2025年07月08日 社会カテゴリWEIスコア多角分析(360日間)

📊 データ分析(GPT-4.1による)

特定された360日間のWEIスコアデータを分析すると、以下のような洞察が得られます。

### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に中程度の水準で推移していますが、2025年7月2日から8日にかけて多数の異常値が報告されています。特に7月6日から7日の間に最高値(0.88)を記録しており、急激な上昇が確認されます。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も同様に、7月6日から7日にかけて異常値が多く見られますが、これらの値は安定していません。7月6日には高いスコア(0.78)が一時的に記録されています。
– **個々の詳細項目**では、特に「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」の上昇が顕著でした。これらは7月6日から8日に高まっており、社会的要因が強調されています。

### 異常値
– **特定の日付の異常値**:
– 7月2日、3日では比較的低いスコア(0.62 – 0.68)が見られ、これが全体の低下を引き起こした可能性があります。これらはおそらく、特定の社会的または個人的要因によるものと考えられます。具体的な出来事(例えば、経済的ニュースや健康に関するリリース)が影響を与えているかもしれません。
– 7月6日以降の高いスコアは、政策的あるいは社会的なプログラムの成功など、ポジティブな出来事に起因する可能性があります。

### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 分解可能なトレンドでは、**短期的な上昇期**(特に7月6日から8日)があり、これは一般的に高い社会的注目や活動の結果であると解釈できます。
– 季節性は短いデータ期間のためはっきりとは検出されなかったが、月初に若干の下降が見えます。
– 残差成分はランダムな異常が多く、短期的な外的衝撃が示唆されます。

### 項目間の相関
– 相関分析によれば、特に「社会基盤・教育機会」と「持続可能性」が強く関連しています。この関係性は、教育と持続可能な発展が相互に補完しあうことを反映しています。
– また、「経済的余裕」と「健康状態」も高い相関を示し、個人の経済状態が健康に直接的に影響を及ぼしていると考えられます。

### データ分布
– 箱ひげ図による分布分析から、「個人WEI」でのばらつきが比較的小さく、一般に安定していることが示されます。しかし、特定の日(特に7月6日)での外れ値は注目に値します。
– 「社会的要因」では、持続可能性に関するスコア変動が大きく、特定の地域やコミュニティに依存している可能性があります。

### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1(75%の寄与率)**は、全体の変動の大半を説明しており、これはおそらく「持続可能性」と「経済的余裕」から成り立っています。これらの項目が全体のWEIスコアに最も影響していることを示唆しています。
– **PC2(7%の寄与率)**は残りの微細な影響を示しており、おそらく「心理的ストレス」や「自由度と自治」などのより変動のある要因に関連していると推測されます。

これらの分析結果は、社会的および個人的なWEIスコアの動向を理解する際に役立ちます


総合WEI 時系列散布図(静的)

社会 総合WEI 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフについて、以下の点を分析しました。

1. **トレンド**:
– 実績データ(青い点)は周期性があるように見えますが、期間はlimitedで、はっきりとした上昇や下降トレンドは見受けられません。
– 予測データ(X印)は不安定であり、トレンドは読み取りにくいです。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データと実績データ間に大きな変動があります。
– 外れ値は黒い輪で示されており、異常値に対する注目が必要です。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点(実績)はデータの過去の値を示しています。
– 緑の点(前年)は過去の同時期のデータですが、これも一定の変動があります。
– 紫色の線(予測)は異なる回帰手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)で予測された将来のトレンドを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは不安定で、実績データと大きく異なることがあります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は明確ではありませんが、実績データの範囲内で予測データが変動しています。

6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、予測が不安定であり、信頼するには慎重な補正や他のデータが必要かもしれません。
– 実績と予測の違いが大きい場合、意思決定に影響を与え、データモデリングの改善を示唆します。
– 社会的な視点では、過去のデータと予測との差異が大きいため、潜在的なリスク管理や戦略の再評価が求められるかもしれません。

