📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は期間の初期に0.6625から徐々に上昇し、0.775のピースまで到達しています。その後、わずかな下降を見せていますが、おおむね高い水準を維持しています。全体として、中期的には上昇トレンドにあります。
– **個人WEI平均**も最高0.725まで上昇した後、やや下降しつつも0.675で安定化の兆しがあります。
– **社会WEI平均**は0.825の高いレベルに達した後、わずかに低下していますが、それでも比較的高い値を維持しています。
#### 異常値
– 提供されたデータには異常値は指摘されていません。しかし、短時間での大きな変動は、社会環境や政策変更、または突発的な出来事の影響を受けている可能性があります。
#### STL分解に基づく分析
– **トレンド**: 全体として一貫した成長が見られ、特に社会的な指標の改善が目立ちます。
– **季節性パターン**: 数日のスパンでは明確な季節性は特定不可能ですが、短期間でのスコアの有意な変動が確認されます。
– **残差成分**: 残差部分が大きく変動していないことから、現時点のスコアにはかなりの安定性があると推測されます。
#### 項目間の相関
– スコア間では高い相関が認められます。特に**個人健康状態**と**心理的ストレス**の間には強い負の相関があると推測され、これが個人の幸福度に直接影響を与えている可能性が考えられます。
– **社会的公平性**と**社会基盤・教育機会**の間でも高い関連性が認められ、これらの改善が社会のWEIにつながることを示示唆しています。
#### データ分布
– 各スコアの分布はまだ広範にしか評価できませんが、社会的な項目は比較的ばらつきが少ないことが特徴です。一方で、個人の項目にはやや変動の余地があると言えます。
#### 主成分分析 (PCA)
– **PC1**が総変動の78%を説明し、これは主に個人・社会の生活の質に関連する要素が主要な構成要素であることを示しています。
– **PC2**は15%を説明し、若干の差異を示す要素、例えば政策的な要因や個人の外部環境からの影響を示唆します。
### 結論
このデータ分析から、短期間で複数のWEI項目が改善の傾向を見せていることが確認されます。特筆すべきは、社会的公平性や持続可能性の高まりが、総合スコアに好影響を与えている点です。長期的には、個人および社会指標が統合されて、全体の生活の質を徐々に引き上げる可能性があります。また、主要な構成要素により、システム的な変化や政策の実施が、個々の幸福度に与える影響の程度を示唆しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の実績値は高く、徐々に低下しています。特にランダムフォレスト回帰による予測が急激な下降を示しています。
– その後、データがない期間が続き、最新のデータでは前年と比較して高いスコアとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータポイント後のランダムフォレスト回帰の予測が急激に下がっています。この急激な変動は注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績値を表し、赤い点は予測値です。
– 緑の点は前年の値を示しており、トレンドとの比較が可能です。
– 予測のさまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲とトレンドが描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点で、実績値と予測値の間に大きな差異が見られ、特に予測手法によって大きく分かれています。
– 前年の値との相互作用があり、最新の予測されたデータが前年よりも高いことが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値と予測値の間には負の相関が見られます。
– データの分布は初期が狭く、後半で急に広がる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の予測からは悲観的な見通しが示されましたが、最新のデータでは改善の兆しが見えます。
– ビジネスや社会への影響として、最初の下落が懸念されましたが、その後の回復基調により、将来への期待が高まっています。
グラフからの解釈は、データの継続的なモニタリングと分析が必要であることを示しています。また、実績と予測値の隔たりを縮小するための更なる調査や対応が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**:
– 最初のデータ（2025年7月）は、WEIスコアが中程度の値を示しています。
– 図中の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、直近の実績データを基にほとんど変化がないか、わずかな上昇を示しています。
– 後半の時期には、前年比（緑色の円）が高い値を示し、スコアが上昇することが予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点ではデータに明らかな外れ値や急激な変動は見られません。
– 緑色の円が後半に集中しており、高い値を保っているのが特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを、緑色の点は前年比を示しています。
– 予測の線は、それぞれ異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の青い点と予測のモデルが一致しており、過去のトレンドが未来にも反映されていることを示しています。
– 緑色の点が示す前年比は、予測モデルの結果とよく一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関がありますが、緑色の前年比が示す高いWEIスコアとの一致が特に明白です。
6. **直感的洞察と影響**:
– 予測モデルと前年比の一致から、人々は今後の生活の質の向上を期待できそうです。
– ビジネス的には、WEIスコアの向上が見込まれるため、関連する分野での成長機会があると考えられます。
