📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移:
#### 総合WEIスコア
– **トレンド**: 全体の傾向として、総合WEIスコアは概ね横ばいから上昇傾向を観察できます。ただし、一時的に大きな変動も見られ、特に2025-07-06から07-12にかけて高いスコアが観測されています。
– **顕著な変動**: 初期の頃から07-05まではおおむね0.68〜0.75の範囲内で推移していたが、07-06から急に0.85以上に上昇。これは07-08から07-13にかけて続き、特に07-07および07-08は0.88という高値を記録。
#### 個人WEI平均
– **トレンド**: 個人スコアも同様に大きな変動があり、上昇する時期が見受けられるが、総合WEIに比べやや低いスコアで推移。
– **特筆すべき変動**: 07-06から増加し始め、07-07における高値0.825および0.83が観測された。
#### 社会WEI平均
– **トレンド**: 07-06以降の社会的なスコアの急上昇が総合WEI全体の上昇をけん引していることが示唆される。
– **特筆すべき変動**: 07-07から07-09の間で0.9375を示した。
### 異常値
– 提供された異常値の日付には、特に07-02, 07-07, 07-09, 07-19などが挙げられ、多くは急激なスコア変動の時期と一致します。
– 07-02のスコア低下は、経済的余裕と公平性の非常に低いスコアが影響している可能性あり。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的トレンドとしては、データ全体として上昇傾向を示す。ただし、個々の変動は広範にわたる。
– **季節性**: 日常的な小幅変動があり、特に個人および社会生活の改善状態が変動の要因の可能性。
– **残差**: 不安定性として異常なスコアまたは予測不能な変動がいくつか観察され、07-19の0.68は特に顕著で、これは社会的公平性が特に低かったことが関連している。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間で見た中で強い相関が確認されることは記載がないが、個別に社会的多様性が特定の時期において急激にスコアを引き上げていることが示唆される。
### データ分布
– **箱ひげ図**: スコアの中央値は全体として0.7を中心に広がりを見せるが、最も極端な外れ値は0.4付近と、上限は0.95に集中。
– **外れ値**: 低位の外れ値として0.4の心理的ストレス、経済状態が特筆される。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **構成要素の寄与**: PC1が0.73を占めるのは、社会的及び個人の自律性や幸福度が大部分の変動を説明している事を示唆。
– **意味合い**: 主たる変動要因は、総合WEIにおいて、個人の経済的安定性と社会基盤の充実が大幅に影響を与えていると考えられる。
短期的な上昇トレンドには特定のイベントや政策変化が、下降トレンドには社会的または個人的なストレス要因が影響している可能性が示されています。総
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:
このグラフは、社会カテゴリの総合WEIスコアの時系列データを示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
### 1. トレンド
– **横ばいからの上昇**: 初期（2025年中頃）のデータは0.6から0.8あたりで、あまり大きな変動がなく横ばいです。その後、2026年以降のデータ（緑色の点）は0.7から0.9の高い範囲に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータには異常値がいくつか存在しており、これらはおそらく予測モデルの調整が必要であることを示唆しています。
– **急激な変動**: 線形回帰や決定木回帰の予測線は初期データからの急激な伸びを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青）**: 実際のスコアを示しています。
– **予測データ（赤十字）**: 予測された値ですが、初期データと比較して乖離があります。
– **異常値（黒枠）**: データの流れから外れた値です。
– **前年度データ（緑）**: 2026年のデータは、前年と比べて高い範囲にあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の関係**: 予測モデルと実際のデータの間には短期的なズレが見られます。しかし、2026年には以前より高い傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 初期のデータは0.6から0.8に密集しており、後半のデータは0.7から0.9にシフトしています。この変化は可能な成長トレンドを示しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **成長の兆し**: 初期の実績データが予測を下回っていた時期があり、その後、改善の兆しが見えます。これは社会的なプロジェクトや政策が影響を与えている可能性があります。
– **精度改善の必要性**: 予測モデルと実績の誤差があるため、モデルの精度を改善する必要があります。
– **社会的影響**: WEIスコアの上昇は、社会のウェルビーイングが向上していることを暗示しており、政策決定者やステークホルダーにとって重要な指標となります。
このグラフは、社会的な状況や政策の効果を評価する上で有用な情報を提供しています。
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:
### トレンド
– グラフには2025年のデータと2026年のデータが分かれて示されており、時系列が分断されています。
– 2025年のデータでは、WEIスコアはおおむね0.6から0.8の範囲に集まっているようです。
– 2026年のデータでは、スコアがやや高い範囲に集まっている印象を受けます。
### 外れ値や急激な変動
– 2025年のデータにおいて異常値がいくつか存在していることが示されています（太い円で囲まれたポイント）。
– 2026年のデータにはこのような異常値は見られないようです。
### 各プロットや要素
– 2025年のデータは青色で示されていますが、緑色の2026年のデータと別々に表示されています。
