📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供された360日間のWEIスコアデータから、一部の日付を抽出して解析しました。以下に重要な傾向、異常、パターン、および隠れた意味を提示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIは比較的安定していますが、2025-07-01と2025-07-02は相対的に低い値を示し、2025-07-04にピークに達しています。この周期は短期間であるため、顕著な長期トレンドかどうかを見極めるには追加のデータが必要です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者は概ね増加傾向にありますが、個人WEI平均は比較的穏やかな上昇を示すのに対し、社会WEI平均はさらなる変動があります。
### 異常値
– **異常値について**: いくつかの日付で、急激な上昇または下降が見られる異常値が検出されました。特に2025-07-04の総合WEIと社会WEI平均が異常値として記録されています。このような変動は、新しい政策の開始や、社会的なイベント、あるいは外部からの経済的衝撃などが影響している可能性があります。
### STL分解：季節性・トレンド・残差
– **季節性**: データの範囲が短期間のため、季節性パターンは明確には現れていません。
– **長期トレンド**: 総合的な上昇傾向が見られ、特に社会的要因が主なドライバーと推測されます。
– **残差**: 一部の異常値が残差に現れ、予測しにくい突発的イベントが存在することを示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップからの洞察**: 社会関連項目同士（例えば、社会基盤・教育機会と共生・多様性・自由の保障など）が高い相関を示しています。これは、社会政策が包括的に実施された場合の影響を示唆します。
– **相対的に低い独立性**: 個人的な要因（例えば、心理的ストレスや経済的余裕）は、社会的要因ほど他の項目とは強く結びついていない可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の解釈**: ほとんどの項目で整数スコアに近い分布を持ち、大きなばらつきは見られません。外れ値は主に一部の社会事項で目立っています。
### PCAの分析結果
– **主要構成要素**: PC1の寄与率が非常に高く、74%を占めています。これは、データセット全体の変動の大部分が共通の主要因で説明可能であることを示します。PC2以降の寄与率は低く、追加の要因はデータの変動に大きな影響を与えていないと考えられます。
### 結論
提供されたデータは限られた期間をカバーしているため、特定の大きな傾向を確定するには不十分です。しかし、社会関連のスコアが全体の推移に大きく影響していることが示唆されています。異常値の多くは、短期的な社会的イベントや政策による影響を受けることが考えられます。政策立案では、社会的要因が主要なドライバーであることを考慮に入れ、個人の経済的および健康的な要素がどのように影響を及ぼすかを継続的にモニタリングすることが重要です。
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:
このグラフは、総合WEIスコアの時系列散布図を示しています。以下に視覚的な特徴と分析結果を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月初旬）に実績スコアが0.8近辺から始まり、急激に1.0に上昇しています。
– その後、予測値と実績は散らばりながら0.8以上を維持しているようです。
– 時間が経つにつれ、指数が分散していく様子が見られます。また、前年（緑のプロット）はやや高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見られる外れ値は、初期の低めのデータ点とその後の急激な上昇です。異常値として強調されています。
– 急激な変動としては、初期の上昇があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値を示し、外れ値として囲まれています。
– 緑は前年のデータで比較目的です。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は紫、青、ピンクの線で表され、それぞれの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値との間には、一部一致していない時期がありますが、全体的に初期データと前年との比較において、安定性と予測精度が異なることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に中央から上方に集中しています。
– 各予測モデルによるスコアの分布には差があり、予測の不確実性を反映しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**:
– 初期の急上昇とその後の安定化は、何らかの効果的な施策やイベントがあった可能性を連想させます。
– 高いスコアを維持するための戦略が成功しているように見えますが、予測モデルのばらつきは不確実な要素がまだ存在することを示唆しています。
**ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期の改善策や施策が成功したことを示唆しており、この戦略を持続することで一定の成果を見込めるでしょう。
– ただし、予測値にばらつきがあるため、さらなるデータ収集やモデルの改善が必要です。これにより、より精度の高い予測と安定したスコアの維持が可能になるでしょう。
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:
以下は、このグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、2025年7月の時点でいくつかのデータポイントがあります。その後、すぐにギャップがあり、2026年に前年度のデータ（薄緑のプロット）が見られます。
– 一部の予測方法（ランダムフォレスト回帰）は、実績データの初期点から急上昇し、その後一貫した高い水準を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの中に異常値（黒い円で囲まれたプロット）があり、これが特に注意すべきデータポイントとして認識されています。
