📊 データ分析（GPT-4.1による）
**1. 総合分析**
– **時系列推移**: 総合WEIには、全体として上昇トレンドが見られます。特に、2025年7月7日からの数日間にかけてスコアが急上昇し、その後も高水準を維持しています。しかし、その後にわずかな上下変動が見られ、特定の日付（7月19日、7月20日、7月24日）は急激なスコアの低下があります。
– **異常値**: 指定された異常値は、通常の変動範囲から大幅に逸脱したスコアが多く含まれています。特に経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなどの指標で顕著です。例えば、7月7日の0.88というスコアは、急激な社会、健康関連の指標改善を示し、その後も高値を保っています。異常値は、突発的な社会イベントや政策変更、外部環境の影響（例えば、経済的ショックや健康危機の解決）などが原因である可能性が考えられます。
– **季節性・トレンド・残差**: STL分解の結果、全体としての上昇トレンドが示され、季節的な変動は小さく、変動の多くがトレンドと残差によるものです。このことは、外部の一時的な要因よりも、より持続的な社会的変化がWEIに影響を与えていることを示唆しています。
**2. 詳細項目分析**
– **項目間の相関**: WEIの各構成要素間の関連性を示す相関ヒートマップから、特に社会的多様性、持続可能性、インフラにおいて高い直接的な相関が見られます。これらの項目は、他の要素に対して安定した高スコアを維持し、全体のスコアを引き上げています。
– **データ分布**: 箱ひげ図におけるデータのばらつきや外れ値の存在は、個々のWEIスコアの揺れを可視化するもので、特に心理的ストレスと社会的公平性の項目において、振れ幅の大きさが際立っています。これは、個々のバランスが重点的な改善を要する可能性を示唆しています。
– **主要な構成要素 (PCA)**: 主成分分析の結果、PC1が72%を占め、総合的な変動の大部分がシステム全体のトレンドに起因することが示されました。PC2の寄与率は10%であり、残りの変動の一部を補足します。これは、主に社会インフラ及び多様性における細かな改善が含まれ、全体のスコアに少量の影響を及ぼしています。
**3. 考察と提言**
– WEIの上昇を支えるためには、特に経済的余裕と健康状態に対するサポート強化が投資対象として有効である可能性があります。
– 異常値が多く見られる時期には、市場や政策の急変が影響を及ぼしていると考えられ、これへの迅速な対応メカニズムが必要です。
– より広範囲な社会的改革（公平性の改善、教育機会拡充、心理的ストレスへの対応等）が引き続き求められており、これが持続可能な改善を促進するでしょう。
この分析は、WEIが持続的に向上するためのロードマップ構築に資するものであり、今後の政策立案や施策決定に寄与するものです。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間において、実績AIのデータ（青いプロット）はわずかながら下降傾向があります。
– この後、データが存在しない時期があり、その後の別の時期に一つのクラスターがあります（2026年5月以降）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ範囲には異常値とみられるデータ（黒丸で囲まれているもの）がいくつかあります。
– その後、データ間での急激な変動は見られませんが、後半にデータが再び集まり、値が異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しており、主に初期期間に集中しています。
– 緑の点は前年の類似データを示していますが、時間が大きく離れています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、以下の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれの色で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と後半のデータが独立しており、実績AIと前年のデータの間に直接の関係は見られません。
– 分析期間が切れているか、データ取得の間に抜けている部分があるようにみえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期は実績のデータが密集しており、比較的高いWEIスコアの範囲に集中しています。
– 後半は緑のデータが多数存在し、再びスコアが高い範囲にクラスターを形成しています。
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**:
– 初期の下降傾向と異常値の存在から、予測に不確かさがあった期間が推測されます。
– 中期的にはデータが抜けており、不連続なデータ取得が示唆されていますが、後半に再び数値が高まる兆候が見られるため、何らかのポジティブな変化または回復が起こった可能性があります。
– ビジネスや社会において、新たな施策や外的要因がこの後半の好転を導いた可能性が考えられますが、さらなるデータの確認と分析が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の前半には、WEIスコアが0.6から0.8の間で変動している実績データ（青）が密集しています。後半の予測データ（緑）は、スコアの範囲が類似しているものの、若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに異常値としてマークされた黒い円が確認できますが、全体的なデータセットに大きな影響を与えてはいないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値で、軽微な変動を示しています。
– 緑のプロットは予測値で、全体的にやや向上の兆候があります。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）による予測が示されており、それぞれで微妙な差異が見られます。
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、類似性があるものの、異なるモデルによる予測のばらつき具合が認識できます。予測の信頼性が異なる可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは高い場所に密集しており、特定の範囲での一貫性があります。予測値もこの範囲内で分布しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 実績と予測の数値が高めで安定している点から、システムやプロセスが良好な状態にあると感じるでしょう。ビジネスや社会において安定した品質やサービス提供が可能であることを期待できます。外れ値が少ないことから、信頼性が高いと判断されるかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– **ビジネス**: WEIスコアが一定以上の範囲で安定していることから、顧客満足度やサービスのパフォーマンスが一定水準を保持している可能性が考えられます。
