📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析レポート**
**1. 時系列推移:**
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均**:
– **総合WEI**のスコアは、初日に0.6625から開始し、短期間で0.775まで上昇した後、やや減少してから0.71875となっています。全体としては上昇傾向が見られますが、多少の変動があります。
– **個人WEI平均**は0.6375から始まり、0.725まで上昇。その後、0.675まで減少する傾向を示しています。
– **社会WEI平均**も0.6875から開始し、0.825まで急上昇した後、0.675まで下がっています。このように、社会的要因が全体の上昇トレンドに寄与していたことがわかります。
**2. 異常値:**
– 提供されたデータには異常値は検出されておらず、全体として安定した変動範囲内で推移しています。しかし、全体の社会的スコアが一時的に急上昇している点は注目すべき変動といえます。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 短期間のデータであるため、季節性のパターンは見られにくい可能性がありますが、急上昇してすぐに減少するトレンドは、特定の社会的イベント（例: 政策変更や社会活動の盛り上がり）が影響した可能性があります。
– 残差成分はデータのばらつきを示し、偶発的な要因や外部ショックの可能性を指しています。
**4. 項目間の相関:**
– 高い相関が見られるのは**個人経済的余裕**と**個人健康状態**、および**社会的持続可能性**と**社会的インフラストラクチャー**です。これらの強い関連性は、個人の健康が経済状態に依存し、また社会のサポート基盤の良好さが全体の持続可能性を高めていることを示唆します。
**5. データ分布 (箱ひげ図):**
– 各スコアは0.60から0.85の範囲で中央値が分布しており、スコアは比較的高い水準ですが、**社会的多様性**は一貫性に欠けている可能性があります。
– データにおけるばらつきは、特に社会的要因で大きく、外れ値を認識できるほど顕著なスコアは見られません。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1 (78%の寄与率)**が多くの変動を説明し、主に**社会的持続可能性**や**インフラストラクチャーの強化**から影響を受けている可能性があります。
– **PC2 (15%の寄与率)**は、主に**個人の心理的ストレス**や**多様性**が影響していると考えられ、これらが二次的に全体のWEIに影響を与えていることが伺えます。
**結論:**
全体として、WEIスコアは短期の上昇および下降を経験していますが、全般的に高水準を維持しています。この変動は、社会的要因、特に持続可能性や公平性が重要な役割を果たしていることを示しています。また、個人の健康や経済的余裕も多大な影響を与えており、社会的な施策や経済の改善が継続して評価を押し上げたことが考えられます。
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:
以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は横ばいで、WEIスコアは0.7から0.8の間で安定しています。
– 各予測ラインのトレンドは分かれていますが、特に法定木回帰は下降を示しています。
– 一方、ランダムフォレスト回帰は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データについては外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測においても、特に急激な変動は見られませんが、法定木回帰の急な下降が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績のWEIスコアを示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰を示し、予測の安定した傾向を表しています。
– 紫のラインは法定木回帰で下降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**:
– 異なる予測手法はそれぞれ異なるトレンドを示しており、単純な共通性は見当たりませんが、実績データはすべての予測の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、実績データを包含しており、これにより実績と予測の精度・信頼性が伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが横ばいで安定しているため、短期的に生活における重大な変化は予測されにくいと考えられます。
– 法定木回帰による下降トレンドは注意が必要で、この方法による予測が正しければ、将来的に生活の質や関連指標に影響を及ぼす可能性があります。
全体として、予測の安定性や変動の公開範囲を考慮し、どの予測モデルを基に決定を下すかが重要となりそうです。特に下降トレンドを示す法定木回帰に対する確認や検証を行うと良いでしょう。
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:
以下は、グラフ分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日に集中し、その後の期間は表示されていません。また、予測データの線形回帰（緑色）は緩やかに上昇しています。一方、決定木回帰（紫色）は横ばいに近い動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは非常に限られた範囲で安定しており、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**:
