📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析による洞察
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 2025年7月1日からの観測期間中、総合WEIスコアは0.62から0.88の範囲で変動している。全体的には、7月初旬に低値を記録した後、徐々に持ち直しているが、大きな変動も見られる。
– **個人WEIと社会WEIの動向**: 個人WEI平均は0.58から0.83の間で推移し、社会WEI平均は0.62から0.94の範囲で変動している。個人WEIは比較的安定しているが、社会WEIは変動が激しく、一時的には急上昇することがある。
#### 異常値とその背景
– **異常値の多発**: 7月2日や7月6日に低いスコアが見られるほか、7月7日以降には非常に高いスコアが記録される異常値傾向が確認されている。これは、社会情勢の変化や短期間での政策・社会イベントの影響による可能性が高い。
– **背景要因**: 例えば、7月6日からの高いスコアは政策やイベントのプラス効果、7月19日の急落は何らかの社会的問題やネガティブな事件に伴うストレスや不安増加の可能性が考えられる。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解による分析**: WEIスコアには明確な月次の季節性が見られ、この期間においては特に週末や休日の差異が顕著である。残差からは、予期しない変動がいくつか検出され、特に政策変更や社会的不安を反映している可能性がある。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの示唆**: 経済的余裕、健康、ストレス、自律性等の個人の要因は、社会的公平性や持続可能性と強い相関を持っている。個人の状態が社会全体に強く影響を与えていることを示唆している。
#### データ分布
– **箱ひげ図分析**: WEIスコアはほとんどの項目で中央部に集中しているものの、個別の異常値も多く確認される。一部は外れ値として扱われるべきだが、社会的変動による影響のため重要なサインとして考慮されるべきである。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率の分析**: PC1が全体の変動の72%を説明しており、これが主に社会的状況の変動を鏡のように反映していることがわかる。PC2は10%と比較的小さいが、政策や一時的な影響を示唆する可能性がある。
### 結論
データからは、総合的なウェルビーイングのスコアは社会イベントや政策の影響を強く受けていることが示唆される。異常値や大きな変動は、社会全体の健康状態や心理的ストレス、経済状況の変化に対応する可能性が高い。個人の生活環境と社会の持続可能性やインフラ状況との相関が強く、これが全体的なスコアに大きく影響することから、政策策定時の重要な指標となり得る。
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:
このグラフから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青）は2025年7月から2025年9月にかけてほぼ横ばいですが、若干の変動が観察されます。
– 予測データ（緑）は2026年7月にかけて密集しており、予測される範囲が示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値として黒の円で示されているデータポイントがありますが、それらは実績データに含まれています。しかし、詳細な文脈がなければこの異常が統計的にどの程度重要かを判断するのは難しいです。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青は実績データ、緑は前年度のデータを示しています。
– 緑のデータが集中的に見られるため、予測の信頼性が高い可能性があります。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲で、3標準偏差の範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 年度ごとのデータ比較が可能です。特に実績と予測比較が中心となっています。実績と予測の間にはタイムラグがありますが、同様の傾向が続くと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 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）がありますが、選択されたモデルの方針に依存します。予測の精度や信頼性を評価するためには、モデルのパフォーマンス指標が必要です。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 人々はこのグラフを見て、特定の期間内でのWEIスコアの安定性を感じるかもしれません。また、緑の密集した予測データは、今後のスコアの予測に対する安心感をもたらす可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、この類の予測は非常に重要です。特にWEI（経済指数か社会指標か不明だが）が高いと経済的活動や社会福祉が良好であることを意味する場合、安定した予測は重要な役割を果たします。
全体として、このグラフは予測と実績の比較に便利で、過去と未来のWEIスコアの動向を可視化しています。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2026年7月までの期間に、明確な二つのトレンドがあります。
– 最初の半分（2025年7月〜12月）は青いプロットで示され、全体として横ばいの動きを見せています。
– 後半（2026年1月以降）は緑のプロットで表現され、僅かに上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットには、異常値として表示されるデータがいくつか存在します。これらは円で囲まれています。
– これらの外れ値は、システムの異常や予期しない出来事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**:
– 青いプロットは過去の実績値を示し、緑のプロットは前年のデータを表しています。
– 予測の信頼性範囲がグレーの帯で示され、予測は異なる色の線で表示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値（青）と前年データ（緑）の位置関係から、年間でデータのパターンが繰り返されていることが伺えます。
