📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移**:
– 総合WEIの全体的な傾向を観察すると、7月1日から25日にかけて、特に7月6日から9日の間にスコアが上昇し、その後はやや安定して高水準を維持しています。
– 一方で、7月19日以降に一時的な下降が見られ、その直後に再び上昇するという変動パターンが認められます。
2. **異常値**:
– 7月2日、3日、19日、20日、22日、24日などの日付において異常値が検出されています。特に7月2日には急な落ち込み（0.62）が見られ、同様の変動は7月19日にも（0.68）が確認されています。
– これらの異常値は、短期間での社会や経済イベントの影響の可能性を示唆しています。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– 長期的なトレンドは、7月初旬から中旬にかけての段階的な上昇を示しています。
– 季節性のパターンはデータの短期間では確認しにくいですが、週単位で小さな波があるようです。
– 残差成分は異常値に関連することが多く、社会的状況や政策変更が原因である可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップからは、個人の経済的余裕と社会の公正さ、持続可能性と自治性が強く関連していることが示唆されます。
– また、個人の心理的ストレスと自由度と自治の間には、予想外に低い相関が見られ、他の要素が関与している可能性があります。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図から、社会WEI平均や持続可能性と自治性のスコアにおいて若干のばらつきがありますが、異常な外れ値は少なく、全体的には安定しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1が全体の変動の約74%を説明しており、主に社会的な要因が大きく寄与していることを示しています。これは社会的持続可能性と公正さの影響が大きいことを示唆している可能性があります。
– PC2は8%と低く、特定の変動要因は少ないようです。
**総括**
この分析から、7月初旬から中旬にかけて社会的な安定性が増し、その後一時的な揺れがあるものの、社会志向の要素（持続可能性、公正さ）が全体的に高スコアを維持する要因であることがわかります。個人の経済的な安定度やストレスといった要素が、社会WEIの短期間の変動に寄与しているようです。また、異常値に関連する日付は、社会的イベントや政策の変化が影響している可能性があるため、これらの背景の詳細な調査が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには2つの明確なデータ区間があります。ひとつは2025年7月から9月、もう一つは2026年3月以降です。それぞれの期間でデータが集約されています。具体的な上昇や下降のトレンドは見られませんが、2026年のデータは2025年のデータより若干高い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は特に見られませんが、2025年の「異常値」として示されるデータポイントがあります。これが通常の範囲外にあることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、データの計測結果を表しています。
– 緑色の点は前年の値でトレンドの比較を示しています。
– 灰色のエリアは予測された不確かさ範囲を示し、予測される変動の可能性を示しています。
– 紫色の線は回帰モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は2025年のデータから2026年の予測を行っています。これにより予測の精度やモデルの適用可能性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年と2026年のデータは相関があるかのように見えますが、直接的な因果関係はグラフからは読み取れません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は前年に比べて今年のスコアがやや増加している点で、改善があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、今後の予測や計画に対する信頼性が示唆されています。予測の不確実性が低い場合、その計画に基づいて詳細な戦略を立てることが可能です。異常値や予測の誤差の検討は、リスク管理や改善の余地の特定に繋がるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月から2025年9月）では、実績データ（青のプロット）において横ばいの状態が見られます。
– その後、右側（2026年6月以降）における予測（緑のプロット）では、少し上昇気味のパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の間においては、WEIスコアに急激な変動や外れ値がいくつか観察されます。特に、異常値として強調された箇所がいくつかあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれているものは異常値です。
– 緑の点は予測データを示し、いくつかの予測モデリング手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が投入されています。
– 予測のブレ幅が灰色で示されており、この範囲内で予測値が大きく変動することを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフの両サイドに現れる時系列データのギャップがあるため、間にデータが欠如しているように見えますが、それがデータの特質によるものなのか分からないです。
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ある相関関係は明確に見えませんが、時期が違うため、直接の比較は難しいです。
– 実績データは比較的狭い範囲に密集しており、予測データはそれより広がった範囲に分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– グラフから、データの中に異常値が含まれていることが視覚的に確認でき、精度の向上やデータの安定性が求められます。
– 社会部門でのデータ安定化の必要性や、より詳細な予測モデルの活用が考えられます。
– ビジネスや政策決定においては、信頼性の高い予測を導くため、複数モデルを組み合わせてより広い視点からデータを評価することが重要です。
