📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
提供された360日間のデータを分析した結果、WEIスコアに関して以下の重要なポイントが明らかになりました。
#### 1. **時系列推移**
– **トレンド**: 全体的には7月の初旬から中旬にかけて緩やかに上昇し、一部で急激な増減を見せつつ変動しています。特に、7月6日以降のスコアが高めの数値を記録していることが特徴的です。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月13日、18日にかけてWEIスコアは急上昇し、全体のウェルビーイングが向上したことを示唆しています。
#### 2. **異常値の検出**
– 指定された異常値は時系列の中で詳細項目（経済的余裕、健康状態など）の大幅な変動によってもたらされたと考えられます。具体的な例として、7月19日のスコア0.68や20日の0.77などが特筆され、この期間は異常値としてリストされることが多いです。
– バックグラウンド要因としては、特定の社会的イベントや経済的変動、政策変更が考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **長期的なトレンド**: データセット全体として上昇傾向があり、特に特定の時期にスコアが強く上昇しています。
– **季節的なパターン**: 季節的なパターンを示すサインはやや弱く、不規則性が多く見られます。ただし、一部の異常値が特定の周期と一致する可能性もあり、それが一時的な要因に起因しているか調査の余地があります。
– **残差成分**: 説明できない急激な変動が異常値として現れていますが、この背後にはデータ測定のエラーや一時的な社会的変動が含まれているかもしれません。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップ解析によれば、個々の項目間では強い相関が認められます。例えば、”社会基盤・教育機会”と”共生・多様性・自由の保障”が互いに高い相関を示し、社会的な基盤が多様性の保障と関連していることを示唆しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図分析より、全体的に均一な分布を示していますが、特に”健康状態”や”自由度と自治”が中央値から大きく外れる外れ値が多く、健康や自治の自由度が他の項目と比べ変動が大きい分野であることがわかります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析の結果、PC1（主成分1）が73%の寄与率を持ちます。これは、観測データの大部分の変動が数少ない要因によって説明されることを示します。主に、経済的要因や健康状態が大きなインパクトを与えている可能性があります。
### 結論
この分析を基に、全体のWEIは時期ごとの外部要因により大きく影響を受けつつも、特定の時期には一時的ではあるがスコアが大きく改善されています。今後はこれらのスコア変動の背後にある原因を詳細に分析することで、社会政策や個人のウェルビーイング向上に寄与できる可能性が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年）における実績AIのデータは、比較的小さな範囲内に密集しています。この期間、特定のトレンド（上昇や下降）は見受けられず、横ばい傾向が強いです。
– 右側（2026年）の予測データ（昨年AI）は、実績AIに比べ若干高い範囲にあります。これは、将来的なWEIスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、異常値が検出されています。全体的なデータの範囲から外れているため、特異な出来事や集計ミスの可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績AIのデータで、過去の実際の観測値です。
– 緑の点が昨年AIによる予測で、将来の見通しを示しています。
– 外れ値は黒い輪郭で示されており、通常とは異なるデータポイントです。
– ピンク、青、紫の線で示される3つの異なる回帰予測方法が、異なる予測モデルの試みを示しています。
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目立った連続性は示されておらず、これには異なるモデルが適用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に密集しており、データの分散が小さいです。これは、特定の要因によって同じようなWEIスコアが維持されている可能性を表します。
– 予測データは広がりを見せ、予測モデルに依る変動の可能性を示唆します。
6. **直感的な感想と影響**
– このデータは、将来的なWEIスコアの改善が予測されていることを示しています。この予測の精度次第では、社会における特定の改善策やポリシーの影響を評価するための貴重な指標となり得ます。
– 予測に対する信頼性を見極め、異常値や変動が発生する要因を理解することが、データの解釈と施策において重要です。
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:
このグラフは、WEIスコアの時系列散布図で、個人のデータを360日間にわたって追跡したものです。以下に視覚的な特徴と、それに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは、初期に比較的一貫したスコア範囲（約0.6から0.8の間）で推移しています。予測期間に入ると、現在の範囲よりも下がる傾向を示しています。
– 実績と予測のトレンドが異なることから、未来の予測にギャップがあることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの外れ値が存在するようですが、全体としてはあまり極端な変動は見られません。
– 予測データも同様に安定しているように見えますが、非常に狭い範囲でスコアが集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIのデータを示し、緑色の点は前年度のAIデータです。
– 予測値は赤色のXで表示され、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに異なる色の線があります。
– 灰色の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**:
– 実績データと前年度のデータの間には、時間経過に伴う顕著な変化は観察されません。
