📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
以下は、提供されたデータの分析結果です。
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データ全体を通じて、総合WEIスコアは0.68から0.88の範囲で変動しています。全体的なトレンドとしては上昇傾向が見られ、特に7月6日から7月9日にかけて高いスコアが記録されました。
– **個人WEI平均**: 個人平均は比較的一定ですが、7月7日にはピークを迎えており、その後も比較的高めの数値を維持しています。
– **社会WEI平均**: 社会平均も総じて高い数値を示し、特に7月8日から9日は他の日付と比較して高めでした。
#### 2. 異常値
– WEIスコアに関しては、7月2日や7月19日などに散発的な異常値が観測されています。特にこれら異常値の背景には、個人の経済的余裕や健康状態の変動、社会的多様性の変動が多少影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解の結果)
– **トレンド**: 長期的なトレンドは上昇傾向を示していますが、完全なデータセットを基にした詳細解析が必要です。
– **季節性**: データセットの短期間のためはっきりした季節性の検出は難しいですが、イベントや社会的変化による影響が一部見られる可能性があります。
– **残差**: 高いスコアの数日間に不規則な残差が生じており、統計的な外れ値の可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と個人の自由度と自治には強い正の相関が見られます。
– 社会的多様性は持続可能性に対して若干ながらも相関が見られ、この項目が多様性への取り組みと関連していることが示唆されます。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図によって、WEIスコアは概ね正規分布に近く、中央値はやや高値を指しています。ただし、いくつかの項目で外れ値が観測されており、特に心理的ストレスと自由度についてはばらつきが大きめです。
#### 6. 主要な構成要素（PCA）
– **PC1**が0.74の寄与率を示し、主要な変動要因として機能しています。これは、基本的に総合WEIスコアの全体的な動きを支配していることを示しています。
– **PC2**は0.08と小さく、個人の生活上の変動や特定項目での変動に起因している可能性があります。
これらの知見から、各項目の推移がWEI全体に与える影響を理解する上で、さらなる分析が必要です。特に政策決定時や社会制度の改善に際して、このような情報が有用であると考えられます。
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:
# グラフ分析と洞察
## 1. トレンド
– グラフの期間は360日間ですが、データポイントが集中している領域が二つあります。
– 2025年の初めの段階と、2026年の中盤に大きくデータがあるようです。
## 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年のデータには、正常値域を外れるいくつかの異常値が観察されます。これはデータ異常や予測精度の限界を示唆するかもしれません。
## 3. 各プロットや要素の意味
– 青色の実績データは、2025年の初めに集中しており、過去の状況を示しているようです。
– 緑色の前年実績AIのデータポイントが２つの異なる時期に示されており、トレンドの比較が可能です。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– データセット間の明確な相関は見受けられませんが、異なる時期に類似のスコアが観察されるため、周期性の可能性があります。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布はそれぞれの時期で顕著に異なります。特に2025年のデータは偏りがあり、2026年はもう少し均一な分布を示しています。
## 6. 直感的な洞察および影響
– 人間の直感として、2025年には予測モデルが安定しないために改善の余地があると感じるかもしれません。
– 2026年のデータがより均一であることから、社会的な安定性が向上している印象を受ける可能性が高いです。
– ビジネスや社会的な視点からは、予測の精度を上げるための追加データ収集や技術的改良の検討が有益かもしれません。
全体として、データの分布および異常値の存在は、さらなる分析やモデル改善の必要性を示唆しています。
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:
このグラフに基づいて、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの期間に分かれています。2025年7月から9月にかけて、実績（青点）に対し予測（紫とピンクの線）が行われています。この期間の実績には標準偏差範囲が図示されていますが、個々のデータポイントに大きな変動は見られません。
– 2026年5月から7月の期間には昨年と比較したデータ（緑点）が示されており、これは2025年の実績とのギャップを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには外れ値（黒い円で強調されています）が存在しますが、全体の範囲内に収まっているようです。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青点は実績値を示しており、過去のデータを表しています。
– 紫とピンクの線は異なる回帰モデルを用いた予測値を示しています。これにより、予測の信頼性やモデル間の違いを評価できます。
– 緑点は前年データを示しており、前年との比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値と実績値の比較により、モデルの精度や傾向の一致を評価できます。昨年のデータと比較することで、変化の度合いが視覚化されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には強い相関関係があります。分布は比較的一定しており、範囲内に収まっています。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**:
– グラフは、予測と実績が一致していることを示しており、予測モデルが信頼できることを示唆しています。社会的には、このような精度の高い予測は、計画や意思決定において重要な要素となり得ます。
