📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要分析
提供されたデータセットは、2025年7月1日から13日間にわたる様々な評価日での総合WEIスコア、および個人および社会的評価指標に関する詳細データを含んでいます。各指標の値は0.00から1.00の範囲にあります。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、7月1日から7月13日にかけて、初めのうちは0.68前後であったが、日を追う毎に上昇し、最終的には0.88まで上昇傾向を示しました。
– **個人WEI平均**は、開始時点では0.68前後で、徐々に上昇し、7月7日以降は安定して0.82から0.85に至るまで改善しました。
– **社会WEI平均**も同様に、初期の0.70から0.73付近から、一週間の中盤にかけて上昇し0.92まで及びました。
### 異常値
– 7月1日〜3日の間にかけて特定された総合WEIスコアの低下（0.62や0.68など）は異常値として検出されています。これらの変動は、外部要因（例：経済情勢の影響や社会的な出来事）による一時的な変動である可能性があります。
– 逆に、7月7日頃からは異常に高いスコア（例えば、0.88）が見られます。この間に、社会的もしくは政策的な改善（例えば、健康意識の向上や社会支援策の実施）が行われた結果としての影響が示唆されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を通して、日ごとのスコア変動が見られるものの、大局的なトレンドは全体的に上昇を示しています。
– 季節性のパターンは明示されていないが、短期間内のトレンド変化が強調されている。
– 説明できない残差成分は、外的要因によるノイズとして解釈できますが、トレンドの主要構成を乱してはいません。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を使用した場合、最も高い正の相関が見られた項目は「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」。これは、社会的統合や公正性の認識が持続可能なコミュニティへの意識と密接に関連していることを示しています。
– 一方、個人の健康状態は社会基盤との相関が相対的に低く、新しい健康管理アプローチや政策の必要性を示唆します。
### データ分布
– **箱ひげ図**を用いた場合、各WEIスコアは0.7から0.85の範囲に集中しがちですが、個々のケースでは0.6以下や0.9以上の外れ値が見られることから、一定範囲を外れる変動があることが示されます。
### 主要構成要素 (PCA)
– **主要構成要素の寄与率**から、PC1が0.74と高く、主に総合スコアの変動を占めていることが示されています。これは、多くの指標が一様に変動する傾向を持っていることを示唆します。PC2は0.07であり、他の要因による影響は限定的と考えられます。
### 洞察
– **総合的な向上傾向**: 提供された期間において、WEIスコアは社会的および個人的福利の両方において改善されています。これは、政策の変更や社会的意識の向上によるものと考えられます。
– **異常値の背景**: 異常に高または低いスコアは特定の出来事や政策、または季節的な変
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:
以下のポイントに基づいてグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは、7月初旬にかけて緩やかに上昇し、その後横ばいに近い状態ですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測データ（ランダムフォレスト）は水平を維持していますが、決定木は段階的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として強調されていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を表し、実績は比較的一貫して推移しています。
– ピンクの線（予測）は将来的な安定性または成長を示唆していますが、他の予測方法とのギャップがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによって異なる将来の傾向が示されています。これは、将来の不確実性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的連続しており、予測の信頼性が示唆されます。異常値の少なさは一貫性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– トレンドは比較的安定しているため、社会カテゴリーのこの指標は安定した状態を維持していると直感的に理解されます。
– この安定性は、政策決定や計画における信頼感を高める可能性があり、特に重要な経済または社会的な判断に影響を与えるでしょう。
このように、このグラフは30日間にわたる安定した傾向を示し、異なる予測モデルによる多様なシナリオを提供しています。これにより、戦略的意思決定において多角的な視点を得るために役立つでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 最初の20日間ほど、実績（青いプロット）は徐々に上昇していますが、その後はほぼ横ばいになっています。
– 予測（紫のライン）が始まると急激な上昇が見られ、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の初期段階でいくつかのデータポイントは異常値として丸で囲まれています。
– 実績の急激な初期上昇と横ばい変動の後、予測が急に上昇に転じています。ここではランダムフォレスト回帰が使用されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示しています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色で示されていますが、実績データの変動に対する慎重さが見られます。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測で、他の回帰線も比較で表示されています。
