📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移とトレンド**
– **総合WEIの推移**: 2025-07-01から2025-07-09までの間、総合WEIスコアは全体的に上昇傾向にあります。特に、2025-07-06以降のデータで最高値に近いスコアを記録しています。この期間の全体の変動幅は0.625から0.88125と比較的大きく、短期間での顕著な上昇が見られます。
– **個人と社会のWEI平均**: 個々のスコアにおいても同様に、個人および社会平均ともに上昇を示します。特に社会WEIの急上昇が目立ち、7月7日以降は高スコアを維持しています。このことは、社会の変動要因がスコアに強く影響した可能性を示唆しています。
2. **異常値の検出と背景**
– **総合WEIの異常値**: 2025-07-02にて0.68および0.62、また、7月6日から8日にかけて非常に高い異常スコアが検出されています。これらの異常は、可能性としてデータの報告ミス、または特定の外部要因（例えば、社会イベントや新政策の導入）が影響した可能性があります。
– **個人平均における異常**: 初期の変動が大きく、7月7日以降は比較的安定している。ただし、異常値が複数日生じているため、評価の一貫性または計測エラーの可能性が考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **長期トレンド**: 全体として増加傾向であり、特に後半に向かっての上昇が顕著。社会WEIの上昇が全体のトレンドを押し上げている要因かもしれません。
– **季節性パターンと残差**: 明確な季節的な周期は観察されていませんが、ランダムな残差が多く含まれ、不規則な短期フラクチュエーションが見られます。これは、おそらく解析期間が短いためであり、外部要因の影響を受けやすいことが示唆されます。
4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ分析**: 特に高い相関を示したのは、社会的な要因間の関連で、例えば「社会基盤」と「社会持続可能性」、「多様性」の相関が強い。また、個人の経済的余裕と社会公平性の間の関連性も注目されます。これらは、個人の財政状況が社会的公平の感覚に影響を及ぼす可能性を示唆します。
5. **データ分布**
– **箱ひげ図の分析**: 各スコア範囲内でのばらつきが見られ、いくつかの項目で極値が確認されます。これはおそらく、データセット内の構成要素が多様な影響を受けたことを示しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCAの結果によれば、PC1が75%の寄与率を持ち、主要な変動要因を占める。これは一つの主要な要因（例えば、政策イベントや社会変化）がデータの大部分の変動を説明できることを意味します。PC2の寄与率がかなり低いため、それにより少数の追加要因が小さなばらつきを引き起こしている可能性があります。
総合的に見て、WEIスコアの上昇は、主に社会的側面からの影響が大きく、それに伴う個人的な要因の改善も相まって、全体としてのウェルビーイングの向上
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、このグラフから得られる詳細な分析です。
1. **トレンド**
– 初期のデータ点から、ある程度の増加傾向が見られますが、すぐに値は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点には異常値としてマークされています。それらは主に予測の不確かさ範囲内に留まっているようですが、一部はこの範囲から外れています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、一定の範囲を中心に散らばっています。
– 予測は3種類の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれ異なる予測パターンを描いています。特に、ランダムフォレスト回帰が高い値に維持していることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと複数の予測モデルの結果を比較することで、どのモデルが実データに最もよく合うかを検討できます。それぞれの予測モデルがある期間から一致し、それ以降は大きく異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一様に分布していますが、一部異常値があります。全体的な分布から外れることなく、多くのデータ点が予測の不確かさ範囲内にあることから、モデル内での予測信頼性を一定程度確認できます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその影響**
– 異常値が少ないことから、モデルの予測はある程度信頼できると感じられるかもしれません。しかし、予測モデルが示す異なるパターン（特にランダムフォレストの高止まり）の理解が求められます。
– 社会の動向を比較的安定して反映していると考えられ、ビジネス上の意思決定のための適切な分析ができる可能性があります。しかし、異常値の原因分析が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は、7月初旬から中旬にかけて緩やかに上昇しています。その後、データはある水準で落ち着いています。
– 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基づき、緩やかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示されたデータに異常値があることがわかります。これらのデータは大半がトレンドから離れた位置にあります。
3. **要素の意味**
– 実績（青い点）は、現実のデータを示しています。異常値（黒い円）は、通常の変動範囲を超えたデータポイントを指します。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、信頼区間のような役割を果たしています。
– 紫色の線は、複数の回帰モデルに基づいた予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルのトレンドは、どれも緩やかに上昇し、同様の傾向を辿っていますが、予測の詳細や傾きはモデルによってわずかに異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは徐々に増加していますが、かなりの変動があるため、予測の信頼性はやや低下します。
– 異常値は、データの一貫性を疑わせる要素であり、原因の調査が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、このデータセットは成長や改善の兆しを示していると解釈される可能性がありますが、異常値の存在がその信頼性を低下させています。
– データが社会的な指標であれば、改善の兆しとして捉えられますが、異常値の影響を考慮し、根本的な問題の特定が重要です。
– ビジネス的には、予測の不確かさを認識し、新たな戦略や調整の必要性を示唆しています。モデルの精度向上やデータクレンジングが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は、短期間の間に変動していますが、大まかに横ばいであり、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 一方で、予測ライン（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は視覚的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の点の中で黒い縁がついている点は異常値とされ、他のデータポイントと比べて偏りがあります。
