📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータから以下の分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: この期間の総合WEIスコアは、緩やかに上昇傾向にありますが、7月1日から7月3日付近では短期間の顕著な変動が確認されます。この変動はおそらく異常値として報告されたスコアに起因します。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに、初期の一部に不安定な変動がありますが、後半にかけて持ち直し、安定して高水準を保つ傾向に見られます。
### 異常値
– 複数の日付において異常値が検出されています。特に7月初旬に集中しており、この期間に何らかの社会的または個人的な変化があったと推測されます。このような変動は、例えば経済的なショックや社会的イベント、法制度の変更などの影響を受けた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解のトレンド分析**: 数据が示す通り、中期的にスコアが上昇する傾向があります。
– **季節性**: 日ごとに一定のパターンが見られるが、特に顕著に変わるような季節性は少ない。問題がある期間にのみ変動が顕著。
– **残差**: 説明できない急激な変動が一部確認でき、これは特定のエピソードによる影響と考えられる。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関を見ると、特に「個人の経済的余裕」及び「健康状態」と「心理的ストレス」の相関が強く見られます。これは、経済状況や健康状態が精神的なストレスに直接影響を与えていることを示唆します。また、社会的要因では「公平性・公正さ」と「持続可能性」の間にも強い相関が見られ、政策面や制度的枠組みが影響を与えていることが考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 個人及び社会のWEIスコアが通常範囲内で大きな偏りがないことを示しています。不均等性がないと言えますが、いくつかの外れ値は注意が必要です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率: 74%）**は、データの大部分の変動を説明しており、個人と社会の要因がこの主要成分に重要な影響を持っています。これは、個々の生活の質と社会インフラや制度の質が相互に影響し合っていることを示唆します。
– **PC2（寄与率: 7%）**は、比較的小さい影響ですが、独立した要因として存在している可能性があります。これはニッチな要因、例えば特定の文化的要因や地域的な独自性を示している可能性があります。
### 結論
全体として、WEIスコアは期間中に改善傾向を示していますが、特定の変動や一部の異常値には、経済情勢や社会イベントが影響している可能性があります。特に、個人の精神的・経済的な面と社会の公平性や持続可能性が密接に関連しており、これらが個人的な幸福感や社会的安定性に与える影響は無視できません。このような洞察は政策立案者やコミュニティリーダーにとって貴重な情報を提供し、社会改善のための方向性を考える上での基礎となるでしょう。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇傾向**: データは時間が経過するにつれてWEIスコアが徐々に上昇している可能性があります。
– **周期性の欠如**: 明確な周期的なパターンは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期段階での一部のデータは異常値として記録されていますが、その後のデータでは見られません。
– **急激な変動**: 中間の時期では比較的安定した傾向が見られますが、その後段階で増加が見えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い円）**: データの開始時に実際の値がプロットされています。
– **予測（Xマーク）**: 初期の実績データから次の予測値が示されています。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲を外れたデータポイントであり、注意が必要です。
– **前年（緑の円）**: 昨年の同時期のデータが緑色でプロットされ、前年と今年の比較を可能にします。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデル間の差異**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は微妙に異なる傾向を示しています。特定の回帰モデルが他のモデルよりもより良い予測を行っている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **正の相関**: 初期の実績データとその後の予測データに一定の相関が見られます。
– **分布**: データポイントの分布は、期間の後半に向かって集中しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– **社会の成長**: データの上昇傾向は、特定の社会的要因の成長や改善を示唆している可能性があります。
– **モデルの信頼性への洞察**: 複数の予測モデルの比較は、それぞれのモデルの精度と適用可能性について重要な洞察をもたらします。
– **改善の必要性**: 初期の外れ値や急激な変動に対する対策が今後のデータ収集や予測において重要となります。
このグラフを通じて、社会の進展やその分析におけるモデル選択の重要性について考えることができます。バランスのとれたモデル選択が、より良い意思決定に繋がることが予測されます。
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:
1. **トレンド**
– グラフ内の実績データ（青いプロット、およびその他の既存のデータポイント）は、特定の期間に集中して表示されており、急激なトレンドの変化は見られません。しかし、３つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ（黒い円）は「異常値」として識別されています。これは、他のデータポイントと大きく異なるため注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各データポイントの色と形状は異なる予測アプローチに関連付けられています。実績データは青、異常値は黒、過去のデータ（比較AI）は緑で表示されています。
