📊 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**: 全体として、総合WEIは2025年7月1日から3日にかけてやや上昇傾向にあります。特に、7月2日に0.7875まで上昇している点が注目です。
– **個人WEI平均**: やや上昇傾向が見られますが、7月3日の16:21に0.625に低下しています。
– **社会WEI平均**: 7月1日から2日にかけて急激な上昇（0.68→0.85）があり、その後は一時的に低下しています。
– 詳細項目別では、経済的余裕や健康状態、心理的ストレスには小さな変動が見られますが、大きな変化は持続可能性と自治性（最高0.9まで上昇）や社会多様性の急変動が目立ちます。
#### 異常値
– データに異常値は検出されていません。ただし、7月2日16:18の社会WEI0.85は約短期間での急激な変動として注目に値します。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 総合的にはやや上昇トレンドが見られますが、一部の項目で急変動が観察されるため、明示的な長期トレンドを評価するにはさらなる長期データが必要です。
– **季節性**: 短期間のデータのため、季節性パターンは不明です。
– **残差**: 特定の予測不能な変動が7月2日から3日にかけて発生しています。これらは短期間のイベントや外部因子が影響している可能性があります。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、自由度と自治は高い相関が示唆されます。これにより、経済的な安定が個々の生活の質に大きく寄与していることが伺えます。
– 社会的公平性と持続可能性も密接な関係にあることが確認され、政策的な側面での影響が考慮されます。
#### データ分布
– 箱ひげ図によれば、各項目において中央値が比較的高く、外れ値が少ないことから、データの安定した分布が見られます。しかし、情報は限られており異常値を特定するには追加データが必要です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1(59%)**: この成分が最も大きく貢献しており、全体のWEIの変動の多くは、個人の経済的余裕・健康状態が影響していると考えられます。
– **PC2(20%)**: この成分は、特に社会的側面（持続可能性と自治性、公平性）に関連しており、社会的支持や政策の変化が大きく影響していることを示唆します。
### 結論
総合的に、このデータは、経済的・健康的安定が個人の幸福感に大きく影響を及ぼしているしるしを示しています。また、社会的公平性や持続可能性の向上は、総合的なWEIスコア向上に貢献しています。短期間のデータではあるものの、変動は政策や突発的イベントへの反応として現れている可能性が高いです。長期的対応には、継続的なデータ収集と詳細な分析が重要です。
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）は初期の期間に集中しており、明確なトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 予測線では、線形回帰（紫）が上昇トレンドを示しています。一方、ランダムフォレスト回帰（緑）は横ばい、決定木回帰（ピンク）はわずかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは狭い範囲に固まっており、大きな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**
– 青いプロット：実績のデータポイント。
– 赤いバツ：予測データポイント。
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲。
– 各予測線（種類別）は、異なる方法による未来の予測を示し、時系列データがどのように推移するかについて異なるシナリオを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰の予測は上昇トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰は横ばいまたはゆるやかな上昇を描いています。これにより、将来のトレンドに関する不確かさが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定で、予測方法による違いは予測の不確かさや各手法の重み付けの違いを反映しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 視覚的に、実績データは安定しているように見えますが、予測手法により異なる将来像が示されています。これは、今後の状況に応じて異なる戦略が必要であることを示唆しています。
– 線形回帰による上昇トレンドの予測はポジティブな兆候と捉えることができ、成長への期待を喚起する可能性があります。
– 順調な成長が期待できる場合、ビジネス投資や政策決定において積極的な姿勢が推奨されるかもしれませんが、他の予測が示すシナリオに対する備えも重要です。
全体として、このグラフは予測方法の違いによる不確実性を浮き彫りにしており、戦略的な意思決定の多様なアプローチが必要であることを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいの傾向を示しています。特に目立った上昇や下降は見られません。
– 線形回帰（紫の線）は初期の横ばい状態から上昇に転じています。
– 法線木回帰（緑の線）も初期段階では上昇を示していますが、後半で横ばいになります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、序盤から終盤まで安定した横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値は見られません。データポイントは非常に密集しています。
– 回帰線による急激な変動はありませんが、法線木回帰がのっぺりとした曲線を描いています。
3. **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。
– 赤い×は予測されたスコアですが、表示されていません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データはその範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によってトレンドや横ばいの描き方が異なっていますが、全体的に大きな差異は見られません。
– このことから、実績データが安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、一定の範囲に収束しています。各予測線もそれに従ってバラつきを抑えたトレンドを描いています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 安定的な実績スコアは、市場やビジネス環境が安定していることを示唆しています。
– どの予測手法も、急激な変動を予測せず、安定した動きを見せています。これにより、リスクが少ない環境が伺えます。
– ビジネスや社会的に見ると、予測値からは急な変動の心配がないため、戦略を立てる際には安定した成長を予期できる可能性があります。
このグラフから得られる情報を活用することで、企業や政策立案者は持続可能な成長戦略を立案しやすくなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは短期間で密集しており、全体的には横ばいで一定の範囲内に留まっています。
