📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下にまとめます。
### 時系列推移
総合的に見ると、2025年7月1日から7月4日にかけて、**総合WEI**スコアには短期間での比較的大きな変動があります。初日に0.6625から開始し、7月4日には0.84に達するなど、一時的な上昇後にまた下降するという変動が見られます。**個人WEI平均**と**社会WEI平均**の推移も顕著で、特に個人WEI平均は0.6375から0.78に上昇した後に若干下がる動きが見られます。社会WEI平均も同様に高低差が大きいです。
### 異常値
指定された異常値には、いくつかのWEI指標が含まれています。特に重要な異常値は以下の通りです：
– 2025年7月1日の**総合WEI**0.6625と、7月4日の0.84。
– 2025年7月2日の**個人健康状態**0.70と捉えていますが、文脈からこの低めのスコアが他の日に比べて低いため、何かしらの健康関連のイベント（例えば公共の健康問題や、気候異常が発生した可能性）による可能性がある。
– 2025年7月4日の**社会WEI平均**で0.90を記録している点も特筆します。
これらの異常値は、社会的または個人レベルでの具体的なイベントや政策変更による影響を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
当該データセットの期間が限られているため、季節性の判断は難しいですが、短期間内でのトレンドとしては上昇する傾向が語彙され、その後、逆転の兆しがあります。外的な要因による突発的な変動が短期トレンドに影響を及ぼしている可能性が高いです。
### 項目間の相関
相関ヒートマップから、強い正の相関が以下のペアーで読まれる可能性があります：
– **経済的余裕**と**健康状態**は相関が高い。これは、経済的安定が健康に及ぼす直接・間接的な因果関係を示唆している。
– **社会公平性と持続可能性**の間にも高い相関が見られ、これは社会的公正が持続可能な社会実現の鍵であることを表してます。
### データ分布
箱ひげ図から、**個人心理的ストレス**や**共生・多様性**においてスコアのばらつきが大きく、その他の指標に比べて変動が激しいという意味で読まれるかもしれません。一方で、**経済的余裕**や**健康状態**は比較的均一で、安定した状態を保っています。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素PC1が0.74の寄与率を持ちます。これは、データ全体の大多数の変動が主に一つの大きな要因（例えば、経済環境）によって支配されていることを示唆しています。
### 結論
総じて、この30日間のWEIデータは、短期間での政策変更や外的要因による影響を強く受けていると推察されます。上記の異常値やトレンドから、政策改善や外的環境の変化が迅速に反映されやすい環境であることが読み取れます。今後、より持続的な改善を目指すためには、特に個人の健康状態や心理的ストレスに関する取り組みが必要です。また、指標間の相関関係を活用して、経済的・社会的要因を総合的に改善していくことが重要です。
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:
以下のグラフ分析に基づいた洞察をご提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントはやや変動がありますが、その後、予測されたデータは安定しています。ランダムフォレスト回帰に基づく予測線が特に直線的で、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期において、いくつかの実績データポイントが異常値として示されていますが、全体的には大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実予定データを示しており、予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法を比較して、ランダムフォレスト回帰がデータの安定性を強調している一方で、他のモデルとの間に大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルの間で大きな逸脱はなく、モデルの予測が実績と整合しています。外れ値のいくつかは予測範囲から外れていることがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績データが揺れているため、正確な傾向を把握するにはさらなるデータが必要です。しかし、予測モデルが安定した見通しを提供していることから、関連するプロジェクトや意思決定に安心感を与えることができます。
– ビジネスや社会への影響としては、データの安定性が求められる状況において、予測の信頼性が支持される可能性があります。
このグラフを通じて、予測の信頼性と安定性に関する確信が得られる一方で、初期データの変動をどのように解釈するかが重要です。
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:
グラフは個人のWEIスコアの30日間の推移を示し、視覚的な特徴に基づいて以下の洞察を提供できます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月の初旬にかけて変動しつつ、やや上昇傾向が見られます。7月5日以降は数値の更新がなく、また未来の予測もされています。
– ランダムフォレスト回帰を使用した予測では、スコアが7月5日以降からわずかに上昇し、その後は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のデータポイントが異常値（黒い円で囲まれた点）として認識されています。これにより一部のデータが他のデータと比較して異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い点は未来の予測を示しています。
– 長方形のグレー領域は予測の不確かさを表し、その範囲内での変動が予想されます。
4. **データの関係性**:
– 各予測手法（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はさまざまなアプローチでスコアを予測しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が現状から適用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータであるため、明確な周期性や長期的な傾向の分析は困難ですが、予測手法によりそれぞれ異なる未来像が描かれています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間の直感としては、初旬の変動が終了した後の予測に不確定性の幅が見られることから、生活習慣やビジネスの安定性を評価するのが難しい印象です。
– ビジネスや社会への影響としては、スコアの上昇予測にもとづいた資源配分や戦略の再考が必要となるかもしれません。