– 青い点は実績データを示し、それに対する未来の予測が示されています。グラフに表示されている予測範囲（灰色の領域）は、予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が比較的近い範囲にあり、両者が一致していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの集中度から、短期間での安定性が期待できる可能性があります。ただし、データ数が限られているため、長期的な結論を出すことは困難です。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 現在の実績データが安定しているため、今後も安定した動きが期待される可能性があります。ビジネスにおいては、過去の実績に基づいた安定した予測を活用することができるでしょう。ただし、新たな要素や環境の変化があれば、その影響を考慮する必要があります。
このグラフは、30日間にわたる個人のWEIスコアの予測と実績を示しており、予測に対する自信や、短期的な安定性を提示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）：最初の数日間は0.8付近で安定しています。
– 線形回帰予測：緩やかに下降しています。
– 法線木回帰予測：一定ですが、急激に減少します。
– ランダムフォレスト回帰予測：安定した状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実データ部分には、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**:
– **青い点**は「実績」で、現実のデータです。
– **赤い×**は「AIによる予測」を示しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実のデータがあるのは初期の数日間のみで、その後は予測が中心です。
– ランダムフォレスト回帰と法線木回帰の予測が安定しているのに対し、線形回帰は下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現実のデータは安定しておりますが、予測はアルゴリズムにより異なります。
– 線形回帰が特に下降を示しており、他の予測手法よりも差異があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、最初の数日は安定性を感じますが、その後の予測の違いに不安を感じるかもしれません。
– 社会やビジネス面では、安定した予測が求められるため、法線木回帰とランダムフォレスト回帰の結果が特に注目されるかもしれません。
– 特に、将来的な下降が懸念される場合、予防策を検討する必要があります。
このグラフは、予測手法による将来の傾向を考慮して、安定した計画を立てる際に有益です。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータポイント（青い点）は、最初の数日間のみ示されています。その後の期間は、異なる予測線が存在しているだけです。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測は、期間中ほぼ一定です（横ばいトレンド）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータは、最初の数日間で他の期間に比べて非常に限られています。したがって、外れ値について明確に判断するのは困難です。
– 予測値の急激な変動は確認されず、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、最初の日のみが観察可能です。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）、青い線（線形回帰）は将来的な予測を示し、安定した経済余裕を示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさを示していますが、非常に狭いため、予測に対する高い信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルの出力はほぼ一致しており、多様な手法が同様の経済的余裕の安定したトレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間での予測の一致は、解析に用いた変数が確実にこの範囲内での変動をうまく説明できることを示唆しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 実績データが限定されているため、個人の経済的状況の詳細は不明ですが、異なる予測モデルにより安定した未来が予測されていることは、個人が自信を持って今後の計画を立てることの助けになるでしょう。
– 予測の一致は、予測モデルの信頼性が高いことを示し、経済的リスク管理の一環として安心して参考にできるデータと言えます。
この分析からは、データの限定的な範囲を考慮しつつも、予測に基づく自信を持った将来の計画が推奨されることが示唆されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**は初期数日間で横ばいを示しています。これは健康状態が安定していることを示唆しています。
– **線形回帰（紫の線）**は大幅な下降トレンドを示しており、これは将来的に健康状態が悪化する予測をしています。
– **他の回帰予測（法定木、ランダムフォレスト）**はそれぞれ異なる見解を示しており、黄色の線の場合は横ばい、緑の線は穏やかな下降を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に目立った外れ値は観察されませんが、線形回帰が急激な下降を示していることが異常と感じられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**：実際の健康状態のデータ。
– **予測（赤い×）**：将来の健康状態の予測。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**：予測の不確かさを示しています。これは異なる回帰手法の結果が振れる可能性を示唆しています。
### 4. 関係性
– 各回帰手法は異なる予測を提供しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は対称的な形に見えます。これにより、モデルの選択が予測に大きく影響することがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがあり、これは予測不確かさをよく示しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 人間は初期の健康状態が安定しているにも関わらず、いくつかの予測が急激な変化を示していることに不安を感じるかもしれません。
