📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な傾向と異常分析
#### 傾向とパターン
– **総合WEIスコアの傾向:**
– データ全体において、総合WEIスコアは0.62から0.95の範囲で変動しています。
– 初期の期間では、スコアは0.6台で変動し、徐々に上昇を見せながら後半に進むにつれて高い安定したスコアを維持しています。
– 特に2025年7月6日から7月9日、及び7月12日から7月13日にかけて0.8以上の高スコアを保持し、社会的要因の改善がスコア上昇をサポートしている可能性があります。
– **個人と社会平均の動向:**
– 個人WEI平均は比較的安定した状態にありますが、特定期間、特に7月20日以降に下落と上昇の波が見れます。これは個人的なストレスや健康状態の影響の可能性があります。
– 社会WEI平均は、特定の期間（7月6日から7月9日）で高いスコアを示します。これは社会的持続可能性や社会基盤の強化傾向と一致する可能性があります。
#### 異常値
– 提供された異常値の記録は、総合WEIスコアの突然の変動を示しています。例えば、7月2日の0.62は異常に低いスコアとして特定されており、この日は個人の健康状態や経済的余裕が特に低下していると考えられます。
– 逆に、7月9日の異常に高いスコア（0.86875）は、社会的持続可能性や共生・多様性が改善した結果と推測されます。
### 季節性・トレンド・残差の分析
– **STL分解結果:**
– 長期的なトレンドは、社会的要因の改善によるWEIの増加傾向を示しています。これは特に社会的持続可能性と共生・多様性のスコア改善に寄与しています。
– 季節性パターンは検出されにくいものの、週単位で小規模な増減が示唆されています。
### 項目間の相関
– 各項目間の相関を見ると、**社会的持続可能性**と**社会基盤・教育機会**の間の強い相関が目立ちます。これは、持続的な発展と教育の質が互いに影響していることを示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図の分析結果:**
– 各スコアは中央値付近で密集していますが、一部図では外れ値が確認されます。特に、心理的ストレスと自由度におけるスコア変動幅が大きいです。
### 主成分分析（PCA）の考察
– PC1とPC2の寄与率がそれぞれ0.71と0.08となっており、主要な構成要素は主にPC1によって説明されることが分かります。これにより、総合WEIに寄与する要因が向上していることが明らかです。具体的には、社会的要素と個人の自由度が強く影響していると考えられます。
### 総括
このデータセットから、総合WEI、個人、社会平均は全体的に安定しており、一定の改善が見られます。特に、社会的な持続性と多様性の保証がスコア全体に強く影響していることが明らかです。個々の項目ごとに見られる異常値は、他の項目の動きとリンクしている可能性が高く、詳細な原因分析が必要です。全体として、社会および個人の発展が進んでいることを示していますが、局所的な不安定性が軽減されるための更なる対策が必要です。
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
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月）のWEIスコア実績は0.7から0.8の範囲で変化しています。この部分には特定のトレンドが見られませんが、予測線は徐々に上昇する傾向があります。
– 後半（2026年6月以降）のデータは全体的に高いWEIスコア（主に0.8以上）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータには異常値がいくつか存在しますが、後の期間には見られません。
– 2026年6月以降のデータは少なくとも目立った急激な変動や外れ値は観測されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、2025年7月に多く集まっています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、2026年6月以降に位置しています。
– 紫色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）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**
– 実績値と前年のデータは、期間が異なるため直接比較は困難ですが、予測が過去の実績を意識していることが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年データの分布が異なるため相関関係は見られませんが、安定した分布であることが示唆されます。
6. **直感的な理解と影響**
– 人々は初期の予測段階での不安定性に気づくかもしれませんが、後期の安定した高WEIスコアが示されるため、安心感が得られるでしょう。
– ビジネスや社会的観点では、2026年以降に向けての積極的な施策を計画することが可能になるかもしれません。WEIスコアの安定と上昇傾向は、社会の改善やポジティブな成果を示唆していると解釈できます。
この分析は、将来的な戦略計画やリスク管理の基礎として役立てられるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– 最初の期間（2025年7月から10月）には、実績が0.6から0.8の間で分布しています。
– その後、データが空白となり、次のデータは2026年6月から7月に現れます。この期間のデータポイントは0.7から1.0の間にあり、スコアの増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月から10月の期間において、いくつかのプロットが他よりスコアが低い異常値として認識されています。
– この時期の急激な変動はあまりないですが、スコアがまとまっている傾向にあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績を示し、実績のデータが過去に集中していることを示します。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、予測よりも分布が広い傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在の実績と前年のデータを比較すると、前年のデータがより高いスコアを示しており、パフォーマンスが向上していることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 異なる予測モデルの異なる方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）がありますが、どのモデルも小さな予測範囲内に収束しています。
