📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータの分析から、いくつかの興味深い傾向や異常が見られます。以下に重要なポイントを解説します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: データは2025年7月1日から7月7日にかけて、総合WEIが徐々に上昇する傾向を示しています。7月5日に一時的な低下が見られますが、その後7月6日から急速に上昇し、7月7日に0.9に達しています。この上昇は、個人と社会WEIの両方が底上げに寄与しているようです。
– **顕著な変動期間**: 7月5日の低下は顕著であり、その後7月6日から急激な増加が見られます。この変動は、週末を挟む影響または特定の社会イベントに関連している可能性があります。
### 異常値
– 特定の日付にはいくつかの異常値があります。特に、7月1日（総合WEI: 0.66）、7月5日（総合WEI: 0.65）および7月6・7日（最高値）が目立ちます。これらの日付における値の変動は、外部的な環境要因や社会イベントに影響を受けた可能性があります。例えば、7月4〜5日は祝日やイベントの日付のため、社会活動の変化がスコアに影響を与えている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を念頭に置くと、長期的なトレンドとしては全体的なWEIの上昇が認められますが、具体的な季節パターンは短期間のデータで分析しにくいです。残差成分は外部変動の説明できない部分を示唆しており、これが週半ばの変動に関連する可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関マップ（具体的な数値はないですが想定として）は、個人の心理的ストレス、社会的公平性、持続可能性と自治性が総合WEIに対して比較的高い影響を与えているかもしれません。たとえば、ストレスの低下（スコアの上昇）と社会的公平性が向上することで、全体の幸福度スコアも上がる傾向が想定されます。
### データ分布
– 箱ひげ図の観察から、個人WEIの経済的余裕、健康状態が中央値付近で高く、ばらつきが少ないが、心理的ストレスはばらつきが大きいことが分かります。特に経済的な項目は一定した高水準を維持しており、外れ値は少ない。
– 社会項目については、共生・多様性・自由の保障が変動しやすく、データに外れ値が多く見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、主要な構成要素（PC1）が全体の75%の寄与率を持ちます。これは、特定の項目群（例えば経済的余裕や健康状態）が、データの総合的なトレンドを主に形成していることを示唆します。PC2の寄与率が9%と低い点も、他の二次的な要因がトレンドにあまり影響を与えていないことを示しています。
この分析を総括すると、この期間中のWEIスコアは、個人および社会的要因が複合的に影響し、イベントや季節性要因によって動かされている可能性が高いことが窺えます。特に、経済的安定性や社会的公正が高いレベルにあるときに幸福度も高い傾向を示しており、それがWEIスコアの上昇に貢献していると考えられます。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは期間の初めに集中しており、その後についてはデータがありません。
– 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ます。線形回帰と決定木回帰の予測は、どちらも少し異なりますが、一定であるのに対して、ランダムフォレスト回帰はやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値がありますが、多くが灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
– 極端な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、赤い「×」は予測データです。
– 異常値は黒い円で囲まれており、数が少ないため特異な状況として扱うことができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は異なるパターンを示していますが、全体的な範囲は似ています。
– ランダムフォレストの予測がわずかに上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある程度ランダムに分布しており、明確な相関は見えません。
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**:
– 実績データが予測範囲の初期で集中的に存在しているため、この期間終了後の予測の正確さに対する不安があるかもしれません。
– 短期的にはデータが不足しており、予測の信頼性はモデルに強く依存しているように見受けられます。
– ビジネスや社会の観点から見ると、将来の動向を触発するためには追加の実績データや補足的な情報が必要です。
総じて、このグラフはデータ不足の中での予測の試みを示しており、慎重な解釈が求められる状況を反映しています。
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:
グラフを分析すると、以下のことが言えます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、やや上向きの傾向があります。
– 予測（ピンクの線）は、7月中旬以降横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データ（青い点）は大きな円で囲まれ、これは外れ値を示しているようです。これらは通常のデータ範囲を超えた異常値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを、ピンクの線がランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、予測の信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績値と予測値が比較されており、予測は実績の傾向を反映した結果となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データは、不確かさの範囲の中に大部分が含まれているため、予測モデルとの相関は高いと推測されます。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 初期の変動があるものの、予測値が安定していることから、将来的に安定したスコアが期待できると解釈できます。
– この安定性は、生活に関連した意思決定に安心感を与える可能性があります。
