📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 7月1日から9日までのデータを観測すると、日ごとにスコアに若干の変動はあるものの、全体的に上昇傾向にあります。特に、7月6日から7日にかけてスコアが飛躍的に上昇し、0.8台に達しています。
– **個人WEI平均**: 同様に日ごとにスコアが揺れ動いていますが、7月6日から上昇が顕著で、7月9日には0.8に近づいています。
– **社会WEI平均**: 一貫した上昇トレンドを示しており、7月6日以降さらに高くなっています。
#### 2. **異常値**
– **7月2日**: 総合WEIスコアの急な下降（0.625）が観測され、何らかの突発的な要因（社会的な出来事や政策の変更など）が影響した可能性があります。
– **7月7日、8日**: 総合WEIが高値（0.88）を示し、社会的な改善やポジティブな事件があった可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **長期的なトレンド**: 緩やかな上昇を示しています。データ全体として基調が改善している可能性があります。
– **季節的なパターン**: 季節変動は特定されませんでしたが、その他の変動が影響している可能性があります。
– **残差成分**: 不説明な成分が残っていることから、外的要因や一時的な変動が影響している場合があります。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップにより、個人と社会の平均スコア間の高い相関（>0.8）が示され、個人の幸福感と社会構造の健康度に強い関連性があることを示唆しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図では、個人経済、健康状態、心理的ストレスなどのスコアが比較的集中しており、統一された中央値を示しています。異常値は少ないが存在していますが、観測期間内の特段の外れ値はなし。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**が0.75の寄与率を示し、WEIの主要な変動要因は経済的または社会的影響を強く受けていることを示している可能性があります。
– **PC2**の寄与率は低く、他の要素はより小さい範囲の変動において影響を持つことを意味しています。
### 結論
このデータに基づくとき、全体的には7月初旬に向けてWEIスコアは上昇傾向にあることが確認できます。特定の日時におけるスコアの異常値は、社会的または経済的な出来事が影響した可能性が示唆されます。PCAの分析からも示唆されるように、全体的なWEIの推移において最も大きな影響を与えている要因が経済的および社会的構造の変動であることが分かりました。このデータは、個人の幸福が社会の健康とどれほど密接に関連しているかを強調し、政策立案者や社会科学者に価値ある洞察を提供する可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **急上昇後の横ばい**: 最初の期間では、WEIスコアが急上昇し、その後は横ばい状態に。急上昇は大きな変化が起きた可能性を示唆します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 初期部分に複数の異常値が見られる。これは特殊なイベントやエラーの可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績**(青いプロット): 圧縮され、初期の変動が大きいことを示しています。
– **予測**(さまざまな色の線): 未来の予測が示されています。各回帰方法での差は、予測の不確実性を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較AI**(薄緑): 前年度のデータとの比較が色分けされ、トレンドや変動が前年とどう異なるかが見えるようになっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 一部の予測回帰モデルが重なり合い、これらは似たようなトレンドを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社会的影響
– **急激なスコア変動**: 初期段階での急激なスコア変動により、多くの人には大きな不安感や期待感を生むかもしれません。
– **安定性と不確実性**: 前半の不確実性が後半には安定するという流れは、ビジネスにおける意思決定に影響を与える可能性があります。初期の不安定さに対応し、後半の安定期を計画的に活用する戦略が重要かもしれません。
このような分析を踏まえ、データが示唆する現象や要因をさらに調査し、具体的なアクションを検討することが、意思決定の質を向上させるでしょう。
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:
以下のグラフ分析の概要を提供します。
1. **トレンド**
– 過去から最近までのデータでは、大きなトレンドとしては急激な変化が見られないようです。
– 「実績」のスコアはほぼ水平で維持されていますが、急激に上昇する予測値があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」としてプロットされたデータポイントがありますが、全体のトレンドに大きく影響を与えているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は、これまでの実際のデータを示しており、安定しています。
– 赤いバツ（予測）は、今後の予測です。
– “予測の不確かさ範囲”（灰色の帯）が示されており、不確かさの度合いを表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法が異なる予測の結果を示しています。例えば、ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）など、多様な予測アプローチがあることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法の間には、予測のバリエーションが強調されています。それぞれの予測モデルがどれだけ実績に一致しているかは、予測モデルの選好や用途によって異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間に実績と予測の間で大きな乖離が見られる場所もありますが、異常値や予測の幅を考慮すれば、大きな異常とは見なされない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**
