📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
**時系列推移:**
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のトレンド:** 総じて、これらのスコアは微細な変動を伴いつつも、非常に狭い範囲(約0.65〜0.85)で推移しています。初日の総合WEIの低下（0.6625）から始まり、その後の持続的な上昇傾向が見られますが、特に7月4日に0.84へ急上昇し、5日に再び低下するなど、ある程度の変動が確認できます。
– **個別項目:** 個人および社会的なサブカテゴリのスコアはおおよそ一定を保っているが、個人の経済的余裕や社会の公平性では一時的なスパイクまたは減少が観察されます。
**異常値:**
– **特定日:** 2025-07-01 の総合WEI 0.6625や2025-07-04 の0.84は異常とみなされます。これは個別サブカテゴリ（例えば、社会の多様性や公平性の変動）が一時的に影響を与えた可能性があります。
– **可能な影響要因:** 特に経済状況や社会の情勢が、社会WEIの急激な変動に影響している可能性があり、政策の変更や公共の出来事が考慮されるべきです。
**STL分解による季節性・トレンド・残差:**
– 宣言されたデータ構造に基づいた長期的な明確なトレンドはないですが、一部スコアの下降傾向と上昇から、季節性や短期的なイベントの影響を受けていると推測されます。
**項目間の相関:**
– **ヒートマップからの相関:** 個々のサブカテゴリ間の相関が強いことが観察されます。例えば、経済的余裕と健康状態はある程度相関がある可能性があります。これにより、個々のWEIが他の複数の項目によって同時に影響を受けうることを示唆します。
**データ分布 (箱ひげ図):**
– 各項目のばらつきや中央値は、小さい範囲で収まる傾向が強く、社会基盤や持続可能性が一般的に高い中央値を持ち、ストレス関連項目はやや広い範囲にスコアが広がる傾向があります。
**主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析の結果として、PC1が0.74の寄与率であることから、総合WEIの変動は主に最初の成分に依存しています。これはデータ全体のパターンを大部分説明でき、PC2の寄与は少ないことから特定のサブカテゴリの変動に起因する小さな変動を示していると見られます。
### 結論
全体として、WEIスコアにおける短期的な変動は考えられる異常事態や重大な社会的イベント、または政策変更と一致する可能性があります。特定のサブカテゴリの異常動作が全体のスコアを一時的に変化させることを、データ分析により支持します。各項目間の強い相関は、全体的な社会的幸福指数が個々の健康や経済状況といった要素に強く依存していることを示唆しています。
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:
以下は、このグラフに基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初期にある程度の変動が見られますが、明確な上昇または下降トレンドは存在しないようです。データは横ばいで推移しています。
– 予測値（複数の色の線）は一定の値を示しており、今後のWEIスコアが安定していると予想されていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイント（青い点）が他より離れており、異常値として認識されています（黒い円で囲まれている）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIデータを示しています。
– 黒い円は異常値を示し、予想以上または以下の値です。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 数本の異なる色の線（薄青、ピンクなど）は異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの実績値と予測値は全体的に一致していますが、予測の不確かさがあるため、実績値の範囲内での振れ幅に対する対応が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に高い相関があるようです。急激な変動や大きく異なる値はなく、全体としてデータは安定した動きをしているように見えます。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 人々はこのデータから、生活に関するWEIスコアが安定していると感じるかもしれません。予測による信頼性の高まりから、将来的にも著しい変動がない安心感を得られるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、政策決定や市場動向予測において、安定した現状維持が見込まれるため、リスクを伴う大きな投資や変化を避けたい場面で有益となり得ます。
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:
以下にこのグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– プロットされた実績データ（青色）は、6月下旬から7月上旬にかけてある程度の変動があります。
– 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）は全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの一部は黒い円で囲まれており、外れ値として示されています。これは観測値と予測値が大きく異なるポイントを示しています。
– この外れ値は、予測モデルの不確かさ範囲（灰色の背景）からもやや外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、赤い”×”は予測を示しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– 三つの予測モデルが示すトレンド（異なる色の線）は、それぞれ異なる回帰技法に基づく予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測値の間には一定の乖離がみられ、特に初期の日付で多く観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測結果の間には若干の不一致が見られるため、モデルの改善が必要かもしれません。
– 各モデルの予測は、長期的には同程度の上昇率を示唆していますが、短期的にはリアルタイムの観測とは多少のズレがあります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 一般の人は、最初の数日間の変動に対して敏感です。特に外れ値が多い期間では、結果の信頼性に疑問を感じる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、解釈しやすくするための予測モデルの更なる調整や、外れ値の原因究明が重要です。特に生活カテゴリの場合、外れ値はライフスタイルに影響を及ぼす要因と関連があるかもしれません。
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**:
– 実績の分布は、概ね0.7から0.9の範囲で変動していますが、直近ではやや下降傾向にあります。
