📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的には0.68から開始し、わずかな変動を伴い7月7日には0.86でピークを迎える。観察される主なトレンドは安定的な上昇である。
– 時間が進むにつれスコアの変動が激しくなり、特に7月6日から7日にかけて急激な上昇を示している。この期間に特出した要因がある可能性が高い。
– **個人及び社会WEI平均**: いずれも概ね上昇傾向を示すが、社会WEI平均の方が個人WEI平均よりも変動幅が大きい。
#### 2. 異常値
– 7月2日と7月6日に、いくつかの異常なスコアが見られた。
– **7月2日**: 総合WEI、個人及び社会WEIのスコアが急落した。この日は何らかの否定的な社会または個人的出来事が背景にある可能性がある。
– **7月6日**: 総合WEIの高スコアは、特定の明確な改善要素があったと考えられる。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**: 総合WEIスコアは、全体として上昇傾向であることが確認される。
– **季節的要因**: 短期間のデータなので明確な季節パターンが見つからなかったが、週末手前から週初めにかけて若干の変動が見られる。
– **残差**: 一部のスコア変動は外部要因に依存している可能性が示唆される。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレスの間に中程度の正の相関が見られる。これは、個人の健康とストレスが経済的な状況と関連していることを示唆している。
– 公平性・公正さと社会基盤、持続可能性の間にも強い相関があり、これらの社会的要件が関連性を持つ可能性を示している。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図から、各WEIスコアにわたるばらつきの幅が確認できた。いくつかのスコアには外れ値が確認でき、特に社会的多様性および共生に関して大きな変動が見られる。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析結果では、第一主成分（PC1）が全体の73%の変動を説明している。この成分は社会的要因が多く影響を及ぼしている可能性を示唆する。第二主成分の貢献度はわずか8%であることから、主要な変動要因は第一主成分に集中していることがわかる。
### 結論
今回のデータは、特に7月6日から7日にかけての総合WEIスコアの上昇が目立ち、何らかの社会的イベントや政策的改善が背景にある可能性を示す。長期的には個人と社会の両方の要因がWEIに寄与していることが示唆され、特に公正さと持続可能性が鍵となる要因であると考えられる。今後の対策としては、これらの要因の細分化と改善策の実施がWEI全体の向上に貢献するであろう。
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:
このグラフは、社会カテゴリでの総合WEIスコアの30日間の推移を示す時系列散布図です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色プロット）は最初の数日間で徐々に上昇している。中盤からは横ばいの傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれているプロットが外れ値を示しており、実績値の中に異常があることを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによる実際の値を示す。
– 赤い「✗」は予測AIによる予測値を示す。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示す。
– 水色、青色、ピンク色の直線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測トレンドを示しており、予測値が一致していることがわかる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に若干のずれがあるが、全体的な傾向としては大きな差異はない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は初期から中盤にかけてゆるやかな上昇を見せ、後半は安定している。
– 予測モデルもこれを反映しており、大きな外れ値が予測には見られない。
6. **直感的な理解と影響**:
– 直感的には、実績値の初期の上昇トレンドは何らかの社会的なイベントや変更が影響している可能性がある。後半の横ばいは安定した状況を示唆。
– ビジネスや政策の面では、予測値が全体的に実績と一致しており、予測モデルが信頼できる可能性を示唆している。予測は政策立案やビジネス戦略の計画に利用できる。
この分析により、全体の流れが安定しており、予測が現実的に役立つ可能性があることが示唆されます。急激な変化がないため、今後にも安定した活動が期待できそうです。
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、ある期間における「個人WEI平均スコア」の時間推移を示しており、実績値といくつかの予測モデルが表示されています。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭（7月1日～7月9日）の実績データは、一般的に上昇基調を示しています。
– その後、予測モデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰）は、異なる傾向を示していますが、全体的にほぼ横ばいの傾向があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには若干の変動がありますが、大きな外れ値や急激な変動は観測されません。ただし、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、観測値の動向がわかります。
– 黒い円で囲まれているのは異常値です。これらは通常の範囲を外れている可能性があることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示され、確実性の度合いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際の値と各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる動向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は、他のモデルに比べて上昇トレンドを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に直接的な相関関係があるかは不明です。モデル間での予測値には多様性が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 上昇トレンドを示す時期があり、これは個人のウェルビーイングが向上している可能性を示唆します。