– 外れ値は将来の予測や解釈に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示しており、モデルによって予測された値と比較されます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示し、今後の予測がどれほどの変動を持つかを表します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測ラインとの間には、一部の期間で一致している部分と予測が上振れしている部分が見られます。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）のどれも、現在の実績データの変動を完全には捉えていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としてデータのばらつきはありますが、一般的に上限に近い値を求めて豚続しています。
– 各予測手法間の一貫性が取れている場合には、その予測の妥当性が高くなります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 短期間の実績データは不安定である可能性があり、予測データはその不安定性を考慮した上で取り扱う必要があります。
– 社会的に重要な指標の場合、今後の対応策を講じる上で予測の不確かさを理解することが重要です。
– ビジネスや政策策定において、この種の情報はリスク管理や戦略策定に寄与するかもしれません。例えば、大きな外れ値が頻出する場合、その裏にある要因を分析する必要があります。
### 総括
このデータをもとにした判断は、将来に向けた対応策を講じる上で社会的またはビジネス的な決定に大きな影響を与える可能性があります。データの変動と外れ値を慎重に分析し、予測の不確かさも考慮することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は最初の数日間でわずかな変動を示していますが、その後はほぼ一定しています。
– 予測データはモデルによって異なります。線形回帰と決定木回帰は一貫して水平、ランダムフォレスト回帰は少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間に外れ値がいくつか認められます。これは特異的なイベントか、データの不正確さを示している可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 青のプロット: 実績データを表現。
– 赤のプロット: 予測を示すが、今は確認できません。
– 黒の丸: 外れ値を示す。
– グレーの範囲: 予測の不確かさを示します。この範囲内での変動は予測モデルの信頼区間に含まれることを意味します。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル間での違いが見られ、ランダムフォレスト回帰モデルが他のモデルよりも成長の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に一定の範囲内に収まっているが、外れ値があるため完全な相関を判断するのは難しいです。
6. **直感的・社会的洞察**:
– グラフからは、個人の経済的余裕は安定しているものの、予測においては今後の改善もしくは安定が予測されています。
– 外れ値の存在は、個別の突発的な経済的変動や不安要素があることを示唆しています。このため、それらの原因を調査することが必要です。
– ビジネスや社会への影響として、特に安定した水準にあるという実績が多ければ、個々の経済的安定を裏付ける根拠となりますが、外れ値に基づくリスク管理も併せて重要となります。
この分析はデータに基づく仮説であり、さらに実際の背景分析が重要です。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は基本的に一定で、約0.6から0.7の間に安定しています。この30日間のトレンドは横ばいです。
– 予測データ（紫の線）に関しては、後半で若干の上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間に何件かの異常値が観測されています。これらは異常値としてマークされていますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータであり、安定していることを示しています。
– 紫の線は予測で、異なる回帰方法を示しています。ランダムフォレスト回帰線がやや安定した上昇を示しているのが特徴です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績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**:
– 実績データは安定、予測データはそれに準じた動きをしています。実績の変動が小さいため、予測もそれほど大きくは逸脱していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の動きには相関がありそうですが、相関係数の具体的な情報はグラフからは読み取れません。
6. **直感的な洞察や社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データが安定していることから、健康状態は一定の範囲内で管理されている可能性があります。異常値が早期に検出されているので、異常への迅速な対応が可能かもしれません。
– ビジネスや社会に対する影響としては、健康予測を通じて早期介入や健康維持のための措置が計画できる可能性があります。
全体として、安定した健康状態の維持が観察されており、予測はそれを補完し、特に異常に対する敏感な対応が期待できます。
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**
– **上昇傾向**: 初期の数日間でWEIスコアは0.5から急速に上昇し、0.7を超えた。
– **横ばい**: 上昇の後、スコアは概ね横ばい状態を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にいくつかの外れ値が観察される。これらは通常の範囲を超えた心理的ストレスの異常を示唆している。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青色の点）**が示すのは、実際のWEIスコアであり、時間とともに増加している。
– **予測データ**は複数のモデルで示され、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれる。これらは実績と対比し、将来のトレンドを示唆している。
– **異常値の円マーク**は、通常のテスト範囲を超えたデータを示している。
