📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下のような重要な傾向、異常、パターン、及び隠れた意味を導き出しました。
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**では、2025年7月1日から2日の間で多少の変動があり、0.6875から始まり0.625まで下降しています。わずかながら下降トレンドを示しています。
– **個人WEI平均**は、0.675から0.625へと下がっており、個人レベルでの評価が下降していることが読み取れます。
– **社会WEI平均**は、最高0.775を記録した後、0.625まで下がっており、全体的に良くない傾向を示しています。
– **各詳細項目**を見ていくと、特に「経済的余裕」や「社会基盤・教育機会」での数値低下が、全体のWEIスコア低下に寄与していることが分かります。
### 異常値:
– 現在のデータ範囲内で異常値は特に検出されていません。各変動が一貫した範囲で収まっていることが分かります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– 長期的なトレンドとしては、提供されたデータ期間内における急激な変動はなく、全体として短期的な変動が並びます。
– 季節性については言及されていないため、定かではありませんが、データの変化からは特定の周期的パターンは見られません。
– 残差成分は小さいと言え、データはある程度予測可能な範囲にあります。
### 項目間の相関:
– 主要な相関として、**個人WEI平均**と**社会WEI平均**が見受けられ、その間に一定の関連性があることが示唆されます。特に、「経済的余裕」や「社会基盤と教育機会」が強い相関を示していれば、これらの改善がWEIを押し上げる重要な因子になる可能性があります。
### データ分布:
– 各項目のデータ分布を箱ひげ図で分析すると、「社会基盤・教育機会」の幅が大きく、変動が多いことが観察されました。これは該当分野におけるバラツキが大きいことを示しており、施策の統一が不十分であるか、地域ごとの差異が影響している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1 (0.62)とPC2 (0.23)**は全体変動の85%を説明しており、PC1は主に「経済的余裕」や「社会基盤と教育機会」と相関があり、PC2は「持続可能性と自治性」、「社会多様性」の寄与が大きい可能性が示唆されます。これにより、資源配分や政策の優先順位を考える際に、「経済的余裕」と「教育機会」が重要なファクターとなることを示します。
この分析から、短期的な変動はあるものの、長期的な改善が必要な領域が具体的に見えてきます。特に、教育機会の拡充によるWEI向上が期待され、政策の再検討が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 初期の数値は約0.6付近からスタートし、急激に減少しています。その後データが途絶えて、期間の後半に0.8付近で点在するデータが見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の急激な下降が目立ちます。これは一時的な要因や大きな変動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:**
– 青のプロットは実績を示しています。
– 赤の交差点は予測結果。
– 緑の丸は前年のデータを示しているようです。
– ラインや紫の線は予測手法（線形回帰やランダムフォレスト回帰）が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測の間には大きな乖離があり、特に予測手法によるライン（特にランダムフォレスト回帰）は実績と大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの初期値と予測値の不一致、または前年データとの違いが強調されています。
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:**
– 初期の急激な下降は大きな事件や政策変更が影響した可能性があります。このトレンドはリスク管理や政策の再評価が必要であることを示唆しています。
– 後半の点在データは回復傾向を示しているとも解釈できますが、予測の不確実性を考慮に入れる必要があります。
### 洞察
このグラフは短期間での大きな変動と、その後の回復または安定の兆しを示しています。予測と実績の食い違いがあるため、予測モデルの改良や外部要因の分析が求められます。このような動きは政策立案者や企業にとって重要な指標となり得ます。
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:
以下は、個人WEI平均スコアの時系列散布図に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、スコアは約0.6付近で横ばいの傾向を示していますが、その後、急激に下降しています。
– 時間が進むにつれて、データは再び0.6付近に戻っていますが、これは比較AIのデータであるため、実績ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でスコアが急激に下降している部分があり、これは大きな変動を示しています。
– 下降後、データポイントの欠如に注意が必要です。これは測定やデータ収集の問題を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIを示しており、初期のスコアに対応しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、急激な下降を確認できます。
– 緑の点は比較AIのデータであり、後半部分でのスコアの回復を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きなギャップがあります。特に予測（ランダムフォレスト）が急激な下降を示し、比較AIは安定しているため、異なるモデル間での予測の不一致が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータポイントが少なく、相関や分布を評価するのが難しいですが、初期のデータと長期的な傾向に差異があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人々は急激な下降傾向に不安を感じるかもしれません。この変動は一時的なものである可能性がありますが、データの信頼性やモデルの精度に疑問が生じるかもしれません。