– モデル予測の不確実性があるため、複数の予測手法を用いた分析が重要です。
– 社会やビジネスでは、このようなトレンド分析を意思決定に活かし、予測に基づく適応的な戦略を考えることが必要です。
このグラフは、過去のデータに基づく予測がどのように現実に反映されるかを比較し、予測モデルの信頼性を判断するための重要なツールとなります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青色のプロット）**:
– 初期段階で横ばいに近いが、7月5日に急激な上昇が観察され、その後も高い水準を維持している。
– **予測トレンド**:
– 線形回帰（青い線）は穏やかな右肩上がり。
– 決定木回帰（赤紫色の線）とランダムフォレスト回帰（紫色の線）は平坦で高いスコアを予測している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日に明確な急上昇があり、異常値として取り囲まれている。
3. **プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績を示し、直近のデータポイント。
– **X印**: 予測値。必要な改善がされ予測が正確になることを目指す。
– **異常値範囲（グレーの背景）**: 予測の不確かさが表示され、異常と見なされる可能性のあるポイントを明示。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間で微妙な差があり、ランダムフォレストと決定木がより高いスコアを出す傾向。
– 実績と予測の間に若干の乖離が見られ、予測の調整が今後の課題といえる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に低めであるが、急上昇後は高い水準で安定している。
– 予測に対する信頼性を高めるための精度向上が必要。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 急激な上昇に対する原因分析が必要。社会的な要因や政策変更が関連している可能性。
– 予測値の平坦さが示す信頼性や精度の課題は、将来のデータプランニングや計画策定に影響する。
– ビジネスや社会活動への即時対応が必要とされることを示唆。特に政策策定や新しい施策導入時には慎重な評価が必要。
これらの点は、グラフから直感的に得られる洞察を促進し、データ駆動型の意思決定を支援するための重要なガイドラインを提供する。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は最初の数日間で安定しており、わずかな上昇トレンドを示しています。その後、データが途絶えています。
– 予測は3種類あり、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰（紫色の線）は一定の上昇を示しています。
– 決定木回帰（水色の線）は水平で一定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は後半でわずかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に異常値が存在しています。グラフ上では黒い円で囲まれています。これらの点は、範囲外の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**:
– 青い点は実データを表しており、実績値として信頼性があります。
– その他の線は異なる予測モデルの予測値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実際の値と予測値の間にどの程度のばらつきがあるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較を通じて、各モデルの精度を判断できます。
– 決定木回帰の予測が最も保守的（変化が少ない）であるのに対し、線形回帰は一貫して変化を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは序盤のみで、限られた観測値から平均的な傾向を判断するのは難しいですが、予測モデルによる補完が可能です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、一部のデータの不安定さにもかかわらず、いくつかの予測モデルは将来的な成長を示唆していることから、経済的余裕の改善期待が示唆されます。
– ビジネスや社会においては、これらの予測を基にした計画や戦略の策定が可能です。特に、異常値の影響や予測の不確かさを考慮に入れることが重要です。
このグラフは、個人の経済状態の未来を見通すための多様な視点を提供していますが、モデルの選択やデータの限界について注意が必要です。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、7月1日から9日までの間、0.6〜0.7の間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（線）は大きく3種類あり、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰（ピンク）は、7月11日以降のスコアが急激に上昇しています。
– 決定木回帰（緑）では安定的に一定の予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は、7月20日頃に急激に上昇し、その後も緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日付近の実績データに黒い丸で示された外れ値があり、通常の範囲から逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、観測された健康状態を示しています。
