📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIスコアは、2025年7月1日から7月4日の間に見られ、全体的にわずかな上昇傾向を示しています。しかし、時折急激な変動があり、特に7月2日に0.725から0.7875への急上昇が目立ちます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは比較的安定していますが、7月2日には明確な上昇が見られます。一方、社会WEIは全般的に高いスコア傾向があり、特に7月2日にピークの0.85を記録しています。
#### 異常値
– 総合WEIでの異常値は7月1日(0.65), 7月2日(0.79), 7月4日(0.66)に検出されています。これらの異常値の背景には、特定の日における政治的もしくは経済的な出来事が影響している可能性があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均においても、似たような異常が検出されており、特に社会的な側面での高いスコアがその原因の一部となっている可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– 当該期間では大きな季節性パターンを観測できませんが、短期的なトレンドとしては不安定さがあり、社会的または経済的イベントに起因する残差が多く見られます。これらの残差は一過性的なイベントや政策の変更が背後にあるかもしれません。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップでは、個人WEIの「経済的余裕」と「健康状態」の間に強い関連性が見られ、これらが個人の幸福感に大きく寄与していることを示しています。また、「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」が強く相関しており、社会WEIにおける持続可能性の重要性を表しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは全体的なスコアのばらつきが大きくないことを確認できますが、一部の項目で外れ値が存在します。特に、「個人の心理的ストレス」と「社会の公平性・公正さ」はデータの中央値より外れた値をとることが多いため、これらのスコアの高低は社会的圧力や不公平に関連している可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果では、PC1が全体の58%を説明しており、「社会的多様性」と「持続可能性」が主要な変動要因となっていることがわかります。PC2は19%を説明し、より個人的な「健康状態」や「心理的ストレス」が影響力の高い構成要素となっています。これらは、社会的条件と個人の健康状態がWEI全体にとって重要な要素であることを示唆しています。
### 結論
この分析から、WEIスコアの動きにはいくつかの根本的な変動要因があることが示されています。短期的な不安定さにもかかわらず、個人と社会の相互作用が全体的な幸福感に持続的な影響を与えていることがわかります。今後の分析では、これらの要因がどのように相互関連し、長期的なトレンドを形成するかに焦点を当てることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期に集中しており、その後はデータがありません。予測線（緑、青、紫）はほぼ一定で、横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データで、いくつかの点が異常値として黒い円で強調されています。特に、他のデータ点と比較して、若干の変動が見られますが、全体的には大きな急変は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを、Xは予測データを示しています。黒い円は異常値を示しています。予測線は予測されるトレンドを示しており、色は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、予測が将来的に期待する傾向を示しています。予測の不確かさ範囲は狭く、予測に対する信頼度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は期間の前半に集中していて、その後のデータはありません。予測データは非常に安定しており、これが実績データの変動をなだらかにする役割を果たしています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフからは予測が安定していることが感じられ、変動が少ないため、これがビジネスや政策にとって安定性を提供する可能性があります。実績データの初期の異常値は潜在的なリスク要因であり、注意が必要です。事前に対応策を考えることで、潜在的な問題を未然に防ぐことができます。また、予測の信頼性が高いという状況は、計画立案や意思決定においても役立つでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. トレンド：
– **実績（青のプロット）**：データのプロットが最初の数日に集中しており、特に顕著な上昇や下降トレンドは見られませんが、全体的にほぼ安定していると言えます。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**：
– 線形回帰と決定木回帰は上昇トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. 外れ値や急激な変動：
– いくつかのデータポイントは異常値として特定されています（黒い輪で囲まれたプロット）。これは他の点群から外れた値を示しています。
3. プロットや要素の意味：
– **実績（青のプロット）**は、過去の実際の結果を示しています。
– **X印の予測**は予測モデルの結果を示します。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のボックス）**は、モデルが想定する予測の範囲を示しています。
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を比較すると、予測が現状よりも上昇傾向であることが示されています。異なる予測モデルの結果を比較することで、よりバランスの取れた見解が得られる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績データは一定の範囲で安定しているが、予測データはより広範な変動を示しています。
6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響：
– グラフから直感的に感じられることは、現在のデータが比較的安定している一方で、将来的な予測はポジティブな傾向性を示しているため、積極的な期待が高まる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、上昇する予測を信じて資源を増やしたり、投資を行う判断をすることが考えられます。ただし、異常値が示すリスクにも注意が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、期間の初めから横ばいの傾向を示しています。これに対し、予測データには異なるモデルによる変動があります。線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、並行して上昇傾向を示していますが、決定木回帰の予測は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている点が2つあることから、これらは特異な出来事やデータ入力エラーなどによるものと考えられます。
