📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
1. **総合WEIトレンド**:
– 初期には上昇の傾向が見られますが、その後はやや不安定な動きを示しています。
– 特に2025-07-04には0.84とピークを記録していますが、その後に下降しています。
2. **個人WEI平均および社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は比較的安定した上昇傾向を示していますが、2025-07-05には下降しました。
– 社会WEI平均は大幅な変動が見られ、特に2025-07-04には0.90と急上昇、その後に減少しています。
### 異常値
– 異常値は複数の日付で記録されており、特に2025-07-04の急激な上昇（総合WEI: 0.84、個人WEI平均: 0.78、社会WEI平均: 0.90）は注目に値します。
– これら異常値の背景には、外部要因（例えば社会的イベントや政策の急激な変更など）が寄与している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解に基づく具体的な分析は提供されていませんが、異常値の日付に見られるピークと谷は、季節性よりも突発的なトレンドシフトを示唆しています。
– 季節性要因は少なく、変動の多くは短期間のトレンド変動やランダムな残差が原因のようです。
### 項目間の相関
– PCAの結果から、主要な変動要因はPC1に74%が集約されており、全体の網羅性の高い要素が表面化しています。
– 個人と社会のWEI項目間の相関が示唆するのは、特に個人自由度や心理的ストレスが、総合スコアに対して強く影響を与えていることです。
### データ分布
– 各項目の箱ひげ図を分析すると、一部項目（特に健康状態や心理的ストレス）で狭い範囲のスコアが観測され、これが全体的な安定感を示しています。
– 外れ値はあまり多くなく、継続的なトラッキングが必要であるでしょう。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析から、PC1が最も大きな寄与を持ち、全体的なパフォーマンスや取り組みに関する基準を設定する指標と考えられます。
– PC2が示す10%の寄与は、主に個別項目間のストレスやすれ違いなど、内部要因の具体的な影響と捉えられます。
### 総合分析
全体として、このデータセットは全般的に上向きのトレンドを示していますが、一部の異常値があるため、注意深い解釈が必要です。特に異常値を生じさせた可能性のある社会的、経済的要因を探ることが必要です。また、個人の心理的要因と社会の公平性や多様性に対する配慮が、WEIスコア向上の鍵となるでしょう。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の推移を示しています。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（青い点）は最初の1週間に集中し、比較的一定の範囲（約0.7〜0.8）に留まっています。その後、データがありません。
– 予測データ（3つの手法の予測線）は一定またはわずかに上昇しているように見えますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値があり、グラフ上で黒い丸で囲まれています。これらは通常の範囲を逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測には異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。この違いが色で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の影として表されており、予測の信頼区間を示します。
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比較を見ると、線形回帰の予測が他の2つの手法と比較して多少上昇傾向にあることがわかります。
– データの初期段階での実績値は予測範囲内にあるため、予測精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータからは分布の偏りが少なく、予測データは一定のスコアを示しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績データが最初の1週間に集中していることから、初期の測定値が今後の予測に与える影響は少ないかもしれません。
– 予測の信頼区間が狭いことから、高い精度が期待できそうです。ビジネスや社会における意思決定に、予測データが安定した情報源として寄与すると考えられます。
このグラフは、予測精度と異常値対応を評価し、適切な意思決定をする上で有用なツールとなるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績データは、初期の期間において数値のばらつきが目立ちますが、全体的には横ばいに見えます。
– 線形回帰の予測は緩やかに上昇していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、特定の地点で外れ値が見られます。これは丸で囲まれています。
– 外れ値付近ではデータの変動が大きいことがわかります。
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ています。
– Xマークは予測データを示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、外れ値の付近で誤差が大きくなっています。
– 複数の予測モデルがあり、それぞれの特性に応じたトレンドの予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが異なるトレンドを示しており、特に線形回帰が上昇トレンドを示している点が特徴的です。他のモデルは横ばい、もしくは変化なしとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは開始期間に分散していますが、次第に安定する傾向にあります。
– 予測モデル間で見られるトレンドの差異は、モデルの特性による影響を示します。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 実績データにおけるばらつきは、WEIスコアの安定性に影響を与える可能性があります。これが心地良さや幸福度の評価に対する変動を反映している可能性があります。
