📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向とパターン
1. **総合WEIスコアの推移**:
– 総合WEIは、一般的に0.68から0.88の間で変動し、徐々に上昇傾向を示しています。特に2025年7月初めと終わりに0.88に到達しています。これらのピークは、社会的なイベントや政策の変化、人々の一時的な心理的幸福感の上昇が考えられます。
2. **個人WEI平均**:
– 個人WEIの平均は、0.62から0.82までの広がりがあります。7月上旬と下旬で上下に揺れることが多く、時折80を超える高値を示しています。特に健康状態と心理的ストレスに起因すると思われる変動が見られます。
3. **社会WEI平均**:
– 社会WEI平均は、常に高いスコアを保ち、0.68から0.94という広い範囲に分布しています。特に、7月7日と8日は、社会イベントや参加型の取り組みなど、社会資源の利用やアクセスの増加がWEI向上に寄与している可能性があります。
4. **詳細項目の傾向**:
– 経済的余裕、心理的ストレス、健康状態は、各々が大きく影響を与える項目です。心理的ストレスのスコアがほかより低く、個人指標の中でも際立った課題であることが指摘できます。
### 異常値について
– 特定の日付における異常値は、それぞれがWEIスコアが異常に減少または上昇したタイミングで、環境の変化や個人充足の大きな変化を示唆しています。例えば、2025-07-20の0.77から0.81の異常上昇は、短期間での社会還元や政策の施策が成功を収めた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差の分析（STL分解）
– **トレンド**: 長期の総体的な上昇傾向が見受けられ、社会的な改善策が全体的なスコアに良い影響を与えていることが分かります。
– **季節性**: イベント的な要素により、定期的なピークがあり、特に7月初旬が高値を示しています。
– **残差**: 突発的で予測困難な変動は、データから読み取れない突然の影響（例えば、経済動向や突発的な社会現象）によるものと考えられます。
### 項目間の相関
– 個人WEIと社会WEIの強い正の相関が見られ、社会の資源やサービスが個人満足度に重要な影響を与えていることが示唆されます。また、経済的余裕と個人健康状態の高い相関も確認でき、経済的安定が健康の維持向上に寄与している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図の詳細には触れていませんが、各WEIスコアは中央により集約していますが、一部の項目で外れ値（例えば、心理的ストレス）が存在し、その要因として社会変化や個人の意識変化が考えられます。
### 主成分分析（PCA）
– PC1の寄与率は0.71で、これが主要なデータの情報を占めているのは、社会的要因が個人および社会WEIに最も大きな影響を与えていることを示唆しています。PC2は0.10であり、これは主に個人の自由度と自治が個別の影響を微弱に示していることを示しています。
これらの分析結果から、WEIスコアの改善には各種社会的要因のバランスを考慮し、持続可能な社会基盤の強化が求めら
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績（実績AI）のデータが集中しており、全体として横ばいまたはわずかな下降の傾向が見られます。
– 右側に前年度（比較AI）のデータが集まっており、一貫した直線的な上昇傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には、正常範囲から外れる異常値がいくつかありますが、それらは全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
– 前年度データにおいては、明確な外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いプロットで示され、リニアな回帰線が引かれています。
– 異常値はプロットの中で黒い○で示されています。
– 前年度のデータは緑色のプロットで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度データを比較すると、前年度の方が安定した上昇傾向を示しています。実績データは不安定さや変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは幅広く散らばっており、分布は一定ではありません。
– 前年度データの分布はより集中していて、安定的です。
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**
– 実績データの変動は、予測の不確実性や影響を示唆しており、管理や調整が必要です。
– 前年度の安定性は、予測における信頼性を高める要素となります。
– ビジネスや社会の意思決定において、前年の安定したデータを基にした戦略はリスクを軽減できるかもしれません。
このグラフからは、実績と過去のデータを比較し、どのように現状を改善するかを考える必要があることが示唆されています。
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:
グラフの分析について、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側の「実績（実績AI）」のデータは、一定期間内でスコアが0.6から0.8の範囲で変動していますが、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 右側の「前年（比較AI）」データも、似たような数値範囲で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにおいて、黒い円で示された異常値がいくつか存在し、他のデータポイントから外れた位置にあります。
– 急激な変動は、データ全体としては見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、評価日の初期に集中しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、後半に集中しています。
