📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**：期間中、0.625から0.775の範囲で変動しています。一般に微増しているものの、途中で顕著な変動があり、特に2025年7月2日から7月3日に大きな変動があります。
– **個人WEI平均**：主に0.625から0.725の間で推移し、7月3日の0.725は高いピークを示します。
– **社会WEI平均**：0.625から0.825の間で変動し、7月3日に最も高くなっています。
#### 異常値
– **2025年7月2日、7月3日**：総合WEI、個人WEI、社会WEIにおいて異常値が観察されます。特に7月2日の低下は全体の下げ圧力を示唆します。これらの日に起きた社会的または個人的な事象が影響を与えた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– データは短期間のため季節的な変動を特定するのは困難ですが、7月3日のピークと7月2日の落ち込みは長期的なトレンドではなく一時的な要因であり、説明困難な残差要素が影響している可能性があります。
#### 項目間の相関
– **ヒートマップ解析**: 個人の経済的余裕と健康状態は高い正の相関を示し、特に社会的持続可能性とインフラの要素が強く関連しています。これは、インフラの改善が社会的な持続可能性に寄与していることを示しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**: 各項目で大きなばらつきは観察されませんが、健康状態と経済的余裕の中央値は高く、この2つの指標が個人WEIを押し上げていることが示唆されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (45%)とPC2 (22%)**：主要構成要素分析から、データの45%が第一主成分により説明され、これは総合的なWEIスコアの変動が個人および社会的要因に強く影響されていることを示唆しています。
### 詳細分析
– **経済的余裕**：比較的一貫しており、約0.75で保持されています。これは、経済環境が安定していることを示唆しています。
– **健康状態**：データ期間を通じて安定していますが、7月5日に0.8のピークを迎え、かなりの改善を示しています。これが個人WEIの上昇に寄与した可能性があります。
– **心理的ストレス**：安定した水準にあるものの、7月3日に一時的な上昇（0.65）があります。社交活動や緊張が緩和されたことに関連するかもしれません。
– **自由度と自治**：個人の自由度は7月3日に最高の0.8に達し、他の日よりやや高くなっています。これが個人WEIの変動に寄与しています。
– **公平性・公正性**：スコアの変動が大きく、特に7月3日には0.85に到達し、異常な高い社会的公平感が重要な要素であり、総合WEIに寄与しています。
### まとめ
全体として、7月2日から3日にかけての変動が顕著であり、これは異常値に関係しています。個人および社会の複数の要因が総合WEIに影響を与えているものの、特定のイベントがこれらの指標を一時的に改善または悪化させた可能性があります。特に、経済的安定性と健康状態が高次元の相関を示し、持続可能性と社会インフラの結びつきが示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 過去数か月の実績データ（青色点）はおおむね安定しており、高いWEIスコアを維持しています。
– 予測データ（赤色点と線）は、特定の時期に急激にスコアが向上する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として認識されているデータ点（黒い円）は、実績よりも低い値で観測されています。
– これにより実績データが一時的に通常の範囲を下回ったことが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは予測に使用された各AIモデルを示しており、それぞれのモデルが異なる予測を行っています。
– 緑色の点は前年度のデータを示しており、今年のデータと比較されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと異なるAIの予測データ間には明らかに差異があり、AIモデルによっては予測の信頼性が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、実績と予測データはほぼ直線的な関係にあり、特定の範囲内で安定しています。
– 前年度のデータに基づく予測は、一貫してスコアが向上する傾向を示しています。
6. **直感的な洞察や影響**
– 現在のWEIスコアが非常に高いことは、社会的な指標が非常に良好であることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の期間中に予期せぬ社会的出来事が発生した可能性を指示しており、その原因を特定することで今後の改善策を見出せるかもしれません。
– ビジネスや政策面では、これらの予測データを使用して、社会的なトレンドに合わせた戦略調整が可能です。
グラフからの情報を活用し、社会状況の動きをより深く理解し、適切な行動をとるためのデータドリブンなアプローチが強化されることが期待されます。
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:
この時系列散布図について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階（2025年7月頃）では、WEIスコアが0.5から1.0まで上昇しています。
– その後、データがほぼ観測されず、次にデータが現れるのは2026年6月頃です。この期間中に大きなギャップがあり、トレンドを継続して観察するのが難しい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い丸が示されており、これは異常値を意味しています。
– 初期データの後の推測において急激な上昇が観察されますが、その後の空白期間中の動向が不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータであり、初期に観測された実際のWEIスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、後半部分でのみ観測されています。
– 紫色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、最初の期間に急激な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の青いプロットとその予測（紫色のライン）では、実データの変動が予測と一致していないようです。
– 緑色の前年データも独立しており、過去データとの関連は明確ではないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の予測には大きなばらつきがあり、モデルが非常に変動的な予測を示している可能性があります。
