📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットに基づいて、様々なWEIスコアの解析を行いました。以下にその結果を示します。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 数値が0.6625から開始し、最後には0.77に上昇しています。全体的な傾向としては、若干の上下動があるものの、上昇傾向が見られます。
– **個人WEI平均**: 0.6375から始まり、0.7で終わるため、全体的には微増しています。
– **社会WEI平均**: 開始時は0.6875、最後には0.83と、個人WEI平均よりも大きく上昇しています。
### 詳細項目の推移
– **経済的余裕**: 比較的安定しており、0.65から0.8までの範囲で変動。
– **健康状態**: 健康状態は0.75から始まり0.75で終わっているが、一時的に0.7まで落ち込む時期がありました。
– **心理的ストレス**: スコアは全体的に安定して0.55から0.65の範囲で推移。
– **自由度と自治**: 安定したパターンで、0.6から0.7の間にあります。
– **公平性・公正さ**: ここには最も大きな変動が見られ、0.5から始まり0.85に到達します。
– **持続可能性と自治性**: 比較的安定しており、0.8から0.9の高めのスコアを維持。
– **社会基盤・教育機会**: 若干の上下動を含めつつも、比較的一貫しています。
– **共生・多様性・自由の保障**: 0.6始まり、数度0.7を超えるが、0.5にも一度下がる。
### 異常値
現データセットでは異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– **トレンド**: 短期間で判別が難しいにもかかわらず、長期的には上昇途上にあることが示唆されます。
– **季節性**: 記述されているデータの日数が短いため、具体的な季節性は省略。
– **残差**: 残差から明確な異常はないが、説明できない小さな変動は見られる。
### 項目間の相関
一般的に、社会的な項目間には高い相関があり、社会基盤と教育機会は、その他の社会的項目と密接に関連しています。一方、個人的な項目、特にストレス項目は他の項目とはそこまで強い相関は見られない。
### データ分布
各スコアの箱ひげ図を参照にすると、外れ値は記載されていないが、ほとんどのデータは中央値付近に集まる傾向があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PC1が0.78という高い寄与率を持っていることから、データの主要な変動はこの成分に起因しています。PC1の高さは、全体を通して、より一般的な社会的および個人的な幸福に関連する複数の指標が密接に関連していることを強調しています。
この分析から、社会的な支援やインフラの向上が全体の幸福改善に関連していることが見られ、この点において多くの政策戦略において注力すべき領域が確認できると考えられます。
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:
このグラフを分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）が示すところでは、データは初期にいくつか密集しているものの、その後の期間ではデータがありません。
– 予測データがいくつかの手法（灰色、紫色、シアン、ピンク色）で示されていますが、これらは初期に上昇傾向を示し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は観察されません。データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AI（青色）が初期に実績を示しています。
– 予測AIは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）で比較的一貫した予測を示しています。
– 前年の比較データ（黄緑色）が後半に示されていますが、データが独立しており、明確な関連は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績と予測は同じ範囲で示されていますが、詳細な相関は見られません。
– 前年のデータは現在の予測とは異なる期間に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法ごとの結果は概ね一致しており、現実的なパターンを示唆しています。
– 分布は初期の部分と後半部分で分断されており、分析にはさらなる調査が必要です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の成果が急激な変化を示さず安定していることから、生活カテゴリーにおける安定性が想像されます。
– 予測全般が安定しており、生活やビジネスにおいて大きな変動がないことが利用者に安心感を与えるかもしれません。
– 前年比のデータが後半に提示されているため、長期的な比較に役立つ可能性があります。
このグラフは、生活における活動や指標がある程度の安定性を持っていることを示唆し、予測手法がいくつか用いられていることで、予測の信頼性を高めている可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側に実績データ（青色の点）が集まり、最近のデータが共有されていないため、全体を通してのトレンドは明確ではありません。ただし、極初期にはWEIスコアが0.6から0.7の間で推移していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に確認できません。ただし、初期の予測データ（紫色のライン）が上昇傾向にあり、これは変動の兆しを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は過去の実績を示し、一貫してWEIスコアが高い状態です。
– 線形回帰や決定木回帰の予測（青色・水色ライン）は比較的安定していますが、ランダムフォレスト回帰（紫色ライン）は急激に上昇しています。
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極端な乖離は見られません。ただし、モデル間の予測には違いがあり、特にランダムフォレストが異なる方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 比較データ（緑色の点）が後半に密集していますが、これは特定のイベントや季節性が要因として考えられるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期データにおける実績と予測の安定性は信頼性を示唆しますが、予測モデル間のばらつきが大きいため、将来の予測に関する信頼度は慎重に評価する必要があります。