– 赤い「×」は「予測（予測AI）」で、異なる予測手法の結果が示されていますが、実績との詳細な比較はグラフからは難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二つのデータセット（実績と前年）は類似した範囲で巧みに配置されていますが、時系列的には重なりはなく、比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関の具体的な数値はグラフから見えませんが、実績と前年のデータ間にはスコア範囲の一貫性があり、一定の相関があるかもしれません。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**:
– 異常値の存在が目立ちますが、その他の数値は安定的で予測可能な範囲です。
– 社会やビジネスでは、このようなパターンは制度の安定性を示唆し、新しい施策を計画する上での基盤とすることができるでしょう。
– また、異常値への対策や予測モデルの精度向上が、さらなる成果を生む可能性があります。
これらの洞察は、視覚的な特徴に基づいており、さらなる詳細な分析が必要とされる場合もあります。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 初期の実績データ（青い点）は比較的一貫しており、WEIスコアは0.6から0.9の範囲にあります。この時期には特に大きな変動が見られません。
– 予測データはピンクの線で示され、当初は横ばい、そしてやや下向きになっています。
– 緑の点で示される「前年データ」は0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 青い点の中に黒い輪郭を持つ印があり、これが「異常値」を示しています。頻繁ではありませんが、存在することが確認できます。
– 全体的にこのグラフには急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、緑の点は「前年（比較AI）」、ピンク系の線は「予測」を示しています。
– 異常値は特定の時点で発生し、それが未来の予測にどのような影響を与えるかを調べることが重要です。
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、それぞれ異なる期間でのトレンドを示していますが、共に0.8付近であることが多いです。
– 予測データは過去の実績と異なり、わずかにエラーバーの範囲内で下降する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0.7から0.9の範囲で高く、それよりも逸脱するデータポイントは少ないです。
– 緑の点は前年データとして、過去のデータと予測との違いを見るために役立っています。
6. **直感的な見解と社会への影響**：
– 予測されるWEIのわずかな下降トレンドは、今後の社会的健全さや幸福度の減少を示唆している可能性があります。
– 異常値の発生は、特定の社会的イベントや要因に対する警告として考えることができます。
– 社会インデックスとしてのWEIが安定している場合、それはある程度の社会的安定を示していますが、少しの下降が長期的な影響を呼ぶことも考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の180日間（2025年7月から2026年1月）は、実績AIによるスコアが0.6から0.8の間で横ばい状態が続いています。
– 次の180日（2026年1月から）の予測および比較データは、前年と比較してWEIスコアが若干上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から2026年1月にかけて外れ値が多数見られますが、スコアの範囲内に収まっています。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**は実績データを示しています。
– **緑のプロット**は前年比較データを示し、前年のデータと予測が近いことを表しています。
– **紫、赤、緑（濃淡）の線**は異なる回帰モデルによる予測を示しており、全体的に近い範囲の予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは比較的一貫しており、データの標準偏差範囲（xAI/3σ）が実績と重なり合っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと比較AIデータの間には高い相関関係があるように見え、両者のパターンは類似しています。
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**
– 直感的に見て、WEIスコアは安定した状況を示しており、大きな変動がないため、個人の経済的余裕が安定していることを示唆します。
– ビジネスにおいては、この安定性は新たな投資や消費者行動を分析するための安心材料となるでしょう。
– 社会的には、経済的な安定が続く一方で、見えない外的要因による変動がないか、慎重に監視することが求められます。
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:
1. **トレンド**
– 左側の青色のプロット（実績）について、健康状態のWEIスコアはおおむね横ばいですが、後半にかけてわずかに上昇しています。
– 右側の緑色のプロット（前年）は、全体としてスコアが高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットには、いくつかの異常値が観察されます（黒い円で表示）。
– 右側の緑色のプロットに大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績であり、実際の健康状態を表します。
– 緑色のプロットは前年のデータで、比較のために使用されています。
– 紫色やピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在と前年の実績を比較することで、健康状態のスコアが改善しているかどうかを確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の実績の分布は比較的広がっていますが、前年のデータは狭く、より集中しています。これは前年よりも健康状態が安定していたことを示唆します。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 健康スコアの向上はポジティブな指標であり、個人の健康維持や予防措置が効果を上げている可能性を示唆します。
