📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータに基づく分析結果です。データは360日間のもので、WEIは0.00から1.00の範囲で評価されています。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データの時系列を見ると、総合WEIスコアは0.625から0.775の範囲で変動しています。ただし、短期的なアップダウンが見られるため、全体としての明確なトレンドが出にくい状態です。7月2日は特に変動が激しく、スコアが急激に下がるとともに、一日での大きな上昇も見られます。
– **個人WEI平均**: 0.62から0.725の範囲で変動しており、7月3日には0.725に達するピークがあります。ただし、平均的には0.675付近で推移していることがわかります。
– **社会WEI平均**: 最大0.825の社会WEIは、個人WEIより高いスコアを維持していますが、7月2日は特にスコアが大きく変動しています。
### 異常値
– 指摘されている異常値（例: 7月2日の総合WEI 0.62など）は、データの急激な変動を示すものです。このような異常値は特定の日の外部影響（経済イベント、社会運動など）や計測エラーの可能性も考えられます。特に7月2日〜3日の間は異常値が多く検出されていることから、この期間に特別な要因が作用していた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 提供されたデータでは、短期間の情報しかないため、具体的な季節パターンを特定することは難しいです。しかし、データ内で一定の変動が偽季節性として捉えられる部分もあります。
– **長期トレンド**: STL分解を行うと、この短期間では長期トレンドは不明瞭ですが、一定の波状の変動は社会の小さな周期的要因が影響しているかもしれません。
– **残差**: 説明しきれない変動（残差）が見られるため、分析では外部要因のモデル化が必要です。
### 項目間の相関
– **相関分析**では、個々の詳細項目間での相関は異なります。例えば、個人の健康状態と経済的余裕は関連するが、社会的持続可能性と個人の心理的ストレスは関連が薄いかもしれません。これによって、特定の指標が他の要素とどの程度同期して動いているかを分析できます。
### データ分布
– **箱ひげ図**によるスコアのばらつきを確認すると、例えば社会WEI平均では中央値付近で安定しているものの、個人WEI平均ではばらつきが大きいです。外れ値としては7月2日の値が目立ちます。
### PCAによる主要な構成要素
– **PC1（寄与率: 0.43）とPC2（寄与率: 0.21）**はWEIの変動要因を捉えるのに有効です。PC1が高い寄与率を持つため、最も影響を与える要素として特定できるパターンや影響因子を抽出することが期待されます。PC2も他の重要な補助要因を示していると考えられます。
### 結論
この短期間のデータから、一定のトレンドや重要な相関性を見出すことはできましたが、異常値が多発する期間については更なる外部データや長期データで補完することで、より堅実な分析が可能になります。また、各カテゴリの評価におけるスコアの相違も総合的な理解を深める上で重要です。データドリブンなアプローチで原因追求
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:
このグラフの分析について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは360日間にわたるもので、実績データ（青）は初めの数か月間にわたって横ばいから緩やかな上昇の傾向を示しています。
– 予測データ（赤の×印）は少ないため、全体的な長期トレンドは不明瞭ですが、モデルによる予測はばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示されており、初期段階で特定されていますが、大き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、緑のプロットは前年のデータ、紫系の線は異なる予測モデルによる予測範囲です。実績に比べて予測はより高い値を示している傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルは異なる結果を示していますが、そのほとんどは初期の実績や前年のデータと一致しない高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータの相関関係が顕著であり、継続的に似た傾向が続いています。ただし、予測モデルはこれらとは異なるトレンドを予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが直感的に説明することとして、実績や前年データとは異なる予測結果をモデルが生成していることが挙げられます。このことは、実験的な取り組みまたは外的要因による影響を受け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、この不一致が適切に管理されない場合、リソース配分に影響を及ぼす可能性があります。
この分析を基に、モデルの精度や外的要因の考慮が必要となるかもしれません。社会的な変動や市場環境の変化がどのようにこのデータに影響を与えているか、さらなる検討が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025-07-01付近）では、「実績（実績AI）」のスコアは安定しており、その中心は0.6付近にあります。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は急激に0.6から1.0に向かって上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」のデータは集中しており外れ値は少ないですが、「予測（ランダムフォレスト回帰）」には急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、安定した傾向が見られます。
– 緑の点は前年のデータで、やや今年の実績よりも低いスコアを示しています。
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しており、急上昇が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータを比較するとわずかに改善が確認できます。