– 特にビジネスおよび社会的な観点からは、WEIスコアとその安定性は、個人や社会の全体的な生活の質や幸福度を示す指標として重要です。予測モデルのうち、どれが実際のデータと最も一致するかを検証することが、将来的な対策や施策の策定に役立ちます。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績(青い点)は、期間の初期に集中しています。その後の予測は、異なる手法で表現されています。
– 線形回帰(purple line)の予測は、上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰(シアン)とランダムフォレスト回帰(ピンク)の予測は、横ばいを示しており、一貫性があります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 一部の実績値は異常値(黒色の円)として識別されています。これらの点は、特定の日付で他のデータポイントと大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値(青い点)はデータの実際の観測値を表します。
– 予測の不確かさ範囲(灰色)は、予測モデルの信頼性に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの出力(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が示されていますが、線形回帰のみが明らかに異なる傾向を示しており、他の二つは非常に類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法により、今後のWEIスコアの方向性が異なっています。これは、データの性質や選択したモデルにより、大きく異なる結果が得られることを示しています。
6. **社会・ビジネスへの影響:
– 線形上昇トレンドが予測される場合、これはポジティブな指標として解釈でき、計画や戦略を立てる際に有用です。
– 外れ値の存在は、データの異常な変動を示し、これに対処する必要がある可能性があります。
– 異なる予測手法の違いを考慮し、適切な手法を選択することが重要です。
全体として、このグラフはデータの変動と予測の不確実性についての洞察を提供し、意思決定に役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は比較的一定で、急激な変動がない。
– 予測値には3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ異なるトレンドを示している。
– 特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急激に上昇し、その後横ばい。
– 線形回帰と決定木回帰は、一定のスコアを維持している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で一つの実績値が外れ値として認識されている。
– その他の変動は大きくない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、現在の経済的余裕のスコアを示している。
– 外れ値（黒丸で囲まれた青い点）は、異常なデータポイントを示す。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、一部の実績値を包含しており、予測の信頼性を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測モデルによる予測値の間の密接な関係が見られ、一部のモデルは実績データに非常に近い値を予測している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間の調和がある。
– 外れ値の影響は限定的で、全体的なトレンドには大きな影響を与えていない。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが比較的一貫していることは、経済的余裕が安定していることを示唆し、個人の生活の安定性を反映している可能性がある。
– 急な上昇トレンドが予測されていることは、将来的に経済的な余裕が増す可能性を示しており、積極的な投資や消費の増加を促す要因となる可能性がある。
– 予測モデルの違いは、異なる経済的シナリオを反映しており、各モデルの予測結果を参考にすることで、より慎重な財政計画が可能となる。
全体的に、このグラフは、経済的な余裕を示す個人のWEIスコアが安定しているが、将来的に変動が予想されることを示しています。ビジネスや個人の財政計画において、これらの予測を参考にすることで、より効果的な戦略が立てられるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、最初の数日間の間に大きく変動していますが、その後の予測データは横ばいです。これは、実績値が一旦安定化する傾向を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期には変動が見られ、一部のデータポイントが異常値としてマークされています。これらは、偶発的なイベントや計測エラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、予測値は異なる色の線で示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、外れ範囲を可視化しています。
– 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）が用いられており、それぞれの予測が安定していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値の最初の変動にも関わらず、すべての予測モデルは類似した安定した横ばいのトレンドを示しています。予測モデル間で大きな差がなく、一貫性があることから、予測の信頼性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値の変動は多様ですが、長期的には安定した分布が見られます。予測範囲内に収まる傾向が強いです。
6. **直感的な感触と影響**:
– 初期の変動は一時的なものであると考えられ、状況が安定して健康状態が良好に維持されることを予測モデルが示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、個々の健康データが予測精度に大きく寄与しており、異常値がある場合でも、予測が比較的正確であるならば、この情報は健康管理において非常に価値があると言えます。
