📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、7月1日(月)夕刻から2日(火)午前にかけ、0.6875から0.7へと若干の上昇を記録しています。全体的に見れば安定した推移が観察される。
– **個人WEI平均**は、7月1日の夕刻から2日午前にかけて、0.675から0.625へとやや減少している。
– **社会WEI平均**は、0.7から0.775と確実に上昇しており、目立った向上が見られます。
### 異常値
– 提示されたデータには異常値は検出されておらず、安定した範囲内で推移していると考えられます。
###季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**としては、社会的側面が一貫して強化されていることが示唆されており、特に社会基盤や教育機会に関わる部分での改善が際立っています。
– **季節的パターン**として特に強調できる点はないが、短期間における社会的評価の上昇傾向が目立つ。
– 残差成分は特に顕著な変動を示しておらず、データの説明においては少なからず説明未達成の部分が存在するものの、データの整合性はおおむね良好です。
### 項目間の相関
– **強い相関が認められた項目**としては、社会基盤・教育機会と社会WEI平均、持続可能性と自治性、社会的公平性との関連が挙げられます。これは、社会的インフラの強化が公平な社会環境の構築に寄与している可能性を示唆します。
– 個人の経済的余裕は他の個人要素との相関がやや弱く、個別の改善が必要な点を示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**を考慮すると、データのばらつきは比較的狭い範囲であり、外れ値は見られないため、偏りや異常が発生していない健全な分布であることが指摘できます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**は、PC1が0.76、PC2が0.24となっており、主にPC1が変動要因の大半を説明していると考えられます。PC1が総合WEIの主要な変動を占める要素として捉えられ、社会的要因が強く影響していることが示唆されます。
### 結論
– **全体のトレンド**としては、社会的要因がより良化しており、これは社会インフラや持続可能性の向上が、社会全体の貢献度を押し上げていると考えられます。
– 異常値の存在は確認されておらず、データは整然とした推移を維持。
– **現行の施策**により社会の改善を観察できるが、個人レベルでは一部の項目でリソース配分の見直しをすることで、更なる向上が期待される。
– **今後のアクションプラン**として、個人健康やストレス管理を中心とした施策の強化が推奨されます。加えて、社会側での引き続きのインフラ強化が、集中すべきエリアと考えられます。
以上の分析から、社会的な取り組みがHEI（幸福度）の向上に貢献している一方で、個人の課題へのしっかりとした寄与が次のステップになります。
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**:
– **実績データ**（青いプロット）は、最初の数日間で観測されています。全体的には横ばいの傾向に見えます。
– **予測データ**（特にランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は、わずかに上昇傾向を示しています。他の予測手法（青や緑）は、横ばいまたはほぼ一定の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青の実績データ**は、観測された実際の値を示しています。
– 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、将来的なトレンドの異なる見解を提供しています。特に、ランダムフォレストによる予測が他の方法よりも増加傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法は、観測された値に基づいて将来を予測しています。予測の不確かさは、特に予測範囲を示す灰色の帯で表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関は見られませんが、予測範囲内で予測データが収まっています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– **直感的な理解**: 実績データは比較的安定しているように見えますが、特にピンクの予測線が示す通り、一定の増加を予測しています。これは社会的に関連する因子が強化される可能性を示唆します。
– **ビジネスインパクト**: 予測の増加傾向は、関連する業界やサービスの需要が今後増加する可能性を示しています。リソースの最適化や戦略的計画を立てる上で重要な指針となり得ます。
この分析から、適切な施策を講じることで将来に向けた準備ができるでしょう。
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:
分析に基づき、以下の洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は初期に高めの値を示し、その後のデータは無く急激な変動は見られません。
– 線形回帰予測（紫色）は最初から徐々に低下しており、明確な下降トレンドを示しています。
– 他の予測モデル（決定木、ランダムフォレスト）は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには急激な下降や外れ値は見られませんが、線形回帰の予測では急激な下降が明確です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色の点）は観察期間中の実測値を示しています。
– 予測（赤いバツ印）とその不確かさ範囲（灰色のバー）はモデルの予測性能を表現しています。
– 線形回帰の予測（紫の線）は時間の経過と共にスコアの減少を予測しています。
– 他の予測モデル（ライトブルー、ピンク）は安定を示し、実績とほぼ一致しています。
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間には、特に線形回帰モデルとの間で大きな不一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰モデルのみが他のモデルと異なる傾向を示していますが、全体の相関は他のモデルと一致しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、線形回帰の予測が他の予測よりもかなり悲観的であるということです。
– これが仮にビジネスや社会における予測であれば、慎重なリスク管理が必要です。異なる予測が示す多様なシナリオを考慮し、適切な対策の準備が重要です。
このグラフは、社会的なイベントがWEIスコアに与える影響の分析に役立てることができ、特に予測モデルの選択には注意が必要であることを示唆しています。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは、初期に急上昇し、その後すぐに横ばいになっています。この上昇は、何らかの要因による一時的な変動である可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の急上昇が見られ、その後すぐに安定しているため、この急激な変動が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIを示していて、初期に変動があります。