– **社会**: 安定したスコアは、社会においても関連する取り組みや政策が効果的に機能している証左となり得ます。この安定性を続けるための施策継続の重要性が考えられます。
全体的に、実績と予測が調和しており、一貫した高パフォーマンスが伺えるグラフといえるでしょう。
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:
このグラフを分析し、以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（2025年7月から9月）では、WEIスコアが0.8付近に集まっており、横ばい状態が続いていることが見受けられます。
– その後、予測が始まる箇所から急激に下降し、0.6付近まで落ち込んでいます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は2025年7月から9月の期間に見られ、これまでのトレンドから逸脱しています。
– 下降トレンドは急激であり、この変動は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のAIによる実績を示し、密集しています。
– 予測部分は、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰が示唆され、それぞれ異なる傾向を持っています。
– 緑の点は前年のデータを示し、別の大きなグループを形成しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータは非常に近い値を持っていますが、時間的にずれがあります。
– 予測手法の違いにより予測値が分岐していますが、全体的な傾向は一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期に見られるWEIスコアは0.8付近に集まっており、密度が高いです。
– 下降期に分布が広がり、予測ではより分散しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが下降することは、社会の幸福度や効率が低下している可能性を示唆します。
– 異常値の存在は、一時的なショックやイベントがあったことを示している可能性があります。
– 社会の状況を改善するための介入が必要かもしれません。予測が共有されることで、計画的な対応が促進されるでしょう。
この分析は、データの信頼性と予測手法の選択に関してさらなる検討を促すものです。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**（青色のプロット）は期間の前半に集中しており、比較的高いスコア（0.6以上）を維持しています。しかし、期間の後半にはデータは示されておらず、代わりに**次年度の予測**（緑色のプロット）が存在します。このギャップは予測モデルの一部としての役割を果たしている可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色の実績データにおいて、いくつか**異常値**（黒い円）が目立ちますが、全体的なパターンから大きく乖離しているわけではないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **予測データ**は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。これにより異なるアプローチで予測が行われ、それぞれのモデルの精度や信頼性を比較できます。
– **xAI/3σ**の領域は予測の不確かさや信頼区間を示しており、これが一定の範囲内に収まっていることは予測の妥当性を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現時点では、新しいデータが過去の実績に対してどのように影響するのかは不明ですが、予測モデル間の結果を比較することで、将来的に最も適切なモデルを選択する指標となります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の両データセットが高いスコア領域に集中しています。これは経済的余裕の一定の維持が期待されていることを示している可能性があります。
### 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
– 経済的余裕が持続していること、このレベルが維持されていることで、安定した経済環境や社会的な安心感が感じられるでしょう。
– しかし、複数の予測モデルが存在することは、将来の不確実性や複雑な社会経済的要因への対応策が求められることを示唆しているとも考えられます。
全体として、このグラフは経済的な安定を示すとともに、予測手法の多様性を活用して可能な未来を展望するための重要なツールです。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、最初の部分（2025年7月から11月）には実績データ（青点）が集まり、その後の期間には予測データ（緑点）が続きます。実績データは全般的に横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間中に、一部のデータポイントが「異常値」として円で囲まれています。この異常値は通常の範囲から外れていることを示しており、具体的な原因を調査する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青いポイントで示され、過去の実際のWEIスコアを表しています。
– 予測データは緑のポイントで示され、今後のWEIスコアの予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で強調表示され、異常な変動を検出しています。
– グラフ中に予測のばらつき範囲と複数の予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、それらの具体的なラインは見えていません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データが並列で描かれていますが、両者の間に補助的な相関や関係性は明示されていません。
– 予測のモデル間比較は明示的に描かれていませんが、異なる予測手法の結果が観察されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データでは、スコアが0.6から0.8の間で集中しており、相対的に狭い範囲で安定しているといえます。