– 予測のトレンドは3つの異なるモデルが示されています。線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ安定またはわずかに下降していますが、決定木回帰は明確に下降傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの実績値が異常値として円で強調されています。この異常は、不確かさの範囲を超えた可能性を示しており、特別な要因やイベントがあったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績値を示し、赤いバツ印は予測値を示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、モデル予測がその範囲内であるべきことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰はもっとも緩やかな変化を示し、線形回帰と決定木はより積極的な変化を示しています。
– この違いは、異なるモデルが異なる要因を重視している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間全体の実績データは、比較的一定ですが、その背後に潜む要因の影響を受けている可能性があり、短期間では変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このデータは時間とともに変化する「生活」関連のスコアですので、社会の変化や特定のイベントが人々の生活満足度に影響を与えていると考えられます。
– ビジネスや政策立案者は、この情報を基に特定の時期やイベントが生活にどのような影響を与えるのかを分析し、今後の戦略に役立てることができます。特に、異常値の理由を探ることで、特定の危機管理や機会創出に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は初期数日間にわたって横ばいです。
– 予測データ（緑、紫、ピンクの線）は各回帰モデルによって異なるトレンドを示しています。線形回帰は中程度の上昇、決定木回帰は穏やかな上昇、ランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績AIデータには外れ値として強調されたデータポイントが3つ存在します。これらは異常事象やモデルの誤差を示唆可能です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示します。
– 赤い×は予測のためのポイントを示します。
– 外れ値は黒い円で囲まれて強調されています。
– 灰色の範囲は不確実性を示し、各予測モデルの精度変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる回帰モデルの予測が重なり合っており、それぞれのモデルがいかにデータを捉えているかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には全体的な相関は見受けられません。このため、現実のデータと予測が一致しにくい状況が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は、将来の経済的余裕を予測するために複数の予測モデルを活用しています。このグラフでは、実績データが短期間で安定していたことが示され、予測の難しさが強調されています。
– ビジネスにおける予測モデリングの精度改善が必要であること、また外れ値が示唆する潜在的リスクの評価が重要であることが示されています。
– 社会的には、個人が経済的な意思決定をする際の信頼性ある予測が必要とされ、これにより個人の生活の安定が促進される可能性があります。
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:
以下のグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは0.8付近に集中しており、全体的に安定しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、長期的には緩やかないくつかの下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値が含まれており、これが各予測との整合性を失わせている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は過去30日間の実績WEIスコアを示しています。
– ×印は予測されたWEIスコアを示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、幅広い将来の変動の可能性を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰が一番シンプルなモデルを示しており、他のモデルより顕著に下降しています。
– 決定木とランダムフォレストの予測も緩やかに下降していますが、予測不確かさの範囲は線形回帰より広いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ全体で見れば高い相関は見られませんが、実績データ内部は安定したスコアが見られます。
6. **直感的印象と影響**:
– 実績がやや高めに維持されていることはポジティブに見えるが、予測は少しずつ下降を示しており、改善を示唆している可能性があります。
– 健康管理や生活習慣の向上が求められるかもしれません。特に外れ値が生じぬよう、健康状態をより安定的に保つことが重要です。
– 社会的にも個人の健康状態の長期安定化は、医療コストの削減や労働効率の向上に寄与する可能性があります。
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ような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データは比較的横ばいであり、大きな変動は見られません。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、全体的には微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されたデータポイントが存在しますが、その数は限られています。
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、その中に外れ値が強調されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示されており、予測の変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測の間で明確な一致は見られないものの、全体として安定したパターンを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定した範囲内に収まっており、大きな分散は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、心理的ストレスが比較的一定であり、急激なストレスの増減がないため安定している点です。
– ビジネスにとっては、この安定性はストレス管理プログラムが効果的であることを示唆する可能性があります。
– ただし、いくつかのモデルが示唆する微増傾向には注意が必要で、今後のストレス管理戦略の再評価が求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は開始数日間の変動がありますが、その後は安定しています。