– 各モデルの予測間で一致が見られないので、アルゴリズムの選択が結果に大きく影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– データのギャップが大きく、長期間のデータがないため、全体的なトレンドを評価するのは困難です。
– ビジネスや社会的に直感される影響としては、予測が信頼できない場合や実績データが不足している場合、戦略的決定に支障をきたす可能性があります。
– 正確なデータ収集と一貫した予測モデルの必要性が強調されます。
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:
グラフの分析に基づいた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月）から右側（2026年7月）にかけて、2つの主要な期間が観察されます。
– 左側のパートでは、実績AIのスコア（青色の点）が主に0.8付近を中心に存在し、右側のパートでは、前年の比較AI（緑色の点）が約0.6付近で安定しています。
– 時間が進むにつれて予測が示されており、特に線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測線（薄紫と紫の線）が比較的水平に示され、スコアのさらなる変動はあまりないことを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒い縁取りがある点は異常値とされており、こちらは実績AIのスコアとして他のデータポイントと異なる振る舞いを示しています。
– 急激な変動は見られず、全体として比較的安定した推移ですが、異常値の存在は観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアを示し、X印は予測スコアを示しています。
– 緑の点は前年のスコアで、過去のデータと現在のデータの比較が可能です。
– 各回帰の予測が示す線は、将来のWEIスコアの予測レンジを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのスコアに基づく異常値と前年比較が対比されています。
– 前年のスコアと現在の実績AIスコアは、若干の差がありますが、概ね安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIスコアと前年スコアには若干の差が見られますが、全体の分布としては相関があるように見えます。
– 予測は過去データに基づく範囲内に収まり、特に大きな偏りは見られません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**
– このグラフからは、社会のWEIスコアが比較的安定していることが示されています。これは社会的な状況が大きく変動していないことを示唆します。
– 異常値の存在は特定の期間における不安定要因、もしくは新たな出来事を示している可能性があり、それがどのような要因かを分析することが重要となります。
– 安定したトレンドが示されているため、社会政策の継続や改善を行う際の信頼性のある基盤として利用可能です。
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:
グラフに基づく解析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたる個人WEIスコアの推移を示しています。データポイントは主に年初に集中し、その後の期間に予測が示されています。
– 「ランダムフォレスト回帰」での予測ラインはスコアが上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントでは「異常値」としてマークされたポイントがありますが、これが初期段階での不安定さを示しているのかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**は実績のデータポイントを示し、過去の評価日付の実際のスコアを表しています。
– **赤の “X”** は予測スコアを示しており、それが他の回帰器による予測と結びつきます。
– **緑色の円**は前年のデータで、基準として用いられています。
– **グレーの領域**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**
– 実績データと予測データの間に増加傾向が見られ、前年のデータよりも高いスコアが予測されています。
– ランダムフォレストと他の手法（線形回帰、決定木回帰）の予測が近しいことから、これら手法間での予測精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**
– 異なる予測手法の中でもランダムフォレストが優れたパフォーマンスを示しているように見え、他手法と比較してスコアの増加をより正確に予測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とその影響**
– WEIスコアの上昇は個人の経済的余裕が改善していることを示唆し、社会的安定感や経済成長に対する期待を高める可能性があります。
– ビジネス面では、個人の消費力が増し、経済活動の活発化につながる可能性があります。
全体として、このグラフは将来的な経済的余裕の改善へ楽観的な見方を示しているように見えますが、予測の不確かさも考慮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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEI（ウェルネス指標）のスコアを360日間で表しています。以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間の初めに実績値は高く、全体として安定しているようです。
– 予測のための異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が描かれていますが、未来の予測値は比較的ばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で異常値として示されたマーカーがあります。健康状態における予期せぬ変動を示す可能性があります。
– 特に、実績データと予測値の間に大きな乖離がある場合は実世界での注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績値は現実のデータを表し、予測値（赤の×）との比較に使われます。
– 緑の昨年のデータは時系列的な比較に有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の予測値は異なるトレンドを示しており、手法間の比較が可能です。
– これにより、予測モデルの妥当性や信頼性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の相関関係を見ることで、モデルの精度を測定できます。
– 線形回帰の範囲と他の手法との比較により、どの手法が個人の健康状態の予測にもっとも適しているかを判断できます。
6. **直感と影響**:
– 異常値は、特定のイベントや健康状態の急変があった場合を示唆しているかもしれません。
– このグラフは健康管理の改善ポイントを示し、予測精度の向上が重要です。
