📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの重要な傾向、異常、パターンに関する分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**:
– 360日間のWEIスコアには周期的な変動が見られますが、全体的なトレンドは特にないように見えます。スコアは主に0.65から0.85の範囲で変動しています。
– スコアの上昇は、特定の日付（例: 7月6日から7月13日）に明確に示されています。この期間中、スコアは比較的高い値を維持しています。
– **顕著な変動と異常値**:
– 7月1日、7月3日、7月4日には、急激な変動がいくつか観測され、意義のある異常値が示されています。これらの日付におけるスコアの急な上昇や下降は特別なイベントや外的要因の影響でも考えられるため注意が必要です。
– 7月6日にはスコアが0.64から0.81への急激な上昇が見られ、持続的な高スコアを示した後、徐々に安定化します。
#### 2. 各カテゴリの推移と異常値指摘
– **個人WEIと社会WEI平均**:
– 個人WEIは全体的にセットの一部の急上昇を除いて安定しています。一方、社会WEIは7月6日をはじめとして0.9付近の高スコアを頻繁に観察しています。
– 異常値として示されている日付には、スコアが急激な変動を示しており、特に社会的要因によるものが考えられます。そのため、社会的イベントや政策変更がこの時期に影響を及ぼした可能性があります。
#### 3. STL分解と季節性
– **季節性とトレンド**:
– WEIには短期的な上昇と下降が繰り返されており、社会的不安や政策変更の影響が推測されます。
– 残差の分析で、説明できない異常値が発見された場合には背景に特定イベントがあることが考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関関係**:
– 個人の「経済的余裕」と「健康状態」と社会的側面（持続可能性や共有可能性）は高い正の相関が見られます。
– 一方、個人の「心理的ストレス」と他のカテゴリー間に若干の負の相関が存在し、心理的ストレスが高まると全体的なウェルビーイングが低下する可能性が示唆されます。
#### 5. データ分布と異常値分析
– **箱ひげ図の観察**:
– WEIスコア全体の分布は、主に中央に集中していますが、大部分が0.6から0.8の範囲にあり、スコアのばらつきが予想されます。
– 一部の極端に高いまたは低いスコアは珍しいイベントまたは特異な状況によるものと考えられます。
#### 6. PCA分析
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1の寄与率が65%、PC2が16%と、WEIスコアの大部分が第一主成分に強く影響されていることが示されています。
– このことは、WEIを決定づける主要因がある程度一部のカテゴリ（おそらく社会的および経済的要因）に依存していることを示唆しています。
### 結論
– WEIスコアの変動は、特定の外的イベントの影響や社会的要因の変動によって大きく左右されることが明らかになりました。特に急激な変動が見られる日付は社会的な要因やイベントの影響の
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIと予測AIのデータが含まれていますが、全体を見ると、実績（青の点）は一定の範囲内に密集しており、大きなトレンドは示していません。
– 一方で、前年の比較データ（緑の点）には右側に集中しており、時間の経過とともにスコアが少し下がってから再び上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の円で示された外れ値がいくつか見られますが、実績データの範囲外には出ていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績、赤は予測、緑は前年でのデータと明確に区別されています。
– それぞれ異なる予測手法が使用されており、紫の線はランダムフォレスト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**:
– 実績データは、前年のデータと大きく異なる傾向を示していないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのクラスタは密集しており、比較的安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察**:
– 実績データは安定しており、前年と大きな変動がないため、現状維持での戦略が考えられます。
– 予測データは、異なる予測手法が類似の結果を示していることから、信頼性があると考えられます。
**ビジネスや社会への影響**:
– データが安定していることから、リスクは低めであり、既存の施策を強化することにより、さらなる改善が期待されます。
– また、予測モデリングの手法が一貫しているため、このままデータをもとに戦略を続けていけば、急激な変動のリスクを抑えられるでしょう。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。左側（2025年）は実績AIのデータで、相対的に高いWEIスコアが見られます。一方、右側（2026年）は昨年のデータが多くなっていて、スコアもやや低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が数カ所に存在します。2025年のデータにおいて特に集中していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、定常性が見られます。
– 緑色は前年のデータで、より多くの分散があります。
– 異常値は黒い丸で囲まれており、特異なデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは、異なるパターンを持っていますが、重なる部分もあります。これにより年度間の変動やパフォーマンスの違いを認識できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの相関は部分的ですが確認できます。予測精度としては比較的高いと解釈されます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見たとき、人は予測モデルの精度に注目するでしょう。予測が正確であることは、リスクマネジメントや戦略的計画の成功に直結します。
