📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 総合分析結果
総合WEIスコアとその項目の変動は、一定の周期性を持ちつつ、個々の要因による影響が顕著に現れています。ここでは、データの推移から導かれるポイントと異常値、重要な要因について分析を行います。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI推移**: 2025年7月初旬には、総合WEIスコアが0.62から始まり、その後上昇しながら波状的に変動しています。この急な上昇と変動は、特定の日時での異常値が示す通り、外部あるいは特定の要因の影響を受けている可能性があります。また、STL分解により、季節性や周期的変動の存在が示されており、これがトレンドに及ぼす影響を考慮する必要があります。
### 異常値とその原因
– **検出された異常**: 特定の日時において、異常として記録されたスコアがあります。例えば、2025年7月2日〜4日まではスコアが不安定で、7月6日以降の急激な上昇は社会的な変動（例えば政策や経済の変化）などの要因が関与している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性の影響**: 季節的要因もしくは周期的なパターンがデータ内に見られ、これはWEIスコアに対する影響の長期的なトレンドを示唆している可能性があります。そのため、特定の季節や周期での変動を観測し、今後の予測に利用することが可能です。
### 項目間の相関
– **相関関係**: 各項目間の相関を観察すると、特に個人の経済的余裕や心理的ストレスは相互に影響を及ぼし合っている傾向があります。社会的公平性と持続可能性も相関が見られ、政策的な改善が直接的にこれらの項目の改善に結びついていることが示唆されます。
### データ分布
– **ばらつきと外れ値**: 箱ひげ図によって異常値を含むデータポイントが確認されました。これらは分析の際にノイズとして取り除くか、あるいは特異なイベントの兆候として考慮する必要があります。
### 主要な構成要素（PCA）
– **構成要素の寄与率**: PC1（74%）はデータの変動の大部分を説明しており、この因子は傾向全体を把握する際に最も重要であることを示しています。一方、PC2は7%と少ない寄与ですが、この要因の理解は詳細な改善や調整に役立つかもしれません。
## 結論と推奨
– **総合WEIの改善戦略**: 経済的余裕や社会的インフラストラクチャの整備が、総合WEIスコア向上に寄与できる点です。また、異常値の日付における詳細な調査と分析を行い、原因を特定することが、今後の戦略策定における鍵となります。
– **データの定期的な見直し**: 定期的な分析を実施することにより、パターンを特定し、早期に対応する体制を整えることが求められます。
この分析結果を踏まえて、今後の戦略計画を策定する際には、データの動きを予測し、変動因を考慮して行動に移すことが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフからの洞察です。
1. **トレンド**:
– データが2つの異なる期間に存在するように見えます。最初の期間では、実績データ（青）が水平方向に並んでいるため、横ばいの傾向があります。次の期間でも、前年（緑）のデータが横ばいで表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には複数の異常値（黒丸）が見られます。これらは他のデータから大きく外れており、特に初期のデータで目立ちます。
– 予測の範囲（灰色）は狭く、表示された予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も一貫した水準を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は、初期と後期にわかれていますが、どちらも大きな変動はなく安定しています。
– 予測（xマーク）は少ないですが、限られたデータからでもモデル間の予測が一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と前年のデータは、直接的には比較できないかもしれませんが、前年のデータの密度は非常に高いことがわかります。異常値は前年のデータにはあまり見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは、ほぼ同じWEIスコアを示し、安定した分布になっています。
– モデル予測は実績とよく一致しており、正確な予測が可能であることを示唆しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– このデータは、一定期間での安定性を示しており、予期せぬ変動が少ないことを暗示しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや内部的な要因による可能性があり、その裏の要因を調査することが重要です。
– ビジネスや社会においては、予測モデルが非常に信頼できるため、将来の計画やリソース配分に役立つと考えられます。特に、異常値の分析が進むことで、さらなるリスク評価や管理が可能となるでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**：
– 実績（青色）は比較的横ばいで、0.7から0.8の間を維持しています。
– 過去のデータ（前年度、緑色）との比較においても、同様の範囲で散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 異常値（太い黒色円）が実績データと重なっており、特異なデータポイントがあることを示しています。
– 特に他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の推定と比較して、実績データの特性が異なる部分があることが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青色のプロットは実績のもので、データの実際の推移を表します。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）のラインは予測値を示し、異なる予測モデルの推測結果を比較することができます。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示し、予測には一定の幅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**：
