📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体として0.68から0.88の間で増上傾向が見られますが、一時的な減少（7月2日の0.62）は異常値として検出されています。その後、7月7日から一貫して0.85以上を維持しており、明確な増加トレンドが見られます。
– **個人WEI平均**: 初期にわずかに0.62から0.69の間で変動していますが、その後向上し、7月7日以降は0.72以上を維持しており、最も高い値は7月7日の0.825です。
– **社会WEI平均**: 初期に0.62から上昇し、後半では0.92を超える安定した高水準を保っています。
#### 異常値の指摘と考えられる要因
– **7月2日の総合WEIの低下（0.62）**: 個人と社会の項目で一時的な低スコアが見られ、特に「社会基盤・教育機会」の減少が影響を与えた可能性があります。
– **7月6日~9日の一時的なピーク（0.88）**: この期間は社会項目全般、特に「社会基盤・教育機会」と「共生・多様性・自由の保障」が非常に高いスコアを保持しています。
– **個人WEI（経済的余裕）**: 7月6日の高スコアは国内外の経済イベントや政策に起因する可能性が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解の視点）
– 長期的に見ると、個人と社会の項目がそれぞれ強いトレンドを示しています。特に健康状態、心理的ストレスの一貫したトレンドがウェルビーイング全体を引き上げているようです。
– 残差にはいくつかの異常値が含まれていますが、全体として短期的なノイズに過ぎないため、システム全体の改善を強く示唆しているわけではありません。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析では、特に経済的余裕と自由度の項目間で高い相関が観察され、これらの要因が共に変動することがWEI全体に強い影響を与えていることが示唆されます。
– 個人の健康状態と心理的ストレスも相対的に高い相関を持ち、これが個人WEIの大部分を形成している可能性があります。
#### データ分布
– 箱ひげ図によれば、総合WEIおよび各詳細項目には大きな異常値は見られず、中央値は日々の数値にかなり近い値を示しています。これは、測定値が比較的一貫した範囲内に収まっていることを示唆します。
– 各項目のばらつきは小さく、異常なスコアは見られないため、データの信頼性は高いと言えます。
#### 主要な構成要素 (PCA分析)
– 第一主成分（PC1）の寄与率が0.73と非常に高く、これはWEIスコア全体に影響を与える各要素が一貫していることを示しています。PC1が強調する要素は「自由度と自治」や「持続可能性」、社会的な公平性も含まれています。
– 第二主成分（PC2）の寄与率は0.07にとどまり、比較的小さな影響を持つ局所的な要素を示しています。
### 総括
今回のデータ分析の結果から、特に個人の主観的な豊かさと社会制度の充実がWEIの向上に重要な役割を果たしていることが示されました。特定の日に関する異常値は、個別の政策や経済的イベント
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
#### 1. トレンド
– **実績データ**: 初めの約10日間は上昇トレンドにあり、その後横ばいです。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰と線形回帰のいずれも一定の水準を保ち続けています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値とされたデータがいくつか見受けられるが、極端な変動は見られません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い丸は実際のデータポイントを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤いクロスは予測されたデータを示しています。
– **異常値**: 黒い縁の青いプロットは外れ値として認識されています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の背景がある部分には予測の不確実性が示されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データの間には全体として一致が見られるものの、予測は安定しているのに対して実績データは多少の変動があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測に対して比較的高い相関があると考えられ、多くのデータポイントが0.7以上のスコアを記録しています。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な洞察**: 実績データが予測に沿って動いていることから、モデルの予測精度は高いと言えます。予測モデルの信頼性が直感的にも高いです。
– **社会への影響**: 高いWEIスコアの維持は、社会的な安定や経済的な健全性を示す可能性があります。継続的なモニタリングで、急激な変動を予測し対応することが重要です。
このグラフは、予測モデルがかなり精度高く実績と一致していることを示唆しています。しかし、予測信頼区間が示すように、将来への注意は必要です。
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
1. **トレンド**
– スコアは期間の初めに急上昇しているが、その後はほぼ横ばいになっています。
– 予測データは全体的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 少数のデータポイントが外れ値として指定されています。これらは特定の日に異常なスコア変動を示している可能性があります。
– 初期の日付に急な上昇が見られ、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**: 実際の数値を示しています。
– **予測（赤色のバツ）**: 予測されたスコアを示しています。
– **異常値（黒い円）**: 平均から大きく離れたデータポイントを示しています。