– 丸付きの黒いプロットは外れ値を示しており、予測の信頼性に影響を与える可能性があります。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを表し、xAI/3σに基づく信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、データの変動に応じた柔軟な反応を示している一方、決定木回帰は安定した値を示しています。これにより、さまざまな解析モデルが異なる特性を捉えていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一定の乖離があり、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰において差異が顕著です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このデータは個人の健康状態（WEIスコア）を示しており、将来的な状態を予測するための異なるモデルの適用状況を観察できます。外れ値の存在は、観測データの変動やデータ取得の不備が影響している可能性があります。
– ビジネスやヘルスケアの分野では、異なる予測モデルの特性を理解することが、精度の高い健康管理と改善プランの策定に役立つでしょう。
– 特に、健康管理においては信頼性の高い予測モデルが必要であり、外れ値の原因分析と取り扱いが重要です。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績の数値（青い点）は、初期にやや上昇した後、ほぼ一定の状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は最初に上昇し、一定の高いレベルを維持しています。
– 線形回帰予測（青い線）は、全体的にフラットで一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間に外れ値がいくつかあり、それが黒いリングで表示されています。これは、突発的なストレスイベントがあった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、個人の心理的ストレスの実際の測定値を表しています。
– ピンクの線と青い線は異なる予測モデル（ランダムフォレストと線形回帰）による予測を示しています。
– グレーの陰影区域は予測の不確かさの範囲を示していますが、非常に狭いため予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト予測には明らかな差異があります。ランダムフォレストの方が高い予測を出しています。
– 線形回帰は実績とほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデル（特に線形回帰）には強い相関が見られ、実績の変動幅も限定的です。
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**:
– 初期にストレスの変動が見られますが、その後は安定した傾向に入っています。この安定は、心理的ストレスの管理がうまくできていることを示す可能性があります。
– ビジネスや社会においては、初期の外れ値を突発的なストレスイベントとして捉え、その原因を分析して今後のストレス管理に活かすことが重要です。これは職場のメンタルヘルス対策や環境改善のための貴重なデータとなり得ます。
全体として、この時系列データは、時間の経過とともにストレスが安定化していることを示しており、将来的なストレス管理に役立つ洞察を提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の一週間程度は低い値で始まり、7月5日頃から増加傾向にあります。その後、0.8付近で横ばいになります。
– 予測ラインは、予測手法により異なりますが、全般的に高めで安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の一週間にいくつかの外れ値が見られますが、それ以降は安定しています。外れ値は黒い円でハイライトされています。
– 7月5日付近でスコアに急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測データと比較する基礎となります。
– 青線（線形回帰）や紫線（ランダムフォレスト回帰）はそれぞれのモデルによる予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データがこの範囲を超えることがあるかどうかを評価します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データとの間に若干のズレが見られます。ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）はスコア1.0に近い高い値を持ちますが、実績値はそこまで達していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと線形回帰モデルとの間には漠然とした相関が見られますが、他のモデル（特にランダムフォレスト）とは大きく距離があります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 初期の低い実績スコアは、開始時点で何らかの制約や問題があった可能性を示唆していますが、その後改善傾向が見られます。
– このスコアの回復は、自治や自由度における改善を示しており、個人や組織がより自律的に活動できる環境が整いつつあることを指しています。
– 社会的に見ると、個人の自主性の強化は、未来の予測可能性を増し、ストレスを軽減し、最終的に生産性の改善につながる可能性があります。ただし、予測値と実績とのズレが示すように、期待値と現実値のギャップに注意が必要です。ビジネス上では、計画と実行がうまく合致するように調整が求められるかもしれません。
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**
– 実績（青い点）は7月初旬に集中しており、ばらつきがありますが概ね0.4から0.8の間で変動しています。
– 予測（ピンクと水色の線）は7月5日以降に開始され、どちらもフラットなトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データが異常値としてハイライトされています。これは、通常の変動範囲を超えたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、黒い円で囲まれているのが外れ値を示しています。