– 社会的・ビジネス的には、予測のばらつきを考慮することで適応戦略を柔軟に構築する必要があるでしょう。特にランダムフォレストのように急変する予測は、リスク管理の観点から見逃せません。
このグラフを理解することで、データの信頼性や予測精度の幅を評価し、今後の計画策定に役立てることができます。
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（実績AI）は比較的高い値で安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる方式でわずかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見られませんが、予測値間の乖離がわずかにあります。
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、実績AIのパフォーマンスを表現しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる色の線が、それぞれの予測手法を示しています。
– 前年の比数を示す緑色の丸は、過去の状況比較用データです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測値は比較的近い値をとっていますが、状況によって異なる予測モデルが適用されており、それにより予測のばらつきが見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と様々な予測手法の間には一定の相関があるように見えますが、特にランダムフォレスト回帰の予測は高い値を予測しています。
– 外れ値の検出範囲（xAI/3σ）のグレーの範囲内に全てのデータが収まっているようです。
6. **直感的洞察とビジネスまたは社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、良好な社会活動の指標と捉えられ、安定していることから、現状維持またはわずかな改善が見込まれる状況であることが伺えます。
– 各予測手法のばらつきを考慮に入れることで、将来的な社会の動向をより慎重に予測し、適切な対応策を検討する上で役立つ情報を提供しています。
– 特に予測が高いランダムフォレスト回帰は、楽観的なシナリオを示唆している可能性があり、それに基づく積極的な戦略立案も考慮されるでしょう。
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**:
– 初期のデータでは、個人WEIのスコアが0.8から1.0程度の範囲に存在します。
– 時系列に沿った急激な上昇や下降といった明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側において、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が行われており、予測の下限が広がることでわずかな変動が観察されます。
– 右端には新たなデータ点が追加されており、これが経年的に変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の比較が示されており、ベースラインとして過去の実績や予測と比較可能です。
– 実績値は青色の点で示され、予測のXマークと過去データ（灰色）の間で比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルを用いて将来のWEIを比較しており、一つのスコアのみでなく、複数の視点からの解析が可能となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな変動や外れ値は少なく、全体的なスコアは安定しているため、各予測方法によって大きな誤差が生じているわけではないと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 人々は経済的余裕を示すWEIスコアが安定していることに対し、安心感を感じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、異なる予測手法を用いて安定した経済状態が維持されることは戦略立案の一助となるでしょう。経済的な余裕の安定感は長期的な投資や消費活動を後押しする、ポジティブな要因と捉えられます。
このグラフから、個人の経済的余裕が大きな変動を示さずに推移していることが理解でき、将来の予測も安定していることが確認できます。これは、経済的な計画立案やリスク評価において重要な情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータでは、実績（青色）と予測（紫色）は高いWEIスコアを示していますが、一部急激な下降があります。
– 後半のデータ（緑色の円）は高めのスコアを維持しており、横ばいまたは安定した状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に見られる急激な下降（ランダムフォレスト回帰の予測）は特筆すべき変動です。これは、個人の健康状態に何か異常が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実際の健康状態の実績を示し、相対的に安定していますが、変動も観察されます。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、予測が外れている箇所があります。
– 緑色の円は前年のデータを示すものと考えられ、この期間中の比較的な安定を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、実績が予測と一致していない部分があります。特にランダムフォレスト回帰での急激な下降が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が全般的に高い相関を保っていますが、一部では予測が実績から大きく外れていることもあります。
– データの分布は全体的にWEIスコアが高めで、安定していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 短期間の急激な変動や異常は、個人の健康状態におけるストレスや生活習慣の変化を示している可能性があります。