– 予測データも同様の範囲に収まっていますが、分布がもう少し広がっているように見えます。
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**:
– 実績データが安定していることから、過去の健康状態は比較的良好であったと予測できます。異常値が検出されていることで、特定の期間やイベントに対する注意が必要です。
– 予測データの信頼性が重要であり、異なる予測モデルが使用されていることで、将来の変動の把握や計画に役立ちます。社会的には、予測を基にした健康関連サービスの改善や、公衆衛生戦略の立案に寄与する可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– グラフは時系列の散布図で、横軸が評価日、縦軸がWEIスコアを示しています。
– 初期の日付範囲では、主に青色の点で示された実績のWEIスコアが、約0.5から0.8の間で変動していることがわかります。
– 後半の日付範囲では、緑の点が見られ、これは前年と比較してのデータで、WEIスコアが0.2からほぼ0.8の範囲に分布しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 青い実績のデータには、黒い円で囲まれた外れ値がいくつか観察されます。これらは標準的な範囲外のスコアを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績、緑は前年のデータを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰モデルによる予測で、他のモデルによる予測線との比較が可能です。
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の間には重なりがあり、一定の関連性が見受けられますが、時期ごとの変動がやや異なる点もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には一定の相関関係がある可能性がありますが、詳細な分析が必要です。
– データの密度は、中央付近が高く、端に行くほどばらついている様子が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績データでは、ストレスレベルが全体的に高めですが、安定しており、急激なストレスの変動は観察されません。
– 社会やビジネスにおいて、安定的なストレス管理ができている可能性がありますが、外れ値が示す潜在的なストレス要因についてのさらなる分析が必要です。
– 全体として予測モデルが示す信頼性の範囲内での予測が可能であることから、今後のストレス管理に役立つツールとして活用でき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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期の期間**：2025年7月から始まる序盤では、実績データ（青い点）は比較的高いWEIスコア（0.6から0.8）で一貫しています。
– **後期の期間**：2026年のデータは少し低めの範囲（0.4から0.6付近）に分布しており、昨年度のデータ（緑の丸）と重なる部分も見られますが、若干の減少が見て取れます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（強調された点）はいくつか見られ、特に初期の高スコアの中に突出している点があります。
– 予測モデルの線形回帰や決定木回帰のライン（紫やピンクの線）が急激に減少する点も気になります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**：実際の測定データ。
– **予測（赤の×）**：予測AIによるスコアの推測。
– **異常値（黒の円）**：通常と異なる動きを示すデータ。
– **昨年データ（緑）**：前年の同時期のデータ。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは昨年のデータとある程度一致しているが、全体的なトレンドはやや下降気味です。
– 予測と実績の間では大きなギャップが見られる時もあり、モデルがすべての変動を捉え切れていない可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布自体は比較的一貫性があり、特に高スコアの帯域に密集していますが、後半の期間では下方シフトが見られます。
– 昨年と今年のデータの相関はあるが、それほど強くはなさそうです。
### 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
– **直感的な印象**：自由度と自治のスコアは昨年に比べてやや縮小しており、これはより制約下にあるかのような印象を受ける可能性があります。
– **ビジネス/社会への影響**：自由度の低下は個人の生活の質や満足度に影響を与える可能性があり、政策の再考や改善が求められるかもしれません。また、異常値が多く見られるため、特定の制約要因や外部ショックの可能性についても検討が必要です。
このグラフは、個人の自由度や自治に関連する重要な指標を可視化しており、政策立案者や社会科学者にとって有用なインサイトを提供します。
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**
– **実績（青のプロット）**: 主に一定しているが、わずかに下降傾向が見られる。
– **予測の動向（複数の回帰線）**: 線形回帰と非線形回帰がそれぞれ異なる予測を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット内に異常値（黒い円）が目立つ。これらはデータの偏りや異常を示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 過去の実績データ。
– **緑のプロット**: 前年のデータとして、比較の基準。
– **予測範囲（灰色の帯）**: 予測のばらつきを示し、実績データがほとんど含まれている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、前年、予測のデータが異なる方法で比較可能。
– 特に、前年のデータと実績データ、予測データがどのように一致するかを観察。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は一部の期間で収束しているが、次第にばらつきが増加する傾向。
– 異なる予測モデル間の予測のばらつきが大きい。
6. **直感的な洞察と影響**
– 公平性・公正さの評価は全体的には安定しているが、やや下降傾向がある。
– 異常値の多さからは、制度や政策に対する異議や変動が考えられる。
– ビジネスや社会においては、これらの変動を考慮し、安定的な公平性を維持するための対応策が必要であると考えられる。