このグラフからは、初期の変動にも負けず安定した健康状態が予測されていることが分かり、その背景として様々な予測モデルの利用が信頼性の向上に寄与していると考えられます。
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:
以下のグラフについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間にいくつかの変動がありますが、その後は安定しています。
– 予測（線形回帰）は上昇トレンドを示し、最終日付までにストレスが増加すると予測しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、一定のレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日に異常値が認識されています。これは他の日と比較して顕著に異なる点であるため、ストレスの急増あるいはデータエラーとして考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績の青い点と予測の線は、ストレスレベルの実際の推移とモデル予測の違いを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、初期の不確かさが大きいことを示していますが、モデルの自信が増すにつれて狭くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なるトレンドを示しています。特に線形回帰は最もストレスの増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的一定ですが、予測はこれらのデータを異なる方法で解釈しています。過去のデータが今後のトレンドに影響を与えていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的直感からは、線形回帰による増加トレンドは懸念として受け止められるでしょう。対策やストレス軽減活動が必要かもしれません。
– 社会的には、個々の心理的ストレスの早期発見と対策が求められるため、このデータを活用することで、メンタルヘルス対策の改善に寄与できる可能性があります。
この分析からは、異常な変動に注目しつつ、予測モデルの選択に注意を払い、適切な対策を考える必要があると考えられます。
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（青い点）：この期間の初期にスコアが安定している。大きな変動は見られず、比較的安定している。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）：2025年7月9日以降、スコアが急激に上昇したのち、ほぼ一定となっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データの中に異常値（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られ、スコアが低めの点がある。
– ランダムフォレスト回帰予測における急激な上昇がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）：実際に観測されたスコア。
– 予測データ（赤いバツ）：予測されたスコア。
– 異常値（黒い円）：予測や実績から大きく外れた値。異常な状態や一時的な変動を示している可能性。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）：予測モデルの推定誤差範囲を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、水色の線と決定木回帰、緑の線）はほぼ同様の水平ラインを描いており、比較的一定のスコアを示している。
– ランダムフォレスト回帰は異なる挙動を示しており、予測に対するアプローチや条件が異なる可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と予測値との間に若干のずれがあり、ランダムフォレスト回帰が特に異なる動きを見せる。
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**
– 初期データの不安定性や異常値は、生活の自由度や自治に影響を及ぼす可能性がある。これが改善されない場合、生活状況に懸念を抱くかもしれない。
– ランダムフォレスト回帰の急上昇は、改善の兆しとして好意的に捉えられる可能性があるが、持続性については注意が必要。
– 予測モデルの差異は、予測手法の選択やデータ理解の深さによって、実際の施策や決定に影響を与える可能性がある。
この分析は、個人の自由度や自治の現状および将来の見通しを理解する上で役立ち、より良い意思決定をサポートする情報となるでしょう。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績(AI)**
– 7月1日から7月5日までの実績データは、スコアが0.6から1.0の範囲で変動しています。
– 時系列に明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– **予測**
– 線形回帰予測は、軽い上昇トレンドを示しています。
– 決定木とランダムフォレストによる予測はそれぞれ横ばいです。
### 2. 外れ値と急激な変動
– 7月1日のデータポイントが外れ値としてマークされています。WEIスコアが他の日よりもかなり高いです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績(青い点)**
– 実際の観測値を表しています。短期間でのばらつきがあります。
– **Xマーカー（予測）**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測値です。モデルによる期待値の異なる動向を示しています。
– **不確かさ範囲**
– 灰色の領域は、予測の不確実性を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルが示すトレンドは実績と異なります。特に、線形回帰の予測は上昇を示していますが、実績データや他のモデルは横ばいまたは微弱な変化のみ示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績のデータポイント間のばらつきが大きく、短期的に不安定であることを示唆しています。
– 外れ値があるため、相関を見る際には注意が必要です。
### 6. 人間が感じる直感と社会的影響
– **直感**
