📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づいて、以下の点をまとめました。
### 時系列推移:
1. **総合WEI**は期間中、0.67から0.88の範囲で変動しています。全体として、7月初旬から中旬にかけて徐々に上昇しましたが、7月下旬には一部の低下が見られます。
2. **個人WEI平均**は、比較的一定でありながら、7月初旬に瞬間的な低下（0.62）の後、中旬に向けて上昇し、後半で再び低下しています。
3. **社会WEI平均**は、7月初旬と後半に安定していますが、中旬付近で高い数値を示しています（ピーク0.94）。
### 異常値:
複数の異常値が検出されています。特に、7月2日（総合WEI 0.68, 0.62）や7月19日（個人WEI・社会WEI共に低下）は非常に低いスコアであり、潜在的に社会的出来事や政策的な変更による影響が考えられます。また、7月中旬に見られる高い異常値は、多くの詳細項目で見られた顕著な改善に起因している可能性があります。具体的な要因として、政策変更、社会キャンペーン、または重要なイベントが影響を与えている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差:
– **長期的なトレンド**: 中旬に向けた上昇トレンドが確認されますが、後半では低下傾向。
– **季節的パターン**: 特定の曜日や時間帯でのスパイクがあり、これが一時的な要因と見受けられる。
– **説明できない残差成分**: 予測外の異常値は、短期的な出来事や外的要因による可能性。
### 項目間の相関:
– **高い相関**を示す項目: 社会的基盤と持続可能性（STL分析で統計優位）、経済的余裕と個人の健康状態。
– **低い相関**を示す項目: 個人の自治と心理的ストレス。
### データ分布:
– 箱ひげ図によると、持続可能性と社会基盤スコアは比較的狭い範囲に集中しており、外れ値が少ない。
– 経済的余裕と心理的ストレススコアは広い範囲に広がっており、変動が大きいことを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1**は全体の72%の変動を説明しており、影響力が最も大きいです。これは、多くの項目が社会経済状況全般に依存していることを示唆します。
– **PC2**は10%のみの寄与ですが、自由度や自治に関する個別要素を示唆しています。
### 結論:
このデータセットは、社会の状況が全体的には良好になりつつも、特定の項目においては依然として改善の余地があることを示唆しています。総合的なトレンド分析では、政策の影響や社会イベントが重要な役割を果たしていることがわかります。特に異常値や季節性の理解が、改善の鍵となるでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– **横ばいトレンド**: 全体として、WEIスコアは0.7から0.9の間で横ばいになっています。最初からの明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: いくつかの外れ値が観察されますが、全体的には主な集中範囲に収まっています。
– **急激な変動**: 特に目立った急激な変動はなく、スコアは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: WEIスコアの実績値が青い点で示され、30日間安定しています。
– **予測（赤いX）**: 予測値は実績を元に将来の見通しを立てていますが、現時点では予測範囲を超える動きはしていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **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3つの異なる予測手法が試されていますが、予測結果は大きく異なっていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **予測範囲**: グレーの範囲が示す予測の不確かさと実績のスコアがほぼ一致しているため、予測精度は高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– **直感的な印象**: 全体的には安定性が示され、驚きや警戒を要する動きはないように見えます。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが安定していることは、現時点で社会における特段のリスクや大きな変動がないことを示唆しており、事業計画や政策策定における安心材料の一つとなります。
この安定した状況を考慮に入れ、現状を維持しつつ余地がある場合は予測精度をさらに向上させるためのデータ収集を検討することが有益です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、最初に急な上昇が見られ、その後に安定した横ばいの期間があります。途中で若干の下落が見られますが、全体としては0.6から0.8の間に収まる傾向です。最後の方で急な変動はなく予測に移っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中でいくつかのデータポイントが標準的な範囲から外れていることが示されています（丸囲み）。特に開始直後と中盤での外れ値が目立ちます。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、安定的な範囲内で推移しています。
– 赤い×は予測データを示しますが、実績データとほぼ一致しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示し、データは概ねこの範囲内に収まっています。
– 薄い線は予測モデルの異なる手法による結果を示していますが、それぞれ異なるトレンドを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は概ね一致しており、特に大きなズレは見られません。
– 異なる予測モデルに基づく将来の動きが多少異なる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に密集しており、予測もそのトレンドに従っています。非対称な変動は小さく、安定的な傾向が強いです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– グラフ全体としては、予測が実績と一致していることから、現状維持が保たれる見通しを与えます。
– 外れ値の少なさはシステムや社会が安定していることを示唆しており、リスクが低いと判断される可能性があります。
– ビジネスや社会においては、引き続き同様の施策や方針が有効であるとのメッセージが読み取れるかもしれません。ただし、様々な予測モデルが異なる結果を示しているため、新しい戦略を模索する価値もあります。
以上の観点から、データの安定性と予測の信頼性が高いことが、このグラフから直感的に伝わる印象です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは全体的に軽微な変動を含みつつ、比較的一定の水準にあるように見えます。大きなトレンドの変化はなく、横ばい傾向といえるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にはいくつかの外れ値が黒い円で強調されています。これらのデータポイントは他のデータに比べて逸脱しており、異常な変動として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表しており、実際のWEIスコアの動向を示しています。