– 予測線の一部（紫色のランダムフォレスト回帰）は、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 実績データは青で示され、実際に観測されたデータを表します。
– 予測（赤いバツで示されたプロット）と異常値（黒い円で囲まれたプロット）が明確に識別されています。
– 前年度のデータは薄緑色で示され、過去の傾向として参考になっています。
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に直接的な関係は示されていませんが、予測モデルが実績データの初期部分を基に行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– グラフの左右に明確な相関が視覚的に確認できません。それぞれが異なるモデルや時点を示しているため、単純な比較は難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– 実績データと予測データの間の大きなギャップから、不確実性が高い分野であることを示唆するかもしれません。
– 異常値の存在は、データの信頼性やモデルの改善の必要性を示しています。
– このようなデータは、将来の計画や戦略を立てる際に、リスクの評価や調整を検討する際に重要な要素として扱われる可能性があります。予測の精度と実績の乖離を分析することで、モデルの改善を図ることができるでしょう。
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**
– グラフの初期段階では「実績AI」の数値が高く、その後の期間には「前年（比較AI）」のデータが明示されています。これらは高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績AI」に伴う高いスコアが目立ち、これが「異常値」として表示されている可能性があります。
– 予測の幅に対して実際のデータが多く含まれていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績AI」は実際のデータを示し、青いプロットで表されています。
– 「異常値」は特異なデータ点に対し注目が必要な要素で、黒い円で示されています。
– 「前年（比較AI）」は前年のデータを示し、緑で表示されています。
– 複数の予測手法（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、これによって予測されるスコアは様々な色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「前年（比較AI）」のデータが過去と現在の状況を比較しています。しかし、これには大きな変動や違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のところ、特定の相関関係や明確な相違点が現れていないため、理解にはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高い「WEIスコア」は、生活の質が高い状態を示していますが、その後の動きは明確ではありません。
– 社会全体の安定性や生活水準が一時的に高まっている可能性がありますが、持続可能性については注意深く観察する必要があります。
– 予測モデルが示す異なる結果は、将来の動きが予測困難であることを示しており、データ収集や分析への重要性を示唆しています。
このグラフは、現在の状況の把握と将来の動向を予測する上での参考になりますが、さらなるデータの収集と分析が重要です。
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:
グラフの分析に基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 現在の散布図では、大きな全体的なトレンドは見られません。プロットは2つの異なる時点で集中的に存在し、期間全体の詳細な変動は捉えられていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日付近のデータポイントに外れ値があることがわかります。これが何か異常なイベントや特別な事情を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示しており、赤い×やほかの線が異なる予測手法を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、過去の実績との比較が試みられています。
– 紫、ピンク、グレーの線はそれぞれ異なる回帰手法による予測値を示し、各モデルの予測傾向を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が重なる時点の情報が不足しているため、具体的な関係性や相関について明確な結論は出せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータポイントの密度が十分でないため、詳細な分布特徴の分析には限界があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 人々が直感的に感じ取るのは、時間の経過に伴う経済的余裕の不確実性や、予測の精度に対する疑問かもしれません。
– 経済的余裕の安定性は生活の質に直結するため、予測精度の向上が求められるでしょう。
7. **ビジネスや社会への影響**:
– ビジネスでは、不確実な経済状況に基づく戦略的意思決定が求められる可能性があります。
– 経済余裕が改善されることで、消費行動や投資への心理的影響が増すかもしれません。
このグラフは、さらなるデータポイントが追加されることで、より深い分析が可能となる期待があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間でまとまっており、最初の期間ではWEIスコアは約0.8〜1.0で推移。
– その後、長い空白期間を経て、最近のデータが再び同様の範囲で示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データで、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が示され、わずかな変動がある。
– 明確な外れ値は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ。
– 紫と灰色の線はそれぞれ違う手法の予測。
– 緑のプロットは前年データ。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年中での様々な予測モデルは一致した範囲で推移。