データの性質上、さらなる分析やモデリングの精度向上が求められると考えられます。


個人WEI平均 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視点からグラフを分析します。

1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期にわかれているように見えます。主に2025年の中盤と2026年の中盤のデータがあり、それぞれに異なるトレンドがあります。2025年のデータはどちらかといえば横ばいから緩やかな上昇を示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の間で黒い円で示された異常値がいくつか見られますが、その後のデータでは異常値はありません。
– 2026年の予測データ(ピンクのライン)は一定の範囲で変動していますが、それほど急激な変動は見られません。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、比較的集中しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データで明らかな上昇傾向を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。急激な変動はないものの、上昇傾向が見られます。

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、それぞれ異なる時期に位置しているため直接の比較は難しいですが、いずれもスコアの上昇を示しています。
– 予測データもこれに準じて上昇を示唆しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年の比較データの相関関係自体はこのグラフからは見えづらいですが、共に上昇している点でポジティブな関連性を示唆しています。

6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフは全体としてスコアの上昇を示しており、ポジティブな動向を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、個人のWEIスコアが改善していることを意味し、個人の幸福度や生活の質が向上している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の時期に何らかの突発的なイベントや介入があったことを示しているかもしれません。それがビジネス上の改善や政策の変更によるものなのかはさらなる分析が必要です。

全体として、データはポジティブな方向に向かっているようです。スコアの向上は、個人やコミュニティの生活の質改善への希望をもたらすでしょう。


社会WEI平均 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI平均 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– 最初の部分では、実績(青)のWEIスコアが高い位置にあるが、以降のデータがないため、長期的なトレンドを評価するのは難しい。
– 緑色の大きなプロット群は、前年とされるデータが同じく高いスコアで密集している。

2. **外れ値や急激な変動**
– 青色で示されたいくつかのプロットに異常値(黒い丸)が見られる。これらは統計的に珍しいデータポイントを示している可能性がある。
– 全体として、急激な変動は見られないが、限定された期間でのデータなので変動の見極めが困難。

3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績値、緑のプロットは前年の比較データを示している。
– 白い「×」は予測されたデータポイントを示している。
– 薄い紫色、緑色、ピンク色の線は、異なる回帰モデルによる予測の範囲やトレンドラインを示している。

4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 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)が提示されているが、それぞれのモデルの予測範囲やトレンドの一致が見られる。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全般的に高いスコアの範囲に集中しており、これが社会的なWEIの高い安定性を示唆している可能性がある。

6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は安定した高WEIスコアに対する信頼感を持つかもしれないが、予測と実績の一致が重要である。
– 社会的な影響としては、高スコア持続が信頼や投資を促す可能性があるが、異常値の発生は潜在的なリスクに対する警戒を促すことも考えられる。


個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(経済的余裕) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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7月から2025年9月にかけて、高い経済的余裕(WEI)スコアが見られ、その後データが途切れている様子。
– 2026年6月から再びデータが出現し、スコアは一貫して高い状態にある。

2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側の青いプロットに囲まれた部分に異常値が一つ存在している。
– トレンド自体には急激な変動は特に見られない。

3. **プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績データで、高いスコアが表示されている。
– 異常値は、黒い輪郭で示されたデータポイント。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、2026年6月以降のWEIスコアの安定性を示唆している。
– 紫色の線が予測の手法(線形、決定木、ランダムフォレスト)を示しており、各予測モデルの異なる結果が視覚化されている。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法によるスコアが極めて類似しているため、予測モデル間の差は少ないと思われる。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータが高いスコアで安定していることから、WEIの上昇傾向が見られる。

6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 経済的な余裕が高い水準で保たれており、将来的な経済的活発性や消費者の購買力の維持が期待できる。
– ビジネスにおいては、消費者の経済的余裕が高いため、販売促進や新規機会の創出が見込める。
– 社会的には安定した経済状況が持続する可能性を示唆し、政策決定においてもポジティブな影響をもたらすだろう。