– 予測範囲は灰色の範囲として示されており、モデルの不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルより高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点でのデータでは、明確な相関関係は示されていませんが、予測モデル間の一致度や異常値の頻度を調べることができます。
6. **直感的で社会的な影響に関する洞察**
– 異なる予測モデル間の結果のバラつきは、使用するモデル選択が重要であることを示唆しています。ビジネスにおいては、信頼性の高いモデルを選択することが重要です。
– 異常値の存在は、いかなる異常なイベントまたはデータ収集の誤りがあるかもしれないことを示します。これは、注意深く評価する必要があります。
– 過去のデータと現在のパフォーマンスを比較することで、改善の機会を見つけることができる可能性があります。
今後の調査や分析では、より多くのデータと洞察を得るために、異常値の検証や予測モデルのさらに詳細な評価が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の社会WEIスコアは非常に高く（約0.9-1.0）、その後のプロットを見ると急激な下降があります。
– 終盤にかけて、予測データは比較的0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には、異常値として識別されるプロットが多く見られ、予測値と実績値との乖離が明瞭です。
– 特に、初期の実績データの中には33σ範囲を逸脱した外れ値があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の実績データと予測（赤いプロット）は乖離しており、初期の予測モデルが実績を反映しきれていない兆候があります。
– 予測の幅が徐々に狭まり、より安定していることから、予測モデルが時間とともに精度を増していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」であり、一貫して安定したスコアを示しているが、新たな予測モデルとの直接比較は難しい様子です。
– 予測線は直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルを示しており、異なるアプローチの結果を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期予測データは実績から乖離していますが、時間とともに予測の範囲が絞られ、相関が向上している可能性があります。
– 濃い緑色の分布は将来の条件に対する期待値を示し、予測が安定していることを示唆します。
6. **直感や影響に関する洞察**
– 初期の混乱から、予測の精度向上が見られ、人々やビジネスに対して、AIによる予測の信頼性が増しているという感覚を与えるでしょう。
– 初期の不確実性と実績との乖離は、モデルの改善が必要だった時期を表しており、その後の安定期は、社会やビジネスの意思決定においてAIがより良いパートナーとなる可能性を示唆しています。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは、最初の部分では安定していますが、その後急激に上昇しています。特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値（黒円で強調されています）が存在します。これらは異常なイベントやデータの誤差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**:
– 青のプロットは実績（実際のデータ）を示しており、過去の実績と予測の比較が可能です。
– 緑の点は前年のデータを表していますが、本年の実績よりも低い位置にあるようです。
– ピンク、紫、青のラインは異なるモデルによる予測を示し、それぞれ異なる予測方法が異なる結果をもたらしていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルの予測結果がそれぞれ異なりますが、全体的には同様の方向に進んでいます。ただし、ランダムフォレスト回帰は他の手法に比べてより急激な変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時系列データ間には一定の相関が見られるものの、特に初期の期間では実績と予測に乖離が見られます。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 初期の安定した動きから急上昇への変化は、将来的な経済的な余裕の向上を示唆していると直感的に感じられます。これは個人の資産増加や収入向上を示している可能性があり、消費や投資活動を活発化させる要因となります。
このように、異なる予測手法が提供する情報を活用し、個人の経済的余裕の変化を分析することで、より正確な意思決定を支援することが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体的なトレンド**: 実績（青）は全体を通して比較的安定していますが、予測（赤）は異なる回帰手法によって異なる動きを見せています。
– **予測の違い**: 線形回帰（シアン）と決定木（紫）は比較的安定しているが、ランダムフォレスト（ピンク）はより変動が大きく、外れた結果を示し得る可能性を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の方にいくつかの異常値（黒縁の円）が見られます。これらは他のデータポイントとは大きく異なります。
– ランダムフォレストの予測は大きな変動を示し、外れ値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色の使い方**: 各予測手法が異なるラインで表現され、比較が容易です。
– **密度と分布**: 実際のデータポイントが左側に集中し、予測は右側に広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は実績データに基づいており、それぞれの手法が実績データにどれだけ近いかが評価の対象です。
– 前年データ（緑色）は実績とおおよそ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 手法間の予測結果の一貫性や相違を比較することができます。線形回帰と決定木の結果が比較的一貫しているのに対し、ランダムフォレストの結果はより多様です。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 実データに対する予測の多様さは、健康状態の評価や予測に複数のアプローチが必要であることを示唆しています。
