📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの解析に基づき、以下に重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味をまとめました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に見て、WEIスコアは0.6625から0.78875に上昇していますが、日による変動が見られます。最も顕著なのは、7月1日から7月3日にかけてスコアが上昇基調にある点です。この背景には、個別項目、特に社会的な側面のスコアが高いためと考えられます。
– **個人WEIおよび社会WEIの平均**: 個人WEI平均は0.6375から0.725に向けてほぼ一定して維持される一方で、社会WEIは0.6875から0.8575に向上しています。特に社会WEIの向上が全体スコアを底上げしている要因となります。
### 異常値
– データセットには異常値は報告されていませんが、7月1日19:31頃の社会WEIが0.825と急上昇している点が一時的なピークとして注目されます。これに対応して社会公平性が同様に0.85に上昇しており、このピークを支える要素であった可能性が高いです。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的なトレンドとしては、社会項目が押し上げ要因となっており、安定した向上を示しています。特に継続的な社会基盤・教育機会、共生・多様性の保障の強化が見受けられます。
– **季節性**: 日単位のデータなので顕著な季節性は見られませんが、日中における変動は少なからず影響しているかもしれません。
– **残差**: 細かい変動や説明できない変動はデータのランダム性が原因と考えられますが、内在する項目間の相互作用が影響している可能性もあるでしょう。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを仮に解釈すると、特に高い相関を示す可能性があるのは、社会基盤・教育機会と持続可能性と自治性です。これは全体的な社会の充実度が個人の経済的、心理的健康と強く連動していることを示していると思われます。
### データ分布
– 箱ひげ図による分析が行われていれば、多くの個別スコアが中央に分布していることが期待されます。中央値に対して大きく外れているデータは見受けられません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（0.72の寄与率）**は、全体のバラツキをほぼカバーしており、社会基盤や公平性がこの要素に大きく寄与していると考えられます。
– **PC2（0.12の寄与率）**はトレンドが少ないですが、個人の自由度や心理的ストレスなど、比較的小さな違いを表している可能性があります。
### 結論
データは、社会的要素がWEIスコアに大きな影響を及ぼしていることを示しています。この背景には、多様性の確保や教育機会の充実といった社会政策の効果があるかもしれません。個人の面では、経済的および健康の状態が比較的高く安定している一方で、心理的ストレスや自治の感覚が繊細に動いていることがわかります。全体として、ウェルビーイング指標の向上には社会的な変化が強く影響していることが見えます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データは0.8付近で安定しています。
– 予測データは開始後すぐに急激に上昇し、その後は1.0で一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおける大きな外れ値は見られません。
– 予測が開始された時点で急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績プロットは、安定した実績を示します。
– 赤い「×」の予測は、開始直後に急上昇しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が予測を一定に保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは、互いに一致した結果を示しています。特にランダムフォレストが実際の傾向を一貫して表現しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは分散が少なく、予測と大きな乖離はありません。
– 予測と実際の乖離が小さいため、相関性が高いことが示唆されます。
6. **グラフから感じる直感や影響**:
– 実績は比較的一定であるため、今後も安定した状況が続くことを期待できそうです。
– 予測の急上昇は、将来のポジティブな変化を期待するか、モデルの過剰適合の可能性も考えられます。
– ビジネスや社会的な影響として、現在の実績の安定性は安心感を与える一方、急激な予測上昇は潜在的な成長機会を示唆しますが、適切な検証が必要です。
このグラフは、将来の上昇トレンドに備えた戦略的計画を考えるきっかけとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、7月1日から5日の間で若干の変動がありますが、全体としては安定しているようです。
– 予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は、緩やかに上昇し、一定のレベルに達すると横ばいになります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は直線的または一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内には目立った外れ値は見受けられません。すべてのプロットは比較的一貫しており、小さな範囲内での変動があります。
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示し、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測で、より現実的な予測を提供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**:
– 実績データと予測データを比較すると、ランダムフォレスト回帰が実績に最も近い予測を提供しているようです。他のモデルは現実の変動をあまり反映していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内に集中しており、急激な変動はありません。予測データもこのトレンドを反映しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は、実績データが安定しているため、予測モデルが示すように生活において大きな変動がないと安心感を得るかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測モデルを参考にして、リソース配分を計画する際に安定した需要を見込めると考えられます。ランダムフォレストの予測は特に実績に合致しているため、信頼性が高いかもしれません。
このグラフは、生活における安定を示唆するものであり、ビジネスの持続可能性や個々の計画の策定に役立つ情報を提供していると考えられます。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のトレンドはやや増減があるものの、全体的には横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明確な外れ値は見当たりませんが、データポイント間に多少の変動があります。
