📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの詳細な分析に基づいて、以下のように傾向、異常、パターン、そして考察を行います。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均ともに短期的には多様な変化を見せていますが、データの全体的な流れとしては、大きなトレンドは見えていないようです。変動は比較的狭い範囲で起こっています。
– **顕著な変動期間**: データ期間内で特に顕著な変動が観察されるのは、7月4日付近です。この日付には総合WEIが0.84、社会WEIが0.90と高スコアを記録していますが、それに対する反動としてその翌日には0.66まで低下していることが注目されます。
### 異常値
– **異常値の検出**: 7月1日、7月2日、7月4日、及び7月5日のスコアには異常値が見られますが、特に7月4日は一部スコアが突出しています。
– **背景推測**: 異常値が観測された背景には複数の要因があると考えられ、例えば重要なイベントの開催、社会政策の変動、突発的な社会情勢の変化などが影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: データが短期間に限られているため、長期的なトレンドについての明確な結論を出すのは難しいですが、全体的に安定したスコアの変動が観察され、極端な体制変化などは確認できません。
– **季節的パターン**: 見られた変動には特定のパターンは見受けられず、周期的な変動は確認できません。
– **説明できない残差成分**: 異常値や突発的な変動は、残差成分と考えられ、特定の外部要因の影響を強く受けた可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 異なるWEI項目間で相関の強さに違いはあるものの、全体としては中程度から強い相関が見られます。例えば、社会基盤・教育機会と持続可能性と自治性の間には、スコアが共に高いときが多いことから、教育機会の充実が社会的持続可能性を高めている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の解釈**: 各項目のスコアのばらつきは比較的狭い範囲に収まっていますが、均一性の中でいくつかの項目（例: 社会基盤・教育機会や共生・多様性）が外れ値を含んでいます。これは一部で非常に良い評価を受けている一方で他で下振れするケースもありそうです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が0.76という高い寄与率を持っており、これが大部分の変動を説明していることが分かります。これは、総合WEIの全体的な評価において、特定の主成分が要因として支配的であることを示唆します。具体的には、経済的余裕や教育機会などが総合的な生活評価に大きく寄与していると考えられます。
### 総評と洞察
本データセットでは、ある日付での特異点や変動が他の日付に影響を与え、また、社会的出来事や政策変更の影響を強く受けているようです。異常値がリストされているのは、その際の特定の出来事に関連している可能性が高いですが、その原因を探るためには、
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:
グラフを見て、以下の点に注目して説明します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は右に行くにつれ、やや減少傾向にあります。
– 前年との比較データ（緑色）は、実績データとは異なる動きで、期間の後半に集中しています。これは前年のデータが特定の時期に重視されたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒丸）は、実績データの中にありますが、範囲内であるため大幅な変動ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績の青いプロットは、実際のAIに基づく過去のデータを示しています。
– 予測のライン（ピンク、紫、グレー、薄紫）は異なる回帰モデルを示し、予測範囲の幅を視覚化しています。これにより、モデルごとに異なる予測の精度や信頼性を確認することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に直接的な相関は見られないが、前年データが後半の期間に集中しているため、その時期に特異な要因があった可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分布として、実績データが初期に集中し、前年データが後半に集中しています。このことから、周期性や特定の時期に注目して分析する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから感じるのは、現状のトレンドが予測の中でどの程度再現できているか、また異なる予測モデルによる将来的な動きの不確実性があるということです。
– ビジネスや社会に対しては、過去のデータを基にした今後の計画には、予測のばらつきを考慮した柔軟な対応が求められることとなるでしょう。
このように、過去データと異なる予測モデルの可視化がビジネスの意思決定において重要な役割を果たします。
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:
長期間をカバーする時系列散布図について、以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では実績データ（青い点）がやや減少しています。
– 右側の前年データ（薄緑の点）は一定の範囲内で高い数値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値として黒い円で囲まれたデータがあります。
– 右側と左側で異なる時間軸にデータが集中しており、急激な変化が認められます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各予測モデル（紫、ピンクの線）は異なる結果を示しています。
– 予測モデルの結果が実績とかなり異なっていることが考えられます。
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の間に時間的なギャップがあり、直接的な関連との判断は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの相関は低いと予想されます。
