📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータのWEIスコアに関する分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体としては、変動幅が0.65から0.84の間で推移しています。7月1日には0.6625と低めのスタートを切り、7月3日には0.79125というピークを迎え、再び7月5日には0.65で一時的に減少しています。その後わずかに持ち直して0.77の高水準に戻ります。
– **個人WEIの平均**: 日によって多少の変動が見られ、とくに7月5日の日中で0.625ともっとも低くなっていますが、その後反発して7月6日の朝には0.75まで上昇しています。
– **社会WEIの平均**: 比較的高水準での推移が見られ、7月4日には最も高い0.9に達し、その後緩やかに減少していますが、全体的に0.7台後半から0.8台の範囲に落ち着いています。
### 異常値
異常値とされた項目について言及しますが、これらが異常とされる理由には、一定期間の値の急激な変動や、他の値に比して特異的な動きを示すことが考えられます。ただし、その背景にある具体的な要因については、追加の調査が必要です。ただし、数値が大きく変動することから、データ収集の方法や外部の影響要因（例: 社会的イベントや政策変動など）の影響も考慮すべきです。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 全体的には安定傾向ですが、短期的な波を繰り返すことが確認できます。このトレンドが維持されると仮定すると、今後も短期的な変動を経ながらも、概ね安定的に高水準へ向かう可能性があります。
– **季節性パターン**: 短期間のデータのため、季節性は強くないですが、週の中ごろで一時的にスコアが上昇する傾向があるように見受けられます。
– **残差成分**: 見えない要因によって起こる変動が若干あります。具体的な要因の特定にはさらなるデータ解析が必要かもしれません。
### 項目間の相関
各WEI項目間の相関においては、特に個人の経済的余裕と社会の持続可能性、社会的多様性等の項目が強く関係している可能性があります。この関係は、経済的安定が心理的、社会的健康や持続可能性にも影響を与えるという理解に基づいています。
### データ分布
箱ひげ図を使った場合の分析はしていませんが、一般的に、中央値付近に観測が集まる傾向を示しています。しかし、外れ値が複数指摘されることから、ある程度のばらつきがあることが伺われます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、PC1（第一主要成分）が0.72の寄与率を示していることから、このコンポーネントが全体の変動の多くを説明しています。この要因がどのようなものかを特定することが、全体のスコア変動を理解する鍵になるでしょう。
### 総合所見
短期的な変動が目立つものの、7月上旬のデータにおいては社会ウェルビーイングは概ね高水準を維持しています。特定の異常日には個別の要因が存在する可能性があり、外部の出来事や内部データプロセスの見直しが必要です。また、個人と社会の各項目が互いに強く関連し合っているため、バランスの取れた施策や改善が必要
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）はおおむね横ばいで、軽微な上昇傾向があります。
– 予測線の3つ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、軽微な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、数個のみで全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
– 実績データに大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、赤いバツは予測データ。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測モデルの信頼性もある程度視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の3つのモデル間での高い一致度が見られます。これは予測の安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは特別な相関関係を示唆していないようですが、全体的に高いWEIスコアの状態が維持されているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は横ばいまたは軽微な上昇傾向を好意的に捉えるかもしれませんが、予測が下降傾向を示すため、近い将来の計画には注意が必要です。ビジネスや社会において、積極的な改善策を講じるべき時かもしれません。
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
– **実績データ（青丸）**は、期間の初期に集中しており、時間が進むにつれてデータポイントがなくなっています。
– **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）**は横ばい**で、特定のトレンドや変動が見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒枠の青丸）が見られます。この外れ値は他のデータポイントとは異なる行動を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青丸（実績）**: 過去の実際の観測データ。
– **赤バツ（予測）**: モデルによる予測データ。ただし、このグラフには赤いバツが表示されていません。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを表しており、予測値がこの範囲に収まる可能性を示します。
– **カラフルな線**: さまざまなアルゴリズム（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。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測アルゴリズム（線）は、互いに非常に類似した予測をしており、実績データが存在する期間外でも一貫して横ばいを示しています。これにより、未来のデータは安定していると予測されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は、初期の限られた期間に集中しており、その後の予測は安定していますが、過去の実績データによく依存しています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– 予測は横ばいであり、今後のパフォーマンスが安定しているという見通しを示唆しています。しかし、実績では外れ値が存在するため、予測モデルの改良やさらなるデータ収集が重要です。