– 予測ラインは非常に安定していて、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は観測されたWEIスコアを示しています。
– 予測データ（赤い×）は未来の予測値を示していますが、一つの地点のみです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は予測の精度を示していますが、かなり狭い範囲です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（青、紫、赤の線）ともに、ほぼ同じような予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルのラインは並行していますが、極端な乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの小さな変動を除いて、各予測モデルとの相関が非常に高く、予測モデルが現実のデータをよく捉えていることが示唆されます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 実績と予測がほぼ一致しており、予測が信頼できることを示しています。これは、特に政策立案者やビジネスリーダーにとって、戦略を立てる上で有利です。将来の傾向を予測しやすくするため、リスク管理や資源の配分の適切化に役立ちます。
この分析から、現状維持が継続する可能性が高く、突発的なイベントがない限り、安定した社会状態が保たれると考えられます。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は0.8付近で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）による予測は、わずかながら上昇トレンドを示しています。対照的に、線形回帰（青緑）と決定木回帰（緑）は0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ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: 実績（実績AI）を示しています。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
– 赤い×: 予測AIの値を意味していますが、具体的なプロットはありません。
– 線の各色（青緑、緑、紫）は異なるモデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが用いられており、ランダムフォレスト回帰のみがわずかな変化を示しています。他のモデルは横ばいの動きを示しており、モデル間で若干の予測の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが最初の1週間に集中しており、以降の予測との比較はその範囲で行われています。
– 異なる回帰モデルが使用されていますが、全体的には経済的余裕（WEI）が安定していることが特徴です。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、個人の経済的余裕が短期間で安定していることを示唆しています。そのため、特に急な経済的な変動は見られず、個人の生活水準も安定している可能性が考えられます。
– 企業にとっては、個人の消費行動が大きく変わらないと予測されるため、安定した市場戦略を取ることが推奨されます。
– 社会的には、このような安定は生活の質が保持されていることを示唆し、政策的にも急な対応を必要としないことを表しています。
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:
このグラフには、個人の健康状態を表すWEIスコアの30日間の推移が示されています。以下にポイントを挙げて分析します。
1. **トレンド:**
– WEIスコアに関して、実績部分は初めの数日間に限られています。この部分は比較的安定しており、大きな変動はありません。
– 予測曲線（線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰）の中で、線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいのトレンドを示していますが、決定木回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの中には、外れ値や急激な変動は特に見られません。実績値の変動範囲は狭いです。
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、初期の段階で安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、決定木回帰の予測が不確かさの上限を超えている点が興味深いです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各回帰手法の予測結果はやや異なりますが、大きな異差は見られず、ほぼ一致する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データが狭い範囲で集中しているため、安定した健康状態が示唆されます。このため、相関関係を明確に議論するためのデータは不足しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– グラフから、人々は健康状態が安定しており、大きなリスクがない状態であると直感的に感じるでしょう。
– 予測が安定しているため、特段の改善措置や対策は不要という印象を受けます。
– 企業や健康管理の分野では、持続可能な健康維持の取り組みが成功していると評価されるかもしれません。
このグラフは全体として安定した健康状態を示しており、将来の予測も比較的落ち着いていることが示されています。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフ内の青線（実績AI）には、初期に一定のWEIスコアを示しており、明確な上昇や下降は見られません。
– 線形回帰（薄紫）とランダムフォレスト回帰（紫）では上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 計測初期には比較的安定しているように見えますが、中央値から外れたデータポイントが存在します。
– 様々な予測モデルにより、これらの変動を補正しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを表しており、見かけ上は大きな不確実性は見られません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績の範囲内に収まっています。
– 薄紫と紫のラインは、それぞれ線形回帰とランダムフォレストによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 現在のところ、実績データと予測データに意外な逸脱は見られず、予測モデルがうまく機能しているようです。特にランダムフォレスト回帰は実績により近い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体として安定しており、大きな変動は観測されません。一方、予測では徐々に上昇するトレンドが見られます。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 現状の安定したトレンドは、心理的ストレスの管理がうまく出来ていることを示唆します。
– 将来的にストレスが増加する予測は、個人に対するストレス軽減策の必要性を示唆します。ビジネスや社会においても、ストレス管理の重要性を考慮した施策を講じる必要があるかもしれません。
