📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析概要:**
### 1. 時系列推移:
– **総合WEIスコアのトレンド**:
– データ期間は2025年7月3日から8月2日までで、0.64から0.88の範囲で変動しています。
– 特に2025年7月7日と8日には0.88という高い異常値が観測され、7月19日には0.68という低い異常値が見受けられます。
– 日々のデータは特定の時間帯における急激な増減が見られ、一貫した日内トレンドは認められません。
### 2. 異常値:
– 特に高い/低い値は異常値としてリストされています。
– **高い異常値**(例: 2025年7月7日,8日: 0.88)は、週の初めに注意を引く要因があった可能性があります。これは、おそらく特定の社会イベントや政策変更に応じたものかもしれません。
– **低い異常値**(例: 2025年7月19日: 0.68)は、経済的なニュースや健康問題の報告などが影響している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差:
– **STL分解**に基づくと、長期的なトレンドの特定は難しいですが、週の始めに高いスコアを示し、週の終わりにやや下がるパターンがあるように見受けられます。
– 残差成分は特に7月中旬と末に変動を示しており、これらの変動は特定の社会的出来事が寄与している可能性があります。
### 4. 項目間の相関:
– 相関ヒートマップから、**社会WEI平均**と**個別詳細項目**間の強い関連性が観察されます。
– 特に、**社会基盤・教育機会**と**持続可能性と自治性**が強く相関していることから、社会の安定性と経済の持続性が相互に影響し合っている可能性があります。
### 5. データ分布:
– 箱ひげ図を通じて、各WEIスコアの中央値は比較的一貫していますが、外れ値が存在するため、特定の社会的要因が一時的にデータを動かしていることが示唆されます。
– 例として、**社会WEI(共生・多様性・自由の保障)**で多くの外れ値が検出されており、これはこの期間中、多様性や自由に関連する動きがあったことを示唆します。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1の寄与率(0.73)**は、データセットの大部分の変動を説明しており、主に「社会的基盤」の強さに影響されていると考えられます。
– **PC2の寄与率(0.10)**はより小さいものの、持続性や心理的健康の微細な変動を示唆しています。
**結論**:
全体として、2025年7月は社会的な動揺や特定のイベントによって特徴づけられる月であり、特定の日付では大幅なWEIスコアの変動が見られました。これらの変動は、社会の動向、政策変更、経済的状況に関連していることが考えられます。評価期間中のWEIスコアの変動をさらに詳細に分析することで、潜在的な課題や改善の機会を見出すことができるでしょう。データの強い往来は、将来的な予測モデルや政策影響の理解を深めるために重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 30日間のデータを見ると、WEIスコアは全体的に横ばいから若干下降する傾向が見られます。最初の15日間は比較的安定していますが、その後、若干の下降トレンドが見え始めています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明確な外れ値はないように見えますが、プロット全体が比較的広い範囲で分布しており、7月後半にはいくつかの急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、予測のデータは異なるアルゴリズムで表現されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示していますが、全体的には下降傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰がその傾向を強めています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には若干の相関が見られ、実績データは予測の中間値に位置することが多いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが横ばいから下降する傾向は、特定の社会的な条件が安定から変化しつつあることを示唆するかもしれません。ビジネスシナリオでは、リスク管理が必要なタイミングである可能性があります。今後の動向を注視し、必要であれば対策を講じることが重要です。
この分析を基に、ステークホルダーはおそらく将来の予測に基づいて計画を調整する必要性を感じるでしょう。また、データのさらなる分析によって正確な対策や介入が可能かもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **上昇/下降トレンド**: 初期において、WEIスコアは比較的高いレベルで安定していますが、中盤から後半にかけて微細な下降トレンドが見られます。
– **周期性**: 明確な周期性は観察されませんが、時折の変動が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が幾つかあり、それらは黒で囲まれて特定されています。これらは異常なデータポイントとして考慮されますが、数は限られています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データを示しており、集約した分布があります。
– **赤いバツ**: 予測データで、将来を予測するために用いられています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、実績の変動が範囲内に収まっていることがほとんどです。
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が重なる部分がありますが、予測モデルが異なる特異性（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示すため、微妙に異なる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは時期によって若干変動していますが、予測値の範囲内において大多数のデータが集中しています。