– 実績のデータが途切れているため、モデルの予測精度や信頼性の評価が難しい可能性があります。
– ビジネスや社会の観点からは、このグラフで示された安定性が持続可能であれば、計画の確実性を高めることができますが、外れ値の分析と対策も同時に検討することが重要です。
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:
このグラフは、生活カテゴリの社会WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期時点で変動が見られ、その後一定の水準に達しています。
– 予測は3つの方法で示されています。線形回帰は安定したトレンドを予測しているのに対し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はそれぞれわずかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期にいくつかの外れ値が見られ、異常としてサークルで強調されています。これらは突発的な社会的イベントやデータエラーの可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、黒いサークルは外れ値を強調。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測に対する信頼性の指標と言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で異なるトレンドが見られます。特に、ランダムフォレスト回帰が最も低いスコアを予測しており、モデルの選択による予測の違いが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期の変動が直感的な指標の不安定さを示す一方で、その後の安定性は外部環境が平穏である可能性を示唆。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このグラフから、人々はデータの初期変動に対する警戒感を持つかもしれませんが、後半の安定した傾向は安心感を与える可能性があります。
– 予測データの不一致は、どのモデルを採用すべきかの慎重な選択を促し、異なるシナリオに基づく柔軟な戦略が求められるでしょう。
実績の変動と予測の違いを理解することは、将来的な政策プランニングやリスク管理に役立つ重要な要素です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は平行に横ばいの傾向を示しています。
– 異なる予測モデルでは、線形回帰（紫の線）が増加傾向を示し、決定木回帰（シアンの線）とランダムフォレスト回帰（マゼンタの線）はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、特に際立ったものがいくつか見られ（黒枠の青い点）、これは一時的な経済環境の変化や個人の特異な支出イベントが考えられます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、安定した範囲内にあります。
– 黒枠付きの点はデータの外れ値を表しています。
– 灰色の射影範囲は予測の不確かさを表現しています。特に線形回帰では不確かさの幅が大きくなっている傾向がありますが、他のモデルでは安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測の傾向を比較すると、線形回帰は増加トレンドを示しているため、場合によっては楽観的な見方を示唆しますが、決定木回帰やランダムフォレストはより慎重な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは横ばいで一定しています。予測モデルの相関を調べると、線形回帰の結果は他モデルと異なり、傾斜が見られます。これが他の予測モデルとどのように一致または不一致であるかを理解することは重要です。
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**:
– グラフから直感的に、個人の経済状況は安定していると判断できます。ただし、外れ値や未来の不確実性から、予期せぬ支出や収支の変動に対する危機管理を行う必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測のばらつきが存在するため、今後の経済計画には慎重な観察が必要です。特に増加トレンドを示すモデルに基づく判断はリスクを伴う可能性があります。
この分析により、個々の経済状況と将来の予測に対する理解が深まり、適切な戦略を構築するための基盤として活用できます。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のドット）は全体的に横ばいで、期間の序盤に密集しています。
– 予測（色付きの線）は線形回帰はほんの少しの下降傾向を示しており、決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰は明確な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつかの外れ値が存在しているようです（黒い円で強調）。
– その後、実績データが提供されていないため、外れ値の影響は少ないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のドットは実績データを示し、外れ値は黒い円で示されています。
– 色付きの線は異なる予測モデルを示し、それぞれのモデルが異なるトレンドを予測しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲ですが、内容の一部しかカバーしていないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは若干異なる未来のトレンドを示し、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なる結果を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは、予測の不確かさ範囲内に収まっていることが多いですが、外れ値が一部範囲を超えています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、実績データの安定さを安心材料と感じるかもしれませんが、予測モデルが将来の健康状態に対して異なる見解を提供していることに注意を払う必要があります。