– 各予測モデルの結果は比較的一貫性があり、全体的な傾向は正確に予測されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年データは一部重なっているが、若干異なるパターンを示しています。これにより、年による変化の度合いを視覚化できます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は同じ年の中でも社会的な指標が改善していることを直感的に感じ取るかもしれません。
– 社会の指標が向上していることは、社会政策の成功や市民の幸福度の向上を示し得ます。
– ビジネスでは、市場が安定しているか改善していることを示唆し、投資や事業拡大の機会を提供するかもしれません。
### 結論:
全体的に、グラフは安定した社会的な改善を示唆しています。分析されたデータはやや変動があるものの、大きな問題がないことを示し、予測も信頼性が高いと考えられます。外れ値に対する注目が必要ですが、全体としてはポジティブな評価が可能です。
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**:
– グラフには2つの異なる期間が示されています。2025年7月から10月にかけて、実績（青）のWEIスコアは約0.6から0.8の範囲で散布しています。
– 2026年には、前年のデータ（緑）においてはWEIスコアが0.6から1.0の範囲内で緩やかな増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには、WEIスコアにおいて明確な外れ値（黒い円）が存在していることが示されていますが、集中した期間の狭い範囲内に収まっています。
– 2026年には外れ値は見られず、比較的均一にスコアが分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロット（実績）は、実際に観測されたデータであることを示しています。
– 線で示された予測（紫、シアン、ピンク）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来の推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年のデータと2026年のデータを比較すると、前年のデータ（緑）はより広い範囲に散布されており、全体的にトレンドが上向いている様子が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間（2025年）はスコアが比較的狭い範囲で散布しており、これは比較的安定した経過を示唆している可能性があります。
– 2026年のデータはより広範な変動を示しており、要因が多様化していることを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの分布と予測に基づくと、社会的な指標が2025年の安定から2026年に向けて多様化しつつあることが示唆されます。これにより、社会のニーズや課題が実際に広がりつつある可能性が考えられます。
– ビジネスや政策決定においては、将来の変動を考慮して柔軟に対応する必要があるかもしれません。
– 異常値の存在は、特定の異常事象や外部要因の影響を示唆しており、それが継続的な変動の一因となる可能性もあります。
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:
こちらのグラフは、個人の経済的余裕（WEI）スコアの360日間の推移を示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、グラフ前半に密集しています。急激な変動は見られず、横ばいで安定した状態を維持しているようです。
– 予測（紫、緑、ピンクの線）はスコアが0.7前後で推移する予測も、後半には異なる傾向を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中央付近に異常値として示されている部分がありますが、これに特段の急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を表現しており、一部の青プロットが黒い円で囲まれ異常値とマークされています。
– 予測値は色付きの線で異なる予測モデルを表し、横にほぼ平行に延びています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、実績とは異なる時期に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの推移が一致しており、横ばいの傾向を見せることでそれぞれが相互に支持し合っているようです。
– 前年データは全体の流れとやや異なる時間軸を持ち、独立した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑のプロットに顕著な相関関係は認められませんが、実績と予測値は類似のトレンドを示しています。
– 分布としては、中央値付近に集中し大きな分散はありません。
6. **人間が直感的に感じることで、ビジネスや社会への影響**:
– スコアの安定性が高い状態が続いているため、個々の経済状況が比較的安定していることを示唆します。
– ビジネスへの影響としては、個人消費が安定している可能性があり、積極的な市場開拓よりも現状維持の戦略が適しているかもしれません。
– 社会的には、異常値を見逃さず、経済的に困難を抱える人々を支援する施策が効果的であると考えられます。
このような安定的なトレンドと分布から、将来の計画や政策設計のための重要なインサイトが得られるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月～9月）には、実績データ（青色）が狭い範囲内に集中しています。
– 2025年9月以降は、明確にデータのギャップがあり、2026年3月以降に再びデータが出現し、異なるプロットが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつか異常値（黒色の円）が含まれており、これが全体のスコアのばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実際のデータ、緑色は予測されたデータを示しており、それぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）で予測されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内にデータが多く収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初の期間の実績データと異常値が将来の予測に影響を与えている可能性があり、予測モデルの選び方が重要になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の期間では、データが非常に狭い範囲（~0.6~0.8）に集中していることから、本来の健康状態の安定性が示唆される。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の安定した健康スコアが途中で途切れており、これはデータ不足や測定のギャップを示している可能性があります。データが途切れているため、途中での介入や異常の検知が難しくなることが懸念されます。
