📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 1. **時系列推移:**
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均**
– 7月初旬のデータを見ると、総合WEIは0.68から0.88の範囲で大きく変動しています。全体的な傾向としては、最初の数日間は安定しないが、7月5日以降には急激な上昇が見られます。最初の2日（7月1日と2日）ではかなりの変動があり、そこから次第に上昇傾向が見られ、特に7月7日と8日には高いスコアに到達しています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も同様の動きがあり、個人WEIは初期に低めだったが、社会WEIは比較的一貫して高めであることが確認できます。
#### 2. **異常値：**
– 多くの異常値が報告されています。7月1日と2日は特にスコアがばらつき、安定感に欠ける。報告された異常値の一部は、社会フレームワークの公平性・公正さ、持続可能性、そして共生・多様性といった要素の急激な変動が影響している可能性がある。7月の初めほどこのばらつきが激しく、徐々に減じ、スコアが高まるにつれ異常と捉えられるものが少なくなる。
#### 3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）:**
– データセットから見ると明確な季節性は見られません。ただし、7月に入ってから全般的にスコアが改善し始めることから、季節の変化（夏季）が影響を与えていると考えられる。また、残差に関しては、7月の初めより日付が進むにつれて減少しており、トレンドとして改善が進んでいると推測します。
#### 4. **項目間の相関:**
– 総合的に、個人と社会の各種WEI項目間の相関は高く、特に社会基盤や多様性に関連する項目は、WEI全体によく影響していると考えられます。多様性と持続可能性は主要な貢献要素となっている可能性があります。
#### 5. **データ分布:**
– 箱ひげ図を用いるとばらつきの中で最初の数日間（7月1日-6日）のデータが外れ値として多くの異常値を記録していることが見えてきます。中盤以降のデータは、中央値が高まり、外れ値件数は減少する傾向を示しています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析による主要な構成要素の寄与率から、PC1が0.74、PC2が0.07である点は、データ内のほとんどの変動がPC1に依存していることを示しています。このことは、データ全体が特定の変動方向に強く依存していることを示しており、この変動はおそらく社会的要因に起因していると考えられます（例えば、共生・多様性、持続可能性など）。
### 結論
このデータセットは、7月初旬には不安定な時期を迎えておりましたが、時間の経過と共に、特に社会的要因の改善により安定性を増してきています。異常値の原因としては夏季の到来や社会環境の急激な変化が考えられ、これが個人および社会全体の幸福度に大きな影響を与えています。社会基盤、教育機会、多様性、多様性の保証に成長の兆候が見られ、今後のWEIスコアの向上が期待できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要なプロット群があります。一つは初期のデータ、もう一つは後半のデータです。
– 初期のデータ（青い点）は、ほぼ横ばいで一定の範囲に固まっています。
– 後半のデータ（緑色の点）は、やや広がったパターンで分布していますが、全体的には上向きの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値（黒い丸で表されたデータ）が存在し、それが1つだけ大きく外れていることがわかります。
– 時系列全体で見て大きな急変はないようですが、区切り目での変動がやや見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑色の点は前年度の比較データで、WEIスコアが若干の上昇を見せている可能性があります。
– 紫やピンクの線は予測トレンドを示しており、全体として安定しつつ、いくつかの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度の比較データは、異なる時期に分布しているが、交互に関係している可能性があります。
– 予測データと比較して、全体のトレンドが静的であることは確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は基本的に類似したパターンを形成しており全体に強い相関がありそうです。
– 中期のデータは密集していますが、後半の分布はややばらけています。
6. **直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 初期の高い安定性とその後のわずかな上昇は、社会的または経済的な活動の好転を示唆している可能性があります。
– 外れ値は、予期しないイベントや変化を示すかもしれず、その要因を特定することが重要です。
– データのばらつきや予測との比較により市況や方針の見直しが必要となるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、分析を基にした戦略的決定が重要となるでしょう。
これにより、データの背景や影響を深く理解し、的確な対応をするための基礎が作られます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体の時系列を見ると、個人のWEIスコアに関しては、初期データポイントが若干上昇した後、安定しています。その後、一部急激な上昇がありますが、最終的に比較的横ばいの状態に戻ります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかのデータポイントで急激な上昇が見られますが、その後のデータポイントは安定しています。また、異常値としてマークされたデータポイントが散在しており、この部分は特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データで、これが基礎となります。
– 赤い「×」印は予測データを示しています。
– 緑色のデータポイントは前年と比較したデータで、過去との変化を視覚化しています。
