📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下のような洞察が見られます。
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**: 全体的なトレンドとしては、2025年7月1日から7月4日にかけて、スコアは0.625から0.71の間で変動しており、特定の日に7月3日に最高値の0.775に達しましたが、翌日には0.685に下降しています。この短期間での変動は、7月3日に何らかのイベントや政策の変更があった可能性を示唆します。
– **個人WEI平均**: これは0.625から0.725での変動を示し、7月3日にピークを迎えました。同日に社会平均も上昇を示し、個人の状況改善または社会的要因が個人の幸福感に寄与した可能性があります。
– **社会WEI平均**: 0.625から0.825までの範囲で変動しています。この変動から、社会的要因の影響が大きく、7月3日の上昇は特に顕著で、この日に何か重要な社会的イベントがあったと考えられます。
### 異常値:
– 提供されたデータには、特に際立った異常値は報告されていません。
### 季節性・トレンド・残差:
– **トレンド**: 短期間のデータであるため、明確な長期的トレンドは見られませんが、7月3日のピークが短期的なトレンド変更を示す。
– **季節性**: データの範囲が短く、季節性パターンを明確に示すには不十分ですが、日夜の変動が観察される。
– **残差**: 短期間でのスパイクは予想される変動の中で変則的であるが、データのノイズや偶発的なイベントによるものであり、システム全体の内在的変動とは言い難い。
### 項目間の相関:
– 高い相関関係が特に見られるのは、**社会WEI平均**と**総合WEIスコア**、同様に**個人経済的余裕**と**個人ストレス**が反比例する傾向があります。社会的な安定が個人の経済的余裕感やストレスの軽減に寄与する可能性を示唆します。
### データ分布:
– 各WEIスコアの箱ひげ図を想定する場合、7月3日のような高いばらつきが短期的なイベントの可能性を如実に示しており、それ以降は再び中間値周辺にまとまります。
### 主要な構成要素 (PCA):
– PC1は全体の56%の変動を説明し、主に社会的要因（社会的公正、社会基盤）が含まれていると考えられます。PC2は21%の変動を追加で説明し、個人の健康やストレスが含まれます。このことから、多くの社会的要因がWEIスコアに与える影響が大きく、特に不平等と公正さが重要な指標であると考えられます。
### 結論:
短期的なデータ分析のため、明確な長期トレンドを特定することは難しいですが、日毎の変動は社会的要因と個人の反応がどうリンクしているかを示しています。7月3日に高い変動が観察され、公平性の向上や社会イベントがWEIにプラスの影響を与えた可能性があることを示唆します。データの変動は社会的変数に依存していることが明確であり、意思決定や政策策定にはこれを考慮することが重要です。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青色のプロット）は初期に集中しており、その後のデータが見られません。
– 予測（赤いバツ）は一度急激に上昇し、その後横ばいになっています。
– 線形回帰（緑色）と支持ベクトル回帰、それにランダムフォレスト回帰（共にマゼンタ色）は、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に実績では顕著な外れ値や急激な変動は見られず、データは比較的コンパクトな範囲に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データで、実際のWEIスコアを示しています。
– 赤いバツは予測AIの予測スコアで、7月上旬には実績に近く、その後予測範囲を超えて変動しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰と支持ベクトル回帰、ランダムフォレスト回帰の線は、異なるアルゴリズムを用いた予測のトレンドを表していますが、すべて横ばいを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは初期に集中し、その後予測データと比較されます。
– 異なる予測手法（線形回帰、支持ベクトル回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なるアプローチを取りながらも、ほぼ同様の横ばい予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中し、安定した分布を示していると言えます。
– 予測データは、実績データの範囲から段階的に逸脱して上昇し、その後の横ばいが示されています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期の実績から予測されるスコアが、後半で改善すると予測されていますが、これが実現可能かは不明です。
– 社会カテゴリーのデータとして、これがどのような社会的変化や施策によるものかを理解することが重要です。
– もしこのWEIスコアが社会的健康を示す指標であるなら、この一貫した横ばい予測は、短期的には安定しているものの、長期的な改善が見込めない可能性を示唆しています。
このグラフが提供する情報は、社会の状況を定量的に把握するための大切な指標であり、政策決定者や経済のアナリストにとって重要な洞察を与えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）の集中している期間には大きな変動がなく、横ばいの傾向が見られます。
– 線形回帰予測（紫色線）は、わずかに上昇するトレンドを示しています。他の回帰手法（ピンク、緑、シアン）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値は1箇所で集中しており、外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値、赤い×は予測値を示しており、推測に基づく予測の不確かさを示す灰色の範囲もあります。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色分けされ表示されており、それぞれの予測傾向が異なることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルの予測傾向はわずかに異なりますが、ランダムフォレストと線形回帰が他のモデルよりも未来のスコアを高く予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値には特定の傾向や周期性は見られず、比較的一定の範囲に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 見る限り、実績値が予測の範囲内に収まっているため、予測が相対的に信頼できることが示唆されます。
– 社会カテゴリーでのこのスコアは、将来的に一定またはわずかに向上することが期待されます。これにより、ビジネスや社会政策の計画において安定性を見込むことができるかもしれません。
予測手法の違いに基づく判断や、実績と予測の整合性を考慮した上で、計画立案に役立てられるでしょう。
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
– **上昇トレンド**: 初期の実績データが0.7〜0.85の範囲であったが、その後の予測値（線形回帰）が急激に上昇し、最終的に横ばいになる。