このデータからは、初期段階の実データを元にした短期的な未来予測の価値を評価するという課題があります。予測の不確かさを考慮しつつ、適切な意思決定を行うことが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は、初期において横ばいもしくは若干の変動が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、約0.8から1.0に向かって最初に上昇し、その後は1.0付近で横ばいになっています。他の予測（線形回帰と決定木回帰）はフラットな水平線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色プロットの中に黒い丸で囲まれたデータポイントがありますが、これは外れ値を示しています。この期間には、予測と実績の間に著しい乖離があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測値を示しており、ピンクのラインは決定木回帰、薄緑のラインは線形回帰です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、非常に狭い範囲となっており、信頼性が高い予測と考えられます。
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によるデータが比較されており、ランダムフォレストによる予測が最も実績に近い挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に一般的な一貫性があるが、外れ値や急激な変動時の乖離が一部で観察されています。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**
– ランダムフォレストモデルは、予測精度が高いことを示唆しています。
– 外れ値があることから、予期しない社会的要因や急激な変動に対応できる戦略が求められるかもしれません。
– 全体として、予測精度の高いモデルを活用することで、社会的な意思決定や政策の策定に役立つ可能性があります。特に予測が横ばい傾向を示していることから、安定した社会状況が期待されます。
このような洞察は、モデル選択や予測戦略の最適化に役立ちます。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアを30日間にわたり時系列で示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は初めの数日間は横ばいです。しかし、途中で急激な下降とその後の上昇がありますが、その後また横ばいになります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は徐々に上昇した後、横ばいになっています。この予測は実績を上回っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点の中に、1つの異常値（黒い丸）があり、通常の範囲から離れた動きが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、青い数値間で一貫性があります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異常値の存在を含意しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に差が見られ、特に予測は一貫して上方向に偏っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値内の初期値に一部異常値がありますが、それ以外は比較的安定して推移しています。
– 予測値は直線的かつ一貫して実績値を上回っているため、過大予測の可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフを見た場合、予測が楽観的すぎると感じる可能性があります。特に、実績値の急激な変動に対して予測値が安定しすぎているため、現実的な状況を反映していないと受け取るかもしれません。
– 経済的余裕の評価であるため、過大評価が続くと、事業戦略や政策決定においてリスクを伴う可能性があります。
– 突然の変動や異常なデータポイントは、さらなる分析や原因調査が必要です。
この分析を基に、予測モデルの精度を向上させるためのデータ確認や異常検出の効果的なアルゴリズムが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は2025年7月1日から5日まで比較的安定しています。
– 線形回帰予測と決定木回帰予測は一定ですが、ランダムフォレスト回帰予測は途中で軽度の上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬のデータにはいくつかの外れ値が見られます（黒い丸で囲まれた点）。
– その他の期間では特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示します。
– xマークは予測されたスコアです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 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）の結果が含まれています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離はありませんが、予測の不確かさが示されている期間では多少の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは全体的に一致しており、予測モデルは実際のデータに沿う形で動作しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点では、健康状態は短期的には安定していると感じられます。
– モデル間で予測の不確かさがあるものの、主要なトレンドは変わらないため、健康状態は信頼性を持って評価できると考えられます。
– この安定性は健康関連ビジネスにおいて安心感を与え、予測モデルの有効性を確認する上で役立つでしょう。
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**
– 実績データ（青い点）は最初の数日間で変動していますが、全体としては横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（ライン）は、線形回帰と決定木回帰では横ばいですが、ランダムフォレスト回帰では上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はオーバーレイとして表示されていますが、特に目立った急激な変動は実績データには見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 線や範囲（グレー）は予測とその不確かさを表しています。ランダムフォレスト回帰の予測は高めになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法の間に大きな違いがあり、それぞれの手法が異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが期間の早い段階に集中しているため、分布は偏っています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– 実績データが安定しているため、心理的ストレスは比較的軽微であると感じられます。
– 予測が多様なため、今後のトレンドを予測・対応するためには複数の手法を併用し、特定の傾向に依存しない方が良いでしょう。