– 赤いバツ印は予測のAIによって示された予測値です。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この領域内での変動が予測の範囲とされます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 結果としての実績データと予測データは、時間的に並行してプロットされており、予測は現状の実績をやや下回る傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の幅で変動しており、予測はその変動を概ね捉えているものの、予測の種類により将来の推移が多少異なります。
6. **直感的な洞察や影響**
– 全体的には安定した状態が維持されていることから、社会的なWEI指標については現時点で大きな変化が起こりにくい状況を示唆しています。
– しかし、外れ値が示しているように、予期しない事象や変動の可能性も依然として存在しています。
– ビジネスや社会への影響としては、現在の状態を維持するためのモニタリングを強化したり、外れ値が示すリスクを早期に察知して対応する準備が求められます。
予測精度の改善や異常検知の仕組みの強化が、今後の評価や意思決定をより支えるものとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは全体として横ばいで、大きな上昇や下降は見られません。
– 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）はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とマークされた点がいくつかありますが、大部分はWEIスコアの一般的な範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、x記号は予測を示しています。
– 黒い円は外れ値として特定された点です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測ラインは同様の上向きのトレンドを示しており、個々のモデルによる予測の一致を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間には強い相関関係は見られず、データは全体的にクラスターを形成しています。
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の洞察**:
– 人々が直感的に感じるのは、WEIスコア（経済的余裕）が安定しているが、将来的には改善の兆しがあることです。
– 予測の上昇傾向は、経済的環境の改善や支援プログラムの効果が期待できる可能性を示唆しています。
– 社会的・ビジネス的には、現在の安定した状況から利益を得つつ、未来の成長にも備える戦略が重要です。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）の多くは約0.7から0.9の間で横ばいを示しています。
– 予測データ（紫ライン）を見ると、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれも若干の下降トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は初期から中盤にかけていくつか見られます。
– 時間の経過とともにいくつかの実績データが突然上昇または下降している様子があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績値を示し、その周囲の黒い円が外れ値を示しています。
– 予測データは3つの回帰手法で示され、それぞれ異なる色でトレンドを表しています。
– グレーのエリアは予測値の不確かさ範囲を示し、この範囲内で実績データが多く収まっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値との間で完全な一致は見られませんが、全体的に近似しているため、予測モデルは一定の有効性がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.7から0.9の範囲に密集しており、ここが典型的な健康状態を示していると考えられます。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**
– 実績データの横ばいと外れ値は、一般的に健康状態が安定しているが、時折異常な変動があることを示しています。疾患の早期発見や健康維持の観点からも有用なインサイトと言えます。
– 社会やビジネスでは、このようなデータをトラッキングすることで、早期に健康リスクを特定し、予防策を講じることで、医療費を削減したり、個人の生活の質を向上させることが期待されます。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体として、最初の半分は0.6から0.8の間で比較的安定していますが、後半にかけてデータポイントが少し下がる傾向があります。
– 長期的なトレンドを示す明確な上昇または下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中には円で囲まれた外れ値がいくつか存在しています。これらは異常なデータポイントを示しています。
– 外れ値は特定の日付に集中しておらず、全体的に分散しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示しており、一貫して使われています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさ範囲を示しており、これはデータの信頼性を評価する手助けをします。
– 赤いバツ印と紫、青の線は異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など異なるモデルが提示されていますが、それらの予測結果はばらついています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は0.4から0.8の範囲に集中しています。
– 異なる予測モデル間で予測結果の違いが見られ、特に長期的な予測に違いが現れています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くのデータポイントが一定範囲内にあるため、個人の心理的ストレスが比較的一貫していると感じられます。
– 外れ値の存在は、特定の出来事や状況が一時的にストレスレベルを変動させた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、ストレス管理プログラムの効果を検証し、特定の日やイベントが影響を及ぼした可能性が考慮されるべきです。長期的な健康指標としての活用が期待されます。
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**:
– 全体的に見ると、最初の期間（7月初旬から中旬）では点が高い位置（0.8から1の間）に集中し、その後やや下降しています。8月にかけては0.6から0.8の範囲で点が散らばっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、黒い円で示された点があり、特定の日に他のデータポイントから異なる値を示しています。