– 序盤の灰色の範囲は信頼区間として予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に一貫したトレンドの類似性は見られず、予測の精度に課題があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と通常のデータポイントの間にはっきりとした相関関係は見受けられません。異常値はランダムに分布しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 初期の急激な変動は、特定の外部要因（政策変更や社会的出来事など）の影響かもしれません。
– 予測の不確かさが依然として大きいことは、正確な計画を立てるうえでのリスクを示しています。
– 社会的な観点から見ると、WEIスコアの変動は人々の幸福度や生活の質の変化と関連する可能性があり、それに敏感に対応することが期待されます。
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**
– グラフ全体として、データは評価日が進むにつれて大きく変動しています。初期（2025年）には「実績AI」として特にスコアが高く（0.8以上）、2026年にかけては「昨年（比較AI）」の緑色のプロットがやや低い（0.6～0.8）のが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月頃には「予測（予測AI）」として赤いバツ印が表示されており、これは予測モデルが提供する予測値です。これは実際のスコアよりも少し高いように見えます。
– 他方、黒い丸で示された「異常値」がいくつか観察され、これらは通常の範囲から外れており、特異なイベントやデータエラーを示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績は青色、予測は赤いバツ、異常値は黒く示されています。
– 各予測の分析手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるスタイルでプロットされています。
– 異なる手法の予測精度と一貫性を評価することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「昨年（比較AI）」と「実績AI」の間での比較が行われており、新たな予測（2025年の実績）が過去の傾向とどう異なるかが評価されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階の実績は全体として非常に安定しており、その後に予測と比較時にばらつきが生じています。これにより、モデルの予測性能や変動性への対応力を分析できます。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 人々は、最初の高い実績スコアから予測スコアが低下することに驚きを感じるかもしれません。この変動は、社会的要因や政策変更、あるいはデータ収集方法の変化による可能性があります。
– ビジネスや社会への影響を考えると、このスコアの変動は予測に基づく意思決定に対する信頼性や柔軟性を改めて見直す必要があることを示唆しています。
このグラフは、時間経過に伴う変動の重要性を浮き彫りにしており、モデル予測の改善や実環境でのデータの解釈に役立つでしょう。
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**
– グラフは過去からの経済的余裕指数（WEI）の推移を示しています。最新の実績データ（青色）は横ばいが続いていますが、将来の予測データ（赤い×印）の開始位置が右側に位置していることから、この先のデータに移行する可能性が示唆されています。
– 予測データの線（紫色とピンク色）は、一定の上昇を示しています。これは今後の個人の経済的余裕が改善する見込みを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている黒い○は、特定の時点で他のデータから逸脱していることを示しています。このような点は、経済的なショックや個人の特異な状況を示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られず、大部分のデータは安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、信頼のおける過去のデータとして解釈されます。
– 赤の×は予測されたデータであり、モデルの予測を示します。
– 紫色の線（線形回帰）、また青系の線（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測の方向性を示し、異なる予測手法が用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と予測の間に大きな乖離は見られません。異なる予測手法が概ね同じ方向を示しており、モデル間の一致が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、安定しており、大きな外れ値等もありません。予測値が一様に増加する傾向があるため、回帰モデルによる影響が大きいことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 一般的な印象として、経済的余裕が安定しており、将来的に向上する可能性が示されているため、安心感を持たれるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的な安定性が続くという予測があるため、消費活動が活発であることが期待でき、これが経済全体の成長に寄与する可能性があります。
このような分析から、個人の経済状況が継続的に改善することが期待され、それが社会全体にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に安定して約0.8の範囲で推移しています。
– 予測データ（×やピンクの線）は、動きが不安定ですが、最終的に1.0に近づく予測があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされる複数のデータポイントが0.8付近に集中していますが、特別大きく外れた値はない様子です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の実績データを示し、ピンクの線は複数の予測手法による予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、±3σの範囲として表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に比較可能なスパンが短いですが、予測は実績のトレンドを上回るポジティブな動きを予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫性があり、予測と大きく異なる点は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、対象の健康状態は比較的良好であると推察されます。
