📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、いくつかの重要な傾向、パターン、および異常値が浮かび上がります。
### 時系列推移
– **総合WEI**スコアは、大部分で横ばいまたは微増の傾向を示しています。しかし、特に7月2日と7月6日に顕著な変動が見られ、それぞれ異常値とされています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**のスコアも同様に、一定の範囲内で変動していますが、異常なスコアが特定の日付に集中しており、この期間（7月2日～7月6日）は特に詳しく評価する必要があります。
### 異常値
– 7月2日と7月6日にかけて、多くの異常値が検出されています。この期間の前後で、社会的または個人的な要因（例えば、経済ニュースや政策の変更、社会的イベントなど）が影響した可能性があります。具体的には、7月2日のスコアの急激な低下は経済的不安や社会保障に関する懸念に起因する可能性があります。
– 例外的な高スコア（7月6日）は、何らかのポジティブな社会的イベント、改革、または報道があったかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**に基づくと、全体の長期トレンドは安定していますが、季節性要因が大きく、特定の期間に基盤となるスコアの上昇や下降を示す要因があります。残差成分は特に高いスコアの日付に大きな変動を示しており、ランダムな要素または予期しないイベントが影響しているかもしれません。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によれば、「経済的余裕」と「心理的ストレス」には逆相関があり、経済状況の変化が個人のストレスレベルに直接影響を及ぼす可能性があります。一方、「自由度と自治」と他の社会項目は比較的低い相関を示し、独立した要因であることが示唆されます。
### データ分布
– 各WEIスコアの**箱ひげ図**では、各項目における中央値は比較的安定していますが、特にスコアのばらつきが大きい項目（例：社会基盤・教育機会や共生・多様性の保証）がいくつか確認され、これらは社会的状況の変化に敏感であることを示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、PC1が61%の寄与率を持ち、データの主要な変動要因を表現しています。この主成分は、おそらく大部分のWEIスコアに共通する社会経済的要因を反映していると考えられます。
– PC2（12%寄与）は比較的小さな影響ですが、特定の項目（例：社会基盤）による微細な調整を表すかもしれません。
この分析から、特定の時期やイベントに対する社会的および個人的な反応を理解することができ、政策決定に対する反響や、地域社会の脆弱性を見出すための貴重なツールとなり得ます。特に異常値の背景にある要因を詳しく調査することが、より効果的な社会政策の策定に寄与するでしょう。
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:
このグラフの分析について、以下のポイントを考察します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の数日間で緩やかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）では急激に上昇し、その後安定しています。
– 線形回帰（水色の線）と決定木回帰（濃い緑の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で囲まれたプロットがいくつか見られ、それらは平均から外れています。
– ランダムフォレスト回帰の急激な上昇も注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を示していますが、このグラフでは見られません。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと三つの予測手法の間には、初期において多少異なる結果があります。
– 時間が経つにつれて、実績データは予測結果に近づく兆候を見せます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には実績データが密集し、安定した分布を持つ一方、予測データは手法により異なり、特にランダムフォレスト回帰は変動が大きいです。
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**:
– 初期の安定した実績データに対し、予測モデルによって異なる未来が示されています。この違いは、予測モデル選択の重要性を示しており、ビジネスや政策決定において慎重なモデル選択が求められます。
– 異常値の存在は、不確実な要因を捉えており、これに注意を払うことでさらなる分析が可能になります。
このグラフからは、予測手法の選定と異常値への対応が、社会的な意思決定において注目すべき要素であることが示唆されます。
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:
### 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（青い実績点）は、徐々に増加する傾向が見られます。
– 途中からは予測モデルの線（紫、ピンク）が水平になり、一定に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に異常値がいくつか特定されています（黒の縁取りのある点）。
– 一点集中の実績データが急増したように見える箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、徐々に増加しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されていますが、ランダムフォレスト回帰の線（ピンク）は水平で、安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが異なる方法で将来を予測しているが、大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の散布は狭い範囲内に収まっており、若干の増加を示していますが、予測においては安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期段階でのWEIスコアの上昇は、対象とする社会的要因が向上している兆候かもしれません。
– 異常値が存在することは、個別の出来事や状況が分析の精度に影響している可能性を示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の水平な予測から、現状維持の予想がされており、今後の計画や政策において安定した状況が続くと考えられます。
### ビジネスや社会への影響
– スコアの上昇傾向は、社会的な施策やプログラムの成功を示す可能性があるため、継続的な改善と監視が重要です。
– 異常値を検討することにより、特定の問題点を早期に発見し、迅速な対策を講じることができるかもしれません。
– 予測の結果、特に安定した線形の予測は、計画策定においてリスクを考慮した慎重なアプローチが必要であることを示唆しています。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、比較的安定しているが軽微な下降トレンドを示しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、期間の中盤で異なる動きが見られ、この後は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、いくつかの青いプロットが外れ値（黒い円で囲まれた部分）として識別されています。