– グラフ上には予測を示す線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれており、実績や予測と比較するための基準線が示されています。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 2025年と2026年でWEIスコアに明確な変動トレンドがあるかどうかは視覚的には示されていませんが、データの分布がやや異なって見えます。
### 相関関係や分布の特徴
– 2025年と2026年のデータ間に関連性があるかどうかは明確ではありません。
– 前年データ（比較AI）との比較も可能であり、前年と比較してスコアは多少の変動が見られる可能性があります。
### 直感的な洞察と影響
– 経年でデータの分布が異なることから、WEIスコアに影響を及ぼす要因が変化している可能性があります。社会やビジネス環境の変化が背景にあるかもしれません。
– 急激な変動や異常値は、予測モデルや施策の改善機会を示唆しており、これを利用して将来の戦略を立てる材料となるでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**:
– 初期（2025-07-01から2025-09-01）のデータ（青色の実績AI）は比較的一定で、多少の変動が見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは見えません。
– その後、データが途切れた期間を経て、2026-07-01頃のデータ（緑の昨年比較AI）は、高めのWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの異常値（黒い円で囲まれた部分）が見え、一部の値がトレンドを外れています。
– 緑色データの密度が高く、いくつかの値が他と比べて低めに位置していますが、大きな外れ値はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績AIを、緑は昨年のデータを示しています。
– 予測範囲（灰色）内でのデータ分布がされており、精度の範囲が視覚化されています。
– ピンクや紫の線は、様々な予測手法の傾向を示しており、それぞれ異なる予測の強さや弱さを示唆します（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルが予測する動き（線の傾き）が微妙に異なり、その違いが特定の時点でのスコアに影響しうることが伺えます。
– 昨年データの一致性と予測範囲内での動きが観察され、昨年とのデータの重複や類似性が参考にされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主要なデータ群は上方に集中しており、WEIスコアが一定の範囲で密集しています。
– 予測モデルの異なる傾向が、異なる結果をもたらす可能性が視覚化されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じ取ることとして、初期データセットから予測されたスコアが、実際の昨年のデータと比較的相似していることが、データの信憑性を高めています。
– WEIスコアの安定性は、この期間中の社会の安定を示唆しているかもしれません。
– 社会的な影響として、予測と実績の間に大きな差異がないことから、実績データが予測の精度を高める要因として機能する可能性があります。また、新たな予測が社会変化の動向を逃さずにキャッチする可能性を示唆します。
このように、データ分析とともに予測モデルが社会の動向把握や未来予測のための有効なツールであることが確認できます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月頃）は平均的に高いWEIスコアが観測されますが、その後、データが途切れた期間を経て再び記録され始めます。後半（2026年7月頃）は、比較的安定してスコアが記録されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で異常値が検出されています（黒い丸で表示されている部分）。この時期に特定の出来事があった可能性があります。
– 時系列全体として急激な変動は見当たらず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、緑の点は昨年の比較データを示しています。
– ピンクと紫の線で示される予測は、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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値（×印）は、最初の期間の実績記録と概ね一致しているように見えますが、後の期間では実績と予測の関係が不明となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年の比較データが一致していない可能性がある（緑の点がやや離散している）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初めの期間で高いスコアが維持されていることは、個々の経済的余裕が安定していることを示しています。ただし、異常値が示すイベントや、記録の途切れた不安定な期間に注目する必要があります。
– 後半で安定している部分は、予測値と実績値の整合性が取れている場合、予測モデルの信頼性を示唆するかもしれません。社会的・ビジネス的には、政策決定やマーケティング戦略において、個人の経済的状況をより的確に把握し、予測することが重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 全体として、評価日全体でデータポイントが二つの期間（初期と後期）に分かれている。
– 初期の期間（左側）は、WEIスコアが0.6から0.8の範囲内で横ばいの状態にある。
– 後期の期間（右側）では、同様に0.6から0.8の範囲で横ばいのデータが観察される。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として、初期の期間にいくつかの点が黒い円で囲まれている。
– 急激な変動は見られないが、計測のない空白期間がある。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– **青い点:** 実績値（実績AI）を示している。
– **赤い×:** 予測（予測AI）を示しているが、データが見当たらない。
– **黒い円:** 外れ値。
– **緑の点:** 前年のデータ（比較AI）を示している。