– ビジネスにおいては、個々の健康状態のモニタリングとモデル選択が重要であり、異なる回帰モデルが示すトレンドを考慮する必要があります。これは特にヘルスケアサービスの需要予測や個人の健康管理に影響を及ぼすかもしれません。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、評価期間の初めに集中しており、0.55付近で横ばいです。
– 線形回帰、多項式回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは全てやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点は異常値として黒い丸で示されています。特に大きく外れるものはありませんが、変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績の青い点は心理的ストレスの実測値を示しており、一定の範囲に集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、データがその範囲内で変動していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のデータは一定の関係性が見られます。予測ラインは実績データの傾向を反映し、微妙な偏差を追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは比較的一定で、外れ値が数点あるものの、データ内で顕著な周期性や急激な変動は確認できません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見ると、個人の心理的ストレスが比較的一定していることから、その人が安定した日常を送っている可能性があります。
– 予測システムが有用であることが示唆されており、心理的ストレスのモニタリングやメンタルヘルスの管理に活用される可能性があります。
このデータが示すのは、心理的ストレスレベルを定期的にチェックし、その変動を予測することで、早期の対応や介入が可能になる点です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）はほぼ横ばいで、0.5から0.9の間に分布しています。
– 予測に関しては、線形回帰と決定木回帰（それぞれ緑と水色の線）はほぼ水平で、一定のスコアを維持しています。それに対して、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がいくつか認識されています（黒い円で囲まれた青い点）。これは特定の日にかなりの変動があったことを示しますが、グラフ全体での急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表しており、実際の観測データを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる予測モデルを表し、将来の傾向を予測しようとしています。
– グレーの部分は予測の不確かさ範囲を示しており、実績値の分布と関連しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの線の関係を見ると、線形回帰と決定木回帰が実績の安定した傾向を捉えようとしているのに対し、ランダムフォレストが異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲に収まり、外れ値が散在しています。全体として高い変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 生活の自由度と自治のスコアが安定していることから、日々の自由度が一定であることがうかがえます。
– 異常値の存在が何か特別なイベントや環境の変化を示唆しているかもしれません。その原因を特定し、改善することで、さらなる安定性を図れる可能性があります。
– ランダムフォレストモデルの下降傾向は、将来的な不安要素を示唆しているかもしれず、注意を払う必要があるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青色の点）は初期に集中しており、それ以降のデータポイントは示されていないため、短期的な変動が中心と見られます。
– 予測のライン：線形回帰はほぼ横ばい、決定木回帰は若干上昇、ランダムフォレスト回帰は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれた点が外れ値として示されており、特定のデータポイントが他よりも大きく離れていることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、赤い「×」は予測点を示しています。縦軸のWEIスコアの幅は約0.4から0.8です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各回帰モデルの予測傾向が異なりますが、実績データの変動を十分に反映できているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中していますが、予測は異なる傾向を示しています。これにより、モデル間でのスコアの変動幅や予測の信頼性に対する疑問が生じます。
6. **直感的および社会的影響**
– 現状、実績データの短期的な変動が不明瞭であるため、安定性や持続可能性の評価は困難です。
– 各回帰モデルが異なる予測を示すことから、公平性・公正さを評価する際に、使用するモデルの選択が結果に大きな影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会における政策策定には、モデルの違いによる影響を慎重に評価する必要があります。
一般に、データの不確かさや予測のばらつきを考慮し、慎重にモデルを選定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:
1. **トレンド**:
– 実績データはおおむね一定の範囲（0.8から1.0の間）にあります。目立った上昇や下降トレンドはありません。
