で横ばいになっていますが、中盤以降は0.6付近に向けてやや下降している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのスコアが0.4付近に急激に低下している時期があります。これらのデータポイントは異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素について**:
– 青のドットは実績データを示し、黒いサークル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おり、多数のデータポイントがこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの予測モデルが示されています。これらのモデルは中長期的なトレンドを理解するために役立つかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個々のスコアの多くが0.6-0.8の間に集中しており、全体として密度が高いです。異常に低いスコアも散見されますが、頻度は少ないです。
6. **直感的な理解と影響**:
– ストレスレベルは全体的に高いか、もしくは上昇傾向にあるが、特定の期間に急激な低下が発生しています。これにより、何らかの特定の出来事が影響を与えた可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、このスコアの変動は従業員の生産性やメンタルヘルス戦略の立案に影響を与える可能性があります。従業員のストレス管理の改善やサポート体制の強化が求められるでしょう。
以上の洞察は、データに基づいて組織や個人が適切な対応を取るための指針となり得ます。
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:
1. **トレンド**
– 最初の数日間は0.8から0.9の範囲で高いスコアを維持していますが、徐々に下降し、後半には0.6付近で横ばいになっています。
– 全体として穏やかな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数日間にわたってスコアが急激に下降し、急激に変動するところがあります。
– 大きな丸で囲まれた点は外れ値を示し、特定の日に急激な変動が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測と比較するための基準となります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σで表現されています。
– 線の異なる色（緑、青、紫）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測線は実績データとの差異を持ちますが、全体的に実績と近い範囲で動いています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はより大きな変動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアの時期にはデータが密集しており、下降する期間には点が少し散らばって分布しています。
– 予測モデルと実績データの間には一定の一致が見られるものの、特定の期間では外れ値から外れるケースも観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 自由度と自治に関するスコアが下降傾向にあることは、個人の社会的な自由度が制約されつつあることを示唆しています。
– 外れ値や急激な変動が示されている日には、社会的環境に対する変化やイベントが発生している可能性があります。
– これらの変化は、人々の満足度や社会的な行動に影響を及ぼすこととなり、政策やマネジメントの調整が検討されるべきかもしれません。
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**:
– WEIスコアは期間全体にわたり比較的安定していますが、7月上旬と7月下旬にかけてわずかな下降傾向が見られます。
– 予測データを見ると、ランダムフォレスト回帰が今後の低下を示唆している一方、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定された点がいくつかあり、特に7月下旬と8月初旬に集中しています。この時期に何らかの社会的な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績値、赤の「×」は予測値を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値であり、予測と実績の不一致を示します。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に一定の不一致が見られますが、全体的には予測が実績に近い形で構築されているようです。
– ランダムフォレスト回帰の傾向は、他の予測手法と異なる点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分布はWEIスコアが0.6から0.9の間に集中しています。
– 予測値と実際のデータとの相関は、視覚的には強くはないように見えますが、複雑な社会的要因の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取れるのは、社会的公平性・公正さに関するスコアが安定している時期にも、一時的なスコアの低下があることで、政策や社会活動の変化の影響を感じるでしょう。
– 今後のスコア予測が安定を示している一方で、ランダムフォレストの予測が低下を示唆しているため、さらなる解析や監視が必要です。
– 社会政策の評価や改善において、これらのデータは重要な指標となるでしょう。特に外れ値を伴った変動を細かく分析することで、効果的な改善策の手がかりが得られるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は全体的に安定しており、0.8から1.0の間で推移しています。
– 予測データ（赤の「X」）は右肩上がりのトレンドを示しており、時間の経過とともにスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在しており、黒い円で囲まれています。特に7月初めに複数の外れ値が見られますが、その後は減少しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いデータポイントが実績値を示しており、黒い円は外れ値を表示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を表し、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（薄紫）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（薄ピンク）の3つのモデルが予測されています。
– これらの回帰モデルは、いずれもやや上昇傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰が最も急な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は安定して分布しており、予測モデルの結果と比較して、実績値がよりバラついていることが示されています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感的には、このグラフは持続可能性と自治性が高い安定した状況を示していると感じられます。