– 社会的には、WEIスコアの上昇が個人のウェルビーイングの向上を示唆するため、政策決定や社会福祉の観点でポジティブな影響があります。
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:
以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ開始の2025年7月頃、軽微な変動の後に大きく下降している。このような急激な下降は、システムやデータに大きな影響を及ぼしている可能性がある。
– その後、比較的安定しており、2026年初頭にはむしろ少し上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな下降と、その下降後の急激な回復が観察される。これは一時的な異常事象やデータエラーを示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示しており、初期に集中している。
– 緑のプロットは前年比データを示し、システムがどう回復しているかの指標になり得る。
– 線や色（予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測モデルの出力を示しており、特にランダムフォレスト回帰が下降時のトレンドを敏感に捉えている。
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比較されており、予測モデルが異なるトレンドや変動に対してどのように応答するかを見るのに役立つ。特に、異常値や急激な変動に対するモデルの反応が注目点。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の下降トレンドとその後の安定期における予測と実際のデータの相関を解析することが重要。モデルによって予測の精度が異なる可能性がある。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 大きな下降は社会経済的なストレスを象徴している可能性があるが、その後の回復期に希望が感じられる。
– ビジネスにおいては、下降時期に備えてリスク管理を強化し、その後に回復をサポートする戦略が重要。
– 社会的には、この不安定さに対する予測精度の向上が求められ、特に様々なモデルを適用してシミュレーションを行うことが有用と考えられる。
この分析によって、データの異常や予測モデルの信頼性について深い洞察を得ることが可能である。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期に実績（青い点）が表示されており、WEIスコアは高めで一定を示しています。期間が進むにつれ、左側に主に位置しています。
– 予測の線が見られ、線形回帰やランダムフォレスト回帰などが適用されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績と予測の間に多少の乖離があります。特に、実績は比較的安定しているのに対し、予測はモデル間での変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるWEIスコアの実績値を示しています。
– 緑の点と灰色の範囲は、以前の年との比較および予測の下振れ幅の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数表示されていますが、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測結果を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に少しの相関が見られますが、予測モデルによっては、過去の実績と比較してWEIスコアの変動に対する感度の違いがあるようです。
6. **人間の直感と影響**:
– WEIスコアが高めであるため、経済的余裕があると評価されます。ビジネスへの影響としては、安定した消費者の存在を示唆できます。
– 社会的には、これらのデータは経済政策の安定感を示す可能性がありますが、予測モデルのバリエーションは今後の変動を注意深く見る必要があることを示しています。
この状況から、様々な予測モデルがどのように未来を見通そうとしているのか、特に予測と実績のギャップを慎重に分析することができるでしょう。この情報は、適切な経済戦略や政策決定に役立つ可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の約半年間において、実績AI値が急激に低下しています。最初は0.8程度で、その後急落して0付近に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数か月での急激な下落が顕著な変動ポイントです。この急変は特筆すべき異常値として認識されるでしょう。
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表します。
– 緑色のプロットは前年度の比較データで、ある流れの変化や過去タイミングの影響を示唆しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、急激な変動に対する予測として利用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度比較のデータが明確に異なる点は、今年の特異性を暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期部分で実績AIと予測データが大きく乖離していることから、予測モデルの調整が必要かもしれません。
– その後のデータプロットがないため、長期的な回復や変動の証拠は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人はこの急激な健康状態の悪化を不安と感じるでしょう。特に健康関連のウェルネススコアが重要視される社会では、瞬間的な低下は多くの議論を呼び起こす可能性があります。
– これに対する予測がしっかりと示されていないため、早急な健康管理や予防策の立案が必要と思われます。
### 追加の考慮点
– 実績データと前年度データを詳細に比較し、異常な変化の原因を探ることが推奨されます。
– 異なる予測モデルの有効性や修正を検討することで、次回からのデータ収集や解析の質を向上させる機会になります。
