📊 データ分析（GPT-4.1による）
全体的なWEIスコアの分析に基づく洞察を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI:** 初日に0.6875から開始し、次の日には最高の0.7を記録した後に漸減して0.625まで低下しています。この変動は、全体として下降トレンドと見られます。
– **個人WEI平均:** こちらは開始時に0.675で、ほぼ横ばいから軽微な下降を示しています。最終的に0.625に達しています。
– **社会WEI平均:** 社会的な平均は0.7から0.775まで上昇した後、急に0.625まで低下しています。この変動の幅は、個人WEIと比べてかなり大きいです。
### 異常値
– データに異常値は検出されていません。ただし、集計された短期間のデータ自体に変動が大きく、普段はなだらかな変化が予想されるため注意が必要です。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド:** 長期的には下降傾向が支配的と見られます。
– **季節性:** データ期間が短すぎるため、典型的な季節的パターンは識別できません。
– **残差:** ショートスパンでの変動が顕著で、不測のイベントや外部要因の影響を受けている可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関が強い項目は、経済的余裕と健康状態（高い連動性）、社会の持続可能性とインフラ（ともに一貫して高いスコア）となっています。ストレス項目は他項目と弱い相関に留まっています。
### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図からは、一般的に中央に集中した分布が見られ、外れ値は特に検出されていません。また、個々の項目のばらつきは比較的小さいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1とPC2が合計で85%の寄与をし、これらの要素がデータ全体の変動要因を大きく占めています。主に経済的要因と社会的要因が大きくWEIに寄与しているとみられます。
### 結論と考察
データの短期的性質からの限界はありますが、社会的変動の影響が強い事が示唆されます。特に急激な下降は、個人と社会の両面で共通して観察され、内在する経済や健康状態の変動と関連している可能性があります。データをさらに追跡することで、より長期的なトレンドやパターンが見えてくると考えられます。個々のスコアに敏感な変動が観測されやすいので、定期的な観察と評価をお勧めします。
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:
このグラフには、「社会カテゴリ 総合WEIスコア推移」が示されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）には大きな変動は見られず、一定の範囲内に収まっているようです。
– 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）の間でトレンドが異なります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいを示し、線形回帰（緑）は下降トレンド、決定木回帰（紫）はより急な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点でのデータには外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、各予測モデルがそれぞれ異なる線で表現されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し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**:
– 実績と各予測とのずれが見られます。特に決定木回帰はかなりの下降を予測しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに大きな変動がないため、現時点でデータの相関関係や分布の特徴を明確に把握するのは難しいです。ただし、各予測モデルのバラツキが見られます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 実績データが今後も安定しているならば、現状維持が見込まれます。ただし、予測モデル間の差異は将来的な不確実性があることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、特に決定木回帰の下降予測が正しい場合は、適切な対策を講じなければならない可能性があります。
この分析から、予測モデルによるバラツキは意思決定の際に重要な考慮要素となり得ると言えるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は短期間であり、変動が少ないように見えます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰（紫色）は減少傾向を示しています。
– 決定木回帰（緑色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロット周辺に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測のばらつきを示しますが狭い範囲です。
– 線形回帰とランダムフォレストは先の期間にわたり減少傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの中で、線形回帰とランダムフォレストが一貫して減少トレンドを示し、決定木回帰だけが一定を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルによる未来の傾向に違いがあります。特に、決定木回帰は将来の変動をキャプチャしていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績スコアが現在の値を維持するための努力が必要です。減少傾向が続くと個人のWEIに負の影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネス面では、パフォーマンス改善のための施策が必要かもしれません。予測モデルの中での違いを考慮しながら、適切な戦略を検討することが重要です。
全体として、グラフは将来の継続的な監視と改善が必要であることを示唆しています。予測モデルの違いを理解しながら、アクションプランの策定が重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
このグラフは、社会WEI（Well-being Index）の平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に、指定されたポイントに基づいて詳しい分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、非常に短い期間で見られ、上昇または横ばいのトレンドは特に見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、急激な下降傾向を示しています。
– 線形および決定木回帰の予測（青と紫の線）は、横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に外れ値は見当たりませんが、予測データでランダムフォレスト回帰は大きな変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIによるもの。
– 各モデルの予測（線の色）によって、今後のWEIスコアの見通しが異なっています。