– 各予測モデルは実績データと一定の類似性を持ちながらも、微妙な違いがあります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）が他のモデルよりも予測範囲が広がっていることが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績と各予測モデルの間で、一定の一致が見られるものの、特定の時点で異常値が予測と大きなズレを引き起こしていることが確認できます。
6. **直感的に感じることやビジネスや社会への影響**：
– このグラフからは、モデルが予測できない異常なイベントや出来事が発生する可能性があることが示唆されます。このようなイベントは、社会的またはビジネス活動において、重大な影響を及ぼす可能性があります。
– 特に、異常値の正確な特定とその原因の分析が、リスク管理や戦略計画において重要であることを示しています。
全体として、このグラフはデータの安定性と一貫性を示しつつ、少数の特異な変動があることを浮き彫りにしています。
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:
以下がグラフ分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの大きな時系列に分かれているように見えます。一つは2025年7月から始まる急激な上昇です。もう一つはデータの終わり頃に再度現れたデータ群ですが、こちらはやや安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– さまざまな個所に外れ値が存在し、特に2025年7月1日頃において多数の外れ値が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）と予測データ（赤）が表示されています。
– 昨年のデータ（緑）は、現在のデータと比較できるように提供されています。
– 紫色の線は複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータを比較することで、一般的な傾向や周期性の有無を評価することができます。
– 予測手法のプロットは、データの異なる解釈を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは時間の経過とともに大きく変動しており、初期の急激な上昇に続き、安定した高スコア領域が現れます。
– 予測と実績との差を検証することで、モデルの精度や改善の余地を考察できます。
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**:
– 初期の急激な上昇は、社会的なショックや重要なイベントを示唆している可能性があります。
– 安定したスコアに移行した後、経済や社会の安定期を迎えていると解釈することもできます。
– これらのデータから、政策決定者は潜在的な不安材料を把握することができ、予測を活用して事前の対策を講じることが考えられます。
このように多角的な視点からデータを分析することで、具体的な社会的インパクトや政策的判断を支援するインサイトを得ることができます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい傾向**: 初期のデータ（2025年7月〜9月）は、全体的に横ばいの傾向が見られます。これは個人の経済的余裕指数（WEI）が安定していることを示しています。
– **最後のデータポイント**: 終盤（2026年6月頃）には、前年の指標よりもスコアが高く、改善が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2025年7月付近のデータに外れ値が見られ、これが何らかの異常なイベントや特異な状況を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色）**: 実績のデータポイントは比較的一貫しています。
– **予測（赤色）**: いくつかの予測データが実績から外れていることが見受けられます。
– **前年（緑色）**: 前年のデータは現在よりも低めに見えるため、経済的状況が改善している可能性があります。
### 4. 複数の時系列データ
– 各AI予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は一貫した予測を提供しており、これが実績値と照らし合わせて予測性能を評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測モデル間の一致**: AIモデルが提供する予測は、全体的に実績に近い形をとり、モデル間の一致性が高いことがわかります。
### 6. 直感的感想とビジネス/社会への影響
– **直感的感想**: 全体的に経済的余裕が安定している印象を受けるが、外れ値が示すように予想外の出来事が個人に与える影響があることを示唆しています。
– **ビジネス/社会への影響**: 経済的余裕の向上は個人消費の増加に寄与し、経済全体にポジティブな影響を与える可能性が高いです。また、外れ値の原因を探ることで、リスク管理を強化する必要性があるかもしれません。
全体として、グラフは経済的余裕の改善と安定性を示す一方で、まれな外れ値や異常が引き起こす潜在的リスクにも目を向ける必要があることを示唆しています。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分は、過去の実績と予測（線形回帰）のデータが示されています。最初の期間ではWEIスコアは横ばいですが、その後、予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は急上昇を示しています。
– 将来の予測値が高く設定されているため、健康状態が改善するという予測があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分にいくつかの異常値が存在し、それにより予測値の急激な変動が見受けられます。
– 特に、予測値が急上昇する箇所が異常である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去のデータを示し、予測（紫など）は将来の予測を示しています。
– 前年値（緑）が示されていますが、これは比較のための基準と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年値の間に一定のギャップがあり、前年値と比較して実績が大きく変動している部分があります。
– 複数の予測手法間での開きがあるため、モデル間での予測の確度に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフの初期段階では密度が高く、その後は予測の範囲が広がっています。
