📊 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**: 初期は若干の上下動があるものの、特に2025-07-06以降大幅な上昇が見られ、0.80付近に安定してきています。この急上昇は、恐らく何らかの社会的・個人的な変化（イベント、政策の変更など）が背景にあるかもしれません。
– **個人WEI平均**: 同様に全体的に増加傾向があり、特に7月6日以降の急上昇が注目されます。
– **社会WEI平均**: こちらも同様に増加傾向が顕著で、個人項目と良く調和しています。
### 2. **異常値**
– 7月1日から4日までは異常値が続発し、特に7月2日は大きな変動が見られました。原因としてはデータの計測過誤や、短期的ながら大きな社会的/個人的な事象があったと考えられます。
– 個人および社会カテゴリともに、約7月6日以降の急上昇点が異常に見えるが、この変動に整合した動きも他の大多数のデータポイントで確認できるので、単なるアウトライアではなく、トレンド変化を反映している可能性が高い。
### 3. **STL分解解析**
– 長期的な安定上昇トレンドが示唆されています。一時的な下落や底が期間の後半で上に転じている点は重要です。
– 明確な周期性は観測されませんでしたが、全体を通じていくつかのピークを形成しており、1週間以内のサイクルが影響を与えている可能性があります。
– 残差成分は比較的安定しており、ノイズと化している部分が少ないと考えられます。
### 4. **項目間の相関**
– 概して、個人の健康状態や心理的ストレス、社会基盤など特定の項目は高度に連動しています。相関が高い項目は、例えば個人健康と心理的ストレス、社会の公平性と持続可能性です。
– 経済面と自由度・自治のスコアが大きく変動しており、この２つも強く繋がっている可能性があります。
### 5. **データ分布 – 箱ひげ図分析**
– **個人WEI**: ストレスや健康状態においては中央値がやや低く、不均一性が目立ちます。これは個々の感じる生活の質が同様の影響を受けているか、対策を共にした結果と推測できます。
– **社会WEI**: 持続可能性と多様性については高い中央値が保持されており、ここではより良い評価が得られていることが窺えます。
### 6. **主要構成要素 (PCA)**
– **PC1が74%を占める**: 主要な分散はPC1に集中しており、これが社会・個人の総合健康と幸福度を反映していることを示唆します。
– **PC2が7%の寄与率**: 日常生活の変動要因（例：一時的なイベントや経済指標の変動）が説明され、重要性がやや低いという示唆があります。
**結論として、総合的な幸福度は後半で急上昇を示し、これには社会的な安定や個人の自由度が影響している可能性があります。今後のさらなる動向を観察し、変動原因を詳細に探ることが重要です。**
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青のプロット）**: 期間の序盤で緩やかな上昇傾向が見られます。しかし、7月の中旬以降のデータは示されておらず、その後の傾向を判断するのは困難です。
– **予測データ（グレーの不確かさ範囲）**: 不確実性の範囲が示されていますが、かなり幅があります。これはモデルの予測に対する自信の度合いが低い可能性を示唆しています。
– **予測ライン（ライン回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**: ランダムフォレスト回帰は他の予測よりも高めの値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがいくつかありますが、全体としてはデータが密集しており、極端な外れ値は少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実際の観測値で、最近のデータが少し上昇気味であることを示しています。
– **外れ値（黒い円）**: 予測から大きく外れたデータであることを示しています。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼性範囲が広く、変動の可能性があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が提供されていますが、ランダムフォレスト回帰が他よりも高い値を示しています。
– 予測モデル間での内部不一致は、用いる手法の特性に由来するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密集度が高い部分が存在し、比較的一定の範囲に収まっています。
6. **直感的な見解と社会的影響**
– 実績データの上昇傾向が継続するか、予測データが示す値域に収束するかにより、社会的状況の変化が反映される可能性があります。
– 不確かさの範囲が広いため、政策立案者やビジネスリーダーはしっかりした予測より柔軟な対応を考慮する必要があるかもしれません。危機管理やリスク評価として用いることができます。
このグラフは、社会的トレンドをリアルタイムで追跡するための重要な指標となり得る一方、その解釈には慎重を要します。データの更新頻度や予測モデルの改善が求められる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **過去のデータ**: 初期の時点での実績データ（青い点）は、概ね0.6から0.8の範囲内で横ばい状態にある。
– **将来の予測**: 予測データ（ピンクと水色の線）は0.8付近で高止まりしている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の散布データにはいくつかの外れ値が黒い円で示され、これによりデータセットの不安定さが示唆されている。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青のプロット）**: 現在のWEIスコア。
– **予測（赤の×）**: モデルによる予測。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）**: 予測の信頼性を示す。
– **予測モデル（ピンクと水色の線）**: ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと予測値が一致し始めており、モデルの精度が高まっていることが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期は不安定なスコアの分布だが、予測により一定の安定したスコアの見通しが示される。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な理解**: WEIスコアはある程度安定しているが、外れ値の存在から不確実性も考慮すべき。
– **ビジネスへの影響**: 将来的な安定予測が、リスク管理や戦略立案に役立つ可能性がある。
– **社会的観点**: スコアの安定化により、信頼性が得られれば、社会的活動や政策決定の際にこの指標が活用される可能性がある。
