📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
以下は、提供されたデータに基づく360日間のWEIスコアにおける主要な傾向、および各詳細項目に焦点を当てた分析です。ここは特にWEIスコアの推移に重点を置き、その背景にある可能性のある要因について考察しています。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 提供されたデータから、最小値は0.625（2025-07-02）、最大値は0.88125（2025-07-07）となり、一般的な範囲は0.68から0.88の間で推移しています。全体的に見て、初期の日付から日を追うごとに上昇傾向が見られます。特に、7月6日から9日にかけてスコアは急激に上昇し、これは異常値としても検出されています。
### 異常値
– 複数の異常値が検出されており、特に7月2日、6日、7日、8日、9日における総合WEIスコアの急激な変動が目立ちます。これらは、短期間での社会的イベント、経済的変化、政策の転換など、急激な環境変化が与えた影響の可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差(STL)結果
– 長期的なトレンドは上昇傾向にありますが、その中で短期間の季節的な変動も観察されています。ただし、残差成分が不明瞭であるため、短期的な予測には難しさがあることが示唆されます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**より、社会WEI平均と持続可能性、自由度と自治の項目間で強い正の相関が見られます。これは、社会的安定性が持続可能性と自由度の向上と深く関係していることを示しています。また、心理的ストレスと他の個人系ウェルビーイング指標間の負の相関は、ストレス増加が全体的な個人WEIの低下に寄与する可能性を示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、全体的なばらつきが項目ごとに異なり、特に個人WIの中で経済的余裕と健康状態が比較的小さい範囲での変動を示しています。これらは中央値が安定していることを示し、一部に外れ値が見受けられます。これらの外れ値が、異常として検出された日付と一致している場合があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、最も高い寄与率を示す第1主成分（PC1: 76%）が全体の変動の大部分を説明しています。これは主に社会的要因（社会WEI平均の変動）がWEIにおいて主要な影響要因として働いていることを示します。
### 総合評価
– 提出されたWEIデータには、明確に浮き彫りになる時系列的な上昇トレンドと、社会的要因の影響が色濃く見られることがわかりました。また、異常値が多く検出された期間は、特定の社会的、経済的状況がWEIに強い影響を与えている可能性が示唆され、これが政策的な介入を通じて増強または緩和された可能性を考慮する必要があります。
この分析を通じて、ウェルビーイングが取り巻く現実的な環境の理解を深め、将来的な改善策の検討に役立てることができると考えます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの開始時（2025年7月頃）には、WEIスコアが約0.8付近で比較的安定していますが、急激に上下する傾向があります。
– 時間が経つにつれて、スコアは全体的に安定して0.6付近に落ちています。
– 後半（2026年頃）の予測は、上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、黒い丸で示された異常値があります。これらは他のデータ点から外れており、異常な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実績データ（実績AI）を示しています。
– 赤い×印は、予測されるデータを示しています。
– 緑の小さな点は前年の比較AIによるデータです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σによるものです。
– 紫やピンクの線は様々な回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）での予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間にはズレが見られ、予測モデルによる予測と異なっています。特に決定木とランダムフォレスト回帰は現実のデータより高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、全体的に安定しているものの、異常値の存在から予測難易度が高いことが示唆されます。さまざまな回帰モデルによる予測の分散は、モデルの不確実性を反映しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の段階で発生したデータの急激な変動や異常値は、社会的な出来事や政策変更、外部ショックなどが影響した可能性があります。
– 予測モデルによる異なる予測値からは、モデルの選定が結果に大きく影響することが示唆され、慎重なモデル選択と結果の解釈が重要です。
– 中期から長期的には、WEIスコアが改善する兆しがあるため、社会的にポジティブな影響が期待されるかもしれません。
このグラフは、短期的な変動と長期的な成長見通しをバランスよく示しており、社会政策やビジネス戦略において重要な判断材料を提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、実績のWEIスコアは0.6から0.9まで上昇しています。決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線も明確に上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がいくつか観測されていますが、これらは全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
– 急激な変動は見られず、全体として比較的滑らかな上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績、赤色の点は予測です。予測値と実績の間に大きなずれは見られません。
– 過去の実績（緑色）は、現在の実績と概ね一致しており、一貫性があります。
