📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: スコアは概ね横ばいから上昇傾向を示しています。2025年7月3日の0.79や7月4日の0.84など、一部で顕著なスコア上昇が見られますが、7月5日に向けて再度下降しています。
– **個人WEI平均**: 総じて0.65から0.78あたりの範囲で推移し、日付によってわずかな上昇と下降が見られますが、大きな変化はありません。
– **社会WEI平均**: 0.66から0.90に及ぶ変動があり、かなりの振れ幅を示しています。特に7月4日に向けて高スコアを記録しています。
#### 異常値
– **検出された異常値**: 2025年7月1日と5日の総合WEIスコアで、0.66及び0.65が異常値として特定されています。これらは他の日と比較して低いスコアであり、休日や特定のイベント前後での生活水準の変動を示唆している可能性があります。
– **背景要因の推測**: 経済や健康、心理的ストレスの要因が総合スコアに影響していると推定できます。特に、7月4日の高い社会WEI平均は、社会基盤の向上やイベント関連の一時的な上昇可能性を考慮すべきです。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データが短期間であるため長期トレンドの解析は制限的ですが、短期的には総合WEI及び社会WEIが上昇傾向を示しています。
– **季節性パターン**: 明確な季節性は見られません。ただし、週末や祝日関連の影響がある日が予想され、その日はスコアに反映されている可能性があります。
– **残差成分**: 不定期な異常値が数点検出されており、特定のイベントが直接的に影響を与えた可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関分析**: 社会的公平性・公正さと社会の持続可能性の高い相関が考えられます。個人の経済的余裕と社会の持続可能性にも関連があるかもしれませんが、個人指標同士の強い相関は見られません。
#### データ分布
– **箱ひげ図の可視化**: 各WEIスコアにそれぞれの中央値が存在し、幾つかの項目で外れ値が観測されています。これは、個別の生活条件や社会状況の変動を示唆します。
– **外れ値**: 一部項目における極端な高スコアや低スコアがあり、それぞれの項目におけるバラつきがあることが示されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率**: 0.76という大きい寄与率を持つPC1は、データの主要な変動要素を捕捉しており、おそらく社会基盤や公共の良し悪しに関連する要素です。
– **PC2の寄与率**: 0.09と小さいため、相対的にPC1ほどの影響力はありませんが、データの細かな動きや個人の評価の影響のみを示している可能性があります。
### 結論
今回の分析において、短期間でのWEIスコアの推移は、社会的なイベントや特定の環境要因の影響が強く反映されており、持続可能な社会の利点や課題にフォーカスされています。また、異常値の日付付近の社会イベントや政策の変化がデータに顕著に表れることがあります。これらは個人及び社会生活上の複数計画の
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WEIスコア推移時系列散布図を分析すると、以下のような洞察が得られます：
1. トレンド
– 実績データ（青い点）は、7月の初めに一部のばらつきが見られるものの、その後は比較的安定しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に徐々に下降傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの実績データが外れ値として示されています（黒い丸で囲まれた青い点）。
– 特に7月初めに集中していることがわかります。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測データです。
– 予測は不確かさ範囲で囲まれており、予測の不確かさを考慮に入れています。
– グラフは3種類の予測モデルの異なる予測を描画しており、それぞれのモデルがWEIスコアにどのようにアプローチするかを比較できます。
4. 複数の時系列データの関係性
– すべての予測モデルは実績データに基づいているため、実績データの傾向が予測に影響しています。
– 各モデルは異なる下降曲線を示し、モデルによる予測の違いが見られます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは7月の初め以降、あまり変動がなく比較的水平に推移しています。
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
– 実績データのばらつきと予測モデルの下降トレンドから、生活における何らかの変調や懸念が感じられます。
– 予測が下降していることから、近い将来に向けて注意が必要な状況と捉えることが可能です。
– ビジネスの観点からは、予測された下降トレンドを考慮に入れて、適応や戦略の見直しが求められるかもしれません。
このグラフは、過去の実績に基づく予測が将来的に重要な手がかりを提供する可能性があることを示しています。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアについて、30日間の変化を示しています。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の1週間ほどのデータのみ表示されています。この期間には若干の変動がありますが、全体的に0.6から0.8の範囲に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、時間の経過とともに微妙に下降していますが、最初から最後まで極端な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で示されたデータがありますが、これは全体の中に数件のみ存在しています。また、これらは大きな範囲から逸脱しているわけではありません。
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、具体的な行動や要因に基づく実世界の変化を反映しています。
– 予測値は赤い交差点で示されており、実績データと比較して大きな乖離はないようです。
– グレーのシャドウエリアは、予測の不確かさを示していますが、比較的小さい幅で収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値は大きく一致しているように見えます。これから、モデルが実際のデータに対して良好な精度を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルの間には高い相関が見られるため、予測の信頼性が高いと言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見ると、過去のデータに基づいて、今後30日間も安定したスコアが期待できると感じるでしょう。
– ビジネスや個人の生活において、状況が安定しているという信号が与えられ、安心感が提供されるかもしれません。
– もしこれが生活の質を表す指標であれば、持続的な改善や安定した状況を維持するための取り組みが評価されていると考えます。
この分析は、データの特性や予測モデルのパフォーマンスについても示唆を与え、今後の対策や改善策を考える上での一助となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、評価期間の初期に集中しており、その後は予測線しか表示されていない。実績に基づく線形回帰（青い線）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれたデータポイント）があり、他の実績データポイントよりも高い測定値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績を示し、Xマークの赤はそれぞれの段階での予測値を示しています。