このグラフから得られる洞察は、社会やビジネスにおいて予測モデルの精緻化やデータの異常検知の重要性を強調しています。
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平均スコアの時系列散布図を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**
– グラフには二つの期間があり、2025年の初めから数ヶ月間は一貫しており、その後データが途切れる。
– 2026年の半ばから再度データが現れ、WEIスコアはこの期間中に上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには大きな外れ値がいくつか見られるが、対比して2026年のデータはより安定している。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色は前年のデータと比較する要素を示している。
– 予測データは異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現されており、それぞれの線が異なる傾向を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって示された未来の傾向は、緩やかに上昇することが予期される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータセットには相関関係は明確ではないが、2026年のデータセットは一貫した上昇が見られる。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが時間とともに上昇していることから、社会的なウェルビーイングの改善を示している可能性がある。同時に、予測の正確さを向上させることで、社会対策や政策の策定に役立つ情報を提供する可能性がある。
– 外れ値には注意が必要で、これが特定のイベントや異常現象に関連しているかを確認するための追加調査が推奨される。
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:
このグラフは、360日間の個人のWEI（経済的余裕）スコアの推移を示しています。それを分析してみます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月から9月にかけて安定しているように見えます。スコアは0.6から0.8の間に位置しています。
– 予測（ピンクなど）は2026年以降に向けて増加する示唆があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が最初の期間に観測されています。これらは個人の経済状況の予期しない変動かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、安定したトレンドを形成しています。
– 緑の点は昨年の比較データであり、それについては未来の予測と一致するような高いWEIスコアに集中しています。
– ピンクの線は予測で、特にランダムフォレスト回帰による予測がスコアの上昇傾向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には上昇傾向が続くという一貫性があります。昨年のデータからも同様の上昇が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、実績データは安定しており、予測の結果は上向きの傾向を示しています。これにより、時間経過とともに経済的余裕が増すことが期待できます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、個人の経済的余裕が今後増加していくことが直感的に理解できます。これにより、消費の増加が期待され、市場にもポジティブな影響をもたらす可能性があります。また、個人の資産管理や投資戦略に関する意思決定にも有用な情報を提供するでしょう。
このグラフは、将来的な経済的計画を立てる上での指針となることが期待されます。特に、マーケティングや金融の専門家にとって重要な示唆を得る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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025-07-01〜2025-09-01）では、実績データ（青）が比較的安定しており、予測（赤）とよく一致しています。
– 後半（2026-05-01以降）には、緑色の前年データが見られ、比較的密度が高く、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットには黒い円で囲まれた異常値がいくつか見られます。これらは通常の範囲外のデータポイントを示しています。
– 大きな急激な変動は観察されず、全体的に数値が安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色**: 実績の健康状態を示し、データは比較的まとまっています。
– **赤色のX**: 予測した健康状態を示し、実際のデータとよく一致しています。
– **緑色**: 前年の実績であり、今年のデータと比較するために利用されています。
– **紫色の線**: 様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果であり、予測の精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは実績とほぼ整合しており、特にモデル間で大きなずれは見られません。
– 前年のデータと今年のデータを比較することで、全体的な健康状態の傾向を把握することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的クラスター化され、一部の異常な点を除いて一貫したパターンを形成しています。
– 前年との比較によって、その年の健康状態の変化パターンを確認することができます。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**
– グラフからは健康状態が安定していることがわかり、計画的な健康管理が行われていると感じられます。
– 予測モデルが実績とよく一致していることから、データ駆動型のアプローチが有効であることが示されています。
– 健康状態を安定して維持することは、職場のパフォーマンスや社会的福祉に寄与す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:
### グラフの視覚的分析
1. **トレンド**
– グラフは明確に2つの期間に分かれています。2025年7月〜9月までは青のプロットが集中しており、その後の2026年は緑のプロットが多く、2つの期間でデータがはっきりと分かれています。