– 予測は全体的に横ばいか、わずかな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ（青い点）にはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。この部分が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**
– 青い点は実績データを、赤い×印は予測データを示しています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示しており、予測の信頼性がどの程度かを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、これらは比較的一貫した予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初めに変動がありますが、後半は比較的安定しています。予測は安定していますが、若干の下降トレンドを含んでいるようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアは個人の自由度や自治を表す指標です。実績が安定することは望ましいですが、予測は下降傾向にあるため、将来的な不安材料として考えられます。
– 社会的には、個人の自由度が低下することは不安の増加や生活の質の低下に繋がる可能性があります。ビジネスにおいても個人のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
– このデータを基に、予防措置や改善策を早期に講じることが求められます。
全体として、実績の初期の変動に対する原因の特定と、予測される下降トレンドへの対応が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、最初の期間に高めのスコアを示した後、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいで推移しています。
– 線形回帰（紫の線）は下降トレンドを示しています。
– 決定木回帰（シアンの線）は安定して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた）があります。特に開始直後の高いスコアが目立ちます。
– 外れ値は不確実性の要因や一時的な要因を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸は実績のデータポイントを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、初期には広い不確定性があることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種回帰モデルの予測を比較すると、特に線形回帰が実績データと乖離していることが見て取れます。
– ランダムフォレストと決定木の予測は、比較的一貫して実績の動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値と実績データの間には低い相関がある可能性がありますが、全体的な分布は予測モデルによって捉えられているように見えます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期の実績値が高いことは、一定の期間に特定のイベントや状況が影響を与えた可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、初期の不確実性を管理し、外れ値の要因を分析することが重要です。
– 予測モデルが安定しているため、今後の政策や施策において回帰モデルの予測を参考にすることで、より公平性・公正さに配慮した施策に寄与する可能性があります。
このグラフは、時間とともに公平性の指標がどのように推移するかを示しており、短期的な変動と長期的な傾向の両方を考慮することが重要です。
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:
以下はグラフから得られる視覚的特徴および洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はおおむね横ばいで、0.8から1.0の範囲内に収まっているようです。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各手法によるトレンドは緩やかに上昇していることが示されています。
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は、実績の範囲外には出ておらず、今回は特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を、赤い×印は予測AIによる予測値を、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を意味し、データの不確かさが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータは予測されたトレンドと比較して横ばいですが、予測による異なる手法によるトレンドが緩やかな上昇を示しています。これにより、今後実績も緩やかな増加が期待されることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測の信頼性が示唆されています。また、各予測手法間での大きな差異は見られないため、予測の一貫性が示されています。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 持続可能性と自治性の指数が緩やかに改善される兆しは、将来的な持続可能な発展の可能性を示唆し、ビジネスや政策決定において前向きな要素となり得ます。安定したデータは社会の安心感にも寄与し得ます。
このように、全体として安定した状態にあるものの、予測結果はわずかな改善を示唆しており、将来的な改善が期待される状態を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青）は、7月初めから中旬にかけて0.8〜1.0の範囲で安定しています。
– 予測データは、線形回帰と決定木回帰では横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつか外れ値（黒い丸で囲まれた点）が見られますが、大部分は安定しています。
– 外れ値は特定の条件や例外的な事象が影響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**:
– 青い点は実績のデータを、赤い×は予測データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示されており、信頼性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと全体の予測は大きく乖離していませんが、ランダムフォレスト回帰による予測は継続的な低下を示しており、他の予測方法とは異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの実績データが不確かさ範囲内に収まっています。これはモデルが実績データの変動をある程度予測できていることを示しています。
6. **直感的洞察および影響**:
– 人々は、教育機会における安定性を感じつつも、予測による今後の変化に対する警戒感を覚えるでしょう。
– ビジネスや社会においては、ランダムフォレスト予測の下降トレンドは不安要素となり得るため、教育機会や社会基盤への継続的な投資とモニタリングが重要です。
このグラフから、データの予測がさまざまな視点から検討されており、特にランダムフォレスト予測の下降トレンドに注意が必要であることがわかります。
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:
このグラフは、30日間の「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」スコアの推移を示しています。以下に、視覚的特徴とその洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 実績データは最初の10日間に集中しており、スコア0.5〜0.8の範囲に散らばっています。
– 予測データは3つの異なる手法（線形回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰）を使用して示され、それぞれ異なるトレンドが見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測だけがわずかに上昇傾向を示しています。残りは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、いくつかの外れ値が見られ、それが大きくマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測値を示しています。
– 予測手法による違いが色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データがある中で、予測は実績の不確かさ範囲内に入っていますが、横ばいや小さな増加が予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはランダムに分布していますが、予測データはやや保守的なトレンドを示しています。
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**
– 実績データの不安定さに比べ、予測モデルは安定したスコアを示しており、社会WEIの改善には時間がかかる可能性があることを示唆しています。
– これには、政策の見直しや社会全体での改革が必要かもしれません。予測に基づくと、大規模な変化を期待するのは短期間では難しいと感じられます。
このグラフは、現状と予測のギャップを見せ、戦略的なプランニングの重要性を強調しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは5つの日付に対するデータを示しており、色の変化から時間帯ごとの総合WEIスコアの変動を観察できます。特に目立った上昇や下降のトレンドがあるというよりも、日時により変動している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日の16時には濃い紫色が示されており、これはスコアが比較的低いことを示しています。この日だけが他の日に比べて急激にスコアが下がっていることは注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色のグラデーションは総合WEIスコアの高さを表し、緑から黄色にかけてスコアが高く、青から紫にかけてスコアが低くなることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日付ごとに全体的に異なる色のパターンがありますが、7月2日と7月4日では時間帯ごとのスコアに大きな差がないことがわかります（緑系統の色が多い）。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯、特に7月1日から7月3日までは昼夜で色が変化しており、これが時間帯によるスコア変動を示唆しています。それに対し、7月5日では全体的にスコアが低く、時間帯にかかわらず同じような分布を見せています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– ヒートマップからは、特定の日付や時間によって生活カテゴリに関連する活動が変化していることがわかります。このスコアの変動は、例えばイベントや季節的な要因、あるいは社会的な出来事に関連している可能性があります。ビジネスへの影響としては、特定の時間帯にマーケティングを集中させる戦略が有効かもしれません。
このグラフを分析することで、生活関連の活動やイベントがどのように時間によって変動し、それが社会やビジネスにどのような影響を持つかについて重要な洞察を得ることができます。
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:
このヒートマップの分析を行うと、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、各日における個人WEI平均スコアに明確な周期性は見られず、時折変動するパターンが見られます。特に目立った上昇または下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日のデータで紫に近い色が目立ち、スコアが低いことを示しています。これは他の日と比較して急激に数値が低下していることを表しており、何らかのイベントや要因によって影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの強度を表しています。黄色系の区間は高いスコアを示しており、紫系は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時点でのスコアの分布により、特定の日付や時間帯にばらつきがあることが視覚的にわかります。特に16時から19時にかけて違いが出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確なパターンは見られませんが、色の変化から個々の時間帯での規則性や変動が少なからず存在します。
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**:
– 日常の生活の中で特定の時間帯にパフォーマンスや感じ方が変わることを示しているため、例えば仕事の効率化や健康管理において役立つかもしれません。7月5日のスコアの急低下に関しては、エラーや特別なイベントが無かったか確認し、必要ならば対策を検討することが重要です。
このようなヒートマップは、個人の行動や健康状態の改善、その日のスケジュールの調整に有用です。ビジネスでは、分析結果を基にチームのパフォーマンスを最適化するためのインサイトを得ることができます。
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:
以下は、グラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の日付でのスコアの変動が、横ばいと急激な変動を交互に示しているようです。周期性は明らかではありませんが、色の変化があり一定の時期に突出しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日のスコアが非常に低くなっており、これが外れ値として目立っています。この日は他の日と比較して異常な変動があります。