– ビジネスや政策への影響として、このデータを基に、健康プランの見直しや改善策の検討につながる可能性があります。
全体として、向上傾向の兆しがあり、過去のデータと比較することが指標の信頼性を高め、より効果的な健康管理が可能となるでしょう。
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**
– グラフには二つの主要な時期が見られます。最初の期間（2025年7月〜2025年9月）は、青色のデータポイントで示される実際の心理的ストレスのスコアが示されています。この期間は比較的一定で大きな変動は見られません。
– 次の時期（2026年3月〜2026年7月）は、前年の比較データ（緑色）が示されており、やや高い分布を示しています。このため、前年より心理的ストレスが上昇傾向にある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月〜9月の青いプロットには、いくつかのデータポイントが異常値（黒い丸）として識別されています。これは、予期しない大きな変動がこの期間中にあったことを示唆しており、何らかの特異なイベントや状況が影響していた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– ピンクや紫の線は予測モデルの結果を示しており、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測との間に若干の差異があることから、予測モデルは完全な精度で実績を捉えていない可能性があります。しかし、前年のデータとの相互比較により、心理的ストレスの変動をより詳細に分析できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測幅（灰色の影）が示されており、これは予測がどの程度信頼できるかの指標になります。実績データとこの幅との一致具合を見れば、モデルの制度を評価することができます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネス・社会への影響**
– ストレスレベルが前年よりも上昇していることが示唆されるため、企業やマネジメントは社員のメンタルヘルスケアを強化する必要性を感じ取るかもしれません。
– 異常値の発生は、突発的なストレス要因を示している可能性があり、組織はそれに対する対策も考慮する必要があります。
このグラフからは、心理的ストレスレベルの変動を時系列で把握し、ビジネスや社会的な意思決定に役立てるための重要な洞察を得ることができそうです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **期間の前半**: 青色の点（実績）は0.7付近で安定しているように見えます。評価日が進むにつれて、緑のプロットに移行しています。
– **期間の後半**: 緑色の点（前年）は0.6から0.8くらいの範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイントの中に、黒い円で示された外れ値が幾つか存在しています。
– 期間の途中において、一部の予測（紫とピンクの線）が急激に下降する動きがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績データを示しており、主に初期に見られます。
– **緑色の点**: 前年のAIデータが示され、後半にかけての社会状況を反映しています。
– **黒い円**: 異常値を指し、これが全体的な安定性に影響している可能性があります。
– **予想の範囲（灰色の領域）**: これはAIによって予測された範囲を表しており、最初の部分でのみ見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色のデータ（実績）は、最終的な緑色の点（前年のデータ）と交わるような傾向を示しています。これによって、実績と前年のデータが関連していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータセットの間にはある程度の相関が見られます。どちらも0.6から0.8の範囲に集中していますが、時期によってはばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の安定した実績は、個人の自由度と自治が一貫して保たれていたことを示唆しています。しかし、異常値が示されていることから、一部の個人またはグループでの自由度の変動があった可能性があります。
– 予測と前年のデータの一致は、ビジネスや社会政策を策定する際の信頼性のある指標となるでしょう。
– 全体のWEIスコアが比較的高い範囲にあるため、社会の自由度と自治は全般的に好調であると評価できますが、異常値や急激な変動には注意が必要です。
このように各データポイントの意味と相互の関係性を理解することで、より正確な政策決定が行える可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの期間（2025年7月から10月）では、実績（青色）が特に大きな上昇または下降のトレンドを示していないようです。
– その後、予測値（緑色）が示される時期（2026年3月以降）に入ると、データポイントがやや高めの位置で推移していることがわかります。短期間でもトレンドの変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年10月頃にいくつかの異常値が見られ、実績データが予測範囲の外に出ていることが確認できます（黒い円で囲まれた青い点）。このことは、その時期に何らかの特殊な出来事があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を表し、緑色の点は予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼性についての情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には若干のずれがあります。時期が進むにつれ、予測データはより高いスコアを示していますが、ばらつきもやや大きくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除き、データは比較的一貫性のある分布を示しており、実績と予測の間には基本的な一致があります。ただし、予測のばらつきが増えることは、将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と社会への影響**