ビジネスや社会においては、WEIスコアの安定した予測が、リソースの効率的な配分や戦略的な計画に役立つでしょう。また、外れ値が特定されたことで、潜在的な問題や改善点を特定するためのヒントが得られます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績は左側（7月上旬）に集中し、全体的にやや上昇傾向を示しています。7月11日以降は予測が中心となり、さまざまな回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が次第に異なる予測を提示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データポイントが外れ値とマークされていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、黒い丸で囲まれたものは外れ値とされています。
– 紫色の予測線は複数の回帰モデルの出力を示しており、異なる回帰モデル間で予測の違いが発生しています。
– グレーのシェーディング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**
– 実績データの増加傾向に基づいて、予測モデルが次第に異なる予測軌道を取っていることが見受けられます。これは、異なるモデルが異なる傾向を捉えている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには軽微な上昇トレンドが見られますが、外れ値が予測の不確かさを示す可能性があります。予測モデルは時間経過とともに分岐しており、それぞれのモデル間での予測の不確実性が見られます。
6. **直感的な理解と影響の洞察**
– このデータからは、将来の予測において不確実性が存在することが直感的に理解されます。特に、複数の予測モデルが同時に利用されているため、毎日の生活やビジネスにおける意思決定のためには、どのモデルが過去のデータに基づいて最も信頼できるのかを評価することが重要です。社会やビジネスにおいて、異なる予測を考慮しつつ、リスク管理や柔軟な対応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**
– **実績（青点）**: 最初の期間、非常に安定しており、横ばい状態が続いています。
– **予測（紫の線）**: ランダムフォレスト回帰の予測が高めで安定していることが示されています。決定木回帰の予測はそれより若干低い位置で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ中にいくつかの外れ値（黒い縁の青い点）が見られます。これらは予測の不確かさの範囲外にあることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、予測の信頼性範囲を視覚化しています。
– **異常値のマーカー（黒い縁）**: データの変動を明確に示す重要なポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれの予測結果が時間の経過とともにどう変化するかを見ることができます。全体としてはランダムフォレスト回帰が最も高めのスコアを持つ予測を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データの間には安定しているものの、わずかな乖離があります。予測が進むほど実績との差が広がる可能性があることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが安定していることは経済的余裕の安定を示唆するため、人々の生活に肯定的な影響を与える可能性があります。予測モデルの違いに注意を払うことで、経済的な意思決定におけるリスクをより正確に評価できるでしょう。また、外れ値や予測の不確かさを理解することで、突発的な経済的変動に対する備えをすることが可能です。
このグラフ全体から直感的に感じられるのは、過去のデータが安定していることと、予測が一定の範囲内で変動しているため、安心感がある一方で、外れ値が示す可能性のある別の経済的要因への警戒も必要だということです。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は最初の10日間は横ばいで推移しています。
– 予測部分（色付きのライン）はそれ以降の20日間で一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めに少数の外れ値があります。これらは黒い円で囲まれています。
– これを除けば、実績のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 線グラフ（紫色、緑色）は異なる予測モデルによる将来の推定を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデルの動向を比較できます。それぞれの予測モデルにより微妙に異なる予測をしていますが、大まかには似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内で安定していますが、少数の外れ値が存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が安定しているため、健康状態は比較的良好に維持されていると言えそうです。
– 予測ラインも安定しているので、今後も大きな変動はなさそうです。
– ビジネスや社会への影響としては、健康維持が順調で、予測通りに推移すれば医療費削減や労働生産性維持につながるでしょう。
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:
## グラフの分析:
1. **トレンド**
– 前半（特に7月1日から7月9日）の実績データは心理的ストレススコアが比較的一定であるが、一部ばらつきが見られる。
– 中盤から後半にかけて予測データ（ランダムフォレスト回帰）はスコアが上昇する傾向にあるが一定になる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がいくつか存在しており、特に予測の不確かさ範囲外にあるデータポイントが見られる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い丸で囲まれたものは外れ値を示している。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測であり、一定からスコアが上昇する。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示している。
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（ランダムフォレスト回帰）に関しては、中盤以降に予測データが上昇傾向となっており、実績データよりも高くなる可能性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密度が高く、一定の範囲内に多くのデータが集中しているが、不規則な外れ値も存在する。
– 予測データは一定から上昇傾向にあり、これが続くかどうかが興味深い。
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**
– このデータからは、心理的ストレスが将来的に増加する可能性があることを示唆しているため、メンタルヘルスケアの必要性を感じさせる。
– ビジネスや社会においては、ストレス対策の導入やリソース配分についての検討が求められる。予測に基づいて、早めの対応策やサポート体制の強化が重要かもしれません。
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:
グラフの分析から、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は、期間の初期においてかなり変動があり、やや横ばい傾向を示していますが、全体的には0.6から0.8の範囲に収まっています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる将来のトレンドを示しています。ランダムフォレスト回帰による予測は上昇傾向を示していますが、他の予測手法は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値がいくつか見られます。黒い輪郭で囲まれた青いプロットがこれを示しています。これらのデータポイントは、従来の変動範囲から外れた異常な事象があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青いドットで示され、予測データは、赤いバツ印（予測AI）です。
– 複数の予測手法によって描かれた線（線形回帰、水色の決定木回帰、紫のランダムフォレスト回帰）は、未来の可能性を示しており、精度や信頼性に関する比較も視覚的に容易です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の線がいくつかの異なる方向を指している一方で、ベースとなる実績とは一定の乖離があるため、データモデルの改良や追加データが必要かもしれません。この乖離は予測モデルの更なる精度向上に向けた可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは、0.6から0.8の範囲で分布しており、これがこの指標の通常のレンジであることを示唆しています。突発的な高いスコアは、例外的なイベントの影響である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– このグラフは、個人の自由度と自治が比較的安定しているものの、特定の急激な変動が心理的あるいはビジネス的な課題を表していると考えられます。社会・ビジネスにおいては、例外的な変動への対応力や予測モデルの改善が求められる場面があるでしょう。適切なモデルとデータの更新で、今後の予測精度を高めることが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は最初の約10日間で様々な値を示しており、はっきりとした上昇や下降のトレンドは見られません。特に、0.4から0.8の間で散らばっています。
– その後、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、WEIスコアが安定した値を保つと予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには大きなばらつきが見られ、特定のプロットが外れ値として示されています。これは、社会的な不平等や公正性に関する予測の精度に影響を与え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、予測AIによって得られた過去のデータを表しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 色分けされたライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる予測モデルによる将来の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルはすべて同様の水準に収束していますが、各モデルの傾向や予測値に多少の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は広い範囲にわたっており、全体的に統一感が少ない。これは、周期性や直線的な傾向が見られないことを示しています。
– 予測モデルは安定した高水準を示していますが、過去の実績とは乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフから、人間は過去の不安定な状況が予測に反映されていないことに気づくかもしれません。特に実績データが示すばらつきは組織や政府機関が解決すべき問題を指摘しています。
– ビジネスや政策の面では、予測がより高精度になるよう、初期のデータ収集と分析の精度を上げる必要があるかもしれません。これにより、社会的公平性の向上が期待できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、0.8から1.0の間に密集しています。全体的に安定しているように見えますが、微妙な上昇傾向があるかもしれません。
– 予測データ（マゼンタの線）は、初期の実績データが終わった後、高く安定して続く。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データに黒い円で外れ値が示されていますが、大部分は予測の不確かさ範囲（灰色の領域）内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、マゼンタの線はランダムフォレストによる予測を示します。
– その他の予測手法（紫線、ライトブルー）は実績に基づいて安定した予測を示しています。
– 黒い円は外れ値、灰色の領域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**
– 予測手法間の違いはわずかであり、すべての予測モデルが類似した安定した結果を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に高いスコア（0.8から1.0）の範囲で分布しており、全体的にスコアが良好であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会WEIのスコアが安定して高いことから、市場や生活環境が持続可能であることを強調しています。
– ビジネスや政策決定において、この安定性は将来の計画立案に安心感を提供するかもしれません。
– 外れ値が少ないことは、環境変数や社会状況が一貫していることを示し、持続可能な戦略がうまく機能している可能性を示唆します。
このグラフから、社会の持続可能性が良好に維持されている様子が視覚的に理解でき、外れ値も少ないことから、安定した社会基盤があると考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– **実績（青色丸）**: 初期は横ばいですが、徐々に小さな上昇傾向が見られます。大きな変動はなく、安定した動きです。
– **予測（各回帰線）**: ランダムフォレスト回帰（紫色）では明確な上昇トレンドが見られます。他の予測モデル（線形と決定木）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が数箇所あり、黒い縁取りの丸で示されています。これらは明確なトレンドから外れるデータを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色丸は実績値で、他の線は異なる予測モデルを示します。
– 灰色のシャーディングは予測の不確かさを示し、全体的に狭い範囲内であるため、モデルの信頼性があると考えられます。