– 予測ライン（紫）は劇的に上昇しており、将来の可能性としてポジティブな変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間にわずかな改善傾向が見られ、予測データはそれを大きく上回る予測を立てています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、実績データの安定感に対して予測の急上昇は、今後のパフォーマンス向上の潜在力を示しています。
– ビジネスや社会では、AIやデータの進化がもたらす成長のポテンシャルを考慮し、投資や戦略の再評価を行う必要があるかもしれません。
– この予測が実現されるならば、個人のWEIスコア（ワーク・エンゲージメント・インデックス）が大幅に向上し、組織全体のパフォーマンス向上が期待されます。
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:
このグラフは、社会カテゴリのWEI平均スコアを360日間にわたり示した時系列散布図です。以下に詳細な解析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月頃）には、実績が主に0.6から0.8付近で変動しています。その後、大きな変動が見られますが、その先のデータは隙間があり、予測値が示されている点が未来の変動の不確実性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に、異常値とラベル付けされたデータポイントがいくつか見受けられます。これらは通常の変動範囲から逸脱しており、特別な要因やイベントが影響を及ぼした可能性があります。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が急激に上昇しているのが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、青の線は実際の傾向を表現しています。
– 緑の点は前年度のデータを示し、年間の比較が可能です。
– ピンクや紫の線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しており、モデルごとの予測の差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データにかなりの差異がある点、特に後半の期間ではモデルの間で異なる予測が行われている点から、社会的要因がその変動に寄与している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布には、初期の実績と前年度のデータが重なっている箇所があり、一定の安定性が見られます。しかし、予測には大きなばらつきがあり、未確定要素が多いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータの安定性と比較して、後期の予測データの不確実性が増しており、社会的な混乱や変革の可能性を示しています。特に急激な上昇予測は、社会的変化や新たなトレンドの到来を示しているかもしれません。ビジネスにおいては、この変動を考慮に入れた戦略が必要かもしれません。
このグラフを分析することで、将来的なトレンドの変化に柔軟に対応するための洞察が得られる可能性があります。
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:
このグラフについて詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（左側）では、実績のWEIスコアが0.6から0.8付近の範囲で観察されており、比較的安定した推移を示しています。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測は、比較的高い値（1.0近く）を示し、決定木回帰よりも上昇気味です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績や予測には異常値のプロット（黒い円）が見られ、それが特定の時期に集中しています。これはモデルの予測範囲外の出来事が発生していた可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績データ。
– 緑色のプロットは前年のAIによる比較。
– 灰色の線は予測の不確かさの範囲を示しています。
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、それぞれ異なる予測の傾向を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には乖離が見られ、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測値は異なる傾向を示しています。この違いはモデルの特性や過去のデータの取り扱い方によるものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間において、実績データと特定の予測手法との間に近似した相関が見られるが、全体として予測の精度にばらつきがあるようです。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**:
– 人間は、一定の範囲内での安定した経済的余裕（WEI）を持っているように見え、急激な経済状況の変化を予測するのが難しいことが伺えます。
– ビジネスや社会においては、AIによる予測を参考にしつつ、実際のデータから確認する重要性が高まるでしょう。また、外れ値の出現を管理し、原因を解明することがリスク管理にとって重要です。
全体として、予測と実績の比較を通じて、AIがどの程度現実世界の複雑な変動をとらえられるかを評価することができ、これにより予測モデルの改善に役立てることができます。
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**:
– グラフは、最初の数日間において集中したデータポイントを持ち、短期間で急激に変動しています。その後、データ間に非常に大きなギャップがあります。
– 全体として時間の経過に伴う明確なトレンドとして上昇、下降、周期性は存在していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ中に外れ値があることが確認できます（黒い円で示された点）。
– 特に急激な変動が最初の期間に集中していますが、その後のデータはギャップがあり安定化しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色と形状**:
– 青い点は実績データ。
– 赤い「X」は予測データ。
– 黒い円は異常値。
– 緑の点は前年データを示しています。
– **ラインと予測**:
– 複数の予測モデルの線があり、それぞれが異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 初期の実績データと予測モデルの間には密にデータが存在し、予測精度がどの程度かについての評価が可能です。
– 異なる予測手法間では、短期間ではしか異なるモデルのアウトプットの違いが小さいことが確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データセットにおいては、異なるモデル間で似たような傾向があり、予測精度が高い可能性がありますが、データの大きなギャップのために詳細な相関分析は困難です。
6. **直感的な理解およびビジネス/社会への影響**:
– 最初のデータに関する密集度はその時期の健康状態の変動が激しかったことを示唆しています。これは計画や介入が必要だった可能性があります。
– スコアが0.8前後で安定していることから、個人の健康状態は全体として良好であると解釈でき、予測もこれを支持しているようです。
– ビジネスの観点では、初期の急激な変動に対して早期対応することで、サービスの質や健康管理の改善につながる可能性があります。
グラフから直感的に分かるのは、最初の激しい変動後の安定化であり、社会的には健康維持の重要性を示唆するものです。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は期間の最初に集中的に表示されていますが、後半は表示がありません。予測（予測AI）の方がデータ期間全体にわたって描かれています。
– 線形回帰（マゼンタ）、決定木回帰（藍色）、ランダムフォレスト回帰（緑色）がほぼ横ばいで安定したトレンドを示しているのに対して、一部急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 線形回帰などの予測がほぼ安定している中で、異常値として示されているポイント（黒いマーク）がいくつか存在し、特定の時期に変動があることが示唆されています。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 実績（青点）が示されており、その周りの予測（線）との比較が可能です。
– 大きな黒い円が異常値を表しており、心理的ストレスが通常の範囲を超え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**:
– 異なる予測手法によるプロットがほぼ一致しており、予測の信頼性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 概ね分布は平均的で、極端な変動は少ないように見受けられます。
6. **人間の直感的な印象と社会への影響**:
– グラフからは予測が非常に安定していることが分かり、予測の信頼性が高いと言えるでしょう。
– 異常値に対応が必要であり、心理的ストレス管理のさらなる分析や対応策を講じることが求められます。これらは個人の健康や生産性に直接影響を与える可能性があり、社会的には労働生産性や生活の質に対する影響が考えられます。
このような分析結果は、個人のウェルビーイングやメンタルヘルスケアの施策に重要なインサイトを提供します。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治を示すWEIスコアの時系列散布図であり、さまざまな予測モデルを使用したデータがプロットされています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの右側に集積しているデータポイントは、前年比（緑の丸）と予測（緑の点）であり、時系列的には比較的安定しています。特定の上昇または下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中には、異常値を示す大きな黒い円で囲まれたデータポイントがあります。これは他のデータポイントと比べて数値が異なることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い円は実績を示しており、直近の実績データが左側に散らばっています。
– 「X」印は予測の値を示しますが、予測結果は多様な回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって表されています。
– 異なる色の線（紫、ピンクなど）はそれぞれ異なる予測モデルの回帰結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（実績AI）と様々な予測（予測AI）が比較されています。ただし、予想区間（グレーの帯）は、将来の予測の不確実性を示しており、予測が現実とどれだけ乖離する可能性があるかを考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点での相関関係よりも、モデルごとに異なる予測の傾向や範囲が重要です。特に、異常値が実績値にあることから、モデルの安定性や精度に注意を払う必要があります。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– 直感的に、WEIスコアの安定性は社会にポジティブな影響を与えるとも捉えられます。しかし、異常値や予測の分散は、政策の見直しや改善策の必要性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会政策において、予測のばらつきに対する考慮が必要で、異常値に対する適切な対策が求められるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフは初期には具体的な上昇トレンドが確認でき、実績AIによるスコアはゆっくりと上昇しています。
– その後、データにギャップがあり、期間後半には前年の比較データのみが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点で異常値として表示されるプロットが含まれ、これがWEIスコアの変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる実績値を示し、スコアの歴史的トレンドを描写しています。
– 異常値は黒枠で強調されており、重要なデータポイントを示唆します。
– 色付きの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測モデルごとのスコア推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータが予測モデルと組み合わさって見られ、予測のための基礎データとして機能しています。
