📊 データ分析（GPT-4.1による）
### **データ分析結果: WEIスコアの推移**
#### **1. 時系列推移**
データの分析を行った結果、総合WEIスコアについては全体として増加傾向が見受けられますが、以下の重要な変動が指摘されます:
– **急上昇と急降下**: 特に、2025年7月6日から7日にかけての上昇(例: スコア0.85付近)と、7月19日から20日にかけての下降(例: スコアが0.63まで低下)があります。これらは異常値としても検出されています。
#### **2. 異常値分析**
異常値の分析から以下が示唆されます:
– **高い異常値**: 7月6日から7日の高いスコアは、社会的要因（社会WEI平均が0.93まで達している）や個人の健康状態が非常に良好な時期と重なる可能性があります。
– **低い異常値**: 7月19日から20日の異常に低いスコアは、特に個人の自由度と自治、心理的ストレスなどの低下によるものと考えられ、経済的余裕や社会基盤に関するスコアの低さもこれに寄与しているようです。
#### **3. 季節性・トレンド・残差**
STL分解による結果から、次のポイントに注目できます:
– **トレンド**: 長期的にはWEIスコアが安定していますが、特定の要因（経済や健康指標）の変動により上下しています。
– **季節性**: 特定の曜日や時間帯に高いスコアが出ることはなく、比較的一定しています。
– **残差**: 予測モデルでは説明できない変動は、社会的なイベントや政策変更など外的要因による可能性があります。
#### **4. 項目間の相関**
– **高い相関**: 経済的余裕と健康状態、社会的持続可能性と社会基盤に関連するスコアは非常に高い相関を示しています。これは、経済状況の改善が健康や持続可能性にも良い影響を与えることを示唆します。
#### **5. データ分布**
– **箱ひげ図の分析**: スコアの中央値は比較的高く、70%から90%の範囲内に集中しています。その一方、下限付近の外れ値が存在し、これが全体の評価に影響を与えています。
#### **6. 主要な構成要素(PCA)**
– **寄与率**: PC1が0.78を占め、これは主に健康状態と経済的余裕がWEIの大部分を構成する重要な要素であることを示しています。
### **結論**
データから、WEIスコアの変動は個人及び社会の様々な要因が影響を与えていることが確認されました。特定の時間帯や日付で上昇/下降する傾向は、イベントや政策に関連している可能性があります。今後の政策立案や対策の検討に活かすためにも、より詳細な要因分析が重要となるでしょう。
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**
– 2025年7月から9月にかけての実績値は比較的安定しており、0.7から0.8の範囲に収まっています。
– 2026年5月以降のデータは0.8以上で、ある程度高いスコアを維持している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月にかけて、黒い枠で囲まれた異常値として示されたプロットがいくつか見られます。
– これに対し、2026年以降のデータでは外れ値が少なく、より均一な分布を示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示し、一貫したパフォーマンスを表しています。
– 緑のプロットは前年の実績（比較AI）が使用されており、現在の状況と過去のパフォーマンスを視覚的に比較しています。
– 予測手法として線形回帰、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、実績値に近い予測が存在するようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年の実績データと2026年の比較AIデータは比較可能であり、2026年ではスコアが安定的に高いことが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は時間とともに上昇しており、特に2026年の予測レンジではスコアが高い範囲に多く分布しています。これは、全体的にWEIスコアが向上している可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 人間がこのグラフを見た際に、WEIスコアが時間とともに改善し、より安定した高いパフォーマンスを示していると感じるでしょう。
– ビジネス面では、安定した高いスコアの維持は、戦略の成功や市場の評価の向上に繋がる可能性があります。社会的観点からは、生活の質の向上や価値の提供が期待されます。
全体として、このグラフは生活に関連する指標が時間とともに改善し、より高い水準で安定していることを示していると考えられます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 7月から9月にかけての実績（青いプロット）はおおむね安定していますが、徐々に傾向が下降しています。
– 6月から8月にかけての前年度データ（緑色のプロット）はやや分散していますが、全体として中央値付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示されており、何箇所かで確認できます。特に最初の方に集中していますが、比較的少ないです。
– 急激な変動はあまり見られませんが、予測（ピンク、紫の線）が直線を描いていることから、比較的安定した傾向が予測されたと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIは青い点で表示されており、直接観測されたデータです。
– 前年度のデータは緑色のプロットで、昨年度の傾向と比較するために使われます。
– 異常値が黒い丸で、予測から大きく外れたデータを示しています。
– 予測範囲がグレーで表示されており、ここに収まることが期待されます。
– 予測の線（紫、ピンク）は各種回帰モデルに基づく予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に大きな乖離はありませんが、予測される安定性とは異なる動きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは各期間の中央値付近に集中しており、そこに一貫性が見られます。
