📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ解析結果
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**: データを短期間で見ると、全般にわたって0.62から0.77の範囲で変動しています。最初や中盤に若干の上下の変動が見られますが、7月3日の急上昇(0.775)が最も顕著です。
– **個人WEI平均**: 初期には0.675から開始し、0.64から0.725の範囲で波打つような軽微な動きがあるが、7月3日に上昇(0.725)が観察されています。
– **社会WEI平均**: より顕著に上昇と下降を繰り返しており、特に7月2日の降下と7月3日の上昇(0.825)が顕著です。
#### 2. 異常値:
– 提供されたデータセットに異常値は検出されていませんでした。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
長期にわたる大きなトレンドは認識できませんが、短期間のデータ変化は社会の状況の即時的な変動を反映している可能性があります。上昇や下降パターンに干渉する残差成分が認識されていますが、シーズナリティの詳細は短期間のため明らかではありません。
#### 4. 項目間の相関:
相関ヒートマップでは、社会WEI平均と各社会的分類項目間に強い相関が見られることが示唆されています。特に、共生・多様性（社会多様性）、社会基盤・教育機会が高い相関を示す可能性があります。個人の評価と直接相関は薄いようですが、その中でも経済的余裕と健康状態が比較的高い連関を持つようです。
#### 5. データ分布:
– 各WEIスコアの箱ひげ図では、中央値付近でのデータの集中が観察され、オーソドックスなデータ分布が予測されます。外れ値の明確な兆候はありませんが、変動がある項目（社会的公正や社会多様性）が他の要因よりも信号を持ちます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– PCAによる分析では、主要な構成要素PC1とPC2の寄与率がそれぞれ0.56、0.21であることが判明しています。PC1は総合スコアにより強く影響し、主に経済的余裕と社会的基盤がWEIを形成する重要な要素であることが示唆されます。PC2は個々の感情的、心理的なストレスや自治の要素が強く働くと解釈できます。
### 結論:
総合して、WEIの推移は短期間の変動が主であり、特に社会的要因が大きな影響を持っています。個人の要因においては、経済的要素と健康の安定が全体のバランスをとる一因と推察されます。これらの要素のトレンドを把握することで、政策や社会改善の施策に対して具体的かつ効果的なアプローチが策定可能であると考えられます。単一の要素への依存を避け、多次元的に理解することが必要です。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期の実績（青い点）は0.6前後で安定していますが、その後ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が急上昇しています。線形回帰（シアン）と決定木回帰（緑）の予測はほぼ水平です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な上昇はランダムフォレスト回帰予測にのみ見られます。他のモデルは安定しており、外れ値は少ないです。
3. **プロットの意味**
– 実績（青）は過去のデータを示し、比較的安定しています。
– 緑の前年度データは将来の比較基準として表示されており、予測（赤）と実績がどのように一致するかを見ています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示しています。線形と決定木は同様の安定した予測を示し、ランダムフォレストが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は年度ごとの比較において安定しており、前年度データと一部重なっています。ランダムフォレスト回帰は他の予測とは異なるパターンを示しています。
6. **直感とビジネス/社会への影響**
– ランダムフォレストの急上昇は新しい変化や要因を捉えている可能性がありますが、他のモデルがそれを支持していないため、慎重に検証が必要です。社会において、急激な変化が予想される場合には、その要因を明らかにし、適切な対応策を検討することが重要です。ビジネスにおいては、今後の予測精度を高めつつ、変化への柔軟な対応が求められます。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおける個人WEI平均スコアの時系列散布図です。
1. **トレンド**
– グラフの左側において、実績AI（青色）の値は若干の上昇傾向を示しています。
– 予測AI（赤色のX）は、実績AIよりも若干高めの数値を示しています。
– 時間経過とともにスコアがどう変わるかはまだ明確でないが、実績と予測の間に差があることを考慮する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や異常軌跡は見受けられませんが、早期には傾きの変動が観察されます。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてが異なる予測を示し、各モデルの予測精度と特性の違いを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績のデータポインツを示し、赤色はそれに基づく予測値。
– 線形回帰はシンプルな傾向を示す一方で、ランダムフォレストや決定木は複雑なパターンを捉える可能性があります。
– 時系列としてのデータは、特定の月に密集していることがわかりますが、グラフ全体の期間に渡って分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間にわずかな厚みがあることから、予測の信頼性や実績との相違を探る価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 比較AI（緑色）は後半に集中しており、前期の予測との相関や分布の違いを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会にする影響**
– 最初の段階で正確なスコアを得ることの難しさを示しつつも、予測の改善によって将来的な意思決定に役立つ可能性があります。
– 社会的な動向や政策立案において、データから予測される変化を柔軟に捉えることが求められます。
このグラフからビジネスや社会において、データに基づく決定を行う際の慎重さと、統計的モデルの多様性から来る予測の不確実性を認識する重要性についての洞察を得られます。
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**
– グラフは2つの異なる時期に分かれています。最初の時期（2025年7月まで）は実測値といくつかの予測モデルが示されていますが、その後はデータが示されず、再び2026年6月頃に予測データが表示されています。
– 初期では、実測値が上昇し、その後やや横ばいの傾向があります。予測モデルの線がこれを補完しており、安定したWEIスコアをもたらしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られませんが、評価日の間隔が空いているため、急激な変動が起こり得る可能性はあります。