– 決定木やランダムフォレストの予測の範囲が特に狭く、精度が高い可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– ユーザーが直感的に捉えることができるのは、全体的なスコアの改善傾向です。
– この情報は、社会貢献やビジネスの最適化を目的とするアクションに役立てられる可能性があり、特に過去のデータからの学習を重視しています。
– データの期間が空いている点を考慮すると、一定の時期におけるデータの収集や予測の必要性を示唆しています。
このグラフ分析に基づき、今後の活動にはデータ収集の継続と、予測精度を向上させるためのモデル評価が重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期期間の実績データ（青色）は、安定して0.8付近に集中しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。グラフの後半に急激に値が変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に少数の異常値（黒の線で囲まれた点）が見られます。通常の範囲から逸脱していますが、全体としての影響は小さいです。
– 中盤から終盤にかけては、大きな変動が見られます。この変化はモデルの予測（緑と紫の線）によるもので、これが実績（前年）と異なる可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、ばらつきはあるものの、全体的に安定しています。
– 緑色の点は前年のデータで、時間が進むにつれてスコアが上昇しているのがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は明確に区別されています。後期における緑色（前年）データの集積度に対し、予測はかなり高い値を指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間には時間的前後関係がある程度の相関が見られますが、急激な変動があるため、全期間を通した強い相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 時間が進むにつれ、社數スコアが上昇することを示唆するモデルの予測値は、これからの社会動向に対する前向きな期待を反映している可能性があります。この上昇は、政策変更や社会経済的変動の影響を考慮する必要があるでしょう。
– ビジネスや社会的な影響としては、予測が確かならば、関連する施策やリソース配分の調整を通じて、スコア向上が実現できるポテンシャルがあると分析できます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データは二つの異なる時間帯にわかれています。2025年後半は横ばいで、2026年初めはスコアが上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには一つの異常値があり、通常の範囲を下回っています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは2025年の実績データです。
– 緑のプロットは2026年の予測データを示しており、スコアが高めに安定しています。
– ピンクや紫の線は、異なるモデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰）による予測です。特にランダムフォレスト回帰の結果が他よりも高く、信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年のデータが対照的で、2025年はあまり変動がない一方、2026年のデータは上向きのトレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年と2026年のデータセットの間には、経済的な安定性の変化があると見られます。2026年のスコアの分布は全体的に高く、改善が期待されていることがわかります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会的影響**
– 人々はこのデータを見て、2025年の低迷から経済的余裕が増し、2026年にかけて改善が期待できると感じるでしょう。この傾向は社会全体の景気感に影響を与え、消費者信頼感が高まる可能性があります。
このグラフから、将来的な経済的余裕の改善が予測され、それに応じた社会政策やビジネス戦略を考える必要があります。
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:
## グラフ分析の詳細:
### 1. トレンド
– **上昇トレンド:**
グラフの左側（開始時点）のスコアは、0.6から0.8の範囲で密集しており、年の中後半になるとスコアは上昇し、約0.8から0.9の間で新たな集まりを形成しています。
– **周期性:**
周期的なパターンは明確ではありませんが、更新されたスコア範囲の移動が観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値はオレンジ色の大きな円で示されており、通常のスコア範囲（図内エリア）から逸脱しています。
– 最初の期間では、スコアが安定した範囲内にある一方で、後半にはばらつきが減少しています。
### 3. プロットの意味
– **色と形:**
– 青のプロットは実績のスコアを示しており、安定しています。
– 緑のプロットは前年の比較を示し、開始時点に比べて上昇しています。
– 紫、青、ピンク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）の結果を示しています。
– **灰色エリア:**
これは予測の不確かさ範囲を表しており、予測範囲が徐々に狭まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績と前年のスコア比較に基づき、前年と現在の傾向間に若干の改善が見られます。
– いくつかのモデル予測は一致しており、線形回帰が観測値に最も近い範囲で推移しています。
### 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ある一定の相関が示唆されています。
– 初期の広範な分布が、期間の進行とともに集束して、安定性が見られます。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– 人々に健康状態の改善を示唆しており、予測モデルの精度向上が期待される。