個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(健康状態) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– グラフの最初の約四分の一の期間(2025年7月から2025年10月)で、WEIスコアはほぼ横ばいですが、わずかな上昇が見られる場合があります。その後、2026年7月頃に測定データが再び確認され、いくつかの点が示されていますが、その間のデータがないため、具体的なトレンドは不明です。

2. **外れ値や急激な変動**
– 予測データが示されているが、実績データの急激な変動や明らかな外れ値は特に見られません。

3. **各プロットや要素の意味**
– **実績(実績AI)**: 青色の点で表示され、実際のデータを示しています。
– **予測**: 線や点で示された予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が異なる手法での予測を表しています。
– **異常値**: 黒の輪で囲まれた点として、注目すべきデータポイントを示しています。
– **前年(比較AI)**: 緑の点として、前年のデータが示されています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが示されていますが、実績データとの整合性や予測精度についてはデータ不足(特に途中のデータなし)で詳細分析は困難です。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度や分布については、初期と後期のデータに偏りがあり、360日間を通した均一な分布は確認できません。

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**
– データの断続的な提示から、健康状態の長期的なモニタリングに課題があることが示唆されます。特に一定期間のデータが欠落していることで、予測モデルの精度を向上させるためには継続的なデータ収集が必要とされるでしょう。
– 社会的には、健全なライフスタイルのために健康データの継続的な監視の重要性が示されています。また、AIを使った予測が健康予測や改善にどの程度有効かの検証が求められます。

データの連続性とモデルの精度向上が今後の課題となり、個人の健康管理と社会全体の医療資源の効率的活用に役立てる必要があります。


個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(心理的ストレス) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– 初期段階では実績データが多数プロットされていますが、その後、データが見られず、空白期間があります。
– 期間の最後では前年のデータが再度現れています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データに複数の外れ値が見られ、それらは異常値として特記されています。これらは心理的ストレスの大きな変動を示している可能性があります。

3. **プロットや要素の意味**
– 実績データ(青)は観測されたもの。
– 外れ値(黒い丸)は通常の範囲を逸脱した数値を表している。
– 予測値(赤)は、未来の傾向を示そうとしているが、グラフに表示されていない。
– 前年データ(緑)は、前年と比較するための基準として使用されています。

4. **複数の時系列データの関係**
– 実績、外れ値、前年のデータが表示されていますが、期間の中間にはデータが欠落しています。この期間のデータの欠如は、調査結果や測定に影響を与える可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は非常に一箇所に集中しています。全データが一定の期間に集中し、それ以外の大部分の期間ではデータがありません。

6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータ集中と異常値は、特定の出来事や状況により一時的に心理的ストレスが増加したことを示している可能性があります。
– 中間のデータ欠如は、測定の中断または他の影響要因の可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、このような傾向は、組織のメンタルヘルスプログラムやストレス管理施策の必要性を強調する可能性があります。

この分析は、一貫したデータ収集と異常のタイムリーな検出の重要性を示しています。データの欠如や外れ値は、心理的ストレスの管理や研究における課題を浮き彫りにします。


個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的)

社会 個人WEI(自由度と自治) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析し、次の洞察を提供します。

1. **トレンド(上昇、下降、横ばい、周期性など)**:
– 初期の期間ではスコアは横ばいです。
– 最後のほうで、スコアが急上昇し、その後は安定しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初に、異常値が多く見られ、これは予測された範囲を外れるスコアを示しています。
– 急激な変動は最後の部分で非常に顕著であり、急激な改善が確認できます。

3. **各プロットや要素(棒、色、密度など)が示す意味**:
– 青の実績データが過去のスコアを示し、緑色の点が前年のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 予測は異なる線(ピンク、紫、灰色)で示され、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)が使われています。

4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測は異なるモデルで行われているが、実績データに対していくつかの異なった挙動を示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の予測値の幅は狭いが、実際のスコアはそれよりも低い。予測モデルの精度に問題があった可能性があります。