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、黒い円で囲まれた点が異常値です。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、これがどの程度のばらつきを見せるかの指標となります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 複数の予測モデルのラインは、同じデータに異なるアプローチで予測を行った結果を示しています。これにより、モデル間の一致や不一致を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績値は、予測モデルの初期値とおおむね一致していますが、今後の予測に対してはそれぞれ異なる変動を見せています。これは、予測モデルが異なるデータ処理・アルゴリズムを使っているためです。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 人間の直感としては安定した状況が継続しているように感じられる一方、予測モデルの結果からは異なる未来が示唆されています。ビジネスや社会において、これらの異なる予測シナリオに基づいた対策や準備が求められるでしょう。特に、決定木回帰による減少予測は特定のリスク要因への対応を迫るかもしれません。
このグラフは、多様な要因を考慮した意思決定に活用できる情報を提供しています。
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:
このグラフを分析する際、以下の点に焦点を当てます。
1. **トレンド**:
– 初期の観測期間では、実績のWEIスコアは比較的一定しています。ただし7月初旬の期間においてわずかな変動が観察されます。
– 予測の3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。線形回帰と決定木回帰は一定の値を示していますが、ランダムフォレスト回帰は事前の値から一度上昇し、その後一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が1点示されていますが、大きな変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際の観測値を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、AIモデルによる不確実性を考慮しています。
– ピンクと紫の線は予測値を示し、モデルごとの差異を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる回帰モデルが提供する予測値において、予測方法による違いが見られます。ランダムフォレストはより積極的な上昇を示すのに対し、他は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集中度は高く、予測の不確かさ範囲が比較的狭い点から、データの信頼性がある程度高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフを見たときの直感的な理解として、経済的余裕が非常に変わらず安定している印象を受けるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、特に大きな変動がないため、経済安定性を示唆しますが、ランダムフォレストの上昇予測には注意する必要があります。これが正確ならば将来的に個人の経済的余裕が増加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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績AIのデータポイントは最初の数日間に密集していますが、その後の期間にわたる動きはありません。予測値はわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは異常値として識別され、大きく囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIの実際の測定値を示しています。
– 赤いバツ印は予測されたデータを示していますが、今回のグラフには表示されていません。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– AI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）が全て僅かに下降傾向を示していますが、差異は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは、ある一定の範囲内に密集しており、予測の信頼度を示す範囲内に位置しています。全体として予測モデルと実績値の傾向が一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが限られているため、将来的な健康状態の予測では不確かさが伴うことを直感的に感じることでしょう。
– 下降傾向が軽微であるため、急激な状態の悪化は予想されませんが、持続的な監視が望ましいと考えられます。
– 社会的またはビジネス上の観点では、健康状態のモニタリングや予測精度の向上が重要となり得ます。予測の不確かさを考慮に入れて、今後の健康維持施策を計画することが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は、期間の初めに数日間のデータがあり、その後データがない状態です。
– 予測データ（ピンクの線）は、時間とともにゆっくりと上昇しており、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、外れ値として認識されている点がいくつかあります（黒い円）。
– これらの外れ値は、平均的なデータ点からの逸脱を示していますが、その後のデータがないため具体的な影響は評価できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実際のデータ（実績）
– ピンクの線：ランダムフォレスト回帰による予測
– 灰色のエリア：予測の不確かさを示す範囲。この範囲が広いことは、予測の信頼性が低い可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では、実績と予測の重複するデータが無いため、これらの関係性を評価するための情報が不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られているため、相関関係や分布の特徴を明確に把握することは難しいです。ただし、予測と外れ値の関係は注意して観察する必要があります。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることは、データの不足や外れ値の存在が分析を難しくしているということです。ストレス管理や心理的健康に関するモデルの精度を向上させるには、さらなるデータ収集が必要でしょう。
– 社会やビジネスにおいて、このような心理的ストレスの指標は人事管理や職場環境の改善に利用できる可能性がありますが、精密なモデルによる予測が不可欠です。
このグラフは、限られたデータながらも興味深いインサイトを提供しており、今後のデータ収集やモデル精度の向上に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 評価期間内で、予測された自由度と自治のスコアは全体的に緩やかに上昇しています。3つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われ、それぞれの傾向線を見ると、緩やかな右肩上がりのトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにおける実績値の間に外れ値がいくつか認識されています。これは、通常とは異なる特異な状況や評価方法の違いを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績値と赤色の予測値が各評価日にプロットされています。これによって、実際の評価と予測の比較が可能です。異常値が丸で囲まれて表現されています。