– **不確かさ範囲（灰色の領域）**: 予測の不確実性を示し、予測の範囲を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測はおおむね一致しており、予測の範囲も適切に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データとの相関は高いです。予測モデルが実績データをうまく捉えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、最初の段階での改善が見られ、その後安定していることがわかります。この安定性は、継続的な努力による成果かもしれず、ビジネスや社会システムの最適化を示唆します。
– 外れ値の有無によって短期的な不安定要因を特定できるため、これを解決することがさらなる信頼性向上に繋がるでしょう。
– 予測の上昇傾向は、将来的な改善が見込まれることを示します。社会的なプログラムや施策の効果を監視し、補強するための指針として利用できるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような観点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、0.6〜0.8付近で安定しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。この範囲での変動が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の点が円で囲まれており、これは外れ値を示していますが、全体としては大きな急激な変動はなく、データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点で示され、予測（ランダムフォレスト回帰）はピンク色の線で高めに推移しており、今後のスコアの上昇を予測しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績がその範囲内で推移していることも確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が示されており、現在の実績値が予測範囲内にあるため、予測モデルは現状の傾向をある程度捕捉していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ分布は一様に散らばっており、大きな相関は見られませんが、予測が示すトレンドがどう実現するかに着目する必要があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 現状維持のように見えるスコアの推移ですが、今後のスコア上昇を予測しているため、どの要因がその変化をもたらすのか要注目です。このような予測は政策評価や社会プログラムの効果測定に有用です。
このグラフを直感的に見た場合、現在のステータスは安定していますが、予測に基づく改善の可能性を見逃さず、注意して監視することが重要です。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEIスコア）の時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実際のデータ（青のプロット）では、全体的に横ばいなトレンドが見られますが、若干の上昇傾向も示唆されています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のうち、線形回帰と決定木回帰はWEIスコアが今後も安定的に推移することを示していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかな増加を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が初期段階で見られ、WEIスコアが大幅に低下しています。これらは特異な状況やイベントによる影響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**:
– 青色のプロットは実績データを示し、紫のラインはそれぞれの予測手法による未来のスコア動向を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、データの信頼範囲を視覚的に強調しています。
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は全体的に一致しているように見えますが、時折一致しない地点があり、予測が現実の動きと完全に一致しない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.7から0.8の範囲に密集しており、この範囲がWEIスコアの通常の変動範囲であることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 個人の経済的余裕が一定しているため、大きな経済的ストレスがないことが示唆されます。予測も安定しており、個人が計画を立てやすい環境と考えられます。
– しかし、初期の外れ値は突発的な経済的困難を示している可能性があり、経済的余裕のセーフティネットや支援が必要かもしれません。
全体として、このグラフは個人の経済状態が概ね安定している一方で、突発的な変動に対応するためのリスク管理が重要であることを示しています。
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:
このグラフは、WEIスコアの時系列データを示しています。以下に傾向と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 前半（7月初旬から中旬）は、スコアが横ばいで安定している。
– 後半（7月下旬以降）は、予測データが上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータポイントに外れ値が示されており、これは個々のスコアが基準値から離れていることを示唆している。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績を示しており、実際のWEIスコア。
– クロスは予測スコア。
– 薄い灰色のエリアは、予測の不確かさの範囲を表している。
– 異なる色の線は様々な予測モデルによる予測を示す。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データには若干の乖離が見られ、予測の方法や精度の違いが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データとの間に一定の相関性がありそうだが、外れ値が多いため慎重な評価が必要。
6. **直感と社会的影響**
– 人間的には、データが不安定で予測が難しいと感じるかもしれない。
– 社会的には、健康状態の管理や改善のための予測モデルの精度向上が求められるであろう。WEIスコアの改善が可能性として示されているため、その施策が期待される。