– 分布が二つの異なる期間に分かれているため、連続性が欠如しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経時的に実績データが減少しているため、生活関連のWEIスコアが低下している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、どの予測モデルを選択するかは重要です。特に異なるモデルが異なる結果を示しているため、意思決定における課題が浮上するでしょう。
このグラフから、継続的なモニタリングとモデル選択の重要性が示唆されます。特に異常値の影響と、予測モデルの精度改善がキーとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 総体的なトレンドとして、グラフには明確な上昇または下降トレンドは見られません。むしろ、データは特定の期間に集中してプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値がいくつか見られます。例えば、黒い円で示された異常値があります。これらは特異な動きを示しており、通常の傾向から外れたデータポイントと解釈できます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示しており、これに対する予測値が赤い×で表示されています。
– 紫色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は様々な予測モデルの動向を示しており、実績AIのデータを基にした将来の予測動向を理解する手助けとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルが比較されています。予測と実績がどの程度合致しているかを評価し、モデルの適合性を確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの集中度は高いが期間が限定されているため、全体的な相関を確認するのは難しいです。特に異常値がモデルで予測されていない地点に出現しており、モデルの改善が必要かもしれません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフから得られる直感として、多様なモデルによる予測があるものの、現実のデータとの一致度に乏しい可能性があります。予測モデルの改善が必要であり、特に異常値の先取りや検出能力を向上させると、より有益な社会的インパクトが期待されます。たとえば、生活指標の変動をより正確に捉えることができれば、適切な社会政策の策定や効率的な資源配分が可能になります。
この分析により、予測モデルの改善に向けた具体的なステップや方策を考慮するきっかけとすることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには大きなトレンドが見受けられません。データポイントは初期に集中しており、後半はデータがほとんどありません。よって、特定のトレンド（上昇、下降、周期性など）は識別しにくい状況です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間にいくつかのデータポイントが密集していますが、その周辺には異常値として強調されたプロットが存在します。この異常値は特定の変動や外れとして扱える可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青い点）**: 現実のデータを示しており、予測と比較基準として扱われます。
– **予測（赤い×印）**: 未来の動向を示唆し、決定木回帰やランダムフォレスト回帰など異なるモデルを使用した予測も視覚化されています。
– **異常値（緑の丸）**: 通常範囲を外れたデータを示しています。
– **前年度（薄い緑の点線）**: 前年度のデータと比較して現在の立ち位置を確認できます。
– **予測の不確かさ（灰色の区間）**: 予測値が取り得る範囲を示すことで予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの比較が可能で、異常値がある場合の影響を確認するために、前年データと重ね合わせた分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各プロット間の相関関係は明示されていませんが、異常値の存在と予測区間を考慮することで、分布の偏りを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– データの密集度と異常値の存在から、生活の経済的余裕に変動がある可能性を示唆しています。もし経済的余裕（WEI）が一般的な水準を下回ると、個々の消費行動や投資行動に影響を及ぼす可能性があるでしょう。また、予測モデルの不確かさが示されているため、先行きに対する不安や注意深い計画が必要であることも感じ取られます。
このような洞察をもとに、経済的な意思決定や政策立案に対して、より慎重でバランスの取れたアプローチが求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列データの開始部分では、特にランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激な下降を示していますが、それ以外の方法で得られた予測データ（線形回帰、決定木回帰）は横ばいに近い傾向です。
– 実績データ（青色）に関連する期間では、目立った上昇や下降は見られませんが、最終的には一定の範囲で安定しています。
– 前年のデータ（緑色）を見ると、今年のスコアと比較して若干低い傾向が見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 最初の期間において、異常値（黒い円）が観測され、これは予測モデルと大きく異なる可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）はこの期間中に観測された実際のデータを表します。
– 予測（赤いX）や各回帰モデルによる予測（線形回帰-ピンク、決定木回帰-水色、ランダムフォレスト回帰-紫色）は、今後の傾向を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）が示されており、予測の信頼性に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データには差異が見られ、特に初期段階で予測精度に課題があることを示唆しています。