– 実測値には大きな急変は見られませんが、将来的に予測がどの程度正確かは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い散布点は実績値を示し、一貫して評価されています。
– 緑のプロットは前年の比較を示し、分布がやや異なります。
– 予測には複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、異なる予測の精度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績値と予測モデルは、特に明らかな不一致は見られず、予測が過去の延長線上にあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測範囲は、それぞれの予測手法の特異性を表しています。予測が大きく広がっていないため、比較的一貫した相関が予測されています。
6. **直感的な印象と影響**
– グラフから受ける印象として、予測モデルが過去のデータを基に安定した将来予測を提供しているように見えます。
– ビジネスや社会への影響として、この安定度は政策策定や長期計画において信頼性の高い基盤を提供する可能性があります。ただし、急激な市場変化がある場合に対応できるかどうかは不明です。
この分析は、長期的な視野での特定の社会指標の安定化を提供する手段として、ビジネス戦略や政策立案において重要な指標になるでしょう。
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:
このグラフでは、個人の経済的余裕（WEI）のスコアが360日間にわたる時系列でプロットされています。以下に、その特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 左側に実績データ（青い点）が集中していますが、右側の予測データ（緑の点）は別の時期に分布しています。周期性は観察されず、トレンドとしては一定の範囲内で変動しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ上には明確な外れ値は見られません。ただ、青い実績データと予測データの間に急激な変動があるように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績のスコアを示しており、一定の範囲内で推移しています。
– 緑の点は将来の経済的余裕を予測していると考えられ、実績データと隔たりがあるエリアにプロットされています。
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の間に時間的なギャップがあります。これは、特定の時期からの動向を予測していることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データ（青）は、将来の予測データ（緑）と若干異なる範囲に分布しており、予測手法によるバラツキが予測精度に影響している可能性があります。
6. **直感的な感想と影響:**
– グラフからは、将来的な経済的余裕が現状と比較して如何に変化するかという関心が読み取れます。社会的・経済的要因によって、予測と実績の間に差異があるため、変化の原因追求が重要です。
– ビジネスにおいては、このデータを基に資源配分やリスク管理を行い、経済的余裕の向上を目指す戦略が検討されるでしょう。
このグラフは、経済的余裕の現状と予測を視覚的に理解するためのツールであり、効果的な戦略を策定する際に活用されるでしょう。
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:
このグラフに基づく洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ上では、一定の健康状態のスコアが示されているが、時系列的な情報は限られているため、はっきりとしたトレンドは見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰による予測データが急激に下がっているのが注目される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、比較的安定している。
– 緑の点は前年のデータで、現在よりもスコアが低い。
– ピンクの線は計算予測で、下落の予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法には異なる傾向が見られる。特にランダムフォレストはリスクを示唆しているため、異なる予測手法間での再評価が必要かもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間内のデータだが、実績と前年実績に明確な相関はない。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績は一貫しているが、予測が分かれるため、評価方法の再検討が必要。
– 健康管理や予防策が重要であることを示しており、特にリスクが予測される時期には注意深く対策を講じるべき。
– このデータが企業の従業員健康管理に関連するものであれば、福利厚生の充実や健康促進プログラムの導入を検討することも考えられる。
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:
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、個人WEIスコアは一時的に若干の変動が見られるが、全体的には0.6付近で安定している。
– その後、長期間にわたってデータが欠落しているか可視化されていないため、明確なトレンドは把握しにくいが、終盤にかけて再びデータが現れている。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに大きな外れ値や急激な変動は見られない。全体としてデータは安定している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）は実際のWEIスコアを示す。
– 緑の点（前年）は過去データとしての基準線を提供している。
– 灰色のバンドは予測の下限を示し、不確実性の範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データはほぼ一致しており、予測が実績に対して適切に行われていることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体のスコアが0.5〜0.6の範囲で安定しているため、短期的な変動よりも一貫したパターンが優勢といえる。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データの安定性から考えると、個人の心理的ストレスが一定の範囲で管理されていることが示唆される。
– 長期間のデータ欠落があるため、全体的なストレスの推移を完全に把握するには追加データが必要。
