📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づいて、総合WEIスコアやその他の関連指標に関する詳細な分析を行います。
### 1. **総合WEIと時系列推移**
– **傾向**: 総合WEIはデータの開始時点で0.69前後から始まり、2025年7月6日頃に顕著に上昇し、0.85以上に達しました。その後も高い水準を維持しつつ、7月12日以降はやや変動が見られますが、全体としては比較的高い水準を保っています。
– **顕著な期間**: 7月6日から9日にかけて、WEIが急激に上昇し0.8から0.9の範囲を記録したのが目立ちます。この期間の社会的要因や経済政策の変化が関連している可能性があります。
### 2. **異常値**
– **認識された異常値**: 指定された7月1日から7月20日までの期間で、多くの異常値が報告されています。特に7月6日やその前後の期間において、突然のWEIスコアの上振れが見られ、システムエラーや報告方式の変更、または短期間の社会イベントが影響している可能性があります。
– **影響と要因**: 個人および社会WEIの特定期間で一時的に高スコアとなったことは、政策の急激な展開や季節的な社会イベント(例えば祝日や特定の祭典)が関与している可能性があります。
### 3. **各項目のトレンド**
– **個人WEI平均**: 大まかに0.7前後を基準として高低を繰り返しており、7月上旬から中旬にかけてやや安定した高値を示しています。
– **社会WEI平均**: より変動が小さく、特に7月7日から9日までの高水準(0.9以上)は社会的な安定や公正性が高まったことを示唆しています。
– **項目別分析**:
– **経済的余裕**や**健康状態**は、比較的安定していますが、個々の時点でのスパイクは一時的な個人または局所的な経済的状況の変化を示唆しています。
– **心理的ストレス**は対照的に、他の項目と反対の動きが見られる場合があります。
– **社会的持続可能性**は高水準で安定しており、社会制度の強化が反映されています。
### 4. **STL分解による季節性・トレンド**
– **長期的なトレンド**: 全体的なトレンドは、社会的な安定性や政策の効果が出ていると考えられ、持続可能性や社会的公正が上昇傾向を示しています。
– **季節性の見解**: 急激なスコアの上下は季節性ではなく、短期間のイベントや外部的要因が関与していると推定されます。
### 5. **項目間の相関とPCA解釈**
– **相関分析**: 同様に高い関連性を持つ社会指標間では、意識・政策的要素が他項目に影響を与え、特定の項目が上昇すると他も影響を受けると考えられます。
– **PCA分析**: PC1が0.72という高寄与率を持ち、社会的安定性と政策の影響が主要な要因として捉えられる。PC2はより細かな、個別事象や一時的な影響を反映している可能性があります。
データから明らかなことは、イベントや政策の影響が強く、特定の外部要因が指標に示される社会の健康や幸福度の反映に各期間でどれだけ影響を与えるかということです。特に、
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:
以下はこのグラフから得られる考察です。
1. トレンド:
– データは二つの期間に分かれています。最初の期間（2025年7月頃）はスコアが0.7から0.9の範囲で安定しています。それ以降はデータがありません。
– その後、2026年7月頃に別のデータセットが現れ、こちらも0.6から0.9の範囲で集まっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 予測の値は異常値として認識されていますが、大きく異なる外れ値は特に見受けられません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データで、2025年に集中しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、予測モデルの精度を検証するために必要です。
– 紫色の線は予測（線形回帰）を、薄い紫色は予測（決定木回帰）と示されています。
– ピンクのライン状の予測はランダムフォレスト回帰からのものです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと前年データの間に直接的な相関は見受けられず、各データセットは独立しているように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データポイントは全体的に近接しており、特に相関関係を示す明確なトレンドはありません。
6. 人間が感じる直感および社会への影響:
– データは比較的安定しており、大きな変動がないため、短期的な社会的影響は限定的です。しかし、異常値が予測されていることから、予測モデルの改良が必要と考えられます。
– 特に予測AIの実績に対する信頼性を高めるためには、さらなるデータの集積と分析が重要です。
全体として、現在はデータの分布が安定しているため、予測精度を高めるためのモデル改良に焦点を当てるべきです。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、二つの異なる期間に集中してデータが表示されています。初期の期間（2025年7月から9月頃）は、実績のデータ（青点）の周りにばらつきが見られますが、全体としては0.6から0.8の間でほぼ横ばいです。
– 後半の期間（2026年5月から7月頃）は、前年（淡い緑）との関係が示されており、前年のデータと比較する形で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間における実績の中には、異常値とされる（黒い円で囲まれた）点がいくつか見受けられます。
– 後半の期間では、特に顕著な外れ値は見られませんが、実績と前年データの位置関係に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実績のデータを示しています。
– 黒い円は異常値を示しており、データのばらつきやエラーを示している可能性があります。
