📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコアのトレンド**:
– 総合スコアは、データ提供期間において若干の上昇傾向が見られます。
– 特に、2025年7月2日から7月4日にかけて、スコアは大きな変動を見せました。この短期間におけるスコアの幅は0.625から0.775と高い変動が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 両スコアとも、データの初期には若干不安定な動きがありましたが、2025年7月3日以降は安定してやや上昇傾向を示しています。
– 個人WEI平均は0.62から0.72の間で変動し、社会WEI平均は0.62から0.82まで変動しました。
#### 異常値
– 総合WEIや各詳細項目における異常値は、2025年7月2日と7月3日に集中して観測されています。これらの異常値は、急激なスコアの低下（0.62）や急上昇（0.82）として捉えられます。
– 背景にある可能性のある要因として、何らかの外部要因（例えば経済指標の急変や大規模な社会イベント）が考えられます。この短期間のデータ変動から、これらの要因の影響を受けやすいことが示唆されます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**によって、長期的なトレンドと短期的な変動が明確になり、特にトレンド部分では緩やかな増加が確認されました。しかし、具体的な季節性パターンがデータからは明確に読み取れないため、外部要因に基づく変動の可能性があります。
– 残差部分は、短期の異常値を示しており、不測の事態や予測不可能なイベントが存在するかもしれません。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、一部の項目間で強い相関関係が確認できます。
– **社会基盤・教育機会**と**社会WEI平均**、**共生・多様性・自由の保障**が比較的高い相関を持っています。
– 経済的余裕と個人WEI平均は相関が強く、個人の主観的幸福度が経済的要因と結びついていることを示唆します。
#### データ分布
– 箱ひげ図では、各WEIスコアの中央値は比較的高く、一般にスコアは0.6から0.8の範囲に集中しています。ただし、一部のスコアには外れ値が存在することが確認でき、特に個人の心理的ストレスや社会基盤側面での変動が顕著です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、PC1が0.49の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明できていることがわかります。これは、全体として異なる要素が部分的に寄与している複合的な指標であることを反映しています。
– PC2の寄与率が0.20であることは、これらの要素がお互いに影響を与え合う複雑な関係性を持っていることを示唆しています。
### 総括
本データセットでは、WEIスコアの変動が顕著で、特に短期間での大幅な増減が見られました。この現象は、社会的・経済的な影響を反映している可能性が高く、詳細な背景分析が必要です。データの相関関係から示唆される通り、個人的な幸福感や経済的状況、社会的環境が強く関連しています。この情報は、政策策定や社会
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ (青い丸)**: 時系列の初めに集中しており、一定の範囲内での変動が見られます。大きな上昇または下降のトレンドは示されていません。
– **予測データ (紫、緑、ピンクの線)**: 各予測手法の結果により異なるが、とりわけランダムフォレスト回帰（ピンク）は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時系列の初期に異常値（黒丸）が示されています。これらの異常は、通常の変動とは異なる要因によって生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ (青い丸)**: 実際の観測値。
– **予測データ (赤い×)**: 各種回帰モデルによる予測結果。
– **異常値 (黒丸/円形)**: データ内の異常検知。
– **前年データ (緑の丸)**: 前年度のデータポイントとして、比較のために提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測、異常値が近い位置にあり、予測モデルによる性能比較が可能です。前年との比較によって、季節的な変動や長期的なトレンドの確認が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは一定の範囲に固まっており、一部の外れ値は観測値からずれています。ランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なるトレンドを示しており、さらに調査が必要です。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 多くの予測データがそれぞれ異なる傾向を示しており、予測による不確実性が強調されています。このような変動や不確実性は社会政策やビジネス戦略の策定において慎重な意思決定を要求します。異常値は、何らかの外的要因やシステムの異変を示唆している可能性があり、異常の発生原因や影響を詳細に分析することが重要です。
このグラフから、モデルの精度や適用性、データの品質などについてさらなる分析を行うことで、より強固な予測や戦略の策定が可能になります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 2025年からのデータを見ると、実績AIのWEIスコアは開始時に安定しており、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も穏やかに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには外れ値（異常値）が見られますが、それ以外は比較的一定です。
– AIによる予測幅（灰色の範囲）は一定で、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績で、赤いバツ印は予測を示しています。
– 薄紫色、青、水色のラインは、それぞれ異なる予測手法によるモデルを表し、比較的類似した予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去データ（緑）はかなりの相関が見られ、予測モデルはそのパターンを追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列間で大きな異常や逸脱は見られず、予測データと実績の間の相関は高いと考えられます。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 社会の動向・傾向を示す指標として、このWEIスコアの予測は信頼性が高いと思われます。
