📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### WEIスコアの時系列推移
– **総合的なトレンド**: このデータセットにおける総合WEIスコアは、0.68から0.88の範囲で変動しており、全体としては安定した動きを示しています。スコアは日によって短期間の変動が見られるものの、長期的には小幅な上昇傾向が観察されます。
– **顕著な変動期間**: 特に、7月6日から7月12日までの期間に一時的な上昇が見られ（最高0.88）、その後若干の下降を経て再び上昇するというパターンを描いています。
#### 異常値の検出と背景要因
– 特定の日付において、異常値がいくつか観察されます。たとえば、7月2日に0.62という低いスコア、7月8日に0.88という高スコアが記録されています。このような異常値は、社会的出来事や政策変更、またはデータ収集の誤差によるものかもしれません。
– 特に、7月7日から9日間の高いスコアは、個人と社会のWEI平均の高まりに裏付けられており、社会的なイベントや個人の満足度向上の影響を受けた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**: スコアは全体としてプラスのトレンドを示しており、持続可能性や社会的公平性の向上が関与している可能性が高いです。
– **季節性パターン**: データから明確な季節性パターンは見られませんでした。
– **残差成分**: 一部の日付における高い残差は短期間のイベントの影響やデータの異常を示唆しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析によると、特に社会的公平性と持続可能性の間に強い相関が見られます。これは、社会的公平性が高い地域で持続可能な取り組みが行われていることを示唆しています。
– 個人の経済状態と心理的ストレスの間には逆相関があり、経済的余裕がストレスの低減に寄与していることを示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図から、個々のWEI項目の中央値は概ね0.75付近に分布しており、大きな偏りは見られません。しかし、個人の経済的余裕や心理的ストレスに関しては異常値が頻発しており、個人の状況により大きな変動があることを示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果、PC1が全体の73%の変動を説明しており、主に個人の心理的ストレスや社会的多様性が重要な要素であることを示しています。これらの項目はスコアに最も影響を及ぼしていると考えられます。
### 結論
データ分析から、WEIスコアは全体的には安定しているものの、特定の日付において異常値や大きな変動が見られます。これらの変動は、社会的要因や政策の影響を受けている可能性があるため、継続的な観察が必要です。社会的持続可能性や公平性の向上を目指す施策が、WEIスコアに対して長期的なプラスの効果をもたらしていると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフ上で大きく二つの期間に分かれています。左側が過去のデータ（2025年7月～9月）、右側が予測データ（2026年3月以降）です。過去のデータは比較的一定の範囲にあるのに対し、予測データは右に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去のデータでは、ほとんどが範囲内に収まっていますが、少数の外れ値があります。予測データには外れ値が見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データ、赤いバツ印が予測データを示しています。丸で囲まれた点は過去のデータを示し、異常値とされています。
– 予測の方法として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われていますが、色分けが難解です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータと予測データの間に時間的なギャップがあり、異なるAIモデルが用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの分布から、過去のデータがある程度安定しているのに対して、予測データはやや拡散していることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 過去の安定した実績に対し、予測データが高い位置にあることは、今後の社会におけるWEIスコアが改善される可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、過去の出来事またはデータの取り扱いが不安定であったことを示しているかもしれません。ビジネス面では更なるデータの検証と改善への対応が求められます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– このグラフには主に二つのデータクラスタが見られます。2025年7月から2025年9月の実績データは相対的に高いWEIスコアの範囲に集中しており、2026年の予測データはそれとは異なるゾーンに位置していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には明らかに異常値としてマークされたポイントがあり、これが全体のデータ分布から外れていることがわかります。これらは特異なイベントやエラーを示唆している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 各プロットは異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）による予測を示しています。これにより、予測モデルの制度や傾向の違いが視覚化されています。
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には明確な分離が見られ、異なる方法での予測が多様な結果をもたらすことが示されています。これにより、過去のパターンが未来にもそのまま適用可能ではない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密なクラスタを形成しており、一部の予測データも同様のパターンを形成していますが、全体的なバラつきは予測方法により異なります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 直感的に見ると、過去の実績と予測の間に差異があることは、将来の不確実性を表している可能性があります。社会的には、このWEIスコアの変動が生活や経済に与える影響の予測に用いることができるかもしれません。急激な変動や外れ値は特に注意が必要です。それらは具体的な経済政策や社会プログラムが必要とされる可能性を示唆しています。
