📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 全体のトレンド
– **総合WEIスコア**は、提供された短期間のデータ内で0.625から0.775の範囲で変動しています。初日はやや低め、次の日の初頭にはやや上昇し、その後は増減を繰り返しています。特定の日付で異常値が多く観測されることから、短期間での変動による一過性の変化が見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に、上昇と下降を繰り返していますが、個人WEIは全体的にやや低い傾向が見られます。社会WEIは0.73を超えることもあり、高めで安定している期間が観測されます。
#### 2. 異常値の考察
– 指摘された異常値は2025年7月2日と3日に多く観測され、特に**7月2日夕方、7月3日午後**には相対的に高い（または低い）スコアが確認されています。これは、周辺業務やイベント、政策変更に伴う社会的感情の変化が一時の数値に影響を及ぼした可能性があります。
#### 3. STL分解結果
– **トレンド成分**は明確に見られませんが、急激な上下動があることから、外的要因または季節性イベントの影響が推定されます。
– **季節性パターン**は短期間では特定しづらいですが、一定の変動パターンがあるように見えます。
– **残差成分**は、市場の予測できない外的要因（例えば経済ニュース、突発的な社会事件など）による影響を示唆します。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**からは、**社会WEIの「持続可能性」と「社会基盤」**の間に高い相関が見られ、これは持続可能な開発と施設・教育機会の充実が手を取り合って進んでいることを意味していると考えられます。
– **個人（経済的余裕と健康）**の間で中程度の相関が見られ、これらの要素が個人のWEIに影響を多分に与えていることを示しています。
#### 5. データ分布の考察
– 各項目の**箱ひげ図**からは、多くの指標で中央傾向を中心にしたデータのばらつきがありますが、特に経済的余裕や心理的ストレスの外れ値が観察されます。これは社会経済状況の変化や心理的要因がある一定の個人群に強い影響を及ぼしている可能性を示唆します。
#### 6. PCAによる主要構成要素の分析
– **第1主成分（PC1: 52%）**は、多くの項目を強く説明しており、総合的な経済・社会健康性を示していると考えられます。
– **第2主成分（PC2: 21%）**は、社会での賦活性（例えば、多様性や自治性など）に関連すると推測されます。このことは個々の社会ダイナミクスや、地域間の政策差異に紐づいている可能性があります。
#### まとめ
提供されたデータから、WEIスコアは短期間で波打つように変動する特性を示しています。これらのスコアは、社会の政策変更や特異イベントに関連する外的変数により、特定の日に大きな影響を受けることが確認されました。主要なトレンドや構成要素は、個人の経済的余裕、健康状態、社会持続可能性という大きな枠組み内で相互に影響しあっていることを示唆しています。
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:
以下のグラフの視覚的特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– 左側の最初の数か月にかけて、実績データ（青い点）は比較的一定であるように見えます。ただし、異なる予測モデル（紫色や水色の線）によって予測値が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 図の初期の方に黒く囲まれた青い点があり、これは異常値としてマークされている可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）が急激な上昇を示している部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各予測モデル（線形回帰、水色の線、他のモデル）が異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測は他と異なり急上昇する傾向があります。
– 実績AIデータ（青い点）と比較して、各予測モデルの違いを顕著に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルは異なる挙動を示し、特にランダムフォレスト回帰の結果は他のモデルと異なります。
– 予測の幅（予測の不確かさ範囲）がxAI/3σで示されていますが、グラフ上では表示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルにわずかな乖離が見られますが、総じて近い範囲に位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異なる予測モデルが提供する洞察の違いは、プロジェクトの戦略に大きく影響を与える可能性があります。
– 人間は、実績データと予測データの乖離をリスク管理や戦略修正の必要性として捉えるでしょう。
– 急激なトレンドの変化は、潜在的な社会的変化または経済的変動を示唆している可能性があり、注意深く監視する必要があります。
総じて、実績データと予測の相違点を理解し、異常値と急激な変動に注目することで、より精度の高い計画と戦略が策定できるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年の前半）は比較的低いWEIスコアで横ばい状態です。
– その後、予測によるとスコアが急上昇する予測もありますが、その後の実績では下降も見られ、著しい変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績点が一カ所に集中しており、その中に異常値とされる黒い丸が含まれています。
– 急激な変動は紫色の「ランダムフォレスト回帰」の予測で明らかになっています。
3. **プロットや要素**:
– 実績（青）と予測（赤）および異常値（黒）の間に独立した群があります。
– 緑色のプロットは前年度のデータを示しており、比較されていることが確認できます。
