📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析:
#### 1. 時系列推移：
– **総合WEIスコア**に関して、7月2日には大きな下降が見られ、0.625にまで低下したのち、7月3日には0.775と急上昇し、その後の7月4日には比較的安定しています。全体のトレンドは短期間の変動が多いが、おおむね安定的です。
– **個人WEI平均**は、7月2日と3日において0.625の低いスコアを示し、7月4日には0.71まで上昇しています。
– **社会WEI平均**は、7月2日に一時的に0.625に落ち込み、7月3日には0.825と上昇し、その後若干の変動を見せています。
#### 2. 異常値：
– 指摘の異常値の多くは7月2日から3日までの期間に集中しています。これはおそらく、外部要因（例えば、突発的な社会的、政治的イベント）が大きく響いたと考えられます。
– 特に、総合WEIの0.62や社会WEIの0.82という異常値は、この期間における社会的変動が大きな影響を持っていたことを示唆しています。
#### 3. 季節性・トレンド・残差：
– 時系列データが短期間であるため、季節性の明確なパターンは見出しづらいですが、短期的な変動が顕著です。
– 長期的なトレンドとしては、年単位では安定したスコアと推測され、説明できない残差は、時期特有のイベントやインシデントが影響を及ぼしている可能性が考えられます。
#### 4. 項目間の相関：
– **相関ヒートマップ**によって、個人の心理的ストレスと自由度と自治の間には弱い負の相関が推測され、これはストレスが高まると自治を感じにくくなる傾向を示唆します。
– 社会基盤と教育機会のスコアが他の社会的要因と比較的一貫して高い相関を持っていることから、教育機会の向上が他のスコアの改善に寄与する可能性を示します。
#### 5. データ分布：
– 箱ひげ図によれば、個人の経済的余裕と健康状態にはわずかな外れ値が見受けられ、特に健康状態の落ち込みは、健康管理や医療アクセスの向上が必要であることを示唆しています。
– 社会的公平性においても一定のばらつきが確認され、政策や施策が地域間で不均一である可能性が浮上します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)：
– PCA分析によると、PC1が52％と最も大きな寄与率を示し、これは総合的な社会制度の充実や社会基盤がWEIに与える影響が大きいことを示唆している可能性があります。
– PC2が21％の寄与率を持っており、これは個人の心理的側面や自治性がWEIにどのように関与しているかを探る鍵となるでしょう。
### 総括：
この分析から、特に短期間でのスコア変動の背後には、社会的または個人的な突発イベントが影響を及ぼしていることが考えられます。健康やストレスに関する項目の改善、および社会基盤に関する問題への介入は、全体的なウェルビーイング向上に大きく寄与する可能性を示しています。季節性やトレンドとしては、現時点で短期間のデータからは明確に見出すことは難しいものの、長期的監視を通じてさらに掘り下げることが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青色）**: 7月から9月にかけて、横ばい状態からわずかながら下降しています。その後また上昇していますが、全体としては一定の範囲内での変動に収まっています。
– **予測データ（他の色線）**: ランダムフォレスト回帰（ピンク）が急上昇を予測している一方、線形回帰（青）は比較的安定して横ばいの予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬に異常値（黒い〇）が確認されています。実績データとは離れた位置にプロットされています。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**: 実際の測定値を示しており、WEIスコアの変動を直接表しています。
– **予測（赤い×）と各モデルの予測値**: 将来のWEIスコアを予測するためのもので、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一定の乖離が見られます。これにより、予測モデルの精度や、どのモデルが実績に近いかの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の動きは予測各モデルとも大きく乖離しており、特にランダムフォレストの予測が一時的に高まっている点が独特です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **実績と予測の乖離**は、予測モデルがデータの実際の変動を適切に捉えていない可能性を示唆します。
– **異常値の存在**: 外部の影響や異常事態が発生した可能性を考慮して原因を分析することが重要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 精度の低い予測がビジネス戦略に影響を与える可能性があります。より精確な予測を得るためにはモデルの改善が必要かもしれません。
### 総括
このグラフからわかるのは、実績データの変動が予測値と一致していないため、予測モデルの改善が必要であるということです。特に異常値への対応策を講じることで、より信頼性のある指標となる可能性があります。
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:
このグラフは個人のWEI平均スコアを示す時系列散布図です。それでは、各視点からの分析をしていきます。
1. **トレンド：**
– グラフの初期（2025年7月）にはスコアがほぼ一定であり、横ばいの傾向が見られます。その後、数値が不連続に配置されており、ランダムフォレスト回帰が示されているため、予測のトレンドに注目が必要です。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 紫色のラインで示されたランダムフォレスト回帰の予測には急激な上昇が見られ、実績に比べて大きく異なる傾向を示しています。異常値とされるオーバーラップするプロットも観察されます。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 実績は青のプロットで示され、予測のプロットが赤いバツ印で表現されています。異常値は円として、グリーンのプロットは前年のデータとして表されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性：**