この分析が総合的な理解の一助となれば幸いです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの時期に分かれています。最初の期間は2025年7月から2025年11月までで、ここではWEIスコアが安定しており横ばいの状態です。次の期間は2026年6月から始まり、スコアは0.6以下に低下し、その後やや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から2025年11月にかけて、特に外れ値は見られませんが、この期間の最後に急激なスコアの変動が予測されていることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸は実績データを示しており、予測データ（X印）と異常値（太い円で囲まれている）との対比が視覚化されています。
– 緑の丸は前年のデータを表しており、これと現在のデータとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の前年データの間には若干の相関があり、前年のデータと近い水準で推移する傾向がありますが、新しい期間ではスコアが低下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データは実績よりも全体的に高い傾向があります。予測の分散が広いことから、今後の社会状況の不確実性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このデータが直感的に示すのは、社会状況における不確実性とその変動性です。特に、2026年以降のデータは慎重に捉える必要があります。WEIスコアの低下は社会的不安の増加を表している可能性があり、ビジネスにおいてはリスク管理が求められる状況を示唆しています。戦略的計画を立てる際には、今後の予測に基づくシナリオ分析が有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の約90日間に示されている実績データ（青い点）は、比較的高いWEIスコア（0.6から0.8付近）で安定しています。
– その後、予測データ（緑色の点）は、やや多様な範囲で高いレベル（約0.6から0.9）を維持していますが、全体として横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値（黒い円）がいくつか見受けられますが、これらはシステムによる異常検出の結果です。
– 予測データの中には急激な高低差はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のデータを表しています。
– 緑色の点は予測データを示し、変動幅を持っています。
– 紫、青、桃色の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 灰色領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
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は期間が離れており、直接的な接続性は低いですが、予測モデルの信頼性を検証するためには重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全般的に高い値をとり、経済的な余裕のある状態が維持されていることを示しています。
– 予測モデルの結果は異なる手法で比較的近い結果を示しており、モデル間での予測の一貫性が見られます。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、現状維持または僅かな改善が予測されているということです。
– これがビジネスや個人の経済的計画に基づくとすれば、長期的に安定した状態を維持できる可能性があるため、リスクを伴う投資よりも保守的なアプローチが支持されるかもしれません。
– 社会的には、経済的余裕が安定していることは消費活動を支える要素となり、全体的な経済の安定化に寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月 – 2025年10月頃）には、スコアは比較的一定の範囲で変動しています。
– 後半（2026年5月以降）にも同様の安定した変動が見られますが、スコア自体が若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間にいくつかの異常値が観察され、グラフ中で黒い円で示されていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、初期データで密集しています。
– 緑の点は前年の比較データで、後半部分に現れ、全体的に上方への移行を示唆しています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示し、これらの予測は初期データセットの動向をベースにしたものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い点と緑の点の間には時間的なギャップがあり、その間に予測モデルの線が複数あります。このグラフでは、時間が進むにつれ安定した状態が見られるものの、初期の予測と後半データとの間に一定の変動と乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測モデルの結果はほぼ同一平面に並んでおり、予測モデルの精度が一定程度確保されていることが示唆されます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– 人間にとって、最初と最後のデータの比較から、健康状態は時間とともに向上していると感じられるかもしれません。
– このグラフから、健康に関する施策や介入が奏功している可能性が示唆され、その成果を示す材料として社会やビジネスにおいて活用できるでしょう。
– 仮にこのデータが企業の従業員の健康管理に関連するものであれば、社員の健康改善プログラムの成果を示す指標として利用できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期の期間）では、個人のWEI（心理的ストレス）スコアが横ばいの傾向を示しています。