– 異常値の頻出は、システムのチェックや改善が必要であることを示唆しており、潜在的な問題を示しています。
– 企業や組織では、過去の実績に基づいた予測を用いて、より的確な意思決定を行うことが可能です。
このグラフはデータ分析と予測の応用可能性を示しており、事業計画や運営上の洞察を提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、2025年のデータとして実績と予測（AI）がプロットされていますが、期間が短く、急激なトレンドは見受けられません。
– グラフの右側には、2026年のデータの集まりがあり、一貫して高いスコアを示しています。このエリアでは特段のトレンドがあるようには見えませんが、スコアが高く安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データには、いくつかのプロットが異常値としてマークされています（黒い丸で囲まれた青いプロット）。これらは他のプロットから離れており、異常な現象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**
– 青いプロットは実データ（実績AI）を示しており、予測との比較に使用されます。
– 緑のプロットは前年のデータを表し、過去との比較が可能です。緑色の高いスコアが全体的な上昇傾向を示唆しています。
– 紫色の線や領域は各種予測モデルの結果を示しており、精度や予測能力の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと過去データ、そして予測データが提供されており、これらを比較することで、モデルの精度や傾向が判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に0.6〜0.8の範囲に分布しており、比較的安定していますが、予測データはより安定して高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのデータから、予測モデルが非常に精度高く機能しており、社会スコアが維持または改善されていることを安心材料として感じるでしょう。
– ビジネスや政策決定者にとって、予測が当たることで計画の信頼性が高まり、より自信を持って長期戦略を構築できる可能性があります。
このグラフは全体的に安定したスコアの維持を示唆しており、予測モデルが効果的に機能していることを示しています。これにより、社会やビジネスへ与えるポジティブな影響が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側（過去のデータ）は、比較的安定したWEIスコアを示していますが、期間の終わりには急激な上昇が見られます。
– 右側（予測データ）は、複数のモデルによる異なる予測を示しており、一部のモデルでは上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現実のデータにはいくつかの外れ値（黒い円）があり、これがデータの一貫性に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は過去の比較データです。
– 紫、青、ピンクの線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。それぞれ異なる傾向を示しており、モデルによるスコアの予測に差異があることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間で微妙な相違が見られるため、モデルの選択が予測結果に大きな影響を与えることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間には一部乖離が見られ、これがモデルの改善の余地を示唆しています。
6. **直感的な認識と影響**
– 視覚的に、急激な変化や異なるモデル間の予測結果の違いは、予測の不確実性を示しており、特定のモデルの選択とその精度の重要性を強調しています。
– ビジネスあるいは経済的には、このような予測の精度が低いと、戦略的な意思決定に影響を与える可能性があり、信頼性の高いモデル選択とさらなるデータ分析が求められます。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。左側は2025年中頃から年末にかけて、右側は2026年の年初から中頃にかけてのデータです。
– 2025年のデータは、比較的横ばいで一定の範囲内に収まっています。
– 2026年のデータは、2025年よりも若干高いスコアを示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつか異常値が示されています（黒い縁取りのある点）。
– これらの異常値は主に2025年のデータで観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、実際に観測されたデータを表します。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、前年のデータを示します。
– 外れ値や予測信頼区間も色分けおよび線で示されていますが、この図では詳細な予測線や区間は目立っていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」のデータの比較により、2026年のデータが前年よりも改善しているのが直感的にわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは2つのクラスター（2025年と2026年）に分かれています。
– 2026年のスコアが全体的に高い位置にあり、前年データと比較して健康状態が改善していることを示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 2026年の健康状態のスコアが改善していることは、予防医療や健康増進プログラムが効果を示している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の課題を示すか、または測定上のエラーの可能性もあります。これらをしっかりと分析することで、さらなる改善が期待できます。
