📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析結果
**1. 時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 総合WEIスコアは、7月1日には0.65から始まり、7月2日にかけて急上昇し、0.7875に達しています。その後、若干の変動はあるものの、全体として0.7付近で安定しています。この動きは、新たな政策導入や社会的イベントによる影響があった可能性を示唆しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均は全体的に安定しており、0.61から0.72の範囲でわずかに上昇しました。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は初期の0.68から始まり、7月2日には0.85に急上昇しています。この上昇は、特定の社会的政策やイベントに関連している可能性があります。
**2. 異常値**
– 日付7月1日、7月2日、7月4日に異常なスコアのピークがあり、特に7月2日は個人と社会スコア双方に共通してかなり高い値が観察されました。これらの段階的変動は、外部からの特定のストレスイベントや、報道、経済の変動が影響したと考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **長期的トレンド**: 全体的な上昇傾向が見られ、特に7月2日にピークが観察されました。これは、社会的および経済的な要因の改善や政策の実施等によりWEIが向上を示している可能性があります。
– **季節性のパターン**: 短期間のデータからは明確な季節性は見出せませんでしたが、上昇するトレンドは社会的政策の影響を示しています。
– **残差成分**: 一部で観察された急激な変動は、突発的な出来事や誤差の可能性があります。
**4. 項目間の相関**
– **高い相関**: 社会WEIと個人WEI、特に健康状態と社会基盤など、いくつかの項目間には相関が見られます。これは、個人のウェルビーイングの向上が社会的基づきに由来していることを示唆します。
– **低い相関**: 経済的余裕と心理的ストレスの間で低い相関が観察されました。これにより、経済的な支援が直接心理的ストレスの軽減につながっていない可能性が示唆されます。
**5. データ分布**
– **箱ひげ図の解析**: WEIスコアのばらつきと外れ値は、特に7月2日で増えており、中央値は比較的安定しているが、経済的余裕と健康スコアにおいて外れ値が確認されました。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が57%を占めることで、データセットの主な変動要因となっており、特に社会的要因が強い影響力を持っていることがわかります。そしてPC2は19%を占め、個人の心理的・経済的な要因が次点として重要であることを示しています。
### 結論
全体的に、経済的・社会的要因の改善がWEIスコア上昇に寄与しており、特に社会基盤と個人健康の向上が大きな影響を与えています。しかし、心理的ストレスとの関連が弱いことから、よりメンタルヘルスの支援が求められる可能性があります。相関データとPCA分析から、特に社会的要因への取り組みが個人のウェルビーイングに多大な寄与をしていることが確認されました。
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**:
– 実績データ（青いドット）は、初期に集中していますが、その後の期間では示されていません。全体的な傾向は特に強調されていないように見えます。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって、安定した水平線を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに外れ値（黒い円で囲まれたデータ点）がいくつか存在しますが、それ以外の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドット: 実績値を示しています。
– 赤いバツ: 予測値を意味しますが視覚的には見えません。
– 灰色のシェード: 予測の不確かさを示す範囲（xAI/3σ）。
– 予測線（薄青、薄緑、薄紫）: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の出力を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 異なる予測モデルの結果は非常に一致しており、この期間内での予測の安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期実績データに対して、予測値が水平に推移していることから、実績がない期間の予測は一定であると仮定されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期データに外れが存在するが、その後のデータが不在であることは、データ収集が不足している可能性を示しています。
– 予測が一定であることから、現状では安定しており、新たな問題や影響が出てこないことが期待されます。しかし、実務的には追加のデータが集まることによって、将来の予測精度が向上する可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことから、予測に対する信頼性は比較的高いと考えられます。
実績データの欠如を補うために、さらなるデータ収集や分析が望まれます。この安定的な予測は、計画の予見性を向上させるための基盤を提供します。
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:
このグラフは以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は水平に近く、ほぼ横ばいであることを示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測はわずかに上昇傾向を示していますが、決定木回帰の予測は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値が含まれていますが、範囲は狭く、全体的な変動は小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、予測とは異なる可能性がある実績の動向を捉えています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測にはある程度のバラツキがあることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの見解は若干異なりますが、全体的な傾向は実績を大きく外れるものではなく、相互の予測が一致している部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは密集していますが、予測の不確かさにより、将来の値の予測には注意が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績の安定性は、現在の運用や状態が安定している可能性を示唆し、新たな戦略を急いで導入する必要性を示していないかもしれません。
