📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**: データの初期段階（7月1〜2日）は概ね安定しているものの、影響を受けた日が何度か見られます。7月3日には一時的にスコアが上昇し、7月6日から8日にかけてさらなる上昇、特に7月7日にはピークを迎えています。
– **個人WEI平均**: 一貫性が欠け、揺れ動く期間があり、特に7月6日以降は顕著に上昇し、7月7日にピークを記録します。
– **社会WEI平均**: 安定した上昇傾向を示していますが、7月7日に急上昇してピークに達し、その後には高い水準を維持しています。
#### 2. **異常値の検出と推測される要因**
– 異常値は複数の日時に検出され、7月6日から7日にかけては特に劇的な上昇が見られます。これらの異常は公共イベント、政策変更、または重大な社会問題への即時反応として説明できるかもしれません。その具体的な要因は詳細な分析が必要です。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **長期的トレンド**: 総合WEIと社会WEI平均における緩やかな上昇傾向を確認できます。
– **季節的パターン**: 短期間のため、特定の季節性パターンの判断は困難ですが、週末に向けたスコアの上昇がある可能性があります。
– **残差成分**: 異常値と連動してギャップが生じている場合があり、これは突然の出来事や突発的な社会変動によって生じる可能性が考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップの解析**: 社会的カテゴリと持続可能性の間には強い相関が示唆されます。経済状況の変化も強く他の項目に影響を与えている可能性があります。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図の示唆**: 全体として、個々のWEIスコアのばらつきは大きくなく、多くのスコアは小さい範囲に収束していますが、一部の項目で外れ値が見られ、これらは異常値と連動している可能性があります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (74% 寄与)**: 主に経済・社会的要因が支配的であることを示唆し、この要素がWEIの大半を占めています。
– **PC2 (8% 寄与)**: 自由性やフェアネスなどソフトスキル的な要素が含まれており、社会的要素の側面をわずかに反映しています。
### 結論
全体として、データは徐々に向上する傾向にありますが、2025年7月6日から7日にかけて急激な上昇が確認されました。それは個人及び社会WEI平均に反映され、特定の日付における異常な高値として検出されています。具体的な社会的・経済的要因をさらに分析することで、こうした数値の変動に対する理解を深めることができます。各構成要素の相互関係を分析し、季節ごとの影響を評価することで、さらなる洞察が得られる可能性があります。
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:
以下は、グラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青い点）はWEIスコアの上昇を示していますが、その後は安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（赤紫の線）と決定木回帰（青緑の線）は、スコアが一定の値で続くことを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のデータポイントは異常値として識別されています（黒い円で囲まれた点）。
– 全体的に見ると、急激な変動は見られず、比較的安定した動きを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は観測された実績のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示す範囲で、実績データはそれに収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、いくつかのモデルの予測と一致しているようです。
– 複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が類似しており、予測の信頼性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには一貫した上昇傾向がありますが、他の変数との明確な相関は直接見えません。
– 予測モデル同士の密接な一致から、データに対する精度の高い予測が可能であることが伺えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが安定的に維持されるという予測は、社会的安定の指標ともとれるかもしれません。
– 異常値を特定することにより、予期しないイベントや突発的な変動に対する対策が必要かもしれないという警告を示唆します。
– データの見通しが明るいことで、政策策定において安心感を与えるかもしれません。
これらの情報は、社内の意思決定や将来的なシナリオの予測に貢献できるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**: 初めの期間は0.6から0.8に向かって上昇しています。この上昇トレンドは、データの収束傾向を示しています。
– **予測（ピンク色のライン）**: ランダムフォレスト回帰による予測が0.8から急激に1.0に上昇し、その後横ばいになっています。短期的な改善が期待されていることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上には異常値として黒い円でマークされたプロットがいくつか存在します。しかしこれらは比較的少数で、全体のトレンドに大きな影響を与えていないように見えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青いプロット）**: 個人のWEIスコアの実際の推移を示しています。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲から外れた値を示しています。
– **不確かさの範囲（灰色のバンド）**: 予測値の不確かさを示しています。特に初期値付近で幅が広がっており、この期間の予測の信頼性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
– 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）が使用されていますが、長期的には大きな差は見られません。一部、ランダムフォレストの方が他よりも高いスコアを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データとの間に相関がありますが、予測精度はまだ不確実性が高く、改善が必要かもしれません。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– 初期の上昇トレンドは、個人のパフォーマンスや社会的評価が改善していることを示唆します。これは、自己改善や環境の変化などの要因が寄与している可能性があります。
– 予測データが1.0に達していることは、近い将来における期待感が非常に高いことを示していますが、この結果によって過度な期待を抱かせないよう、適切なコミュニケーションが求められるでしょう。
