📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、以下の重要な傾向、異常、パターンが見えてきます。
**1. 時系列推移: 全体のトレンド**
– 総合WEIスコアは、特に7月6日から急激な上昇を見せています。これは、社会および個人のWEIスコアが共に上昇していることに強く関連しています。
– データ全般で見ると、日々の微細な変動はあるものの、短期間での急激な変動は比較的少なく、長期的には全体の安定性が高まっていると考えられます。
**2. 異常値**
– 異常値として検出されたものは、特に7月2日と7月6日に集中しています。これらの日には、社会のGP指数（公平性・公正さや持続可能性）が急激に上昇しており、政策変更や社会的イベントがあった可能性があります。これが社会WEI平均の上昇を促し、総合WEIスコアに影響を与えたと推測されます。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– トレンド成分からは、社会スコアの改善が個人スコア向上の先行指標であることが読み取れます。
– 季節性パターンは明らかではありませんが、特に社会のイベントや政策に依存している可能性があります。
– 残差の変動は小さく、短期的なノイズの範囲内であり、大きな外的ショックに影響されにくい安定した状態を維持しています。
**4. 項目間の相関**
– 社会の持続可能性と自治性は、特に個人の自由度と自治に強い相関を示しており、社会構成の変動が個人の自律性に及ぼす影響を示しています。
– 経済的余裕は他の個人要素よりも独立した挙動を示し、個人の主観評価がより強い影響を及ぼしている可能性があります。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図の分析では、社会WEI項目にわずかながら外れ値が見られ、社会的なイベントによって一時的な供給やサービスの普及が揺らいだ可能性を示唆しています。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PC1が非常に高い寄与率を示しているため、多くの変動が一本の軸で説明可能であることを示しており、方針変更や特定の政策が全体的なスコアに与える影響が大きいと推測されます。この軸が社会の持続可能性や共生、多様性に関連する可能性が高いです。
総じて、この期間のWEIスコアの変動は、社会的構成や政策に依存している部分があり、それが家庭や個人の生活に反映されている様子が読み取れます。外部的な要因が強く影響すると推測されるため、政策の公開や社会の変革を通じた意図的な介入が、全体の幸福度や持続可能性を左右すると考えられます。
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:
以下がグラフ分析の詳細です。
1. **トレンド**
– 左側の実績（青色）は、安定して高いスコアを維持しています。一方で、予測（赤い×マーク）は存在しないように見えます。
– 予測の線については、ランダムフォレスト（紫の線）と線形回帰（グレーの線）が見られますが、時系列全体にわたって明確なトレンドが見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒で囲まれたプロットで示されていますが、特に目立つ動きは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績は過去のデータを示し、緑色の昨年のデータと比較されています。
– グレープロットは、予測の不確かさ範囲内で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、昨年データ、予測が対比されながら、昨年と実績の密集度が高いことから、相関関係があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は半年後の範囲で一つに集中し、過去と去年のデータが類似性を示しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– WEIスコアが高く安定していることは、過去のトレンドを評価するのに重要です。
– 社会的またはビジネス上での安定性を示唆していますが、未来の予測についてはさらなるデータが必要です。
– 組織や政策立案に役立つ安定した指標を提供できます。
このグラフからは、過去のデータに基づく安定した状況の理解と、予測精度の向上が必要であることが示されています。
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:
このグラフは、個人のWEIスコアの平均を360日間にわたって追跡している時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に青色の実績データが密集して存在し、その後に予測データが紫色の線で示されています。これによると、実績のスコアは最初は安定していますが、その後、予測データでは急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットの中には、黒い丸で示された異常値がいくつか見られます。一部のスコアが他と大きく異なっていることを示しています。
– 緑色の前年データは比較的安定しており、後の大幅な上昇は予測に基づいたものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤いマークは予測したスコアを示しています。
– 異常値は黒い丸で強調されており、予測の不確かさはグラフにおいて灰色の帯で示されています。
– 予測のタイプ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色のラインで表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは非常に近接しており、そこでの急上昇が予測データに強く反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列の初期部分は密度が高く、後期部分では予測データが大きく散らばっています。これは、将来の変動を予測する際の不確かさを反映しています。
6. **直感的な所感と社会への影響**
– 予測データが高い数値を示すことで、今後のWEIスコアの改善が期待されます。これにより、個人または組織がより良いパフォーマンスを達成する可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、急激なスコアの改善は期待された結果が報われる瞬間を示唆しており、持続可能な成長戦略の計画に貢献する可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（2025年中期）は0.6から1.0に急上昇。
– 2025年後半以降のデータは、評価日が進むにつれて一時的なデータ欠落があるが、その後、一定の範囲に収束する。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群（青の実績AI）の中央に異常値が集中しており、異常値は予測の参考範囲内から外れているため、特別な理由がある可能性がある。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、最初の急激な増加を捕捉している。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績AIは実際のデータポイントを示し、X印は予測値。