– また、前年との比較が容易なため、季節性や経年変化を捉えやすいと言えます。これは、社会的または経済的な変化の早期発見に役立つでしょう。
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:
グラフ分析の結果を以下に示します。
1. トレンド:
– 左側の青いデータポイント（実績AI）は、2025年7月から2025年9月にかけておおよそ横ばいですが、わずかな下降傾向が見られます。
– 右側の緑色のデータポイント（前年比較AI）は、2026年3月から7月にかけておおよそ横ばいの傾向です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左の青いデータ群には黒い丸で囲まれた外れ値が存在します。これは異常値としてマークされています。
– 実績AI内での範囲が狭く、あまり急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素:
– 青いデータポイントが実績データを示し、緑色のデータポイントが前年データを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、その範囲内にほとんどのデータが収まっています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 過去の実績データ（青）と前年のデータ（緑）は、評価期間が異なるものの、数値の変化はほぼ平行しているため、大きな乖離は見られません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと前年データのスコアは、おおよそ安定しており、両者間に直接的な相関関係は見えにくいですが、それぞれが安定しているという意味で相関していると考えられます。
6. 直感的な洞察と社会への影響:
– WEIスコアの安定性は、社会的に一定のパフォーマンスを維持していることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特異イベントやデータ収集の問題の可能性があるため、さらなる調査が必要です。
– 安定した社会状況が続けば、ビジネスにおいては長期的な戦略計画が立てやすいと考えられますが、データのばらつきや外れ値の管理が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青色の点）**: 2025年7月から9月にかけて、やや上昇傾向にあります。
– **予測データ**: 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）が用いられており、それぞれの予測は2026年におけるスコアを示していますが、詳細な数値の変化はこのグラフでは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い丸で囲まれた点）**: 2025年にいくつかの異常値が認識されています。これは特定の時期に通常のスコアから大きく外れる値が存在していたことを示します。
3. **各プロットの意味**
– **実績**: 青い点で表示され、期間中の実際の経済的余裕（WEI）のスコアを表しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の不確実性を示します。これにより、予測値がどの程度の範囲で変動する可能性があるかが示されています。
– **予測手法**: 各予測手法も異なる色の線で示されていますが、それぞれの方法がどのような予測を立てたかの詳細は視覚的には明確でありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **昨年のデータ（緑色）**: 昨年のデータが2026年の予測と比較されており、両者のスコア分布には明確な距離があることが視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **実績データと予測データ**: 実績が予測値とどの程度一致するかは、この時点では明確ではありませんが、予測手法間での違いが視覚的に観察できます。
6. **直感的な印象とインパクト**
– このグラフからは、経済的余裕（WEI）のスコアが比較的安定しているものの、一部の異常値や予測の不確かさが示されています。経済状況の変動要因を考慮し、予測の正確性を向上させることが重要です。
– ビジネスや社会的には、予測の信頼性向上が鍵であり、人々の経済的意思決定における安心感にも影響を与えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では「実績（実績AI）」データが高いWEIスコア（0.6から0.8）で安定していますが、期間が終わるとデータが途切れています。
– グラフの右側には、同じく高いWEIスコアで「前年（比較AI）」データが表示されていますが、間にデータの空白があり、これは長期間のスコアの乖離や測定のギャップを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかの「異常値」が見られ、これらは他のデータポイントから離れており、健康状態の異常なイベントや測定エラー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**
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットで表され、実際の健康状態の推移を示しています。
– **前年（比較AI）**: 緑色のプロットで表されており、前年のデータとすることで、経年変化を比較可能にしています。
– 予測の幅が灰色の領域で示され、推測の信頼性範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」の間に空白があるため、連続的な時間の関係性は薄く、測定期間や方法の違いが影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データセットは、比較的密にクラスタ化しており、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同様のトレンドを示している点が興味深いです。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**
– 健康状態のスコアが高く安定していることは、個人の健康が良好であることを示唆しています。
– ただし、異常値の存在やデータ間の不連続性は、健康状態のモニタリングや予測の精密さがまだ改善の余地があることを示しています。