– 組織や個人が健康状態の改善施策を講じた可能性があり、今後もこの傾向が持続できるかが注目されます。
– スコアの測定と予測がより精密になり、政策立案や健康プログラムの評価に貢献する可能性があります。
これらの分析を通して、健康状態の向上を示唆するデータトレンドが観察されており、さらなる改善策の策定に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフの初期にはデータが集中しており、後半には別のクラスターが現れています。トレンドとしては、前半のデータはやや下降ぎみで、後半のデータはより高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で数点の異常値があります。これらは全体のトレンドから外れたデータとして目立っています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績」を示し、緑の点は「前年度の比較」を示しています。異常値は黒い円で強調されています。予測は異なる線の色（紫、ピンクなど）で示されています。
– 異なる予測モデルによる線があることから、異なるアルゴリズムが使用されていることがわかります。
4. **複数の時系列データ**
– 一般的な傾向として、過去の実測値と予測値、および前年のデータが明確に区別されています。特に年をまたいでデータが移行しているため、時期ごとの変動の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが全体的に異なる期間で分布しています。
– 初期のスコア範囲は0.4から0.8の間でしたが、後半のデータはよりまとまっており、特に異常値が少なめになっています。
6. **直感的な洞察および影響**
– グラフからは、最初の期間における心理的ストレスの変動が大きく、特に異常なストレス増加が認識され、その後の期間でストレスレベルがやや安定化したことが示唆されます。
– 社会やビジネスへの影響としては、最初の期間でストレスマネージメントやサポートの必要性が高まり、安定化している期間にはその対策が効果を発揮した可能性があります。
このグラフは、心理的ストレスの定量的な評価が可能な有益なツールであり、適切な介入策を策定するための基礎を提供します。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治の指標（WEI）の時系列データを示しています。以下に詳細な解析結果を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として一定のトレンドが見受けられます。特に2025年後半から2026年にかけて、データポイントが左から右へ移動し、若干の偏差があるものの、全体的にWEIスコアは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側（2025年）に、いくつかの異常値が見られますが、右側（2026年）では観測されません。
– 特に青い点（実績）が目立ち、散在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績（実績AI）を示し、黒い円で囲まれた点が異常値を示しています。
– 緑色の点は前年（比較AI）とされるもので、過去のデータを参照していると考えられます。
– 紫、青、ピンク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）に基づいた予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データを比較した場合、実績は予測範囲（灰色の範囲）にほぼ収まっており、予測モデルの精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データと緑の前年データは、似たような分布を形成しており、過去のデータが新しいデータの指標になることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人間の視点からは、WEIスコアが時間とともに安定している様子が見受けられます。予測と実績が一致する中で、社会的な自由度と自治は維持されていると感じるでしょう。
– ビジネスや政策立案において、予測が過去のデータをどの程度正確に反映できるか示されているため、改善策や新たな政策を立案するのに役立つデータとなりうるでしょう。
全体として、データは安定しており、予測モデルによって今後の傾向を読み取ることが可能です。このような情報は、意思決定を行う上で非常に有益です。
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、社会の公平性や公正さを示すWEIスコアの360日間にわたる時系列散布図であり、いくつかの重要な視覚的特徴と洞察が注目されます。
1. **トレンド**:
– 時系列散布図を見ると、初期にはスコアが0.6から0.8の間に集中しており、一定の範囲に収まっていますが、その後急激に値が離れ、0.8から1.0の範囲に移動しています。明確な上昇トレンドが見られ、特に後半で社会における公平性が改善されていることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、特異な値（異常値）が確認できます。これは一時的な社会的変動や問題がキャプチャされている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、緑の点は前年のデータです。灰色の帯が予測の不確かさ範囲を示しており、紫、青、ピンクの線はそれぞれ異なるモデル（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います。
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、予測が実績のスコア範囲をある程度正確にカバーしている様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半の密集したデータポイントから、モデルが過去のデータをある程度正確に捕捉しているが、変動には適切に反応しているとは限らないことがわかる。後半の広がりは予測の不確かさやモデルの改良可能性を示唆しています。
6. **社会やビジネスへの直感的な影響**:
– 初期には安定していた公平性の評価が、後半には改善されているため、社会政策の有効性が向上した可能性があります。また、外れ値の存在は、特定の時期に何らかの社会問題が発生した可能性を示唆しています。ビジネスや政策立案者は、改善が見えた後半のトレンドを強化するため、初期の不安定な要素を分析し対策を講じることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには、期間の初めから中盤にかけて密集したデータポイントが見られ、その後期間の終わり付近に新たなデータ集団が出現しています。
– 初期のデータ集団（青）は0.8から1の間で安定していましたが、後期のデータ集団（緑）は少しばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の〇で示された「異常値」は初期段階にのみ存在し、これは他のデータから若干外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、予測値より若干低下している場面があります。
– 赤い×は「予測値（予測AI）」を示し、青い実績に基づいています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」を表しており、後半でのデータの変化を示唆します。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の青データと赤×の予測が緊密に結びついているのに対し、緑の前年データは中盤以降にシフトしており、異なるパターンを提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の青データと赤の予測は、連動して動くことが多いですが、全体として同様のパターンは見られます。
– 緑のデータはより分散しており、前年に比べた変化を表しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、初期には社会の持続可能性の評価が安定していたが、最近のデータでは変動が広がり出し始めていることを示唆しています。
– この変動は、社会的要因や政策の影響による可能性が考えられます。事業戦略や政策立案においては、これらの異なるトレンドや変動を熟考する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフはスコアが高い状態から始まり、その後急激に低下しています。続いて、再度スコアが上昇し、最後には横ばいの傾向を示しています。安定している部分と、急激に変動する部分が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコア周辺に外れ値が見られ、通常の範囲から外れたデータがあります。これらの外れ値は、特異な要因による変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット**: 実績のスコアを示しており、時間の経過とともにスコアが変動しています。
– **緑のプロット**: 前年のデータを表しており、新しいデータと比較する基準を提供しています。
– **紫とピンクの線**: 予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）の結果を示しており、これらは実際のデータに基づく予測可能範囲と未来の期待値を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 結果は過去のトレンドをベースにした複数の予測モデルと関連があります。これらのモデルは、追加の洞察を与え、将来のスコアの変動を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データは、一部の期間に強い変動を示しており、ある時点では予測と実績が大きく乖離しています。データが密集している部分は、安定した社会基盤または教育機会を示す可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 急激な変動は社会基盤や教育機会の不安定さを示す可能性があります。そのため、政策決定者やビジネスリーダーは、問題のある部分を特定し、適切な対応を検討する必要があります。
– スコアの上昇は、社会基盤や教育の改善を示しており、投資や政策の成功を示している可能性があります。
このような視覚的解析によって、社会基盤や教育機会の現状を把握し、適切な対策を講じるための重要な手がかりを得ることができます。
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:
このグラフの分析結果は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– 時系列全体を見ると、グラフの左側で非常に高いスコア（0.8〜1.0）のクラスターが見られますが、右側ではスコアが低くなり（0.6前後）、ばらつきが増えています。このため、全体的なトレンドは減少傾向にあるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の高スコアのクラスターからの急激な変動が見られます。これにより、均一だったスコアに大きなバラつきが生まれています。
– 外れ値は、直感的に主要なデータトレンドから離れている点です。特に左側には異常値が多く見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示しており、主に初期に高いスコアを示しています。
– 赤い×印は予測値を表し、これが急に低いスコアの位置に集まっていることから、今後のスコアは低下すると予測されています。
– 緑の点は前年の実績を示しており、今年と比べても高いスコアを維持していたことが分かります。
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を比較すると、実績が低下する傾向にあり、予測データもそれを支持しています。
– 前年のデータと現状を比較すると、現在のスコアは悪化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の高いスコアの集まりと、その後の分散したデータの広がりにより、分布の移動が起きていることが分かります。
– スコアの低下は、潜在的な社会的または政策的要因を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スコアの減少は、共生や多様性、自由の保障に対する社会的な取り組みが効果を上げていない可能性を示唆します。
– これにより、政策の見直しや新たな戦略の導入が求められるかもしれません。
– ビジネスにおいては、このスコアの動向が社会貢献や取り組みの指針となり得ます。
全体として、現在のトレンドは憂慮すべき点が多く、改善策を検討する必要があることが示唆されています。
