📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **全体のトレンド:**
– この短期間のデータからは、全体的にWEIスコア（総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均）が同時に上昇する傾向にあります。特に、社会的公平性の向上が目立ちます。
– 具体的に、総合WEIは0.6625から0.775に、個人WEI平均は0.6375から0.725に、社会WEI平均は0.6875から0.825に上昇しています。これらの上昇は、生活の質の向上を示唆しています。
#### 異常値
– **異常値の有無:**
– 提供された2日間のデータには異常値は検出されておらず、規則的な動きをしているようです。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解:**
– データセットが非常に短いため長期的なトレンドや季節的なパターンの詳細な分析はできません。ただし、そこから大きなトレンド変化が見られるとすれば、社会的要因や政策変更が背後にある可能性があります。
– 残差は現時点で観測不能ですが、対応データが増えると更に分析が深まります。
#### 項目間の相関
– **相関関係:**
– 多くの項目間で同じ方向性の変化が見られ、特に社会的公平性と社会WEI平均は正に強く関連している可能性があります。
– また、心理的ストレスが減少していることは、個人的健康状態や幸福度に良い影響を与えたと推測されます。
#### データ分布
– **箱ひげ図からの観察:**
– データが非常に限られているため明確な外れ値やその他の分布情報は得られていませんが、長期的なデータ収集が続けば、ばらつきや外れ値の発見が可能となります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率:**
– PC1が1.00を示しており、全ての変動が一つの主成分によって説明されることを意味します。これは、個々の変動要因が非常に強い一貫性を持ち、ほぼ同一の方向に変動していることを示唆しています。
### 結論
この短期間のデータからは、総体的にWEIスコアが改善され、社会、公平性、心理的ストレス、経済的な項目が特に良い成果を見せていますが、変化の要因や背景はより長期のデータ分析と他の背景情報分析によって詳細にわかると期待されます。また、これは小規模で具体的な変動を示すものであり、より多くのデータ及び多次元的な分析によって項目ごとの相関関係とトレンドが詳細に理解できるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいから上昇トレンド**: 初期のデータポイントは横ばいですが、後半に向けて上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値なし**: データポイント間の急激な変動や外れ値は確認されませんでした。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット（実績AI）**: 初期段階の実際のスコアを反映しており、一定の範囲内で推移しています。
– **緑のプロット（前年比AI）**: 最後の部分で使用され、前年と比較したスコアを示しています。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰）**: 昨年からの予測スコア帯を表しており、緑のプロットに沿った形で上昇傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の一致**: 初期の実績AIのデータと、最終的な予測スコアは一致しているか、概ね近しいトレンドを表しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関性の指摘は困難**: 限られたデータポイント間では明確な相関を確認するのは難しいですが、実績と予測の整合性は見られます。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **信頼性の高い予測**: 実績に対する予測が安定しているため、直感的に信頼性のあるデータと考えられます。
– **ビジネスへの影響**: 生活関連の指標が安定して上昇している場合、市場の信頼感が増し、投資意欲の増加につながる可能性があります。
このグラフから、予測された生活関連の指標が前年の水準を大きく上回っていることが示唆されます。このトレンドは、ポジティブな社会的・経済的な影響を及ぼす可能性があります。
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:
グラフの分析結果を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– WEIスコアに関して、初期のデータポイント（実績）はやや高めで、その後の予測を示すデータはありません。
– 前年のデータポイントが後半に位置しており、スコア自体も安定していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上では、特に急激な変動や外れ値は見られません。
– 結果的には平坦な動きが多く、顕著な変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は初期に集中しています。
– 前年（緑）は後半に位置しており、比較のために重要な役割を果たしています。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）が使用されていますが、実線として観察できるのは殆どないため、視覚的な効果は限定的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データセットは独立して表示されており、直接的な相関を視覚的に見るのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昨年のデータと今年の初期データで一貫性が示される可能性がありますが、スコア範囲が比較的狭いことから、全体的なばらつきは少ないと考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間が直感的に感じるのは、個人の生活におけるWEIスコアが比較的安定していることですが、一時的な情報提供の限界があり、より長期的なデータ収集と分析が必要とされています。
– ビジネスや社会への影響としては、ライフスタイル関連の分析には基礎的なデータとして貢献する可能性がありますが、現時点での予測精度向上やデータ拡充が求められます。
このグラフは全体として、より多くのデータが集まることで、予測モデルの精度を向上させ、生活に関連する洞察をより深く理解するための基盤となります。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ上では、データポイントが平坦で、トレンドとしては横ばいに見えます。長期的に大きな上昇や下降はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値や急激な変動は見られません。データセットは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色の点）**: 実際のデータポイントです。