– 直感的には、予測の変動が大きく見える部分があるため、予測の信頼性についての検討が必要です。
– 予測の幅が広い場合、リスク管理の観点からより慎重な対応が求められるかもしれません。
– 社会的影響として、例えば公共政策やビジネス戦略の見直しが必要になる可能性があります。
全体として、このグラフは、過去の実績と未来の予測を比較し、多角的な分析を可能にするためのデータとタイムフレームを提供しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**: グラフには、2025年7月から2026年7月にかけてのデータがあり、最初は一時的な安定またはわずかな変動がありますが、その後の期間にはデータがありません。
– **周期性**: 明確な周期性は観察されません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の時点において、いくつかのデータポイントが異常値として示されています。これらはモデルの予測と実績値の差異かもしれません。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は見受けられませんが、年初の一部のデータは他と比較して異常値として強調されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青の丸）**: 実績データは高めのスコアで安定しています。
– **予測（赤の×印）と異常値（黒い丸囲み）**: モデルによる予測と異常にポイントを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示し、実際の値がこの範囲に入っていることが多いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）が示されていますが、詳細な傾向は解釈が難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 観測データと予測の間にはそれなりの相関が見られます。特に、最初のデータとその後の予測の不確かさ範囲が重なっている点での相関が注目されます。
### 6. 直感的な感覚とビジネス・社会への影響
– **直感的感覚**: データは一部のタイムポイントで非常に安定しており、それ以外の時に異常値として識別される変動があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期の安定したWEIスコアは、社会の安定性や幸福度を指しているかもしれません。異常値の存在は、予期しない出来事やモデルの改善が必要な領域を示唆している可能性があります。予測精度の向上が、将来的な戦略策定に寄与するでしょう。
この分析を基に、さらなる詳細な検討や改善策の立案が求められるでしょう。
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**:
– グラフ全体として、最初のデータポイント（2025-07-01）から最新のデータポイント（2026-07-01）まで、WEIスコアの大きな変動は見られず、スコアはほぼ横ばい。周期性は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータに異常値が見られ、異常値は通常のデータより高いスコアを示している。
– 予測データ（ピンク色で示されたランダムフォレスト回帰モデル）は、他のモデルと比べて際立って高い値を示している。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績（青）**: 実績値の散布は、時間の経過と共に大きな変動がなく、安定している。
– **予測（赤）**: 複数のモデルが使用され、線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰が含まれ、ランダムフォレスト回帰が明らかに他の予測値より高く予測している。
– **前年度（緑）**: 前年との比較が示されており、実績データと密接に関連している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は一部の期間で重なっており、特に2025年の夏頃と2026年の春から夏にかけて実績と前年度が近接している。
– モデル間の予測は、ランダムフォレスト回帰が他の予測値と異なる顕著な特徴を持っている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度ごとのデータが非常に安定しており、大きな上下の変動がない。このことから、長期間にわたって実績と予測の間に強い相関があるか、少なくとも安定した経済的余裕があることがわかる。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 実際のデータは時間とともに安定しているため、個人の経済的余裕はこの期間にわたって比較的安定していると感じることができる。これは良い兆候であり、安定した経済環境を示唆している。
– 異常値の存在は、特定の出来事や政策が一時的に個人の経済的余裕に影響を及ぼした可能性を示しているため、そこでの対応には注意が必要。
– ビジネスにおいては、安定した消費者購買力を前提に計画を進めることが期待され、金融機関や関連サービスは長期的な安定を前提にサービス提供戦略を調整する必要がある。
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スコアの360日間の時系列データです。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは期間の初めに高い値を示していますが、急激な下降や上昇は示されていません。
– 過去360日間で、スコアの大きな変動は見受けられず、比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されている点は、初期段階での低いスコアですが、全体的な傾向に大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを表し、全体的に高いスコアを維持しています。
– 緑の点は前年のデータで、今年と比較しても大差がないように見えます。
– 予測は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、大きな差は見受けられません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが似通った結果を示しており、これらのモデル間に大きな違いはなく、比較的一様な予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には大きな相関が見られます。既存のデータをよく反映して予測が行われていることがうかがえます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– グラフからは、個人の健康状態が安定しており、特別な介入が必要な兆候は見られません。
