📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### WEIスコアの傾向と異常値
– **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、データが始まる頃（7月初旬）から、若干の上下動が見られますが、全体的には安定している傾向があります。7月初旬には若干の急増と急減があり、これは日付としては異常値と報告された7月2日と7月6日付近に該当します。
– 特に7月7日から8日にはスコアは比較的高い（0.88）水準に達しており、これは異常値として指摘されています。
– **異常値について**:
– 7月2日、6日、19日あたりに多数の異常値が記録されており、これらの日付は意外な急上昇や急降下が確認されています。異常値の原因としては、社会的もしくは個人の状況の急変が考えられます。これには、突発的な経済イベント、社会的な出来事、季節による感情変動などが原因となる可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行うと、長期的なトレンドは大きな変化なく、一定の安定を示しています。季節性は見当たりませんが、残差は時折報告された異常値と一致して急激な変動を見せており、外部要因による突発的変化の影響が示唆されています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– 社会的要因（社会WEI平均）のスコアは、個人のストレス指数や持続可能性の項目と比較的高い相関が見られます。これは、社会の安定性が個人に及ぼす影響の重大さを反映している可能性が高いです。
#### データ分布と構成要素分析
– **箱ひげ図**:
– 各WEIスコアの中央値は安定しており、大きな外れ値は観測されませんが、変動幅が大きいことが確認されています。一部の項目（心理的ストレス、持続可能性など）は広い分布を示し、人々の感じる違和感やストレス、および経済的不安の影響を示唆しています。
– **主要な構成要素分析 (PCA)**:
– PC1（73%の寄与率）は、主にWEIの主要な変動を説明しており、社会的および個人的な健康や感情的安定性が大きな要素であることが分かります。PC2（10%の寄与率）は、自由度や自治性がが他の項目と異なるベクトルにある可能性を表しています。
### 総括
このデータから、WEIは全体的に安定しているものの、社会的要因や個人の精神的影響からの急激な変化を反映する日があります。特に、異常値として指摘された日付は、より詳細な調査が必要です。個人の幸福感は社会環境に強く依存していることが強く示唆され、他のWEI項目との相関が確立されています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 青いプロット（実績AI）は、時期が経つに連れて右に移動していますが、春から初夏にかけて右側に分布が集中しています。この変化の背後には、季節性の要因や、社会的イベントの影響が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットはやや密集しており、黒い円で示されている異常値も含まれています。これらの異常値は、予期しないイベントやモデリングの誤差を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績で、緑が前年のデータです。緑のプロットは離れており、前年と大きく異なる動きが今年見られることを暗示しています。
– ピンクやグリーンのラインは、異なる予測手法による予測値を示しています。これらのモデルが示す傾向は比較的一致していますが、多少の誤差が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青いプロットと緑のプロットの間には一貫した関係性が見られず、年間を通して大きな変化があることが推測されます。この変化は政策変更や大規模な社会現象によるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青いプロットの密度が高い一方で、多くの予測モデルがそれに追随しています。これは予測モデルが概ね実績に基づくデータの変動をよく捉えていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– グラフ全体からは、予測モデルが一定の精度で実績を捉えている一方で、異常値が示すような予期しない変動も存在するため、政策決定者にとって注意が必要です。
– また、複数の予測手法間での一貫性は、データサイエンスに基づく意思決定の信頼性を上げる要素となるでしょう。
このグラフから得られる洞察としては、短期間での予測精度の向上努力が引き続き必要であることや、異常値への対策を早急に講じることが重要であることが挙げられます。予測モデルの精度を高めることで、将来的な社会的影響をより正確に予測できるようになるでしょう。
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、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側の2025年中頃から2025年末にかけては、WEIスコアが0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいの状態です。
– 2026年に入ってから、データポイントが現れ始めており、全体的に少し上昇傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータでいくつかの異常値が見られます。これは比較的少数であり、全体のパターンを大きく崩してはいません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青のプロットで示されており、WEIスコアの実際の推移を示しています。
– 予測データは複数の統計モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でプロットされ、これらは未来のトレンドを評価するための比較要素です。
– 異常値は黒い丸で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の違いを確認することで、各予測モデルの精度や特徴を評価することができます。
– 各モデルの予測が重なっている期間では、比較的一致した予測が得られていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6〜0.8の範囲に密集していますが、2026年に入ってからはさらに上昇傾向にあります。