– 安定性があることは、社会やビジネス環境において比較的安定したメンタルヘルスの維持ができている可能性を示唆しており、労働生産性や生活の質向上に寄与する。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治に関するWEI（Well-being Index）の時系列を示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. トレンド:
– グラフの前半部分（2025年7月付近）は安定した低めのスコアを示しており、その後急激に上昇しています。
– グラフ後半（2026年5月以降）は、前年度のスコアを参考にした比率で高いスコアを示しているように見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 最初の期間における急激な上昇は顕著な変動です。
– その後、安定した高スコアが続いており、大きな外れ値は見当たりません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑の点は予測データ、グレイの範囲は予測の下限を示しています。
– 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、比較的高い予測値に基づいています。
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の間に整合性が見られ、予測値の範囲内で推移しているように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測の間に相関があり、予測方法に従って良好に予測されている可能性があります。
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:
– 急な上昇とその後の安定した高スコアは、個人の自由度や自治が向上していることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、このような安定した向上はポジティブな環境変化や政策の成功を示している可能性があります。
この分析からは、WEIスコアの改善が継続することで、個人や社会全体の幸福度が向上する可能性があると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 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）は、初期の予測時点で若干の変化を示していますが、最終的には1.0に近い値に収束しています。
– 実績（実績AI）のデータに関しては、最初から比較的一定の範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータは大きな変動を示していないようです。予測値も初期の段階では変動があるものの、大きな外れ値は観測されません。
3. **各プロットの意味**
– 青色の実績プロットは、実際の社会WEI（公平性・公正さ）スコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示しており、予測区間の上下限を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が使用されていますが、最終的にほぼ同じスコアに収束していることから、これらのモデル間には比較的一貫した相関があると考えられます。
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、一定の相関があると考えられます。特に後半の時点で実績データが予測値の範囲内にある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定して推移していることから、社会WEI（公平性・公正さ）は堅調に維持されていると評価できます。
– 各予測手法が1.0近くに収束しているため、今後のスコアに対する期待値は高いと考えられます。
– ビジネスや社会において、これらの予測データが堅調であり、信頼性が高いと捉えられるなら、ポジティブな施策の継続が後押しされる可能性があります。
このグラフは、社会の公平性と公正さについての評価を視覚的に示しており、継続的なモニタリングや政策判断において重要な役割を果たすでしょう。
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**
– 初期のデータポイントでは「実績（青色）」が示され、0.8以上の高いスコアで安定しています。
– その後、異なる予測手法（紫色と青色の線）による将来のスコアが示されています。線形回帰とランダムフォレスト法が増加傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のところ、著しい外れ値や急激な変動は見られません。すべてのプロットポイントはむしろ安定した範囲にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点（実績AI）**: 実際の観測値を示しています。
– **緑色の点（前年AI）**: 前年のデータとの比較を視覚化。
– **予測における他の線**: 異なるAIモデルによる将来の予測。この中で、ランダムフォレストと線形回帰が特に注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測の手法が相互に比較され、全体のスコアがほぼ同様の増加傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 為された予測全般と前年データと実績データの間には、密接な相関があることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、将来の持続可能性と自治性が高まる可能性があることを示唆しています。
– 社会政策やプランナーにとってはポジティブなサインであり、今後の施策や戦略において自信を持って取り組むことが期待されます。
全体として、このグラフはAIモデルによる予測が高い信頼性を持っており、将来の持続可能性の向上を楽観視できる材料を提供しています。
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**
– 時系列において、最初の数か月間は比較的高いスコアで安定しています。
– その後、約6か月経過した地点でデータが再び現れ、スコアはやや高い水準で集中しています。
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。
– 早期のスコアは均一で、後半のスコアも安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データは最初の時期に集中しており、予測結果（赤）はありません。
– 後半に数値の間に収束している緑のプロットは前年の比率を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期と後期に分かれているデータですが、重大な相関は見受けられません。
– 予測範囲（灰色）や線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関の特徴は明確ではありませんが、スコアはある範囲内で収束しています。
– 見られる範囲は狭く、予測の一貫性を示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このデータは、初期と後期で2つの異なる期間における社会基盤や教育機会の安定性を示しています。