– **比較（緑色の点）**: 前年のデータを表しているようで、現在の実績と比較するのに役立ちます。
– **予測（紫色のライン）**: ランダムフォレスト回帰を用いた将来の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では実績と前年のデータが存在し、これらは類似していますが、グラフ全体の変動性について新たな情報を提供するものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の分布は比較的均一で、大きな変動はなく、予測に基づくレンジも狭い範囲に収まっています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、生活関連のWEIスコアは安定していることが示唆されます。この安定性は、社会全体の生活の質が短期間では大きく変動しないことを示しています。
– ビジネスや政策決定においては、現在の状態を維持するか、改善のための具体的な施策を探るための基準として利用できます。
全体として、安定したパフォーマンスのデータセットが示されていますが、今後の動向をより詳しく捉えるため、さらなる分析が必要です。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフは360日間をカバーしていますが、最初の数日間のみデータがあります。「実績（実績AI）」のデータは一貫して高い値を示しています。
– 「予測（予測AI）」やその他のモデル予測値は見られませんが、この一時的なデータからは大きなトレンドを読み取ることは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– データは非常に限られているため、外れ値や急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示していますが、非常に短くて予測の一部にしか使用されていません。
– 青いドットは「実績（実績AI）」を示しており、開始時期に高い値を保っています。
– 緑のドットは「前年（比較AI）」を示しています。実績の値よりも若干低いようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データポイントが少ないため、明確な関係性を見つけるのは難しいですが、前年と実績の間には通常の変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係に関する情報はこのグラフからは得られませんが、データの分布からは一定の安定性が見られます。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフを見る人は、個人の経済的余裕が非常に安定しており、大きな変動がないことを理解するでしょう。
– ビジネスや社会において、予測技術やモデリングが現状のままでは限られた効果しかないかもしれません。より多くのデータポイントを用いた継続的な観察が求められます。
不足しているデータや予測の詳細が得られる場合、それを取り入れてさらに詳細な分析が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 評価期間の最初に青色の点で示される実績データがあり、比較的高いWEIスコア（約0.8）で安定しています。
– 最後に緑色の点で示される前年のデータも類似の高いスコアです。
– 期間全体を通して上昇または下降の傾向は観察されず、データ数が限られているため、明確なトレンドを特定するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ点が少なく、はっきりとした外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データ、緑色の点は前年のデータを表し、安定した高スコアを示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）のプロットは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 評価日付が限られているため、異なる時系列データの比較や関係性は評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの点数が少なく、分布や相関を判断するには情報が不十分です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が安定して高いことから、個人の健康管理や生活習慣が良好である可能性があります。
– ビジネスや社会的には、健康が維持されているのであれば、健康資源を他の領域に活用する余地があると考えられるかもしれません。
データポイントが少ないために、さらなるデータ収集や他の変数との比較があるとより深い洞察が得られるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは2025年7月頃に存在し、その後、2026年6月頃に別のデータポイントが存在しています。頻繁なデータではなく離散的な傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは数が少ないため、急激な変動や外れ値は判断しにくいですが、一貫性のあるトレンドは確認できず、外れ値や急変動が予測される状況です。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIは青い点で示され、過去の心理的ストレスのスコアを表しています。
– 比較AIは緑で示され、年をまたいだ比較が示唆されています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰を表している可能性がありますが、期間内での予測値では確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年度との比較が主体で、予測に関するデータや関係性は視覚的に確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列の関係は弱く、一年間に渡って散発的にデータがあるため、強い相関関係は確認困難です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に捉えるのは、データの散在や時期による間隔の違いです。心理的ストレスの評価が一貫して行われていないことが推測できます。
– ビジネスや社会的には、このデータの不連続性から、ストレス管理や予測の改善が必要であることが示唆されます。データの頻度や精度を向上させ、より詳細な分析に基づいた介入計画が検討されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフでは、時間に伴うWEIスコアの明確な上昇または下降トレンドは示されていません。初期のデータは実績AIによって測定され、後期のデータは比較AIによるものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアにおける急激な変動や外れ値は見当たりません。データポイントは限られているため、変動の特定は困難ですが、散布が均一のように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の点**: 実績AIの実績データを示しています。