– 緑の前年度AIは過去データの比較に使用され、これが現状のトレンドとの指標として重要。
– 預測手法として、線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫色）も示されているが、最終的なデータポイントに関しては収束している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測結果（色付きの曲線）は、実際のデータ（青色）と比較して、全般的に類似するトレンドを示している。
– 異常値があるため、精度検証とさらなる分析が必要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、データはある程度の周期性を持ち、年度ごとに似た傾向が続く可能性。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの初期急上昇は新しい社会現象や市場の動き、例えば政策の変更や技術革新などを示唆しているかもしれない。
– 異常値の存在は特定のイベントや異変によるものであり、その要因を探ることが次の計画や予測精度の向上に役立つ。
– 社会への影響としては、スコアの安定性が確認できれば、政策の安定性や社会的な安心感の指標として活用可能。
異常値と予測手法間の関係が非常に重要であり、これがさらなる深い洞察や新しい提案に繋がる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な長期トレンドは見られません。期間の初め（2025年7月）と終わり（2026年7月）の実績データには大きな変化がなく、WEIスコアは横ばいの様子です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に異常値として認識されるデータが示されていますが、その後は観測されません。これが何らかのイベントやエラーに起因する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青色で表示され、予測データは他の色で示されています。特に、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はそれぞれ異なる理由で実績データと一致していないことが分かります。
– これらの予測は、過去のデータに基づいて立てられたもので、特に予測の幅（σAI/3σ）が示すように、不確実性が存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データはいずれも同一のスケールで示され、比較が容易です。特に、各予測手法間での予測差異が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間における分布の広がりが狭く、データの一貫性を示唆しています。これにより、WEIスコアが通常は一定であることが考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、異常値や予測の不一致による不安定感があります。また、WEIスコアが大きく変動しないことから、個人の経済的安定状態が維持されている可能性があります。
– ビジネスや社会に与える影響として、比較的安定した経済的状況が持続している場合、消費者行動が継続的かつ一定である可能性が高く、経済全体の予測性が向上する可能性があります。
この分析により、データの正確性や予測モデルの改善が必要であることが示唆され、さらなる詳細な分析が有益であると考えられます。
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:
以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体のトレンドは明確ではありませんが、特定期間における健康状態（WEIスコア）の変動を追跡しています。
– 実績データは横ばいです。
– 線形回帰および決定木回帰による予測は安定した変化を示していないようですが、ランダムフォレスト回帰は増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として認識されるポイントがいくつか存在しますが、これらは他のデータポイントと一貫しているわけではなく、時折発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データは観察された健康スコアを示し、全体的に安定しています。
– 緑色の前年データは現在の実績と比較する基準を提供しています。
– 異常値は特定のイベントや条件が影響している可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの一部に乖離が見られますが、予測モデルによるスコアの変化は様々であり、一部モデルは上昇を、他は停滞を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰や決定木回帰の予測は比較的低い変動を示しており、ランダムフォレストモデルが最も変動を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– データが示唆する安定性は、現在の健康状態が維持されていることを意味し、急激な変動がないことは良好であると感じられます。
– 予測が異なる可能性があるため、複数のモデルを使用することで、将来の傾向をより確実に理解する必要があります。これにより、健康促進プログラムの計画や政策決定がより効果的になります。
このグラフは、将来の健康状態を効果的に予測するための多様なアプローチの重要性を示しています。
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**
– 360日間のうち、最初の部分において実績AI（青い点）のデータが示されています。短期間での分析では、多少の変動はあるものの、大きなトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値がいくつかあります。これは通常の範囲から外れた心理的ストレスであることを示しています。
– 初期にはわずかな急激な変動がありますが、全体的には穏やかです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、赤い×は予測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫、青、水色、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
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比較が可能で、特に初期のデータポイントで多少の違いが見られます。予測モデルの精度や不確かさが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と異常値の間に明確な相関は見られません。予測モデルは一定の範囲以内に収まっており、精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期にわずかに高い異常値が見られるため、この期間中は一時的な心理的ストレスの上昇があった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、季節的な要因や特定の出来事がストレスに影響している可能性があります。この情報は組織や個人のストレス管理に役立つでしょう。
