📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアデータの分析を行いました。ここでは、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、および各詳細項目についてのトレンド、異常値、季節性、項目間の相関、データ分布、PCA分析などの要点をまとめます。
### 総合分析:
– **時系列推移:**
– 総合WEIは緩やかな上昇トレンドを示していますが、局所的に大きな変動があり特定の期間（7月上旬から中旬にかけて）にピークが観察されました。
– 個人と社会のWEI平均も全体的に増加傾向があり、特に社会的要因の強い影響が見られます。
– **異常値:**
– 総合WEIでの異常値は特に7月初旬から中旬に集中しており、急激な上昇が見られます。この背景には社会的要因、例えば政策変更や経済的イベントが関与している可能性があります。
– **季節性・トレンド・残差:**
– STL分解が行えれば、長期的なトレンドは上昇、新しい季節性イベントや突発的なイベントが影響を与えている可能性があると考えられます。
– **項目間の相関:**
– 特に社会的持続可能性と社会基盤・教育機会が高い相関を示すことから、教育やインフラの安定性が持続可能性を支えている可能性があります。
– **データ分布:**
– 箱ひげ図を用いて見た場合、各WEI項目は比較的狭い範囲に集中しており、特に健康と経済の項目は安定している一方で、ストレスと自由度は変動しやすいと考えられます。
– **主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析では、PC1がデータの72%を説明しており、これは個人および社会のWEIの主要な変動は一部の核心となる要素により支配されていることを示しています。特に経済と社会基盤がそのキーコンポーネントである可能性があります。
### 詳細項目ごとの洞察:
– **経済的余裕:**
– 経済的余裕のWEIは安定的で、7月上旬の一部期間に高まりを見せましたが、全体のスコアに大きく影響を与えていると考えられます。
– **健康状態および心理的ストレス:**
– 僅かな不安定性が観察されますが、大規模な異常はなく、多数の数値が個人の健康と関連付けられたイベントによる可能性がある。
– **社会基盤と多様性:**
– 多様性と教育機会の強化がスコアの向上に寄与し、一連の数値がこれを一貫して示しています。
### 総括:
全体として、経済状況の安定、ストレス管理や健康促進が総合的なWEIスコアを左右しており、社会的持続可能性や公平性への意識の高まりが個人レベルでも重要な意味を持つと考えられます。今後も社会的なイベントや政策の影響を継続的に観察しつつ、個別の要因がどのように作用しているかを詳細に分析することが望まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、最初には「実績（実績AI）」のデータが集中的にプロットされていますが、その後は「予測（AI）」のプロットに切り替わっています。
– 実績データは安定しており、下がる様子はありません。予測データはグループ化されており、WEIスコアが1に近い高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と思われるものが実績データの中にいくつか存在しています。
– 予測の間には急激な変動はなく、むしろ安定した値が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青の円）**：実測値の進展を示しています。
– **予測データ（赤のX）**：予測された未来の値を示しています。
– **異常値（黒の円）**：実績データの中で通常とは異なる傾向を示す観測点と考えられます。
– **予測区間（灰色の背景）**：信頼のできる予測範囲を示し、範囲内の変動に対する信頼度を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「予測」で構成される時系列データは、初期の実測範囲から後の予測範囲に移行しています。
– 予測手法（ラインの色）によって多少の違いがあるものの、全体的に非常に一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの外れ値を除くと、WEIスコアの偏差は小さく、集合していることが見受けられます。
– 予測区間は、予想される値がおおよそどの範囲に落ちるかを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびその影響についての洞察**
– このグラフを見た場合、一般的な印象は、成熟した安定したシステムに見えるということでしょう。安定した実績データに続いて、予測も安定しています。
– 社会への影響として、予測が信頼できる場合、事業や政策を長期的に計画する際に非常に有用と考えられます。
– 異常値については、特に注意が必要です。これらはシステムの問題または非標準的なイベントを示している可能性があります。
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:
以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフでは、時系列での大きな動きが二つの異なる期間に分かれていることがわかります。
– 最初の期間(2025年)では、データはほぼ横ばいまたは少しの上昇を示しています。
– 次のデータ群（2026年）は、スコアが全体として高く、密集している点が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが「異常値」としてマークされていますが、これらがどのように影響を及ぼしているかは不明です。
– 全般的に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**:
– 青のプロットは実績値を示し、紫や緑の線は異なる回帰モデルの予測を表しています。
– 予測モデルにおいて、緑色の線は過去からの直線回帰であり、これが将来のデータの予測をしているようです。
– ランダムフォレスト回帰は他の予測よりも高めのスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 比較的上昇傾向にあるランダムフォレスト回帰と他のモデルの予測間で相違が見られ、将来のスコア予測に対する異なる視点を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布としては、移行期に大きく変化し、そのあとは安定した高いスコアで密集しています。