– グレーの帯は、予測の不確かさの範囲を示していますが、この幅が一定であることは予測精度に対する安心感を与える要素とな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**:
– 実績データと予測データの間には明確な相関関係は見られませんが、異なる予測モデルの挙動が将来の見通しに影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間には大きなバラツキがあり、それらは異なる仮定に基づいている可能性があります。このため、モデル間の明確な相関は見られません。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– このグラフを見た人は、ランダムフォレスト回帰の急激な下降を懸念するでしょう。この予測が正しい場合、社会的なウェルビーイングに大きな不安要素が生じます。
– 一方で、線形および決定木回帰の横ばいの予測は、現在の状態が維持されることを示唆していますが、確実性が低い可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、このグラフはさまざまな予測モデルが異なる未来を描いていることを示しており、リスク管理の重要性を感じさせるでしょう。
この分析を基に、さらなるデータの収集やモデルの再検討が必要とされるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）: 初期には0.6〜0.8の間で横ばいになっています。
– 予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）: いずれも一定したスコアを示しています。特にランダムフォレスト回帰は0.65付近で横ばい、一方で線形回帰は急下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰での急激な減少があります。これは、予測モデルの中でかなり異常な動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で表示され、安定して高いスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実績のスコア範囲に近く、予測が実績に対して概ね当てはまってい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**
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）は一致したトレンドを示していますが、線形回帰の予測は実績から大きく離れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測は正の相関関係を示している可能性があり、線形回帰は異常として考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績が安定していることから、この個人の短期的な経済的余裕の状況は良好と考えられます。ランダムフォレストの予測がこの安定性を支持しているため、将来的にもこの傾向が続くことが期待できるでしょう。
– ビジネスや社会的には、安定した経済状態が維持されることが消費意欲の保持や経済活動の活発化につながる可能性があります。
– 線形回帰の予測結果としての急激な下降は、モデルやデータの取り扱いに何らかの問題がある可能性があり、再検討の余地があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は一定の範囲で安定しているように見えますが、予測（赤いプロット）は見当たりません。
– 線形回帰（薄紫色）は緩やかな下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（濃紫色）は安定した状態を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに明らかな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の健康状態のスコアを示し、高めの安定したスコアを示しています。
– 予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）が提示されており、異なる予測パターンを確認できます。
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組み合わせて示され、現状と予測される未来のトレンドを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は安定しており、モデルの予測範囲に収まっています。全体として、将来的なスコアの安定または緩やかな下降が示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 多くの人は、このデータから現状の健康状態が安定しているが、将来的な管理が必要であると感じるでしょう。
– 健康維持に向けた取り組みの必要性が示唆され、予防医療や健康促進活動の重要性を高める可能性があります。
このように、実績と予測が視覚化されていることで、データを元にした健康状態の理解を深めるための価値ある洞察を与えています。
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**
– **実績AI（青点）**: 初期の数日間で横ばいの傾向を示しています。
– **予測（回帰分析）**:
– 線形回帰（茶色線）は、WEIスコアが時間とともに減少する傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色線）は、最初は横ばいの予測を示していますが、後半は徐々に増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データでは外れ値や急激な変動は特に見られませんが、限られた期間ではっきりとした傾向がないことから、短期的な変動があった可能性もあります。
3. **各プロットや要素**
– **予測の不確かさ範囲（灰色のバー）**: 実績AIの初期データに基づくもので、予測の不確かさを示しています。この範囲は非常に限られており、データが比較的一貫していたことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の結果は手法によって異なり、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰で明確に異なる動きを見せています。これは、データの性質が異なる手法で異なる解釈を持つことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は限定されているため、厚みのある分析は難しいですが、全体的に安定している印象があります。
6. **人間の直感と社会的影響についての洞察**
– データが安定しているという直感は、個人の心理的ストレスがこの期間中に大きな変動がないと考えられるという安心感につながります。
– ビジネスや政策決定において、ストレス管理の介入が効果を発揮している、または必要性が低い可能性を示唆しますが、予測結果が異なることから、継続的なモニタリングが求められるでしょう。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. トレンド:
– 実績AIデータ（青い点）は初期にわずかに上昇、もしくは横ばいしています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は急上昇後に高値で横ばいです。