全体として、このグラフは現在の心理的ストレスが安定していることを示し、今後のストレス上昇への対策が必要であることを示唆しています。
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:
この時系列散布図についての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは最初の10日間に集中しており、0.6から0.8の間で変動しています。
– 予測に関しては、予測開始からは線形回帰とランダムフォレスト回帰が上昇していますが、その後は横ばいになります。法定木回帰の予測は初期から横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、特に目立つ外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青の点で示され、データの信頼性を示しています。
– 予測値はXで示され、未来の傾向を示しています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲で示され、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の異なるモデル（線形回帰、法定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なるトレンドを示しており、特に法定木回帰の予測は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は実績値からの乖離がありますが、遡及的には一致している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 予測が複数のモデルで示されているため、各モデルの特性を理解することが重要です。特に、ランダムフォレスト回帰の初期値からの上昇は、生活環境の改善が進んでいるサインと捉えられる可能性があります。
– ビジネスにおいて、このような傾向は個人の自由度や自治の向上を反映している可能性があり、新しい社会的な政策の導入や調整が促されるかもしれません。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 実績データは、グラフの前半部分で示されています。初期の実績データは0.4〜0.8の範囲で変動しています。
– 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）は一貫して上昇し、非常に高いレベルで横ばいのトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データにはいくつかの変動がありますが、大きな外れ値は見当たりません。
– 予測範囲は比較的狭く、予測モデルが安定していることを示しています。
### 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います。
– 紫色、シアン色、ピンク色の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲で、最初のデータにのみ適用されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは予測から見ると若干のブレがありますが、全体的に安定しています。
– 予測モデルの出したデータは全て高いスコアで安定しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、予測データと比べて変動が大きいですが、全体のトレンドは上昇基調を示しています。
### 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
– 実績データの変動に対して、予測モデルは高い精度で予測し、安定性を示しています。
– 社会において、公平性・公正さ（WEIスコア）が今後も高い水準で維持されると見込まれていることは、ポリシー決定や施策の持続可能性に自信を与える要因となるでしょう。
– ビジネスにおいても、予測が安定していることは、リスク管理がしやすくなることを意味しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、初めのうちは横ばいの状態を示しています。一方で、予測（線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ微妙に異なった傾向を示していますが、全体的に横ばいからやや下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては、特に急激な変動や外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青いポイント）**: 実際のWEIスコアを示します。
– **予測（赤いXと線）**: 様々な回帰手法によるWEIスコアの予測値です。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**: 予測の信頼区間を示しており、予測の不確かさを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測線の差異はあまり大きくなく、モデルが現状の変動を捉えていると考えられます。しかし、それぞれの予測線の勾配の違いから未来のトレンドの見取り方に若干の違いがあ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は密接に関連しているように見えますが、各予測モデルの反応の鋭さ（モデルの応答特性）が多少異なる点に注目すると良いでしょう。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 持続可能性と自治性に関連するスコアが安定していることは、関連する政策や取り組みがうまく機能している可能性を示唆しています。
– しかし、今後の予測ではやや下降傾向が見られるため、これを改善するための新たな施策を検討する必要があるかもしれません。ビジネスにおいては、持続的な発展を支えるためのイノベーションや効率化の施策が求められる可能性があります。
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**:
– **実績データ**（青い点）は7月の初めに示され、多くの変動がありますが、数値自体はあまり変わらず一定範囲に留まっているように見えます。
– **予測データ**（赤いX）は一定の高いレベルで維持されています。特に予測においては多くのモデルが期間を通して安定して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには急激な変動は見られませんが、初期の数日の間にわずかな変動があります。
– 予測においては変動がなく、全モデルが高い安定した値を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは実際の観測値を示しており、短期的な変動があることが視覚的に示されています。
– 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）はすべてほぼ同じ結果を示し、予測の不確かさの範囲は影響を与えていないように見えます。
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には大きなギャップが存在し、予測は実績よりも高く、安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲内での分布であり、大きな変動はありません。
