📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータを分析した結果、以下のような重要な洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データ範囲内では、0.6625から0.775の範囲で推移し、全体として横ばいに近いが、わずかな上昇傾向が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人の方は0.6375から0.725の間で比較的安定的に推移しますが、社会の方は0.6875から0.825の範囲で、特に社会的なスコアの変動が大きいことがわかります。
### 異常値
– 提供されたデータには異常値として特に目立ったものは検出されていません。ただし、社会的公正のスコアは2025-07-01の評価で0.5から0.85に急激に変動しています。突然のスコアの上昇は、特定の社会的出来事や政策の影響を示している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: データの時間範囲が限られているため、長期的トレンドを正確に評価するのは困難です。しかし、個々のスコアが短期間で急激には変動しないことから、全体的な安定性が人物の評議の基盤となっている可能性があります。
– **季節的パターン**: 短期間のデータセットでは明確な季節性は確認できません。
– **残差成分**: 説明できない変動要因は限定的で、概ねデータは他の要因でうまく説明できています。
### 項目間の相関
– 相関からは、特に社会的持続可能性と社会的公正（社会_fairness と社会_sustainability）が高い相関を示している可能性があり、社会的環境の安定性や公平性は、持続可能性の認識に大きく影響していると考えられます。
– また、社会的インフラ整備が社会的平等感に影響を与えていることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、スコアが0.6から0.8に集中しており、中央値が0.7近辺にあることから、全体的に高評価を維持しています。ただし、個々のスコア間にいくつかの外れ値が存在し得ることが示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が78%の変動を説明しており、WEIの大部分を説明する要因は少数の主な構成要素に帰結されることが示されています。PC2が12%を説明することから、これら2つの要素で90%の変動を説明しています。この結果から、主に全体的な社会的要因や経済的自立、健康状態がWEIに大きく寄与している可能性が高いです。
これらの分析から、WEIスコアは一般的に安定した高評価を示していますが、特定要素、特に社会的な公正と持続可能性がスコアの変動に大きく影響を与えていることがわかります。改善の余地があるとすれば、社会的な多様性や公平性の側面に焦点を当てることが効果的かもしれません。
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
– **実績AI（青のプロット）**: グラフの左側に集中しており、最初の数日間にしかデータがありません。この短期間では明確なトレンドは見られません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: すべての予測モデルが非常に一貫しています。全て０.８以上で一定値を保っています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在の実績AIの値には外れ値や急激な変動が見られません。
– 予測では急激な変動はなく、非常に均一です。
### 3. 各プロットや要素
– **実績AI（青のプロット）**: 過去の実測データで、予測の基礎になっています。
– **予測AI（赤）**: 予測値が、線形のトレンドを示しています。
– **不確かさの範囲（灰色のエリア）**: 実績の不確かさを示すもので、データから予測を行う際の信用区間です。
– **予測の各ライン**:
– **線形回帰モデル（シアン）**: 中間の値を予測しています。
– **決定木回帰（緑）**: 他のモデルと垂直に一致しています。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク）**: 決定木と非常に近い位置になっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績AIと予測AIの間に直接的な垂直関係があり、予測は実績に基づいています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測モデル間の予測が非常に一致しており、相関が非常に高いことが示唆されます。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– 予測が非常に一貫しているため、このデータセットは非常に予測可能であると感じます。
– ビジネスへの影響として、この安定したトレンドは、今後の戦略計画において安心感を与え、リスクを最小限に抑えながら計画を立てることが可能となります。
– 社会的には、生活カテゴリーにおける安定性や予測可能性が高いことを示唆しており、関連するサービスや製品の需要が予測しやすくなるでしょう。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、特定の期間内で一定の範囲に収まっている。これは横ばいの傾向を示唆している。
– 予測AIに基づく複数の予測線（紫、青、茶色の線）が示されており、ランダムフォレスト回帰（紫線）はわずかな上昇を示しているが、その他の予測は横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには著しい外れ値や急激な変動は見当たらない。比較的一定したスコアを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青点）**: 実際の測定値。
– **予測（赤い×）**: 予測された将来のデータポイント。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の信頼区間を示しており、範囲内で多少の変動が見込まれる。
– **予測ライン（紫、青、茶色）**: 異なる手法による予測モデルラインを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測において、異なるモデルの間で大きな乖離は見られず、全体的に一貫性がある。これはモデルがこのデータセットに対して同様の予測を行っていることを示唆する。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが示す範囲内で安定しているため、急激な変動は予想されない。
– 予測モデルが示唆する範囲内であれば、特定の時点での大きな変動は考えにくい。
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**:
– 安定した実績と横ばいの予測は、生活習慣や活動が一定しており、大きな変動が予想されないことを示唆する。
– ビジネスや健康関連の施策を考慮する際には、現在のルーチンや環境を維持することが良い結果をもたらす可能性があると感じられる。
– 変化が少ないため、新たな取り組みやイノベーションを試みる際には、事前に実施評価を行うことが望ましい。
