📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果：
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**: 0.65から0.7875の範囲で上昇しています。特に、7月2日午前から午後にかけて急速な上昇が見られ、短期的に見ても顕著な増加傾向にあります。
– **個人WEI平均**: 同様に、0.61から0.725へ上昇しています。7月2日の午後にかけて加速度的な上昇を示しています。
– **社会WEI平均**: 比較的高いスコアからさらに上昇し、0.68から0.85と大幅に向上しています。これも7月2日午前から午後にかけて劇的な変化を示します。
#### 2. 異常値:
– 提供されたデータ内に顕著な異常値は検出されていません。全体的な変動は自然の範囲内にあり、異常な出来事や外部要因での影響を示すものではありません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差:
– **長期トレンド**: 短期間での推移のため、具体的な長期トレンドは判別しにくいが、全体の上昇傾向が明瞭です。
– **季節性**: 季節性のパターンは短期データのため抽出が困難ですが、すべてのカテゴリで類似したタイミングでスコアが上昇していることが観察されます。
– **残差**: データが比較的一貫しているため、説明できない残差は少ないと考えられます。提供された短期データでは残差の詳細な分析は難しい。
#### 4. 項目間の相関:
– **経済的余裕**と**健康状態**、**社会基盤**: 相関が見られ、経済的な余裕がヘルススコアにプラスの影響を及ぼしている可能性があります。
– **社会公平性**と**持続可能性**: 高い相関が観察され、社会の持続可能性が公平性と密接に関連していると考えられます。
#### 5. データ分布:
– データのばらつきは、この短期間での推移ではやや限定的ですが、各スコアが中央値付近で安定化している傾向があります。特に外れ値は観察されていません。
– 箱ひげ図を用いた考察からは、個々のスコアが全体的に上昇傾向を示し、急激な変動のおかげで分布は狭く均一です。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1**の寄与率が0.64。この成分は、多くの変動を総合的に捉えており、WEIの変動要因の中でも主要な要素を示します。
– **PC2**の寄与率が0.19。これが示すのは、PC1には含まれない個々の特徴や変動要素がいくつかの側面で補完的に作用していることです。
### 結論:
データから読み取れるのは、全体的にポジティブな上昇傾向があるということです。特に、社会的項目が高スコアを更新し続けている点から、社会的影響がWEIに良い方向に寄与していると考えられます。項目間の相関やPCAの構成要素から示される関連性により、経済的および社会的環境が個々のウェルビーイングに重要な役割を持っている可能性が示唆されます。データの範囲が狭いため、さらに長期的な観測データを分析すると、より正確なトレンドの把握が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの期間（2025年の前半）では、実績データ（青いプロット）が0.6から0.8の間に集中しています。
– 予測データ（Xマーク）が初期の実績よりも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲内には大きな外れ値は見られませんが、予測は上昇している点が特徴的です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）と決定木回帰（水色）の予測ラインが主に高い位置に示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績データ：青いプロットで、実際のWEIスコアを示します。
– 予測データ：Xマークがついており、将来の指標の予測を反映しています。
– 比較データ（緑の円）が後半に示されており、現在と過去のデータ比較を可能にします。
– 予測の範囲（灰色）も明らかになっていますが、範囲は狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測が全般的に上振れしていることから、すべてのモデルがスコアの上昇を予想していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの分布は比較的一様ですが、予測データでは上昇トレンドが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、このデータに基づいてWEIスコアの改善を期待するかもしれません。
– 改善が予測されるため、投資や事業計画でポジティブな影響を与える可能性があります。
– 各回帰モデルが異なる予測を示し、リスク評価や方針決定に多様な視点を提供することができます。
このグラフを見ると、全体としてポジティブな成長が予想されており、特に未来の計画に楽観的な材料となり得ます。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– グラフには大きく二つの期間があります。初期のデータではWEIスコアが急速に上昇し、その後横ばいになっています。また、後半のデータについては急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で観察される急激な上昇は異常な変動の一つと言えるでしょう。また、一部のデータポイントは他のデータから大きく外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績（実績AI）
– 緑のプロットは前年（比較AI）
– 赤のバツ印は予測（予測AI）
– 色付きの線は異なる予測手法（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**:
– 初期と後半のデータは時間の経過を示しており、それぞれの異なる予測手法が重なり合うことで異なる予測の精度や変動を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間に一定の相関があるようにも見えますが、後半での予測のばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期段階の急上昇は何らかの外的要因や改善が起きている可能性を示唆しますが、それが持続可能なトレンドかは不明瞭です。
– 後半のデータでは予測手法の一貫性が問われるため、モデルの改良が必要であるかもしれません。この不確実性が大きいことは、意思決定にリスクを伴う可能性があります。
– ビジネスの観点では、急激な変動があるときは柔軟な戦略転換が求められるでしょう。
このように、データからは初期の急上昇と後半の不安定さに注目すべきで、今後の予測や戦略に生かすべき情報が隠されています。
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**
– **上昇・下降・横ばい**: グラフでは一定の変化が見られます。最初は高いスコアで始まり、その後、予測が様々な線で示されています。
– **周期性**: 限られたデータでは周期性の明確な確認は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、各予測手法が異なる未来を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色プロット）**: 初期データとして重要で、過去の実績を示しています。