4. **関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていることから、異なるアルゴリズム間での結果の信頼性や精度の比較が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが初期に固まっているのに対し、予測データの範囲が広く、多様なシナリオを示しています。
– 特に異常値は実績データにおいてどのような状況で発生しているのかを考慮する必要があります。
6. **直感的な印象や影響**:
– このグラフは、予測の不確実性が高く、実績と予測の間の乖離が存在することを示唆しています。
– 社会的には、従来のデータから急に変動する可能性や、異常値の存在が示されており、これらが社会にどのような影響を与えるか予測の難しさを示しています。
– ビジネス的には、データ解析の結果を慎重に検討し、柔軟に対応する戦略が必要とされる状況です。
このグラフからは、特に異常の時に何が発生しているかを理解し、適切な予防措置や対応策を考えることが重要であることが示唆されます。
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、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 現在のデータ（青い点）は2025年の初めから急上昇し、その後、横ばいまたは安定しています。
– 予測データ（異なる回帰モデル）は今後の上昇を示唆していますが、各モデル間で結果が異なるのが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイント（大きな円で示される）は他と異なる動きをしています。これらの点が外れ値である可能性があります。
– 予測データ（紫の線）は現在のデータ範囲からいくらか外れている部分もあり、これがモデルによる変動を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 予測は赤でプロットされ、いくつかの回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって異なる線で示されています。
– 緑の点は前年との比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと予測の間には差異があり、これらの相互関係は予測の不確実性を強調しています。
– 昨年のデータは全体的なトレンドの比較を可能にしますが、現在のデータとは相関が少ないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データは異なるモデルによって異なる結果を示しており、これがデータの予測可能性に挑戦をもたらしています。
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**
– 現在のデータの急上昇は、社会的または経済的な大きな変化を示している可能性があります。
– 異なる回帰モデルによって異なる結果が示されていることから、予測の信頼性に注意が必要です。
– ビジネスにおいては、特に今後の計画を立てる際に、モデルの選択に応じて異なるリスクがあることを理解する必要があります。
この分析は、今後のデータ予測や意思決定に活用できる可能性があるため、さらなる詳細なモデル評価が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間の個人WEI（経済的余裕）のスコアを示しています。左端の実績データでは、一部上昇の兆しが見られ、特に直線回帰による予測が軽い上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値のマーカー（黒い円）は初期の日付に集中しており、経済的な変動や予測との乖離を示しています。ただし、これが急激な変動を伴うものかどうかは、詳細なデータが必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点:** 実績データ。
– **赤い×:** 予測データ。
– **緑の点:** 前年との比較。
– グレーの範囲は線形回帰の不確かさを表しています。
– **ライン（紫、青、ピンク）:** 様々な回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測。
4. **複数の時系列の関係性**
– 実績と予測の比較がなされており、異常値が実績に対する予測のズレを示す可能性があります。線形回帰と他のモデルの予測の差異は、異なるモデルが異常値にどのように対応するかを考える手がかりになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰と異常値の存在は、モデルの精度向上に向けたリスク要因を示しています。データがクリーンであるほど、モデル予測が正確になる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 短期間での異常値が多い点から、経済的余裕の不安定性を示唆しており、これは個人の消費傾向や資金の流動性に影響を及ぼします。政策立案者にとって、こうした変動は社会保障や金融政策の見直しに重要な指標となる可能性があります。また、個人や企業が予測を元に経済計画を立てる際、異常値の影響を考慮することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間の最初**: 2025年7月頃にデータが集中しています。実績AI（青のプロット）が約0.65のスコアを持っています。
– **2026年6月頃**: 前年のデータ（緑のプロット）が計測されており、スコアは約0.75です。
– **全期間**: 明確な上昇または下降トレンドは観察されません。ただし、周期性がないため、全体としての変動は限定的です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い丸で示された「異常値」が2025年7月頃にあります。他の実績値や予測と比較すると、異常が発生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（青）**: 実際に観測されたデータ。
– **異常値（黒）**: 他のデータと著しく異なるデータ。
– **前年（緑）**: 同じ時期の前年の数値。
– **予測（×赤）**: 予測される値。実際の値よりもやや高めに設定されている可能性がある。
