📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的にやや安定しているように見えますが、2025年7月1日から7月5日にかけては上下の変動が見られます。特に7月4日に0.84のピークを記録し、その後7月5日に急落しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 両者ともに7月4日に高いスコアを記録していますが、7月5日に低下しました。個人WEI平均は7月1日に最低0.64を記録しています。
#### 異常値
– 上記のような異常値として、7月1日の総合WEI（0.6625）や7月5日の個人WEI平均（0.625）が挙げられます。これらは、試行のサンプル日時間内での外れ値として顕著です。
– 社会WEI平均には7月4日に0.90と非常に高いスコアを記録。これは恐らく社会的なイベントもしくは政策変更が影響を与えた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– データの短期間ではSTL分解が十分に機能しないが、長期的な中では一定のトレンドの存在が示唆されます。季節性の影響よりも単発的なイベントによる影響を強く受けている印象です。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、社会WEIと各詳細項目（持続可能性と自治性、公平性・公正さ）が比較的高い相関を持つことが見て取れます。これは、社会的構成要素がWEIのスコアにおける重要な要素であることを示しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**を用いて確認すると、個々のスコアにかなりばらつきがあります。外れ値としては特に公平性・公正さが目立ちます。
### 詳細項目の分析
– **経済的余裕**: 数日の間でほぼ一定で、若干の上下が見られるものの、大きな変動はありません。
– **健康状態**: 一貫性がありつつも、最も低い値は2025年7月5日にあり、少し低下しています。
– **心理的ストレス**: 少しずつ上昇傾向にあるが、7月4日にピークを迎えた後、また低下しています。
– **自由度と自治**: 7月3日と4日に高い評価を受けています。
– **公平性・公正さ**: 7月4日に最高まで上昇、その後の低下は顕著であり、変動が激しい項目です。
– **持続可能性と自治**: 高いスコアで安定しています。
– **社会基盤・教育機会**: 7月4日に非常に高い数値を示すも、翌日には急落。
– **共生・多様性・自由の保障**: 7月4日に2件の高スコアを記録。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が0.76と高い値を持っており、データセットの大部分の変動を一つの成分で説明できることを示しています。サステナビリティや社会基盤が大きな駆動要因であると思われ、それがWEIに強く影響しています。
### 総括
この分析では、短期間で多くの変動が見られますが、主に社会的イベントや政策が強く影響している可能性があります。これに対して個人レベルの変数は相対的に安定していますが、短期間の急激な変動に何らかの外部要因が影響していると考えられます。分析範囲を拡張し長期的に観察することで、より包括的な理解が促進されるでしょう。
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:
以下に、この総合WEIスコアの散布図に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、データの広がりがひろく、はっきりとしたトレンドは見受けられません。
– 2025年7月の時点ではデータが集中しており、2025年8月以降に急にスコアが下がります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月には複数のデータ点が存在し、それに続く2025年8月以降は急激なスコアの低下が見られます。
– 特定の日付においてスコアに急激な変動が見受けられることが確認できます。これは異常値（黒い丸で示された）としてピックアップされています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実績を示し、緑色は昨年のデータを示しています。この二つの比較から、時間の経過による変化を確認できます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が異なる結果を示しているため、モデルによるばらつきがあることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年のデータは2026年に群集しているため、ある種の周期性や共通の季節的要因があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の前半ではスコアが比較的高く、後半では低下しています。
– 予測のばらつきが大きく、モデリングの難しさを示しています。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**:
– 初期の高いスコアからの急落は、何らかの経済的または社会的衝撃を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、過去のデータと比較した急激な変化に対して対応策を検討する必要があるかもしれません。
– 予測モデルの不確実性から、多様な戦略を検討することでリスクを分散することが重要と考えられます。
全体として、このグラフは急激な変動とモデルの予測を慎重に分析する必要性を示しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月から2026年7月までの360日間を示しています。
– 実績データ（青い点）は初期に固まっていますが、全体的に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータ点に異常値（黒い円）が示されており、これらは平均的なWEIスコア範囲外のデータを表しています。
– 急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ。
– 赤いバツ：予測データ。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 横に灰色の範囲が示されており、予測の不確かさを表しています。
– 緑の点は昨年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データの周辺にいくつかの予測モデルが示されています（紫色の線やライン）。
– 各モデルは異なるトレンドを示しており、最も安定した予測はランダムフォレスト（ピンクの線）に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に0.6から0.8の間に集中しています。
– 外れ値は珍しいため、全体のスコアには大きな影響を与えていないと考えられます。
6. **直感的な洞察**
– 時系列データの開始時点での実績データが集中していることから、初期集中の強い時期があったことが伺えます。
– ビジネスや社会への影響として、安定した高スコア維持が予測されることから、生活の質の向上や従来の方針が良好である可能性が考えられます。
– 外れ値の検出や予測精度の確保が重要で、特に異常なスコアの原因を掘り下げることが長期的な改善に寄与するでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の数点（実績AI: 青い点）は、やや減少傾向にあるように見えます。