この分析は、個々の健康管理や政策立案に役立つ可能性があります。正確な予測ができれば、持続的な健康改善の指標として使用できるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期（7月1日〜7月10日頃）は、心理的ストレス指数（WEI）が段階的に上昇しています。
– それ以降、7月10日を境にほぼ横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月10日の間に数値が急激に上昇しています。
– 異常値として囲まれているデータポイントがいくつかあり、特にこの期間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示しています。
– 黒い○は異常値として認識されている点です。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時系列データは、実際の実績と複数の予測モデル（線形回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰）が含まれています。
– 現状、予測モデルは横ばいを示しており、特にランダムフォレストと線形回帰は同様の推移を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の段階での急上昇が観察され、その後の安定した期間で外れ値が見受けられることから、不確かな変動要因が存在している可能性があります。
6. **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**
– 初期の急上昇はストレス源の急激な増加を示唆しており、何らかの環境の変化があった可能性があります。
– その後の横ばいは、比較的安定した心理状態を維持していることを意味しています。
– ビジネスや社会の観点から、期間初期におけるストレスの要因を突き止め、今後の予測に対して適切な対応策を考えることが重要です。これは特に職場のストレス管理や対策の見直しに寄与するでしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として緩やかな上昇傾向にあるように見えますが、大きな変化は見られません。
– 予測データ（交差の印）が表示されていないため、予測の詳細は不明ですが、線形回帰や他の予測方法（決定木、ランダムフォレスト回帰）の予測線は大きく変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットには、数点の異常値（黒いリングで囲まれている）が含まれていますが、予測の不確かさ範囲内に多く含まれています。
– 急激な変動は特に見られませんが、一定範囲でのばらつきは存在します。
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、現在までのWEIスコアの実測値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、ここに実績の多くが含まれているため、現在の予測モデルは実績をある程度正確にカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測方法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測値を提供しています。特にランダムフォレスト回帰は今後のスコアが高くなると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、0.6から0.8の範囲に多く集中しています。
– 異常値は限定的で、予測不確かさの範囲内に収まるものが多いです。
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**
– グラフを直感的に見ると、現在の自由度と自治の指標は安定しており、大きな変動は予測されていないように見えます。この安定性は、関係者に安心感を与えるでしょう。
– ランダムフォレストによる予測が最も高いことから、適応性の高いモデルが後々効果的になる可能性が示唆されます。社会における柔軟な政策や議論がこの予測の実現を後押しするかもしれません。
このグラフから、現在の自由度と自治の状態が比較的安定しており、今後もこの傾向が続く可能性が高いと推測されます。ただし、予測の結果に基づく十分なモニタリングと対応策が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフにおける実績（青い点）は、初期に低めのスコア（約0.6）から始まり、徐々にスコアが高くなる傾向があります。その後、次第に安定した状態に達しています。
– 予測の線形回帰（紫の線）は、全体として非常に高いスコア（約0.97）で推移しています。
– 決定木回帰（緑の線）も類似のトレンドですが、わずかに低めです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、他の予測よりも高く、1に近い位置にあり、非常に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには、いくつかのばらつきや変動がありますが、後半は安定したスコアに収束しています。
– 相対的に少数ですが、低いスコアとして異常値が特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際の観測データを示し、時間とともに改善の傾向があります。
– 異常値は特に初期のデータに多く見られ、システムや方法論の調整が必要だった可能性を示唆しています。
– 予測不確かさの範囲（灰色のエリア）は、初期の変動をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値を比較すると、実績のスコアが時間とともに予測モデルが示す高いスコアに近づいていることが分かります。
– 各予測モデルは異なるトレンドを示すものの、長期的な上昇傾向が共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経過するにつれて、実績データが予測値に近づいています。これは予測モデルの有効性を示している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 公平性・公正さに関する指標が向上していることは、社会的な政策が効果を発揮し始めていることを示唆しています。
– 数値が安定して高い状態を維持することは、信頼性のあるシステムの確立にも寄与します。