– ビジネスにおいては、このような個人健康データの予測と比較は、健康管理サービスの改善やパーソナライズされた健康推奨の基礎となる可能性があります。
全体的に、この分析はさらなるデータの一貫した収集が効果的な健康管理に寄与することを示唆しています。
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
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月～9月）は、WEIスコアが0.6から0.4付近まで下降しています。その後のデータは、2026年3月以降、異なる色で示されていますが、年次比較として明確なトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にはいくつかの外れ値が確認でき、それらは異常値として丸で囲まれています。
– 急激な変動はグラフの初期部分に集中しています。
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、緑色の点は前年の比較データです。
– 異常値は黒い円で囲まれ、予測結果や範囲は灰色及び線で示されています。
– 複数の回帰分析（線形、決定木、ランダムフォレスト）があることから、多角的な予測分析が行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの比較が中心になっており、新旧のデータ間での傾向の変化が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値として認識されているプロットは、通常の分布から外れた位置に存在しており、特定の期間に集中していることが分かります。
– 主なデータは2つのクラスターに分かれているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期にストレスの増加があったが、その後安定している傾向が見受けられます。この情報は、特定のストレスインジケーターが持続的な影響を及ぼしていないことを示唆しています。
– 異常値の頻出は特定の社会的または環境的要因が関与している可能性を示唆し、対策の必要性を示しています。
– 年間比較を通じてストレス管理の効果を測定し、より良い精神的健康管理の戦略を立てるのに役立ちます。
この分析は、政策立案者や企業が心理的ストレスに対応するための具体的な対策を講ずるヒントとして利用することができるでしょう。
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:
このグラフを分析する上で、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左のセグメント（約2025年7月から9月まで）では、実績データ（青）が高いスコアに集中していますが、予測データ（多数の線）が急激に下降しています。
– 右のセグメント（約2026年5月から7月）には、実績データと近いところに昨年のデータ（緑）が集中しており、ある程度の安定性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に黒丸で示された外れ値が多く存在し、特異な事象を表している可能性があります。
– 予測アルゴリズムによる急激な下降が見られ、これが実績データと一致しない可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各色と形で予測の種類を区別しており、それぞれ異なるモデルの予測スコアを示しています。
– 青いプロットは実績を表し、黒丸は外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が特定の期間に対して異なる予測を示しており、ある程度の相関が見られますが、特に左側は一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年データの分布は非常にクローズアップされていますが、予測データはより広範囲に渡る分布を示し、予測のばらつきを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々は自由度と自治のスコアが実績上では高いが、予測で異様に低くなっているため、不確実性や信頼性の問題を感じ取るでしょう。
– 社会的には、自由度と自治の指標が重要である場合、予測の不確実性に対する対策が必要と言えるでしょう。ビジネス的には、予測モデルの精度改善は一つの課題となり得ます。
この分析は、予測と実績の間のギャップを埋めるための更なる調査やモデリングの必要性を示唆していると言えます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの前半（左側）ではWEIスコアは比較的一貫して高い値を示しており、実績データ（青い点）によると大体0.75から1.0の間で分布しています。
– 後半（右側）では昨年のデータ（緑の点）が示されており、スコアは0.6から0.8の間で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、異常値（黒い丸）のラベルがありますが、特に急激な変動は見られません。
– 数値の変動はありますが、全体的には一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、比較的高いWEIスコアが示されています。
– 緑の点は昨年のデータで、スコアが過去に比べ若干低下しています。
– 薄赤色の交差は予測値を示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測ラインが表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータと今年の実績AIの結果を比較すると、全体のスコアが若干低下しているように見えます。
– 予測と実績がどの程度一致するかを考慮すると、モデルの精度を評価する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間で若干の乖離が見られますが、大きな差はないようです。
– データの分布は時間が経つにつれて若干変動していますが、全般的に大きなスプレッドは見られません。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 人々は過去の実績結果に基づき、若干のスコア低下を懸念するかもしれません。
– 公平性・公正さのスコアが下がることは、組織やコミュニティにおいて信頼性や透明性の問題になる可能性があります。