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**:
– 初期のデータで見られる異常値は、不確実性や予測の困難さを示しているかもしれません。これは、管理や政策の変更を考慮すべきことを示唆します。
– 急上昇したポイントは、何らかの社会的または政策的介入の成功を意味するかもしれません。このような改善は、関係者にとって非常にポジティブなサインであり、成功要因を特定して継続する価値があるでしょう。


社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(公平性・公正さ) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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以下に示します。

1. **トレンド**:
– 初期の実績AI(青いプロット)は安定しており、0.5から0.9の間に分布しています。
– 後半の予測データ(緑)は0.5を中心に高密度に分布し、特定の明確な上昇または下降トレンドは確認できません。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには一部の外れ値が存在します(黒い丸で強調)。
– 予測段階との比較では、これらの外れ値が他のデータと比べて異常であることがわかります。

3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績** (青プロット):過去のデータ。
– **予測** (緑プロットや線):今後の予測。
– **異常値** (黒い丸): 通常から外れたデータ点。
– **予測の不確かさ範囲** (灰色範囲):予測不確実性を示す。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測手法(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は類似の範囲に収束していますが、予測の手法間での差異は明確ではありません。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布全体には強い相関関係が見られるわけではありませんが、初期の実績データにおける異常値が全体の分布に影響を与えていることが察せられます。

6. **ビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIスコアの一貫性は、社会的な公平性・公正さの維持に寄与するものと考えられます。
– 外れ値の存在が改善点を示唆しており、これを解決することで公平性の向上が期待されます。
– 予測の不確かさ範囲が示すように、未来の予測にはある程度のリスクが伴います。この不確かさを考慮した戦略が求められます。

このグラフは、社会的公平性の現状と将来の方向性についての洞察を与え、政策立案や社会プログラムの設計に役立ちます。


社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(持続可能性と自治性) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

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**
– 左側(2025年7月頃)には実績データ(青点)が集まり、ほぼ一定のスコアを示しています。
– 右側(2026年6月頃)の予測データ(緑点)はやや上昇しているように見えます。

2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データにおいていくつか異常値(黒縁)が特定されています。
– 異常値は特定の時期に集中している可能性があり、その解析が必要です。

3. **各プロットや要素の意味**
– 実績(青)は過去のデータを示し、予測(赤)は未来の予測値を示しています。
– 異常値は通常の範囲外のデータを示し、何らかの要因によって異常に高いまたは低いスコアが記録された可能性があります。
– 予測の不確かさが灰色の範囲で示され、未来のスコア予測の信頼性を示しています。

4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測は時系列で関連しており、過去のパターンが未来の予測に利用されている可能性があります。
– 複数の予測手法(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)が使われており、比較が可能です。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に相関があることは想定されますが、データの範囲が異なるため、詳細な相関関係は視覚的には明確でないかもしれません。

6. **直感的な感覚と影響**
– 過去の一部に異常値が存在するため、持続可能性や自治に関連する課題が存在する可能性があります。
– 予測が将来的にスコアが改善することを示唆しているため、対策の効果が出始めている可能性があります。
– 持続可能性のトレンドが上向きであることが示唆されれば、社会的なインパクトはポジティブであると考えられます。

このグラフは、予測モデルと実績データを比較し、持続可能性や自治性の向上を目指しているかを分析するための重要なツールとなります。具体的な方策や政策がどのように反映されるかの理解に役立ちます。


社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(社会基盤・教育機会) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフ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**:
– 「実績AI」のデータポイントは7月上旬に集中しており、その後のデータポイントは表示されていません。
– 「前年(比較AI)」は緑色で一番最後に表示されており、比較として位置付けされています。
– 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)の線は同じ期間に展開されており、特にランダムフォレスト回帰が高いスコアを示しています。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされたデータは「実績AI」データポイントが多く、これらの評価日付付近に異常があった可能性を示唆しています。