– 急激な変動はないものの、予測線が急激に変化している部分があります。
3. **要素の意味**
– **青いプロット**: 実績を示している。
– **黒い円**: 外れ値。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。
– 予測線（異なる回帰モデル）は、それぞれの予測方法による戦略的違いを反映しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの差異は比較的小さいですが、期間中盤の変動によって異なる挙動を示す予測もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密集しており、特定の周期性や明確な相関関係は見られません。
6. **人間の直感的な感情と社会への影響**
– 一部の外れ値と予測の不確かさの範囲は、今後の動向に対する注意が必要であることを示唆します。
– ビジネスや社会において、この安定したトレンドは予測しやすさを提供しますが、外れ値が存在する場合、信頼度の高いフォローアップや追加の分析が必要です。
– 急激な予測の変化は、施策の変更や突発的な社会的事象に起因している可能性があり、分析の見直しが求められるかもしれません。
総合的に、このグラフは一定の安定性を見せつつも、いくつかの潜在的な注意領域を示しており、計画を立てる際には慎重なデータの精査が求められます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は横ばいを示しています。最初の1週間は特に変動がなく、安定しています。
– 複数の予測モデルが用いられており、線形回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は異なるトレンドを示しています。決定木回帰（青）は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒丸で表示されており、経済的余裕に関しては、一部のデータが他のデータ点から離れていることが示されています。
– 大きな急激な変動は観察されず、実績データは全体的に安定しています。
3. **各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ており、WEIスコアの実際の変動を表しています。
– X印は予測を表していますが、その位置は実績データとは異なる結果を予示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**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルは、すべて異なるシナリオを示唆しており、予測不確実性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体に大きな変動はありませんが、モデル間の予測は異なっており、予測モデルが異なるシグナルを持つ可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– グラフからは、現在の経済的余裕に大きな変化がないことが示されています。ただし、異なるAIモデルによる予測は将来的な不確実性を示唆します。
– 安定した実績データは、短期間での大きな経済的変動がなく、安定した状態が続く可能性を示しますが、異なる予測モデルにより将来の不確実性について注意が必要です。
– 社会的には、安定が続くことは安心感を与えますが、異なる予測も視野に入れて準備する必要があります。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）は約0.65付近に集中しています。
– グラフ内のピンク色の予測線（ランダムフォレスト回帰）が初期値から上昇し、その後横ばいに推移していることが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.65付近の実績データの安定した分布に対して、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを表し、全体的に安定しています。
– 予測には複数のアプローチが取られており、緑と紫の線が異なる予測モデルを表しています。紫の線（ランダムフォレスト）が最終的に高い値で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法が示されていますが、全て最終的には高めのスコアで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、狭い範囲での分布を示していますが、予測データはさらに高い範囲で安定しています。このことは、将来的な健康状態の改善が予測されていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の健康状態は安定していますが、予測により改善が期待されています。これは、健康増進の施策や新たな健康手段が効果をもたらしている可能性を示唆します。
– 社会的には予測に基づく健康政策の有効性が示されており、健康管理の継続が推奨されます。
このグラフは、個人の健康状態が持続的に改善されることを期待できることを示しており、予測モデルの有効利用を通じて未来の健康戦略を練ることができる可能性を示しています。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は全体的にほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、徐々に上昇していますが、後半では横ばいに触れています。
– 線形回帰（青緑色）と決定木回帰（シアン色）の予測は横ばいで、変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日付近に多数のデータが密集しています。灰色の範囲内に収まっていますが、特に大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績であり、WEIスコアが安定していることを示しています。
– 予測の異なる手法（線の色）により、将来の変動を示しています。それぞれの手法によって予測が異なることから、不確実性が見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、実績が予測範囲内に留まっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータはやや集中していますが、予測は上昇傾向を示しており、将来的に心理的ストレスの増加を予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ランダムフォレスト回帰の予測から、心理的ストレスが増加する可能性が示唆されています。社会的・職業的圧力の増加を反映している可能性があります。
– 予測の異なる手法による結果は、将来のシナリオに備える必要性を感じさせます。ビジネスにおいては、ストレス管理施策を強化する余地があるかもしれません。
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分析を行います。