– 最近のデータも過去と同じ範囲内にある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは比較的一貫しており、大きな偏差は見られない。
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**:
– 時系列の明確な切れ目があり、安定した期間と不確定な期間が分かれる印象を与える。
– 定常的な健康状態の維持が見られるが、長期間のデータ欠落があることからライフイベントや不測の事態があった可能性。
– ビジネスや健康管理において、長期間のデータ収集とその分析が重要であり、突然の変化に対する備えが必要とされる。
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:
このグラフを分析し、以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間を表示していますが、データは極端に初期と終わりに集中しています。
– 初期にはデータポイントが高めであり、その後データが減少しますが、最終的な時期では再び増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の黒い円は外れ値を示しており、WEIスコアが異常に高いことを指しています。
– そのため、特定の時期に著しいストレス増加があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、高い場所での密度が増えています。
– 線が引かれており、様々な予測アルゴリズムの違いを示しています。これにより異なるモデルが異なる予測を生成することが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測が並置されている部分があり、予測誤差やモデルの適合度を検討するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布**:
– 初期の高い実績値に対し、予測はやや異なる数値を提供しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 初期に大きなストレスが一時的に上昇し、その後減少、再び増加することで、個人のストレスが環境やイベントに強く影響される可能性を示しています。
– ビジネスや社会においては、こうしたストレスの変動が生産性や健康に影響する可能性があるため、予測と実際のデータの整合性を高めることが重要になります。
このグラフから見えるのは、個人のストレスレベルが季節的な要因や特定の出来事によって変動する可能性があることと、その予測の精度改善が必要であるということでしょう。
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
この時系列散布図では、初めに「実績」として青色のプロットが見られ、その後に「予測（AI）」が複数のモデルで示されています。初期の実績値は安定していますが、予測値は緩やかな上昇を示しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰では急激な上昇が予測されているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
初期部分では、WEIスコアがやや低く、そこに異常値が示されています。異常値はこの期間の他のデータポイントより低く、おそらく何らかの要因で通常の範囲外に達したと考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **青色のプロット**：実績値を表しており、初期段階の実績が安定していることを示しています。
– **緑色のプロット**：前年比を示しており、予測の検証に使われる基準です。
– **ピンクと紫のライン**：ランダムフォレスト回帰と決定木回帰を使った予測で、これらは比較的高めのWEIスコアを持つ未来を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
実績データは基盤として使用され、AIベースの予測がその上に展開されています。異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間で差異がありますが、全体的に上昇トレンドです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績と予測データの一致度が高くなるため、モデルの信頼性がある程度保証されています。異常値を除いた他のデータポイントは、予測が精度良く行われる基盤となっています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **感じること**：初期の安定した実績を超え、上昇トレンドが続くと予測されるため、個人の自由度と自治が強くなる印象を与えます。
– **ビジネスや社会への影響**：この予測が現実となれば、生活の質や個人の選択肢が増える可能性が示唆されています。マーケットにおいても、より柔軟な働き方やライフスタイルに対する需要が増えるかもしれません。
このグラフによって、個人の自由と自治が時間の経過と共にどう変化していくかを可視化できます。このような情報は、政策立案やビジネス戦略の策定において役立つでしょう。
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:
このグラフは、生活カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）のスコアの推移を360日間追跡したものです。以下のポイントで分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青点）は0.5から0.6の間に位置しており、比較的安定しています。
– 予測データ（紫、青、ピンクの線）は、初期に急上昇し、その後高いスコアの状態で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、いくつかの異常値（黒縁の円）が見られます。それにより分析上、重要な洞察を得られる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績、紫とピンクの線は予測を示しています。
– 緑の点は前年と比較しており、これがどのように実績と比較されるかが重要です。
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）は同様の高い重要度を持ち、実績と予測の間で一致する部分が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間には高い正の相関があると考えられます。