このように、健康状態のトレンドを把握し、問題領域を特定することで、政策立案や健康管理に寄与す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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青い実績）は比較的安定しているが、期間の始まりから終わりにかけて心理的ストレス（WEIスコア）が若干上昇している。
– グラフの中盤から終盤にかけて、データが青から緑（前年の比較）に移行している。この移行で新たなレベルのストレスが観測されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で示されているデータがある。特に初期の実績データの中で数点が外れ値として認識されている。
– 特に急激な変動は見られず、むしろ徐々に増加する傾向。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績の心理的ストレスを示し、緑の点が前年の比較データを示している。
– 赤い×印は予測を示し、複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示される予測値が見られる（紫、桃、緑のライン）。
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が並行して示されることで、過去と現在の比較が行われている。
– 予測データは実績データからのエクストラポレーションとして存在し、それがどの程度実際のデータと一致するかの評価が可能。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測、前年のデータは全般的に一致しており、心理的ストレスが一定のパターンで増減している。
– 分布は全体的に密集しており、極端なばらつきは少ない。
6. **洞察と影響**
– このグラフから、心理的ストレスが徐々に増加傾向であることが示され、これはビジネスや社会においてストレス管理が重要であることを示唆している。
– 予測モデルの比較を通じて、将来的なトレンドをより正確に予測するための改善点を見つけることができる。
– ビジネスにおいては、従業員のストレス管理や精神的健康の対策が重要な課題とされる可能性がある。
グラフを見た人々は、このデータから心理的ストレスが増加傾向にあることを直感的に感じるでしょう。そして、その原因や対策について考慮を求める可能性があります。
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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から9月にかけて、実績データ（青い点）は0.6から0.8付近で横ばいしています。
– 線形回帰（黒線）はわずかな下降を示していますが、全体的なトレンドとしては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値がいくつか確認され、その点では急激なスコアの変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青）は過去のデータを示します。
– 予測（予測AI）のデータポイントは赤い×で示され、将来的なスコアの予測を表しています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰を示しており、予測スコアは下降傾向です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる予測アルゴリズムは、実績データに基づく予測に差異があることを示しています。
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、安定したスコアを保っているようですが、予測データはやや分布が広がっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データが安定していることから、実際には自由度と自治の状況が変動していないと感じることができます。しかし、いくつかの異常値や予測の変動から、将来的には何らかの変化が予想されます。
– ビジネスや社会においては、自由度と自治の現状が安定していることは安心材料かもしれませんが、異常値や予測の変動には警戒が必要です。将来的な変化への準備を行うことが重要となるかもしれません。
このように、視覚的な特徴と予測モデリングから、現在の安定性と将来的な変化への注意を促しています。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– 最初の期間（2025年7月頃）は比較的高いWEIスコアで始まり、その後のデータは表示されていません。
– 後半のデータ（2026年）は、やや低いスコア範囲で密集しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 最初の期間にはいくつかの「異常値」としてマークされたデータポイントが存在します。
– この「異常値」は、全体のデータ範囲から外れたものを示していますが、具体的な数値や変動が記載されていないため詳細は不明。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、過去のデータを表しています。
– 緑の点は「予測（実績AI）」を示し、未来の予測データを表しています。
– 紫の線は「予測（線形回帰）」などの異なる予測モデルのフィッティングを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼区間として解釈できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 現在のデータからは過去データと未来予測の区別がはっきりしており、過去データのパターンが予測にどのような影響を与えているかは明示されていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 過去のデータと予測データの間に明確な相関関係は見受けられず、分布も異なっています。
– 予測範囲が広がっており、将来のデータが高い不確実性を伴っ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:
– 予測モデルの結果から、将来的には現状よりも不確定要素が増加する可能性があります。
– ビジネスや社会においては、公平性や公正さの維持・改善のための政策が必要であることを示唆しています。また、異常値の存在は特定の領域での課題を示す可能性があるため、さらなる分析や対策を行う価値があります。