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一致が見られ、特に初期の上昇トレンドから一定の横ばい部分までの間の予測は、実績と似たパターンを持っている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは最初上昇し、その後安定している。外れ値はこの安定期間においても若干見られる。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– **ストレスの短期間での急激な上昇**は、何らかの環境的または社会的要因によって引き起こされている可能性がある。
– ビジネスや社会においては、ストレス管理の必要性を示唆し、職場環境や生活習慣の改善が重要とされるかもしれない。
– **予測モデルの精度**は、今後のストレス管理における予防策の計画に寄与する可能性がある。
このデータは、個人の心理的ストレスの変動を理解し、改善策を立てるための有効な情報を提供していると考えられます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/社会_personal_autonomy_scatter_30日間_20250709094958.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の数日間で上下変動しており、徐々に安定するように見えます。
– 予測データ（紫色の線）は、比較的一定の高いレベルを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの外れ値（黒い円）が見られます。これらは基準値から大きく離れている点を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績の実測AIデータを表し、データの変動を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲に収まるかを評価できます。
– 紫色の線は予測モデルのOutput（線形、決定木、ランダムフォレスト）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の間には乖離があります。予測データは非常に安定しており、実績データの変動をあまり考慮していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のところ、実績データと予測データの間には明確な相関関係は見られません。特に、実績データの変動性は予測されていなかった可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データの変動性とそれに対する予測の安定性の間にはギャップがあります。これは予測モデルが実際の状況の変動を捉えきれていない可能性を示唆します。
– 予測の精度を向上させるには、モデルの改善やデータの質の向上が必要です。社会的な公平性を評価する場合、これらの不一致は政策立案や意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド：**
– 実績データ（青色）には目立つ全体的な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（線状）は特定のモデルに応じて異なり、線形回帰と決定木回帰は比較的一定ですが、ランダムフォレスト回帰が一部上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値：**
– データポイントの一部が黒い円で囲まれており、異常値として識別されていますが、大部分はそれらの範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形：**
– 青い点は実績AIによる実績データを表しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測データを示しますが、データポイントが見当たりません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、全体的に狭い範囲で変化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **モデルの比較：**
– 各モデルの予測が異なる傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なるトレンドを持つ可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係：**
– 実績データには大きな相関関係は見られませんが、モデル間での予測の一貫性に関してはランダムフォレストだけやや異なる挙動が確認されます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的な洞察：**
– 実績データは安定しているように見え、現在の持続可能性と自治性が維持されている可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の期間や出来事により持続可能性や自治性に挑戦があったことを示唆します。
– **ビジネスや社会への影響：**
– 非常に狭い予測の不確かさの範囲は、モデルの信頼性を示しており、予測が合理的な範囲内であることを表しています。
– 異なる予測モデルによる傾向の違いは、将来の計画策定において複数の見解を考慮することが重要である可能性を示唆します。
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:
このグラフは、30日間の社会基盤・教育機会に関するWEIスコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、2025年7月初頭から中旬にかけて0.6から0.8の範囲で増減しています。
– その後、データはほぼ横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は明確には見られませんが、黒い円で囲まれたデータポイントは異常値として示されています。これは予測されなかった値を示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AIによる実際のスコア。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測スコアで、ほぼ横ばいで一定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）は、実際のパフォーマンスが予測とどの程度一致しているかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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、比較的一定の値を予測していますが、実績データとは若干の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間に大きな相関は見られませんが、長期的な傾向では予測値に収束していく可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人間はこのグラフから、「予測モデルの精度向上の必要性」や「データの安定したパフォーマンス」を考えるかもしれません。
– 社会基盤や教育機会の強化により、長期的な基準の安定化が期待されます。
– 短期間での変動が少ないため、外部の影響や政策変更が将来の急激な変動を引き起こす可能性があります。
このグラフは、将来の予測精度を高め、実績とのギャップを埋めるための重要なインサイトを提供しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ** (青いプロット) は、7月初旬に開始し、高いレベルでやや減少あるいは横ばい。