– 灰色の予測の不確かさ範囲は、予測がどの程度の範囲でぶれる可能性があるかを示していますが、この範囲は狭いため、予測に対する信頼性は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法同士のスコアは非常に接近しており、これらの間に強い相関が見られます。これは、予測手法間の整合性が取れていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が特定の範囲に集中していることから、その数値帯で評価が安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に見ると、自由度と自治の評価は安定しており、徐々に向上する傾向があります。これは、制度や政策が徐々に改善されていることを示しており、積極的な社会的または政策的変化が行われていることを暗示します。
– ビジネスにおいては、自由度が高まることでより柔軟なビジネス環境が期待されます。これにより、企業のイノベーションや展開が促進される可能性があります。
以上の分析は、データの視覚的特徴に基づく予測の方向性や現状把握に寄与するものです。具体的な政策決定や社会的なアクションには、さらに詳細なデータ分析が必要となります。
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:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データは7月1日から7月5日まで比較的一定の範囲に留まっています。
– 予測データ（線形回帰）は7月5日以降急激に下降していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいでほぼ一定のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値があり、特に7月初めの方で観測されています。
– 予測データの線形回帰では急激な下降が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 実績データは青色のドットで示され、外れ値は黒い円でハイライトされています。
– グレーの帯は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測データの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各予測モデルは異なる予測傾向を示しています。線形回帰は急激な下降を、他のモデルは横ばいを示しており、異なるモデルで予測結果に大きな違いがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に関しては、実績データが比較的狭い範囲で集中していますが、一部に外れ値が存在します。予測モデルは実績に対して異なる反応を示しています。
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**:
– 社会の公平性や公正さに関する指標が異なる予測モデルで異なる傾向を示しており、予測における不確実性の大きさがうかがえます。
– 線形回帰の急減はネガティブなシナリオを、他のモデルは現状維持もしくは楽観的なシナリオを提案しており、このような異なるシナリオが実際のポリシー決定に複雑な影響を及ぼす可能性があります。
– また、外れ値の存在が示すように、データ収集プロセスや社会イベントなどに特異な出来事があったことが予想され、さらなる調査が必要とされるでしょう。
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:
グラフについて詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいで若干の上昇も見られますが、大きな変動はありません。ただし、予測線（特に紫のランダムフォレスト回帰）は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては、明らかな外れ値が2点見られます。これらは予測や傾向全体から外れているため、何らかの特異な要因が働いた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績（実績AI）であり、通常の値として考えられます。×印（赤）が予測された値で、今後の傾向を示しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示し、実績データの周囲に高い密度であります。
– ラインは異なる回帰モデル（線形回帰、水色; 決定木回帰、緑色; ランダムフォレスト回帰、紫色）での予測を示しています。ランダムフォレスト回帰が最も傾斜が見られます。
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を比較すると、実績データが予測の安定性に影響を与えていると考えられます。特に実績データの外れ値はモデル評価に対する誤差を引き起こす要因となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体としては安定しているが、外れ値の存在によって予測に対する信頼性は低下する可能性があります。
6. **社会的・ビジネス上の影響**
– WEIスコアの安定が続く見込みであれば、持続可能性と自治性の強化を示唆します。しかし、予測の下降トレンドが実現した場合、これらの領域での対策が必要になるかもしれません。外れ値の分析は、特定の変動要因の特定や管理において重要です。
このような洞察は、政策決定者やビジネスリーダーにとって、持続可能性に関する戦略を考慮する上で有用です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには、実績データと3つの予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。
– 実績データは最初の期間に集中しており、その後予測値が反映されています。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰は、WEIスコアが上昇するトレンドを示していますが、決定木回帰は安定したスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 関心のある期間において、実績データ内にいくつかの外れ値があり、それらは黒い円で囲まれています。
– 特に冒頭の実績データ内でスコアのばらつきが見られますが、その後は予測に移行しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットには、実績データ（青い点）、予測データ（各色の線）、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）、および外れ値が示されています。
– 各予測手法は異なる色で表現され、予測手法ごとの特徴が視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、全体として大きな乖離はありません。