このグラフから、人間はデータの動向や予測の信頼性を直感的に把握し、リスク管理やベンチマークとして活用できることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、約0.6から0.8の範囲で横ばいに推移しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は信頼区間外を示し、いずれも高めのスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にある黒い縁取りの青い点が外れ値として示されています。これは通常の実績データよりもやや高めのスコアを表示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を、赤い×は予測値を表しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを示し、範囲内に実績値の多くが含まれています。
– さまざまな回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる予測を提示していますが、全体的に高めのスコアを見積もっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値との間でやや乖離が見られます。特に予測値は高めの傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定であり、多少の変動はあるものの、安定しています。
– 予測値は全て高めに設定されており、これはモデルの過剰予測を示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や影響**
– 人間が見ると、実績と予測の間に食い違いを感じるかもしれません。過剰な期待が設定された結果、実際の結果とギャップがあるように見えます。
– ビジネスや社会への影響としては、このような過剰予測はリソースの過剰割り振りや期待の誤った方向性を生む可能性があります。より現実的な予測が求められます。
全体として、このデータは予測と実績のギャップを埋めるためのさらなる分析やモデルの調整が必要であることを示しています。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データは全体的に0.7から0.8の間で安定した状態にあり、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は経時的に上昇しており、特に途中から急激な増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に複数の外れ値があり、それらは基準線から大きく外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、予測と比較して現実的な状況を反映しています。
– 赤い「×」は予測値を示し、異なる予測手法での将来の見通しを表しています。
– 外れ値マークは、基準範囲を逸脱しているデータポイントを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、結果の信頼性に影響を与える可能性があります。
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乖離があり、予測手法が実績の変動を完全に捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集中していますが、予測データは時間が経つにつれてより広範にわたっています。
6. **洞察と影響**:
– 人間は実績の安定性に対し、予測の急激な上昇を直感的に不信に思うかもしれません。
– 経済的余裕（WEIスコア）の向上を示唆する予測データは、社会的・経済的政策のポジティブな影響として解釈される可能性がありますが、外れ値の存在は注意が必要です。
– 事業計画や経済政策の策定において、予測データの不確かさを踏まえた慎重な意思決定が求められるでしょう。
グラフから得られるこれらの洞察を活用して、社会の改善や経済政策の最適化に役立てることができるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は全体的に横ばいの傾向を示しています。ただし若干の変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は7月上旬から8月上旬にかけて上昇を示しており、他の予測モデルとは異なる動きをしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にいくつかの外れ値（黒い丸で強調）があり、恐らく健康状態が他の時期に比べて大きく異なる点として識別されています。
– 急激な変動は見られませんが、予測モデル間の見解の不一致が少し気になります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIからの実データを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示します。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に若干の差異があり、特にランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測を示しています。
– 線形回帰や決定木による予測モデルは比較的安定した水準を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは不確かさの範囲内にほぼ収まっており、予測モデルの信頼性は一定程度あると考えられます。
– 予測と実績の間に大きな乖離は見られないため、短期的な健康状態の変動性は低いかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間の健康状態を示すこのデータは、短期間における大きな変動が少ないため、健康に関する安定した生活が維持されている可能性を示唆しています。
– 予測モデルに基づいて、ランダムフォレスト回帰による上昇期待が将来的な健康の改善を示唆しています。
– 社会的には、健康維持に関する施策が一定の成果を上げていることを示しているかもしれませんが、モデル間の相違から予測への依存度は注意が必要です。
このグラフからは、個人の健康状態が短期間で大きく変わることは少ないものの、予測技術が各々異なる見解を示すことが示唆され、予測精度の向上や意思決定には多くの変数が影響を及ぼす可能性が考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、初期に上昇トレンドが見られ、ある程度の値で横ばいになる。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、WEIスコアが維持されることを示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点に外れ値が見られる。これは個人の体調やストレス要因による一時的な変動を示唆。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点は実績データを示し、急激な増加の後、安定した状態に入っている。
