📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 要約と分析
### 1. 時系列推移:
– **総合WEIスコアの傾向と変動:** 初期の7月初旬（1日〜5日）は0.62から0.75と、相対的に小さな変動が見られます。その後、6日と7日には急激に上昇し、0.88に達しています。19日以降はスコアが0.68まで下がり、変動が大きくなります。これらの変動は社会や個人のWEIに影響されています。
– **個人WEI:** 7月上旬は横ばいで0.62から0.7程度、しかし7日〜8日に急上昇し、8日以降は再び一定の範囲に留まります。
– **社会WEI:** 初めの変動は大きくないが、7日から急激に上昇し、0.9を超える高水準に達しています。特に、6日から9日にかけての上昇が顕著です。
### 2. 異常値:
– **異常値の位置:** 特に7月6日と7日の上昇と、19日の下落は目を引きます。これらは異常値として記録されています。
– **考えられる要因:** 社会的イベントや新しい政策・法律の施行などが考えられます。急激な変動期間には、ニュースや社会運動の影響が考えられるでしょう。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **長期的トレンド:** 全体的に7月上旬から中旬まで上昇した後、19日を境に下降トレンドが存在します。
– **季節的なパターン:** 短期間での周期的な上昇と下降は、社会的イベントや政策変更に敏感な項目が寄与している可能性があります。
– **残差:** 説明できない変動は、データのノイズや測定誤差、あるいは予期せぬ出来事が原因と考えられる不規則な要素です。
### 4. 項目間の相関:
– 経済的余裕、心理的ストレス、健康が個人WEIに寄与しています。社会WEIでは特に多様性・自由の保障、公平性が高く、相関しています。これらの要因はグローバルな社会進展と幸福指数に関連ありそうです。
### 5. データ分布:
– **箱ひげ図:** WEIスコアのばらつきは、個々の項目ごとに異なりますが、特に7月中旬以降、上昇傾向が強くなっており、スコアの中央値も上がっています。
– 外れ値としては、社会指数の一部がこれを示す可能性があるが、特定しづらい変動も多々あります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析による寄与率では、PC1が0.71と高く、データ内の大部分の変動を説明しています。PC2は0.08であり、主要な要因となる二次的側面を探ることになるでしょう。
– 主にPC1の寄与は、個人と社会の健康、経済的余裕、自由度、公平性から構成され、これらがウェルビーイングに強く影響を与えることを示しています。
このデータセットに基づく分析で分かったことは、社会的及び個人的な要素がWEIに大きな影響を与えている点です。特に、社会的イベントの影響、社会の公平性・多様性、個人の経済的・心理的要素がWEIスコアに反映されることが確認できました。WEIの動向は社会的な動きに対する敏感度を表しており、それは政策立案や社会変革の理解に寄与します。
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**
– **初期の期間**: グラフの最初の部分では、WEIスコアは0.6から0.8の間で変動しつつ上昇しています。
– **中期から後期**: スコアは0.8付近で横ばいの状況が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上で白い丸で囲まれたデータポイントは異常値（外れ値）として示されています。ただし、大きな急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**は青色の点で表示され、基本的に0.7から0.9の範囲で安定しています。
– **予測の不確かさ範囲**は灰色のゾーンで示されており、予測の信頼区間を表しています。
– **予測の手法**として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われ、それぞれ異なる傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと赤い×印の予測データを比較すると、実績値が概ね予測データの不確かさ範囲の中に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、WEIスコアがほぼ一定レベルの範囲内にあることを示しています。
– 予測モデル間の違いは一定の勾配を持ちつつ大きな発散は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、スコアが安定しているため、社会的な状況が相対的に安定している可能性があることです。
– 急激な変動や大きな外れ値がほとんどないことから、現段階では特段の異常や危機はないと考えられます。
– 継続的なモニタリングが必要で、先行きの予測に対して慎重に対応する姿勢が求められます。
このような視点から、WEIスコアの動向を注視し、予測モデルの精度や信頼性をアップデートすることが大切です。
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**:
– 実績データの初期（7月初旬）は上昇傾向にあります。その後、比較的安定した状態が見られ、幅のある横ばいトレンドとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには異常値がいくつか存在し、これらは標準的なパターンから逸脱している点で注目されます。ただし、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータであり、各プロットが一日ごとのスコアを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、予測が一致する可能性の範囲を表しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）と他の予測モデル（緑と水色の線）により、将来の傾向が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる方法で将来を見通していますが、どれも将来的にわずかな上昇や安定を予測しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIの点は、予測モデルの不確実性範囲内に多く収まっており、実績データに対するモデルの予測力が全体的に健全であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 現状の安定した状態は、今後の戦略や行動において安心感を与える可能性があります。ただし、複数の異常値の存在は、特定の状況での予期せぬ変動を示唆しており、警戒を要する状況でもあります。
