📊 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スコア**は初めの数日で0.63〜0.70の範囲で変動し、その後徐々に上昇して2025年7月6日以降は0.85〜0.90の高い水準で安定しています。特に、7月6日から急激にWEIが上昇し、7月7日以降も高値で推移しています。
– **個人WEI平均**も同様の傾向を示し、最初の平均値0.62から7月7日には0.82を記録するという大幅な伸びを見せています。このことは、個々の生活の質の実感も結果として向上したことを示しています。
– **社会WEI平均**は、個人の動きと同じトレンドを描きますが、特に7月中旬以降は個人よりも若干高い数値を保持しています。
**2. 異常値:**
– 特に顕著な異常値は、7月6日からの急激なWEIスコアの上昇で見られます。これは外的要因または政策変更の影響か、地域の特定のイベントが良い影響を及ぼした可能性が考えられます。
– 経済的余裕、健康状態、自由度と自治といった評価項目でも非常に高いスコアが記録され、特に社会的持続可能性および共生・多様性の項目で目立つ改善が見られます（それぞれ0.95〜0.92）。
**3. 季節性・トレンド・残差:**
– 長期的なトレンドは、WEIスコアの底上げを示唆しています。STL分解における季節性の寄与は想定しているよりも少なく、説明できない残差成分は、短期的な変動が大部分ランダムであったことを示しています。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップによれば、経済的余裕と自由度と自治の間に強い相関が指摘される一方で、心理的ストレスは他の全体スコアに逆相関を示す傾向があります。これにより、個人的なストレス管理が全体幸福度に大きく寄与していることがうかがえます。
**5. データ分布:**
– 設定された范围内での箱ひげ図からは、個人と社会のサブスコアの中で変動が狭い項目（例：社会的持続可能性）と広い項目（例：心理的ストレス）の違いが観察されました。特に、経済的余裕は安定した数値を示しており、これがWEIスコアの安定性を支えています。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析による主要な構成要素として、PC1の寄与が0.74と高く、これは経済および自由度や社会的持続可能性が中心的な要因であることを示しています。PC2（寄与率：0.07）は比較してかなり低く、主に個人健康やストレスといった要素が関連付けられます。
**結論:**
WEIの上昇は、社会的政策や地域の変化が直接的および間接的に良い影響を及ぼしたことを示しています。特に、経済の拡大および社会全体の持続可能性が改善される中で、個々の精神的ストレスも適切に管理され、全体スコアが底上げされています。異常なスコアの背景には、おそらく一時的な外的要因または政策の影響があった可能性が高いです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に安定していますが、若干の上昇傾向が見られます。初期の数値から少しずつ上昇していますが、最近では横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ内にはいくつかの外れ値が見られ、それらは黒い丸で囲まれている点です。これらの外れ値は、他の日常的な変動と比較して異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、これが主に観察される実際の動きです。
– 予測の手法として赤い点、青い線、ピンクの線が示され、それぞれ異なる手法の予測結果です。
– グレーの背景は予測の不確かさを示しており、その他の手法と比較するための基準となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測手法間では、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が実績に近しい動きを見せており、線形回帰（青い線）よりも正確に実績に追随しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには一貫した正の相関がありますが、外れ値によっていくつかの予測手法の精度が試されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的に、数値は安定を示しており、予測と実績の一致度が高いことから、社会的な信頼感や安定性を図る指標として役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会において、予測と実績の連動性が高いため、このデータは戦略的な意思決定に活用できる可能性があります。
この分析に基づき、社会的な行動や対応策を検討するための基盤としてこのグラフを利用することが可能です。
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**
– **実績データ**（青のプロット）は、初めから緩やかに上昇し、その後横ばい状態になっています。これは、期間の初めにWEIスコアが上がり、その後安定していることを示していると考えられます。
– **予測データ**（ピンクと紫の線）では、ランダムフォレスト回帰による予測が横ばい状態、一方で一部の予測では徐々に上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が見られます。これは、特定の日に他の日と異なる著しい変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績データを表し、実際のWEIスコアの変動具合を示しています。
– **ピンクの線**（ランダムフォレスト回帰）と**紫の線**（別の予測手法）で示される予測データは、異なる予測モデルの予測結果を示しています。
– 灰色の範囲は、これらの予測に対する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**
– 実績データと複数の予測データの比較により、予測モデルの精度や信頼性を評価することができます。特に、実績データが予測とどれほど一致しているかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは一定の範囲内で推移しており、大きな変動は少ないことから、社会的要因や外部要因による急激な影響はこの期間には見られないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 見た目に明らかなトレンドがなければ、特定の要因が安定していることを示すこともあります。WEIスコアが時期によって比較的安定していることで、社会的な状況が大きく変動していない可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値の原因を探ることで新たな洞察を得られるかもしれません。また、予測モデルの改善に向けた材料として利用できるでしょう。予測が実績と一致している場合、モデルが信頼に足るものとして扱える可能性があります。
このグラフは、WEIスコアの安定性や予測の正確性に関する重要な情報を提供しており、社会的およびビジネスの意思決定に役立ちます。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは最初の方で徐々に上昇し、安定して0.8付近にとどまっています。予測には異なるモデルが使用されていますが、全体として横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階でいくつかのデータポイントがスコア0.6付近に位置し、外れ値としてマークされています。これらの点は統計的に異常とされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しています。