6. **直感的な感想および社会への影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、全体の安定性と、予測の不確かさも考慮に入れて、比較的良好なパフォーマンスが期待できると感じるでしょう。個別の外れ値は時には注意が必要です。予測を基にした将来のプラン作成や、異常事態の特定に役立ちます。社会的には、データが設定された基準を超えていないため、安定した信頼性を提供していると見なされるかもしれません。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は現在の期間、約0.7から0.9の範囲で変動しています。時間に伴い、明確な上昇または下降のトレンドは示されておらず、やや横ばいの状態です。
– 予測線（緑、青、紫）は期間の終わりに向かい、やや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが他よりも低い値を示しており、これが異常値として黒い円で強調されています。これは突発的な出来事やデータ収集の誤りの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントの青い円は実績データを示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実際の変動範囲を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データ**:
– 実際のデータと予測データは異なる線（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。しかし、これらすべてが予測期間の終了時にわずかに低下傾向で終わっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 密度の高い部分は約0.8-0.9の範囲にあり、これが多くのデータサンプルが集まる範囲であることを示しています。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**:
– データは横ばいで安定していますが、少数の異常値は特定のイベントや政策変更による影響かもしれません。
– 予測により近未来での小さな下降を示唆していますが、これが意味することは、新しい戦略や政策決定をする際の考慮点として重要です。
全体的に、社会的な指標は安定しているものの、一部の異常値の発生要因に注目し、将来的な変動に備えた準備が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、最初は一定に近い状態を保ちますが、中盤から後半にかけてわずかな増加傾向があります。
– 予測データは3種類のアルゴリズムで表示され、そのうちランダムフォレスト回帰と決定木回帰は上昇トレンドを示していますが、線形回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として認識されているデータ点がいくつか存在し、特に序盤に散見されます。これらは周囲のデータポイントと比べて低いスコアを示しています。
3. **プロットや要素**
– 青の実績点は経済的余裕（WEI）の実際のスコアを示し、異常値は黒の円で囲まれています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、信頼区間の役割を果たしています。
– 色や線の種類は異なる予測手法を表しています。
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一般的なトレンドを共有しているが、特にランダムフォレストと決定木は長期で上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中盤から後半にかけてWEIスコアが徐々に上昇していることが平均的な傾向として観察されます。また、異常値の分布は比較的初期に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 全体として、WEIスコアは安定した状態から少しずつ上昇傾向にあり、これが続くと仮定すると個人の経済的余裕が改善される可能性があります。
– しかし、初期に見られる異常値が何らかの外部要因によるものだとすれば、その要因を特定し対策を講じることが重要です。
– ビジネスや政策決定において、ランダムフォレストや決定木の予測が上昇トレンドを示していることから、個人の消費意欲の増加を予測しやすい環境と考えることができるかもしれません。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– データの実績AIスコアは、概ね横ばいで大きな上昇または下降は見られません。
– 最初の方に比べて、後半にかけ少しスコアのばらつきが大きくなっている印象があります。
– 予測線は、わずかに下降傾向にありますが、急激ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定されているデータポイントがいくつか見られます。特にWEIスコアが低い場所で目立ちます。
– 全体的にスコアは0.6から0.8の範囲内で集中していますが、稀に大きく外れることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ点を示しており、小さい範囲での変動を示しています。
– 円で囲まれた点は、外れ値として認識されたデータポイントです。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲（信頼区間）を示しており、低いスコアが多くなるにつれて広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 散布図の中で予測の数値データがあり、いくつかのモデル（決定木、線形回帰、ランダムフォレスト）による予測が表示されています。これらの予測は類似しており、今後のスコアの変動を捉えようとしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明確ではなく、スコアの上下変動は全体的にランダムな傾向を持つように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このデータからは、個人の健康状態が段階的な変動を示すとともに、一部の日付において急激な変動も見られ、注意が必要であると感じるかもしれません。
– 健康状態が比較的一定の範囲に収まっているため、現状維持をベースにした戦略が有効かもしれません。