– **予測（様々な線色: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 異なる予測手法が未来のWEIスコアを予測しています。
– **前年（緑色プロット）**: 比較となる過去データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法により、モデルごとに異なる予測が提示されているため、これら手法間の違いを理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に明確な相関は見受けられませんが、予測レンジの幅広さが不確実性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 直感的には、初期の高いスコアを維持することが課題であり、予測が示す異なる未来に対する対応が必要です。
– ビジネスや政策決定者にとっては、異なる予測を理解し、不確実な要因に備えるための戦略が求められます。
全体として、データの不確実性を考慮しつつ、予測モデルを比較分析することで、より信頼性のある今後のアクションを考えることが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は約0.8のスコアで横ばいのように見えます。
– 予測データはさまざまなパターンを示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は、約1.0に向かう上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（紫）はごくわずかに上昇、決定木回帰（青緑色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の丸）**: 実際のWEIスコア。
– **予測（赤色の×）**: モデルによる予測。
– **前年（黄緑色の丸）**: 前年の比較データ。
– **予測の下振れさ加減範囲（グレー）**: 予測の誤差範囲。
– **予測手法の色分け（紫、青緑、ピンク）**: 異なる回帰モデルによる予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは異なるモデルから得られていますが、過去の実績に近似しつつも将来のスコアが高くなる傾向になっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間でモデルによっては一定の相関が認められるが、予測の誤差範囲があるため確実性は低いかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、今後の長期的な経済的余裕（WEI）が向上する可能性を示唆しています。特にランダムフォレスト回帰が高スコアを予測しているため、政策策定やプランニングにおいて楽観的な要素となる可能性があります。
– モデルが異なれば予測も異なるため、多様な視点からのアプローチが必要です。データに基づく意思決定プロセスを考慮する際、複数の手法を活用することがビジネスや社会政策において効果的と考えられます。
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:
### グラフの特徴と洞察
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。最初の部分は急上昇してから横ばいになる傾向を示しています。後半は個別のデータポイントがあり、線形的な予測とは異なる結果が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急上昇は注目されるべき変動です。この変動は健康状態の急激な改善を示している可能性があります。
– 各期間には、予測と実績が大きく乖離している箇所があり、予測方法の精度に差があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は実際のデータを示しており、予測（赤い×と線）はモデルによる予測値を示します。
– 緑色の丸は前年のデータを表し、過去との比較が可能です。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は、他の回帰手法（線形、決定木）と異なり、予測が横ばいです。
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との間に明らかなズレがあり、異なる予測方法の間でも予測精度に変動があります。これにより、健康状態の将来動向を予想することの難しさが浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のデータ（前年）と実績データの相関により、健康状態の改善または悪化の傾向を評価できます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 人々は健康状態の急激な改善を喜びますが、予測と実績の乖離により不確実性を感じる可能性があります。
– 企業は予測精度を向上させ、特に健康分野での意思決定において信頼性の高いデータを活用することが求められます。
– 社会的には、予測に基づく健康政策や介入策を策定する際には慎重なアプローチが必要です。
この分析をもとにさらなる詳細な調査やデータの洗練を行うことで、より優れた予測と効果的な健康管理が可能となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（2025年7月）は比較的高く、その後も比較的一定の範囲で推移していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 時系列上で明確な周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の2025年7月付近での実績データと予測が急激に変動していることが確認できます。ただし、その後は比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実績値で、初期に集中しています。
– 「×」印の予測値が初期に存在しますが、後半では見られません。
– 緑色の点は前年との比較を示し、2026年に集中していることから、前年との比較が焦点となる時期が後半にあると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測技術（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が引かれていますが、実績データとそれらの精度を比較することが可能です。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は近接しているが、決定木回帰とは異なる様子が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で一部乖離しているが、予測下限範囲内に収まっていることから大きな外れは確認できません。
6. **直感および社会・ビジネスへの影響**
– 初期の時点での急激な変動は心理的ストレスが高まった時期を示す可能性があります。
– このデータは長期間にわたり個人や集団のストレス状態をモニターし、早期の対応策を考える上で重要です。