– 実績データが予測の範囲内に収まっているため、予測モデルは一定の精度で過去のデータを捉えています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEI（ウェルネスエンゲージメントインデックス）の高まりは個人の幸福や社会の健全性を示す可能性があり、社会政策やビジネスの戦略に貢献する要素となる可能性があります。
– 異常値の除外や注意が必要ですが、全体的な上昇トレンドはこれらの領域での改善を示唆するポジティブな指標となる可能性があります。
まとめると、このグラフは個人のウェルネスやエンゲージメントの変動を視覚的に捉え、過去から未来への変化をモデルを通して予測し、適切な社会政策やビジネス戦略の方向性を見極める手助けをする基盤となります。
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:
以下のポイントでグラフを分析します：
1. トレンド
– グラフの左側には密集した青いプロットがあり、右側には緑のプロットが集中しています。
– 青いプロットが示す実績データは比較的安定しており、急激な変動は見られません。
– 緑のプロットが多く見られる右側は予測データで、時間の経過とともにWEIスコアがやや高くなる傾向が見られます。
2. 外れ値や急激な変動
– 青いプロット内に黒い丸があり、異常値としてマークされていますが数は少ないです。
– 予測データにも特に急激な変動は認められません。
3. 各プロットや要素の意味
– 青は実績データ、緑は比較AIによる前年データを表しています。
– 異常値は黒い丸で強調されている一方、予測データは異なる回帰分析によって示されています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと比較AIによる前年データが重ならず、比較的分かれています。
– 予測されたトレンドが過去の実績に基づいていることが示唆されています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの密度が高く安定している一方で、予測データは広がりがあります。
– 回帰手法による予測のトレンドが異なっている可能性があるため、慎重な解釈が必要です。
6. 直感的な洞察
– 過去のWEIスコアが安定しているため、将来の予測に対して比較的安定した期待が持てるかもしれません。
– ビジネスや社会における一定の成長や安定的な環境が期待されるものの、異常値への対応が必要です。
このように、過去のデータと予測データを総合的に考慮することで、将来的な傾向とその影響をよりよく理解することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**:
– 初期（2025年7月から10月まで）はスコアが安定しており、0.7から0.8の間です。11月以降、このデータは途絶えています。
– **予測データ（緑の点）**:
– データが2026年5月以降に集中しており、スコアが0.6から0.8の範囲で比較的一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれている一部のデータに異常値とされるプロットが見られます（黒の楕円）。
– 実績データは比較的安定していますが、予測データにおいて急激な変動は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 過去の実績データ。
– **緑の点**: 予測データ。
– **異常値（黒の楕円）**: パフォーマンスにおける異常を示唆。
– **線の種類**: 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が異なる期間を持っているため、直接の比較は難しいですが、予測データは過去の実績スコアの範囲内にあることから信頼性があると感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しており、予測データも同様の密度で分布しています。同様の範囲で分布しているため、精度の高い予測が可能であることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、経済的余裕を示すスコアが予測において比較的一貫しているという印象を受けます。安定した経済的環境が見込まれることから、消費者信頼が高まり、経済活動の活発化につながる可能性があります。
– 異常値の存在は、個別の特殊事情や突発的なイベントが影響している可能性があり、さらなる調査が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– グラフの前半は2025年7月から8月にかけての実績データが集中しており、少し変動するが概ね一定の範囲に収まっています。
– 後半の2026年6月から7月にかけては、前年のデータが安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 散布図の最初のセクションでは、オレンジ色の「異常値」が識別されていますが、頻度は低く目立ちません。
– 全体として、急激な変動や大きな外れ値は観察されていません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青色の点:** 実績の健康状態のスコア。
– **緑色の点:** 前年のデータで、こちらも比較用として重要です。
– **ピンクと紫の線:** 各種の予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データはグラフの左側に集中しており、過去のデータとして今後の予測に使われています。
– 前年データと実績データは、健康状態が安定していることを示唆しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと前年のデータが類似していることから、一定の相関があると考えられます。
– データの分布は比較的安定しているため大きな異常はないと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人々はこのデータから安定した健康状態を直感的に感じるかもしれません。
– 社会的には、このような安定したデータが示されれば地域や国の健康政策の基礎材料とすることができ、予防医療や健康増進に役立てることができます。
この分析を基に、個々の健康状態を総合的に評価し、バランスの取れたライフスタイルの推進に繋げることが期待されます。
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:
このグラフは、心理的ストレスを示す個人WEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 前半部分（2025年7月から9月）は主に0.5から0.6付近で安定しています。
– 後半部分（2026年1月以降）は異なるデータセットで表示され、全体的に0.6から0.8の範囲でばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期にいくつかの外れ値が見受けられます。これらは異常値として円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）に収まらないデータ点がいくつかありますが、全体との関係性を考えると大きな異常はないようです。
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います。
– 緑の点は昨年のデータ比較を示しています。
– 赤い×や線の色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**:
– 違うシステムによる実績AIと比較AIのデータセットが分かれています。
– 実績と予測の間に目立った相関や予測精度の偏差はグラフからは明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大多数のデータは中程度の範囲におさまり、大きなばらつきは見られません。
– 核となるWEIスコアは概ね安定していますが、異常時にスコアが低下している点が特徴的です。
6. **直感的に感じることと社会的影響**:
– 初期のころから比べてストレスが増加している可能性があります。
– システムによる予測が複数提示されていますが、人々が実施する対策の有効性や改善点を評価するために利用できるかもしれません。
– 組織や個人が心理的ストレスに対する戦略を考える際に、このデータは役立つでしょう。
これらの洞察により、心理的ストレス管理のための具体的な改善策を導出するためのデータとして役立てられる可能性があります。予測モデルの精度向上にも焦点を置くべきです。
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
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初めは高いWEIスコアで始まり、時間とともに安定した状態を維持。
– **予測ライン（紫、ピンク、緑）**: 未来に向けて異なるトレンドを示すが、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）が大きな下降を予測。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値（黒い円）が存在し、その多くは高いスコアを示すが、全体的なトレンドに大きく影響しない。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 現在の状態を示す。
– **予測（赤）**: これからの可能性を示す未来予測。
– **比較（緑）**: 前年と比較することで、季節性や長期的な変化を評価可能。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間での明らかなギャップは、モデル間の予測精度の違いを示唆。特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測に顕著な違いが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データは密度が高く、特定の範囲で集中している。これが安定したフリーダムと自治のレベルを示している可能性。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間は、実績データの安定した推移を安心と受け取る一方、予測の不確実性やバラつきに懸念を持つ可能性が高い。
– ビジネスや社会においては、特に自由度と自治が重要なトピックであり、今後の予測を基にした計画や政策の調整が必要となる。
このグラフは、実績データの安定性と予測データの多様性を対比させることで、社会が直面する不確実性や予測技術の限界に対する理解を促し、適切な対応策の策定を支援する役割を果たします。
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:
グラフを詳しく分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は高いスコアで安定しているように見えますが、数値の分布に若干のばらつきがあります。
– その後、中間の予測部分（特にピンクと水色の線）では下降傾向が示唆されています。
– 過去の比較データ（緑の点）の部分においても、低めのスコアが多く、改善の兆しが見えにくい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い円で囲まれた外れ値が見られますが、これが全体の傾向に大きく影響を与えているかもしれません。
– 特に、大きな変動は見られませんが、初期の高スコア群からその後の下降する予測へのギャップが意識されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各データポイントの色と形は、異なるデータセットや予測手法を示しています。青い点は過去の実績、緑の点は前年のデータ、Xマークや異なるラインが予測手法の違いを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確実性を示しており、今後のスコアがこの範囲内に収まる可能性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、前年、予測データが対照的に描かれ、過去の実績と予測された傾向の相違が明確に視覚化されています。
– 線形回帰と決定木、ランダムフォレストによる予測は一致しない部分もあり、モデル間の予測の多様性を示しています。
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明確な関連性が見られず、分布も異なって見えます。
– 予測の不確実性の範囲と実績値のばらつきは、社会的公平性の評価における不安定さを意味しています。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– 直感的に見て、現在の社会的公平性の状態は過去に比べて変動しやすいことを示唆しています。
– 下降する予測と前年の低いスコアから、社会的公平性の向上に向けたさらなる対策が必要である可能性があります。