– 予測モデルに基づく線（紫、青、ピンク）は、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異常値が重なりつつ、予測データと前年のデータが交錯しており、時間経過に伴う変動を解析する上で重要な手掛かりを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは、異常値の分布がある程度均一になされている一方で、予測データはいくつかのモデルにおいて似たパターンを示しています。しかし、予測のばらつきが大きいことから、モデルの精度や予測の難易度が伺えます。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 初期の実績データの異常値の存在は、評価プロセスやデータ収集プロセスに何らかの問題がある可能性を示唆しています。
– 予測モデルの精度や異常値の管理方法の改善は、ビジネス上の意思決定や社会的判断において重要な影響を与える可能性があります。特に、前年のデータを考慮した改善策の検討が効果的です。
このグラフからは、データのばらつきの管理や予測精度の向上が、社会的現象の理解や将来の意思決定において重要であることが感じ取れます。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI平均スコアの時間的な変化を示しています。以下にその特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績）は比較的一定であるが、時間とともに若干の上昇を示しています。しかし、右側の緑のプロット（前年度）は突然の上昇を示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット内にいくつかの異常値として認識されているデータポイント（黒い円）が見られ、これが他のデータよりも低いスコアを示しています。この期間に何らかの異変があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年度の比較データを示している。
– 線は予測モデルの異なる手法によるもの（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、詳細な数値は提供されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年度を比較すると、後半の期間で前年度のスコアが高くなっている点が注目されます。これは何らかの施策や状況の改善があったことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは不均一で、初期の実績（青）に明確なトレンドが見られないが、前年度のデータ（緑）が大きく改善している点が異なります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期のWEIスコアがある程度安定していた一方で、突然の異常値が発生した期間が存在し、それに対する何らかの対策や改善策が成功した可能性があります。これにより、前年度のスコアが著しく向上していると解釈できます。
– このような改善は社会的または政策的な取り組みの結果である可能性があり、持続可能な施策の効果を分析する基礎データとなります。
全体として、改善傾向には感心が持てますが、初期に見られた異常値の原因を特定し、その対策を強化することが重要です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色の実績）はWEIスコアが比較的一定しており、わずかに下がっていますが、大きな変動はありません。
– 後期の予測データ（緑色の前年データ）でも、スコアは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データ中に複数の異常値（黒丸）が見られますが、これらは特定の時期に集中しています。
– 予測データには目立った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**
– 青色は実際の実績データ、緑色は前年の比較データとして示されています。
– 黒丸は異常値を示しており、WEIスコアに対する影響を注意深く見る必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に明確な違いは見られません。どちらもほぼ一定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、データは比較的一定の範囲に収まっており、大きな相関関係の変化は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– セグメントされた期間で見た場合、WEIスコアは安定しており、公共政策や経済状況の影響をあまり受けていない可能性があります。
– しかし、異常値の存在は、特定の原因（たとえば、経済ショックや政策変更）を特定するための調査が必要です。
– ビジネス面では、WEIが安定しているため、長期にわたる計画や戦略の立案に有効な情報として活用できるかもしれません。
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**
– グラフの初期部分では、青と黒のプロットが密集しており、それ以降は緑のプロットに移行しています。初期段階ではスコアが0.6から0.8の範囲で安定している一方、後半でやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階の黒い丸は異常値とされている部分で、これが全体のトレンドを歪める可能性があることを示唆しています。ただし、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、実績（青）、予測（赤）、異常値（黒）が示されています。線形回帰や予測に基づく変動範囲もグラフ上に示されており、予測の信頼性を視覚的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが予測データと比較されており、時期によって予測の精度が異なる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階でのスコアは安定して密集しており、異常値が多少見られます。その後、後半のデータは予測との一致が良好に見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが示すように、健康状態のスコアは全体的に安定しているものの、異常値の存在や、予測と実績の一致度は、モデルの改良やデータの質向上を図るためのヒントを提供します。