– 異常値が少なく、予測と実際の間に大きな相関があると予想されます。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから、人は現在の傾向が前年とほぼ同じであり、一部の異常値を除いて比較的安定していると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、安定したトレンドが続くと予測できますが、一部の外れ値についてはさらなる調査が必要かもしれません。
このグラフは、生活に関連した指標であり、重要な意思決定や戦略策定の基盤となる可能性があります。安定性と予測可能性は、ビジネスにとっての信頼性を強調する要素となり得ます。
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360日間の社会カテゴリにおけるWEI平均スコアを示す時系列散布図です。以下のポイントに注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の時期（左側のデータ）は、安定した範囲内に収まる一定のスコアを示しています。
– 途中でデータが途切れ、新たな時期（右側のデータ）に移行しています。この新たな時期でもスコアは安定しているように見えます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値として示されているデータポイントが数点確認できますが、全体のスコア範囲内に収まっており、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示しており、特定の範囲（灰色の背景）に収まっています。
– 緑の点は前年のデータを示し、似たパターンをたどっていますが、若干の上下動が見られます。
– 予測に関連する複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も示されていますが、これらも大きく異なる予測を示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータ、予測値は共に同様のトレンドを示しており、予測モデル間の整合性も高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に安定しており、WEIスコアが持続的に安定した範囲にあることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータが示す安定性は、社会的な安定や予測可能な状況を反映している可能性があります。事業や政策策定において、安定した社会基盤が見込まれると推測され、人々の生活に安心感を与えるでしょう。
全体として、過去と予測のデータが安定したトレンドを示しているため、経済や社会状況が大きく変動しないという安心感が得られると言えます。この安定性を前提に、長期的な計画を立てやすい状況が伺えます。
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
1. **トレンド:**
– グラフの左側（2025年）では、実績AIのスコアはほぼ一定で0.6から1.0の範囲に安定しています。
– 右側（2026年）には、前年の比較AIによるデータが示されていますが、こちらも同様に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの左側には、いくつかのプロットが異常値として認識されています。これらは実績AIのデータポイントです。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットは実際のスコアを示し、黒い円で表現されたものが異常値です。
– 緑のプロットは前年のデータで、濃度が高い部分からはデータが集中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:**
– 前年データ（2026年）は過去の実績（2025年）と似た安定したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績AIのスコアのばらつきと年度比較AIのスコアのばらつきは、視覚的に見て比較的一貫しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– 実績AIと前年比較AIのデータからは、生活水準に大きな変動がないことがわかります。異常値があるものの、全体としては安定した経済的な余裕（WEI）が続いているようです。
– 企業や政策立案者にとっては、この安定した傾向は安心材料ですが、異常値を解析し、何がその原因なのかを調査することも重要です。これにより潜在的なリスクを特定し、対応策を講じることができます。
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:
このグラフは、個人の健康状態に関するWEIスコアの推移を示しています。以下に洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中する青いプロット（実績）は、全体的に0.6から0.8の間で変動しています。この部分には明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 右側の緑のプロット（前年比AI）は、前年度のデータを示しており、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に「X」があり、これが予測データですが、実績や前年比と比べて目立った外れ値は存在しません。
– 黒い円で示される「異常値」は青いプロットの中にいくつか見られますが、全体的なトレンドに大きな影響は与えていないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示します。
– 緑色のプロットは前年比を示します。
– 「X」は予測データ（予測AI）で、ピンク色の線や他の色で示される予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年比の間に大きな違いは見られません。
– 予測モデルは全体的に実績データに近い値を示しており、特異な傾向はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.6から0.8付近に集中していることから、健康状態がこの範囲で安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データは比較的安定しているため、個人の健康状態に大きな問題はないと推測されます。
– 予測と実績の間で大きな違いがないことから、AIによる健康予測の信頼性が高いと考えられ、予防医療などの分野での活用が期待できます。
全体として、このグラフは健康状態が安定していることを示し、AIを用いた予測が有効であることを示唆しています。この結果は、健康管理や予防医療の計画立案に有用です。