– これは、政策立案者や社会関係者にとって、迅速な改善策が求められるシグナルとなるでしょう。
以上のように、このグラフは過去の状況と今後の可能性を比較し、社会的公平性の改善が求められていることを強調しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEIスコアの推移を示していますが、開始時（2025年7月）から終わりにかけて、大きな変化は見られません。初期データ（青いプロット）は、WEIスコアが0.9以上で安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには1箇所の外れ値（異常値）が見られ、これは通常のパターンから逸脱しています。このような外れ値は、データ収集のエラーや一時的な要因に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによるスコアを表しています。
– 緑の点は前年のデータ（比較用）であり、今年と大きく異ならないことを示唆しています。
– 予測領域（灰色の範囲や線）が描かれていますが、実績データとは大きな乖離は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青いプロットと緑のプロット（前年データ）は密接に一致しており、持続的なパターンが保たれていることを示唆しています。
– 各予測モデルの線（紫、青、ピンク）は、実績データに対して予測エリアが大きく外れていないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアのデータは、全体的に高値で安定しており、持続可能性と自治性が高いレベルで維持されている印象を与えます。
– 外れ値を除き、分布は一様で、データ間に大きな変動はありません。
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に関する洞察**
– WEIスコアの安定性は、対象となる組織やコミュニティが持続可能性と自治性をしっかりと維持していることを示唆します。
– 外れ値の存在は、改善の余地がある可能性を示す一方で、速やかに対策を講じる必要があると感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、持続可能な高パフォーマンスを維持しつつ、異常値を減少させることでさらなる効率化が期待できます。社会面では、安定した数値は信頼性の高さに寄与し、ステークホルダーの信頼を得る要因となるでしょう。
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**
– 最初の180日間はデータが密集しています。データの標準偏差が少なく、スコアの安定性が示唆されます。
– 残りの180日間で異なるグループが出現し、スコアが大きく変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半の期間でいくつかの外れ値が見られ、これらは通常のスコア範囲よりも上に位置しています。
– 後半の期間にわたって観測された急激なスコア変化は、教育機会や基盤における重要な変化を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績によるスコアを示し、比較的安定しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表し、これは過去の傾向との比較に役立ちます。
– 異なる予測手法の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）は、将来のトレンド予測を試みており、これらの方法により異なる予測値が示されています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測データには一貫したパターンが見られ、これは教育機会や社会基盤の安定性を反映しています。
– 昨年のデータとの比較は、今年の変化の度合いを測る指標となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のデータには強い相関が見られ、安定していた社会基盤が示されています。
– 後半のデータではスコア範囲が広がることにより、外部要因の影響が強くなっていることを示唆しています。
6. **社会やビジネスへの影響**
– グラフの後半の変動は、教育機会や社会基盤の変化がビジネス環境に不可欠な要因であることを示している可能性があります。
– 外れ値が示す異常性は、特定の時期の社会的状況や政策変更の結果として発生した可能性があります。
全体的に、このグラフは時間と共に教育機会および社会基盤がどのように変化したかを理解するための貴重な洞察を提供します。特に重要な変動点についてさらなる分析を行うことで、ビジネスや政策設計に役立つ情報を引き出せるかもしれません。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおけるWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの推移を360日間で示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）は高いスコアを示していますが、その後、スコアは徐々に変動しています。
– 中間期にかけて徐々にスコアが低下している様子が見られますが、その後、後半（2026年7月頃）には再び高いスコアの分布が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間においては、標準から外れた異常値が見られます（黒い縁取りの点）。
– スコアの変動に対する予測結果が示されていますが、予測の多様性が比較的少なく、予測モデル間のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、緑の点は昨年データで、時間経過に伴ってそれぞれのスコアが比較されています。
– 紫、シアン、ピンクの線は異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれで予測値が異なっています。計算された予測の広がりは灰色の範囲で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータの比較を通じて、ある程度の変動が年次で評価できそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには一貫性がない部分があり、これは予測の不確実性を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期段階でスコアが高いことはおそらくポジティブな兆候ですが、中盤のスコアの低下は、共生や多様性な社会の保障において課題が存在する可能性を示唆しています。