– 社会的には、健康状態のモニタリングが着実に行われていることが示されており、さらに予測の精度向上が期待されます。
この分析がデータの改善や社会的インパクトの理解に役立つことを願っています。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 左側（2025年7月から9月）の範囲では、WEIスコアが横ばいで一定の範囲内に集中していますが、年終わりにかけて僅かな上昇傾向が見られます。
– 2026年3月以降は突然の変化としてデータポイントが移動し、以前より低いスコア（約0.4から0.5）へ大幅に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年に、いくつかの異常値が観測されていますが、それは全体のレンジ内におさまっています。
– 2026年のデータは全体的に違うが、異常値は特に目立っていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**は実際の心理的ストレスの測定を示しています。
– **予測（赤）**は、AIによるその後のストレスレベルの予測です。
– **異常値（黒）**は、通常の変動範囲から外れたデータポイントを示しています。
– 各回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測線が示されていますが、全体としては似たような進行を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際の測定と予測の間に特に大きな差は現在のところ観測されていませんが、2026年にはこれらが全体的に低くなっている傾向があるため、事前の予測とのずれがあると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年中のデータはほぼ一定の範囲に収まり、安定しています。
– 2026年に急激な下降があったのは別の因子による影響（例えば経済変動、社会的イベントなど）が考えられます。
6. **直感的な観察と社会・ビジネスへの影響**:
– 2026年の急激な変化はストレスの増大または減少を示しており、これに関連する環境の変化があった可能性があります。この期間のイベントについて更なる調査をすることが推奨されます。
– ビジネスや社会的には、労働環境の変化や新たな支援体制の必要性が考慮されるべきです。
この分析に基づいて、追加調査や対策の計画が今後のストレス管理に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 右側の緑色のデータポイントが示すように、WEIスコアは徐々に減少しています。特に後半のデータで顕著です。
– 左側の青い実績値は比較的安定しており、特に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値がいくつか観察され、これらは全体のデータトレンドから大きく逸脱しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色と緑色のプロットはそれぞれ実績値と前年のデータで、特定期間のパフォーマンスを比較できます。
– 灰色の範囲は不確かさを示し、その中で各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる結果を出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色の前年データと青色の実績が非常に近い値を示しています。これに対し、予測値は若干のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色と緑色のデータ間には高い相関が認められます。しかし、予測モデルの結果はその全体的な範囲から外れている異常値に影響されている可能性があります。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 実績値が安定しているが、予測結果でのばらつきが社会的な不確実性や変動を象徴している可能性があります。
– 社会的な自由度と自治の指標として、下降トレンドは警鐘を鳴らします。必要に応じて政策や戦略の見直しが求められるかもしれません。
全体として、データは社会的な自由度の維持に向けた注意を喚起するもので、このトレンドが続く場合、さらなる分析と対応が必要になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、データが二つの明確な期間に分かれているようです。前半の実績データは比較的安定しているものの、後半の比較データは若干のばらつきがあります。
– 前半の実績（青）が安定している一方で、後半の比較データ（緑）はやや高いスコアを示す傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に何点かの異常値（黒丸で囲まれている）が見られます。これは、他のデータポイントに比べて大きく異なる性能を示しており、特別な要因や出来事が影響を与えている可能性があります。
– 予測の範囲（灰色の影）に収まらないデータは特にありませんが、予測の精度に影響を与えている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、緑のプロットは前年の比較データを表しています。
– 紫、青、ピンクの線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年データ（緑）は実績データと比較して、やや広がりがあるものの、年全体では一致しています。このことから、全体として社会的公平性・公正さのスコアが過去の年と似た動きをしていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内での変動が少なく、比較的安定しています。前年度データはやや変動があるものの、同様の範囲内にあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが基本的に安定しており、市場や社会の公平性指標が堅実である可能性を示唆しています。
– 異常値は注意すべきポイントであり、その背景にある要因を特定して対策を講じることが必要です。これにより、社会の信頼性を向上させることができます。