– 2025年7月～9月の期間では、WEIスコアは0.8-0.6程度に集中しており、変動は少ないようです。
– 2026年の緑のプロットでは、スコアが減少している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつか異常値が見られ、WEIスコアが0.4を下回っています。
– 異常値は強調されているため、特に注意を引きます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データ、緑は前年の比較を示しています。
– 白黒の円で囲まれたプロットは異常値です。
– 緑のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの信頼性がどの程度なのかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に直感的な比較が可能です。前年のデータは全体的に見ると安定しているように見えます。
– 青と緑の時系列データには関連性が見られます。時間が経つにつれて、WEIスコアが低下していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる期間のスコアがどう変動するかにフォーカスすべきです。前年データに比べ、実績データの揺れが大きく、ストレスレベルの変動が見て取れます。
6. **直感及びビジネス・社会への影響**
– 初期のデータが高いストレスレベルを示していることから、この期間に特定の出来事や環境要因が存在した可能性があります。
– 段階的なスコアの低下は、改善策が功を奏しているか、ストレス要因が取り除かれたことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、初期のストレスレベルの高さに対応するための施策が求められるかもしれません。また、同様の環境変化が再発しないようにするためのモニタリングの強化が考えられるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 2025年の初めから数ヶ月間、実績データはおおむね横ばいの傾向を示しています。その後の予測（紫と青の線で示された部分）ではやや下落しています。
– 2026年にかけてデータポイントが少し離れて再び表示されており、ここではまた横ばいか上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に外れ値が見られます（黒い円で示されたデータ）。
– 線形回帰と他の回帰線が示すところでは、急激ではないもののWEIスコアの下落予測が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、グラフの前半部分で観測されます。
– 緑のプロットは前年度の比較データを表しています。後半部分に密集しています。
– 灰色のゾーンは予測の不確かさを示しており、範囲内の変動を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測モデル（例えば、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）との間に明確な相関関係は見られないが、全体的な傾向としては類似のパターンを辿っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の散布プロットは非常に密集しており、特定の範囲（0.6から0.8）に集中しています。
– 各モデルの予測は幅がありますが、全体的に大きな相関関係は認められていないようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このデータは個人の自由度と自治に関するものであり、特定期間に大きな変化が見られないことから、安定した社会状況を示唆する可能性があります。
– しかし、予測値がやや下落していることは、将来的な自由度の減少を懸念する必要性を提示しているかもしれません。
– 社会や政策の面で、自由度と自治を維持または向上させるための継続的な努力が必要だという教訓が得られるでしょう。
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**
– 最初の期間（2025年7月）は、WEIスコアが非常に高く、0.8から1.0の間に集中しています。
– 次のデータが表示されている期間（2026年5月および2026年7月）には、スコアが0.6から0.8の範囲に減少しています。
– このスコアの比較から、時間の経過とともに公平性・公正さが全体として改善または悪化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として、スコアの上限または下限に当たるデータポイントが設定されていますが、これらは分析には含まないようです。
– 予測用のデータセットに大きな変動が見られますが、実績値とは明らかに分けて考えられています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、これが主要なデータセットです。
– 緑色の点は前年と比較した予測値で、全体的に実績値よりも若干低い傾向があります。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰など、多様な回帰手法の予測値が示されていますが、これらの予測は若干の変動はあるものの、大筋で一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に、ある程度の一貫性が見られますが、実績とは異なるパターンを示す予測手法も確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは最初の期間で非常に高く、その後低下し安定しています。社会的要素の変動が影響し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**
– トレンドが方向転換を示している場合、その要因を理解することでより良い社会的な意思決定が可能になります。
– 公平性・公正さのスコアが低下していることは、改善のための政策介入や新しいガバナンスの取り組みが必要であることを示唆しています。
– モデルによる予測結果を活用し、将来のスコア改善に向けた計画を策定することが重要です。
これらの分析によって、グラフのデータから得られる洞察が今後の社会政策や運営方針に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇・下降・横ばい:** 過去からのWEIスコアは高めに位置し、次の期間も高くなる傾向がみられます。スコアが0.8以上を中心とし、その後も持ち直していることが確認できます。