– 7月中旬以降、点が急激に下がり、横ばいに変化する様子があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、赤いバツが予測データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示され、予測にはランダムフォレストや回帰などの異なる手法が使用されています。
– 他の色の線は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と赤（実績と予測）がある期間近似している一方で、予測のトレンドラインは異なるモデルごとに異なりましているため、手法によって見方が変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点同士の間では強い相関関係は見られませんが、トレンドとしては全体的に同じくらいのスコア帯に分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 初期の高いスコア（0.8以上）から中期にかけてのスコアの低下が見られるため、個人の自由度や自治の評価が減少している可能性があります。
– 社会的には、個人の状況が悪化している可能性があり、これにより政策的な介入が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、例えば労働環境や働き方改革の必要性が示唆されるかもしれません。
全体的に、このグラフはある期間における個人の自由度と自治に関する評価がどのように変化したのかを視覚的に表現しており、その変動に対する分析を通じてより良い社会やビジネス環境を構築する手がかりを得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.6から0.9の範囲で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られない。むしろ、ほぼ横ばいの状態が続いている。
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点がいくつか存在し、特に0.6以下のスコアに配置されているものが多い。
– スコアの急激な変動はあまり見られず、全体的に安定している。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青点）**: 実際のデータを示しており、比較的まとまった範囲に密集している。
– **異常値（黒の輪郭）**: 通常範囲外のスコアを示し、確認が必要なデータ点を強調している。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測の信頼区間を示しており、多くの実績データがこの範囲内に入っている。
– **予測線（ピンクと紫の線）**: 機械学習モデルによる予測で、ランダムフォレスト回帰はわずかな上昇、線形回帰はなだらかな下降を予測している。
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全体的に一致しているが、外れ値の部分では差異が生じている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じてWEIスコアは0.7から0.9に集中しており、これは社会の公平性・公正さが概ね高い水準を保っていることを示唆している。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性から、多くの人が社会が公平性・公正さを維持していると感じる可能性が高い。しかし、外れ値が示す異常には注意が必要で、これらの原因を特定し対策を講じることで、さらなる改善が期待できる。
– ビジネスや政策決定において、外れ値や予測の微妙な変化を重視し、機動的に対応することが重要である。特に、予測モデルの改善や異常値の原因分析は、社会の公平性向上に寄与するだろう。
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:
以下のグラフからの洞察を述べます。
1. **トレンド**
– WEIスコアは30日間の間、全体として0.8から1.0の間で推移しており、大きく上下する傾向は見られません。横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されているポイントがいくつかあり、それらはWEIスコアの範囲を一時的に離れています。グレーの不確かさ範囲（xAI/3σ）から外れた地点が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績のWEIデータを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– ピンク色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）の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青の実績データは、不確かさの範囲を中心に動いています。これは、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にデータは0.8から1.0の範囲に集中しており、分布は非常に安定しています。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– WEIスコアが高い範囲で安定していることは、持続可能性と自治性がこの期間にわたって良好であったことを示しています。これは社会的な信頼やパフォーマンスの安定を表し、ビジネスやコミュニティの潜在的な強さを示唆しています。
この分析により、全体として社会の持続可能性の指標が安定していることが直感的に理解でき、安心感を与える情報となります。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会に関するWEIスコアを30日間にわたって示した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体的に0.8から1.0の範囲に集中しており、横ばいの傾向を示しています。
– 日によって若干の上昇や下降があるものの、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、大きな丸で囲まれた点がいくつか見られ、これらは通常のスコア範囲から逸脱しています。
– これらの外れ値は、特定の日に何らかの特異なイベントやデータの異常が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内に多くの実績データが収まっています。
– 予測モデルとして線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が描かれていますが、いずれもほぼ重なっており、予測スコアは安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測モデルが示すスコアは非常に近く、予測モデルが現状を適切に捉えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データは主に0.8から1.0の範囲に存在し、安定した社会基盤と教育機会を示しています。
– 過去30日間にわたるスコアの分布は一様で、急激な変化はあまり見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定しているということは、社会基盤や教育機会において急激な改善や悪化が見られないことを示しています。