– 安定した動きを見せることから、ビジネスや社会の計画において大きなリスク要因は少なく、計画性を持った戦略の立案が可能と考えられます。
総合的に見て、データは信頼できる過去のパフォーマンスを反映しており、今後の予測も一貫性のあるモデルを示しています。社会やビジネスへの影響は、一定の予測可能性があることから、戦略の計画を行う際の安心感を提供する可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには短期間のデータしか表示されていませんが、初めの数日において実績値が比較的一定しています。その後、急上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の縁取りで示された点は、異常値としてマークされています。この点は他のデータに比べて顕著に低いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 過去の実際のデータを示しています。
– **予測（赤）**: モデルによる将来の予測データです。
– **異常値（黒丸）**: 他のデータと比較して異常と見なされる点。
– **前年（緑）**: 過去の同時期のデータ。
– 各予測モデル（線の色）による異なる予測が対照的に示されています。
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が比較されています。予測モデルは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データに対して、予測モデルが高い予測値を示しています。これはモデルが将来のデータに対してより高い値を予測している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データの急上昇から、何らかの社会的イベントや施策の影響で社会的な指数が改善した可能性があります。
– 異常点を除去する必要があるかもしれませんが、それらは特定の出来事を示す重要な指標かもしれません。
– 予測データに基づいて適切な対策を講じることができれば、社会のポジティブな方向性を維持・促進できる可能性があります。モデル間での予測値の差異は、意思決定の際に慎重な評価を求めることを示しています。
このデータは、関連する社会的施策や政策の有効性を評価する上で重要な手がかりとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **近い将来（2025年7月頃）**: 実績データ（青いプロット）は横ばいであり、経済的余裕の指標であるWEIスコアは0.6付近で安定しています。
– **予測データ**: 線形回帰や他の予測方法（紫、ピンク色の線）は、のちにスコアの上昇を示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 2025年7月ごろの幾つかのデータ（黒い円で囲まれた青いプロット）は異常値として示されています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**: 現在の経済的余裕の状態。
– **異常値（黒い円）**: 他のデータ点とは異なる動きがあるため、注意が必要。
– **予測データ（赤いプロット）**: 様々な手法による将来の予測。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の比較**: ランダムフォレスト回帰（薄い紫）が他の予測よりも楽観的なスコアを示している。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の密度**: スコアは0.6付近に密集しており、この範囲が多くの個人の経済的余裕度を表している可能性がある。
#### 6. 人間が直感的に感じることや社会への影響
– **直感的に**: 現在時点での安定しているスコアは、多くの人が現状維持を感じていることを示唆する。
– **ビジネスや社会**: 予測が実現すれば、経済的な余裕が少しずつ改善され、消費活動の活性化や投資の増加が期待される。
– **計画の重要性**: 異常値の存在は、リスク管理や計画の見直しの重要性を示唆しています。
このグラフは、現在の安定性と将来の潜在的な成長を示しており、戦略的な行動計画の要となるデータを提供しています。考慮すべきは異常値の要因や予測の信頼性です。
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:
グラフの分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間の初期における実績値（青点）は、比較的安定した値を示しています。
– 予測値（赤い×）は後半に見られ、これらが上昇傾向にあることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に黒の円で示された外れ値が存在します。
– 予測データの後半には顕著な急激な上昇は見られませんが、時系列の終わりにかけて新たな外れ値が出現しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青点）は観測された数値であり、差異を示す予測（赤い×）と比較できます。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測ラインが異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの予測モデルのラインは、実績値の初期の値に基づいて異なる未来予測を示していますが、全体として緩やかな上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的集中的に分布しており、外れ値は少数です。
– 予測モデルは、それぞれ異なる方法でこれを補完しつつ、過剰なばらつきを防いでいます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフを見た人は、初期の実績値の安定性と比較して、後期で増加する予測のポジティブな見通しを得るでしょう。
– 社会的な視点では、個人の健康指標が改善していることを示唆し、健康施策の効果や予防策の成功を反映しているかもしれません。
このグラフからは、主に初期の安定した健康状態から、後期にかけての改善傾向が見られ、予測モデルがこれをしっかりと補完していることがわかります。