– 社会やビジネスにおいては、このようなデータのギャップを埋めるための定期的なデータ収集が必要です。特に健康状態のトラッキングには継続的なモニタリングが重要です。
このグラフは健康状態の評価において、持続的なデータ収集や予測の精度向上といった側面での改善点を提示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには心理的ストレス（WEIスコア）の時系列データが示されています。2025年7月から2025年9月にわたり、実績値（青色）は比較的一定の範囲内で推移しています。この期間にわたり下降や上昇の傾向は見られません。
– 2026年2月以降は別の色（緑色）で示され、やや拡散した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットには幾つかの異常値（黒の枠で囲まれた部分）が観察されます。これらのデータポイントは全体のトレンドから明らかに外れており、特異な変動を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績値、緑色は前年との比較を示しています。
– 紫やピンクの線はさまざまな予測モデルの結果を示しており、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績値と緑色の前年データは時系列的に分かれています。特定の期間に統計的な比較が行われた可能性がありますが、結果的には継続的な関係性を示すデータとは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色の実績データと予測モデルの結果は、中心付近で密集した分布を持っています。異常値を除くと、WEIスコアは比較的安定しています。
– 緑色のデータも似たような特徴を持っており、前年の動向と近似しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフから、人々は心理的ストレスがある程度の範囲内で安定していることを感じるかもしれません。異常値は、特定のストレス要因や出来事を示唆する可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このデータを基に心理的ストレスが特定の期間や条件下でどう変動するかを予測し、適切なサポートや対策を講じることが重要です。例えば、季節による変動があれば、それに応じたメンタルヘルスサポートを提供することが考えられます。
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:
以下は、提示されたグラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフには、実績データと予測データが示されています。実績データ（青い点）は初期の期間に集中していますが、予測データ（緑の点）は後半に渡っています。
– 線形回帰（緑の線）や他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）に基づくトレンドは全体として横ばいもしくは微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、期間の初期に集中しています。
– 大きな急激な変動は見られず、データは全体的に安定したまま推移しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、緑の点は予測データを示しています。
– グラフ上部の色分けされた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**
– 実績データと予測データの間には、緩やかな連続性があります。過去の実績から予測が行われていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの分布は、全体としてWEIスコアの中高位に集中しています。
– 異常値は分布から外れていますが、その大部分は実績データの期間に登場しています。
6. **インサイトと影響**
– グラフから人間が直感的に感じるのは、自由度と自治が比較的安定していることです。
– 社会やビジネスへの影響として、この安定性はポリシーメイキングや戦略的計画において重要な指標となるかもしれません。予測データの安定性は、今後の計画や予測に役立ちますが、異常値やその要因についてはさらに深く調査することが望ましいでしょう。
このグラフは、自由度と自治に関する状況が比較的安定していることを示唆しており、異常値の原因を突き止めて改善することで、さらに信頼できるデータの活用が見込めます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月〜2025年11月）では、WEIスコアが全体的に安定しているが、やや低下している傾向が見られます。
– 2026年初め以降、グラフは急に高く、安定したスコアを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、データには異常値と判定された点（黒い円）がいくつか見られます。
– 予測と実績の乖離が大きい場所では、異常値として扱われる傾向にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑色の点は前年の比較データを示しています。
– 予測値は赤い×と、異なる回帰モデル（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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが試行されており、それぞれの予測が期間内でどのくらいの精度を持っているかが比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは分散しているが、後半のデータは均一に分布しています。