– 社会システムが時間とともに予測どおりに改善する可能性を示唆しており、政策立案者にとっては有望な情報です。
– 予測が正しければ、持続可能性と自治性の向上が期待でき、社会の発展や環境へのポジティブな影響が考えられます。
このグラフは、現状把握と未来予測の両面からの洞察を提供し、社会政策やビジネス戦略の計画に役立つツールとなります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青）は、比較的安定しているものの、若干の増加傾向が見られます。スコアは0.8付近で推移しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）それぞれの線は、ほぼ横ばいで一貫性を示していますが、若干の上昇傾向があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数ポイントに異常値（アウトライヤー）が観測されており、これらは評価日付の最初の約1週間に集中しています。
– その他の期間では比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測値を示します。
– 黒い円で囲まれた点が異常値として扱われています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの帯で示され、その範囲内に大部分のデータが収まっています。
4. **時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測データの間には全体的な一致が見られ、予測モデルは実績データの動きを捕捉しています。
– 各モデルの予測線は実績のトレンドを反映しており、全体的に実績に近い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値には強い正の相関関係が見られます。
– データは比較的狭い範囲内でばらつきが少なく、一貫性があります。
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**
– スコアは全体的に高く、多くの実績が0.8以上で維持されているため、社会基盤と教育機会は堅実に提供されていると評価されます。
– 異常値は特異なケースとして考えられ、何らかの迅速な対策が必要な可能性があります。
– ビジネスにとっては、安定したスコアがリスクを低減し、長期的な投資環境の改善につながると考えられます。
このグラフを通じて、社会基盤と教育機会が持続的に強化されていることを確認でき、関連する戦略や決定において安心感を与えると考えられます。
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WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを示しています。以下、グラフの特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）を見ると、全体的に0.6〜1.0の範囲で横ばいのトレンドです。
– 予測曲線は、ランダムフォレスト回帰の予測線（紫）が緩やかに下降しているのが特徴です。他の予測線（シアンとピンク）は水平を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数カ所に外れ値（黒い縁の円）が見られますが、特に大きくスコアから外れているわけではありません。
– スコアが大きく変動するポイントは見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアで、一貫して高い値を保っていることがわかります。
– 線（予測値）が複数あり、異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全ての予測手法において、おおむね実際のデータを捉えており、特に線形回帰と決定木回帰は一定のスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密に分布しており、全体的に0.6以上の高いスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、社会WEIのスコアは比較的安定しており、急激な変化や大きな異常は見受けられません。
– 社会的な安定性や多様性の尊重が維持されている状況を示しています。
– 予測の信頼性が高ければ、社会政策や施策の安定化に自信を持てるため、ビジネスや政策決定に安心感を与えるでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰の緩やかな下降は注意を促すかもしれませんが、大幅な変化ではないことが安心材料です。
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:
以下、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップからは、期間中に一貫したトレンドは見られませんが、特定の時間帯に高いスコアが集中している期間があります。
– 午前8時から10時、および午後15時から18時において、スコアが比較的高い時間帯が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体的にスコアが分散しており、特定の日時には急激に高い（黄色に近い）スコアが見られます。特に、7月7日と7月8日は高いスコアが連続しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡からスコアの高低を示しています。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ことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の異なる時間帯でスコアが記録されており、ある程度の時間パターン（特に午前と午後）の中でスコアの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の連続する日時において、スコアが高い状態が続くことがありますが、一定のパターンとしての相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、社会活動に関するスコアの時系列データを視覚化したものであると考えられます。特定の時間帯に活動が集中していること、そして7月の初旬に特に活発な活動が見られることから、何らかのイベントや活動がこの期間に行われた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯を狙ったマーケティングキャンペーンなどが効果的である可能性が考えられます。また、曜日や週次イベントに合わせた戦略も検討に値するでしょう。
このように、ヒートマップからは特定の時間帯や期間における活動の集中度合いを確認することができ、それに基づいた戦略の策定が可能となります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### トレンド
– **周期性:** 時間帯と日付ごとに一定のパターンが見られる。
– **安定したパターン:** 特定の日に特定の時間帯でデータが存在している。
### 外れ値や急激な変動
– **急激な変動:** 日毎に現れるデータの色の変化があり、特に色の明るさ（スコアの高さ）が急激に異なる箇所は外れ値と考えられる。