– 前年のデータと比較しても、今年は異なる傾向を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ群は全体としては大きな変動が少なく、ある一定の範囲で収まっています。しかし、一部の予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）が示す変動は大きいです。
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**:
– 初期段階での予測と実績の差異からは、予測モデルの改善が必要であることを示唆しています。
– 健康状態の把握やモニタリングを行うためには、実績データに基づく現実的な予測が必要であり、特に急激な変動が予測される場合はさらなる注意が求められます。
– ビジネスの観点からも、健康関連サービスや製品の改善に向けた貴重なインサイトを得ることができるでしょう。社会的には、健康状態の向上や予防策の強化に資することができると考えられます。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）の360日間にわたる時系列データを示しています。主な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、短期間でわずかに上昇しているように見えますが、長期的なトレンドがわかるほどのデータはありません。全体として、横ばいまたは微小な上昇の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値（黒い円で示される）が含まれています。この異常値は、短期間の急激な心理的ストレスの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**:
– 青い点は実績データを示しており、過去の心理的ストレス計測値です。
– 紫やピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）からの予測値を示していますが、データのスケールに比べて比較的あまり変化がないことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは一致しておらず、予測範囲（灰色の領域）から外れている部分もあります。これにより、モデルと実際の間にギャップが存在する可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見た目には特定の周期性や明確な相関関係は観測されません。小さな変動があるため、非周期的なランダムなストレス要因が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、心理的ストレスが予測モデルでは完全に捉えられていないと感じるかもしれません。実績データの異常値が示すように、日常生活での予測不能な出来事がストレスに重大な影響を与えている可能性があります。
– もしこのグラフが職場でのストレス管理のために使用されているのであれば、異常値をきっかけに対策を講じる必要があるでしょう。また、予測モデルの精度を向上させることで、より良いストレス管理や介入が可能になるかもしれません。
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:
以下に、提供されたグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績値は初期にしか見られず、横ばいの傾向です。その後のデータは見られません。
– 予測値として、決定木やランダムフォレスト回帰による予測は後ろに偏っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として識別されているものが点在していますが、具体的な場所は初期に限られています。
– 急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示し、初期に偏っています。
– 緑色の点は前年データであり、予測区間の終わりに見られます。
4. **複数の時系列データ**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測を与えていますが、大きく分かれているわけではありません。
– 予測と実績または前年データとの間には強い関係は示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法による得られたデータは、実績値からの推定範囲内にあります。
– 一部の異常値はその範囲外に出ていますが、予測の精度を損なうほどではないようです。
6. **直感的な感じとビジネス・社会的な影響**:
– 初期にしか実績データがないため、予測の正確性に疑問が残ります。
– WEIスコアの管理は個人の自由と自治が重要視される分野であるため、異常値の検出とその修正、予測の追跡が鍵です。
– ビジネスにおいては、短期的なパフォーマンスに基づく決定よりも、長期的なデータ収集と分析が必要です。
このグラフは、未来の予測と実績の一致を追求するより、データを補完する方向での調整や戦略が求められていることを示唆しています。
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、提供されたグラフから得られる視覚的特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、実績AI（青）と予測AI（赤）のデータが比較的高い値を示しているが、その後、急激に低下しています。
– 線形回帰（紫）は急激に減少していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は一定を保っています。
– 後半（2026年）の前年度（緑色）は安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値としてマーキングされたデータポイント（黒い円）がいくつか確認されます。
– 全体的に、初期の急激な減少が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIを示し、時系列ごとの実績データです。
– 赤い×は予測AIのデータで、予測された値。
– 異常値（黒い円）は特定時点でのデータの例外値として示されています。
– 線形回帰（紫）は時間とともに減少するトレンドを示し、ドリフトや変動を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIは初期において一致していますが、その後大きな差異が生じています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測データの相関は高いが、急激な減少が観察されます。