– 予測値は赤い×で示されており、予測範囲内にいます。
– 色が異なる線は、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）による予測を示しています。
– これらの予測は非常に近い値を示し、似たような結果を出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの結果が非常に類似しており、実績に対しても大きなずれはありません。これは予測モデルが安定していることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、モデルが実績をうまくキャプチャしているように見えます。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が一時的に上昇していることから、何らかの外的要因が短期間で影響を与えた可能性が考えられるため、その要因の特定が重要です。
– 予測モデルが全体的に現実に即しているようなので、その精度が維持されるならば、将来の計画策定において有益な指針となるでしょう。
– 社会的な指標の安定性が確認できるため、安心して施策を展開する基盤構築に役立つ可能性があります。
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:
### 洞察
1. **トレンド**
– 実績は最初に高い数値を示した後、急激に減少しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は横ばいであり、法決定木回帰の予測が大きく減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータポイントが急激に変動しており、外れ値や瞬間的な変動があることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績で、最初は高いがその後低下。
– 赤の「X」は予測で示されていませんが、他の予測方法が展開されています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は中程度で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは法決定木回帰よりも高いが、一時的に減少。
– 線形回帰とランダムフォレストの予測は安定傾向を示しますが、実績とは合致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実際の実績の間には乖離があります。特に法決定木は大きな差異を示しています。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**
– 短期間での急激な経済的余裕の減少が目立つため、経済変動の影響が示唆されます。
– 各予測モデルの違いから、個々の予測方法が実績とどの程度一致しているかが問われる可能性があります。
### ビジネス/社会への影響
– 個人の経済的余裕の急低下は、消費行動の抑制や金融不安を引き起こす可能性があり、対策が必要です。
– 実績データに基づく予測の見直しや適応が求められる状況です。
– モデルの選択によって異なる予測結果があるため、複数のモデルを組み合わせたアプローチが有効かもしれません。
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
– **実績データ (青い点):** 初めの数日間でしか観測されていません。
– **予測 (線グラフ):**
– **線形回帰（紫の線）:** 大きく下降し、最終的にゼロ付近に。
– **他の予測モデル（緑、赤、ピンクの線）:** 概ね横ばいで推移。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値や急激な変動は実績データに見られず、一定の範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点 (実績データ):** 健康状態の実際の測定値。まだ限られたデータポイントしかありません。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさを示していますが、狭い範囲となっており、予測の精度が比較的高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
– 実績データは限定的ですが、予測モデルがそれに基づいて安定した健康状態を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが限られているため相関解析は困難ですが、予測モデルと実績データが全般的に一致しているように見えます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響
– **安定性:** 予測モデルは、個人の健康状態が安定していると予測しています。
– **危機管理:** 線形回帰による下降トレンドは、特に注視が必要です。ビジネスにおいては長期的な健康維持の対策が望ましい場面もあります。
全体として、このグラフは健康管理や予防策において継続的なモニタリングやデータの収集が重要であることを示しています。予測の誤差範囲が狭いことから、今後のデータ収集によってより信頼性の高い予測が可能になる可能性があります。
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、心理的ストレスに関する個人のWEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は、約0.6付近で安定しています。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）の予測モデルはいずれも横ばい（安定）を示していますが、法定木回帰は極端に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 主な変動は法定木回帰の極端な下降です。これは他のモデルと異なる挙動を示し、異常値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青いプロット）は実際のWEIスコアを表しています。
– 予測モデルにおける矢印は、将来のストレスレベル予測を指します。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 法定木回帰の予測が他の予測と異なる挙動を示しており、他の3つの回帰（線形、ランダムフォレスト、予測AI）は似たような安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 法定木回帰モデルを除くと全体的に安定した相関が見られます。他モデルは一貫性を保っています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– 多くのモデルが安定した心理的ストレスレベルを示唆している一方、法定木回帰の下降は注意を引きます。ビジネスや組織は、法定木回帰モデルの結果を慎重に検討し、不安定さや誤差を含んでいないか確認する必要があります。
– WEIスコアが安定していることは、個人や組織がストレス管理に成功している可能性を示しますが、法定木回帰のような異常な予測には警戒が必要です。