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、予測が開始されると急激な分岐があり、実績が上昇すると予測も上昇して安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測モデル間には一致が見られますが、一部不一致の部分もあります。予測の誤差を含めて考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の上昇傾向は、社会的あるいはビジネスにおいてポジティブな要因を示している可能性がありますが、不確実性も伴っているようです。
– 予測の安定性と精度は、将来の計画や戦略立案において有用であり、予測の急激な上昇は新しい要因の影響があるかもしれません。
– 外れ値の存在は、個別ケースの対応やさらなる分析の必要性を示唆しています。
このグラフは、トレンド分析や予測の精度確認に役立つツールとしての機能を果たすと考えられます。
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:
このグラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、比較的安定しており、徐々に上昇しているように見えます。期間後半に向かってやや上昇している傾向があります。
– 予測（紫の線）は一貫して高いスコアを示しており、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが他と異なり、標準的な変動範囲を超えているようです。例えば、7月後半に見られるスコアの低下。
– 外れ値は黒い丸で示されており、すでに明確に識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の観測値を表し、黒い丸で囲まれるものは外れ値として特定されています。
– 紫色の線は、異なる予測モデルによる予測値を示しています。三つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間には近い関係があり、予測モデルは実際のデータを高い精度で捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）をほぼ維持しているので、予測モデルが適切である可能性が高いです。
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**:
– データの安定した上昇傾向は、社会的な評価や市場のポジティブな成長を示唆している可能性があります。
– 外れ値は注意すべき点として、特に原因を特定すべきです。社会的要因や市場の変化などが絡んでいるかもしれません。
– 予測モデルが信頼できるものであれば、将来的な施策や計画に対する信頼性を高める材料となるでしょう。
この分析から、データと予測の信頼性を利用して、より良い社会的な戦略やビジネスの決定が可能になると考えられます。
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:
このグラフでは、個人の経済的余裕（WEIスコア）の30日間の推移が示されています。以下にポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– スコアは初期において主に0.6から0.8の間に位置しています。
– 予測により進むと、線形回帰の予測は一貫して横ばい、決定木回帰は緩やかな上昇、ランダムフォレスト回帰も緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値が見られ、WEIスコアが0.6以下に急落しているデータポイントがあります。これは異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点は実績AIによる実績データを示しています（青色）。
– 赤い十字は予測AIによる予測を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の範囲は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**:
– 実際のデータと予測データを比較すると、予測がどの程度実績に近いかがわかります。ランダムフォレスト回帰のラインは、将来的なWEIスコアの増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは短い期間で大部分が横ばいですが、外れ値がいくつか存在し、データのばらつきが観察されます。
6. **直感的インサイトと影響**:
– 一般的には、初期の不安定さにも関わらず、将来的な回復あるいは成長の可能性が予測されています。
– ビジネスや社会面では、個人の経済的余裕が増加すると、消費活動が増加し、経済全体が活性化される可能性があります。
– 外れ値を減らすことができれば、より安定した経済的余裕を維持できるでしょう。
これらの洞察を基に、個別の対策や改善策を見出すことができるでしょう。
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:
**視覚的な特徴と洞察**
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体として横ばいで、0.6から0.8の範囲内で変動しています。
– 予測（線）は8月以降から異なるモデルで変動しており、特にランダムフォレスト回帰が上昇に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットに異常値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか見受けられ、通常の範囲外にあることを示しています。
– 特に7月の中旬にかけて、多少のバラツキがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の健康スコアを示しており、黒い円で囲まれたものは外れ値を示しています。
– シェーディングされた灰色の領域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**:
– 実績のデータと予測されたデータには、遷移点付近での比較が可能であり、予測が実績に対してどの程度正確かを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的一定で、約0.6から0.8の間に多く集中していますが、外れ値も存在します。この範囲と外れ値の存在が、健康状態の典型的なパターンを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から見ると、全体的に安定しているが、改善の余地があるとも捉えられます。特に予測モデルが示唆するように、今後の改善が見込める可能性もあります。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態の安定性が確保されていることはポジティブですが、異常値が示すリスクに対して備える必要があるかもしれません。予測の制度向上が望まれます。