– ビジネスや社会の観点では、安定した健康状態が示されているため、特に急激な変化による医療リソースの追加手配などは不要と判断できます。
全体として、健康状態は安定しており、予測も一貫しているため、現時点で特別な対策が必要とされない状況が示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体にわたって、心理的ストレスのWEIスコアに明確なトレンドは見受けられません。データは集中している期間が短く、その後大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット（実績データ）には、黒で囲まれたデータポイントが異常値として示されています。この異常値は他のデータから明らかに離れており、システムが予測した結果と一致しない可能性があります。
– 急激な変動は特に見受けられませんが、異常値の影響が気になるところです。
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表し、赤い「X」は予測データを示します。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値であり、特に注目が必要です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示し、この範囲内での予測が信頼性を持つことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測データが示されていますが、それぞれの予測線は早い段階でしか表示されていません。これにより、異なる予測手法の精度や傾向が比較できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 長期のデータが不足しているため、明確な相関関係を示すのは困難です。しかし、短期間での予測と実績の比較を通じて、モデルの改善点や異常検知の精度向上に寄与するかもしれません。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– 悪化している予測や異常値を早期に検出することは、心理的ストレスの緩和策を講じる上で重要です。
– 経時的なデータの欠如は、継続的なモニタリングやデータ収集の重要性を示唆しています。
– モデル予測が異なる方法によって分析されているため、ビジネス環境における多角的なアプローチの必要性が強調されています。これは、より包括的なストレス管理戦略の構築に寄与します。
これらの洞察により、今後のストレス管理の方針やデータ収集・分析手法の改善に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中している青い点（実績）は、ほぼ横ばいの傾向が見られます。しかし、紫とシアンの線（予測）は一部で微小な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い円で囲まれた黒い点が異常値を示しており、これらは他の実績値と若干異なる位置にあります。しかし、全体として大きな急変は観察されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績のデータを示し、予測のX印（赤）は特定時点での予測を示しています。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の各線は、それぞれ異なる予測モデル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**
– 実績データが過去のものとして左に位置し、右側の緑の点は前年データを示しています。前年データに比べて実績がどう推移したかを相対的に判断できますが、同じ範囲に収まっているため、劇的な変動はないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の密度が高いが、分布が狭い範囲にあります。予測データも同様に非常に近い範囲に収まっていますが、それぞれのモデルが提供する予測レンジはわずかに異なります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– データが持続性を示しているため、直感的には安定した状況と捉えられます。仮にこのグラフが企業の自由度や自治の指標と関係している場合、急激な変動やリスクは少ないと見て取れるため、短期的には安定した運営が可能と考えられます。
– 予測モデルが若干の上昇傾向を示しているため、将来的にはさらなる自由度の増加が期待されるかもしれません。
これらの分析をもとに、具体的な施策を検討する必要がありますが、現在のところ急激な変化を伴わないため、じっくりと改善策を設計できる可能性が高いでしょう。
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:
## グラフの解析
### 1. トレンド
– **トレンド（上昇、下降、横ばい）**: グラフ全体は、左右に分けて考えることができます。左側には、実績値（青のプロット）によるデータが横ばいに並び、右側には、予測および比較データ（緑色のプロット）が上下に広がっています。
– **周期性**: 特に明確な周期性は見受けられません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 実績データには、いくつかの異常値が存在するため、黒い枠線で補助されています。
– **急激な変動**: 予測値は比較的安定していますが、特定のプラットフォームでは大きな変動が示されています。
### 3. 各プロットや要素
– **青のプロット（実績AI）**: 実績値を示しており、左右対称で配置されています。
– **緑のプロット（前年AI）**: 多くのデータポイントが均等に広がり、前年との比較が可能です。