– 健康管理や予防医療の観点からは、急激な変動に対する早期検知が重要です。
– このトレンドを踏まえ、定期的な健康状態のモニタリングや適切な予防策が組織や個人にとって有益となる可能性が高いです。
このグラフは、健康状態の予測と実際のデータの差異を把握し、健康管理へのアプローチを改善するための基盤を提供します。
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**
– グラフ内の実績スコア（青色の点）はわずかに上昇傾向を示しています。期間の初期のスコアが同様のレベルにあるため、大きな変化は見られません。
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が描かれていますが、それらの予測は全体的に似た範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見受けられる外れ値や急激な変動はありません。ただし、期間の終わりに近い部分では特にデータが少ないため、予測の幅が広がっているように見えます。
3. **プロットや要素**
– 実績（青）は過去の実データで、予測（赤）は将来の見積もり、前年（緑）は比較基準としての過去データ。
– 予測範囲は灰色で示され、予測の変動を可視化しています。
– 線や色は異なるモデルによる予測を示しており、いずれもプロットの近傍で非常に近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が近接して動いており、予測レンジ内に収まっています。これは、予測モデルが過去のデータに基づき、無理のない範囲で将来を予測していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの相関は高く、前年比と同レベルの心理的ストレス状況が続いていることが推測されます。予測スコアも範囲内に収まっています。
6. **直感的理解とビジネス/社会的影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、心理的ストレスのレベルが比較的一定しており、特段の増減がないという安定性です。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理プログラムの効果が持続していると捉えられるかもしれません。この安定は労働環境の改善や個人のストレス管理の成功を示している可能性があります。
– 継続的なモニタリングとデータ分析により、さらなる改善策の開発や実施が可能になります。次の年も同様のトレンドが続くようであれば、持続可能なストレス管理戦略を構築できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフは主に2つの期間に分かれています。最初は実績データが示されていますが、その後に予測データが続きます。
– 最初の実績データは比較的一定で、予測データは2025年7月からの下降トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、予測データにおいては、特に紫色のランダムフォレスト回帰で急激な下降が観察されます。
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、一貫しています。
– 赤いバツ印は予測を示し、実績に比べてやや変動があります。
– 線形式（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なる予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法により、異なるスコアの変動（線形回帰とランダムフォレストでの別結果）が見られますが、全体的に下降トレンドです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が進むにつれ、予測手法に比例してスコアが異なる結果を示していますが、全体的な下降傾向は共通しています。
6. **人間の直感的認識と社会への影響**:
– 初期の実績から得られる安定性に対し、予測ではスコアが下がる傾向があります。自由度と自治の低下は、個人の生活満足度や意思決定の制約を示唆しており、社会的にはネガティブな影響を引き起こす可能性があります。
– 予測が当たると仮定した場合、意思決定の改善や政策の見直しが必要であることを示しています。
このグラフからは、データに基づきどういった改善が可能かを考察することが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、実績のデータ（青のプロット）がWEIスコアの0.6から0.9の間で上昇し、途中で一定の状態になっています。
– 予測値（異なる回帰モデルによる）は、短期間の急上昇を示していますが、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 360日間の中で大きな外れ値や急激な変動は特に見受けられません。
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、WEIスコアが安定的に上昇していることを示しています。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）の予測を示しており、初期の急な上昇後にスコアが1.0で高止まりしています。
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初期パターンは整合性があり、予測は実績データに基づいていますが、その後、異なるモデル間で予測が収束し、類似したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルのスコアは似通っていますが、実績データのプロットと予測モデルの初期段階に小さな差があります。
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に関する洞察**:
– このグラフを見ると、WEIスコアは安定的に改善されていることがわかります。これは社会の公平性・公正さが徐々に向上していることを示唆しており、社会全体のポジティブなトレンドを示しています。
– ビジネスにおいては、公正な環境の向上が持続可能な成長を促進する可能性を示唆しており、長期的な戦略立案において重要な指標となります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: 初期においてWEIスコアは高い水準で始まっており、その後も高水準を維持しています。トレンドとしては安定しているが、初期にやや変動が見られる。