3. **プロットの意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。スコアの変動は色のグラデーションとして視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付と時刻の間で色の変化が見られ、スコアが時間や日付によって変動していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関は見られませんが、特定の日付や時間帯でのスコアのまとまりがあるかもしれません。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日付で著しくスコアが低下することに気づくでしょう。これは、生活や仕事の環境におけるストレスや効率の低下と関連している可能性があります。
– 各時間帯のスコアが異なるため、時間管理やリソースの配置に影響を与える可能性があり、特に企業が効率を最大化するためのヒントとなるかもしれません。
このように、このグラフは特定の期間における社会WEI平均スコアの変動を視覚的に捉え、さらに分析するための手がかりを提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップでは、データの30日間のトレンドそのものを示すわけではありませんが、項目間の相関の強さを示しています。赤の濃さが相関の強さを表しており、いくつかの領域で高い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップ自体には外れ値や急激な変動は示されていません。ここでは主に相関の度合いを視覚化しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 赤い色は正の相関が強いことを示し、青い色は負の相関を示します。このため、赤いゾーンは互いに強く関連する項目を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 高い相関を有する項目として、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」、そして「社会WEI平均」などがあります。それによりこれらは互いに密接に関連し、相互の影響が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（精神的ストレス）」の相関はやや高い（0.54）ので、健康と精神的ストレスの相関が若干見られます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」は非常に強い相関があります（0.91）。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間的に直感的に感じられることとして、全体的な健康や多様性、自由に関する項目は密接に関連しており、これらが全体的なウェルビーイングに対して強い影響を与え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、多様性や教育機会が公正性に影響を及ぼすことが考えられ、職場や教育機関での政策立案に役立つ情報となり得ます。
このヒートマップは、特定の項目が他の項目にどの程度影響しているかを視覚的に示しており、それに基づいた戦略的な意思決定に役立てることができます。
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**:
– 各カテゴリのWEIスコアは30日間で大きな変動はなく、ほとんどが横ばいの傾向です。ただし、項目間でスコアの中央値や範囲に差があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（心的ストレス）」など、いくつかのカテゴリで外れ値が見受けられます。これらはスコアの異常値を示しており、特定の期間や条件下で極端に異なる値が観測された可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央値の位置がそれぞれのWEIスコアの典型的な値を示しています。
– 箱の大きさ（四分位範囲）はデータのばらつきを示しており、大きいほど変動が大きいことを意味します。
– 線やひげは全体の範囲を示し、外れ値に該当しない範囲を視覚的に示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリがありますが、特定のスコアが他に比べて一貫して高いか低いかなどを分析することで、各カテゴリ間の相対的な重要性や影響を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「総合WEI」は中央や範囲共に比較的高い値を示しており、生活の質や満足度に寄与している可能性があります。
– 大きなばらつきを持つカテゴリは、異なる要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は外れ値の存在やカテゴリ間の違いから、特定の側面での改善の余地や問題点を直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや政策立案では、特に「社会WEI（未来適応性と自律性）」のようなカテゴリのばらつきや外れ値が重要視され、改善のポイントとして注目される可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– 特定の方向に一貫して進むトレンドは見られず、各データポイントはばらばらに散らばっています。
– 主要成分分析（PCA）の結果として、特定の方向性や周期性は示されていません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 明らかな外れ値は見られません。
– データは第1主成分と第2主成分において比較的広範囲に分布していますが、急激な変動を示すポイントはありません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 主成分軸ごとにデータがプロットされており、第1主成分が74%の寄与率を持つため、こちらがより多くの情報を表している可能性があります。
– 各データポイントは、生活カテゴリのWEI構成要素の30日間の分析結果を示しており、生活の異なる側面を表現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
– 各ポイントが時間を反映していると仮定すると、直接的な時間的関係性は視覚化されていません。
– 時系列データ間の直接の相関は難しく、より内在する相関関係を見つけるためには詳細な分析が必要です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明らかな正または負の相関関係は示されていません。
– データは第1および第2主成分の両方で比較的均等に分布しています。
#### 6. 直感的な洞察やビジネス・社会への影響
– このグラフから、人間は生活の異なる側面が他と独立して変動している様子を直感的に感じ取るかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の要因が全体に影響を及ぼすより、多様性や個別対応の重要性を示唆している可能性があります。
– 生活の各側面を個別に対応することで、より効果的な戦略を策定できるかもしれません。
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。