– 再現性や信頼性への懸念：実績は大きなばらつきを持ち、長期的な予測の信頼度について疑問が生じる可能性があります。
– **影響**
– 社会的公平性・公正さを測る指標として、結果のばらつきが示されていることは、多様な社会的条件が影響している可能性があります。モニタリングと調整が求められます。
– モデルの予測に基づく政策や対応策は、慎重に検討する必要があります。特に、不確実性の大きいデータに依存する場合、決定が誤った方向に向かう可能性があります。
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:
以下は、グラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド:**
– 実績データは最初の期間に密集しており、その後の期間には表示されていません。
– 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）は、おおむね横ばいの安定したトレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値とされるデータ点がいくつか初期の期間に存在するが、その後は観測されない。
– 実績データのスコアに大きな変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績データを、×印は予測データを表している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しているが、狭い範囲であるため、予測の精度が高いと考えられる。
– 外れ値は異常値として識別されている。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 3つの異なる予測モデルの結果は非常に近い位置にあり、一貫性がある。また、実績データにもよく適合している。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測間での密接な一致が見られ、これらのデータ間に高い相関が推測される。
6. **人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響:**
– 持続可能性と自治性のWEIスコアが一定しているということは、分析期間での社会の安定性が示唆される。
– 外れ値は注意を要するが、全体的には予測が信頼できる範囲内である。
– 予測と実績が一致しているため、今後の計画策定においてもこの予測モデルを活用することができる。
– 社会の持続可能性と自治性が安定していることから、長期的な政策の継続が可能であると考えられる。
このグラフは、社会の持続性を測る上での予測精度の高いモデルを示しており、政策決定者にとっても有用なツールと言えます。
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**
– 実績データ（青のプロット）は、初期の数日で横ばいが見られますが、その後に予測データに移行しています。
– 各モデルの予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、30日間でそれぞれ異なるトレンドを示しています。特に、直線回帰は緩やかに上昇し、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ付近に異常値が確認され（黒い円）、予測範囲から外れたスコアがいくつか観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青の点）と予測（赤の×）が示されており、黒い円で囲まれた部分が異常値です。
– グレーの帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、この帯内にほとんどの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の違いは、今後の社会基盤や教育機会の評価に対して異なるシナリオを提示します。直線回帰の上昇トレンドは、基盤や機会の改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間での相関関係は限定的ですが、実績データと予測の間には一定の整合性が見られます。分布自体はグレーの範囲内に収まり、安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は「社会基盤や教育機会が今後どのように変化するのか」についての予測値の信頼性を感じ取ることができます。異なる予測手法によるトレンドの違いは、政策策定や資源配分のstrategicな視点を求められます。
– ビジネスや社会への影響としては、一定の不確実性を考慮しつつ、ポジティブな変化を見越して準備することが必要です。特に直線回帰の上昇トレンドは、教育投資の増加や基盤整備の促進の可能性を示唆しています。
このように、多角的な視点からの分析が可能です。
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**:
– 実績が示すスコアには初期に若干の変動が見られますが、全体的には安定しています。その後、予測データはそれぞれ異なるモデルによって異なる傾向がありますが、概ね横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には、外れ値として認識されたものがいくつかあります。特に0.6付近に位置する外れ値が目立ちます。
– 予測の開始時に急激な変動が見られ、その後は安定しています。
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おり、実績AIと記されています。
– 異常値は黒の輪郭で示されています。
– 予測は、異なる色の線で示されています。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モデルが使用されています。また、灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、実績データの後に続いており、全てのモデルが比較的一貫した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはスコア0.5から0.9の間で分布しており、一部に異常値があります。
– 予測データは、それぞれのモデルに基づいた異なるレベルで平衡しています。
6. **洞察と影響**:
– グラフから直感的に感じるのは、実績は安定した範囲にあるものの、いくつかの異常値が存在する点です。これは、データ収集プロセスや社会的な変動要因に起因している可能性があります。