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績よりも離れている様子が見られ、予測手法の多様性や違いが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– グラフの左側にはデータが集約されており、おそらく初期データの時間範囲が狭いことを示唆しています。将来の予測はそれに比して広範囲に及んでおり、不確実性が高いことを示唆しています。
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：**
– グラフからは、初期には安定した成績が見られますが、未来の予測値の変動が大きいことに注意が向かうでしょう。この変動は、予測手法の選択や新たな変数の導入が鍵となる可能性があり、企業や政策立案者にとっては戦略の柔軟性を持たせる必要があることを直感的に理解させるでしょう。
全体として、このグラフは現時点での状況と未来の大きな変動を示し、異なるモデルの予測を比較する重要性を強調しています。分析をさらに詳細化するためには、予測モデルのフィードバックループの設計も考慮する必要があるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**
– 実測値（青いプロット）は比較的安定して上昇しています。突然の変動は見られません。
– 線形回帰や決定木回帰などの予測（ピンク、紫の線）は、今後も上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で示されていますが、実測値と異常値の間に大きな乖離は見られません。
– 突然の急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実測値を示し、安定した上昇を示しています。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデルを示し、ほぼ共通した良い精度で今後を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値に対する予測値は、全体的に近しい値を示しており、精度の高い予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルが実測値に対して一貫して精度の高い予測を示し、強い相関があると考えられます。
6. **直感的分析と社会的影響**
– データが示すように、社会的WEIスコアは安定的な上昇傾向を示し、将来の明るい見通しを意味しています。
– 精度の高い予測モデリングにより、政策決定者やビジネスリーダーはより安心して今後の計画を立てられるでしょう。
– 予測の一貫性は、社会的または経済的施策が確実に効果を上げているという安心感を与える可能性があります。
このグラフに基づくと、予測モデルはいずれも社会的WEIスコアのポジティブな上昇をサポートしており、継続的な成長が期待できると考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– データの左側（過去）が比較的密集しており、右側（未来）は予測値で表現されています。
– 全体として、時系列に沿って顕著なトレンドは観察されませんが、予測値におけるわずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に黒い丸で示された「異常値」が存在します。これらは過去のデータにおいて期待される範囲を超えたものである可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績値を示し、予想された範囲からの逸脱がないことを示唆しています。
– 赤い「×」は予測値を示しており、複数の方法で予測されています。これは不確実性を軽減するためのアプローチとして有効です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる線で示された予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる結果を提供していますが、大きな乖離は見られません。
– 各モデルは異なるアプローチで未来を予測しており、総じて類似した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな相違はなく、予測範囲に含まれています。
– モデルによる予測間の相関を強く示唆する要素はありませんが、おおよそ似た傾向を持つようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス/社会への影響**:
– グラフは経済的余裕の変動を示しており、未来の予測では小幅な増加が期待されます。
– ビジネスにとっては、これらの予測は市場需要の評価や戦略的な計画に役立つ可能性があります。
– 社会的には、経済状況の安定化や向上に影響を与える政策の評価のために活用されることが考えられます。
この分析では、多面的なアプローチに基づいた予測の比較を行うことができ、未来の経済的余裕に関連する意思決定に役立つと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側にデータが集中しており、初期には高いスコアが見受けられますが、予測AIによる予想が少し低い値を示しています。
– その後のデータは2026年の4月頃に大幅に増加しています。全体としては高めのスコアに回帰しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期に1つ記録されていますが、これが全体的なトレンドに大きく影響している様子はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データで、初期にまとまっています。
– 赤「×」のマークが予測データを示していますが、実績より低めです。
– 緑のプロットは前年の比較データであり、後半に現れており、健康スコアが良好であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には若干のズレがあり、特に序盤では実績が高く、予測の不確実性が表れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑の前年データが高いスコア範囲に位置しているため、長期的には増加傾向がある可能性が示されています。