– WEIスコアの管理は、社員のメンタルヘルスを維持するために重要であり、予測モデルの改良が改善策の一つになるでしょう。
このグラフは、心理的ストレスが最近安定しているか、やや増加する可能性があることを示唆しており、適切な対応が望まれます。
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
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 見える範囲の短期間で、スコアはおおよそ0.5から0.7の間で一定しており、大きな変動はありません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 全ての予測モデルは、今後もスコアが変化しないと見込んでいますが、その値は異なります。線形回帰と決定木回帰は0.6付近、ランダムフォレスト回帰はより高く1.0に近い値を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として示されたデータポイントが2つあり、これは予測範囲の外に出ていることを意味します。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**: 実際の観測データ。
– **予測（赤）**: 今後の予測データ（1点のみ）。
– **異常値（黒い円）**: 規定された範囲外で特定の注目が必要なデータポイント。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 予測の不確かさを示し、観測されたデータのバリエーションを考慮に入れています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）は異なる結果を示しています。特にランダムフォレスト回帰のみが大幅な上昇を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲に分布しており、一部のデータポイントが外れ値として浮き出ています。モデルの予測や実績からの大きな乖離が見られます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 現状のスコアは、自由度や自治において一定の水準を維持しているように見えるが、モデルの予測には異なる見解があり、注意深い分析が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の上昇予測が正当であれば、今後ビジネスチャンスの増加や個人の自由度の拡大につながる可能性があります。逆に他モデルも考慮すると、あまり変動しない状況が続くかもしれません。
このグラフは、予測モデルの選択が大きな影響を持つことを示しており、各モデルの特徴や背景を深く理解する必要があります。
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、生活カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）を30日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は初期に集中していますが、期間全体を通じた具体的なトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は初期に上昇し、その後横ばいです。
– 線形回帰（ティールの線）と決定木回帰（薄紫の線）は一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値が存在し、その部分が強調されています。
– 初期の予測には急激な変動が見られ、以降は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実績値を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、初期のデータ範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 予測手法ごとの異なる予測パターンが見て取れますが、後半はすべての予測が収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データが不安定である一方、予測データはそうした変動を吸収し、安定した予測を提供しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 初期の実績データにおける変動は、潜在的に不確実な要素や予測困難なイベントの存在を示唆しています。
– 予測モデルは後半で安定した公平性・公正さを示していますが、実際の実績とどう整合するかが重要です。
– 社会やビジネスにおいては、変動の原因を特定し、安定した公平性を追求することが重要であるといえるでしょう。
この分析から、実績の変動を理解し、予測の正確性を高めることが、社会的な公平性の向上に貢献する可能性があります。
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:
以下の分析結果を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、短期間で多少の変動が見られますが、おおむね安定した横ばいの状態です。
– 予測（線）は、わずかに下降するトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の実績データは、多少のばらつきがありますが、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 異常値としてマークされたデータポイントは、通常の範囲外である可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点: 実績データを示しており、観測されたWEIスコアの実際の値を表しています。
– 灰色の領域: 予測の不確かさを示し、これが予測モデルの信頼区間となっています。
– 線（さまざまな色）: 予測モデルによるWEIスコアの推移を示しています。異なる回帰モデルによる予測が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには微妙な差異があります。予測は多少の下降を示しているが、実績はまだその傾向を反映していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の初期段階でのデータのばらつきは、予測の不確かさを確認するのには重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、WEIスコアがほぼ安定しているが、将来的にはやや下降する可能性があるということです。
– 社会やビジネスへの影響としては、持続可能性と自治性の向上に向けた取り組みが必要であることを示唆しています。スコアの維持または向上が目指されるべきです。
このデータとグラフは、持続可能性に対する具体的な行動や政策を検討するための基礎情報として役立ちます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、7月1日から7月5日の間で比較的一定の範囲で安定しています。