– 予測値には、線形回帰（青い線）、決定木回帰（シアンの線）、ランダムフォレスト回帰（紫の線）が用いられています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドには多少の差が見られます。特に線形回帰のトレンドが最も高い水準を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期期間に集中しており、その後は新たなデータが追加されていない。予測モデルは、特にランダムフォレスト回帰が明確に減少傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの初期集中とその後の予測は、この生活カテゴリのメトリクスが時間経過に伴って変化していることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰が予測する下降傾向は、もし重要なKPIであれば、対策が必要である可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は特定のイベントや要因がこれらの数値に影響を及ぼした可能性を示唆し、詳細な分析が必要でしょう。
このグラフは、未来の傾向を理解し今後の戦略を立てるために役立ちます。特に下降トレンドは改善策を講じ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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアの30日間の推移を示しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いポイント）は、最初の数日間にわたって横ばいで安定しています。
– 予測の複数のモデル（紫と水色のライン）は、今後の期間でも横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として認識され、黒い円で囲まれています。これが意味するのは、予測モデルが特定の日における値を異常とみなしている可能性があることです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いポイントは過去の実績データを示しています。
– 紫と水色のラインは、予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）を使用して未来のスコアを予測したものです。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、水色の決定木、ランダムフォレスト回帰）は、全て類似した横ばいの予測を示しており、各モデルの出力が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**:
– 実績データは、一定の範囲内で変動していますが、予測が安定した状態を示すことから、基本的な経済的状況が大きく変動していないことが考えられます。
6. **直感的な感じや影響**:
– グラフから直感的に感じられることとしては、個人の経済的余裕が安定しており、大きなリスクや不確実性が少ないことが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した経済状態をベースに計画を立てやすい状況であると言えます。特に予測が確実性を持っている場合、長期的な戦略を立てることが可能です。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が安定しており、今後も大きな変動がないであろうことを示唆しています。この安定性は、将来的な計画の策定や予算管理に良い影響を与えるものと考えられます。
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:
<分析内容>
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）データは比較的安定しており、0.7から0.8の間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測のうち、線形回帰は横ばいを示し、ランダムフォレスト回帰は軽度の下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータポイントがいくつか見られますが、全体の分布に大きく影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青の点で示され、予測は異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果は、実際の実績データからの乖離が見られます。
– ランダムフォレスト回帰が下降を示しているのに対し、線形回帰は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密集度合いから一部の予測値が過大または過小評価され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**:
– WEIスコアが健康状態を示している場合、現在の数値は比較的高い状態を維持しているものの、予測から下落の可能性を示唆しているため、健康維持のための対策が求められるかもしれません。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測が下落を示しているため、早急な対応が必要かもしれません。
このグラフにより、健康指標の安定を維持するための計画や対策の検討が有益であることが示唆されます。誤差範囲内であっても、予測トレンドに基づいた対応が求められます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が視覚的に特徴的です。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青いプロット）は、最初の数日間でわずかな変動がありますが、全体的に横ばいです。
– 予測線（紫色、ランダムフォレスト回帰）は、微増しています。別の予測線も含まれ、各手法での見込みが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 特定の日で、異常値（黒の円で囲まれたもの）が見られます。これが何らかの特異なイベントや要因によるものであ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データを表しています。
– 黒の円で囲まれた部分は外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測範囲の不確かさを示し、実際のデータがここから外れた場合には予測の改善が必要かもしれません。
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トレンドは若干異なります。予測は若干上昇しているのに対し、実績データは横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データは一部の異常値を除くと比較的一貫しています。しかし、予測がこれに対してどれだけ正確であるかはもう少し長期のデータが必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**：
– 短期的にはストレスレベルは一定であるようにも見えますが、予測が上昇傾向を示唆しているため、さらなる詳しい分析を行うことで長期的な対策を考える必要があります。
– ビジネスや社会の観点からは、ストレスマネジメントのプログラムを強化する計画や、ストレスの高まりを予防するための施策が重要かもしれません。