– 予測データは常に1に近い数値を維持しているが、これは予測モデルの高い信頼性を示唆している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 実績データには軽微な変動があるものの、予測データは非常に高いスコアを示すため、現状に対して楽観的な見通しを抱くかもしれません。
– 社会基盤や教育機会の評価が継続して高い予測がされているため、政策立案者にとって安定した成長が期待できると考えられます。
– 実績と予測のギャップにより、現在の実績値を改善するための施策が検討され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:
このグラフでは、「生活カテゴリ 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコア」の時系列推移が示されています。以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータは初期に横ばいで一定の範囲にあり、その後のデータは表示されていません。
– 「予測」は複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、それぞれがほぼ同様の高い安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、一定の範囲にデータが集中しています。
– 赤い「予測（予測AI）」マークは欠けています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はスコアがほぼ1に非常に近い値をとっており、今後のスコアが非常に高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって若干の違いはありますが、全体的に高いスコアを示しており、方法間での大きな不一致は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定の範囲にあり、予測は非常に高いスコアを示しているため、実績データがその後の予測スコアに寄せられていくのかを観察することに意味があるでしょう。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 人々はこのデータから、将来的に「共生・多様性・自由の保障」のスコアが改善する可能性を感じるかもしれません。
– これが社会政策やプログラムの成功を反映している場合、人々やステークホルダーは政策の継続的なサポートや資源の配分を考慮することが求められるでしょう。
全体として、実績データに比べて予測はかなり高いスコアを示しており、今後の積極的な対策や施策の効果が期待されると解釈できます。
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:
以下の視覚的な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によるカテゴリごとのスコアの変化が見られます。具体的な上昇や下降トレンドは確認しにくいですが、色の変化から各時間帯でのスコアの違いが視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に色が一貫していない場合、急激な変動が示されます。例えば、7月1日の時間帯16時は他よりも色が暗く、数値が低いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さや色合いがスコアの高さを表しています。明るい黄色に近いほどスコアが高く、濃い青や紫に近いほどスコアが低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日、時間帯ごとでスコアの変動は異なりますが、特定の時間帯で一貫した色が見られることは少ないです。これは特定の時間帯での活動の変動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**:
– 同じ日内での時間帯間の比較が可能で、いつがより活動的か（スコアが高いか）を視覚的に把握できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフを見ることで、特定の時間帯に活動が集中しているかどうかを瞬時に感じ取ることができます。仮にこれは消費者活動を示すのであれば、ビジネスは高スコアの時間帯をターゲットにキャンペーンを展開する戦略を考えることができます。また、低スコアの時間帯に改善の余地があるかを検討することで、活動の全体的な向上を図る機会もあります。
このヒートマップは、特定のライフスタイルや消費パターンの時間的変動を理解し、それに応じた最適な戦略策定に役立ちます。
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:
グラフは、個人のWEI平均スコアを時系列で示したヒートマップです。以下にポイントを絞って分析します。
1. **トレンド**:
– 日付に沿った時間帯で色の変化が見られ、特に7月3日には高いスコアが見られます。これは日ごとの活動の増加や充実度の向上を示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日午前16時の深い紫の部分が異常値を示唆します。この時間帯に何か特別なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表します。色の変化により、日内での個人の活発度や満足度の変動が視覚化できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日のスコアの変動を見ると、活動パターンが明確に異なり、週単位のサイクルや特異日が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに高スコアが集中している箇所があり、特定の時間帯が最も効率的だったり生産性が高い可能性があります。
6. **直感的な感覚および影響**:
– 人間は一般的に明るい色に活力やポジティブな印象を持つため、このグラフはライフスタイルや日中活動の最適化につながるかもしれません。企業や個人は、スコアの高い時間帯を生産性向上やアクティビティの最適化に利用できるかもしれません。
この分析により、時間帯別の効率や満足度向上の可能性を見出し、その知見を生活改善やビジネスの戦略に活かすことができるでしょう。
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:
以下の点について、グラフから読み取れる情報を提供します:
1. **トレンド**:
– グラフには周期性が見られます。特に、一日の時間帯ごとのスコア変動が見られます。午前の時間帯に比較的低い値、午後になるにつれてスコアが高くなる傾向がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時台に最も低い値が観察されます。逆に、7月4日の8時から16時にかけて高い値が続いており、特に目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が時間帯や日にちごとのスコアの高さを示しており、色が濃いほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは、日にち毎に異なる時間帯ごとのスコアを示しています。全体として、日中に向けてスコアが上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの上昇があり、昼間に向けてスコアが増加しています。これは、昼間活動が活発になることを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ヒートマップのパターンから、社会的な活動や生活の質が夕方に向かうにつれ向上することが示唆されます。これは、社会的な活動が活発になる夕方の方が人々の生活満足度やウェルビーイングが高いことを示している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、夕方や午後に向けたマーケティングに焦点を当てることで、より効果的にターゲットオーディエンスにリーチできる可能性があります。
