📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
**1. 時系列推移**
– **総合WEIスコア**は、調査期間中の各時点で増減を繰り返していますが、全体としては中期的にわずかに上昇しています。特に、7月1日19:20以降、スコアが急上昇し、7月3日と4日にかけて安定しています。
– **個人WEI平均**は全体的にほぼ安定していますが、一部で軽微な上下動が観測されました。7月1日に上昇し、2日から4日まで0.675から0.725の間で変動しています。
– **社会WEI平均**がやや不安定での動きを示し、7月1日に大幅な上昇が見られます。この日付のスコア0.825は他と比較して高い値で、特に興味深いです。その後も7月3日と4日にかけてのスコアは比較的高い水準をキープしています。
**2. 異常値**
提供されたデータに異常値は検出されていませんが、7月1日19:31の社会WEIの急上昇（0.825）は要因を掘り下げる価値があります。背景には関連イベントの影響または指標の計算方法の変化が考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**
データ期間が短く季節性を検出するのは困難ですが、短期的なデータとして見ても社会WEI平均の変動は注目に値します。長期的なトレンドは浮き彫りにはなりませんが、短期的な変動は何らかの外部要因の影響を受けている可能性があります。
**4. 項目間の相関**
仮想的に相関ヒートマップを考えると、特筆すべきは、**社会的要素（社会基盤、共生、多様性など）が総合WEIスコアに比較的大きな影響**を与えている点です。個人的な健康や経済的自立が個人WEIに多く貢献しているのと対照的です。
**5. データ分布**
各項目の箱ひげ図を想像すると、多くのスコアが中心近くで安定しているものの、社会的公平性、持続可能性、および基盤がやや高い範囲でのばらつきと高い中央値を示しています。これによりこれらの社会的要因がデータセットの多様性に大きく寄与していると考えられます。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
PCAの結果から、**PC1は72%の寄与率**で主要な変動を捉えており、WEIの全体的なトレンドを強く反映しています。この要素は、おそらく社会的要素やインフラの質など、複数の指標を横断的に包含するものです。また、**PC2は12%の寄与率**で、これは個人的なストレスや健康に関する要因を反映している可能性があります。
### 結論と提言
– **総合WEIスコアの向上を図る**上で、特に7月1日19:31以降の社会的な高スコア要因を他の日にも模倣し、政策や施策の方向性を考慮することが重要です。
– **個人的なストレスと社会的な公平性の向上**は、長期的なWEI増加に寄与すると考えられ、特に政策立案時に重点を置くべきです。
– **PCA分析に基づく要因分解**は、効果的な介入策を考案する上で欠かせないデータの洞察を提供します。
これらの分析に基づき、さらなる調査や施策立案を推し進めることが推奨されます。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側では、2025年7月初旬から7月中旬にかけて実績値（青いプロット）が表示され、0.8付近で横ばいになっています。
– 右側では、2026年6月から7月にかけて比較AIの予測（緑色のプロット）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の期間では、実績と予測の間に大きな乖離は見られません。
– 予測下限の範囲（灰色のバー）が示されていますが、これを超える外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値で、安定したトレンドを示しています。
– 算術モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が予測に使われ、若干異なる結果を示していますが、大きな差は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と複数の予測のうち、ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）が最も高い予測を示しています。
– しかし、全体としては、各予測モデルの差はそれほど大きくなく、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に目立った相関関係の乖離は見られず、どのモデルも似たような範囲を予測しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、特定の期間で比較的安定したWEIスコアを示しており、統計モデルの予測も大きくそれから外れていません。
– これは、生活カテゴリにおける指標が安定していることを意味し、特定の外部要因が大きく影響を与えていない可能性が考えられます。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定性を示しており、異なる予測モデル間にも大きな乖離が見られないため、モデルの信頼性が高いことが示唆されています。ビジネスや政策立案においては、このような安定した指標を基にした計画が可能です。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアを360日間にわたって示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– **実績スコア** (青いプロット)は、開始時に0.6から始まり、急激に1.0に上昇していますが、その後のデータはありません。
– **予測スコア** (紫とその他の予測)は、他のデータ点周辺での予測を示しています。大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績スコアにおいて急激な上昇が見られますが、それ以降のデータが不足しており、詳細な分析は難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績のAIによる実データを示しています。
– **緑色のプロット**は前年の比較データです。
– **紫やその他のライン**は異なる予測アルゴリズムによる予測結果を示し、予測スコアの範囲が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測データとの間に同期や大きな乖離は見られず、データは比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間で大きな分布の不一致は見られませんが、実績データの後続がないため、詳細な相関分析は難しいです。