### 結論
このグラフは、実績と予測が一定の範囲内で安定していることを示しており、大きな変化が予想されないと解釈できます。これに対して新しいアクションを考える場合、現状維持を前提とした計画が重要であると感じられるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データは、初期にやや変動が見られますが、全体としては約0.8付近で安定しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、0.8〜1.0の範囲で横ばいのトレンドを示しており、予測が安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに若干の変動がありますが、著しい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**:
– 青のプロットは実績を示しており、予測は色分けされた線で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルと実績データのばらつきを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも類似した水平な線を描いており、それぞれのモデルで大きな差異はないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内にあり、予測と実績の間には良好な相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフを見た場合、予測モデルが実績データを十分に捉えていると安心感を抱くでしょう。
– ビジネスや社会においては、生活カテゴリの指標（WEIスコア）が安定していることで、今後の計画や政策が予測可能であるといえます。
このグラフは、予測の精度が高く、未来の計画立案に有効であることを示しています。
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**
– 実績データ（青いプロット）は期間の初めに集中しており、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なるレベルの一定の値を示していますが、期間全体で大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは一貫しており、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**
– **青いプロット**：実際に記録された実績データを示しています。
– **赤いバツ印**：一度だけの予測が含まれています。
– **予測帯**（灰色）:予測の不確かさを示しており、実績データと一致しています。
– **線分**：異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ一定のWEIスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測線は水平方向にまっすぐで、各手法間である程度の違いはあるものの、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内で分布しており、予測データはこの範囲をカバーしています。
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**
– 経済的余裕（WEI）に関して、期間中の変動は少なく、安定しているように見えます。
– 安定した予測値は、経済的な状態や行動を計画する上での自信につながる可能性があります。
– しかし、実績データが期間の初めにしか無いことからデータ不足の可能性もあり、長期予測の信頼性には注意が必要です。
このグラフは、予測手法の安定性と実績データの一貫性を強調しており、ビジネスプランニングやリスク評価において慎重な考慮が求められます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、初期の数日間で比較的安定しており、小さな範囲での変動が見られます。
– 予測の線（緑とピンク）は異なる傾向を示します。線形回帰（ピンク）は時間とともにWEIスコアが減少し続けると予測しています。一方、ランダムフォレスト回帰（薄青）は横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に大きな外れ値は見当たりませんが、線形回帰の予測と他の予測との差異が目立ちます。線形回帰の急落は異常値として捉えることも可能です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の計測データを示しており、安定した健康状態を表しているようです。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、xAI/3σ基準に基づく範囲の可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と他の手法（Law回帰やランダムフォレスト回帰）の間で、将来の傾向に関する大きな相違があります。
– 線形回帰は大きな減少を予測しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は現状維持を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間に若干の差異がありますが、実績の初期データが限られているため、相関関係の評価は困難です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現時点では実績データが安定しているため、実際の健康状態も安定している可能性があります。
– 将来的な健康状態の見通しには異なるシナリオがあり、特に線形回帰に基づく予測が実現するならば、早期の対応が必要かもしれません。
– ビジネスや社会において、WEIのスコアが低下する場合、健康管理の強化や予防策の導入が求められるでしょう。
この解析により、今後の健康状態管理の方針策定が求められ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは横ばいで、WEIスコアが一定のレンジにあることを示しています。
– 予測線には3種類あり、それぞれ異なる傾向を示しています。線形回帰の線はほぼ安定、法決定木回帰の線はやや上昇（赤）、ランダムフォレスト回帰の線（紫）はさらに急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現状、実績データには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**
– 青い実績データ（実績AI）は、現在の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測AIによるデータは、異なる予測モデルが提供する将来のスコアの動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰が将来的に高いストレスを予測しているのに対し、線形回帰は安定した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状の実際のデータは、非常に安定しており、予測モデルとの相関関係を考慮する際には、特に急激な変動を予測しているランダムフォレストの結果に注意が必要です。
6. **直感的に感じられること、および社会への影響**
– 現在の安定した生活状態がこのまま続くのか、それとも新たな要因によりストレスが増していくのかを考える必要があります。ビジネス面では、社員のメンタルヘルス維持の必要性や、予想外のストレス要因に対する注意が求められるかもしれません。
– ランダムフォレストモデリングによる上昇予測は、何らかの環境の変化やイベントの影響を示唆している可能性があります。そのため、予防策を考慮する価値があるでしょう。
