📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは、特に7月初旬からの急速な上昇が見られます。7月2日を境に、数日の間に大きな波及が観察されます。おおむね7月6日から7日には85を超えるスコアに達し、最高点0.88に到達。
– **顕著な変動期間**: 7月2日から7日にかけて明らかなスコアの上昇があります。この上昇は、個人WEIスコア、個々の健康状態や心理的ストレスの改善が寄与している可能性があります。
#### 2. 異常値
– **異常値の日付と値**: 2025年7月2日以降のデータには異常な高値が見られ、これらの異常値は急速な社会状況の変化またはデータ収集の変更が背景にある可能性があります。特に、社会項目における公平性や持続可能性の急激な向上が注目されます。
#### 3. STL分解による分析
– **長期的なトレンド**: 7月初旬まで横ばいを含む微細な上昇が見られ、その後急上昇。これは、社会的要因の急激な改善や対応策実施などの裏に隠されている可能性がある。
– **季節性のパターン**: 短期的な社会の反応により、周期的な変化ではなく外部要因による影響が強いと考えられます。
– **残差成分**: 不規則なノイズが含まれており、予期せぬ変動が一定の頻度で発生します。これにより、突発的な社会的イベントや政策の変更などが考慮されます。
#### 4. 項目間の相関
– 個別のWEI項目間では、**経済的余裕と心理的ストレス**との間に相関関係が強いことが示唆されます。これが一般の生活満足度への影響を示している可能性があります。
– 社会的要因、特に**共生・多様性と公平性・公正さ**における強い関連性も注目されます。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図によれば、各項目は典型的な分布を示していません。特に社会項目では非常に高い上限値が観察され、一部項目で外れ値が存在。
– 個人的要因（例えばストレスや健康状態）では、ほぼ一貫して中央値付近に集中していますが、わずかに外れるデータが特定の期間に存在します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: 第一主成分 (PC1) が0.74を占めており、データの大部分の変動を説明しています。社会的要因が総合WEIに強い影響を及ぼしている可能性があります。
– **第二主成分 (PC2)** は0.07と低めで、残りの変動要素の説明も含むが、これは個別項目間の微細な相違として扱います。
### 総括
– WEIスコアの急激な上昇は、何らかの政策的変更や社会経済の改善が要因であると考えられます。個人の経済状態とストレスの関連性から、広範な政策の実施により公共的活動や労働状況にポジティブな影響が見られたかもしれません。また、社会全体の公平性と持続可能性の判断が、WEIスコアに強い影響を与えています。これは、特定の社会施策が功を奏した結果を反映しています。異常値があるため、突発的な変動を社会イベントの観点から再確認する必要があります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績値 (青色プロット)**: 全体的に安定していますが、多少の変動は見られます。
– **予測値 (赤色バツ)**: 予測範囲内に収まっており、実績値に沿った動きをしています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が1つ見られますが、大きな影響を与えている様子はありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 過去の実績データ。
– **緑色プロット**: 前年のデータであり、比較のために表示。前年も同様に安定しているようです。
– **尖った予測のライン (紫色など)**: 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データ（青色）と前年データ（緑色）は互いに近接しており、過去からの継続的なパターンが見られます。すべての予測モデルが実績データのトレンドを捕捉し、一貫性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測値の間には高い相関があります。実績と予測が予想通りに動いているため、予測モデルは信頼性があると判断されます。
### 6. 社会的な洞察
– **安定性**: データが安定しているため、この領域の状況は比較的予測しやすく、ビジネスや政策の展開において有利に働くでしょう。
– **予測の正確性**: 各予測モデルが実績に近い数値を出しており、信頼性の高い予測となっています。これにより、長期的なプランニングやリスク管理がしやすくなります。
このような安定した実績と予測は、社会や経済における持続可能な発展に寄与する可能性があります。データの変動が少ないため、長期的な施策やプランの信頼性が高まります。
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基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフの左半分（過去）では、データポイントが比較的一定しているように見えますが、右半分（未来予測）に向かうにつれて上昇傾向が見られます。各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ（実績）に複数の外れ値が存在しています。これは、実績が予測との乖離を示していることを意味します。
– 特定の予測手法が急激に変動する箇所はありませんが、全体的に安定した予測範囲が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色の点）と予測結果（赤い “X”）は現在を示しています。異常値（黒い円）は実績からの大きな逸脱を表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）があり、将来予測の信頼性の幅を示しています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、およびランダムフォレスト回帰（緑）の各予測手法がプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは類似したトレンドを示しながらも、その勾配や交差点がわずかに異なります。これは、モデル間のアプローチの違いによるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける異常値は、データセットの他の点と比較して相関が低い可能性があります。予測モデルはそれらの変動性を捉えきれていないかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること及び社会的影響**:
– グラフ全体から、人々は将来的にWEIスコアが改善する見込みがあると感じるでしょう。これは社会的な安心感をもたらす可能性があります。
– 異常値は、特定のイベントや外的ショックが、現実の結果にどのように影響を与えたかを人々に考えさせるかもしれません。
– WEIスコアの上昇が示すように、関連する社会的指標（例えば、幸福指数や経済指標）はポジティブな影響を受ける可能性があります。
このような分析をもとに、関係者が具体的な社会的またはビジネス上の計画を立てることが期待されます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（過去部分）では、実績値（青い点）は短期間で高い値を記録していますが、すぐにデータが途切れています。
– 右側（未来予測部分）では、今年のデータ（緑の点）が比較的高いスコアで集中しており、安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の中に識別された異常値（黒の円）が存在します。
– これらの異常値はほかに比べて若干下がっていますが、大きな急変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 棒状の線（紫）は予測の幅を示し、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）の予測範囲を表示しています。
– 過去データと比較して現在の安定性を示すような設定になっている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測結果（赤いバツ印、紫やピンクの線）が示されており、これらの予測は全体として比較的近い値を保持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去に対する現在のデータは、新しい予測に基づいて若干のばらつきがあるものの、全体として密度が高く、安定した傾向を示しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– データは安定から将来の不確実性への移行を示唆しており、これが現実世界の動向を反映している可能性があります。
– 社会において、これらの数値が示す安定した状態が継続される場合、社会的な安心感や予測への期待がさらに高まるかもしれません。
全体として、このグラフは過去のデータから今後の安定した動向を予測し、異なるモデル間の予測範囲を視覚化しています。ビジネスや政策決定においては、このようなデータとその分析が重要な指針となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータ範囲内で、実績（青）は横ばいですが、少しの変動が見られます。
– 予測値（紫）は急上昇している部分がありますが、一貫した動きとは言えないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータで、いくつかの外れ値（黒の丸）が確認できます。
– これらは異常値としてマークされており、通常の変動範囲から逸脱していると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、過去の一年間で得られた個々のデータポイントを示しています。
– 紫の線は予測値の一部で、特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）によるものです。
– 緑の点は前年の比較値で、現在の状況を過去と比較するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 紫の予測線は他の色の予測よりも高いスコアを示しており、予測モデルによって期待される影響が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値には大きな変動がなく、予測値間での相関は明確ではありませんが、一部の予測モデルは急激な上昇を示しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 人間の直感として、このグラフは個人の経済的余裕に対する不確実性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予測の変動が大きいため、施策を講じる際には慎重なアプローチが必要です。特に、外れ値や大きな予測変動に注意することで、対応策を検討する必要があります。
このグラフからは、個人の経済的余裕が比較的安定しているが、予測には不確実性が伴うことを示唆していると言えるでしょう。したがって、政策策定者や企業は、複数のシナリオを考慮に入れる必要があるかもしれません。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、期間初期に集中したデータポイントが見られ、その後しばらくデータがない期間があります。期間の後半で再びデータが現れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフでは、特に期間の開始直後に異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されていますが、大きく外れた予測は見られません。異常値がハイライトされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データ、赤いバツ印は予測、緑の点は前年の比較データを示しており、実際の測定値と予測の差異を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる異なる線が初期のデータのみに密集しており、期間全体を通じたパターンの予測性や一貫性は低い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデル間での予測値には若干のバラツキが見られますが、実績に基づくデータとの平均的な相関が保たれているように見受けられます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 人間が直感的に感じる可能性としては、データの欠落期間（期間の中央部）について不確実性が存在し、その補完が今後の課題であることが示唆されます。
– 社会的な影響として、この個人の健康状態に関するデータが食生活や活動量の調整などに利用される場合、実際のデータが不足している期間をどう補うかが重要となります。信頼性のある予測と実績データの積み重ねが、よりよい意思決定につながるでしょう。