– 中盤から後半にかけてデータの分布が変化し、また、後半のデータ（緑色）が増えていることから、何らかのイベントや影響があったことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のプロット（黒色のリングに囲まれた青い点）は異常値を示しています。この期間に個人のストレスレベルに異常な変動があった可能性があります。
– また、予測値（青や赤の×印）には実績値とは異なる予測も見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データで、時間の経過に伴う実際のストレススコアを表しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、季節的または過去のデータと比較するための基準として利用できます。
– 紫や緑の線は様々な予測モデルの結果を示しており、それぞれのモデルの予測精度を比較するのに役立ちます。
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は一定のズレがある場合があり、これにより予測モデルの調整が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 序盤の横ばいが続く状況から、後半では変動が見られます。これは、外的要因や生活環境の変化により影響を受けた可能性を示しています。
6. **人間の直感的な理解と社会への影響**
– 前年と比較したデータポイントは、過去の出来事が現在のストレスレベルにどのように影響を与えているかを人々に理解させるのに役立ちます。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータを活用することでストレス管理プログラムの効果を測定したり、予測モデルを改善して今後のストレス要因を予見するための対策を講じることが可能です。
### 結論
このグラフからは、個人の心理的ストレスが時間とともにどのように変動し、それが予測可能であるかを理解する手がかりを得ることができます。また、予測モデルの精度や異常値の存在を考慮することで、ストレス管理や介入のための新たな視点を提供することが期待されます。
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**
– グラフの左側（2025年）では、実績データ（青い点）は0.8のあたりで横ばいの傾向にあります。しかし、期間の終わり近くになると実績が急激に減少しようとしている兆候が見られます（紫色の線）。
– その後、2026年に入ると、前年度と比較して（緑の点）、数値が高いレベルに維持されているようです。全体的には、2025年の後半に一度下降するも、2026年に持ち直すトレンドが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒い丸で囲まれた青い点）が2025年の初期に存在しています。これらは予測からの一時的な逸脱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**
– 実績（青い点）は現実に観測された数値を示しており、予測（赤い×）と予測の不確かさ（灰色の領域）との比較により、モデルの有効性と信頼性が評価されています。
– 紫、シアン、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）による予測を示し、それぞれの線がそれぞれ異なる将来のトレンドや変動の可能性を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間での比較が主体となっており、予測モデル間の精度や一致度も示されています。
– 実際のデータが予測の不確かさの範囲外に少し突出している場面があるため、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に予測の不確かさの範囲内に位置することが多いが、一部例外のため、より詳細な解析が必要です。
– 前年のデータは、2025年の実績よりも高い位置にプロットされており、昨年の数値に対して今年は少し下降していることを示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネス社会への影響**
– グラフからは、過去の自由度と自治スコアが2026年に入り回復する可能性が示唆されています。この回復は、個人の権利や自由が再び強化されている兆候と捉えることができます。
– ビジネスや社会においては、個人の自由度の向上が、組織におけるイノベーションや柔軟な働き方の推進を促進する可能性が考えられます。このトレンドを見守り、適応する戦略が重要となるでしょう。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: スコアは最初の期間で高く、その後急激に下降。グラフの右側では再び高いスコアに戻っている。
– **周期性**: 特に周期的なパターンは観察されませんが、期間により全体のスコアに変動が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期および中期には異常値が複数観察され、これは異常イベントや計測エラーを示している可能性があります。
– **急激な変動**: 中期に急激にスコアが下がっている時があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色）**: 実績値は最初の方が集中しているが、半年後辺りは予測に頼っているように見える。
– **予測（赤色のX）**: 実際の実績とコンスタントにずれがあるため、予測の精度に課題があるかもしれません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績のデータは予測データと相関が低いように見え、予測モデルの見直しが必要かもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– オーバーラップが見られ、データは2つの異なる分布からのものかのように感じられます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **再信頼の必要性**: スコアが低下する時期があるが、再びスコアが上昇しているため、信頼性の回復が重要であることを示唆しています。