– **予測範囲（グレーの影）**: 予測の不確かさを示す範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の差異が見られますが、予測と実績の間の大きなギャップがあるわけではありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値があるため、数値の一貫性に注意が必要です。全体としてデータ分散は小さいですが、異常値は注意深く検討する価値があります。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響
– **健康管理の不確実性**: 実績と予測の間に差異があること、また異常値が観測されていることから、健康管理の改善が求められます。
– **ビジネスや社会への影響**: 異常値を特定し、その要因を調査・対策することで、健康状態の安定化が期待されます。予測の改善が可能であれば、より効果的な健康管理が計画できるでしょう。
このグラフからは、データが限られている可能性があり、さらなる調査やデータ収集が必要です。予測モデルの精度向上や異常値の背景調査が、今後の健康管理戦略に役立つでしょう。
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:
#### 1. トレンド
– グラフは360日間の個人WEI（心理的ストレス）の時系列散布図です。
– 最初のデータポイントに実績（青い点）が集中しており、その周囲に異常値と予測が示されています。トレンドとしては、初期の段階で異常値が存在しますが、その後は特に明確なトレンドは見られません。
– 直近の予測はないので、これからの動向は不明です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データに異常値（黒い輪郭の点）が見られます。これは他の実績データと比較して明らかに高い（または低い）値であることを示しています。
#### 3. 各プロットや要素
– 実績（実績AI）は青い点で表示され、予測（予測AI）は赤い×で示されています。
– 各予測の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示されていますが、その流れは短い期間に限定されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年の比較（緑の点）が終盤に現れていますが、具体的な関連性は視覚的には示されていません。分析にはもう少し情報が必要です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが限られており、相関関係や分布の詳細を判断することは難しいです。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 初期に異常値が観測されるということは、心理的ストレスにおいて大きなイベントや変動要因があった可能性があります。
– 異常値の発見は、個人または組織が早期に対策を講じるための重要な手がかりとなるでしょう。
– 社会的には、心理的ストレスデータが具体的な形で示されることで、個人や組織がその要因を深く理解し、調整する次のステップに進めると考えられます。
このグラフの効果的な活用には、さらなるデータの収集と他の要因との相関分析が必要です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い丸）は期間の初めに集中しており、その後のデータは予測に基づいています。
– 予測データ（緑の丸）は期間の終わりにあり、一貫したスコアの上昇または保持が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中に異常値（黒い丸）が含まれており、他のデータと比較して大きく異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実際のデータを示し、緑の丸はAIによる予測を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰に基づいた予測を示し、比較的急な変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異常値が線形回帰の範囲から外れていますが、ランダムフォレスト回帰では予測される範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と他の実績値の間に大きなギャップがあり、これがデータの全体的な分布に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 異常値が出現した理由を調査することで、個人や社会における自由度と自治の変動要因を特定できる可能性があります。
– 予測が正しければ、将来的にこの指標が改善されることが期待され、ビジネスや政策においても前向きな成果が期待できるでしょう。
このグラフから、人間は緩やかに増加する予測に安心を感じるかもしれませんが、異常値からは不安定要素の存在を読み取るかもしれません。これにより、さらなるデータの分析を促し、社会に対する理解を深める動きが出てくる可能性があります。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は比較的安定しており、極端な上昇や下降は見られません。
– 予測（紫、ピンクの線）は、多様な回帰手法により推定されており、決定木回帰が最も高い予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな円で示される異常値が2つ確認されます。これらは通常の範囲を逸脱しており、特定のイベントや状況が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値、緑のプロットは前年の比較値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる値（紫、ピンク色の線）と実績データとの間の同期性や食い違いが確認できます。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は将来のより高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測にはある程度の相関関係があると想定されますが、全体としてのスコアの変動は小さく、不確実性が伴うことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績AIが予測を比較的よく捉えていること、および特定の異常値の際立ちです。これらの異常は、特定の社会的要因の変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、このモデルを利用することで、先回りした対応策の考案や政策への示唆を得ることができるでしょう。特に、異常値の原因を深掘りすることで、より公平で公正な社会を目指すための具体的な施策を検討できます。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値は安定して0.8付近にありますが、ある時点で異常値が見られ、その後急激に低下しています。