全体的に、このグラフは個人のパフォーマンスが改善しつつあることを示しており、予測データも将来的な成長の可能性を強調しています。しかし、異常値や不確かさからは、さらに監視や改善の余地があることも読み取れます。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体として0.6から0.8の間で推移しています。明確な上昇または下降トレンドは確認できませんが、一部日にスコアが高まる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが異常値として特定されています。これらは他のデータと比べて特に高いスコアを示しているため、何らかのイベントや条件がこれらの変動を引き起こした可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 紫の線は予測値を示しており、予測方法によって異なる傾向を示しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測値は異なったレベルにあります。
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一定の関連性が見られますが、予測手法によっては大きな差異が生じています。これは実績値の変動が予測の精度に影響を及ぼ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**:
– 実績データはおおむね0.6から0.8の間に集中していますが、外れ値も存在しています。この分布から見ると、時折高値になる要因がある可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在は、特定の日や条件が他の日と異なることを示唆しており、ビジネスや政策判断において注意を要する可能性があります。
– 一部の予測手法が高めのスコアを示していることから、予測の改善が必要な可能性があります。
– 社会やビジネスの指標としては、安定性よりも変動が見られるため、原因を特定して対応することが重要です。
このように、グラフからは直感的に実績値と予測値の違いや、その背後にある可能性について考えることができます。
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**:
– 実績データにおいて、初期は安定した経済的余裕が示されており、大きな変動が見られません。しかし、予測データは初期の実績値から予測期間の後期に向かって上昇していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに数点の外れ値が見られ、それらは指摘されている異常値の範囲に入っています。これらは予測のための重要なデータポイントになる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青いプロットで示され、外れ値は黒い円でハイライトされています。
– 予測値は3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、それぞれ異なる色の線で視覚化されています。
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（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）との違いが評価できます。特に、ランダムフォレスト回帰は全ての期間でやや高い経済的余裕を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一貫した乖離があります。全ての予測モデルは実績データの傾向を上回る予測をしています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、経済的余裕指数の上昇はポジティブな兆候と捉えられます。ただし、外れ値や実績と予測の乖離を考慮すると、これらの未来の予測は実際の行動や政策に異なる影響を与える可能性があります。特に、モデルが異なる予測を示しているため、モデル選択の重要性が際立ちます。
– ビジネスや社会において、この予測の精度の向上は、個人や組織が経済的計画を立てる上で大いに役に立つと考えられます。また、不確実性を管理するためのさらなるデータ収集と分析が重要です。
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:**
– 実績データ（青いドット）は開始時点から横ばいで、約0.7付近を推移しています。全体的に安定している印象です。
– 予測データ（複数の手法）は安定した定常値を示していますが、ランダムフォレストのみが時間とともに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の青いドットに黒い円が示されていますが、これは異常値を示しています。特に期間の初期においていくつかの異常なデータポイントが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いドットは実績データを示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測にはいくつかの手法が用いられています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使われ、異なる予測動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルは異なる予測値を提供しており、特にランダムフォレストが異なる動きを示しています。これは予測の多様性を提供し、単一の方法に依存しない意思決定を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測値の間に特段の強い相関は見られませんが、ランダムフォレストの予測は今後の上昇を示唆しています。
6. **直感的な理解と影響の洞察:**
– 安定した実績データは、個人の健康状態が比較的一貫していることを示唆します。ただし、初期の異常値は一時的な体調不良やデータ入力の誤差を示している可能性があります。
– ランダムフォレストが示す上昇傾向は、潜在的な改善の兆しを良く捉えるために活用可能です。これは、健康促進のためのポジティブな介入を企画するための材料となります。
– ビジネスや社会への影響としては、健康モニタリングや予防医療の新たなアプローチを開発する手掛かりとなる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の期間において緩やかな上昇トレンドを示していますが、その後は一定の範囲内で停滞しています。
– 予測ライン（紫色）は、時系列が進むにつれて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に黒い円で示された異常値がいくつかあります。これらは、通常の範囲から外れた突然の心理的ストレスの増加を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示す範囲であり、その中での実績が確認されます。
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、特に直近の日程において乖離が見られます。予測の方がストレスの増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのストレススコアは比較的安定していますが、予測ではこの先の増加を示しており、今後の不安要素を感じさせます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 人々の心理的ストレスが静的ながらもやや上昇気味であり、予測ではこれが続く可能性を示しています。このことは、心理的支援やストレス管理の必要性を示唆しています。
– 企業やコミュニティは、これを受けてストレス軽減プログラムや働き方改革を検討する必要があるかもしれません。