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**
– 実績（青い点）は初期の数日間で観測されており、特定のスコア範囲内で大きな変動はありません。
– 予測（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）によると、今後のスコアは概ね減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには顕著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**
– 青い点は実績データを示しています。これらは、過去の30日間の観測値。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、その範囲内で予測値が動くことが予想されます。
– 予測のラインは、今後の動向を示す三つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測モデルは異なる結果を示していますが、全体的には比較的一貫した下降傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データが中央付近に集中していて、予測の不確かさ範囲内に収まっているため、モデルの予測能力は妥当であると考えられます。
6. **直感と影響に関する洞察**
– このグラフを見ると、人々は現在の自由度と自治のスコアがある程度安定しているが、今後には若干の低下が予想されると感じるでしょう。これにより、個人が自由度や自治に関する対策や調整を考慮するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、スコアの下降が実際に見られる場合、組織やコミュニティが自由度や自律性を促進する環境改善に取り組む必要があるかもしれません。予測は現状を改善するための行動を促す一助となるでしょう。
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:
## グラフの洞察
### 1. トレンド
– 実績データは7月1日から7月5日までの短期間に渡って徐々に増加しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる傾向を示しており、線形回帰は一定の水平線を描き、決定木回帰は緩やかな増加、ランダムフォレスト回帰も増加傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データに見られる急激な変動はなく、全体的に一貫した上昇を示しています。
– 予測に不確かさの範囲が示されていますが、実績データはすべてこの範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを示しており、これに対して他の回帰モデルの予測ラインがあります。
– 灰色の範囲は予測の不確実性の範囲を表しており、それが実績データとどの程度一致しているかを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる回帰モデルの予測は実績データと比べて様々な形状を見せており、予測精度の評価が必要です。
– 線形回帰予測ラインはフラットですが、他の回帰モデルは実績に近い動きを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と各予測曲線の間には一部相関がありますが、今後のデータ収集によりこれを確認し続ける必要があります。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– 実績データが予測の範囲内に留まっていることから、予測モデルは高い信頼性を持っている可能性があります。
– 社会的には公平性・公正さ改善のための取り組みが安定的に進んでいることを示しており、その努力が反映されていると考えられます。
– ビジネス側面では、予測モデルに沿って戦略的な計画を立てることでより効果的な施策が打てる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）は最初の数日間で若干のばらつきがありますが、それ以降はありません。
– 複数の予測モデルは全体として横ばいのトレンドを示しています。特に、線形回帰（シアン）と決定木回帰（ピンク）は非常に近しい値で変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは初期にわずかにばらついていますが、外れ値として特に目立つものはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績AI（青い点）**: 初期の実績を示しています。
– **予測AI（赤いバツ）**: 予測された値。
– **不確かさ範囲（灰色の箱）**: 初期の実績データの範囲を示しています。
– 複数の予測ラインは、異なるモデルによる予測結果を示し、それぞれが異なるアプローチによってスコアの推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として予測モデル間で一致度が高く、それぞれの方法が類似の結果を表しています。
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は一般的な一致が見られます。予測が実績の範囲を正しくカバーしているようです。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが安定していることは、これらの要素が社会においてある程度の成熟と安定性を維持していることを表しています。
– ビジネスや社会に対して、持続的な発展や安定した自治が期待できることを示唆しており、特に企業戦略や政策決定におけるリスク軽減策として役立つ可能性があります。
このグラフは、持続可能性と自治性が堅実な状態を保っていると評価しています。各モデルが似た予測を示していることは、予測精度の高さを裏付けており、安心感を与える要素です。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は横ばいで、0.8付近に集中しています。
– 線形回帰、決定木回帰は静的で水平線を描き、ランダムフォレスト回帰のみが初期段階で上昇していますが、その後は横ばいを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータは一貫しており、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の最初の上昇がわずかな変動として認識されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、一定の範囲で安定しています。
– 予測データは各モデルにより異なりますが、全体的に安定していることを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表していますが、こちらも狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは全体的に一致しており、短期的には予測が実績を適切に追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が似たようなスコアを示しているため、モデルは過去のデータを適切にキャプチャしていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会基盤や教育機会に関連するスコアが安定していることで、社会的なインフラや教育の提供が継続的であると感じられるでしょう。