– **予測モデルの改善**: より正確な予測のためにモデルに改善が必要。
– **社会的影響**: 公平性や公正さの指数であるため、スコアの変動が社会全体の公平性への認識を左右する可能性があります。
これらの要点を考慮に入れることで、モデルの分析や戦略の改善に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の約180日間は、青色の実績データがほぼ一定のWEIスコア（0.8から0.9）で安定しています。
– 後半180日間は、緑色の前年比較AIデータが見られ、こちらも以前のデータとほぼ同様のスコア範囲で安定していますが、若干の変動が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータポイントの中に黒くマークされた異常値がありますが、その数は少ないです。
– 最初の半年と後半のデータセットが大きく離れていることから、データ収集のギャップがある可能性や季節的な要因が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色データは実績で、緑色のデータは前年のAIによる比較。これにより、季節的または年度ごとのパターンを比較することが意図されているようです。
– 異常値が黒くマークされており、これが何らかの異常事態や特別なイベント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**:
– 青色の実績データと緑色の前年データは同じ範囲に分布しており、全体的な傾向は変わらないことが示唆されています。
– 紫色の回帰予測ラインは示されておりませんが、もしあればさらに詳しい将来予測が可能でしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはWEIスコアの上下に均等に分布しており、明確な上下のトレンドは見られません。
– 異常値以外は、スコアが0.8から0.9に多く分布しており、一貫したパフォーマンスを示しています。
6. **直感的印象と影響**:
– このグラフから、社会的な持続可能性や自治性が継続的に保持されていることが伝わります。
– 異常値の存在は特別な介入や注意が必要な地帯を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、環境の変動や季節性にかかわらず、安定したパフォーマンスが期待できることを強調しているように見えます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の部分（2025年7月〜9月）ではWEIスコアがやや増加し、その後高い水準で横ばいになっているようです。
– 後半（2026年1月〜7月）では、スコアがまた集中的に表示されています。この時期のデータは前年の数値を示しており、全体として安定した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**:
– 初期のプロットにいくつかの外れ値が見られ、これらは実績データに基づく異常値とされています。
– スコアの範囲は比較的狭く、急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青は実績スコアを表し、緑は前年のスコアを表しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色が付けられていますが、全体の傾向としては実績データに似た形状を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは比較的似た傾向を示し、予測データもこれらのトレンドを忠実に再現しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの間には高い相関があることが予測されます。
– データポイントは密に集まっており、狭い範囲での変動が多い。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、社会基盤や教育機会が安定していることを示しています。このことは政策の安定、あるいは教育機会の均等化が続いていることを示唆しています。
– 社会的には、安定したスコアは社会的な改革が成功していることを示している可能性があります。
このグラフは、社会基盤や教育機会が安定的に維持されていることを示しており、社会全体の健全な成長や持続可能性を支える基盤が整っていることを示唆しています。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– グラフは二つの期間に分かれており、最初の期間（2025年7月〜2026年1月初旬）では「実績（実績AI）」のデータが表示されており、その後の期間（2026年3月〜）は「予測」データが表示されています。
– 最初の期間の「実績」データは、多くが0.7以上に集中していますが、全体としてはやや横ばい傾向に見えます。
– 予測期間では、データが全体的に0.6以上で安定しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年9月ごろに「異常値」として散布されたデータが見られ、これらは0.6近辺に位置しています。特定の外れ値は目立ちますが、これ以降のデータには極端な変動は見られません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 「実績（実績AI）」は青色で示されています。
– 「予測（予測AI）」と「異常値」は異なる記号で特徴付けられ、予測範囲が灰色で表示されています。
– 前年比のデータは薄緑色であり、予測データは明るい緑で表示されています。
– 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色と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」の後に予測のデータが続く形で表示されています。
– 時系列的な変遷が視覚的に示されており、予測の整合性と精度を確認できます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は比較的狭く、特定の範囲内0.7〜0.9に集中しています。
– 予測データも安定しており、前年度のデータや異常値との相関は見受けられにくい。
#### 6. 直感的理解と社会的影響
– このグラフから直感的に感じ取れることは、ほぼ一定のパフォーマンスが「実績」上で維持されており、将来の「予測」もそれに続くことが期待されることです。