全体として、このグラフは心理的ストレスの安定性を示す一方で、一部の予測モデルの異常な挙動を指摘し、さらなる分析と対応が必要である可能性を示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフに表示されている実績データ（青いプロット）は、短期間であり明確なトレンドが見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫色の線）は高いWEIスコアで、水平方向の安定した値を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは1つの急激な上昇を示しており、その後の数値は予測値と比べるとやや低めです。
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、短期間のデータです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる予測手法が用いられ、それぞれの予測スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル全体としての予測は比較的一貫していますが、実際のスコアはそれらより低いところに位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 離散的な実績データに対して、比較的一貫した予測が並んでいるため、モデルと実績データの間にある程度のずれがあります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 多様な予測手法に比べ実データが低いことから、想定される自由度と自治が十分に発揮されていない可能性が考えられます。
– 政策決定や社会施策の調整において、実測値と予測値とのギャップを分析し、具体的な改善が求められるかもしれません。モデル間の予測一貫性は、これらの手法が信頼できる可能性を示唆するものの、実績値がそれに達していない点に注意が必要です。
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
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は初期にのみ表示されており、その後のデータポイントは見当たりません。最初の数値は比較的安定していますが、表示期間のほとんどでデータがありません。
– 予測値は3種類の回帰（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって行われていますが、どれも横ばいであるため、特定の変動や著しいトレンドは認められません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はないようです。グラフの大部分は安定しており、一定の予測範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 実績（青色）は、実際のWEIスコアを示しています。
– 予測AI（赤い×）は何らかの予測を行っているが、このグラフでは詳細が表示されていないようです。
– 予測の不確かさ（灰色の範囲）は、予測AIの信頼区間を示しており、最初の数日だけの情報のため、長期的な不確実性評価には寄与していません。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、それぞれ異なる方法での予測ですが、すべて横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰手法による予測は非常に似通っており、特定の時間において交わることなく並行しています。これにより、手法間での予測に関する分岐は少ないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの数が少なく、相関や分布を評価するのは難しいですが、予測モデル間では類似した結果が出されていることから、安定した予測がなされていると考えられます。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– この30日間のデータは、予測モデルが一定した傾向を維持していることを示しており、短期間での急激な変動は期待されないようです。このような予測は、社会的な公平性や公正さという面において安定感を求めるビジネスや政策立案に安心感を与える可能性があります。ただし、実績データが少ないため、実際の状況とは乖離がある可能性も考慮する必要があります。
このようなグラフは、特定の期間における予測の信頼性を視覚的に確認するために有用ですが、新しいデータ収集や異なる条件下での再評価が必要になることもあります。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、期間中に変動がなく、横ばいの状態です。
– 全ての予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同様に一定の水準を保っており、これも横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られず、データは非常に安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、連続的に同じ値を維持しています。
– 各予測モデルの線は同様の水準を示し、期間中に変化していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全ての実績と予測データがほぼ同一の値を示しており、それらの間に目立った差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で高い相関があると仮定されますが、全体が横ばいであるため詳細は不明です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータからは、WEIスコアに関して非常に安定した状況が続いていることが示されています。社会的な持続可能性と自治性の指標は変化しておらず、予測もそれを支持しています。
– ビジネスや政策決定においては、この安定性が続くと仮定して現状を維持する戦略を採用することが考えられます。しかし、変化が起きた際には敏感に反応する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの中で、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいで安定したトレンドを示しています。
– 実績データのプロットは初期に計測され、他のデータに比べて少し低い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは予測の範囲内にありますが、予測値からは多少離れており、初期の計測値でやや低めであることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青いプロットで示され、初期の数日のデータのみです。
– 予測AIは赤い×で示されていますが、実際のグラフでは表示がありません。
– グレーの範囲（予測の不確かさ範囲）は実績データの初期値に対応しており、信頼区間を示しています。
– その他の予測線はそれぞれ異なる色で、予測方法の違いを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データの線は横ばいで安定していますが、実績データは限られた日数しかなく、その後の変動については推測が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には軽微なギャップがあり、予測モデルの精度を考慮する必要があります。