### 洞察
– 安定した実績データに対して、予測が上昇トレンドを示す点から、まだ表面化していない要因（季節変動、社会状況の変化など）が考えられます。
– 異常値の発生が示すように、突発的なストレス要因が発生する可能性があるため、早期の対応策が重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期（約2025年7月1日から2025年7月10日）のデータは上昇トレンドを示しています。その後、データポイントが減少もしくは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬に、いくつかのデータポイントは不確かさ範囲外に位置している異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データを示しています。
– **赤い×**: 予測データを示しています。
– **黒い丸**: 異常値としてマークされています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲です。
– **予測の線**: 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の3つの予測手法が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い点の実績データは、全体としてランダムフォレスト回帰（ピンクの線）に近い動きを見せています。
– 各予測手法は異なる予測を提供しており、決定木回帰（青の線）が最も低いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値（赤い×）はランダムフォレスト回帰の予測線に最もよく適合しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 初期のデータ上昇は、個人の自由度と自治が改善している可能性を示唆しますが、予測モデルの不一致は将来の不確実性を示しています。
– 異常値があるため、突然の社会的または政治的な変化が影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、将来の計画やリスク評価において、複数の予測モデルを考慮することが重要になります。予測モデルの選択は、異なる戦略を採用する際の参考になります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は変動していますが、全体としては横ばいの傾向が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）のラインは一定で1に近い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかの外れ値が存在します。これらは他のデータポイントよりも大幅に異なるため、特異な事象があっ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を示しており、黒い丸で囲まれたものが外れ値です。
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間には乖離が見られ、予測がやや楽観的な傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはかなりの変動を示していますが、予測は一貫して高い値を示します。この差異は、予測モデルの精度や環境要因の変動に起因する可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績と予測の乖離は、データ収集やモデル選定の問題を示唆しているかもしれません。組織は、予測モデルの精度を検証し、必要に応じてモデルを改善する必要があります。
– 社会的には、公平性や公正さの評価が実際より高く予測されていることで、実態との誤差が生じる可能性があります。これにより、政策決定に影響を及ぼすことがあります。
全体として、予測と実績が一致しないことは見逃せない要点であり、人間や組織がこれにどう対応するかが重要です。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアの30日間の時系列データを示しています。主な要素とその解析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績（青色）が最初に短期間で観測された後、予測（赤、緑、紫色）に切り替わっています。
– 予測は三つの回帰手法で示されており、それぞれが異なる線形的な傾向を持っていますが、全体的には安定していて、横ばいもしくは微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、いくつかの青い点が平均から外れた位置にあります。これらは黒いサークルで囲まれており、外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒いサークルで囲まれた点は外れ値。
– 予測は線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の方法で異なる色で示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、上部に移行する予測には比較的一貫性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データとその後の予測間には明らかな移行があり、実績に基づいた適応がそれぞれのモデルで表現されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはややばらつきがありますが、モデルはそれを安定化させる方向に予測を収束させています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の外れ値の存在は、予測モデルの構築に影響を与えた可能性があります。
– 予測全体は安定した傾向を示しており、社会的な持続可能性と自治性に対するポジティブな見通しを示唆しています。
– この安定性は、政策決定者や社会運動家にとって安心感をもたらすかもしれません。
全体として、短期間でのデータの変動は予測される範囲内に収束しており、将来的には安定した状態が期待されます。ビジネスや社会の持続可能性の側面でのプランニングに有用な指標が提供されています。
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:
以下はグラフの分析とそこから得られるインサイトです。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）は初めの期間に上昇傾向を示しています。
– その後、予測データ（赤いバツ）は一定のWEIスコア(約0.8から1.0)を保っています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の実績データにおいて外れ値がいくつか見受けられます（黒い円で囲まれた点）。
– 外れ値は初期に集中していますが、後半には見られません。
3. 各プロットや要素:
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しています。初期には不確かさが大きいものの、後半は不確かさが低減しています。
– 各回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測は一致しておらず、異なる結果を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が他と異なっています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データの上昇が完了した後、予測データは一定の範囲で安定しています。これは、特定の傾向を信頼できると予測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:
– 実績データの初期散布は変動が大きいが、後半には安定。
– 予測モデル間の分散が見られ、特にランダムフォレスト回帰と他のモデルに差異があります。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響:
– 初期の変動とその後の予測の安定感から、制度や政策が安定に向かっている可能性があると予測されます。
– 外れ値の多さから最初は介入や特別な対応が必要だった可能性もあります。
– 教育機会や社会基盤が安定期に入ったことを示唆し、政策決定者は特に初期の成果を改善するための戦略見直しが求められるかもしれません。
全体として、このグラフは初期の変動を経て安定した公共政策の効果を示しており、政策の有効性や社会の発展を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、期間の初めから後半にかけて分散しており、急激な上昇や下降を示す明確なトレンドは見られません。
– 予測（紫色の線）は一定で、横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値とマークされています（黒い円）。
– これらの異常値は平均的な値から突出していることを示しており、特定の日付に何らかの影響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**
– 青いプロットは実績値を示し、異なる日付でのスコアのばらつきを表現しています。
– 紫色の線は予測値であり、一般的なトレンドを示すものの、30日間で変動がないことは、予測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示しており、現在のパフォーマンスが統計的にどの程度信頼できるかの指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と将来の予測が並行して示されていますが、特別な関連性が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図の分布はランダムであり、特定の関連性は示されていません。
– 実績データはある程度のばらつきがあり、予測は一致していない日もあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが示すWEIスコアは、共生・多様性・自由の保障に関連しており、社会的持続可能性の指標として重要です。
– 異常値の存在は、特定の社会的イベントや政策変更など、予期しない要因が影響を与えている可能性を示唆します。
– 安定した予測は、社会室の状況の改善や維持に向けた施策が計画通りに進んでいる可能性を示していますが、実績データのばらつきからは、その道のりには変動があることも示されます。
社会的な意思決定において、予測と現実のギャップを埋めるための継続的な調査とアクションが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯が進むにつれてスコアが徐々に増加している。
– ヒートマップの色が左から右にかけて濃い色から明るい色に変化している、特に日付の後半が顕著。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時と23時に明るい色が現れている。これらの時間帯で急激なスコアの上昇が起こったことを示していると考えられる。
3. **各プロットや要素**
– 色: 色の明度や色相の違いはスコア値の変化を示す。
– 濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主に時間帯（時刻）と日にちの間での相関関係が視覚化されている。特定の時間帯で変動が見える。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯で数日間連続して高いスコアが記録される傾向がある。
– 初期の時間帯は一貫して低めのスコアから始まり、後半にかけて上昇。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯における社会的な活動の活性化や静寂を示唆している可能性がある。
– 16時や23時の顕著な変動は、夕方や深夜に何らかの社会的活動が集中していることを示唆できる。
– 社会的イベントや人の行動パターンの分析に役立つかもしれない。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に対するマーケティング戦略を考える上で重要なデータとなる。
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、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 色が濃い紫から緑、さらに黄色へと変化する部分があります。これは時間とともに個人のWEI平均スコアが増加するトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日付近で急激にスコアが上昇しているように見えます。この日は他の日とは異なる、特に高いスコアを示していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。濃紫は低スコア、黄色は高スコアを意味します。これは、一日の中でも特にどの時間帯が高スコアを持っているかを視覚的に簡単に識別できることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で色が変化することから、日中の活動がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。同一日内で複数の色が見える時間があるとすれば、それぞれの時間帯で異なる活動がなされていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜の時間よりも昼間や夕方に向かってスコアが上昇していく傾向があります。活動時間中にWEIスコアが上がるパターンが見られます。
6. **直感的洞察および社会への影響**:
– このデータは、特定の時間帯に活動（または特定の状況）が人々の幸福感に与える影響を示唆しています。ビジネスや政策立案において、特に効果的な時間や対応策を見つけるための貴重なインサイトを提供します。これは、働き方改善やイベントタイミングの最適化などに活用できるかもしれません。
このグラフは、時間帯別の行動やイベントの影響を視覚的に捉えるのに役立つため、詳細なデータ分析や最適化のための重要な手掛かりを提供します。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化が分かります。初期は低い値（紫色）から始まり、徐々に高い値（黄色）に変わっている部分があります。これは全体的にWEI平均スコアが上昇するトレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7日で急激な色の変化が見られ、急激な上昇があるように見えます。これらの日に何か重要なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEI平均スコアの強度を示しています。濃い紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。時間が進むにつれてスコアが高まる傾向が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例えば、8時と15時、16時と19時）でスコアの違いが確認でき、特定の時間帯にスコアが特に高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが最も高い時間帯は主に午後から夕方にかけて（15時、16時、19時）が多いように見受けられます。これは社会的活動や関連するイベントがこの時間帯に集中している可能性を示唆します。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人々はこのグラフから、特定の日付の午後または夕方にかけて社会的な活動や関心がピークに達していたことを直感的に感じるかもしれません。ビジネスにおいては、このデータを活用して、特定の時間帯にマーケティング活動やイベントを集中させる戦略を考案することが有効かもしれません。社会への影響としては、一定の日の午後または夕方に社会的な出来事や交流が活発化するタイミングを示唆しています。