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:
このグラフは社会カテゴリーのWEI（心理的ストレス）スコア推移を時系列で示しています。以下に主要な分析を述べます。
1. **トレンド**
– 初期の頃に観測されたデータ（青いプロット）は、比較的一定の範囲に密集しています。この期間は心理的ストレスが安定していたことを示唆しています。
– 中盤以降は予測データ（線）が示されていますが、特定の上昇または下降トレンドは見受けられません。ただし、AI予測に基づいているため、安定性の予測が続いていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの異常値（黒い円）が観察されます。これらは、心理的ストレスレベルが他のデータポイントと比較して非常に高いか低い状況を示唆しています。
– 異常値だけでなく、外れ範囲（灰色の棒）も示されており、データ範囲の広がりを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ（実績AI）を表し、赤い「×」は予測（予測AI）を表しています。
– 緑のプロットは前年データ（比較AI）であり、前年と現状の比較を可能にしています。
– 紫色とピンク色のラインが異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの線は、将来のストレスレベルの予測に対する異なる期待を示していますが、密度が示されていないため、決定的な傾向を把握するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測データは比較的高いストレス範囲に位置しており、一部に異常が見られることから、全体において心理的ストレスの高さが持続していることが推測されます。
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**
– 初期のデータの密集と異常値の存在は、観察期間の初期に何らかのストレス要因が存在した可能性を示唆します。
– 予測が各モデルで一貫して安定しているため、将来的にストレスが急増するリスクは低いと考えられます。この安定性は、心理的健康を保つための施策の成果や、予防的努力の結果である可能性があります。
– ビジネスや社会においては、人々のストレス管理に関する施策を継続することの重要性を示しています。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 時系列データは左の2025年7月頃に密集し、右側の2026年7月頃にまた密集しています。全体としては大きな上昇または下降のトレンドは見られず、比較的横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには異常値が記録されています。これらは青いプロットと重なって表示され、スコアが急激に変動した可能性があることを暗示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、過去の観測データです。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測で、異なる予測モデル間の比較ができます。
– 黒いサークルは異常値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同一のデータ区間で使用されていますが、特定の変動パターンや相関関係はグラフからは明示的に見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は左寄りになっており、全体的なスコアが高い側に偏っている可能性があります。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– グラフからは、個人の自由度と自治の程度に一貫性があるものの、一部の期間で問題が発生可能性を示唆しています。これは社会政策や教育における特定の施策の影響である可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の出来事や対応が必要であることを示唆しており、政策立案者はこの点に注意を向けるべきです。
このグラフを通じて、特定の社会的または経済的な出来事や施策が個人のWEIにどのように影響を与えるかを理解するのに役立つことが予想されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは短期間で集中してプロットがあり、その後長いスパンで新たなデータポイントが現れる構成です。初期の実績データ（青い円）は非常に高いスコアを示していますが、その後のデータには含まれていません。予測データ（緑色）は後半に分布しており、スコアは変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示される黒い円の実績データは、予測の範囲から外れています。これはシステムやモデルが捉えられなかった特異な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）、予測（緑）それぞれのデータが明確に区別され、異常値が黒い輪で囲まれています。これにより異常値の可視化が強調されています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われており、それぞれ異なる色の線で示されていますが、実績データに対する期待値や変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータ、予測データ間には時系列的な関連が示されており、前年のデータが予測モデルの参考として使用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコアを示していますが、異常値を含みます。予測データは、前年との比較で緩やかなスコアの上昇を予測しています。
6. **直感的な人間の感覚、社会やビジネスへの影響**
– 高い初期の実績スコアは一見良好に見えますが、予測の幅が広いことで将来の不確実性を示唆し、これが社会的公平性への取り組みの評価にどのような影響を及ぼすかを考える必要があります。異常値は特定のイベントや政策の影響を示している可能性があり、これらを分析することで公平性促進のヒントが得られるかもしれません。
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:
このグラフから得られる情報は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 左端の最初のデータ群（2025年）は比較的安定しているように見えます。
– 右端の2026年では、データがやや高めのスコアに密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の2025年7月からのデータにはいくつかの異常値が見られます。異常値はオープンサークルで表示されています。
– その後、安定したスコアが続いているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青色の点で示され、比較的高い位置にあります。
– 予測値はXマークで示され、実績値よりやや高くプロットされています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされ、異なる結果を提供していますが、全体的に同様の範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデルの結果が近似しており、実績データに対して比較的一貫性があることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は最初の一年間で密集しており、その後急に右側に移動しています。これは時間経過による変化が反映されている可能性があります。
6. **直感的な印象及びビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定したスコアとその後の上昇は、社会の持続可能性と自治性が改善している可能性を示しています。
– 異常値や予測の変動も考慮に入れると、予測の精度やモデルの適合性について検討する必要があります。社会政策や計画を改善するための指針として活用できるでしょう。
このグラフは、時間の経過にかけて社会の特定指標がどのように推移するかを視覚化し、未来の予測と実績を比較するための貴重なツールです。
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:
### 分析:
1. **トレンド:**
– グラフの左側（2025年）において、WEIスコアが0.8から1.0に上昇する趨勢があります。これは社会基盤や教育機会の向上を示しています。
– 右側（2026年）では、安定した状態が続いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年初めに、WEIスコアの中に黒い円で囲まれた外れ値が存在します。これらは異常値を示しており、予測された範囲から外れたデータポイントです。
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であり、予測モデルと比較するための基準となります。
– 紫とピンクの線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるWEIスコアの変動を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データであり、現在のスコアと比較する基準となります。
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は明確なギャップが見られます。予測データが実際のデータに追従しない範囲もあり、モデルの精度向上が求められるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データのWEIスコアには一定の相関性があり、特に2025年後半からは密度が高く一致している様子が確認できます。
6. **直感とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアの上昇は、社会基盤や教育機会が直近で改善していることを示唆します。これは、地域社会の発展や人材育成に対する積極的な取り組みの成果と考えられます。
– 外れ値の存在は、一時的な問題やイベント（例えば、政策変更や経済的ショック）が影響している可能性があり、その原因を調査することが重要です。
– モデルの精度向上が必要であり、これにより未来の展望をより正確に予測し、計画を立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ上の実績（青色のプロット）は左側に密集しており、高いスコアを示しています。一方、比較AI（緑色のプロット）は右側に密集しており、スコアが低下しています。これにより、初期の高い実績から、将来的にはスコアが低下する予測が立てられていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、いくつかの異常値（黒い円）が見られます。これは実績と予測が大きく乖離した点を示しています。
– 全体として急激な変動は見られず、異常値以外のデータは安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績AIのスコアを示し、実績値が高いことが分かります。
– 緑色プロットは比較AIのスコアで、後半の期間に集中しています。
– グラフにはいくつかの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫の線として示されていますが、予測と実績の間にはズレがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と比較AIのデータがそれぞれの時系列で極端に異なることから、現状評価と将来的な予測にはギャップがあります。特に、初期の高評価が長続きしない可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列に沿った相関は弱く、最初の実績が短期的なものであった可能性を示唆しています。比較AIが長期的な評価として適用されているようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび社会・ビジネスへの影響**:
– 人々は初期の高評価に安心感を持つかもしれませんが、将来の低下予測があることにより、持続可能性への不安を感じる可能性があります。
– 企業や社会において、このようなスコアの低下は多様性や自由の保障に対する取り組みが不足していると解釈されるため、改善策の必要性を示しています。
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、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって異なるトレンドが見られます。特に、例えば16時のスコアが低く始まり次第に上昇する傾向があります。