このグラフから得られる重要な結論は、政策立案者や社会のリーダーがWEIスコアの変化を監視し、適時に対応することで、社会の公平性を向上させられる点です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの明確な期間に分かれています。最初の期間では2025年7月から2025年11月にかけて、データ点（青いプロット）が密集しており、各データポイントはスコアが比較的高い（0.8-1.0の間）です。
– その後、2026年の7月頃に別の集まりが現れていますが、この時点では全体の分布もその範囲内に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として大きな黒丸で示されていますが、特に極端な位置ではなく、集中している範囲に含まれているようです。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、一部は予測（紫、赤の×）と一致しています。
– 緑の点は前年のデータで、過去のデータと比較することで変化を確認できます。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
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が密接に一致しているため、モデルの予測精度が高いことが示唆されます。
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値は、実際の実績データと比較しても、極端に異なることはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、最初の期間では密度が高く、後半の期間でもまとまりがありますが、2つの期間の間に大きなギャップがあります。
– これは、時間経過とともにデータが移行するものである可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 全体的に高いスコアが維持されていることは、持続可能性や自治性が高い水準にあることを示唆しています。
– 社会やビジネスの観点では、持続可能な行動や政策が効果的に実施されていると考えられます。
– 予測精度が高いため、今後もこのトレンドが続く可能性が高く、戦略的な計画を立てやすい状況です。
このグラフは、持続可能な社会の指標として高い安定性と一貫性を示しており、予測モデルも信頼性が高いことを示しています。
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**
– 左側のデータ（青色）は、横ばいの傾向があります。WEIスコアに大きな変動は見られません。
– 予測データ（紫、ピンクの線）は次の期間に向けて異なる傾向を示しており、予測方法によって予想されるトレンドが異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータ点の中には、明らかに他の点から逸脱しているもの（異常値として黒い丸で囲まれたもの）があります。
– 内部に大きな変動は見られないものの、予測データによって将来的に変動が予想されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、一貫して0.8付近で推移しています。
– 異常値は黒い輪郭で囲まれており、これらは外れ値としてみなされている。
– 緑色のプロットは、予測の範囲外のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較データ（グレー）は、ほぼ同様のスコアで密接に関連しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる予測結果を提供していますが、直感的に上昇または下降の動きが認識される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と比較データは密接に関連しており、強い相関があると考えられます。
– 予測データの分布は、特に設定された対象とするスコア領域で密度が高い。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 社会基盤や教育機会に関する改善や維持の安定が示されている。
– 将来的には予測方法によって示される異なる傾向により、特定の政策変更や方針調整の必要性を暗示。
– 異常値の発見と対処によって、より信頼性の高いデータ運用が可能となる。
このグラフからは、過去の安定したスコアと将来の予測に基づく様々なシナリオが示唆され、これに基づく戦略的な計画が、社会基盤や教育機会の拡充に貢献するでしょう。
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、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に関連する時系列データを示しています。以下に、視覚的特徴と得られる洞察を解析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は概ね横ばいですが、予測値（ピンクや緑の線）は、最初の期間において一定の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています（黒い円）。これらは他のデータと大きく異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績値、緑の点は前年の比較値、ピンクの線は予測のトレンドを示しています。灰色の帯は、予測範囲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**:
– 実績値は予測と比較された後、全般的に予測範囲の中に収まっていますが、下降トレンドの予測部分からは一部外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密に集中していますが、予測データはやや広がりを持って配置されています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 実績が予測に対して維持または向上している場合、社会における共生や多様性の保障が現状維持または改善されていると解釈されるでしょう。
– 予測値と実績値の間に差があることは、実際の社会的進展が予測に追いついていない可能性を示唆します。ここには改善の余地があることが示されています。
全体として、予測と実績の間のギャップの分析は、政策策定や社会プログラムの調整において重要となります。予測の精度を高めるためには、異常値やトレンドの変動要因をより詳細に解析することが求められます。
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:
マップを分析してみましょう。