– **予測データ** (緑、紫、ピンクの線) は、全体的に横ばいで安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの外れ値が存在するが、異常値として示されすぐに元の範囲に戻る傾向が見られる。
### 3. 各プロットや要素
– **青色プロット**: 実績データを表し、WEIスコアの実績値。
– **黒丸の外れ値**: 実際の値の中で予期しない変動を示す。
– **予測線**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰を用いた予測で、それぞれ異なるモデルに基づく予測を表している。
### 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ラインは全体的に一致しており、現状のトレンドが予測でも続くと期待されている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、短期間での変動はあるが比較的一貫しており、予測値と強く一致している。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**: WEIスコアは安定しており、予測も同様に安定していることから、短期的にはトレンドが継続するとみられる。
– **社会・ビジネスへの影響**: 社会的な安定性や多様性および自由の保障が強化されている可能性があり、さらなる政策支援や企業の取り組みがこの状態を保持するために重要であると予想される。
全体として、グラフは現在の社会状況が安定しており、未来の見通しも明るいことを示しています。これらの指標に基づいて、さらなる施策や企業戦略が立てられるべきでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体としての長期的な上昇/下降傾向は見えませんが、一部の時間帯でのWEIスコアの変動は明白です。
– 各日とも時間帯により異なる色が表示されており、目立った周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と8日は高いスコア（黄色から薄緑色）が観察され、その他の日とは異なる一過性の増加が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はHEATMAPのスケールバーに基づき、スコアの高さを示しています。紫が最低スコア、黄色が最高スコアを表しています。
– 時間（7時、15時、など）ごとの変動が日により大きくなっていることが見て取れます。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 特定の日時において同じ傾向が複数時間帯に観察されることはなく、時間帯ごとの独立した動きが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や特定の日付での高スコアが、他日に比べて顕著であり、この期間における特定のイベントや外部要因が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯でのスコア上昇は、例えば社会的なイベントや時事ニュースの影響を受けた可能性があります。
– ビジネス面では、特定の時間や日付に合わせたプロモーション活動が効果的である可能性が考えられます。
– 社会的には、これらの動きが重要な問題やトピックに対する一般市民の関心度を示している可能性があります。
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:
以下の点について解説いたします。
1. **トレンド**: 全体として、2025年7月1日から7月9日までの期間における個人WEI平均スコアは、時間帯によって異なり、徐々に上昇する傾向が見られます。特定の時間帯（特に8時や16時）は、後半にかけて色が明るくなっており、スコアが向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**: 7月9日の23時において、スコアが急激に上昇しているのが目立ちます。この時間帯だけ色が黄色に近づいており、他の時間帯よりも大幅に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**: 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、濃いパープルから明るい黄色に向かうにつれてスコアが上昇しています。色の変化はトレンドの強弱を直感的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**: 時間帯ごとにスコアのトレンドが異なることがわかります。特定の時間（特に8時と16時）は変動が少なく安定しているが、23時にかけて劇的に変化する様子が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**: 特定の時間帯においてスコアが急激に上がっている点から、外部要因（例：社会的イベントやニュース）が影響している可能性があります。また、異なる時間帯間のスコアのばらつきが小さいことから、全体的には安定してい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**: このグラフから、人々の活動が特定の時間帯に集中し、その結果として高いスコアを生んでいる可能性が考えられます。ビジネスにおいては、特に23時ごろにマーケティング活動やイベントを集中させることで効果が得られるかもしれません。また、スコアの安定した時間帯（8時や16時）は、通常業務や定期的な交流を促進するのに適した時間として活用できるでしょう。
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:
以下は、提示された時系列ヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、日付ごとに異なる時間帯（7時、8時、15時、16時、19時、23時）でのデータが色で示されています。
– 日付が進むにつれて、時間帯ごとに色が変わる様子があります。特に7月6日以降は、7時や16時に明るい色（高スコア）が多く見られ、上昇傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて、特定の時間帯で色が劇的に変わっている（特に16時と23時）。この期間は急激なスコアの変動が起きていると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高さを示しており、明るいほど高スコア、暗いほど低スコアを意味します。
– 各日付と時間帯の交差点が個別のヒートマップエントリを示し、その特定の条件下での平均値の高さを視覚的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色の変化が異なり、特定の時間においてスコアが一貫して高い、あるいは低い場合がある。このことから、異なる時間帯で異なる活動や状況が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯で明るい色が多く見られる日は、何らかのイベントや活動が増加している可能性が考えられます。
– 特に一部の期間では時間帯によってスコアの波が見られ、これは特定のダイナミクスの影響を受けている可能性があります。
6. **直感とビジネス/社会への影響に関する洞察**:
– 人々はスコアの色の変化から、社会的活動がどの時間帯に活発になっているかを直感的に理解できます。
– 明るい黄色の出現は、該当する時間帯に元気がある、または活動的である社会の状況を示している可能性があります。企業や機関はこれを利用して、マーケティングやリソースの最適化を図ることができるでしょう。
全体的に、ヒートマップを活用して、どの時間帯が特に活動的なのかを把握し、その社会的背景や要因を分析することが重要です。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データを示していないため、上昇や下降などのトレンドは直接分かりません。ただし、各WEI項目間の相関関係を通じて、一定の傾向を推測することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は、相関係数が極端に低い値として現れます。このヒートマップでは、ほとんどの相関が高いため、目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、対応するWEI項目間の相関係数の大きさを示します。赤い色は正の強い相関（1に近い）、青い色は負の相関（−1に近い）を示し、灰色に近いものほど相関が弱い（0に近い）ことを示します。
4. **関係性**
– 個人WEI平均と総合WEIの間に非常に高い相関（0.92）があり、個々のWEI項目が総和に寄与していることが示唆されます。
– 社会WEIの各要素（公平性、持続可能性、共生）は、他のWEI平均と比較的高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（共生、多様性: 自由の保障）は、他の項目全般と高い正の相関を持っています（特に個人WEI：経済的余裕とは0.95の相関）。
– 社会WEI（持続可能性と自治性）は、特に個人WEI平均と相関が弱く（0.62）、この分野が個人の幸福感に直結していない可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 多くのWEI指標間で高い相関があるため、これらの分野が互いに影響し合っていることが示唆されます。例えば、経済的余裕が心理的ストレスや健康状態に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、特定の分野を改善する際に、他の関連する分野にも効率的に影響を与える政策を設計することが重要です。
– 教育機会の提供と経済的余裕の向上は、総合的な社会のWEIを改善するための鍵となる可能性があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアに明確な時間的トレンドは見られませんが、カテゴリ間で比較すると、スコアの中央値やばらつきに違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（持続可能性と自活生）」カテゴリに複数の外れ値があります。一方、他のカテゴリでは、一般的に外れ値は少ないか存在しません。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も注意すべき外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱（四分位範囲）はデータがどの程度広がっているかを示し、線（ヒゲ）はデータの全体的な範囲を示しています。
– 各ボックスプロットの色の違いは、おそらく異なるWEIカテゴリを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしてよりも、異なるWEIカテゴリの比較がメインです。したがって、直接的な時間関連の関係性はみられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（社会基盤、教育機会）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のスコアが高く、範囲が狭いことから、これらのカテゴリは比較的安定しており、他のカテゴリよりも高い水準にあることがわかります。
– スコアのばらつきが大きいカテゴリは、「個人WEI（経済状況）」や「個人WEI（心理的ストレス）」であり、社会や経済環境の影響を受けやすいと考えられます。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 人間は「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のスコアが安定して高いことに安心感を覚える可能性があります。これらの要素が強固であることは、社会の基盤がしっかりしていることを示しています。
– 外れ値の多いカテゴリは、改善が求められる分野として注目されるでしょう。特に「個人WEI（心理的ストレス）」の高いばらつきは、精神的健康への対策が必要であることを示唆しています。
– また、「社会WEI（持続可能性と自活生）」内の外れ値は、さらなる社会的支援や政策の改良が求められる可能性があります。
このような情報は、政策決定や社会的プログラムの改善に重要な洞察を提供できます。
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、社会カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しており、30日間のデータを元にしています。
1. **トレンド**:
– データポイントが全体として横に広く分布しており、第1主成分と第2主成分の両方において特定の上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– 肉眼では明確な周期性も見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の0.3付近と第2主成分の0.15付近に目立つ外れ値があります。
– 第2主成分の-0.15付近にも目を引くデータポイントがありますが、これは他の多くのポイントとは異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 棒グラフや色の変化がないため、各プロットは単に2つの主成分間の関係を示していると考えられます。
– プロットの密度は低く、データポイントの分散が示された要素の中で比較的一様に分布しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列に基づく明確な関係性はこのプロットから直接は見えません。
– 各プロットの位置に時系列的な序列は特に示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は見られないが、データポイントは全体として横に広く分布し、各主成分軸に対してほぼランダムに散在しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– この分析は直感的に変動や外れ値を把握するためのものと捉えられ、異常値が示す現象を特定・分析することに向いています。
– ビジネスや社会の文脈においては、外れ値が示唆する特異な行動や出来事を調査し、それに基づいて変革や施策を実践するためのきっかけになる可能性があります。
このグラフからは、全体的な特徴を把握する以上の具体的な行動を取るためには、別の種類の分析や追加のコンテキストが必要であると考えられます。
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。