– ランダムフォレスト回帰による予測は一貫して0.8です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるデータポイントは0.8付近にあります。
– 実績データの中に急激な変動は見受けられません。
3. **要素の意味**:
– 青点は実績データを示し、全体的にばらつきが少ないです。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測で、非常に安定しています。
– グラフ内の影部分は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データ全体を覆っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測が比較されており、両者の差異は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間に大きな相関は見られず、一貫して安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが高い水準を維持しているため、持続可能性と自治性が安定していることを示唆しています。
– WEIの安定性は社会やビジネスにおいて、リスクが少なく持続可能な環境が整っていることを暗示します。このような安定性は、投資や社会的政策において安心感を与え、前向きな影響をもたらす可能性があります。
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（青のプロット）**: 期間の最初の部分、おおよそ7月1日から7月5日にかけては横ばいと見えますが、その後にわずかな増加傾向があるようです。
– **予測（紫の線）**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰が示されています。線形回帰は諸々一定に保たれており、ランダムフォレスト回帰は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期部分でいくつかのデータポイントが異常値として示されています。
– それらは中央値から大きく外れており、グラフ上で明確に特定された状態です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の丸（実績AI）**: 実際のデータを示します。
– **赤の十字（予測AI）**: AIによる予測値。
– **黒丸で囲まれたプロット**: 異常値。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σで表されています。
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が並べられており、予測値が実績に基づいていることが示唆されています。
– 異常値や予測のずれに注目し、モデルの精度について議論可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が存在するため、実際のデータと予測データ間での相関が損なわれる可能性があります。
– 分布の密度が高い部分と低い部分があり、それが全体のスコアや予測の一致度に影響を与えています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 異常値が初期段階に集中しているため、その原因を探ることでモデルの改善が可能と考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、成人教育や研修プログラムの評価の再考が必要な可能性があります。
– 予測不確かさの範囲が広がることがないよう、モデルの精度向上が求められます。
### まとめ
このグラフは、社会基盤や教育機会において実績と予測の違いを明示しており、特に異常値の影響が確認されます。それに基づき、モデルの改良が必要と考えられ、その結果、より良い政策決定やプログラム実施のための指標になりうるでしょう。
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**:
– 実績のプロット（青の点）は、7月1日から7月5日に集中しており、その範囲内での変動が見られます。全体的な傾向としては、他の日付に関する情報が少ないため、特定のトレンドは識別が難しいです。
– 予測データ（直線とランダムフォレスト回帰）はどちらも非常に緩やかな上昇を示しています。しかし、実績のデータに基づくと、この予測のトレンドがどの程度正確かは疑問が残ります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは、他の実績データから遠く離れており、外れ値（黒い円）として注目されています。このため、これらのデータポイントは異常な事象やデータ入力エラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績AIによるもので、過去の実データを表しています。
– 予測モデルは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類が含まれており、それぞれ異なる予測トレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示していますが、全体的に非常に狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が示すトレンドの違いはわずかであり、実績データの範囲内に収まっています。これにより、モデル間の予測の差異は大きくなく、類似性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが特定の期間に集中し、そこでの分散も特に大きくありません。予測と実データの相関については、さらにデータが必要です。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 実際のスコアが限られた期間に集中しているため、これに伴う変動の少なさは短期的な予測のみに基づいていると見られ、長期的にそのまま推移するとは限らない印象があります。
– WEI（共生・多様性・自由の保障）に関する予測が上昇トレンドにあることは、データが正確であれば積極的な社会条件の改善を示唆します。
– ビジネスや社会政策においては、実データの外れ値の対応やさらなるデータ収集が求められ、より正確な予測が必要です。
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:
この時系列ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日ごとのデータに周期的な変動が見られますが、数日までのデータなので具体的なトレンドは特定しにくいです。全体的に見て、異なる時間帯のWEIスコアが色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月5日、時間帯16時の色が濃く、これは他の時間帯とは異なるWEIスコアの急激な変動や外れ値を示唆しています。このような急激な変動は、特定の要因により引き起こされている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さはWEIスコアの大きさを示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低くなっています。横軸は日付、縦軸は時間帯を表しており、それぞれの時間におけるスコアの変動が視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯ごとのスコアが視覚化されているため、時間帯を比較することで、日内変動を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯の色の変化を見ると、特定の時間帯でのみ異常があるなど、特定のパターンを捉えやすくなっています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– ある時間帯での急激なスコア変動は、特定のイベントや状況の変化を示しているかもしれません。これによって、生活やビジネス活動がどの時間帯で最も影響を受けやすいのかが判断できるでしょう。特定の日や時間帯を注意深く観察することで、効果的な対応策をとることができるかもしれません。
このヒートマップは、生活の各カテゴリーにおけるパフォーマンスや状態を視覚的に示し、事前対応や戦略的な計画に役立つでしょう。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下のような視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色は時間帯と日付ごとに変わり、多様な値を示しているが、全体的な明確な上昇や下降のトレンドは見られない。色の変化は日ごとに異なっており、周期性を示唆している可能性もある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の特定の時間帯に紫色が見られる。この色は他の日や時間帯と比較して異なる分布を示しているため、一つの外れ値または急激な変動として注目すべきである。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、個人WEI平均スコアの変動を示している。緑から黄色にかけての色は、比較的高いスコアを示し、紫がかった色は低いスコアを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の異なる時間帯が、日ごとに異なるパターンを持っている可能性がある。日中の時間帯（8時から16時）は、一貫した高スコアまたは低スコアのパターンが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付と時間帯に、スコアが高い時間帯（黄色）と低い時間帯（紫色）が見られ、ここに重要な相関やパターンが存在する可能性がある。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 視覚的に見ると、昼間（8時から16時）が活発な時間帯であることが想像できる。これは個人の活動がどの時間帯に多いのかを示し、日中のサービスやビジネスの展開においては、特定の時間帯にリソースを集中させることが有効である可能性がある。また、急激な変動が見られる日（特に7月5日）には、何らかの特別なイベントや状況があったかもしれず、これを調査することは社会やビジネスの機会を把握する手助けとなる。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは6日間のデータを示しており、各色の変化は社会WEIスコアの変動を示しています。
– 明確な上昇や下降のトレンドは困難ですが、日によってスコアが変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において、時間帯ごとに色が大きく異なる部分があります。特に2025-07-05の深い紫色の部分は低いスコアを示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高低を示しており、明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとの変動が視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば16時）で、日によりスコアが変わっていることがわかり、時間帯ごとのスコアの上下が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付で一貫して高いまたは低い値を取る場合、そこに一定のパターンがあるかもしれません。ただし、詳細な分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々が忙しい時間帯にスコアが大きく影響することが考えられます。特に週末や平日日中の生活パターンがスコアに反映されている可能性があります。
– 例えば、特定の時間帯に社会的活力が上昇または低下する場合、その時間に合わせたビジネス戦略を検討することで、より効率的な資源配分が可能になるかもしれません。
このデータは、日常生活や社会的な活動が時間帯によってどのように変動するかについての洞察を提供し、適切な戦略立案に役立てることができます。
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:
このヒートマップに基づいて、以下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）**:
– ヒートマップは30日間の相関を示しているため、個々の項目の長期的なトレンドを直接示唆するものではありません。しかし、相関関係の強さと一致性から、項目間の比較的安定した関係を推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の項目間で低い相関（青色）が見られますが、ヒートマップ全体としては大きな外れ値や突出した変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤やオレンジが高い正の相関を示し、青は低いまたは負の相関を示します。