– 社会的には、こうしたデータに基づいた迅速な対応策の策定が健康促進につながる可能性があります。
この分析により、個人の健康状態の変動をより良く理解し、それに基づいて効果的な健康管理のアプローチを取ることが期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの初期部分において、いくつかの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、各モデルの予測線は急激に変動しています。また、他の時期にはデータが存在せず、長期的なトレンドを判断するのが難しい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の評価日付付近に黒い円で示される外れ値がいくつか見られます。これらは、実績値から大きく外れたデータ点を示しており、心理的ストレスが通常よりも高かったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）はデータの実際の測定値を示しています。予測モデルの異なる色の線（紫、緑、ピンク）は、それぞれ異なる回帰手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの関係を観察すると、予測は実績値を基に作成されていることが推測できます。ただし、実績データが限られているため、長期の予測の信頼性には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布が示されておらず、多くの予測データが直線的または急上昇しており、実績データとの相関性には不明瞭な点があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフを見ると、データが初期期間に集中しているため、全体のトレンドを理解するのが難しいと感じるかもしれません。また、ストレスレベルの変動が急激であることを示唆しているので、心理的ストレスの急激な変動は短期間での環境変化やライフイベントによる影響が考えられます。
– ビジネスや社会的には、予測の改善および長期間のデータ収集が重要である可能性があります。このことは、従業員のメンタルヘルスや社会的なストレスへの対策として、さらなる調査が必要であることを意味します。
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:
以下は、グラフに基づいた詳細な分析です。
1. **トレンド**
– グラフの前半において、実績値（青色のプロット）が見られ、比較的安定した横ばいの傾向を示しています。
– グラフの後半においては、予測値（緑色のプロット）が急上昇しているように見えます。この上昇が続くかどうかは不明ですが、予測モデルによっては増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値がいくつか存在しており、特定のタイミングで急な変動があったことを示唆しています。
– 特に、7月初旬にWEIスコアが急上昇しているタイミングがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績値を示し、年度初めにかけて数回観測されています。
– 緑色のプロットは予測された値を示し、WEIスコアが徐々に上昇していることを示唆しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルに基づく推移を示し、将来的なスコアの上昇が期待されるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のプロットは時間とともにギャップが広がっていないため、モデルの予測と異常値をうまく捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と異常値の間に直接的な相関は見られませんが、モデルによって予測された値の上昇と一定の関係があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– このグラフは、自由度と自治に関連するスコアが将来的に改善される可能性を示唆しており、これが社会的な自由度の向上につながる可能性があります。
– 急激なスコアの上昇は、政策や制度の変化に対する順応や、生活の質の向上を示すかもしれません。
このグラフを通じて得られた洞察は、社会的な政策調整や、個人の自由度と自治の向上を視野に入れた戦略的な計画を検討するうえで有益です。
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**
– グラフは時間経過における「社会WEI」スコアの変動を示していますが、データの更新や新しいトレンドはありません。ほとんどのデータポイントは2025年7月1日までに集中しており、それ以降は表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたデータポイントが存在します。そのスコアは周囲のデータポイントよりも低く、外れ値として突出しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、垂直方向に密集しています。
– 線回帰や決定木回帰が適用されていますが、回帰線自体は短く、十分なトレンドを示していない可能性があります。
– 緑の点は前年の比較AIによるデータです。これらは後半の期間に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間での大きな変動は見受けられず、実績データが新しい時系列データとどの程度の相関を持つかは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状のデータで強い相関を見つけるのは難しいです。データの分布は時間に対して偏っているため、データ分布の分析には限りがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの変動がそれほど大きくなく、ある程度の安定性があることが確認できます。ただし、唯一の外れ値が持つ社会的影響については、注意を促す必要があります。
– 社会やビジネスにおいて、FairnessやEquityへの取り組みに対して、安定した評価を得ているが、データ不足により十分な分析ができていない可能性があります。
– 長期的な傾向を把握し、改善策を講じるために、さらなるデータ収集や継続的なモニタリングが求められます。
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:
The provided graph is a time series scatter plot showing the WEI (Sustainability and Autonomy) score over a 360-day period. Here’s a detailed analysis focusing on the specified points:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– The plot is sparse, but there appears to be two distinct periods with data.