この分析では、全体的に予測モデルが正確に機能していることや、異常値に基づく早期対応が可能であることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフの初期（左側）では、実績AIのプロットがあまり変動せず横ばいである。この横ばいは高いWEIスコアを示している。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は急激に変化して1.0に達し、その後も高い水準を保っている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに明確な外れ値がプロットされており、異常値としてマークされているが、スコアに大きな影響はなし。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色の点で表示され、比較的安定している。
– 異常値は青い輪で囲まれて強調されている。
– 予測はピンクや紫のラインで示され、さまざまなモデルに基づく予測が提供されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 妥当性予測範囲（グレーのバンド）が示されており、この範囲内で実績と予測が安定している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、予測範囲内で一致していることから正の相関が存在すると考えられる。
– 予測は多様な回帰方法を用いて行われており、全体として互いに補完的である。
6. **人間の直感や社会/ビジネスへの影響**:
– グラフからは、WEIスコアが高い水準で安定しているため、個人の自由度と自治が保たれている状況が示唆される。
– 予測モデルは、未来の状況を非常に肯定的に評価している。
– このような状況は、社会の安定や個人の幸福度向上に寄与する可能性がある。
このグラフから、個人WEIが安定的かつ高水準を維持していることが見え、これが社会における自由度と自治の改善にプラスの影響を持つと考えられる。今後の予測も今のところ楽観的で、社会全体に対するポジティブなメッセージを伝えている。
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**
– グラフは時系列散布図で、過去のデータ（実績）は左側に集中しています。右側には主に予測がされているようです。
– 実績値と今年の予測値の間に明確な動きや継続的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に、一部の実績AIのデータが大きく離れて描画されています。これは異常値として示されているようです。
– 外れ値が頻出しているため、実績には予測モデルでは捉えきれない変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績AIによる過去の社会WEIスコアを表しています。一部の点は黒い丸で囲まれ、異常値として認識されています。
– 緑色の点は前年の比較データで、安定して右側にプロットされています。
– 予測モデルは複数（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）使用されており、それぞれ異なる予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータが大きく分かれているため、今年の実績値の変動が昨年度に比べてかなり異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係や分布の均一性は見られませんが、各予測モデルが異なる範囲を示すことで、実績値の予測が難しいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会WEIスコアは、特に予測が難しいことを示唆する散布になっています。これにより、社会的な公平性や公正さの評価が変動しやすく、注意が必要であると直感的に感じます。
– ビジネスや社会に与える影響として、政策策定や社会システムの設計において、この変動性を考慮する必要があります。予測の不確実性が高いため、各種対策や施策の効果を定期的に評価・調整することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月〜2025年8月）では、実績データ（青点）が0.8から1.0の間で推移しています。これは良好なパフォーマンスを示しているようです。
– 終盤（2026年6月〜7月）では、前年のデータ（緑点）が0.75から0.9の間で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値マーク（黒の○）がいくつか見られます。これらは特定の出来事や外部要因による影響を示している可能性があります。
– 全体の変動は比較的少なく、データは安定しているようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青点は実績を表し、高いスコアで推移しています。
– Xマークは予測です（ピンク色で示されている）。ランダムフォレスト回帰モデルの予測も含まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、予測がデータの変動に追随できているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの位置が重なっており、予測の精度が高いことを示唆しています。
– 前年のデータは、一定の安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に強い相関があり、予測モデルが信頼できることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 実績スコアの高い数値は、持続可能性と自治性がある程度確立されていることを示しています。
– 外れ値や異常値はリスク管理や予測モデルの改善が必要であることを示唆します。
– ビジネスや社会においては、安定したパフォーマンスが期待されるが、異常値の原因分析と対応策の策定が今後の課題になるかもしれません。
全体として、パフォーマンスは安定しており、予測モデルの信頼性が高いことが示されています。これにより、長期的な持続可能性の向上や自治性の強化に貢献できる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 大半のデータポイントは最初の期間に集中しており、その後すぐに直近の期間までデータが飛んでいるため、全体的なトレンドを見るのが難しいです。ただし、最初のデータは高スコアで非常に安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に異常値がいくつか存在しています（黒い輪で示されています）。これらはデータの分布から大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績のスコアを示しており、最初の期間に集中しています。
– **緑色の点**: 前年のスコアを示しており、後半に集中しています。