– 複数の予測モデルの結果が示されていますが、実績から大きく外れる結果はないため、モデルの精度は比較的高いと考えられます。これは、今後の計画や戦略立案において信頼性のある指標となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青いプロット）はWEIスコアが0.8から1.0の間に集中しています。
– 後半のデータ（緑のプロット）はスコアがやや下がり、0.7から0.9の範囲に集中しています。
– 全体的には、初期の高いスコアから後半にかけてやや低下の兆しがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットで囲まれた箇所に黒の輪郭があるプロットは異常値を示しています。ただし、全体の傾向には大きな影響はないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データ、緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 紫、青、ピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は灰色で示されており、データがその範囲内に収まっています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年の比較データの間に若干の差異があります。
– 予測モデルは、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が比較的成績が良いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高い相関（0.8-1.0）から、少し下がった相関（0.7-0.9）に移行しています。
– データは時間とともに右方向に広がりを見せています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアが全体的に高く、持続可能性や自治性がしっかりと保たれていることを示唆しますが、わずかに下降しています。
– 社会における持続可能性の改善が必要とされる時期に来ている可能性があります。
– 予測の正確性が高いため、未来のプランニングに役立つ可能性があります。
このグラフからは、持続可能性と自治性に関する指標が過去一年でわずかに下降しているものの、依然として比較的高い値を保持していることが読み取れます。これを基に今後の社会的な方針を見直すことも重要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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 青い点の実績データは、評価の初期時点で0.7から1.0の間に密集しています。
– 予測データ（X印）は、時系列に沿って安定しているものの、多少のばらつきがあります。
– 全体として、直線的な上昇や下降は見られず、横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたデータポイントが外れ値として識別されており、ここでは0.7付近に位置しています。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は実際の評価を示しています。
– 緑色の点（前年）は、前年のデータを示しており、前年と比較しての変動も確認できます。
– 予測（従来の回帰方法）は紫色のラインで示され、ランダムフォレスト回帰が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績値と予測値は、多少の誤差はあるものの、全体として一致しています。
– 前年のデータとの比較では、特に大きな変動は見られず、安定した状態が維持されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の強い相関が見られ、予測の精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データは安定していることから、社会基盤や教育機会に対するポジティブな評価が続いていることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、この安定性は長期的な成長や投資のベースラインとして活用できるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや問題が発生する可能性があることを示唆しており、監視が必要です。
全体として、このグラフは教育機会や社会基盤の評価が比較的高く、安定していることを示しており、今後の戦略や政策立案に有益な基礎データとなります。
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:
以下の点を基に、このグラフを分析できます：
1. **トレンド**:
– 360日間のうち、グラフの時系列データは明瞭な分割を示しています。
– 初期のデータには（2025年7月から9月）高い「WEIスコア」が集中していますが、後半に大きなギャップが生まれるのが見て取れます（2026年6月近辺）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには「異常値」として強調されたデータポイントがあります。これは、他の値から逸脱していることを示しており、社会的な変動や予期せぬ出来事を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実際の過去の「WEIスコア」を示し、グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測データは色分けされ、異なる回帰手法の予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰方法による予測は、過去のデータから大きく外れた値を予測していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実データはスコアの一様な高値を示しており、後半の予測では低下が示唆されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期データの高いスコアは、当時の社会に共生・多様性・自由が十分に保障されていたことを示します。