– 今後の取り組みとして、予測モデルの精度を上げるとともに、実績が予測にどの程度合致するのかを注意深く監視することが重要です。
この分析結果から、データの基にした意思決定や改善策の策定に役立つ情報を得ることが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から）は、WEIスコアが高い位置（0.8以上）に集中しています。
– 時間の経過に伴いデータポイントは右に移動し、2026年5月ごろに一気に大きく変動しています。
– 2026年前半のデータは下に移動する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として明示されているデータがあるため、特定の時期の予測と実績が乖離していることが読み取れます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は高い安定性を示し、予測（緑）は一部でばらつきがあります。
– 異常値はモデルの予測から外れるデータポイントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初の半年間は、実績が予測範囲内に収まっているが、その後急激に変化して予測から外れる。
– 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）のトレンドはほぼ一致していますが、モデルによるばらつきが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測に相関があるが、一部の期間で乖離が見られる。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– 実績データが急激に変動しているため、社会的または環境的な大きな変化が背後にある可能性を示唆します。
– ビジネスや政策立案においては、特に予測と実績の大きな差異を埋めるための対策が必要となるでしょう。
– 持続可能性と自治性の観点から、長期的なデータの安定性の改善が求められます。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド:**
– グラフの左側で、実績のデータ点が高いスコアで密集していることから、初期段階では安定して高い社会基盤と教育機会が存在している示唆があります。
– 右側の昨年度のデータを見ると、全体としてスコアの低下が見られますが、点がややばらついていることから、地域や状況によってスコアが異なる可能性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左のエリアにいくつかの異常値があり、これらは平均的な状態とは異なる急激な変動を示しています。
– 中央の予測線の離れた箇所が異常値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いデータ点は実績を示しており、黒い円で囲まれた点は異常値、緑色の点は昨年度のデータを示しています。
– 予測の種類ごとに色分けされた線があり、それぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測モデルが使われていますが、それぞれによって予測の傾向や位置に差が出ています。
– 実績と予測の乖離がある部分は、モデルの改善余地があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと昨年度のデータの間には全体的に下降傾向が見られるため、ここには何らかの相関がある可能性があります。
– 予測範囲の傾向を見ると、予測が実績よりも低めに推測されている傾向があります。
6. **人間が直感的に感じる影響や洞察:**
– 実績と予測の差異が大きいことから、現在の教育機会や社会基盤の状況が、予想以上に変動している可能性があり、それに対する対策が必要です。
– ビジネスや社会においては、教育や社会基盤の強化が重要であり、予測と実績のギャップを埋めるための政策が求められるかもしれません。
全体的に、データが示す変動の意味を解釈し、適切な社会政策やビジネス戦略を立てることが重要です。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**:
– 最初の段階ではスコアが高く、比較的安定しています。
– その後、2025年7月から2025年8月にかけて急な下降が見られます。
– **予測（ピンク、紫ライン）**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が描かれていますが、いずれも下降トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒の円）**:
– 初期段階に集中しており、他のプロットと区別されていますが、特定のパターンは見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績と予測の比較**:
– 実績と予測のズレが一定期間で顕著になっています。
– 予測モデルは安定性が欠けている可能性があります。
– **前年の実績AI（緑のプロット）**:
– 別の期間のデータとして同様の配置で示されていますが、こちらも特定の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
– 異なるモデルの予測が全般的に一致しておらず、特定の傾向に一貫性は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– これらのデータ間には明確な相関関係は示されておらず、モデル間の回帰線の分布が異なるため、その手法選択により結果が左右される可能性があります。
### 6. 社会への影響や洞察
– **直感的な理解**:
– 初期には高いスコアが示され、共生・多様性・自由の保障が強調されていたが、これが急激に減少することは社会的な不確実性や課題を表している可能性があります。
– **社会的インパクト**:
– 減少トレンドは、多様性や自由の保障に対する脅威や政策の変更に伴う結果と解釈でき、その対応策を検討する必要があります。
予測モデルの精度を向上させることが、社会的インパクトをより正確に予測するために必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 一定の期間(7月7日～7月13日)で、昼間の時間帯(14時～18時)におけるスコアが高く、約0.825から0.850の値を示しています。その後、スコアが低下しています。