– **ピンク色の線**: 予測（ランダムフォレスト回帰）を示していますが、期間が途切れているため一貫したトレンドを把握しづらいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初のデータと後半の予測データ、前年のスコアは離れていて、同時期での相関を直接的に見るのは難しいですが、異常値が予測にも反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが比較的高スコアに集中しており、実績や前年のスコアが安定していることが示唆されています。異常値が特定の予測手法または実際の変動を反映しているかの確認が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高いスコアは、社会基盤や教育機会が比較的良好であることを示唆しています。ただし、異常値の存在は特定の時点での課題やイレギュラーな状況を示しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、安定した高スコアを信頼しつつも、外れ値の原因を調査し、それが一時的なものであるのか、構造的な問題を示しているのかを判断することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれているように見えます。初期のデータ（2025年7月から）が比較的高いスコアを維持しているのに対し、その後のデータは異なる期間に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い点（実績）は比較的一貫していますが、後半のデータでは緑色の比較データが高いスコアの範囲に集中しています。
– 異常値として黒い丸で示されている部分が、初期に存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– *青い点*: 実績データ、実際のスコアを示しています。
– *赤いバツ*: 予測データです。
– *黒い丸*: 異常値。
– *緑の点*: 前年の比較データ。
– その他の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測モデルの異なるアプローチを示している。
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、さらに前年のデータが別々にプロットされており、予算の見積もりや計画における違いを把握するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータには極端な相関や外れ値が見られるものの、全年のデータは比較的一貫しています。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の高いスコアは、社会の多様性や自由の保障において良好な状況を示しているかもしれません。
– 予測と比較して実績がどのように実際の成果として表れるかが重要で、予測と実績のズレを認識することが必要です。これにより、予測モデルの改善や社会政策の見直しに繋がる可能性があります。
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:
このヒートマップを分析すると以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 時間帯16時から23時にかけて、7月6日以降のスコアが明るい色に変化しており、そうではなかった時期からの上昇トレンドが見られます。
– 特に、16時台と19時台の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時、7月1日から7月5日の期間でスコアが低く、それ以降急激に上昇しています。この変動は注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの増減を示しており、緑や黄色に近いほどスコアが高いことを表しています。
– 7月6日以降、特にスコアの上昇が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのデータがあり、それぞれ異なる動きを示していますが、共通して7月6日以降のスコアが高まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯のスコアの変動パターンは似通っており、特定のイベントや環境の変化があった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 7月6日以降のスコアの上昇は、何らかの社会的イベントや政策が成功した可能性を暗示しています。
– この変化はビジネスや社会の幸福度の向上と関連していると考えられるため、現象の原因を特定しさらなる調整を行うことで、さらなる改善が期待できるでしょう。
全体として、データの特定の日付にかけての上昇トレンドは、重要な要因を浮き彫りにしており、詳細な背景の調査が求められる場面です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 上部の時間帯（7 – 8時）では、日を追うごとにスコアが上昇しており、緑から黄緑色、そして黄色へと変化しています。これは一般的にスコアの改善を示唆しています。
– 中部の時間帯（15 – 16時）も似たようなトレンドを示し、初期は濃い緑から徐々に明るい緑へ移行しています。
– 下部（19時以降）の時間帯ではスコアが安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は観察されず、比較的スムーズな遷移が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しています。一般に、黄色に近いほど高評価を、紫に近いほど低評価を表します。
– ヒートマップなので、色の変化はスコアの変動を直感的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯が独立して表示されており、直接的な相関は見られません。しかし、全体として日を追うごとにスコアが改善する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一日における異なる時間帯間での直接的な相関は明示されていませんが、一般的に午後から夜にかけてスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は午前中に課題を抱え、午後から夜にかけてスコアを改善する傾向があります。これは、時間が経つにつれて作業効率や集中力が高まることを示唆しています。
– 社会的には、人的リソースの配分や時間管理の改善に関する重要な洞察を提供します。特に、午前中のスコア低下を改善するための介入策が求められるかもしれません。
この分析は、組織が効率を最適化するための時間管理や戦略的な計画立案の指針として活用できるでしょう。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに変化が見られる。特に、時間が進むにつれて色が青系から黄系に変化している部分があるため、スコアが上昇しているトレンドがあることを示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば、16時から19時あたり）は、他の時間帯よりもスコアが低く、多様な変化が見られる。特に16時には急に色が変わっているところがある。
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おり、濃い紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを表している。