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
– **期間の特徴**: グラフの初期にデータが集中し、その後約半年以上データが見られず、再び終盤にデータが現れています。
– **トレンド**: 初期のデータでは一旦上昇した後、横ばいの状態になっています。その後の予測データでは、人によって異なる結果が出ていますが、全般的には一定の範囲に集中しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データでは大きな変動が見られますが、その後のデータは比較的安定した範囲に収まっています。
– 外れ値としては、期間の最初の上昇が急激であることが注目されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青色のデータポイントで示され、初期段階にのみ出現しています。
– **予測（各AIモデル）**: 線と点で示され、各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測をしています。
– **前年（比較AI）**: 緑色の点で示され、表されているWEIスコアが年度の終わりに位置しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測が初期においては重なっており、その後予測は異なる方向に広がっています。
– 前年との比較からは、前年よりも低いスコアを維持していることが確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各AIモデルの予測は、ある程度の精度を持っており、極端なばらつきは見られません。
– モデル間の予測結果は似た傾向を示しており、一部の外れ値を除いて非常に密集した分布になっています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感じ方**: 大きな心理的ストレスの変動があった後、安定状態に移行していることが検知できます。前年度との比較では良い結果となっています。
– **社会・ビジネスへの影響**: WEIスコアが安定していることは個人のメンタルヘルスの改善を示唆しており、これが持続的になれば、生活の質や仕事のパフォーマンスが向上する可能性があります。予測モデルによる安定した予測は、将来的な対策や方策の策定に役立つでしょう。
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:
以下は、与えられたグラフからのインサイトです：
1. **トレンド**:
– 最初の評価日は比較的高いWEIスコア（約0.6）を示していますが、その後、予測（ランダムフォレスト回帰）に基づいて急激な低下が見られます。
– 終盤にかけて（2026-05-01～2026-07-01）、スコアは再び0.6付近まで上昇し、安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01付近で急激な低下が見られますが、これは予測値によるものです。この変動は、ランダムフォレスト回帰によって予測されたもので、パフォーマンスの急激な低下を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、スコアが0.6付近で安定していたことを示しています。
– 緑色のプロットは前年と比べた比較値で、後半で安定した回復を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値（ランダムフォレスト、決定木回帰）には大きな乖離が見られます。特に、予測は実績よりも大幅に低い値を示しており、初期段階での過小評価が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰や決定木回帰の予測線がプロットの全体的なトレンドに一致せず、相関が乏しいように見受けられます。
6. **直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の急激な低下は、政策変更や外部環境の変化による自由度と自治の低下かもしれません。しかし、時間が経つにつれて対策が功を奏し、再度安定基調に戻る可能性が高いです。
– 社会的・ビジネス的には、繰り返しの変動に対応するため、リスク管理や予測精度の向上が重要になるでしょう。回復期に適した戦略構築が望まれます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期にはスコアが高め（0.8付近）で始まりますが、時間の経過とともに急激に下降しています。この部分はランダムフォレスト回帰（紫色）で示され、急激な減少が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（青色）データが最初の数ヶ月間（2025年7月頃）に上方に位置していますが、その後大幅に減少しています。予測の下限かさ範囲（灰色）も同様の減少傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットの色は異なるモデルや実績に対応しています。青は実績、赤は予測、緑は前年、灰色は予測の下限範囲を示しています。
– 柳行や決定木回帰の線は描かれていませんが、ランダムフォレスト回帰が急激な下降を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値が非常に異なるという点で、予測モデルが急変の部分を捉えきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 急激な減少があるため、長期的な安定性や上昇トレンドは見られず、変動の激しさが強調されています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 直感的には、社会的な公平性・公正さが大幅に悪化していることを示唆しています。これは特定の政策の見直しや新たな社会的介入が必要であることを意味している可能性が高いです。
– また、予測モデルの精度改善が求められる状況でもあります。