– 異常値範囲が灰色で示されており、予測の枠がそれをカバーしています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スコアが高い状態に移行している点は、社会の公平性と公正さが向上していることを示唆していると考えられます。
– 初期の混乱（外れ値の多さ）から、何らかの改善策や新しい政策の導入により、スコアが安定して高くなった可能性があります。
– ビジネス面では、社会的な公平性が評価されることにより、企業のCSR活動やブランドイメージの強化が期待されるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間の評価期間を示しており、左側のデータ（実績）は過去のもので、右側のデータ（予測）は未来のものです。実績データは2025年初頭に高い安定したスコア（0.8から1.0）を示していますが、2026年の予測はややスコアが低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左端にいくつかの異常値（黒丸）が見られますが、全体的には大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績を示し、緑色の点は前年からの比較として示されています。異常値として黒丸で囲まれた実績データがあります。紫や青緑などの線は予測を示していますが、異なる回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは時間軸に沿って別々にグループ化され、実績が高いスコアを維持しているのに対し、予測では評価が多少ばらつく傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的高いスコアの範囲内でクラスター化されていますが、予測データはより分散しており、幾分スコアが落ち込む可能性が示唆されています。
6. **直感とビジネス/社会への影響**
– 人々が直感的に感じることとして、歴史的な実績が高い水準で安定していたものの、将来的には持続可能性に問題が生じる可能性がありそうだという不安感があるでしょう。これに基づき、ビジネスや社会は現在の高スコアを維持するための対策強化や、新たな取り組みの必要性を感じるでしょう。
### 総合的な見解
現在の水準を維持するためには、新たな政策や戦略を検討する必要がある可能性があります。これは特に、持続可能性と自治性が高く評価されたい場面での重要なポイントです。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– グラフの青い点（実績AI）は、7月から明確なトレンドが見られず、安定しています。データのほとんどが高いWEIスコアの範囲に集中しています。
– 緑色の点（前年）、紫色、ピンク色、水色の線（予測モデル）は、直線で示されていますが、具体的なトレンドの変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績AIの中に黒く囲まれた一部の点があり、これが異常値を示しているようです。これらは、他の点と比較してスコアが低く、異常として検知されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 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。
– 線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、それぞれ異なる色で示されています。
– 異常値は黒く囲まれており、特定の要因によって通常の範囲を外れたスコアを示し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**:
– 実績と前年のデータには明確な関係性が見られませんが、予測線は多くの点を横切っていることから、データの全体的な傾向を合理的に捉えようとしていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットが横ばいのため、特定の変数間の明確な相関関係は示されていません。
– データは主に高いスコアの範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 社会基盤と教育機会の面で、高い安定性と一定のパフォーマンスを示していると考えられます。
– 異常値として検出された低スコアの部分は、特定の期間や要因がパフォーマンスに影響を与えたことを示唆しています。
– 高いスコアの安定性は、効果的な政策や安定した社会システムの存在を示す可能性がありますが、一部に改善余地があることも示されています。
– ビジネスでは、この安定した状況を活用して、さらなる強化策を講じることが考えられます。また、異常値の原因分析を行い改善することで、さらに高いスコアを目指すことが可能です。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のWEIスコア推移を示しています。データは左の期間で密集しており、その後右の期間で再びデータが多く分布しています。最初の部分では、スコアは横ばいか少しばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青丸で示された実績データに異常値（黒丸）が多く見られ、特にスコアが低いところに散在しています。急激な変動は少なく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青: 実績データ（実績AI）
– 緑の×: 予測データ（予測AI）
– 黒丸: 異常値
– 緑のプロットは前年のAIデータであり、前年の傾向と比較しています。これと実績データとの違いが視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績データと緑の前年データは比較して同程度のスコア範囲を示しています。予測と実績の乖離がある場合、それはスコアの予見可能性に課題がある可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は似ていますが、予測データとの相関は見出しにくい状況です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データに一定の均質性が見られるため、この期間は比較的安定した状況であると判断できます。ただし、異常値が存在するため、これらの要因を分析することが重要です。社会的に多様性や共生に課題があるかもしれません。この安定性を維持しつつ、予測精度を向上させることが望ましいでしょう。