– **周期性:** 明確な周期性は見られませんが、両端での集まりが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 初期の数値において、0.8から外れたポイントがありますが、異常値として対応されている様子が図示されています。
– **急激な変動:** グラフには急激な変動は見られません。安定した数値です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色と形状:**
– 青い点は実績値を示しています。
– 赤い点は予測値です。
– 緑の点（前年比）は過去の値と比較するためのものです。
– **灰色の範囲:** 大部分の実績データはこの範囲内に収まっています。
– **補足的な線:** さまざまな回帰モデルの予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測:** 実績値と予測値（異なる回帰モデル）が重なって表示されていますが、総じて近しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高度に集中したデータは一貫したパターンを示し、他のデータシリーズ（実績と予測）間に矛盾が見られないことから、高い相関があることが推測されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– **安定性の認識:** WEIスコアが高く、ほぼ一定しているため、持続可能性と自治性が保証されている印象を受けるでしょう。
– **予測信頼性:** さまざまな予測モデルが実績と一致することから、予測の信頼性が高いと考えることができます。
### ビジネスや社会への影響に関する洞察
– **ポリシー策定:** 安定したスコアは、持続可能な政策の実施において信頼性のある基準を提供します。
– **安心感:** 社会全体におけるWEIのスコアが高いままであることは、安心感を与え、外部からの投資や協力の促進につながることが期待されます。
– **将来の予測:** 予測と実績の高い相関は、今後も持続的な施策を推進するための強力な裏付けを提供します。
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、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時期に分かれており、2025年7月ごろと2026年5月ごろのデータが目立ちます。前半は安定した高めのWEIスコアを示し、後半もそれに似た傾向があります。
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存在し、これらはグラフ上で明確に特定されています。スコアとしては比較的低い位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が「実績AI」を表し、非常に密集して高スコアを保っていることが確認できます。
– 緑の円は「前年（比較AI）」を示し、こちらも高いスコアをキープしている様子です。
– 予測手法として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されています。これらの線がデータセットの未来のスコアを予測していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは似たような高いスコアを示していますが、異常値はそれから逸れています。これにより、何らかの影響を受けた時期やデータ点がある可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年データは高スコアで密集しており、一般的に安定した教育機会や社会基盤が維持されているとみることができます。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– データの多くが高スコアであることから、社会基盤や教育機会が安定して提供されていると言えます。しかし、異常値の存在は、特定の時期や地域での課題を示している可能性があります。
– ビジネスや社会の政策決定においては、予測モデルによりさらなる最適化や改善点を探ることが可能であり、異常値に対する原因追求と改善施策の検討が重要です。
全体的に、データは安定して高いパフォーマンスを示していますが、異常値の解析と対応がさらに社会の改善へとつながるでしょう。
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:
グラフの分析は以下のようになります。
1. **トレンド**:
– データは2025年7月初めから2026年7月初めまでの360日間を対象にしています。
– 序盤（2025年7月）はWEIスコアが高め（0.8以上）で推移していますが、期間の中盤からスコアが急激に減少しています。
– 2026年6月頃から再び上昇し、ある程度の高さで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中盤にいくつかの異常値があります（黒丸で表示）。
– 特に初期におけるスコアの急激な低下と、その後の上昇は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青色の円で示され、全体として高密度な分布を示す期間と疎な分布を示す期間があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる手法が異なる予測を示していますが、全体的にWEIスコアが高くなることを予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は初期に広がっており、不確実性の高い状況を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は、WEIスコアの回復に対する異なるシナリオを提供しており、特に明らかな関連性やトレンドの一致は乏しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データではあまりばらつきが感じられず、高スコアが持続されているようですが、その後の分布は広がっています。
– 直感的には、社会的な変化やポリシーの影響がスコアの変動に関わっ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、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの急激な変動は、社会的な不安定や政策変更の結果として捉えられる可能性があります。
