📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下のようにデータを分析しました。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 2025年7月1日から4日にかけてのデータを観察すると、総合WEIスコアは全体的に上昇傾向にあります。具体的には、初日の0.6625から最終日の0.78875まで上昇しています。この傾向は、生活の質が向上したことを示唆します。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.6375から0.725まで上昇し、社会WEI平均も0.6875から0.8525まで上昇しています。特に社会WEIの上昇が顕著であり、社会的な環境や政策の改善が影響している可能性があります。
### 異常値
– 指定された期間内で異常なスコアは検出されていません。ただし、社会公平性のスコアで、7月1日に0.5から0.85への急上昇が見られます。この変化は政策的な改善や公正さに対する社会認識の変化を示唆している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 総合WEIおよび各項目は全体的に増加傾向にあり、生活の質が改善していることを示します。
– **季節性**: 短期間のデータでは季節性のパターンは特定しにくいですが、持続可能性の指標の一部の日で上昇が見られることから、特定の日に関連する社会イベントや意識向上活動があったと推測されます。
– **残差**: 説明されない変動は少ないですが、個別の項目で見られるスコアの変動（特に経済的余裕や社会的公平性）は逐日の変化やイベントの影響をより反映しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを通じて、社会WEIと各詳細項目間、特に社会基盤・教育機会および持続可能性が高い相関を持っていることが見て取れます。これは、社会的な改善がすべての項目にポジティブな影響を与えていることを示す可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、各WEIスコアの中央値が安定しており、大きなばらつきや外れ値は観察されませんでした。これにより、この期間内でのスコアが概ね安定していることが示されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果によれば、PC1が72%の寄与率を持ち、主要な変動因子としてWEIスコアの大部分の変動を説明しています。これは、生活の質全般を改善する共通の要素が存在している可能性を示しています。PC2は12%の寄与率で、二次的な影響を持つ要因（例えば、短期間の政策やイベント）の影響を示しています。
この分析を通じて、WEIスコアの上昇は、個人および社会の両側面での改善が寄与していることがわかります。特に社会的な構成要素の変化が、全体の生活の質の向上に大きく貢献しているようです。データの期間は短いですが、それにも関わらず改善の兆しが多いことから、今後も継続して観察することで、より精確な予測と理解が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期に急激な上昇が見られ、その後、横ばいが続いています。
– 時間の経過とともに、予測データに一致していない部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数値が急激な上昇を見せていますが、その後、一定水準で維持されているため、明らかな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット**: 実績データ
– **赤の×**: 予測値
– **グレーの線**: 予測の不確かさ範囲
– **ピンクと水色の線**: 異なる予測モデル（決定木回帰と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**:
– 実績と予測が示されていますが、初期のデータでは予測と実績が一致していません。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関は限定的で、特に初期データでは両者の乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急上昇は、何らかのイベントや変化があった可能性を示唆しています。
– 長期間で見ると、実績値がより安定しているように見えますが、予測とのギャップが懸念点です。
– ビジネスや社会の活動が初期に大きく変動し、その後安定した可能性があります。これは、政策変更や市場動向の変化を示しているかもしれません。
このグラフは、予測モデルの精度や現実の動向を把握するのに役立ちます。予測が実績データに近づくように、モデルの改善が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績AI（青いプロット）は比較的高いWEIスコアを示しており、その後予測（ランダムフォレスト回帰）が一時的にスコアを引き上げている。
– その後、長らくデータが途絶え、比較AI（緑のプロット）が間隔を置いて出現し、比較的低いスコアを示しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の予測（ランダムフォレスト回帰）の間でスコアに急激な変動が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、高い信頼性を持つ可能性がある。
– 緑のプロットは比較AIで、時間の経過に伴う変化を表している。
– 紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示し、一時的にスコアを押し上げている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと比較AIは異なる時間にデータが集計されており、直接的な関連性は見られないが、予測モデルの精度チェックに利用されるかもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測モデルの間に短期間の相関がありそうだが、長期的なデータの欠如により明確な相関を判断するのは難しい。
6. **人間の直感と影響**:
– 初期の高スコアが続かなかったことから、持続可能なパターンを見つけることの重要性を示唆している。
– ビジネスや社会への影響としては、AIモデルの精度や持続性の向上、定期的なデータ収集と分析の必要性が考えられる。
全体として、スコアの高低の変動は新しい戦略やAIモデルの改善へと繋がる可能性があるため、データの持続的な収集と分析が重要です。
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:
グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは開始時点で高く、その後、急激に減少して横ばいになっています。そして終盤で再び急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な減少や、終了段階での急激な上昇が目立ちます。これらは突発的なイベントや外的要因による変動を示唆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（実績AI）は実際のスコアを示しており、最初に高い値を記録しています。