– 仕様上の期間において安定していた前年の挙動と比較すると、不安定のように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激な減少は、社会的公平性に関わる問題や突発的な要因が影響している可能性があります。
– 人々の生活に対する潜在的な影響として、社会の不安定さや政策の見直しが必要になるかもしれません。
– 安定した前年のデータ（緑）と比較すると、現在の状況の改善が求められます。
このグラフから、人々は公平性や公正さの観点で、より持続可能で変動を抑えた社会構築の必要性を感じるでしょう。
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:
以下のグラフについての分析をお届けします。
1. **トレンド**:
– 全体的に、左側のデータから右側への進行に伴うトレンドは明確に表れていません。過去データや現在の実績（青のプロット）と予測（線）には変化がないため、トレンドの変化は認められません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される異常値が左側に位置していますが、これらは過去データの分析に基づいたもので、急激な変動はありません。
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、非常に安定しています。
– 緑の点は前年の比較データを示し、将来の予測に関連しています。
– 紫、薄紫、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法に基づく予測値を表しています。これらも同様に非常に安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 示されている複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体として大きな違いがなく、過去データとの一貫性が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と実績値の間には明確な相関関係は見られませんが、異常値はばらつきの範囲内にあります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– このグラフから直感的に受け取れるのは、現状のWEIスコアが非常に安定していることです。
– 社会的な持続可能性や自治性における安定した状況を示しており、特に大きな政策変更や対策は必要ない状態と理解できます。ビジネスや政策立案者にとっては、現状維持の施策が有効である可能性があります。
このような状況は社会の信頼感や安定感を高める可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、急激な下降トレンドが見られます。
– その後、データが大幅に空白となり、再びデータが現れる時点ではスコアが増加しています。この増加傾向は横ばいに近いですが、やや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値が強調されていますが、その影響でスコアが急激に下がっています。
– 線形回帰や決定木回帰もこの下降を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、緑の点が前年の比較データを示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測（回帰）モデルを示していますが、それぞれ異なるトレンドを描いています。
– 初期段階で大きな誤差範囲（灰色）が示されており、信頼性の不確実性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データが異なる期間に配置されているため、直接的な比較は難しいですが、前年データは比較的安定しています。
– 異なる予測モデルが同一の実績データに対しどう反応するかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階の下降と、後期の上昇が存在するため、一定の周期性は見られません。
– 大きな変動も含め、予測モデルがそれぞれ異なる予測結果を出している。
6. **直感的な洞察と社会やビジネスへの影響**:
– 初期段階の急激なスコアの降下は、社会基盤や教育機会における何らかの課題や変革を示唆している可能性があります。
– 時間が進むにつれてのスコアの改善は、政策改善や教育機会の増加を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、教育分野や社会インフラへの投資が効果を発揮し始めていると解釈されるかもしれません。
このグラフは、初期の課題とその後の回復を示し、時間とともに改善の兆しが示されています。長期的な観点での持続的なスコア維持が重要です。
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:
以下は、このグラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月）には、実績データ（青い点）が表示されており、そのスコアは比較的高く安定しています。
– 中央部では予測データ（紫の線）が左右に分かれており、それぞれ異なる予測手法に基づく将来の推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの青い点が外れ値として示されていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– 緑の点は前年のデータで、予測との比較に使用されています。
– 紫やピンクの線は異なる回帰モデルによる予測で、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が含まれています。
– グレーのバックベースは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの比較から、過去のトレンドに基づいた予測が行われていることがわかります。
– 複数の予測モデルによって異なる将来予測が描かれており、各モデルの精度や特徴を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一点に集中しており、特に大きな変動や分布の偏りは見られません。
6. **直感的に感じることや影響**:
– グラフからは、過去のスコアが高いため、社会における共生や多様性、自由の保障が比較的良好であると直感的に感じられます。
– 予測モデルの多様性は、将来の変化に柔軟に対応するために重要です。