これらの要素を考慮し、特に予測精度の向上と異常値の原因追究に注力することで、社会の多様性や共生の促進に繋げることが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して特に顕著な周期性は見られませんが、色の分布によっていくつかのパターンが認識されます。
– 初期（7月1日から7月11日）の時間帯に黄色〜緑の領域が見られ、スコアが高い状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月14日にスコアの高い（黄色〜緑）時間帯が集中していることがわかります。
– 7月18日と7月22日以降にスコアが再び上昇しています（緑の領域）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示します。
– 水平方向（時間）が24時間で変化するため、社会的活動の時間帯ごとの差を視覚化できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯に一貫した高スコアが観測されており、これらは社会的活動が活発な時間帯である可能性があります。
– 日によって社会的活動の変化が見受けられますが、日中（8時〜16時）のアクティブな時間帯にスコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中及び午後の特定の時間枠でスコアが全般的に高く、活動的な時間が明確。
– 社会的イベントや活動は午後から夜にかけて活発になる傾向も示唆されています。
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**:
– このヒートマップは社会活動の評価や計画に役立つ可能性があります。特に、特定の時間帯における活動の活発さを基に、ビジネス戦略の立案や都市計画に活用できるでしょう。
– 活動が活発な日中の時間帯を考慮したマーケティング施策や地域社会のイベントなどの策定が考えられます。利用可能なデータは、選択した時間帯にターゲットを絞るのに非常に有用です。
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**
– 各時間帯で見ると、特定の時間（15～17時と23～0時）において高いスコアが観察されます。これらの時間帯は、活動が活発な時間帯かも知れません。
– 日付の推移では、スコアが高い色（黄色方向）が一定して現れる時期と、やや低めのスコアが現れている時期が見られ、周期的な変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の第1週には、日中（14時以降）に高いスコアが多く見られるのに対し、後半の週ではスコアが低くなる日が見られます。
– 特に2025年7月24日には、スコアが急激に低下しているのが視覚的に顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の違いはスコアの高低を示しており、緑から黄色の範囲が高いスコアを表しています。
– ヒートマップの濃淡の変化は、各時系列データの強度や密度を示しており、アクティビティが集中する時間帯が理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯が同じ日付で類似のパターンを示していることから、一定の行動パターンがある可能性があります。特に15～17時および23時以降、これらの時間帯は関連が深い可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアが頻繁に観察される時間帯は、アクティビティが多いことを示す可能性があります。社会的活動やコミュニケーションが活発になる時間帯と考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々の活動や交流が顕著になる特定の時間帯があることは、その時間におけるリソースの需要や供給を適切に調整するためのヒントとなるでしょう。
– このようなヒートマップを活用することで、企業はマーケティング活動を最適化したり、ピーク時のリソースを効果的に配分することが可能になります。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯における活動レベルの変動をビジュアルに理解するのに役立ち、社会的なアクティビティの分析や、それに基づいた意思決定に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフにおいては、日付と時間帯に基づくパターンが示されています。ヒートマップの色が時間帯と共に変化しており、特定の時間帯におけるスコアの変動が視認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月24日から25日にかけて、急激な色の変化が見られます。これは、短期間でのスコアの大幅な上下を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いことを示しています。
– 特定の時間帯、特に8時、15時、23時では高いスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯でのスコアの変動は、日付によって比較的一定のパターンを保っているように見えます。これは、特定の時間での活動やイベントによる影響を示唆している場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日の中でもスコアが高くなる時間帯があり、これがサイクル的な人々の行動や社会の動きに関連している可能性があります。
– 特定の週末や平日の影響があるのかも解析の余地があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップからは、社会的な活動のピーク時間や低迷時間が視覚的に理解できるため、ビジネス活動を調整することで効率的なリソース配分が可能になります。
– また、突然の変動は危機管理の重要性を示しており、予測不可能な要因を考慮に入れる必要があることを示唆しています。
このヒートマップの分析により、人々の行動パターンや社会的なトレンドが見えてきます。これらを活用することで、より効率的なビジネス戦略や政策の立案が可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– このヒートマップは相関を示しているため、時系列データのトレンドではなく、各項目間の関連性を示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、他の多くの項目と低い相関を示しており、特定の要因との関連性が低いことを示唆しています。