– 予測範囲の広さと外れ値の存在は、将来的な影響を慎重に評価する必要があることを示しています。
– ビジネスの意思決定においては、このデータを基に増加傾向を慎重に取り入れながらリスク管理を行う必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、全体的に横ばいで推移しており、特に大きな変動は見られません。
– 予測データ（ピンク色の線）は、予測手法によって異なる挙動を示しています。線形回帰（濃ピンク）はわずかに下降傾向にあり、ランダムフォレスト（薄ピンク）は横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が2つ認識されています。これは実績データから外れているプロット（黒色の縁取り）として表示されています。この外れ値が何を示すか、背景を調べる価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の実績データを示しています。
– 黒色の縁取りがあるものは異常値とされており、注目が必要です。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています（信頼区間）。
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大きなずれはなく、ほぼ並行して推移しています。ただし、手法によって予測の傾向が異なるため、選択した手法により意思決定に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の不確かさ（信頼区間）が狭いことから、予測精度は比較的高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は社会のWEIスコアが安定していると感じるかもしれません。
– ビジネスや政策面では、大きな変化を示さないため、安定した計画が立てやすい状況と判断されるでしょう。
– ただし、異常値や異なる予測手法の傾向を考慮することで、潜在的なリスクや新たな機会を見逃さないことが重要です。
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:
以下のグラフについての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は最初の期間（約2025年7月1日から7月7日）に集中的に観測されており、その後はデータがありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は、初期の実績に基づき徐々に上昇し、その後安定した高い水準で横ばいになっています。
– 予測（線形回帰と決定木回帰、青と水色の線）は、同じ水準で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つ点はなく、全体的に実績データは密な範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、最初の数日間に集中しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、実績に基づく予測の動きを示し、初期データ後は上昇傾向を示しています。
– 青と水色の線は予測を示し、一定範囲での横ばいになっています。xAI/3σの灰色領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データは短期間に集中しているため、それを基にした予測がどう影響を受けているかが重要です。ランダムフォレストは少し異なる動きをし、他の回帰方法と比較して異なる動きになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに基づく予測には、方法による動きの違いが見られるが、予測は大体同じ範囲の数値に集まっています。
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**:
– 人々は初期のデータに基づき異なる予測手法が用いられていることに気づくでしょう。ランダムフォレスト回帰は実績データ期間後の成長を示していますが、その他の手法は保守的に評価しています。
– ビジネスや社会に対しては、データの集まる時期が限られているため、不確実性が高い中での予測がどこまで正確かに注目が集まります。開発や投資の決定には更なるデータ収集が必要ですね。
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
– **実績データ（青の点）**：最初の期間に集中しており、特に目立った増減は見られません。
– **予測データ**：それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰において緩やかな上昇傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ左側に異常値（黒い丸で囲まれた点）が存在します。これは実績データの中の変動や異常を示しており、その他のデータ点と大きく離れています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の点（実績）**：実際のWEIスコアの観測値。
– **赤い点（予測）**：異なるモデリング手法による予測値。
– **灰色の範囲**：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
– 実績データが集中している期間（開始から約一週間）と、続く予測データの関係を考慮すると、予測モデルは実績の変動を正確に捉えきれない可能性がありますが、全体の緩やかな上昇を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの集中が予測に与える影響はありますが、予測結果は比較的一貫しています。