– これにより、予測スコアによって実績とどれほど乖離があるかを示唆しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 2025年と2026年での大きな変化に着目すると、何か大きな出来事や政策変更があった可能性があります。
– 将来の予測における高いスコアは、個人のWEIが社会的観点から向上していることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会にとって、このようなWEIスコアの向上は、より高いパフォーマンスや幸福度を意味する可能性があり、長期的にはプラスの影響を与えると考えられます。
このような分析を通じて、グラフが示す情報は将来的な計画や戦略立案において参考となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年12月末にかけて、WEIスコアは比較的高い水準（約0.8以上）で安定しています。
– 2026年に入ると、前年度のデータだけが示されており、新たなデータはないため、評価対象期間が終了しているか、データが欠如している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績AIデータに多くの異常値が指摘されていますが、WEIスコアの大半が同じ範囲に集中しているため、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、濃い目のエリアとして安定的に観察されています。
– 異常値は黒の円で示され、これらは予測の精度やデータの一貫性を評価する際の指標となります。
– 紫やピンクの線は、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）による予測を示しており、特にこのグラフでは各モデルの上限と下限が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシャドウ）と実績の位置が重なっているため、実績AIの予測と実測が概ね一致し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**:
– データ全体として、WEIスコア0.8以上の範囲に密に分布しており、予測と実績の安定感があります。
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、データの一貫性と予測の精度が高いことが示唆されており、WEIスコアが信頼できることを示しています。
– 社会的機関がこのデータを用いて計画を立てる際には、高い予測精度に基づく安心感があり、意思決定においてデータを積極的に使用することへの誘因となります。
全体として、このグラフは高い予測精度と実績データの信頼性を示しており、データに基づいた決定が望ましいことを裏付けるように見えます。
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:
この時系列散布図は、360日間にわたる個人の経済的余裕（WEI）スコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績のデータ（青い点）が比較的安定しており、0.6から0.8の範囲に収まっています。
– 右側のデータは全て前年のデータ（緑色の点）で、こちらも安定して0.8付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られます。これらは異常な変動として認識されています。
– 前年のデータに大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、黒い円は異常値を示します。
– 緑の点は前年のデータです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）や予測モデル（紫やピンク）、回帰モデル（線形、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も示されていますが、詳細な分析には他の詳細なデータが必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点で、前年と実績のデータが併記されており、両者の比較が可能です。予測モデルについては明確なデータがプロットされていないため、関係性は判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8に、前年のデータは0.8付近に密集しており、各年のデータが比較的安定していることが示されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 個人の経済的余裕が比較的安定していることを示しており、異常値を除けば、大きな変動はありません。これは社会の全般的な経済状況の安定を示唆するかもしれません。
– 予測と実績のデータを比較することで、予測モデルの精度や信頼性を評価することができれば、未来の経済状況の予測に役立てることが可能です。
このグラフからは、個人のWEIスコアが大きく変動していないことが示されており、安定した経済環境が保たれていることが人間にとって直感的に感じ取れる要素となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青色の実績）は比較的横ばいで変動が小さく、0.7から0.8の範囲内に収まっています。時間経過後はデータが存在せず、不明瞭です。
– 前年のデータ（緑色の●）は、右側に集中しており、この期間中の健康状態が少し高めに推移したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測された外れ値は黒色の○で表示され、初期には数多く存在します。これらは通常の範囲を逸脱するため注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の●は実績のデータで、この人の健康状態を表しています。
– 緑の小さい●は前年の比較データで、前年の健康状態の推移を示します。
– 異なる色の線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、モデルごとに異なる予測を行っています。
4. **複数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乖離が見られるため、予測モデルが現実のデータを正確に捉えきれていないことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的バラツキが少なく、安定していますが、予測の幅が大きく、予測モデルの精度が疑われます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 健康状態が安定しているように見えるが、外れ値が多い点から、頻繁な健康チェックや新しい健康対策が必要かもしれません。