– 緑の丸（前年）は終了間際に集中しています。
– 緑の線（線形回帰）とシアンの線（決定木回帰）、マゼンタの線（ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測モデルによるもので、WEIスコアのパフォーマンスを評価しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の変動と予測モデルの線が異なる時期に注目して異なる傾向を示しています。このことから、各モデルが異なる方法でデータを解釈していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年の実績には関連が見られますが、スコアの動きは予測モデルの結果と一致していない部分もあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の急激な変動は、急な政策の変更や大きな社会的出来事などに起因しているかもしれません。終盤の上昇は回復の兆候と考えられ、将来的な社会状況の改善を示唆している可能性があります。
– 業界や政策決定者は、こうしたエッジの効いた変化に対応するために、柔軟で適応力のあるアプローチを採用する必要があるかもしれません。
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:
このグラフについての分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 最初のデータ点から僅かな上昇を見せ、その後横ばい傾向にあります。
– グラフの右側に、もう一つの上昇した点が見られますが、期間が大きく離れているため、期間内でのトレンドとしては不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– はっきりとした外れ値や急激な変動は観察されません。
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います。
– 緑色の点は前年度の比較データ、紫色や灰色などの線はそれぞれ異なるアルゴリズムによる予測を示しています。
– 予測の範囲は灰色のエリアで示されており、これは比較的狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測の結果とおおむね一致しており、モデルの予測が信頼できることを示唆します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は重なっており、同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 差異は僅かで、全体的に高い経済的余裕スコアが示されていることから、良好な状態が持続しているようです。
6. **直感と影響**:
– このグラフを見ると、実績と予測が一致していることから、計画された経済活動が順調に進行している可能性が高いと感じます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した経済環境の中で戦略が効果を上げていると評価でき、将来に向けての合理的な意思決定が見込めます。モデルが示す安定した予測範囲は、経済的余裕の維持を支援する基盤となります。
全体として、WEIスコアは高い値を維持しており、この状態を維持または向上させるためのアクションに役立つと考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では実績（青のプロット）が観察され、右側では予測データ（緑のプロット）が示されています。実績が示されている期間には明らかなトレンドが見られず、横ばいまたは微増の傾向があります。ただし、予測データは期間の後半に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られません。データは全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は「実績AI」、緑色の点は「前年（比較AI）」を示しており、それぞれの期間のWEIスコアを表しています。
– 赤い「予測（予測AI）」マーカーは少し異なる位置にあり、CDC内の範囲に基づく予測も考慮されています（灰色の線）。
– 各モデルによる予測プロット（線形回帰、水色、決定木、紫色、ランダムフォレスト回帰、ピンク色）は、それぞれ異なる傾向を示していますが、総じて上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、前年、予測のデータ間に大きな矛盾はありませんが、予測は実績よりも高く出る傾向があります。このことは、健康状態が良好に保たれる期待感を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的密に分布しており、大きなばらつきはありませんが、2025年以降の予測は上昇傾向を強調しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は健康状態が将来に向けて改善される可能性が高いとの感覚を得るかもしれません。ビジネスや社会への影響として、人々の健康状態が向上することは、医療費の削減や労働力の効率向上につながる可能性があります。また、予測手法の改善により、より的確な健康予測が可能になることが期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の数値は急激に上昇しています。特に、7月の初めに実績値が急上昇し、それ以後はデータがないため長期間のトレンドを特定することが難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータポイント付近で急激にスコアが変動していますが、それ以降のデータは無いため、長期的な外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）で、最初の急激な上昇を示しています。
– 緑の点は他の期間に現れており（比較AI）、予測範囲内での変動を示している可能性があります。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測で、初期の急上昇に従って進む形です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータセットでは、実績と予測のデータが初期と後期に分かれており、それぞれが別々の期間に重点を置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績数値は予測と一致している部分があり、特に急上昇部分で予測と調和しています。ただし、後半のデータがないため信頼性は不確かです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期段階での心理的ストレスの急増は、特定のストレス要因やライフイベントが影響している可能性があります。
– 企業や個人にとって、ストレス管理が重要であり、急激なストレス上昇は対策を講じる必要性が感じられます。
– また、後半の予測データが提供されていることから、将来的なストレス管理のための参考に利用できる可能性があります。
総じて、このグラフは一部の期間に焦点が当てられており、データが限られているため、長期的な結論は避けるべきですが、初期段階でのストレス管理の重要性を示唆しています。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績（青のプロット）は急激に上昇しています。その後は比較的横ばいです。