3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は「実績AI」、緑は「前年(比較AI)」、紫などの線は異なる予測手法を示しており、予測手法の違いによるスコアの違いを視覚的に確認できます。
– 黒い丸で囲まれた部分が異常値と見なされています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、特定の期間におけるWEIスコアの予測を示すため、各モデルの予測精度や安定性を比較することが可能です。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数の予測手法が同じ期間に異なる予測スコアを提供しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高いスコアを持つことが見て取れます。

6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見ると、予測と実績の間の乖離や異常値に注目が集まります。
– 社会基盤と教育機会に関する指標が安定しているか、あるいは改善の余地があるかを判断するのに役立つ情報が含まれています。
– ビジネスや社会政策の調整を行う際に、どの指標を改善すべきか、どの手法を優先的に評価すべきかについての指針を提供します。特に、ランダムフォレスト回帰の予測を重要視することが示唆されます。

この分析を基に、データの収集方法や予測モデルの改善により、社会基盤と教育機会の向上に繋がる具体的な活動を支援することが考えられます。


社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的)

社会 社会WEI(共生・多様性・自由の保障) 時系列散布図(静的) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析および洞察

1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間に分かれ、左側(2025年前半)は水平方向のプロットが密集、右側(2026年)は垂直方向にプロットが集まっていることを示しています。
– 初期の期間では実績(青色)が過去のデータ(緑色)と顕著に違っており、後者で上昇しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績プロットは、最初の期間で外れ値(黒丸で囲まれた部分)を形成しています。
– 予測範囲内に外れる実績点(異常値)が観察されます。

3. **各プロットや要素**
– 青色は実際の実績。赤いバッテンは予測パターンです。紫の線やバー、薄紫のバーは異なる予測モデルを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲で、実績が予測と異なる場合があることを示しています。

4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年のデータは分離されており、2つの期間における実績の比較が行われています。。前年度のデータと比較して、進歩が見られるようです。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データと実績データの間に不一致の傾向があり、特に初期の段階で明らかです。
– 後半のデータは実績と予測がより一致しています。

6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の予測値と実績値との差異から、予測モデルの精度や対応策が問われる可能性があります。
– 最後のデータで一致していることから、社会的施策が効果を上げ始めていることが示唆されます。
– WEIスコアの進展により、多様性や自由の向上が見られる可能性があり、政策や実践の効果が肯定的に働いているという印象を受けます。

この分析により、社会の多様性や自由の保障に関する現状と未来の方向性を洞察し、関連する戦略や政策へのフィードバックに活用できます。


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

社会 総合WEI 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視点から、このヒートマップを分析します。

1. **トレンド**:
– 期間中、全体的に色が青から緑、時には黄色に変化していることから、総合WEIスコアが上昇傾向にあったと考えられます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06から07-08にかけて一部の時間帯で黄色のエリアが見られ、急激なスコアの上昇が見られます。これは短期間での出来事やキャンペーンなど、特別な要因による影響の可能性があります。

3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、濃い青が低スコア、濃い黄色が高スコアを示しています。
– 各プロットは特定の日付と時間を示しており、具体的な日ごとの変動パターンを捉えることができます。

4. **時系列データの関係性**:
– 7時から23時までの間で、時間帯によってスコアの変動が見られます。特定の時間帯(例: 朝や夕方)にしばしば高スコアが見られることから、時間帯に依存する行動や活動が影響している可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日毎で見ると、時間とともに色の変化があり、一定の時間が周期的に高スコアを示すことが見受けられます。例えば夕方のラッシュアワーの影響とかもしれません。

6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々が活動的になる時間帯(例えば仕事が終わる夕方)にスコアが高まる傾向があることから、人々の生活習慣や行動パターンが反映されているかもしれません。
– ビジネスや公共サービスに対しては、特定の時間帯に重点を置いたマーケティング戦略やサービス提供の改善を考慮することで、効果的な対応が可能になるかもしれません。