– 経営や政策決定においては、複数のモデルによる予測を考慮し、最も適した手法を選択することの重要性が強調されます。これは特に健康管理と予防医療の文脈で役立つでしょう。
このグラフは、異なる予測手法の特徴とその適用可能性について示唆を与え、より良い予測モデル構築のための基礎資料となり得ます。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列データを360日間にわたって表示しています。以下にこのグラフの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは実績（青色）で、スコアは0.6付近に集中しています。
– その後、数値がばらつき、予測（赤色の×）が加わっています。予測は実績より少し広い範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、異常値（黒色の円）が存在し、実績データから大きく外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を表し、各データポイントはその時点のWEIスコアを示します。
– 赤い×は予測値で、異常値の周辺に位置しています。
– 緑色のデータは前年と比較した値を示しています。高密度で狭い範囲に集まっているため、前年と比較して大きな変動は見られません。
– 紫、ライトピンク、ピンクのライン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）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は近い範囲に分布していますが、実績の一部は予測限界を超える異常値として認識されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は一定の一致を示していますが、異常値によって予測精度の影響を受ける可能性があります。
– 前年比較は、一貫して同様の範囲内にあることから、年間通じた安定性がうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在は、突発的なストレス要因が存在する可能性を示唆しており、これが個人の生活や職場に重大な影響を及ぼす可能性があります。
– 予測モデルの回帰ラインが異なるため、多様なアプローチが必要かもしれません。
– 実績データがある程度安定しているため、特定の時期やイベントが大きく影響している可能性があります。それに対応する社会的支援やプログラムの策定が重要です。
このグラフからは、ストレスの動向と予測の精度について考察する機会が得られ、社会やビジネスにおけるメンタルヘルス管理の必要性を改めて認識させられます。
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:
グラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 左側のデータ（過去のデータ）の間は小さな変動しか見られず、全体として横ばい状態にあります。右側の予測データには明確な変動が見られませんが、多少のバラつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去のデータに外れ値が存在し、これが異常値とマークされています。異常値は通常のデータ点と比べて大きな差があることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青のプロットで表示されており、予測データは緑系のプロットです。各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示されており、精度の違いを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に大きな相関は見られません。予測の範囲（xAI/3σ）は比較的広く、予測の不確実性が高いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲に集中しており、安定した社会的自由度と自治度が観察されますが、予測データはやや広がりがあるため、未来の不確実性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 現在の自由度と自治度の安定性に対して、将来の予測には不確実性が伴っていることが確認できます。これにより、人々の不安や政策見直しの必要性が高まるかもしれません。特に異常値の存在は、突発的な社会的変化やイベントの影響を示唆しています。
このグラフは、今後の社会的戦略の形成において、予測の不確実性に対する慎重な対応が求められることを示唆しています。
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:
以下に、グラフに基づく分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには大きな期間での2つの集団が観察されます：一つは初期のピリオド、もう一つは後半のピリオドです。
– 初期のピリオドはWEIスコアが高い値を示しており、後半のピリオドではやや低い値です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のピリオドにおいて、いくつかのスコアが異常値として認識されており、アウトラインが強調されています。
– 異常値は、データが通常の変動から外れている可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は、実績AIによって記録された実際のデータを示します。
– 緑の点は、前年比較を示し、過去のデータと新しいデータの関係性を割り出す材料となります。
– 紫の線と点は、予測手法に基づく差異を示し、それぞれがどの予測手法かを色で分けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータが、前年比のデータと整合性をもつか確認することで、季節変動や周期性があるかどうかを探ることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ集団と後半のデータ集団が分かれていることから、ある出来事や政策の変更による影響が示唆されるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことや社会への影響**:
– 初期に高いスコアを示しているため、政策や環境の影響によって社会の公平性が高まっているように見えますが、その維持が難しそうであることも示唆されます。
– 後半におけるスコアの低下は、新たな課題や改善が必要であるという警鐘を鳴らしている可能性があります。
全体として、このグラフは長期間にわたる公平性の評価の変動を示しており、社会の動向を理解するために有用な情報を提供します。このデータをもとに、さらなる分析や政策策定が可能です。
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**
– グラフは、360日間にわたってデータを表示していますが、初期のデータは非常に密集しています。その後、長い期間を経て新たなデータポイントが出現している様子が見受けられます。この間、データに大きな変動があまりないことから、全体的には横ばいのトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値がいくつか見られますが、その後のデータには大きな変動や外れ値は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット（実績AI）が初期に集中し、緑のプロット（前年データ）が後半に密集していることが特徴です。予測の範囲や回帰手法が紫やピンクで示されていますが、大きな変動はなく、全体的に安定していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値、前年のデータが時間軸上で離れて表示されており、特に重複や交差は見られません。このことは、一貫して一定の評価基準が保たれている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後半のデータ分布がはっきりと分かれているため、二つの異なる期間のデータとして取り扱うことが適切です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体的に見て、持続可能性と自治性の評価が高い状態を維持していることが示されています。この安定した状態は社会にとって良好であり、持続可能な発展を続けるためのポジティブな指標であると考えられます。ビジネスにとっては、長期的な予測の安定性が意思決定におけるリスク軽減に寄与するでしょう。
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
1. **トレンド**
– *時系列*: 360日間のデータが表示されていますが、左側に過去データが集中し、右側に新しいデータがあります。全体として横ばいまたは安定した状態に見えます。
– *周期性*: 特に周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に示された複数の外れ値が観察されます。それらは円で示されていますが、後半には外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績データは現実の数値を反映しています。
– 緑のデータポイントは前年を示しています。
– 予測データはさまざまな回帰手法を用いて表現されていますが、実績と予測の間に大きな差は見られません。
– 外れ値の円は、何らかの異常が発生した可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績に基づくデータと予測データの配置は類似しており、実績データの変動が予測モデルで適切にキャプチャされていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータの密度は高く、相関も高いと思われますが、外れ値がその中で異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 短期間での外れ値の存在は、社会基盤や教育機会における一時的な課題または改善があったかもしれません。
– 全体的な安定性は、特に大きな変動が無いことから、社会的に安定した状態である可能性を示します。
– ビジネスや政策としては、外れ値が発生している期間や要因に注意を払い、それが何を引き起こしたのかを分析することで改善の余地があるか考えることが重要です。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを示しています。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**:
– 左側のデータ（2025年のもの）は、スコアが0.8から1.0付近に集中しています。その一方で、右側の予測スコア（2026年のもの）は0.6付近に集まっています。
– 全体的に見ると、スコアが年内に下落する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測値（赤の×）に大きな変動は見られません。
– 翌年の異常値予測（緑の◯）は、ほぼ一貫した低めのスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測値です。
– 紫やピンク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）による予測値を示しています。
– 緑の点は前年の値を示し、スコアの下落を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青い点）と予測（赤の×）にギャップがあり、両者の間に乖離があります。
– 予測モデルの異なる結果も類似した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度はそれぞれの時点で異なり、2026年の予測が比較的タイトな範囲に分布しています。
– 予測モデル間の相関性は高い可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 社会的な共生や多様性が減少する兆候があると考えられます。これにより、自由の保障が危ぶまれるかもしれません。
– ビジネス面では、企業はダイバーシティ戦略の見直しや強化が必要となる可能性があります。
– 政策面での対策や社会意識の向上が求められるでしょう。
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:
このヒートマップに基づく分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 色の変化から、ある時間帯では全体的にスコアが上昇しているように見えます。特に黄色や緑色に近づくほどスコアが高まっています。