– 後半の予測（特に低下を示唆する緑色のプロット）は、これらの要素が今後の課題になる可能性を示しています。社会やビジネスにおいては、特にこれらの要素を維持し促進するための新たな政策や取り組みが必要とされるかもしれません。
グラフ全体から、人々は今後の予測に基づく不確かさを直感的に理解し、社会の変革の必要性を考慮するでしょう。
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:
グラフを詳細に分析し、以下のような洞察を得ることができます。
1. トレンド
– ヒートマップの色は時間と日にちに沿って徐々に変化しており、一定の周期性が見られます。
– 特定の時間帯で明るい色が続いており、これはその時間帯の活動量が高いことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 時間帯「16」には濃い色があり、他の時間帯と比べて活動が低いことを示します。
– 特定の日付「2025-07-19」には明るい色が急に減少しています。
3. 色と密度
– 色の濃淡がその時間帯や日付の活動の強さを示しています。黄色に近づくほど高い活動を示し、青に近づくほど低い活動を表しています。
4. 複数の時系列データの関係
– データは主に、朝の時間帯（7-8時）と午後（15-16時）で活動が高まる傾向を示しています。
– 終了時間に近づくと活動が減少しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 早朝と夕方の活動のパターンには、はっきりとした関連性が見られ、特に午後の活動が高いことが観察されます。
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
– このデータは、特定の時間帯での社会活動の増加を示唆しており、例えば福祉施設や公共交通の時間帯調整に影響を与える可能性があります。
– 社会的なイベントや働き方改革のトレンドに影響を与える可能性があり、特定の時間帯にサービスを提供するビジネス戦略の見直しに役立つでしょう。
この分析に基づいて、時間や活動パターンに応じたリソース配置を最適化することで、効率的な運営を目指すことができます。
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:
このヒートマップは、特定期間にわたる個人のWEI平均スコアを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **周期性とパターン**: 一日の異なる時間帯で色の変化が見られ、特定の時間帯に特定の色（スコアの高さ）が繰り返されています。全体として大きなトレンドの変化は見られませんが、時間帯ごとの周期性が強調されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**は特定できませんが、8時と15時の一部時間帯で色が急に変わる部分があります。これはスコアの急上昇または下降を意味します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の変化はスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– **密度**: 特定時間に連続した色が続く場合、スコアが安定していると考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の日付（7月5日から7月20日）間のスコアはある程度安定していますが、各日の時間によって微妙に変化しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは時間帯によって分布し、昼間や夕方よりも朝方に高いスコアが見られます。
### 6. 直感的な理解と社会への影響
– **ビジネスや社会への洞察**: 注目時間帯に高いスコアを示しており、作業効率や社会活動が活発になる時間である可能性があります。この情報は、ビジネスでの作業スケジュール改善や、社会的活動の最適化に利用することができそうです。
– **一般的な解釈**: 人々の活動がピークに達する時間帯は、より高い効率が期待されると考えられます。このヒートマップはそのような最適なタイミングを見つけるための視覚的ツールとなります。
この分析によって時間帯ごとの効率などが理解され、時間管理の改善に役立つかもしれません。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 全体的に一定期間内で不規則な変動が見られ、明確な上昇や下降のトレンドは見えません。
– 一部の時間帯（特に8時や15時）では高いスコアが示され、その後も短期間で高い状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯16時に他の時間帯と比較してスコアが低い日があり、これは外れ値に該当する可能性があります。
– 7月17日以降、22時からのスコアが他と比べて低くなる点が急激な変動として注目されます。
3. **各要素（色、密度など）の意味**
– カラースケールはスコアの高低を示しており、黄色や緑は高スコア、紫や青は低スコアを示しています。
– ヒートマップ形式なので、色の変化で時間帯別のパターンが直感的にわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 各日付は横軸として独立していますが、特定の時間帯で一貫して高いスコアを維持していることが複数確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアにばらつきがあり、特定の時間帯（特に8時、15時）で非常に集中した高スコアが観測されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 高いスコアの時間帯が繰り返し現れることから、特定の活動がこの時間帯に集中している可能性があります。例えば、朝と昼過ぎに社会活動が活発になると言えるかもしれません。
– 低スコアの時間帯については、特に注意を払って改善や対策を講じる余地があるかもしれません。このようなデータは企業が人員配置や労働時間を調整するのに役立つ可能性があります。
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:
この相関ヒートマップを分析すると、いくつかの重要な洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEI項目の間にかなりの相関関係が見受けられ、特に「総合WEI」と他の項目は高い相関を示しています。これから、全体的に関連項目が一緒に変動する傾向がある可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が低い組み合わせとして「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の相関値（0.14）が例外的に低く、これは興味深い観点を提供します。
3. **要素の意味**:
– 色のグラデーションは相関の強さを示しており、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関があります。このため、一目でどの項目が互いに強く結びついているかを察知できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 明らかに社会的および個人レベルでのWEIは互いに関連していますが、教育機会や経済的余裕においては連携が弱いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関を持っていますが、特に「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とは非常に強い相関を持っています（0.96, 0.90）。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップから、人々は社会的および個人のウェルビーイングの共通項を見つけることができ、特に多様性や自由が保障される社会は、全体的なウェルビーイングを高める可能性があります。ビジネスにおいては、多様性の尊重や公正な環境の提供が、従業員の幸福感を向上させる上で重要な要因となるかもしれません。
この分析により、データの背後にある重要な関係やパターンを深く理解し、さらなる社会的またはビジネス的な戦略策定に活かせるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 全体的に箱ひげ図は互いに似た高さを持ち、周期性は見られませんが、各カテゴリのスコアの分布が比較されているため、一定の安定したパターンが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリでは、スコアの下方に外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系整備）」は外れ値が多いです。これらは他のグループと比べてスコアのばらつきが大きいことを示します。
3. **各プロットや要素**
– 各カテゴリの箱ひげ図の高さと範囲は、それぞれのスコア分布の中心と拡散を示しています。色の違いは視覚的にカテゴリの区別を助けています。
4. **時系列データの関係性**
– このグラフには時系列データは直接含まれていませんが、360日間のデータを総合して各カテゴリの比較を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はスコアが比較的高く、ばらつきが少ないことが特徴です。対照的に「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアが低くばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高スコアのカテゴリは安定性や満足度が高い可能性を示唆します。逆に外れ値が多いカテゴリについては、そこに潜む問題に対する注意が必要です。「心理的ストレス」のカテゴリに外れ値が多いことは、ストレス管理やメンタルヘルスに関する対応策が必要であることを示唆しています。また、安定した高いスコアの社会的要素は、持続可能な生活の質向上に向けた積極的な政策が重要であることを示しています。
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:
このグラフは、2つの主成分（第1主成分と第2主成分）に基づくPCA（主成分分析）の散布図です。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察について解説します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分の軸に沿って、データは広い範囲に分布していますが、特定の強いトレンドは見られません。第2主成分についても同様で、全体的に広がっている印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下（第1主成分が-0.5未満）のデータポイントは外れ値として考えられるかもしれません。このポイントは他のデータ点から離れており、異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは点で示されており、それぞれの点が異なる観測を表していると考えられます。密度が高い部分は、特に第1主成分が0.1以上の領域にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データの直接的な関係性を示していませんが、クラスタ状にデータが集まる傾向があります。これは、特定の期間や条件が異なる群を形成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**:
– 各主成分の相関については明確なパターンが見られませんが、第1主成分が0以上の領域において、データ密度が高くなっています。これは社会要因の特定の影響を受けやすい領域である可能性があります。
6. **人間の直感的洞察と社会への影響**:
– グラフから直感的に、複数の異なる傾向が見られることから、社会における異なる要因が相互に影響し合っていることが考えられます。
– ビジネスや政策においては、特定の領域に集中しているプロットのグループが示す要因に注目することで、戦略の見直しや新たな機会を見出すことができるでしょう。
– また、外れ値の分析を通じて、潜在的なリスクや機会を識別することが可能となります。
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。