– Initial data shows a concentration of scores around 0.8, with subsequent predictions also centered around this value.
2. **外れ値や急激な変動**:
– There are no clear outliers within the initial data points.
– The scores maintain a relatively stable range initially, but diverge into a wider spread towards the end.
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– Blue dots represent actual AI performance data, consistently around 0.8.
– Predictions use different models shown in lines (linear regression, decision tree regression, random forest regression).
– The predictions diverge slightly with the decision tree and random forest regression predicting a wider range, reflecting their model complexity and sensitivity to variations.
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– Initial actual data and predictions largely overlap, indicating models are well-fitted to historical data.
– Later, predictions suggest a differentiation in the approach, with random forest showing more deviation, which may hint at addressing more complex patterns beyond linear trends.
5. **相関関係や分布の特徴**:
– The dense clustering around the 0.8 WEI score suggests high consistency in the initial period.
– The prediction ranges illustrate model uncertainties, with differing predictions suggesting varying assumptions or data sensitivity.
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**:
– Human intuition might focus on the stability and slight future variability around the central WEI score, indicating a robust system with potential but controlled fluctuations.
– Business and social implications might focus on understanding underlying causes for variability in WEI, potentially affecting strategic planning for sustainability initiatives.
– The presence of a stable, repeating pattern could suggest effectiveness in implemented policies but also highlight areas for improvement, particularly as prediction models illustrate future divergences.
Overall, this graph strongly suggests a stable initial WEI performance, with strategic understandings to be developed from future deviations and model insights.
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、社会基盤と教育機会に関するWEI（社会指標）の360日間の推移を示しています。以下、グラフの特徴とそれに基づく洞察を見ていきます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は初期段階で0.8程度で比較的安定しています。
– 予測データ（赤いクロス）は一貫して0.8の周辺にありますが、やや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には黒い円で示された外れ値が1つ見られますが、他の値と大きく離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青）は安定している一方で、前年データ（緑）はそれよりもやや低い位置にあります。
– 予測区間（灰色）も0.8周辺で限定的であり、将来の変動は小さいと予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が近い値にあり、過去の実績から予測が行われているようです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が使われていますが、大きな差は感じられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関が見られます。
– データの分布は0.8に集中しています。
6. **洞察と影響**:
– 実績値が安定しているため、今後も社会基盤と教育機会に関して大きな変化は期待しにくい。
– 予測モデルの出力が実績と大きく異ならないことから、現状維持が予想されますが、より積極的な改善を図ることでスコアを向上させる可能性もあります。
– 社会やビジネスにおいては、現状を維持するための施策だけでなく、さらに高めるための施策が必要となるでしょう。
視覚的に見る限り、このグラフは比較的安定した状況を表しています。長期的な政策や計画の策定には、この安定性を基にした考慮が求められると思われます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月ごろ）の実績スコアは0.6から0.8の間で横ばい。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）のラインが急激に1.0付近に上昇し、その後、終了時点近くまで水平を維持。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されるプロットが最初の期間のデータに存在。