– 最終段階でのスコアの上昇は、改善が行われたか、外部要因によるポジティブな影響があることを意味するかもしれません。
– ビジネスにおいては多様性やインクルージョンの取り組みの見直しが求められる可能性があります。
この分析をもとに、具体的な政策や戦略の見直しを検討することが重要です。
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:
このヒートマップに基づいて得られる洞察を分析します。
1. **トレンド:**
– 各時間帯におけるWEIスコアの変動は、日付ごとに色の変化として視覚化されています。全体として、大きな周期性は認められませんが、部分的な上昇や下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に7月6日と7月23日から24日にかけての変動が顕著です。これらの期間ではスコアが急上昇または急降下しています。
– 例えば7月6日午後19時や7月23日午後16時の突然の上昇が外れ値と見なすことができます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色が示すスコアの大きさは、緑や黄色で高いスコアを、紫や青で低いスコアを示しています。
– 各プロットは、時間と日付ごとに異なるWEIスコアを示しており、特定の時間帯で社会的な変動がある可能性を示唆しています。
4. **複数時系列データの関係性:**
– データは日付と時間ごとに分割されており、各時間帯での日々の変動が視覚化されています。ただし、複数の時系列データ間の直接的な関係性はこのグラフからは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に見ると、各時間帯におけるスコアは緑から黄色が多く、WEIスコアが高いことを示すため、一定の頻度で高いスコアを記録している時間帯もあります。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響:**
– このヒートマップを見ると、特定の時間帯に活動が集中している社会的なパターンが反映されているように見えます。ビジネスや社会的活動が特定の時間に活発になるといった分析に役立ちます。
– 急激な変動がある場所では、社会的な出来事や特別イベントなどが影響している可能性を検討する必要があります。
このデータを基に、特定の時間や日付にフォーカスしたさらに詳細な分析が可能です。ビジネスや政策決定の際には、これらの変動要因を考慮することでより精緻な戦略を立案できます。
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:
以下のヒートマップについての詳細な分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは確認できませんが、一定の時間帯（午前8時から午後23時）にわたって活動がある様子です。
– 特に午前8時から9時、午後15時から16時にかけての活動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月12日と7月23日に特に目立つ活動（黄色）が見られます。
– これらの日付に特異なイベントや出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は平均WEIスコアの大きさを示し、黄色に近いほど高いスコアを示しています。
– 色の濃淡の変化によって、スコアの時間的な変動を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付に特定の時間帯で活動が集中していることから、日毎に活動のピーク時間が異なることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中と午後の2つの時間帯での活動が多いことから、1日に2回ピークがあるかのような分布を示唆しています。
6. **直感的に感じること、および社会への影響**:
– 活動が活発な時間帯や日を特定することで、効果的なアプローチやリソースの割り当ての参考となる可能性があります。
– 活動の少ない時間帯に焦点をあてて効率化を図るなど、社会やビジネス戦略の改善に役立ちます。
このグラフを基に、コミュニティやビジネスの活動スケジュールを最適化し、リソースの効率的な配分を目指すことができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の時期、特定の時間に集中した活動があるように見えます。
– 例えば、7月初めと中旬以降に活動が集中していることが色の分布から分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、7月12日、7月19日に明るい黄色のプロットがあり、他の時間帯と比べて急激に高い値を示しています。
3. **要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高く、暗い色ほど低いことを示します。
– 時間軸と日付軸の交差点でスコアの変動が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ごとにスコアが異なるため、曜日や時間によるスコアの変動の違い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**:
– 特定の時間帯（16時～18時台）で全体的に高いスコアの傾向があり、活動が集中していることが示されています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 特定の時間帯や日に高いスコアが連続していることで、その期間に社会的な活動が集中していることを示唆していると考えられます。
– これらのピークは、イベントや政策変更、社会的な現象に関連している可能性があります。
– ビジネス戦略の見直しや社会的な介入が必要かもしれません。
このヒートマップは、特定の期間や時間帯における社会的活動の盛衰をビジュアルで示しており、これを基に具体的な分析を行うことで、さらなる戦略やプランニングに活用できるでしょう。
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:
以下は、提示された「社会」カテゴリのヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップは特定の期間内での相関関係を示しており、時間的なトレンド（上昇や下降）を直接示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値や急激な変動は見受けられませんが、特筆すべきは「個人WEI（経済的余裕）」が他の多くの項目との相関が低いことです。これは構造的な独立性を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤は強い正の相関、青は強い負の相関、白はほとんど相関がないことを示しています。
– 「総合WEI」は多くの項目と強い正の相関を持っており、特に「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が高いです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– データは時系列というよりも、同時期における異なる項目間の関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般的に、個人と社会の側面が高く関連し合っていることが分かります。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI平均」と高い相関があり、心理的健康が個人の幸福に与える影響の大きさが示唆されます。
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**
– 社会制度の整備（例：「社会WEI（公平性・公正さ）」）が全体的な幸福度（例：「総合WEI」）に大きく影響していることは、政策立案者にとって重要な知見です。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との高い相関は、多様性や自由が個人および社会全体の幸福度に寄与していることを示唆します。
– 社会的・政策的アプローチにおいて、個人の経済的な余裕を向上させるための施策が、他の領域に対して独立して実施可能であることが示されているかもしれません。
このような相関を考慮することで、各指標がどのように互いに影響を与えるかを理解し、社会的政策や取り組みがより効果的になる可能性があります。
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**
– 全体的なWEIスコアの中央値は0.6から0.9付近に集中しており、極端な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などに外れ値が見られます。これらはデータのばらつきや異常要因を示唆しています。
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」でも多くの外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱の縦の幅（四分位範囲）が広いものは、スコアのばらつきが大きいことを示しており、例えば「社会WEI（可能性と自活性）」や「個人WEI（自由度と自治）」はばらつきが大きいです。
– 色の違いは視覚的な区別で、特定のカテゴリーが強調され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**
– 同様のWEIカテゴリ間でのスコアの中央値は類似しているが、ばらつきや外れ値に差が見られ、異なる視点からの評価が必要とされます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのばらつきが異なるため、カテゴリ間での相関を見出すのは難しいが、社会レベルのWEIのスコアは個人レベルとは異なる特徴があるように見えます。
6. **ビジネスや社会への洞察**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」における外れ値は、特定の集団や時期における心の健康課題を示唆しており、対策が必要です。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のばらつきの少なさは、比較的安定した社会的環境を示している可能性があります。
– 外れ値やばらつきの大きいカテゴリは、改善の余地がある領域であり、政策の重点対象になる可能性があります。
このグラフは社会的および個人的な幸福度の各側面の違いを視覚的に示しており、政策立案や社会改革における重要な手がかりを提供します。
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構成要素を主成分分析（PCA）によって可視化したものです。ここから得られる視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、データは第1主成分（x軸）に沿って広がっています。多くのデータポイントは中央より右側に集まっており、第1主成分がデータの変動を最もよく説明していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端な外れ値は見られませんが、第2主成分で高い値を持つ点が少し存在します。これらのポイントは、他のデータポイントから離れており、特異な要因や影響を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの密度が高まっている部分は、特に第1主成分の正の側にあります。この密度は、共通の特徴や性質を持つサンプルがあ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**:
– 主成分分析は新しい軸で解釈されるため、直接的な時系列関係は示されませんが、主成分がデータ全体に対する説明力を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間で明確な線形相関は見られません。データは散らばっていますが、特に第1主成分での分散が顕著です。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 人々は、第1主成分が強調される要素がデータセット全体の特徴を最もよく捉えていることを理解するでしょう。これにより、社会的なデータにおける主要な動向や要因を特定できる可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、この分析は多数の変数を整理し、最も重要な要素を特定する手助けとなり、より効果的な戦略を構築するのに役立つかもしれません。
これらの洞察は、データ指向の意思決定に役立ち、社会的なパターンやトレンドを理解するためのツールとして活用できます。
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。