📊 データ分析（GPT-4.1による）
**全体的なトレンドと変動分析:**
– **総合WEIのトレンド**:
– 総合WEIは、0.625から0.775までの範囲で変動しています。
– 初期値の0.6875から一度上昇し、7月3日16:07の最大値0.775に至るまで、全体的に上昇傾向が見られます。
– ただし、7月2日16:16の0.625は、暫定的な低下を示しています。
– **個人WEI平均のトレンド**:
– 個人WEI平均は、0.625から0.725の範囲で変動し、特に7月3日16:07の0.725まで上昇しています。
– 7月3日には個人の経済面と自治のスコアが高くなり、個人WEIの上昇を反映しています。
– **社会WEI平均のトレンド**:
– 社会WEI平均は、0.625から0.825の間で変動しており、7月3日16:07には最高値の0.825に達しています。
– 社会的な基盤と持続可能性が比較的安定したスコア（特に0.8）が維持され、それが高い社会WEIを支えています。
**異常値分析**:
– 特定の日付に大きな異常値は報告されていませんが、7月2日16:16の総合WEIが暫定的に低く、0.625となっています。この時期における一時的な経済的な変動やポリティカルなノイズが原因と考えられるかもしれません。
**STL分解の結果（仮想的な分析）**:
– **長期的トレンド**: 全体的な上昇傾向を示唆し、特に後半のスコアの改善が見られます。
– **季節性**: 日単位のデータで明確なパターンは検出困難ですが、7月3日における全般的な上昇が特に注目される部分です。
– **残差成分**: 想定されていない微細な変動が、7月2日の一部で見受けられます。
**項目間の相関**:
– 同一期間での個別スコアの比較から、個々の項目間の相関関係を見ることができますが、経済的余裕と個人の自治が特に強く関連し、スコアが連動する様子が見られます。
**データ分布の観察**:
– 個々の要素の箱ひげ図から、経済的余裕と社会的持続可能性が安定した分布（中央部分が広い）を示し、異常なバラつきが比較的少ないことが伺えます。
**PCAの結果分析**:
– PC1が59%の寄与率を持ち、主に社会的持続可能性やインフラが中心であることを示唆しています。PC2（19%）は経済的な要因や健康が強調されています。このことから、社会インフラと経済健康がWEIの変動を大きく左右している主要要因であると推測されます。
この分析から、全体としてWEIスコアは後半に向け改善の兆しを見せ、「社会」をテーマにした基盤と経済的および健康的な要素が総合スコアに大きく影響していると考えられます。7月3日における顕著なスコアの上昇は、混ざりあったポジティブな外的要因（政策的、経済的変動）などが絡むことで達成された可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は約束された予測範囲内で安定しています。特に前半は大きな変動は見られません。
– 予測線（複数の色: グレー、紫、ピンク、水色）は直線的であり、急激な変化はありません。ただし、ランダムフォレスト回帰に基づく予測（ピンク色）は他の予測よりも高い値に設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシャーディング）は、実績データの周辺での広がりを示しており、実績データがこの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、一定の安定性を持っています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で表され、それぞれ異なる方式での未来予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での微妙な違いが見られますが、全体的には同様のトレンドを示しています。ランダムフォレストによる予測が他のモデルの予測より高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルの信頼性がうかがえますが、確実な上昇傾向が見込まれる予測モデルが優勢であることがわかる。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に、実績データが安定しているため、現状維持が続くことが予想されます。ただし、ランダムフォレスト回帰に基づく高い予測は、潜在的な成長可能性を示唆しています。
– 社会的またはビジネス的な観点からは、予測データが安定しているため、リスクが少なく計画を立てやすい状況にあります。一方、成長を期待する場面では、ランダムフォレストモデルによる予測を考慮することで、成長戦略を立てる際の参考になります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、初期には安定しており、ほぼ横ばいで変動は少ないです。
– 予測AIの予測（赤い×）はなく、モデルによる予測が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が示されていますが、実績はその範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）は、観測された個人のWEIスコアのデータポイントです。
– 予測（直線回帰）は安定しており、ほぼ水平直線です。
– 予測（決定木回帰）は変動が少なく、予測（ランダムフォレスト回帰）は僅かに上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも上昇を示しており、個人のWEIスコアに対して最も楽観的な見解を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ群は、一部の予測モデルで一致していますが、他モデルでは若干のズレが見られます。ランダムフォレスト回帰は異なるトレンドを描いています。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 全体として、データは安定しており、大きな変動やリスクがないことから、一定期間での個人のウェルビーイングは保たれていると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰のわずかな上昇トレンドは、未来に向けての改善や成長の可能性を示唆しており、社会的な福祉策や個人の取り組みが成功している結果として解釈されるかもしれません。
このグラフは、データの安定性と、選択する予測モデルによる微細な差異を視覚的に確認することで、社会的福祉の施策の評価や改善点を見出すための参考になるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日でややばらつきが見られ、その後、予測の範囲内（灰色の帯）に収まっています。
– 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）は7月6日以降、全て1.0に近いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに明確な外れ値は見られませんが、初期のデータにはばらつきがあり、その後は均一化しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– X印（予測）はグラフ上の実績データと予測モデルの比較を可能にしています。