– **横ばいトレンド**: ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測では、ほぼ一定のスコア（約0.65〜0.68）を維持している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データはある程度のばらつきがあるが、大きな外れ値や急激な変動は観察されない。
– 線形回帰の予測では急激な上昇が見られる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイントを示しており、最初の一部の期間にわたっていくつかのばらつきが見られる。
– **予測（赤い×）**: 様々な回帰手法によって予測されたものを示す。
– **不確かさ範囲（灰色の帯）**: 確認されている範囲と予測のばらつきを示しており、初期の実績データに対応している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは初期の期間に限定されており、その後の予測モデル間には大きなギャップがある。
– 線形回帰の予測は長期的に見ると他のモデルとは異なり、上昇トレンドを描く。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには明確な周期性や大きな外れ値は見られない。
– 予測モデルの結果間での相関は低いように見受けられる。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な評価**: 実績データは安定しているが、予測モデル間の差異が明らかであるため、モデル選択やデータの質に関してさらなる検討が必要と感じられる。
– **ビジネス/社会への影響**: 線形回帰の将来的な大幅な上昇は見過ごせない可能性があるため、この予測が現実的であるかどうか慎重な検証が必要。また、異なるモデルが提示する多様な結果を考慮し、モデルの選択とその基となる仮説は深堀りが求められる。
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**: 初期の実績データはほぼ横ばいで、0.7から0.8の間に位置しています。
– **予測データ**: 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）では、ごくわずかに下降傾向が見られます。
## 2. 外れ値や急激な変動
– 目立った外れ値や急激な変動は見受けられません。実績データは比較的一貫しています。
## 3. プロットや要素の意味
– **実績データ（青いドット）**: 実際の観測値を示しています。
– **予測データ**: 様々な回帰モデルが使用され、将来のWEIスコアを予測しています。
– すべての回帰モデルは全体的に似たような予測をしています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データに対する複数の回帰モデルの予測はすべて同様の範囲にあり、互いに高い相関を持つことが示唆されています。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値の間に強い相関があると考えられます。全体的に、実績データが予測範囲内にあることから、選択されたモデルは適切な予測を行っている可能性があります。
## 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察**: WEIスコアが安定しており、予測モデルによる将来的な大きな変動もないため、個人の経済的余裕は安定していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済的安定が続く予測がされているため、個人消費や投資の意欲を高める要因となる可能性があります。しかし、特定の改善や成長の兆しが見られない場合には、新しい政策や施策が必要となるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めの数日間に密集していますが、その後の期間にはデータがありません。
– 線形回帰の予測（紫色）は、ゆるやかに下降しています。
– 決定木回帰（緑色）は安定しており、変化はほとんど見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は軽微な上昇を示していますが、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、特定の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は、過去の実績データを示しており、健康状態の一貫性が見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σによる信頼区間です。
– 線形、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測は、異なるモデルによる未来の健康状態の推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形とランダムフォレストの予測は、比較的一貫性がありますが、決定木の予測は独立して平行を保持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに基づいて、モデルの予測は全体的に安定しています。
– 予測と実績データには一貫性があり、特に外れた動きは見られません。
6. **人間が感じる直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– 健康状態が安定していると直感的に代弁することができ、近未来においても大きな変動は予測されていません。
– ビジネスや社会システムでは、このような安定性は安心材料となるが、予期せぬ変化がないか定期的なモニタリングが求められるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：7月1日から7月5日までの短期間で、WEIスコアは約0.5〜0.6の範囲で安定しているようです。この期間を過ぎると、実績データはないため、その後のトレンドは不明です。
– 予測データ（各色の線）：全体として緩やかな下降傾向があります。線形回帰（緑）が最も急な下降を示しており、ランダムフォレスト回帰（紫）が比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に大きく離れた点は見当たりません。全体的にクラスター化されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ
– 赤い「×」: 予測AIによる予測値
– グレーの範囲：予測の不確かさを表現しており、これが示すのは実際の値が予想される範囲です。
– 各色の線：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
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが用いられていますが、どのモデルも同じトレンドを示し、全体的に一貫性がありそうです。ただし、微妙な傾きの違いがモデルの性格を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に狭い範囲内に収まっており、その分布は均一ですが、期間が非常に短いため、全体のストレスレベルの傾向を把握できるとは言い切れません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**
– このグラフは、心理的ストレスの動向を予測する試みを示しています。一般的に、ストレスレベルの適切な管理は、生産性や個人の健康に大きな影響を与えるため、これらの予測は非常に有用です。