– 予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰がやや最も高い予測を示していますが、全体的な予測のトレンドは非常に似ています。
### 6. 直感的な感覚とビジネスや社会への影響
– 人々は、最初のデータ期間での変動や外れ値に注目し、これがどのような要因から来ているかを考えるでしょう。
– 予測モデルの一致したトレンドは、安定的な改善を示唆しており、健康状態が徐々に改善される可能性があります。
– 業界や国際的な健康促進プログラムの進捗を評価するための基準となり得ます。
– 短期間での異常値の影響を軽減しつつ、長期的な戦略を考える上で役立つデータです。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績点（青色）は7月初日の範囲内に限定され、全体的には横ばいである可能性があります。
– 予測値について、線形回帰（紫線）は上昇傾向を示しており、他の決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（共に水色とピンク）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績点は黒い円で囲まれており、外れ値として認識されています。
– これらの外れ値は、心理的ストレスの急激な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**
– 実績点（青）は実際のデータを示しています。
– 灰色の影部分は予測の不確かさ範囲を示し、モデルがどの程度の誤差を持つかを表しています。
– 予測点（赤のバツ）は未来の時点でのストレスの予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルは似たような傾向を示していますが、線形回帰は少し異なる予測をしており、慎重な解釈が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲の不確かさを含め、実績データが不規則な分布を示しているため、相関関係は明確ではありません。
6. **人間の直感及びビジネス・社会への影響**
– 短期的なデータでは明確なトレンドを見つけるのは困難ですが、ストレスが継続的に観察されることは重要です。
– ビジネスでは、このデータはストレス管理の重要性を示しており、従業員のウェルビーイングプログラムの強化を検討するきっかけになるかもしれません。
– 社会的には、ストレスの変動が他の要因（例：経済状況、国際問題など）と関連している場合、公共政策の策定に寄与する可能性があります。
このグラフは、個々のストレスレベルが異なるモデルでどのように予測されるかの理解を深める助けとなります。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は7月1日から5日にかけて散らばっており、データポイントには明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測（各種回帰）は水平ラインを描いており、今後のスコアが一定であると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明示された異常値（黒い円）は、他のデータポイントと比較して異常と見なされているようですが、視覚的には大きな外れ値は確認できません。
3. **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ており、一定の変動が見られます。
– 予測の不確かさは薄い灰色の背景で示されており、具体的な不確かさの範囲が狭いことがわかります。これは予測が比較的自信を持って行われていることを意味します。
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直接の関係は不明ですが、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）のすべてがほぼ同じ結果を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントはそれなりに均一に分布しており特定のバイアスや極端な相関は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 自由度と自治のスコアは安定しており、予測データもそれを支持しています。これは社会やビジネス環境が短期的には大きく変動しないことを示唆しており、企業や政府は安定した政策決定ができる可能性があります。
– もし重要なイベントや政策変更が予定されている場合、予測に反映されるようにモデルを見直すことが望まれます。
このグラフから、人々は直感的に安定性を感じ取ることでしょう。重要な変動がないことは、社会全体に安心感を与え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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、2025年7月1日から7月5日の範囲内で変動していますが、その後のデータは示されていません。
– 予測のトレンドでは、直線回帰と決定木回帰の予測がほぼ横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰では下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日のデータは外れ値としてマークされており、他のデータポイントよりも下に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲（信頼区間）を示しています。
4. **データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に似通っており、両者が同様のパターンを捉えている一方、ランダムフォレスト回帰は異なるトレンドを捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、初期の期間において概ね0.6から0.8の範囲に集中しており、1つの外れ値を除けば比較的一貫性があります。
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**:
– 人間は、実績データが直近のデータとそれほど大きく変動していないことから、国際公平性・公正さがこの期間では比較的安定していると感じるかもしれません。
– 予測モデルの多様性（特にランダムフォレストの下降予測）は、将来的な不確実性やリスクを示している可能性があります。ビジネスや政策においては、今後の変動に対して柔軟な対応が必要かもしれません。