– 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、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に外れ値は見受けられません。
– データの変動は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は実績データを示し、観測された現実のデータポイントを表します。
– **赤いバツ印**は予測されたデータポイントを示していますがおそらく将来の日付に対して表示されている部分的なものでしょう。
– **灰色の範囲**は不確かさを示すもので、予測の信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルの範囲内にあり、モデルが現実のデータをある程度捉えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間には微妙な勾配の違いがありますが、すべてが同様の予測を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**
– 安定した実績データと緩やかな上昇を描く予測から、社会や関連するビジネスには一定の安定感があると考えられます。
– コントロールされた成長が期待できるため、戦略的な長期的展望を持つことが推奨されます。
このグラフは、予測モデルが現実のデータを適切に捉えている様子を示しており、緩やかな成長が見込まれることから、安定した環境への投資が有効であることを示唆しています。
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**
– 実績データ（青点）は7月1日から7月6日までの間に散布しており、全体として安定しています。
– 予測データ（赤X）は一貫して高いレベルを維持していますが、上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測に関するモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は7月5日以降にそれぞれ異なる予測を提供していますが、明確な上昇や下降の傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内には外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測モデルの中では、線形回帰が他のモデルに対して早期に高い値を示しており、この差異が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、実際の観測値を示しています。
– 予測不確かさの範囲（灰色の帯）は、予測の信頼区間を示し、青い点がその範囲内にあります。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）のラインはそれぞれ異なる予測のアプローチを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは実績データの後に始まり、異なる方法で将来の値を予測します。ランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べてやや保守的な予測を示しています。
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相関があると仮定されますが、予測開始段階での実績データが比較的短期間であるため明確には描写されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、実績データが安定しているため、個人の経済的余裕には大きな変化がないように感じます。
– 予測データがその後も安定していることから、今後の経済的持続性への期待感が持たれるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した個人のWEIスコアは消費者の購買力を維持し、市場の安定性に寄与する可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**は、特定の範囲に集中しており、大きな変動は見られません。
– **予測（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**では、線形回帰（ピンク色）が一貫した横ばいの傾向を示し、法定木回帰（紫色）が穏やかな上昇を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには顕著な外れ値は見られず、安定しています。
3. **各プロットの意味**
– **実績（青）**は過去の観測値を示し、**予測（赤）**は機械学習モデルによる予測を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、現在のところ全体にわたって一定です。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの間で、大きなずれは見られませんが、法定木回帰は密接にデータを追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定しており、他の予測と比較して予測範囲内に収まっています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、個人の健康状態（WEIスコア）は一定期間で安定していることが示され、予測モデルによって見通しも安定していることから、急激な健康状態の変化が少ないことが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態の安定が示されているため、予防医療や健康管理施策の効果が期待できます。また、予測が広範囲に及ぶことなく集中していることで、医療や保険業界における精度の高い予測・計画が可能となるでしょう。
この分析から、特に健康管理や予防施策における現在の手法が有効である可能性が示唆されます。今後もこの傾向が続くようであれば、更なる具体的な施策や新たな手法の開発において、このデータは重要な役割を果たすかもしれません。
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**
– 実績データ（青色の点）は、約7日間にわたって記録されています。これらの点は全体としてほぼ安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰（紫色の線）は、最初は実績に近い値を示しますが、予測期間が進むにつれてWEIスコアが上昇していくことを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫色の線）は、安定したトレンドを示しており、ほぼ一定のスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータセットには、明確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**
– 青色の点は実績の心理的ストレススコアを示しています。
– 紫色は線形回帰による予測であり、時系列データが進むにつれ増加傾向を示唆しています。
– 薄紫色の予測はランダムフォレスト回帰によるもので、安定した値を示す傾向があります。