– スコアの安定性は、社会インフラや教育システムが一定の水準で維持されていることを示唆し、政策の持続可能性を示す指標となり得ます。
このグラフから得られるインサイトは、特に教育機会や社会基盤が安定しているかどうかを評価する際に役立つ情報を提供する可能性があります。スコアの集中性と一貫性は、長期的な改善や維持を示すプラスのシグナルと捉えることができます。
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（青い点）**は最初の数ヶ月で0.5から0.8まで上昇し、その後横ばい状態です。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**は0.8から1.0の間でしばらく横ばいですが、その後1.0に向かって上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**は過去の実績データを表しています。
– **去年（薄い緑の点）**は前年のデータを示し、それに基づいた予測の下限が示されています。
– **予測（赤い×、異なる色の線）**は異なる予測モデルによる将来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績**の変動は比較的穏やかであり、予測の傾向に一致しています。
– **線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**の予測は大きく異ならず、全体的に一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去の実績と予測が大きなギャップなく接続されています。データポイントは全体的に予測をサポートするように配置されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 一般的にプラスのトレンドが示されており、共生、多様性、自由の保障が高まっていることを示唆しています。
– 企業や政策決定者にとっては、これらの領域を強化する施策が有効であることが示唆されます。特に、予測モデルが一致した改善トレンドを示していることから、戦略が良好に機能していることが期待できます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**：
– 日付が進むにつれて、全体的な色の変化からスコアに一定の変動があることがわかります。
– 特定の周期性は明確には見られませんが、短期間で色が移り変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月3日の色の変化（黄色）は、他の日に対して際立っており、これは急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 色の明暗がスコアの高さを示しており、特に紫から黄色への変化はスコアの明確な上昇を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時間帯（縦軸）毎に状況が異なることを示しており、例えば夜間の変動が目立ちます。これは活動の度合いや社会的要因による変動が時間帯によって異なること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**：
– 同時点での複数の時間帯の比較を行うと、特に16時から19時の間で変動が顕著であり、これはその時間帯に特異な出来事や社会活動があった可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**：
– ヒートマップは、特定の時間や日付での社会活動の変化を視覚的に捉えるのに役立ちます。特に休日や特定の社会イベントの日における変動を示していることも考えられます。
– スコアが高い日時は、社会活動の活発さや関連するイベントがあった可能性があり、これを基にビジネスや政策の調整が検討されることがあるでしょう。
この分析によって、社会的動向の把握や予測に役立つ具体的なデータを視覚的に捉える手助けとなります。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– 全体として、色の変化からは明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– しかし、特定の時間帯や日付で違いがあり、これは周期性や日ごとの変動を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日の16時台に非常に明るい黄色が見られ、急激なスコアの上昇を示しています。
– 対照的に、紫色のエリアはスコアが低いことを示しており、7月1日から2日にかけての特定の時間帯での減少を示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫色に近づくほどスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる日付と時間帯におけるスコアの変動が見られますが、特定の日と時間帯に固有の相関はこのグラフからは明確になっていません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯ごとに異なる色の変動が示されており、特定の時間でスコアが上がるか下がる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響:**
– WEIスコアは個人の幸福や作業効率などを示す可能性があり、特定の時間や日付での高スコアは活動が活発になるタイミングを示しているかもしれません。
– 特に高スコアの日や時間帯に合わせた活動やプロモーションを計画することでビジネス効果を最適化できる可能性があります。
– 社会的には、このデータを活用し、リソースの配分や労働時間の調整に役立つ運用が考えられます。
この分析により、特定のパターンを確認し、さらなるデータの分析や考察を行うことで、社会的およびビジネス的戦略をより効果的に設計するためのインサイトが得られます。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは短期間のデータしか表示されておらず、全体のトレンドを把握するのは難しいです。しかし、上段（8時）と下段（19時）で色の変化が見られ、日による変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時のデータポイントは、他のデータポイントよりも大きく色が異なるため、重要な変動や異常があった可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 色は特定のスコアを示し、色の濃淡で値が表現されています。黄色は高く、紫色は低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変動が観察され、異なる日での比較が可能です。日によってスコアが変化しており、特定の日の活動や出来事が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（19時など）において、スコアが顕著に高く、日中（16時）が低い値を示しています。これにより、時間帯によるスコアの特性が浮き彫りになります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は、この時間帯や日の変化が、社会的または経済的なイベントや行動（例：仕事、娯楽）が影響していると感じるかもしれません。特に16時の異常値に着目すると、何か特異なイベントやストレス要因があったのかもしれないと考えられます。