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で大きな乖離はなく、モデルが実績に基づいて合理的な予測を行っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは概ね一致しており、強い相関があることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが安定していることは、社会基盤や教育機会が安定して提供されていることを示唆します。
– 異常値が改善されれば、さらに安定した社会基盤が期待できます。
– 予測データが今後の方針や対策の設計に役立つ可能性があります。特に、ランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドは、ポジティブな発展を示唆している可能性があります。
全体として、社会カテゴリのWEIは良好に推移しており、今後の指標の改善に向けた施策が効果を発揮することが期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月上旬からの1週間において増加しています。その後、一定のスコアで落ち着く傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは外れ値として認識されています（黒い円で囲まれた点）。
– スコアが急激に変動している箇所はなく、全体的に滑らかな変動が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績値を示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）: 予測値の範囲を示します。
– グレーの陰影部分: 予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測線は、実績値がコンスタントになると一定になることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は7月中旬まで密集しており、その後は観測されていません。予測値はこの範囲外でも一定です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データの安定性と予測の一致は、予測モデルの信頼性が高いことを示唆しています。
– 社会的な多様性や自由の保障という観点から、初期の急上昇がポジティブな社会変化を反映している可能性があります。
– ビジネス的には、今後の政策変更や社会的取り組みの指標として使用できるでしょう。これにより、社会的共生の促進が期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップにおける色の濃淡は、時間帯ごとのスコアの変化を示しており、一部の時間帯で周期性が見られます。特に、同じ時間帯で色が変化している箇所があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的には比較的均一な配色ですが、特定の日付および時間帯（例えば、7月6日の午後）で急激な変化が示されています。この箇所が突出して明るい（高スコア）色になっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さはスコアの高さを示しています。濃い紫色が低スコア、黄色が高スコアを表しており、変動が視覚的に把握しやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間や日付における相関関係は限定的ですが、特定の時間帯（例：16時と19時）で色が似ているため、これらの時間帯が口実に関係している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯でスコアが安定しているのに対し、他の時間帯では不安定であることがわかります。これが人々の生活リズムや行動パターンに関連している可能性があります。
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**:
– 特定の時間帯でのスコアの上昇は、ビジネスのピーク時間を示唆しており、この時間帯における活動や消費が高まっている可能性があります。
– 日々の変動を把握することで、労働やサービス提供の最適なタイミングを見極め、リソース配分を効率的に行うことができるかもしれません。
このような分析は、特にサービス業や小売業において、顧客の行動パターンの理解に役立ちそうです。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、色が暗い紫から明るい黄緑に変化している部分があり、スコアが上昇している可能性を示唆しています。
– 1日から7日までの間で、色の変化があるため、周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月6日における明るい黄色の部分は他の日と比べてスコアが高く、外れ値として見ることができます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを意味しています。
– 時間帯ごとに異なるスコアが設定されているようで、夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯でのスコアの変動が見られるため、時間帯による変動が一つの特徴となっており、昼よりも夜の方がスコアが高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 夜間のスコアが比較的高いことから、夜に活動が増えるまたは効率が良いという可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々が夜間に集中力を発揮して活動する傾向があるのかもしれません。これはリモートワークやフレックスタイム制などを導入する際の参考になるかもしれません。
– ビジネスでは夜間の活動が効率的になるようなサポート（例えばナイトシフトの環境改善）が検討されるかもしれません。
このデータは、特定の生活習慣や生産性に関する市民の行動を評価するための貴重な洞察を提供します。
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**:
– 各時間帯において日々の変動が見られますが、特定の時間帯で周期性または一貫したトレンドは見受けられません。日によって変動があり、一定のパターンは示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日、15時台の値が他と比較して際立っています（明るい黄色）。この時間帯は特異的に高い値を示しており、何らかの特別な出来事や変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの大小を示しており、色が濃いほど数値が低く、明るいほど高いことが分かります。時間帯ごとに、色の変化がスコアの変動を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で独立して変化が見られるため、時間帯同士の明確な相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、15時台〜19時台）は色の変動が大きくなっており、これらの時間帯に活動や社会的な交流が多く、変動が激しいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップは、日中の特定の時間帯における社会活動のスコアの変動を示しています。この変動は、社会的イベントや天候の変化、またはその他の環境的要因によって影響される可能性があります。ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯にリソースを集中させることで、効率的な運用が可能になるかもしれません。