– 予測の不確かさは比較的低く、予測されたスコアが高いことは、社会における共生・多様性・自由の保障が引き続き維持されることを示唆していると考えられます。
– ビジネス的には、予測スコアが高いことは、これらの要素を重視した戦略が優位性を持つことを示唆している可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間に応じて値に変化があることが見て取れます。周期的な変化があり、特定の日や時間に強調されるポイントがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯において色が急変している部分があり、これは急激な変動を示す可能性があります。たとえば、黄色から紫への変化は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は特定の時間や日付に関連するWEIスコアの高低を示しています。緑から黄色への移行は、スコアが高まっていることを示唆します。
4. **関係性**:
– 各時点のスコアがどのように推移しているかを示すことで、異なる時間帯での変化や日ごとの比較が可能になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や特定の日にスコアが上昇する傾向が見られ、一部の時間帯は特に重要であるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 暑い夏の時期に対応している可能性があり、一部の活動や生活習慣が変化していることを反映しているかもしれません。例えば、特定の活動が夜間に増えることが影響している可能性があります。ビジネス上の意思決定においては、この情報を用いてピークの時間を狙った戦略を立てることが考えられます。社会的には、時間帯による生活のリズムの変化が見て取れ、これに基づくサービス改善が考えられます。
このような解析を活用することで、効果的な戦略の策定や生活様式の改善が期待できます。
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:
このヒートマップは、特定の期間における個人のWEI（おそらく「ウェルネス・エンゲージメント・インデックス」）平均スコアを時間ごとに示したもののようです。色の濃さや分布から以下の洞察が得られるでしょう。
1. **トレンド**:
– 時間帯によるスコアの分布は、かなり変動しています。
– 深夜から朝方（19時～8時頃）にかけてスコアが低く、朝から昼にかけて徐々に上昇する傾向があります。
– 直線的なトレンドというよりも、一日の活動リズムに関連した変動を示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の件は明らかに他の日に比べて高いスコアを示しています。何らかのイベントや特別な状況があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が異なる部分はその時間帯のWEI平均スコアの大小を表しており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。
– これにより、一日の中で特に注目すべき時間帯を特定することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとにデータが分かれているため、特定の日に何があったのかを分析することで、スコアに対するイベントの影響を読むことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間の時間帯にスコアが低く、日中の活動時間に高くなるという、典型的なライフサイクルに一致する傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアが上がる時間帯は、個人の活動や生産性が高まる時期を示している可能性があり、これを考慮に入れることで効果的な働きかけができます。
– 企業やサービス提供者は、このデータを活用して、特にスコアが高くなる時間帯に顧客や従業員にリーチする施策を検討することも可能です。
このようなヒートマップ分析により、個人の日常的な活動や特定のイベントの影響をタイムリーに把握することができ、戦略的な対応が可能となるでしょう。
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:
このヒートマップは、時系列での社会WEI（ウェルビーイングインデックス）平均スコアの変動を示しており、以下の視点で分析できます。
1. **トレンド**:
– 期間中は大きな周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られませんが、日付と時間帯によるスコアの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例：16時以降）のスコアが他の時間帯と比較して低下している箇所があります（濃い紫色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、緑〜黄色は高スコアを、紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 垂直的な時間帯変化と水平的な日時変化が交互に影響を及ぼし、時間ごとの生活サイクル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**:
– 同一日の異なる時間帯間でのスコアの変動があり、特定の時間帯に集中的にスコアが低くなる傾向があることが示唆されています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 日中の一定時間帯は生活の質が低下している可能性があり、この時間帯の活動内容や環境要因を改善することで、社会全体の幸福度を向上させる余地があると考えられます。
– ビジネスにおいては、このデータを活用して、特定時間帯のサービスや労働条件の改善を図ることができるかもしれません。