– 不確かさの範囲内に収まっていることから、予測の信頼性はある程度担保されています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 社会基盤や教育機会の指標として、一定期間安定したスコアは良好な状況を示唆しています。
– 初期の実績データが低いため、その原因を探ることが今後の重要な課題となります。
– ビジネスや政策策定において、この安定性は戦略的な計画を立てやすくする一方で、初期の低さから改善が必要な点も示唆されます。
このように、グラフは社会基盤や教育機会の安定性を示しており、初期データの継続的な観測と対応が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測（赤い×印）と複数のモデル予測（線）は非常に近い値を示しており、計算される範囲内でほぼ横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータに特に外れ値は見られません。
– モデルの予測も概ね一致しており、大きな変動や急激な変化は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実データで、現在のスコアを示しています。
– グレーの領域は予測の不確実性範囲であり、不確実性が低めであることが示唆されます。
– 線は異なるモデル（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、これらが非常に近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測はモデル間でほぼ一致しており、モデル間での方法論の違いが最終的な予測にはほとんど影響を与えていないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のスコアと各予測値の高い一貫性は、予測モデルが現在のデータで良好な相関を持っていることを示唆しています。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– グラフは、社会的な共生や多様性、自由の保障が安定して推移していることを示しており、これが続くことで社会の安定性が保たれると考えられます。
– ビジネスにおいては、予測が安定していることで長期的な計画が立てやすいことを示唆しています。
– この安定感は、政策策定や社会プログラムの継続に対してポジティブな影響を与えると思われます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このヒートマップは、非常に異なる2日間のデータを示しています。色の変化によって、急激な変動が観察されます。具体的には、2025年7月1日から2日にかけて、統合WEIスコアが大きく変動しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
色が紫から黄に劇的に変わっているため、統合WEIスコアが急激に上昇したことを示しています。このような急な変化は、特定のイベントや外的要因による影響を強く示唆します。
#### 3. 各プロットや要素
– **色**: 紫色は低いスコア（約0.690付近）を、黄色は高いスコア（約0.700付近）を示しています。
– **密度**: 明確な日付と時間ごとの変化が少しずつ視覚化されており、非常にダイナミックです。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
このグラフには日付ごとの変化のみしか示されていないため、他の日や要因との直接的な関連性は読み取れません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
データは2日間しか提供されていないため、全体的な相関や分布の傾向を判断するのは難しいですが、急激な変動が強く目立ちます。
#### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと影響
– **直感的理解**: 見る人は、おそらく何らかの影響、例えば特別なイベントや政策変更、社会的現象などがあったと考えるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 急激なスコアの変化は、社会の状態やビジネスにおける劇的な変化を示す可能性があります。これにより、アクションプランの再評価やリソースの再配分が必要になるかもしれません。
このグラフからは、特定のスコアが一晩で急変していることが確認でき、何らかの対策やさらなる分析が求められる可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは2日間のデータしか表示されていないため、長期的なトレンドについては把握できません。7月1日の夜間はスコアが非常に高く、7月2日はスコアが低くなっています。この急変は注目に値します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台におけるスコアの急激な上昇（黄色）は、顕著な外れ値または変動を示しています。翌日の同時間帯および他の時間帯ではスコアが低く、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップは、色の濃淡で数値スコア（WEIスコアの平均）を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データとその関係性**:
– このグラフでは複数のデータシリーズ間の直接的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ここでは2日のデータしかないため、時系列に沿った相関や分布の分析は難しいですが、特定の時間帯にスコアの大きな違いがあることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 7月1日の19時にスコアが高いことから、その時間に何らかのポジティブなイベントや活動があった可能性があります。このようなスコアの急上昇は、その時間帯の社会活動や個人の行動に関連している可能性があります。逆に、翌日の同じ時間に低下しているため、その原因を探ることで社会活動やビジネスへ貢献する改善策を見つけることができるかもしれません。
このグラフの背後にある具体的な要因を探ることで、さらなる社会的洞察が得られる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間のデータを示しているが、現在の表示は7月1日と7月2日のみであるため、今後のトレンドについて詳細な分析が必要である。
– 色の変化により、特定の時間帯で数値が大きく上下する可能性が示唆される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日19時は非常に低い数値（濃い紫）で示されており、異常な低さが見られる。
– 7月2日は全体的に高い数値（黄色）であり、急激に上昇した可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡：数値の大小を示しており、紫が低く黄色が高い。
– 色の範囲が狭いため、特定の時間帯と日付にフォーカスされている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のビューでは二日間しか表示されておらず、長期間の傾向は確認できないが、特定の時間帯に集中した変動がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による変動が強調されており、人々の活動パターンと関連している可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– やや変動の激しい時系列であるため、何らかのイベントや外部要因がこの変動を引き起こしている可能性が高い。