– 時間が進むと、次のプロット（前年: 緑の点）が急増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに存在する黒い丸で囲まれた青い点は異常値を示しています。
– この異常点は、全体のトレンドから大きく外れており、何らかの要因で発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）と緑の点（前年）が主要なデータポイント。
– 紫色の線（予測: 線形回帰やランダムフォレスト回帰）は、実績データを元にした予測モデルの動きを示しており、予測の不確かさ範囲（灰色）が存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは時間的に遠く離れているため、突然の変化があるが、前年のデータが示すトレンドに未知の要因が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと前年のデータは大きく異なっており、直線的な相関関係は見られません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データの下降トレンドは、社会的または経済的な困難を示唆しているかもしれません。
– 一方、前年の急上昇は、新しい政策や影響力のある出来事による変革期を表現している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の問題や機会を示唆するものであり、ビジネス戦略や政策決定に影響を与える可能性があります。
このグラフの変動は、今後の動向の把握や予測精度の改善に役立つため、さらに詳細な分析が求められるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現在のトレンド**: 実績（青のプロット）はわずかに変動していますが、全体としては横ばいに見えます。予測（赤のプロット）は限られた範囲内で安定していますが、時々刻々と変化しています。
– **未来のトレンド**: グラフの右端では、予測は依然としてやや安定しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 円で示されている部分が外れ値としてマークされています。データの中で異常に高い、または低い値がここで特定されています。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 現実のデータを示し、過去のパフォーマンスを評価しています。
– **予測（赤）**: 未来の予測値であり、意思決定を支えると考えられます。
– **異常値（黒の円）**: データの中で際立つ存在で、さらなる調査が必要です。
– **予測区間**: 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられ、それぞれの予測範囲が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **過去のデータ（緑）**と**現在の予測（赤）・実績（青）**との比較により、予測の精度と異常を確認することができます。過去との比較により、現行の予測の妥当性を評価します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測データと実績データの間に大きなズレがないことから、選択されたモデルが安定した予測を提供していると考えられます。
### 6. 直感的な認識とビジネス・社会への影響
– **直感的認識**: 現在の経済状況が比較的安定していることを示し、予測も大きな変動は予想されていません。これは個人や家庭が今後の計画を立てる際に安心感を与えます。
– **ビジネス・社会への影響**: 経済的余裕の安定性は、消費者の購買力の維持に貢献でき、企業の売上や市場戦略に影響を及ぼすと考えられます。また、政策立案者に安定した経済環境を保証するための材料を提供します。
この分析は、経済的余裕の安定性を示しており、将来に向けた計画や政策の策定の際に重要なインプットとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の数値が高く、急激に低下していることが見えます。全体として健康状態が下降しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が確認され、初期段階での急激な変動が特徴的です。これは、最初の時点での状態が予期しないほど良好または悪化した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**:
– 実績データ（青点）では、直前の予測からやや外れた値となっており、一貫して予測モデルからの逸脱があることを示しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測モデルが使用されていますが、それらの間には、有意な一致が見られない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間の違いがあり、モデルの選択によって結果が大きく変わることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や長期的な上昇・下降トレンドは見られませんが、今後の期間で分散が拡大しているため、モデルの不確実性が高まっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人は、このデータから健康状態が悪化していると感じ、この結果に基づき生活習慣の改善や医療相談を考えるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、特定の期間で健康に対する介入の必要性を示唆し、健康サービスの需要が増加する可能性があります。
このデータを元に、日常の健康管理やテクノロジーを活用した健康モニタリングの重要性が強調されます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **初期トレンド:** グラフは初期にいくつかのデータ点（2025年7月初め）が示され、多くは0.5から0.7の範囲に集中していますが、具体的なトレンド（上昇・下降）は視覚的には明示されていないようです。
– **後期データ:** その後のデータは、ほぼ一年後（2026年7月初め）に新しいパターンとして現れています。この時期のデータも0.5から0.6の範囲に集中しています。
#### 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見受けられませんが、初期の数値に比べて後期のデータにおける若干の上昇が見られます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い丸）：** これは実際に測定されたストレススコアを示しています。
– **予測値（紫色、ピンク色の線）：** いくつかの統計モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われていることが示されています。
– **異常値 (黒の縁取り):** これらのプロットは特異なデータポイントとして、他のプロットとは異なる背景値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
– **予測と実測:** 予測値は実績値に対して、比較的正確に生成されているようですが、一部の予測モデルにおいて若干の外れがあります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期と後期のスコア分布はほぼ一貫していますが、後期データにはより多くの予測分類があり、これは実際のストレス状況が変動している可能性を示唆しています。