– 社会的には、政策決定者がこの種のモデル解釈に注意を払う必要があります。特に予測モデル間の差異は、今後の対応策に影響を与えるかもしれません。
全体として、グラフはデータの不完全さや予測モデルの違いが大きく影響していることを示しており、さらなる解析とデータ収集が必要です。
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**
– 初期の期間（2025年7月から9月）にわたり、WEIスコアが急激に下降しています。その後、データが途切れているため、その後のトレンドは観察できませんが、予測では再び上昇する予定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数か月で急激な下落がありますが、一部はモデルによる予測線に対応しているようです。また、予測の範囲が広がっており、予測の不確実性が高まっている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）は過去の実際のデータを示し、このデータから急な下落が見られます。
– 緑の点（比教AI）は、新たな予測に基づく期待値を示しており、指定の期間においてスコアがある程度安定していることを意味します。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰予測）が急激な下落を予測した後、予測範囲が広がっていることから、将来の動向に対する懸念がうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績のデータと複数の予測が重なる部分が初期に観察され、その後の展開に関して異なるモデルが様々な予測を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの急降下は明らかなトレンドの変化を示唆し、一時的な外的要因またはモデルの適応度の問題が考えられます。予測範囲の広がりは、将来の変動性を予測するのが難しいことを示しています。
6. **直感的に感じることおよび影響**
– 初期の急落は、社会的変化や大きな出来事の影響を示唆している可能性があります。予測の不確実性が高いことから、ビジネスや政策立案において慎重な対応が求められるでしょう。また、特に社会的な指標として用いられている場合、その指標の動向を予測し続けることは重要であり、今後もさらなるデータ収集や予測モデルの精査が必要です。
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**
– グラフが示す期間内で、最初は実績値が高い水準で横ばいを見せています。しかし、その後急激にWEIスコアが低下しています。最終的にはそれが0近くに留まっています。
– 年明けから再びデータが現れ、予測値として上昇に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明確な外れ値は見られませんが、急激な変動として、スコアの急低下が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット（実績）は、初期には高いWEI値を示した後、急激に減少します。
– 緑の丸（比較AI）が示す予測は、比較的安定した上昇傾向を示しています。
– 線の色（予測手法）から、異なるモデルによる予測が比較され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**
– 実績は急激な低下を示していますが、その後の予測データが回復の兆しを見せています。異なる予測手法が使用され、それぞれが似たような上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 当初の実績と後続の予測間に明確な直接相関はありませんが、全体的な上昇トレンドに回帰しようとしている様子が観察されます。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 当初のWEIスコアの急低下は、これまでの経済的事件や状況に対する不安を招くかもしれません。しかし、予測が回復を示していることから、将来は楽観視できる可能性があります。このような変動は、個人やコミュニティが経済的状況を改善する方向に向かっていることを示唆しており、経済政策の成功や新たなビジネス機会の出現にも寄与する可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフには、2025年7月から2026年7月までの360日間のデータがありますが、データポイントは散発的に示されています。
– 実績（青の円）は約0.55付近から始まっています。
– ランダムフォレストによる予測（紫の線）は下降傾向を示し、0.35付近まで低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時点で急激な変動が見られるのは、ランダムフォレストの予測であり、他の予測と実績から逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の円**: 実際のデータ（実績AI）。
– **紫の線**: ランダムフォレストの予測。
– **緑の円**: 前年の値（比較AI）、2026年6月に二つのデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績とランダムフォレストの予測が示されていますが、比較（前年の値）は周期的に設置されている可能性があります。
– データポイントがわずかであるため、明確な相関や周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレストの予測は実績と大きく異なる点があり、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）のデータがないため比較が困難。
– 線およびマーカーの色や形状の違いから、モデル出力や比較として使われています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフにおける急激な予測変動は、モデル精度の改善の必要性を示唆するものです。
– 対象の健康状態データが不安定であること、また予測の不確実性が高いことを示唆しています。