– 社会的には、多様性や自由の保障が安定しているか、または改善の方向にあることを示唆しており、政策決定や社会的プログラムの効果を評価する材料となります。また、異常値の存在が今後の対策や更なる分析の必要性を示しています。
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:
こちらのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯における値は周期的な動きを示しています。特に16時から17時、23時にかけての時間帯で明るい色が多く、他の時間ではやや暗めの色が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から7月27日の間で、特に17時から19時にかけて急激に色が暗くなっている部分が見受けられます。これは急な数値の低下を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色が、値の高低を示しています。明るい黄色は高い値、青や紫は低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯において一定のパターンが見られ、その時間帯でのデータ間には類似した動きがあるようです。たとえば、16時から17時にかけては高めの値が他の時間帯と比較して続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で高い値が連続して現れる一方で、短期間の急激な変動が観察されました。これらはイベントや特定の活動の影響であ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、およびビジネスや社会への影響**:
– このようなヒートマップは、時間帯ごとの活動の濃淡を視覚的に把握するのに役立ちます。このデータが何を測定しているかによりますが、例えば、特定の時間における顧客の積極的な関与や消費パターンを示しているならば、マーケティングやサービス配置の最適化に貢献できるでしょう。また、急激な変化は潜在的な問題や機会を示しているかもしれないので、注意深く分析することが重要です。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体として特定の時間帯（特に午後と夜）において、スコアが日ごとに若干の変動を見せています。明確な上昇や下降の長期トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月14日には、他の日に比べて急激に明るい色で示されており、これはスコアが高かったことを示唆します。
– 7月23日や7月24日ではスコアが低くなっています（暗い色で表示）。
3. **各プロットや要素**:
– 色が示すのは個人のWEIスコアであり、緑から黄色は高いスコア、紫に近い色は低いスコアを示しています。明るい色はポジティブな評価や状態を示す一方、暗い色はネガティブな評価として解釈できます。
– 各ブロックの密度や色は、その時間帯における活動や状態の変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日の午後と夜にスコアの変動が見られ、その日のスコアは関連しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の時間帯に集中して顕著な変動を見せており、この時間帯が重要な活動時間である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は特定の日（例: 7月14日）のポジティブな要因が何であるかを特定し、それを増やすことで全体のスコアを上げる方法を見つけることが考えられます。
– ビジネスや社会的には、スコアの高い時間帯や日を特定し、それをどう利用するか（例: プロモーション活動の最適化、特定サービスの提供タイミングの調整）を検討すると良いでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日時の経過において、特定の時間帯（特に昼間の時間帯）におけるスコアの変動が観察されます。全体的には緑から黄への変化があり、スコアがやや高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から17時ごろにスコアが低くなる時間帯があります（淡い色から濃い青への変化）。急激に色の変化しているため、外れ値のように感じられるポイントです。
– 19時、23時ごろにもスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアを示しており、明るい色（黄色）が高スコア、暗い色（紫色）が低スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯にわたって継続的に高いスコアを示す期間が見られます（例えば昼間の時間帯）。これは特定の社会活動が活発になる時間帯を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの多数の時間帯で高いスコアが観察されていますが、特定の日付ではばらつきがあります。これは外部要因（祝日や特定のイベント日など）の影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このデータは、社会活動のピーク時間や高い社会的関心の傾向を示唆している可能性があります。そのため、プランニングやリソースの割り当てを行う際に参考になるかもしれません。特に、マーケティングや公共サービスの展開の時間を最適化する際に役立つ情報です。
このグラフは、特定の時間帯と日付における社会活動の活発化を可視化しており、そのパターンを把握することでビジネスや社会活動の計画に貢献すると考えられます。
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:
このヒートマップは、全WEI（Well-Being Index）の各項目間の相関を示しています。それぞれのセルの色と数値で相関の強さを示し、赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを表しています。
1. **トレンド**