– 「総合WEI」と他の多くの項目が高い正の相関を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と0.82の相関を持っていることは注目に値します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は相互に強い正の相関（0.97）を持ちます。これにより、これらの二つの指標が互いに影響し合っている可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較すると相関が低く、特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」との相関は非常に低い（0.10）です。これにより、経済状態と持続可能性があまり関連していないことが示唆されます。
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**:
– グラフ全体の色の配置は、「生活カテゴリー」において、個人と社会の要素が繋がり合っていることを強調しています。効果的な社会政策やビジネス戦略を設計する際、個人の幸福が社会の多様性や共生によってもたらされる可能性を考慮する必要があります。
– 相関が低い領域、特に「個人WEI（経済的余裕）」とその他の社会的要因の相関の低さは、それらの分野での政策改善の必要性を示しています。
このヒートマップは、様々な社会的及び個人的な要因がどのように相互に関連しているかを理解するための有益なツールです。それにより、調査や施策立案において洞察を提供することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、特定の上昇や下降の明確なトレンドは見られませんが、WEIタイプごとの変動が明らかです。このことは、異なるWEIタイプがそれぞれ異なる要因に影響を受けることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプでは、箱ひげから外れる外れ値が見られます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性、公正さ）」での外れ値は注目すべきです。これらの外れ値は、その期間の間に異常な出来事や特定のグループが極端な影響を受けた可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図はWEIスコアの分布を示しており、四分位範囲（IQR）や中央値を通じてデータのばらつきや中心傾向を視覚化しています。色の違いは、おそらく異なるカテゴリや指標を表現しており、それぞれの群が異なる特性を持つことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは複数の時系列を直接的に示していませんが、種類ごとのスコアの変動から、異なる側面での生活の質が交差する様子を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIタイプ間でスコアの中央値やIQRの幅には相関が見られる部分があります。例えば、「社会WEI（持続可能性と包括性）」は高い中央値を持ち、変動が少ない一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は中央値もやや低く、ばらつきが大きいです。
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**
– 各WEIタイプのスコアのばらつきや外れ値は、個人や社会が直面する異なる課題を反映しています。例えば、経済的余裕のばらつきが大きいことは、社会の経済的格差が拡がっている兆候と受け取られるかもしれません。
– 「心理的ストレス」で多くの外れ値が見られることは、心理的な健康に対する関心が高まる傾向を示唆し、特にコロナ禍後のメンタルヘルスに関する取り組みの重要性が増しています。
この分析は、ビジネスや政策決定者にとって、どこに注力すべきかを示すものです。特に、社会的公平性やメンタルヘルスの改善に関する施策が求めら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**:
– このグラフは主成分分析（PCA）によって、データセットが2次元平面上で表現されています。トレンドというよりは、データの広がりやクラスタリングを示しています。データポイントは第一主成分（横軸）に沿って広がりが大きく、第二主成分（縦軸）には限定的な広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値として目立つデータポイントはありませんが、右側に少し隔たっているデータポイントがあります。この点は他のデータ群と異なる特性を持っている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の位置は主成分空間内でのデータの配置を示しており、第一主成分がデータの72％の分散を説明することからも、変動の主な要因がこの成分に由来することが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 本グラフは時間的な変動を直接示してはいませんが、各プロットの位置はもとの変数がどのように主成分に寄与しているかの情報を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には明確な相関は見られません。データは比較的まばらに分布しており、特定の方向性はあまりないと考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 主成分分析により次元削減が行われているため、元のデータセットの要素がどのように生活に影響を与えているかを理解する手助けとなります。このグラフからは、生活における多様な要素がどの程度主要な変動に影響しているか、その他の要因はどの程度独立しているかを考察することができます。
– ビジネスや社会への影響としては、主要な変動要因を理解することで、政策決定やマーケティング戦略の改善につながる可能性があります。たとえば、生活に影響を与える要因のうち、特に重要なもの（第一主成分に沿うもの）に焦点をあてた施策を講じることで、効率的なリソース配分が可能となるでしょう。
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。