– 中盤から後半にかけて、予測の範囲が非常に狭く、変動が少ない。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色でプロットされ、比較AIと予測AIが示すデータは異なる色で表示。
– 薄紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は他の予測方法よりも高く出ているのが特徴的。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる予測を提示。
– 比較AIデータは限られた期間でのみ表示されているが、予測データと一致しない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は初期段階のみで、その後安定。
– 予測結果が狭い範囲に集中しており、実績データとの相関は低い可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のスコアはやや不安定であるが、予測は非常に楽観的に見える。
– ランダムフォレストの予測が高いため、将来的な社会活性化や多様性拡大の可能性を示唆。
– 組織や政策立案者は、予測を根拠として戦略を再考することで、より持続可能で多様性に富んだ社会を追求する動機を持つかもしれない。
このグラフの解析を基に、関係者が将来の対策や改善策を検討するための基盤を提供できます。
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:
このヒートマップには、総合WEIスコアの時系列データが表示されています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体は周期的な変動を示しており、一貫した上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 各日付における時間帯に応じた変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時の時間帯に濃い紫色のプロットがあり、これは数値が極めて低いことを示しています。
– 他の時間帯に比べ、この16時の低スコアは顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアを示しています。黄色が高いスコア、紫色が低いスコアを示しています。
– 色の密度が薄い箇所では、スコアが比較的平準化していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯ごとにスコアが変動しており、時間に応じた変化があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は一様ではなく、特定の時間帯での変動が顕著です。特に16時と19時の間で明確な違いを観察できます。
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**:
– 明らかに目立つ低スコアの存在は、特定の時間帯に何らかの社会的、またはビジネス的な問題を示している可能性があります。
– ビジネス上、例えば混雑度や需要の変動を示す場合は、特定の時間帯にリソースを最適化する必要性があるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯でのサービス提供やサポートの強化が検討されるかもしれません。
この分析は、特定の時間帯でのパフォーマンスや活動の見直しに役立つ情報を提供します。
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:
以下の視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップを見ると、数日間の色の変化が表示されており、色の変化から上昇や下降のトレンドを特定できます。色が徐々に明るくなっている部分は、時間の経過とともにスコアが上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に暗い色から明るい色への急激な変化がある場合、それは突発的な変動を示しています。この場合、7月3日から5日にかけて急に色が明るくなっている場所があり、急激な増加を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはWEI平均スコアの大小を示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日時でも時間帯によってスコアが異なることが見受けられます。特に、時間帯が16-19時の間でスコアの変動が顕著に表れているか確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 単一の時系列データではあるが、明確な時間帯ごとの変動が意識されており、特定の時間帯に値が急激に変わるのは周期的なイベントの可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップから人々は、特定の時間帯や期間における活動や行動の変化を直感的に掴むことができます。社会における行動パターンや、イベントによる影響がどの時間帯に顕著に現れるかを把握し、このデータを活用してマーケティングや計画の最適化に役立てることが考えられます。ビジネスにおいて、このようなデータはターゲットパフォーマンスの改善やタイムリーな意思決定を促進する材料となり得ます。
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:
このヒートマップについて、以下のような分析ができます。
1. **トレンド**
– 時間軸全体では、色が緑から黄色に移行している部分があるため、全体的にはWEIスコアが上昇している可能性があります。このような変動は特定の期間に何らかのポジティブな社会的変化があったことを示唆するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大部分が緑や黄色である中、一部に紫色の領域が存在します。これは急激なスコアの低下を示しており、特定の日付や時間帯で何か異常な事象が発生した可能性が考えられます。
3. **各プロットの意味**
– 色合いの変化はWEIスコアの変動を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示し、色の濃淡によってスコアの高さが直感的に分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯にわたるスコアの変動が視覚的に示されており、時間帯によってスコアが異なることが観察できます。これにより、特定の時間帯が社会的に影響を受けやすい可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯に関しては、日中（8時〜16時）のスコアが全体的に高く、夜間（16時以降）が低い傾向が見られるため、社会活動が活発な時間帯が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的な色合いは即座に高低を伝えるため、人々は日中の活動が活発であると感じるでしょう。また、ビジネスや行政は特定の時間にフォーカスを当ててサービスや政策の改善を行うことで、より効果的に影響を与えられるかもしれません。