– 黒い線で囲まれた点は外れ値、心理的ストレスの突然の上昇や減少を示す可能性がある。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、データのバラつきがあることを示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の線（ランダムフォレスト回帰）が実績データと整合しており、モデルが適切にデータをキャプチャしている可能性。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には明らかな上昇トレンドがあり、その後平坦化するが、全体的な相関は低中程度と見ることができる。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このWEIスコアの上昇は、初期に心理的ストレスが増加し、その後コントロールされている可能性を示す。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理プログラムの効果を示す指標になる。ストレスが予想より早くコントロールされることは、効果的な介入やサポートが提供されていることを示唆する。
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:
グラフの分析について次のように詳細を提供します：
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、全体としては0.6から0.9の範囲で安定しており、微妙な上昇傾向にあります。
– 予測データ（紫の線）は、今後一定の水準（0.75から1.0）を予測して横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示される外れ値がいくつか観測されていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）は実際のWEIスコアを示し、予測（ピンクの線）は未来のスコア予測です。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には大きな相違はなく、予測は実績と整合しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータ間には強い相関があると考えられ、予測が実績に基づく正確なものとして受け取られる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定した上昇は、社会において自由度と自治性の向上を示唆します。
– ビジネス環境においても、個人の自由度が拡大することによって、創造性や生産性の向上が期待されるかもしれません。
– 特に予測が安定して高いスコアを示していることから、今後も安定した成長が期待される分野と言えるでしょう。
このグラフを通して、WEIスコアが持つ将来的なポテンシャルや影響を評価することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフに示されている実績（青い点）は右側に向かうにつれて多少の変動はあるものの、全体的には一定の範囲内での動きを示しています。
– 予測（紫の線部）は、一定の値を示しており、計算予測による安定した数値を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績値が他と異なり、黒い円で囲まれた外れ値として認識されています。これは予測値から大きく外れるもので、注視が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際に観測されたWEIスコアを示し、予測とは異なる変動を示唆しています。
– 紫色のラインは予測されたWEIスコアで、複数の回帰モデルによる予測が一定であることを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、現時点での予測精度が反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一部の期間で差異があり、特に初期の方での実績の変動が予測と大きく異なる点が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測ラインに対して上下に変動しており、近似しているものの、いくつかの散布が見られます。
6. **社会、ビジネスへの洞察**:
– 公平性・公正さのスコア推移から、予測精度を向上させることが鍵となります。特に外れ値の原因を探ることで、モデルの改善が可能です。
– 社会的には公平性を維持しつつ、予測精度を上げることは政策決定や社会プログラムの計画において重要です。実績が予測と一致しない場合、何らかの外部要因が働いている可能性があり、その点を調査することが望ましいです。
これらの視点を踏まえ、データの精度向上とAEI対応策の策定が今後の課題と言えるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青）は、全体的に高いスコアを維持しながら比較的一定しています。大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い丸で囲まれたデータがありますが、それらのデータも大きくWHIスコアから逸脱しているわけではありません。
– 急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示し、過去の30日間のWEIスコアを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、データの信頼性に関連しています。
– ピンク色や紫色の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）の予測結果を示しています。これらはほぼ一致しており、WEIスコアが高い水準で安定していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測モデルの結果は全体的に一致しています。実績データは基本的に予測の不確かさ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には高い相関があり、予測モデルは実際のデータをよく反映しているようです。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアが高い状態で安定していることは、社会的持続可能性と自治性が高く保たれていることを示唆しており、これはポジティブな兆候といえます。
– ビジネスや社会にとって安定した持続可能性の指標は、安心して活動を続けられる要素と考えられます。
全体として、このグラフは社会的持続可能性と自治性が高くかつ安定していることを示しており、持続可能な取り組みが成功していることを暗示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は最初にゆるやかに上昇し、その後横ばいの傾向を示しています。期間の後半ではデータが存在していません。
– 予測データ（紫の線）は、最初は上昇し、横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるプロットがいくつかありますが、全体的なデータの流れから著しく逸脱しているものではありません。これらは黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データで、実際のWEIスコアを示しています。