– 一方で、8時の端から端にかけてスコアが高まっていく様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で急激なスコアの上昇が見られます。例えば、16時の時間帯において7月6日以降の急激なスコア増加は注目すべきです。
3. **プロット要素（色、密度など）の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示している。明るい緑から黄色の色は高スコアを、濃い青紫は低スコアを示しています。
– 色の移り変わりからスコアの変化が一目で把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの異なるパターンが見られるため、それらの関連性は限定的ですが、全体の周期的なトレンドは検出可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯においてはスコアが高い期間が続く一方で、低い時間帯も見られます。この変動は曜日や特定の要因に依存する可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 日中にかけてスコアが増加することは通常の活動の活発化を示している可能性があります。社会やビジネスにおいては、特定の時間帯に向けた戦略の立案が影響を与えるでしょう。
– 忙しい時間帯（例: 16時以降）では、効率的なリソース配分や人員配置が推奨されるかもしれません。
このグラフは、組織や社会の活動レベルを俯瞰的に把握し、戦略策定の材料とするのに役立つでしょう。
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:
このヒートマップについて以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に見たWEI（個人ウェルビーイング指標）のスコアは一定期間を通じて変動しています。
– 16時から19時にかけてのスコアが顕著に高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアは特定の日付に急激に上昇しており、特に7月7日以降の昼間から夕方にかけて急激な変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示します。
– 開始から中盤まで（7月1日〜7月6日）は低い色調が多く、後半（7月7日〜）は高い色調が増加します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたるデータは、特定の時間帯（16時〜19時）で一貫して高スコアを示しています。
– 同じ時間帯の複数の日が類似したトレンドを示している点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 19時以降のスコアは安定して高くなる傾向があり、時間帯に応じたWEIのパターンが存在します。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 日中から夕方にかけて人々のウェルビーイングが向上することは、業務終了後のリラックス時間の影響かもしれません。
– ビジネスにおいては、従業員のウェルビーイングを最大化するために、この時間帯に焦点を当てた活動の計画が有益と考えられます。
この分析からは、時間帯ごとの個人のウェルビーイングの変動が確認でき、特に夕方から夜にかけての向上が目立ちます。社会的な活動や職場の設計における参考資料となるでしょう。
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:
このヒートマップの分析から、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 全体として、時間経過につれて色が濃い青から明るい黄緑、黄色に変化しています。これにより、特に後半では数値が上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時から19時の間で、青から黄色への変化が急激であり、短期間（7月上旬）での急上昇が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの上昇を示しており、色の濃淡でその変動の度合いを視覚的に表現しています。スコアレンジが0.65から0.90に見られ、濃い青は低スコア、明るい黄色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータを観察すると、16時台が他の時間帯に比べて色が濃く、特に高まりの顕著なパターンが7月上旬に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の推移から、特定の時間帯（特に午後）でスコアの上昇が目立ちます。これは、特定の活動や出来事が午後に集中している可能性を示唆します。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– 社会的なイベントや活動が特定の時間帯に集中的に行われた可能性があり、それがスコアの急上昇を引き起こしています。ビジネスや公共の活動において、これらの時間帯に焦点を当てることで、より効果的にリソースを配分するためのプランニングが可能となるでしょう。
このような視覚的かつ分析的な洞察を基に、特定の期間や時間帯の活動を最適化する戦略を立てることが求められます。
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:
**1. トレンド**
このヒートマップは相関関係の状態を示しており、特定の時間的トレンドは見えません。ただし、色の濃さによって、360日間にわたる各要素間の強いまたは弱い相関がわかります。
**2. 外れ値や急激な変動**
外れ値や急激な変動は時系列データに多く見られますが、ヒートマップでは特定のデータポイントの外れ値は視覚化されていません。
**3. 各プロットや要素の意味**
– **色の濃さ**：暗赤色は強い正の相関（値が1に近い）を示し、暗青色は強い負の相関（値が−1に近い）を示しています。白に近い色は相関がほとんどないことを意味します。
– **例**：例えば、個人WEI平均と総合WEI（0.93）や、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と総合WEI（0.93）は強い正の相関を持っていると言えます。