– 予測の線は特定の一定期間での傾向を示しており、特に動きが激しくないことから、安定した状況を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データが開始直後に急激に上昇しているのが目立ちますが、その他には特に大きな外れ値や急変動は見当たりません。
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ています。
– 緑の点は前年と比べたAIを指しており、期間が離れているため直接的な比較は難しいですが、全体的に安定しています。
– 回帰線や予測の表示もあり、異なる手法での予測が一貫しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績が近しい位置にあるため、予測モデルが現実とよく一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績と予測は高い相関を保っています。
– WEIスコアは多数の手法で予測されており、分布の偏りは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 急上昇後の安定した水平推移は、個人の自由度と自治に関する状況が改善し安定していることを示唆します。
– 予測と実績の一致度が高いため、このモデルは将来のシナリオを考える上で信頼できる指標となり得ます。
– 社会やビジネスにおいて、計画立案やポリシー策定の信頼性が高まる可能性があるため、政策決定者やビジネスリーダーにとって有用なツールとなるでしょう。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）はグラフの左側に集中しており、特に7月に多くのデータが集まっています。この期間に何らかの重要なイベントやデータ収集が行われた可能性があります。
– 予測値は実績値に対して不明ですが、下限と上限の範囲（灰色の線）があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値のクラスタリングが右上に少し散らばった形でみられますが、孤立した外れ値や急激な変動は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のパフォーマンスを示しています。
– グレーのラインは予測のばらつき範囲を示しており、これが実績値をある程度カバーしています。
– 色違いで示された回帰線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測方法の多様性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列における関係性は、すべてのモデルが実績値の上限やベースの近い範囲に配置されており、予測モデルが全体的に実績と比較して保守的な傾向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**:
– 実績値が狭い範囲に集まっており、モデルもそれに対し同じような予測範囲を示しているところに注目すべきです。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 実績とモデルの予測が近しいことから、データやモデルの信頼性を感じるかもしれません。これにより、データに基づいて今後の社会的公平性に関する政策や対策を検討する基礎が提供されるかもしれません。
– 保守的な予測範囲が示唆するのは、変化の激しい環境でのリスク管理と持続可能な政策策定に対して慎重なアプローチの必要性です。
この分析は、社会の公平性・公正さを評価するための観点において、政策決定者やリサーチャーにとって有益な情報の提供を目的としています。
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**:
– 初期のデータ（青いプロット）はWEIスコアがわずかに下降していますが、後のデータ（緑色のプロット）では上昇しています。
– 全体として、初期から中期にかけて減少し、後半で上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値は見られませんが、初期の下降は特徴的です。
– その後の上昇は急激ではないものの、はっきりとした変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、初期の下がりを表しています。
– 緑色の点は前年度の比較AIデータで、後半での回復を示しています。
– グレーの範囲は予測の下限がさ範囲を示し、予測の不確実性を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が使用され、モデルごとの傾向の違いが見られます。
– モデルによって微妙に異なるが、全体として後半は回復傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデル間の予測はほぼ一致しており、モデル間の相関が高いと推測されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期のスコア低下は一時的な問題かもしれませんが、後半の改善はポジティブに評価でき、新たな施策や状況の変更があれば持続可能性が増進した可能性があります。
– この傾向から、人々は持続可能性の向上に対する施策が徐々に効果を上げていると感じるでしょう。
– ビジネスでは、この改善傾向を踏まえ、新たな持続可能性イニシアティブの導入をさらなる差別化要素として検討できるでしょう。
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:
以下は、グラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 序盤に急激な上昇が見られます。それ以降、大きな変動はなく安定しています。
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ないようです。初期に急激な上昇があるが、その後は安定している。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」、緑やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、初期の急激な上昇部分で使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が比較されています。全体的に予測線は実績のトレンドと一致していますが、予測には若干のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と各予測手法のスコアは全体的に高い相関があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 初期に良好な成果が出た後、安定的な基盤が形成されている点が強調されます。予測も安定して高い水準を維持しているため、社会基盤や教育機会の継続的な向上が期待できます。
– ビジネスや政策立案においては、この安定性を強みにさらなる改善を図るべきでしょう。特に、急激な上昇を維持するための要因を分析し、取り入れる戦略が重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ左側の実績データ（青いプロット）はWEIスコアが約0.8付近で横ばいです。