### 1. トレンド
– **全体の傾向**: 色の変化が明確に示されており、時間帯によってパターンが見られる。
– **周期性の可能性**: 各時間帯（特に朝と夜）で異なる傾向が観察されるため、時間帯に基づく周期性が存在する可能性。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **特定の時間帯**: 一部の時間帯で色の急激な変化があり、これは外れ値や急激な変動を示している可能性。
– **不連続な色の変化**: 一部の日付と時間の組み合わせで色が大幅に変わっている箇所があり、異常なイベントや変動があったことを示唆している。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **カラーグラデーション**: 明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを示していると思われる。
– **時間帯と日付**: 縦軸が時間帯、横軸が日付を示しており、一定の期間内での変動を捉えている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯で連続したプロットがあり、各時間帯が独立した動きをしている可能性が高い。
– 時間によってスコアのパターンが異なる可能性があるため、時間帯ごとの関係性を調べることが重要。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアが高くなる傾向は特定の時間帯に集中しているため、時間帯ごとの行動パターンや社会の動向が影響している可能性が示唆される。
– カラーの分布が不均整なため、一部の時間帯で特異な現象が起きることを示している可能性。
### 6. 人間が感じる直感や社会・ビジネスへの影響
– **直感的な捉え方**: 日中よりも夕方や夜の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られる場合、人の行動や社会的活動のピークが反映されているかもしれない。
– **ビジネスへの影響**: 特定の時間帯に高いスコアが観察されると、マーケティング活動や広告展開、サービス提供の最適化において、その時間を狙う戦略が有効になる。
この視覚的な分析は、特定の社会的活動やイベント、または人々の動向に関連する情報を引き出すための基盤として利用できます。
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:
このヒートマップを分析すると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：
– 時間帯によってWEIスコアに変動が見られます。特に、昼間の時間帯（8時から16時）のスコアが高め（緑から黄色）である傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動：
– ある特定の日付（2025-07-14から2025-07-16）に、急激にスコアが上昇していることが見られ、これは強い外れ値として注目されます。
– また、2025-07-01や2025-07-24は他の日付と比べて一貫して低いスコア（濃い紫）を示しています。
3. 各プロットや要素：
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、緑や黄色が高いスコア、紫や青が低いスコアを示します。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 特定の時間帯においてスコアが一貫して高くなる日があるため、ある種の時間帯によって特徴的なパターンがあるようです。これにより行動のパターンやライフスタイルが反映される可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 時間帯ごとのスコアの変動は、日中の活動が社会的・個人的な影響を受けやすいことを示唆しています。高いスコアの時間帯には、一般的に人が活動的である時間が重なっています。
6. 直感的な感覚やビジネス・社会への影響：
– 人々が活動的になる時間帯におけるスコアの上昇は、社会の生産性がその時間帯に集中していることを示している可能性があります。
– このデータを効果的に活用することで、人材管理や効率的な業務時間設定に役立てることができ、社会全体の生産性の向上につながるでしょう。
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:
以下は、示されたヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップに示されたスコアは、色の変化として表示されています。日付ごとの時間帯において、色が青から緑、黄色に変化している部分があり、特定の時間帯や日付でスコアが変化していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 他の箇所と比較して、非常に暗い紫や明るい黄色のマスは外れ値として捉えられます。例えば、7月6日や8月2日などに見られる明るい色や暗い色は、急激なスコアの変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色がスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことが分かります。これによって、特定の時間が他よりも高評価または低評価であることが視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯（時）ごとのスコアの変遷を見ることで、時間帯ごとの傾向を把握することができます。特定の時間にのみに異常値が見られる場合、その時間帯に特有の出来事や活動が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて見られるトレンドとして、21時や23時の時間帯でより明るい色が多く見受けられ、これらの時間帯が高評価を受けている可能性が考えられます。
6. **このグラフから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**:
– このヒートマップは、時間帯による社会的な評価の変動を示しており、例えば仕事の生産性や社会活動が活発な時間帯を特定し、その情報をもとに日々の活動スケジュールを最適化することができるでしょう。ビジネスにおいては、マーケティングやイベントのタイミングの最適化に利用できる可能性があります。
全体的に、このヒートマップは可視化された社会評価の動きを示し、その分析から複数の戦略的な決定を導くことが可能です。
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:
この相関ヒートマップは、社会に関連するさまざまな要素間の関係性を視覚的に示しています。以下に詳細な分析をまとめます。