– 外れ値や予測不確かさの範囲内での変動は、政策変更や外的要因の影響を受ける可能性を示唆しており、注意深い観察が必要です。
– 短期的には安定していることが示されていますが、長期的な改善や戦略的な介入が求められるかもしれません。
このグラフからは、社会基盤と教育機会が短期的には安定しているものの、外れ値の原因を解析することで、さらに改善の機会を探ることができると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 現在の30日間のデータには顕著な上昇または下降のトレンドは見られません。データは主に0.6から1.0の範囲で推移しており、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、大きな変動は見られません。スコアは一貫して高い位置（平均以上）にあり、外れ値は少数です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示しています。予測（赤い×）が少ないことは、実績が主な焦点であることを示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績のデータポイントはこの範囲内に収まっています。
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（紫色の線）は下降トレンドを示唆していますが、決定木回帰（水色の線）ではほぼ横ばいです。この差異は予測手法による違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは0.8付近に集中しており、全体的に高いスコアを示しています。予測と実績に大きなずれはなく、相関性が高いことが推察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多様性や自由の保障におけるWEIスコアが持続的に高い状態にあることは、社会が安定しており、共生が効果的に機能している可能性を示唆しています。一方、複数の予測手法における違いから、今後の不確実性を念頭に置く必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会的観点から、現状を維持しつつ、予測の不確実性要因を分析し、早期に調整を図る取り組みが重要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体として、ヒートマップは周期的なパターンを示しています。早朝（特に7-8時）や深夜（特に23時頃）に高い活動があり、昼間にかけて活動の変動が見られます。
– 時間帯によって活動度は変動しますが、一定の周期性が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日や7月21日に対し、18時に異常に高い活動が見られます。
– 23時付近では、ほぼ毎日均一に高い活動が観測されますが、特に7月23日はこれまでにない急激な変動を示しています（色が濃い紫）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は活動量または関心度の強さを示していると考えられます。黄色または緑に近い色は高い活発度を、青や紫は低い活発度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に特定の時間帯で色が変化していることから、時間帯ごとの活動や関心の傾向が一定の周期を持って繰り返されることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、深夜から早朝にかけて高い関連性が示唆され、特に休日や特別なイベントがある日は目立つ活動がみられることがあります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このグラフから人間は、特定の時間帯に人々が特定の社会的活動や関心を持っていることを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネスにおいては、マーケティングや広告の最適な時間帯を見極めるために有用です。特に、ターゲット層が活動的な時間に合わせたプロモーション戦略を立てることが可能になります。
このヒートマップ分析により、社会的な活動の傾向を理解し、ビジネスやイベント設計に活かすための直感的かつ実用的な洞察を得ることができます。
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:
以下のポイントに沿って、ヒートマップの視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯には異なるスコアの分布が見られますが、明確な上昇または下降トレンドは観察されません。
– 一部の日付には周期的に高いスコアが現れますが、全体としては安定した状態が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月24日の夜間の時間帯（特に23時）に急激な低下が見られ、外れ値として注目するべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを表し、スコアが高いほど黄色、低いほど紫色になります。
– 密度や配置により、特定の時間帯でのスコアの変化や集中を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付内では、スコアの変化が時間によって明確になることがあり、特定の時間帯でパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯は一般的に高いWEIスコアを示している一方で、早朝や深夜には低下する傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、個人の活動や社会的な取組みが時間帯によってどのように変化するかを示している可能性があります。
– ビジネスや社会的な活動の計画において、特定の時間帯に注目することで、人々の活動を最適化できるかもしれません。
– 社会的なイベントや活動の効果を測定し、時間帯に基づく戦略を立てる際の参考情報となります。
この分析は、今後の計画や戦略のためにWEIスコアをどのように活用できるかを示唆しています。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 全体として、グラフは時間帯ごとに色のパターンが分かれており、強い上昇や下降のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日から7月23日にかけて、深い色（低スコア）が現れており、これは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの変動を意味しており、黄色が最も高いスコア（>0.90付近）、紫が低いスコア（<0.65付近）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
- 日付ごとに時間帯（7時、16時、23時など）が異なる色を持ち、これは日中の活動レベルや社会的な交流の集中時間帯を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
- 色分布により、7月中旬から下旬にかけて昼間（7時、16時）にスコアが高いが、夜間は低いという相関が見られます。
6. **直感的な印象と社会への影響**