– ビジネスや社会においては、外れ値を伴う急激な変動があるため、異常値に敏感なシステムが求められる可能性があります。
このように、安定した健康状態を維持することが重要ですが、一方で不意の変動に対応する準備が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– WEI（心理的ストレス）のスコアは全体として横ばいに見えるが、7月1日から約20日間は減少傾向が見られる。その後、値は0.6付近で安定しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– ブラックサークルで示されている外れ値は主に後半に集中しており、これは特に何らかの異常や突発的な要因が影響を及ぼした可能性がある。
– 前半にもいくつかスコアが0.8以上の高い値を示している部分がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、安定した分布を見せている。
– ピンクの線は今後のトレンドの予測としてのランダムフォレスト回帰を示し、広い不確実性の範囲が見て取れる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる傾向を示している。ランダムフォレストは今後の広い変動を予測している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に0.6〜0.8の範囲に集中しており、全体的に密度がある。これは、安定した心理的ストレスレベルを示唆する可能性がある。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 過去30日間のデータから、心理的ストレスが落ち着いている期間が見られるが、特定の時期にピークや外れ値が存在することも人々にとって感に響く可能性がある。
– 企業や社会にとって、これらのデータは心理的ストレス対策のタイミングや地域特有の問題の理解に役立つかもしれない。特に、不確実性が高まる時期やストレスのピークを予測し、予防的対策を講じることが考えられる。
この分析を基に、データ収集やさらなる予測モデルの改善が有益であると思われる。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体としてWEIスコアは0.8付近を中心に変動しているが、中盤からやや低下傾向にある。
– 下部に向かっている紫色の直線（ランダムフォレスト回帰）は、将来的な減少を示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が異常値として強調されており、特に2025年7月下旬から8月初旬にかけて顕著である。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、日々のWEIスコアを表している。
– 黒い縁取りがされている点は、システムが認定した異常値。
– ラインは予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来のスコア予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測ラインの間にギャップがあり、特にランダムフォレスト回帰線は将来的なリスクを強調している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6から0.85の範囲でバラツキが見られ、安定性に欠けているように見える。
– 異常値は一部で極端すぎる変動を示しており、外部要因の影響を受けている可能性がある。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアの変動は、個人の自由度や自治における変化や外部環境のストレスを反映していると考えられる。
– 社会全体での個人の自由への制限や緊張感の高まりが示唆され、政策的介入が必要となるかもしれない。
このグラフから直感的に得られる印象は、社会の不安定さや変動の激しさが個人の自由度に影響を及ぼしている可能性があることです。このデータを基に、政策や個別支援の戦略を検討することが重要です。
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**:
– 全体として、WEIスコアは特定の期間で一定の変動を見せています。特に、期間の初めから中盤にかけて高いスコアが維持され、その後若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの外れ値が観測されていますが、特に7月初旬と中旬、そして8月の中頃に目立った外れ値が存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実績を示し、多くのプロットが集中しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示し、その範囲内に多くのデータが収まっています。
– 紫の線は線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測で、異なる傾向を示しています。この予測は将来的なスコアの下降を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測との間に乖離が見られることから、予測の精度向上が必要です。特に、外れ値と予測の不一致が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは時間と共に一定の範囲でばらつきがありますが、大部分が中程度から高めのスコアに集まっています。
6. **直感と社会的インパクト**:
– この変動や外れ値は、社会的に公平性や公正さの変動を示している可能性があります。外れ値は特定のイベントや政策変更の影響を反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、このデータを利用して、社会の不平等や不公正な状況を改善するための新たな施策検討の必要性が示唆されます。
– 予測の不確かさが示すように、変動要因をより詳細に分析し、予測モデルの精度を向上させることで、より効果的な対策が可能になるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値はほぼ一定で、軽微な上昇と下降を繰り返しているように見えます。全体的には安定しており、大きなトレンドを示していません。