– 異常値（黒い丸）は青色の実績の近くに分布していますが、特異的な傾向は示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には強い相関があり、全てが上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは時間とともに一定のペースで上昇しており、分布は比較的均一です。
– 異常値が観測されていますが、その数は少なく、全体のトレンドを大きく変えるものではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、このデータはWEIスコアが堅調に成長していることを示唆しています。これは、対象の人物やグループが社会的に良好な活動を続けていることを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会の観点から、予測モデルが実績に近い値を示しており、予測の信頼性が高いことがわかります。これは、計画策定やリソースの配分において重要な指針となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績のデータポイント（青色）が集中しており、全体としては横ばいになっています。
– 右側には前年度のデータ（緑色）が見られ、こちらも全体として大きなトレンドはなく安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒色の丸で示されており、8つのデータポイントが特定されています。これらは特定の期間に急激な変化があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIの数値を示し、安定したスコアを示しています。
– 緑色の点は前年度（比較AI）のデータで、過去の動向を示しています。
– 予測のデータポイントは含まれておらず、予測手法の線（紫色）も展開されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間であるにも関わらず、実績データと前年度データは、互いに対して関連性が薄いように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度データはいずれも0.6から1.0の範囲内に存在しており、両者の間に強い相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、安定したパフォーマンスが維持されていると読み取れます。異常値の存在は一時的かもしれませんが、社会的イベントや構造変化によって引き起こされる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、この安定性は安心材料である一方で、大きな発展や変動は見込みにくいと考えられます。異常値に対する調査は、潜在的なリスクや新しい機会の発見に繋がるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフには、WIEスコアのデータポイントが限られた期間に集中して表示されています。2025年7月からのデータは実績としてありますが、その後のデータはありません。予測線がいくつか示されており、緩やかな上昇を見せていますが、その後の実績が示されていないため、トレンドの予測のみに頼っています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 最初の数データポイントに異常値のマークがありますが、その後のデータにはそのような異常状態が見られません。特に、明確な急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、時期が限られています。
– ピンク色と紫色の線は、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）を示しています。
– 緑色のプロットは昨年のデータを示し、現在の経済余裕スコアの評価に役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが異なる方法で示され、それぞれの予測方法においてわずかに異なる傾向を示しています。ただし、実績に対する長期的な時系列データが不足しているため、予測の信頼性を高めるためにはさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測には大きな差はなく、概ね類似した分布を見せています。相関関係について具体的な分析は困難ですが、各モデルがほぼ一貫した予測を出していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 短期間に集中する実績データは、長期的な経済的余裕を評価するには不十分であり、さらなるデータ収集が重要です。
– ビジネスや社会において、予測が異なるモデルによって提供されているため、先行するデータを用いた計画の策定やリスク管理が不可欠です。特に外れ値の存在は、予測のリスクを示唆する可能性があり、それに対応する準備が必要です。
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**
– 全体のトレンドを見てみると、最初の数か月において実績データ（青色）が0.8付近で安定しています。しかし、途中からデータの予測部分（異なる予測モデルによる線）が表示されています。線形回帰予測は緩やかな上昇を示し、一方で決定木回帰とランダムフォレスト回帰は異なるパターンを示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値が存在します（黒い丸）。これらは劇的な健康状態の変化を示すものかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実際のデータを示しており、紫色や緑色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲で、xAIによって示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、各モデルが異なる仮定やデータ特性を基にしてい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定していますが、予測モデルは長期的な上昇または変動を示唆しています。特に、ランダムフォレストは変動が大きく見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 健康スコアの安定性は良好な兆候ですが、予測モデルの差異は様々な外部要因が健康状態に影響を与える可能性を示唆しています。社会的な観点からみると、健康管理の方針や介入策を検討する上で、複数の予測モデルを比較することが重要となるでしょう。