- 休日や特定のイベントによる社会活動の変動を示唆する可能性があります。特に7月下旬の低スコアは、社会または経済活動の低下を示唆し、ビジネスの運営に影響を与えるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯と日付による社会的交流や活動のパターンを視覚的に示しており、この情報をもとに特定の時間や日付に集中すべき戦略を策定することが考えられます。
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は、さまざまな社会カテゴリのWEI（ウェルビーイング指数）間の関係性を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は30日間のデータの瞬間を捉えているため、トレンドというよりは項目間の相関の強さに焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 直接的な時系列データは示されていないため、外れ値や急激な変動を特定することは困難です。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目の相関が低いことは一つの異常点として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各プロットの色の濃さは、2つのWEI項目間の相関の強さを表しています。赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関が存在します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データとしてではなく、各WEI指標間の関係性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」は他のほとんどの項目と強い正の相関があり、特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との間で高い相関（0.94、0.97）を持っています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の指標と低い相関を持ち、特に「社会WEI（社会経済・教育機会）」との間でわずかな負の相関が見られます（-0.21）。
6. **直感的な洞察および社会への影響:**
– 高い相関を持つ項目同士（例：個人WEI平均と社会WEI平均）は、互いに影響を与える可能性があり、政策決定や施策を行う際に重要な示唆を提供します。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の低い相関は、この要素が他のWEI項目から独立しているか、もしくは異なる要因によって影響を受けている可能性を示しています。
– 社会政策を立案する際には、これらの相関を考慮して、特に相関が高い指標間の相互作用を理解することで効果的な施策を形成できるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフ全体として、大きな上昇または下降のトレンドは見られません。各カテゴリはそれぞれ異なる分布を持ちながら、横ばいの状態を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」では、下側に外れ値が多く見られます。
– 「個人WEI（持続可能性と自給自足）」でもいくつかの外れ値が存在しますが、その他のカテゴリでは外れ値は目立たないようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の箱の幅や位置は、各カテゴリのスコアの中央値、四分位範囲、分布の密度を示しています。
– 色の異なるボックスは、視覚的にそれぞれのカテゴリを区別しやすくしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のカテゴリが存在しますが、時系列としての関係性は示されていません。このグラフは特定の期間における各カテゴリの分布比較に焦点を当てているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」は全般的にスコアが高く、分布が狭いことから、比較的一貫して高い評価を得ていることが伺えます。
– 「個人WEI（環境快適）」も比較的狭い範囲での分布を示しており、スコアが一定している傾向があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 社会的な指標は概ね高めに設定されており、社会全体としてポジティブな側面を示しています。
– 外れ値が多いカテゴリは、個別に対応が必要な領域である可能性があり、特に「心理的ストレス」や「共生・多様性・自由の尊重」に関してはサポートや改善策が求められるかもしれません。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスの改善や多様性の尊重が、高いWEIスコアに貢献すると考えられるため、これらの分野での戦略が重要です。
全体として、この箱ひげ図は、社会的および個人的な健康や幸福に関する現在の状況を視覚的に理解するための有益なツールであるといえます。
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分解グラフは、社会カテゴリの総合WEIスコアを30日間観測したもので、以下のように分析できます。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドラインは、7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後下降しています。最初は緩やかな上昇を示し、その後ピークを迎えた後、徐々に減少している形です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）には急激な変動がいくつか見られます。特に、7月8日頃と7月20日以降にかけて大きな変動があります。これは、予測できないイベントや外部要因の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、トレンドや季節性の影響を受けています。
– **Trend**: データの全体的な傾向を示しています。長期的な進行方向を把握するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 季節性を表しており、繰り返し現れるパターンを示しています。日毎の小さな変動が見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を取り除いた後のデータで、ランダムな変動や外れ値を表示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと観測値の間には、全体的な一致感がありますが、季節性と残差がそれぞれの影響を与えているため、細かな上下動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は小さな変動を示し、残差は不規則な変動として現れています。トレンドが最も大きな影響を持っているようです。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– トレンドのピークと下降に注目すると、短期間での社会動向の変化を感じるでしょう。このような傾向は、社会的な施策やイベント、政策の影響を反映している可能性があります。急激な変動は、市場や社会の動揺を示しているかもしれません。これに対処するには、外部要因の分析と予測が必要です。