– 色分けされた線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、それぞれ異なる予測推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測の間には密接な関係がありますが、予測データは実績の変動を正確に反映していません。
– 予測は非常に平坦で、実績のばらつきを捉えていないため、模型の改善が必要と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは比較的大きく、予測の平坦さとの乖離があります。このことは、予測モデルの再評価が必要である可能性を示唆しています。
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**
– 人々は実績データの変動が大きい一方で予測が一定であることから、現在の予測モデルの信頼性に対する懸念を抱くかもしれません。
– ビジネスや社会的には、モデルの精度向上が重要であり、異常値の原因を調査することで、より良い意思決定が可能になるでしょう。予測には実績に基づく柔軟性が必要です。
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:
以下は提供されたグラフに基づく分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいに見えます。この期間の初期には変動が少なく、一貫したパフォーマンスが示されています。
– 予測（ピンクの線）は時間が経つにつれて、徐々に上昇しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている丸は、通常のデータ範囲から外れた値を示しています。ただしこれらの数は少ないため、全体への大きな影響は少なそうです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データであり、全体的に一定しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測であり、他の予測手法よりも高い傾向にあります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとさまざまな予測手法の間に一定の乖離がありますが、全体的な傾向としては予測が実績を上回る形で進んでいます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが安定しているのに対して、予測はより大胆な上昇を示唆しています。この違いは将来の持続可能性向上に対しての期待値を反映しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、実績が安定しているため、現状維持の力の強さを感じ取ることができます。
– ランダムフォレスト回帰による予測の上昇は、この分野において技術や政策が改善されることで、未来においてスコアが高まる可能性を示唆しているかもしれません。
– 社会的には、持続可能性が向上することで、長期的な自治性の強化につながる可能性があります。
このグラフは、持続可能性の面でポジティブな進展が期待される一方で、実績に基づく慎重なアプローチが求められることを示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日は、実績値（青の点）が0.6から0.8の間で変動しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は2025年7月7日以降、一定の数値で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬には、いくつかの外れ値（黒枠の円）が識別されています。
– 初期の散布はやや不規則ですが、数日後には安定しています。
3. **プロットや要素**
– 青の点は実際のWEIスコアを示し、初期の変動を反映しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、初期の変動がなかった後は狭くなっています。
– 三種類の予測線は異なるモデルによる予測を示しており、それぞれがほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のモデルによる予測は一致しており、実績値が予測値に収束していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の初期変動に対して、予測値は安定したスコアを保ち、徐々に実績値が予測値に追いついています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 初期の変動が落ち着くことで、社会基盤や教育機会が整ってきている可能性を示唆しています。
– 戦略的に安定した基盤を示す予測は、教育計画における信頼性を高める要因となり得ます。
このような分析は、社会基盤や教育機会の改善とその持続可能性を測るために有効です。特に、急激な変動がなくなることで、長期的な計画や政策が安定して実行されることを示唆しています。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のスコアは、最初の数日間で変動がありますが、その後時間が経つにつれて少しずつ上昇しています。
– 予測データ（ピンクの線）は、一定の水準でかなり高いスコアを示しており、安定しています。
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。特に、期間の始め頃にスコアが急激に低下した日がありますが、すぐに修正されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実績のデータを示し、外れ値が黒い円で強調されています。
– 予測には複数の回帰モデルが使われており、それぞれのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる色で表されていますが、すべてが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**:
– 複数の予測モデルの出力が非常に近い結果を示しており、一貫したトレンドが見られます。実績データとは若干の乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はややばらつきがありますが、全体的には上昇トレンドを示しています。予測データは、持続的に高い水準を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの初期の変動から、社会の安定性に関する課題がある可能性を示唆していますが、その後は改善の兆しが見られます。