– 予測値（線）には異なるモデルが使用されており、ランダムフォレスト回帰を使用した予測が上昇するトレンドを示し、他のモデルは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が大きなサークルで強調されていますが、実績値には特に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 大きなサークルは異常値を示しています。
– 座標範囲の灰色部分は、予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なるトレンドが示されています。特に線形回帰は一定、ランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はある範囲内に密集しており、時間とともに大きな変化は見られません。
6. **直感的な印象と影響**
– 現状維持の傾向が強く、予測モデルによる将来的な改善が期待されます。教育機会や社会基盤が現状を維持またはわずかに改善する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会に対しては、急激な変動がないため、安定した計画が立てられると考えられます。
このグラフからは、現状の安定性と、将来への穏やかな期待感が読み取れます。分析と計画のために、異なる予測モデルを活用することが有効です。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初期において変動があり、若干の下降傾向を示しています。その後、データは提供されていません。
– 複数の予測線（紫色、緑色、水色）は横ばいで、安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、一つのデータポイントが異常値として示されています。これが特異点として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のスコアを示しており、灰色の範囲はその不確かさを示しています。
– 紫の予測線（水色と緑色も含む）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間に大きな差はなく、すべてが横ばいに推移しています。これにより、共生・多様性・自由の保障に関するスコアが短期的に安定していると予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に散らばっていますが、その後の予測は全モデルが同様の水平トレンドを示しています。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このグラフからは、共生・多様性・自由の保障に関する状況が短期間で大きな変動を示さないことが予測されます。これにより、政策決定者やビジネスリーダーにとっては、現在のアプローチが短期的には効果的であるという安定的な見通しが得られるかもしれません。ただし、一部の異常値に注目し、背景要因の分析が求められる可能性もあります。
全体的に、このグラフは社会的な安定を示唆しており、特定のイベントや政策の影響を受けにくいことを示しています。ただし、詳細な分析にはさらなるデータが必要です。
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:
以下は、このヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとして、時間とともに色が暗い青から明るい黄色へと変化していることが分かります。これは、7月1日から4日にかけて総合WEIスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月2日の16時台が非常にダークで、他の日や時間帯よりも低いスコアを示しています。ここが外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大小を表しており、濃い色（青・紫）は低いスコア、明るい色（黄）は高いスコアを示しています。スコアの変動を視覚的に把握するため、時間帯ごとのパターンを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日を追うごとに昼間の時間帯（特に8～19時）が全体としてスコアの上昇を示しているようです。このことは、日中の活動が活発化している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は日中の特定の時間帯で周期的な上昇を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的には、このようなスコアの上昇は生活の質の向上や経済活動の活発化を示すことが多いです。社会活動の増加や、経済状態の改善が反映されているかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に集中している行動パターンがあるため、このデータを基に広告やマーケティング活動を最適化する機会が考えられます。
この分析が、ビジネス戦略や社会研究に役立つヒントを提供できることを期待します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 日にちの経過に伴い、深い紫色から黄色へと色が変化しており、これは時間帯に沿って個人WEIスコアが上昇していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 1日目の夕方（16時）から夜（19時）にかけてスコアが大きく上昇する様子が見られ、これは急激な変動を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの値を表しています。色が濃いほどスコアが低く、明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、時間による変化を可視化しています。
4. **時系列データの関係性**
– 異なる日付での時間帯ごとのスコアを示しており、各日において時間帯でのスコア変動を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべての時間帯においてスコアが一様に変動しているわけではなく、特定の時間帯（午後～夜間）でスコアが高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な印象と影響**
– 時間帯による生活パターンがこのスコアに強く影響している兆候があり、夜間に活動的になる生活習慣が考えられます。
– ビジネスにおいては、顧客が活動的になる夕方から夜間にかけてサービスやプロモーションを集中させることで効果的な結果が得られる可能性があります。
– 社会的には、このパターンからライフスタイルのトレンドや人々の活動時間が見て取れ、夜間の活動が増加している兆候が伺えます。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、期間の進行に伴い平均スコアが全体的に上昇する傾向が見受けられます。開始時（2025-07-01）の濃い青色から、終了時（2025-07-04）の明るい黄色に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時に非常に濃い紫色が現れ、この時間帯のスコアが極端に低いことを示しています。これは外れ値として考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のディープパープルからイエローへの範囲は、低いスコアから高いスコアを示しています。