このグラフからは、主に短期的な変動と中長期的な予想の違いに注目する必要があります。
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:
## 視覚的特徴と分析
1. **トレンド**
– **実績**: 最初の数日間（およそ7月1日から7月5日）の間で一定の水準にあり、小さな変動を示しています。
– **予測**: すべての予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、徐々にわずかな減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が0.8以上のプロットは外れ値として特定されており、それらは実績データにおいても観察されています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青の点）**: 一貫性のあるスコアを示しつつ、特定の日に外れ値が見られます。
– **予測（赤の×）**: これからの動向に沿ったフェードアウトを示しており、実績に合わせた安心感を提供しているように見えます。
– **異常値（黒の円）**: 0.8を超える数値は異常値として認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線はどのモデルもちょうど60点前後の水準にあり、実績データの底打ちを考慮したものと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きなズレは見られず、全体的に一貫して安定したパフォーマンスが観察されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この安定したスコアは、個人の自由と自治が短期間で大きく変動しない安定した生活環境を意味している可能性があります。
– 外れ値は予期しない出来事や特別な状況が発生した際の反応を示唆しているかもしれません。
– ビジネスとしても、安定性が見込めるため、長期的なプランを作りやすい環境であると言えます。
このグラフからは全体的に安定したパフォーマンスが示唆され、予測モデルも安定した傾向を支持していることから、予測可能性が高く、リスクが低いと感じられるでしょう。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績では、WEIスコアが最高0.8程度から0.6へと減少しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばいを示しており、決定木回帰も同様です。
– 線形回帰予測は、明らかに下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間に外れ値が見られるが、その後は安定しています。一部データが不確かさの範囲外にあることから、特定の事象による影響が疑われます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績のプロットが、時系列の変動を示しています。
– グレーの範囲はデータの不確かさを示し、予測の信頼性の指標として機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、予測と比較すると初期は高いが、その後、予測と近づく動きを見せています。
– ランダムフォレストと決定木の予測が安定し、線形回帰のみ下降トレンドを示している点が興味深い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと予測には不一致が見られるが、期間が進むにつれ類似の傾向が現れます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の外れ値の存在は、特定の社会的イベントや政策変更による一時的な影響かもしれません。
– 予測手法が示す異なる傾向を考慮すると、長期的にはスコアが安定または下降し得ることを示唆しています。これにより、不確実性管理や持続的改善が重要であることがわかります。
全体として、初期の不安定性を考慮に入れた持続的な改善策が求められる状況です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は初期に集中しており、その後は表示されていません。
– 予測データ（複数の回帰手法による）は横ばいで、一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれたプロットとして示されています。
– 最初の期間でいくつかの外れ値がありますが、その後は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い丸）**: 実際に観測されたデータ。
– **予測（赤い×と線）**: 予測モデルによる予測値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測のばらつきの範囲を示しています。
– 複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されているが、全てのモデルが同様の横ばいトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは実際の観測値を示し、予測はその後のデータを予測しているが、実績のデータが限られているため関係性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲は狭く、ほとんどの予測が高いWEIスコアを保つ形になっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 長期的に安定した持続可能性と自治性が予測されていることが示唆されます。
– 外れ値が初期に見られたことから、多少の不安定要素が存在する可能性がありますが、それ以後は改善されると見られます。
– 社会的には持続可能性が維持されることを示しており、ビジネスの面ではリスク管理が効果的であることを示唆しています。
このグラフからは、予測モデルが安定しているため、全般的には持続可能性に関して楽観的な見通しを提供しているように見受けられます。
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:
以下の点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、比較的安定して横ばいに近い傾向を示しています。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰の紫線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒い円で囲まれていますが、分布の密度やトレンドに大きな影響を与えている様子はありません。
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。
– 赤い×印とそれに重なる不確かさの範囲（灰色）は予測を示しており、ここではランダムフォレストと線形回帰の2種類が検討されています。
– ランダムフォレスト（ピンク線）は将来的にスコアが大幅に低下するシナリオを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（特に決定木とランダムフォレスト）は、予測の方向性が異なっています。これはモデルの構造や前提条件の違いによるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫していますが、予測モデルはそれに対応する形を必ずしも示していません。
6. **直感・ビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、今後の社会WEIがどの程度の変動をするかに不確実性があることが理解できるでしょう。