– 各手法で異なる予測値がでており、特にランダムフォレスト回帰は異なるトレンドを示しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 一般的な視聴者は、WEIスコアが現状では安定しているが、将来に向けて改善が期待できることを感じ取るかもしれません。
– 健康状態の予測が改善傾向にあるため、個人や社会にとってポジティブな影響があると考えられます。ただし、予測は多様であり、モデルのバラツキを考慮する必要があります。
このような分析を通じて、このグラフが個人や社会の健康にどのように影響を与えるかを理解することが重要です。
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
1. **トレンド**
– 2025年7月初めの期間において、WEIスコアは主に横ばいの傾向が見られます。過去データ（青色のプロット）は、安定的に見えますが、予測（紫色の線）は急激な上昇を示唆しています。
– 2026年のデータ（緑色）では再びスコアが落ち着いた状態に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が観察され、特に予測された値（赤いプロット）が異常値として表示されています。
– 特に紫色の予測ラインの急激な上昇が目立ちますが、実績データにはそのような急変はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色円）は、実際の心理的ストレスの推移を示しています。
– 予測データ（赤色×印）は、将来のストレスレベルの予測値であり、多くの変動が示されています。
– 黒い円で囲まれた部分は、異常値を示しており、注視する必要があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測モデリングの信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ、予測データ、および前年データ（緑色）が表示されていますが、それぞれの関連性は明確には表れていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは、予測のばらつきが大きく、不確かさが高いことが示唆されています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストの異なる予測手法が試されていますが、結果に一貫性が欠け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、ビジネスや社会への影響の洞察**
– スコアの大きな変動や予測のばらつきは、ストレス管理の必要性やリスクを示唆しているといえるでしょう。急激な変動が予測される場合、組織は事前に対策を講じてストレスを軽減することが求められます。
– 特に予測が保守的でない場合、計画の再評価や調整が必要となるかもしれません。予測に過度に依存することなく、実績データをもとにした慎重な判断が重要です。
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:
このグラフを詳細に分析すると、以下の点が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 左側に表現された「実績」と「予測」のデータは中央値の範囲内に収まっており、大きなトレンドの変化は見られません。
– 右側に表示された前年データ（緑色）も、比較的一貫しており、トレンドの進化は特に強調されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青色と赤色のデータ内に黒い円で示された外れ値がありますが、他のデータと比べ顕著な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」、赤色の×印は「予測（予測AI）」を示しています。
– 紫色の線は「予測（線形回帰）」を示し、予測の傾向を明示しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」データを示しており、同じ時期での比較を可能にしています。
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」で、予測の信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ間での相関はあまり示されておらず、むしろ異なる時間軸での独立した観察がされているようです。
– 「実績」と「予測」が密接に関連しており、予測モデルが現状に基づいて適切な予測を行っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的一貫しており、極端な変動や明示的な相関は見受けられません。
6. **直感に基づく洞察とビジネス/社会への影響**:
– グラフからは、現在の自由度と自治に関するスコアは安定した状況にあると考えられます。したがって、社会的安定が続いている可能性が示唆されます。
– ビジネスにおいては、自治に関する政策や施策が計画の継続に有効であることを示唆するかもしれません。
このように、グラフは直感的にデータが安定していることを示し、予測が過去の実績と一致していることから、現在の社会的状況が平穏に推移している可能性を示しています。
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**:
– 360日間の評価期間の大部分で、WEIスコアは横ばいからやや安定した状態を示しています。左側（過去）のデータは主に青色の実績と異常値であり、スコアのばらつきは少ないです。
– 予測AIのトレンドは実績と近似しており、極端な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 評価の初期において、WEIスコアが大幅に低下する異常値がいくつか観察されます（黒い円で示されています）。しかし、その後、スコアは安定を取り戻しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績（実績AI）のスコアを表しており、比較的一貫しています。
– **青い円で囲まれた点**: 異常値として認識されるスコアを示しています。
– **緑色の点**: 前年（比較AI）のスコアで、後半に集中していますが、非常に安定しています。