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:
## グラフ分析と洞察
### トレンド
– グラフは360日間の心理的ストレス（WEIスコア）の推移を示しています。
– 初期のデータポイント（青いプロット）は、この期間の初めに集中しており、スコアはおよそ0.6で横ばいです。
– その後、予測の異なる線が示されていますが、大きな変動はありません。
### 外れ値や急激な変動
– 初期に黒い丸で示された異常値があります。これに対して特定の時期に明確な異常が観測されていることが示唆されています。
– 予測の範囲（灰色のエリア）があり、範囲内での予測と実績がある程度一致していることが分かります。
### 各プロットや要素の意味
– 青色のプロットは実績データを示し、紫、青、水色、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を表しています。
– 水色の線と紫の線が横ばいを示していることから、短期的な変動は少ないと考えられます。
– 過去のデータ（緑のプロット）と比較することで基準値を確認することが可能です。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間には整合性があり、大きな不確実性は見受けられません。
– モデル間での予測の一貫性があり、どのモデルも同様のトレンドを描いています。
### 相関関係や分布の特徴
– 他の要因との相関関係は明示されていませんが、異常値の存在に注意が必要です。
### 直感的な洞察と影響
– 人間が直感的に見ると、全体的に心理的ストレスのスコアは安定しており、大きな変動は予測されていません。
– 社会やビジネスにおいては、安定したストレスレベルは良好な業務環境やライフスタイルを維持していると捉えられる可能性があります。
– 異常値の解釈次第では、特定の出来事や環境の変化が影響している可能性があり、さらなる分析が必要かもしれません。
このグラフは全体として安定した心理的健康状態を示唆していますが、異常値に対して注意を払うことが求められます。
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:
このグラフについての詳細な分析を行います。
### 1. トレンド
– **実績データ（青）**: 時系列データの最初に位置し、比較的安定した傾向を示しています。特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（縦軸に沿った点）**: データの予測は、さまざまなモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて行われており、予測は多様ですが全体的に安定した傾向です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ右側のいくつかの点が異常値（黒い円）として示されていますが、それ以外には特に急激な変動はありません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青点）**: 安定した実績を示しています。
– **異常値（黒円）**: 特に2036年初期にかけてのデータで発生。
– **予測（色分けされた線）**: 異なるモデルが示す予測区間の幅と傾向の違いを見ることで、予測に対する不確かさを理解できます。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 実際の値と予測値には、予測モデルにより多少のバラツキがあるものの、大きな違いはないようです。このことから、予測モデルは比較的正確で、一貫しているような印象を受けます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ群は比較的安定しており、極端な相関関係は見られません。予測値の分布が広いため、将来のスコアには不確定さが存在します。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– **直感的な見解**: 現在は高い自由度と自治が維持されていますが、異常値が未来に予測されており、この点が可能性のリスクとして認識できます。社会の安定性やダイナミクスを考慮する必要があります。
– **影響**: 予測モデルが示す不確実性は、政策決定者や事業戦略にとって重要な情報であり、潜在的なリスクに対する備えが必要です。また、異常値が示す可能性から、分析を深めることで潜在的な課題を特定し、対策を講じることが求められます。
このように、グラフから得られる直感的な理解とデータ分析は、今後の行動計画や戦略において有意義な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の数日間の実績データ（青い点）は横ばいで安定していますが、その後の直近に予測（ピンク線）が急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれた青い点）が最初のデータセットに見られ、他のデータポイントから外れた位置にあります。
– ランダムフォレスト回帰による予測で、急激なスコア上昇が観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）データは、実際の社会WEIスコアを示しており、予測値（ピンクや他の線）は、異なるアルゴリズムによる未来のスコアを示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は横ばいもしくは小幅な変動ですが、ランダムフォレスト回帰のみが急上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに基づく異常値と、予測モデル間のギャップが顕著です。
– ランダムフォレスト回帰による予測のみが他と異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの散らばりと異常値が、予測にどのような影響を与えたかは明確ではないが、特定の予測手法（ランダムフォレスト回帰）が異常値の影響を強く受けている可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 社会WEIスコアは公正さや公平性の指標であり、急激な上昇予測が本当に反映されれば、社会的な進歩や改善を示す可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、この予測を慎重に検討し、実際の改善を裏付ける施策を計画することが重要です。
– 異常値の存在によって、予測の信頼性が低下する可能性があり、異常値の原因を探ることが求められます。