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、最初の期間に若干の変動があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれの予測（紫、シアン、緑の線）は、ある時点からスコアが上昇し、最終的にすべて収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の時点で複数のデータポイントが異常値として認識され、黒い縁取りの円で示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤いバツ印は予測値ですが、グラフには表示されていないかもしれません。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさ（xAI/3σ）を示します。
– 三つの異なる回帰線（線形、決定木、ランダムフォレスト）が直感的に異なる分析手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の結果が時点に依存して異なっていることから、予測手法間でのスコアの違いがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは局所的に変動していますが、大きなトレンドを持っているわけではありません。予測の不確かさ範囲は、それを解決するための一つの指標として使えます。
6. **直感的に感じること、および社会への影響**:
– データの変動は、個人の自由度と自治の定量化における変動性を示しています。このグラフは、社会的要因の変化に機敏に対応する必要性を示唆しており、異常値の存在は特定の社会的な出来事や政策変更の影響を示している可能性があります。
– ビジネスや政策においては、自由度と自治の向上が求められ、異常値が観測された際にその原因を特定し、迅速に対応することが求められるでしょう。予測方法の違いは、複数のアプローチを活用することの重要性を示しています。
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**
– 初期の「実績（実績AI）」のデータポイントは比較的変動が大きく、一部は0.5から1.0の範囲にばらついています。
– その後の予測ラインは安定しており、全体として緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値が見られ、これらは予測の不確かさを示している可能性があります。
– 終盤の予測データは急激な変動がなく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、特に前半でばらつきがあります。
– 赤いバツ印は「予測（予測AI）」で、後半の予測データは特に安定した値を示しています。
– 紫色、緑色、水色のラインはそれぞれ異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示し、ほぼ同様の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**
– 実績データと予測データの間には大きなギャップがあり、初期のばらつきが予測にどう影響を与えたかが示唆されています。
– 予測手法間で大きなずれが見られないことから、予測モデルに対する信頼感が示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データのばらつきに対する予測の向上が確認でき、予測精度が進化していることが伺えます。
– 外れ値の存在は分析モデルの改良を必要とし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とその影響**
– 初期は不安定な状態だったWEIスコアが、予測モデルの安定化により改善されているように見えます。
– ビジネスや社会においては、長期的な安定性のために、実績データのばらつきを抑え、予測モデルの改良を進める必要があると感じられます。
このような評価から、将来的なWEIのさらなる安定化と正確な予想が可能となれば、社会的な公平性や公正さの向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期の日付で比較的安定した水準を示しています。
– 予測データのうち、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（シアンの線）はほぼ横ばいで、決定木回帰（緑の線）も似たような傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分にいくつかの外れ値が見受けられ、特に約0.6スコア付近で点が集中しています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点が実績のスコアを示し、紫、シアン、緑の線が予測されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 丸で囲まれた部分は外れ値として特定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間にゆるやかな一致が見られます。ただし、外れ値がいくつか存在しているため、全体の一致度は中程度に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間の相関は、予測手法によって異なりますが、ランダムフォレスト回帰が最も実績と近似されている傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に、このグラフは社会的な持続可能性と自治性が一定の安定した範囲で維持されていることを示しています。
– 外れ値が示す不確定要素は特に注視が必要であり、政策や対応策の迅速な調整が求められる可能性があります。
– ビジネスの観点からは、持続可能性スコアの予測が増加傾向を表す場合、新しい持続可能なプロジェクトに投資する好機となります。また、自治体においても、政策の改善やイノベーションによってスコアを向上させる可能性があります。
このような視点でデータを考慮することで、更なる分析や意思決定が促進されるでしょう。
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:
このグラフに基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 初めは横ばいからわずかな変動が見られます。
– **予測（予測AI）**: ランダムフォレスト回帰の予測は初めてから急激に上昇し、その後は横ばいです。他の予測モデルも類似のパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータでいくつかの外れ値が観察され、その後予測の範囲内に収まっています。外れ値には黒い円が適用されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績、赤い×は予測を示しており、**グレーの範囲**は予測の不確かさを表しています。
– **ピンクと紫の線**はランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰と他の予測モデルの間で高い一貫性が見られ、全体的なトレンドは類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは予測されるトレンドに強く一致しており、予測と実績の間に相関があることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 教育機会の指数が全体として改善の傾向にあることは、将来的に教育インフラが安定していることを示唆しています。