– 予測手法の使い分けにより、より適切な対策を立てるための指針が得られる可能性があります。
このグラフは、心理的ストレスの時間的推移を示しており、特に年間の変化や前年との比較がポイントとなっています。ビジネスや社会においては、このようなデータが人的リソースの管理や職場環境の改善に寄与することが期待されます。
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**:
– 実績データ（青い点）は初期に集中していますが、期間が進むに連れて表示されていません。これは評価が前半に偏っていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のころに実績値が安定しており、急激な変動や外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、主に初期期間に集中しています。
– 緑色の丸は前年の比較値を表し、後半に現れており、安定感が見られます。
– 各回帰予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、実績を反映しているように見えますが、実績値がなくなった中盤から終盤にかけての予測になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが基準となっており、それを基にした予測が後半に評価されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが安定している一方で、予測はややモデル間にばらつきがある様子です。
6. **人間が直感的に感じ取ること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが初期に集中しているため、その信頼性や継続評価の必要性を感じさせます。
– 各予測モデルの実績値との一致度が重要であり、過去のデータが少ない場合、予測の信頼性が懸念される可能性があります。
– ビジネスや政策提案においては、安定したデータの蓄積が重要であり、このグラフのデータ範囲を広げる努力が求められるかもしれません。
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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は、最初0.7付近で始まり、時間が経過すると増加し、0.85あたりで安定しています。
– 予測ライン（複数の色: 直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべて1.0に向けて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 実績データ（青い点）は観測された社会の公平性、公正性のスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間であることが考えられます。
– 予測（赤い×）は実際の観測値より非常に高く予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは一致して、スコアの増加を示していますが、実績が予測より低い状態から始まることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一貫した増加傾向による正の相関が見られます。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフから、実績スコアが時間と共に上昇していることが示されており、これは社会における公平性・公正さの改善を示唆しています。
– 予測値がさらに高い水準を目指しているため、将来的に社会における公平性の向上が期待されます。
– ビジネスや政策決定において、これらの改善傾向は積極的なフィードバックをもたらし、さらなる投資や改革を促すきっかけとなるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは7月に集中的にありますが、その後のデータが見られません。これに対して予測データは1年後に集中しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は最高値を保持していますが、それ以外の予測手法（線形回帰、決定木回帰）との具体的な差異は図から明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見受けられません。ただし、予測データ間の範囲がやや広いことから、将来的な変動の可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ（実績AI）。
– 緑の点: 昔年の比較AIデータ。
– 紫と緑の線: ランダムフォレスト回帰の予測。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは過去の短期間にのみ焦点を当てており、予測データはその後の期間に展開されています。
– 短期的な実績と長期的な予測結果が分断されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと過去の比較AIデータの間には目立った相関関係や周期性は見られません。
– 予測の範囲が広がっていることから、将来の結果が不確実であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、実績データの少なさと予測データの広がりから、持続可能性と自治性の評価が現状では不確実であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、長期的な見通しを慎重に判断する必要があり、意志決定者は短期的な実績に過度に依存することなく、さまざまな予測モデルを考慮すべきです。
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
1. **トレンド**
– 最初の部分は、実績のWEIスコアが若干の変動がありながらも0.8付近を保っていることが示されています。
– 予測AIによるスコアも同様に、この水準で安定していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。全体的に安定した動きが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績AIのスコアを示しており、過去の実績データです。
– 緑の点：比較AIを表し、特定の時点でのスコアを示しています。
– 線と色の違いは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来のスコア予測を表しています。
4. **時系列データ間の関係性**
– 複数の予測手法が用いられていますが、どれもスコアの変動は大きくなく、一貫して安定していることが分かります。
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、一貫性があり、過去の傾向が現在まで維持されていることが見て取れます。
6. **直感的な洞察および影響**
– このグラフから、社会基盤や教育機会の評価指標としてのWEIスコアが、あまり変動せず安定していることが分かります。
– 社会やビジネスにおいて、これほど安定していることは、持続可能な戦略やプランニングが成功している兆候と捉えられるかもしれません。