このグラフは、急変動が社会的公平性に対する挑戦を示し、それに対する対策を講じる必要性を提起しています。ビジネスや政策策定者において、迅速な対応が求められる局面です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は最初の数日間で一気に下降しており、その後の予測データ（紫や黄緑の線）が示すところによれば、長期的には低い値を維持する傾向が見られます。
– 線形回帰や決定木回帰での予測ラインがほとんど変化しないため、スコアの改善が難しいことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に急激な低下が見られます。これが外れ値なのか、実際のトレンドを示しているのかを判断するのが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は過去の評価を示しており、急落しています。
– 緑色のプロット（前年比AI）は具体的な数値は不明ですが、利害関係者によって興味が持たれるべき点です。
– その他の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は不同に下がっており、改善の難しさを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとさまざまな予測モデルの間には緊張感があり、各モデルは将来の状態に対して異なる解釈を提供しています。特に、ランダムフォレスト回帰が急落を示しており、変動性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な下降と予測データの低迷したスコアとの間に強い相関があります。
– 予測モデルは、短期的には大きな変動を見せますが、長期的には平坦に近づいています。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**:
– 人々は最初の急落に不安を感じる可能性があります。しかし、予測モデルが示す長期的な平均的な動きが、持続可能性と自治性の取り組みが困難で継続的な努力を必要とすることを示しています。
– ビジネスや社会においては、データに基づいた持続可能性戦略の再考と適応が求められるかもしれません。特に改善計画の見直しや、具体的な施策の再評価が必要です。
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:
グラフを分析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド：**
– 全体的なトレンドとしては、初期に急激な下降が見られた後、データが比較的安定しています。特に2025年7月初旬から9月初旬にかけて急激にスコアが低下していますが、それ以降のデータはありません。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 最初の数ヶ月で急激な変動が見られ、この期間は予測のランダムフォレスト回帰によって示されています。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青の点は実績データを示しており、初期のスコアが高かったことがわかります。
– ピンク色の線および点はランダムフォレストによる予測を示し、急激な下降トレンドを表しています。
– 緑色の点は前年度の比較データで、後半の安定したスコアを示しています。
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の間で大きなギャップがあり、予測通りに進行しなかったことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 初期段階での実績と予測の間に大きな乖離が見られ、実績が予算計画から大幅に外れていることが示されています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響：**
– 初期の急激なスコア低下は調査対象の社会基盤や教育機会が大幅に悪化した可能性を示唆しており、早急な対応が必要です。
– 安定した状態に戻っているように見えるため、後半の社会状況は改善しているか、もしくは予測が異なっていたと考えられます。
– 社会福祉や政策に介入があった可能性があり、今後の改善策を進めていくことが重要です。
このグラフからは、短期的な急激な変化と改善の余地を示す情報が得られます。長期的な対策を視野に入れ、基盤の強化を図ることが求められます。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績）は比較的高いスコア（0.6以上）で始まり、その後急激に低下しています。その後の予測では低いスコアが続くと予想されています。
– 前年との差分（比較AI）のデータが後半に現れていますが、こちらは高めのスコアを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータが初期に急落していることが顕著です。これは急激な社会の変化や政策の影響を反映している可能性があります。
– その後の安定的に低い状態を予測するラインが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色）は過去の実際の観測結果を示しています。
– 予測データ（赤色、その他の色の線）はそれぞれの手法での今後の予測を示しています。
– 比較AI（緑色）は前年との比較を表し、後半での情勢の改善を示唆している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの急落後、予測では持続的な低下が予想される中、比較AIが大きく異なる値を示していることから、異なる手法や指標間にギャップがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データ間で初期の相関が低下しており、経験に基づく予測との乖離があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 急激な社会の変化や政策の影響によるスコアの低下が重要な問題として浮かび上がります。このため、政策の見直しや改善が求められる可能性があります。
– 比較AIによる高いスコアは、ある程度の改善の兆しがあることを示しており、これを活用することでポジティブなメッセージを構築できるかもしれません。