総じて、このグラフは個人の健康状態を予測するために、多様なアプローチを用いる必要があることを示しています。また、外れ値や予測の変動は注意深く分析する必要があり、予測結果を基に迅速な意思決定が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の日付で実績データ（青いプロット）は比較的高い値を示しており、その後、異常値（黒い円）を含むいくつかの高低の変動があります。
– 予測モデルによる線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は初期値を基に、今後のトレンドとしてやや上昇または安定傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される外れ値があり、これらは一時的にストレスが非常に高まったことを示しています。
– 初期のデータは変動が見られる一方、後半のデータは落ち着いているようです。
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、一般的なストレスレベルを表しています。
– 異常値（黒い円）は、予測と比較して著しく異なるデータを示しています。
– ピンク、紫、灰色の線は異なる予測モデルによる予測であり、これらは将来のトレンドや変動を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年の比較（緑色のプロット）の間には明確な関連性はありませんが、緑色のプロットは過去のデータからの類似点を暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは広範な変動を示し、外れ値が頻繁に発生しています。
– 後半のデータは安定しており、それにより推測される将来的なストレスの安定化が示唆されています。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– このグラフを見た人は、初期の不安定な変化から将来の安定したストレスレベルへの移行を感じ、ストレス管理が効果を示していると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、効果的なストレス管理や介入策が導入されている可能性が考えられ、これは職場環境の改善や個人の健康の向上につながる可能性があります。
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:
以下は、このグラフに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 最初の部分は評価日が狭く、比較的安定していることが見られます。後半に大きくスコアが上昇していますが、この部分は来年の予測です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のセクションには異常値が存在しますが、全体的には安定しています。急激な変動はあまり見られません。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑色の点は前年のデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、XAI/3σに基づいています。
– 色別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）の予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 予測データ（Xマーク）は実績値とほぼ一致しており、予測精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は非常に密接に関連しています。予測の不確かさ範囲も全体的に狭いです。
6. **人間が感じる直感と影響**:
– 人々は過去の実績に基づいて安定した自由度と自治を感じるかもしれません。しかし、このグラフが予測しているように将来的にスコアが上昇することで、より高い自由度を享受する可能性があります。
– ビジネスや社会の面では、アルゴリズムの予測の精度が高いことから、政策や戦略の策定に対する信頼が高まる可能性があります。
この分析は、予測が現状にどのように影響を与えるかや将来的な動向を理解するための基盤となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフに示されている「実績AI」のデータは、時間が進むにつれて特に大きな変動が見られない横ばいの状態です。ほかの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインは、現時点で具体的な数値は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの中には「異常値」としてマークされた点があり、他のデータポイントからは離れた位置にあります。特に開始時点付近で見られ、他のデータポイントとは明確に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**:
– 「実績AI」（青い点）は過去の実績を表しており、その周囲の黒い丸は異常値を示しています。
– 「前年（比較AI）」（緑色の点）は昨年のデータを示しており、今年のデータと比較することで、年単位での変化を見ることが可能です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIデータと前年のデータを比較すると、昨年と大きな変化はないように見えます。予測モデルの結果は今後の方向性を示唆するため、新たなデータが加わるとさらなる洞察が得られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データは安定しているため、社会の公平性・公正さに対するカーブは極端な変化を示していません。異常値が浮き出ているため、データの一部に特殊な状況が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人間が直感的に得る印象は、社会の公平性・公正さのスコアが安定しており、大きな変動がないことです。異常値の存在は特定の問題や社会的イベントによる一過性の影響を示唆する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したスコアは政策や運用の持続可能性を示している一方、異常値をきっかけに潜在的な問題に対処する機会を提供します。継続的なモニタリングと解析が肝要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **前半**: 2025年7月からのデータで、実績値（青色）は比較的高いスコア（0.8以上）を示していますが、時間の経過とともにやや下降傾向が見られるかもしれません。