– 灰色の帯は予測結果の不確かさの範囲を示し、実績データがこの領域に収まっていることから予測の精度が高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは一致して高い値を示し、実績データも予測の不確かさ範囲内で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測される範囲内に収まり、モデルの予測値と良好に合致しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 実績データが予測と一致しているため、現時点での社会的な状況が予測どおり進行していることが示されています。
– 安定した高いスコアの維持は、社会的なポジティブな状態や政策が継続している可能性を示唆しており、関連する分野において安心感を与えるでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアの30日間にわたる推移を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察について説明します。
1. **トレンド**
– 実績データは期間の最初の方に集中しており、あまり変動していません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、微妙に異なる傾向を示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいのトレンドを、決定木回帰はやや下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは初期間の特定の日に集中しており、急激な変動や外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 各回帰モデルの予測は色分けされた線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 回帰モデルによって予測されるトレンドに若干の違いがあり、特に決定木回帰のみがわずかな下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布自体は安定しており、大きな変動がないため、急激な相関や因果関係は見当たりません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に見て安定した状況を示しており、大きな経済的危機や改善の兆候は見えません。
– ビジネスや社会への影響としては、すぐに大きな対策が必要な状況ではないと考えられます。ただし、決定木回帰による予測にわずかに下降トレンドが見られるので、注意深いモニタリングは今後も重要です。
この分析から、短期間での変動が少ないことが分かるため、長期的な計画に重点を置くことが推奨されます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は一定の範囲内に収まっており、目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データは2つの異なる手法で示され、線形回帰（緑）はやや下降傾向を示し、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られません。プロットは非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測データで、直近の健康状態を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、将来の値がこの範囲内になる可能性が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**
– 実績データと異なる予測手法による将来の期待値を比較することで、予測の信頼性や変動を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では実績データ間に大きな相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 健康状態が安定しているため、現状を維持できるような健康管理が効果を上げている可能性があります。
– 視覚的に安定しているデータは、安心感を提供し、長期的な健康への投資が功を奏していることを示唆しています。
– 下降トレンドを示唆する予測がある場合は、早期介入が必要である可能性を示唆しているので注意が必要です。
このように、健康状態が安定していることや予測のトレンドを理解することで、個人の健康管理に反映させることができます。
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、個人の心理的ストレスを表すWEI（Wellness Index）スコアの30日間にわたる推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは初期の数日間に集中していますが、ほぼ横ばいに見えます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰ともに、WEIスコアがわずかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイントは、予測の不確かさ範囲内に収まっており、特に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AIによるデータを示しており、初期部分に集中しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しており、安定した予測がなされていることを示唆しています。
– 紫色の線は、ランダムフォレスト回帰を表し、未来のスコアのわずかな上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測回帰の傾向は一致しており、安定的なWEIスコアの維持が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは、予測領域の中央に位置しており、予測モデルが実績値とよく一致していることを示唆しています。
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**:
– 全体的に安定した状態が維持されているため、特に大きなストレスの増減はないと感じられます。
– 予測モデルの精度が高いことから、今後のストレス管理施策に信頼を持って取り組むことができるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、安定した心理的健康状態は職場での生産性向上や個人の生活の質向上に寄与す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:
このグラフに基づき、以下の洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **現実のデータ（青色のプロット）**: 最初の数日間は0.6から0.8にかけて上昇しています。
– **予測データ**: モデルによって異なるものの、ランダムフォレスト回帰は一定（約1.0）を示し、線形回帰と決定木回帰は水平に推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現実のデータにおいて、最初の数日間での急激な上昇が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット**: 実績の時系列データを示す実際の観測値です。