– 今後の予測において健康状態が改善する見込みがあるため、個人の健康増進に向けた取り組みが効果を発揮する可能性があります。
– 社会全体でも、健康管理プログラムや医療サービスの向上がもたらすポジティブな効果を期待できるでしょう。予測モデルの精度確認も必要ですが、意思決定の参考として有用です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績データが集中的にプロットされており、心理的ストレスのスコアに一定の変動が見られます。
– 右側には「前年（比較AI）」のデータが表示され、これは最近のデータと比較して評価を行う意図があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側でいくつかのデータが異常値としてマークされています。これらは他のデータから大きく外れたポイントを示しています。
– 急激な変動は見られませんが、異常値の存在は具体的な出来事や状況変化によるストレスの増加を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットの意味**
– 青い丸は実績値を示し、心理的ストレスのスコアが高まる傾向にあります。
– 緑の丸は前年のデータを示しており、今年の動向と比較可能です。
– ピンク、青、紫の線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）を示しており、将来のストレス傾向を推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が対照されており、異なるモデルによる予測範囲が表示されています。これにより、予測の信頼性や適用性が異なるモデルによってどのように異なるかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは、全体的に密に分布していますが、特定の期間における異常値の影響を受けている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人間はストレスが季節や特定の要因によって変動していることを直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、異常値は特定のイベントや時期的要因があることを示唆し、これに対応したストレス管理の施策が必要とされるでしょう。
– 異なる予測モデルを使うことで、ストレスの増減を事前に把握し、適切な対応を考えることができ、これは職場の管理やメンタルヘルス施策に役立つ可能性があります。
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**
– グラフ全体としては、最初の数ヶ月はデータポイントが密集しているが、その後急激にスコアが上昇し、0.8以上の範囲で安定しています。
– 初期のデータは全体的に低いスコアで、特にWEIスコアが0.6から0.8の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの中に異常値が散見され、それが予測値（赤い「×」）として示されています。
– 予測値と実績値の差異が確認できるため、モデルの調整が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、過去の傾向を示しています。
– 緑色の点は前年のデータであり、前年と比較してスコアが向上してい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ていますが、その中で実績値が安定しているのはモデルの予測精度がある程度高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータ（緑）と現在のデータ（青）の間に明確な改善のトレンドがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は最初の方が広がっているが、後半は非常に集中しています。
– 異常値は少数であり、全体的なトレンドに大きな影響を与えていません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– スコアが上昇していることで、自由度と自治が向上している印象を受けます。
– 社会カテゴリーにおいて、個人の自由度と自治の向上は生活の質や幸福度に直接影響を及ぼす可能性があります。
– 予測モデルの精度をさらに向上させることで、より効果的な社会政策の立案につながる可能性があります。
### 結論
このグラフは、個人の自由度と自治に関するWEIスコアの改善を示しており、その向上は社会全体にポジティブな影響を与える可能性があります。初期データの変動はあるものの、全体としては強い上昇傾向を示しており、今後もこれを維持するための施策が重要となるでしょう。
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**
– 右側の緑色データ（前年のスコア）は比較的一定の範囲で分布しており、昨年のスコアは安定しているようです。それに対し、左側の青色データ（実績）は変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイント（実績）の中に黒い縁の円で示された外れ値があります。これは、他のデータポイントから大きく外れた異常値であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績、赤い×は予測値を示しています。それらは異常値を特定しており、社会の公平性が一部時点で予想と大きく異なることを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示し、±3σの幅で予測がどの程度確実かを示しています。
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、時折大きなズレがあります。予測のモデルライン（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）によって異なる予測が提示されていますが、実績データとは一致しない箇所が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のスコアの間に大きな差があります。前年のスコアは緑色のプロットで示され、より安定した分布をしていますが、最新の実績は不安定な変動を見せています。
6. **直感的な考察と社会への影響**
