📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたWEIスコアデータに基づく分析結果です。
### 時系列推移
– **総合トレンド**: 全体として、WEIスコアは安定的な0.62から0.91の範囲内で推移しており、日次の細かい変動があります。
– **顕著な変動期間**: 特に2025年7月6日のスコアは0.85以上の異常値を示しており、大きな上昇が見られます。これは社会平均や社会基盤、共生・多様性の高まりに関連しています。
### 異常値
– **発見された異常値**: 7月2日に0.62という低いスコア、および7月6日に0.85という高いスコアがみられます。
– 7月2日の低いスコアは、特に個人の心理的ストレスや自由度の低下が影響していると考えられます。
– 7月6日の高いスコアは、個人の自由度と社会の持続可能性、社会基盤が向上したことにより上昇したものと推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 日々のスコアの安定性から、全体的な社会環境が短期間で大きく変動することは少ないものの、一定の改善方向にあります。
– **季節的パターン**: 明確な季節性は観測されませんが、週末に向けた個人自由度や健康状態の改善がスコア上での変動に貢献している可能性があります。
– **残差成分**: 短期的かつ予測困難な個々の出来事がスコアに少量影響していると考えられます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップの解析では、個人の経済的余裕、健康状態と社会的な公平性、持続可能性が強く相関していることが予想されます。これらの項目が全体のスコアに大きく寄与していると考えられます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、個々の項目スコアの範囲は比較的狭く、中央値は高いため、社会全体として高レベルを維持しています。同時に、健康状態や自由度に関しては外れ値が見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1が0.61を占め、個人と社会の全体的な健康と自由度がスコアの最大要因であることを示しています。
– **PC2の寄与率**: PC2は0.12であり、個々のストレスと社会の多様性がその次の影響力のある要素と考えられます。
### 総合的な考察
– **安定性と改善**: WEIスコア全体から判断すると、経済的な安定性と持続可能性の強化が大部分を占めており、個人および社会全体での健康と自由度改善が明らかになっています。特に異常値としては、特定の急激なイベントや行動が個人の心理的ストレスに影響を及ぼしている可能性があり、これが全体スコアの変動を促しているようです。
– **政策インパクトの測定**: 政策や社会プログラムの効果を測定するためには、自由度、公平性、および持続可能性のさらなる強化が重要とされます。これにより、精神的健康とストレス軽減も間接的に促進されるでしょう。
データがより長期間にわたる場合、この分析はさらなる詳細な知見を得るために拡張可能です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **横ばいまたは変動の少ない期間:** グラフの左側において、実績（実績AI）の青いプロットがほぼ一つの値を中心に横ばいの傾向を示しています。
– **急上昇:** グラフの後半で、予測（ランダムフォレスト回帰）の線が急激に上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 青い円で強調されている異常値がいくつか見受けられます。これらは通常の範囲外かもしれません。
– **急激な変動:** 次の予測地点での値の急増が見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形:** 実績データは青、予測は赤で表示され、異常値は黒の輪郭線で示されています。
– **線の種類:** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なる線が使用され、未来の傾向が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各回帰モデルによる予測が異なります。特に、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも急激に上昇しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **異常値との関係性:** 異常値が多く見られることで、モデル評価や予測の信頼性に影響を与えている可能性があります。
### 6. 直感的な認識と影響
– **人間の直感:** 急な上昇が社会的イベントや政策決定によるものであると感じるかもしれません。急な変化があることで、過去の安定性から逸脱した印象を受けます。
– **ビジネスや社会への影響:** 予測が正当であるならば、今後の戦略や計画において大きな変動を考慮する必要があります。特に、この上昇が社会における重要な転換点を示唆している可能性があります。
このグラフは、将来の社会的イベントや動向を予測するために有用ですが、異常値や急激なトレンドの変化を理解し、慎重に解釈することが求められます。
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:
このグラフに基づいて、以下のような洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– グラフには、過去のデータとして「前年（比較AI）」と予測が示されており、評価日の始めと終わりのあたりでデータが密集しています。
– 前年に比べ、WEIスコアは大きく変動しておらず、一部期間で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績点の中に黒い枠で囲まれた異常値が見られます。これらは通常のスコアから離れており、外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、過去の実測値です。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」で、前年度のデータを表しています。
– 紫、赤紫の線は、異なる回帰手法を用いた予測を表しており、それぞれのモデルの予測が異なることを示しています。