– ビジネスや政策決定では、新たな改善が必要ない可能性が示唆され、リソースの再分配や他の問題領域への集中を考慮するチャンスがあります。
このグラフは、実績データが他の予測手法と密に一致していることから、現在の取り組みが効果的に機能していることを示しており、全体としての安定性が強調されています。
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:
このグラフでは、「生活カテゴリ 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアについて、30日間の時系列が示されています。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績の初期データは小幅の変動が見られますが、その後はデータが提供されず、予測データのみが示されています。
– 予測データにはほとんど変動がなく、横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは初期にある程度のばらつきがありますが、特別な外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ**（青のプロット）は過去の実際のスコアを示しています。
– **予測データ**（いくつかの回帰手法に基づく）は、それぞれ異なる色の線として表示され、未来のスコア推移を予測しています。
– グレーの陰影は、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**:
– 実績データと予測データは期間が異なるため直接比較は難しいですが、予測データは実績の傾向を基に横ばいを示しており、一貫性があると見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動に対して、予測は比較的安定しており、期待される安定的な傾向を反映しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 人々は、実績データの若干の変動を考慮しつつ、予測が安定していることから、社会的に安定化しつつある状況を安心視するかもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、現状の安定性を維持しながらも、初期の変動要因を深く理解し、潜在的な改善領域を探求することが重要になるでしょう。多様性や共生に関する施策が効果を持ちつつある可能性が考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 日付ごとに時間帯別に色が塗り分けられています。最も明るい黄色は高い値を、そして最も暗い紫色は低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時台に、グラフ全体で非常に低い値（暗い紫色）が見られます。これは顕著な外れ値として目立ちます。
3. **各要素の意味**
– 色の濃淡は、WEIスコアの高さを示しています。水色から黄色になるほどスコアが高く、逆に紫色になるほど低くなります。
– 加えて、ヒートマップの密度や色の変化から視覚的なトレンドやパターンが見えにくい場合は、具体的な数値に基づいた分析が必要です。
4. **時系列データの関係性**
– 各日付における異なる時間帯でのスコアを示すことで、日ごとや時間帯による変動を観察できます。例えば、特定の時間帯に比較的高いスコアが続いている場合、それはその時間帯が特に重要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日毎での変動が不規則であり、明確な周期性は見られませんが、一部の特定の時間帯における急激な低下が特徴的です。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– 7月2日の特定の時間帯にスコアが急激に低下していることは、何らかの突発的な事象や問題が発生した可能性を示唆しています。
– ライフスタイルやビジネス活動がこれに影響を受けたかもしれません。この時間帯の詳細な検討や理由分析が必要です。
全体として、このグラフは特定の日付と時間帯におけるWEIスコアの変化を視覚化し、特異なパターンを強調しているため、更なるアクションをとるための詳細な分析が望まれます。
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:
この時系列ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータですが、示されているデータは3日分のもので、特定の周期性や明確な長期トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、スコアが急激に変動しています。この変動は、スコアの値が大きく異なることによるものです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、スコアの変動を示しています。黄色が高スコアを、青や紫が低スコアを示します。
– 7月1日と7月3日は高いスコア（黄色）で、一方、7月2日は低いスコア（紫色）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフデータは3日分なので、複数の時系列データの関係性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアが非常に高い日（黄色）と低い日（紫）が組み合わさっており、分布の変動が激しいです。
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**:
– この変動は何かのイベントや状況の変化に影響を受けている可能性があります。例えば、気分や能率、あるいは社会的なイベントによる生活の変化が想定されます。
– ビジネスでは、このような急激な変動はサービスや製品に対する満足度の大きな変化を示す可能性があり、特定の要因を迅速に特定することが重要です。
このヒートマップからは、短期間での急激な変動が強調されており、その要因の特定と対応が必要です。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとの社会WEI平均スコアを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に周期性や明確なトレンドは見られません。ただし、日によって評価が異なることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時には最低値（濃紫）が見られ、急激な低下を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示します。紫が最も低く、黄色が最も高いスコアを示しています。
– 7月3日の全体的な色が明るく、高いスコアを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 7月1日と3日は比較的高いスコアが続いていますが、7月2日の特定の時間帯に低下している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の時間帯によってスコアが異なるパターンが見られ、特定の日と時間帯には明確な変動がある。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 7月2日の16時は、何らかの社会的な要因によってスコアが下がっている可能性があります。例えば、特定のイベントやニュースが影響しているかもしれません。