– グラフからは、WEI（公平性・公正さ）のパフォーマンスが全体として安定しているように見えます。特に後半の予測期間については、スコアが改善されていることはポジティブな兆候です。
– 社会やビジネスに与える影響としては、この指標が改善されることで、組織の信頼性が向上し、社会的評価が上昇する可能性があります。また、予測値のばらつきの大きさからは、意思決定におけるリスク管理が引き続き重要であることが示唆されます。
総じて、このグラフは、WEIスコアが安定しつつ改善していることを示唆し、特に予測に基づく計画の見直しが必要かもしれないことを示しています。
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:
以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月1日から2025年11月1日）は、WEIスコアが0.8から1.0の間に集中し、横ばいの傾向があります。
– 2026年に入るとスコアの位置が右に移動し、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に「異常値」として示されたデータポイントが存在しますが、大部分は一定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データを示し、予測されたトレンドを理解する基盤となります。
– 緑色のプロットは前年と比較しており、前年に比べてスコアが安定的に高いことが示されています。
– 予測トレンド（紫、ピンク、青線）は今後の動向を示し、いくつかの異なる手法での予測を比較しています。
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が近接しており、過去一年間で大きな変動がなかったことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じてWEIスコアは0.8から1.0の範囲に集中していますが、2026年の動向によって一部変動が将来的に見られ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**:
– WEIスコアが高いことから、持続可能性と自治性が良好であると解釈されるため、安心感をもたらします。
– 社会的に安定した環境が予測されることは投資や長期的な戦略構築にプラスに働くでしょう。
– 異なる予測手法の結果が相対的に似通っているため、予測の信頼性が高いと感じられ、計画や意思決定において確信が持てます。
この分析を通じて、持続可能性と自治性の改善が見られ、ビジネス戦略においても同様のパフォーマンスが期待されることが示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 360日間のスパンで見ると、実績データ（青い点）はおおむね横ばいを示しています。初めの数ヶ月で少しのばらつきが見られますが、大きな変動はありません。
– 予測（ピンク、紫、青紫の線）はやや異なる設定で示され、一部は実績データと近いものもあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、明確な外れ値が見られます（黒い円で囲まれている）。この外れ値は、データ収集や計測ミス、一時的な要因によるものの可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年度の比較データを示しています。
– ピンクの線がランダムフォレスト回帰、紫が線形回帰、青紫が決定木回帰の予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のデータ（緑の点）は新しいデータ（青い点）と比較して、若干の相違があります。これは年ごとの変動によるものであり、社会基盤・教育機会における環境の変化を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密に集まっており、一部の外れ値を除いて、全体としては安定しているように見受けられます。予測モデルのバリエーションによる差異も注視する必要があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 初期のばらつきと外れ値を除くと、実績データは比較的安定しているため、社会基盤や教育機会の状況は大きな変動がなく、安定していると考えられます。
– 複数の予測モデルにより、将来的な見通しが様々であることを示唆しています。このため、予測の精度向上が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、教育機会への投資が安定していることの裏付けとなる一方、外れ値の原因分析を通じて改善策を講じる必要があります。
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:
### グラフの分析と直感的洞察
1. **トレンド**
– 青いプロット（実績AI）は、初期においてスコアが比較的高い状態で横ばいに推移しています。ただし、秋頃を過ぎるとデータが途切れており、以降は予測データが表示されています。
– 緑のプロット（予測）は期間後半に集中しており、こちらも高いスコアの範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒いサークルで囲まれたデータ（異常値）は、時系列の中で一部に確認されています。これらのデータは他のデータと比べるとスコアが低い可能性があります。
– 特に目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、実績と予測の間に一時期データギャップが存在している可能性があります。
– 緑のプロットは予測値で、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）の予測範囲が色分けされています。各回帰モデルが異なる方法で予測を行い、それぞれが一貫して高スコアを示しています。
– ピンクや紫の線で示される回帰タイプの異なる予測ラインは、予測の精度やバラツキを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間にデータの断層が見られるため、予測期間前半の推測部分が一定のリスクを伴っていると考えられます。