**4. 複数の時系列データの関係性**
複数の時系列データの相関を視覚化するのがヒートマップの目的です。ここでは、個人や社会のウェルビーイングが様々な要素とどう関連しているかを示しています。個別のデータ群間に強い相関が見られる場合、共通の背景要因がある可能性があります。
**5. 相関関係や分布の特徴**
– **強い相関**：
– 個人WEI平均と総合WEI（0.93）
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と総合WEI（0.93）
– **弱い相関**：
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）（0.49）
**6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響**
直感的には、全体的なウェルビーイングは様々な要素の相互作用の結果であることが理解できます。特に、共生や多様性といった社会的要因と個人の精神状態や健康状態が密接に結びついていることが分かります。
**ビジネスや社会への影響**
– **政策立案**：政策立案者は、教育機会や公正性に影響を与える要素を考慮して、社会的資本を高めるための施策を検討する必要があります。
– **個人支援**：個人のウェルビーイングに影響を与える経済的および精神的要因をターゲットにした支援プログラムが、総合的な生活の質を向上させる上で重要です。
このヒートマップは、社会的取り組みや政策決定において多次元的なアプローチを考える素材となります。
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:
この箱ひげ図を通じて、以下の分析と直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このグラフは静的なスコア分布を示しているため、直接的な時間的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は把握できません。ただし、箱ひげの高さや中央値の位置から、各カテゴリ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済幸福）」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」などに外れ値があります。これはデータの中で異常なスコアが存在していることを示しています。
– 外れ値が多いカテゴリにおいては、特定のイベントや条件がスコアに大きな影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげはカテゴリーごとのスコアの分布を示します。
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下の境界は第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)を示します。ヒゲはデータの範囲内の最小・最大値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプが比較されていますが、時系列データではないため、直接的な時間的関係性の分析はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりが狭い（例：「個人WEI（自由度と自治）」）カテゴリは、スコアがより均一である可能性があります。
– 広がりが大きいカテゴリは、多様なスコアが存在することを示します。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– 広がりが大きく、外れ値が多いカテゴリでは、社会的問題が存在し、改善の余地があると感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、経済幸福や社会の持続可能性におけるパフォーマンスを重視することで、企業戦略を調整するインサイトが得られるかもしれません。
このグラフは、個人や社会の様々な側面における幸福感や制度の効果についてのインサイトを提供し、今後の政策立案やビジネス戦略の調整のための貴重な情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
このPCAグラフは、社会カテゴリーにおけるWEI構成要素を2つの主成分にプロットしています。主成分分析（PCA）は、データの次元を圧縮し、データのばらつきを最大限に捉えるために用いられます。
#### 1. トレンド
– **広がり**: データは第1主成分軸に沿って広く分布しています。これは、第1主成分がデータの分散をより多く説明していることを示しています（寄与率0.74）。
– **第2主成分の影響**: 第2主成分軸は比較的狭く、データの分散に対する影響が小さいことが分かります（寄与率0.07）。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには、明確な外れ値は見られず、データは比較的均一に分布しています。ただし、極端に第1主成分で右側に位置している点が2つあります。
#### 3. 各プロットや要素
– **プロットの位置**: 各点はデータの個々のサンプルを示しており、第1主成分および第2主成分のスコアに基づいてプロットされています。
– **密度と分散**: データは第1主成分に対して均等に分布しており、第2主成分に対しては密集している様子が見られます。
#### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– PCAグラフは時系列データの変化よりも、全体の分散やパターンに焦点を当てていますが、このデータセットでは時系列データ間の具体的な関係性は視覚的には捉えにくいです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第1主成分がほとんどの分散を説明しており、第2主成分の寄与が少ないことから、変数間の相関は第1主成分に強く引き寄せられている可能性があります。
#### 6. 人間が直感的に感じることや社会への影響
– **バラエティの強調**: データの広がりが大きい第1主成分によって、社会的要因の多様性が強調されています。
– **要因の重要性**: 第1主成分の高い寄与率を考えると、社会的指標のうち、特定の要因が大きく全体に影響を与えていることが示唆されます。
– **ビジネスや政策への影響**: PCAの結果を基に、特定の社会的指標の改善や注目が、全体的な社会改善に寄与しうる可能性が示唆されます。この情報を活用することで、社会政策やビジネス戦略の焦点を絞り込む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。