1. **トレンド**:
– 360日間のデータなので、周期性よりも各要素間の関係性に注目。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はないが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の要素の相関が低く、他の要素群から外れていることが示唆される。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップは色の濃淡で相関の強さを示しており、赤系が強い相関（0.5〜1.0）、青系が負の相関を示す。
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」はほとんどの要素と強い正の相関を示している。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、多くの他要素と低い相関を持つ、例外的な要素。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては見ていないが、相関が高い項目同士は、同様の動き・変動を示す可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は非常に高い相関を複数の要素と持ち、特に「共生・多様性・自由の保障」と密接。
– 負の相関を示すところも少数存在するが、ほとんどの要素間で正の相関が見られる。
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**:
– 高い相関の存在は、多くの社会的要素が互いに影響し合っていることを示唆。
– 「経済的余裕」が他から孤立していることは、経済的余裕が個人の他の社会的・心理的側面と独立している可能性を示唆。この点は政策立案や支援策を考える上で考慮すべき。
– 社会的な公平性や多様性が、多くの他の指標と強い関連を持つことは、これらが社会の安定や幸福の重要な要素である可能性を示している。
これらの直感や洞察が、社会政策の改善や個人支援プログラムの計画に役立つでしょう。
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、さまざまな「WEIタイプ」のスコア分布を比較しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、異なるWEIタイプ間で分布の違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（社会的連携）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」などで外れ値が観察されます。これは特定の要因によりこれらのスコアが極端に高い、または低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲はスコアの第1四分位数から第3四分位数までを示し、中央値が線で示されています。
– 各箱の外側にある線（ヒゲ）は、データの全体的な範囲を示しています。
– 箱の幅や外れ値の存在などにより、スコアのばらつきや安定性が視覚化されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプが1年間にわたりどのように変化しているかは、箱の大きさと外れ値の数により示されています。具体的な時系列の関係は示されていませんが、データ集約の結果が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は比較的中央値が高く、安定した分布を持っています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値がやや低く、幅が広いため、ばらつきが大きいことがわかります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– WEIスコアが高いほど社会的幸福度が高いと仮定すると、トピックによる大きな差異があることから、特定の社会的または個人的要因が幸福度に大きく影響していると考えられます。
– 組織や政府は、特に外れ値が多い分野に注目し、改善の機会を見出すことができます。例えば、「心理的ストレス」が低いことから心理的なサポートが重要であると示唆され、政策や支援体制の検討が必要かもしれません。
全体として、このグラフはWEIスコアの多様性と特定領域での課題を明らかにしており、政策立案者や社会科学者が分析を深めるための出発点として利用できる情報を提供しています。
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、2つの主成分（第1主成分と第2主成分）に基づく主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、グループ化の傾向があります。データポイントは大きく二つのクラスターに分かれているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分空間で明確な外れ値は見当たりません。データは比較的一様に散らばっていますが、右上と左側に異なる密度の領域があります。
3. **各プロットの意味**
– 横軸は第1主成分で寄与率が0.72と高く、データの大部分のばらつきを説明しています。
– 縦軸は第2主成分で寄与率が0.10と低く、データのばらつきの一部を説明します。
– データポイントの色やサイズは均一なので、その他の変数情報は視覚化されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列を直接表すものではありませんが、クラスター化により、時系列において異なる特性を持つグループがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られませんが、右上の高密度領域は、特定のパターンを持つデータの集まりを示唆しています。
– 左側に広がる低密度の領域は、ばらつきが大きいデータを示している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフに示されるクラスター構造は、データセットが異なるカテゴリーや集合に自然に分かれていることを示唆します。社会的には、異なるグループの特性を分析し、それらの間の共通点や違いを理解するきっかけとなるでしょう。
– ビジネスにおいては、各クラスターが市場セグメントを表している可能性があり、ターゲティング戦略に活用できます。
このPCA結果の解釈には、背景となるデータの性質を理解することが重要です。特に、なぜ2つのクラスターが形成されているのかを検討することで、より深い洞察が得られるでしょう。
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。