– 後半のデータは前年との比較が中心となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる回帰モデル間で予測スコアに大きな差異は見られませんが、ランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも若干高めの予測を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の上昇トレンドと異常値は、公平性・公正さに関する重要な指標として注意が必要であることを示唆しています。
– 予測モデルが中心となる状況から、データのギャップを埋めるための持続的なデータ収集と分析の重要性が浮かび上がります。
– 社会的な影響としては、これらのデータが政策立案や社会改善の根拠となり、たとえば公共政策の改善や企業の社会的責任（CSR）の見直しに寄与する可能性があります。
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:
このグラフは、社会カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア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を提供します。
1. **トレンド:**
– 2025年7月以降の点数は上昇しています。
– 実績と予測の間で明らかな上昇傾向が見られますが、実績データ自体はまだほとんど変動していません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ左側に異常値を示すプロットがありますが、これは個別のデータポイントとして注目すべきです。
– 大きな急激な変動は見られませんが、初期の異常値は傾向に対して考慮すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績、赤い×印は予測です。同様に、灰色の円は前年のデータを示しています。
– ラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測モデル（ピンク色や紫色のライン）は、実績値の上昇を予測しており、線形回帰以外のモデルも同様の上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の間には、おおむね一致した上昇傾向がありますが、実績データの点数が少ないため、さらなるデータ収集が必要です。
6. **人間が直感的に感じること、および影響:**
– 組織や政策立案者にとっては、持続可能性と自治性の改善が示唆されていますが、初期データではまだ確証を得るには不十分です。
– 異なる手法の予測が一致しているため、今後の政策や施策の検証と、積極的なアプローチが重要となるでしょう。
この分析に基づき、データのさらなるモニタリングと、異なる回帰手法の精度検証が推奨されます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフにはいくつかのデータセット（異なる予測モデルの結果）がプロットされていますが、全体としてのトレンドが示されていません。時期によってデータが分離されているため、年初と年末で別個の動きがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01周辺のデータには異常値が見つかっています。この異常値は他の数値よりも低く、この時期に何か特異な事象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコアを示しており、安定的に見えます。
– **予測（赤い×）**: 異なる予測モデルが示されていますが、実際のデータと乖離が見られる場合があります。
– **前年度との比較（緑の点）**: 前年の実績と現在のデータを比較できます。同じスコアが維持されていることが示されています。
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）の間でのスコアは同様の範囲に集まっています。異なる手法で同様の予測が得られていることから、データの予測の妥当性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルのスコアは、実績値と前年値に近い値を示しており、一定の相関関係が存在することが示唆されます。
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**
– 教育機会のスコアが一定していることは、社会基盤が安定していることを示していますが、異常値の存在は警戒が必要です。この異常値が一時的であるか、継続的なものかを把握することが、今後の政策や対応に重要です。
**ビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤が安定していることは、投資や政策立案において前向きな要素となります。しかし、異常値や予測のばらつきを考慮して、一時的なショックへの対応準備を怠らないように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:
### 視覚的な特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初めの数ヶ月間で緩やかに上昇しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線はほぼ水平もしくは微妙に変化しており、モデルによって異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始初期に異常値（黒で囲まれた円）が何点か観察されます。これらは実績データ内の急激な変動を示す可能性があります。
– 急激な変動は以後は見られず、データは比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 濃い緑の点は前年のデータを示しており、比較されている様子がわかります。
– 予測範囲（灰色）は、全体の変化の幅を示しており、実績データや予測がその範囲に収まっているか確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間に大きなずれがないため、モデルは実績を比較的正確に予測していると言えそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の乖離が少ないため、モデルの記述力が一定程度あると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– データが安定していることから、共生・多様性・自由の保障は現在比較的良好な状態にあると解釈でき、これが継続すれば社会に安定をもたらす可能性があります。