– ビジネス環境においても、透明性と公平なアプローチが競争力の向上に貢献する可能性があります。
このようにグラフからは、データに対するポジティブなトレンドと、それに基づく改善および政策の成功が示されています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **過去のデータ（青い点）**は、おおむね**0.8から1.0の範囲**に分布しており、特定のトレンドは見られませんが、中央値として0.9付近に密集しているようです。
– **予測データ**（3種類の回帰線）は、特にランダムフォレスト回帰（紫色）が明確に上昇傾向を示しています。他の予測（線形回帰と決定木回帰）はほぼ横ばいで推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 複数のデータポイントが外れ値として認識されており（黒い丸で囲まれた青い点）、これらは予測の不確実性を示唆しています。
– これらの外れ値は0.8付近に現れており、他のデータが密集する0.9付近からの逸脱を示します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**は、実績値を表しています。
– **赤い×印**は予測AIによる予測値を示しています。
– グレーのシェードは予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に収まっています。
– ランダムフォレストによる予測は上昇していますが、線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ一定です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績データは予測AIのデータと重なっており、近似して存在しています。
– 予測モデル間ではランダムフォレストが他のモデルと異なるトレンドを示しており、特に未来の予測に対して期待値が高いことが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値の間に強い相関は見られませんが、過去の実績が予測範囲内での動きが確認できます。
– 分布としては、実績値が0.9付近に多く集中しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– ランダムフォレストによる上昇トレンドは、持続可能性と自治性が今後も改善する可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、市場や社会の変動に対する抵抗性の欠如を示す可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、特にランダムフォレストの予測トレンドは注目する価値があり、未来の潜在的な改善を考慮すべきでしょう。
これにより、持続可能性と自治性における予測は、多様なシナリオを考慮することが重要であることが示唆されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8のスコア付近で横ばいの動きを見せています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれた異常値もいくつか見られますが、スコア全体の範囲内に収まっています。大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– グラフに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）が3本の異なる色の線で示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が実績データを覆っており、未来のスコアの変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 予測モデルは、全体的にスコアの一貫性を保ちながら、わずかな上昇を示しています。予測線は淡く上昇していますが、実績データに大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの散布は比較的一定で、予測モデルもこの一定の傾向を踏襲しているようです。外れ値はあるものの、分布は比較的狭い範囲に収まっています。
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**
– このグラフは特定の時期における社会基盤・教育機会の安定性を示しており、特別な対策を講じる必要は少ないと考えられます。
– 予測モデルが示すわずかな上昇トレンドにより、将来的には現状維持以上の改善が期待される可能性があります。ただし、異常値の範囲も視野に入れるべきです。
– 社会やビジネスにおいて、長期的に安定した基盤を築くための継続的な努力が重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のトレンドは、初期には0.6付近から開始し、直近では0.9から1.0に上昇しています。上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）は初期の評価日のいくつかで見られます。これらは後で正された可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しています。初期の実績値にはバラつきがありますが、後半には安定して高い値を示しています。
– ピンクと緑の線は、予測モデル（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）での予測値を示しており、全てが同じレベルで高スコアを予測しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績の大部分を包含しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測データは一致して高い数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は全体として高く、安定していることが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、社会における共生・多様性・自由の保障の指標が改善しつつあると見て取れます。
– ビジネスや社会においては、これらの改良が持続可能な社会発展を後押しする可能性があります。社会的包摂や多様性の容認が進展すると、組織やビジネスの変革にもプラスの影響を与えるでしょう。
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:
以下に視覚的な特徴とインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変化を通じて、時間とともにWEIスコアが増加しているかのように見えます。
– 特に時間帯によるパターンが見受けられます。朝早い時間帯（7, 8時）と夜遅い時間帯（19時）でのスコアは比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日の16時台に低いスコア（色が紫）が見られ、これは他の時間帯に比べてかなり低い値を示しています。
– 2025年7月6日以降にスコアが急激に上昇する傾向があります。
3. **プロットの意味**:
– 色はWEIスコアの強度を示し、紫から黄色にかけてスコアが高くなることを示しています。
– 各日と時間帯の組み合わせがスコアに基づいて色分けされています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（16時以降）にはスコアが他の時間帯と比較し顕著に低いものがあります。
– 日ごとにパターンが変化し、周期的にスコアが上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日によって変動し、特に特定の時間に集中的に高くなります。
– 7月2日の16時は明らかに異常値であり、この時間帯に何か特定の出来事があった可能性があります。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇トレンドは、時間が経つにつれて社会的活動の増加やイベントの開催があったことを示唆します。
– 低スコアの時間帯に対する対策を検討することで、全体のパフォーマンス向上が可能かもしれません。
– 高スコアの時間帯にビジネス活動を集中させると効率的かもしれません。
このように、時間とともにスコアが変化していることから、特定の時間帯に注力する計画が立てられるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯ごとに違ったパターンが見られます。特に、15時から8時にかけて色が濃くなっていますが、15時から19時にかけては徐々に明るくなっています。
– 午前中から午後遅くまでスコアが上昇し、15時をピークに再び下降する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日の特定時間帯で色（スコア）が急激に変わる箇所は見あたりませんが、急激に色が変化している場合、その理由について調査する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの平均を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 縦軸と横軸の交わりごとに異なる色合いが観察でき、時間帯ごとの活動や行動パターンの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に午前から午後にかけてスコアが変動するパターンが見られるため、特定の時間帯や日付が他と異なるかどうかに注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前8時から午後15時までの間にスコアが比較的一貫して高く、午後16時以降は低下するように見えます。
– 一貫した上昇または下降のパターンは見られないため、周期的なトレンドよりも特定の時間帯が注目されるべきでしょう。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフから、一日の中で使用されるリソースや活動のピーク時間が見えるため、業務時間や顧客対応のピーク時間を調整するのに役立ちます。
– 色が濃い時間帯に特にリソースを集中させることで、効率的な運営や顧客サービスの向上が見込めるでしょう。
全体として、このヒートマップは社会的活動やリソース配分を最適化するための重要なインサイトを提供すると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、色は一般的に濃い色から薄い色（紫から黄色、緑）へと変化しています。これは、時間が経過するにつれてWEIスコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-02の16時台に、とても低いスコアを示す深い紫色の一帯が見られます。このデータポイントは、他の時間帯に比べて著しく低いことから、外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各色は、対応する時間帯のWEIスコアの範囲を示しています。より暖色系（黄色、緑）は高スコアを示し、寒色系（青、紫）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 多くのデータが時間帯を超えてつながっており、特に夜間（低いスコア）と日中（高いスコア）のパターンを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアは日中の時間帯に集中しており、夜間には低下しているようです。これは一般的に社会的活動が日中に増える傾向と一致します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々の活動が日中に集中し、夜間には低下していることは、自然な社会的サイクルを反映しています。このパターンの把握は、ビジネス分野においては広告やイベントのタイミングを決定する際に有用です。また、異常点（例：2025-07-02の低スコア）が頻繁に発生する場合、特別な出来事やトラブルを示唆している可能性があるため、注意が必要です。
このようなデータは、運用や戦略的計画において大きな影響を与える可能性があります。そのため、スコアの変動を日々追跡し、必要に応じて対応する準備をすることが重要です。
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:
このヒートマップは、WEI（ウェルビーイング指数）項目間の相関関係を示します。色は相関の度合いを表し、赤が強い正の相関、青が強い負の相関を示します。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は30日間の時系列変化を直接示していませんが、項目間の関係性、特に強固な相関関係が持続的であることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化から特異な変動は見られません。全体的に緩やかな変化が示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 総合WEIは他の多くの項目と高い相関を持っており、特に個人WEI平均や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と強く関連しています。