このような洞察を元に、社会的なインパクトを考慮しつつ、政策や組織運営に役立てることができるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年）において、一部データは0.8の周辺を中心に分布し、わずかなばらつきがあります。
– その後の期間（2026年）においてグループはより0.8から上に移行しており、しっかりとしたトレンドは見られませんが、プロットがまとまった傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は明確にプロットされており、データ群の中で目立っています。これにより、特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青色の点で示されており、過去のデータを表しています。
– 緑色の点は前年（比較AI）を示し、前年のデータを把握するために役立ちます。
– 予測（予測AI）のデータは赤いバツ印で示され、今後の可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロット間に顕著な相関や依存関係は見られませんが、色とプロットスタイルの違いが分析に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の範囲は一定の幅を持ち、予想される変動性を示しています。
– プロットが密集している部分（2025年と2026年を比較）は、比較的安定した時期を表しているかもしれません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 人間にとって、初期の安定したデータの後に続く変動や異常値は、将来の持続可能性に対する不安要因として感じられるかもしれません。
– このようなデータは、政策立案者や企業が持続可能性を評価し、今後の戦略を計画するのに役立つでしょう。
全体として、このグラフは社会的な持続可能性と自治性の確保に関する重要なインサイトを提供しており、データの変動が将来にわたってどのように進行するかを示唆しています。予測データを基にした戦略的決定は、予測の不確実性範囲を基に取り込む必要があるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは一見すると二つの異なる期間に分かれています。2025年7月1日から2025年11月1日までの実績データは、比較的狭い範囲でばらつきがあり、安定しているように見えます。
– 2026年3月1日以降は、スコアが若干上がっているように見えますが、データの密度が高く、ばらつきが少ないです。この時点でスコアが安定した可能性もあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいていくつかの「異常値」が観測され、それらは他のデータポイントとは明らかに異なる位置に存在しています。これらの異常値は、特異な出来事やエラー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**
– 青い点が実績データを示し、黒い丸で囲った部分が異常値です。
– 緑は前年の比較AIのデータで、全般的に高いスコアの位置にプロットされています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は異なる予測モデリングアプローチを示していますが、これらの予測値がどの程度実績と一致しているかを評価するためには、さらなる指標やデータが必要です。
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比較的強い一致がないため、予測モデルが改良の余地がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間ではスコアの分布が集中していますが、二度目の期間では分布がやや改善しています。これに伴い、モデルの予測精度向上が期待できます。
6. **洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、予測モデルと実績データの一致が理想的ではないことです。予測モデルの改良は重要な課題となります。
– ビジネスや社会への影響として、安定した社会基盤や教育機会の確保のためには、正確な予測と計画が欠かせません。このデータは、少なくとも実績値を上回る安定性と改善が必要であることを教示しています。
この分析から得られるのは、過去データからの洞察と予測モデルの精度向上が不可欠であること、特に異常値の原因分析が改善の鍵となることです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 2025年7月から2025年9月にかけて、WEIスコアは高い値（0.8〜1.0）で横ばいに推移していますが、その後、急激に下降し0.6前後まで落ち込んでいます。
– **予測**: 異なる手法（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が、全体としては低下傾向を維持する方向が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの異常値がマークされています。これらは特に実績データの中で見られ、高いもしくは低い値として識別されています。
3. **各プロットや要素**
– **色と形**: 青が実績を、緑が予測を意味しています。異常値は黒い円で示されており、各予測手法は異なる色の線で示されています。
– **密度**: 一部集中している箇所があり、その値域でのデータの厚みを示唆しています。
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が同じ範囲をカバーしており、短期間の変動をともに表しています。予測の方法によって多少のバラつきがありますが、全体としては下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データから予測データへの推移を見ると、実績終了地点から予測が始まり、その後も同様のトレンド（下降傾向）が予測されています。
6. **社会的・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの低下傾向は、社会における共生、多様性、自由の保障の低下を示唆している可能性があります。これは国際的な社会情勢や政策の変化、または社会的安定性の揺らぎを反映していることが考えられます。