この分析を通じて、データの変動とその予測について理解を深め、今後の対策に活かせる可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの初期は上昇トレンドを示しており、その後は横ばいになります。これは、初期のストレスが高まっていたものの、後半は安定した状態になったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値が見られます。これらは、特定の日に特異なストレス状況が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色のプロットは実績を示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測がほぼ的中していることを示唆します。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示し、安定期の水準を予測しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 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）それぞれの予測結果がありますが、すべて横ばい状態を示しており、実績データと一致しています。
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強い一致が見られ、それぞれがほぼ同じ軌道をたどっています。
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**
– 初期のストレス増加は、何かしらの環境変化があったことを示唆しています。これは、職場環境の変化や社会的な出来事に起因する可能性があります。
– その後の安定した状態は、適切なストレス管理策が導入されたか、環境に順応した証かもしれません。
– ビジネスにおいては、初期段階で適切な対応をとることがストレス管理において重要であることを示しています。社会全体では、ストレスレベルの追跡と予測が、健康管理やメンタルヘルスの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:
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、実績スコア（青いプロット）は0.6から0.9の範囲内で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、7月初旬に若干の上昇が見られ、その後は比較的安定しているようです。
– 予測モデル（ピンクの線）は、全体的に理想的な上昇を示し、特にランダムフォレスト回帰が高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているスコアは、最も低い範囲に属しており、特にグラフの左側部分に集中しています。これは一時的な自由度と自治の喪失を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは、実際の自由度と自治のスコアを示しています。これらは一定範囲内で変動しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、将来的に自由度と自治が向上する予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には若干の隔たりがありますが、実績値が時間経過とともに予測値に近づく傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が狭い時期に集中しており、時系列的にはその前後で分布が大きく変わっています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 視覚的には、個人の自由度と自治は全体的に安定しているが、時折の低下も観察され、これは社会的または環境的な要因による可能性があります。
– ビジネスや社会において、自由度と自治の向上が示唆されているため、政策や施策が効果を発揮する可能性があると解釈できますが、異常値が依然として懸念材料となります。
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:
このグラフは、社会的公平性や公正さを示す「WEIスコア」の時系列を描いた散布図です。以下に詳細な分析結果を示します。
1. **トレンド:**
– 実績AI（青いプロット）が示す実際のデータは、0.6から0.9の範囲に散らばっており、一定の変動を示すが明確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:**
– グラフ上では、いくつかのデータポイントが予測外の範囲（不確かさ範囲）に入っていることが見受けられ、異常値として黒い円で囲まれています。このことは、特定の日に大きな社会的変化やイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の丸は実績AIによる実際のデータ。
– 赤い×は予測AIによる予測値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示す範囲であり、ここに囲まれたデータは予測的に信頼できる範囲とみなせます。
– 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として描かれた線は、それぞれ異なるモデリング手法による将来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各モデリング手法により、予測の精度や傾向が異なるため、複数の手法を組み合わせることで、より信頼性の高い将来予測を得ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアが0.6付近から始まり、上に散らばっていることから、ある一定の改善が観察されますが、明確な相関関係はこのグラフだけでは判断できません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 実績データのバラツキにより、社会の公平性や公正さに関する不確定要素が顕著であることが示されています。これにより、公共政策や企業のCSR活動による介入が必要とされることが示唆されます。
– 予測手法による高いスコアの期待は、今後の改善の可能性や持続可能な成長の兆しを示しており、社会的取り組みの正当性を強調することができます。