#### 6. 洞察と影響
– **直感的感じ:** ユーザーは、スコアが0.5から0.7の範囲で安定していることに安心感を持つかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:** ストレススコアが安定していることは、個人のメンタルヘルスにポジティブな影響を与える可能性があります。また、予測モデルの精度が高いことはビジネス上の意思決定において有用です。
この分析は、心理的ストレス管理の改善や予防策の策定に寄与することができます。
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**
– 全体として、期間の最初に評価されたデータ（青いプロット）は比較的高いスコアに位置し、その後、異常値や予測データが示されます。目立った上昇または下降傾向は明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分に異常値（黒縁の青いプロット）があり、それが何らかの重要な変動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**
– 青いプロットは実績値を示し、評価時点での自由度と自治のスコアを表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、ピンクの線）は、異なる予測モデルの結果を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、比較のために視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルの予測が各々異なる結果を示していますが、全体として大きくばらついている様子はないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、実績データと前年のデータが比較的近い範囲に収まっている一方、予測データがそれに続いています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 本データは、ある個人またはグループの自由度や自治に関連した指標であり、最初の評価の高いスコアがその後維持されていない可能性があります。異常値は重要なイベントや状況を反映しているかもしれません。
– 予測モデルが異なる予測を提供していることから、安定性の判断が難しいことを示唆しています。このような分析は、個人の生活の改善や政策策定に利用できる可能性があります。将来的な傾向をより詳細に理解するには、追加データの収集と分析が重要です。
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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータでは、実績や予測値が比較的高いスコアを示していますが、予測値（紫色の線）は急激に下降しています。
– その後の期間ではデータがありませんが、前年と比較すると別のクラスターが存在し、0.4のスコアが一般的な様子です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月のデータで、予測値が急激に下降しており、これは異常な変動と考えられます。
– 前年のデータ（緑色）は別の地点に集中しており、異常値とは言えませんが、時間の推移による変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の円が実績を示し、いくつかが上部に集中しています。
– 黒い円が異常値を指摘しており、予測値と一部一致しています。
– 紫の線は線形回帰の予測で、他の予測手法とは異なるトレンドを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間、また前年のデータとの間に明確な相関は見られません。
– それぞれの点が異なる時期に基づくものであり、予測手法の違いも影響しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫した分布を示していますが、予測データはそれに比べて不規則です。
– 前年のデータは別の期間に集中しているため、直接的な相関を見つけるのは難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の高スコアから急激な下降は、不安定さや不確実性を感じさせる可能性があります。
– 特に急激な予測値の下降は、モデルのパフォーマンスや外的要因によるリスクを示唆しており、ビジネス戦略の再考察を必要とするかもしれません。
– 前年のデータはより安定したスコアを示しており、以前の成功パターンを参考にする価値があります。
このグラフは、前年度のデータと比較しながら、現状の厳しい変動に対する戦略的観察が重要であることを示しています。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを時系列で示しており、以下の主要な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの開始時点から終わりにかけて、実績データはやや上昇の兆しが見えますが、明確な上昇トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ冒頭には異常値がいくつか示されています（黒い円）。これらはデータの正常範囲から外れた値である可能性があります。
– 全体として急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定した動きを表しています。
– 緑の点は昨年度の実績を表し、今年の実績と比較的近い値を取っています。
– 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）が異なる線で示されており、いずれも横ばいであることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑点の昨年のデータと今年の実績データはほぼ一致しているため、データに大きな変化がない年だったことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルの結果間で大きな違いは見られないため、現状のデータセットは安定していると言えます。
– 異常値はあるものの、全体としては分布が安定しているように見えます。
6. **直感的に感じること、および影響に関する洞察**:
– データが安定していることから、持続可能性と自治性の面では、特に大きな変革の必要性がすぐにはないと直感できます。
– ただし、異常値の存在は無視できないため、これが何に起因するかを調査することが求められます。
– 予測と実績が一致していることから、現状の施策が有効である可能性が高いです。ビジネスや社会に対する影響は、現状維持でも良いが、改善が期待される場合は異常値への対策が必要と言えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青い丸）は、期間の始めに集中し、その後データが急激に減少しています（ランダムフォレスト回帰のピンクの線が示す）。その後、長期間のデータ欠如があり、その後予測データ（緑の丸）が現れることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にある青い丸のデータ（実績）に、黒い縁取りの外れ値が存在します。この外れ値は、他の点と大きく異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い丸**: 実績データを示しています。
– **黒い縁取りの丸**: 異常値を示しています。