– 初期の異常値は、予測モデル内で特に考慮されている様子はありません。
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**:
– WEIスコアが高く安定していることから、公平性と公正さが短期的に改善される可能性があると直感的に感じられます。
– しかし、異常値の存在は不安定要素を示す可能性があり、社会的な公平性が完全には確保されていないことを示しています。
– ビジネスにおいて、初期の不安定さが課題として認識され、対応が必要かもしれません。
このグラフは、公平性と公正さの評価における現状と、今後の課題設定に役立ちます。データの分析により、より具体的な政策提言や改善策を生み出すことができるでしょう。
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:
この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**:
– データポイントの間隔が大きく、不定期に集団で表示されているように見えます。特定の周期性は確認できず、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 前半の期間に比べ、後半（2026年）のデータは僅かですが、上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い「実績」については、3つのデータポイントはほぼ同じスコアで安定しています。
– 「異常値」として認識されている値は、青の実績データに対応していますが、大きな逸脱ではなく、ある程度の予測範囲内と見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」、黒い丸が「異常値」、紫や緑の線が「予測」を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてで、次の期間の予測が行われていますが、予測間の大きな差異は示されていません。
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視覚的な差は小さく、予測モデルは実績に対して一貫した結果を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分は0.8～0.9の範囲に収まっており、スコアの変動幅も小さいです。
– 予測の不確かさ範囲も狭く、データは比較的安定していると判断できます。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアは一定の安定を示しており、社会の持続可能性と自治性は高い安定的な状態であると推測されます。
– これにより、政策立案者や意思決定者は、さらなる改善のための重点地域を再考できるでしょう。特に、現状の持続可能性を維持しつつ、どこを強化する必要があるかの焦点を定める助けになるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の方で実績データ（青いプロット）は高いスコア（約0.8から1.0）で推移しています。その後、大きく間が空いた後、新しいデータポイント（緑色）が現れ、少し低いスコア（0.7近辺）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸で囲まれた点）が初期のデータセットで見られますが、それが具体的な要因かどうかはバックグラウンドデータ次第です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年と比較するためのデータです。
– 予測データは赤い「×」のマークで、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）の結果が表示されています。
4. **関係性**:
– 実績データと予測データの間には多少の乖離がありますが、全体的なトレンドとしては、安定した範囲に収まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと後のデータの間に大きな間があることから、データ収集にタイムラグがあるかもしれません。
6. **直感的な感じやビジネス/社会への影響**:
– 初期の高いスコアに対して、最近の低めのスコアは、社会基盤や教育機会において何らかの変化があった可能性を示唆します。
– このような変動は政策の変化やリソースの配分が原因かもしれず、長期的な対応が必要です。
全体として、このデータは特定の予測モデルの正確さを評価するためのものであり、社会基盤と教育への影響を理解するために深掘りする余地があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月から2026年7月までの期間をカバーしています。青色の実績データは開始時に急激に上昇し、その後は大きな変動はないようです。
– 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、初期に示される実績データの変動をモデル化し、その後は横ばいの推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が観察され、異常値としてマークされています。これにより、初期データは不安定である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、いくつかの点は黒い円で囲まれて異常値として強調されています。
– 紫、青、ピンクの線は、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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは初期データの変動を考慮しており、モデル間で大きな違いは見受けられません。すべてのモデルは、その後の期間で安定的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に特異的な変動を示しますが、予測モデル間で大きな乖離はなく、各モデルの予測は類似しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のデータの大きな変動は、社会的な指標が不安定な期間だった可能性を示唆します。
– 予測がその後安定していることは、対策が効果的であった可能性を示しており、それが社会の安定や多様性の確立に寄与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は、初期の不安定な期間に着目し、将来のリスク管理や計画に活かすことが重要です。