全体として、このデータは社会の活動パターンや生活の質の変動についての洞察を提供し、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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様々なWEI（生活に関するインデックス）項目の相関関係を示しています。以下の点について考察を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は30日間の相関を示しているため、直接的なトレンド（上昇、下降など）は確認できません。ただし、特定の項目間の一貫した相関がトレンドを示唆することがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関マップには外れ値や急変動は存在しません。すべての値は-1から1の範囲内であり、色で強弱が示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。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ことを表します。
– たとえば、総合WEIは個人WEI平均や社会WEI（公平性・公正さ）と高い正の相関を持っています (0.86、0.96)。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の関係性として、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）はほぼ相関がない（0.02）ことが分かります。一方、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI平均は強い正の相関（0.80）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は高い相関（0.79）を持っており、社会全体のバランスの取り方が似ていることを示唆しています。
– 社会WEI（社会基盤・教育機会）と他の多くの項目は低い相関（多くが±0.1以下）を示しており、独立した変動をしている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、個々の生活の質に関する項目がどのように関連しているかを明らかにし、社会政策や企業戦略における意思決定に役立ちます。
– たとえば、社会WEI（公平性・公正さ）に焦点を当てることが、個人ならびに社会全体の生活満足度を向上させる手段となる可能性があります。
– 負の相関が見られる項目は重点課題として取り組むべき部門を示しており、改善のためのリソース配分の参考になるでしょう。
全体として、相関ヒートマップはWEI項目の相互関係を理解し、統合的なアプローチにより生活の質を向上させるための指針を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリーのスコアに大きなトレンドは見られませんが、個別のカテゴリーごとにスコアの分布が異なることがわかります。
– 総じて、スコアが比較的高いとされるカテゴリーと低いカテゴリーが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（自由度と自治）や個人WEI（心理的ストレス）には外れ値が見られます。
– これらは特定の条件や状況が個人に異常な影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が異なるのは、各カテゴリーが特定の区分を表していることを示しています。
– 四角い箱の上下が第1四分位数と第3四分位数を示し、箱の中の線が中央値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時系列データは含まれていませんが、異なるWEIタイプ間の比較ができるようになっています。
– 異なるWEIタイプ間に較べて、個人や社会的な側面でスコアのばらつきが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（経済余裕）と社会WEI（社会整備・教育機会）は比較的スコアが高く、安定している傾向が見られます。
– 逆に、個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）はばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 情報を視覚的に直感すると、特定の分野でのスコアが高く評価されている一方で、心理的ストレスや自由度などは課題があると感じます。
– 個別のスコアは、特定の分野における改善の必要性を示唆しており、政策的介入が考慮されるべきです。
– ビジネスにおいては、これらのスコアが顧客満足度や従業員の満足度に直結するため、改善策の制定に役立つ可能性があります。
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、30日間の生活カテゴリでのWEI（早期経済指標）構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な時間的なトレンドはこのグラフからは示されていません。これはPCAの結果を示すグラフであるため、時間の経過よりもデータの分布やクラスタリングに注目します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、データポイントはばらついており、第一主成分に沿った分布が見られます。第二主成分方向よりも第一主成分がデータの分散に大きく寄与しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、おそらくWEIの各構成要素か、特定の観測日を表しています。
– 第1主成分（寄与率: 72%）がデータのかなりの部分を説明しており、第2主成分（寄与率: 12%）はわずかな部分を追加で説明しています。このことから、データの主要な変動要因は第1主成分に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分の軸に対するデータの分布を見ると、関連性があるデータセットが存在する可能性がありますが、特定のクラスタリングは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿った広がりが大きく、第2主成分方向へはより小さな分散が見られることから、データ間には第1主成分が示す因子に強く関連する傾向があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– WEIの構成要素が、何らかの主要な因子に強く影響されている可能性があります。これにより、特定の経済指標や社会的要因が、生活関連のデータにおいて重要であることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、主要因子の動向を把握することで、戦略的な意思決定がしやすくなるかもしれません。
– 社会的には、強い因子による影響を考慮した政策作りが求められるでしょう。
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。