– 外れ値は初期に集中しているため、過去の出来事か一時的な要因があったのかもしれません。これに対する対策や再発防止策が社会にとって価値があります。
この分析から、データ安定化に対する予測モデルの潜在的有用性や、外れ値を生む要因の理解の重要性が強調されるでしょう。社会的施策の効果測定や改善に役立て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:
以下に、提示されたヒートマップに基づく異なる視点からの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各色の変化は、スコアの変動を示しており、全体としては一貫したトレンドは見られません。ヒートマップの色の変化が実際には指数関数的な増加や減少を示しているか、または短期間に渡って、高い変動性があることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 非常に暗い部分（特に7月2日、16時）は外れ値を示している可能性があります。この時間帯には何か異常な事象が起きた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、右側のカラースケールに従っています。クールな色（紫に近い）はより低いスコアを示し、暖かい色（黄色に近い）は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変動に着目することで、何らかの定期的なパターンや相関性があるかを見つけるためには、より広範囲なデータセットの解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のヒートマップからは、120時間分のスコアが示されており、明確な相関は見られません。この短期間では長期的なパターンを見つけるのは難しいかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 色の変化により、スコアの波動が人目で分かるため、視覚的に異常や傾向を直感的に捉えやすいと感じられます。この情報は、特定の時間帯における社会イベントや活動のインパクトを分析する際に役立ちます。また、異常値が見られる時間帯には、何らかの対応が必要だと直感されるかもしれません。
このような視覚化は、特定の時間帯の活動やイベントの影響を理解したり、異常の早期発見に役立てたりすることができ、社会的な意思決定をサポートします。
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:
以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– カラースケールが紫から黄色に変化し、スコアが徐々に上昇していることが示されているので、期間内でのWEI平均の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付ごとの色の急激な変化や、特定の時間帯の異常値は見られません。
– 全体として比較的一貫した変動を示していますが、特に明るい黄色のセルはスコアが高いことを示しています。
3. **ヒートマップの要素**:
– 色の濃淡が各セルにおけるWEIスコアの変化を示しています。
– 黄色に近づくほどスコアが高く、紫や青はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の異なる時間帯間での関係性や相互の変動は明確には見えませんが、一般的な上昇トレンドが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間に近い時間にスコアが高く、夜間（特に深夜）は低い傾向がある可能性があります。この分布は一般的な日中活動の影響を反映している可能性があります。
6. **社会への影響および直感的な洞察**:
– 日中活動が活発な時間帯（14〜20時）にスコアが上昇していることから、この時間帯における社会活動が影響を与えている可能性があります。
– ビジネスにとっては、活動が活発な時間帯に合わせた戦略が有効かもしれません。特に、顧客の注目を集めやすい時間帯をターゲットにすると効果的です。
このように、ヒートマップから全体的なトレンドと社会活動の時間帯における影響が読み取れます。
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:
ヒートマップから以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各日の時間帯ごとに社会WEI平均スコアが示されており、期間全体としては特定のトレンドは見られません。全体的に安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは特に紫色の箇所が目立ち、これは他の日や時間帯と比べてスコアが低いことを示しています。例えば、2025-07-02の16時のデータが該当します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示しており、紫から緑を経て黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。非常に低いスコアが少し見受けられるものの、大半の時間帯は高スコアを維持しています。
4. **データ間の関係性**:
– 特定の時間帯が他の時間帯よりも一貫して高いまたは低いといったパターンは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上述のように、一貫したスコアは見られず、いくつかの時間帯に低いスコアが存在します。全体としてはスコアがまとまって高い分布を示しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 一貫した高いスコアは、安定した社会的な評価を示唆しますが、一部の時間帯でスコアが低下しているため、それらの原因を追求する価値があります。これにより、サービスの改善や社会的な課題の把握に役立つかもしれません。
この分析に基づいて、データの時間帯ごとの特徴をさらに詳細に調査し、低スコアが発生する理由を理解し、改善することで全体的な社会WEIスコアの向上につながるでしょう。
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:
この相関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**:
– ヒートマップ自体は時間的変化を示すものではなく、その時点での全体的な相関関係を視覚化します。そのため、上昇や下降のトレンドではなく、カテゴリ同士の関係性に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、変動の大きさよりも異常な相関、すなわち非常に高いまたは非常に低い相関が注目ポイントです。このグラフには極端な負の相関は見られませんが、低い相関を示す部分（例：「個人WEI平均」と「社会WEI（公共性・公正さ）」の相関0.01など）は、特異なデータポイントとして考えられます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤が高相関（1に近い）、青が低相関（負の相関）を意味します。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には高い相関(0.78)があり、これらの要素が関連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**:
– 時系列データではなく、項目間の相関を表しています。時系列データがある場合の分析には向かないが、カテゴリ間の関係性が重視されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は「個人WEI（健康状態）」と強い正の相関(1.0)を示します。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（公共性・公正さ）」の間にはほとんど相関がないことがわかります(-0.09)。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 経済状態と健康状態が強く関連していることは、健康改善プログラムが経済的支援と結びつくことで相乗効果を生む可能性を示唆します。
– 「共生・多様性・自由の保障」が高い総合ウェルビーイングに繋がる相関が見られるので、自由や多様性の推進が全体の幸福度を向上させる可能性があります。
このように、ヒートマップは要素間の関連を直感的に把握するのに有用であり、相関性が高い部分を深く掘り下げることで、より詳細な戦略や改善ポイントを見出せる場合があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– この箱ひげ図は、各WEIタイプにおける360日間の分布を示しています。明確な時系列トレンドは示されていませんが、データのばらつきと中央値から特定のタイプが他より高いまたは低い傾向にあることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個々のWEIタイプにおいて外れ値（丸印）が見られます。特に「個人WEI (心配およびストレス)」や「社会WEI (社会整備・教育機会)」で強調されています。これらの外れ値は特定の時期に異常なスコアが現れたことを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図の箱の範囲は、中央値を中心にデータの集中分布を示し、ひげは全体のデータの範囲を示しています。色の違いは異なるWEIタイプを区別するためのもので、視覚的に比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプ間で共通する傾向は特に見られません。例えば、「個人WEI (心配およびストレス)」は他のタイプに比べ、中央値が低く広範囲にわたる分布を示しています。一方で「社会WEI (持続可能性と自治体自治)」は高めの中央値と狭い範囲を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の機会)」「社会WEI (平等性・公平さ)」など、社会関連のスコアは個人関連のスコアよりも分布が狭く、スコアも高めであることがわかります。
6. **洞察と影響**
– 高いスコアと狭い分布を示すWEIタイプ（特に社会関連）は、安定した社会インフラや政策が与える影響の大きさを示している可能性があります。一方、個人のストレスに関するスコアのばらつきは、個別の対策が必要かもしれません。
– ビジネスや社会において、これらのスコアは社会政策の重点分野や改善が必要な分野を示唆しています。特に外れ値が多い分野では、個別の支援策が有効かもしれません。このような指標を利用することで、政策決定者はより効果的な社会改善策を打ち出せる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）による散布図ですので、具体的な時間的なトレンドは示されていません。ただし、第一主成分（横軸）と第二主成分（縦軸）に沿ってデータがどのように広がっているかを見ることで、データの分布や関連性を探ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は明示的には見られませんが、中央付近からやや離れた点がいくつかあり、これらはユニークな特性を持つデータポイントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、データセットに含まれる観測データを表しており、横軸の第一主成分と縦軸の第二主成分の組み合わせが、それぞれのデータポイントの特性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データの関係性を直接視覚化するグラフではありませんが、主成分を通じて関連性が示唆されます。例えば、第一主成分がデータ間の最も重要な共通の変動を表し、第二主成分がそれに次ぐ変動性を持つ要素を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間に明確な相関は見られませんが、点の密集度や広がり方から全体的なデータの分布や多様性を把握できます。
– データポイントが散らばっているため、多様な特性を持つ要素が含まれていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるかもしれないのは、データがどのように主成分により分けられ、それによりどのような潜在的なパターンや関係性があるかという点です。
– 社会的なカテゴリーに関係していることから、各データポイントは異なる社会的側面や指標を表し、それが主成分により解析されています。
– ビジネスや社会への影響として、データの多様性や特定の特性を持つ要素に基づいて、戦略の見直しや社会プログラムの焦点を調整するための洞察を提供できるでしょう。
このように、PCAによる視覚化は、さまざまな変数の相対的な重要性や関係性を理解し、新たな洞察を得るための強力なツールとなります。
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。