– ランダムフォレストの予測は他と比べてWEIスコアがより上昇すると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一致した範囲内（約0.8付近）で密に分布していますが、未来の予測データではトレンドによって異なるスコアの方向感が見られます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの集中度から、評価された期間内のスコアが比較的一貫している印象を受けます。これにより、かなり安定した社会基盤・教育機会が存在することが示唆されます。
– ランダムフォレストによる予測が上昇傾向を示しているため、これから改善が期待される可能性があると直感的に考えることができます。
– ビジネスや政策立案者にとっては、ランダムフォレストの予測が示すポジティブなトレンドに基づいた戦略が考えられますが、他のモデルの警告も考慮する必要があるでしょう。
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:
このグラフの分析から得られる洞察について考察します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは初期に集中していますが、時系列的には大きな変動が少なく全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 予測されるトレンド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべてほぼ平坦です。微かな下降トレンドが示されていますが、顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにおいて、いくつかの異常値が強調されています。この期間に何らかの特異なイベントや状況があった可能性があります。
3. **プロットの要素（棒、色、密度など）**:
– 実績は青い点で示され、異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されており、これはモデルの信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが使用されていますが、いずれも一致したトレンドを示しており、特に大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は初期段階で集中していますが、その後の予測において大きな分散は見られません。全体的に安定しています。
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**:
– このグラフから、現在の状態が比較的安定しており、大きな変動がないことがわかります。社会やビジネスへの影響としては、共生・多様性・自由の保障が現状維持されている可能性が高く、特段の対応策が必要ないことを示唆しています。ただし、初期の異常値が何らかの重要な指標を示している可能性があるため、それに対する注意が必要です。
全体として、このグラフは、社会の共生や多様性が安定していることを示しており、予測されたトレンドもそれを支持しています。ただし、異常値の要因を理解するためのさらなる分析が有益です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは色彩の変化を通じて時間の推移に応じた変動を示しています。基本的なトレンドとしては、各日の時間帯で色が異なり、明らかに増減があるようには見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間内で特定の時間（例えば、7月2日の黄色い部分）が他の部分と顕著に異なるため、急激な変動や外れ値と見なせます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーが示すように、色の違いはスコア（WEI）値の高低を表しており、黄色はスコアが高く、濃い紫はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日と時間帯ごとのスコアがどう変化しているかを見ることができ、例えば7月2日は全体的にスコアが高いが、他の日は特定の時間帯でのみ高いなどの違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例：昼間）が通常より高いスコアを示している場合、何らかのパターンが存在する可能性があります。これは、ビジネス活動が活発な時間である可能性が考えられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることは、特定の時間帯における数値の急激な変化や、その継続性です。ビジネス面では、黄色で示される時間帯は活動が活発であるか、経済的な重要性が高いことを示唆しており、これは特定時間帯の戦略立てや資源配分に役立つでしょう。
このヒートマップは時間帯ごとのパフォーマンスの違いを視覚的に捉えるのに効果的で、日次計画の最適化やリソースの適切な配分を考える際に有益です。
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、ヒートマップの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– データは日付ごと、時間帯ごとに色で表示されていますが、特定のトレンドが明確に見えるわけではなく、日付や時刻に関する周期性も特定できません。ただし、特定の日付での色の変化は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで、極端に明るい黄色の領域（例えば2025-07-02の日中）は他の部分よりもWEIが高いことを示しており、外れ値として特定できます。これは他の日や時間帯にはない特徴です。
3. **各プロットや要素**:
– 濃い紫は低いWEIスコアを示し、黄色は高いスコアを示しています。これにより、ヒートマップ上のスコアの分布が視覚的に容易に識別できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間帯に対応するセルがあるため、時間帯による変動を視覚的に確認することができます。日中にスコアが上がる傾向があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的に確認できませんが、黄色の高スコアの領域が特定の時間に集中していることから、特定の時間帯に限定した活動の高さが見て取れます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 日中、特に2025-07-02では高いスコアが見られ、特定の日の特定の時間帯に作業効率や生産性が向上している可能性があります。このパターンが他の日付にも確認できるなら、業務のピーク時間を特定し、それに合わせたリソース配分などを決定するための基礎となる情報を提供できます。
– 一方で低スコアの時間帯はリソースの再配置や効率化の改善が考慮されるべきです。
全体として、このヒートマップからは、特定の時間帯における高いアクティビティレベルやパフォーマンスの変動を視覚的に捉え、業務の改善や効率化に役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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、大きな周期性や明確なトレンドは見られません。しかし、日ごとに色が変わっていることから、一定の変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明るい黄色（高い値）から深い紫（低い値）までの様々な色の変化が見られます。特に7月2日の真夜中付近で黄色が示されていますが、他の時間帯では紫色（低値）が目立っています。
3. **要素の意味**