– 予測手法間の相違は大きくないものの、微妙な予測の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体のデータは、基本的に正の方向に偏っており、スコアが中程度から高めの範囲に集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– WEIスコアが高いことは、おそらく社会における何らかの肯定的な指標を反映していると考えられます。
– 実績と予測の違いは、将来的な変化や改善の可能性を示しているかもしれません。
– 一貫性のあるスコア範囲は、安定した状態を示しており、予測手法に対する信頼感が強まる可能性があります。しかし、予測の下降傾向には注意が必要です。
この分析を基に、新たな戦略や方針の再評価を検討することが社会やビジネスにおいて重要であるかもしれません。
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**
– 初期の実績データ（青色）は、2025年7月から9月にかけて比較的安定していますが、わずかに下降傾向が見られます。
– 予測データ（異なる線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、これらの予測は比較的一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットに異常値としてマークされたポイントはありませんが、各予測方法では若干のばらつきがあります。
– 2026年5月ごろのデータセット（緑色）では密集したプロットが見られ、安定した傾向を示していますが、部分的な変動は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実際のデータであり、予測の基礎として機能します。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、それにより時間を通した比較が可能です。
– 予測範囲（灰色）は予測の不確実性を示し、ほとんどの予測データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測手法からのデータが示されていますが、全体としては大きな差異はなく、過去データのトレンドを踏襲しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは最大の密度を持ち、直感的に信頼性のある基準を提供します。
– 予測のバリエーションはあるものの、過去の動向をベースにした安定性が感じられます。
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**
– データの安定性が社会やビジネスの意思決定にとって安心感をもたらす可能性があります。
– 特定の時期に予測された変動が、戦略立案の際にリスク管理の考慮を促すでしょう。
– 同様に予測の精度を高めるために、モデルの継続的な更新と検証が必要です。
これらを総合的に考慮すると、データ分析の信頼性と正確な予測を通じて、社会的・経済的な戦略形成を支える役割を果たしていることが示唆されます。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 2025年7月1日から2026年7月1日までの360日間に渡って、WEI（経済的余裕）スコアの変動を示しています。
– 前半（2025年7月頃）は「実績AI」によるデータが集約されていますが、全般的にはスコアは横ばいで安定しています。
– 後半（2026年6月頃）は「前年（比較AI）」のデータとして密集して配置され、こちらも大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として示されているデータポイントがあります。これらは外れ値として特定のタイミングで何らかの影響があった可能性を示唆します。
3. **グラフ要素の意味**:
– プロットの色（青と緑）と形状から、異なるデータ源（実績、予測、前年の比較）を示しています。
– 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）を示し、予測の不確かさの範囲も見られます。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なるモデルによる予測は概ね同じ範囲内に収まっており、モデル間で大きく異なる予測は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績AI」及び「前年（比較AI）」データは、特定の範囲に密集しており、スコア自体は非常に安定しています。
– 各モデルによる予測も概ね一致しており、データの前提や季節性による変動も見られないことから、堅調な経済的状況が続いている可能性があります。
6. **直感的な洞察・社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、この期間にわたって経済的な余裕が非常に安定しているということです。外れ値の存在は一時的な社会的または経済的ショックを示している可能性がありますが、全体的なパターンは安定しています。
– 安定した経済的余裕の状況は消費活動の一貫性を示し、ビジネスの計画や公共政策策定においても信頼性の高いデータとして利用されることでしょう。
この分析は、データが提示する可能性を最大限に活用し、社会経済の安定性と将来の計画策定に資するためのものです。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（青色の実績）はややゆるやかな下降傾向を示しています。
– 新しいデータ（緑色）は安定しているように見えますが、相対的な上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青色のデータポイントに異常値がいくつかあり、それが黒い円で強調されています。
– 大幅な変動は見られませんが、予想とは異なるパターンの点がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータを表し、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 予測範囲（灰色の領域）は、予測データがどの程度信頼できるかを示し、一部の予測（回帰手法）は予測範囲を下回っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは異なるパターンを示しています。これは健康状態の評価方法や基準が変わったか、環境の変化を反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータにははっきりとした相関は見られず、異なる行動パターンが存在するようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態の安定に向けた変化が見受けられ、健康維持や改善に関する施策が効果を発揮している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これにより医療や健康関連サービスの需要が安定する可能性があります。