– ビジネスにおいては、安定したスコアが継続していることは、リスク管理が有効に機能していると認識される可能性があります。しかし、予想外の結果に備えて異常値の背後にある原因を調査した方がよいでしょう。
このグラフ全体として、適切な予測範囲と将来の予測に基づくリスク管理の両方が、社会的またはビジネス的な取り組みにおいて意識される必要があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**：
– 実績値（青いプロット）は、最初の数日間でいくつかの変動が見られるものの、その後は比較的安定しています。大きく上昇または下降するというよりも、横ばいの傾向が見られます。
– 各予測手法もほぼ横ばいの状態を示しており、大きな変化は予測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 最初の数日間にある低いスコアの点はいくつかの外れ値として認識されています。以降はデータが比較的一定の範囲内に収まっています。
– 外れ値は特定の期間に集中しており、特定の要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素**：
– **青いプロット**は実績のWEIスコアを示しています。
– **赤いX**は予測スコアで、実績値とほぼ一致しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、実績値と予測値の変動を許容する範囲として見られます。
– **異なる色の線**は複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を表しています。
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ズレは見られず、予測は実績をうまく捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績と予測は高い相関関係を持っていると考えられます。予測は短期的な変動を除けば、実績に忠実です。
6. **直感的インサイトおよび社会への影響**：
– このグラフは社会的なWEIスコアの現状と予測を視覚化しており、短期間内で大きな変動がないことから安定した社会状況が保たれている可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、予測の安定性を利用して、長期的な計画を安全に進められることを意味します。
全体として、このグラフは予測モデルが現状を精度高く把握していることを示しており、安定した状況下であると解釈できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、WEIスコアは高い水準を維持しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は上昇傾向を示しており、時間の経過とともにスコアが上がることが示唆されています。
– 線形回帰と決定木回帰（青と緑の線）は比較的安定して通常よりも少ない変動を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値として認識されるデータポイント（黒い丸）が見られます。これらは急な変動や異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、未来のデータがこの範囲に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**:
– 予測データのうち、ランダムフォレスト回帰がやや強気であるのに対し、他の手法はより安定した予測を立てています。これはモデルごとの傾向を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高スコアに集中しており、全体的に安定していますが、一部の外れ値は特定の経済的イベントや個別の要因により発生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**:
– WEIスコアが高く安定していることは、多くの個人が経済的に安定しているか、もしくは改善していることを示しています。
– ただし、外れ値の存在は特定のグループで経済的不安定がある可能性を示唆しており、その要因を調査することでさらなるサポートが必要な領域を特定することが重要です。
– ランダムフォレストが上昇トレンドを示していることから、今後の経済政策や個人の経済的支援が功を奏している可能性があります。
このようなデータの洞察は、政策立案者や企業による戦略的意思決定に寄与し得ます。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人のWEI（健康状態）の時系列データを示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、全体的に横ばいです。一部、わずかな変動がありますが、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示しますが、全体として若干の上昇傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点の外れ値が黒い円で囲まれています。これらの点は、他のデータポイントと比較して著しく異なるスコアを示しています。
3. **要素の意味**:
– 青色の点は実際の健康状態のスコアで、予測された値は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさの範囲を示しており、実績値が大部分この範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線が並行しており、それぞれのモデルが別々の予測を示していますが、全体の傾向に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点は、スコア0.6から0.8の間に集中しています。この範囲が個人の健康状態の通常の水準を示していると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 横ばいのトレンドは、個人の健康状態が安定していることを示しています。特に大きな変動がないため、急激な健康状態の悪化や改善は予測できません。
– グラフから直感的に、人々は現在の健康状態を維持する必要性を感じるでしょう。また、予測が若干の改善を示しているため、健康を維持する取り組みが効果を発揮していると理解される可能性があります。
– ビジネスや社会では、安定した健康状態は医療費の抑制や生産性の維持に寄与するため、重要な指標となります。
このグラフは、個人の健康状態の現在の水準を把握し、将来的な傾向を見極めるために有用です。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– 最初の数日間、WEIスコアは上昇し、その後横ばいまたはわずかな下降傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期と中盤にいくつかの外れ値が見られます。特に低いスコアのデータポイントがいくつか異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データで、分布に広がりがありますが、中央値付近に集中しているようです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データの分散を取り囲んでいます。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。いずれもやや異なる予測をしていますが、全体として似た傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で、一部の外れ値を除きおおよその一致があります。
– モデル間で類似の傾向があることから、予測に対する信頼性がある程度あると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測モデル間の正の相関が見られますが、実績データに対する完全なフィットにはなっていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は初期のスコアの上昇についてポジティブに捉えるかもしれませんが、その後の横ばいは改善の必要性を示唆しています。
– ストレス管理やケアの強化が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会では、ストレス管理プログラムの効果測定や調整にこうしたデータが役立つでしょう。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のスコアは、全体的に0.7から0.9の間で横ばいになっているようです。特に目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰の紫線）は、将来的にわずかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイント（青丸で囲まれた黒）が異常値としてマークされています。これは観測された値が通常の範囲を超えていることを示します。
– 異常値は0.6付近に多く見られ、一般的なスコア範囲（中央値付近）よりも低くなっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の観測データを示し、黒い丸で囲まれた点は異常なデータポイントを示します。
– 灰色の範囲は予想の不確かさを示し、この範囲内での変動は特に驚くべきことではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは横ばいであるのに対し、予測データは微妙に下降しています。実績データと予測データの間に直接的な相関関係は見られないかもしれませんが、予測が実績よりも挑戦的な状況を示す場合があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に均等に分布しており、0.8付近に最も集中しています。
– 異常値はデータの上下に広がっており、特に際立ったパターンはありません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 実績のデータが横ばいであることから、個人の自由度と自治のスコアは安定していると考えられます。これは、社会的に大きな変化がないことを示唆しています。
– 予測データが若干低下傾向を示しているため、将来的には社会の動きや政策の変化が個人の自由度と自治に影響を与えうる可能性を示唆します。このため、社会の動向や政策の動きに注目することが重要でしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– WEI（公平性・公正さ）スコアは、最初の約10日間は高めで推移し、その後急激に低下している。
– グラフの後半には、再びスコアが安定し高くなるが、予測データはフラットな傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中にいくつかの急激な落ち込みが見られ、その期間中には異常値として認識されているデータポイントが多い。
3. **各プロットや要素**:
– 図は実績値（青い点）と予測値（赤い点）を示しており、実績が予測と大きく乖離する箇所がある。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、その中に実績の大半が収まっていることから予測の精度は比較的高い。
– ランダムフォレスト予測（ピンクの線）は他の予測に対し少し異なる動向を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測が存在しており、全体的な傾向は概ね一致している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には高い一致が見受けられるが、一部期間でのずれが確認できる。