6. **直感的洞察および社会への影響**
– 初期の不安定な予測に対して、後半のデータがより健康状態が改善していることを示唆しています。
– この改善は社会的要因（例えば健康増進プログラムなど）が影響している可能性があります。
– ビジネス面では、これらのデータは健康関連のサービスやプログラムの有効性を示唆し、投資や施策の方向性を示す指針となり得ます。
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:
以下は、このグラフから考えられる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月）において、心理的ストレスのスコア（WEI）が0.6付近で安定している。
– 次のデータは2026年7月付近で観察されており、スコアがやや異なる傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには大きな外れ値は見られず、散布図には一定の範囲内でデータが収まっている。
– 異常値は黒の円で表されており、最初の期間に見られるが、予測や実績に大きな影響はない。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い×が予測データを示している。
– 緑は前年と比較したデータで、2026年7月付近に見受けられる。
– モデルによる予測の幅を示す灰色のエリアが、最初の期間に見える。
4. **異なる分析手法による関係性**:
– 各色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）を示しており、微妙に異なるトレンドを示している。
– まだ使用されていない未来の予測モデルの傾向を測ることができる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間を超えて大きな変動がないため、安定した心理的ストレスの状況が伺える。
– 異なる予測モデルでのスコアが一定の範囲に収まっており、大きな相関関係がある可能性がある。
6. **直感的な印象と影響**:
– 短期間でのデータ取得なので、トレンドを見極めるのは難しいが、安定しているように見える。
– 社会的なおよびビジネス上では、ストレス管理が良好である可能性を示唆し、組織にとっては心理的な安定性が予想される。
– 年間の動向を見守ることで、より詳細なストレス管理の必要性や改善点を特定できるかもしれない。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青色）は横ばいで、約0.6から0.7の範囲に限定されています。
– 予測値（ピンク色など）は始めは実績値に近いですが、急に1.0に達しています。ただし、予測のタイプによって差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒枠の異常値が実績値の中に数点あり、予測と実績が合わない時期があることを示しています。
– 予測は予測の上限を超えて変動がみられるタイミングがあります。
3. **各要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示し、緑色のプロットは前年のデータです。
– ピンクや紫の線が異なる予測モデルによる将来のデータを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **データの関係性**
– 実績値、前年の値、および予測値は、時系列として並んで比較されています。
– 予測の精度がモデルによって異なり、ランダムフォレスト回帰が予測の範囲を示すようになっています。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 全体的な分布は、実績値が一定で、急激な上昇を予測するシミュレーションがあることを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰が異なる予測を提供しており、データの変動を十分にモデル化しようとしています。
6. **直感的または社会的な影響の洞察**
– 実績値に対して予測が急激に上昇することは、自由度や自治がこれから向上する可能性があるが、不確定性も大きいことを示しています。
– ビジネスや社会において、計画や意思決定する際にこの予測の信頼性を考慮する必要があります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は急上昇を示すため、リスク分析が必要です。
これらの洞察は、社会全体のトレンドを理解し、計画を立てる際の重要な情報を提供します。
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:
このグラフを分析すると、次のような視点が得られます。
1. **トレンド**:
– 2025年中頃のデータには、実績によるデータが一部プロットされていますが、それ以降のデータが欠けています。前年比と予測が示すのは2026年のデータです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値が2つあります。
– 急激な変動というよりは、異常値としての認識が強いでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は過去の実績データを示しており、緑のプロットは前年データを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測モデルには、線形回帰、決定木、ランダムフォレストがありますが、図示されているのはランダムフォレスト回帰のみです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比は、初期には同程度のスコアを示していますが、前年データが示されている後半のプロットはより分散しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな相関関係は見られませんが、異なる予測手法が使用されています。複数の予測が近いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異常値と限られたデータの可視化からは、データ不足が課題であることが分かります。