全体として、このヒートマップは、一年を通した時間帯ごとの社会的活動の強さを視覚的に捉える手段として有効です。


個人WEI平均 時系列ヒートマップ

社会 個人WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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**
– 日付が進むにつれて、個人のWEI平均スコアが全体的に上昇していることが見受けられます。特に時間帯15時から23時にかけて、色が紫から黄色に変化していることが示唆しています。

2. **外れ値や急激な変動**
– 16時の時間帯では、7月6日と7月7日に急激な上昇が見られ、黄色に変わっています。この時間帯でのスコアの急増は注目すべき点です。

3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を表しています。紫はスコアが低く、黄色は高いことを示しています。時間帯ごとにスコアが異なることが視覚的に伝わります。

4. **複数の時系列データの関係性**
– タイムラインを通してスコアが異なる色のブロックとして視覚化されており、横方向の連続性が示されています。特定の時間帯では、スコアの変化が顕著であり、午前中と午後のトレンドの違いが見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが昼間から午後にかけて上昇する傾向があることから、特定の時間帯で活動量や効率が高まっ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**
– 多くの人が特定の時間帯に活動的である可能性が高く、ビジネスやイベントの時間設定に影響を与えるかもしれません。例えば、午後の時間帯に重要なミーティングや発表を設定することで、参加者の集中力やパフォーマンスを最大限に引き出すことができるかもしれません。

### 結論
このヒートマップは、個人のWEIスコアが時間帯によりどのように変化するのかを視覚的に示しており、活動のピーク時間を特定するのに特に有用です。この情報は、計画やスケジューリングにおいて重要な役割を果たす可能性があります。


社会WEI平均 時系列ヒートマップ

社会 社会WEI平均 時系列ヒートマップ 360日間 - グラフ

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**
– 全体的なトレンドは、一定の周期性があるようです。特定の日付に向けてスコアが上昇する傾向があります。

2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に急激に明るい黄色があり、スコアが最も高いことを示しています。この日は顕著な外れ値です。

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います。濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアです。
– 時間帯や日付によって、スコアにバラツキがあります。

4. **複数の時系列データの関係性**
– ある時間帯では、スコアが低く維持されることが多いですが、他の時間帯では大きな変動があります。特に夜間(15時〜23時)の間にスコアが上昇する傾向が見られます。

5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性があるため、特定の時間帯や日付における特定の要因が影響している可能性があります。
– 期間中、頻繁にスコアが濃い色から薄い色へと変化しています。

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に関する洞察**
– ヒートマップは視覚的にスコアの変動を確認でき、特に重要な時間帯や重要な日付を特定するのに役立ちます。
– 社会的活動が活発になる時間帯・日付や、特定のイベントや政策の影響を視覚的に理解するのに有用です。
– 企業や政策決定者がこのデータを活用して、戦略的に行動を調整するためのインサイトを提供できます。たとえば、特定の時間帯には高い関心を引く活動やマーケティング戦略を強化することが考えられます。


全WEI項目 相関ヒートマップ

社会 全WEI項目 相関ヒートマップ 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、全WEI項目の相関関係を示すヒートマップです。以下は詳細な分析と洞察です。

1. **トレンド**:
– ヒートマップなので、時系列のトレンドではなく、項目間の相関性が示されています。赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いと言えます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体には外れ値を直接示す情報はないですが、負の相関が突出している部分は、異常な相関として注目に値します。

3. **各プロットや要素**:
– 強い正の相関: 「総合WEI」と「個人WEI平均」(0.91)や「社会WEI平均」(0.97)が示されており、個々のカテゴリーは全体のウェルビーイングに密接に関連していることを示します。
– 負の相関(弱いリンク): 特に「個人WEI(経済的余裕)」と他の項目では相関が低い(例: 0.39~0.56)という特徴があります。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 相関ヒートマップでは時系列の比較はできませんが、各項目間の関係の強さから、普遍的に関連した行動や条件があることを示しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(心理的ストレス)」と「個人WEI(自由度と自治)」(0.81)、また「社会WEI(公平性・公正さ)」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」(0.89)は、これらの分野が密接に関連していることを示しています。