6. **直感や影響に関する洞察**:
– 実績データの急激な上昇は興味深く、何らかのイベントや要因が影響した可能性がありますが、その後のデータ不足が問題です。
– ビジネスや社会的に、実績と予測データの間の一貫性は、モデルの信頼性を高める要素となり得ます。特にライフスタイルや個人データを扱う分野では、実績不足による信頼性の問題を考慮する必要があります。
この分析には、さらなるデータや文脈が重要です。予測の適正性を評価し、実績データの不足を補完する方法を考えることが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 左側の青い点は、実績データを示しており、約0.8付近で安定しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）は短期間で急激な上昇を示しています。
– 緑の点は後半に集中し、約0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データに急激な変動は見られませんが、予測データでは急激な変動が見られます。特に、ランダムフォレスト回帰では急激な上昇後に安定しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。
– 緑の点は前年の比較データ（比較AI）を示しています。
– 紫色と水色の線は異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年の比較データが重ならないように配置されているため、時間的に区切られた期間を代表している可能性があります。
– 予測データはこれらの実績値と過去データに基づいて異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと比較データは相関しているが、予測データは新たなトレンドを検出し、変動の激しさを捉えようとしています。
6. **直感的洞察と影響:**
– 実績データの安定した動きとは対照的に、新たな予測モデルはより積極的な変化を示しており、予測手法が異なる結果をもたらす可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルの選択が重要であり、特にランダムフォレスト回帰のようなモデルは予測値に大きな変動を加える可能性があるため、実際の運用には注意が必要です。
このグラフから、人々は予測モデルの選択が結果に大きな影響を与えることを感じ取るかもしれません。同時に、データの安定性を評価することで、適切な戦略立案に活かすことができるでしょう。
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:
このグラフに基づいて、以下のような分析と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データの多くは初期に集中しており、その後のデータは少ないように見えます。時系列的に大きなトレンドは見られませんが、初期の上昇とその後の横ばいが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、急激な上昇が見られますが、後半は比較的安定しています。特に目立つ外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は初期に結集しており、その後はデータがありません。
– 予測データ（赤、灰色、青緑、紫、桃色の線）は、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）によって提供されており、これにより将来的な動向を探ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、実績に基づいて多様なモデルにより導かれており、それぞれのモデルにより将来的な傾向が異なりますが、全体としての方向性は大きく変わらないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係について特定できるものは少ないですが、初期の実績に基づいて予測モデルが形成されているため、初期データの傾向が予測に強く反映されていると考えられます。
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**:
– 初期に大きな変動の後、比較的安定した状態を予測しているため、この安定が続くと判断されるかもしれません。
– ビジネスや個人の生活においては、経済的余裕が大きく変動しないことが見込まれるため、今後の計画策定においても一定の信頼感を与える可能性があります。
この分析に基づいて、より詳細なデータが得られる場合は、さらなる分析が可能になるでしょう。
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:
こちらのグラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）では早い段階でのデータが確認でき、WEIスコアは安定しているように見えますが、後半はデータがありません。
– 予測は様々な回帰手法で行われていますが、これらは全体的に上昇傾向にあります。特に「予測（ランダムフォレスト回帰）」は他の手法と異なり非常に高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測に関して大きな外れ値は示されていませんが、予測手法間での差異が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色: 実績データ（初期のみ）。
– 緑色: 前年比のデータ。
– 灰色: 予測の不確かさ範囲。
– ピンク、紫色、青線: それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績および前年データを基に、異なるアルゴリズムで未来の予測を行い、異なる結果を比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 違う予測アルゴリズムが提供する値が異なるため、モデル間の差異を理解し、多角的な視点から将来の健康状態を考える必要があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績が初期にしかないため、最新のデータを更新することが重要です。現在のモデルでの予測は上向きであるため、健康状態が改善する可能性があります。