– ビジネスやヘルスケアにおいて、このような予測のばらつきは、健康管理や資源配分において慎重なアプローチが必要であることを示しています。
– 特に予測の不確かさが高いため、複数のモデルを用いたアプローチが重要です。この結果を基に健康管理における新しい戦略の策定が求められます。
この分析は、データの性質や使用されるモデルの評価に役立ちます。健康状態のモニタリングにおいては、さらなるデータ収集と多角的な分析が有効です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– **実績（青色プロット）:** 初日にいくつかのデータポイントがありますが、以降のデータは表示されていません。そのため、初日で観察されたストレスレベルの傾向は安定していると見られます。
– **予測:** 予測データ（紫色の線およびラベルの異なるモデル）は、全体として横ばい、または一部のモデルでは上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は観察されません。実績データは初日の範囲内でほぼ安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青色プロット）:** 実際のデータで、初日に集中していることから、その日が観測期間の基準となっています。
– **予測（線、緑色・紫色など）:** 各モデルの予測値を示しており、異なるモデルによる予測が表示されています。線形回帰やランダムフォレスト回帰などが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルの多くは、初日の実績データからの予測を基にしているため、初期の実績データに影響を受けています。モデル間では若干の予測ばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各モデルの予測は、初日の実績値を基にしているため、相互に比較的一貫性がありますが、異なるモデルの特性によるわずかな違いが見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響:**
– **直感的な洞察:** 初期の実績データに基づく予測は、短期間で大きな変動がないことを示唆しており、個人の心理的ストレスが一定の範囲内にある可能性が高いです。
– **ビジネス・社会への影響:** ストレスレベルが安定していることは、健康管理や職場のストレス対策においてポジティブな兆候として捉えることができます。特に、モデルによっては予測の傾向が異なり、これを考慮してストレス管理プログラムを調整することができるかもしれません。
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**
– 実績値（青色）が四日間続けて記録されていますが、特定の上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測値は、線形回帰（緑色）が横ばい、決定木回帰（薄紫色）が下降、ランダムフォレスト回帰（紫色）がやや上昇です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績に急激な変動や外れ値はあまり見られませんが、今後の予測には3種類の異なる動きの可能性が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**：観測されたWEIスコア。
– **予測（赤い×）**：AIによる予測値で、不確かさ範囲がグレーの領域で示されています。
– **予測曲線**：異なる回帰手法による予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測が異なるパターンを示しているので、選択するモデルによって異なる解釈が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ数が少ないため、強い相関関係を見出すのは難しいですが、初期の実績値は非常に安定しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 個人の自由度と自治のスコアが安定している一方で、予測に不確実性があるため、今後の変動に注意が必要です。
– ビジネスにおいては、WEIスコアが個人の生産性や満足度に影響を及ぼす可能性があるため、変化の兆しに対して迅速な対応が求められます。
この分析から、さらなるデータ収集と詳しいモデル検証が重要であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、初期の数日間でやや変動がありますが、最初に比較的高い値を維持しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰：ピンクの線）はステーブルで0.6程度を維持。
– 予測（線形回帰：紫の線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは特に明らかな外れ値や急激な変動が見られません。
– しかし、線形回帰の予測は急激に下がり、0に近づくように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は実際の測定値。
– 紫とピンクの線が予測で、その違いは使用されている回帰モデル。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル間には、初期値は近しいが、最終的には異なる方向に向かう関係性があります。
– ランダムフォレストは継続的な安定を予測し、線形回帰は減少を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにはばらつきがあるものの、比較的高い値（0.7以上）に分布しています。
– 各予測は異なる方法で対応しますが、線形回帰は終盤に向けて大幅に過小評価している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 社会における公平性・公正さのスコアが高い時期にあることは、社会の安定や持続的な発展を示唆。
– ただし、線形回帰に従った場合の大幅な低下の予測は、警告サインとして受け取られるべき。