– ビジネスや社会への影響として、どの予測モデルが最も正確かを評価し、そのモデルを用いて政策や戦略を練ることが考えられます。特に、スコアが落ちるリスクを低減する対策が求められるでしょう。
この分析を基に、社会の共生や多様性を推進する具体的な施策を検討することができます。
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:
以下は、生活カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる洞察と視覚的特徴の分析です。
1. **トレンド**:
– 日ごとの色の変化から、特定の周期的なパターンは認識されないが、一部の期間で急激な変動が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日に、非常に濃い紫色（低値）と明るい黄色（高値）の両極端な値が存在。これにより、その時間帯に重大な変動があった可能性が示唆される。
3. **色や密度が示す意味**:
– 色が緑から黄色に変化する部分は、WEIスコアの上昇を示唆。
– 色の密度は、特定の時間帯における活動レベルや重要度を示していると考えられる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付ごとの変動が、異なる時間帯で一貫しているかは不明。まとめて分析することで、時間ごとのパターンを見つけることが可能かもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なスコアが中間に集中しているが、一部の時間帯で下位または上位に極振れが観察される。
6. **人間が感じる直感と影響**:
– 人間は色の違いに敏感であり、急激な色の変化は注意を引くため、ビジネスにおいてはこの変動の原因を特定し、改善することが必要。
– 社会的には、日常生活でのリソース配分や活動計画の再考につながる可能性がある。
このヒートマップを分析することで、特定の時間帯における生活活動やイベントの影響をさらに深く理解し、計画や戦略の見直しに役立てることができるでしょう。
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:
グラフの分析に基づいた洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフ上には、一定の周期性が見られます。各時間帯ごとに異なる色の濃淡が現れており、特定のパターンがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「2025-07-04」のデータにおいて、かなり明るい黄色が強調されており、他の日と異なる特異なスコアの上昇が見られます。これは急激な変動やイベントに対応している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色は特定のスコア範囲を示しており、色の濃さで数値が表現されています。明るい色（黄緑や黄色）は高いスコア、濃い色（青や紫）は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻の異なる日付間で色が変化していることから、特定の日の時間帯によるスコアの変動が示されています。例えば、同じ時間でも日によりスコアが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としては中程度のスコアが多く、特定の時間帯でのピーク（黄色い領域）や最低値（紫の領域）が確認できます。これらは行動パターンや環境要因がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々はこのグラフを見て特定の時間帯、特に「2025-07-04」に何が起きたのかに注目するでしょう。また、生活習慣や業務の改善に役立てることができるかもしれません。スコアの変動は業務の効率性向上や生活の質の改善に関連する戦略を考えるのに役立つかもしれません。
この分析は、長期的な生活改善や仕事のパフォーマンス向上に役立つデータポイントを示すことができます。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとの社会WEI平均スコアを示しており、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て、例えば7月1日から7月5日にかけて、8時の時間帯ではスコアが明るい色から暗い色へと変化しており、スコアが低下していることを示唆しています。逆に16時の時間帯では、色が明るくなり上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付、例えば7月2日の19時は他の時間帯に比べて顕著に暗い色で、急激な低下を示す外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色のトーンはスコアの高さを示し、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。色の密度はデータの変化を直感的に示す重要な要素であり、スコアの高低をすぐに視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアを比較することで、ある時間帯は一貫して高いスコアを示すのに対し、他の時間帯では変動が激しいことが示されています。これは、時間帯による社会的な活動の集中度の違い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**:
– 時間帯による相関を考えると、昼間のスコアは比較的一貫して高いのに対し、夜間や早朝のスコアはより変動が激しいようです。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– このグラフから、人は特定の時間帯のスコアの高低に基づき、社会的な活動がピークの時間帯とそうでない時間帯を予測する可能性があります。企業や社会の戦略として、例えば広告を出す時間帯やサービス提供の最適時間を決定する際にこれらのデータを活用することが考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における社会的なリズムやアクティビティのピークを捉えるために非常に有用です。
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、さまざまなウェルビーイング指数（WEI）項目の相関関係を示しています。それぞれの項目間における視覚的および直感的な洞察を以下にまとめました。