このグラフからは、急激な変化に対する適応策や新たな政策の必要性、または既存政策の再評価が必要であることが示唆されます。ビジネスや社会組織は、これらの予測データを参照し、将来の計画を立案する際にこれらの変化を考慮する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2日間のデータを示していますが、360日間のヒートマップの一部として見ると、長期的なトレンドの判断は難しいです。しかし、色の変化が存在し、時間帯ごとに異なるパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化は、時間帯ごとにWEIスコアが異なっていることを示しており、特定の時間帯（特に16時から19時の間）でのスコアの急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEIスコアの強度を表しており、色の濃淡によってスコアの変動を示しています。濃い紫色は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示していると考えられます。また、緑色は中間のスコアを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯をまたいだ色の連続性から、時間帯間の相関関係を考えることができます。特に1日を通した連続的な変動がないか考察が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のところ、2日分のデータのみですが、日付ごとの時間帯別の相関を示すことができます。16時台と19時台のスコアが大きく異なることから、時間帯による分布の違いが推察されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– このようなヒートマップは、特定の時間帯での活動の盛衰を可視化しており、例えば、商業施設のピーク時間帯の認識や、社会的イベントの影響を分析するのに役立ちます。この結果を用いることで、労働時間の最適化や広告戦略の調整などが考えられます。
**ビジネスや社会への影響**
– 多様な時間帯の変動を認識することで、効率的なリソース配分やマーケティング戦略の策定に役立つでしょう。また、社会的なイベントや環境に影響されるライフスタイルの変化を追跡することも可能です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフから明確な長期トレンドは見られません。短期間（7月1日から7月2日）でのヒートマップであり、大きな変動や周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に青の領域が見られます。これは他の時間帯と比べて特に低い値を示している可能性があります。
– 7月2日の異なる時間帯に黄色と紫のコントラストがあり、これもまた値の変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは値の変動を示しており、色が濃いほど高い値や低い値を表していると考えられます。
– 青は相対的に低い値、黄色は高い値を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 1日あたりのデータ数が限定的なため、複数の時系列データに関する詳細な関係性は見られませんが、特定の時間帯における変動の違いは観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限定的であるため、直接的な相関関係を識別するのは難しいですが、各日の異なる時間帯での変動が強調されています。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップは、特定の日付における個人または集団の活動パターンを視覚化するのに役立ちます。
– ビジネスにおいては、一日の中での特定の時間帯における関心の高まりや低下を把握することで、戦略的な対応が可能です。
– 社会的には、ある時間に対する行動や感情の変化を観察するための手段として活用できます。
このようなデータは、マーケティング戦略や生活習慣の分析に有用です。
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:
以下に、ヒートマップから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 一日の中で時間帯によるスコアの変化が見られますが、僅か2日分のデータなので長期的なトレンドを判断することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時頃に、他の色と比べて非常に目立つ黄色のセグメントがあり、これがスコアが特に高い時間帯を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高さを示しています。黄色は高スコア、紫色は低スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間が二次元的にプロットされ、日にちごとの変動と時間帯ごとの変化を確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付ごとの時間帯でスコアにパターンがあるか観察できますが、データ数が少なく詳細な相関を突き止めるには更なる情報が必要です。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– 直感的に、特定の時間帯に活動やイベントが集中する可能性を示唆しています。例えば、夕方から夜にかけて何らかの社会的活動やイベントが行われている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、活動のピーク時間に合わせたマーケティングやサービス提供を検討することが考えられます。また、特定の日付の特定の時間に注目が集まる背景を調査し、それに基づいた戦略を検討することが求められます。
このグラフは、スコアの変動が日ごとおよび時間帯でどのように異なるかを視覚的に理解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:
以下に、提供された相関ヒートマップに関する詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関を示しているため、時間におけるトレンドというよりは、各項目間の関係性に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップには直接的に表示されませんが、強い負の相関がある場合、予想外の関係性として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、実際には期間全体での総合的な関係性をみることになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと各要素の間には強い正の相関があります。特に、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に強いです。
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」は他の多くの項目と負の相関を示しています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」との負の相関が顕著です。
6. **直感的インサイトと影響**
– 多くの人は、経済的余裕や心理的健康が総合的な生活の質に強く影響することを直感的に感じるかもしれません。これは「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」の高い相関につながっています。
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」の負の相関は、教育機会が他の生活の要素と独立している可能性を示唆します。これは社会政策に影響を及ぼし、教育の改善が他の生活領域の向上につながる必要性を示すかもしれません。
このヒートマップは、生活の様々な側面がどのように関連しているかを視覚的に示し、政策立案や個人の生活改善のための方向性を示唆するものです。
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、「生活カテゴリ」におけるWEIスコアの分布を様々なタイプで比較しています。それぞれの箱がスコアの分布を示し、内訳には以下の特徴があります。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリは別々に示されており、時系列のトレンドはありませんが、スコアの分布の傾向を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のカテゴリ（例えば「個人WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」）では、外れ値が見られます。これらは、特異なデータポイントが存在することを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の高低は、スコアの中央値と四分位範囲を示します。例えば、「総合WEI」や「個人WEI（感謝表現）」の分布は狭く、比較的一貫したスコアを持つことを示しています。
– スコアのばらつきが大きいカテゴリ（例えば「社会WEI（共生、共存）」）では、非常に広い四分位範囲が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではなくカテゴリ間の比較なので、直接の時系列関係はありませんが、全般的な比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコア分布は異なるため、特定のWEIタイプがより高い一貫性または多様性を持つかを確認できます。
6. **直感と社会への影響**:
– このグラフから、人々は特定の生活の側面において、一貫性のある満足度や幸福感を感じているか、または分散しているかを理解できるでしょう。
– ビジネスや社会に対する影響として、特定のカテゴリでの低スコアや多くの外れ値は、改善の余地や焦点を当てるべき領域を示唆するかもしれません。
全体的に、このグラフはWEIスコアがどの生活カテゴリで安定して高得点を得ているのか、もしくはばらつきが大きいのかを示しており、政策や改善策を考える上で重要な指針となり得ます。
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、生活カテゴリにおける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**
– これは散布図であり、各点は異なる観測を表しているため、具体的なトレンドを示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各データポイントは主成分1と主成分2の空間でバラバラに配置されており、明確な外れ値は見当たりません。
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: 0.15）です。
– 第1主成分が大部分の変動を説明していることから、横軸の変動が重要であることが分かります。
– プロットが横軸に沿って広がっているため、複数の要素が第1主成分に強く寄与している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフ自体は時系列ではなく、各データポイントの関係性を表現しています。各要素間の関連性を探るために、ポイントの分布パターンや距離を考察すると良いでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿った方向でのばらつきが大きく、第2主成分はそれほどではないため、変動の多くが第1主成分によって説明されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このPCAの結果から、人々が特定の生活要因に対して異なる影響を受けていることが示唆されます。生活の異なる面（例えば収入、健康、社会活動など）が、PCAの主成分によって異なる方向に分類されている可能性があります。
– WEI（おそらくウェルビーイング指数）の構成要素がどのように人々の生活に影響を与えるかを理解するのに役立つでしょう。社会政策立案やビジネス戦略において、特定の要因に特化した取り組みが求められるかもしれません。
このように、主成分分析は、データの要約と変動の主要な要因を理解するのに役立ちます。
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。