– **予測値（紫、ピンク、赤い×）**: 複数の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使っているが、それぞれの予測のばらつきが見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値（異なる回帰手法）はそれぞれ異なる時点で配置されています。実績データは過去の結果を表し、予測データは将来の見通しを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は視覚的に確認できませんが、予測モデルによる回帰線（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、実績データのトレンドを捕捉しようとしています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的に感じること**: データの可視化によって実績と予測のギャップが直感的に理解しやすく、また、異常値や急変動の影響を視覚的に把握することができます。
– **ビジネス・社会への影響**: WEI（公平性・公正さ）が重要な指標であるため、これらの変動やトレンドは社会政策や企業倫理に影響をもたらす可能性があります。精度の高い予測モデルの開発は、戦略的な計画策定において重要です。
このグラフから得られる洞察は、社会的な公平性や公正さに関する政策立案や改善策の策定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– データは評価日を通じて2つの時期に分かれ、最初と最後の時期に集中しています。
– 最初の2025年7月の時点では、データポイントが高い（0.8から1.0の範囲）。
– 2026年7月にデータが再度記録され、同様に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の外れ値が示されていますが、全体として高いスコアに集中しています。
– 急激な変動は見られず、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– **実績（実績AI、青い点）**: 高い一貫性を持っています。
– **予測（予測AI、赤いクロス）**: 実績とほぼ一致し、高い精度を示しています。
– **異常値（黒いサークル）**: 特定の地点で考慮されていますが、多くは全体のトレンドに影響を与えていません。
– **予測の幅（灰色の範囲）**: 確実性の高い予測範囲を示しています。
– **様々な予測モデル（線、紫、緑、ピンク色の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれ、全体として一致した予測を示唆します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 計器間での予測の一致は、各モデルの精度の高さを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い範囲の中で安定的な分布をしており、時期による相関を示すデータはありません。
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**:
– **直感的な理解**: データは一貫性があり、安心感を与える。存在するシステムまたは社会の持続可能性と自治性がうまく機能しているように感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 継続的に高いWEIスコアは、システムの成功と持続可能なモデルの実現可能性を示唆します。このデータは、今後の政策決定やビジネス投資における信頼性のある指標として役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフには基本的に二つの時期が示されています。最初は左側の期間でのスコアは高く、右側の期間ではスコアがやや低く安定しているようです。周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の期間において、一部のデータが異常値としてマークされています（黒い円）。急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表し、緑の点は前年の実績値とされています。ピンクと紫の線は予測モデル（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**
– 実績と前年の実績の比較が可能で、二つの時期があり、その間でデータの分布が異なります。そのため、初期の高スコアと後期の低スコアとの差が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータと後期のデータにおいて、スコアの分布が明らかに異なります。初期に高いスコアが頻出しているのに対し、後期にはスコアが低下しています。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 見る人にとって、初期の良好なスコアがなぜその後低下したのかに疑問を持つかもしれません。この変動は社会基盤の変化、教育機会の変化、または評価基準自体の変化による可能性があります。ビジネスや政策担当者は、この変動の要因を特定し改善戦略を考えることが求められます。
このグラフからは、社会基盤や教育機会の改善を続けるための継続的な取り組み、あるいは変動の要因分析が重要であることが示されます。
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:
社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの時系列散布図について、以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドとしては、2025年中旬からデータが次第に増加し、2026年中に更にスコアが増加していることが見られます。全体的には上昇傾向があると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか観察され、特に2025年中盤に集中しています。これは一時的な要素や異常なイベントに起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青いプロットで表され、予測データは赤い「X」で示されています。
– 予測には複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、各手法での予測のばらつきが見られます。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、特に初期にやや広がっていることが予測の不確実性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の一致度を見ても、予測の大方針は実績データに基づいて適切に立てられているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと比較して、データが右シフトし、スコアが改善している傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スコアの上昇傾向は、社会における共生・多様性・自由の保障が改善していることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとって、この上昇は前向きなサインであり、更なる施策によってこの傾向を加速させることが可能です。また、異常値や急激な変動の解析は、改善への障害を理解し対策を考える上で重要です。