– 線形回帰（緑の線）と決定木回帰（紫の線）は横ばいで、WEIスコアが0.6付近で安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データに顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、横ばい状態であることがわかります。
– 予測には三種類の回帰手法が使われており、ランダムフォレスト回帰は急激な上昇を予測していますが、他の手法は一貫してスコアが低めです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– ランダムフォレスト回帰は急上昇を示す一方で、他の予測手法とは異なる結果となっています。これは異なるモデルが異なる傾向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:
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがあり、特にランダムフォレストが他と異なる予測を示している点が目立ちます。
6. 直感的に感じることと影響:
– ランダムフォレストが示す急激なWEI上昇は、ある種の社会的変化を示唆している可能性があります。例えば、ある政策や技術の導入によって個人の自由度や自治が急に改善されることを予測していると考えられます。
– ただし、他のモデルがそれを支持していないため、慎重に検討する必要があります。ビジネスや社会政策の計画においては、このギャップが示す不確実性を考慮することが重要です。
全体として、このグラフは予測モデル間の多様性とそれらの限界を示しており、複数の視点からの分析が必要であることを示唆します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは複数日（約7日間）にわたって同じ範囲で横ばいです。一方、予測値はアルゴリズムごとに異なります。
– 線形回帰モデルの予測は横ばいで、法定木回帰モデルの予測は急激に下降しています。ランダムフォレスト回帰の予測も同様に下降していますが、最終的に一定値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測値において、法定木回帰による急激な下降が目立ちます。この点では外れ値として考えられる可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– その他の線（予測）は、異なる機械学習アルゴリズムによる将来の見通しを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが安定しているのに対し、予測データには異なる傾向があります。特に木構造アルゴリズム（法定木、ランダムフォレスト）は時間が経つにつれてスコアが下がるという予測をしています。この明確なズレは興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、今後の予測がどうなるかは不透明です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、現状では実績のスコアは安定しています。しかし、木構造を用いた予測モデルの結果がどう反映されるかによって、将来的に社会的公平性が低下するリスクがあることを示唆しています。これは、政策立案者や企業にとって重大な課題となる可能性があります。
このグラフは、今後の適切な介入がなければ、社会的公平性の低下につながる可能性があることを示唆しており、予測モデルの選定や解釈において慎重さが求められます。
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**
– 実績のスコア(青い点)は横ばいで、約0.8で安定しています。予測線(紫色)も同様の値を保っており、全体的に安定したトレンドが見られます。周期性は特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータポイントが非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は、現在のWEIスコアを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色の線）は将来のスコアを予測しており、安定性が続くとされています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを表しますが、実際に示されている帯はほぼ見られないため、不確実性が非常に低いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は一貫しており、現状と未来のスコアが密接に対応していることが示唆されています。さらに、他の予測方法（線形回帰、決定木回帰）がないため、その関係性の詳細は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に相関関係が非常に強く、ほぼ一致している点で正の相関関係が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取れるのは、WEIスコアの安定性です。この安定性は、コミュニティまたは社会システムが持続可能であり、予測可能であることを示します。ビジネスにおいては、同じ持続可能性が社内の計画策定やリスク管理にとってプラスに作用する可能性があります。社会的に見ると、政策の安定性や市民団体の活動が効果的に機能していると解釈されるかもしれません。
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
– **実績（青のプロット）**: データの実績部分は高めのスコアで安定しているように見える。
– **予測（AIの予測、その他の手法）**:
– **線形回帰（灰色）**では予測変化がわずかに下がる。
– **決定木回帰（紫色）**では大幅な下降が予測されている。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク色）**は横ばいを示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データは急激な変動がなく安定的だが、予測の一部（決定木回帰）は急激な下降を示しており、将来的なシナリオであるならば、注意が必要。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 実際のデータを示し、現状を把握するための基準となる。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、信頼区間として機能。
– 予測を示す各線は異なる予測モデルの出力を示し、シナリオを比較するための手段として活用される。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のモデルによる予測が提供され、それぞれ異なる傾向を示しているため、結果の信頼性や施策の選択に慎重な評価が必要。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現状では実績は高いスコアで密集しており、予測とは一部差異があるため、因果関係を詳細に調査する価値がある。
### 6. 直感的洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感的洞察**: 実績が安定しているため、現在の施策は効果的と考えられるが、予測の中には注意が必要な下落の兆候が見られる。
– **社会・ビジネスへの影響**: 社会基盤や教育機会のスコアは高い状態を維持しているが、モデルにより異なる未来が示唆されているため、それに対する適切な対策を講じる必要がある。具体的には、安定性を維持するための施策の継続や、ネガティブな予測に対するリスクヘッジが求められる。