– 23時台ではスコアが持ち直し、7月17日以降は再び上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日、23時の時間帯で急に低いスコア(約0.675)が観察され、他の時間帯と比較して際立っています。
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、青から緑、黄色、そして紫への移行は、スコアの減少を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは特定の時間(特に14時～16時、23時)に集中しており、全般的にこれらの時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の時間帯に強いスコアの増減があり、夜間および早朝の時間帯のデータは少ないですが、23時に再び高くなる周期性が観察できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このパターンは、昼間に活動が集中し、夜間には活動が減少する都市型の社会活動パターンを反映している可能性があります。23時台のスコア上昇は、特定のイベントや活動が関与している可能性を示唆しています。
– 社会的には、これらのデータは都市計画やイベント開催の最適化に利用できるかもしれません。また、ビジネス面では、特に昼間のピーク時間帯に向けたマーケティングやサービスの強化が有益かもしれません。
このように、ヒートマップを通して時間帯ごとの活動パターンを視覚的に把握することで、社会やビジネスの特定の時間における動向を戦略的に活かすことが可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、日付別に時間帯ごとのスコアを示しています。
– 特定の日付範囲（例：7月7日～7月15日）で明るい色（黄色系）が見られ、スコアが高い傾向があります。逆に、7月初旬と7月末にかけてスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月15日に急激にスコアが高く、明るく示されています。特にこの期間中は全体的にスコアが高い。
– 7月24日に急激にスコアが低下し、暗い色（紫系）で示され、これは外れ値とみなせます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 時間帯別の色の変化は、その時間帯におけるWEIスコアの変動を示します。
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを示します。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 時間帯別に、同じ日付でもスコアは異なることが多く、時間帯ごとの動きが異なることを示唆します。
– 同じ日は明るい色でまとまる傾向がありますが、時間帯全体でスコアが低い例外も存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日中（例：14時～16時）に高い傾向があります。
– スコアが高い時期と低い時期の差異が顕著で、周期的なパターンというよりは、日ごとの変動が大きいようです。
6. **直感的インサイトと社会的影響**:
– このスコアの変動は、社会的イベントや特定の期間中の活動に関連している可能性があります。
– ビジネスにおいては、スコアが高い期間は活動が特に活発である可能性を示し、低い期間は一時的な停滞などが考えられます。
– 特定の時間帯に集中してスコアが高いことを考えると、イベント開催時間や営業時間の最適化に役立つ情報を提供します。
このグラフから得られる洞察は、社会的な活動パターンの理解や改善に役立ちます。
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:
この時系列ヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上では、特定の時間帯（7-8時と15-16時）が他の時間帯よりも高いスコアを示している傾向があります。特にこれらの時間帯では7月6日から7月16日にかけて高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月19日にかけて、16時台と19時台で色が急激に変わる箇所が見られ、スコアが大きく変動しています。
– 7月24日は16時台での値が非常に低く、他の日とは異なり顕著な外れ値として現れています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの変化を示し、暗い色（紫）が低スコア、明るい色（黄色）が高スコアを意味しています。
– 密度の高い部分は、ある特定の時間帯での関心や活動量が集中していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に7-8時と15-16時の時間帯には、スコアの変動が強く連動して見えるため、これらの時間帯で何らかの共通要因（例: 日常業務の開始や終了）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**:
– 特定の時間帯とスコアの上昇との相関がありますが、一部の時間帯では変動が大きく、安定していない日も見られます。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 7-8時と15-16時の時間帯は、一般的に通勤や通学、ビジネス活動が活発な時間帯と一致しており、社会活動のピークを反映している可能性が考えられます。
– これらのデータは、社会の活動時間や関心の高まりを示し、ビジネスにおけるマーケティング活動の最適化や、リソースの適切な配分に役立てられるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯における社会的関心や活動の度合いを視覚化しており、直感的に理解しやすいデータの提示方法となっています。
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、社会カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下に、このヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体は、赤（正の相関）が支配的です。これは、WEIの各項目が全体的に強い正の相関関係を持っていることを示しています。