この分析により、WEIスコアの変動から得られる社会的インサイトは、政策形成や意思決定に役立つ情報を提供する可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 期間の初めに実績のデータが0.8から1.0の範囲で横ばいに続いています。
– 後半で予測値が急激に上昇し、1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータの中に、外れ値として認識されるプロットがあり、異常値として円で囲まれています。
– 急激な変動は特に見られませんが、いくつかの実績データポイントが不確かさ範囲を超えています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示し、X印は予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、紫の線は予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に時間的なつながりはありませんが、予測の開始時点でWEIスコアが上昇しています。
– 複数の予測モデルが採用されており、ランダムフォレスト回帰の線が他の予測モデルに比べて高い傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は安定しており、予測よりも変動が少なく横ばいです。
– 予測は時間とともに上昇し、最終的に高いスコアで一定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEI（持続可能性と自治性）のスコアが高いことは、社会的な状況が非常に良好であることを示しています。予測がさらに良い結果を示しているため、将来的にも安定した状態が続くと考えられます。
– ビジネスまたは政策決定において、現在の施策の維持、または予測の精度や条件の見直しが推奨されます。
総合的に、高いWEIスコアが社会の持続可能性に対する高い期待を示しており、予測が示すプランの成功が期待されます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ**（青い点）は30日間で安定しており、全体的にスコアは0.8付近で横ばいの傾向が見られます。
– **予測データ**（それぞれの線）は、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの手法において若干の上昇が示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い点で示された実績データにおいて、外れ値として黒い円で囲まれているデータ点が複数存在します。これらは他のデータからやや離れた値を示しており、調査が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データであり、現在の社会基盤・教育機会のWEIスコアを示しています。
– **黒い円**: 外れ値として特定された実績データの点です。
– **色つきの線**: それぞれの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による今後の予測を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲内に実際の結果が収まる可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測手法による未来の傾向はすべて徐々に上向きに見えますが、線形回帰とランダムフォレストが類似のスコアを示す一方、決定木回帰はやや異なる範囲を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データのWEIスコアは0.8から1.0の範囲に集中しています。この均一性は、社会基盤・教育機会の面で一貫したパフォーマンスが見えることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会的・ビジネスへの影響
– **直感的洞察**: 実績データがほぼ安定しているため、現時点での社会基盤や教育機会に関する取り組みは一定の成果を挙げていると感じられます。しかし、外れ値の存在は柔軟な対応の必要性を示唆しています。
– **ビジネス/社会への影響**: 平均して高いWEIスコアは、経済活動や教育機会の提供において安定した基盤があることを示唆しており、今後の改善プランに際して過度な改革ではなく、現状の強化を主眼とする戦略が有効かもしれません。予測に基づきさらに強化を図ることで、長期的な安定性を確保することが期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が観察されます。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）において、全体的にはやや上昇傾向が見られます。特に初期の低いスコアが次第に高まっているのがわかります。
– 予測ライン（ピンク線）は高いスコアで安定しており、変化は少ないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが黒い円で囲まれており、これが異常値を示しています。これらはスコアの急激な変動を示唆しています。初期の低いスコアから急激に上昇する直感を与えます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青点で示され、予測点や外れ値が明確に視覚化されています。これにより、モデルがどの程度の精度で実績を予測しているかが一目でわかります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に実績値が収まるかどうかが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績を比較すると、予測は実績を上回っており、過小評価されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の多くは予測より低く分布していますが、時間の経過とともにこれが改善されつつあることが見えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績データが次第に良好になる傾向は、共生・多様性・自由の保障に関する取り組みが進展していることを示唆しています。
– 異常値は、不均一な施策の実施や予測モデルの改善余地を示している可能性があり、社会政策の見直しやモデルの再調整が求められるかもしれません。