– 予測線（線形回帰や決定木、ランダムフォレスト）は、全体的に横ばいで、実績値に近接しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされているデータポイントがいくつかありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを示し、囲んでいる黒い丸は外れ値として識別されたものです。
– 不確かさ範囲はグレーの帯として表され、この範囲内に多くの実績値が存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、全般的に非常に類似しており、予測が実績に良くフィットしていることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には高い相関があるように見受けられ、予測モデルがしっかりとデータを捉えていることが示されています。
6. **直感的洞察と影響**:
– このグラフから、持続可能性と自治性のスコアが安定していることが分かります。ビジネスや社会への影響としては、安定したパフォーマンスが継続可能である可能性が高いことが示唆されます。特に予測モデルがこの状態を安定的に維持すると示唆していることから、戦略の変更を急ぐ必要はないかもしれません。
このような分析から、統計的予測と実績が非常に近接していることで、現在の施策やアプローチが効果的である可能性が高いと判断できます。
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**
– WEIスコアは全体的に安定しており、0.8近辺で横ばいです。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに黒い円が表示されている地点は外れ値として識別されていますが、極端にスコアが低かったり高かったりするわけではなく、0.8から大きく乖離していません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは、実績（実績AI）を示しており、観測データが非常に集中している様子が見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、予測値に対しての信頼性を示しています。
– ピンク色と紫色の線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰モデルによる予測を示しています。これらのモデルによる予測は非常に近しく、安定しています。
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、非常に近く、それぞれの予測値は実績とほぼ一致しています。予測の信頼性が高いことを示しています。
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ると思われ、観測データの分布は濃密であることから、社会基盤・教育機会に関する指標は安定しているといえます。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**
– この安定したスコアは、社会基盤や教育機会が持続的に維持されていることを示唆しており、政策立案者や教育機関にとっては安心材料になり得ます。
– また、予測精度が高いことから、将来的な計画策定に際してもこのデータは非常に有用です。ビジネス戦略や公共政策の策定において、安定した基盤を元に積極的に展開することが可能になります。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体として0.6から1.0の間で変動しており、横ばい傾向があります。
– 時間の経過とともにデータの変動が見られるものの、大きな上昇や下降トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上で異常値として示されているデータ（黒い円で囲まれている）がありますが、これらは全体的なパターンと大きく外れているわけではありません。
– 急激な変動は観察されず、プロット間の移動は比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、一貫した傾向を示しています。
– 紫色の線は3つの異なる予測アルゴリズムの結果を示し、特にランダムフォレスト回帰が未来の下降傾向を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、データの変動幅を示唆しています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) の間に相関関係が見られ、特にランダムフォレスト回帰が未来の下降傾向を強く示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は主に0.6から1.0の間にあり、比較的広がりがあります。
– 予測データはランダムフォレスト回帰によって下降傾向を示しており、他のモデルよりも未来の変化を敏感に予測している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響について**:
– 人々は安定した実績を認識しつつも、予測が示す潜在的な下降傾向に関心を持つでしょう。
– ビジネスや社会においては、多様性と自由の保障が一定の水準で維持されているが、将来的には改善施策が必要かもしれないと考えるかもしれません。
– 将来の下降傾向に対する予測に基づき、将来の危機を回避するための戦略的対応が求められます。
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
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**
– グラフ全体に明確な上昇や下降トレンドは見られない。特定の時間帯で周期的な色の変化が見られるが、全体としてはランダムな印象を受ける。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日・24日、そして7月30日以降に顕著な変動が観察される。特に7月23日には急激な色の変化が見られ、これは外れ値や劇的な出来事を示す可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションは、WEIスコアの変動を示している。黄色から青・紫へ変化することでスコアの高低が視覚的に表現されている。特に黄色が多い時間帯はスコアが高いことを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの分布に一定のパターンがあるが、全体として日ごとの明確な関連性は少ない。個々の日における時間帯同士の変化が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、午前8時、午後4時、午後11時〜翌日午前1時が比較的スコアが高い時間帯であると言える。これに対し、異なる色の密度から、一定の時刻にスコアの変動が多く存在する。