– **紫、シアン、ピンクの線:** 予測手法を示すが、今回は予測手法の中点が観察されない。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 二つの時期に分かれるデータがあり、前年データと前年データ範囲が比較されている。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期のデータと後期のデータで、具体的な相関が示されていないが、分布は両期間で類似している。
6. **直感的な洞察および社会への影響:**
– 初期と後期の期間で、データに安定性が見られる。
– 予測手法の表示が少なく、モデルの精度や異常値の管理に関する追加の施策が必要な可能性がある。
– 社会的には、持続的な健康状態のトラッキングと比較による意味がある。健康管理の施策や個々人の健康状態分析に役立つ。
このグラフは、継続的な健康状態の管理とそれに対する予測の重要性を伝えていると考えられる。データの安定性と予測の精度を改善することで、個別の健康管理に役立ち、社会全体の健康増進に寄与する可能性がある。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **第一期（2025年7月 – 2025年9月）:**
– 実績データ（青色の点）はこの期間に集中的に存在し、WEIスコアは0.5から0.8の範囲で若干増加しています。
– 全体的なトレンドは比較的一定で、目立つ急激な変動はありません。
– **第二期（2026年5月以降）:**
– 新しいデータ（緑色の点）が現れ、スコア範囲は0.3から0.6の間で分布しています。先に比べてスコアがやや低い傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は青い実績データの中にいくつか存在し、特に0.9近くまで達するものが見られます。
– 不自然な急上昇や下降は見られませんが、外れ値が示す情報は慎重に検討する必要があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを表す。
– **緑の点**: 前年同期（補足AI）のデータを示す。
– **黒い円**: 特定の期間内に外れ値が存在することを示しています。
– **色別の線（紫、薄青、桃）**: 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示していますが、青い実績データと他の予測範囲がややズレているのがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年同期のデータは、スコアが全体的に下降傾向にあることを示しています。
– 予測モデルとの整合性が日付によって異なるため、今後のモデリングの改善が必要であると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、やや高いスコアに集中していますが、前年データはそれより低いスコアに分布しており、自然年間の変動が示唆されます。
### 6. 直感的な印象とビジネス・社会への影響
– **直感的印象**: WEIスコアはストレスレベルを表しているようで、年度を通じてのストレスの変化や外的要因の影響が見られます。
– **ビジネス/社会への影響**: 予測モデルのズレは、ストレス管理施策の精度に影響を与える可能性があります。持続的なストレス管理が求められ、予測の改良が必要です。これは社員のモチベーション維持や社会的健康改善にも重要です。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは、2つの異なる時期のデータを示しています。2025年の7月から9月にかけて、青い点で示される実績データは比較的一貫しており、その後の予測データは異なる推測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいています。
– 以降、2026年3月以後のデータポイントは増えており、これが前年からの比較データ（薄い緑）として表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには、いくつかの顕著な外れ値が黒い円で示されています。これらは観測された異常値を指します。
– 予測モデルにより、一部の期間での急激なスコアの下降が見受けられ、特にランダムフォレスト回帰で顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、緑の点は前年データを表しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– 色の異なる線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示します。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 実績データと前年データの比較を視覚的に表しており、前年に比べ再度上昇する傾向が見られます。
– 各モデルの予測結果が異なる経路を示しており、それぞれのモデルが異なる特性を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年7月から9月にかけてのデータは、全体的に高いWEIスコアを示していますが、予測にはより大きな変動が示されています。
– 異常値は、モデルが取れるべきでないデータの特徴を示しており、改善のための深掘りが必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 2025年のデータの安定性と比べ、不確実性が増しているように見え、特に予測された変動は社会やビジネスの不安定な時期を反映している可能性があります。
– 異常値の存在は、予期せぬ出来事や政策の影響を示唆しており、リスク管理の重要性を示しています。
– 改善の機会として、異常値への対応を強化することで、予測の精度を向上させることが考えられます。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月～2025年12月）は実績データがあり、一定の範囲で横ばいです。
– 後半（2026年1月以降）は予測データが表示され、スコアが全体的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月から10月にかけて、一部のデータが異常値（黒の円）として区別されています。これらはランダムフォレスト回帰に基づく予測と関係している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績AIデータが2025年後半に集中している一方で、2026年には緑色の予測データに移行しています。