– ピンクや水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）の予測を示しています。
– 覆われている灰色の領域は予測の不確かさを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は最初の外れ値の後、予測の範囲内に収束しています。これは予測モデルが良好に実績をキャッチしている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 当初はばらつきがありますが、後半は一定の範囲内に留まっており、実績と予測の間には強い相関関係がある可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間の視点からは、初期のばらつきが収束する様子は安定性の向上を示唆し、改善の兆候です。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定化が継続すれば、より予測可能な社会状況が期待できるでしょう。
この分析により、予測モデルは初期の異常を除けば、概ね安定していることが示されています。社会データの予測に対する信頼性が高まることで、意思決定にもより一層の精度が期待できるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 主にフラットで、0.7から0.8の間で推移しています。時折、瞬間的に低下する箇所がありますが、全般的に安定しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 徐々に上昇し、時系列の後半で安定しています。これは経済的余裕が向上する可能性を示唆しています。
– **予測（決定木回帰と線形回帰）**: 一定の値で横ばい状態です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期に複数の外れ値が観測されています。これらは特定イベントやデータ収集の異常を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**は現実のWEIを示しており、予測に対する現状の比較が可能です。
– **異常値（黒い縁取り）**は、通常のパターンからの逸脱を示しています。
– **灰色の不確かさ範囲**は予測の信頼度を示し、特に初期の不確かさが大きく、後半で減少しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と各予測モデル**: 実績が予測の信頼区間内にあることが多く、モデルの予測力が一定の精度であることが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い不確かさを伴う予測の多様性が示されていますが、全体的に実績のデータと相関があり、一貫性があると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことやビジネスへの影響
– **安定感**: 実績が大きく変動しないことは経済的安定を示しますが、外れ値の存在が不安要素になり得ます。
– **予測の多様性**: 異なるモデル予測を提示することは、将来の多様なシナリオへの備えに役立ちます。例えば、ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは、ポジティブな経済展望を示唆しています。
このようなデータ分析は、個人の財務計画や投資戦略の立案に役立ち、経済活動の予測に対する信頼性を高める要素として有効です。周囲の経済環境や個人の行動によって、さらなる詳細な分析が求められるかもしれません。
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（青いプロット）は、時間の経過とともにやや上昇傾向にあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、時点にかかわらず一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには異常値がいくつか見られます（黒い円で囲まれている）。
– これらの異常値は他のデータポイントから外れており、データ収集または健康状態の変動によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のWEIスコアを示しており、健康状態の逐次的な評価を表します。
– グレーの背景範囲は予測の不確かさを示し、実績データの中程度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**
– 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）は、それぞれ異なる予測値を示していますが、全体的にランダムフォレスト回帰がより高いWEI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は一定の相関関係があり、実績が上昇するにつれて予測もそれに追随しています。
6. **直感的洞察と影響**
– このデータからは、時間の経過と共に健康状態が改善している傾向があります。
– 主観的な健康状態の改善は、社会全体としてポジティブな影響を持ち、個人の生活の質の向上、医療費の削減、および生産性の向上につながる可能性があります。
### ビジネスや社会への影響
– 健康促進プログラムの効果を示すデータとして有用であり、企業や政策立案者は、健康増進策を強化する際の根拠として活用できる可能性があります。
– 異常値の原因分析により、特定の要因が健康状態に与える影響を評価し、さらなる改善策を導入する契機になるでしょう。
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:
こちらのグラフについて、以下の視覚的特徴と洞察を分析しました。
1. **トレンド**:
– ウェルビーイング指数（WEI）は、最初の半分で緩やかに上昇していますが、その後はあまり変化が見られません。全体的に横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているデータポイントがいくつか見られますが、全体としては安定しており、急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績データを示し、紫色の線は複数の予測手法による将来のトレンドを示しています。グレーの領域は予測の不確かさを表現しています。
– 予測はいくつかのモデルで行われていますが、いずれも2025年7月以降は大きな変化を予測していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績値に基づき、ほぼ同様の未来予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的安定しており、多くがグレーの不確かさ範囲内に収まっています。また、最初の週にいくらかのばらつきが見られますが、それ以降は一致しています。
6. **直感的な感想と影響に関する洞察**:
– 視覚的には、全体的に高い安定性を示しており、心理的なストレスレベルは比較的一定であることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、ストレスレベルが大きく変動しないことは、組織としての環境や対策が一定の成果を上げている可能性を示しています。ただし、外れ値が指摘されている部分については、個別の対応が必要なケースがあるかもしれません。
これらの点を踏まえて、心理的ストレス管理のための対策を継続することが重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体として緩やかな上昇トレンドが見られます。
– 最初の数日間は下の方に位置しており、時間の経過とともに少しずつ上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は、いくつかの点で観測され、それらは灰色の不確かさ範囲内にありますが、下の方に位置しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青点）：観測されたWEIスコアの日次実績。
– 予測（赤×）：予測AIによるスコアの予測値。
– 丸で囲まれた異常値は、通常の範囲から外れたデータ点を示しています。
– 不確かさ範囲（灰色）：予測の信頼区間を示し、予測の多様なモデルが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は、直線的に一定の予測値で推移しており、実績データが必ずしもこれにフォローしていない点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測との間に多少の乖離が見られ、特にランダムフォレストの予測が他の予測より高めですが、実績にはそれほど追従していないようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 個人の自由度と自治のスコアが示す実績値が徐々に上昇していることは、社会的な自由度や個人権利の増加を反映している可能性があります。
– しかし、特定の予測モデルが現実に即していないことは、さらに予測精度を高める必要性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、自由度の向上は個人のクリエイティビティや生産性の改善に結びつく可能性がありますが、モデル精度が向上しない限り、政策立案やビジネス戦略の策定には注意が必要です。
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:
このグラフは「社会WEI（公平性・公正さ）」のスコアを示しており、以下の解析が可能です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは、7月1日から7月30日までに主に0.5から0.9の間で変動しています。全体的な傾向としては微増していますが、明確な上昇や下降トレンドは見えません。
– 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）は、期間中一定のスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの初期には、0.6付近のスコアに外れ値がいくつか見られます。白抜きの円で示され、これが予想外の変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、黒い輪郭があるものは外れ値として識別されています。
– 予測モデルの線（青、赤、紫）はそれぞれ異なる予測手法によるスコアを示しています。
– グレーの陰影部分は、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**:
– 実績値は予測と大きく乖離していませんが、予測の範囲外に落ちた点も存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のスコアは多くが0.8付近に集中しており、高いパフォーマンスの維持を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 大多数の実績値が高スコアであることは、社会の公平性や公正さが概ね高い水準を維持していることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の時期または状況で一時的に公平性が低下した可能性がありますが、大きな懸念には結びつかないようです。
– ビジネスや社会においては、全体として安定が維持されている中での予測の信頼性が確認できるため、計画立案の根拠に用いることができます。
このグラフは、今後の対策や改善ポイントを識別するために役立つ視点を提供しています。より詳細な分析を通じて、外れ値を引き起こした要因の特定や、特定時期の低下原因を探ることが求められます。
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:
分析以下を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8から1.0の範囲で安定しています。明確な上昇または下降のトレンドはないようです。
– 予測ライン（線形回帰、水色ライン）はほぼ横ばいですが、わずかに上昇しています。決定木やランダムフォレストの予測ラインもこれに似ています。
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、全体のクラスタリングに対し大きな影響はなさそうです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の実際のAIスコアを示しています。
– 赤いバツ、緑、紫、青のラインはそれぞれ異なる予測モデルのスコアを示しており、同様の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表し、実績データのレンジ内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のスコアは非常に近く、モデルが現状の持続可能性と自治性を正確に捉えていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関があり、実績データは比較的狭い範囲（0.8-1.0）に密集しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから分かるように、現在の持続可能性と自治性のスコアは安定しており、将来的にも大きく変動しない可能性があります。
– ビジネスや社会にとって、現状の政策や取り組みが有効に機能していると考えられ、これを維持または強化する施策が有効だと感じるでしょう。
全体として、予測モデルがうまく機能しており、スコアが安定していることは、組織や社会にとって前向きな兆候であると考えられます。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体として0.8から1.0付近での横ばい傾向が見られますが、細かい上下の変動が存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されているデータ（黒い円で囲まれた点）がいくつか見受けられます。これらは一般的な傾向から大きく外れているデータポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示しており、実績データと概ね一致しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、実績データの動きをうまく追従しているように見えます。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）もありますが、それらの表示はされていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、データのばらつきは小さいことが示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– データが比較的安定して0.8から1.0のスコア範囲を維持していることから、社会基盤や教育機会は良好で安定していると解釈できます。