この結果に基づき、関係者はデータに現れる変動要因を詳細に調査し、今後の方針決定に役立てることが求められます。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 時系列全体を通した明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、時間帯によってWEIスコアの変動が確認できます。特に後半になるにつれて色の明るさが増すことから、一部の時間帯でスコアの増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月9日にかけて、特に19時から23時の時間帯で、急激なスコアの増加（色の変化）が見られ、外れ値的な変動ポイントとして注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。特に7月7日以降、スコアが高い時間帯が存在することが視覚的に明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアに一定の関係性が見られる可能性がありますが、個別の時間帯での明確な周期的関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一定の時間帯（特に夕方から夜間）にかけてスコアが一貫して高くなる傾向があるため、特定の社会的または行動的な要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 人々が活動的になる時間帯にスコアが高まることが考えられるため、企業や自治体においては、これらの時間帯を狙ったマーケティング活動や社会的プログラムを展開することで効果が上がる可能性があります。また、急激な変動に対しては、その背景を探り適切な対策を取る必要があります。
全体的に、社会的な行動パターンに沿った変動があり、データを活用して効率的な政策やマーケティング戦略を立てることが重要です。
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:
この時系列ヒートマップに基づいて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯で色が暗い（値が低い）から明るい（値が高い）方向に変化しています。これは、ある日時において徐々にWEI平均スコアが上昇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2025-07-09の23時の位置で黄色が非常に明るくなっており、急激な変動が見られます。このスコアは他と比較して顕著に高く、一時的な極端な増加を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、WEI平均スコアの変動を示しています。濃い紫から黄色にかけての色相は、スコアが低いから高い方向への変化を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時点でスコアが異なるパターンがありますが、大きなトレンドは全体的な上昇を示しています。時間が経過するにつれ、夜の時間帯（例えば23時）でスコアが高まる傾向が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 記録されている日付ごとに、時間帯による変動が一定のパターンを持っているように見えます。特定の時間には他の日付に比べて高いスコアを示しています。
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**:
– 高いスコアが特定の時間帯で見られることは、その時間に関連する活動が活発である可能性を示唆しています。ビジネスやサービス計画において、特に夜間のスコア上昇に注目し、リソース配分やマーケティング活動の最適化に役立てることができるでしょう。
– 社会的な観点からは、生活リズムにおける特定の時間帯の活動が、他の時間帯に比べ活性化している可能性を表しているかもしれません。
このヒートマップを活用して、特定の時間帯での活動の計画や戦略を練ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なる色の変化が見られます。色の変化は、時間帯によって社会WEI平均スコアが均一ではなく、変動があることを示しています。
– 上段（時間帯7-8）は徐々にスコアが上昇する傾向があり、明るい色になっています。これは、早朝から午前中にかけて社会活動が活発化していることを示唆します。
– 中段（時間帯15-16）はより安定しており、遅い時間帯に向かってスコアが上昇しています。これは午後から夕方にかけての活動増加を反映している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日付「2025-07-06」に時間帯16で明るい黄色のスコアが見られ、急激なスコア増加を示しているようです。これはその日に特別なイベントや活動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは社会WEI平均スコアの変動を表し、色分けされたヒートマップは時間帯と日時の関係を視覚的に示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日々の変動を見ると、ほぼ規則的な周期性があるように見受けられます。週の中での活動の変化や、特定の時間帯におけるスコアの上昇が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色で示されたスコアの高い時間帯は、特に週末や特定のイベントがある日でより頻繁に現れる可能性があります。これは社会活動のピークと相関していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップを見ると、社会活動が最も活発化する時間帯や日が視覚的に即座にわかります。企業や地方自治体はこのデータを活用して、リソースの最適な配置やイベントの計画を行うことが可能です。例えば、人やリソースが集中する時間帯に合わせてサービスを提供するといった戦略が考えられます。
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:
このヒートマップは、社会の異なるWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下は分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の時点での相関関係を示し、時系列のトレンドは示していません。ただし、全体的な相関のパターンを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関ヒートマップでは、外れ値よりも高い相関または低い相関ペアが重要です。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」の間にはもっとも高い相関（0.95）があり、これは特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色が赤に近づくほど高い正の相関を示し、青に近づくほど負または低い相関を示します。
– 例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」は相関が低い（0.45）ですが、両方とも健康や福祉に関連する項目です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 複数の項目の組み合わせが、多面的な社会の健康や福祉指数を反映します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関: 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」（0.98）。
– 低い相関: 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（経済的余裕）」（0.33）。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 高い相関のある項目は、相互に影響を及ぼしている可能性があり、どちらかの改善が他方にも良い影響を与えるかもしれません。
– たとえば、「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高い場合、社会全体の幸福度が高いことがうかがえます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の低い相関は、自由や自治が他の個人指標と独立して機能している可能性を示唆しています。
このような分析は、政策決定や社会プログラムの設計にとって価値があります。
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、異なるWEI（Well-Being Index）タイプのスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下に詳細な分析を示します。
1. トレンド:
– 時間的なトレンドというよりは、異なるカテゴリのスコアの比較が目的のようです。それぞれのWEIタイプのスコア範囲が異なるため、タイプごとに異なる特徴があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で複数の外れ値が見られます。特に前者は外れ値が多く、経済状態による個人の差が大きいことが示唆されます。
3. 各プロットや要素:
– 箱の幅はデータ密度を意味し、中央値が中央のラインで示されています。外れ値は点で表示されており、四分位範囲から外れた値を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 関係性というよりは、横並びで比較することで各WEIタイプの分布特性の違いを視覚的に認識させる設計になっています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的狭い範囲にスコアが集中しており、一方で「個人WEI（自由感と自治）」や「持続可能性と包括生」は広い範囲にわたっています。
6. 人間が直感的に感じることと社会への影響:
– 多様なWEIタイプの中で、経済状態やストレスに関する指標は個人のウェルビーイングに重要な影響を与えうることが示されています。
– 公平性や持続可能性も重要な社会的指標であり、改善することで社会全体の幸福度が高まる可能性があります。
このグラフは、政策決定者や社会科学者が特定の問題領域に焦点を当て、その改善を目指すための基礎データとするのに有用です。特に外れ値が多い部分は、改善が必要な領域を示している可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データポイントは第1主成分と第2主成分に分布しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、横方向（第1主成分）には幅広い範囲に分散されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上と左下に位置するデータポイントは、他の点から比較的離れています。これらは外れ値として考慮することができます。
3. **各プロットや要素**
– 各点は、特定の観察対象の主成分分析における位置を示しています。点の散らばり具合が主成分の影響度合いを示しており、第1主成分が0.75の寄与率を持つことから、この主成分がデータ変動の多くを説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時点で計測されたデータが1つの点となっているように見受けられますが、時間的な順序はグラフからは直接わかりません。このため、時間的変化や順序については別途分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分は互いにある程度無相関である可能性が高いですが、グループ化された小さなクラスターがいくつか見られます。これらは第1主成分を基準としたデータの類似点や異なる特性を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このような主成分分析のグラフを見た時、人々はデータセットが異なる2つの軸によってどのように説明されるかを理解します。特に第1主成分が大きく影響しているため、これを改善または強調することで、データの主要な特性を強調することができるかもしれません。
– 社会面で見ると、データポイントの広がりは、社会現象の多様性を示しているとも解釈でき、特に外れ値に注目することで、政策の評価や改善のためのヒントを得ることができるでしょう。
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。