– 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）があり、それぞれ異なる方法で将来予測を行っています。
– 灰色の部分は予測の不確かさを示し、データの信頼性に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データを比較すると、予測はある程度実績のトレンドを考慮しているようです。
– 各予測モデルの結果は異なるが、全体的に類似のトレンドを示していることから、一定の信頼性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて高いWEIスコアを維持していることから、社会基盤や教育機会が安定していることが伺えます。
6. **直感的な考察と社会的影響**:
– このグラフを見たとき、人々は社会基盤や教育機会が安定的であるという安心感を持つでしょう。しかし、後半のデータが欠如しているため、将来への不安も同時に存在します。
– ビジネスや政策決定においては、データの不確かさを考慮しつつ、安定したトレンドを維持するための計画が必要です。これにより、持続的な成長と社会の安定を促すことができます。
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:
以下は提供されたグラフの視覚的な分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青いプロット）は、期間の初めにおいて広がりがありますが、徐々に収束しています。この期間のWEIスコアは、おおむね0.6から0.8の範囲に集中していることがわかります。
– 予測データは一定で、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が水平に保たれており、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**:
– 外れ値として特定されている点がいくつかありますが、全体的には大きな急激な変動は見られません。
– 外れ値は、実測データと予測データとの乖離を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、黒い円で囲まれたプロットが外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データを比較すると、実績は予測範囲内に収まりつつあります。予測不確かさの範囲が、実績データを十分にカバーしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの大半は0.6から0.8に分布し、予測データと非常に近接しています。これにより、モデルが大まかなトレンドを把握していることが示唆されます。
6. **直感と社会的影響に関する洞察**:
– グラフに示されたWEI（共生、多様性、自由の保障）スコアが安定して推移していることは、この分野の政策が安定していることを示しているかもしれません。
– 安定した予測値は、未来に向けた政策や計画を立てる際に役立ち、特に社会的な安心感や信頼感の向上に寄与する可能性があります。
このグラフからは、社会的に重要な指標が予測に基づいて安定性を持っていることが強調されており、政策立案に対してポジティブな影響を及ぼし得ることが示唆されます。
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:
以下のポイントを基にグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 日ごとに色の変化が見られ、特に7月6日以降はスコアが上昇（色が明るくなる）していることがわかります。
– 16時と19時では7月1日から徐々にスコアが上昇し、7月6日以降に顕著な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と2日の16時のスコアが他の時間帯と比べて著しく低い（目立つ暗い色）です。これは外れ値と考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、暗い色ほど低スコア、明るい色ほど高スコアを表しています。
– 白い部分はデータ欠損を示し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**:
– 異なる時間帯でのWEIスコアのトレンドは類似していますが、一部の時間帯（特に16時）の変動が大きいことが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯で7月6日から11日にかけてのスコアの上昇は共通して見られるため、特定のイベントが影響した可能性があります。
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**:
– 7月初旬の低スコアは特定の社会イベントや新しい政策の影響かもしれません。ただし、その後の上昇トレンドは成功した施策や出来事が寄与している可能性があります。
– 計画的なデータ分析や施策の効果が見られるこれらの変動は、ビジネスの意思決定にも重要な示唆を与えると考えられます。たとえば、特定日や時間帯のイベントを強化する機会を示唆しているかもしれません。
このグラフは、社会イベントや施策の取り組みが特定のパターンで効果を現していることを示唆しています。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/社会_personal_avg_heatmap_30日間_20250711215609.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 色の変化により、7月1日から7月11日にかけて、全体的にスコアが上昇していることがわかります。具体的には、時間軸の特定時間で、色が紫や青から緑、黄色へと変化しており、これはスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と2日付近で、特定の時間帯（16時と19時）に濃い紫色が見られ、急激に低いスコアを示しています。この期間、なにか特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアのレベルを示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯（15時、16時など）は特定の一日の時間帯を指し、それぞれの時間帯ごとに異なるスコアの分布が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアは、互いに関連しているように見えます。例えば、特定の日付で複数の時間帯でスコアが上昇または下降する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 早い時間帯（15時と16時）にスコアが上昇する傾向が見られ、その後の時間帯にも影響を与えている可能性があります。
– 高いスコア（黄色）は特定の日付の特定の時間帯に集中しています。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、忙しさや活動のピークが特定の日付の特定の時間帯に集中しているということかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このスコアが重要な指標である場合、特定の時間帯にリソースを集中させる、もしくはスコアの低下を避けるための対策を講じることが考えられます。特に、低スコアの日付に何らかの改善策を講じることが必要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