– ビジネスにおいてはモデルの信頼性を高める努力が必要であり、予測がより安定し信頼性が高いものとなれば、健康管理の向上に寄与する可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の点を指摘できます。
1. **トレンド**:
– グラフには日時で見ると、明確な短期的なトレンドが存在します。2025年7月あたりから少しWEIスコアが低下し、2026年7月に再び少し高めのスコアが記されています。
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ありません。ただし、初期のデータでのトレンドが少し急である点に留意する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績を示し、グラフの左側に集中しています。
– 緑色は前年の比較データで、2026年の7月にのみデータがあり、前年と比較し同程度またはやや低い値に見えます。
– 紫とピンクのラインは予測を示し、今後のトレンドが下降する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 序盤の実績データとその後に続く予測データは連携していますが、実績データは限られているため、予測の正確性には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは限られているため、明確な相関関係は見られませんが、予測データは実績の下降傾向を引き継いでいるようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、心理的ストレスが未測量ではあるが安定している可能性が示唆されています。グラフのガイドである予測によれば、増加予測はないため、心理的ストレスの管理がある程度成功していると考えられます。
– ビジネスや社会において、ストレス管理プログラムやサポートが効果を上げている可能性があります。しかし、継続的なモニタリングとサポートが必要です。
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:
以下は、このグラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、実績（青色の点）は比較的高いWEIスコアを示していますが、その後のデータは欠如しているか、大きな変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動は示されていません。実績データが少ないため、外れ値の検出が難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を表し、灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 緑色の点と線は予測モデルによるスコアを示しており、異なる予測手法で異なる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が使用され、それぞれ異なる軌道を描いています。
– 時期が大きく離れており、直接の関係性はわかりにくいですが、モデルによって予測の精度や傾向が異なります。
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直接的な相関が見出せませんが、モデル間での予測の傾向は類似しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– モデルによって予測結果が異なることは、予測の不確かさを感じさせ、意思決定において注意が必要であることを示唆しています。
– スコアが全般的に高い範囲にあるため、個人の自由度と自治に関する指標が概ね良好であると推測できますが、予測データのみに頼るのはリスクが伴う可能性があります。
このデータは、自由度や自治に関する指標を向上させるための政策決定やアクションの計画に役立つ可能性があります。予測モデルの多様性は、将来的な指標の変化をより正確に捉えようとする試みとして理解することができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月頃）は、比較的高いWEIスコアで始まっており、その後急激に低下しています。特にランダムフォレスト回帰による予測は急落を示しています。
– 中盤以降（2026年3月以降）は、昨年のスコアと比較するとやや低いが安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月にかけて急激な低下が見られ、ランダムフォレスト回帰の予測では特に大きな下降が特徴的です。これが外れ値というより、急な変動と考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績であり、初期に位置していますが、急に減少しています。
– 緑の円は前年のスコアを表しており、その後の期間に安定したスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は、急激な減少を予測しており、モデルによる異なるトレンドの把握を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間では、一致しない傾向が見られます。ランダムフォレスト回帰は実績と比べて大きく乖離している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の予測モデルによるスコアは実績と一致していないが、昨年のスコアとの比較では、ある程度の相関を持っているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の急激な低下は驚きを与える可能性があります。これは公平性や公正さに関する政策の効果が不確実であることを示唆しているかもしれません。
– 安定した昨年のスコアに比べて、最新のデータが示す不安定さは、人々の不安を助長し、社会政策の見直しや改善を求める声を高める要因となり得ます。
このグラフは、公平性・公正さの指標としてのデータの変動を示しており、社会政策の効果やその実施に関連する意思決定に影響を与える重要な指標と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）
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**