– 予測値（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は最初は実績に近い位置にありますが、その後のデータ範囲は予測の方が狭く、将来的に不安定性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として一度に大きく下がるデータポイントがあります。これは何かしらの外部要因またはデータ収集の問題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**:
– 青の実績値は各時点の評価を示し、紫や緑の直線は異なる予測モデルによる将来の傾向を示しています。
– 前年のデータは非常に低く、現在と将来の予測とは大きな差があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの間での大きなズレはなく、全体として同様の動向を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の乖離は一時的ですが、将来の変動を捉えるためにはこの異常点の意味を理解し対応することが重要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 圧倒的な実績データの変動は不安定さを示し、持続可能性の低下を懸念されます。これは、政策の見直しやデータ収集方法の改善が必要であることを示唆しています。
– 社会やビジネスでは、不安定な要素があることがリスクとして考慮され、持続可能な戦略策定が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 初期データ（青いプロット）は密集しており、緩やかな上昇傾向が見られます。
– 色分けされた予測データ（マゼンタ、紫）は、同様に緩やかな上昇を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに異常値が示されており、初期データの中で特に際立っています。しかし時間が流れるにつれて徐々に収束しているように見えます。
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ています。
– グリーンのプロットは前年のデータを示しています。
– 色付きの線（マゼンタ、紫）は異なる予測モデルの予測値を示しており、それぞれ緩やかな上昇を表現しています。
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、全体的に一致して上昇傾向を示していますが、予測値は実績に対して若干のバリエーションを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除くと、全体としてWEIスコアの安定した上昇を示唆する相関が見られます。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– WEI（社会基盤・教育機会）は着実に改善している兆しが見られます。これは、多様な施策や社会政策が功を奏している可能性を示唆します。
– 予測データが安定して上昇を示しているため、今後の社会基盤と教育機会の改善が期待され、ビジネスや教育への投資効果が高まることが予想されます。
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:
以下に、グラフの分析とインサイトを示します。
1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）:
– 実績データは開始直後に数値が大きく変動していますが、その後、上昇したまま安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 評価日が始まった直後に急な変動が見られます。この期間に何らかのイベントや政策変更があった可能性があります。
– 異常値として示されているデータポイントは、その前後のデータから大きく外れています。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）のプロットが示され、これらが将来の傾向の多様性を示唆しています。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性:
– 実際のデータと予測データはそれぞれ異なる未来の可能性を示しています。
– 各予測法の結果の違いが未来の不確実性を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと予測データ間の相関性を見ると、各手法による未来の可能性が探索されています。
6. このグラフから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に関する洞察:
– 初期の急激な変動は、社会や政策の瞬時の変化が影響している可能性があります。
– 予測の多様性は、様々なシナリオについて準備する必要性を示しています。
– ビジネスや社会においては、これらの予測を用いてリスク管理や戦略計画を行うことが重要であると感じられます。
このようなデータを活用することで、事前に変化への備えを行うことができ、より柔軟で適応的な社会構築が可能となります。
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:
グラフ分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的には、強い周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。短期間のデータのため、パターンを特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日には、特に深い紫色を示しており、この日は他の日と比べて数値が低いことを示しています。また、2025年7月3日は鮮やかな黄色で、極端に高い数値を示しています。この急激な変動は、何らかの異常事象や特別な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が数値の大きさを示しており、黄色に近づくほど高いスコアとなり、紫色に近づくほど低いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 短期間における急激な変動があり、時間帯ごとの関連性は見えにくいですが、日ごとに違うパターンが存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が劇的であることから、時間帯や日ごとに特定のパターンがあまり見られない可能性があります。ただし、何らかの出来事が特定の日や時間に強い影響を及ぼすことがあるようです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このヒートマップを見ると、特に2025年7月3日のデータに注目が集まるでしょう。この日は非常に高いスコアを示しており、イベントや社会活動に対する関心や影響が大きかった可能性があります。逆に7月2日に低スコアが見られることから、関心の薄い時期やネガティブな出来事があった可能性も考えられます。
このデータが社会活動やビジネスの一環として捉えられる場合、急激な変動の原因を探ることが重要です。マーケティングやキャンペーンの効果測定として利用する場合、特定の施策が成功した（または失敗した）指標として活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、日付ごとの個人WEIスコアのトレンドを示しており、色の変化でスコアの変動がわかります。
– 日付によって色が異なるため、一定の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日のデータポイントは黄色であり、他の日時よりも高い値を示しています。この日はWEIスコアが急激に上昇していることがわかります。
– 対照的に7月1日や7月2日は青や紫色で、そのスコアは平均よりも低いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの大きさを示しており、色の変化パターンで時間ごとのスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯（時）の変化も示されており、同一日内でのスコアの変動パターンがわかります。特に7月3日は16時台に他の日よりも明るく（高スコア）、日内での変動も観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布を見る限り、スコアは日によってかなりばらつきがあるようです。特定の日付や時間に高いスコアを示すピークが観察されます。
6. **直感的に感じられることと社会的影響**
– 一部の日や時間帯においてWEIスコアが他よりも高いことから、その時間帯に生産性や個人の幸福感が高まる要因がある可能性があります。
– 社会的にこのデータを活用することで、特定の時間帯にイベントやキャンペーンを集中させる戦略が考えられます。たとえば、7月3日の16時ごろは効果的な時間帯として考察されます。
全体として、このヒートマップは個人の日常生活や仕事のスタイルに影響を与える要因を探るのに役立つかもしれません。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上部の時間帯（0時から8時まで）は、高いスコア（黄色）を示しており、安定しているように見えます。
– 下部の時間帯（16時以降）はスコアが低く（緑や紫）、夜間の活動が減少する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日の16時のスコアが特に低い（紫）点が外れ値と見なせるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色の部分は高いスコア、紫の部分は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとのスコアが視覚的に明確に分かるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 朝から昼にかけて（0時から16時）のスコアが高く、夕方から夜間（16時以降）はスコアが低い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯に依存しており、社会活動が活発な時間帯ほど高い値を示しています。
– 特定の時間帯に大きな変動は見られず、おおむね時間帯ごとのスコアが安定しているようです。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 社会活動は早朝から日中にかけて活発である可能性があります。これは、社会が仕事や学校のある時間に活発化するためであり、夕方以降の活動が減少していることを反映しています。
– これらの情報は、ビジネスにおいてピークタイムを狙ったサービス提供や広告戦略を検討するための参考になります。
以上が、示されたヒートマップから得られる視覚的かつ直感的なインサイトです。
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:
### グラフ分析と洞察
このヒートマップは、さまざまなWEI（ウェルビーイング指標）項目間の相関関係を示しています。各セルの色は相関係数を表しており、赤色は正の相関、青色は負の相関、白色は無相関を示します。
1. **トレンド**
– 明確な時系列トレンドは示されていないが、高い相関や低い相関のパターンを見て取れる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 強い正の相関（0.9以上）や強い負の相関（-0.3以下）の組み合わせがあり、それが外れ値的な作用を持つかもしれない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **高い正の相関**: 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には強い正の相関がある（0.85や0.96）。