– ビジネスや社会においては、このような予測に対応した準備が必要です。特に教育機会や社会基盤に関する取り組みが変動期にどの程度影響を受けるのかを評価することが重要です。
このグラフからは、将来的にWEIスコアがどのように変化するか不確実性が高いことが示唆されています。特に、予測モデル間での違いを理解し、適切な対応策を検討する必要があります。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が見られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は期間の初期に集中し、その後データが提供されていません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は直線的で一定、明確な変化が見られません。
– 線形回帰（薄紫色の線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ内に複数の異常値（黒の丸で囲まれた点）があり、集中的に発生しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値で、その周囲の黒い円は異常値であることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は初期のデータのみをカバーしており、時間が経つにつれて予測の不確かさが増大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**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドが異なり、前者は上昇、後者は一定です。これはデータに対する異なる予測アプローチの結果を示しており、どちらのモデルが実績に近いかは検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データ間のばらつきが大きく、異常値として示されるものも存在します。予測モデルの違いが、どの程度このばらつきを説明できるかがポイントです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータばらつきと異常値の多さは、社会的要因が変動しやすい状況を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策においては、多様性と共生の安定にはまだ課題が多いことを示唆し、政策立案者はこの不安定さを是正するための具体的な介入が必要であることを示しています。
このような視点から、継続的なデータ監視と異常値対応、予測モデルの改良が求められます。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 短期間のヒートマップですが、特定の日付や時間帯で色の変化が見られます。特に7月1日から7月5日の間で、色の変化があるため、日ごとまたは時系列で傾向が変化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日16時のセルが濃い紫色で、他の時間帯と比べて大きく異なります。この時間帯に急な変動があったか、外れ値となった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーによると、色は総合WEIスコアの強度を示しています。色が濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを示し、これにより各時間の状態が視覚的に理解しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとにスコアがやや変動していますが、全ての時間帯が同様の増減パターンを持っているわけではなく、特定の時間帯だけ変動していることが見てとれます。これが属性の相関関係を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付で急激な変動があることから、その部分にイベントや特異な要因があった可能性が考えられます。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– 直感的には、特定の日や時間に集中した活動または異常値が確認できるため、社会的イベントや特定の時間帯に起因する変化が生活に影響を与えている可能性があります。例えば、特定の日の特定の時間に需要や活動がピークに達し、その結果としてWEIスコアが急激に変化した可能性があります。
この分析をもとに、時間帯や日付ごとのイベントや要因を調査することで、さらなる洞察が得られるかもしれません。特にビジネスにおいては、特異点やピークによる機会やリスクを見逃さずに対応策を講じることが重要です。
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:
以下にグラフの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**
– 全体としては、色の変化から日ごとにデータの変動が見られます。
– 日毎に時間帯によって異なる色合いが示されており、周期性やパターンが存在している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日の16時台が黄色で最も明るく、高い数値を示しています。
– 他の日はより暗い色の範囲にあり、この明るさの急激な変化が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は個人のWEI平均スコアを表しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯と日付によって異なるスコアの分布が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯におけるスコアの分布が異なるため、時間帯とスコアの変化に何らかの関係性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色のスコア（高い値）が特定の日や時間帯に集中しており、不規則な分布が確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 特定の日や時間帯におけるスコアの大きな変動は、個人の生活リズムやストレスレベルの変化を示唆している可能性があります。
– 7月4日の16時台におけるスコアの急上昇は、特定の活動やイベントによる影響と考えられるため、個人の習慣やライフスタイルの解析に役立ちます。
– この種のデータは、個々の生活の質改善や健康管理における洞察を提供することができ、これに基づくカスタマイズされたサービス提供が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を観察すると、特定の日付や時間帯での値の増減が見られます。特に、2025-07-04の日中の時間帯で高いスコア（黄色）が見られ、それ以外の時間帯では様々な色合いが広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04におけるスコアの急上昇（黄色の部分）は、外れ値として注目される可能性があります。この部分は他の日と比較して異なる結果を示しており、何らかの特別なイベントが影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、スコアの大小を示しており、色が明るいほど高いスコアを示しています。色の濃淡でデータの濃度や分布を見やすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯の交差点においてのスコアの変化が捉えられます。特定の時間帯（例えば、16時から19時）が他の日と異なるパターンを持っていることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい黄色は限られた時間帯でしか観測されないため、多くの時間帯でスコアが平均的または低めであることが推論されます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 一部の時間帯や日に特異なイベントがあった可能性があります。この変動がビジネスや社会生活に影響を与えている場合、それが何か特定のアクションや出来事に関連している可能性が考えられます。例えば、休日や特別なイベントがあったとすると、それが社会的なウェルビーイング指数（WEI）に大きく寄与した可能性があります。