– グラフには散布されたデータがあり、2025年7月から2026年7月までの期間において、最初と最後のデータポイントが示されています。
– スコアはおおむね0.8付近に留まっており、全体としては大きな上昇や下降が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイント間に急激な変動や明らかな外れ値は見受けられません。プロットは一貫してスコア0.8付近を維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いポイントは実績値を示しており、緑色のポイントが前年度のデータを示します。これにより、前年度と当年度の比較が可能です。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰に基づく予測を示していますが、予測値も実績に一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が同じ値を示しており、過去の傾向が続いていると想定されています。
– 比較点である前年度の値もほぼ同じであり、一年間を通じた大きな変動は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が一致していることから、モデルの予測精度が高いと考えられます。
6. **直感的な感じおよび社会への影響**
– 社会的な持続可能性と自治性のスコアが安定していることから、現状の取り組みが効果的である可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとって、リスクが低く安定した環境下での計画立案が可能であることを示唆しています。
このグラフは、持続可能性に関する指標が安定していることを示しており、現行の施策が適切である可能性を強調しています。結果として、急な対応が求められる状況ではないことが推測されます。
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
1. **トレンド**
– 最初の数か月において、実績AIのWEIスコアは横ばい、もしくはわずかな下降を示しています。その後、急激に下降している様子が見られます。予測AIのスコアは、実績と異なり、一定の範囲で維持され、急激な下降は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIで9月頃に急激な変動があります。これはシステムの問題や外的要因による一時的なものかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青いポイントは実績AIの値を示しており、緑のポイントは前年との比較を表しています。
– 線の色が異なることは、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）を示しています。それぞれが異なる傾向や精度を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AI（予測値）と実績AI（実際のパフォーマンス）の間には、初期の段階で乖離が見られます。予測AIは比較的安定しているため、実績の急激な下降は予想されていないものであ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性が欠けているように見られます。モデルの選択が実績の変動を十分に説明できていない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**
– 実績の急落は、社会基盤または教育機会に何かしらの課題が発生している可能性を示唆します。このような変動は、政策立案や改善策を講じる必要があると直感的に感じられるかもしれません。
– 予測モデルが実績値と一致しないことは、モデル選択やデータの品質について再評価する必要性を示唆します。
これらの洞察は、より良い予測精度を求めるために、データ不足やモデル精度の欠如、外的要因の影響を再評価するきっかけとなるでしょう。社会的な施策や教育機会の向上に向けた重要なフィードバックとして活用できます。
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
– **実績値（青）**は、最初は高いスコア（約0.6付近）であるが、その後に急激に低下している。このような下降トレンドは社会的な指標の変化を象徴している可能性がある。
– **予測データ**は、時系列に渡って様々な回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって推定されており、これらは一様な下降を示していないが、ランダムフォレスト回帰が降下傾向を示している点が興味深い。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い実績データは、初期に急激な低下を示しており、これは何か特異な出来事や政策の変更が原因である可能性が考えられる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 実際の観測データを示している。
– **予測（X印）**: 各予測モデルによる未来のスコア推定値。
– **比率（緑色）**: 比較対象としての前年度のデータ。
– **グレーの範囲**: 予測データの不確かさを表している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は方向性に違いがあり、異なる方法で将来を示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のデータでは、スコアに対する一定の周期性や明確な相関は見られない。ただし、急激な低下は特定の因果関係を見つける必要がある可能性を示している。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響
– 実績データの急激な減少は、恐らく政策や社会的行動における重要な変化を示している。
– 予測データの結果と比較して、慎重な分析を通じて社会的影響を評価し、迅速な対応が求められるかもしれない。
– 組織や政府は、これらのデータを基に、社会の多様性や自由の確保を更に強化する必要があると考えられる。