– 一部の時間帯で急激な上昇が見られるため、特定の期間でピークがあることがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯（23時）では、色が明らかに暗く、スコアが低いことを示しています。他の時間帯と比べて異なる傾向を示しています。
– 急激な変動は、特に日付ごとの違いに現れているようで、日付間でのスコアの急な変動があります。
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、明るい色が高スコア、暗い色が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のデータは日付ごとに異なるスコアを示しており、時間帯により日中の活動や社会的な動きがどのように変わるかが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアの分布が異なるため、特定の時間帯における社会的活動の濃度が高いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ある時間帯でのスコアの上昇は、特定の社会的活動やイベントの影響を示唆している可能性があります。例えば、働き方や余暇の過ごし方が見直されるタイミングかもしれません。
– 社会的イベントや活動のピーク時間帯を理解することで、ビジネスのマーケティング戦略やサービス提供のタイミングの最適化を図ることが可能です。
この分析により、社会現象やビジネスの動向をよりきめ細かく把握し、適時制度やサービスの改善を図る手がかりを得ることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データは時間帯ごとに分類されていますが、特定の一日の中で、時間帯による顕著な変化は見られません。
– 全体的に5日から11日にかけて緩やかな上昇トレンドが確認できます。色が紫から緑、そして黄色に変化しているため、WEIスコアが上昇傾向にあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急激な変動は見られません。ただし、特定の時間帯でのスコアが他と異なる（例：7月5日の19時以降）場合、これが異常値としてふるまっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、パープルが低スコア、イエローが高スコアを示しています。
– ヒートマップの密度は時間の経過に対するWEIスコアの変化を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変化は、特定の社会的要因やイベントにリンクしている可能性があります。特に、夕方から夜にかけてスコアが低く、その後回復するパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は比較的集中しており、極端なスコアの偏りは見えません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– ヒートマップを直感的に見た場合、夕方には社会的ウェルビーイングが相対的に低下し、その後に回復することを示唆しています。
– これがビジネスや社会に与える影響として、夕方のストレス管理やマーケティング戦略の見直しが考えられます。スコアが高い時間帯にアクションを起こすことで、ウェルビーイングの向上が期待できるかもしれません。
この分析は、社会的ウェルビーイングの観点から日々の生活やビジネス戦略を最適化するためのインサイトを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通じて、特定の時間帯や日付でのスコアの変化が見られます。ただし、360日間の長期間のデータとしては、期間の短さから大きなトレンドの可視化は難しいですが、一定のパターンがあり、特定の時間帯や日で変化が確認できます。
– 初期に比べ、後半には高いスコアを示す色が多いように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に時間帯「16」において極端に低いスコア（紫色）が存在し、注目するべき外れ値として挙げられます。この変動が他の時間帯には見られない点が興味深いです。
3. **要素（色や密度）の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。濃い色（紫や青）は低いスコアを、明るい色（黄色や緑）は高いスコアを示しています。
– 同じ時間帯であっても、日によってスコアが変わることが視覚的にわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各時間帯が独立したデータセットとして示されていますが、全体的な関連性を見出すには、もう少し細かくデータを見る必要があります。例えば、時間帯「16」と「19」におけるスコアの変動の相関は、特定のイベントや条件に起因している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコア（黄色に近い）の時間帯が存在し、特定の時間でのみではなく、全般的にポジティブな変化が見られる可能性があります。
– 時間帯により明確な上下の変動がありますが、その要因はこのヒートマップからは特定できません。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 外れたり極端に変わった点（例示として時間帯「16」の紫色）は、何らかの要因、例えば社会的イベントや政策の影響を示している可能性があります。
– ビジネス上では、特定の時間帯に顧客の関心や行動が集中したり、逆に低迷している時間を見つける手がかりとなります。
– 高めのスコアが増えている点は、社会全体のある側面が前向きに進行していることを示しているかもしれません。
このような分析を基に、社会やビジネスの活動を調整したり、新たな機会を探索することが可能です。
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:
このヒートマップは、全WEI（幸福度指数）項目間の相関を示しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**：