– 社会的には、重要な健康改善の指標であり、政策の効果をモニタリングするための有用なツールになるでしょう。
この分析は、予測モデルがどれだけ実績データに適合しているか、及び健康状態の指標の変動を理解するために重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: グラフの後半（緑色のプロット）でWEIスコアが全体として上昇していることが見られます。これは、後半の期間における心理的ストレスの増加を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 前半の青色のプロットにおいて、いくつかの外れ値が黒い円で強調されています。これらは異常なストレスレベルのイベントを示している可能性があります。
– **急激な変動**: 特に前半において、スコアは大きく変動しているように見えます。これは心理的ストレスに影響を与える特定の出来事や環境の変化を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青色プロット（実績）**: 過去の実際のデータを示す。
– **緑色プロット（前年）**: 前年のデータを示し、今年のトレンドとの比較が可能。
– **ピンクおよび紫の線（予測）**: 様々な回帰モデルによる将来の予測を示す。これらの線は未来のストレスレベルの可能性を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **青と緑のデータ間の比較**: 前年のストレスレベルと比較して、今年はより高いトレンドが見られることから、何かしらの要因でストレスが増加していると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 前半のデータは広く分布しているのに対し、後半ではより限定的な範囲で密集していることが観察されます。これにより、後半は比較的安定しているが全体的にトレンドが上昇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
– **直感的洞察**: 人々が直感的に感じ取るのは、ストレスが全体として増加していることです。特に後半の一貫した上昇は、社会的または個人的な出来事が原因である可能性が高いです。
– **ビジネスや社会への影響**: ストレスの増加が示唆されることで、労働生産性や健康に影響を及ぼし、企業や政府がストレス軽減策を講じる必要性があることを示しています。また、このデータはメンタルヘルス関連のサービスの需要増加を予測するための指標ともなり得ます。
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**
– 最初の部分（2025年7月から9月）は実績AIのデータが密集しており、スコアは0.6〜0.8の範囲で安定しています。
– 予測データ（異なる回帰モデルによる）においては、直線回帰はほぼ横ばいで、決定木とランダムフォレスト回帰は多少の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月から8月にかけての実績データには、外れ値として特に目立つ点は少ないですが、若干のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、比較的安定したスコアを持っています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、今年のデータと似たような分布があります。
– 外れ値（黒い円で囲まれた領域）は、通常の範囲から逸脱しているデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年のデータは類似の傾向を示しており、一貫した評価が見られます。
– 予測データの分布も徐々に増加しているように見えますが、大幅な変動は予測されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータの間に高い相関関係があります。
– 予測モデル間では、結果が分散しているため、モデルごとの予測力や特性に違いがあることがうかがえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会やビジネスにおいて、個人の自由度と自治に対する評価は安定しており、今後も継続的に高い水準が期待されます。
– 予測に基づくと、重大な変動が予想されないため、現在の政策や施策が維持される可能性が高い。
このグラフは、個人のWEIスコアが個人の自由度と自治についての理解を深めるための有用なツールとなり得ます。安定したトレンドから、持続的な改善や現在の水準の維持に焦点を合わせることが社会に対する積極的な影響をもたらすでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の約3ヶ月間は「実績AI」が平均して高いWEIスコアを示していますが、急激に評価の数が途絶えます。
– その後の期間は「前年（比較AI）」が散発的に高めのスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績AI」にはいくつかの外れ値（異常値）が見られ、これが全体のスコアのばらつきに寄与している可能性があります。
– 「実績AI」が観測されなくなった後、「前年（比較AI）」にスコアの高いプロットが存在します。
3. **プロットや要素の意味**
– 紺色の点「実績AI」は初期数ヶ月の実績を示していますが、その後消えています。
– 緑色の点「前年（比較AI）」は、その後の期間での比較的高いWEIスコアを示しています。
– 紫、青緑、ピンクのラインは異なる予測モデルによる予測スコアを示しますが、実績のスコアと直接リンクしていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「前年（比較AI）」の間で直接の関係は見受けられません。
– 予測線も実際のスコアを補完する役割を持っているとは考えにくい配置です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の「実績AI」は0.5から0.9の範囲でのばらつきが見られます。
– 「前年（比較AI）」はより高い0.7から0.9あたりに集中しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 初期の高いスコアは途中で途絶えており、何らかの外的要因やモデルの改変が影響している可能性があります。