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、総合WEI（ウェルビーイング指数）に関する時系列の視覚的情報を示しています。このグラフから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期には低いスコア（濃い青〜紫）が多く見られますが、期間を通じて徐々にスコアが上がり（緑や黄色）、その後元に戻る傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月7日にはスコアの急上昇が確認できます。この期間に何か特別なイベントや政策変更があった可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化（紫から黄色）は、スコアの変化を示します。スコアが高いほど明るい色（緑や黄色）になっています。
– 時間軸において、特定の時間帯（例：7時、8時、15時、23時）が他よりも顕著に変化していることが見受けられます。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯におけるスコアの変動には互いに関連があることが示唆されますが、具体的な関連性はデータの背景情報が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に15時以降）にスコアが高くなる傾向が見られ、時間帯による行動変容が考えられます。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**:
– このデータから、生産活動や生活満足度に関わる何らかの外的要因がきっかけで、特定の時間帯に人々の幸福度が上昇した可能性があります。これは企業や政策立案者が特定の行動や施策を講じる際の参考になります。
このグラフは、特定期間における社会活動や政策の効果を測るための貴重な手がかりを提供します。特にスコアが高まった期間の要因をさらに調べると、有益な施策の発見に繋がる可能性があります。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごと（7時、8時、15時、18時、19時、23時）のスコアが色で示されています。
– 特定の時間帯での変化はありますが、劇的な上昇や下降のトレンドは見られません。全体的に横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日から7月18日にかけて、8時と15時に黄色を示す日が多く、これは他の日よりも高いスコアを示しています。
– 特に7月15日は、他の日に比べてかなり高いスコアが観察されており、一時的な上昇と言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、スコアの変化を暗示しています。黄色は高いスコア、紫や青は低いスコアを示しています。
– 各時間帯ごとの色の変化が、その時間帯の活動の変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯の色の違いは、その時間帯ごとの活動レベルや環境の変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と15時は他の時間帯より高いスコアを示すことが多く、一定の活動のピークがある可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– 習慣やライフスタイルの変更、特に8時や15時に関連する活動が社会における生産性や幸福感に影響を及ぼす可能性があります。
– 業務時間や生活習慣のデザインにおいて、こうしたピーク時間を考慮すると、個人や組織の効率向上につながるかもしれません。
このグラフは、特定の時間帯の効率や生産性に関連する分析に利用でき、労働環境や働き方の最適化に役立つ可能性があります。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– グラフは全体としては周期的に色が変わるパターンが見られます。特定の時点でスコアが変化しています。
– 期間における午前7時〜10時、午後16時〜18時の時間帯は特に顕著な変動が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午前7時、午後16時と19時から明るい色があり、スコアが高い状態が続いていることが示されています。
– 午前8時、午後15時は様々な色が連続しており、スコアの変動が大きいことを示しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は値の高低を示しています。明るい黄色は高いスコアを、暗い紫は低いスコアを示します。
– 各時間帯での日々のスコアの動向を視覚的に把握しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に午前7時〜10時および午後16時〜18時の間に類似したスコアパターンが観察され、これらの時間帯でのイベントまたは行動の影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、明るい色が一定の時間帯に集中しており、特定の行動や社会的活動のピーク時間を示している可能性があります。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– 特定の時間帯でのスコアの高まりは、社会的な活動や関心の集まる時間帯を示している可能性があります。例えば、通勤時間やイベント開催時間と関連付けることで、マーケティング戦略や社会政策の策定に役立つかもしれません。
– また、急激な変動が見られる時間帯は、社会の急激な変化や外部要因の影響を反映している可能性があります。
このヒートマップは、時間帯ごとの社会的ダイナミクスを直感的に理解するのに有効であり、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供します。
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:
ヒートマップの分析結果とそこから得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– これは相関ヒートマップで、時間的トレンドを示すものではありません。数値は異なるWEI項目間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおける外れ値や急激な変動は、相関係数が他と大きく異なるところで判断します。大部分の項目が0.5以上の正の相関を持つ中、特に低い値（例: 個人WEI（経済的余裕）の相関）は外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色に近いほど高い相関（1に近い）、青色に近いほど低い相関（0に近い）を示しています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.90）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各WEI項目間の関係性を示しています。高い相関を持つ項目同士は、共通の要因に影響されている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関関係が多い（例: 個人WEI平均と社会WEI平均の相関は0.80）。これは、個々の幸福感や満足度が社会全体の幸福度に密接に関連していることを示す可能性があります。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目との相関が低く、独立性が高いと判断できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会全体の幸福度（総合WEI）は、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と強く結びついているため、社会政策を考える上で、多様性と自由の保障が重要であることが示唆されます。
– 経済的余裕が他の要因と関連が薄い点は、経済的な施策が単独では社会的幸福感を高めるのに十分でない可能性を示しており、複合的なアプローチ（心理的ストレス低減など）が必要でしょう。
この情報は、社会政策の立案や実施において、多様な要因を考慮することの重要性を強調しています。
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:
この箱ひげ図は、複数のWEIカテゴリにおけるスコアの分布を比較しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド:**
– グラフは短期的なトレンドよりも、異なるカテゴリ間の比較に重きを置いています。各カテゴリのスコア範囲と中央値が分かります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のカテゴリ（例えば「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自活生）」）には外れ値が見られます。これらは異常的な高スコアまたは低スコアを示すデータポイントを表しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 箱の範囲はデータの第1四分位数から第3四分位数までを示し、中央値は箱内の線で示されています。ヒゲは通常、データの最小値と最大値を示しています。
– 色の違いは、カテゴリ間の視覚的な区別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– このグラフ自体は時系列ではないため、具体的な時間的関係性は示されていません。ただし、異なるカテゴリ間の比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値がより高く、比較的狭い範囲にデータが集まっているのが特徴です。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自活生）」は広い分布を持ち、多くの外れ値が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 各カテゴリの分布を比較することで、特定の領域における安定性や変動性を理解しやすくします。
– 「社会WEI（持続可能性と自活生）」のスコア分布が広く、外れ値も多いことから、持続可能性と自立可能性に対する取り組みの状況が様々であることを示唆しています。これは、ビジネスや政策においてより一貫した支援や評価が必要である可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアが高いのは、心理的なストレスが比較的良好に管理されていることを表しているかもしれません。
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、社会カテゴリーに属するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。主成分1と主成分2という二つの軸にデータがプロットされています。このグラフから得られる洞察について分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– データは、第1主成分に沿って右上がりに広がっています。これにより、主成分1が重要なトレンドを捉えている可能性が高いです。
– 第2主成分は十分に広がりが少なく、主成分1ほどのバリエーションは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られません。データの分布において、第1主成分も第2主成分も比較的均等に分布していますが、逆に端に位置するいくつかの点が目立つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の密度が所々異なり、特に右上に密集している領域が見られます。これはその領域の属性を共有するデータが多いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析自体はデータの分散を捉えるものであり、時系列的な関係性を直接示すものではありません。ただし、もし時系列データがあるとすれば、第1主成分に沿って変化する物事が多いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間にわずかな正の相関が見られます。データの広がり方に基づいて、第1と第2主成分の間にある程度の関連性がある可能性がありますが、主成分1がより影響力を持っていることが伺えます。
6. **人間が感じる直感および社会への影響**:
– このグラフは、多様な要素が共同で作用し、社会的な現象を捉えている可能性があることを示しています。
– 主成分1が大局的な変動や要因を強く反映している可能性があるため、それに関連する社会的要因が特に重要である可能性があります。
– ビジネスにおいては、主成分1に対応する要因が、マーケットやトレンドに影響を与える主なドライバーである可能性があります。
このPCAの結果を利用し、データの主要なトレンドを理解し、さらなる分析やアクションを取る起点とすることができます。
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。