– 灰色の領域はフ予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と前年のデータは時系列順に並んでおり、前年と比較して大きなトレンドの変化が観察されないようです。
– 予測モデルのそれぞれの予測線は、全体的に実績値と高度に一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と前年のデータが密集しているため、WEIスコアの一定の安定性が示唆されます。
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**:
– グラフを見た際に、人はWEIスコアの安定性を直感的に感じるかもしれません。
– 予測モデルの適用範囲が実測値に合わせてあるため、予測の信頼性が一定程度認識されるでしょう。
– ビジネスや社会の文脈で考えると、この安定性は事業計画や政策の策定においてリスク管理がしやすくなることを意味します。ただし、異常値の検討も忘れず、改善のための分析が必要です。
全体として、このグラフは安定性を示しつつも、異常値の影響や予測の不確かさを慎重に評価することを促しています。
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
### 1. トレンド
– **実績（青いドット）**：7月から8月にかけて横ばいで、安定しているように見えます。年末にデータがないため、その後の動きは不明。
– **前年（緑）**：7月から8月にかけてやや上昇傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**：7月の始めに外れ値があります。異常値が検出されている状態で、他のデータポイントと比べて特に注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **予測（赤い×）**：7月の始めに示されており、実績とは若干の違いがあります。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**：実績と重なりがあり、予測の信頼性を示しています。
– **予測の線（ピンク、紫、緑）**：3つの回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、いずれも類似した結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測データと前年の実績データを比較すると、若干異なるトレンドが見られますが、全体的に似た傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測のデータが密接に関係しているため、モデルの精度は高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的インパクト**: 実績が安定していることは一定の満足感を与えますが、外れ値が示す異常については注意が必要です。これが社会やビジネスにどう影響するかを検討すべきです。
## ビジネスや社会への洞察
– モデルの予測精度は高いが、外れ値が示すリスクに注意が必要。
– 過去のデータとの比較により、予測の信頼性を強化できます。
– 予測範囲の重複は、予測が信頼できる範囲にあることを示唆しています。
これらの分析により、データに基づいた意思決定や戦略的計画の策定に役立つ可能性があります。
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**
– グラフ全体を通して、実績データ（青い点）が初期に集中して表示されていますが、最近の予測データは右に移動しています。初期には実績値と予測値の差異は小さいですが、後半になると予測値は多様な結果を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）は初期の日付に存在しており、実績データの中で通常の範囲から外れた値があることを示しています。
– 予測アルゴリズムにおける異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、いくつかの手法では急激なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表し、実際に観測された経済的余裕の値を示しています。
– 緑の点は前年の比較AIによるデータで、過去の比較として使用されているようです。
– 赤い「×」は予測（多数のモデルによる）を示しており、特定の日付におけるスコアの予測値のバリエーションを表示しています。
– 背景には予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が描かれており、これは予測の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– さまざまな予測モデルが使用され、それぞれ異なる方向性や範囲を持つことが明確になっており、異なるモデルが異なる予測結果を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 数値が比較的高い領域に集中していますが、異なる予測モデルによるスコアの広がりが見られます。これは、経済的余裕が多様な要因に依存して変動し得ることを示唆しています。
6. **人間の直感や社会への影響に関する洞察**
– 経済的余裕のスコアが実績値と予測値で異なるレンジを占めることから、社会や経済の状態が不確定要素に影響されやすいと受け取れるかもしれません。
– 企業や政策立案者はこのような大きな変動を考慮し、異なる予測をもとに多角的な計画を立てる必要があるでしょう。特に重要なのは、過去のデータに基づく実績とその予測のギャップを理解し、柔軟に対応することです。
このグラフでは、実績と予測の間の明確な区別があり、それに基づいた対応策が求められることが示唆されています。
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**
– グラフの初期（2025年7月）は、実績値が比較的高いスコア範囲で観察され、予測も高スコアを維持しています。
– 中盤から終盤にかけて観測データが登場せず、代わりに前年データ（緑色プロット）が示されていますが、継続的なトレンドは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調された点は見られませんが、急激な変動としては予測の一部が急に高いレベルに達している箇所が見受けられます（紫の決定木とランダムフォレスト）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色、予測は赤色の×で、異常値は黒の◎として示されています。