– **緑の点**: 比較AIの前年データを示しています。
– **線**: 予測の下限は示されているが、その詳細は特定困難。
– 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）の情報が含まれていますが、どれも描画されていないか不明瞭です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データの間に、直感的に明確な関係性や関連性は見受けられません。両者は異なる時期のスコアを示していますが、相互に比較するためには更なるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このデータ範囲で明確な相関関係や分布の特徴を見出すのは難しいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々はこのデータを見て、WEIスコアが比較的安定していると感じるかもしれません。ただし、実際のWEIの安定性や改善は不明で、さらなるデータ収集が必要です。
– 市場調査や政策決定において、WEIが時間とともにどのように変動しているかを理解するためには、より詳細な分析と追加データが求められます。
いずれにせよ、より豊富なデータと追加の視覚的指標があれば、さらなる洞察が得られるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間を対象にしたものですが、具体的な全体的なトレンドは見られません。データが限られており、一貫した上昇や下降の傾向は見受けられないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に高い値がある一方で、後の時点では低下しています。限定的なデータポイントですが、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青いプロット）**: 最初と最後の段階を示しており、はっきりした変化があります。
– **予測（赤い十字）**: 現在のトレンドに基づく予測として表示されているが描画されていないように見えます。
– **前年（緑の丸）**: 過去と比較するための基準点。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点で有意義な相関や因果関係を特定するのは難しいが、前年との比較は今後のアプローチに必要となる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 上記の通り、相関を導き出すにはデータが不足しているが、時間の経過とともにWEIスコアが変動している点は注目すべき。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会的公平性や公正さについての評価が変動しており、潜在的な社会問題または改善点の指標となる可能性がある。
– ビジネスや政策の決定に影響を与えうる情報であり、特に個々のデータポイントの変動が示す要因の理解が重要になる。
### 結論
全体として、データの変化は将来的な分析やアクションに役立つ可能性があります。スコアの変動を理解し、なぜこれが起きたのかの背景を詳しく調べることが求められます。これにより、社会の公平性や公正さを改善するための具体的な施策を講じるための手がかりが得ら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:
このグラフを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確なトレンドが見られません。実際のデータポイントは、期間の開始時に高いスコアが記録され、その後はデータポイントが表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– かなり初期の頃に実績AI（青色）が高いスコアを示していますが、その後のデータポイントがないため、急激な変動等は判断できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIのスコアを表し、非常に高い位置にあります。
– 赤色の点が予測を示していますが、表示されていないようです。
– 緑色の点は前年の比較AIで、それらが360日後の高いスコアを示しています。
– 線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測のトレンドを表していますが、現在のところデータポイントが描かれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年比較AIの間に関係性がある可能性がありますが、具体的な相関はこのデータからは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 表示されているデータポイントだけでは詳細な相関関係や分布の特徴は判断できません。ただし、高いスコアを持つデータが初期と後期に散在していることから、持続可能性と自治性の維持には一定のパターンがあるかもしれません。
6. **直感と社会的影響**:
– 初期の高スコアとその後のデータが省かれていることは、可能性ある外部要因、またはデータの欠落による影響と考えられます。
– 現時点では、持続可能性と自治性の取り組みが初期に成功したが、その後の変動が明示されていないため、継続的な取り組みとスコアの維持が必要であると考えられます。
– ビジネスや政策策定上、評価日を通したデータの継続的なトラッキングと分析が重要です。
全体として、このグラフは初期の成功を示唆していますが、その後の状況を決定する追加のデータ分析が求められます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **上昇/下降**: グラフの左側にあるデータ（2025年7月）では、「実績（実績AI）」が0.8近辺にあります。右側に移るにつれ、「前年（比較AI）」は同様に0.8近辺にあるため、全体として横ばい傾向が見られます。
– **周期性**: 特定の周期的なパターンは見えません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 大きな外れ値や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点で表されており、2025年7月のデータに対応しています。
– **前年（比較AI）**: 緑の点で表されており、2026年7月にも同様のスコアが見られます。
– **予測の方法**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が見えますが、データ間の大きなズレはありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **関係性**: 各時点のデータ間で大きな乖離は見られず、類似した動向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 総じて、主要なデータポイントは約0.8と高いスコアで安定しており、一貫した社会基盤や教育機会を示唆しています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: スコアは高く安定しており、社会基盤や教育機会が良好であることを示しています。