– 非現実的な予測は、予測モデルの見直し、データの拡充が必要であると考えられます。
– 社会的には、健康促進プログラムなどへの過剰な期待を抑え、現実的に対応することの重要性が示唆されます。
この分析は、健康管理やそれに関連する企業の戦略に貴重なインサイトを提供し、改善の余地を見つける手がかりとなるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– **時系列変動:** 初期（2025年7月から10月初旬）は高いストレススコア（青のプロット）が観測されています。しかし、それ以降のデータは見られず、前年データ（緑）は2026年5月以降のデータとして提示されています。
– **前年データ:** 2026年にはストレススコアが上昇している傾向があります。
2. **外れ値・急激な変動:**
– いくつかの異常値が黒丸で示されています。これらは通常とは異なるストレスレベルを示し、重要な出来事や変化を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点:** 実績データで、現実のストレスレベルを示しています。
– **黒い丸:** 異常値を示しており、重要な異常事象を示す可能性があります。
– **灰色の範囲:** 正常範囲を表していますが、その範囲を超えるデータも見られます。
– **予測ライン（紫、シアン、マゼンタ）:** 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）による将来のストレスレベル推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測データの間に多少のばらつきが見られます。予測は将来のトレンドを異なるモデルによる異なる視点から示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期のデータが密集していて、多くが高いストレス指標となっています。この密集状態は、一定期間内のストレスの持続的な高さを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– **直感的な理解:** ストレスレベルは高く、特定の期間内では急激な異常が発生しています。人々が直感的にストレスの高さに敏感になっている可能性があります。
– **社会への影響:** 高いストレスレベルは、心理的健康や生産性に影響を与える可能性があります。ビジネスや医療の現場では対応策が必要です。
この分析から、過去のデータをもとに将来的な心理的ストレスを予測し、適切な対策を講じることの重要性が示唆されます。
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AI」のデータは、2025年7月から2025年11月まで比較的安定した水準にあり、その後データは表示されていません。
– 「前年（比較AI）」のデータは、2026年5月頃に再び出現していますが、データ間の期間が不明であるため、長期的なトレンドは把握しづらい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に「異常値」としていくつかのプロットがあり、実績データや予測データからの逸脱を表しています。
– 左側の急激な変動のような外れ値は、個々の評価に対する大きな振れ幅を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色：
– 青いプロットは「実績AI」を示し、緑色は「前年（比較AI）」を表しています。
– 線：
– ピンクや青、紫の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示し、予測方法の異なる視点を提供しています。
– グレーの範囲は予測モデルの不確かさ（±3σ）を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータが明確に分離されており、それぞれ独立した期間に存在しています。
– 各予測モデルの線も異なる方法で未来を予測しているため、これらの比較により予測精度の評価が可能です。
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明確な相関は見られませんが、各モデルの予測はそこにかかる不確かさの範囲内で類似しています。
– データの分布は、左と右で異なる二つのクラスターを形成しており、時系列的な明確なつながりよりも個々の期間に依存している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– データが示す一貫性の欠如や予測の不確かさは、個人の自由度や自治を定量化する難しさを反映している可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、過去のデータだけでなく異なるモデルの予測を比較して使うことで、リスク管理や政策の効果の検証を改善できるかもしれません。
– 異常値の扱いも重要で、これらが何を意味するのか（システムや社会の変化、データエラーなど）をさらに調査する必要があります。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフははっきりとした時系列パターンを示しており、評価日は360日の範囲にわたっています。
– 最初の方のデータはWEIスコアが0.6から0.8の間であり、ある期間を超えると評価が不連続に進んでいます。年が変わるごとにデータが分かれているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータセットに外れ値が異常値として強調されており、黒い縁取りで示されています。
– WEIスコアの大半が0.8付近で安定しているが、一部で0.6以下の外れ値があります。
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、予測データは異なる色の線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の不確かさ範囲は薄いグレーの帯で表され、評価のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルの予測が用いられており、実績データとの比較を示しています。
– モデルごとの予測結果がそれぞれの線で表され、どのモデルが実績に近いかを視覚的に比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にどれだけの差異があるかが直感的にわかるようにデータが配置されています。
– グラフの左側と右側で、実績と予測の間に顕著な違いがあり、新たな予測が社会の公平性にどう影響するかを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**:
– 実際のデータと異なる予測が示されることで、どのモデルが制度的に適切かの判断材料となる可能性があります。
– WEIスコアが社会の公正さを示す指標として、改革や政策の結果を分析するための有力なツールになる可能性があります。
– 明確な外れ値の存在は、特定の出来事や状況の分析が必要であることを示唆し、社会的に大きな意味を持つかもしれません。
この分析は、社会的な公正性の変動に対する深い理解を促し、政策決定や施策の改善に貢献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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 初期の期間においてデータポイントが密集しており、WEIスコアは0.8から1.0の間で安定しています。
– 後半の時期には、データポイントがまた別の集まりを形成していますが、こちらも概ね0.8付近で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で表現された実績データに異常値がいくつか観測され、その周囲に黒い円が付いています。
– 大きな急変動や外れ値と見られるデータは、予測やモデルによる違いにより報告されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、赤い×は予測を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示し、多くのモデルがこの範囲で予測を行っていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がグラフ上に表現されています。モデル間で微妙な違いが確認できますが、全体的に同じトレンドを追っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値と後半の予測値・比較値は、トレンドやスコアの安定性において一貫しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体としては、持続可能性と自治性の観点から高スコアを維持していることが見て取れるため、良好な状態であることが評価されていると考えられます。
– ビジネスや社会において、持続可能な成長と自治性を維持するためのアプローチが継続されていることを示しています。また、予測の不確実性が小さく、信頼できるシステムが構築されていると感じられます。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年中）は、特定の期間でWEIスコアが0.7から1.0の範囲で横ばい、または若干の上昇傾向があります。
– グラフの右側（2026年）は、データポイントが一部表示されており、継続的に高いスコアが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中に多数のデータポイントが集積している部分がありますが、特異性はないように見えます。
– 異常値として特色付けられたものがいくつかありますが、大部分のデータと一致しているので、影響は限定的です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の実績AIと緑の前年データがそれぞれの年の基礎となる数値を示しています。
– グレーの面積が予測の不確かさ範囲を示し、予測の精度や信頼性の指標です。
– 紫、薄青、ピンクなどの線が、異なる予測手法のトレンドを示しており、全体として安定的に推移しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、前年データ、予測が近似していることで安定した状態が伺えます。
– 過去の実績と予測が同様の範囲にあり、急激な変動が少ないことが、ビジネスや社会への安心感をもたらします。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が密接にリンクしており、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– WEIスコアの分布が狭く、効果的な教育基盤が維持されていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高く維持されていることから、教育機会が安定し続けていることを示し、社会基盤の強さを表しています。
– ビジネス環境においては、長期的な投資や計画が行いやすく、安定した教育の提供が予測可能な環境を提供します。
グラフ全体からみえるのは、社会基盤や教育機会が安定しており、持続可能性の高い状態であることです。これにより、社会的な安定と未来に対する信頼が促進されます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間にわかれています。2025年7月付近では「実績AI」のデータが0.6から0.9までの範囲で多く点在しており、2026年6月付近の予測データは0.6から0.85の範囲で密度があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月のデータには、いくつか異常値が見られますが、それらは群から大きく外れるものではなく、わずかなばらつきです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は「実績AI」のデータを示しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」であり、未来のデータが現在のデータとどう比較されるかを示します。
– 赤の「×」は今後の「予測（予測AI）」です。
– 予測のための各種回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる線で示されています。
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が異なる期間で示されており、未来の予測データは過去の実績を基に推定されています。
– 予測データが2026年6月付近で分布しており、これは前年のAIデータと少しずれていることから、社会的条件の変化を含む可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの分布は、ぱっと見で相関関係について明確には見えませんが、未来の読まれるであろうトレンドが異なることが多いつまり、変化が予期される可能性があります。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**:
– 人間は過去の実績から未来の予測の変動に興味を持つでしょう。特に、2026年6月の予測データが集まっていることから、多様性や共生に関する取り組みや政策の影響を見守る必要があります。