1. **トレンド**
– 全体的に高い相関関係を持つ項目がありますが、360日間にわたるデータの中で、特に強い相関（0.8以上）を示すペアが複数見られます。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が強い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他の多くの項目との相関が低く、一部の項目とは負の相関を示しています。これは異なる動向を示していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤が強い正の相関、青が負の相関を示しています。
– 深い赤色は非常に高い正の相関を示しており、直感的には非常に関連が深いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（健康状態）」はお互いに相関関係がなく、他の個人WEIと比較して独立性が強いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関係数が0.7以上の項目が多く、これらのWEIは同様の動向を持つことが多いようです。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に特に高い相関が見られ、社会的な要因が複数の面で相互に影響を与えていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 個人および社会のウェルビーイングが相互に関連していることを示しており、社会政策や企業戦略において個人と社会の要素を統合的に考えることの重要性が示唆されます。
– 経済的余裕と健康状態は、特に個別の取り組みを要する分野である可能性があります。
この相関ヒートマップを基に、政策立案や企業の戦略での意思決定において、多様な要素の関連性を理解し、バランスの取れたアプローチが必要であると考えられます。
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:
箱ひげ図を分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは特定のトレンドよりも、分布情報が強調されています。中央値や四分位範囲を見て、スコアの中心傾向やばらつきを把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「社会WEI (共生、多様性、自由の尊重)」や「個人WEI (心理的ストレス)」で目立ちます。これらは個人や社会の経験に大きなばらつきがあることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱の長さはデータのばらつき（四分位範囲）を示しており、短いほどデータが集中していることを示します。例えば、「個人WEI平均」は幅が比較的広く、ばらつきが大きいことを示しています。
– 色の違いはそれぞれのカテゴリを際立たせており、直感的に比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータは分布の比較であり、時間的なトレンドよりもカテゴリ間の比較が重視されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に「社会WEI」よりも「個人WEI」のスコアが分布のばらつきとしては高い傾向が見られます。個人の感情や状態の変動が社会的な評価よりも多様である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 人々は「個人WEI」カテゴリでのばらつきや外れ値を見ると、個人の幸福感やストレスの度合いが大きく異なることを認識し、精神的健康の重要性を感じるかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、「社会WEI」のスコアの集中度はその分野の政策が比較的安定していることを示唆し、既存の政策の評価や改良に役立つかもしれません。
この分析は、生活の各面でのウェルビーイング意識を改善するためのインサイトを提供し、社会や個人レベルでの介入がどのカテゴリに最も必要かを示す指標となります。
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:
このグラフは「生活カテゴリ」におけるWEI（おそらく経済指標）の主成分を360日間にわたって分析したPCA（主成分分析）のプロットです。以下、視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 主成分1は0.76の寄与率を持ち、縦軸の主成分2に比べて変動が大きい要因を示しています。全体的に平均の近くにプロットが多く分布しており、特定の方向への明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はなく、プロットは全体的にバラバラに分布しています。ただし、第1主成分の0.3付近に位置するプロットは少し他の値と離れており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はAIで分析された特徴を意味します。第1主成分の寄与率が高いことから、横軸方向の変動が、分析に強く影響していることが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは、期間が360日間ですが、特定の時点ではなく特徴のバリエーションを示しているため、時系列データの直接の相互関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は小さいですが、第1主成分が主にデータの分散を表しています。主成分分析はデータを最適に説明する方向を示すため、横軸で説明されるデータの要素は重要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– PCAの結果から、このグラフ上のバラツキは主に第1主成分によって説明される可能性が高いです。生活カテゴリでの変動要素を俯瞰的に見るためには、第1主成分に含まれる要因の特定が重要です。
– ビジネスや政策決定では、第1主成分の寄与率が高いことから、マーケティングの焦点や社会政策の策定における主要な変動因子を特定するための出発点として有用である可能性があります。
この分析から、データの背後にある主要な変動要因を特定し、それを基にした戦略的な改善策を検討することが考えられます。
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。