– 社会的なウェルビーイング指数（WEI）が示されているとすれば、特定の時点でのストレスや満足度の変化が反映されているかもしれません。
– データの時間帯依存性が示唆されるため、日中の活動や外的要因（例：ニュースや社会的イベント）が影響し得る。
ヒートマップにより、特定の時間帯・日付に注目すべき重要な変動が得られることが分かります。社会的な指標であるため、これらの変動の理由を突き止めることで、より良い社会政策やビジネス戦略の策定に役立つでしょう。
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:
こちらの相関ヒートマップから以下の視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的に強い正または負の相関が目立ち、ゼロに近い相関は少ないです。これは多くの項目が互いに関連し合っていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」は全体的に他の指標と弱い相関を持っていることが注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップの色の濃さは相関の強さを示しており、赤色が強い正の相関、青色が強い負の相関を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人の精神的ストレスと他の個人WEI項目（経済的余裕、健康状態など）との間には強い相関が見られ、これは個人の生活条件が精神的ストレスと密接に関連していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」、「個人WEI（健康状態）」との負の相関が特に注目されます。このことは、社会的公平性が高いほど、総合WEIや個人の健康状態が低下する可能性があることを示唆します。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はほとんどの指標と弱い正相関を持っており、柔軟な社会構造が示されています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 個人の幸福感やストレスレベルが社会の環境と密接に関係していることが明らかです。例えば、経済的余裕がある個人ほど精神的ストレスが少ない傾向があります。
– 社会の構造的変化が個人の幸福感に影響を与えるため、公共政策の設計においては多面的な評価が重要と考えられます。
– 教育機会の提供や自由の拡大が多様な個人の幸福に寄与することを示唆しており、それは長期的な社会発展において重要な役割を果たすでしょう。
このように、各相関係数が示す背後の要因を考慮することで、社会の様々な側面の相互作用を理解し、政策や施策に反映させることが求められます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図についての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 複数のWEIタイプが表示されており、全体的には極端な上昇や下降は見られません。ただし、各カテゴリでスコアの分布や中央値は異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで箱ひげの「ヒゲ」が長く、データの範囲が広がっていることを示しています。これにより、変動性が大きいことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **箱の位置と長さ**：各カテゴリの中央値と四分位範囲を示しています。例として、「個人WEI（経済的余裕）」の箱は他のカテゴリよりも幅が広く、データのばらつきが大きいことを示しています。
– **ヒゲ**：データの全体の範囲を表しており、長さが異なることで、スコアの広がり具合を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 純粋な時系列データではありませんが、異なる期間または状況でのWEIタイプを比較できます。同じタイプ内での変動や他のタイプとの相対位置関係を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間に明確な相関関係は示されていませんが、総合WEIと個別のWEIがどのように関連しているかについて考察することができます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 人々が最も関心を持つ領域は、変動が大きいカテゴリや、中央値が高いカテゴリです。例えば、「社会WEI（生態系整備・持続可能な開発）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア分布はそれぞれの領域における課題を示唆している可能性があります。
– 社会的には、これらのWEIスコアを用いて政策を見直したり、支援が必要な領域を特定したりするのに役立つでしょう。
このグラフは、異なる社会領域におけるWEIスコアの多様性と、個々の社会的課題に対する深い洞察を提供します。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いた視覚化で、30日間の社会カテゴリにおけるWEI構成要素を示しています。以下に、各観点からの洞察を述べます。
1. トレンド：
– このグラフでは、時間軸がないため、直接的なトレンド（上昇、下降、横ばい）を読み取ることはできません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 全体として3つのデータポイントがプロットされています。それぞれ異なる位置にありますが、はっきりとした外れ値はありません。ただし、左下と右下の点は、第1主成分の分布において大きな差が見られます。
3. 各プロットや要素の意味：
– 各点は、異なるWEI（おそらく異なる時期または条件）を示しており、主成分1と2でどのように配置されているかを示します。第1主成分は全体の76%を、第2主成分は24%の分散を説明しています。このことから、主に第1主成分がデータの変動を捉えていると考えられます。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 各プロットを通じて時系列の関係性そのものは示されていませんが、異なるポイント間での空間的配置関係が40日間の推移を示唆している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– グラフ上の点の位置から、第1主成分に沿って広がる傾向があり、第2主成分の影響は比較的小さいようです。
6. このグラフから人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察：
– 構成要素が異なる性質を持つ場合（例えば、経済指標や社会的出来事）、第1主成分上の有意な差異は、これらの要素が社会的または経済的に異なる影響をもたらしている可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、異なる時間や状況における社会行動の変化を把握するための重要な指標となりえます。
この分析は具体的なデータセットや背景情報をもとに行えばさらに有意義なものになります。
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。