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:
以下は、グラフから得られる洞察を項目ごとにまとめたものです。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のデータを示しています。初期の3か月間は、データが密集していますが、その後は大きなギャップがあります。
– 初期のデータは横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒い丸で示される）が存在しています。これらは他の値から大きく離れており、特異なイベントや状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 異常値は黒い円で囲われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の3か月とその後の期間でデータの密度が異なっており、分析の焦点が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の期間にデータが集中しているため、特定の期間にストレスレベルに関する変動があったと考えられます。
– 緑色の前年データとの比較ができるようになっており、過去のデータとどのように異なるのかを分析できます。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 初期の高い密度は、特定の時期に心理的ストレスが集中していたことを示唆しています。業務や生活の変化があったかもしれません。
– データのギャップは、休暇やプロジェクトの終了時期に関連している可能性があります。ビジネスでは、これによりスタッフのストレス管理やモチベーション維持の施策が考えられるでしょう。
このグラフは、ストレス管理やメンタルヘルスの改善のためのデータ分析において、特定の期間に対する注意深い調査を促します。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年中頃）の青色ドットが示す実績データは、1の近くで安定しています。その後、数値がなくなり大きなギャップが見られます。後半（2026年中頃）に緑色ドットで再びデータが現れ、こちらも高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いドットに囲まれた黒い円は異常値を示しているようです。これらは0.6付近に集中しているが、全体のトレンドと比べて明らかに異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のドットは実績値、緑のドットは前年の比較データを示しています。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」で、予測データとの誤差を表している可能性があります。
– 線は予測手法別に異なり、時系列における予測トレンドを示していますが、ここではいずれも大きな変動は見られず、安定した予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比較データが離れている期間が長いことから、2025年後半から2026年前半にかけてデータ取得が難しい状況があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と異常値の間に明確な相関は見られませんが、全体的にデータの分布が高いスコアに偏っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが高い自由度と自治を表す指標であるため、人々がこの期間に高いレベルの自由を享受していると解釈できます。
– ビジネスや社会の観点では、安定した高い自由度の維持が見られるが、データの不足期間があるため、途中の変動要因については不明です。これにより、政策の効果や社会的動向について継続的なモニタリングと分析が必要です。
これらの洞察をもとに、今後の自由度と自治の向上戦略を練ることが可能です。データの不備に対する適切な対策も求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 左側のデータ（実績AI）は、2025年7月から8月にかけての情報です。この期間では、WEIスコアが約0.4から1.0まで変動しています。
– 右に大きく離れたデータ（前年AI）は、2026年5月から7月にかけてあります。これらのスコアは約0.5から0.9に位置しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最初の期間中に、特に異常値として示されているデータポイントが散見されます。
– 予測の範囲内から外れているデータがいくつか見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**：今期のデータポイントは青色で示され、過去の実績を表現しています。
– **予測（予測AI）**：赤色でのプロットですが、目立っては見えません。おそらくデータ内に組込まれています。
– **異常値**：黒色の円で強調されています。
– **前年（比較AI）**：濃い緑のプロットで、過去の同時期データ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色領域）**：スコアの予測範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データの関係で見ると、前年のデータが実績より高めに位置しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データは広い範囲に分布し、その後に行われた前年データも類似のパターンを示しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 初期の変動の大きさが直感的に不安定さを感じさせますが、前年データでの回復が示唆されているため、回復の兆しを見せると考えられます。
– ビジネスや社会においては、初期の不確実性への対応が重要で、前年のような改善が望ましいと考えられるでしょう。
全体として前年のデータは現在のデータの安定を暗示しており、将来の政策や対応策の形成に役立つ可能性があります。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを表示していますが、「実績AI」（青いプロット）のデータは初めの期間（おそらく2025年7月から）には多く見られ、その後減少しています。