– **紫、ピンクの線**: 線形回帰やランダムフォレスト回帰による予測で、実績と非常に近いスコアラインを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑色の前年のスコアが後半に集中していることから、何らかのシフトやデータの取得方法の変更があった可能性があります。新しい予測モデルが過去の実績と整合していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図における予測モデル（異なる種類の回帰）は、それぞれの実績スコアを支える形になっており、複数のモデルが似通った予測を提供していることから、予測の精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がグラフから直感的に感じるであろうことは、データ駆動型の政策や業務が比較的一貫して公平性を維持していることでしょう。外れ値が限られているため、全体的な制度や処理が安定している印象を与えます。
– 社会的な影響としては、この安定した評価結果が、制度の信頼性や受容を高める可能性があります。また、異常値を早期に検出することで、問題が発生する前に対策できる体制があることを示しています。
このように、データが示す安定性と予測モデルの精度は、社会的公平性を維持する上で非常に重要な要素であることがわかります。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会の持続可能性と自治性を示すWEIスコアの時系列散布図です。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**:
– 初期のデータポイント（2025年7月）は高いスコアで始まり、その後、急激な変動が見られないまま横ばいの傾向を示しています。
– 後半（2026年6月以降）のデータも高いスコア付近で集中しており、持続可能性と自治性において安定した傾向が続いていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は示されていませんが、初期のプロット位置と後半のプロット位置に若干の時間的ギャップが見えることから、評価の変化の分かれ目として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIの実績であり、安定した高スコアを示しています。
– 紫やピンクなどの予測データはさまざまな回帰手法を用いていますが、どれもスコアの上部に集中していることから、高い性能を維持する予測がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に実績と予測のスコアは近い位置に配置されており、実績データと各予測との間に極端な差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いスコアで密集しており、特定の変動パターンや相関関係は見受けられません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このグラフから、人々はその社会が持続可能性と自治性を十分に維持しているという安心感を抱くでしょう。
– 高いスコアの安定は、長期的に見てその社会の持続可能性に対する信頼を構築する要因となる可能性があります。ビジネスにおいても、自治性が高く予測不可能な要素が少ない安定した環境として捉えられ、投資や協力関係構築がしやすくなるでしょう。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下、視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは、左側と右側にデータが分かれており、期間内で二つの検証時期があるようです。
– 右側のデータ群は比較的密集しており、スコアが0.7から0.8の間で安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにおいて、青色の実績値が外れ値として示されています。
– 欠け情報の範囲は灰色で表示されており、実績値が予測の範囲外にあることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績値を示し、赤い「×」は予測値を示します。
– 紫色とピンクの線は異なる回帰モデルによる予測値を表します（線形、決定木、ランダムフォレスト）。
– また、緑色のプロットは前年のデータを示しており、前年との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は全体としては同様の範囲内であるが、一部で実績値が予測を超えているように見えます。
– 異なる予測モデルが用いられているが、全体の傾向は大きく異ならないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値と実績値の間に、継続的に小さなずれが見られます。
– 大部分の実績値は、予測の範囲内に収まっていますが、一部は異常値として扱われる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、社会基盤と教育機会に関するWEIスコアが右側で安定しているため、改善または維持の傾向が示されているようです。
– ただし、外れ値が存在することから、特定の時期や場所で急激な変化があった可能性があります。これは政策変更や資源分配の問題が影響しているかもしれません。
この分析に基づいて、改善された教育機会やインフラが想定される地域を特定することで、さらなる政策介入や資源配分が可能となるでしょう。また、異常値に対する対策を講じることが、さらなる安定をもたらす可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、過去のデータ（おそらく2025年）が密集しており、急激なスコアの変動が見られます。この期間にトレンドとしては大きな方向性の変化はなく、スコアが概ね一定の範囲に収まっています。
– 右側には2026年のデータがプロットされ、この期間ではスコアが上昇しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のプロットに異常値が示されていますが、全体として大きな急激な変動は見られません。
– 右側では、データが予測値に従って比較的安定した上昇傾向にあることが窺えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実測値、赤の×印は予測値を示しています。
– 線や範囲（グレーの帯）は予測値の不確かさを表していますが、プロットがその範囲内に収まっていることから、予測の信頼性は比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測と予測の間には、データが連続しているものの、予測が旧データに基づいているため、スムーズな接続が見られます。異常値は比較的少ない傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、全体的にデータポイントは予測値に近い位置にプロットされているため、実測と予測との間には強い相関があると推測されます。