– しかし、変動が少ないことから、さらなる改善の余地が限定されている可能性もあります。社会基盤や教育機会の質を向上させるために、新しい取り組みや政策が求められるかもしれません。
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、社会的共生、多様性、自由の保障を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は2025年7月から始まり、急激に上昇していますが、その後一定のスコアになっています。
– 予測値も似たような傾向を示していますが、期間全体で大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動は特に見られませんが、実績の初期段階で急上昇しているのは重要な変化点として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しており、実際のデータポイントです。
– 緑の点は比較AIの前年値を示しています。
– 予測に関する情報は3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現され、それぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測による傾向は概ね一致しており、モデルが現状を良く反映していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に1に近い高いスコアで保たれており、比較的安定しています。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**
– このグラフは社会的共生や多様性、自由の保障が高いレベルで維持されていることを示唆しています。初期段階での急激な向上は、社会的改革や政策の改善があった可能性を示しています。
– 社会的な安定感がビジネスや経済においても好影響を与える可能性がありますが、現状を維持するための継続的な努力が重要です。
このようなデータ分析は、政策立案や社会改革の指針として利用できる価値があります。
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
1. **トレンド**
– このヒートマップでは特定の連続するトレンドを識別するのが難しいですが、色の変化により、時間帯や日付による変動が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の時間帯「19時」は非常に暗い紫色で示され、他の時間帯や日付と比べて極端な値を示しています。これが外れ値または急激な変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が数値の大きさを示しており、紫から黄色への変化が低いから高い値を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとに時間帯別にデータが表示されており、時間帯と日付の組み合わせでの変動を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色が明るくなる（黄色に近づく）時間帯と日付が一貫していないため、全体として多様な分布を示しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、特定の日や時間帯のみに極端な結果が出るため、その原因を探ることで、ビジネスにおける新たなインサイトや機会を得られるかもしれません。外れ値が頻発することは、特定のイベントや条件が影響している可能性も考えられます。各時間帯の変動に注意を払い、最適な戦略を立てることが求められるでしょう。
このようなグラフは、詳細な分析を行うための出発点として有用です。データが示す変動やパターンを深く掘り下げることで、さらなる理解が得られるでしょう。
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:
グラフを分析し、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは2日間のデータで、360日の中央値を確認できません。
– 7月1日と7月2日の間で、色の強度から何らかの変動が発生したことが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の一部に黄色があるため、その部分で数値が急上昇したことが示唆されます。特に12時頃に顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示し、黄色は最高値を示唆しています。
– 日付と時間軸に沿ったデータにサイクリックなパターンは観察されません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは2日間に焦点を当てているため、他の時期との比較は難しいですが、日ごとの変動に注目できる形式です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– サンプルが非常に限定的な期間に及ぶため、全体の分布傾向や相関性について述べることはできません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 7月2日の頃、大きな変動があったことから、その日の特定のイベントや要因が影響を及ぼした可能性があります。
– 企業においては、この種の瞬間的スコアの高まりが何らかのキャンペーンや出来事に関連していると考えられ、それに対する迅速な対応が重要です。
– そうした急激な変動が定量的な指標の変化をもたらす際、原因究明と対応策の検討が必要となるでしょう。
この結果から、データの変動要因は注意深くモニターされるべきであり、特に急上昇の背後にある理由を明確にすることで、今後の対策や計画に生かすことができます。
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:
画像の時系列ヒートマップを基にした分析は以下の通りです：
1. **トレンド**
– ヒートマップは2日間を示しており、全体の動向としては確認が難しいですが、色の変化が示されているため、時間帯ごとにさまざまなスコアが存在することが予測されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯（19時）のスコアが非常に低く（紫）、他の時間帯と大きく異なるため、異常値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の違いは各時間帯のWEIスコアの変動を示しており、緑から黄色への移行は高スコア、紫は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のグラフでは2日間のデータしかないため、全体的な関係性は把握しづらいですが、両日とも日中にかけてスコアが高くなっていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中にスコアが高い傾向が見える一方で、夜間はスコアが低下する傾向があるようです。このパターンが継続している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会の文脈では、夜間時間帯のサービスや活動に問題があることが示唆されます。改善されるべき可能性があります。日中のスコアが比較的高いことは、通常の業務時間におけるパフォーマンスが良好であることを示しています。