– **後半**: 2026年6月のデータ（緑色の前年度データ）がかなり高いスコアを維持していることから、改善が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で示されたプロットがいくつかありますが、これらは全体のトレンドから大きく外れているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績値と異常値の位置が重要。これにより、実績の正確性や異常なイベントを特定できます。
– 灰色の予測不確かさ範囲は、実績値が予測範囲内に収まっている限り、モデルの予測精度が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、異なる時点での予測を示しています。それぞれが時間とともにどのように異なる予測を提示するかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には高い一致が見られます。これは予測モデルが実績をよく捉えていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフ上のWEIスコアが高いことから、この社会システムの持続可能性と自治性が高いことが示唆されています。
– 予測と実績値が近しいため、予測モデルが安定して社会の変動を捉えていると理解できます。これにより、将来の計画や政策がより効果的に策定される可能性があります。
この分析から、持続可能な社会運営の維持と、精度の高い予測モデルの重要性が強調されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。最初は2025年中のデータで、もう一つは2026年です。この間に距離があるため、単調なトレンドは見えにくいですが、一部の2025年のデータが1に近い高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータ点にはいくつかの「異常値」が示されています。異常値の存在が示されており、特に2025年中に集中しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青色の点で表され、2025年中のデータを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」で表示されますが、具体的には示されていません。
– **異常値**: 黒い円で示され、2025年に多く観測されています。
– **前年（比較AI）**: 緑色の点で2026年のデータが表示されています。
– 薄紫からピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、2025年に該当するデータ範囲を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年のデータと2026年のデータに明らかなギャップがあります。二つの時系列データの直接的な相関は示されていませんが、2026年のデータがやや低いスコアを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータが高スコア域に集中しているのに対し、2026年のデータはややばらついているように見受けられます。
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に関する洞察**
– 2025年における高スコアと異常値の存在は、当該年に特定の出来事や施策が影響を及ぼした可能性を示唆しています。
– 2026年のデータは全体的にややバラバラであるため、前年度よりも不確実性が増している可能性があり、予測と実績の一致を慎重に観察する必要があるかもしれません。
– 社会基盤や教育機会に関する施策や政策の影響を評価する際には、これらの異常値や予測精度が重要な指標となり得ます。
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**:
– グラフ全体で、データは2つの異なる期間に分かれています。2025年7月付近には実績データといくつかの予測データが集中していますが、その後、2026年7月にかけて再び点が見られます。この区間に顕著な上昇や下降トレンドは見られませんが、2025年7月の値の集中度と2026年7月の分布の違いは注目に値します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月付近のデータには、いくつかの異常値としてマークされたデータポイントがあります（黒丸）。これによって強い変動や外れ値が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データであり、他の予測と比較する基準。
– **赤いバツ印**: 予測データで、何かしらの将来的推測にもとづいています。
– **緑の点**: 前年度のデータで、長期的傾向の比較材料として機能します。
– **色分けされた線**: 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）の違いを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なるパターンを提示しており、実績データおよび前年データと照らし合わせることで、予測の精度やモデルの適合度が観察できます。2025年7月付近の多様なモデルの出力が、モデル間の一致度や多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの密度の違いは、予測のばらつきや実施結果と予測の乖離に直接関与している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 社会的指標の変動や予測の信頼性が一目で把握でき、特に異例値や予測範囲からの逸脱は、政策上のリスクや特異な状況を示唆します。予測モデルの多様性は、異なる経済・社会シナリオの検討において有利であり、決定者がより包括的で多角的な視点から分析を行える手助けをしています。
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:
以下は、提供された社会カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 各時系列のトレンドとしては、全体的にスコアが時期により異なる場合がありますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 色の変化が連続的ではないため、顕著な周期性があるとは言い難いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で色が急に変わる箇所があります。例えば、7月6日から7月7日にかけて、いくつかの時間帯で色が大きく変化しています。これは何らかの急激な変化があったこと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**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しています。濃い色（紫〜青）は低めのスコアを示し、明るい色（緑〜黄色）は高めのスコアを示しています。
– 同じ時間内でも、日によって色に変化があることがわかります。このことから、日ごとの変動が見られると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるスコアがあり、それらが日ごとに変化する様子が示されています。特定の時間帯にスコアが上がったり下がったりすることも見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯や日にちによりスコアが変動していることから、一定の規則性は見受けられませんが、特定の時間帯で安定した色合いが見られることがあります。
6. **直感的に感じること及び社会への影響**:
– スコアが急激に変動する箇所があるため、特定のイベントや社会的出来事が影響している可能性があります。これが社会全体の指数への影響を示唆しているかもしれません。
– 時間によるスコアの変動は、人々の行動や活動のパターンと関連しているかもしれません。ビジネスでは異なる時間帯のデータを分析することで、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
このヒートマップで示される直感的な洞察は、社会的変動や行動パターンの理解に活かせ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:
以下にこのヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、特に朝と夜に強い濃淡の違いがあります。これは、特定の時間帯にスコアが変動していることを示唆しています。
– 総じて、期間内でスコアは上昇傾向にあります。特に後半に色が明るく（高スコア）なっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急に色が変わっている部分がいくつかあり、これは短期間でのスコアの急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの変動を表しており、黄色に近いほど高スコアを示しています。
– 濃い紫から青、緑、黄色へのグラデーションはスコアの低から高を示す連続的な変化を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯で色の変化が日を追う毎に一貫していることから、時間帯ごとのパターンがあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝の時間帯ではスコアが低く、午後から夜にかけて上昇する傾向があるようです。
– スコアの高い時間帯があるということは、個人の活動や社会的な行動が特定の時間に活発になる傾向がある可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップから、特定の時間帯における個人の活動や社会的エンゲージメントのピーク時間が明らかになる可能性があります。
– 例えば、市場調査や公共サービスの提供時間帯を見直す際に有用な情報となるでしょう。
– スコアの傾向が分かることで、より効果的な資源の投入や施策の計画が立てやすくなります。
この分析は、特定の時間帯に注目することで、ビジネスや社会活動の最適化に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは、社会カテゴリのWEI平均スコアを示しています。以下に分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって異なる変動パターンがあります。
– 全体的に、7月7日から9日にかけてスコアは高まっていることが見受けられます（緑から黄色への変化）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から3日の16時と19時に一時的な低スコアの領域が見られます（紫色）。
– これによって、7月1日と2日におけるスコアの急激な低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを表し、紫が最低、黄色が最高を示しています。
– 色の変化は、特定の時間帯におけるスコアの変動を示しており、10時と16時から19時の時間帯に注目すべき変化があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7月5日以降、一定の時間帯（特に16時と19時）でスコアが上昇傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動は、何らかの外的要因や周期性に関連している可能性があります。
– 日中の特定の時間でのスコアの上昇は、活発な社会活動やイベントと相関しているかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間は、7月1日から3日の低スコアを特に注目し、何が原因だったのか検討するでしょう。
– 高スコアの時間帯はポジティブな社会活動の指標であり、例えばビジネスのピーク時間と関連しているかもしれません。
– このデータは、社会の活動パターンの分析や、それに基づいた戦略立案に役立つでしょう。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯における社会スコアの動向を視覚的に把握するのに役立ち、社会やビジネス戦略の策定に貢献する可能性があります。
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:
ヒートマップの分析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには時系列のトレンド情報は含まれていませんが、各項目の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体に外れ値はありませんが、特異な相関（非常に低い相関など）は赤や青の強い色で際立って表示されるため、注目ポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、項目間の相関強度を示しています。赤は正の強い相関、青は負の相関、白に近いほど相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は高い相関を持っています。これは、個々の要素が総合的な評価に強く影響していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は非常に高い相関を持ち、心理的健康が身体的健康と密接に関連していることを示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と高い相関を持ち、この要素が社会的評価に広く影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を示す項目間の関係性から、特定の要素の改善が他の要素にもポジティブな影響を与える可能性があります。たとえば、心理的ストレスを軽減することで健康状態が向上し、結果として社会全体の幸福度を高めるといったシナジーが考えられます。
– 社会的政策やビジネス戦略において、関連性の高い項目に対する集中的な取り組みが有効である可能性があります。
このように、このヒートマップは、社会的および個人的な要素がどのように関連し合っているかを理解し、それに基づいた効果的なアクションへ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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは、ほぼ一定の区間で分布しています。全体としての顕著な上昇や下降のトレンドは見られませんが、各カテゴリの中央値や分布範囲に多少の違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI平均」や「個人WEI平均」では外れ値が観察されます。これにより、これらのカテゴリで異常なデータポイントが存在することが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱の長さは第1四分位数から第3四分位数までのスコアの範囲を示しています。短い箱はデータが集中的に分布していることを意味し、長い箱は多様なスコアを示します。
– 各カテゴリーの色の違いは視覚的に区別されており、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**:
– グラフは時系列データではありませんが、同じ期間（360日間）に渡る異なるカテゴリのスコア分布を比較しています。それぞれのカテゴリが異なる社会的側面や個人の状態を表していることから、統一的な傾向や相関性を分析することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリ（例:「社会WEI（統治）」「社会WEI（生態系）」）が比較的広い分布を示しており、スコアの多様性があることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– グラフからは、多くのWEIカテゴリが中程度から高いスコアを持つことがわかり、これは社会的にポジティブな傾向を示しています。外れ値の存在は、一部の社会的または個人の課題を浮き彫りにする要因ともなります。
– ビジネスや社会への影響として、このデータは社会政策の改善や個人の幸せの追求に向けた取り組みをサポートする情報源として活用できます。例えば、外れ値の原因を調査することで、社会の弱点を特定し、それに基づく改善策を講じることが可能です。
全体として、データは社会的および個人のウェルビーイングの多様性を示しており、特定のエリアにおける改善の可能性を探るための有用な視点を提供します。
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、主成分分析（PCA）を用いたデータの可視化です。この方法を通じて、データ内の変動要因がより理解しやすく表示されています。以下に、特定の特徴とそこからの分析を示します:
1. **トレンド**:
– 散布図には特定のトレンドはありませんが、データが広く分散しています。第1主成分と第2主成分の両方に広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左上と中央下部に位置する点は、他の点群から離れており、外れ値を示している可能性があります。これらは他のデータと異なる特性を持つ要素かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、観察されたデータの個別の観測値を表します。それぞれの点の位置は、2つの主成分（第1主成分と第2主成分）によって特徴づけられています。第1主成分の寄与率が0.76と高く、主要な変動因子であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列の関係性はこのグラフからは把握できませんが、データ全体のパターンや共通の傾向は観察できます。各成分間の非同期性は強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1成分と第2成分から見ると、全体的な相関はあまり強くありません。点は広範囲に分散しており、明確な直線的な関係は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータから直感的に感じるのは、特定の要素（例：社会的要因や経済的変動）がデータの分散に影響を与えている可能性があるということです。
– 企業や社会においては、データの散らばり具合から複数の要因が影響を及ぼしており、統合的なアプローチが必要であることが示唆されます。また、外れ値を詳細に分析することで、新たなインサイトを得る機会があるかもしれません。
この分析により、どのような要因がデータに重要な貢献をしているのか、また異なるデータ間の潜在的な関係を解明するための手がかりを得ることができます。
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。