– **紫とピンクの線**: それぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測を示し、ランダムフォレスト回帰が急激な減少を示していることがわかります。
– **緑の丸**: 比較用の前年の予測データで、間隔が空いていますが、安定した状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと予測データの間には一貫性がなく、一旦減少した後、空白期間を経て前年データに基づく予測が安定していることが見てとれます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一時的に高いスコアを示しているが、その後予測値は急激に減少。予測データはスコアが0.6付近で安定しており、前年よりやや低い傾向が見られる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取ることとして、実績データの急激な減少と、予測に対する不安定感があります。これにより、社会基盤・教育機会への信頼感が揺らぐ可能性があります。ビジネスや政策においては、安定した予測の実現に向けた改善策の必要性が示唆されます。改善施策の実行やデータ収集の精度向上が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青）は評価開始日付近に集中しており、上昇または下降の傾向は明示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績データには外れ値がないように見受けられますが、異常値が黒い円で囲まれて表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）: 実際の観測データを示しています。
– 予測（赤の×）: 将来的な予測データ。
– 異常値（黒い円）: データの中で他と大きく異なる値。
– 前年（緑のプロット）: 前年のデータを示し、現在のデータと比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比データは密接な関係があり、異なる年の同様の傾向を分析するために便利です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのほとんどが安定しており、外れ値の影響は少ないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが安定していることは、社会の共生や多様性の取り組みがある程度成功している可能性を示唆しています。
– 異常値が識別されていることは、特定の出来事や変化があったことを示唆するかもしれません。
– 予測データがどのように変動していくかに注目することで、将来的な政策や取組の効果を評価することができます。
このようなグラフは、社会政策の改善や新しいアプローチの必要性を判断するための指標として役立つ可能性があります。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色が緑から紫へ変化したり、黄色に急上昇する部分が見られます。これは特定の時間帯で変動があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-05には急激に紫が濃くなる時間が見られ、他の期間と比較して異様に低い数値を示しています。これは何らかの異常や特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。色が濃いほどスコアが低く、黄色は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時間帯と日付の組み合わせでスコアが変動しており、特定の時間帯での変化が著しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコア（黄色）のピークと低スコア（紫）エリアが交互に出現するパターンが見られ、周期的な変動があることが伺えます。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 特定の日と時間において、大きな変動や低スコアが見られるため、これは特異な行動やイベントの発生を示唆する可能性があります。これらの異常を理解することで、ビジネスの運営や社会活動の改善に役立つでしょう。
– 例えば、低スコアの日や時間にリソースの最適化を図ることで効率を上げることが考えられます。
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、ヒートマップの分析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）:**
– 色の変化から、周期的な変動があると考えられます。色が変化していることから見ると、時間帯によってWEIスコアが異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月4日に明るい黄色が見られ、急激な増加または異常な値を示している可能性があります。
– 7月5日深夜にかけて紫色の部分があり、これはスコアが急激に低下したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の濃淡がスコアの高さを表しており、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアとなっています。
– 時間帯と日付の軸により、日中や夜間の変化を視覚化できます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 各時間帯のスコアには日々の変動がありますが、特定の時間帯に一貫して高いまたは低いトレンドが見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明るい色が繰り返される時間帯は特定の活動が増えている可能性があり、これは生活リズムや習慣に影響を与える要因として捉えられます。
6. **このグラフから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:**
– このヒートマップから、日々の活動パターンやストレスレベルを示し得るデータが見て取れ、個人の生活習慣の改善や健康管理に活用できる可能性があります。
– ビジネスにおいては、この種のデータが個人の行動パターンやストレス管理に対する理解を深め、それに応じたサービスや製品の開発に寄与する可能性があります。
このような視覚化は、個人の生活リズムの効率化や健康改善に対する価値を提供できます。また、ビジネスシーンでの顧客の行動予測やサービス提供に活用することも可能です。
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:
このヒートマップについて分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 横ばい部分と異なる色の変化が見られ、時間帯や日にちによって異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な部分がいくつかあります。例えば、2025-07-01から07-02の変化や、19時の急激な色の違いが挙げられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が数値の違いを示しています。濃い青から明るい黄色にかけて、数値が増えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間帯と横軸の日付の相互作用が色で示されており、特定の時間と日にちの組み合わせで特色が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけて色が濃くなっている可能性があり、この時間帯では何かしらの影響が大きいと考えられます。