このグラフは、実績スコアが全体的に向上していることを示し、多様性や共生の努力が進んでいることをポジティブに評価できます。しかし、異常値や予測性能の検討が更なる精度向上に寄与するでしょう。
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:
# ヒートマップ分析
### 1. トレンド
– **観察**:
– 日付が進むにつれて、色は全体的に青や紫から緑や黄色に変化しています。
– このことから、数値は徐々に上昇傾向にあると考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **観察**:
– 特に7月1日から始まる一部の時間帯には、スコアが低く深い紫の色で示されています。
– 7月6日以降は、急激に色が明るくなり、スコアが上昇している様子が見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**:
– 色が濃い紫から黄色に変わるにつれて、スコアが低いから高いに変遷しています。
– 各時間帯ごとの変化を視覚的に確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **相関関係**:
– 16時以降はスコアの変動が顕著であり、これは特定の時間帯における行動やイベントが影響している可能性を示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **観察**:
– 日中はスコアが安定しており、特定の時間に応じたイベントが影響している可能性があります。
### 6. 人間による直感的な認識と社会的影響
– **洞察**:
– このヒートマップは、社会的イベントや活動が時間帯や日付によってどう影響を及ぼしているかを示唆しており、特定の時間帯や日に行動を集中させる戦略が有効かもしれません。
– ビジネスや社会活動の計画において、最も効果的な時間を特定するのに役立つでしょう。例えば、スコアが高い時間帯は注目度が高く、広告やプロモーションに最適なタイミングかもしれません。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として特定の日付からスコアが急激に変わるような傾向はありませんが、特定の日付（2025-07-05以降）で急にスコアが上昇することに注意が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05あたりからスコアが高くなっています。特に、19時以降でのスコアの上昇が顕著です。この変動は何らかの重要なイベントや行動パターンの変化を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は時間帯ごとのWEIスコアの変動を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。時間帯による変動の違いも明確に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時から8時の帯では一貫して高いスコアが見受けられ、さらに22時以降も安定的なスコアを保っています。これにより、特定の時間帯で人的要因による影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、日中は色が暗く、スコアが低い傾向がありますが、夕方から夜にかけてスコアが上がるパターンが見えます。これは、夕方以降に活動が増えるという社会的な傾向を反映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**:
– スコアが上がる夕方以降の時間帯は、人々が集中力を示す時間である可能性があり、ビジネスにおいては重要な活動の時間と考えられます。また、急激なスコアの上昇は、イベントや特別な活動を示唆しているかもしれません。このデータは時間帯に応じたリソースの配分や施策検討に役立ちます。
このヒートマップは、特定の時間帯の活動パターンを分析し、計画を最適化するための貴重な洞察を提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降：** 社会WEI平均スコアは、日付が進むにつれて上昇する傾向が見られます。特に7月5日以降、黄色や明るい緑が目立ちます。
– **周期性：** 明確な周期性は観察されませんが、特定の日付にかけてスコアが一貫して変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の日付（7月1日から7月2日）は、スコアが低く、紫や暗い青を示しており、ここでの外れ値として目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色：**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。緑や黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示しています。
– **棒の長さや密度：** 特に各時の変化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
– 時間帯別では、早朝や夜間にわたり、スコアに明らかな変動があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは日にちが進むごとに上昇し、午後の時間帯に高まる傾向が見られます。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **社会的直感：** スコアが日に日に上昇する趨勢から、社会的指標が改善していると解釈でき、特に労働時間や業務の効率が向上している可能性があります。
– **ビジネスへの影響：** 日中の高いスコアは、ビジネスタイムの労働効率の高さを意味し、企業はこの時間帯に重要な決定を行うと良いかもしれません。
– **社会への活用：** 社会的活動の時間管理に役立つ可能性があります。スコア上昇の日には、重要な社会イベントや会議の開催が考慮されるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯別および日別のパターンを視覚的に理解するうえで非常に有用であり、効率的な活動計画に寄与できるでしょう。
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:
この30日間の相関ヒートマップは、複数のWEI（Well-being Indicators）項目間の相関関係を視覚的に示しています。以下に、トレンド、外れ値、プロットの意味、相関関係およびビジネスや社会への影響についての洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的な傾向として、個人と社会のWEI間で高い相関が見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（公平性・公正さ）」が相互に強い関連を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のWEI項目間で低い相関があることが目立ちます。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関は非常に低い（~0.37）です。これは珍しく、他の相関と比べて際立っています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤は高い正の相関（1に近い）、青は低いまたは負の相関（0から-1に近い）を意味します。
– 色が濃い部分は、項目間で強い関係があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間には強い正の相関（0.93）があり、社会的公平性が総合的な幸福感に大きな影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が0.7以上の相関を持っており、全体的に指標間の強い結びつきが観察されます。
– 特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」間の高い相関（0.82）は、個人の幸福感と社会全体の幸福感が密接に関連している可能性を示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関の項目を見ると、個人と社会の健康状態や公平性への取り組みが、総合的な幸福感に寄与していると感じます。このため、政策立案者や企業は、公平性の向上や心理的健康をサポートする制度を強化することが、社会全体の幸福感を増進する上で重要です。
このヒートマップは、社会的要因と個人の幸福感がどのように関連するかを理解し、政策や戦略をより効果的に設計するための指針を提供します。
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、異なる「WEIタイプ」のスコア分布を示し、それぞれの中央値、四分位範囲、及び外れ値を比較しています。以下にポイントを挙げます。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのスコア分布は一定で、特定の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**
– 「個人WEI (経済状況)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」には明確な外れ値があり、その他のカテゴリーでも幾つか外れ値が見られます。
– 「個人WEI (経済状況)」は特に外れ値が多く、分布の広がりが大きい事を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 中央値が上位にあるほど、そのカテゴリのWEIスコアが一般的に高めである事を示します。
– 箱の幅（四分位範囲）はスコアのばらつきを示し、幅広い場合は変動が大きいことを意味します。
4. **時系列データの関係性**
– 特に周期性や共通パターンは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」は比較的スコアが高く安定しており、中央値も高いです。
– 他のカテゴリと比較した際、「個人WEI (経済状況)」は最もスコアとばらつきが大きいことが目立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 「個人WEI (経済状況)」の不安定さは、経済面での格差や不安定性を反映しており、重要な社会的課題として注目されるべきです。
– 高いスコアを持つカテゴリは、すでに安定性が高いと考えられますが、外れ値にある要素は改善の余地を示しています。
– WEIタイプ全般に均一なスコア分布を保つことは、社会全体の健全度を維持する上で重要です。
全体として、このグラフは社会や個人がどの領域で安定しているか、またはどの領域に課題があるかを示唆しており、今後の政策やビジネス戦略の策定に活用できます。
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:
### グラフ分析の専門家としての分析
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示していますが、時間的なトレンドを見るための特定の時間軸はありません。このため、トレンドというよりはデータの分布の傾向を評価することになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上の遠くに位置する点は他よりも外れ値として見られます。この点は、他のデータポイントと比べて第1および第2主成分の値が特に高いことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 第1主成分 (寄与率: 0.74) はデータの分散を最も多く説明しており、おそらく観測された特徴の主要な変動要因を表しています。
– 第2主成分 (寄与率: 0.07) は追加的なバリエーションを捉えていますが、全体の影響は小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての関係性よりも、データがどのようにクラスター化されているかに着目する必要があります。特に第1主成分での広がりが大きく、第2主成分が小さいため、水平軸に沿った分散が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分に明確な線形関係はありません。データは比較的広範に分布しており、クラスター化された傾向も見受けられます。
### 直感的な洞察
6. **人間の直感や社会への影響**
– PCAによって得られた主要な要因に基づき、特定の社会的現象がどのように相互に関連しているかを理解しやすくなります。このグラフでは、データの大部分がある特定の方向に広がっているため、主要な要因によって観測された要素に支配的な影響がある可能性を示唆しています。
– 外れ値としてのデータポイントは、異常や特別な条件下での動作、または異なる集団に属するものかもしれません。ビジネスや政策の策定において、このような異常を確認することで、潜在的なリスクや機会を特定する助けとなります。
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。