この分析から、生活の質向上に向けた具体的な施策を考えるための出発点となる情報を得ることができます。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリの各ウェルビーイングインデックス（WEI）の項目間の相関関係を示しています。以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示すため、トレンドの概念は直接的に適用されませんが、全体の傾向としては「総合WEI」が他の多くの項目と強い相関を持っていることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に突出した外れ値は見当たりませんが、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と低い相関を持っている（特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」との相関が低い）点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃い赤色は高い正の相関（0.85以上）を示し、濃い青色は高い負の相関を示します。このため、明らかな正の相関が「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に見られます。また、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には、目立った負の相関がありませんが、相関が低いことから、他と比べて影響が少ない領域があると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時系列データが示されているわけではありませんが、相関の理解により、ある項目が上昇傾向になれば、その相関の高い項目も同様の傾向を示す可能性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が見られる項目の組み合わせに注目し、それらが共同で向上することで、総合的な生活の質が向上することを示しています。特に「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関は、心理的健康と個人の自由度が関連していることを示しています。
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**:
– 人々は「経済的余裕」よりも「心理的ストレス」や「自由度」が生活満足度に直結していることを直感的に理解するかもしれません。このため、ビジネスや政策はこれらの相関に基づいて施策やサポートを強化することで、総合的なウェルビーイングの向上を図ることができるでしょう。社会全体の幸福度を向上させるには、個人の自由度や心理的健康をサポートすることが重要であるというインサイトが得られます。
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:
この箱ひげ図は、生活カテゴリにおけるWEIスコアの分布を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間のトレンドは見られませんが、WEIスコアの中央値や分布が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのWEIタイプ（特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、平等性、自由の保障）」）で見られます。これは異常値または報告のバラツキを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは各WEIタイプを区別しています。
– 箱の高さはスコアの分布範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– ひげはデータの範囲を示し、丸の外れ値が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは期間が30日間と特定されており、時系列ではなくカテゴリ間の比較に焦点が当たっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIスコアは異なる分布を示しており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアが低い範囲に広がっていることが注目される点です。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に理解するには、「個人WEI（心理的ストレス）」の低スコアと高い外れ値は心理的ストレスの問題化を示唆しており、メンタルヘルス対策が重要であることを示唆しています。
– 他の「社会WEI（社会基盤と経済）」での幅広い分布は、社会的又は経済的な変動性を示している可能性があります。
– これらのスコアは、生活の質の向上や政策決定に影響を与える可能性があります。特に、ストレス管理や社会的公平性に関連する施策が求められるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）のプロットであり、時間的なトレンドではなく、データの分散とパターンを示します。第1主成分がデータの74%の分散を説明しているため、横軸に沿ったデータの分布が主体です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見受けられませんが、すべてのプロットが概ね均等に分布していることから、急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、WEI（生活指数）の構成要素が、主成分ごとにどのように異なるかを示しています。第1主成分で右側に位置するデータは、WEIに強く寄与していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとして分析するものではないですが、各プロットの位置に基づいて、異なる生活要素がどのように関連しているかを分析することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿ったデータの分布が目立ち、第2主成分はそれほど多くの分散を説明していない（10%）ため、主に第1主成分の変動に焦点が当たります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会的な影響**
– 直感的には、大半のデータが第1主成分で説明されているため、これが生活指数の主要な動きや傾向を見せている可能性があります。これにより、重要な生活要素を特定し、これらを強化または改善することでWEIを向上させる方法を考えることができるでしょう。
– ビジネスや社会的な観点では、このような分析を通じて、特定のライフスタイル要素が全体的な生活満足度に与える影響を理解することで、関連商品サービスの開発や政策の策定に役立てることが可能です。
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。