– 予測データは複数の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって異なる特性を示しています。
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の間に連続性がありますが、予測手法によって結果は異なる範囲のスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集約されており、予測データはその範囲を超えて広がりつつあります。
– 特にランダムフォレストの範囲が広がっており、他の手法との相違を示しています。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– このグラフは、公平性や公正さのスコアが2026年以降に向けて改善される可能性を示唆しています。
– 社会的には、ポジティブな改善の予兆として受け取られ、ビジネスや政策の計画策定に希望をもたらすことが考えられます。
– 異常値の発生は予測手法の再評価を促し、さらなる精度向上の必要性を示しています。
このグラフからは、AI技術を用いた社会的公平性に関する予見が示されており、今後の施策において重要な指針となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは、2025年下半期に実績データが集中しており、2026年に向けてデータが移行しているように見えます。
– 実績データが左側に集まっているのに対し、予測データ（大部分は2026年）は右側に位置しており、全般的に横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が2025年下半期に集中しています。一部の実績値がグループから外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– **青い点**は実績を示しており、実際のWEIスコアを表現しています。
– **赤いバツ印**は予測を示していますが、これらの点はグラフ上にははっきりとは見られません。
– **緑色の点**は前年度のデータで、予測ラインが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各年の実績と予測の間に強い関係があり、過去の実績から次年度の予測を行っていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の実績データと右側の前年データの分布は、時系列で分かれており、比較しながらの分析が可能です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 持続可能性と自治性の指標として、WEIスコアが安定していることは、社会システムが上手く機能していることを示唆します。
– 異常値の存在は、特定の時期に予期せぬ事象があった可能性を示しており、その原因を特定することで、より良いシステム変更や政策の提言が可能になるかもしれません。
このグラフは、持続可能性と自治性の視点から、社会的なパフォーマンスの監視や改善における価値を持っていると考えられます。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年）は数値が安定していますが、その後のデータ（2026年）は完全に別のグループになっており、上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの異常値として示されている点がありますが、全体としては大きな変動は見られません。
– 一方、2026年のデータは明確に別のクラスターを形成しており、前期と比べて変動しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値、緑色の点は昨年度のデータを示しています。
– 予測は異なる色の線で示され、予測の幅をグレーの領域で表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色と緑色のプロットの分布が完全に分かれていることから、期間における明確な変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測AIによるデータ（紫と緑の線）は実績データからの変動を提案しており、特にランダムフォレスト回帰の予測と現実のデータの分布が良く似ています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 2025年と2026年のデータが異なるクラスターを形成していることから、年度ごとにWEIスコアが大幅に変わる可能性があります。
– 社会基盤や教育機会における実質的な政策変更や外部要因の影響が考えられます。
– ビジネスや社会においては、このような変動を予測に取り入れることで、より適切な戦略の立案やリソースの配分が可能になるでしょう。
これらの点を踏まえて、今後の動向を注意深く観察し、データの変化に基づく対策を立てることが重要です。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。2025年7月から9月まではスコアが0.6から1.0の範囲でバラついていますが、その後、データが途切れています。2026年3月以降には新たなデータセットが始まり、0.5から0.9の範囲で安定しているようです。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は、異なる角度で下降トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の最初の時期には、明確な外れ値がいくつか見受けられ、予測範囲を大きく超えているデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は過去の実績データを示し、緑色の点は前年の実績との比較を示しているようです。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさ範囲を示しており、それに基づいた3つの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初のデータセットと2つ目のデータセットの間に一定期間のギャップがありますが、2番目のデータセットはスコアがやや安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データポイントは大きな分散を持ち、予測と乖離している点が多いですが、その後のデータはまとまりを見せ、クラスターを形成しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 最初のデータセットのスコア変動は社会的、政治的に不安定な時期を反映している可能性がありますが、後半の比較的安定したデータは、政策改善や環境の安定化を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、この種のデータの安定化は投資環境の改善や社会的な受容性の向上につながり得るため、プラスの影響が期待されます。