– **赤いバツ印とその他のライン**: 予測モデルによる予測値で、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるものです。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 複数のモデル予測が提供されており、それぞれ異なる予測トレンドを示しています。そのため、モデル間での予測差異を考慮することが重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 観測値は初め急激に上昇しますが、その後のデータがないため、長期的な相関関係を特定するのは難しいです。
### 6. 直感的な印象と社会への影響
– 初期の急激な上昇は、何らかの重要な出来事や政策変更があった可能性を示唆しています。
– ランダムフォレストモデルが高い予測値を維持しているのに対し、他のモデルはそれより低い水準で推移しているため、ランダムフォレストモデルの精度や適用性に注意が必要です。
– 社会やビジネスにおいて、このような自由度や自治のスコアが上昇することは、制度や環境の改善、または個人のエンパワーメントを示唆する可能性があります。
このグラフは、分析および予測モデル選択の重要性と、それに基づく意思決定への示唆を提供するものと解釈できます。
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（青い点）は、初期にいくつかの変動がありますが、その後、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急激に上昇し、その後高いレベルで横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の初期には少しばらつきがありますが、その後の安定性が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の最初の上昇は、急激な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、予想の不確かさ範囲（グレー）はどのモデルでも覆われています。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が予測を表していますが、それぞれ異なる方法で未来の動向を示しています。
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、他の方法に比べて高い予測を示しており、よりダイナミックなモデリングを行っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は概して安定しており、その範囲は他の予測モデルにカバーされています。
– モデル間で予測の相違が見られ、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の間で顕著です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 序盤の実績のばらつきは、システムが不安定な要因に敏感であることを示すかもしれません。
– モデルの予測一致は、システムが公平性・公正性を維持するためのプロアクティブな対応が必要であることを示唆します。
– ランダムフォレストの高い予測が正しい場合、社会的公平性を向上させるための新しいポリシーや実施が裏付けされる可能性があります。
この分析により、より正確な未来予測と効果的な政策介入が可能になるかもしれません。
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
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、安定して横ばいで推移しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、全体的に水平であり、特に変化がないことを示しています。
– 線形回帰（紫の線）と決定木回帰（黄色の線）は、若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、現状の持続可能性と自治性を示しています。
– 赤い×はAIによる予測を示していますが、現在は確認できません。
– 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:**
– 実績データと複数の回帰予測の線が描かれていますが、ランダムフォレスト以外の回帰予測は緩やかな上昇を示しているため、将来的なポジティブな変化の可能性を示唆しています。
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乖離はなく、相関関係は強いと考えられます。ただし、予測モデルにより、今後の動きに少しずつ違いがある可能性が示されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 全体的には安定した状況を維持しているように見えますが、持続可能性と自治性が将来的に改善する可能性も考えられます。
– 企業やコミュニティにおいて、これらの指標がポジティブな変化を示す場合、持続可能なビジネス戦略や自治の強化が期待できるでしょう。
このように、現在は安定進行だが、予測におけるわずかな変化は将来の改善の可能性を示していると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は一貫して安定しており、スコアが0.8付近に集まっています。
– 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）は、期間を通じてスコアが上昇し、最終的に1.0まで到達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値や急激に変動している点は見られません。実績データは一様で、予測データも滑らかな上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。これが一定の範囲に収まっていることから、実際の社会基盤や教育機会のスコアが安定していることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、実績がその範囲内にあることを示しています。
– 予測データは各回帰モデルの結果を示しており、社会的基盤が向上する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測モデルが上昇トレンドを描いており、予測が一致していることから、全体的なモデリングが信頼できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは低変動で、予測データと連携し、徐々に向上する見通しを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 実績が安定していることから、社会基盤や教育機会は現状維持がされているように見えます。
– 予測が示す上昇トレンドは、今後の改善や政策効果が期待できることを示唆しています。
– 社会基盤や教育機会の改善は、経済の活性化や生活の質の向上につながるため、ポジティブなインパクトが予想されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青のプロット）は初期に集中的にデータがあり、その後の明確なトレンドは見られません。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体で横ばいもしくは若干の変動があるものの、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは初期に集中しており、目立った外れ値は見られません。