– **浮き出た時間帯:** 特定の時間帯、例として18時や23時にスコアが高くなる日がある。
### 各プロットや要素の意味
– **色の濃淡:** 色が明るいほどスコアが高いことを示す。
– **分布:** 特定の日付の特定の時間帯にのみデータが集中している。
### データの関係性
– 複数の時間帯にまたがってスコアが発生する日が散見されるが、全体としては分布が限られている。
### 相関関係や分布の特徴
– 同じ色が連続する箇所があるため、ある程度の時間的な相関がある可能性がある。
### 直感的な洞察と影響
– **社会的影響:** 一部の時間帯に集中して高いスコアが見られることから、特定の活動やイベントがこの時期に集中している可能性がある。
– **ビジネスへの示唆:** 時間や日付ごとの変動を見極めることで、特定の時間帯にリソースを集中させるなど、より効率的な計画が可能かもしれない。
– **行動の可視化:** このヒートマップから、人々の活動のピーク時間を把握できるため、社会的なトレンドや習慣を観察する一助となる。
全体として、特定の日付や時間におけるスコアの偏りを見定めることで、社会活動の傾向やリソース分配の最適化に役立てることができます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 期間全体で、一貫した上昇または下降のトレンドがはっきりと示されているわけではありません。時期ごと、または時間帯ごとに異なる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯において、急激に色が変わっている箇所があり、これが外れ値として考えられます。特に7月7日や7月23日などは、急激な変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示しており、色が濃いほどWEIスコアが低いことを示しています。これにより、特定の時間帯や日においてスコアが高いか低いかを視覚的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中（特に午前8時や午後15時）のスコアが比較的高い傾向があります。夜間や深夜のスコアは低くなることが多いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付の特定の時間帯において一致したパターンがあり、これが日常活動や社会的なイベント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**:
– 日中の時間帯でWEIスコアが高くなっていることから、社会活動の活発さが反映されていると考えられます。例えば勤務時間や通勤時間における活動の増加がスコアに寄与している可能性があります。
– 一方で、夜間のスコアが低いことは、休息時間や活動の減少と関連があると考えられます。
– 急激な変動や外れ値は、イベントや突発的な事象（例えば非常事態、臨時のイベントなど）を示唆しているかもしれません。ビジネスにおいては、こうしたタイミングでのマーケティングやサービスのタイミング調整に役立てることができるでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/社会_correlation_heatmap_30日間_20250731094229.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は箱ひげ図では明確には示されませんが、30日間の分布が表示されているため、短期的な傾向を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 個別のカテゴリーでいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（生活環境）」と「社会WEI（共生、平等、多様性、自由の保障）」のカテゴリーには、複数の外れ値が存在し、これらは異常なデータを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– ボックスの長さ（四分位範囲）は、データのばらつきを示しています。「社会WEI平均」や「個人WEI平均」は比較的均一で、ばらつきが少ないようです。
– 色の濃淡は各カテゴリーを視覚的に区別するために使用されており、それ自体に特別な意味はありません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各WEIタイプが独立して表示されているため、直接的な時系列解析はできませんが、異なるカテゴリー間のばらつきや中央値の位置を比較することで相対的な関係性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各カテゴリーの中央値と四分位範囲が相対的なポジションを示しており、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」が他のカテゴリーと比較して中央値が低めであることがわかります。
– 「個人WEI（持続可能性と自給自足）」は非常に広いばらつきを示しており、各個人のスコアが大きく異なることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 一般的に、WEIスコアが高いほど良好な社会的・個人的環境が保たれていると考えられます。
– 分布が広いカテゴリーは、該当する領域での社会や個人の経験が多様であることを示し、政策やビジネス戦略では特別な配慮が必要です。
– 外れ値が多い領域では、特定のサブグループや極端なケースに注目することで、改善の機会を見つけられるかもしれません。
このグラフは、社会全体や特定の個人の側面についての理解を深めるための重要な手がかりを提供しており、特に政策決定者や社会プランナーにとって有益です。
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STL分解グラフを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、最初は緩やかに上昇し、その後下降しています。一時的にピークに達した後、安定しています。
– これは、初め新しい取り組みや改善があったが、後に減速し、最終的には安定していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– „Observed” プロットで中頃に急激な下降があります。これは、予期しないイベントや一時的な要因による影響である可能性があります。
– „Residual” プロットでも大きな変動が見られ、その時期のイベントが影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– „Observed” は実際に観測されたデータを示し、他のすべての要素の合計です。
– „Trend” は全体の長期的な動向を指し、変動を滑らかにします。
– „Seasonal” は周期的なパターンを示し、毎日または毎週起こるリズムを反映しています。
– „Residual” はトレンドや季節性では説明できないランダムな変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ全体に渡る観測値の変動は、主にトレンドや季節性による影響を受けていることがわかりますが、急激な変動は外部要因や突発的なイベントの影響である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動が観察されていますが、全体的に小さいです。これにより、日常的な変動が限定されていることを示唆しています。