– 社会やビジネスにおいては、これらの傾向を把握することにより、特定の時間帯に対する戦略やプランを検討する際の指針とな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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド：**
– ヒートマップでは時間的なトレンドは表示されませんが、異なる社会的項目間の相関関係が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– ヒートマップそのものには外れ値や急激な変動は表示されませんが、相関係数として−0.19などの値が目立ちます。これは、特定の項目間で相関が低いもしくは逆相関である可能性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味：**
– 各セルの色は、相関の強さと方向を示しており、赤は正の相関（強い関係）、青は負の相関（逆の関係）、白は相関がないことを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性：**
– 時系列データの関係性は直接見えませんが、社会的な要因ごとの関連性が示されており、「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間は高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 「総合WEI」と複数の他の項目（例:「個人WEI平均」「社会WEI平均」）との間で強い正の相関が見られます。
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間に強い正の相関があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響に関する洞察：**
– 多くの項目で正の相関が見られることから、ある一つの要素の改善が、関連する他の要素にも良い影響を及ぼす可能性があります。
– 例えば、「公正性・公平さ」の改善が、「持続可能性と自治性」にも波及する可能性が示唆されます。
– 心理的ストレスが他の個人WEI要素と強く関連していることから、ストレス管理が重要であり、社会全体の幸福度を高めるための重要な要因となりうることが示されています。
– 社会の多様性や自由の保障が他の社会WEI要素と関連しているため、政策決定者はこれらの要素に特に注意を払うべきです。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– データ全体を通じて、特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）は示されていません。しかし、各カテゴリの中央値や分布範囲が異なることで、比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図には外れ値が見受けられ、特に「個人WEI（経済充実）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」で顕著です。この外れ値は、特定の事象や異常なデータポイントがあることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、そのWEIタイプのスコア分布を示しています。四分位範囲、中央値、外れ値の有無がそれぞれの特性を示す要素です。
– 色の違いは視覚的な区別を提供し、特定のグループやカテゴリを示唆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**
– 時系列データとしてではなく、統計データとしてのカテゴリ比較であるため、特定の時間的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の広さは、ばらつきの程度を示します。特に「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」では広い範囲を示し、多様な値が報告されています。
– 相関関係は箱ひげ図から直接は見えませんが、各カテゴリの中央値や四分位範囲を比較することで、どのカテゴリがより安定しているかなどがわかります。
6. **グラフから人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフを見て、人々はどの方面で社会的、個人的な充実が高いかに注目するでしょう。
– 社会的指標（社会WEI）が持つ広い変動範囲は、環境や社会的構造が多様であること、またそれが個人に異なる影響を与えている可能性を示します。
– ビジネスや政策決定において、注意すべき外れ値や安定性の低いカテゴリを特定する手助けとなります。安定性の低さは改善の余地を見つける鍵となるでしょう。
全体としてこのグラフは、WEIスコアがどのように異なるカテゴリにおいて分布しているかを俯瞰的に把握するための強力な視覚ツールです。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）のグラフはトレンドの分析には使われませんが、データのばらつきやクラスタリングが見られます。明確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**:
– 点の配置に極端な外れ値は見当たりません。データは比較的均等に分布していますが、主成分空間で隣接しているプロットや孤立したプロットがいくつか見られます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは第1主成分と第2主成分による分布を示しています。第1主成分（寄与率0.56）と第2主成分（寄与率0.21）は、データの分散を説明するクリティカルな方向を表します。
– 第1主成分の寄与率が高いため、これが最も重要な変動要因となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列がある場合、それぞれのデータが異なる主成分にどのように影響を及ぼすかに関する情報を引き出すことができます。ここのプロットは時系列データのクラスタリングを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1成分を中心に広がっており、第2成分は補助的な説明変数として機能しています。この特徴がデータの主要な分散要素を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に見ると、右上側の一群と左下側のプロットが識別可能で、異なる特性を持つグループとして捉えるかもしれません。
– 社会またはビジネスにおいて、これらの主成分を用いた分析は、異なるカテゴリーやサブグループを理解し、ターゲットを明確にするために役立つでしょう。
このグラフ全体からは、データの構造を2次元に圧縮し、その主要な変動要素を視覚的に理解することが可能です。
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。