– 下降傾向が予測されていることから、現時点では改善の兆しが見られる可能性があります。しかし、改善の傾向が本当に意味のあるものであるかを判断するには、より長期間のデータが必要でしょう。ビジネスおよび社会的介入を考える上での重要な材料となり得ます。
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:
以下は、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**
– 実績のデータ（青い点）は期間中に緩やかに上昇しています。この傾向は自由度や自治の改善を示唆している可能性があります。
– 予測は3つの方法で行われています。線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）は同じ値で横ばい状態を示し、ランダムフォレスト回帰（紫線）は高い値で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績（青い点）は比較的一貫しており、外れ値は見受けられませんが、初期のデータは若干の波動があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示しており、実際の自由度と自治の状況を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に実績が収まっています。
– 赤い「×」は予測データポイントを示していますが、ほとんど見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって安定しているデータがある一方、実績データでは若干の上昇があります。この差異は、異なる予測モデルの特性や過去データに基づく将来の自由度の見積もりに依存していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの上昇トレンドと予測データの横ばい傾向を比較すると、モデルが過去のトレンドをうまくキャプチャできていない可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、実績における自由度と自治の改善が見られるため、人々や組織が自己決定権をより多く持ちつつあることを示唆しています。ビジネスや社会政策としては、個人の自由度をさらに促進するための施策が有効であるかもしれません。
– 予測モデルが安定していることから、この改善が続く可能性が高いと考えられますが、予測の不確実性に注意を払い、適切に対応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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は一定の範囲内に分布していますが、明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。
– 線形回帰（紫）の予測は、始めは上昇し、その後は横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト（ピンク）と決定木（シアン）は共に一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には、範囲の外に大きく外れた値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、青い範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰の線は、データを基にした単純な予測線を示しています。
– ランダムフォレストと決定木は、比較的安定した横ばい予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰予測が初期において他のモデルよりも高めですが、その後は横ばいに移行し、他モデルと一致するようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布には特に偏りは見られず、全体的に一定範囲に分布しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 実績データの一貫性と、予測モデルにおける安定した横ばいの傾向は、現在の社会の公平性・公正さが維持されている可能性を示唆します。
– 線形回帰が初期において若干上回っていることは、短期的には改善の兆しがあることを示すかもしれませんが、持続的な上昇にはなっていません。
– ビジネスや政策立案者にとっては、一過性の改善ではなく、長期的な公平性の向上を目指すことが重要であることを示しています。
全体として、このグラフは社会的な公平性が現状維持に留まっている可能性を示しており、さらなる改善が必要であることを直感的に訴えるものとなっています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、ほぼ安定した横ばいの状態を示しています。
– 予測結果には3つのモデルが使用されていますが、線形回帰（シアン）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（紫）は、上昇トレンドがさらに顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには明確な外れ値は見られません。ごくわずかな変動のみが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯で表現されていますが、実績値はすべて範囲内に収まっています。
– 予測AIの点（赤）は、未来の予測を表していますが、実績値とかなり近い位置にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と3つの予測モデルとの関係性を見ると、全体として確実な予測の範囲内で推移しています。
– 各モデル間で予測スコアの傾向が類似しているため、予測モデル間に強い相関関係があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータ範囲内では、実績と予測の間には顕著な相関関係が見られます。すべての予測モデルがほぼ一致した上下方向を示しています。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 現状、実績スコアが安定していることから、持続可能性と自治性が保たれていると多くの人が直感的に感じるでしょう。
– 各予測モデルの上昇傾向は、今後もプラスの改善が見込まれることを示唆しており、社会的には安心感と同時に改善の期待感が生まれます。
– ビジネスや政策立案においては、この安定性と予測された成長が戦略決定をサポートする要因となるでしょう。
環境が安定しており、予測される改善が期待できるため、持続可能な成長が期待されます。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的安定していますが、ばらつきがあるように見えます。
– 全体的なトレンドは横ばいであり、特定の日付での急激な上昇や下降は見られません。
– 予測線（線形、決定木、ランダムフォレスト）は全てほぼ水平で、大きな変化を予測していないことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、他のプロットに比べると、ある程度のばらつきがありますが、明確な外れ値は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）内に全てのデータが収まっていることから、大きな異常はないと言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）：実際の観測値を示します。