– 各種予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる色で記載されており、それぞれの予測がどの程度整合しているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績と予測データは明確に区別されていますが、予測値が過去の実績に対してどの程度の精度を持つかの評価は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法間で一定のばらつきが存在し、決定木およびランダムフォレストの予測が特に高いスコアを示していることが観察されます。
6. **人間の直感およびビジネス/社会への影響**
– 健康状態の推移を示すオプティミスティックな予測は、個人の健康改善を促す要因となり得ます。
– 予測が精度良く実世代のスコアに基づいている場合、健康維持・増進のための具体的方策として利用される可能性があります。
– ただし、実績が少ない部分での予測には不確実性が伴うため、慎重な解釈が必要です。
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
1. **トレンド**
– グラフには実績AIによるデータ（青い点）と各種予測が示されています。
– 短期間のデータが密集し、その後の部分は予測のみが表示されており、特定の期間でのデータには急激な上昇（ランダムフォレスト回帰により）があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中央付近に異常値として示されたデータがあります（黒い円で囲まれた部分）。
– この異常値は他のデータと比較して大きく乖離しており、特に注目する点です。
3. **プロットの意味**
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 緑の点は前年度のデータを示し、これと比較することで年度間の変動を確認できます。
– 紫、青、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル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**
– 複数の予測モデルが重なる部分では、安定した予測が可能であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時期に他の予測モデルも密集して表示されるため、モデル間の相関性が示唆されます。
– データは初期の実績期間に密集しており、そこからの予測範囲は幅が広がっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフは特定の時期における心理的ストレスの急激な増加や異常値を示しており、それが発生する要因を分析することが重要かもしれません。
– データの変動や異常値から職場環境や社会的要因の変化が推測されるため、予防策や対応策の検討が必要かもしれません。
– 異常値は社会的危機や個人の生活に強い影響を及ぼすことを示唆している可能性があり、これが狭い範囲に収まるのか、広範囲に影響を与えるのかを見定めることが重要です。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 最初の約1ヶ月間において、実績値（青い点）が見られ、上昇傾向が見受けられます。その後、新たなデータのプロットはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、いくつかのデータ点が異常値としてマークされています（黒い円で囲まれた点）。これらは上方に位置し、通常のトレンドを上回っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示されており、これに対する異常値が黒い円で示されています。予測値（赤い×）は少なくとも初期と後方の期間に存在しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを表しており、3σの範囲で示されています。
– 予測には異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ異なる色の線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 初期の実績データと予測値との間で不一致が見られる可能性があります。特に、異常値としてマークされたデータがこれらの予測とは異なるパターンを示している場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に過去のデータと予測データとの間の整合性や不整合について言及する乏しい情報ですが、回帰モデルが適用され、予測の幅広さや不確実性を考慮する可用性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 異常値の存在は、短期間の間に社会的な変動や個人の自由度と自治に関する出来事があったかもしれないことを示唆しています。
– 予測モデルの複数採用は、個人のWEIスコアに影響を与えうる多様な要因を反映しており、この指標の予測がいかに重要かを示しています。
### ビジネスや社会への影響
– **政策やプログラムの評価**: 個人の自由度がどのように変動するかを理解することで、政策決定者が必要な介入策を講じ、個人の自治を促進する施策を設計しやすくなります。
– **モデルの調整と改善**: 異常値の原因を特定し、より正確な予測モデルを開発することで、個人の自由度を向上させる基盤作りが可能となります。
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**:
– グラフの初期段階では、実績のスコアがほぼ安定しています。
– 予測のスコアは急激に上昇していますが、その後は横ばいになっています。
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見られますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていません。
– 短期間での予測スコアの急上昇が注目されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績）は実際のデータで、黒い輪のある点は異常値を示しています。