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、さまざまなウェルビーイング指標（WEI）の間の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **相関関係のトレンド**：
– 全体的に赤いセルが多く、ポジティブな相関が強いことを示しています。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関が非常に強く（0.90）、これらが他の指標とも高い相関を持っていることがわかります。
2. **個別の高相関**：
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」は非常に強い相関を持っています（0.95以上）。これは心理的ストレスが個人の全体的なウェルビーイングに大きな影響を与えている可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も「総合WEI」や「社会WEI平均」に対して高い相関を持っています（0.92および0.94）。これは社会的な要因が全体的なウェルビーイングに寄与していることを示します。
3. **低相関と特徴的なパターン**：
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」とその他の指標との相関が比較的低い（多くが0.5以下）ことが目立ちます。これは持続可能性が他の社会要因と独立した動きを示す可能性があります。
4. **経済と健康の相関**：
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は中程度（0.51）ですが、両方とも全体的な指標と連動しているため、個別に注目する価値があります。
5. **社会への影響**：
– 強い相関関係は、それぞれの領域が他の分野や個々のウェルビーイングにどのように影響を及ぼしているかを示唆しています。例えば、心理的ストレスの軽減や共生の促進により、個人だけでなく社会全体のウェルビーイングを向上させる可能性があります。
このグラフは、政策立案者やビジネスリーダーに、どの要因を優先的に改善すれば広い範囲に好影響を及ぼすことができるかについての洞察を提供します。
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、「社会カテゴリにおけるWEIスコア」の分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプ間で特定の上昇、下降のトレンドは見られず、全体的に横ばいに近い分布です。ただし、個々のカテゴリごとに中央値や範囲が異なるため、分布の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的発展）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では外れ値が多く見られます。特に「個人WEI（経済的発展）」はスコアが低めで外れ値が多いことから、分布にかなりの変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の範囲が広いものはデータの散らばりが大きいことを示し、狭いものはデータが集中していることを示しています。
– 色分けもされているため、視覚的に異なるカテゴリを比較しやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– これは30日間のデータを元にした静的な分布図ですので、時系列での変化は直接的には見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係に関しては箱ひげ図から直接は読み取れませんが、カテゴリごとの中央値の高さや箱の広さから、ある程度分布の特性や比較が可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い中央値を持つ「総合WEI」や「社会WEI（持続可能性と豊かさ）」は、全体的なスコアが高く評価される傾向を示しており、それらの側面が社会で重視されている可能性を示唆しています。
– 逆に、外れ値が多い「個人WEI（経済的発展）」は、経済的な不均衡やストレスが存在している可能性を直感的に示しています。
– 社会的には、公平性や持続可能性が高く評価されている一方で、個々の経済状況はばらつきがあり、人々の生活に影響を与えている可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、社会政策やビジネス戦略に対する重要な示唆を提供し、どの分野に重点を置くべきかを指し示す材料となります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）グラフには、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。その代わりに、データは主成分1（x軸）と主成分2（y軸）の間に広く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– x軸で0.3付近、y軸で0.1以上の地点に外れ値が見られます。これらは他のデータ点から大きく離れており、特異な特徴を持つデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各データ点は、30日間の中での社会的要素の主成分を示しています。主成分1は74%、主成分2は8%の分散をそれぞれ説明しています。主成分1が支配的であり、データの主要な変動因子であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データがあれば、データポイントの動きに基づいて関係性を見出せますが、現在のプロットから具体的な時系列の関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフでは、横長の楕円形状にデータが分布しており、主成分1がデータに強い影響を与えていることを示しています。データは主成分2にはほとんど影響されていないようです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このデータセットは、社会的要素の多様性を示しています。主成分1が説明する大部分の変動には、社会的な主要因が含まれていることが直感的に捉えられます。ビジネスや政策を策定する際には、主成分1の変動要因に注目することで、社会的な傾向を理解しやすくなります。
このPCAの結果から、どの社会的要因が主要な変動要因であるかを特定することが重要であり、それに基づいて具体的な対策を講じる際のガイドラインとして活用できます。
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。