– 再上昇の兆候は政策修正や対応策が効果を持った可能性を示唆しており、ビジネスや政策決定者にとって重要な指標となるでしょう。
– 多様性や共生に関する取り組みの成功または失敗が、組織全体や社会の安定度合いに影響を与えると考えられます。
この分析に基づき、さらなる詳細なデータや背景情報を基に、対応策や方針開発に活かすことが期待されます。
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:
以下は、このヒートマップの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯別にいくつかのパターンが見られます。特に、7時から8時、および15時から16時の時間帯においては、7月初旬において高いスコア（緑から黄色）を示しています。
– 23時にかけても比較的一貫したスコアを示しており、特に7月10日から15日にかけては高めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から25日にかけて、スコアが急激に低下（青から紫）する傾向があります。これは、何らかの影響を受けている可能性があります。
3. **要素（棒、色、密度）**:
– 色はスコアの高さを表しており、黄色が最も高く、紫色が低いスコアを表しています。
– 緑から黄色への変化は、スコアの上昇を示しており、7月10日前後にピークがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変化が異なり、特に7時と16時の時間帯でスコアが上昇する傾向となっていますが、午後遅くと夜間では変動が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動から、特定の時間にイベントが集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このようなスコアの変動は、社会的な活動や出来事、あるいは特定のキャンペーンやニュースの影響を示唆しています。スコアが高い時間帯には、プラスの社会的影響や活発な活動が行われている可能性があります。
– 一方、スコアの急激な低下は、何らかの問題やネガティブな影響が発生した可能性を示唆しており、その原因を掘り下げることが重要です。
このヒートマップは、特定の時間帯に着目することで、社会的な活動や出来事がどのように時間とともに変化するかを理解する手助けとなります。
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:
このヒートマップは個人のWEI平均スコアの時系列変化を可視化しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間は緑や黄色の色（高スコア域）で安定しており、概ね上位のスコアが多いです。
– 中旬に一度スコアが大きく下がる（青から紫の色域）タイミングがあります。
– その後、戻りつつあるが全体として見るとやや下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月10日まで明らかにスコアが上昇していますが、その後、7月15日に急激な高スコアを示す黄色のプロットが一時的に現れます。
– 7月22日以降、急激な低下（紫色）が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を表し、黄色が最も高く、紫色が最も低いです。
– 時間帯が縦軸に表示されており、特定の時間帯に高いスコアが多い傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（主に15時から16時）のスコアが他の時間帯よりも高いですが、17時以降のスコアはまばらで低い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯や日付に集中して高スコアが分布しています。これは、特定の時間が個人の効率ピークである可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯に効率が高まることが観察されるため、仕事や活動においてこの時間を活用することが有利と考えられます。
– 7月22日以降の急激な低下は、何らかの外部要因（例えば、疲労やストレス）が影響している可能性を示唆し、これに対する対策を考慮する必要があります。
このような分析は、個人の生産性を向上させるための戦略的な時間管理の一助になるでしょう。
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**:
– 全体的には、色の変化を通じて時間とともに一定のパターンが見られます。特に期間を通じて、スコアが上昇したり下降したりする局面が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬と中旬に明るい黄色が現れる部分があり、この期間にスコアが高いことを示しています。逆に、7月下旬に濃い紫と青が出現し、スコアが低下していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示しています。緑や黄色は比較的高いスコアを示し、青や紫は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変動を見ると、特定の日に多くの時間帯で同じようなスコアのパターンが見られるため、日単位での出来事が全体に影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの出現は限られた時間帯や日に集中しているため、特定のイベントや状況がこれらの変動に寄与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、7月初旬から中旬にかけて何らかのポジティブな出来事があり、その後、状況が悪化していると直感的に感じるでしょう。このスコアの変動は社会的またはビジネス上の特定の要因に関連している可能性があります。例えば、社会イベントや政策変更がスコアに影響を与えているかもしれません。
このヒートマップからは、時系列ごとのスコアの変動がどのように社会全体に影響を与えるかを理解することができます。ビジネス戦略や政策決定の際には、これらの変動を考慮することが重要です。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリにおける全WEI（ウェルビーイング指標）項目の360日間にわたる相関関係を視覚的に示しています。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で、濃い赤は高い相関を示し、青は低い相関を示しています。