– 色はWEIスコアの高さを示し、色の明るさが数値の大きさを表しています。黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータでは、各日付ごとの時間帯に応じたスコアの変動が表示されていますが、日ごとに一貫して高いまたは低いというわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯でのスコアは日によって異なり、特定の時間に特定の値を示す明確なパターンは確認できません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的に、7月2日の一部の時間帯での非常に高いスコアが目立ちます。これは特定のイベントや出来事があった可能性を示唆しています。
– 他の日のスコアのばらつきは、社会的な活動または外部要因による影響がしばしば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、各時間帯でのスコアの変動に関連する活動を特定し、それを最大限に活用するための戦略が考えられます。たとえば、スコアが高まる時間に対応した広告やキャンペーン展開が有効かもしれません。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は単一の時点の相関を示しており、時間的なトレンドを示すものではありません。しかし、項目間の強弱相関が色の濃淡で表され、これが一定期間中（30日間）の集計結果であることが直感的にわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 通常、ヒートマップでは個々の相関値が極端に高い（1に近い）または低い（-1に近い）もので特徴づけられるが、ここでの値はすべて-1以上1以下の範囲内であり、外れ値として突飛な値は存在しません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関、あるいは相関がないことを示しています。
– 例えば、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI平均の間には強い正の相関（0.94）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、さまざまなWEI項目間の相関を比較しているため、各項目間の関連性を評価できます。個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）の間など、明確な関係性が視覚的に比較されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（公平性・公正さ）と総合WEIの間に強い正の相関（0.79）があり、これは総合的な幸福感や倫理的な社会的規範が関連している可能性を示唆します。
– 負の相関は特に顕著ではありませんが、社会WEIの（社会基盤・教育機会）と総合WEIの間にはやや負の相関（0.30）が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響**
– 強い正の相関は、個々の要因が互いに密接に関連していることを示しており、これは政策決定やビジネスプランの策定において重要です。たとえば、心理的ストレスの軽減が全体的な幸福度に与える影響の大きさが確認されます。
– 公正さや多様性の確保が社会全体の幸福につながることが予想され、これらを推進する施策が企業や政府にとって重要であることが示唆されます。
このヒートマップを理解することにより、政策立案者や企業がどの項目を重点的に改善するべきかを効率よく把握する助けとなります。
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:
### グラフ分析
#### 1. トレンド
– WEIスコアの分布はカテゴリによって異なるが、特定の上昇や下降のトレンドは見受けられません。ただし、各ボックス内での中央値の位置や四分位範囲の変動が異なるため、カテゴリ間の比較は可能です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 「総合WEI」には外れ値があります。他のカテゴリには明確な外れ値は見られませんが、スコアのばらつきがカテゴリによって異なります。
#### 3. 各プロットや要素
– ボックスの高さ（四分位範囲）が示すように、「個人WEI（心的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はスコアのばらつきが大きいです。一方で、「社会WEI（持続可能性と自治性）」はばらつきが小さい。
– 色はカテゴリごとに異なり、視覚的に区別しやすいように設定されています。
#### 4. 複数の時系列データ
– このグラフは時系列ではなくカテゴリごとの分布を示すため、時間的な関係性はありません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリ間の中心傾向やばらつきを比較することができます。
– 「個人WEI（経済資源）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他のカテゴリに比べやや中央値が高いように見受けられます。
#### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– 人々は、多様なカテゴリでのスコアのばらつきや中央値の差異を直感的に把握し、どの領域にてリソースや政策の改善が必要かを考えるでしょう。
– 社会的な政策立案においては、ばらつきの大きなカテゴリに注目し、個別の対策が求められる可能性があります。
– ビジネスにおいては、市場や支援の機会を探る際に、有望な領域を特定する手助けとなるでしょう。
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:
グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドとして特に明確な上昇、下降は見られませんが、データは第1主成分に沿って広がっており、第2主成分では比較的小さな変動です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に位置するポイントが他のものよりも少し離れており、外れ値の可能性があります。これらのポイントは、他のデータとは異なる特徴を持っているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータポイントであり、それぞれが異なる日または要素を表していると思われます。色や密度の情報はないが、位置を基にした特徴の違いが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフから、直接的な時系列関係は見られません。しかし、30日間のデータが統合されている場合、高次元データの違いが視覚的に表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間で軽度の相関があるように見えます。データの大部分が中央付近に集中しており、分布はほぼ均一ですが、わずかに広がりがあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、人々は第1主成分がより重要で、第2主成分が比較的影響が少ないと感じるかもしれません。ビジネスや社会においては、主要な要素に影響を及ぼす特定の変数を特定し、その要素の改善やリスク管理に役立てることができるでしょう。また、外れ値を分析することで、特異な事象や異常なパターンの原因を探ることが考えられます。
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。