– 実績データが予測や前年のスコアと大きく異なることは、社会の公平性が予期せぬ要因で影響を受けている可能性を示唆しています。予測の不確かさが高まっていることから、政策の見直しや新たな施策が求められることが考えられます。特に外れ値は、特定の社会問題や事件が影響している可能性があり、より詳細な分析が必要です。
これらの洞察を基に、社会の公平性を向上させるための施策や対応策を検討することが重要です。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月頃）はWEIスコアが狭い範囲で推移していることがわかります。これに対し、右側（2026年7月頃）ではスコアが約0.8の辺りに集中しており、過去のデータと比べて少し変化しています。
– 全体として、劇的なトレンドの変化は見受けられず、比較的安定している印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に表れる異常値は、通常の範囲を超えた値として認識され、可能性として誤測や特殊要因を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色で区別される実測値（青）と予測値（X印）は、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに微細な違いを示しています。
– 前年データ（緑）は他のデータと比較するための基準となっていると思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間に大きな乖離が見られないため、予測手法がかなり正確に機能していることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高ランクの予測と実績データの密度が高いことは、データセット全体が比較的均質である可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象および社会的影響**:
– WEIが比較的高く保たれているため、当該領域の持続可能性と自治性が安定していると考えられます。これは、ポジティブな社会的およびビジネスの安定性を示唆している可能性があります。
– 異常値に対しては、それが何らかのリスクを示すものであるか、それとも外れ値として捉えてよいか、深掘りが必要です。
全体の分析として、このグラフは社会的なウェルビーイングの安定した動向を示し、予測と実績が一致していることから、予測モデルが信頼できることが示されていると解釈できます。また、ビジネスや政策決定におけるリスク管理の一環としての活用価値が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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体のスコアは安定しており、日付の初期と後半で異なるプロットがあります。
– 初期の期間は、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）が示されています。
– その後は前年度（比較AI）データが示されています。こちらはグリーンで、やや増加傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間で異常値（黒丸）がありますが、それ以外は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データ、赤いバツ印は予測、黒丸は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しており、特に初期の期間で多く見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のモデル予測と前年度データの間にはギャップがあります。モデル予測が行われた期間から前年度のデータに切り替わることで、異なるデータセットが比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の期間では予測スコアが0.8以上に集中し、その後も安定しています。
6. **人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の予測期間における異常値の存在は、モデリングプロセスの改善が必要である可能性を示唆しています。
– 前年度のスコアが一定の安定性を示していることは、教育機会や社会基盤が固まってきていることを示しているかもしれません。
– 総じて、WEIスコアの安定性は、教育機会と社会インフラが良好に保たれている証です。
– ビジネスへの影響として、この安定性は長期的な戦略や社会貢献プログラムの計画に役立つでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアの時系列データを示しており、360日間の変化を分析しています。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年）は比較的一定で、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 後半に大きく変動が見られ、2026年に向けてスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイント（特に初期段階）に異常値があり、その周辺で急激な変動が観察されます。
– 特に最初の数か月にこれらが集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の円は実績を示しており、2025年の安定した実績を反映しています。
– 緑色の円は前年データで、後半にスコアが上昇していることを示しています。
– 紫線やピンク線は異なる予測モデルの結果を示し、2026年のスコアの上昇トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測、前年データが比較され、特に前年データが未来の予測と一致しているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常値が実績データに影響を与えている可能性があります。
– 後半のスコア上昇に対して、モデル間での予測一致度が高いことが見受けられます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 初期のばらつきは、データ収集や報告の不確実性を反映しているかもしれません。
– 後半の上昇傾向は、社会における多様性や共生に向けたポジティブな進展を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、政策の強化や社会全体の意識変化が考えられ、長期的なポジティブな発展を期待させます。
この分析により、社会状況の把握や政策評価において重要な示唆が得られるでしょう。