– グレーの帯が予測の不確かさを示していますが、実績と予測はこの帯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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の結果は異なるトレンドを示しています。線形回帰はスコアの増加を予測しているのに対し、ランダムフォレストは安定を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しており、予測の不確かさ範囲内に収まっています。また、予測方法によって今後の動向が異なっているため、さらなる分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定していることから、個人の心理的ストレスがこの期間に大きく変動していないことを示しています。
– 線形回帰による予測が増加傾向を示す場合、将来的な心理的ストレスの増加を暗示しており、これは個人や組織に対する負の影響を引き起こす可能性があります。
– ランダムフォレストによる安定した予測は、心理的ストレスが現状維持するという別の見方を提供しています。
これらの情報に基づき、組織は従業員の心理的健康に関するプロアクティブな対策を検討する必要があるかもしれません。
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**
– 実績（青い点）は短期間で横ばいになっていますが、予測値は異なる回帰モデルにより示されています。
– 線形回帰（薄紫の線）は予測値が緩やかに上昇。
– 決定木回帰（紫の線）は急激な上昇。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値には大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績のWEIスコア。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）も示され、予測の不確実性があることが強調されています。
– 赤い×印は予測AIのデータですが、このスコアは存在していません。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各回帰モデルの異なる予測は不確実性とモデルの多様性を示します。
– 実績データとモデルの予測が長期的に一致するかどうかを追跡する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体は相関の判断ができるほどの変動を示していません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 短期的には、WEI（自由度と自治）のスコアは安定しています。
– 長期的には、現状の持続可能性や、外部要因によるスコアの大幅な変動の防止が求められるでしょう。
– 社会への影響として、この指標が国際的に注目されることで、政策の見直しや改善に賛同が集まる可能性があります。
このグラフは異なる回帰モデルが提供する異なる視点を持ち、多様な予測シナリオを考慮に入れることの重要性を示しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側は、実績データがあり、全体的に高めのスコアを示していますが、具体的な上昇や下降は見られません。
– 予測にはいくつかの異なる手法が使用されています。「法定木回帰」はスコアが急激に下降していますが、「ランダムフォレスト回帰」と「線形回帰」は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値は特に見られません。
– 「法定木回帰」による予測で急激なスコアの下降が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しており、分析の対象です。
– グレーの背景は予測の不確かさを示しています。
– カラフルな線は異なるモデルによる予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データから予測への移行がスムーズに対応していないように見え、「法定木回帰」の急激な下降は他のモデルとはかなり異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集中しており、安定している印象を受けます。
– モデル間の予測、特に「法定木回帰」と他のモデルの間には一致があまり見られません。
6. **直感的な感想や影響**
– 実績が高い状態を保っているにもかかわらず、「法定木回帰」が急激な下降を示しているため、予測の信頼性についての懸念が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会において、このような予測の違いは意思決定に影響を与える可能性があり、特に実績から急激に乖離する予測は再評価が必要です。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は概ね水平に配置されていますが、全体として大きな上下動は見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、軽微な増加トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値は見当たりません。また、急激な変動もないことから、WEIスコアは安定しているといえます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のAIによるスコアを示し、期間初期に集中しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、安定した範囲内に収まっています。
– 各予測手法の線は、スコアの将来的なトレンドを予測しています。
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は時間の経過に伴って重なりつつ、予測データは微増しています。
– 各回帰モデルによる予測線は、それぞれ少し異なる傾向を示していますが、全体的には同様の軽微な上昇トレンドが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く集中していますが、予測モデルが示す将来の方向性は上昇傾向にあります。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは、持続可能性と自治性がしっかりと維持されていることを示唆しており、将来的にも緩やかに改善が期待できると感じられます。
– 企業や政策立案者にとって、持続可能な発展を維持するための基準や計画を策定する際に、現状を確認しつつ、計画を緩やかに改善する方針を採ることが現実的であると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は一定の範囲で横ばいで、急激な変動は見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しており、最終的に実績データと異なる値に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには目立つ外れ値や急激な変動はありません。すべてが安定した値の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、3シグマ内に実績が収まっていることが分かります。