– **周期性**: 現在のデータセットでは特に周期性は観察されない。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に目立った外れ値は見当たらない。
– **急激な変動**: 初期（2025年7月）において急激な変動がありますが、その後は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 初期の実績（実績AI）が隣接して多数観測され、それ以降は観測されていません。
– **予測（赤色、その他）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各モデルによる予測を示し、緑のプロットと重なる部分では信頼度が高い可能性があります。
– **前年（緑色）**: 最新のデータが前年の実績である可能性があり、過去の実績と比較した変動を観察することができます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果は似た傾向を示しており、全体として一致していることが示されています。また、予測は前年の実績とほぼ一致しており、モデルの信頼性を示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布として初期の実績から予測が非常に高い精度で行われていることが示されており、モデル間の相関も強いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感的な感想**: 一貫して安定した高スコアを維持しており、社会WEIが非常に良好な状態であることを示しています。
– **ビジネスへの影響**: 信頼性の高い予測を基に、持続可能性と自治性の分野でのプロジェクトを進めることができるでしょう。特に、これまでの高スコアを維持することにより、積極的な事業展開が可能と考えられます。
– **社会への影響**: 地域コミュニティや自治体が、この安定した予測を基にして将来的な持続可能な政策計画を策定する上で重要な指針になる可能性があります。
このグラフは、持続可能性と自治性の観点から非常に健全な状態を示しており、今後も安定的な成長が期待できることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、最初の数点で明確にプロットされていますが、その後のデータは少ないです。特定のトレンドを示すには期間が短く、データ不足のため、トレンドの正確な評価が困難です。しかし、初期の点で決定木と線形回帰の予測は安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測と実績の間に大きな乖離は見られず、急激な変動や外れ値も観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実績AI）、赤い×は予測（予測AI）、灰色の円は前年（比較AI）を示しています。
– 予測の方法として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つが試されています。各手法は色で示されていますが、初期の点に限られるため、それぞれの違いや特性を効果的に比較するのは難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各手法による予測が近接しているため、予測結果が大きく異なっておらず、全体として一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の相関については、試行された全ての手法が似た傾向を示していることから、ある程度の相関が存在する可能性があります。ただし、データ不足のため具体的な相関の分析は難しいです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期のデータから、予測と実績の差が小さいことから、現在の社会基盤や教育機会の指標は比較的一貫性があると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、社会基盤や教育機会の予測が非常によく機能していることが示唆され、これにより、政策立案や教育分野の計画において予測を活用する基盤として信頼できる可能性があります。
データを補完したり期間を延長することで、トレンドや特徴がより明確になる可能性があります。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に関する時系列データを示しています。以下に分析を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は初期に横ばいですが、わずかな向上が見られます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、同様にわずかな上昇トレンドを示していますが、全体的な変化は小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ外れ値や急激な変動は見られません。データは安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を表しています。
– 赤色の×は予測を示していますがあまり多くありません。
– 緑色の点は前年の比較を示し、後半に集中しています。
– 灰色の縦線は予測の不確かさを示しています。
– 各予測モデルは異なる色の線で示されていますが、大きな差異はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績、前年比データが比較されていますが、全体的には安定したトレンドの中で記録されていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測精度は比較的高いことが推察されます。
– 前年比較のデータが2026年初頭に集中しているため、その時期に特別な注目が必要かもしれません。
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**:
– 全体的に安定していることから、共生・多様性・自由の保障に関する状態は比較的良好と認識されるでしょう。
– 予測モデルに基づくと、今後も大きな変動は予期されておらず、政策やビジネス戦略においても、持続可能な対策を維持することが重要と考えられます。
総じて、データは安定しており、予測もこれを裏付ける形になっています。この安定性は、社会政策において安心感を提供するものと言えるでしょう。