– 後半の期間には「前年」（緑）のデータが多く示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で囲まれた「異常値」マークがいくつか見られますが、データ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績AI」であり、過去のパフォーマンスを示しています。
– 緑色のプロットは「前年」のデータで前年の同時期を比較として表示しています。
– 紫と赤のラインやプロットは異なる「予測」（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、予測の傾向を理解する手助けをしています。
– グレー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AI」と「前年」のデータは時間軸上で対応する位置にプロットされています。この配置により過去と現在のデータが比較しやすくなっています。
– 予測データ（紫・赤）は実績データとの比較を示し、将来の予想トレンドを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが左に固まって表示され、その後右側に移行しています。全体的なWEIスコアの変動は大きくありません。
– 密度が高い領域がプロットごとに異なるため、時期ごとのWEIスコアのパターンが見える。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– データは状況の持続可能性と自治性に対する年度ごとの変化を示しており、人々には過去の実績に比べて現状と予測がどうであるかを直感的に理解する助けになります。
– 社会やビジネスに対しては、持続可能性と自治性の向上（または悪化）を考慮し、意思決定や戦略検討の際に影響を与える可能性があります。
– 特に、予測ラインが示す未来のトレンドは、戦略的計画を立てるための参考材料として重要です。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **上昇や下降トレンド**: グラフ全体として、はっきりとした上昇や下降のトレンドは見られない。
– **横ばいの期間**: 左側（2025年）のデータポイントは比較的密集しており、右側（2026年）のデータポイントも同様にまとまっている。これから、特定の期間において大きな変動がないことが示唆される。
– **周期性**: 年度の変化を示す特定の季節性や周期性の兆候は認められない。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 左側のグループにはいくつかの外れ値が、黒い円で示されている。これらはデータの異常を示すもので、要注意のポイントとなる。
– **急激な変動**: 主だった急激な変動は見られない。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 青色は実績を示し、緑色は前年のデータを表す。これがデータの比較を視覚的に容易にしている。
– **異常値**: 外れ値は黒い円で示され、これにより異常なデータポイントを容易に識別できる。
– **範囲と予測の線**: 薄紫色やピンク色で示された予測線があり、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルから示唆された予測を表している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実際のデータと前年データ、予測との比較が行われている。年度の変化に伴う変動がないため、現状維持が続いている傾向がある。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データポイントは、年度ごとに密集しているため、社会基盤や教育機会のWEIスコアが特定の範囲内に保たれていることが示唆される。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– **社会的インパクト**: WEIスコアが安定していることは、社会基盤や教育機会が継続して提供されていることを示唆している。政策が安定しているか、発展していないことの可能性もある。
– **ビジネス影響**: もしこのスコアが改善されていないとすれば、関連産業や政策への投資や介入が求められるかもしれない。
– **データの信頼性**: 外れ値の存在は、データの一貫性や品質についての懸念を引き起こす可能性があるが、全般的には大きな偏差は見られない。
このグラフからは、現状が維持されていることを強調する視点が得られ、人々や政策立案者は新しい方向や改善策を模索する必要があるかもしれません。
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**
– 左側の実績値（青色）は概ね横ばいの動きを示しています。
– 右側の予測データ（緑色）は実績値より若干上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの中には、その他のプロットより低い位置にある異常値（黒い円で囲まれている点）がいくつかあります。これがデータの一貫性を評価する重要なポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 実績値（青色）は過去のデータを示し、異常値や変動を検知するために囲まれています。
– 予測値は、さまざまな回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいており、予測範囲（灰色のバー）も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が時間的に分かれて表示されており、過去の実績を基に将来の予測を立てています。予測値は異なる予測手法によってその場所や範囲が決定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値間には明確な相関が見られないが、全体のスコアはある程度高い点で保たれています。
– 各手法による予測値も、それぞれ異なるトレンドや分布を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いWEIスコアが安定しているため、社会における共生や多様性、自由の保障に対する取り組みは継続的に行われていると推測されます。
– ビジネスや政策立案においては、現在の施策が一定の効果を上げている一方で、予測に基づく新たな取り組みが必要かもしれないと考えることができます。異常値の分析によって、改善すべき点を特定できる可能性があります。