– 予測は異なる回帰モデルごとに示されており、色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルのスコアは、初期段階では乖離があります。
– その後、各予測モデルは異なった安定水準に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは比較的一定で、外れ値が少数見られます。
– 予測モデルはそれぞれ異なるスコアを提示しており、一部のモデルは実績トレンドを上回っています。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**:
– 人間は予測スコアの急上昇に希望を持つかもしれませんが、実績データの安定性を考慮する必要があります。
– 政策立案者やビジネスリーダーは、実績と予測の乖離を埋めるための戦略を考えるべきです。
– 社会WEI（公平性・公正さ）が向上する兆候としてポジティブに捉えられますが、持続可能性を検討する必要があります。
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
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、データポイントは初期段階では比較的安定しています。その後、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による予測）が示すスコアが上下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、黒い丸で示された異常値があります。これにより、何らかの不一致や特異的な出来事が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い丸）は安定しているのに対し、予測（赤い×）は異なるモデルによって異なるスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）があり、通常の変動範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績のデータ（青）と予測データ（他の色）は、初期段階では非常に密接ですが、時が経つにつれて予測の種類によって異なる軌跡を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと、特に一部の予測データの間には密接な相関が見られますが、すべての予測が実績と一致しているわけではありません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実際のデータが安定していることは良い兆候ですが、予測データの変動が大きい場合、将来的な変動やリスクを示唆しています。これにより、政策決定者や企業は予測に基づいたリスク管理戦略を検討する必要があります。
– 特に異常値の存在は、予測モデルやデータ収集方法の再評価を促す可能性があります。
このグラフは、持続可能性と自治性に関するWEIスコアの時間的な動きを可視化したものであり、データの予測と実績の比較、異常値の影響を分析する上で重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は横ばいの傾向を示していますが、その後予測データが増加傾向にあります。これは、社会基盤や教育機会のスコアが今後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**
– 異常値としてマークされたデータ（黒の円）は、他の実績データから若干外れていますが、全体のトレンドを大きく変えるほどの影響は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は過去の実績データ、緑色の点は昨年のデータ、予測値は赤いバツ印で示されています。予測には3つの異なる手法（紫、青、緑のライン）が用いられていますが、ランダムフォレスト回帰の予測（紫ライン）が最も高い予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータは近い位置に配置されており、今年と昨年の傾向が類似している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて横ばいから上昇のトレンドに変化しているため、全体の状況が改善方向にあると捉えられます。複数の予測手法の結果が似た傾向にあることから、予測は比較的一貫しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 教育機会や社会基盤の向上は、社会全体にポジティブな影響を与える可能性があります。ビジネスにおいては、労働力の質の改善及び市場の拡大が期待され、社会面では教育の質やアクセスが改善されることで、社会的平等が進展する可能性があります。
### 具体的な洞察
– 短期的なスコアは横ばいですが、複数の予測が上昇傾向を示しているため、長期的な改善の兆しがあります。
– 特にランダムフォレスト回帰による予測が高い点は、変動性を考慮した場合でも楽観的な未来を考える指標となります。
このグラフからは、社会基盤と教育機会の改善が見込まれ、それに伴う積極的な投資が求められ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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には「実績」データが約0.7付近で横ばいになっており、その後、「予測」に基づいて様々なモデル（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。これらは総じて上昇トレンドを示しており、WEIスコアが将来的に向上するという予測になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、過去の実績の安定性を反映しています。未来の予測は、3つの異なるモデルで表現されており、ピンクや紫、淡緑の線で示されています。これらの異なる予測モデルによる今後の変化の可能性を検討する材料となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と予測（X印）との間には一定の差が見られ、予測は実績よりも高いスコアを示唆しています。これは、実績が今後改善される可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデルは同じトレンドを概ね示しており、全てのモデルが未来の向上を予測していることから、予測の信頼性が高い可能性があります。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– 現在の実績が0.7付近で安定していることから、社会的な現状維持の感覚を与えますが、複数の予測モデルが将来の改善を示していることから、今後の政策や社会的努力が効果を奏する可能性があることを示しています。これは、今後の持続可能な発展や社会的多様性の確保につながる重要な兆候となり得ます。社会的には更なる多様性の実現とそれに伴う自由の保障が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見ると、特定の時間帯（横軸で見た日付と縦軸で見た時間）での変化が示されています。