– ビジネスや政策においては、このようなデータを元に長期的な教育支援プランの策定が可能となります。
このグラフは、教育機会の増大を示唆し、政策決定者や教育関連のステークホルダーにとって重要な指標となる可能性があります。
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**:
– グラフの初期（7月1日から7月10日）のWEIスコアは、ある程度のばらつきが見られますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– その後、予測データは全体的に安定しており、特にランダムフォレスト回帰モデルによる予測は高いスコアを見込んでいます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにいくつかの外れ値が確認されます。これらは実績データのばらつきを示しており、異常な事象や異なる条件下でのスコアと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績**(青い点): 実際の観測データ。
– **異常値**(黒い円): 通常の範囲外と判断されたデータポイント。
– **予測**(ピンク、シアン、緑の線): それぞれ異なる回帰手法を用いた予測。
– **予測の不確かさ範囲**(灰色の領域): 予測モデルの信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは変動があるものの大まかに横ばいで、予測データはどの手法でも後半は安定を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには若干の変動と外れ値があり、全体としても予測モデルとの相関関係は弱いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見たとき、予測が示す安定性は、社会における共生や多様性、自由の保障について期待できる安定した未来を指し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、この予測は社会インフラや政策の長期的視点での設計や実施に対する指針となりえます。
### 考えられる影響:
– 社会政策策定者は、このデータを活用して多様性や自由をさらに保障するための政策を強化することができるでしょう。
– ビジネス戦略においては、企業文化の多様性や労働環境の改善に対する支持を広く獲得できる可能性があります。
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:
以下に、このヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、色が濃い青から緑、そして急に黄色に変化しており、日付が進むにつれて数値が上昇しているトレンドが感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に突然の黄色のプロットが見られ、これが急激な変動であることを示しています。他の日と比較して、特異な値を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は数値の変化を示しており、特にカラーバーを見ると、紫が低い値を、黄色が高い値を示しているようです。
– 日時ごとの行は、時間内の変化を示しており、それぞれの日付での時間ごとの変動を観察しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付における時間帯での数値変化の比較が可能です。全体的に時間の進行に伴って値が変化し、最終的には急激なピークに達しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に見ると、特定の時間において数値が他よりも高くなる傾向があります。ただし、大きな変化は7月6日に集中しています。
6. **直感・ビジネスや社会への影響**:
– 人々は急激な変化やピークに特に注意を払う傾向があり、このデータからは7月6日に何らかの重要な出来事があった可能性があります。
– ソーシャルメディアや社会的イベントに関連したものであれば、それが世論や行動に大きな影響をもたらした可能性があります。
– ビジネスでは、このような変動を利用してマーケティングや他の戦略的な決定を行うことが考えられます。
このヒートマップからは、特定の日付における注目すべき変化や、その影響をどのように捉えるかが重要となるでしょう。
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特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、全体的に個人のWEI平均スコアが時間とともに増加している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-06に急激に黄色の高スコアが検出され、明らかな変化が見られます。これは、特定の要因で突然高いスコアが記録された可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい黄色が高スコア、濃い紫が低スコアを表しています。よって、日付と時間帯によってスコアの変遷を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎の変動を観察すると、日中と夜間のスコアに異なるパターンが存在し、特定の時間にスコアが上がる傾向があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変化があり、夜の遅い時間帯にかけてスコアが下降することが確認できます。一方で、その後の早朝にかけてスコアが再び上昇する傾向が見られます。
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**:
– 個人の時間帯による活動パターンや生産性の変動が示唆されており、働き方の改善策やスケジュールの最適化などに利用できます。
– 社会的側面では、特定の時間帯における効率の良い働き方の促進、ストレスの管理、特定日でのイベントや出来事の影響が考慮に入れられそうです。
このヒートマップから、個人のWEIスコアの変動を日次・時間帯で把握することで、日々のルーチンや環境の調整に活用することが可能です。
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:
以下の視覚的およびデータ解析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を通じて全体的な動きを感じ取ると、横ばいの傾向から、突然の上昇や下降が見られます。
– 期間の終わりに近づくにつれて、明るい黄色の色が出現し、指標が高まる兆候を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中、特に2025-07-06に急激な増加（黄色のマス）が見られ、外れ値として捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各マスの色は、社会WEI平均スコアを示しています。色が暗ければスコアは低く、明るければスコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯が（例えば16時、19時）鋳鉄されており、総じて時間帯による変動は顕著ではありませんが、個別の急変が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの大幅な変動はあまり見られませんが、特定の期間における急上昇が注意を引きます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフの急激な変化は、短期間の中で重要な社会イベントや外部要因がスコアに影響を与えた可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策においては、こうした急激な変動に注目し、根本原因を特定することで、即応策を講じることが求められるでしょう。