このグラフは、社会的な指標の変化を直感的に捉えるための価値あるツールとして役立つでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の時点を示しており、長期間のトレンドは不明です。しかし、特定の日付における時間帯ごとの変動が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急であり、特定の時間帯における変動が目立ちます。例えば、7月2日における色の変化が急で、何らかの大きな変動が考えられます。
3. **要素の意味**:
– 色はWEIスコアのレベルを示しており、色が濃いほどスコアが高いことを意味します。黄、紫、緑の色が示されており、それぞれ違うスコア範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時間帯や日付間で色の分布が異なり、時間帯や日によってデータの特性が異なる可能性が示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付でのスコアが極端な値を示しており、それが何らかの社会的要因とどのように関連しているかを分析することが重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることは、一部の時間帯で社会的イベントや活動が集中している可能性です。このようなデータ分析は、特定の時間帯へのリソース割り当てや、イベントの計画において重要な洞察をもたらすかもしれません。
このヒートマップは、特定のイベントや状況を理解するために重要な可視化手法であり、詳細な分析が求められます。
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:
以下に示すのは、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの期間は360日ですが、具体的に可視化されているのは短い期間のみのようです。
– 特定の期間に集中したデータポイントが、色の変化として表れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日に、特に午後の時間帯に明るい黄色のセルがあり、急激に高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は個人のWEI平均スコアを示しており、色の違いはスコアの違いを意味しています。
– 明るい黄色は高スコア、暗い紫色は低スコアを示していると予想されます。
4. **関係性**:
– 現在見えているのは特定の日付の連続した時間の比較であり、時系列的な変化を見るには他の日も含めた全体の視覚が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ期間では分布の全体像は見えません。7月1日と7月2日のスコアに著しい違いがあります。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– 複数の時間帯や特定の日で高いスコアが記録されることは、社会やビジネスにおいて特筆すべき活動やイベント、または社会の幸福度の急上昇などを示唆しているかもしれません。
– 長期的な視点でこれらのデータを分析することで、人々の行動パターンや社会的なトレンドを把握する手助けになるでしょう。
改善として、より多くの日付と時間帯を視覚化し、全体の流れを把握することがさらに有用です。また、このデータの背後にある要因を調査することで、より深い洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、2日間の時系列データを示しており、7月1日と7月2日の2日間に集中しています。長期的なトレンドや周期性の把握は困難ですが、提供されている短期間でそれぞれ異なるパターンが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日に極端な色の変化があり、特に深い紫と明るい黄色の色が顕著です。これは、ある特定の時間帯における変動が示されています。この急激な変動は、特定の出来事や社会的なイベントの影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示しており、色の濃淡がスコアの大小を表しています。特に、黄色が高いスコア、深紫が低いスコアを示していると考えられます。
– 密度の部分に関しては、7月1日と7月2日でスコアの分布が異なることから、データの集中度合いを示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**:
– 2つの異なる日ほどしか示されていないため、時系列データ間の関係性を分析するにはさらなるデータが必要です。しかし、日をまたぐ急激な変化は、天候や社会的イベントなどの日変化に起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間での極端な色の変化は、スコアの大きな変動を示しており、データが特定の外部要因に強く影響される可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じる可能性と社会的影響**:
– 短期間での大きな変化は、社会的現象の急激な増減、例えば政策変更や突発的なニュースによる影響を人々が感じ取る可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このような変動は、特にリスク管理や市場対応の観点から重要な示唆を与える可能性があります。分析者は、これらの急激な変化を予測可能にするための指標を特定しようとするでしょう。
補足として、より多くのデータがあると、より詳細な分析が可能となります。そのため、長期的なデータの収集と分析が推奨されます。
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**
– 各項目間の相関は、360日間で一定のトレンドを示しているとは言いがたいですが、特定の関連性が見られます。