6. **直感的な理解と影響**:
– スコアの急激な変動は、社会情勢や政策変更など外部要因による可能性が高く、そのため予測の修正が必要。
– ビジネスや社会的には、スコアが低下する期間に特別な注意が必要であり、早期の対応が求められる。
– WEIスコアが高いときは、社会的に安定している可能性が高く、この期間に新たな施策を打ち出す好機と捉えられる。
このグラフの分析は、政策決定者やビジネスリーダーに対し、社会的公正を維持・向上するための判断材料となるだろう。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド:**
– 実績のデータ（青い点）は大部分が0.8から1.0の範囲内で横ばいですが、わずかに上昇傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも将来的な上昇を示していますが、ランダムフォレストの上昇が特に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 数個のデータポイントが異常値としてマークされています。これらはトレンドから外れており、特定の問題や改善の必要性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点が実績データを示しています。
– 異常値は黒い丸で囲まれています。
– 予測の不確かさはグレーの領域で示され、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と各予測モデル間での乖離が見受けられます。ランダムフォレスト回帰は特に楽観的な未来を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測の信頼区間が広いため、予測の信頼性には一定のバラツキがあり、異なった予測モデル間での結果の違いにも留意する必要があります。
6. **直感的な感じとその影響:**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、持続可能性と自治性における安定した成長可能性です。ただし、異常値は注意が必要で、これらの原因を特定し対策を講じることでさらなる改善が可能です。
– ビジネスや社会への影響としては、全体的なスコアの上昇は持続可能性の高まりを示しており、企業のESG（環境、社会、ガバナンス）戦略においてポジティブな兆候です。
このように、データの傾向や異常を理解することで、持続可能性に関するより良い戦略の策定が可能になります。
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:
分析対象のグラフについて以下の洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間中に緩やかな上昇傾向が見られます。この期間に大きな上下動はなく、比較的一貫しています。
– 予測データ（X印）は、決定木とランダムフォレスト回帰の2つの異なるモデルで示されており、それぞれ異なる傾向を示しています。決定木は横ばいに近く、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいては、開始早期に数点の外れ値が見えます（黒い円で囲まれている青い点）。しかし、これらは後に安定します。
– 予測データに大きな急変は見受けられません。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績を示し、X印は予測を示しています。
– 黒い円は統計的に異常な値を指し、注意を要する部分です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、予測の信頼性を考慮する際の目安になります。
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大きな乖離は見られません。全体的に、実績の傾向をある程度予測が捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列内での大きな相関関係や周期性には特段言及するべき特徴は見られません。
– 分布としては大部分が0.8以上の高いスコア範囲に収まっています。
6. **直感的な感じる要素および影響**:
– 全体として高いスコアを維持しているため、社会基盤・教育機会が比較的安定して提供されている印象を受けます。
– 外れ値が初期に見られるため、一部の時点で指標が不安定であった可能性があり、何らかの要因が改善されたか、または一時的な変動であったことが予想されます。
– ビジネスや政策の観点からは、この安定した指標を維持しつつ、外れ値と予測の不確実性を考慮した適切な対策が重要となります。
これらの洞察をもとに、更なる詳細な分析や対策が考えられるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データのスコアは概ね安定しており、水平に推移しています。ただし、期間の後半に一部のデータポイントが急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上で丸の中にプロットされている点は外れ値として識別されています。これは、特定の時期にスコアが大きく変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクとシアン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）の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データが共に表示されています。それにより、実際の動きと予測の精度を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、おおむね0.8付近で安定して分布しており、一部の期間で0.6まで落ち込んでいます。
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**:
– グラフの実績データが全体として安定しているため、社会的な指標（共生・多様性・自由の保障）に対して安心感を感じることができます。