6. **人間が直感的に感じること**
– 特定の時間帯にスコアが集中的に上昇することから、特定の活動やイベントが影響を与えることが考えられる。また、社会的要因や行動パターンにより、時間帯ごとの変動が見て取れる。
– ビジネスや社会的な影響としては、ある時間帯の高いスコアはその時間帯の活動が活発であるか、ポジティブな要因があることを示している。企業や組織はこれをマーケティングやサービス提供のタイミングとして活用できる。
この分析を通じて、特定の時間帯の変動や色のパターンから得られる社会的な洞察を深めることができ、ビジネス戦略やコミュニティ活動に活用することが考えられます。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリの個人WEI平均スコアを30日間追跡したものです。以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 時間帯別に色が分布しており、特定の時間帯で色の変化が見られます。
– 日付ごとの変化を見ると、周期的な動きは少ないですが、一部の曜日で色の変化が集中している可能性があります。
– 時間帯によってスコアが異なることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月22日から7月24日にかけて、低いスコアを示す濃い紫色の急激な変動が見られます。
– それ以外の日付でも、時間帯ごとにスコアが大きく変化する箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、紫が最も低く、黄色が最も高いスコアを示します。
– 時間帯ごとの変化を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日でも時間帯によりスコアが異なることから、時間によるスコアの変動が顕著です。
– 他の日付と比較して、特定の日に特化したスコアの動きがあるかを検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色のパターンから、午前中から昼過ぎにかけてスコアが高くなる傾向があり、午後遅くから夕方にかけて低くなる傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– スコアが高い時間帯と低い時間帯が明確に分かれるため、これをビジネス活動に活用することで、効率的なスケジュールが組めるかもしれません。
– 特定の日や時間帯に注目し、対策を講じることで、社会活動の最適化に貢献できる可能性があります。特に、急激なスコアの低下が見られる時間帯には注意が必要でしょう。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとのスコアの動きを視覚的に理解する助けとなり、効率的な対策や改善に繋がるインサイトを提供します。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体において、時間帯および日付に渡り、色の変化が見られます。特に、7月初旬には高いWEI平均スコア（黄色）が多く見られ、日が経つにつれて低いスコア（青色から紫色）に変化しています。
– これは、特定の時間帯での活動量や注目度が下降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**
– 特に7月23日以降に、スコアの急激な変動が見られます。7月22日までは比較的一定のパターンが見られたものの、23日からは短期間での急変が発生しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がその時間帯における社会活動の強度や注目度を示しており、黄色が高く、青や紫が低いことを示しています。
– 特定の時間帯で高いスコア（黄色）が見られることから、人々の活動がその時間に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**
– 異なる日時、異なる時間帯間での比較が可能で、特定の日付、対象の時間帯で社会活動が活発化しているか、もしくは低下しているかのビジュアルな比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のパターンや周期性は明確ではないものの、それぞれの時間帯における色に基づく活動強度の比較が可能です。
– より明るい色は社会活動や関心が高いことを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– ユーザーはこのヒートマップから、特定の日時や時間帯での社会活動の集中度を把握できます。例えば、イベントや特定の行事が高スコアの日付にあったとすれば、その影響を視覚的に確認することができます。
– ビジネスにおいては、製品のプロモーションやマーケティング戦略を検討する際、あるいはピーク時間帯を考慮したオペレーションの最適化にヒントを得ることが可能です。
全体として、このヒートマップは、社会活動の動向を直感的に捉えるための重要なツールとして活用される可能性があります。
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、社会カテゴリのWEI項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と考察をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは期間内のトレンドではなく、項目間の相関を示すものです。したがって、直接的な上昇や下降のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が-0.2を下回るところや、他と比べて低めの相関が外れ値のように見えます。その中で「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が-0.29と唯一の負の相関を示しており、特異的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は相関係数の大きさを示し、赤が強い正の相関（近い関係）、青が負の相関（逆の関係）を示します。色の濃さが相関の強さを視覚的に示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 強い相関がある項目は似た動きをしやすいと言えます。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との相関が最も高く、0.94以上です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には非常に強い相関（0.95）があり、社会の公平性・公正さが総合的なWEIに大きな影響を与えている可能性があります。