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:
以下のグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い丸）は7月1日から7月5日にかけて横ばいで、安定した値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、7月5日以降急激に低下しているのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに急激な低下が見られるのは、ランダムフォレスト回帰の予測で、7月5日以降です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは、これまでの日付で安定したスコアを示しており、信頼性が高いと見なされます。
– ランダムフォレスト回帰の急な下降は、不確実性や予測モデルの限界を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰は共に横ばいで、全体的な安定を示しているのに対し、ランダムフォレスト回帰のみが急低下を示しており、モデル間の違いを浮き彫りにしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布自体は均一ですが、予測モデル間の結果に大きな差異が見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及び影響**:
– 実績データの安定性が評価される一方、予測モデルの違いが目に見えて現れており、特にランダムフォレスト回帰の不安定さに注目が集まるでしょう。
– ビジネスや社会においては、予測モデルの選択が結果に大きく影響するため、慎重な選択が必要です。ランダムフォレスト回帰だけに頼るのではなく、他の安定したモデルも考慮して総合的に判断すべきです。
この情報を基に、データの信頼性や予測モデルの有効性を再評価し、今後の戦略に生かすことが求められます。
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:
以下は示されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**：
– 7月1日から7月2日にかけてデータが示されていますが、データが限定的でありトレンドを判断するのは難しいです。しかし、7月1日では比較的均一な色（緑）が見られ、7月2日には色に劇的な変化（黄色と紫）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月2日における黄色と紫の急激な色の変化が確認できます。これは特定の時刻帯での要素の著しい変動を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素**：
– 色の変化は特定の数値範囲（0.65から0.70）を表しており、色が濃くなるにつれて値が高くなっています。緑色は低めの値を、紫色はさらに低い値を、黄色は高めの値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– このグラフでは具体的な相関関係を示すためのデータポイントが限られていますが、異なる色の変化から異なるカテゴリや事象の発生とその影響が複数の時間帯で観察されることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 時間帯によって色の差異が大きく、特に18時以降に急激な変動があることから、何か特定のイベントや要因が影響を及ぼしてい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**：
– 7月2日の急激な変化は、イベントやニュースなどの急激な社会的変化に関連しているかもしれません。これによって注目すべき時間帯や可能性のあるリスクが浮き彫りにされます。
– ビジネスや政策立案においては、これらの変動要因を深掘りすることで、より柔軟な対応や準備が可能です。
全体として、データセットが限られているため具体的な結論を導くのは難しいものの、特定の時間帯での変動は深く分析するに値するパターンが示されています。
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:
この時系列ヒートマップは、個人WEI平均スコアを示しています。グラフの特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフは2日分のデータしか表示されていないため、30日間のトレンドを判断するのが難しいです。今表示されている期間には、特定の周期性や顕著なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日19時のデータは黄色で示され、最も高いスコアを示しています。これは、外れ値または特に高い注目すべきデータポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの値の違いを示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。緑色は中程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の表示では時系列が2日間だけなので、長期間の相関関係やパターンを探ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関や分布の特徴は、この短期間では示されていませんが、日中（8時台）より夜間（19時台）のスコアが高いように見えます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ヒートマップは時間帯によるスコアの変動を視覚的に示しているため、日中の活動と夜間の活動で個人のWEIがどのように変化するかを示しています。ビジネスや社会において、特に夜間の活動がWEIにプラスの影響を与える可能性があることを示唆しています。これは、労働時間の調整や業務効率の面で考慮されるべきかもしれません。
この分析は、より長期間のデータと他の変数を考慮することで、さらに深い洞察を得る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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年7月1日と2025年7月2日に集中しており、ヒートマップ全体のトレンドを把握するには期間が限られています。
– 色の変化は時間帯により異なり、特に急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は19時台に、濃い緑色が見られ、この時点で数値が急激に高まっている可能性があります。
– 7月2日は昼間から午後にかけて急激な変化があり、ある時間帯に非常に低い数値が見られます（紫色部分）。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が示すのは「社会WEI平均スコア」のレベルであり、カラースケールにそって数値を示しています。
– 緑、黄色、紫の色調が異なる数値領域を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によって異なる色が示されているため、日内の変化が明確に表示されていることが分かります。これは使用パターンや活動のリズムを示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月1日の後半から7月2日にかけての急激な色の変化が注目される部分であり、昼と夜の間での活動や社会スコアの変動が大きい可能性があります。
6. **直感的な洞察、および影響**:
– 人間は、この急激な変化において、特定の出来事や日内の活動に伴う感情や社会的関心の影響を直感的に捉えるかもしれません。これが社会的なイベントや問題に関連している場合、社会的な反応や行動に影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯における消費者の関心の変化として捉えられるかもしれません。このため、マーケティングやサービス提供における戦略に活用できる可能性があります。
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:
このWEI（Well-Being Index）の相関ヒートマップは、各項目間の関連性を可視化しています。以下、各観点で分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップはトレンドを示すようには設計されていませんが、相関の一貫性を観察できます。個人のWEI平均と総合WEI、または社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との高い相関は、個人の状態が社会全体に影響を及ぼ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**
– 全体的に高相関（赤色）が多く、負の相関（青色）は少ないです。外れ値のような目立った相関パターンは見受けられませんが、個別項目で異なる相関を示す場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃度で相関の度合いを示しています。赤に近いほど正の相関が高く、青に近いほど負の相関が高いです。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列ではなく、各項目間の相関を示しているため、時系列データは考慮されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は非常に高い（0.95）です。このことは、個人の幸福感が社会全体に深く関連していることを示す可能性があります。
– 負の相関が見られるのは「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」で、これらは一部の社会的指標が個別のWEIと逆の動きをすることを示しています。
6. **社会およびビジネスへの洞察**
– 高い相関を示す項目は、政策立案や組織計画の重点分野として注目する価値があります。特に、個人と社会のWEIが密接に関連していることから、個人の生活品質の向上が社会全体に広範な効果をもたらすことが期待されます。また、社会的公平性や公正さがWEI全体に及ぼす影響についても再評価が必要かもしれません。
このグラフは、個人の幸福が社会的および経済的要素と深く結びついていることを強調しており、多層的なアプローチで社会政策を立案する際の指針となるでしょう。
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、提供されたWEIスコア分布比較の箱ひげ図についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は特定のトレンドを示すわけではありませんが、全体の分布と中央値の変化を視覚的に比較することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が観察されます。特に「総合WEI」は下側の外れ値が、また「個人WEI（経済的充実）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」に上側の外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱（四角）はスコアの第1四分位数から第3四分位数の範囲を表し、中央の線は中央値です。ヒゲはデータの広がりを示し、点は外れ値を示しています。
– カテゴリごとに色分けされており、異なる要素が視覚的に判別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 箱ひげ図の構造上、時系列データの関係性は直接可視化されていませんが、複数の要素間の相対的な分布を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI」関連のスコアは、他のカテゴリーに比べて分散が大きい傾向があります。「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的低いスコアを示しているものの、ばらつきは小さいです。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– 社会カテゴリーのスコア分布は幅広く、多様性と不均一性が顕著です。これからは、社会における多様な意見や状況の存在を示唆している可能性があります。
– 具体的な分野（例: 経済的充実や公正さ）でのスコアが低い場合、政策策定や支援が必要とされることを示すかもしれません。これは、ビジネス戦略や公的な意思決定において重要な指針となる可能性があります。
このような分布比較は、社会の多様な状況と個別の問題領域を理解するための指標として有用です。
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、WEI（Weekly Economic Index）の構成要素に関する主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴および洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。データポイントは散在しているため、周期性も見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側中央付近のデータポイント（第1, 第2主成分共に正の値）が他のデータポイントと比較して若干離れているため、これを外れ値として見ることができます。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分は62%の寄与率、第2主成分は23%の寄与率を持っています。第1主成分がデータの大部分の分散を説明しているため、横軸の要素が重要な変動を表しています。
– 点の色とサイズが全体的に均一であることから、密度や重み付けはあまり変化がないと思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがある場合、それぞれのデータ間で強い明示的な関係性は示されていないようです。ただし、一般的に主成分分析はデータの次元を減少させ、パターンを抽出するための手法ですので、見えづらい相関やパターンが潜在している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは横軸と縦軸に均等に散らばっており、明確な相関関係は見られません。複数の要素が影響しあっている可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じ取れることとして、いくつかの同質的なグループリングが見受けられないことから、社会的・経済的指標が幅広い要素から形成されている複雑な状況を示唆しています。
– 特にビジネスや政策決定者にとっては、これらの分散したデータポイントが示す多様な要素を考慮に入れた戦略立案が必要であることが分かります。主成分分析はデータの次元削減により、要素の絞り込みや優先順位を設定するための手助けとなります。
総じて、このPCAは社会指標の多様な相関を簡単に理解するために役立ちますが、一見しただけでは多くの情報を提供しません。詳細な解釈にはさらなる分析が必要です。
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。