– **社会への影響**: これにより、今後も安定した社会基盤や教育機会が期待でき、継続的な政策の維持が重要であることを示唆します。
このグラフは、安定した社会基盤の提供が続いていることを示唆し、社会的な信頼性を支えるための重要な要素であることが読み取れます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **トレンドの観察**: データポイントが少なく、全体のトレンドを把握するのは難しいです。ただし、観測されたプロットでは、最初のデータ点が比較的高く、その後やや低下した後に、再び増加しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 現在のプロットからは顕著な外れ値や急激な変動は見受けられません。ほとんどの値は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青点（実績AI）**: 初期の実績データを示しています。これは現実の状況を反映している可能性があります。
– **緑点（昨年AI）**: 昨年の同時期のデータであり、直近の数値と比較する基準になります。
– **線（予測回帰モデル）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されており、それぞれが異なるモデルの結果を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の比較**: 予測モデルは実績データに基づいており、実績データと密接に関連していますが、現時点では大幅なずれは観測されません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 現在のデータでは、相関関係を特定するのは困難です。今後のデータ収集により分析が可能になります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的洞察**: 社会の共生・多様性・自由の保障の評価は、比較的一貫しており、大きな変動は見られません。ただし、今後のデータ次第で新たなトレンドが浮かび上がる可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: この種の指数は社会政策や企業の多様性推進に影響を与える可能性があり、今後のトレンドによって、これらの領域での戦略的意思決定が促進されるかもしれません。
個別のデータポイントやモデル予測が社会や政策にどうつながっているかを継続的にモニタリングすることが重要です。
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:
ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に均一な色が示されており、特定のトレンドや周期性は見られません。データは比較的一貫性があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上に明確な色の変化は見られず、外れ値や急激な変動は検出されません。
3. **各プロットや要素**:
– 色が一貫しているため、変化や異常がない期間と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップには特定の異なる時系列データの関係性を示す要素はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の一貫性から、データの分布にも特筆すべき特徴はありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 時間帯や期間を通じて安定したパフォーマンスを示唆しています。変動が少ないため、生活カテゴリ内の特定の現象やイベントが影響を与えていない可能性があります。
– ビジネスや運営において、現在の戦略や施策が安定して機能している可能性が考えられます。予測可能性が高く、計画的な運用が可能です。
全体として、このデータは安定した状態を示しており、特に大きな変化や外的要因による影響は見られないと解釈できます。
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しますと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に均一なカラーリングが見受けられ、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。これにより、データが大きく変動していないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られません。均一な色合いが続いていることから、データが安定していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化がほとんどないことから、1日単位でのWEIスコアの変動が少ないことがわかります。カラーグラデーションの範囲内に大きな差異がない点からも、この安定性が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のデータセットであるため、時系列上の特定の相互関係は特に観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 任意の時間でのデータが均一に分布しているように見え、特定の相関やパターンは認められません。
6. **直感的な印象と影響**:
– データの一貫性と安定性が顕著であり、通常運営が続いていると容易に判断できる可能性があります。ビジネスや社会面においては、外部要因による大きな影響を受けていないことを表しており、予測可能な環境で運営が行われていることを示唆しています。
このヒートマップは、期間中に大きな異常がなく、安定したデータが得られているとの印象を与えます。
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:
以下の観点でヒートマップを分析します。
1. トレンド:
– ヒートマップ全体にわたる色の変化は一定であり、明らかな上昇や下降のトレンドは見られません。
– これにより、社会WEI平均スコアは安定していると考えられます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 色の変化が乏しいため、特に目立つ外れ値や急激な変動は存在しないようです。
3. 各プロットや要素:
– 色の濃淡がデータの値を示しており、ヒートマップの全体的な色合いは均一であり中間の範囲にあることを示しています。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– ヒートマップが時間帯別データを含んでいますが、異なる時間帯間での大きな差異は見受けられません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯ごとの変動が少なく、日ごとの相関も強くない可能性があります。