このグラフから得られる洞察として、データ変動の理解と適切なモデル選択の重要性が強調されます。最終的な意思決定には専門家の意見や他のデータセットの考慮が必要です。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおける「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコア推移を360日間にわたって示しています。以下、各要素について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの異なる期間のデータがあります。左側（2025年7月）では、実績が多く密集しており、ランダムフォレスト回帰線が急激に下降しています。その後、右側（2026年7月）で再びデータが現れ、前年度データが安定した高いスコアを示しています。この期間間のギャップは、観測の中断やデータ欠損を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データポイントでは、予測データと異常値が示されており、いくつかの実績値は予測範囲から外れています。特に初期に討記された異常値は、持続可能性や自治性において問題があることを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い✕は予測値を示します。異常値は黒い縁取りのポイントで表示されています。
– 前年のデータは淡緑色で示され、予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は灰色の帯で表されています。
– 予測の線は線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）で示されており、これらの異なる予測手法の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとの予測範囲と実績データとの相違を見ると、特にランダムフォレスト回帰が顕著な下降を示しています。一方、前年の安定性との比較が、新たなデータの変動を理解する上で重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データにはある程度の変動がありますが、全体として新しいデータは前年と比較してまとまりが見られ、安定的な分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の一時的な低下は政策や環境変化が原因の可能性がありますが、その後の安定は改善された施策や取り組みの結果として評価できるかもしれません。
– 社会的には、短期的な混乱があったものの、長期的には持続可能性と自治性の向上が期待できる可能性があり、それが政策や地域社会の安定にも寄与することが期待されます。
この分析により、対処すべき課題や成功した取り組みの特定が可能となり、今後の持続可能な社会構築に寄与することが考えられます。
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:
このグラフは、社会基盤や教育機会の指標であるWEIスコアの時系列散布図です。分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データはほぼ一定していますが、予測部分に入ると上昇傾向が見られます。特に、ランダムフォレスト回帰の紫色の線は急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の2つのデータポイントに異常値が存在します。これらは他の値と比較して外れていますが、その後のデータ分布には影響が少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年の比較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。
– 予測モデルは、ランダムフォレスト、決定木、線形回帰で示され、それぞれ異なった傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データは非常に似ているが、予測モデルはそれらと異なる傾向を示しています。これは予測モデルがより多様な傾向を考慮している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータは相関が高いことが見受けられます。一方で、予測モデルはより分岐した結果を示しており、特に線形回帰とランダムフォレストで顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測モデルが上昇を示していることから、今後の社会基盤や教育機会の向上が期待されます。
– 社会やビジネスにおいて、この傾向が続くならば、教育機会の増加や社会資源の充実が進む可能性があります。
このグラフは、現状の評価と将来の可能性を視覚化する上で非常に有益であり、異なるモデルが提供する多様な洞察を考慮することが求められます。
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**
– グラフは「実績（実績AI）」としてプロットされ、一定期間横ばいに見えるスコアが確認できます。
– 「予測（予測AI）」のスコアも示されており、基本的に高めのスコアを保つ予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな丸で強調された「異常値」がいくつか見られます。これは、特定の時点での急激な変動や通常の範囲からの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 現在までの偏りなく見える実績データ。
– **予測（赤い×）**: 将来を見越したスコア。線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰など、複数の予測手法が色分けされて表示されています。
– **前年度（薄い緑）**: 前年の実績を参照として比較するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測を並行して見ることができ、それにより将来の予測スコアが実績にどの程度基づいているかを推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測スコアの間に基本的には一貫性が見られます。しかし、特定のポイントでのズレ（異常値）が指摘されます。
6. **インサイトと影響**
– スコアが全体的に高水準を保っているため、社会の「共生・多様性・自由の保障」に対する取り組みが比較的成功している可能性を示しています。
– 異常値は何かしらのイベントやポリシー変更を示す可能性があり、企業や政府はこれらのポイントを詳細に分析し、改善することが重要です。