6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– システム全体が強く相関している場合、どのカテゴリが改善しても全体のウェルビーイングが向上する可能性が高いことを示唆しています。逆に、ある項目で問題がある場合、それが他の項目にも影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、特に重要な項目を優先して対応することで効率的に社会全体の向上を図ることができると考えられます。

このヒートマップは、どの分野に集中して改善を図るべきかを理解するのに役立ちます。全体として、統合的でバランスの取れたアプローチが求められることが示されています。


WEIスコア分布比較(箱ひげ図)

社会 WEIスコア分布比較(箱ひげ図) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はこの箱ひげ図から得られる洞察です。

1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは大きな変動はなく、年間を通じて比較的安定しているように見えます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI(経済状態)」と「個人WEI(心理的ストレス)」には外れ値が見られます。特に「個人WEI(経済状態)」は外れ値が多く、スコアのばらつきが大きいことを示しています。

3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、長さが中央に偏っていないものは偏った分布である可能性があります。色の濃淡はカテゴリーごとに異なるグループを示唆しています。

4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として、個人および社会のWEIスコアはそれぞれまとまっているものの、特定の軸でばらつきが見られます。特に個人のWEIでは「経済状態」と「心理的ストレス」が比較的変動が大きい一方で、社会のWEIは一定しています。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリが中央値周辺で密度が高いため、スコアが同じ範囲内に集中していることが見て取れます。

6. **人間の直感や社会への影響**:
– 人々は「経済状態」や「心理的ストレス」のような個人的な要因に大きく影響される可能性があります。これらのスコアのばらつきは、これらの要因によって経験されるストレスの多様性を反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者は、こうしたばらつきを減らすために政策の調整が必要と感じるかもしれません。特に個人の経済的安定性やストレス管理に注目する必要があるでしょう。

この分析から、経済的および精神的な支援を強化することが、個人の幸福度向上に寄与する可能性があることが示唆されます。


WEI構成要素 主成分分析(PCA)

社会 WEI構成要素 主成分分析(PCA) 360日間 - グラフ

AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、社会に関連するデータの主成分分析(PCA)の結果を示しています。各点はデータの観測値を示し、2次元空間で第1主成分と第2主成分に基づいてプロットされています。

### 視覚的特徴と洞察

1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドは見受けられませんが、第1主成分がデータ全体の75%の情報を捕捉しているため、横軸方向の変動がデータの主要な変動要因と考えられます。

2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部右の点や下部左の点は、他の点群から外れているように見え、外れ値の可能性があります。これらは特異なケースや異常値を示すかもしれません。

3. **プロットや要素の意味**:
– 各点の位置は、元のデータセットの観測や特徴の相対的な関係を示します。第1主成分(横軸)が主要な情報を、第2主成分(縦軸)はそれに対する補完的な要素を示します。

4. **時系列データの関係性**:
– グラフには時系列的な情報は明確に示されていないため、時間の経過による変化については分析できませんが、点の分布からある種のクラスターがある可能性があります。

5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布は比較的広がっており、一部には密集している領域もあります。第1主成分と第2主成分の間に顕著な相関は見られません。

6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、データの多様性や観測値間の多様な関係が直感的に捉えられます。ビジネスや社会においては、これらの分散や外れ値が政策決定や戦略においてどのように考慮されるべきかを検討する必要があるでしょう。
– 例えば、特定の社会的現象が異常なパターンを示している場合、それは特定のリスクや機会を示唆している可能性があります。

これらの分析は、社会現象の理解や改善に向けた鍵となる要素を発見するのに役立ちます。追加のデータや詳細な分析が必要な場合もありますが、このPCAの結果から初期の理解を得ることができます。


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。