このグラフからは、多様性や自由の保障に関する社会のパフォーマンスが時間とともに変化し、予測モデルの助けを借りることで将来的なトレンドが描け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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、時間帯や日付ごとの色の変化を見ると、特定の日にはより強い活動があることが示唆されています。特に、7月初旬（7月5日から7月10日）には、WEIスコアが高くなっていることが窺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月前半のスコアが比較的高い一方で、7月中旬から後半にかけて急激にスコアが低下するタイミングが認められます。特に、7月20日以降の一連の日付でスコアが低くなっています。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色はスコアの強弱を示しており、黄色は非常に高いスコアを示しています。夜間（特に14時から16時）はスコアが高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この時間帯（18時、19時）のスコアが日によって大きく異なり、多くの変動が見られます。特定の時間帯で活動が集中することがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化から、昼間の特定の時間帯に高いスコアが散見され、それが周期的に現れることがわかります。スコアの高い時間帯が存在することから、特定の社会的活動が集中していると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日や時間に活動が顕著に行われていることです。これは、社会イベントや特定の時間に行われる習慣的活動が影響している可能性があります。ビジネスや社会においては、これらの高スコアの時間帯にターゲットを絞ったサービス提供やキャンペーンを行うことで、効果的な戦略を立てることができるかもしれません。
このヒートマップは、特定の期間に活動の集中と変動を可視化し、そのパターンを理解するための有効なツールと言えるでしょう。
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:
このヒートマップについて以下の点を指摘します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとにカラーバリエーションが見られ、上昇や下降の明確なトレンドは存在しません。ただし、一部の期間では特定の時間帯で色が明るくなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日や2025年7月25日など、一部の日が顕著に暗い（値が低い）です。
– 特定の時間帯で突然の変化が見られることから、突発的な事象が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化（濃淡）はスコアの違いを示しています。明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸（時間帯）と縦軸（日付）のデータ相関を示すパターンは特に無く、時間帯によってばらつきがあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の色が繰り返し現れ、特定の日付や時間でパフォーマンスの違いが存在する可能性を示しています。
6. **直感的な感じおよび社会やビジネスへの影響**:
– 人々は時間帯によって異なる活動や感情状態を示す可能性があります。これは、時間帯ごとの効率性や幸福度の変化を示唆しているかもしれません。
– 社会的に、特定の時間や日にサポートが必要な場合の指標として利用できるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定の期間や時間帯でのパフォーマンスや感情の変化の兆候を視覚的に示しており、効率的なリソース配分や戦略的な活動スケジュールの構築に役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、特定の時間帯でのデータ密度と強度の視覚化を提供しています。
– 日付ごとの社会WEI平均スコアが時間帯に沿って表示されており、全体的なトレンドを見ると、時間に伴って色の濃淡が変化していますが、明確な上昇または下降のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付と時間帯（例：7月24日-7月29日の夜間帯）に、急激な変動が確認できます。これは色の変化として表現されており、注意を引くポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、WEIスコアの変動を示しており、濃い色はスコアが低いこと、明るい色はスコアが高いことを示しています。
– 時間帯ごとのスコアは、日中と夜間で異なるパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時間帯ごとに時間系列で並べられており、日ごとのトレンドや周期性を視覚的に比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼と夜のスコアには異なる傾向が見えますが、これらがどのような社会的または環境的要因に影響されているかを深掘りする必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の活動パターン（仕事・レジャー・休息）による時間帯の影響や、イベント、異常気象などがあった可能性を示唆しています。
– ビジネス面では、例えば特定の時間帯に合わせたマーケティング戦略やサービス配置の見直しが考えられます。
– 社会面では、人々の行動や感情の変化に伴う社会的現象の把握が可能です。
このような視覚的データは、意思決定に重要な洞察を提供し、問題解決や新たな機会の発見に役立ちます。