ヒートマップは相関を示しているため、具体的なトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていませんが、相関の強さを色の濃淡で表しています。赤い色が濃いほど正の相関が強く、青い色は負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動:**
このヒートマップでは数値の急激な変動や外れ値という観点は示されていませんが、低い相関（青に近い）が珍しさを示しています。
3. **プロットの意味:**
– 各セルは、異なるWEI（社会的な幸福度指標）の項目間の相関関係を示しています。
– 赤色は正の強い相関、青色は負の相関を示しています。色の濃淡は相関の強さの程度を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ヒートマップ自体は時系列データの直接的な関係性を示すものではありませんが、表示された期間内の様々な項目の関連性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全般的に、赤色が多く、特に「総合WEI」と他の項目との相関が高く示されています。これは、総合的な幸福度が他の個別項目に強く関連していることを示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は、負の相関（青色）が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 「総合WEI」と他の項目の高い相関は、全体の幸福度が社会的や個人的な様々な要素と密接に関連していることを感じさせます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の相対的に低い関連度は、ストレス管理の重要性を示唆し、特に企業や公共機関がプログラムを導入する際に考慮するべきポイントと言えます。
– 組織やコミュニティでの政策立案時に、この相関データを活用して効果的な施策を検討することが可能となります。
全体として、このヒートマップは、社会的幸福度の多面的な関連性を理解し、より良い政策や施策の立案に役立つ情報を提供しています。
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、社会カテゴリのWEI（Well-being Index）スコアの分布を30日間で比較した箱ひげ図です。それぞれのボックスプロットは異なるWEIタイプを表しています。
### 1. トレンド
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。すべてのカテゴリは期間中に比較的安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「社会WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には複数の外れ値があります。特に「社会WEI（経済的余裕）」の外れ値は下方に散らばり、測定値の大きなばらつきを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– ボックスの長さはデータのばらつきを示します。例えば、「個人WEI（幸福感）」は中央値が高く、範囲が大きいですが、「個人WEI（経済的余裕）」は範囲が狭く、中央値も低めです。
– 色分けは種類ごとの特徴を強調している可能性がありますが、特定の意味は明示されていません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– タイプ間で明確な相関関係は示されていませんが、「社会WEI」と「個人WEI」の間でのバラつきの違いが見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 中央値の範囲が広い項目（例：「個人WEI（幸福感）」）はデータの一貫性が低く、多様な経験を示唆しています。
– 「社会WEI」のいくつかのカテゴリでは全体的に高い中央値が維持されています。
### 6. 直感的なインサイトと影響
– 人々が特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（経済的余裕）」での外れ値を懸念する可能性があります。これらの要因は個々の生活の質に大きな影響を及ぼすため、改善策が求められるでしょう。
– 比較的安定したカテゴリは、社会的に安定した状態を示唆しており、他の領域での改善が期待されます。
– ビジネスや政策決定者は、外れ値の多い領域に注目し、改善のための重点的な対策を考慮することが重要です。
全体として、このグラフは各WEIカテゴリの現状を視覚的に示しており、特に弱い部分を見つけ出して改善するための基礎データとして利用され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:
このグラフは、30日間のデータを用いた主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（x軸）と主成分2（y軸）で分布されており、特定の方向性の強いトレンドは見られません。データポイントは全体的に散らばっており、明確な上昇や下降、周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上に他の点から離れた点があります。これらは外れ値である可能性があります。これらの点が大きく異なる事情を考慮する必要があるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が高い部分が右上に見られます。この密集した領域は、特定のパラメータが類似しているデータが多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**:
– PCAは主に次元削減に使われるため、グラフ上に明らかな時系列データの関係性は示されていないですが、データがどの主成分に強く影響されているのかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が0.74であり、大部分の情報がx軸に集約されていることが分かります。第2主成分はそれほど強い影響力を持たないため、主にx軸の方向でデータの違いを評価することになります。
6. **人間が感じる直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 分析結果から、特定の集団に対して一部のデータが大きく異なる傾向にあるようです。これがビジネスや社会においては、異なった行動様式や経済的な動向を表す場合があります。特に外れ値の原因を調査することで、新たな市場や社会的な変化を見逃さないための手助けになるかもしれません。
この分析は、データの分散や相関を深く理解するための第一歩と言えます。今後の分析や調査の戦略に役立てることができます。
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。