– 時間帯毎の状況を一目で把握しやすくしており、どの時間帯がスコアが高いかを視覚的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのデータが視覚化されていますが、特定の周期性は見られません。ただし、日中よりも夜間にスコアの変動があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別にスコアに違いがあることから、何らかの活動やイベントが影響している可能性があります。特に、19時以降にスコアに上昇があります。
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**:
– 高いスコアが示す日や時間帯は、社会活動が活発だった日（例えば休日やイベント）である可能性があります。
– ビジネスにおいて、このようなヒートマップは、マーケティング・キャンペーンのタイミングを考える上で役立つでしょう。高スコアの時間帯に注目することで、より効果的なアプローチができるかもしれません。
このヒートマップは、一定期間中の社会活動の動向を可視化する強力なツールであり、これらのパターンを理解することで、より戦略的な意思決定が可能となります。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは相関関係を視覚化しており、個々のデータポイントのトレンドを提示していません。しかし、相関が強い組み合わせはトレンドを導くための手がかりを提供するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内に外れ値のような急激な変動はありませんが、相関係数が非常に低いか高いエントリーがそれに相当します。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「高齢者: 自由の保障」の間の相関が非常に弱いことが外れ値的に示されていると考えられます。
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ます。濃い赤は高い相関（正の相関）、濃い青は負の相関を示します。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の正の相関が高いことが強い赤色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは直接示されていませんが、各項目間の相関関係から関連性を推測できます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が非常に低く、これらが独立した動きである可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関があります。特に、「社会WEI（公平性・公正さ）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とは特に高い相関（0.95および0.90）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**:
– 公平性や多様性の増進が全体的な幸福度（総合WEI）の向上に寄与しているという解釈ができます。ビジネスや社会政策の観点から、これらの要素を強化することが全体的な生活の質の向上につながることが示唆されています。
– 逆に、「教育機会」の相関が低いことから、個々の生活の質向上における直接的な影響は限定的かもしれませんが、長期的な投資として評価可能です。
このヒートマップは、社会政策や個人の生活の質改善戦略を考える上での重要な指標を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– WEIスコア全体の中央値は特定のトレンドを示していませんが、各カテゴリで変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリー（例: 社会WEI平均）には外れ値が存在し、特に注意が必要です。外れ値が示すのは、通常の範囲外のデータポイントが存在することです。
3. **各プロットや要素**
– 各ボックスはWEIスコアの分布を示しており、中央の線は中央値、箱の上縁と下縁は四分位範囲を示しています。
– 色の異なるボックスは異なるカテゴリを示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**
– 各カテゴリのデータが独立しているため、直接的な時系列データの関係は示されていませんが、社会WEIと個人WEIの各平均が関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間のスコア分布の重なりや距離は、それらがどの程度似ているかを示しています。たとえば、個人WEI（経済的余裕）の分布はかなり広くなっています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 一部のカテゴリでの分布のばらつきは、特定の生活領域における不均衡や亀裂を示唆している可能性があります。
– 社会全体としての幸福度や経済的ストレス指数の管理は重要です。特に外れ値が多いカテゴリでは、改善が必要かもしれません。
– ビジネスや政策形成においては、不均衡の是正や支援が必要とされる領域を示唆するため、これらのデータは重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）で得られた点の位置は一定のトレンドを示しておらず、特定の方向にまとまっているわけではありません。点は第1主成分と第2主成分に対して広く散らばって配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見受けられませんが、第1主成分が0.3付近と第2主成分が0.1付近に位置する点は、他の点から少し離れて位置しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは生活カテゴリでの異なる要素を表している可能性があります。それらは第1主成分（74%の寄与率）と第2主成分（11%の寄与率）に基づいています。
– 色やサイズが均一なので、異なる要素の大きさや重要度についての情報は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとして配置されていますが、各データポイントが全期間にわたって均一に分布している様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分には有意な相関は見られません。むしろ、独立した多様な要素の集合として考えられます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人間は複数の異なる要素（生活に関連するもの）が多角的に関連していることを直感的に感じ取るでしょう。PCAを用いることで、異なる多次元のデータを見やすくする効果が得られます。
– ビジネスや社会においては、これらの主成分分析から得られる情報に基づく改善策や戦略を立てることで、全体のパフォーマンスを向上させることが可能です。また、特定の要素が他の要素と関連していないことは、新たな機会や課題の発見につながるでしょう。
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。