– しかし、予測手法の違いやその前提条件を理解しつつ、注意深く管理することが求められます。常に現在の状況を確認し、予測をアップデートするプロセスが求められます。
全体として、これらのデータと予測を通して、健康管理の戦略を効果的に計画・実施するためのインサイトを提供します。また、異なるモデルの結果を比較し最適な戦略を選定することが求められます。
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:
このグラフの分析は次の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の数値は0.6付近で、ランダムフォレストによる予測が急激に1.0に上昇しています。その後、しばらくデータがなく、次に現れる値は0.7付近で安定しています。
– トレンドとしては、一時的な急上昇があり、最終的にやや高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト予測の急上昇が目立ちます。この部分は外れ値的な異常とも受け取れますが、その後の安定化がその予測の裏付けとなっているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績（実績AI）は観測されたデータを示しており、緑の前傾（比較AI）は去年の同時期と比較した数値です。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰での予測を示し、急激に1.0に上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと比較すると、現在の値は多少高めで推移しています。
– 試算されている複数の予測（線形回帰や決定木回帰）は、観測された実績値とは異なるパターンを示しており、それぞれの予測の信頼性に違いがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には明らかな相関は見られませんが、ランダムフォレスト回帰が他の回帰モデルよりも高めの値を示していることが特徴的です。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、最初の急激な上昇が不安要素として働くかもしれないということです。それが実現しないままであることが安定的な状態を示しているともいえます。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスが季節的な要因や外部の影響により急激に変動する可能性に備えて、定期的なモニタリングが重要であることを示唆しています。
この分析から、データの一貫性と信頼性の評価が重要であるとともに、異常が発生した際の原因究明と対策が求められることが示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側にプロットされた「実績（実績AI）」は、全体的にやや上昇傾向を示しています。
– 中間の「予測（複数の手法）」はほぼ横ばいです。
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ありませんが、「実績AI」が特定の期間で急上昇している点が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 過去の実績を示す。
– **灰色の線（前年比AI）**: 前年の比較を表す。
– **予測手法（ライン）**: 線形回帰や決定木回帰など、異なる予測モデルの結果を示す。各手法で微妙に異なる結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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、次の実績の増加を予測しています。
– 予測と実績の間に強い相関の存在は確認できませんが、関連は示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績」と「予測」の間には一定の一致が見られますが、予測の不確実性が存在しています。このため、結果は一貫して変動しています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– グラフからは、個人のWEI（自由度と自治）スコアは過去の実績に比べ改善されつつあると感じられます。
– ビジネスや社会にとって、個人の自由度と自治の改善は、創造性の向上や生産性の向上、幸福度の増加につながる可能性があり、長期的にはプラスの影響をもたらす可能性があります。
全体として、このグラフは、過去の実績からの改善と、予測がもたらす将来的なポテンシャルに焦点を当てています。データに基づく決定をサポートするための重要な洞察を提供しています。
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:
このグラフは「生活カテゴリ 社会WEI（公平性・公正さ）」のスコア推移を360日間にわたって視覚化しています。以下に主要な視覚的特徴とそれらから得られる洞察を提供いたします。
1. **トレンド**
– 実績のスコアは高い位置（およそ0.7から1.0）で始まります。その後、急激な変動は見られず、全体としては安定しています。
– 比較AIのプロットは、グラフの右側に高く（およそ0.8から0.9）位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ全体を通して大きな外れ値や急激な変動は特に見られません。
– 同じ範囲内でスコアは概ね安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青いプロット）は実績AIのスコアであることを示しています。
– 比較AI（緑の点）は、ほぼ一貫しており、過去のデータと比較しての公平度の高さを示唆しています。
– 予測（複数色の線）が次の行動を予測するために用いられていますが、実際の実績と比較しても大きな乖離は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは、概ね一致が見られ、予測モデルが信頼できることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの上下幅は限られており、モデルの予測と実績AIの結果は高い相関性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、社会的公平性スコアが安定して高いことを示しており、公平性が保たれていることを示唆します。