– 横軸の日付が進むごとに、時間帯ごとの変化が繰り返されるパターンが見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯でスコアの変動があり、これにより一日の中でも時間帯によって異なるトレンドがあることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアの間に時間依存のパターンが見られる。遅い時間になるほどスコアが高くなる傾向がある。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 早朝と深夜にかけてのスコアが低く、昼から夕方にかけてのスコアが高い傾向があるため、人々の活動や社会的なインタラクションは主にこの時間帯に集中している可能性が高い。
– ビジネスの観点からは、特定の時間帯に集中的にサービスやサポートを提供することが効果的かもしれない。
このグラフを通して、特定の時間帯における社会活動のパターンを解析し、より効果的な社会的施策やビジネス戦略を立てる手助けになると考えられます。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列ではなく相関関係を示しているため、直接的なトレンドは読み取れませんが、項目間の相関の強弱が視覚的に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に低い（青）または高い（赤）相関が外れ値と見なされます。個人WEI(経済的余裕)と社会WEI(持続可能性と自治性)の間の相関が特に低い点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。多くの要素が赤色に近く、正の相関が強いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列でなく、データ間の関係性を示しています。特に個人WEI平均と社会WEI平均の相関が非常に高く、個人と社会の指標が密接に関連していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは、他の多くのWEI指標と強い正の相関を持っています。これは、総合的な社会福祉が各分野の成績に強く影響を与える可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体的に見ると、個別のWEI項目が互いに強く関連していることから、分野間でのバランスを考慮した政策が重要となります。例えば、経済的な余裕の向上が他の多くの指標に波及効果を持つ可能性があります。
– 社会の公正性・公平性と共生・多様性の自由の保障が特に強い相関を持っており、これらが社会統合の鍵となる可能性があります。
このヒートマップからは、個別の社会指標が大きなネットワークを形成し、互いに影響を及ぼし合っていることが示唆されます。政策立案においてこれを把握することは、持続可能な社会の構築に寄与するでしょう。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる洞察になります。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリは時系列データというよりは異なる視点でWEIスコアを評価しており、明確な時間的トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（経済状況）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」では外れ値が見られます。
– 外れ値は異常値や特異な事象を示しており、特定の個人や状況に顕著な変化があったことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 棒（ボックス）の長さはデータの分散を示しており、広いほどデータのばらつきが大きいことを示します。
– 中央のラインは中央値を示しており、各カテゴリの典型的なスコアを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種類のWEIは異なる観点からの評価であり、直接的な時系列的関係はありませんが、それぞれが異なる切り口で社会の状態を評価しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」は中央値が高く、比較的似た傾向を示しています。
– 多くのカテゴリで中央値が高く、WEIスコアが全般的に高評価を受けている様子が伺えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 全体として、社会全体の幸福指標（WEI）が比較的良好であることが示唆されます。
– 外れ値については、個々の分野における課題が存在する可能性があり、特に経済状況についての不均等が社会問題として取り上げられるかもしれません。
– 高いスコアの領域では、政策や社会プログラムがうまく機能している可能性がありますが、外れ値や低いスコアの領域への更なる介入が必要であることを示唆しています。
このように、このグラフは社会の多様な側面を直感的に理解する助けになり、特に持続可能性や公平性といったテーマへの注力が考慮されます。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図から得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 明確なトレンドは観察されませんが、第1主成分に沿っての広がりが大きいことが特徴です。これはこの主成分がデータの分散を多く説明していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左上や右上にいくつかのデータポイントが孤立したように見えます。これらは外れ値となる可能性があり、特異な要因が存在するかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各点は観測されたデータの1つを表しており、第1主成分（貢献率：0.74）が水平方向の変動を、第2主成分（貢献率：0.07）が垂直方向の変動を表しています。
– 第1主成分の貢献率が高いため、多くの情報はこの軸上に集約されています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列の特定のパターンは視覚的には示されません。データポイントが時間に沿ってどのように配置されているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な線形相関は見られません。
– データはおおむね2つの主成分に広く分布しているが、特に極端な方向に散らばるデータ（特に第1主成分の右側）は注意を要します。
6. **直感的な感じや社会への影響**
– 主成分分析によって、観測された要素の中でどの要素がデータの分散に最も寄与しているかが理解できます。これにより、社会現象やイベントの重要な要因を抽出して、データの背後にある構造をよりよく理解する手助けとなるでしょう。
– 外れ値や異常な分布は、特定の期間における社会的なイベントや不確実性を示している可能性があり、さらなる調査や分析が必要です。
このような分析は、データの背後にある重要なテーマやトレンドを理解するのに役立ち、戦略的な意思決定に活用できる可能性があります。
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。