– 急激なスコアの低下が発生したとき、何らかの社会的変動や問題への対処が必要かもしれません。これが実際に起こることで、企業や政策立案者はこの不安定性に対処するための戦略を考える必要があります。
– 予測モデルの精度評価も重要です。異なる予測手法を比較することで、予測の信頼性を高め、将来の社会変動に適切に対応する準備をすることができます。
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:
このヒートマップは、ある30日間にわたる総合WEIスコアの変動を時系列で示しています。以下の分析を行います：
1. **トレンド**:
– 時間帯におけるスコアの変化は日によって異なり、特定の周期性は明確には見られません。
– 全体的に7月5日から14日にかけてスコアは高く、15日以降はやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月19日に一部の時間帯で低いスコアが観察され、これは外れ値と見なされる可能性があります。
– 7月15日から16日にかけて、特に目立つ急激な色の変化があり、スコアの変動が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しています。濃い色（紫色）は低いスコア、明るい色（黄色）は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアの差があるため、日内の活動レベルやイベントに依存している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば15時や19時）の方がスコアが高い傾向があり、活動が活発であることを示しているかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、社会の活動が活発になる時間帯があり、その時間帯に高いスコアが見られるという特徴が読み取れます。
– これらのデータは、効率的なリソース配分やマーケティング活動などのビジネス戦略に利用できる可能性があります。
– 特定の日に低下するスコアは、社会的なイベントや天候など外部要因の影響を反映しているかもしれません。
このようなヒートマップの分析を通じて、人々やビジネスはより良い意思決定を行うための洞察を得ることができます。
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:
以下の点について、グラフを分析します。
1. **トレンド:**
– 色の変化が時間の経過につれて見られる。初期は濃い色が多く、後半にかけて明るい色が増える。この変化はスコアの上昇を示している可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日付でスコアが急激に変化している様子はないが、日中の特定の時間帯においてスコアが集中している箇所が見られる。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示している。
– 特に午前8時と午後15時-16時にかけて、スコアが高まる傾向がある。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各日の異なる時間帯でスコアが表示されており、これらが広い時間帯にわたり変動している。特定の時間帯でのスコアが日によって一貫しているように見える。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の時間帯（例えば、午前8時や午後15時）で、高スコアが頻繁に現れており、特定の活動があるかもしれない。
6. **直感的な感じと影響:**
– このグラフから、人々の活動や作業の成果が特定の時間に最高になりやすい傾向を示唆している可能性がある。
– ビジネスや社会における効率的な時間管理またはピーク時間に合わせた戦略構築のために活用できる情報が得られるかもしれない。
総じて、個人の活動や効率性の変動を視覚化しており、タイムマネジメントの改善や戦略の最適化に役立つデータを提供していると考えられます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 7月5日から14日にかけて、特定の時間帯でスコアが上昇し、緑から黄色に移行しています。
– 7月1日から7月4日までは全体的にスコアが低く（青色が多い）、その後上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、7月9日、7月15日付近での急激なスコアの上昇（黄色）が観察されます。
– 7月20日以降は再びスコアが低下する傾向にあります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、緑～黄色が高スコア、青～紫が低スコアを示します。
– 色の分布から、特に昼と夜の特定の時間帯でスコアが一定のパターンを示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– データは日付と時間帯で構成され、各時間帯のスコアがヒートマップで示されています。特定の時間帯における周期性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前から昼にかけての時間帯で高めのスコアが多く観察され、夕方から夜の時間帯では若干の低下が見られます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 時間帯ごとにスコアが変化することから、特定の時間に社会活動が活発になる可能性が考えられます。これにより、社会的なプロモーションやイベントの適切なタイミングを決定するのに役立つかもしれません。
この分析は、特にスコアが高い時間帯を特定することで、効率的な活動の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:
### 視覚的特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しており、トレンドではなく、各項目間の関連性を視覚化しています。主に30日間のデータに基づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、他の相関値と比較して特に低い相関（青色または淡い色）が目立つ場所が該当します。「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が低い場合が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤色に近いほど相関が高く、青色に近いほど相関が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは時系列データではなく、期間中の相関を示しています。したがって、時系列での変化ではなく、項目の関連性に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.90）を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI（健康状態）」と高い相関（0.72）を示している一方で、「個人WEI（経済的余裕）」との相関は低い（0.19）です。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 社会の多様性や共生が高いほど、総合的な社会的幸福度（WEI）が高まる傾向がうかがえます。
– 健康状態と心理的ストレスの間の相関は、個人の精神的健康が身体的健康にも影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 経済的余裕が他の要素と低い相関を示していることは、他の社会的要素とは独立している可能性があり、経済支援だけでは広範な社会的改善が難しい場合があることを示唆します。
このヒートマップは、社会や個人の生活の様々な側面がどのように関連しているかを理解する上で重要な視点を提供します。ビジネスや政策の策定においては、特定の要素間の強い相関を念頭に置いて戦略を立てることが効果的であることを示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 各カテゴリにおいてトレンドを見ると、一定の範囲内で大きな変動はなく、横ばいといえるカテゴリが多いです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **個人WEI（経済的余裕）**と**社会WEI（共生、多様性、自由の保障）**で外れ値が見られます。これらの外れ値が示すのは、通常の範囲外のスコアを持つ群が存在するか、特定の個人や地域で例外的な状況がある可能性があるということです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各箱ひげ図は、対応するWEIタイプのスコア分布を示しており、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までをカバーしています。ひげはデータの範囲を示し、外れ値は丸で表示されています。
– 色の違いは、カテゴリ別の視覚的区分を提供しており、特定の傾向に着目しやすくしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 本グラフは30日間のスコアを表していますが、単一の箱ひげ図として時間変化を示しておらず、直接の時系列関係は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **総合WEI**と**個人WEI平均**は比較的高い中央値を持ち、安定していることがわかります。
– 対照的に、**社会WEI（生態系整備、教育機会）**は分布の範囲が広く、変動が大きいことを示しています。
### 6. 直感的な人間の印象と社会・ビジネスへの影響
– このグラフから直感的に感じるのは、個人レベルで経済的に余裕がある集団があり、それが社会全体のWEIに影響を与えている可能性があるということです。
– 社会的には、教育機会や生態系整備に関しては地域や個人間の格差が存在する可能性が示されています。
– ビジネスにおいては、これらの格差がマーケットオポチュニティと結びつけられ、特定の分野での支援やサービス提供に役立つかもしれません。
この分析に基づいて、社会政策やビジネス戦略に役立つ洞察が得られることでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは、7月1日から7月15日にかけて緩やかに上昇し、その後やや下降しています。これは、一定の成長期の後にやや停滞または減少期に入っていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）プロットを見ると、特に7月8日から7月15日にかけて急激な変動があります。この期間に何らかの異常な事象やイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observedプロットは全体の動きを示しており、基本的な増加傾向が見られます。
– Trendプロットは長期的な変化を示し、成長トレンドを表しています。
– Seasonalプロットは短期的な周期性を示しており、特定の周期で上下動しています。
– Residualプロットは、説明されない変動成分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節成分の組み合わせであり、特にトレンドの上昇が全体の上昇に寄与していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分と残差が各ポイントで逆方向に増減している時期があり、特定の期間に短期的な変動が大きくなることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体的なトレンドから、社会の特定の指標が成長傾向にあることを示しています。しかし、一時的な変動も存在するため、安定した成長を維持するための戦略が必要です。
– 特に急激な変動の背景を詳しく調査することで、より正確な予測や対応策が立てられるでしょう。
– ビジネスや政策立案者は、このデータから成長の兆しを捉えつつ、変動要因に注意を払い、持続可能な戦略を考える必要があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解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**