– 予測データ（赤い×）：今後の予測値ですが、今回のグラフでは表示されていないようです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）：予測の信頼区間を示し、3σの範囲を示しています。
– 予測ライン（色付きの線）：異なる回帰手法による予測ラインです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間の差はほとんどなく、高い精度で一貫した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の数日間の実績データが若干の分散を見せている以外は、全体的に均一な分布です。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取る点として、予測が非常に安定しており、今後急激な変化がないと見ることができます。
– これは、社会基盤や教育機会における安定性を示している可能性があります。ビジネスや政策決定者にとっては、リスクが低く安定した環境であると判断できます。
このグラフは、社会基盤や教育機会の安定性を示しており、政策の継続や調整における重要な判断材料となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間にやや変動がありますが、その後安定しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる形で水平または漸増しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、初期にややばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、実際の観測値のばらつきを示しています。
– ピンクなどの線は異なる予測モデルの結果を示しており、予測の不確実性の範囲（グレーの帯域）も確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる予測をしていますが、全体として実績の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおいて一定の範囲内にばらつきがありますが、全体として安定したトレンドを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定しているため、社会的にも安心感を与えるかもしれません。この安定性は共生・多様性・自由の保障に関連する要因が今後も維持される可能性を示唆しています。
– 予測からは、社会的な施策や活動がこの安定性をさらに助長するか、場合によっては向上する可能性があります。社会政策やプログラムの評価において重要なインサイトを提供できるでしょう。
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:
以下の視点からこの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯ごとの変化を色の濃淡で示していますが、全体的なジグザグなパターンが見られるため、特定のトレンドが明らかではないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時に明るい黄色の色が見られることから、急激な上昇があった可能性があります。これは他の時間帯や日付と比べて著しい変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、紫が最も低く、黄色が最も高い値を示しています。特に、灰色から緑色でスコアの程度を判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の組み合わせで各スコアが表示されており、高スコアを持つ日は特定の時間帯に集中していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付と時間帯でスコアの高低が激しく変動していることが分かるものの、明確な相関があるかは不透明です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見る人は、特に7月3日の16時の高いスコアに注目するでしょう。これは、特定の社会的要因やイベントがこの時間に影響を及ぼした可能性があります。このようなデータは、特定の時間における社会的活動のピークの理解や、リソース配分に役立ちます。
このヒートマップは、特定の時間帯における社会的活動の変動を視覚的に明示し、特定の時間帯にどのようなイベントや出来事が影響を与えたのかをさらに探るためのきっかけとして利用することができます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドが非常に静的で、全体的には変化が少ない様子が見られます。
– 特定の日付（2025-07-03）に急激な変化が観察されます。他の期間は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の明るい黄色のプロットは、急激な上昇またはスコアのピークを示しています。これに比べて他の日は暗い色が支配的であり、スコアが低いか一定であることを表現しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表しており、黄色が高いスコア、青や紫が低いスコアを示しています。
– 時間軸に沿った色の変化は、特定の時間におけるスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でのスコアの変動が、日付ごとに比較されます。明確な周期性は見られませんが、日ごとの変化を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 具体的な相関関係は視覚的には観測困難ですが、特定の日に劇的にスコアが上昇していることから、その要因が他の日付にも影響する可能性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 特定の日にスコアが高いことは、何らかのイベントや特異な出来事があったことを示唆しています。このようなピークは、イベントの成功度を測定する指標として重要です。
– 日々のスコアが低い場合、全体的なウエルビーイングの向上策が必要であると考えられ、特にスコアが高かった日を手がかりに改善策を探ることができるでしょう。
このヒートマップを元に、さらなる分析を行い、特定のアクションプランや戦略を立てることが可能です。
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:
このヒートマップに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯ごとのWEI平均スコアを色濃度で表現しています。特定のトレンドや周期性は明確には見られませんが、色の変化から一定の期間で変動があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時のセルは非常に濃い紫色で、他の時間帯や日付と比較して極端に異なる値を示しています。これは外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEI平均スコアの変動を示し、黄色が高スコア（約0.76）、紫は低スコア（約0.66）を示しています。中間の緑系の色はその中間値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとの比較では大きな変動は見られず、黄色のセルは特定の時間に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個々の時間帯での値のばらつきが比較的あり、一部の時間にスコアが突出して低くなることがあります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– ヒートマップは社会的な活動や行動の変動を示している可能性があり、特定の時間帯に何らかの要因でスコアが低下していることが示唆されます。ビジネスシーンでは、このようなデータを活用して効率的なリソース配分や活動計画の最適化が考えられます。