– Residualsではランダムな変動が見られ、分析が必要です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 初期の上昇トレンドは新しい戦略や政策の成功を示唆し、その後の下降と安定はその効果が薄れてきたことを示します。
– 急激な変動は重要な外部要因の存在を示唆しており、その背景を調査することがビジネスや社会にとって価値がある可能性があります。
– 全体として、持続的な改善のためには新たな取り組みが必要かもしれません。
この分析に基づいて、事前にリスクを認識し、対応策を立てることが重要です。
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）平均スコアのSTL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解を示しています。以下に、各視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 「Trend」のパネルでは、初期段階でスコアが上昇し、その後下降しています。これは、期間の初めから中頃にかけて改善が見られ、その後落ち着いた状況を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」のパネルで一部、急激な上昇と下降が見られますが、これらは大きな異常ではなく、通常の変動範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」パネルは、実際に観測されたデータを示しており、全体的なフローを表現しています。
– 「Seasonal」パネルは、周期性のある動きを示しており、小さな上昇と下降のパターンが見られます。
– 「Residual」パネルは、予測不能な変動を示しており、予測誤差やその他のノイズを含んでいます。
4. **関連性**:
– トレンドと観測値の間には強い相関があり、周期的な変動はそれほど大きくありませんが、全体のスコアに小さな影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値のトレンドが下降に転じるタイミングで、季節性や残差の影響が大きくないため、全体の動きはトレンドに依存しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのデータから、初期の改善がやがて低迷に転じることを感じ取るでしょう。これが社会的なウェルビーイングに関連するものであれば、一時的な改善施策が最終的に維持されなかった可能性があります。
– 政策提案やサポート活動の持続可能性について再評価が必要な場合があります。このデータは、長期的な改善を目指すための基礎的な分析に役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇と下降**: トレンドのグラフは初期に上昇し、その後中盤から下降しています。このパターンは、特定の要因が期間の前半に影響を与え、その後逆の要因が影響を及ぼした可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一時的な増減がトレンドやシーズナルのグラフで観察され、特に観測値のグラフに大きな下落が見られます。これは一時的なショックやイベントの影響であるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 実際の観測値を示し、全体の変動を捉えます。
– **Trend**: 長期的な動向を示し、全体的な増加傾向から減少傾向への移行を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、わずかな周期的変動があります。
– **Residual**: モデルで説明できない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**
– トレンドと季節性を分離することにより、基本的な動向を明確に理解できます。残差の分析からは、モデルが観測値の変動をかなり効果的にキャプチャしていることがわかりますが、若干のランダムな変動が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性は全体的に小さく、観測には大きな影響を与えていないようです。同様に、残差も小さいため、トレンドが主要な要因であると推測されます。
6. **直感的な理解と影響**
– 人々は、初期の上昇から下降への動きを日常の変化として認識するかもしれません。社会カテゴリであるため、これは政策の変更、社会的イベント、または経済的要因の影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、この情報から、変動する要因を探求し、適切な対応を準備することで、将来の変動を減少させる施策を立案することが重要です。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEI（World Economic Indicator）構成要素に関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。30日間のデータが可視化されています。
### 1. トレンド
– **分布特性**: データポイントは、主に正の方向に広がっています。第1主成分（寄与率: 0.72）が重要度の高い要素であり、大部分の変動を説明しています。
– **方向性**: データは第1主成分に沿って上昇する傾向を示しています。第2主成分の変動は比較的小さいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値は観察されません。ただし、第1主成分の右上部分に比較的データが集中しており、密度が高い部分と低い部分がはっきりとしています。
### 3. プロットや要素の意味
– **プロットの密度**: 第1主成分の0.1から0.3の範囲にデータが集中しており、これが主要な構成要素の影響を示唆します。
– **色や他の表示**: プロット内の色の差異は使用されていないため、視覚的なインサイトは主に位置と密度から得られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時系列データが示されているわけではないため、直接的な関係性は分析できません。ただし、データの分布から異なる成分がどのように変動に寄与するか評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第1および第2主成分間に若干の正の相関がうかがえますが、第1主成分が全体の変動をほぼ決定しています。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**: 第1主成分が非常に重要であり、社会的な指標の変化に強く影響していると判断されます。第2主成分は補助的要素です。
– **ビジネス・社会への影響**: 主要成分に依存する変動が大きいため、この要素に関連する施策や市場の動向が経済や社会に大きな影響を与える可能性があります。この情報をもとに経済政策や社会プログラムの立案が考えられます。
この分析結果をもとに、さらなる具体的なデータ収集や詳細な分析を行うことで、社会的課題やビジネス機会の把握に繋げられるでしょう。
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。