全体として、異常値の存在と予測の変動から不確実性が示唆されており、今後の動向を注意深く監視する必要があることが直感的に理解されます。
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**
– **実績値（青のプロット）**: 横ばいの状態で安定しています。
– **予測値のトレンド**:
– 線形回帰（シアン）は緩やかに横ばい。
– 決定木回帰（紫）は急激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（ピンク）はやや横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の段階で外れ値（黒の丸）が存在しています。これは異常なスコアとして識別されており、注目が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実際の実績値を表現しています。
– **×印**: 予測値を示しており、将来の期待されうる値を表しています。
– **灰色の範囲**: 不確定性の範囲を示し、予測の信頼区間を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法により示される傾向が異なるため、予測手法の選択が非常に重要です。これにより、特定のモデルの選択が結果に大きく影響する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 決定木回帰が他の予測手法と異なる傾向を示しており、特定の一時的な外部要因を考慮している可能性があります。
– 実績値が予測範囲内に留まっているため、予測精度は概ね良好です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績値が安定していることは、持続可能性と自治性が現状では維持されていることを示唆します。
– 決定木回帰の下降予測は、潜在的なリスクを示しており、政策変更や環境的な要因に対する慎重な監視が必要です。
– ビジネス面では、特定のリスク要因に対する柔軟な対策が求められるでしょう。
この分析を通じて、持続可能性維持のための戦略的な計画が必要であることが浮き彫りになっています。
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:
以下は、このグラフについての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいで、約0.8のWEIスコアの周辺に集約されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、期間を通じて上昇していますが、緩やかです。
– 線形回帰と決定木の予測は、ほぼ一定で変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値があり、これは黒い丸で示されている箇所です。スコアが約0.7未満の数値があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、初期の実績点の密集度が高い箇所で狭く、そこから予測が開始される過程で徐々に広がっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績点（青い点）と外れ値（黒い丸）は過去の実際の計測値を示しています。
– 予測（赤い「×」マーク、3種の予測線）はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使用した将来予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績スコアと各予測モデルの傾向に大きな差はありませんが、ランダムフォレスト回帰のみが上昇しています。他のモデルは変化が小さい、または横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には全体的に一貫性があるように見えますが、一部の外れ値によって予測精度に影響を与えている可能性があります。
6. **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**:
– 社会基盤・教育機会のスコアが安定していることはポジティブな要素で、特にランダムフォレストによる予測の上昇傾向は、社会インフラの改善や教育機会の充実が進む可能性を示唆しています。
– 外れ値が存在するため、システムやデータ収集に一時的な問題があった可能性がありますが、全体的なトレンドへの影響は限定的です。
– ビジネスや社会の政策立案において、既存の予測モデルを活用してスコアの改善を促進する戦略を考案することが重要です。長期的な向上が見込まれるため、予測に基づいた投資も価値があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは最初の期間に集中していますが、全体的な傾向は分布を維持しつつあります。
– 予測データは時間が経つにつれてわずかに下降しています。これは、社会における共生、多様性、自由の保障に関するある程度の減退を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に外れ値がいくつか観察されます。外れ値の存在は、一部の特異な要因や出来事による影響を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータを示し、主に最初の数日に集中しています。
– 異常値として特定されたデータポイントは、黒い円で囲まれています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後の見通しを示しており、予測不確かさの範囲が灰色の帯で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は似たトレンドを示していますが、線形回帰は他の2つよりも急な下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績のデータの間に顕著な相関が見られるわけではないが、予測の不確かさ範囲から外れたデータが初期に存在する。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– 初期の不確かさのある結果や異常値には対処が必要であり、政策や制度上の調整が求められるかもしれません。
– 下降傾向の予測は、将来的な社会リスクを示唆しており、特に多様性や自由の維持に関して警戒が必要です。
– これにより政府やNGOにおける政策見直しや新たな施策の導入が検討されるかもしれません。