この分析に基づき、WEIスコアの安定化やリスク管理に取り組むことが求められる場面もあるでしょう。
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、WEI（ウェルビーイング・インデックス）の各要素間の相関を示しています。360日間のデータを基にしています。
1. **トレンド**
– 全体として、特定のパターンや周期性は視覚的には見つかりませんが、相関の強さを示すため、全般の関連性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップなので、外れ値や急激な変動よりも、全体的な項目間の強い関係を示す相関に焦点が当てられています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは強さ、明るさは弱さを示します。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い正の相関（0.80）が見られます。これは、共生や多様性が総合的なウェルビーイングに寄与していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップなので、時系列ではなく、項目間の関係性に重きを置いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関が見られる組み合わせ：
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」。(0.63)
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」。(0.83)
– 負の相関もあり、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「個人WEI（経済的余裕）」間には負の相関（-0.09）が見られます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会的な要素（共生、多様性、公正性）が個人や全体のウェルビーイングに強く関与していることがわかります。これらは政策立案、特に社会政策や企業のCSR戦略において重要です。
– 心理的ストレスと経済的余裕の関係は、個人の社会的幸福度において重要な側面であり、メンタルヘルスの施策に対するインパクトがあります。
このグラフを通じて、人々がどのような要素によりウェルビーイングを感じるかを理解し、それに基づいた社会的、経済的な政策を導く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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは全体的に大きな変動は見られず、横ばいの傾向があります。ただし、一部のカテゴリ間でスコアの違いが見られ、特に社会WEI（社会経済統合）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）でスコアが高めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」において外れ値が見られます。これらの外れ値は特定時期の一時的な変動や異常なイベントの影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱の大きさはデータの散らばり具合を示しており、個人WEI（経済的余裕）は比較的狭い範囲に収まっています。
– 色の違いは各カテゴリ間の違いを示しており、グラフの一部で色が濃くなっていますが、それが直接スコアの大小には関与していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるカテゴリ間での比較が主眼となっているため、時系列でのトレンドは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコアは全体的に0.5以上で、比較的高スコアが保たれています。ただし、個人WEI（心理的ストレス）では散らばりが見られ、人口にかかるストレスが一定ではない可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアを持つカテゴリは社会の中で強調される価値を反映しているかもしれません。例えば、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が高スコアであることは、社会の中で多様性の重要性が認識されている可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、持続可能性や公平性が維持されていることが見て取れ、これらの分野におけるポリシーや取り組みを強化することでさらなる改善が期待されます。
このグラフは、社会の多様な側面を評価し、そのトレンドや変動を可視化することで、政策やビジネス戦略に革新をもたらすためのデータを提供しています。
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、社会カテゴリに関するデータを主成分分析（PCA）によって視覚化しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、トレンドというよりはデータポイントの分布を示しています。特定の方向に密集しているわけではないため、強い一次的な傾向や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特に顕著なものは見当たりません。ただし、-0.2付近や0.3付近のデータポイントは他とやや距離がある点で注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 縦軸（第2主成分）と横軸（第1主成分）は、それぞれの主成分の寄与率が45%と22%であることを示しています。つまり、この2つの成分がデータのばらつきの多くを説明しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがある場合、個々のプロットがどのように関連しているかの詳細はこのグラフからは説明できませんが、点の配置により、データの相関や類似性が示唆されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは比較的分散しており、強い相関関係があるとは言えません。X軸とY軸に沿った分布を通じて、直線的な相関は弱いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることとして、データに多様性があるため、単一の変数で分類することは難しそうです。したがって、社会的な現象や要因に多様な影響を与え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は、この分布が示す多様性を踏まえ、異なる政策や戦略が異なるグループに対して異なる影響を与える可能性があるため、多様な視点を考慮することが重要です。
このような分析から、全体像を把握するためにさらなる詳細な分析が求められます。
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。