#### 3. プロットや要素の意味
– 赤色が濃いほど正の相関が高く、青色が濃いほど負の相関が高いことを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各項目は直接的な時系列データではないため、時系列データとしては扱われませんが、全項目の関係性を網羅的に把握することができます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い相関: 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に高い相関を示しており、心理的ストレスが個人の全体的な幸福指数に強い影響を与えている可能性があります。
– 負の相関: 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は負の相関が見られ、経済的な余裕が低い場合、多様性や自由の保障に関して課題があることを示唆するかもしれません。
#### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– ビジネスや政策を考える上で、個人の心理的健康と経済的な要因が相互に関連していることを考慮することが重要です。
– 負の相関がある領域では、特に政策や支援の強化が必要となる可能性があり、それにより社会全体の福祉向上を目指すことが不可欠と考えられます。
– これらの相関関係は、社会政策の設計や企業のCSR活動において考慮すべき重要な要素です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプの中央値を見ると、全体的にWEIスコアは高い水準を維持しています。特に、「総合WEI」や「個人WEI平均」は全体的にスコアが高く、安定しています。
– 「社会WEI（生態系整備・持続可能な社会）」は中央値が比較的高く、WEIスコアが上昇する傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（公平・公正さ）」には外れ値が見られ、特定の期間にスコアが大幅に異なっているケースがあったことを示しています。
– 特に、「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」では、外れ値が多く見られ、変動が激しいことを示しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図の幅や色は、各WEIタイプのスコアの分布の広がりや密度を示しています。色の違いは各カテゴリの特性を強調しています。
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下は四分位範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の間には相互作用があると考えられ、これらが社会全体の幸福指標に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:**
– 大部分のカテゴリでスコアが0.6から0.9に集中しており、分布は全体的に正規分布に近いです。
– 「個人WEI（精神的ストレス）」は特に中央値が低く、これは該当期間においてストレスが高かったことを示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:**
– 人々が注目するべきは、「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」のスコアの変動です。これらの指標は社会の安定性や個人の幸福度に大きく影響する要因であり、政策決定や企業活動において重要な示唆を与える可能性があります。
– 全体としてのWEIスコアが高いことは、社会全体が比較的良好な状態にあることを示唆していますが、一部のカテゴリにおける変動や外れ値は、特定の社会問題に対する注意が必要であることを示しているかもしれません。
この分析は全体的な視点を提供しており、データを深く掘り下げることで、さらなる具体的な戦略を立てるための基盤を提供できます。
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:
この散布図は、360日間にわたる社会カテゴリのデータに対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に主要な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.72）と第2主成分（寄与率: 0.10）に対するデータの分布を見ると、右上に向かって増加する傾向が見られます。これは、全体的に第1主成分がデータのバラツキを多く説明していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの極端な右下や左上には、比較的少数のポイントしか存在せず、これらが潜在的な外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントの密集度が特に図の中心付近に多く、第1主成分が正の範囲に達すると、データの分布がより集中しています。これは、この方向に共通の要素や特性が存在する可能性を示唆します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列ごとの個別の情報はこのプロットからは直接的には読み取れませんが、WEI構成要素に対する貢献の違いが、日ごとに異なる社会的要因やイベントに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与が非常に大きいことから、この主成分がデータの大部分のバラツキを捕捉していることが分かります。第2主成分は、データ内の残りの微細なバラツキを捉えています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータは、主要な社会的変動要因が第1主成分に強く影響を与えていることを示し、個別の日付やイベントが重要な意味を持つことを示唆しています。社会的要素が時系列で変動することにより、特定のパターンやトレンドが観測され、それが政策決定や社会的プログラムに有用な洞察を提供することが考えられます。
このグラフは、複雑な社会的変動を一つの視覚的フレームワークに落とし込むための効果的な手法を示しており、社会科学の分野における分析や施策立案に寄与できるでしょう。
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。