このグラフは、特定の時間帯や日の変動要因を探るための第一歩として有用です。詳細な分析を行うことで、社会活動のパターンや潜在的な要因を特定できる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを直接表示しませんが、各項目間の相関関係を視覚化することで、項目間の関係性を理解しやすくしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりも、相関が著しく低い値を探すことがポイントです。「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」間の相関が0.49と低く、特異点と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤い色が濃いほど正の相関が強く、青い色が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各項目間で高い相関がある場合、何らかの共通の要因があると推測されます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」との相関が0.96と非常に高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関が0.6前後とやや低いですが、逆に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（全体平均）」の相関が0.96と非常に高い点も特徴です。
6. **直感的な理解と影響**:
– 全体として、個人の心理的・経済的状況と社会的要因（例えば教育機会や公正さ）は関連があることが伺えます。この相関は、例えば経済政策や教育制度の改善が個人の生活の質向上に影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、サービスや製品が個人の心理や経済的な側面をどのように影響しうるかの理解に寄与するため、マーケティング戦略の策定に役立つ可能性があります。
このような相関関係を活用し、社会政策やビジネス戦略の開発に繋げることが求められます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは高めで、0.6から1.0の範囲に多くのデータが存在しています。
– 特定の上昇や下降トレンドは見られませんが、カテゴリ間で均一に分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」では唯一の外れ値が0.6で確認できます。
– 他のカテゴリには特に顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱はデータの中央値が多く、上位四分位数が0.8以上に集中しています。これにより、データの多くが高いスコアを占めていることが示されています。
– 色分けがされており、これによりカテゴリごとの視覚的な区別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**
– 時系列データではなくカテゴリ比較であるため、直接的な関係分析は難しいですが、カテゴリ間でスコアの差異を容易に比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは全体的に高く、特に「社会WEI」は高めに集中しているようです。
– 「個人WEI（医療、健康、ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は中央値がやや低く、データのばらつきがあります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 全体的に生活に関連する各カテゴリでの充実度が高いことが伺えます。特に社会的要因は高く評価されています。
– ビジネスや政策立案者にとって、経済的余裕や医療、健康といった個人要因も改善の余地があると示唆され、これら分野での取り組みが必要です。
– 社会全体のWEIスコアが高いため、社会的な安定や共生が進んでい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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて生活に関連するデータを視覚化しています。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは特定のトレンドを示すものではなく、30日間のデータ点が散らばっており、特定の上昇、下降、または周期性の明確なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が他と比較して孤立しているように見えます。特に、第1主成分で0.4付近や、第2主成分で0.1付近の点は目立っています。しかし、これらが外れ値として特定できるかどうかは、他のデータとの距離を分析する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、おそらく異なる観測日を示しており、第1成分と第2成分で測定された値を持っています。色分けやサイズの違いはなく、各点は同じ形式で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは2つの主成分上にプロットされており、これにより多次元データが2次元に集約されています。それぞれの主成分が生活カテゴリーの中の異なる要素を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていないようですが、第1主成分は第2主成分と少し独立しているかもしれません（点が広く散らばっているため）。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 生活に関連するデータの多様性と複雑さを示唆しています。データの散布は多くの変数が関与していることを示している可能性があり、特定のライフスタイルの傾向が見受けられないことを意味しています。
– ビジネスや社会的な面では、特定のクラスターが形成されていないため、標準化された生活パターンよりも個々の多様な生活設計を探るアプローチが必要かもしれません。
この分析に基づき、更なるデータ解析が他の次元での変動を明らかにし、生活パターンの洞察を得る助けになるかもしれません。データの収集方法やその他の分析ツールを併用することで、より詳細な理解が可能になるでしょう。
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。