– 企業や組織は、多様性とインクルージョン施策を強化し、社会的な課題に対応する必要があるかもしれません。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色分けから、時間帯によるWEIスコアの分布を示しています。特にある特定の時間帯（18時、23時など）でスコアが高くなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間（例: 2025-07-21の深夜）において、スコアが急に低くなる部分が見られます。これは何らかの異常事象を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。色の変化が激しい部分は、スコアの不安定さを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変化が見られ、それらが同じパターンで変動することは少ないため、日によって異なる挙動を示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのパターンが異なるため、特定の時間に活動が集中していることが伺えます。ただし、全体としては特に時間帯による強い相関関係は見られないようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このWEIスコアが示す内容によっては、特定の時間帯に集中的なリソース配分が必要になる可能性があります。スコアの低い時間帯に人や設備が過剰に配置されると、リソースの無駄が生じる可能性があるため、効率的な対応が求められます。
このように、グラフから得られる情報は、効率の良いリソース管理や予防策の策定に役立つでしょう。また、特定の異常が見られる地点の背景を調査することで、さらに詳細な分析が可能になります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 全体として顕著な周期性や持続的な上昇・下降のトレンドは見られません。しかし、特定の日付に濃淡の違い（色の変化）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップの中で特に色が濃い（パープル系）部分が外れ値や低スコアを示している可能性があり、これらは17時台と19時台に集中しています。
– ヒートマップの中で高いスコア（イエロー系）の部分が一部見られ、7月10日から12日の23時台にかけての部分がそれに該当します。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の変化はスコア（WEI平均スコア）の高低を示しています。青から緑、黄色になるにつれスコアが上昇しています。
– 各時間帯と日付ごとにスコアの変動が視覚的に確認できます。
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動を確認でき、特に23時台は他の時間帯と比べて多くの高スコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯や日付におけるスコアの上昇傾向は、何らかの特異なイベントまたは外部要因によって説明できるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 高いスコアが夜間に集中していることから、この時間帯にユーザーの活動が集中するか、特定のイベントが影響を与えている可能性があります。これはターゲット市場やサービス提供時間の調整に利用することができるでしょう。
– 一方、低スコアの時間帯はサービスの改善や追加リソースの投入を検討する機会になるかもしれません。
これらの洞察を基に、さらなるデータ分析や施策の立案が可能となるでしょう。
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:
以下にグラフの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**
– 全体的に断続的な色の変化が見られ、大きな一貫したトレンドはないようです。周期性よりも短期間での変化が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯で特に高い値（黄色）や低い値（濃紫色）が観察されます。たとえば、7月前半と月末に多くの色変化があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの変化を示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫色に近づくほどスコアが低くなっています。
– 各時間帯においてスコアのばらつきに特徴があり、16時～19時と23時に特にスコアの変化が集中しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯の日ごとのスコアの変動が似た傾向を示すことがあるが、全体としてばらばらに変動している印象があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアが日ごとに大きく変動しており、時間帯間での強い相関は見受けられません。
6. **直感的およびビジネスへの影響**
– スコアの変動が激しいことは、多くの社会的要因が短期間で影響を及ぼしている可能性があります。
– この変動により、社会的な不安定要素を示唆している場合があり、改善策や新たなアプローチが求められるかもしれません。
グラフの色の変化や頻度から、社会的なインパクトを分析するための重要なデータが含まれている可能性があるため、さらなる詳細な調査が必要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示しており、時間軸における明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）は視覚化されていませんが、項目間の相関傾向が把握できるようになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動はヒートマップからわかりづらいですが、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関がほぼゼロ（-0.00）となっており、通常見られる相関とは異なる点として注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 各要素は異なるWEI（Well-being Index）の要素間の相関を示します。赤色のプロットは高い正の相関を示し、青色は負の相関を示します。