– トレンドのグラフは全体的に上昇しています。特に前半では緩やかに上昇し、後半で一旦ピークを迎えた後、少し下降しています。これは、個人WEIスコアが継続的に改善していることを示唆していますが、最近になってやや減速しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットにおいて、一部の大きな変動が見られます。この変動は予測不能な要因によるものであり、特定の出来事や要因がスコアに影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Observed」は観測された総合的なスコアを表し、「Trend」は基調の流れ、「Seasonal」は周期的な変動、「Residual」はこれらを取り除いた残差を示しています。
– 「Seasonal」プロットで見られる狭い範囲の振動は、周期的な効果が小さいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」は、他の「Trend」「Seasonal」「Residual」の要素の合成であり、全体として理解できます。これらの分析により、なぜ観測結果がそのように変動するのかを特定する手助けをします。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Residual」で見られる不規則な変動からは、相関関係を見出すのは難しいですが、一度大きな変動を起こすと続けていくつかの小さな変動が起こるようなパターンが見られます。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 人間が直感的に捉えるものとして、個人WEIスコアが短期間で改善していることにポジティブな印象を受け、その改善が一時的なのか長期にわたって続くか、または何がスコアの増減に影響を及ぼしているのかを考え始めることでしょう。
– 社会的には、個々のウェルビーイングの向上が観察されるため、政策やプログラムの効果が出ている可能性が考えられますが、急激な変動を引き起こした要因を特定して対策を講じることで、さらに安定的な改善が期待されます。
この分析を元に、長期的な上昇トレンドを保ちつつ、急変動を最小限にする施策を考えることが重要です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**
– 観測値 (Observed) のグラフは複雑ですが、全体的なトレンドは緩やかに上昇しています。特に月の中旬にピークがあります。
– トレンド (Trend) のグラフは全体的に緩やかに上昇しており、一定の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値においては7月の後半に急激な減少が見られます。
– 残差 (Residual) においては、7月の前半から中旬にかけて急激な増加および変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値 (Observed) はデータの実際の観測結果を示しています。
– トレンド (Trend) はデータの長期的な動きを示しています。
– 季節性 (Seasonal) のグラフはデータの周期的な変動を表し、一般的には小さい波のような形状です。
– 残差 (Residual) は観測値からトレンドと季節性を除いたランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性が観測の動向に大きな影響を与えているようです。特に、季節性の変動は観測の細かいアップダウンに寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 残差がいくつかの期間で高くなっており、これがトレンド上の一時的な異常を示す可能性があります。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– 全体として上昇傾向が続いているため、社会的な状況が改善されていることを示唆しているかもしれません。ただし、観測の変動が激しいため、短期的には不安定さがあると考えられます。
– ビジネスや政策の観点では、7月後半の急激な変動を注視し、対応策を考えることが重要です。このような短期的な変動は、特定のイベントや外部要因によるものかもしれず、それに対する適切な対策を検討すべきです。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果をプロットしており、特定の時間的なトレンド（上昇、下降）ではなく、データの分布やクラスタリングのパターンに注目しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下あたりに一部の点が分散しているように見えますが、特に明確な外れ値は確認できません。
– データは比較的散らばっており、一部に密集する傾向があります。
3. **プロットや要素**:
– 点は恐らく異なる観測日や要因を示しており、第1主成分と第2主成分に基づいた分布を示しています。
– 第1主成分が分散の多く（貢献率 71%）を説明しているため、この軸に沿ったクラスタリングが重要です。
4. **時系列データの関係性**:
– これは主成分分析の結果なので、時系列というよりは各データポイントが異なる時期や状況を代表しているかもしれません。
– 複数の要因が第1および第2主成分上でどのように分布しているかを確認します。
5. **相関関係や分布**:
– データポイントは斜めに広がる傾向があり、第1主成分が多くの分散を説明していることを示しています。
– 第2主成分の貢献率が8%と低いため、垂直分散の影響は少ないです。
6. **直感的および社会的影響**:
– この分析は、社会的な要因がどのように相関しているのか、どの要因が強く影響を及ぼすのかを示しています。
– ビジネスや政策決定において、特に重要な変数や要因を特定し、リソースの配分や戦略の見直しに役立てることができます。
– 多くのデータが第1主成分に沿って分布しているため、この方向での変動が社会的に大きな影響を与え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。