このグラフは、短期間の観測ではありますが、今後の社会的な潮流や変動の兆しを捉えるうえで有用です。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては周期性や顕著なトレンドは見られません。時系列ごとに色の変化があるため、特定の時間帯における変動が一貫して見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台における明るい黄色は、他と比較して顕著な外れ値と考えられます。これはその時間帯でのスコアが特に高いことを示しています。
– 一方で19時の非常に暗い紫色は、その時間帯でスコアが低いことを示しており、もう一つの外れ値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップでは色の濃淡がデータの強さを示しています。明るいほど高スコア（高密度）、暗いほど低スコア（低密度）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一般に、明るい色は16時で観察され、暗い色は19時で観察されたため、その間にスコアが急激に減少している様子が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのばらつきが顕著であり、特定の時間に集中的にイベントや行動があった可能性が考えられます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 明るい色が示される16時台は、業務やアクティビティが活発になる時間帯であることを示しています。これがビジネスのピークタイムと一致する場合、業務や顧客の行動パターンに関連している可能性があります。
– 19時台の低スコアは、業務終了後または活動が減る時間帯である可能性があります。この時間帯にはリソースを節約するなどの戦略が考えられます。
この分析に基づいて、運用や計画の見直しが可能となるでしょう。ヒートマップから得られるパターンをもとに、効率的なリソース配分や戦略の立案に役立てることが考えられます。
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:
グラフの分析として、以下をお伝えします：
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップでは、色の変化を通してデータのトレンドを観察できます。右に向かって色が濃くなっている部分から、スコアが上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の大きな変化がある場所は、急激な変動を示唆します。特に2025-07-02の朝8時から午後4時にかけて、黄色で表示された部分は高スコアを示し、急激な上昇を意味します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を表しています。紫から青は低スコア、緑は中間、黄色は高スコアを意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– 日毎のデータはトレンドを見るのに適しており、特定の時間帯に特定の色が繰り返される場合、その時間帯に周期性がある可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高スコアが集中している場合、それらの時間帯が影響している要因の特定がビジネスインサイトの鍵になります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーのアクティビティが集中する時間帯、地域またはイベントにリンクしている可能性があります。企業はこうした時間帯をターゲティングに利用することで、マーケティング効果を高める戦略を考えることができます。
全体として、このヒートマップは、日毎の特定の時間帯におけるスコアの変化を示し、さらにデータの周期性や突発的な出来事を解析する手がかりを提供します。ビジネスや社会においては、これらの特異なパターンや時間帯に着目し、積極的に施策を講じることが推奨されます。
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:
ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示していますが、全体的なトレンドとして特定のパターンは見られません。この期間では、データポイントの間に明確な上昇や下降の傾向は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から3日にかけて、時間帯別に大きな色の変化があり、特に16時台において明るい黄色（高スコア）から暗い紫（低スコア）に急激な変動があります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化は社会WEI平均スコアの変動を示しています。黄色に近いほど高いスコアで、紫に近づくほど低いスコアを示しています。これは、その時間帯の社会的な評価がどの程度高いかを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日の時間帯におけるスコアは一貫性がなく、日により大きな変化が生じていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯によって大きく変動しているため、特定の時間帯におけるイベントや条件が影響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および影響**:
– 視覚的に顕著なスコアの変動は、特定の時間帯に重要なイベントやニュースがあった可能性を示唆します。ビジネスにおいては、特定の時間帯での顧客の反応や社会的な動向に対する戦略的な対応が考慮されるべきでしょう。社会的には、このスコアの変動が公共政策や社会的議論への関心度を反映している可能性があります。
このような変動を追跡することで、日々変化する社会的評価や意識に迅速に対応するための貴重な情報が得られるでしょう。
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:
このヒートマップは、複数のWEI（Well-being Index）項目の相関を示しています。それぞれの項目間の直感的な関係を視覚的に表現しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を表しており、時系列のトレンドを直接示しているわけではありません。ただし、色の濃さで強い相関（正または負）を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が極端に濃い部分が目立つため、注目に値します。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」の相関が高い（0.95）点は異常値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色：強い正の相関を示す（1に近い）。
– 青色：負の相関を示す（-1に近い）。
– 薄い色：相関が弱いことを示す（0に近い）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは特に示されていないので、ここでは項目間の関係性のみに焦点を当てます。強い相関は、互いの変動が緊密に関連している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.75と高い相関を示し、生活の質の総合的な評価と個人の生活の質の間に密接な関係があることがわかります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」も0.85と高い相関を示しており、社会的な要素が全体のウェルビーイングに影響している可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 強い正の相関は、ある分野の改善が他の分野にも良い影響を与える可能性があることを示唆しています。例えば、心理的ストレスの軽減が全体的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性があります。
– ビジネスでは、個人と社会のウェルビーイングの相関を理解することで、従業員のパフォーマンスや顧客満足度の向上に繋がる施策を考案するのに役立ちます。社会的要素が消費者行動に影響することも考えられます。
このヒートマップは、社会や個人のウェルビーイングのさまざまな基準がどれほど関連しているかを示唆し、全体の生活の質向上に役立つ戦略を立てるための参考となります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの箱ひげ図は、特定の期間におけるWEIスコアの分布を示しており、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られない。ただし、スコアの中央値や四分位範囲が示されており、それらの違いには注目が必要。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は「総合WEI」や「社会WEI (生態系整備)」で見られるが、その他のカテゴリでは少ない。外れ値が意味するのは、他のデータポイントと比べて異常に高いまたは低いスコアが存在する場合。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の中心線は中央値を示し、箱の上端と下端は第3四分位数と第1四分位数を表している。髭は最大値と最小値（外れ値を除く）を表し、各カテゴリ内のスコアのばらつきを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリは異なるWEIの側面を比較しており、それぞれ独立したデータセットとして理解できるが、個人と社会のWEIが比較されているため、個々の影響と社会的影響の相互関係について考察することができる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」と「個人WEI (自由度と自治)」では比較的スコアのばらつきが小さく、安定していると考えられる。逆に、「社会WEI (持続可能性と自治生)」ではばらつきが大きく、多様な状況が反映されている可能性がある。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、「個人WEI (経済状態)」と「社会WEI (生態系整備)」の側面での外れ値は、特定の国や地域での経済や政策の違いが大きな影響を及ぼしていることを示唆している可能性がある。このようなスコアの差異は、関係者が特定の領域に注力する際の指針として役立つかもしれない。
– WEIスコアの分布は、国際的な標準や目標に対する進捗を評価する際に使われる可能性があり、政策決定者にとって重要な指標となる。
このような解析は、政策立案や国際比較において具体的な指標を提供し、改善の必要性や特定分野での強みを明らかにするのに役立ちます。
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、30日間のWEI（Weekly Economic Index）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。主成分分析は多次元データの次元を削減し、データの構造を理解するのに役立ちます。以下に、グラフから得られるインサイトを述べます。
1. **トレンド**:
– 特定の時系列データの変動を時間に基づき視覚化しているわけではないため、トレンド（上昇、下降、横ばい）は直接観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの間隔や密度に著しい差異は見られません。明らかな外れ値や急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、データの各期間における主要な変動パターンを示しています。
– 第1主成分が57％、第2主成分が19％の分散を説明しています。第1主成分がより多くの分散を説明しているため、横軸方向の変動が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析は各データポイントの関係性を空間的に可視化しますが、具体的な時系列の情報は提供しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。分布は広く散らばっており、多様な変動パターンを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この分析から、データの中でどの要素が重要であるかを特定し、理解を深めることができます。
– ビジネスや社会において、資源の効果的な配分や経済の全体的な傾向を分析するのに役立つかもしれません。
– 多様な経済指標が絡む複雑なシステムの特徴を捉えるための基礎情報を提供します。
この分析は、データの構造に基づいた洞察を得る上で重要であり、合成的かつ効率的な意思決定を支援します。
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。