– これらの指標を改善または維持するために、適切な政策を実施することが求められます。ランダムフォレストの予測が維持可能性を示唆していれば、成功している要因への注目が必要です。
この分析は、今後の動向を見通すための指針を提供し、予測モデルが提供する異なるシナリオを考慮することで、より良い意思決定をサポートすることを意図しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– **実績（青いプロット）**: 初期の日付（7月1日〜7月5日頃）で安定していますが、日付が進むにつれてデータがなくなり、その後は予測データに移行しています。
– **予測データ（赤い×印）**: 主に予測モデルの傾向を示しています。
– **予測ライン**: 線形回帰（紫）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が表示されています。特に、線形回帰では時間の経過とともにスコアが減少。ランダムフォレスト回帰は横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データにおいて評価日の変動は見られず、むしろ予測データに基づく将来的なスコアの変動を示す傾向が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青いプロット**: 実績データを示し、初期段階での実際の状況を反映しています。
– **予測範囲（灰色の帯）**: 予測の不確かさを示し、この範囲を外れる予測は信頼性が低い可能性があります。
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連続していますが、予測は様々なモデルによるもので、それぞれ異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 線形回帰と他のモデル間での予測のバラツキが見られ、特に線形回帰は顕著な減少傾向を示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 現在のデータに基づく将来的なWEIスコアの下降は、持続可能性や自治性の低下を示唆し、社会的なイニシアチブや政策の見直しが必要になる可能性があります。
– 各モデルの予測を比較することで、実際の政策決定や社会施策への影響度を判断する指標として用いることができるでしょう。
このグラフは、現在の状況と予測を使用して、社会の持続可能性と自治性の理解を深めるための重要なツールとなり得ます。適切な予測モデルの選択が、効果的な政策策定に寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色の円）は期間の初期に集中しており、特に大きなトレンドは示されていません。
– ランダムフォレスト回帰による予測はやや下降しており、期間全体でスコアが減少する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で目立っ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**:
– 青色の円：実績のデータポイントを示しています。
– 赤色の「×」: 予測されたデータポイントを示しています（グラフには表示されていないようですが）。
– 灰色の帯: 予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの予測の信頼性を示唆しています。
– 紫のライン: ランダムフォレスト回帰を用いた予測を示しています。
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は、同じ尺度に基づいて評価されており、ランダムフォレスト回帰による予測と実績が密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが一定の範囲内に留まっている一方で、予測データはやや下降傾向にあり、今後の動向に注意が必要です。
6. **直感的な感想やビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、社会基盤や教育機会の状況に改善が見込まれていないということです。この傾向が続くと、社会的なインフラや教育機会への投資や改善が求められる可能性が示唆されます。ビジネスにおいては、社会環境がこのまま悪化するようであれば、関連するサービスやサポートの強化が必要になるかもしれません。
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:
## グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、初期からほぼ一定で推移している。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は安定して0.6付近を維持している。
– 線形回帰（紫の線）は下降し続け、最終的に0まで低下している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰の予測で急激な下降が見られ、他の回帰モデルと異なる挙動を示している。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いプロット）が数値の幅に収まって安定していることで、現在の社会の安定性を示唆している可能性がある。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの影）は、実績の小さな変動をカバーしており、予測の信頼性を補強している。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が大きく異なっている点が特徴的であり、予測方法により異なる見解が得られることを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点での実績データとランダムフォレスト回帰の予測にはある程度の一致が見られるが、線形回帰は著しく乖離している。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績データが安定していることから、現在の生活における社会の共生・多様性・自由の保障がしっかりと維持されている印象を受ける。