– 高い予測値は楽観的ではあるものの、異常値への注視と対応策が必要です。社会的課題の早期発見と迅速な対応が求められます。
このグラフは、社会的要素の評価が随時更新されることから、継続的なモニタリングと戦略的対応が重要な役割を果たすと感じ取れます。
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:
このヒートマップは、特定の期間（360日間）における「総合WEIスコア」の変動を時間とともに視覚化したものです。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 大局的なトレンドの判断は難しいですが、色の変化には注目すべきです。特に、日にちごとに色が変化しているため、特定の日にスコアが上下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫に近い色は低い値を示しており、反対に黄色は高い値を示しています。このため、特定の日に急激な変動が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相はスコアの値を示しており、色が濃いほど値が低い、または高いことを示しています。濃い紫と黄色の領域は特に目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸に時間帯（時）があるため、日内変動を見て取ることができます。特定の時間帯にスコアのパターンがあるか調べることができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日にちで共通するスコアのパターンがあるように見えるため、これを分析することで、背後にある要因を考察することができます。
6. **人間が直感的に感じること、およびその社会への影響**:
– 急激な色の変わりようにより、特定のイベントや状況の影響が直感的に理解しやすいです。例えば、ある日または時間帯に何か重要な社会的出来事が発生したかもしれません。
– この情報は、経済活動や政策立案に役立つ可能性があります。特に、特定の日や時間帯に焦点を当て分析を深めることで、より詳しい原因分析が可能です。
このグラフを用いることで、特定の期間内での異常な振る舞いや重要な出来事の影響を詳細に解析することが考えられます。
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:
このヒートマップは、4日間にわたる個人WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各日付において、色合いが変化しており、スコアの変動が認められます。具体的には、日を追うごとに色が変わり、特に7月3日の明るい黄色から4日の緑色への変化が目立ちます。この部分はスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に見られる黄色のプロットは、高い値を示し、他の日付とは異なる極端なスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。暗い色（紫に近い色）は低スコアを、明るい色（黄色や緑）は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（横軸上の位置）は、個々の時間帯におけるスコアの変化を示しています。特に、夜間の時間（19時から夜間の時間帯）にスコアが低くなる傾向があることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間（16時から18時）で常に高いスコアを維持しているように見えます。これにより、活動的な時間帯がスコアに大きく貢献していると推測できます。
6. **直感的な解釈と社会への影響**:
– 一般的に、活動的な時間帯に個人のスコアが高まる傾向が見て取れます。これは社会的およびビジネス活動が活発な時間帯に幸福感や充実感が向上していることを示唆しています。また、夜間にスコアが低下することは、休息やリラックスの必要性を反映している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、このデータを基に効率的な業務配分や従業員の労働条件の見直しを図ることが考えられます。
このヒートマップから、特定の時間帯や日に対する個人の状態の変化を視覚的に分析することができ、社会活動や個人生活の質を向上させるための有力な手がかりを得られます。
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:
ヒートマップの解析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– ヒートマップは5日間のデータの一部を示しており、長期トレンドを明確にするには期間が短すぎます。ただし、色の変化により変動が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日のところに非常に低いスコアが確認されます（紫色）。これは外れ値として注目すべきです。
3. **色の示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、黄色は高いスコア、紫色は低いスコア、緑から青は中間の値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変化があるように見えますが、日ごとのスコアの変化がより顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 紫色の部分を除けば、比較的一貫して中高のスコアが維持されていることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 7月2日の低いスコアは、特定の時間帯や条件で問題が発生した可能性を示唆しています。ビジネスや社会的にはこのような急激な変動がある場合、その原因を調査し、予防策を考える必要があるでしょう。その他の期間については比較的安定していると判断できます。
ヒートマップを通じてデータを視覚的に理解し、特に異常値を把握することで、早期の対応策を講じることに役立つ可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示すため、トレンドの解析には直接使用されません。ただし、360日間のデータに基づく全体的な傾向として、各WEI項目間の相関がどのように変化しているかを把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおいて特定の外れ値や急激な変動は認識されにくいですが、相関が際立って異なる部分としては、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の低い負の相関が目立ちます。この部分は直感的に通常の正の相関とは異なる振る舞いを示している可能性があります。