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:
以下がご提供いただいたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド:**
– ヒートマップは時間軸（横軸）と時間帯（縦軸）で構成されており、色の変化を通じてトレンドが確認できます。
– 総合的に見ると、初めは青から紫の低いスコアから始まり、日が進むにつれて緑や黄色の高いスコアに向かう傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日と7月2日の16時から19時の時間帯で紫色が見られ、これが外れ値的に非常に低いスコアを示しています。
– 日を追うごとにスコアが上昇する明確なパターンがあり、特に7月5日以降には一貫して高いスコア（黄色）が観察されます。
3. **プロットや要素の意味:**
– 各色は特定のスコア範囲を示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを意味しています。色の変化は時間帯ごとのスコアの変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとに異なる変化が見えるため、特定の時間帯に特化した要因がある可能性が考えられます。
– 18時以降はスコアが特に高くなる傾向があり、夜の時間帯にポジティブな要因が働くことが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色が一貫して変化していくことから、全体的にポジティブなトレンドにある可能性があります。このため、ポジティブな環境や施策が時間と共に進んでいることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、影響:**
– このヒートマップは、特定の労働環境や社会的な環境における1週間のポジティブな変動を示している可能性があります。
– 7月上旬の特定の日時で極端に低いスコアが観察されることから、何らかの問題（例えば災害や政策の影響）があり、その後の回復傾向が見られることがわかります。
– 企業や行政は、この情報を基に特定の時間帯のサポートや改善策に注力することで、労働環境や社会的インフラを整備する戦略を考えることができるでしょう。
このヒートマップを活用することで、短期的なトレンドの把握や特定の問題解決につながる施策を考案する助けになります。
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:
以下に、与えられたヒートマップを分析し、得られる洞察をまとめます。
1. トレンド:
– 各時間帯において、WEIスコアの変動が見られます。
– 朝7時から8時にかけて、スコアが徐々に上昇しています。
– 夜19時から23時にかけて、色が濃い青から緑、そして黄色へ変化しており、全体としてスコアが上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日や時間帯で急激に色が変わっている箇所は特に目立ちませんが、19時以降に顕著な上昇が見られます。
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ており、明るい色（黄色）が高スコアを、暗い色（青）が低スコアを示しています。
– 全体のスコアは昼よりも、夜に高い傾向があります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、特に夜に高いスコアが示されています。このことから、活動や社会的相互作用が夕方から夜にかけて活発になることが考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の華やかな色合いになっている夜の時間帯は、全体の中でのスコア上昇を強調しており、社会活動のピーク時である可能性があります。
– 昼間の一部はデータがないか、活動が少ないことを示してい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:
– 夜にかけて変化が著しいことから、多くの人々が夜に集中して活動的になっている可能性があります。
– ビジネスとしては、夜間の活動のピークに合わせたマーケティング戦略やサービス提供が考慮されるべきです。
– 社会的には、夜間におけるコミュニティ活動の増加や、リソースの集中が必要になることが考えられます。
このヒートマップからは、時間帯ごとの活動性の変動が詳細に把握でき、特に夕方から夜にかけてのピークタイムを考慮した分析が重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯ごとに異なるトレンドが見受けられます。特に、黄色の色が多い時間帯は、高いスコアを示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯16時の「2025-07-01」のデータポイントが最も低いスコアを示しており、他のデータポイントとの違いが顕著です。ここで何か特異な事象が起こった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しています。全体的に明るい色（緑や黄色）は高いスコア、暗い色（紫や青）は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯（8時、16時、19時、23時）のスコアに周期性があるかどうかが注目点です。特に、16時、19時、23時で色が変わるタイミングが共通して見られるため、一日の中で共通の動きがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高低が時間帯ごとに一致している傾向があります。一般的に昼夜でスコアが異なる可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は社会活動のピーク時間帯を意識することができます。この分析により、特定の時間帯に関連する社会活動の効果を測定でき、その結果が、企業のマーケティング戦略や資源配分の調整に役立つ可能性があります。たとえば、高いスコアの時間帯に焦点を当てることで、効率的な社会活動が期待できます。
このヒートマップを通じて、特定時間帯における社会活動のパターンを理解し、それに基づく戦略的な意思決定が促進されるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは一つの時点でのデータなので、直接的なトレンド（上昇、下降、周期性）は示さない。ただし、全体的な相関パターンから長期的な関係性が推測できる。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体は外れ値よりも全体の相関関係を示す。非常に高い相関や非常に低い相関を外れ値的に捉えることができる。