– 予測データが産出された時期におけるデータの収束は、予測の信頼性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、スコアが高い傾向にあり、社会の共生や多様性の推進が良好であることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 実績データが一時期途切れることにより、その期間に何らかの社会的またはデータ収集的な問題があった可能性があります。
– 高めのスコアが維持されていることは、共生・多様性・自由の保障が良好に機能していることを示唆し、政策や社会プログラムが効果的であることを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや政策の観点から、データの可用性を改善し、異常値を理解することで、さらなる改善を図る機会があります。
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、特定の時間帯にわたる周期的なトレンドが見受けられます。特に0時から7時、14時から19時、23時に高いWEIスコアが観察されます。
– 時間帯によってトレンドの色調が変わり、日付によっても微妙な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日から7月25日付近で、急激に低いWEIスコア（紫色）が確認され、これは外れ値に該当します。
– また、一部の日付（例：7月6日、7月23日）には急激な変動が観察され、これが何らかのイベントや異常な事象と関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの大きさを示しています。黄色に近いほど高いスコアを、紫色に近いほど低いスコアを示しています。
– 色の分布を見ると、時間帯別にスコアが変動していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯の色の変化から、時間帯（特に朝、昼、夜）とスコア間に一定の関連がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯に同じ色調が連続している点から、限定された時間内でのスコア分布が集中していることが考えられます。
– 特定の時間帯が社会的な活動ハブとなっている可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 時間帯に応じた活動の強度を示唆し、どの時間帯に社会的活動が活発かがわかります。
– 高いスコア時間帯に対象業務を集中することで効率化が図れる可能性があります。
– 外れ値や急激な変動が何らかのイベントや外部要因によるものだとすると、それを事前に予測し対策を講じることが重要です。
このヒートマップは、社会活動の時間的分布とその強度を視覚的に分析する上で有用です。ビジネス戦略や社会政策を考える上で、それぞれの時間帯の特性を活かしたアプローチが求められます。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体において、色の濃淡に周期性が見られます。一部の時間帯では、色が規則的に変化していることから、何らかの周期的なパターンが存在するようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明るい黄色や濃い紫のブロックは外れ値として考えられます。特に、7月1日から7月5日と、7月25日から7月26日に顕著な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、WEIスコアの変化を示しています。色が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を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの色の変化を観察することで、特定の時間に高いスコアが得られやすいパターンが確認できます。例えば、0時台や23時台に高いスコアが得られやすいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同日において、複数の時間帯に同様のスコア分布を示すことが多いです。これにより、日全体の活動が時間帯によって似た傾向を持っている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**
– グラフからは、特定の時間における活動のパフォーマンスが顕著に変化することを示しています。これにより、例えば労働時間の最適化や、社会的な活動の集中といった面で応用が考えられます。個人の生活リズムや社会的なニーズの変動を捉えるのに役立つ情報として、ビジネスプランニングや都市計画などに活かせる可能性があります。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは色の変化が時系列に沿って示されており、時系列ごとに異なる時間帯が特定の色で表示されています。
– 一定期間にわたって緑や黄の明るい色調が連続して観察されるエリアもあり、一部の日付と時間に比較的一貫したパターンが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間や日付における急激な色の変化が見られる。例えば、7月24日に紫色が突然現れており、これは急激な変動や異常値を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は特定のスコア範囲（WEI平均スコア）を示しています。色の濃淡が強さや重要度を示唆するもので、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 時間帯に応じたスコアの変化を視覚的に示しているため、日中の活動パターンやトレンドを把握するのに役立ちます。
4. **関係性**:
– 時間帯ごとの異なる色の出現は、ある時間帯特有のスコア傾向や行動特性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（主に朝から午後にかけて）は、スコアが高い方向に偏っていることが見受けられ、社会活動が活発な時期を反映している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 明るい色の時間帯は、社会やコミュニティの活動が盛んな時間を示し、ビジネスや経済活動が集中していることを示しています。
– 外れ値や急変が頻発する場合、その要因を分析することで社会の問題点や改善の機会を見出す手がかりとなるでしょう。