– データは、2026年に向けてやや上向きの傾向が続くという信頼感を与えるものです。
6. **人間の直感と社会への影響**
– グラフを見る限りでは、ウェルビーイングのスコアが改善されつつあることが示唆されています。これは社会的共生と多様性の取り組みが功を奏していることを示すかもしれません。
– 社会政策の策定や改善のために、これらの傾向は重要な示唆を与えるでしょう。特に、政策決定者にとっては、どのような施策が有効で、持続可能な社会の実現に寄与するのかを判断する手がかりとなります。
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:
このヒートマップは社会カテゴリの総合WEIスコアの時系列データを360日間にわたって示していますが、ここでは一部の期間しか表示されていません。分析には以下の要素が含まれます。
1. **トレンド**:
– 一般的に、色の変化を見ることで期間内のWEIスコアの変動を確認できます。
– 始めは青色系の低スコアから始まり、緑色、黄色へと上昇しているように見えます。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2日のスコアは非常に低く、外れ値として目立っています。これは特定の日に何らかのイベントが発生し、スコアが急激に低下した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での変化が見られ、一部の時間帯ではスコアの改善が他と比較して顕著に表れています。
– 横方向に連続した色の変化を見ると、時間の経過とともにスコアが改善する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例: 16時）のスコアが下落した後、翌日挽回するパターンが見られます。
– これは周期的なイベントや社会的要因が影響しているかもしれません。
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に関する洞察**:
– 低スコアの日はネガティブなイベントや周囲環境の変化を示しており、対策を講じる必要性があるかもしれません。
– スコアが向上する日や時間帯は、ポジティブな施策が効果を発揮したり、社会的に良い影響がある時期かもしれません。
全体として、このヒートマップは社会の動向やイベントがどのようにWEIスコアに影響を与えるかを視覚的に理解するための有用なツールとなります。急激な変動に対するさらなる調査が、改善策の策定に役立つでしょう。
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:
以下の視覚的特徴および洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各時間帯において、期間を通じて色が変化しているが、特定の周期性は明確ではない。
– 16時から19時にかけて、日付が進むにつれて徐々に色が明るくなりスコアが上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時のスコアが他の時間帯と比較して低めから始まっているが、後半では平均に近づいている。
3. **各プロットや要素**
– カラースケールはスコアが0.625から0.825まで変動していることを示し、色の明暗でスコアの高低を表現。
– 暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを示す。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各時間帯が独立しているように見えるが、全体的な調和がある。
– スコアの向上が特定の時間帯に集中している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 16時から19時の間でスコアの変動が見られ、時間帯によってスコアの分布が異なる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的な活動やストレスレベルが時間帯によって変化している可能性がある。
– 夕方に向けてスコアが高まる傾向は、リラックスした時間帯を示唆。
– ビジネスでは、時間帯ごとのWEIスコアを活用し、業務改善や社員のメンタルヘルスに役立つ方策を検討できる。
このヒートマップは、一定期間における個人の幸福感や労働エンゲージメントの変動を視覚的に把握するのに役立ちます。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 色の変化により、時間の経過によってスコアが上昇または下降している箇所があります。濃い紫から緑、そして黄色に移行することで、スコアの上昇傾向が示されています。
– 左側の日付（2025-07-01から07-04）は低いスコアを示し、日付が進むにつれて高いスコアに変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02と07-06の日付において、時間帯16時に他と比較して極端に低いスコアが見られます（濃い紫色）。ここでは急激なスコアの低下が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーを見ると、色の濃淡でスコアの高さが示されています。黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアです。
– 一定の時間帯で色が大きく変化していることから、その時間帯に特異なイベントが発生している可能性が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別にスコアの変動パターンが異なっており、特定の時間帯（8時、15時、18時）で共通の変動傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、スコアが時間の経過に伴い上昇する傾向が見受けられますが、特定の日付での急激な変動により、特異なパターンが発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯や日付でのスコアの急激な変動は、予期せぬイベントや外的要因（例: 社会的な出来事やニュース）が影響を与えている可能性があります。ビジネスや社会においては、こうした変動に対応するために迅速な対応が求められるでしょう。全体として、時間の経過でスコアが上昇していることから、社会的な状況が改善されている可能性もあります。