### 総括
このグラフは多様性や共生の度合いを示し、過去の実績と未来の予測を検討する上で重要なデータを提供しています。安定したスコアにもかかわらず、さらなる改善の余地を見出すための分析が求められます。
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:
グラフに基づいて以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 一部に周期性が見られ、特に特定の時間帯に同じ色（スコア）が繰り返されている。
– 日によってスコア値に変動があるものの、大きな全体的な上昇や下降トレンドは見られない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日頃にスコアの急激な低下が確認でき、この期間が他の期間と異なっている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のスケールはスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低い。
– 縦軸の時間帯ごとに色が変わることで、どの時間帯が生活スコアに影響を与えているかを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯におけるスコアの傾向が共通しているため、時間帯ごとの生活パターンが存在する可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に午後）のスコアが高い傾向にあり、日中も比較的安定している。
– 一日の終わりに向けてスコアに変動が見られる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯（例えば午後）の活動が生活の質にポジティブな影響を与えている可能性がある。
– 休日や特別なイベントがある日には、スコアに変動が生じることに注意が必要。
– ビジネスや社会的観点から見ると、このデータは時間管理や労働時間の最適化に役立つかもしれない。
このヒートマップは時間帯ごとの生活活動の影響を可視化するのに役立ち、その結果、個人や組織の行動改善に寄与す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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップについて、以下のように分析・洞察できます。
1. **トレンド**:
– 一定期間（特に7月5日から12日）は全体的にスコアが高く、色が緑や黄色（0.75以上を示唆）になっています。7月19日から22日にかけては色が暗く、スコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に紫の色が見られ、これはスコアの急激な低下を示唆しています。ただし、その後すぐにリカバリーしています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの上下を示しており、明るい緑や黄色は高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 時間帯ごとの変化も確認でき、特定の時間にスコアが上がったり下がったりしています。
4. **関係性**:
– 特定の時間帯（例：午前8時、午後3時から4時）はスコアが安定して高いことが見られます。これに対し、午後7時以降は低下する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（午前8時から午後4時）は全体的に高スコアで、夜間は低スコアとなっていることが多いようです。これは人々の日中活動がパフォーマンスに寄与している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– グラフから得られる直感的な理解は、活動時間に応じて個人のパフォーマンスが変動する点です。ビジネスや社会においては、ピーク時間に合わせた活動計画が効率的かもしれません。夜間のパフォーマンス低下を考慮して、適切なスケジュール調整が求められます。
このグラフは、特に時間管理や生産性向上に関するデータ分析に役立つでしょう。
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、このヒートマップから得られる洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにスコアが異なるが、全体的に見て、一定の周期性が見られる。
– より明るい色（黄色）は高いスコアを示し、暗い色（紫色）は低いスコアを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日から7月5日、または7月20日に明らかな変動が見られ、急激な色の変化が起こっている。この期間に何か特異なイベントがあった可能性がある。
3. **要素の意味**:
– ヒートマップの色合いはスコアの高さを示している。色のグラデーションはスコアの上下を視覚的に表現しており、特定の時間帯でスコアが群を抜いて高いまたは低いことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に15時前後と夜間にスコアが高い時間帯が多く、一部時間帯に集中している。これは、特定の時間帯に社会活動が活発になることを反映しているかもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別にスコアが大きく変動しているが、一日の中で一定のパターンがある。日の出時や日の入り後にスコアが変動する可能性がある。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯に社会的な活動や幸福度が上がる傾向を示している可能性がある。それにより、ビジネス戦略や社会政策の策定において、特に高スコアの時間帯に活動を集中させることで効果を最大化できる可能性がある。
– また、低いスコアが続く時間帯の改善点を探ることで、生活の質の向上に寄与できるかもしれない。特に急激な変動が起こる要因を分析し、改善策を講じることで、安定した社会環境が整えられるであろう。
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:
以下は、提示された相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– このヒートマップは特定の期間における相関関係を示しているため、直接的な上昇や下降トレンドはありません。しかし、全体的な関連性のパターンを見ることはできます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップ自体には外れ値や急激な変動は示されていませんが、特定の要素間の相関が非常に低い場合（青色が濃い）は、他とは異なる特異な関係性があることを示します。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、赤に近づくほど高い正の相関を示し、青に近づくほど負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と他の多くの指標（特に「個人WEI（経済的余裕）」）との相関は低めであることが分かります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの指標と高い相関を持ち、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が非常に高いです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に高い正の相関が多数見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に強い相関を持っています（0.97、0.91など）。
6. **直感的な感想と影響:**
– 個人の心理的ストレスと経済的余裕の相関が他に比べて低いことから、個人の経済状態が必ずしもストレスに直結しないような状況が見受けられます。これは、心理的健康が別の要因に強く影響される可能性を示しています。
– 社会的な要素（共生、多様性、公平性）が他の社会的指標と強く結びついていることは、社会の構造が全体として協調していることを示しており、政策的にもこれらの要素を重視することで他の領域にも良い影響を与える可能性があります。
このヒートマップの解釈は、様々な政策立案や社会調査における指標の相関性を理解し、効率的な対策を講じるための基盤となるでしょう。
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、さまざまなWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を比較しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、各カテゴリの中央値は比較的高い位置にあり、0.8〜0.9の範囲に集中しています。
– 特に「社会WEI（持続可能性と自治体生）」や「個人WEI（心的健康とストレス）」は他と比較して高めの中央値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」において外れ値がいくつか見られます。これは、一部の測定値が他と比較してかなり低いことを示しています。
– 総合的には箱の範囲は比較的一定しており、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 平均的なWEIスコアは高めであり、全体としての生活満足度や環境が良好であることが示唆されます。
– ボックスの幅や位置を見ると、異なるカテゴリ間でのスコアのばらつきは多少見られるものの、非常に広範ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、関連性を直接的に示すことは難しいですが、全体的な生活満足度は異なるカテゴリにわたって一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア分布が小さいことは、他と比較してこのカテゴリが安定していることを示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、住環境や働く環境が良好であることを示し、個人の生活の質が高いと考えられます。
– 外れ値の存在は、特定の項目における改善の余地や、特定のグループへの支援策の考慮が必要であることを示しており、政策立案や企業の社会貢献活動に有用な示唆を与えるでしょう。
これらの洞察を基に、個人の生活の質向上や社会政策の改善に向けた具体的なアクションを考えることができます。
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、主成分分析（PCA）を用いて生活カテゴリのデータを視覚化したものです。それでは、ポイントごとに分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分軸に沿って散布されていますが、特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 代わりに、データは全体的に散らばっており、特定の周期性も観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は特にありませんが、Y軸の高い位置に位置する点は、他のデータポイントよりも際立っています。
– これらの点は特定の異常な事象や珍しい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**:
– 点の密度から見ると、分布は中央付近でやや密集しており、それに比べて外側のデータ点は疎です。
– 色や形の違いがないため、他の区分情報はこの図からは得られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの表示はなく、各点は異なる時点のデータを表している可能性がありますが、その関係性は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率 0.78）が圧倒的に高い寄与率を持っているため、この主成分が元のデータの大部分の変動を説明しています。
– データは第2主成分軸に関して広がっていますが、その寄与率が小さいため、説明力は限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的にこのグラフから感じ取る可能性があるのは、観測した事象における潜在的な複雑性や多様性です。
– ビジネスや社会への影響を考慮すると、第1主成分が多くの変動を説明しているため、この軸に関連する要因を深く理解することが、効果的な戦略や対応策を考える上で重要となるかもしれません。
この分析から、データの多様性を理解し、主成分が示す主要なファクターに注目することが重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。