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**:
– ヒートマップでは、横ばいのトレンドが見受けられます。特に、特定の日付（2025-07-01から2025-07-03）の間で、時系列データに周期性はほとんど見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が強いところがあり、特に2025-07-02の日付付近で急激な変動が見られます。この日は全体的に数値が低いことが示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の度合いが示すのは、総合WEIスコアの異なるレベルです。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– スコアの最大値と最小値の範囲が0.70から0.77であることがカラーバーから確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップでは、横軸が日付、縦軸が時間帯となっており、日毎に時間帯別のスコア変動を視覚化しています。各時間帯が独立しているわけではなく、日を跨いでの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色相が示すのは、時点ごとの生活に関連する活動の活発さの違いと捉えられます。時間帯によって活動の違いが大きいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– ヒートマップは、特定の時間帯に活動が集中していることを示しており、人々がどの時間帯により活動的になるのかの洞察を得る手助けとなります。
– 企業やサービス業は、このデータを参考にしてピーク時間に合わせた効果的なサービス提供やマーケティング活動を実行することが可能です。
– また、生活リズムの把握にも役立ち、都市計画や公共交通機関の運行スケジュールの策定にも活用できるでしょう。
このような視覚的な情報は、ビジネスや政策立案における意思決定を支援する重要なツールとなります。
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:
こちらのヒートマップについて、次のような分析を行います。
1. **トレンド**
– このヒートマップには、日付軸に沿って、数日間のデータが表示されています。時間帯（時刻）ごとに色が異なります。
– 明確な長期トレンドよりも、短期間の変動に着目できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の夜（19時頃）から、7月2日の昼までにスコアが低下し、これが続いています。そのため、この期間に何か特異な出来事があった可能性があります。
– 7月2日以降、再びスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの強度を表しており、明るい黄色が高いスコア、暗い紫が低いスコアを示しています。
– 昼間は高いスコアですが、夜間はスコアが低くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の昼と夜のスコアははっきりと異なる傾向を示しており、昼間に活動が活発である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼の時間帯でスコアが平均的に高く、夜に低くなるパターンがマップ上でも明確に示されています。
6. **直感的な解釈と影響**
– このヒートマップを見た人は、おそらく昼の時間帯がエネルギッシュで生産的であることを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会においては、活動や生産性が昼間に集中的に行われていることを示唆し、それに合わせた働き方やサポートの提供が考慮されるべきです。
グラフからは、特定の時間帯に活動が集中する傾向があることが読み取れるため、効率的な時間管理が重要になるでしょう。
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すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは3日間のデータを示しており、各日付ごとの時間帯に基づいて色の変化が見られます。
– 日付ごとに異なるカラーパターンがあり、特定の周期性やトレンドを直接読み取ることは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の日には、非常に高いスコア（黄色の領域）が見られ、他の時間帯とは明らかに異なるパターンを示しています。
– 2025-07-02の時間帯には低いスコア（紫色の領域）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示しており、黄色が高く、青や紫が低いことを示しています。
– 各ブロックの色の密度が、その時間帯の社会WEI平均スコアの強度を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付間のスコア変動を示しており、特定の日付が他の日付と特異なパターンを持つか観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯におけるスコアの変化が周期的に発生するかどうかは、より長期的なデータ分析が必要です。
– 現在の表示では明確な相関関係は特定できません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 一部の時間帯が他に比べて明らかに活動的であることが示唆され、それは社会的活動のピーク時間を示している可能性があります。
– こうしたスコア変動は、イベントや社会的行動の変化が影響を与えている可能性があり、ビジネスにおいてはサービスの提供時間を見直すなどの戦略に繋がる可能性があります。
このグラフから分かることは、日ごと、時間帯ごとの社会WEIスコアの変動が存在し、それらは社会的活動の動向を反映している可能性があるということです。ビジネス戦略や計画の立案に役立てることが考えられます。
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から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– トレンド自体はヒートマップには直接描かれませんが、相関が高い項目は同様のトレンドを持つ可能性があります。