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:
以下の視点で、この生活カテゴリーの総合WEI時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 16時は最も低いスコアを示しており、日にちが進むにつれて少しずつ上昇しているように見えます。
– 一方、8時のスコアは全体的に高く、安定しているようです。
– トレンドとしては、時間帯によってスコアが分かれ、日によるスコアの変動は限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のスコアが特に低く、他の時間帯と比べて際立っています。この値の低さが外れ値と捉えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示し、紫は低、黄色は高を表しています。
– 朝8時の時間帯は高いスコアを示しており、活発な時間帯と捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と19時の時間帯は比較的安定しており、スコアが高めですが、16時は異なるパターンを示しています。
– 長期間で見た場合、スコアの変動は少なく、日による大きな変動は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯間での相関は低いと考えられますが、一部の日では類似のパターンを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々の活動や生産性が時間帯に強く依存している可能性があります。
– 8時が高いスコアを持ち続けていることは、朝の労働や学習の効率が高いことを示唆しています。
– 16時の低いスコアは昼食後のエネルギーレベルの低下や休憩が一般的であることを示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、効率的なタスクスケジューリングのために、時間帯ごとのパフォーマンスの違いを考慮することが重要です。
このヒートマップは、生活や仕事の時間帯におけるパターンを視覚的に理解し、それに基づいて戦略を立てるのに役立ちます。
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:
ヒートマップは、時間帯ごとの個人WEI平均スコアを示しています。以下、与えられた条件に基づいて分析します。
1. トレンド:
– 上部の時間帯（8時）のスコアは、7月1日から4日にかけて増加していることが確認できます。
– 下部の時間帯（19時）では、7月1日に比べて7月2日にスコアが減少し、その後大きく上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 19時の時間帯で、7月2日は明らかに他の日と比べて低いスコアを示しており、これは外れ値として注目されるべきです。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 色の変化がスコアの変動を示しており、明るい色（黄色）はより高いスコアを、暗い色（紫色）は低いスコアを表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 一定の時間帯間でのスコアの変動が、日付によって異なるパターンを示しています。例えば、8時のスコアは日を追うごとに増加する傾向にあるが、全体としての関連性は明確ではありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯でのスコアの変動が、他の時間帯と直接的な相関を示すというよりは、個別に変動していることが示唆されます。
6. 直感的なインサイトと影響:
– 人々が一日の中で異なる時間帯に異なる行動パターンを持っている可能性を示し、例えば、業務時間中（8時や16時）に集中力や効率が増加するパターンが認められます。
– ビジネスの視点からは、特定の時間帯における効率性や満足度を向上させるための施策を考慮する際に、このデータは有用です。特に外れ値が発生した日時や時間帯に注目することで問題解決の糸口が得られるかもしれません。
このグラフから見られる情報を基に、実際の業務や生活設計にどのように取り込むかについて考えると、より効率的な時間利用の最適化が図れそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、一定の時間帯（例えば16時と19時）の間で値が変動していることがわかります。特に、19時の7月1日から2日、そして16時の7月3日に顕著な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の7月2日には非常に低い値（紫色）が観測されており、これは他の時間帯と比べて異常に低いため、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しており、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。19時にかけてスコアが全般的に上昇している傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同日の異なる時間帯で色のバリエーションがあることから、時間帯ごとに異なるパターンがあることが示されています。特に、16時台では日を追うごとにスコアが変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化（青から緑、黄）が示すように、スコアは時間や日を追うごとに増加または減少する傾向があり、局所的な最大値や最小値を形成しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的に感じる可能性のあることとして、夕方のスコアの上昇は社会活動や経済活動の活発化を反映している可能性があります。また、予期せぬ低値はどこかの社会的または経済的な問題を示している可能性があり、関係者はその原因を調査する必要があります。
このヒートマップから得られる洞察は、社会の活動パターンやその変化を理解するための有益な情報源となります。特にビジネスや政策立案者にとって、これらのパターンは意思決定のプロセスをサポートする重要なデータとなるでしょう。