– **低い相関**: 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には低い負の相関が見られる（-0.27）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての動きはヒートマップに直接表れていないが、異なる項目間の関係性のパターンが分かる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEIの各項目は概して正の相関が強く、個人WEIの「心理的ストレス」と正の相関が強い項目も目立つ。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 社会的公平性が強調されている国や地域では、個人のウェルビーイングも高くなる傾向がある。
– 経済的余裕が他の個人的健康指標（例：健康状態や心理的ストレス）に強く影響を与えている。
– ビジネスへの影響としては、従業員のウェルビーイングを高めることで、組織の全体的なパフォーマンスにプラスの影響を与える可能性があり、企業はこれらの要因を重視することが重要です。
このように、各カテゴリ間の相関を注意深く理解することで、社会的施策やビジネス戦略をより効果的に形成する手助けとなるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、各WEIタイプのスコアの分布を視覚化しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコア自体はトレンドを示していませんが、比較すると「総合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」などは高めの中央値を示しています。一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、心理的ストレスの影響を受けやすいことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で目立ちます。これは、特定の要因が他よりも大きな変動を引き起こしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱部分は第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）を示し、中央値が示されています。幅が狭いほどデータが集中しており、広いと分散していることを示します。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」は狭い範囲での密集度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは異なるカテゴリ間の比較ですが、「個人WEI」関連のカテゴリ間での相違が目立ちます。これらを比較することで、個別の課題や希少イベントの影響度が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコアのばらつきと外れ値の位置から、個々の要素がどれほど一貫しているか、また特定のカテゴリがより変動しやすいかを判断できます。
6. **直感的な感じおよび社会への影響**:
– 一般的なWEIスコアは良い評価を示していますが、「心理的ストレス」や「経済状態」のWEIは注目に値します。これらのカテゴリで低いスコアや外れ値が多いことは、特に社会や個人の幸福度に対する潜在的なリスク要因として考えられます。
– ビジネスや社会政策においては、特にストレスや公平性に関連する要因に注意を向け、これらのスコアを改善する施策が必要かもしれません。
このように、箱ひげ図は各データカテゴリの相対的な比較と問題点の視覚化に役立っています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、時系列のトレンドではなく、データの分布と変動を視覚化しています。
– 第1主成分軸（貢献率: 52%）はデータの大部分の分散を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットが比較的均一に分散しているため、明確な外れ値は見られません。ただし、左下と右上に離れた点があり、これらは他のデータポイントと異なる特性を持つ可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**
– プロットの各点は、元のデータセットからの観測を第1および第2主成分に基づいてプロットしたものです。
– 色や密度の変化は示されていないため、各ポイントは均等な重要度を持つと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データが存在する場合、それらは第1および第2主成分に集約され、こちらのグラフ上で視覚化されています。ただし、このグラフからは個別の時系列の詳細な関係は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測データは、広い範囲に分布しており、中心近くに密集したポイントは少なく、多様性を持っていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響についての洞察**
– この主成分分析により、特定の要因（第1主成分）が他の要因よりもデータの変動を多く説明していることが示されています。
– 社会カテゴリーのデータでは、特定の因子が非常に重要である可能性があります。たとえば、主要な経済指標や政策変更が他の変数以上に影響を与えているかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、これらの主要因を特定し、それに基づいた戦略を立案することが利益を最大化するために重要です。例えば、多くの変数が均等に影響するのではなく、特定の変数を優先してモニタリングや対策を取る必要がある状況があるかもしれません。
全体を通じて、このPCAグラフから、データセット内でどの因子が影響力を持っているかを直感的に理解し、その知識を実際の決定に活かすことが可能です。
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。