– 注目すべき例外は、「個人WEI（経済的余裕）」の行および列で、いくつかの項目に対して低い相関を示しています（青または淡い色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間などでは、小さな正の相関が見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が濃いほど、相関が高いことを示しています。
– 「総合WEI」と「社交WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関（0.90以上）は特に強いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の期間に絞り込んだデータではなく、全期間を通じた相関を示すため、時系列データの関係性というよりは、全体的な相関構造に注目します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」は多くの項目と非常に弱い相関を示しており、相関関係のバラつきが大きいです。
– 一方、「社交WEI（公平性・公正さ）」や「社交WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と強い正の相関を持っています。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– 総合的なWEIの向上は、個々の項目が相互に関連し合っていることで実現されると考えられます。
– 特に「社交WEI（共生・多様性・自由の保障）」の向上は、総合WEIに強く寄与するようです。これは、社会的な多様性や自由の尊重が個人の幸福感に重要であることを反映しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の低い相関が示すのは、一部の人々にとって経済的要因がその他の幸福度要因と直接つながっていない可能性があることを示唆します。
このような分析は政策立案や社会改善のための戦略に役立つでしょう。
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:
この箱ひげ図では、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を示しています。それぞれのボックスプロットから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– WEIスコア全体において上昇や下降の明確なトレンドを示すよりも、スコアの分布の特徴を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生）」では、外れ値（o）がいくつか観察されます。これらは、他のデータポイントと比べて特に低いまたは高いスコアを示していることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 中央の太い線は中央値（データの50%点）を示し、ボックスは第1四分位数（25%点）から第3四分位数（75%点）までを示しています。ひげはその外のデータの範囲を示しています。
– 色の違いは視覚的に異なるカテゴリを区別する助けとなっている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリのスコアは独立して評価されており、一つの時系列データが時間経過でどう変化したかは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」は、一般的に高い中央値を持ち、安定した分布を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」などは分布が広く、個人によるスコアのばらつきが大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアのばらつきが大きいカテゴリでは、個人や組織が取り組むべき課題が多様であることを示唆しています。例えば、心理的ストレスに対する個別の対応が必要かもしれません。
– 一方、共生や持続性に関するWEIが安定していることは、社会がこの分野で成熟しているか、または施策が一定の効果を上げている可能性を示唆しています。
この図を通して、さまざまなWEI指標が異なる側面での評価を提供し、それぞれが独自の課題と強みを持っていることが分かります。ビジネスや政策立案においては、これらの情報を基に戦略を設計することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ上のプロットは全体として一定の方向性を示すトレンドはなく、各データポイントが分散しているように見えます。したがって、特定の時間的トレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明確な外れ値は見られませんが、データポイントが密集しているエリアと疎なエリアが存在します。これらはプロセスの異なるフェーズや要因を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 主成分軸でプロットが分布しており、第1主成分が大きな分散（74%の寄与率）をカバーしているため、データの大部分はこの方向での変動を表しています。
– 第2主成分は、より小さな分散（8%の寄与率）を示しており、細かい変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このPCAプロットでは、複数の時系列データがある場合にも共通の変動パターンを捉えています。異なる時系列間の相関関係や共通の動作パターンを直感的に見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度が高いエリアは、観測データが共通の性質や相関を持つ可能性を示唆しています。データがばらついているエリアでは、より多様性があることが示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネス、社会への影響**
– このグラフは主成分によりデータの複雑なパターンを簡潔に可視化しています。ビジネスや社会において、主成分分析は、複雑なデータセットを理解し、重要な変動要素に集中するための有効な手段です。
– 例えば、社会的な要因が地域や期間によってどのように異なるかを把握し、効率的な戦略を策定するのに役立つかもしれません。
以上のポイントを踏まえ、このグラフから得られる洞察は、データの背後にあるパターンを理解し、適切な意思決定をサポートすることに貢献します。
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。