– 予測データが一貫して高い値を示していることから、将来的に社会的な共生・多様性・自由の保障のレベルは安定的に高まると予測されています。
– ビジネスや政策の観点からは、短期的な変動に注意しつつ、長期の安定した成長を促進する戦略が有効と言えます。
このグラフから、人々は特に社会的な安定性と持続可能な成長に関心を持つと考えられます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 時系列全体を見渡すと、全体的な傾向よりも特定の時間帯での変動が頭に入ります。特に、午後15時から19時にかけて、数値が日ごとに異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、2025年7月6日と7日の16時と19時帯の黄色いマスが目立ちます。これは、他の時間帯や日に比べて大幅なスコアの上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色に基づくスキームにおいて、色が濃い（紫）ほど低スコア、明るい（黄色）ほど高スコアを示します。この配色パターンは時間帯と日付の間で視覚的に容易に変動を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸が日付、縦軸が時間帯なので、時間帯ごとのスコア変動を各日で比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアに大きな変動があることが観察され、特に15時から19時の間に高いスコアの傾向が多く見られます。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– ビジネスや社会的に見ると、この時間帯（15時-19時）の活動が非常に重要である可能性があります。特に7月6日と7日における高スコアは、何らかのイベントや活動が集中したことを示唆しており、それに応じた効率的なリソース配分や対策が求められるかもしれません。
このようなヒートマップを活用することで、ピーク時間のサービス改善やリソース配分の見直しが促進されるでしょう。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の時間帯で明確なトレンドが見られますが、日による変動があることもわかります。特に夕方から夜（19時以降）にかけて、スコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日および7日には、スコアが急激に上昇し、特定の時間帯で非常に高い値（黄色）が観察されます。この時間帯は注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの違いを示し、色が濃いほどスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。8時から18時の間は比較的スコアが安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（特に夜）で一貫してスコアが高くなる日が確認できます。これは社会活動の増加に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのフレーム内での変動が見られ、特に夜間のスコアの上昇が顕著です。これは、社会的な要因（人々の活動パターンの変化など）が影響している可能性があります。
6. **人間の直感や影響**:
– 直感的には、夜間のスコア上昇は、仕事後のリラックスや社会活動（飲み会、外食など）が行われる時間帯と一致しているように見受けられます。
– ビジネスや社会への影響として、夜間の社会活動をターゲットにしたサービスやマーケティングの機会が考えられます。特に、7月6日と7日のようにスコアが著しく高くなる日は、何らかのイベントや特別な状況が関与している可能性があります。
このヒートマップは、社会的な活動のピークを示す有用なインサイトを提供しており、ビジネス戦略やマーケティング活動の計画に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、全体的に大きなトレンドは見られませんが、特定の時間や日付で色の変化があります。色が濃い紫から緑、黄色へ変化している箇所は、値が増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日付2025-07-06と2025-07-07付近での色の変化が、急激な上昇を示しています。これに対し、2025-07-01の少し暗い色は低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の階調は、WEI平均スコアの大きさを示しており、紫に近いほど低く、緑や黄色に近づくほど高いことを示しています。ヒートマップは、時間帯ごとのスコアの変動を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時系列ごとに異なる値を持つことが示され、特定の時間帯での連続的な変化がある点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：16時や19時）での傾向が際立っています。これらの時間帯では値の変化が顕著で、他の時間帯との比較で変動が多いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアが夕方から夜にかけて現れることは、特定の活動が社会的に活発であることを示唆しているかもしれません。このような時間帯での活動増加は、ビジネスや社会活動の計画に役立つ可能性があります。色の変化が激しい箇所は注意を払う必要があり、特に急激な変化は原因の分析が求められるでしょう。このデータは、社会行動のパターンを理解し、適切な戦略を立てるために有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（周期性など）**:
– ヒートマップは相関係数を可視化しているため、直接的なトレンドや周期性の分析ではありません。しかし、高い相関が示されている項目群（例：全体のWEIと個人WEI）から、これらが一緒に変動する可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は直接観察できませんが、相互にほとんど相関のないパラメータ（例：「個人WEI（自由度と自主）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」）が、他の基準とは異なる動きである可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤に近いほど正の相関、青に近いほど負の相関を示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は0.90と非常に高く、密接につながっていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性ではなく、相互に関連する様々なWEIの項目が30日間のスパンでどの程度一貫性を持っているかの関連性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関がある項目（例：「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」）から、これらの要素がしばしば一緒に上昇または下降することが示唆されます。逆に、「個人WEI（自由度と自主）」と他要素との相関が比較的低いことから、これが独立した要素としての役割を果た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**:
– 高い相関の項目は、多くの社会的・経済的要素が相互に依存していることを教えてくれます。特に教育や健康といった要素が他のWEI項目と強い相関を持つことから、これらが社会全体の幸福度や活力の重要な指標であることが確認できます。これは、政策制定や社会プログラムの優先順位付けにおいても重要な要素となるでしょう。
全体として、このヒートマップは、社会的・個人レベルでのウェルビーイング要素の複雑な相互関係を深く理解するためのツールとして非常に有用です。この30日間のデータ分析を基に、社会福祉政策を調整したり、新しい介入プログラムを企画する際の指針として活用できるでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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社会カテゴリのWEIスコア分布比較に関するこの箱ひげ図から以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– スコア分布に大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、図の右側に向かってスコアがやや高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (経済的余裕)」や「個人WEI (心理的ストレス)」、「社会 WEI (公平性、公正さ)」には外れ値が見られます。これは、これらの指標において一部のデータが他の範囲から外れて変動していることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱はデータの四分位範囲を示しており、線は中央値を表します。色の違いは視覚的な比較を容易にします。
– 「個人WEI (経済的余裕)」は中央値が低く、変動も小さい傾向がありますが、外れ値があるため個人間のばらつきが大きい可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の関係性や周期性はこの図からは明確に把握できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布が「個人WEI」よりも「社会WEI」で全体的に高く広いことが観察されます。これは社会的な要因がより肯定的に評価されている可能性を示唆します。
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**:
– 高スコアが多い領域は「社会 WEI (共生、多様性、自由の保障)」であるため、これらの社会的要因が比較的よく評価されていることが直感的に感じられ、改善が見込まれる分野かもしれません。
– ビジネスや社会における課題の特定やリソース配分の決定において、低評価が観察された要素に重点を置くべきかもしれません。
– 社会的な公平性や個人の経済的余裕が特に影響を受けやすいかもしれないため、これらの領域の改善が社会全体のWEIスコア向上に寄与する可能性が高いです。
この分析により、社会やビジネスの関係者は、改善の機会として特定の領域に焦点を当てることができるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このPCAバイプロットには時間に関するデータは含まれていないため、時系列トレンドは直接的に表現されていませんが、分布の形状からデータの配置や方向性を示唆することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下と右上にプロットが分散しており、これらは外れた傾向を示すデータポイントです。他の点と大きく離れており、注目すべき特徴的なデータです。
3. **プロットや要素の意味**
– 各データポイントは、主成分1と主成分2によるデータの位置を示しています。横軸の第1主成分が73%の情報を、縦軸の第2主成分が8%の情報を保持しているため、第1主成分がデータ変動の主要因となっています。
– 点の色やサイズの差異はこのグラフには記載されていないため、各点は等価に見えるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のデータがある場合、それらの関係性は点の位置によって示されています。主成分1に沿った軸により強い相関を示したデータが多いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフは明確な傾向軸に沿って分布しているわけではなく、データが広範に散在しているため、特定の明確なパターンは見つかりにくいですが、右上に集まりが見られ、これが特定の相関関係を示唆可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 中心から右にかけての密集部分は、その社会的な指標において一般的な特性や基準を示すのかもしれません。
– 外れ値は、要因が異なる事象または課題を示し、新たな仮説作成や分析の対象となるでしょう。
– 社会やビジネスへの影響としては、データのバラツキが大きい分野の改善策や、特に外れ値の分析によって新たな社会的ニーズや市場が発見される可能性があります。
グラフは社会指標の多様性や変動を直感的に示しており、各データポイントが固有の社会的要因や構成要素を反映していることを考えるべきです。
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。