– 予測データは異なる手法で示され（線、法定木、ランダムフォレスト）、それぞれのトレンドや傾向の違いを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法のラインが異なる予測精度を持っており、特にランダムフォレスト回帰ラインは実績データのトレンドと異なる動きをしているのが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の回帰手法よりも実績からの偏差が大きいです。このことは、モデル間での予測の一貫性の欠如を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データの安定性は、社会基盤と教育機会が安定して提供されていることを示唆します。
– ランダムフォレスト回帰による上昇トレンドは、今後の改善や拡大の可能性を示唆しますが、他の予測モデルとの差異を考慮した上での慎重な政策判断が求められます。
– 政策決定者にとって、複数の予測モデルからの洞察を統合し、最適な戦略を策定することが重要です。
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（青色のプロット）は最初の数日間で徐々に上昇しています。ただし、7月5日以降はデータが示されていません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は2段階の上昇を示し、約0.9から1.0で安定しています。
– 線形回帰（青）が0.7で一定、法定木回帰（緑）も同様に一定で0.5付近に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの初期にはばらつきがありますが、明らかな外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは、実際のデータを示し、短期間での上昇傾向を観察できます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、高いスコアを示し、将来的なポジティブな評価を意味しています。
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が最も高い予測を示し、界隈の不確実性（灰色の範囲）を超えています。
– 他の回帰モデルとの比較で、ランダムフォレストモデルが最も楽観的な評価を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータが短期間のみに集中していますが、根本的にポジティブな方向に向かっているように見えます。
– ランダムフォレストモデルは他のモデルよりもパフォーマンス向上を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– 序盤の上昇トレンドは、社会的な共生・多様性・自由の保障の改善を示唆し、ポジティブな変化を示しています。
– ランダムフォレストによる高いスコアの継続は、政策や対策が効果を発揮している可能性を示唆しており、これを基にした社会福祉や公共政策の強化が見込まれます。
– 企業は、このトレンドを理解し、ダイバーシティに関連する戦略を強化することで、社会への貢献を増やすことができるでしょう。
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、提供されたヒートマップに関する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 各日付で観察される色の違いは、WEIスコアの変動を示しています。特に、時刻によって色が変更していることが示唆されていますが、全体的なトレンドは時間帯ごとの変動として表れているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時ごろの非常に暗い色（紫）は、他の日付や時間帯と比較して顕著な低値を示しており、これは外れ値として注目される部分です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の差異はWEIスコアの大小を表しており、色が濃いほどスコアが低いことを意味しています。特に黄色や青色が高いスコアを示している一方で、濃い紫色が低いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータは、日により異なるパターンを示していますが、特に7月2日と3日は似たような昼間の高いスコアを示しているので、同様のトレンドが観察されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付における昼間の高スコアは、夜間の低スコアと反比例しているように見えます。日中は活動が活発でスコアが高い一方、夜間はその逆である可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、活動の時間帯による変動を浮き彫りにしており、特に社会やビジネス活動が活発な時間帯を明らかにしています。このようなパターンは、労働時間の調整やエネルギー使用計画に関する重要な示唆を提供し得るでしょう。特に夜間に低スコアが観察される場合、効率的なリソース配置に活用可能です。
このヒートマップが示すデータは、事業活動や労働パターンの最適化において有用な情報をもたらすでしょう。
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、与えられたヒートマップの分析です。
1. **トレンド:**
– 日付軸に沿って見た場合、個人WEI平均スコアは色で示されていますが、短い期間で急激に変化していることがわかります。
– 整体的なトレンドとして、具体的な上昇や下降よりも、期間中どの時間帯で変動が激しいかが確認できそうです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025-07-02 の 16 時には黄色で表示された部分があり、この期間中に非常に高いスコアを示しています。
– 他の時間帯に比べてこの時間帯が特異点と考えられ、何らかの外的要因や特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 色の変化はスコアの変動を表現しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 縦軸の時間帯別に色の違いを確認することで、どの時間帯に大きな違いがあるかを理解することができます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各日付ごとに似たパターンの時間帯が存在するかどうかを確認することが重要です。
– 特定の時間帯で繰り返し高スコアや低スコアが見られる場合、それは結果の傾向を示す兆候となるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特に顕著なのは2025-07-02の16時のスパイクですが、他の日付や時間帯との関連性については更なるデータ分析が必要です。
– データの分布がどのように広がっているかを把握することで、全体的なパターンを見出すことができます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– 特定の国際イベントやキャンペーンが特定の時間帯で高いスコアを記録する要因となっているかもしれません。
– 特定の時間帯に大きな変動があることは、企業戦略やマーケティング施策のタイミングを調整するための有用な情報となり得ます。
全体を通じて、個人WEI平均スコアの変動はイベントに連動している可能性があり、異常なスコアを記録した時間帯や日付に注目することで、更なるビジネスインサイト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:
このヒートマップは、社会WEI平均スコアが異なる日付と時間帯にどう変動するかを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します：
1. **トレンド:**
– 日付「2025-07-01」から「2025-07-03」の間で確認できる短期トレンドは示されていませんが、各時間帯でスコアが異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色合いに急激な変化が見られます。特に、時間帯「16」の黄緑色は他の時間帯に比べて高いスコアを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– カラーの変化はスコアの変動を表しています。色の濃淡が異なる時間帯や日付はスコアの差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「2025-07-02」の時間帯「16」は他の日よりも高く、明確なピークを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯による変化は目立ちますが、全体としてのスコア分布の傾向が見えます。特定の時間帯にスコアが集中しているように見えます。
6. **直感的な感覚と影響:**
– ユーザーやデータ分析者は特定日や時間に注目し、何らかのイベントや社会現象があったことを推測するかもしれません。この傾向は社会やビジネス上での意義を考える際の手がかりにもなります。
このようなヒートマップを分析することで、データに基づく具体的な対策や分析をさらに深めることが可能です。
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項目の相関関係を30日間にわたって視覚化しています。以下に主要な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップで直接確認できませんが、各項目の関連性が分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見当たりません。ただし、「社会WEI (平等・公正さ)」はいくつかの項目と負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は相関の強さと方向を示しています。赤いセルは強い正の相関、青いセルは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.95）を持っています。これは心理的ストレスの状態が個人の全体的なウェルビーイングに強く影響している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」と0.75、「社会WEI平均」と0.91の相関があり、両方と強く関係していることが分かります。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と「社会WEI平均」は0.89という高い相関を示し、社会の多様性と自由が重要な要素であることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 強く相関する項目は、それぞれの要素がどのように人々の生活や社会全体に影響を及ぼしているかを示唆します。例えば、「個人WEI（精神的ストレス）」の高さが個人の全体的な幸福感に重要であることを示し、この領域の改善が幸福感の向上に寄与する可能性があります。
– 社会的指標（公平性、持続可能性、多様性など）には、ビジネスや政策決定において注目すべき重要な要素が含まれています。多様性と自由の向上が社会全体のウェルビーイングにプラスの影響を及ぼすことが示唆されています。
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:
この箱ひげ図は、30日間の様々なWEIタイプのスコアを比較しています。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– WEIタイプに関しては特定のトレンドや周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済的負担）」には外れ値が見られます。これはスコアが一部極端に低いか、または高いケースがあることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の箱（四角）はスコアの第1四分位数から第3四分位数を示し、中央の線は中央値です。ひげは最小値と最大値を示します。
– 色や密度には具体的な情報は与えられていませんが、視覚的にWEIタイプを区別するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが提供されているわけではなく、単一の30日間のデータセットでの比較です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は、中央値が高く、四分位範囲が広いため、多様なスコアが観察されます。
– 一般に、社会に関連するWEIスコアは高い傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアを持つWEIタイプはそれぞれの領域における安定性や質を示唆しており、ビジネスや社会政策において資源配分や戦略立案の指標として役立ちます。
– 外れ値の存在は、特定の要因による偏った影響の可能性を示しており、個別対応やさらなる調査が必要です。
このグラフは、WEIスコアの全般的な分布を把握し、どの領域が強みでどの部分が改善の余地があるかを視覚的に理解できる手助けをします。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– この散布図は主成分分析（PCA）を用いてWEI構成要素を視覚化したものです。特定の方向への明確なトレンドは見られませんが、第1主成分と第2主成分の範囲内で点が散らばっています。全体として、データポイントは第1主成分に沿ってより広く分布しており、第2主成分は比較的狭い範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中で、右上に位置する点が他の点から少し離れているように見えます。これが外れ値として機能する可能性があります。この点が特定のイベントや要因によって強く影響されているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図上の各点は、WEIの異なる構成要素や要因を示しています。色やサイズが異なる場合、それらによって追加情報を得られますが、現時点で特に色やサイズの違いは見られません。
4. **複数の時系列データ**:
– このグラフは時系列ではなく、PCAの結果を視覚化したものであるため、時系列データの関係性は描写されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは正の第1主成分と第2主成分の範囲にやや集中しており、ある程度の相関があることを示唆しています。関連する要因が存在する可能性が考えられます。
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**:
– 直感的には、特定の構成要素が他の要素に比べてより大きな影響を与えている可能性を示唆しています。ビジネスや政策決定者にとって、右上の外れ値点の要因を確認し、他の点との違いを分析することが重要です。これは、特定地域や市場のパフォーマンス、または全体としての戦略に影響を与える要因の特定に役立つかもしれません。
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。