– 社会公平性指標として、予測と実績、前年のデータの整合性をより厳密に確認する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、データの信頼性向上と異常値への対処が求められるでしょう。
全体として、このグラフは公平性に関するウォッチドッググループや政策立案者にとって、現状のギャップを明確化し、改善のための行動を促進するための貴重なツールとして機能します。
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:
### グラフ分析および視覚的特徴の洞察
1. **トレンド**
– 現時点のデータは右上と左下に集中しており、長期的なトレンドは明確ではありません。ただし、最初のデータポイントでは低いスコアで始まり、その後はスコアに上下の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左上の最初のプロットが急激に低下していることが、異常値として目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、赤い「X」は予測値を示しています。
– 緑のプロットは昨年のスコアであり、今年のスコアがそれに対応するかを示唆しています。
– 紫、シアン、マゼンタの線は、予測モデルによる異なる回帰分析を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
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比較から、予測の精度を確認できます。予測値は昨年のスコアと比較すると高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが時間経過によってかなり変動しているため、明確な相関を確認することは難しいですが、全体的な予測スコアは改善の方向にあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期的にはスコアの不安定さが見られますが、全体としては改善の兆しがあります。このことから、持続可能性と自治性の向上が社会において進行中である可能性が考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとっては、外部要因（たとえば政策変更や技術進歩）などが大きく影響する可能性があるため、予測モデルの精度向上と継続的なモニタリングが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列データが短期間に密集しており、長期のトレンドを判断することは難しいです。しかし、グラフの中心に実績と予測があり、いくつかのモデルによる予測線が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績点の中に黒い縁取りの外れ値があり、これは異常値を示しています。これは、予期しないイベントやデータの誤り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**:
– 青い点は実績のデータで、異常値は黒い縁で囲まれています。
– 緑色の点は前年のデータです。
– 線で示された複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれており、その精度と予測範囲が色で区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果が併記されていますが、それぞれのモデルの予測精度やトレンドの方向性が多少異なっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較的高いWEIスコアで分布しており、偏りは少ないですが、外れ値がいくつか存在します。
– 異なるモデルの予測が集まる地域が見られ、これは複数の試みが同じトレンドを支持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、およびビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在は、特定の出来事や過去の問題を浮き彫りにするかもしれません。これは、社会基盤や教育機会に対する関心を高める要素となるでしょう。
– 異なる予測モデルによるスコアの予測は、並行して検討されるべき様々なシナリオを提示します。これは、意思決定者がリスクを評価し、対応策を考えるための重要な情報源となります。
– 全体的に、WEIスコアが高めで安定していることから、社会基盤や教育機会におけるポジティブな傾向を示唆していますが、注意が必要な異常値もあることが示されています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側の実績データ（青）は一部急激な上昇が見られるが、その後横ばいになる。
– 予測データ（紫、ピンク、灰色）は徐々に増加傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績データに異常値が見られ、これが注目すべき変動を示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で、異常値は黒い円で表示されている。
– 予測は紫、ピンク、灰色の線がいくつかの回帰手法を示している。
– 前年度と予測が分類され、色の異なる線で表示されるため、異なる予測モデルの信頼性や比較が可能。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる回帰モデルによる予測データが視覚的に比較され、特に最終評価日付近でモデル間の傾向の比較ができる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間における急激な変動があり、特に予測と実績の間に顕著な差異がある時期が確認できる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データと予測データの異なる傾向から、モデルの精度の課題が示唆される。
– 社会において、共生や多様性の指標として「WEIスコア」が用いられているため、実績と予測の信頼性が重要な要素となる。
– ビジネスや政策策定において、適切なモデル選択とデータ分析の改善が、共生および多様性の進展をより正確に把握するために必要であることが示唆される。