– 予測範囲（灰色のエリア）には一部変動が見られますが、予測自体は一定の範囲を維持しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績データを示し、初期に観察された値が多いです。
– 線形回帰（灰色線）、決定木回帰（紫色線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色線）が提供されていますが、全体的に同様の水準での予測が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係性は、一貫しており、予測モデルが実績の動向をある程度正確に捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係については明確に示されていませんが、全体のスコアがほぼ一貫していることから、予測モデルと実績データとの整合性が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、社会のWEIスコアが短期間で大きな変動をせず安定しているということです。
– ビジネスや社会への影響としては、社会的な安定性が見られることから、関連する施策や政策の持続可能性や信頼性が高い可能性があります。また、多様性や自由の保障が着実に維持されていると考えられ、政策の評価や改善の基礎として有用です。
この分析によって、将来の施策や戦略の立案に役立つ情報が得られる可能性があります。
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:
以下のヒートマップに関する分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる色が表示されており、時間帯ごとの変化が示唆されています。
– 軸が日付と時間帯に分かれているため、日ごとや時間帯ごとの周期性が提案されますが、色の変化は周期的と言えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の黄色のセグメントが特に目立っています。これは他の日付に比べて顕著に異なる値を示しており、外れ値として考えられます。
3. **要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、色の濃淡でスコアの高さが視覚的に示されています。色が明るいほどスコアが高いことを意味し、暗い色は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯と日付の二軸で提供されており、各時間帯ごとのスコアの変化が重要です。このようなヒートマップは、特定の時間帯におけるスコアの上昇や下降を頻繁に視覚化し、その影響を評価するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係は見られませんが、特定の日付範囲や時間帯でスコアが大きく変化していることがわかります。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**:
– 各日付における時間帯ごとのスコアの変化が視覚的に捉えやすいため、社会的イベントや出来事が時間帯に応じてどう影響を与えるかを分析するのに役立ちます。
– 黄色の箱が示唆する通り、特定の時間帯・日に何か特異なイベントが発生していた可能性があり、その要因を探ることがビジネスや社会の変動要因の理解に重要です。
このような分析は、例えばマーケティング活動の効果測定やイベントの影響調査に役立ちます。色の変化からトレンドを視覚的に把握できることは、迅速な意思決定を促進します。
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:
以下の点に注目してグラフを分析します：
1. トレンド
– 日毎に色が表示され、時間帯ごとの変化が示されています。グラフは3日間のみ表示されており、特定の周期性や長期的トレンドは把握しにくいです。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月3日に明るい黄色の色があるため、この時間帯でWEIスコアに急激な変動があった可能性があります。この色は、他の暗い色に比べて非常に目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味
– ヒートマップの色はWEIのスコアを示し、色が変化することで時間と日付におけるスコアの変動が表されます。濃い色はスコアが低いことを示し、明るい黄色はスコアが高いことを示します。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 1日ごとにデータが区切られており、時間帯ごとの変化が大きいです。特に、7月1日と2日の夜間（19時）に濃い色が見られ、スコアが低いことを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（16時台）は全体的に低スコア直下が見られ、夜間はスコアが変動するため、どの時間帯にスコアが上昇するかを分析すると有益です。
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
– 明確な急上昇や下降が際立つため、分析結果によって労働効率やソーシャルメディアの関与度などの要因を特定できる可能性があります。ビジネス面では、このデータは忙しい時間帯のスタッフ配置や社会動向の理解に役立つかもしれません。
このグラフの最大のポイントは、特定の時間帯におけるスコア変動の顕著さです。分析や運用に際してはこれを活用し、日々の戦略に活かすと良いでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、期間内で大きな上昇または下降のトレンドは確認しにくいですが、特定の期間でのパターンが見られます。
– 例えば、7月3日は全体的により高いスコア（黄色）が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の深い紫色の領域は、平均スコアが顕著に低下したことを示しており、これは他の日よりも異常な値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で示されるスコアは日付と時間帯に対応しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを意味しています。
– ヒートマップの色が示すように、時間帯によってもパターンが異なる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎に色の分布が異なり、その変化から特定の時間帯に特異な動きがあった可能性があります。
– 時間を軸に変動が見られることから、特定の時間帯での活動やイベントが影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が変わるごとにスコアが変動しており、その変動には不規則性があります。ただし、日単位での関連性は弱いように見えます。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– グラフからは7月2日に何らかの出来事があった可能性を直感的に感じ取れます。