3. **各要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤は強い正の相関、青は強い負の相関を示しています。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」間の相関は0.78で、これは高い正の相関を示しており、これらの項目が強く関連していることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– 複数のWEI項目間の相関を時系列データとして捉えることで、各項目がどの程度共に変動するかが分かります。ただし、具体的な時系列データの動きはこのヒートマップからは直接把握できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を持つ組み合わせとして、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が0.93と非常に強い正の相関を持っています。一方で、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が0.27と低いことが確認できます。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 社会的要素が強く結びついていることが多く、特に「公正さ」や「多様性」といった要因が多方面で相関しているのは、これらの要素が集団の安定性や満足度に寄与していることを示唆しています。
– 負の相関を示す組み合わせに注目することで、改善の余地がある領域を特定することも可能です。例えば、自治性と持続可能性の間に見られる負の相関は、自治性が強まると持続可能性が損なわれる可能性を示唆しており、バランスの取れた政策の必要性を示しています。
このヒートマップから得られる洞察は、政策立案や社会的研究において、多様な要因の相互関係を理解する上で重要な手がかりを提供します。
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、さまざまなWEI（ウェルビーイング・インデックス）タイプのスコア分布の比較を視覚化しています。ここでは、360日間にわたるデータを元に分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に各WEIタイプの中央値（箱の境界線）は0.6から0.8の間にあります。これは、横ばいのトレンドを示していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（ストレス）」では外れ値が上側に見られますが、「個人WEI（経済幸福）」では下側に外れ値があります。それぞれの要素において、一部の個体は他と比べて大きく異なるスコアを持つことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の高さが異なることで、各WEIタイプのスコア分布のばらつきの程度を示しています。「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は特に広い範囲をカバーしており、スコアのばらつきが大きいことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリーでスコアの中央値が異なるものの、全体的に均一な分布を示しており、一定の一貫性があると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは0.6から0.8の間に多く集まっているものの、「個人WEI（心的ストレス）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は他と比較してスコアが低めに分布しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– さまざまなWEIタイプがある中で、特定の要素で外れ値やばらつきが見られることは、個々の要素が持つ多様な特性や、社会的状況の変化に応じた影響を反映していると考えられます。これは、ウェルビーイング向上のための施策や支援が特定の領域において求められる可能性を示唆します。
この分析を通じて、ビジネスや政策立案者は、全体の幸福度を向上させるために、特定の領域に焦点を当てた施策を検討することができるでしょう。
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:
このグラフは、社会カテゴリに関連するデータの主成分分析（PCA）を示しています。以下は視覚的特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– PCAにおいては特定の時間的トレンドは見られませんが、全体的なデータの分布に注目することで、データの分散を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見受けられませんが、データは横に広く分布しており、両極端の部分にデータポイントが存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 横軸（第1主成分）はデータの49%の分散を説明し、縦軸（第2主成分）は20%を説明しています。これにより、主に横軸方向が変動を支配し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**:
– 単一の散布図上では時系列としての関係性を見ることはできませんが、データ間の潜在的な関係性は第1主成分と第2主成分が示す相対的な位置で解釈します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に中央から右上方向に広がっており、第1主成分が第2主成分よりも大きく貢献しています。第1主成分には強い相関が見られる可能性があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 人間はこの種のグラフから、さまざまな社会的要素がどの程度相互に関係しているか、またどれだけの影響を与えているかを直感的に把握するかもしれません。
– 主成分分析を活用することで、特定の社会的問題やトレンドがより簡潔に分析され、それに基づいた政策立案や意思決定が促進されるでしょう。
このグラフを基に、データの背後にある社会的要素や相関関係をより深く探ることが重要です。
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。