– トレンド自体はヒートマップから直接読み取れませんが、強い相関（赤色）が各項目間でどう分布しているかがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– ヒートマップ内では外れ値を特定することはできませんが、経済的余裕と他の項目との相対的な低い相関が際立っています（特に持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会との相関が低い）。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど正の相関が弱いです。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均は非常に強い正の相関をしています（0.93）。
4. **時系列データの関係性**：
– 時系列データではありませんが、各項目間の関係性から総合的な影響を見ることができます。
– 心理的ストレスと健康状態も比較的高い相関があり、心理的な要素が健康に影響を与える可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 全体的に強い正の相関が多く、特に総合WEIを基軸として凹WEIと他の一部の社会的指標（多様性・自由の保障）が強い関係にあると分かります（相関係数0.92）。
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**：
– 個人の幸福感は多くの社会的な要因と複雑に結びついており、特に心理的ストレスや経済的要素とは密接な関係があります。これに基づき、企業や政策立案者は従業員のストレス管理や経済的支援を強化することで全体的な幸福感を向上させることができる可能性があります。
– 社会的多様性と自由の保障も総合的な幸福感を支える重要な要素であるため、社会的な施策や教育プログラムに注力することが求められます。
このヒートマップから、社会・経済・健康など多角的な視点でもって個人や社会全体の幸福度を向上させるための多くの示唆を得ることができます。
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、様々なWEIスコアの分布を評価するのに役立っています。以下がその分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、特定の上昇または下降トレンドは示されていませんが、各カテゴリでのスコア分布の違いが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」、「個人WEI（自由度と自治）」では、外れ値が見られます。これらは、スコア分布から大きく外れるデータポイントを示しており、特異な事例や異常値を意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプにおけるスコアの中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。
– カテゴリによって平均値の位置や箱の幅に違いがあり、スコアの分散や信頼性が異なることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは異なる特性を持っており、相関性を直接判断することは難しいですが、いくつかのカテゴリ間でスコアの分布が似ているものもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部カテゴリでの広いスコア分布（例:「個人WEI（認識柔軟性）」）は、異なるスコアに対する反応が多様であることを意味します。
– 一方で、スコア分布が狭いもの（例:「社会WEI（持続可能性と効率性）」）は、評価の一貫性が高いことを示します。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間は安定したスコア分布を信頼する傾向がありますが、広い分布や外れ値のあるカテゴリは、更なる分析や特別な対策を要請する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、社会WEIカテゴリが比較的狭い分布を示していることは、政策立案や社会プログラムにおける安定性を示唆していますが、一方で外れ値が多いカテゴリにおいてはさらなるリスク管理や改善の余地があるかもしれません。
このグラフは、社会の多様な課題や個人のニーズを理解し、適切に対応するための指針を提供する一助となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 第1主成分軸に沿って、データは全体的に右上がりの配置を示しており、右側に集約しています。
– 第1主成分が第2主成分よりも重要であること（寄与率が高いこと）が分かります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 左側に位置するデータポイントが、他のデータから隔たっており、外れ値として考えられます。
– 特に、第1主成分の値が-0.5付近にある場合、第2主成分の値が非常に変動していることが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの密度は、右側に特に集中的であり、データの多くがこちらに集まっていることを示しています。
– 色は単一であるため、特に値の違いを示していませんが、密度の違いから関心を持つべき点があるかもしれません。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データとして解釈するならば、第1主成分の値が増加するにつれて、第2主成分にも変動が見られ、この変動がどのように時間とともに起こるかに関する洞察を得る必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分には、一部のデータセットで正の相関が見られます。しかし、全体を見渡すと、相関はあまり強くない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– データが示す分布は、社会的な構成要素が多様であることを示唆しています。すなわち、同じ社会カテゴリーに属するデータであっても、多様性やばらつきが存在することを示しています。
– ビジネスや政策立案において、特定の要素（ここでは第1主成分）が社会的要因をどう主導するかを考慮することが重要です。外れ値が意味する異常事例には特別な注意が必要となる可能性があります。
これらの分析は、構成要素とその変動の全体像を捉え、対策や戦略を考える上での基礎情報として用いるのに役立つでしょう。
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。