– ビジネス的には、予測モデルが信頼性高く機能していることが読み取れ、今後の意思決定において力強いサポートとなります。
– 社会的には、公平性が持続的に高い状態を維持している点は、コミュニティや組織の健全性の証しであると言えます。
全体として、このグラフはモデルの予測能力の信頼性を強調するとともに、社会的公平性がしっかりと確保されている現状を反映しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには複数の傾向が示されています。開始直後の2025年7月1日から2025年11月1日までに「実績（実績AI）」の青い点がわずかに下降しています。
– その後、「予測（予測AI）」のXマーク（赤色）を基にした回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、緩やかな下降トレンドを示しています。
– 2026年5月1日以降、緑色の「前年（比較AI）」は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られませんが、予測との乖離は観察されます。
– 初期の予測値範囲から外れた実績は、モデルの精度がまだ完全でないことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、実際のWEIスコアを意味しています。
– 赤いXは予測された値を示し、実績とのずれが観察されます。
– 緑の点は前年の数値を示し、比較目的で用いられます。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示し、結構広いため、予測における不確実性が高いことを示しています。
4. **時系列データ間の関係性**
– 実績と予測の間に一貫した乖離が見られ、予測のモデルが全体的に低く見積もっている可能性があります。
– 前年データは一貫して高いスコアを示し、今年の実績が前年と比べて抑制されていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績、予測、前年の間には、特に強い相関は見られません。実際のスコアが予測や前年とどのように相関しているかを分析するには追加分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのデータを見て、実績が予測を下回っていることを重要な点として捉えるでしょう。これは、社会の持続可能性と自治性の実現が予想よりも難しいことを示唆しています。
– ビジネスや政策としては、予測モデルの精度を向上させることや、現実に即した施策を考える必要があるかもしれません。また、年度間の変化やモデルの改善により、業績の安定化が求められるでしょう。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの初期のデータポイント（青色の実績AI）は、高いWEIスコアを示しています。その後、予測（予測AI）のデータポイントが異なるモデルを使って水平に推移しています。
– 全体的に、WEIスコアは高い水準が維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータポイントは高いWEIスコアの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータを示しています。
– 他の線や色付きのプロット（ピンクや緑など）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なる予測モデルによる予測を示しています。
– これらの予測は、モデルによって多少の違いはあるものの、全体的に同様の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、実績データに基づいて類似の予測を提供しており、特定のモデルが他より優れているということはこのグラフからは明確にはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは高いWEIスコアの範囲に集中しており、各モデルの予測もこの範囲内で行われています。相関の分析には具体的な数値が必要ですが、視覚的には各モデルの予測は一貫して高いスコアを維持しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– WEI（社会基盤・教育機会）のスコアが高いことは、社会的な基盤と教育機会が充実していることを示唆しており、市民の生活を向上させる要因となります。
– このような安定した高スコアは、政策立案者や社会指導者にとってはポジティブな指標として解釈され、人々の生活の質向上を維持する上での自信に繋がるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の段階で（2025年7月～8月頃）実績のデータが集中していますが、その後データは示されていません。2026年前半には前年度の比較も出ていますが、全体的なトレンドは確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青い点）は特に外れ値や急激な変動が見られません。初期の集団に特定の偏りはなく、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**：実績（実績AI）が示されています。
– **緑の点**：前年の比較データ。
– 予測モデルとして、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の線が表示され、特にランダムフォレスト回帰は初期のデータにフィットしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（色分けされた線）は実績データと緑の点群に基づき、未来の可視化を試みていますが、実績データの不足により、確かな関係性は評価しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一箇所に集中し、その後新たな実績データはありません。予測と前年データの分布は安定しています。
6. **洞察と社会への影響**
– 視覚的に、このグラフは実績と予測のギャップの判定に有用です。初期データによる予測の反映は重要であり、これが次年度に影響を及ぼす可能性があります。社会的にWEIスコアが安定していることは、政策の持続性に関する評価に役立ちます。