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、生活カテゴリーにおける各WEI（Wellness and Engagement Index）項目の相関を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではありませんが、各項目間の相関が周期的な変動を捉えている可能性があります。特に高い相関が安定していれば、関連の強さが持続していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関は-1から1の範囲で表されます。このヒートマップでは、極端に低い相関（青系）が見られる部分は少なく、全体的に正の相関が中心です。特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が他の項目に比べてやや一貫して高いです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤系が強い正の相関、青系が負の相関、白が無相関を示します。
– 例えば「個人WEI（健康状態）」と他の項目は相対的に多くの白または薄い色が見られ、相関が弱めです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」は他の多くの項目と強い正の相関があり、特に「個人WEI平均」や「社会WEI（公正性・公正さ）」と高い相関が見られます。これらの指標が共に変動している可能性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、個人も社会も、公益性と関連する項目が高い相関を持っていることから、生活の質の向上が個々の幸福感と社会的指標双方に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、個別の幸福や社会的な公平が生活の質に大きく影響を与えていると理解することができます。ビジネスや社会において、政策や施策を考える際には、これらの指標を包括的に向上させることが重要です。
この分析は、個人と社会の幸福度や生活の質に関連する異なる要素がどのように相互作用しているかを理解する手助けとなり、より持続可能で幸福な社会づくりへの示唆を与えます。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアは比較的安定しており、特定の上昇や下降トレンドは見られません。箱ひげ図の範囲もほぼ一定であり、長期間にわたり大きな変動がないことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では複数の外れ値が表示されています。これら外れ値は、特定の短期間で異常な出来事や個別の状況が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の各成分（箱、ひげ、中央の線など）は、データの分布状況を表します。箱の大きさはデータのばらつき（四分位範囲）を示し、中央の線は中央値を示します。
– カテゴリごとに箱の範囲が異なり、個人や社会における異なる側面でのバラつきが理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体が直接示されていないため、箱ひげ図からは相互関係を直接判断することは困難ですが、全体的な分布関係や外れ値の位置から異なるカテゴリ間のストレスや公平性に関する関係性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべてのカテゴリがスコア0.6以上であることから、生活全般において比較的高い満足度が示されます。
– 「個人WEI（経済活動）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は中央値が高く、他のカテゴリに比べて良好な状態を維持している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的に高いスコアが示される一方で、外れ値の存在は個別に対応が必要な問題が存在することを示唆します。
– 特に「心理的ストレス」や「公平性」のカテゴリでの外れ値は、個人の幸福度や社会的公平性に影響を及ぼす可能性があります。これらの分野での改善が求められるかもしれません。
– ビジネスにおけるリソース配分や政策立案において、外れ値が示す課題解決のために注力することが重要と考えられます。
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:
このグラフは、WEI構成要素の主成分分析（PCA）を表しています。以下に、グラフが示す視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには時間軸がないため、標準的なトレンド（上昇、下降、周期性）は確認できません。ただし、データポイントの分布から、特定のパターンを識別することが可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに目立つ外れ値や極端な変動は見られませんが、全体の分布から見て散在する点がいくつかあることが観察できます。特に第1主成分の0.3付近に位置している点が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はWEI（生活指数）の個別の構成要素を意味しており、PCAによって主要な軸にプロットされたものです。第1主成分（横軸）は変動の74%を説明し、第2主成分（縦軸）は11%を説明しています。つまり、第1主成分がデータの大部分のばらつきを説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントの間の関係は直接的には見られませんが、ほとんどの点が第1主成分に沿って広がっているため、これが主要な変動要因であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が第1主成分に沿って広がっているため、第1主成分に強い相関があることを示しています。第2主成分の影響は比較的小さいことがわかります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に理解するところでは、この分析によって、ウェルビーイングや生活に関連する要因の中で、最も影響力のある要素を特定することができます。ビジネスや政策決定者にとっては、どの要素が効果的に生活水準を向上させるかを理解するのに役立ちます。
この分析を通じて、どの要因に焦点を当てるべきか、優先的な対策やリソース配分の決定に活用される可能性が高いです。
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。