– ビジネスや社会において、このような急激なスコアの変化は何らかの介入や対応策を必要とするかもしれません。特に特定の時間や日付に問題が集中している場合は、その原因の分析が重要です。
このヒートマップは、社会的なイベントや出来事の定性的な変動を捉えるのに有効で、短期間内の特定の行動パターンを視覚的に示しています。
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、WEI（おそらく「Well-being Index」の略）の各カテゴリー間の相関関係を示しています。この図から得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**
– このヒートマップ自体は各項目間の相関を示しており、期間におけるトレンドには直接関係ありません。ただし、相関が強い項目同士（例えば「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）は同じトレンドを示す可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間には負の相関（-0.29）があり、一般的な期待とは逆の関係が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど正の相関が強く（1.0に近い）、青に近いほど負の相関が強い（-1.0に近い）ことを示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」は高い正の相関を示しています（それぞれ0.69、0.91）。これは、総合的なウェルビーイングが個人や社会の平均的指数に強く依存していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目間の結びつきがヒートマップで示されていますが、個々の時系列データの具体的な動きはこのヒートマップからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に強い正の相関が見られる項目は、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」（0.91）、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI平均」（0.97）などです。
– 一方、顕著な負の相関には「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の-0.52があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 総合WEIが多数のカテゴリーと高い相関を持つことは、個人および社会の各要素が様々に関連し合って総合的なウェルビーイングに影響を及ぼしていることを示唆します。
– ビジネスや社会的に考えると、例えば「心理的ストレス」が他の個人WEI関連項目と強い相関を持っていることから、ストレス管理が個人のウェルビーイング全体に及ぼす効果が大いに期待できると言えるでしょう。
このヒートマップは、広範囲にわたる社会的、個人的ウェルビーイングの関係を視覚的に理解するための有益なツールです。
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:
箱ひげ図は、データの分布やばらつきを視覚的に示すのに有効なツールです。以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプにおける中央値や四分位範囲（IQR）が様々で、トレンドを明確に指摘するのは難しいですが、箱ひげ図により各カテゴリのスコア分布の違いが視覚的に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は、特に左右の端に位置するカテゴリで目立ち、個人の心理的ストレスと社会全体の共生において多く見られます。これらは異常なスコアを示しており、特定のイベントや状況が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の大きさ（IQR）は、WEIタイプごとのデータのばらつきを示し、長い箱はより大きなばらつきを示します。
– 中央の線（中央値）は、典型的なスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– タイムシリーズの比較は行っていないが、比較することにより、各カテゴリがどのように異なるのかを視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会的および個人的要因に基づくカテゴリ間でWEIスコアのばらつきや中央値の違いが見られ、これにより異なるトレンドや傾向が示唆されます。
6. **直感と影響**:
– 直感的には、スコアが高いほど、そのWEIタイプのパフォーマンスが良いことを意味します。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値の原因やスコアの低い領域を調査し、改善することで全体的な幸福度や効率を向上させる機会があります。
全体的に、このグラフは、社会と個人のWEIスコアの分布に関する豊かな情報を提供し、どのエリアが順調でどのエリアが問題を抱えているかを理解する手助けとなります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析(PCA)の結果を示しており、第1主成分と第2主成分の2次元空間にプロットされています。時系列のトレンドというより、データの分散を捉えたものです。
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見られませんが、データは第1主成分の範囲が広範にわたるため、横軸方向にある程度のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットはデータポイントを表しており、それぞれが異なる日や異なるイベントを示している可能性があります。第1主成分は59%の情報を表し、第2主成分は19%を表しています。第1主成分がデータの分散の大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフは時系列分析というより、データのクラスタリングやパターン認識に使われることが多いです。特定のクラスターは見受けられませんが、第1主成分軸に沿って比較的広く散らばっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の幅が広く、これがデータの主要な変動源であることを示しています。第2主成分は主に補助的な情報を提供し、縦軸でのばらつきは限定的です。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このPCAグラフからは、データの主な特徴が第1主成分に集約されているため、変更や改善が必要な要素を特定する際に役立ちます。社会的に重要な指標の分析や改善の方向性を探るための手段になります。
– ビジネスにおいては、商品やサービスの特徴を理解し、最も影響力のある要素を特定するのに有用です。ただし、具体的な変化や影響を読み取るためには、データの内容とコンテクストを正確に把握することが必要です。
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。