– 予測が実績データとよく一致していることから、今後もこの状況が続く可能性が高いと予測されます。教育機会の安定が社会全体にとってポジティブな影響を持つものと考えられます。
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:
以下はグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.6から1.0の範囲に分布しており、特に0.8から1.0の間に集中しています。この期間に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**
– 一部に外れ値として認識された点が0.6から0.8の範囲にありますが、全体の傾向に大きく影響を与えているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績（実績AI）を示し、赤い「×」印は予測（予測AI）を示しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示しており、ここから逸脱したデータは少ないことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データは比較的安定しており、予測もそれに準じた安定した線を描いています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルによる予測があり、それぞれ特定の区間に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に高スコアに集中しているため、多様性と自由の保障が比較的高い状態にあるということを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高いことは、社会的な共生、多様性、自由の保障が高いことを示唆し、社会的に成熟した状態にあると考えられます。
– ビジネスにおいては、多様性や自由の保障が従業員の満足度や革新性の向上に寄与する可能性があります。
– 社会的には、安定した高スコアは社会的な公平性や包括性の向上に寄与し、長期的な社会の健全性を支える要因となり得ます。
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についての分析です。
1. **トレンド**
– 色が左から右にかけて徐々に明るくなっているため、時間の経過とともにWEIスコアが上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月2日の15時と19時付近に濃い色があり、これらは比較的低いスコアを示している可能性がありますが、これ以降は明るめの色に変わっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の変化がスコアの変化を示しており、青や紫が低スコア、黄緑から黄色が高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが変動しており、特定の時間帯（15時から19時）が注目されています。この時間帯が特に活動やイベントと関連しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間の進行に従ってスコアが上昇傾向を見せ、時間帯ごとのスコアのばらつきも視覚的に確認できます。
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**
– グラフが示すスコアの上昇トレンドは、社会的な活動やプロジェクトが時間とともに成果を上げていると解釈できます。これは、市場やコミュニティの健全性や活性化を示す指標として、企業戦略や政策決定に役立つかもしれません。
このヒートマップは、時間帯と日付がどのようにスコアの変動に影響を与えるかを視覚的に捉えるための有効なツールです。さらに詳細な分析には、特定の変動の背景要因を知ることが望ましいです。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの時系列データを視覚化しています。以下にその視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯が毎日比較的高いスコアを記録していることが見て取れます。特に、日中から夕方（特に16時から19時）の時間帯において、時間が経過するにつれてスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はなく、安定したパターンが見られますが、19時以降の時間帯でスコアが低下する傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、黄色はスコアが高いこと、紺色から紫はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 違う日でも同じ時間帯に類似したスコアのパターンが見られ、特定の時間帯が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの一貫した変動があり、これは多くの人が活動的になる時間と一致する可能性があります。
6. **直感的な感じや社会的影響**:
– 日中から夕方にかけての時間帯でのスコア上昇は、個人の活動や生産性が高まる時間帯であることを反映していると考えられます。
– 社会やビジネスにおいて、これらの時間帯に合わせて重要な活動やミーティングを計画することで、効率を最大化できる可能性があります。
このヒートマップは、時間帯による特定の活動や状態が個人のWEI平均スコアに影響を及ぼす可能性を示唆しており、日常生活やビジネス運営において考慮すべき重要な要素と言えます。
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
1. **トレンド**
– 時間帯に関して、午前8時から夜23時までのデータが存在。
– 特に18時からのデータにおいて顕著な色の変化が見られるが、日別のトレンドとしては、一定の周期性はない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に16時と19時の色が急に明るくなっていることから、スコアが高まっている（黄色）が、これは他の日とは対照的であり、外れ値と考えられる。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 色の濃淡でWEI平均スコアが示されている。暗い色（紫や青）は低いスコア、明るい色（黄や緑）は高いスコアを指す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日によって時間帯のスコアが異なるが、特定の時間帯で他の日よりも顕著にスコアが高い（例: 7月6日の19時）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的な傾向としては、日中の時間帯にはスコアが安定していることが多いが、日の影響により変動。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 多くの時間帯でスコアが安定しているが、特定の日に突出する時間帯があるため、その要因を分析することが重要。