– 社会的には、予測がもたらす変化が組織や政策に反映されることで、共生・多様性の維持や向上が期待されます。個々の予測は異なるモデルによるため、それぞれの結果が示す異なる可能性にも留意する必要があります。
この解析は、直感的な理解を促し、社会的もしくはビジネス的な戦略立案の材料として活用されるでしょう。
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:
以下は、提供された総合WEIスコアの時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、色が緑から黄色に移行している部分が見られ、スコアが高まっていることを示唆しています。
– 特定の時間帯（7時と19時）が特にその傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時の間では、スコアが比較的短時間で急激に上昇している部分があります（緑から黄色へ）。
– 17日には、急にスコアが低下している箇所があります（カラーが青に近くなっている）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと明るさは、総合WEIスコアの高低を示しています。濃い青や紫は低スコア、緑から黄色は高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に日中の時間帯で、全体的に一貫した高スコアの傾向が見られ、スコアが一緒に上昇していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的には、朝と夜のスコアが高く、昼間の一部の時間帯でスコアに変動が見られます。
6. **直感的感想と影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間帯において社会活動が活発になっている傾向が示唆されています。特に7時や19時など、日中のピークタイムに近い時間帯に集中しています。
– ビジネスや社会への影響としては、これらのピーク時間を考慮した活動や戦略が効果的である可能性があります。また、17日のような急激な変動がある日は、特定のイベントや外部要因が影響している可能性がありますので、その原因を深掘りすることが有益です。
このヒートマップは、人々がどの時間帯に最も活発であるかのパターンを可視化し、効率的なリソース配分やサービス提供のタイミングを考慮するための貴重な情報を提供しています。
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:
以下の視点からグラフを分析し、洞察を提供します。
1. トレンド:
– 時間の経過と共に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、全体的に少しずつ明るい色（高いスコア）にシフトしているように見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日付で、スコアが急に上昇または下降している部分は明確には見当たりません。しかし、7月6日以降、全体的にスコアが高くなる傾向があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡は、個人のWEI平均スコアの高低を表しています。濃い紫や青は低いスコア、緑から黄色に向かうにつれてスコアが高くなります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる時間帯におけるスコアが視覚化されています。同じ日付でも時間帯によってスコアが異なる場合があり、時間帯による変動が見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 日中の時間帯でスコアが比較的高い傾向があり、夜間は低いスコアが多いようです。この分布は、本人の活動量やストレスレベルに関連しているかもしれません。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:
– ヒートマップの変動は、個人の生活リズムや活動の変化を反映している可能性があります。高いスコアは、ストレスの少ない活動や良い心身の健康状態を示唆しているかもしれません。
– 個人の健康管理やパフォーマンス向上のために、このデータは役立つ可能性があります。また、集団のWEIスコアを分析することで、社会的な健康トレンドや福祉政策の立案に寄与することが考えられます。
このグラフは、個人や集団レベルでの健康状態をモニタリングし、改善策を考えるための貴重な視覚的手がかりを提供していると言えます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは周期性があるように見え、特定の時間帯での社会スコアに変化が見られます。
– 特に午前中から昼にかけて（時間帯7〜15）は安定した高スコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯16に紫色のプロットがあり、これは他の時間帯に比べてスコアが低いことを示唆しています。この時間帯だけ大きく下がっているので、特異的な活動やイベントがあ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表しており、黄色が高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 黄色が多い午前から昼間の時間帯は、社会活動や人々の交流が活発である可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列で見ると、各日付での色の変化が微妙であり、時間帯ごとのスコアが一貫していることがわかります。特定の曜日やイベントに影響を受け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16での低スコアのエピソードが全体の平均スコアにどのように影響しているかを考察すると、特定のイベントがスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 日中の高スコアは、ビジネス活動やコミュニケーションが活発である証拠かもしれません。時間帯16の低スコアは、その時間帯に特定の課題や問題があることを示している可能性があります。
– この情報を基に、イベントの最適なスケジュールを組んだり、問題の特定と改善に役立てることができるでしょう。社会全体の効率向上や問題解決に繋がる重要な指針を示しています。
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:
この相関ヒートマップは、360日間にわたる多様なWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間経過の変化を表示しませんが、相関関係そのものが安定しているかどうかを視覚的に確認できます。色が均一である部分は、強い相関が一貫していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の濃淡の大きな変化（例えば、色が急に赤から青になる箇所）は、特定の項目間で異常な相関性を示唆しますが、このヒートマップ自体にはそうした急変はないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤色は強い正の相関（0.9〜1.0）を示し、青色は負の相関もしくは弱い相関を示します。たとえば、総合WEIと個人WEI平均は非常に高い相関（0.93）を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– このヒートマップは時系列ではなく、項目間の相関を示すものですので、時系列データ同士の時間的関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に高い相関が見られるのは、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）、また個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）などです。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の相関も高い（0.91）です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高い相関が見られる項目群は、ウェルビーイングにおける特定の側面が互いにどのように関連しているかを示します。例えば、心理的ストレスと健康状態の関連性は、ストレス管理が健康促進に重要であることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案においては、これらの相関から優先順位を考慮した施策を考えることが可能です。特に、社会的公正や自由の保障といった要素が、全体的なウェルビーイングにどの程度寄与するかを理解する助けとなります。
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:
以下の点について、グラフの解析を行います。
1. **トレンド**:
– 総合WEIや個人WEI（経済幸福度）は全体の中央値が高く、安定しているかのように見えますが、横ばいの傾向を示しています。
– 「持続可能な生活」や「社会整備・教育機会」といった個別の社会WEIのスコアはやや高めで、ここでも大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで下方向の外れ値が存在します。特に、個人WEI（心理的ストレス）では外れ値が数多く、この要因が不安定さを示している可能性があります。
– 社会WEI（共生、多様性、自由の機会）や関連のある他カテゴリでも、外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の異なる箱ひげ図は、それぞれ異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。
– 箱の中の線は中央値を表し、箱の上下は第1四分位と第3四分位を示しています。
– 箱の外に出ている点が外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「持続可能な生活」と「社会整備・教育機会」は非常に高い中央値を持ち、これらの要素がお互いに強い相関を持っている可能性があります。
– 対照的に、個人WEIのストレス関連スコアはばらつきが大きく、他のカテゴリとは大きく異なる性質を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリでWEIスコアが高めに分布していることから、全体としてはポジティブなトレンドがあるかもしれません。
– 同時に、不安定性が心理的ストレスに関連して顕著です。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 一部の要素（特に心理的ストレス）の変動が大きいことから、社会的な不安やストレス対策の重要性が示唆されます。
– 逆に、社会の持続可能性や教育機会は良好な状態を保っているように見えるため、これらの領域への投資や施策を継続することの重要性が感じられます。
– 社会的な豊かさと個人の幸福感の両方が考慮されるべきであり、それぞれのバランスを取ることが社会全体の向上につながる可能性があります。
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:
この主成分分析(PCA)グラフをもとに、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– データは分散しており、特定の方向への明確なトレンドはありません。しかし、第1主成分の正の方向（右側）にデータの集中が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が負の範囲に位置するデータポイントの分布は比較的希薄であり、その中にははっきりと外れ値と思われる点があります。また、第2主成分で突出した値もいくつか見られます。
3. **各プロットや要素**
– 第1主成分が0.2付近に密度の高いクラスタが見られます。これが平均的なデータ分布を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な時系列データの情報は提供されていませんが、各点の分布は一定の特徴（主要な変動と外れがある）を持つため、社会的・経済的な変数がこれに寄与しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは第1主成分に沿って広がっており、こちらがデータの主要な変動を表しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 第1主成分が0.1〜0.2に集中するデータは、社会的な要因がこの範囲に大きく影響を与えていることを示唆しています。
– 外れ値に注目することで、特定のイベントや要因が他のデータポイントと異なる動きをした原因を探ることができるかもしれません。これが社会の異常事態や特別な状況を反映している可能性があります。
社会やビジネスの分析において、このようなPCAのグラフは全体の変動要因を把握するのに有用です。特に、変動の主要因を特定して対策を講じることが可能になるでしょう。
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。