– 線形回帰での急降下を見ると、一部の予測方法が不適切な場合、誤ったネガティブな影響を及ぼすリスクがあることも示唆される。この結果は慎重に検討し、他の安定したモデル（ランダムフォレスト回帰など）の考察を重視する必要がある。
– 安定性が伝わることから、政策決定者や市民は現在の施策を維持しつつ、革新的なアプローチを併用することで、さらなる多様性の向上を狙うことができるかもしれない。
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**
– 期間は30日間ですが、このヒートマップに示されたデータは少なく、特定のトレンドを示すのが難しいです。
– 日付は2025年7月1日と7月2日が表示されており、色分布からは大きな変動があることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日の夜に緑色が見られ、2025年7月2日には色が黄色と紫で変化しています。この変化は急激な変動を示している可能性があります。
3. **色と密度の意味**
– 色の変化はおそらく生活に関連する活動の強度や量を示しています。緑色から黄色への変化は増加を、紫色は低下を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 2つの日付間にははっきりとした変化があるため、何らかのイベントや要因により急激な変動があったと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間での急激な変動が見られるため、特定のイベントや要因が強く関連している可能性が示されています。通常の分布とは異なり、突然のピークまたは谷が存在するようです。
6. **人間の直感と社会への影響**
– この急激な変化は、社会やビジネス環境における特定のイベント（例えば、大規模なプロモーション、自然災害、社会的な出来事など）に起因している可能性があります。
– ビジネスにおいては、こうした急激な変動は予測モデルに影響を与える可能性があり、積極的な対応が必要となるでしょう。
このヒートマップは、短期間の変動や大量のデータを視覚的に捉えるのに効果的で、迅速な意思決定に役立つ可能性があります。
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**:
– グラフが7月1日と7月2日のデータを示していることが分かります。特定のトレンド（上昇、下降）がはっきりと見えているわけではありませんが、1日の夜遅くの時間帯と2日の業務時間内で色が変わっていることから、日によって異なるパターンがあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 1日の夜と2日の午後に明確な色の変化が見られ、これが急激な変動を示している可能性があります。
3. **色の意味**:
– 色は高い値を示す黄色から低い値を示す紫にかけてのグラデーションになっています。このことから、1日の夜（紫色）は低いスコアであり、2日の午後（黄色）は高いスコアであることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 日をまたいで個人のWEIスコアが夜間に低くなり、日中に高くなるパターンが見られます。これは、昼間の活動が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2日間のデータだけでは明確な相関を見るのは難しいですが、時間帯ごとの色の違いから、日中の活動によってスコアが上がる傾向を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見た人は、生活パターンによってスコアが変動することを直感的に理解できるでしょう。ビジネスへの影響として、業務時間中の活動が個人のパフォーマンスにプラスの影響を与える示唆を得ることができます。社会的には、生活スタイルの調整によって生活の質が向上する可能性を提案しています。
このように、視覚的な特徴を通じて個人の日常生活とその影響を分析することができます。長期間のデータでより明確なパターンが現れ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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータがあるはずですが、表示されているのは一部日付だけです。
– 特定の日付（2025-07-01と2025-07-02）のみグラフに示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時のスコアが特に高く（黄色で表示）、他の時間帯や日付と比較して目立っています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化がスコアの変動を示しています。黄色はスコアが高いことを、紫はスコアが低いことを示します。
– 2025-07-02の8時にはスコアがやや高い（緑色）ですが、同じ日の16時にはスコアが低い（紫色）です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特定の時刻におけるスコアの変動が異なる日付で確認できますが、このグラフだけでは他の日の詳細な比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動が観察されますが、全体的な傾向やパターンを把握するには追加のデータが必要です。
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**:
– 特定の日付や時間帯で大きなスコアの差があるため、イベントや出来事がこの変動に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会において、このような時間帯のスコア変動はマーケティング戦略やリソース配分に影響を与えるかもしれません。
このデータは特定期間に絞ったものであるため、全体的なトレンドを把握するにはさらなるデータ収集が必要です。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリにおけるさまざまなWEI（Well-being Index）要素間の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、異なる要素間の相関を示しているため、直接的なトレンドは存在しません。ただし、相関が非常に高い要素間は一緒に動く可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が非常に低い、または負の相関が強い要素の組み合わせとして、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」が挙げられます。