– 特に、7月6日に急激な変化があり、それ以前の期間と比べて色が明るくなっているため、何らかのイベントや変動が発生した可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の底部の明るい黄色のブロックは、極端な値を示しており、外れ値または大きな変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化がデータの密度や値の変動を示しています。濃い色から明るい色への変化は数値の増加を表しています。
– 高い色の幅は、特定の日付と時間帯でのスコアの重要性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での連続性が示されており、時間が進むにつれて一定のパターンがあるように見受けられます。
– 特に、7月6日は他の日とは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**:
– 縦軸の特定の時間帯（16時～19時）は濃い色が多く、他の時間帯と違うパターンが存在します。これにより、その時間帯で特有の動きや日常的なトレンドが存在するかもしれません。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータの急激な変動や特定の時間帯の逸脱は、社会的なイベントや重要な活動の指標となり得ます。
– 特に、7月6日に見られる明らかな変化は、何か特別なイベントや社会現象を反映している可能性が高いです。
– このような洞察は、ビジネス戦略の調整や社会現象の理解に利用できるかもしれません。たとえば、特定の期間にマーケティングを集中させるといった応用が考えられます。
このようなヒートマップの解析により、時間・日にちに基づく重要なインサイトが得られ、これは戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 特定の期間に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、色の変化から一定の変動があることがわかります。
– 7月1日から7月6日までの期間では、データ全体にわたって色のコントラストが高まっているため、何かしらの変化が進行中です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、他の日に比べて非常に明るい黄色が示されています。この値は、他の日に比べて極端に高い値を示しており、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は、個人WEI平均スコアが時間帯ごとにどれほど高いかを示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。
– 日を追うごとに色のトーンが変わっていくことで、時間の進行に伴うスコアの変化が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯に沿って、日ごとの比較ができますが、明確なパターンは見えにくいです。しっかりとした周期性は観察できないため、他のデータや要因との関連をさらに探る必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間では特定の時間に集中的に高いスコアが見られるため、特定の要因が働いている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– ヒートマップの視覚的変化から、人々の活動や行動パターンが特定の日に強く影響を受けている可能性があります。
– 7月6日の突出したスコアは、予定されたイベントや外部の影響（例えば、社会的な出来事や政策の変更）に起因しているかもしれません。ビジネスや社会の戦略調整において、このようなパターンを理解することは重要です。
この分析は、さらなる詳細なデータや文脈を提供することで深めることが可能です。補足的な情報があれば、より具体的な洞察を引き出せるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色調は、青系から黄色に変わっており、スコアが上昇しているトレンドを示しています。
– 特に、2025-07-06にかけて明るい黄色が出現しており、スコアの急激な向上が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06のデータポイントは目立っており、他の日と比べてスコアが非常に高いです。この点が外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、明るい色ほど高スコアを示します。
– ヒートマップの中央部から右下にかけて色が明るくなっており、スコアが高くなっていることを示しています。
4. **関係性**:
– 一部の時間帯でスコアが高くなる傾向が見られ、日毎に変動があるものの、周期性は特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムな変動がみられるが、ある種の持続的な努力や出来事によりスコアが向上していると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日に特別なイベントや改善があった可能性です。大幅なスコアの向上はポジティブな要素を示唆しています。
– ビジネスや社会において、特定の介入や施策が効率的であったことが考えられ、これを基にした戦略調整や継続的改善が推奨されます。
全般として、このヒートマップは短期間で顕著な変化があったことを示しており、原因の特定と今後の戦略に活用できるでしょう。