– 社会的公平性・公正さのスコアが維持されていた時期からの減少は、その社会の不安定さや政策などの変化を暗示しているかもしれません。
– 組織やコミュニティに対しては、これらの変動は予知できないリスクや変革の必要性を示しており、継続的なモニタリングと適切な対応が求められる状況であると言えます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（開始時点）では、「実績（実績AI）」のスコアは非常に高く安定しているように見えます（0.8〜1.0）。右側に進むにつれて、「前年（比較AI）」のスコアは若干低下し始め、散布の範囲が広がります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」と示されるプロット（黒の円）は、この範囲では見られませんが、全体的に見て比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**（実績）は非常に高い値（0.8以上）で、持続可能性と自治性における成功を示唆しています。
– **緑のプロット**（前年）は、評価日が進むにつれてスコアが低下しており、前年に比べて持続可能性と自治性が低下している可能性を示しています。
– 各種の線（紫、青、ピンク）は異なる回帰モデルからの予測を示しており、いずれも異なる予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「前年」のスコアは「実績」と密に関連しており、これにより年度ごとの変化やトレンドを比較することが可能です。予測モデルはデータの将来のトレンドを異なる視点から提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データから、時間の経過とともに持続可能性と自治性が全体的に低下する傾向が見れるかもしれません。また、予測モデルはそれぞれ異なる結果を示しており、各モデルの精度に基づいて選択される可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 初期の高スコアが維持されていないことから、持続可能性や自治性の向上が必要であることを示唆しています。ビジネスや社会的には、持続可能なシステムや政策の見直しが求められるかもしれません。それぞれの予測モデルを考慮に入れることで、将来的な改善策の策定に役立つ情報を提供できます。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性の重要性を強調しており、適切な予測と分析に基づいた改善策の必要性を示しています。
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
1. **トレンド**
– グラフは明確に分かれた2つの期間を示しています。最初の期間（2025年7月から2025年9月）には、スコアがほぼ一定で変動が少なく、横ばいに近い傾向があります。
– その後、データが飛んで2026年3月以降の期間に移ります。この期間では、スコアが安定しており、若干の上昇傾向も見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、いくつかのデータポイントが異常値として認識されています（黒い丸）。
– 急激な変動は見られませんが、異常値は統計的に重要な側面を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い色のプロットは実績値を示しており、最初の期間に集中しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを表し、後半の期間に集合しています。
– 予測の不確かさ範囲や異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されることで、予測の精度や多様性も確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年のデータが明確に異なる期間で示されています。これは、データ収集や分析の方法、対象の変化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**
– 前半の実績データは比較的狭い範囲での変動、後半のデータはより広範な分布を持っています。
– 異常値の存在が全体の分布に影響を与えています。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 最初の期間における実績の安定は社会基盤・教育機会の安定を示唆し、後半での広がりは予測の難しさや変動の可能性を示しているかもしれません。
– 異常値の存在は、マネジメントや政策決定において注意を要する重要な要素になりえるでしょう。
– 予測手法の多様性は、分析の理解を助け、将来の計画策定において重要な役割を果たす可能性があります。
このグラフから、人間はデータの安定性、異常の有無、予測の正確さに関心を持つでしょう。社会基盤や教育に関連する政策の評価や改善のために、より詳細な分析が必要かもしれません。
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:
この社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコア推移の時系列散布図から以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 2025年1月から7月にかけて実績AIのスコアは0.6から0.9付近に安定しています。
– 予測AIのスコアは大幅に低下し、0.4付近になっています。このことは、将来のスコアの悪化が予想されることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 6月から7月にかけて、実績AIは標準的なパフォーマンスを示していますが、異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年との比較を示しています。
– ピンクと水色の線はそれぞれ、ランダムフォレスト回帰と線形回帰に基づく予測を示していますが、これらは互いに一致せず、将来の不確実性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年値は似たようなパターンを示し、安定性が見られますが、予測値は一貫して低くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は高い一方で、予測値が低下するため、これは予測モデルが現況に対して保守的すぎ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**:
– 実績値の安定性に対し、予測AIの低下傾向は潜在的なリスクを示唆しています。
– 社会的な取り組みの強化や、潜在的な問題の早期対応が必要な可能性があります。
– 特に異常値とされた部分について、詳細な分析や改善策が求められそうです。
このグラフから得られる主なメッセージは、短期的には現状が安定しているが、中長期的には課題が予測されるということです。これに基づいて戦略的な対応を考えることは、ビジネスや社会において重要です。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色の変化から、特定の期間において上昇や下降のトレンドは明確ではありません。ただし、色の濃淡が一定の時間帯で変化していることから、一定の周期性や時間帯別の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月19日に目立つ変化があり、この日は特定の時間帯でスコアが高めです。急激な色の変化は、特定の出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 色合いはスコアを示しており、薄い色（黄色）は高いスコア、濃い色（紫）は低いスコアを示しています。特定の日付と時間帯で集中していることから、その時間帯に注目が集まっ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**
– 時間帯による変動が顕著で、特に15時から16時と23時にスコアの変動が目立ちます。異なる時間帯で活動が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアは時間によって分布していますが、一部の時間帯で集中して高いスコアが見られます。社会的な活動が特定の時間帯に偏っている可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯（主に午後と夜）に社会活動が集中していると感じるかもしれません。ビジネスや社会的なイベントがこの時間帯に集中していることで、戦略的な計画（例えば、広告の時間設定やイベント開催時間）が求められる可能性があります。
このヒートマップは、日々の活動をより効果的に分析し、最適なタイミングでのアクションを計画するのに役立ちます。
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
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップでは、特に7月初旬と7月末にスコアが高くなる傾向があります。
– 中旬に向けスコアが一時的に低下していますが、再び上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月中旬には一部にスコアが著しく低い地点が見られます。
– 7月23日以降にスコアの急落があります。この変動は何か特別なイベントや状況の変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡でスコアの高さが示されています。黄色から緑は高いスコアを、紫は低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯（例えば7-8時、15-16時、23時ごろ）のスコアが特に高いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体的に昼間の時間帯のスコアが高く、一方で特定の夜間時間帯はスコアが低くなっています。このパターンは昼夜による活動量の変化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**
– 時間帯によってスコアのばらつきが異なるようです。昼間に集中して高いスコアが見られることから、日中の活動が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 日中の活動が活発で、時間帯によって効率が変わることが示されており、ビジネスシーンではこれを活用して業務のスケジューリングを最適化することが考えられます。
– 時間帯ごとのスコアの違いは顧客の行動パターンの分析や、ピーク時間に合わせたサービスの提供に役立つ可能性があります。
– 特定の日に著しい変動がある場合、社会的イベントや外部要因の影響を考える必要がありそうです。
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**
– 期間全体を通して、特定の日に特定の時間帯にスコアが集中的に出現していることが示されています。上昇または下降の明確なトレンドは見られませんが、一部の時間帯で周期的な変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時から19時の時間帯に頻繁に高いスコア（濃い色）が観測されており、これは通常のパターンから外れた行動やイベントを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーション（紫から黄色）はスコアの大小を示しており、黄色に近いほど高いスコアを示しています。特に17時から19時、そして23時の時間帯では、しばしば高いスコアが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変動が示されており、特定の時間帯でスコアが集中する現象があるため、特定の社会的行動が時間帯によって影響を受けることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアが特定の日の特定の時間帯に集中しており、それに関連する活動やイベントが存在するため、これが相関関係をもつ可能性があります。
6. **直感的な人間の認識と社会・ビジネスへの影響**
– 多忙な時間帯や活動が集中する時間帯にスコアが高くなることから、これらの期間には人々が特定の社会的活動に参加する傾向があると考えられます。社会的なイベントや集まりが特定の時間帯に定期的に起きる可能性があります。
– ビジネス面では、これらの時間帯をターゲットにした広告やサービス提供が効果的である可能性があり、企業にとってマーケティングキャンペーンのタイミングを調整する参考になるでしょう。
このヒートマップから得られる洞察を基に、社会活動の時間とパターンを詳細に分析することで、より効率的な戦略の開発が可能になります。
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:
以下は、提示されたヒートマップの相関関係から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体が赤色が多いことから、多くの項目間で高い相関関係があることが示されています。これは、各項目が似たようなトレンドや変動を示している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `個人WEI（経済的余裕）`は、他の多くの項目と比較して低い相関（青色のマスが多い）を示しています。特に`社会WEI（公平性・公正さ）`との相関が-0.02で、ネガティブに近いことから、これは通常他の項目とは異なる動向を示している可能性が高いです。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤や濃い赤は高い正の相関（0.5以上）、青や濃い青は負の相関を示します。
– たとえば、`個人WEI（心理的ストレス）`と他の多くの項目との赤い相関は、このストレスが他の個人や社会の指標と高い関係性があることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– `総合WEI`は多くの項目と高い正の相関を持っており、全体的なトレンドの指標として信頼性のある統合指標であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `社会WEI（公平性・公正さ）`と`個人WEI（自由度と自治）`の間で0.96という非常に高い正の相関が見られます。これは、個人の自由度と自治が社会的な公平性と公正さと密接に関連していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップからは、個々の幸福度指標（心理的ストレス、健康状態、自由度など）が社会全体の指標と強く関連していることが明示されています。これは、社会政策が個々のウェルビーイングを直接向上させる可能性を示唆します。
– ビジネスにおいても、社会的指標の改善が従業員の幸福度や生産性に直接影響を及ぼす可能性があり、社会全体の指標に対する投資や取り組みの重要性を強調するものです。
このように、ヒートマップは相関関係を通じて、社会やビジネスの戦略的な決定にインサイトを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は箱ひげ図から直接読み取ることは難しいが、スコアの分布やばらつきの特徴は見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」および「社会WEI（公平性・公正さ等）」に外れ値が存在し、それがこれらのカテゴリにおけるスコアのばらつきや不均一さとして表れている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はデータの分布を示しており、箱は第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までの範囲を示す。中央の線は中央値、ヒゲは最小値と最大値を表す。
– 色分けは各WEIタイプの異なるカテゴリを区別するもので、視覚的に異なるグループを見分けやすくしている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列を直接示していないが、複数のカテゴリの比較を行っている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプは全体として比較的高いスコアを保持しているが、分布のばらつきは異なる。
– 「個人WEI（持続可能性と自律性）」は特にばらつきが小さく、安定したスコアを示す。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– よりバラつきが少ないカテゴリは、社会や個人においてより安定している領域として認識され、政策や企業戦略の重点領域として考えられる。
– 外れ値のあるカテゴリは、不均一性があり、特定の問題や課題が存在する可能性があるため、追加の分析が必要。
– 高い中央値を持つカテゴリは、全体的に評価が高い領域を示唆する。それは社会的なポジティブなインパクトを示す可能性がある。
全体として、このグラフはさまざまな社会的および個人的要因におけるバランスと多様性の必要性を示しており、政策決定やリーダーシップにおける意思決定において有用な洞察を提供する。
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:
### グラフ分析の視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体は一方向への明確なトレンドは示さず、データは主に二次元空間に分布しています。第1主成分（貢献率: 0.73）が支配的であることから、この軸に情報がより多く含まれていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– スキャッタープロットの中に特別な外れ値や急激な変動は明確に見られません。しかし、右上の領域にデータポイントが集中していることから、そこに何らかのクラスタリングが存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個々のデータポイントを表しており、色や形は統一されています。
– データの密度は、右側の主成分空間で高まっています。これは何かしらの要因で多くのデータが相関していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAは通常、異なる変数間の相関関係を分析するのに使われますが、ここでは具体的な時系列データの関係性は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は第1主成分を中心に広がっており、これは第1主成分が多くの分散を説明していることを示します。
– 左下から右上へデータが集まる傾向が見られるが、強い相関とは言い難いです。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間がこのデータを直感的に捉えた場合、右側の密集したポイントに注目するでしょう。この部分は特定の条件下で何らかの社会的現象や傾向が強まっている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、この密集領域に関連する変数や要因を特定することで、効果的な戦略や政策の策定に繋がるかもしれません。
このグラフは、データが多次元で関連していることを示しており、特に第1主成分が重要な役割を果たしている可能性が高いです。さらなる分析や背景情報を用いることで、より具体的な洞察が得られるでしょう。
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。