3. **各プロットや要素**
– 赤色に近い色は高い正の相関を示し、青色に近い色は負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に強い正の相関があります（値: 1.00）。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– このヒートマップでは時系列データ自体は示されていませんが、相関が強い要素同士は相互に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、個人WEIと社会WEIの間には複数の高い正の相関が見られます。
– 特に、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」には強い正の相関があります（値: 1.00）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会的な要素、特に「公平性・公正さ」や「持続可能性」は、個人の全体的な幸福感に大きく関与していることが示されています。
– 負の相関が見られる「社会WEI（社会基盤・教育機会）」に対しては、改善が必要である可能性があります。社会政策や教育プログラムの見直しが有効かもしれません。
このヒートマップを通じて、社会政策の改善や個人の幸福度向上に向けた具体的な施策が検討できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリ間のスコアは全体的に水平に分布しています。大きな上昇または下降のトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリにおいて外れ値が存在しており、特に「社会WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」で顕著です。これらはデータのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図のヒゲ（線）とボックスはそれぞれのカテゴリ内でのスコアの分布を示し、ボックス内部の線は中央値を表しています。ヒゲの長さが長い場合、データが広範に分布していることを意味します。
– 色の違いはカテゴリを示しており、分布の違いが視覚的に分かりやすく表現されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– すべてのデータは同じ期間で収集されていますが、複数のカテゴリがあるため、比較が可能です。「総合WEI」と他の個別カテゴリの比較が特に重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの中央値が異なることから、カテゴリごとのWEIスコアのばらつきが示されています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」が最も狭い分布であるのに対して、「個人WEI（経済的余裕）」は広範囲で多様性のある結果を示しています。
6. **グラフから得られる直感的な洞察**
– **ビジネスや社会への影響**: 経済的余裕や心理的ストレスにおけるスコアのばらつきは、個人のライフスタイルやストレスがビジネスシーンや社会福祉政策に影響を与える可能性を示唆しています。特に、経済的安定に対する取り組みが求められるでしょう。
このグラフは、生活のさまざまな面での均質性と多様性を一目で示し、政策立案者やビジネスリーダーにとって重要な洞察を提供します。それぞれのカテゴリのばらつきは、異なる戦略が必要であることを強調しています。
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、生活カテゴリのWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に観察される特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 主成分分析の結果としてのプロットであり、30日間のデータから抽出した主要な変動パターンを示しています。PCA自体は時系列ではなく、データの構造を理解するために用いられるので、時間のトレンドというよりはデータの分布や変動のパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットは均等に分布しており、明らかな外れ値は見られません。各点はデータの代表的な潜在変数に基づいています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、異なるデータポイント（例: 生活に関連する異なる構成要素）が第一主成分と第二主成分によって示されたものです。
– 第1主成分（寄与率: 0.78）はデータの大部分の変動を説明しており、横軸方向の分布に影響を与えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一軸上に複数の期間のデータがプロットされているわけではなく、全期間にわたるデータの位置を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には大きな相関は見られず、データポイントがプロット上に広がっています。このことは、第1主成分と第2主成分が異なるデータ特性を捉えていることを示しています。
6. **直感的な感想と影響**
– グラフは異なる生活関連の要素がどのように関連し、相対的にどの程度の影響を持つかを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、どの要素がより影響力があるかを見極め、政策立案やマーケティングにおいて重要な要素を特定するために役立つでしょう。
全体として、このPCAグラフは、データの多次元的特性を理解するための有益な手段を提供しています。
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。