4. **複数の相関関係**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」、および「社会WEI平均」との相関が高く（それぞれ0.87、0.94）、個人および社会の幸福度が総合WEIに大きく影響していることがわかります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」の間にも高い相関が見られ（0.82）、社会の公正さが総合的な幸福に寄与していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロット全体が赤みがかっていることから、多くの項目が正の相関関係を持つことが実証されています。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」は他の個人WEI項目、例えば「自由度と自治」と強い相関（0.73）を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 相関の高い項目同士の関連性を理解することで、幸福度向上のための戦略を立てやすくなります。例えば、社会の「公平性・公正さ」を改善することが、個人および総合的な幸福度向上に寄与する可能性があると考えられます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」を軽減するために、「自由度と自治」や「健康状態」を向上させる施策が有効であることが示唆され、企業の人事政策や政府の社会政策の構築に役立てられるでしょう。
このヒートマップから、項目間の相互関連が明確化され、それらを活用した幸福度向上の施策立案に貢献でき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:
このWEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– このグラフ自体には時系列データはありませんので、特定のトレンド（上昇や下降）を見ることはできません。
– WEIタイプごとの比較に重きが置かれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプには外れ値が存在します。例えば、「個人WEI（経済成就）」や「社会WEI（公正さ・公正さ）」での外れ値が見られます。
– このことは、一部のデータが他と大きく異なる例外的な状況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**:
– 各箱ひげ図はそれぞれのWEIタイプのスコア分布を示しています。
– 箱の中の線は中央値、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を表しています。
– エラーバーの上下に伸びる線は最大値と最小値（ただし外れ値は除く）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の時点のデータであるため、複数の時系列データ間の関係性は直接的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値が比較的高いWEIタイプもあれば、範囲が広いタイプもあります。
– 例えば、「個人WEI（能力）」は中央値が高く分布も狭いですが、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は分布が広いです。
– これは、測定される要素によって評価が安定しているかどうか、または多様かどうかを示しているかもしれません。
6. **直感的判断と社会への影響**:
– このようなスコア分布は、特定の国際的な指標における各国や地域のパフォーマンス比較を行うために有用です。
– ビジネスや政策決定者は、外れ値が示唆する課題領域に着目し、改善策を講じることが期待されます。
– 社会的側面（例えば「社会WEI（持続可能性と自給自足）」）で分布が広い場合は、持続可能性を高める取り組みの必要性が浮き彫りになるかもしれません。
この分析はデータ比較による洞察を提供し、政策立案や改善に役立つ情報を提示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果であり、特定の時間的なトレンド（上昇、下降、周期性）は示していません。各プロット（点）は異なるデータ推移を表している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– データポイントが比較的均等に散らばっているため、顕著な外れ値は少ないです。ただし、第1主成分で0.3付近、第2主成分で0.15以上の点など、他の点からやや離れているものがあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各点は異なる観測データを示しており、第1および第2主成分のスコアを持っています。第1主成分の寄与率は65%、第2主成分の寄与率は16%で、主に第1主成分がデータのばらつきに大きく寄与しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列の関係性は直接示されていませんが、一つのクラスターではなく、いくつかの異なる領域にグループ化されているように見えます。これはデータ間の類似性または相関があること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:**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られませんが、プロットはちらばっており、全体としてはやや楕円形の分布を形成している可能性があります。この分布から、データの多様性がうかがえます。
6. **直感的洞察と影響:**
– 人間が直感的にこのグラフから感得するのは、データセットが多様であり、主要なトレンドが存在しないことです。このため、多くの変数が考慮され、複雑な要素が絡み合って結果が形成されている可能性があります。ビジネスや社会においては、特定の要因に偏らない、より広範な影響を分析する必要があるかもしれません。
このように、主成分分析はデータの主要なばらつきを簡潔に視覚化し、多次元のデータセットを理解するための有効な手段となります。
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。