– 個人WEI（経済的余裕）は他のいくつかの項目と相関が薄いことが分かります（青に近い色）。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各項目間の相関から全体的な傾向を予測できます。例えば、個人WEI平均と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は緊密な関係を持つため、どちらかが変化すると他方も同様に変化する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 赤いセルが多い項目ほど、他の要素とも積極的に絡み合っており、複数の要素に影響を与える可能性があります。個人WEI（心理的ストレス）は意外と他の項目と高い相関を持っています。
– 負の相関や無相関に近い項目も存在しており、一部の項目間では影響が少ないことが理解できます。
6. **人間の直感的な洞察と社会への影響**:
– 高い相関を示す項目間の改善が、全体的なウェルビーイングの向上に貢献する可能性があります。このため、個人と社会双方のWEI指数を同時に考慮することが重要です。
– ビジネスや政策立案者は、個々のウェルビーイング改善が社会全体の健康や幸福にも寄与することを意識する必要があります。特に、個人の心理や経済的要因を理解し、全体の改善を図る施策が求められます。
このヒートマップを通じて、社会全体のウェルビーイングを構築するための優先的なアプローチが見えてきます。一部の項目に注力することで、他の重要な要素にも連鎖的によい影響をもたらす可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドというよりは、各カテゴリの分布が示されています。このグラフの目的は、各WEIタイプ間のスコアの比較であり、各カテゴリがどのように散らばっているかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と営み生）」などに外れ値が見られます。これらは一部のデータポイントが他と大きく異なることを示しており、特定の要因により異常に高い（または低い）スコアが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、最小・最大値、外れ値を示しています。箱の高さが大きいほどスコアのばらつきが大きいことを意味します。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」のスコアは比較的一貫しているが、「個人WEI（心的ストレス）」はばらつきが少ないことが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというより、異なるカテゴリの比較です。特定のWEIカテゴリ間で類似した分布や異なる分布が観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコア分布に基づくと、例えば「総合WEI」と他の特定の個人WEIカテゴリのスコア分布の広がりが類似していることが考えられます。幾つかの個人WEIは社会WEIよりもスコアが散逸しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフを見た人は、どの分野で強みや弱みがあるのかを理解しやすいでしょう。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」ではスコアのばらつきがあるため、経済的安定の改善が必要であると感じることがあります。
– また、社会やビジネスにおいては、どの分野においてより多くのリソースを集中すべきかを判断するのに役立つ情報を提供します。たとえば、社会全体として「公平性と正義」に関連するWEIスコアが一貫して高い場合、他の分野に焦点を移すことができるかもしれません。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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## グラフ分析
1. **トレンド**
– 散布図はPCA（主成分分析）の結果を示しています。30日間のデータが主成分1（x軸）と主成分2（y軸）にプロットされていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは主にばらついており、特定の方向性を示す周期性もありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分2が0.15を超えるデータ点は少なく、ここは外れ値かもしれません。
– 他には目立つ急激な変動は見られませんが、主成分1が-0.4を超えた範囲にもいくつかデータが集中しており、これも注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– ボード上の各点は、30日間にわたる観測データを示しています。
– x軸とy軸のスケールから、主成分1がデータの分散を72%程度捉えていることがわかりますが、主成分2の貢献は小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に示された時系列データ間の明確な関係はこのグラフだけでは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分1と主成分2の間に強い相関は見受けられません。
– データは全体的に中央付近に散らばっていますが、-0.3と0.1のあたりに互いに影響しあっているような部分的な密度があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– データがどのようにクラスタリングされているかから、異なるグループや特性を持つ日々があることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、特定の期間中に何かしらの特異な出来事があったか、または異なる要因が影響し合っている可能性を考慮することが求められます。
– 主成分1の高い寄与率から、主要な変動要因を探るのは効率的であるといえます。
このグラフをもとに深堀りするためには、他のデータや背景情報と照らし合わせることが重要です。
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。