このグラフは、共生・多様性・自由の保障に関する社会的指標の変動や予測を総合的に評価し、社会的進展を測定する方法として有用であることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色調の変化は、時系列データの増減を示しますが、このヒートマップでは時間軸に沿って明確な傾向は見られません。一部の時間帯で局所的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の8時の黄色のプロットは、高い値を示しており、他の時間と比較して異常に高い変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が数値の大きさを示しています。黄色は値が高く、紫は値が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で値の変動があり、時間帯によって異なる状態が確認できます。2025-07-02と2025-07-03の昼間の変動が特に顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯における高い値（黄色のセクション）は、ある条件下でのイベントや出来事に関連している可能性があります。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップの突然のてっぺんのピークは、特定のイベントや変動を示している可能性があります。例えば、社会イベント、マーケットの変動、または季節的な影響かもしれません。
– ビジネスにおいては、このデータを元に過去に何が得られたのかを分析し、今後の対応策を考えることができるでしょう。例えば、高い値を示す時間帯にリソースを集中させるなどの戦略的な意思決定が求められます。
このヒートマップは、日々の変動の傾向と具体的な要因を分析するための開始点を提供します。データの背景情報を交えた更なる分析が望まれます。
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:
以下は、提供された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 色の分布から見ると、全体的に周期的なパターンは見られません。特定の日付における変化があるのみです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日と7月3日間で大きな変動が見られます。この期間に何らかの影響を受けた可能性があります。
– 7月4日の16時と19時には比較的高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は、数値の増加や減少を示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。
– 7月2日の大部分でスコアが低下しているのに対し、7月3日には急激に上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに色が変化しているため、異なる時間帯でのスコアのばらつきが確認できます。特に、7月3日16時の急激なスコア上昇は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個々の時間帯で変動があり、全体的な相関性を見出すのは難しいです。日は異なるが時間帯（例：16時、19時）のスコアの変化を追うと、特定のパターンがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのヒートマップを見た際に感じるのは、特定のタイミングでの社会的出来事や個人の事件がWEIスコアに大きく影響を与えている可能性です。
– このデータを基に、特定のイベントがどのように個々のWEIスコアに影響を及ぼしたかを深掘りすることで、社会的影響をより理解することができるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯のスコア変動が大きく、そこに焦点を当てることで、さらなる洞察をえることができる可能性があります。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 日毎のWEIスコアは明確な周期性や上昇・下降トレンドが見られません。一部の時間帯（8時）が高いスコアを示しているのに対して、他の時間帯では異なる色が見られ、一定の変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは16時のパープル（最低値付近）であり、これは異常または特異な条件を示している可能性があります。この時間帯での劇的なスコアの変化は社会的変動に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。黄色はスコアが高いことを示し、パープルは低いことを示しています。これは8時の時間帯で顕著です。
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により、ある時間帯には社会的に活発な時間帯が示唆される一方で、他の時間帯には活動が少ないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯（縦軸）と日時（横軸）の組み合わせで見られる色のパターンから、特定の日や時間が他の時間と活動性の違いを示していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は一般的に朝の活動が活発化する傾向にあるように見えますが、16時の異常な低さは特定の要因（例えば、社会イベントやリソースのトラブル）が関与している可能性があります。ビジネスや社会への影響として、活動のピークや低迷を把握し、戦略的な意思決定に活用できるでしょう。たとえば、16時の活動低下を解消するための施策を検討することで、社会的効率性を向上させることができるかもしれません。
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:
以下に、このヒートマップの詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– これは静的なヒートマップであり、具体的な時間的トレンドを示すものではありません。ただし、各項目間の相関係数が表示されており、これにより長期的な関係性が考察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々の相関における急激な変動や外れ値は、ヒートマップ自体からは直接分かりません。ただし、低い相関（-0.27や-0.30など）は注意すべき点と言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が各項目間の相関の度合いを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は正の強い相関（0.96）を持っています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 時系列データではありませんが、項目間の関係性として、例えば個人の平均WEIと心的ストレスの間には強い正の相関（0.81）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に正の相関を持つ組み合わせが多く見られます。「総合WEI」はほとんどの他の指標と中〜高の正の相関を持っています。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間には非常に高い相関（1）があり、これはこれらの要素が非常に密接に関連していることを示しています。
6. **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**:
– 社会的な要因と個人的な要因が強く結びついているため、特定の分野（例えば教育や健康の向上）が他の分野（経済的余裕や心的ストレス）にも影響を与える可能性があります。
– 政策立案者やビジネスリーダーは、特に強い相関を持つ要素を重視し、改善が他の重要な指標にも波及効果をもたらすような戦略を考えるべきです。
この分析により、相関ヒートマップは、社会政策の設計やビジネス戦略において、どの領域が相互に影響し合っているかを直感的に理解する手助けになります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– この箱ひげ図は異なるWEI（Well-being Index）タイプごとのスコア分布を示しています。時間経過に伴うトレンドとして、全体的な傾向や周期性はこのグラフでは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では著しい外れ値が見られます。これらは特定の期間や事象に影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱は25%と75%の間のスコア範囲を示し、中央値が中央の線で示されています。髭は範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
– カラーのグラデーションが異なるWEIタイプを視覚的に区別していますが、具体的な意味は図から読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間のスコア分布を重ね合わせて観察することで、それぞれのスコアの相対比較が可能です。しかし、直接の時系列データの関係性はこのグラフからは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的スキル）」は比較的高い中央値を持ち、変動幅も小さいです。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のばらつきが大きいため、このカテゴリ内での意見の多様性や不安定性が反映されている可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 人間はこのグラフを見て「個人の心理的要因が安定しているが、特定の社会的要因に不安定さがあり、多様性や公平性において議論が分かれているかもしれない」と感じるでしょう。
– ビジネスや社会政策への影響として、特定カテゴリへの注目を行い、それに基づく政策立案や企業戦略が重要となるでしょう。特に、外れ値を示すカテゴリでは追加のサポートや調査が求められます。
この分析はあくまで箱ひげ図から得られる表面的な洞察であり、詳細な要因分析や時系列の詳細を知るためにはさらなるデータ検討が必要です。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフは、社会カテゴリにおけるWEI構成要素を360日間にわたり解析したものです。ここで、以下の点について詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として一方向のトレンドは見られません。データポイントは2つの主成分軸にわたりバラバラに分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値として目立つポイントはありません。しかし、左下にあるデータポイントは他と比較して負の方向に離れているため、ある程度の異常さがあります。
3. **要素の意味**:
– プロットはそれぞれのサンプルが2つの主成分軸上での位置を示し、これによりデータの分散や構造を可視化しています。
– 第1主成分の寄与率は0.52、第2主成分の寄与率は0.21であり、主に第1主成分が全体の分散の大部分を説明しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このプロットは主成分空間でのサンプル配置を示すもので、時系列的な推移は表現されていません。したがって、時間による変化を捉えるためには別の解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは比較的均等に分散しており、特定のクラスタや明確な相関は見られません。これにより、データの背後に多様な要因が含まれている可能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、このデータのばらつきがあることから、WEI構成要素には多様な影響要因が含まれていると考えられます。この分散は、多様な社会的要因がこの指標に異なる影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、このような主成分の分析からは、特定の要因が他に比べてより大きな影響を与えていることを発見する手助けになります。各要因の重みを理解することで、より効果的な戦略立案や政策決定が可能となるでしょう。
この分析は、PCAの視覚化を通じて、データの潜在的な構造や関連性を理解するための基盤を提供します。
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。