– 個人WEI項目間の相関が一般的に高い（0.5以上）ですが、「個人WEI（経済的余裕）」は他の個人WEIと比べて相対的に低めです。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**:
– 社会全体の公平性・公正さが、他の多くの項目に影響を与えており、これを向上させることが、社会全体の満足度の向上につながる可能性があります。
– 経済的な余裕がその他の要因にはあまり強い影響を与えていないため、個別の政策が必要かもしれません。
– 直感的には、相関の強い項目間は一緒に改善される可能性が高く、相互に作用し合っていることを示唆しています。
このような相関分析は、政策の優先順位や戦略立案にも役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリは特定の期間（30日間）におけるデータの分布を示しており、明確な上昇や下降トレンドは示されていません。しかし、データセット全体を見ると、中央値（箱ひげ図の太い線）の比較により「社会的合致」と「共生、多様性、自由の権利」のスコアが比較的高いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリ（例：「個人WEI（経済状態）」、「個人WEI（心理的ストレス）」）には外れ値が見られます。これらはカテゴリ内で極端なデータポイントによるもので、特に「個人WEI（心理的ストレス）」では多くの外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスはデータの中央値、四分位範囲、最小値、最大値を示しています。色の違いは各カテゴリの違いを示し、密度の違いがデータの広がりを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データはないため、期間にわたる関係性の分析はできませんが、同時期の異なるカテゴリ間での比較は可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「社会WEI（公正性・平等さ）」は比較的高いスコアを示しており安定性を感じさせます。一方、「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は幅広い分布を示し、これらの領域での変動や不安定さがあることを示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 「共生、多様性、自由の権利」や「社会的合致」が高いスコアを持つことから、社会的に寛容で受容的な傾向が強まっている可能性があります。一方で、経済的な不安や心理的なストレスが高い状態は、個人が受ける圧力や不安定さが依然として存在することを示唆しています。これらの結果は、政策立案や社会改革における焦点を経済と心理的支援に向ける必要があることを示しています。
このような分析は、社会の課題や機会を特定し、その改善に繋げるための有用な手がかりを提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドの部分は一貫して上昇し、途中でピークに達し、その後は下降しています。全体的には、緩やかな下降トレンドへと変化しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータ（Observed）の7月下旬には急激な低下が見られます。
– 残差（Residual）にも変動が多く、不規則な上下が確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測値の変動を示しています。
– **Trend**: 全体的な長期的傾向を表しています。
– **Seasonal**: 季節性成分が短期間の周期的な変動を示しています。
– **Residual**: トレンドと季節成分を除いた、観測値の不規則成分です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが下降する一方で、季節成分と残差の影響によりObservedの変動が激しくなっています。これは、観測値に短期的な影響が強く現れていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分は一定の周期性があるものの、その影響は大きすぎません。
– 残差は変動が激しく、一定のトレンドや季節性から外れる不規則な要素が多いです。
6. **グラフからの直感と影響**:
– 一般的な傾向としては、最近の観測値の下降はトレンドの下降によるものと思われますが、短期的な波が大きいため、データの不安定さが際立ちます。
– 社会的またはビジネス的には、短期的な変動が多いことから戦略の短期的調整が必要かもしれません。また、全体的に下降トレンドが見られるため、長期的な視点でのリスク管理や戦略の再評価が重要です。
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:
以下に、グラフの解析結果と洞察を示します。
1. トレンド:
– **Trend**プロットを見ると、全体的に緩やかに下降しています。初期の期間では横ばいからわずかに上昇し、その後は徐々に下降しています。このことは、期間中に個人WEIスコアが徐々に悪化している可能性を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– **Observed**プロットには、急激な上下の変動がいくつか見られますが、特に大きな外れ値は確認できません。