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間に高い正の相関（0.97）が見られ、同様に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間にも高い正の相関（0.95）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 極端に低い相関値として、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」が-0.71を示しており、強い負の相関が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の尺度が負の相関（青）から正の相関（赤）を表しています。赤に近づくほど強い正の相関を示し、青に近づくほど強い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人のウェルビーイング（WEI）項目の間に全体的に高い相関が見られ、特に心理的ストレスが他の個人WEI項目と強く相関しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健全な状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に強い正の相関（1.00）があり、心理的・身体的健康が相互に密接に関連していることを示しています。
6. **直感的洞察および社会的影響**
– 社会的・教育的な機会は、個々人の平均的な幸福感に大きく影響している可能性があります。それにより、教育や社会基盤の改善が個々の幸福感を向上させるための重要な手段となるでしょう。
– 経済的余裕が公平性や公正さと逆相関にあることから、より平等な資源配分が社会的公正さを促進する可能性があります。
これらの相関関係は、各項目がどの程度独立しているか、または相互に依存しているかを示しており、社会政策の方向性を考える上で重要な指標となります。
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:
このグラフは、異なる「WEIタイプ」におけるスコアの分布を箱ひげ図で表しています。以下に各要素を分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは個別には示されていませんが、WEIタイプごとにスコアの中央値の違いが見られます。この情報は特定のWEIタイプが他に比べて優れたスコアを持つかどうかを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプ（例：総合WEIと社会WEI（共生・多様性、自由の精神））には外れ値が存在し、測定された範囲外のデータがあることを示しています。
– 個人WEI（経済合格）や社会WEI（社会整備・教育機会）においてもスコアのばらつきが観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の長さは四分位範囲（IQR）を示し、スコアのばらつき具合を表します。広い箱はデータの変動が大きいことを意味します。
– 線の長さ（ひげの部分）は、データの広がりを示していますが、外れ値は含まれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプの分布は独立しており、時系列データとしては示されていませんが、異なるWEIの関連性や相関性について考慮する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIや個人WEI（経済的充実）などの分布は比較的狭く、安定しているように見えます。このことは、これらのスコアが一貫したパフォーマンスを示している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体として、個人および社会的な要素が異なるスコア分布を持っていることが示されており、これが個人と社会の取り組みの違いを反映している可能性があります。
– 社会的なWEIタイプの中には、特定の分野（例：共生・多様性、自由の精神）で外れ値があることが、これらの分野における不安定性や改善の余地を示唆しています。
– ビジネスや政策立案者は、特に外れ値が多い領域に注目し、改善策を講じることで全体的なパフォーマンスを向上させる機会があります。
このような分析をもとに、社会やビジネス戦略の見直しや新たな施策の立案が考えられます。
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:
### グラフの概要と視覚的な特徴
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いた2次元のスキャッタープロットで、社会カテゴリーにおけるWEI（おそらくWell-being IndexやEconomic Indexなどの指標）を構成する要素を示しています。X軸が第一主成分（寄与率: 0.62）、Y軸が第二主成分（寄与率: 0.23）で、それぞれの主成分が全データのどの程度を説明しているかを示しています。
### トレンド
– 特定の明確なトレンドや周期性は観察されません。点の配置がランダムに見え、特に時間的な構造はないことが示唆されます。
### 外れ値や急激な変動
– 各点は比較的散らばっていますが、特定の外れ値とは見なされません。ただし、第一主成分が0.2に近い点は、他の点に比べて離れており、何らかの変動要因があった可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
– 点の位置は、主成分得点によってデータを要約したものであり、個々のデータポイントが主成分空間でどのように分布しているかを示しています。これにより、異なるデータセットや条件が抽出され、比較可能です。
### 複数の時系列データの関係性
– データセットの関係性については、PCAを利用しているため、主成分空間における類似性や相違性が示されています。関連する要素間の具体的な関係性は追加のデータ解析が必要です。
### 相関関係や分布の特徴
– 第一主成分が62%の寄与率を持つため、全体のデータの大部分を説明しています。第二主成分は追加の23%を説明し、残りの分散を表現します。主要な特徴は第一主成分によって把握できる可能性があります。
### 直感的な洞察とビジネス・社会的影響
– グラフからは、各データ点が示す要素が多様であるため、評価対象の構成要素が様々であり、これが結果に大きく影響していることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、この分析は要因の特定や異常値の検出に役立ち、政策決定やターゲット層の特性理解に寄与する可能性があります。
– また、第一主成分がデータ全体の大部分を説明することから、単一の要因が大きな影響力を持っていることを示しており、その要因の特定が重要であると考えられます。
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。