– このグラフ自体は相関を示すものであり、時系列のトレンドを直接視覚化しているわけではありません。しかし、高い相関を示す項目が多いことから、全般においてWEI項目間で共通の動きが見られると考えられます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 相関が低い箇所が時折見られますが、特に個人WEI（経済的余裕）が他の項目と相関が低いことが目立ちます。これは、他の項目と独立して動く傾向があることを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、異なる項目間の関係強度を示し、高い数値ほど赤みがかり、相関が強いことを意味します。低い数値は青みを帯び、相関が弱いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人WEI（心理的ストレス）と他の個人WEI項目が高い相関を持っていることから、心理的ストレスが他の個人の幸福指標と密接に関連していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高い相関が目立ちますが、特に「総合WEI」と他の項目との相関が強いです。これは、総合的な幸福が多くの要素から影響を受けることを示しています。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**
– 多くの項目が相互に強く関連しているため、社会政策や企業の健康改善プログラムは、特定の項目だけでなく、包括的なアプローチが有効であることを示唆しています。
– 経済的余裕が他の指標と独立していることから、経済的支援策は特に独立した対策が必要かもしれません。
このヒートマップから、人間は全体的な幸福が多くの要因の相互作用によって形作られていることを直感的に感じるでしょう。政策立案者やビジネスリーダーは、複雑な相関関係を理解しながら、包括的な戦略を立てることが求められるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI（社会的指標スコア）の分布を示しています。以下に、各要素についての分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドとしては、特定の上昇や下降のパターンは見えにくいです。各カテゴリは、別々に分析する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（政治的自由）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が見られます。これらは、特定のデータポイントが他と比べて極端に高いか低いことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の高さはデータのばらつきを示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」などは比較的ばらつきが大きいです。
– 箱の中の線は中央値を示しており、分布の中間値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプのデータは独立しているため、時系列での関係性よりも現在の分布の比較が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間の直接的な相関関係はこのグラフからは判断できません。ただし、ばらつきや外れ値によって、特定のカテゴリが他と異なるパフォーマンスを示していることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 多くのカテゴリで中央値が高めであることは、全体としてのWEIスコアが良好である可能性を示唆しています。
– 外れ値やばらつきの大きいカテゴリは、政策的な注意が必要である可能性を示しています。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」のばらつきは、その領域での不均一な経験を示唆し、社会政策の改良が必要かもしれません。
この分析が、社会政策やビジネス戦略を考える上での有益な情報を提供することを願っています。
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、社会カテゴリーのWEI（Well-being Index）構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**：
– 第1主成分（寄与率: 0.73）の軸に沿って、中心から右に向かって高密度のデータポイントが見られます。これは、主に第1主成分がデータの分散を大きく支配していることを示しています。
– 第2主成分（寄与率: 0.09）の寄与は比較的小さく、より広がりがみられるため、補助的な役割を果たしているようです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– データポイントの密集から外れている数点（特に右下および左上）が外れ値として認識されます。これは、特定の出来事や異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**：
– 各プロットは、対になる二つの変数の分散と関連性を表しています。高密度の部分は、多くのデータがここに集まっていることを示しており、通常の分布範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列データとして360日が示されていますが、このプロットからは直接的な時間の経過による変化は示されていないため、期間にわたる動向は追えません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 相関の強さや傾向を直接解釈するのは難しいですが、第1主成分の高さに比例してより密集するため、ポジティブな影響を及ぼしている要因がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**：
– この分布を見て、人間は特に第1主成分の変化に伴う構成要素の重要性を考慮するでしょう。ビジネスや社会においてこれらの構成要素は、全体のパフォーマンスや状態を大きく左右しうることを示唆しているかもしれません。
– 社会的には、安定している範囲に集中していることが示される一方、外れ値は政策的に注目すべき異常な事例を示している可能性があります。これにより、何らかの介入または調査の必要性を勘案することができるでしょう。
全体的に、主成分分析はデータの主要な変動要因を特定し、それに基づく戦略的な意思決定を補助するのに役立ちます。
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。