全体として、データの偏りや不足に注意し、さらなる実績データの収集が必要です。特に実績と予測の連動性を強化することで、より緻密な評価が可能となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 色の変化に注目すると、全体的に時間帯と日付によって色の濃淡が変化していることがわかります。
– 上部（8時）は7月1日から徐々に色が明るくなっており（青から黄緑へ）、これは数値の上昇を示しています。
– 下部（19時）は最初は暗い青でその後明るい緑に変化しており、全体的な上昇トレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時が紫色であり、他の時間帯や日付と比べて数値が低いことを示しています。これは外れ値として認められるでしょう。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は数値の大きさを示しており、色が明るくなるにつれて数値が高まることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付内でも時間帯ごとに変化がありますが、特に7月1日から7月4日にかけての変化が顕著です。これは各日の活動レベルや生活パターンの違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上部（8時）と下部（19時）の色変化に共通のパターンが見られるため、これらの時間帯における相関がありそうです。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– グラフは生活カテゴリーに関するものであるため、異なる時間帯と日にわたる活動量やエネルギーの変動を示しています。
– セールスやマーケティング、公共交通などのビジネスにおいて、特定の時間帯や日付でのパターンを理解することが影響を与えるかもしれません。
– 個人の生活リズムの調整や、都市のエネルギー消費パターンの最適化に役立つでしょう。
これらの洞察を元に、特定の時間帯や日付での活動やリソースの配分を戦略的に考えることが可能になります。
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:
以下に、示されたヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの色の変化を見ると、高いスコア（明るい黄色）と低いスコア（紫）が存在していますが、時間や日に基づく明確なトレンドは示されていません。個々のデータポイントでは変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の最も明るい色（黄色）や最も暗い色（紫）は、外れ値として捉えられる可能性があります。これらの色は極端に高いまたは低いスコアを示しており、特定の日付や時間帯に顕著な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、明るい色が高スコア、暗い色が低スコアを示しています。日付と時間帯ごとにスコアが異なることが視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップは、おそらく一人の個人の1日24時間におけるWEIスコアの動きです。日次の間での関係というより、時間帯ごとの変動を捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが大きく異なります。具体的な相関を見つけるのはこのグラフだけでは難しいですが、夜間と昼間でスコアに変動が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 生活習慣や活動パターンがスコアに影響を与えている可能性があります。このデータは、個人の生産性や健康に関する洞察を提供できるかもしれません。具体的には、夜間に低スコアが多い場合、睡眠への影響が考えられる。また、高スコアが集中する時間帯を見つけることで、その個人にとって最も活動的な時間を特定することができます。
このデータは、個々の生活改善や健康向上に役立つ可能性があります。ビジネス面では、個人のパフォーマンスを最大限に引き出すためのスケジュール調整に役立てることができそうです。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 期間は短く、明確なトレンドを判断するのは難しいですが、色の変化によりいくつかの傾向が見受けられます。
– ヒートマップの右側に向かって色が明るくなっていることから、社会WEI平均スコアは時間とともに上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02のスコアは暗い紫色で、他の日と比較して低い値を示している可能性があります。これが外れ値と見なされるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。濃い青や紫は低スコア、緑や黄色は高スコアを示します。
– 日付と時間帯別の変化を示しており、時間によるスコアの変動を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸が“時刻帯”を示しており、夜間から昼間にかけてスコアの変動を確認できます。
– 時間帯によりスコアが異なるため、日中にスコアが上がる傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯とスコア間に明確な相関関係を確認するためには他のデータが必要ですが、直感的には昼間に向かってスコアが上昇する傾向があります。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**:
– スコアが上昇傾向にあることから、社会の健康や幸福度が向上している可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、時間帯別のスコア解析を活用して、最適なサービス提供時間の調整や顧客満足度向上のための戦略策定に役立てることができそうです。
– 社会政策においても、特定の時間帯に焦点を当てた施策が有効かもしれません。
全体的に、時間帯ごとのスコア変動を可視化することで、様々な分析や施策の検討が可能です。
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:
### ヒートマップの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に高い相関（赤色）が支配的で、WEI項目同士の関連性が高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」と他の項目との相関が低く、いくつか青色が目立ちます。これは、他の要素と独立した動きを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が濃い部分は高い相関を示し、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に強い相関があります。
– 青色が濃い部分は負の相関または相関がないことを示し、例えば「社会WEI（社会経済・教育機会）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には低い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、個人と社会の項目間で異なる相関が見られ、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関があり、社会的要因が関連していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般に、個人の健康状態や心理的要因と社会的要因は独立しているか、もしくは低い相関を示します。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 多くの場合、個人の健康や心理的ストレスは社会的要因と直接的に関連しないが、特定の社会的条件（公平性や多様性）が個人の生活に影響を与える可能性があります。
– 社会政策やビジネス決定は、特に高い相関を持つ分野（多様性、自由、公平性）に重点を置くことで、全体的な生活の質を向上させる可能性があります。
このヒートマップは、相関関係の強さと方向性を視覚的に提示し、どの領域に注力するべきかを示唆しています。ビジネスや政策策定者が、関心のある特定の領域を特定するのに役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、大きなトレンドや周期性は見受けられません。各カテゴリ別に独立した分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「社会WEI平均」と「個人WEI（持続可能性と自律性）」で観察されます。これらは他のデータポイントから大きく外れているため、特異な要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下の端は第1四分位（Q1）と第3四分位（Q3）を示します。
– 箱の上下に伸びる線（ヒゲ）は、通常データの範囲（Q1-1.5*IQR, Q3+1.5*IQR）を示しています。円は外れ値です。
– 色分けは視覚的な区別を提供し、カテゴリ間の視覚的な違いを強調しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– このグラフは時系列データではないため、直接的な時間的関係は示されていませんが、各カテゴリが別個のデータ系列として提示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間に明確な相関関係は見られません。ただし、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は中央値が高く、強いポジティブな体験を表している可能性があります。
– 一部のカテゴリはスコアの変動範囲が狭いことから、一貫した評価が多いことを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々がより良い生活や社会制度に対する期待や満足度において多様な意見を持っていることが直感的に感じられます。
– 外れ値が多いカテゴリは、特定の条件下で大きな影響を与える要因があるかもしれません。これらのカテゴリは詳細な分析を要求するでしょう。
– 例えば、心理的ストレスや経済的要素がどのように社会的公正や持続可能性と関連しているのか、詳しい調査が望まれます。
この分析は、組織や政策立案者が生活の質を向上させるための戦略を考える際に役立てられるかもしれません。多様な評価が示唆する異なるニーズへの対応が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– この散布図は、主成分分析（PCA）に基づくデータの二次元プロットです。主成分1と主成分2の軸において、特定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは示されていません。データは広範に分布しており、特定の方向性は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値や急激な変動は見られませんが、主成分1が0.2以上の位置にあるプロットが他のデータポイントから少し孤立しています。これは、他のデータポイントと異なる特徴を持つ可能性があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、PCAにより抽出された2つの主成分上にデータを投影したものです。主成分1が0.72、主成分2が0.12の寄与率を持っており、主成分1がデータの変動をより多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAのプロットであり、時系列データとしての情報は直接示されていません。異なるデータ群の相対的な差異を説明するために用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは緩やかに広がっており、相関関係は弱そうです。密集している領域はなく、広く分布していることがわかります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**
– このプロットは、生活に関連するデータの特徴を捉えており、いくつかのデータセットにおける類似性や差異を検出するのに役立ちます。
– 主成分1が大きな寄与率を持つため、この軸における変動要因がビジネスや社会において重要である可能性があります。この軸の理解は、戦略的意思決定に役立つでしょう。
– 人々はこのようなグラフを見て、多様な生活スタイルやパターンを反映していると感じるかもしれません。ビジネスでは、マーケティング戦略や製品開発におけるデータ分析に利用することが考えられます。
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。