6. 人間が直感的に感じることと影響:
– このヒートマップから直感的に感じられるのは全体の安定性であり、大きな変化がないことから、持続的な生活パターンや社会状態が維持されている可能性があります。
– ビジネスや政策決定において、現状を継続することでリスクを最小化すると同時に、改善の余地を探す機会が提示されているかもしれません。
この安定なデータは、他の要因と組み合わせたり、より詳細な分析を行うことで、特定の時間帯やイベントの影響を精緻化するのに役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリにおける複数のWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、360日間のデータを基にしたすべての項目間の相関を示していますが、時間に伴うトレンドは示しません。したがって、上昇、下降、周期性などのトレンドはこのグラフからはわかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は直接表示されません。ただし、相関係数が+1または-1の場合は、非常に強い関係があることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤いセル（相関係数1.0）は、非常に強い正の相関を示しています。すべてのWEI項目は、およびその平均は互いに強く関連しています。
– 青いセル（相関係数-1.0）は、非常に強い負の相関を示しています。特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の項目と強い負の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の関係を示していますが、時系列データの直接的な関係性は示していません。時間に関するパターンは他の方法で分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 非常に強い正の相関と負の相関が混在しています。特に、社会的な項目と教育機会に関する項目が対照的な関係を持っている点が注目されます。
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**:
– 直感的に、教育機会の欠如が他の社会的要因に悪影響を及ぼしている可能性を感じさせます。この情報は、社会政策の改善や教育機会の拡充がWEI全体を向上させる可能性があることを示唆しています。これにより、社会福祉の向上や住民の生活満足度の向上に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、多様な生活要因がどのように相互に関連しているかを理解するのに役立ち、改善すべき領域を特定するのに有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。全体的に見ると、スコアの分布に大きなトレンド（全体的な上昇または下降）は見られませんが、それぞれのWEIタイプにおける分布のばらつきが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は目立ちません。密度が高い部分はそれぞれWEIタイプの中心付近に集中しています。ただし、特定のWEIタイプ（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）は他に比べて中央値が低く、スコアのばらつきも大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、中央値（箱内の線）、四分位範囲（箱）、及び最小・最大値（ひげ）を視覚的に示しています。色の異なるプロットは、それぞれのWEIタイプを区別しており、スコアの分布が視覚的に分かるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の要素は強調されていないため、一つの期間内での比較というよりは、異なるWEIタイプ間のスコアの分布比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」など、人々の生活の多様性に関する項目は比較的高いスコアを示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、このカテゴリが他の要因に比べて問題を抱えている可能性を示唆しています。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフから人々が直感的に感じるのは、心理的ストレスの問題が他の生活要素に比べて重要な課題であるということです。ビジネスや政策決定においては、心理的ストレスの緩和が生活の質の向上に寄与する可能性があり、特にこのエリアでの改善活動が求められることを示しています。スコアの高い分野では良好な状態を維持しつつ、低い分野へのリソース配分を考慮することが効果的です。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、このグラフから読み取れる特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間360日間での変動を示していますが、PCAのプロットは一般的にトレンドを直接示さず、データの分散とパターンを視覚化します。ここでは第1主成分がデータのほとんどの分散を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントが二つあるように見受けられますが、外れ値としては特に目立つものはありません。変動は主成分によって合理的に説明されています。
3. **要素の意味**:
– 水平軸（第1主成分）はデータに対する寄与率が1.00ですので、最も重要な部分を示しています。
– 垂直軸（第2主成分）は、寄与率が0.00なので、情報量としてはほとんど寄与していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータポイントがあるものの、第1主成分に強く依存しているため、傾向としては一本の線上で同時に変動していると見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 狭い範囲に集まっているため、データ全体が類似している可能性があります。
– 第2主成分の寄与率がゼロのため、その方向への分散はほとんどありません。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– このデータは、生活に関連する要素が非常に一様に動いている可能性を示唆しています。大きな変動がないため、安定した状態が続いているか、変動が主に一方向の要因によるものであると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会において、特定の要素が全体を強く支配している、といった理解に役立ちます。これにより、改善点や集中的に対策を講じる領域を見つけるための方向性が示されます。
この分析が、今後の行動を決定する参考になれば幸いです。
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。