このグラフは、時間帯ごとの社会活動や効率に関する情報を提供し、それに基づいて改善策を講じることができる貴重なデータであると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップは相関関係を示すため、具体的な時間的トレンドは示されていません。しかし、濃い赤に近づくほど強い正の相関を示しており、青に近づくと負の相関または弱い正の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 顕著な外れ値としては、個人WEI「自由度と自治」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間での相関が非常に低い（0.03）ことが挙げられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃度は相関の強さを示し、1に近いほど強い相関関係を示します。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（精神的ストレス）」は非常に高い相関（0.98）を持っており、関連が深いことがわかります。一方で、低い相関を示す要素はお互いにあまり影響を受けないことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データの直接的な表現はありませんが、複数のWEI項目間の相関が示されています。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間には高い相関関係（0.74）があり、心理的ストレスが健康状態に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」との相関は非常に高い（0.93）ことから、個人の要素全体が総合的なWEIに大きな影響を与えていることが示唆されます。
– 社会的な要素は総じて個人の要素ほどの高相関を示していないが、「社会WEI（公平性・公正さ）」は比較的高い相関を示しています。
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**
– 高い相関を持つ要素間では、政策や施策の一部の改善が他の要素にも影響を与える可能性が高い。他方、相関が低い要素間では独立性が高く、個別に対策を取る必要があるかもしれません。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（精神的ストレス）」の相関性は低いため、個人の自由や自治を高める施策だけで心理的ストレスの改善に繋がらない可能性があります。
– ビジネスや社会施策の設計において、特に高い相関項目を重点的に対策することで、効率的なリソース配分が可能になるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな「WEIタイプ」に渡るスコアの分布を示しています。以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ内でのデータの中央値や範囲に明確なトレンドは見られませんが、カテゴリ間では「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が最も上位に位置しており、他のカテゴリよりも高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で顕著です。これは一部のケースで極端に高いまたは低いスコアが記録されていることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図のボックスはデータの四分位範囲を表しており、中央の線は中央値を示しています。ウィスカーはデータの範囲（外れ値を除く）を示しています。カラーの違いはカテゴリごとの識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは特に時系列の変動を示していませんが、異なるWEIタイプ間でのスコアの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「地域WEI（社会基盤・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的高いスコアを示しています。これはこれらの領域でのポジティブな状況を反映している可能性があります。一方、一部の個人WEIカテゴリでは幅広いスコア分布が見られ、個人ごとに大きな変動があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、一部の社会カテゴリが個人カテゴリよりも一貫して高いスコアを示すことにより、社会や政策レベルでの取り組みが比較的成功している可能性が考えられます。一方、個別の心理的要因（例えば「心理的ストレス」）については、さらなる改善策が求められることが示唆されます。
– ビジネスや政府組織にとって、社会基盤の強化や多様性の推進が優先課題として強調される可能性がある一方、個人のメンタルヘルスに対するサポートを強化する必要性も浮き彫りになります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を2Dで表現した散布図です。したがって、トレンドというよりはデータのクラスターやバラつきを示しています。
– 点の分布に一定の方向性や傾向は特に見られず、特定のクラスターとして認識するのは難しいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– データポイントは少なく、特に極端に外れている点は見当たりません。全体的に不規則に散らばっているように見えます。
### 3. 各プロットや要素
– 各点は第1主成分（寄与率: 0.64）と第2主成分（寄与率: 0.19）に基づき配置されています。
– 点は各データ項目が主成分空間上でどのように位置づけられるかを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– PCAは時系列データの分布特性を捉えて異なる成分に投影する手法であり、時系列そのものよりもその間の相関構造を示すものです。
– このグラフから複数の時系列データ間の関係を直接読むことは難しいですが、各主成分の寄与率から第1主成分の方がより強力にデータを説明していることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 点が主に左右に広がっていることから、第1主成分に沿った方向に分散が大きいことが示唆されます。
– 第2主成分方向の分散は比較的小さいです。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととその影響
– 人間がこのグラフを見た際、データ間に明確なグループやクラスターが無いため、全体像を把握するのは難しいと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、この分析によりデータの次元が減少し、統計的な解析や機械学習に用いる際の計算負担が軽減されると考えられます。また、主要な成分に基づき変動要因を把握することで、意思決定が改善される可能性があります。
このような主成分分析は多くのデータ変数を少ない次元で効果的に表現するのに役立ちますが、その結果を解釈する際は、ドメイン知識を駆使してデータの意味を正しく理解することが重要です。
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。