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、異なるウェルビーイング指数（WEI）項目間の相関関係を示しています。それぞれのセルの色は相関係数を示し、赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示しています。
### 1. トレンド
– 全体として高い相関（赤色）が多く、項目間に密接な関係があることを示しています。
– 一部の項目（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」）では低めの相関も見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 相関が比較的低い（青色）のは、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（自由度と自治）」の一部の項目です。この点に特に注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各セルの色は、数値で示される相関強度を直感的に理解するのを容易にしています。0.8以上の相関は多く、これらの項目間には強い関係があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データは特定の期間の変化を示すものではなく、相関という点で項目間のパターンや関係性を中心に示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い相関が示されている項目の中で、「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI共生」などは特に密接な関係にあることが分かります。
– また、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が比較的低い点は特徴的です。
### 6. 直感的な感じられることと社会への影響
– 社会的な安定性や公正さが個人のウェルビーイングに寄与していることを示唆しています。
– 経済的な要素と他の心理的・社会的要素間の相関が低いことは、経済的な支援策だけでは十分でない可能性を示唆し、他の領域への支援や政策が必要とされていることを示しています。
– ビジネスや社会政策において、多様性の受容や自由の確保が個人のウェルビーイング向上に貢献する可能性があると考えられます。
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:
グラフを分析することで、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各ボックスプロットは縦に広がっており、一定の変動があることを示していますが、明確な上昇または下降の兆候は見受けられません。
– 各カテゴリにおける中央値の位置に注目すると、全体として大きな差はないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (経済的余裕)」や「社会WEI (共生・多様性・自由の確保)」などのカテゴリーで、外れ値がいくつか見られます。
– これらの外れ値が示すのは、一部の人々が極端なスコアを持っていることを意味します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の異なるボックスは各WEIタイプを示しており、それぞれの分布を視覚的に比較できます。
– ボックスの中央のラインは中央値、ボックスの上下は第1四分位数と第3四分位数を示し、全体のスコア分布を把握するのに役立ちます。
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は各カテゴリのスコア比較になっています。どのカテゴリーも大きな偏差はないものの、「社会WEI (自由度と公正さ)」のように他と比較して狭い範囲にスコアが集中している特徴が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値や四分位数範囲が近いカテゴリは一部存在しますが、詳しい相関関係を探るにはさらなる分析が必要です。たとえば、「個人WEI(心理的ストレス)」と「個人WEI(自由度と自治)」の分布が他と比べて狭く集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々のWEIスコアは非常に均質であるため、一部のカテゴリを除いて、社会の均質化や同質性を反映している可能性があります。
– 一部の外れ値の存在は特定のグループや個人の問題、チャレンジを示唆します。ビジネスや政策立案においては、そのような特異なケースに対処する必要があるかもしれません。
これらの洞察を元に、各カテゴリーのスコア分布を詳細に分析し、社会的な政策決定や個別のケアの必要性を検討することが重要です。
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、主成分分析（PCA）を用いて、360日間のデータから抽出された2つの主成分のプロットを示しています。「社会」カテゴリにおけるWEI構成要素の変動を解析しています。
### トレンドとパターン
1. **トレンド**: グラフ全体に明確なトレンドは見られず、分布は散らばっています。第1主成分の軸に沿ったデータの広がりが顕著で、両方向に広がる傾向があります。
2. **周期性**: 周期性は明確には見られません。
### 外れ値や急激な変動
– グラフの上部にひとつの目立つ外れ値が存在しています。このデータポイントは他と比べて第2主成分の軸において極端な値を持っていることが見て取れます。
### 要素の意味と関係性
– 各プロットはデータポイントを示しており、異なるWEI構成要素が主成分にどのように寄与しているかを示しています。
– 色や形状の違いはなく、密度の違いからデータの集中地帯を視覚的に把握できます。
### 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関は見られませんが、第1主成分の正の方向に集中しているデータポイントが多いです。
### 人間が直感的に感じること、および影響
– このデータの広がりから、社会的な変動が多様であることを示しており、単一の要因では捉えきれない複雑性を持つ可能性が浮かびます。
– ビジネスや社会においては、多様な構成要素が複合的に影響していることを示唆しており、複数の視点からの分析が求められます。
– 外れ値は異常なイベントや注視すべき重要な変化を示している可能性があり、さらなる分析が必要です。
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。