– これは、社会的なイベントや特定の出来事の影響を受ける可能性がある。
– ビジネス面では、このようなデータを用いて、マーケティングやサービス提供の最適なタイミングを見つけることができる。社会的な洞察として、ハイライトされる日付や時間帯は、重要な出来事やトピックとの関連を探る手がかりになるかもしれない。
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、各WEI（Well-being Index）項目の30日間における相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の期間内での相関を示しており、トレンド自体は捉えにくいですが、ウェルビーイングに関する指標間の関係の強さを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体として特定の「外れ値」はヒートマップ上に直接示されない。但し、他の項目に比べて相対的に低い相関の部分は、関係性の弱さとして認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列としては記載されていませんが、相関関係が強い項目群が特定できます。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人の項目（例：健康状態、心理的ストレス）は、しばしば多くの他の項目と中程度の相関を持ちます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と強い正の相関を持ち、これは共生や多様性が全体的なウェルビーイングに大きく関与していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 多くの要因が相互に影響し合ってウェルビーイングを形成していることが視覚的に確認でき、これにより多様な要因から社会や個人の幸福にアプローチすることが重要であると感じられるでしょう。
– 相関は因果関係を示すものではないため、これらのデータはさらなる分析の出発点として活用されるべきです。
このヒートマップにより、特定の分野や施策が別の分野に与える影響を間接的に評価できる可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、社会カテゴリのWEIスコアの30日間の分布を比較しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは、比較的横ばいであり、明確な上昇や下降トレンドは見られません。ただし、カテゴリ間でスコアの中央値が異なるため、内容により安定している部分と変動している部分があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプにおいて、下側に外れ値があります。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」では、外れ値が目立ちます。
– 外れ値の存在は、特定の要因が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**:
– 色の変化は、カテゴリを区別するためのものであり、WEIタイプごとの特徴を視覚的に伝えています。
– 箱の幅は各WEIタイプの分布の広がりを示し、上位四分位数と下位四分位数によってスコアの変動が図示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各箱は個別のWEIタイプ間の特性を表しています。比較すると、「総合WEI」は最も一貫して高スコアを示しており、他のカテゴリに比べて安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、総合的なスコアよりも個別のスコアがばらつきが大きいと推測され、特に個人の経済的側面や社会の公平性に関するスコアがよりばらつきます。
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に関する洞察**:
– 人々は公平性や経済的余裕に関する不安定さを感じる可能性があります。
– 社会的公平性の向上や経済的安定が、全体的な幸福感に大きな影響を与えると考えられます。
– 政策の決定や改善において、特定のWEIタイプへのフォーカスが求められるかもしれません。
この分析は、社会の改善策や個人の幸福度向上を考える上で、具体的な指針を示すかもしれません。
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、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）を用いて視覚化したものです。グラフには2つの主成分軸があり、それらを通じて30日間のデータが示されています。以下に、このグラフから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 主成分1と主成分2の両方で明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは全体的に広がっており、特定の方向へのトレンドはなく、ランダムに分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上部に1つのプロットが外れ値として目立ちます。
– この外れ値は他のデータポイントと大きく異なり、特異なイベントや異常なデータ入力の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は観測されたデータの1日分を示しており、社会的要因の変動を主成分によって簡略化したものです。
– 主成分1が74%の分散を説明しているため、主にX軸が重要な要因であるといえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの密度は中間部分に集中しており、中央付近でクラスタが見られます。
– 各ポイント同士の距離は、類似性が少ないことを示唆していますが、一部のオーバーラップが密集しているため、共通する特徴がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図において、明確な相関関係は見られませんが、全体的に分散しているため、データポイント間の相関が弱いことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このグラフを見ると、外れ値や異常値を探し出し、それに基づく分析を進める必要性を感じるかもしれません。
– 社会の経済活動に関連する多様な要因が存在するため、外れ値やデータの中心部の密集に特に注意を払うことで、予期しない経済イベントや政策変更の影響を評価する手がかりを得ることができます。
ビジネスや社会において、主成分の変動や特異な動きを注意深く観察することで、潜在的なリスクやチャンスを見出す手助けになるでしょう。
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。