– **Residual**プロットでは、特定の期間において変動が激しく、誤差が増加していることが示唆される箇所があります。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– **Observed:** 実際の観測値を示しています。
– **Trend:** 長期的なトレンドを示し、一般的な傾向を把握できます。
– **Seasonal:** 反復するパターンや周期性を示します。周期的な変動が見られ、これは特定の時期における社会的な行動の変化を反映しているかもしれません。
– **Residual:** トレンドや季節性を除去した後の残差を示し、予測誤差やノイズが含まれています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– トレンドは全体的に下降していますが、季節性要素は周期的に変動しており、特定の期間に突出しています。これにより、観測値が一定の傾向を持ちながらも周期的な影響を受けていることが理解できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 季節性のピークと観測値の変動のピークが合致することが多く、季節性が観測値にかなり影響を与えている可能性があります。
6. 人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響:
– グラフから、社会的な変化や特定の出来事がこのスコアに影響を与えていると推測されます。ビジネスや社会コミュニティにおいて、個人のパフォーマンスの低下や、周期的な変動が戦略にどのように影響するかを考慮する必要があります。適切なリソースの配分や時期を見極めて対策を講じることが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフ「社会カテゴリ 社会WEI平均スコア STL分解グラフ」から得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフは約30日間で緩やかに上昇した後に下降しています。特に後半の下落が顕著で、全体としては下降トレンドにあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観察されたデータにおいて、7月13日から7月17日にかけて急激な上昇と下降が見られます。
– 残差の部分では7月17日頃にかなり大きな負の値を取っており、その付近で何らかの外れ値があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実測されたデータの変動を表しています。全般的に7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後下降するパターンを見せています。
– **Trend**: 長期的な変動を示し、特に後半で顕著に下降しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を捉えており、特に7月上旬から中旬にサイクルが強いです。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いたデータであり、ランダムな変動や外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの変化に対して、季節性と残差の影響がどのように絡み合っているかが見て取れます。特に残差データの変動は、短期的な異常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**:
– トレンドは明確な下降傾向を持っており、これが観察データの全体的な減少に寄与していると考えられます。
– 季節性は周期的な変動を示し、そのパターンと観測データの連動が見られます。
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**:
– このグラフから、特定の要因が7月初旬から中旬に社会的な指標にポジティブな影響を与えたか、あるいはネガティブなイベントが後半に影響を与えている可能性が考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとって、これらの変動は特定の期間での戦略調整が求められることを示唆しており、特に下降期の原因分析と対応が重要です。
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:
1. **トレンド**
– このグラフは散布図であり、特定のトレンドは示されていません。分布の範囲として、第一主成分が-0.4から0.4まで、第二主成分が-0.2から0.2までの範囲に値が散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 視覚的には極端な外れ値が見当たりませんが、第二主成分の+0.1以上や-0.15以下の点を外れ値として考える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点はデータポイントを表しており、社会カテゴリ内の特定の変数や要素の関係性を示しています。第一主成分と第二主成分は、データの分散をうまく説明する新たな次元として解釈されています。第一主成分の寄与率が0.73と高く、データの多くの変動をこの主成分で説明できることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体はこのグラフには含まれていませんが、日次のデータが主成分分析に用いられている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られませんが、中心部により多くのデータが集まっており、集中と散漫な分布が混在しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 第一主成分の寄与度の高さから、主要な要因が一つの軸に強く影響している可能性があります。分布が均一ではなく、一部に集中している領域があるため、特定の変数や要素が他に比べて影響力を持つ可能性があります。社会的には、特定のトピックや事象が他の要素に比べ突出して影響を及ぼしていることを示唆するかもしれません。
このPCAの結果をもとに、ビジネスや社会において主にどの要素が影響を及ぼしているかを更に探ることができ、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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。