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、社会カテゴリにおけるWEI（全生活指数）の各項目間の相関を示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**
– 時系列トレンドは示されていませんが、相関の強さが固定されています。強い正の相関（赤色）から強い負の相関（青色）までのグラデーションが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおいては、特定の色が基準から大きく外れていないかを確認します。全体的に一貫した傾向が示されており、顕著な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤に近い色は高い正の相関を、青に近い色は負の相関を示しています。たとえば、個人WEIとその心理的ストレスは0.88の相関があり、密接な関連があると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしては扱っていませんが、関連性は項目間の相関として示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは、個人WEI平均（0.95）および社会WEI平均（0.97）と非常に高い相関があります。
– 一方、個人WEI（経済的余裕）は他の多くの要素と低い相関関係を示しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 個人の心的健康や自由度といった要素が総合指数に大きく寄与していることが確認されます。この事実は、個人の幸福や社会的安定が重要であることを示しています。
– ビジネスや政策決定において、心理的ストレスの軽減や公正性・公正さを重視することが、総体的な社会の幸福度向上に繋がる可能性があると示唆されます。
このように、社会に対する政策立案や個々の幸福度測定において、特定の因子が相互にどのように影響を与えるのかを理解するために、このヒートマップは非常に有用です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアの中央値は高い範囲に分布していますが、カテゴリ間で大きな違いが見られます。
– 大きな上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、中央値や範囲の違いが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例えば「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）には外れ値が多く見られます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」でも外れ値が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、最大値、最小値を示しています。
– 各カテゴリの色は、そのカテゴリ間の視覚的な区別を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの比較ではなく、カテゴリ間の分布比較として見ることが適切です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコアはおおむね高い範囲に分布していますが、分布の広さが異なることから、各分野の安定性やバラツキを推測でき、特定の分野での社会的な課題や資源の偏りを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のようなカテゴリのスコアが低く、外れ値も目立つため、これらの分野では改善の余地があることが示唆されます。
– 全体的な高いスコアは社会、個人ともに概ね良好な状況を示すものの、特定分野での格差や課題への取り組みが求められます。
– このグラフは、政策立案者が重点的に改善すべき分野を特定するのに役立つ可能性があります。
これらの洞察をもとに、具体的な対策や政策の検討が必要となります。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて社会カテゴリのデータを視覚化したもののようです。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 第一主成分が0に近い値から0.3程度まで増加する範囲に、プロットが密集しています。このことは、データの中心から右上方向に向かうトレンドが見られることを示しています。
– 第二主成分においては、0付近がより多く、上下に広がっていますが、特定の一方向への強いトレンドは確認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分が-0.4付近と0.3以上に位置するプロットは、他の部分に比べ、疎な配置になっており、これらが外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータ中の異なるエンティティまたは時点を表している可能性が高いです。特に密集している領域は、類似の特徴を持つエンティティが多いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列データが直接表示されているわけではありませんが、各プロットが異なる時点のデータであるとすると、特定の期間においてデータの特性が安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分がデータの分散の多くを説明しているため（寄与率0.73）、全体的なデータの分布はこの主成分によって大きく定義されています。
– 第二主成分の寄与率は低いですが、データの細かなバリエーションを示していると考えられます。
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、データの多様性が第一主成分軸に沿っているということです。つまり、社会的データの変動が特定の主軸に強く依存している可能性があります。
– 社会カテゴリのデータであるため、例えば経済指標や住民の社会行動が何らかの共通要因に強く依存している可能性を示唆します。このような分析は、政策の形成やマーケット戦略の改善に役立つ可能性があります。
この分析を通じて、データの構造や特性について深い理解を得ることができ、社会的意思決定における有用なインサイトを提供できるでしょう。
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。