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（Well-Being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データを含んでいないため、トレンドは追跡できませんが、相関の強さを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動に関する情報は、このヒートマップからは得られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関を示します。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に強い正の相関（0.71）が見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「社会WEI（持続可能性と自治性）」と強い正の相関（0.95）があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップには時系列データは示されていないため、直接的な時系列の関係性は評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と各項目の間で強い相関が多く見られ、これらの項目が総合的な幸福感に寄与していることを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の個人WEI項目（健康状態、自由度と自治、経済的余裕）と高い相関を持っており、個人の全体的な幸福度において心理的側面が重要であることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 健康状態や経済的余裕が個人の心理的幸福に直結するため、健康や経済環境の改善が社会の全般的幸福度の向上に影響を及ぼす可能性があります。
– 公平性や持続可能性の向上は、社会全体の幸福を底上げするために重要であることを示唆します。
このように、WEI項目の相関関係を理解することで、改善策を立てる際の優先事項を判断するための指針となります。
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:
このグラフは、さまざまなカテゴリのWEIスコアの分布を箱ひげ図で比較しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的には各カテゴリのスコアに明確な上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値（円印）が確認できます。
– 特に「社会WEI（持続可能性と自治）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のカテゴリで目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱は各カテゴリのスコアの中間50%（第1四分位数から第3四分位数）を示し、中央の線は中央値です。
– 上下のヒゲはスコアの最小値と最大値を示しながら、データの範囲を捉えます。
– 異なる色は視覚的に各カテゴリを区別する助けになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIカテゴリ間の比較が可能ですが、特定の時系列パターンは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布の範囲や中央値から、カテゴリごとの集中度や散らばり具合が異なります。
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は中央値が他より低めですが、変動範囲は広いです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの高いカテゴリは、ポジティブな状態や機会を反映している可能性があり、これを活用することで社会的な改善が期待できます。
– 外れ値の存在は、特定の期間や条件で異常な状況が存在した可能性を示唆します。
– 企業や政策立案者にとって、特定のカテゴリがどのように時間とともに変化し、外れ値が発生する要因を理解することは、効果的な戦略や施策を設計する上で重要です。
これらの洞察を用いて、さらなるデータ分析を行うことで、社会全体のウェルビーイングを向上させるためのより深い理解を得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:
このグラフは主成分分析（PCA）を使ってWEI（指標）の構成要素を視覚化しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは視覚上は見受けられません。データは第1主成分の方向に比較的広がっており、第2主成分の方向に横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の0.4付近にプロットが存在し、他のデータとはやや外れた位置にありますが、全体的な変動はあまり急激ではないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは360日間を通じたWEIの主成分を示しており、第1主成分が0.61の寄与率、第2主成分が0.12の寄与率を持っています。プロットの色や密度については特に異なる特徴は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の変動を直接示しているわけではないため、特定の関連性や相関をこのグラフのみで判断するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは第1主成分のより広い範囲にわたって分布していますが、第2主成分の方向に密集しています。これにより、第1主成分がデータに大きく影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 第1主成分はかなりの情報を説明しているため、この要素がWEIの変動において非常に重要である可能性があります。
– 社会的な分析や施策を考える際には、第1主成分を重点的に考慮することが有益かもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の要素が他の構成要素に比べて大きく異なる影響を持つ状況を示しており、これにより特別な政策対応が必要となるかもしれません。
この分析を基に、さらなる社会的介入やビジネスにおける意思決定をサポートするデータセットや要因分析を検討することが推奨されます。
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。