– 予測データ（線）も概ね高いスコアを維持していますが、若干の違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体的に明らかな外れ値は見られません。各予測モデルは安定したスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青いプロット）は、実際に観察されたWEIスコアを示しています。
– 前年比（緑のプロット）は、予測されたスコアの変動を示しており、大きな変動は観察されません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるモデルによる予測を示していますが、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**
– 予測データと前年比のスコアは、一定の相関があるように見え、モデルごとに一貫したトレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測全体で0.8以上の高いスコアを維持しており、予測モデル間の分布は非常に似通っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、高いWEIスコアが安定的に維持されていることから、共生や多様性、自由の保障が順調に推移していると理解できるでしょう。
– ビジネスや社会においてこれが意味するのは、社会的な安定性や包括性が確保されていることで、関連する社会政策の持続可能性が高いことを示唆しています。
このグラフは、社会が多様性や自由の保障における良好な状態を維持していることを示すポジティブな指標と捉えることができます。ビジネスや政策決定者にとって、長期的な戦略の構築に役立つデータとして利用されるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年7月1日から7月4日までの短い期間のデータであり、短期的には上昇や下降のトレンドを見つけることは難しいです。
– 色の変化を通して、ある種の周期性があるかもしれませんが、詳細なトレンド分析には追加のデータが必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、紫から黄色までの色の変化が急激であるため、変動が大きいことが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は数値の大きさを示しており、濃い紫から黄色に向かって値が上昇しています。
– 時間帯が8:00と16:00では高いスコアを示し、19:00でやや減少します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に見ると、特定の時間（16時）では特に低い値が観測されており、デイリーサイクル内での変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中と夕方にかけてスコアが上昇する傾向があり、夕方には若干低下する可能性を示しています。
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**:
– 時間帯によって活動や評価が変わっていることが示唆されます。特定の時間に向けてスコアがピークに達することから、ライフスタイルやワークパターンが影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客が活発になりやすい時間帯を利用して効果的なマーケティング戦略を練ることが考えられます。また、時間帯に応じたサービスの提供やリソース配分の最適化が可能となるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定の期間における各時間帯の活動や評価の変動を視覚的に示しており、細かいトレンドを分析するための基礎を提供しています。より詳細な解析には、さらなるデータが必要です。
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:
このヒートマップは、360日間における個人のWEI（たぶんウェルビーイングインデックスの略）の平均スコアを日付と時間帯で示しています。以下に視覚的な特徴についての解析を示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは非常に短い期間（4日間）を示していますが、時間帯ごとの変化が見られます。
– 時間とともにスコアが上昇したり下降したりするトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに色が異なる箇所（特に夜間の濃い紫色と昼間の黄色）は、極端なスコアを示しています。
– 7月1日の19時、7月2日の16時から19時の間に低いスコア（濃い紫色）が見られます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いはスコアの違いを示しています。色が明るければスコアが高く、暗ければ低くなります。
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を表しており、スコアがどの時間帯に高いか低いかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動を通じて、特定の時間帯が他に比べて高いか低いかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時から19時の時間帯に特に低いスコアが観測されています。一方、昼間には高いスコアが頻繁に観測されます。
– 明確な相関関係というより、曜日による違いも考慮する必要があるかもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々が夜間にストレスを感じやすいことや、昼間の活動がウェルビーイングに良い影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスへの示唆として、業務時間や休憩の取り方、夜間の活動についての心得などが考えられます。社会的には、この情報を用いてプログラムや政策を調整することも可能です。
この短期間のデータから、時間別の活動や習慣がWEIスコアに与える影響を解析するための手掛かりが得られます。
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:
1. **トレンド**
– 日付に沿って、時間帯別の社会WEI平均スコアが示されています。色の変化により、スコアの上昇や下降が視覚的にわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に暗い紫色と明るい黄色は、スコアが低いまたは高いことを示しています。これにより、特定の時間帯や日付で大きな変動があったことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のバリエーションが数値の違いを表しています。紫から黄色へのグラデーションで、高いスコアと低いスコアを直感的に識別できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには異なる時間帯（0時から19時まで）と日付があり、それがどう相互に作用しているかの視覚的な関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 鮮やかな色が隣接して現れることで、特定の時間帯または日付においてスコアの分布に特定のパターンがあることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が特定の日付や時間に異なる行動を取った可能性があります。例えば、週末や祝日が含まれている場合、それは社会的活動の増加または減少に関連する可能性があります。これにより、ビジネスのターゲティングやサポートの提供の時間帯や日付の最適化が考えられます。