– 社会的な関心事やイベントがどのように感情や意識に影響を与えるかをより詳細に分析するために、このデータをベースに追加の調査が必要です。
これらの分析は、社会的な現象やトレンドをリアルタイムで把握するための重要な手がかりとなるでしょう。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察について説明します。
1. トレンド:
– ヒートマップでは、上昇や下降のトレンドよりも、各項目間の相関の強さが視覚化されています。具体的な時系列のトレンドはここでは把握できません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 相関が非常に低いか、負の相関を示す値（青色に近い部分）が外れ値として考えられる可能性があります。例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間の相関が低いことが注目されます。
3. 各プロットや要素の意味:
– カラースケールは相関の強さを示しています。赤色は正の相関が高いことを意味し、青色は負の相関または相関が低いことを示します。
– 高い相関を持つ項目（赤色に近い）は、類似した要因によって変動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:
– 各項目間の関係性が図示されています。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」が特に高い相関を示しており、これらが関連していることがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特に、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関（0.88）を示し、この分野の改善が総合的な幸福度に寄与する可能性があります。
6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:
– 多くの個人の幸福度指標が互いに相関しており、特定の領域の改善が総合WEIに与える影響が大きいことが示唆されます。
– 社会全体の持続可能性や教育機会の向上が、他のWEI項目にも好ましい影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策立案者は、相関の高い要素を重視することで、効率的な社会改善を図ることができるでしょう。
このヒートマップは、社会的幸福度の向上に向けた効果的な施策を考える手がかりとなります。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI（社会的幸福指数）タイプについてのスコア分布を示しています。以下にその分析を行います。
1. **トレンド**:
– 一般的なトレンドとしては、特定のWEIタイプでスコアが高い傾向がありますが、全体的に各タイプのスコアは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリで外れ値が確認されます。特に「総合WEI」や「社会WEI（社会的善意）」など、多くの外れ値があります。
– これらは異常値を示しており、特定の状況や原因でスコアが逸脱した可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 中央値（箱の中の線）を中心にスコアが分布しています。
– 箱の広さは第1四分位数と第3四分位数の範囲を示しており、スコアの分布密度を表します。
– 上下のひげはデータの変動範囲を示していますが、外れ値を含むグループでは情報が制限される場合があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプがそれぞれ異なる特徴を示しており、特定の相関関係（例：類似のスコア変動）を示す群は少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はタイプによって異なり、一部は広い範囲でスコアが分布し、他の一部は狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 多様なWEIタイプが配列され、その中でも特に「社会的善意」や「共生・多様性・自由の尊重」は特定の外部要因や政策変更などに大きく影響されやすいと考えられます。
– 社会やビジネス面では、高いWEIスコアを持つカテゴリーに注力することで、幸福度を高める可能性があります。
全体として、このグラフは特定のWEIタイプにおけるスコアのバリエーションや潜在的な影響、政策変更の必要性を指し示しており、社会的影響を考慮する上で重要な洞察を提供します。
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:
このグラフは、社会カテゴリーにおけるWEI（恐らくWell-being、Economic、or Indexのいずれか）の構成要素を主成分分析（PCA）を用いて視覚化したものです。以下にいくつかの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 一貫した上昇または下降のトレンドは見られず、データは広範に散らばっています。
– 特に周期性も見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– x軸とy軸の両方で周辺部にいくつかのデータ点があり、これらは外れ値として目立っています。特にx軸の0.3以上でy軸が0に近いデータ点は目立つ外れ値です。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは密集しておらず、全体としてランダムな分布の印象を与えます。
– x軸（第1主成分）は多くのデータを0周辺に集中させており、0から0.1の範囲にデータが比較的多いです。
– y軸（第2主成分）はそれほど偏りがなく、全体的に広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時系列データの関係性は視覚的に確認しにくいですが、x軸とy軸の相関性は低いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– x軸とy軸間には明確な相関は見られません。
– データの分布は全体でリニアでも集中しているわけでもなく、ランダムな散らばりを示しています。
6. **人間の直感と社会的影響**:
– このグラフから得られる直感として、データが多様であり、特定の傾向やパターンがないため、分析が難しいことが挙げられます。
– 社会やビジネスへの影響を考えると、このデータの多様性はバラエティに富んだ影響要因がある可能性を示唆しており、各主成分が異なる社会的要素を反映しているかもしれません。
– これを基にすることで、特定の施策や調査がどのように異なる社会的側面に影響するのかを詳細に検討する必要があります。
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。