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**:
– 特定の時間でのパフォーマンスや指標が際立っているため、これらの時間帯に注目することで、効率的な活動の計画や資源の最適配分が可能です。
– 社会的な行動として、夜間にかかる特定のイベントや行動が強調されている可能性があります。これにより、社会プログラムやマーケティングキャンペーンがその時間帯に焦点を合わせることが考えられます。
全体として、このヒートマップは時間帯や日にちに応じて変動する社会的な指標を可視化しており、特定の傾向を理解するための有効なツールとなっています。
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:
はい、このヒートマップを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列の変化を示すものではないため、トレンドを直接示しているわけではありませんが、相関が高い項目間では一方が上昇すれば他方も同様の傾向を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が極端に低い（青色が濃い）箇所がいくつか見られます。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と他の多くの項目との関連が特に弱いです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近づくほど高い相関（0.5〜1.0）、青に近づくほど低い相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 相関関係を見ると、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」と強い相関があります。これらのデータは互いに影響を与え合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」は相関が高い（0.71）ことから、健康と自治度が関連している可能性があると考えられます。
– 他方、「社会WEI（持続可能性と自治性）」は大半の項目と関連が低く、個別に扱う必要があるかもしれません。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 高い相関を示す項目間は、改善策を講じる際に一緒に考慮されるべきです。例えば「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は強い関連性があるため、個人および社会全体の福祉向上を同時に考えるのが効果的かもしれません。
– また、「社会WEI（持続可能性と自治性）」が他の指標と相関が低いことから、独立した戦略が必要かもしれません。この分野に特化したアプローチが考えられます。
この分析を通じて、具体的な課題や改善すべき点を見出し、社会やビジネスの発展に寄与する施策を検討することが可能です。
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
この箱ひげ図は、生活カテゴリのWEIスコアの分布を複数のカテゴリにわたって比較しています。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアには、特定の周期性やトレンドは見られません。各カテゴリは独立した分布として表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」に外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱（箱ひげ図の本体部分）は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。
– 色分けは視覚的に異なるカテゴリ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**:
– 各カテゴリのスコアは全体的に似た範囲内にあり、大幅な分布のばらつきは見られません。各カテゴリが同一期間をカバーしていると仮定します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 例えば、「個人WEI（経済余裕）」は中央値が他のカテゴリに比べて低い傾向があります。一方で、「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が比較的高いです。
– 分布が広いものと狭いものがあり、「個人WEI（経済余裕）」は分布が狭く安定している一方、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は広く変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は「個人WEI（経済余裕）」に敏感であるかもしれません。中央値が低いことから、経済的な余裕の欠如が生活にどう影響を与えているか気付くことがあります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」の大きなばらつきは、これらの分野が不安定であり、社会全体としての対応が必要である可能性を示唆しています。
ビジネスや政策立案に対し、各カテゴリの特徴を考慮した施策が必要になりそうです。特に、経済的余裕や共生・多様性に関する問題は重点的に改善されるべきでしょう。
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:
以下はグラフ分析の詳細です：
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）を示しており、個々のプロットはデータポイントの分布を示しています。トレンドというよりは分布の様子を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は特に見受けられませんが、第1主成分でのばらつきは大きいです。これはデータポイント間の変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータの異なるサンプルを示しており、第1主成分と第2主成分の関係を表しています。第1主成分が0.76を占めるため、データの大部分の情報は第1主成分に由来しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは時系列データを直接示すグラフではなく、2次元空間での分布を示しています。データポイント群は、第1主成分に沿って拡散しており、第2主成分は情報量が少ないものの、一定の範囲で広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間には、さまざまなデータの変異があることが観察されますが、第1主成分への依存が強いため、そこにほとんどの相関が存在することが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この分析は、生活関連の構成要素を主に第1成分に基づいてカテゴライズしており、特定の変数や要因が生活にどのような影響を与えるかを理解する一助となります。ビジネスにおいては、製品やサービスの改善点を明確にし、社会的に重要な要素を特定するのに役立つかもしれません。
このPCAのグラフから、データの主な変動が第1主成分に強く表れることがわかります。データのバラエティを見るための出発点として有用です。
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。