ビジュアルから、特定の時間帯に対する注意や活動計画の調整が可能であることが示唆されています。
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は、さまざまなWEI項目間の関係性が示されています。それぞれについて詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには時系列トレンドそのものは示されませんが、相関関係を通じて各項目がどのように関連しているかを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は相関ヒートマップには直接現れませんが、特定の項目間に異常に低い相関がある場合、それが変動の可能性を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤は正の相関、青は負の相関を示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に強い正の相関（0.86）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も高い相関（0.79）を示し、これらの項目が関連して変動する可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 正の相関が強いペアとしては、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」（0.74）、逆に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は多くの項目と低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関が見られる項目は、政策や生活改善戦略の対象とする際に釣り合わせて改善を図ると効果的です。特に「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の関連性は、多様性や自由の向上が公正性にも影響を与える可能性を示唆しています。
– 負の相関を持つ項目（例えば「個人WEI（精神的ストレス）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」）には、改善のための注目が必要かもしれません。社会的ストレスを減らすことで教育機会が改善される可能性があります。
このヒートマップは、どの項目が他のどの項目と関連し合っているかを直感的に理解するための有用なツールであり、生活の質向上の指針となる情報を提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に横ばいの傾向だが、異なるWEIタイプごとに分布が異なります。
– 各WEIタイプで特有の特徴が見られ、特定のウェルビーイング側面がドメインごとに強調されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」には外れ値が見られ、データの中には極端なスコアが含まれていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の太い線は中央値を指しています。
– 箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示し、箱の長さが大きいほどデータのばらつきが大きいことを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフは特定の時系列データというよりもステータスの比較を示しているため、時間的変動関係は明確には読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」はデータのばらつきが小さく安定していて、「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」は非常に変動が大きいです。
– このことは心理的ストレスが比較的均一で、一方で社会的要素が多様である可能性を示唆します。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 人々は「心理的ストレス」が低いことを好む一方で、社会的自由や多様性を重視する傾向があります。
– 経済的要素に弱点が見られる際には、政策介入やソーシャルサポートを通じて改善が期待されます。
– 企業は、従業員の心理的健康に配慮し、より多様な社会を支援する活動を促進することで、市場競争力を増強できる可能性があります。
この分析を通じて、個人の幸福や社会のバランスを理解し、より持続可能な生活の質向上策を検討することが重要です。
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、生活カテゴリにおけるWEI（多分、ウェルビーイング指数の一種）構成要素の主成分分析（PCA）を視覚化したもので、360日間のデータを用いています。
1. **トレンド**:
– 主成分1と主成分2の両軸において特定のトレンドは見られません。それぞれのプロットがまばらに配置されていることから、明確な上昇や下降、周期性などは特定されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットは全体的にまばらに分散されていますが、著しい外れ値は見られません。プロットの位置は比較的均一に分散しており、急激な変動も確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはWEIの構成要素を異なる主成分空間で示しています。色は単一のため、異なるカテゴリやグループの示唆はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このPCAプロット自体は相対的な関係を示すものであり、時系列データの関係性はここでは直接的に判別しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1（寄与率: 0.72）がデータ分散に強く寄与しており、主成分2の寄与は比較的小さい（0.12）です。このことはデータが主成分1に沿って最も多くの情報を持っ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**:
– このPCAプロットから、WEI構成要素にはいくつかの異なる特性（データ構造）があることが分かります。特に、主成分1が最も情報を持っているため、生活における特定の要因がこの軸を動かしている可能性があります。
– ビジネスや政策立案において、主成分1に沿った要素を強化することが、全体的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性があります。社会的な施策を考える際には、この情報を活用して、最も影響を持つ要素に注力することが検討されるべきです。
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。