– 例えば、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関は0.43と低く、他の数値と比べて特異的に低い。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを表している。赤に近づくほど相関が強く、青に近づくほど相関が弱い。
– **個人WEI（心里的ストレス）**は他の多くの項目と中程度から高い相関が見られ、個人の心理的要因が他の面に広く影響を及ぼしていることが示唆される。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列というよりも、相互の関連付けを示している。このマップでは、特に個人の経済的余裕と心理的ストレスとの間に強い関連がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **総合WEI**はほとんどの項目と高い相関を持っており、特に**社会WEI（共生・多様性・自由の保障）**との相関が非常に高い（0.92）。これは社会的な要因が総合的な幸福度や生活水準に強く影響を与えていることを示している。
– 一方で、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（社会基盤・教育機会）との相関は0.45と比較的低めであり、一部の社会的要因が経済的余裕に直接的に影響を与えていない可能性が考えられる。
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**
– 高い相関を持つ要素間の関係性は、政策立案や企業戦略において重要である。例えば、**総合WEI**と**社会WEI（共生・多様性・自由の保障）**の高い相関は、社会的多様性や自由が広範な社会福祉の向上に繋がる可能性を示している。これにより、多様性や自由を重視する政策や企業文化が推奨されるだろう。
– 経済的余裕が他の多くの要因と低めの相関を示している傾向から、経済状況の改善が必ずしも全体的な幸福度に直結しない可能性があることを示唆し、非経済的要因の重要性を考えさせる。
これらの相関関係は、社会政策の策定や企業の社会責任活動において、重点を置くべき領域の指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの全体的な傾向はカテゴリによって異なりますが、大きな上昇や下降のトレンドは特に見られません。各カテゴリの中央値に着目すると、スコアが比較的一定の範囲内にあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が確認できます（特に「社会WEI（公平性・公正さ）」「個人WEI（経済状態）」）。これらの外れ値は、特定の期間や集団において異常な社会条件や個人経済条件が存在した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下の境界は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示します。ヒゲの範囲は一般的にデータの最小値と最大値（外れ値を除く）を示します。
– 色の違いは各カテゴリを識別するためのもので、それぞれのカテゴリのスコア分布のばらつきや集中度を視覚化します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリが同時に示されていますが、特に強い相関関係や直接的な相互関係は視覚的に明示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間で相関を測るのはこのグラフからは難しいかもしれませんが、似たような中央値を有するカテゴリがあることから、同様の影響要因がある可能性が考えられます。
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**
– 社会や個人のWEIスコアがどのカテゴリで大きなばらつきを持っているかを知ることは、政策やビジネス戦略の形成に役立ちます。特に外れ値が多いカテゴリは、格差や不平等が存在する可能性を示唆しており、問題解決のための重点的な対策が求められます。
– 高い中央値と小さなばらつきを持つカテゴリは、比較的安定した状況を示し、現状を維持するための計画が考えられるでしょう。
このように、箱ひげ図はデータの分布と特性を迅速に理解するのに適していますが、さらなる詳細な分析には他の補助的な手法も合わせて用いるとより深い洞察が得られるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは明確ではなく、多くのデータポイントが異なる位置に散らばっています。周期性も特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.5付近で、第2主成分が0.15付近に位置するデータポイントは外れ値として目立ちます。このポイントは他の群から大きく離れており、特殊な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは異なるデータポイントを示しており、第1主成分と第2主成分に基づいた位置にあります。第1主成分はデータに対する主要な変動要素（寄与率0.74）を示し、第2主成分はその次に重要な要素（寄与率0.07）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時間的な関係は示されていませんが、類似した位置にあるデータポイントは似た特徴を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関関係は見られませんが、データは第1主成分方向にやや広がりを見せています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感的には、主成分分析の結果はデータの2次元的な表現を提供し、主要なパターンや特徴を把握するのに役立ちます。外れ値がある場合、これらは調査または特別な注意が必要な異常または興味のあるケースを示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、この分析は特定の要因が社会的カテゴリにどのように影響を与えるかを理解し、戦略的決定を行うための基礎として利用できるでしょう。この外れ値が重要な変化または機会を示している場合、迅速な対応が求められ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。