このように、STL分解グラフは、データの傾向、季節性、外れ値を詳細に分解し、理解するのに非常に役立つツールです。
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:
このグラフでは、個人のWEI（おそらくウェルビーイング指数のようなもの）を30日間で観察したデータをSTL分解によって解析しています。以下に各要素ごとに洞察を示します。
1. **トレンド**
– トレンドラインは7月上旬から中旬にかけて上昇し、その後28日頃まで下降しています。最後の数日でわずかに上昇に転じています。全体的には初めのうちは改善傾向にありましたが、途中から悪化しているという印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察データでは、7月9日や7月19日頃に急激なピークと谷が見受けられます。これらは外部の影響や一時的な出来事が影響した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 「Observed」プロットは実際に観測されたデータを示し、上下の変動や周期性を直接見ることができます。
– 「Trend」は全体的な上昇/下降傾向を示し、観察されるデータの長期的な変化を理解する手助けになります。
– 「Seasonal」は短期間の周期性を示しており、例えば1週間程度の周期があるように見えます。
– 「Residual」は観測値からトレンドと周期性を取り除いたもので、外れ値やノイズの有無を確認するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと周期性が観測データに加わって全体の動きを形作っていることがわかります。特に周期性の影響が観測データの起伏に大きな影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとResidualの間には基本的に相関はないと考えられますが、トレンドの変化点付近でResidualが大きくなる傾向が見られます。周期パターンの急変ポイントでは、特に外れ値が顕著になるようです。
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**
– このグラフからは、個人の社会的なウェルビーイングが改善と悪化を繰り返している様子が直感的に確認できます。特に周期的な変動は、例えば週末や特定の曜日にモチベーションが上がったり下がったりしていることを示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策においては、ウェルビーイングを向上させるためには周期性を考慮したアプローチや、特定の期間の悪化を改善するための施策が重要となるかもしれません。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおける30日間のWEI平均をSTL分解したものです。以下は各コンポーネントの分析です。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは、最初は緩やかな上昇を示し、その後下降していく形をしています。このような変化は、社会的要因や政策の影響によるものである可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差の部分で急激な変動があり、特に中盤にピークが見られ、その後急激に下降しています。この部分が新たなイベントや出来事に対応しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– **Observed（観測値）**: 全体の観測値は、日々の変動を含みますが、トレンドと季節性に影響されています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な方向性を示しており、全体の傾向を捉えています。
– **Seasonal（季節性）**: 周期的なパターンを示しており、短期間の周期性を持っています。
– **Residual（残差）**: 観測値からトレンドと季節性を取り除いたもの。予測できない偶発的な変動が反映されています。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性を除いて分析することで、異常な動きや外れ値をより明確に把握することができます。これにより、特定の行動やイベントがデータにどのように影響を与えるかを特定できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと季節性を組み合わせることで、短期的変動が相殺され、長期的なトレンドを把握しやすくなります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は上記のトレンドやシーズンパターンを基に、政策変更や社会イベントの効果を直感的に理解できるでしょう。また、急激な変動は新たな社会現象や問題提起を示唆している可能性があります。
– 社会政策やキャンペーンのタイミングを決定する際に、このようなデータ分析が有効です。
このグラフは、時間の経過とともに社会のダイナミクスがどのように変化するかを理解し、適切な対策を講じる上での手助けとなります。
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:
グラフは、WEI（経済指標の一種）の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下の点に注目して洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 特定の方向への明確なトレンドは見られませんが、データは第1主成分の正の方向に集中する傾向があります。これは、関連するデータが第1主成分によってよく説明されていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右上に外れ値が見られます。これらの点は、他のデータポイントと異なる動きを示しており、何らかの異常や特異なイベントを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、1日分のデータを示している可能性があります。密度が高い領域は、その期間の特徴が一貫していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自体には時間の経過を示す要素は含まれていませんが、他の時系列データと比較することで、これらの成分が社会的現象との関係を示すことができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には若干の相関が見られ、データがやや右上方向に伸びています。このことは、相関の可能性を示唆しますが、詳細な分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが一部の領域に集中していることから、社会的なイベントや政策の影響を受けた可能性があります。外れ値の分析によって、経済や社会における異常な変動や特異なイベントを特定することが重要になるでしょう。
– ビジネスにおいては、これらの主成分が市場の動向や消費者の行動を捉えている場合、戦略を策定する際に有用な指標となる可能性があります。
このグラフは、相関や分布を理解するための第一歩として役立ち、より詳細な統計的解析や他のデータセットとの照合が必要です。
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。