このヒートマップは、日々の生活や社会活動がどのように変動するかを視覚的に示し、今後のイベントやキャンペーンの計画に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリにおける各WEI項目の相関関係を示しています。以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、期間中のトレンドを直接示すのではなく、各項目間の相関の強さが示されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりも、特に低い相関関係が目立つ部分があります。「社会WEI (持続可能性と自治性)」と他の要素との相関が比較的低いです。
3. **各プロットや要素**:
– 色が赤に近いほど強い相関（正の相関）を示し、青に近いほど弱い相関（負の相関）を示しています。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との相関がとても高いです（0.89, 0.97）。同様に、「社会WEI (公平性・公正さ)」も高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりも、同一期間内での相関関係に焦点を置いています。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の低い正の相関（0.16）が目を引きます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に強い正の相関を持つ組み合わせが多いですが、「社会WEI (持続可能性と自治性)」は他の項目と弱めの相関を持つことが多いです。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関が示されている項目は、同時に改善することが可能であるかもしれません。例えば、「総合WEI」を向上させることで「個人WEI平均」や「社会WEI平均」も改善される可能性があります。
– 「社会WEI (持続可能性と自治性)」が他の要素と弱い相関を示すことは、持続可能性に関する施策において独立したアプローチが必要である可能性を示唆しています。
このヒートマップからは、総合的な福祉指標を向上させるために各カテゴリの相関を理解し、特定の分野での施策を組み合わせることが重要であることがわかります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
#### 1. トレンド
– 全体的にスコアはミッドレンジの0.6から0.8に集中しています。一部のデータセットでは若干の差異が見られますが、大きな上昇や下降のトレンドは認められません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 箱ひげ図の上端や下端から外れているデータポイントがいくつか見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で多くの外れ値が存在しています。これらは特異な生活状況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
– 箱ひげ図の箱部分は四分位範囲（IQR）を表し、中央値は箱の中にある線で示されています。
– 全体として中央に近い分布が多いですが、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」など、一部のカテゴリではレンジが広がっています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各カテゴリのスコア間では大きな相関は見られませんが、個別の生活側面や社会側面ごとに異なる特性が見られるため、カテゴリ間の比較に役立ちます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が高いけれども、分布の幅が狭く、外れ値が存在する点で、特定の経済状況が際立っている可能性があります。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は幅が広く、不均一な分布が示され、心理的状況が多様であることを暗示しています。
#### 6. 直感的な感じ方と影響
– グラフから直感的に捉えられるのは、特に心理的ストレスや経済的余裕が他の要素と比較してバラつきがあることです。これは、個々の生活満足度に大きく影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、生活の質を高めるためにどのWEIカテゴリにフォーカスすべきかが示唆されます。特に外れ値が多い部分は、政策やサービスの改善が先行して必要とされる領域かもしれません。
この分析は、データに基づく具体的な行動を計画する際の基盤として役立てることができるでしょう。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて、生活カテゴリにおけるWEI構成要素のパターンを30日間で可視化したものです。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は散布図であり、時系列ではなくデータの分布を見せています。
– 特定の周期性や一貫したトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ外れ値は見られませんが、データポイントが中央から少し離れた位置に散在しています。
– 第1主成分での値が高い右上のデータポイントと、左下の低いデータポイントが特に目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 第1主成分が0.76の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明しています。これにより、第1主成分が重要な違いを示していることが分かります。
– 第2主成分は0.09の寄与率であり、追加の差異を示しますが、全体的な説明力は低めです。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、30日間の構成要素の間の分布を示しているため、時系列的な関係は分析する必要がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には直接的な相関は見られず、複数の要素が様々な方向に分布しています。
– データは比較的散らばっているため、特定のクラスター化は見られません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析により、複数の要因がどのように変動に寄与しているかが見える化されています。第1主成分が最も影響力があるため、これに関連する要因の分析が重要です。
– ビジネスや社会においては、生活関連のデータがどの要素で最も変動しているかを理解することで、リソース配分や改善の優先順位付けに役立つ可能性があります。
この分析を通じて、生活カテゴリにおける主要な変動要因をより深く理解するための方向性を示唆することができます。
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。