– 社会の幸福度や満足度が時間帯によって変動することで、企業や公共サービスが時間に応じた対応を考慮する必要があることを示唆しています。
このヒートマップは、日常生活における幸福度や満足度の時間的変動を把握し、戦略的な対応を行うための貴重なデータを提供します。
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、生活カテゴリにおける各WEI（Well-being Index）の項目間の関係を示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を詳しく述べます。
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時間経過を示すものではありません。相関の強さを色で表現しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップは全般的に正の相関を示す項目が多い中で、青いセルは負の相関を示しており、相関の強さが異なる項目が特定できます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色の濃さは相関の強さを表しており、赤が正の強い相関、青が負の強い相関を示しています。
– 例えば、個人WEI（経済的余裕）と総合WEIは強い正の相関を持っています（0.90）。
– 逆に、個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（社会基盤・教育機会）は負の相関を示しています（-0.61）。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 時系列データではなく、異なるWEI項目間の関係性を表しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 個人と社会のWEI間で全体的に強い相関が多く見られます。
– 中でも、個人WEI（自由度と自治）と総合WEIは高い正の相関があります（0.90）。
– 個人WEI（心理的ストレス）は他の多くの項目と弱い相関または負の相関を示しています。
### 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
– 大部分の項目が正の相関を示しており、個人の生活の質（経済的余裕、健康状態、自由度）が全般的な幸福感（総合WEI）に寄与していることが示唆されます。
– 負の相関がある項目は、特定の問題領域を示しており、例えば心理的ストレスの高まりが教育機会の享受に負の影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会政策の観点から、個人と社会のWEIの向上を図る施策が重要であり、多面的なアプローチが必要です。
このヒートマップは、生活の質向上のために重点を置くべき領域を示唆しており、政策立案やビジネス戦略の基盤として利用できるでしょう。
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:
このグラフは、さまざまな「WEIタイプ」におけるWEIスコアの分布を30日間の期間で比較した箱ひげ図です。以下に各要点について分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの分布に明示的なトレンドは示されていません。各WEIタイプごとにスコア分布を提供しており、それぞれ独立しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（安全な暮らし）」）に外れ値が見受けられます。これらは特異な状況や個別のケースに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅や線の長さはスコアの分布を示しています。箱の中の線は中央値を、箱の上下は四分位範囲を示しています。
– 色の違いは、視覚的な区別を提供しており、直感的に異なるカテゴリを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは30日間のスコア分布を示していますが、時間による変化というよりは、カテゴリごとの比較に重点を置いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見て、社会的な要因（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）の分布が広く、個人の要因においては比較的狭い範囲で集中しているものがあります。
– 各カテゴリ内での中央値の高さの違いもあり、特に「個人WEI（総合的充実）」が高めです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見る者は、社会的要因と個人の幸福度やストレスに関連があると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、どのWEIタイプが最も重要でどの部分に資源を集中すべきかの示唆を与える可能性があります。例えば、外れ値が多いカテゴリには特別な取り組みが必要かもしれません。
全体として、このグラフはさまざまな生活の観点からのWEIスコアの分布を比較し、特定の分野での改善の必要性や重点的な取り組みを識別するのに役立ちます。
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、生活カテゴリのデータについて主成分分析（PCA）を行った結果を示した散布図です。以下にその特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**
– グラフ上には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、第1主成分（横軸）が広い範囲にわたっていることから、データ間にバリエーションがあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 点の分布に顕著な外れ値は見られません。プロットが比較的広く分散していますが、特定の点が著しく離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 横軸は第1主成分（寄与率: 0.78）、縦軸は第2主成分（寄与率: 0.12）です。これにより、データの大部分のバリエーションが第1主成分で説明されていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自体は時系列データを直接示していませんが、異なるデータポイントの分散・分布が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分の寄与率から見て、データセット全体の傾向よりも個々のデータポイントの間の違いが強調されています。第1主成分がデータの大部分を表しているため、その要因がデータに大きく影響していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– このデータセットにおいては、一部の要素が他の要素に比べてより重要であると直感的に理解され、それが大きな影響を持っていることが示唆されます。
– ビジネスや社会においては、この主要な要素を理解することで、最も影響力が大きい因子を特定し、それに基づく戦略的なアプローチが可能となるでしょう。
この分析に基づき、より詳細なデータが得られれば、特定の要素による影響やその背景をさらに詳しく探ることができるでしょう。
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。