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示されませんが、負の相関が強いところが異なるトレンドを示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡で相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いです。
4. **時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」、「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には非常に強い正の相関があります。
– 一方、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会慈愛・教育機会）」との間には強い負の相関があります。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 全体的に正の相関が多く、生活に関連する異なる要素が相互に関連していることを示しています。
– いくつかのプロットでは負の相関が見られ、異なる要素が逆のトレンドを持つことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 正の相関が多いことから、生活のさまざまな側面が相互に強く結びついていることが理解されやすいです。
– 負の相関に対する洞察として、ある領域を向上させる施策が別の領域には逆効果になる可能性があることが示されます。
– ビジネスや社会における政策形成の際、正の相関を活用しながら、負の相関による潜在的なリスクを考慮する必要があります。
このヒートマップは、生活関連の様々な要素がどのように影響し合っているかを視覚的に示しており、それに基づく戦略的な決定をサポートします。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– データは個別のカテゴリごとに整理されており、時間的なトレンドは直接は示していませんが、異なるWEIタイプのスコア分布を比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が確認できます。特に「社会WEI平均」や「個人WEI（職業満足度）」などに外れ値があります。これらは特異なデータポイントであり、特定の要因で異常な結果が生じた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲（IQR）、および外れ値を示します。中央値は箱の中のラインとして表示されており、IQRは箱自体のサイズで示されています。ヒゲは通常、データの範囲を示し、それ以上は外れ値としてポイントで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時系列よりむしろカテゴリ間の比較を目的としています。各カテゴリの分布がどのように異なるかを視覚的に評価できます。
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り、たとえば「個人WEI（経済的余裕）」は他のカテゴリに比べて中央値が低いです。一方で「個人WEI（職業満足度）」は中央値が高く、範囲も狭いことが分かります。
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**:
– 各カテゴリのスコアを見ることで、生活の質や幸福度に関する異なる側面がどの程度満たされているかについての洞察が得られます。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高いと示されていますが、「個人WEI（自由度と自治）」はばらつきがあり、安定した結果にはなっていません。
– ビジネスや政策決定においては、平均値の低いカテゴリを改善するための重点的な取り組みが求められるでしょう。
このグラフは、生活における様々な要素がどの程度多様な結果を生むかを示しています。高いスコアのカテゴリはその要素が広く受け入れられているかもしれませんが、低いスコアやばらつきの大きなカテゴリはさらなる調査が必要です。
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、主成分分析（PCA）を用いて生活カテゴリのWEI（経済インデックス）の構成要素を360日間のデータを基に視覚化したものです。以下に、各ポイントに対する洞察を提供します。
1. **トレンド**
– PCAプロットは時系列データのトレンドを直接示すものではありませんが、データポイントが広がる方向に注目すると、第一主成分が最大の分散を持つことが分かります。この主成分がデータの変動を最も説明する要因です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下のデータポイントが他と比較してかなり離れているため、この点は外れ値として特異なパターンを示している可能性があります。この外れ値の要因を分析することで、特異な生活イベントや異常な経済活動があったのかを検討できます。
3. **各プロットや要素**
– プロット上のポイントは個々の観測を表し、第一主成分と第二主成分に基づく異なる特徴を持っています。また、プロット位置の密集度は、データの特徴がどの程度一貫性を持つかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データポイントは複数の変数の組み合わせを示しており、分布のパターンはデータ間の相関を示唆します。第一主成分が最大の分散を捉えているので、これが最も重要な変数や要素と言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分の軸に沿ったデータの分布が、最も説明力のある変数によって強く影響されていることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– PCAの結果から、ある特定の要因が生活や経済活動に対して強い影響を及ぼしていることが読み取れます。特に第一主成分は大きな説明力を持つため、ビジネスや政策立案において重視されるべきでしょう。また、外れ値の存在は、特定の時期に異常事態が発生した可能性を示唆し、その背景を深堀りする必要があります。
この分析から、生活カテゴリの経済活動やインデックスが何に最も影響を受けやすいかの理解を深化させる手がかりとなります。
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。