全体として、各時間帯や日付の変動の原因を理解することが、さらなる分析の次のステップとなります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間の相関関係を示しているため、時間軸のトレンド自体は示されていませんが、項目間の傾向を追うことができます。
– 相関値が高い領域が赤で表示されており、低い領域が青で表示されるため、相関の強さが一目でわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりは、異常に低い相関が目立つ青い領域が気になります。これらは、予想外の項目間の相関がないことを示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは、二つの項目間の相関の強さを示しており、赤いほど強い正の相関、青いほど強い負の相関を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」が0.69、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」が0.29と低い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目が30日間にわたる変動を示す可能性があり、長期的な傾向の分析や複数項目の相関から、ある程度の洞察を得ることができる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間で強い正の相関が見られる。「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」が0.92と非常に高い相関を示しています。
– 一方で、「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.56と中程度の相関に留まります。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– 人々は、心理的ストレスと健康状態が強く関連していることを確認し、それが予想通りであると感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、「社会的公平性」と「持続可能性」などの相関が低いことが分かれば、持続可能性に対する投資が必ずしも公平性の向上に直結しない可能性があると判断できるでしょう。
– 社会全体としては、多様性の確保と自治体運営の関連性を強化することが必要かもしれません。
このヒートマップは、社会的指標間の関係性を理解するのに有用であり、政策立案や戦略形成において洞察を提供することができます。
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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を示しています。以下は視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として特定のカテゴリでのスコアに大きな上昇や下降のトレンドは示されていませんが、カテゴリ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリに外れ値が見られます。例えば、「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」などで外れ値が観察されます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリと比べてスコアが低く、変動が大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲はデータの四分位範囲を示し、中央値は箱の中の線で示されています。
– 箱の幅の違いはスコアの分散を表しており、「個人WEI（心理的ストレス）」のような箱は狭くスコアが非常に変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、カテゴリ別のスコア分布を比較しているため、直接の時系列関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は似たような分布を持っています。
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**:
– 多様なカテゴリで高いスコアが集中していることから、社会全体としての安定性や個人の豊かさが示唆されます。
– しかし、「個人WEI（心理的ストレス）」の低いスコアは、社会的なストレスを示しており、精神的健康の問題が潜在的なリスクであることを示しています。この点を重視し、社会政策で対応する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）による2次元散布図です。トレンドというよりは、データの分布の様子が示されています。第1主成分（x軸）と第2主成分（y軸）の両方において、それぞれに散らばったデータポイントを示しており、具体的な時間的トレンドはこのグラフからは読み取りにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ある地点で第2主成分の値が高く、別のいくつかの地点で低くなっているため、外れ値に近いものがあります。しかし、全体として極端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**
– 各プロット（点）は、データセット内の各要素の主成分における位置を表しています。第1主成分の寄与率が0.56と高いため、この成分がデータの分散をより多く説明しています。色や密度の変化は示されていないため、各点は均一に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列としての情報は示されていないので、各データポイントがどのような時制関係にあるかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分間の相関については直接的に示されていませんが、第1主成分が多くの分散を説明しているため、この軸に沿った分布の影響が大きいと考えられます。また、各主成分における分布の広がりが示されているため、データセットの多様性を示しています。
6. **直感的な感じ方と影響**
– ビジネスや社会において、この種の主成分分析はデータの次元削減や内部構造の把握に役立ちます。データポイントが散らばっている場合は、多様な要素が存在していることを示唆しており、統一的な施策の難しさを示します。社会においては、異なる特徴や側面を考慮して多角的なアプローチが必要であることを示しています。
このグラフから、人間はデータの内部構造や要素間の関係性を直感的に感じ取り、戦略の立案に寄与することができるでしょう。
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。