このヒートマップから、社会的な活動のピークや変動を理解することができ、特定の時間帯における行動の特徴を把握するのに役立ちます。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI（社会的指標）項目の相関関係を示しています。以下は分析と洞察です。
1. トレンド:
– 相関関係自体は時間の経過によるトレンドではなく、固定的な関係性を示します。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に顕著な外れ値や急変動は存在しないように見えますが、「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目と比較して低い相関を示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡は相関の強さを示す。赤が強い正の相関、青が負の相関を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列ではなく、各項目間の定常的な関係を示します。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 高い正の相関が多く、特に「個人WEI平均」と「総合WEI」、「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.9以上の強い相関を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較して相関が低めで、負の相関も見られます。
6. 直感的な感覚と影響:
– 社会的な公平や健康の保障が総合的な幸福感に強い影響を与えていることを示唆しています。
– 経済的余裕の影響が他の側面に比べて限定的である可能性が示されていますが、そこにある意義や課題を探索する必要があるでしょう。
ビジネスや政策においては、特に高い相関を示す領域を強化することで、全体的な社会福祉の向上が期待できるかもしれません。また、経済的余裕に関連する課題を特定し改善することも重要です。
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:
この箱ひげ図は様々なWEIタイプのスコア分布を360日間にわたって比較しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 結果が時間とともに変化するデータではないため、直接のトレンドは見られませんが、各WEIタイプの全体的な傾向を評価できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、持続性、自由の精神）」には目立った外れ値が見られます。これらは特異な状況が考えられる分野です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明暗で各カテゴリの視差が強調されています。例えば、総合WEIや社会WEI（公正性・公平さ）は比較的高い中央値を持ちます。
– 箱の長さは分散を意味し、「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」は高いスコアバラツキを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないため直接的な関係性は難しいですが、各カテゴリ内での変化や分布は独立して観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはカテゴリによって様々な分布を見せています。社会的な要素が関わるほど外れ値が多くなる傾向があるように見えます。
6. **直感と影響**:
– 社会的公正さや持続可能性などは高いスコアを持ちつつもバラツキがあり、これが実世界での多様性や議論の余地を示唆するかもしれません。
– ビジネスや政策制定においては、これらのバラツキや特定の分野での外れ値を考慮することで、より効果的なアプローチを計画することができるでしょう。
全体として、このグラフは社会的要素が不同尺には存在する複雑さや多様性を反映し、特に心理的ストレスが異質な影響を受けやすいことを示唆しています。政策立案や組織運営において、これらの異なる要素をバランスよく考慮することが重要であると考えられます。
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、社会カテゴリのWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフにははっきりとした上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは全体にわたって散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分の中心から大きく離れたポイントは外れ値と見なすことができます。特に左下や右上の点がこの特性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第一主成分（寄与率: 0.71）は大部分のデータの変動を説明しています。この軸に沿った分布を見ると、データは0以上で集中しています。
– 第二主成分（寄与率: 0.10）は少ない情報しか持っていないため、垂直方向にはデータの密集度に大きな変動は見られません。しかし、一部のデータポイントが下側に強く離れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが提供されていないため、このグラフからは明確な関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関はないように見えますが、右側のデータがより密集していることから、これらのデータはある共通の特徴を持っている可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフを見て、データにはいくつかの異なるクラスターが存在すると考えるかもしれません。これらのクラスターは特定の社会的要因や出来事に関連している可能性があります。
– ビジネスや社会において、このようなPCA解析は、複数の変数からなるデータセットをより理解しやすくするために利用され、効率的な意思決定をサポートします。
このグラフの理解は、データの背後にある具体的な変数や要因にもとづいてさらに深めることができます。
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。