– 全体的な傾向として、多くの項目間で中程度から高い正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が低い箇所は明らかに青色で示されており、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との相関が非常に高いです。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「総合WEI」と高い相関があり、心理的要因が全体的なウェルビーイングに大きく影響していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは、特定の項目間の関係性が固定的であることを示しています。心理的ストレスに関連する要因と、社会的公平性や多様性が関連している可能性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」が「個人WEI（心配的ストレス）」と高い相関を持つが、「個人WEI（経済的余裕）」とは低い相関であることが特徴的です。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高い相関を持ち、社会的要因の関連性が強いことが示されています。
6. **人間が直感的に感じる洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– 個人の心理的ストレスが総合的なウェルビーイングに影響を与えやすいことから、ストレスケアやメンタルヘルスサポートが重要であると考えられます。
– 社会的な公平性や多様性に関する政策や教育が、社会全体のウェルビーイングに寄与する可能性があります。
– 経済的余裕は、他の個人的および社会的な要因から独立しており、具体的な金融支援や政策が別途必要であることを示唆しています。
この分析を通じて、個人及び社会全体のウェルビーイングを向上させるための重点領域を明確にすることができます。
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:
このグラフは、さまざまなWEIタイプにおけるスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下の観点で分析を行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアに関して、総合的に大きなトレンドは確認できませんが、個々のカテゴリ間でスコアのばらつきに違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に個人WEI（心配事/ストレッス）、個人WEI（自由度と自治）、社会WEI（公平性・公正さ）のカテゴリで外れ値が目立っています。これらは異常値として何らかの要因により影響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**:
– 箱の中央線は各カテゴリの中央値を示し、箱の範囲は第一四分位数と第三四分位数を示しています。ひげの範囲は一般的にはデータの全体の分布を示しますが、外れ値により区切られることもあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリがある中で、例えば、個人WEI平均と社会WEI平均が横並びの位置にありますが、細かい相関関係は箱ひげ図単独からは判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間にスコアの集中度やばらつきがあり、特に社会WEI（持続可能性と自治体）や社会WEI（共生・多様性・自由の確保）で中央値が高く、分布が狭いことから一貫性が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 外れ値や大きなばらつきがあるカテゴリでは、潜在的な課題や改善点を示唆しています。例えば、個人WEI（心配事/ストレッス）の外れ値は、社会において特定のストレス要素が強く作用している可能性があり、社会政策の再評価が必要かもしれません。
このグラフから人は、個別の指標が持つ変動とその中での一貫性に関心を抱き、WEIスコアが高い分野を強化したり、低いエリアを改善するための具体的な手段を検討するきっかけにするでしょう。これらの変動は、持続可能な社会のための政策策定や個人の幸福推進に直接影響を与え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:
以下は、提供された主成分分析（PCA）のグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– このPCAプロットでは、特定の明確なトレンドや周期性は見られませんが、第一主成分（横軸）に沿ってやや右上がりの傾向があります。これは、第一主成分がより重要な差異を示している可能性があることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ右上部に密集している点群があり、他の領域と比べて密度が高いです。これがデータセット内で何か特定のイベントや変動があった可能性を示す外れ値群かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各点はデータの異なる観測を示し、それぞれが第一および第二主成分に投影された位置を示しています。第一主成分はデータの74%の分散を説明しており、重要な情報を含んでいます。一方、第二主成分は8%の分散しか説明しません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが主成分に投影されることで、過去のデータがどのようにパターンを示しているかが視覚化されています。具体的な時間の関連性はこのプロットからは直接見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点はほぼ均等に分布しているものの、第一主成分に沿って若干の傾向があります。正の方向に向かうほど、似たような特性を持ったデータポイントが多く集まっ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、及び社会への影響**:
– 人間はこのような散布図を直感的に見たとき、変動の多さやクラスターの存在に注目します。この場合、右上のデータ密集は特に注目に値します。これらのイベントが社会的な変化や政策の影響である可能性があり、多くの要素が集中的に影響を受けたことを示している可能性があります。ビジネスや社会のリーダーはこれをトレンド分析に利用し、リソース割り当てや戦略の策定に活用できるでしょう。
このような分析は、社会やビジネスの傾向を理解し、適切な対応を行うための基礎となります。
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。