📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータセットに基づき、以下の分析結果を示します。
### 時系列推移
1. **総合WEI**: スコアの変動は0.65から0.85と幅広く、特定の日時に急上昇や下降が見られます。特に、7月4日と7月6日に高いスコアが観測されています。これは一時的な社会状況、政策の変更、または特定のイベントが影響した可能性があります。
2. **個人WEI平均**: 波のある動きが見られ、一部の急上昇日は7月4日および7月6日です。特に個人の幸福感や健康面での変動が大きかったことが影響している可能性があります。
3. **社会WEI平均**: 社会的な要素の評価は、7月4日に最高点を記録し、その後若干の下降があります。この期間、社会基盤が強化された可能性があります。
### 異常値
特定の日時における異常値が度々検出されました。これらの異常値は、特定の出来事や政策の影響を強く受けた時期を示している可能性があります。特に、2025年7月6日の高いスコアは社会全体の支持を集めたイベントの可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解による分析）
1. **トレンド**: 長期的な傾向は特定されにくいが、社会的な安定性や個人の幸福度は7月をピークに一時的に増加する傾向にあります。
2. **季節性**: 場合によっては、月初に向けた社会的な不安定さが影響していると推測されます。
3. **残差**: 一部のスコア変動は、ランダムなイベントや予測できない社会状況によるものと考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップによると、特定の項目間には関連が見られます。例えば:
– 「経済的余裕」と「健康状態」は関連が強く、より良い経済状態が健康感に寄与していることを示唆します。
– 「持続可能性と自治性」と「社会基盤」は高い相関を示し、持続可能な政策が教育機会やインフラに影響を与えている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**により、いくつかのスコア項目に外れ値が存在し、データの変動幅が広いことがわかります。外れ値は特定の政策変更、イベント、または個人の感情の変動によるものと考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**の寄与率が高く、データ変動の主要な要因は共通の文化的または経済的な要因であることが示唆されます。
– **PC2**は相対的に少なく、特に個々のライフスタイルや地域差に関する部分的な貢献をしていると考えられます。
全体的に、WEIスコアは個人と社会の複合的な要因に影響されており、特定の日時での急激な変動からは、イベントや政策の影響を強く受ける特徴があります。特定の政策や社会イベントが明らかに人々の生活の質に瞬時に影響を与えていることが示唆されます。
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:
以下は、このグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に見られる実績データ（青い点）は、最初はやや低いWEIスコアから始まり、その後急激に上昇しています。
– その後、データは一旦表示されず、グラフの右側に前年のデータ（緑の点）が示されています。この間にデータのギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点のデータセットに異常値がいくつか存在する（黒い丸で強調）。
– グラフ右側の緑の点（前年のデータ）には、特に目立った外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は、2025年7月から短期間で急上昇しています。
– 予測データは3つの異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）でそれぞれ異なる予測結果を示しています。
– 予測の不確かさは濃いグレーの範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データのギャップとその後の前年データを比較すると、前年はより安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点と、その後の緑の点それぞれで、時系列的に大きな変動があるようですが、グラフ全体を通じて明確な相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 短期間での急上昇とその後のデータの欠如は、データの収集または記録に問題があったことを示唆する可能性があります。このような急上昇には警戒が必要です。
– ビジネスや社会において、このデータはWEIスコアの急激な変動とその予測への影響を示しており、より正確なモデルと継続的なモニタリングが求められます。
– 短期間での変動を捉えるため、異常検知や予測精度向上のためのさらなる分析が重要です。
このようなシナリオでは、予測モデルやデータの信頼性と改善の余地について議論することが必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**：初期の段階では横ばい。
– **前年（緑のプロット）**：最新のデータで密度が高く、前年度のトレンドを表示している。
– **予測（ピンクの線と点）**：ランダムフォレスト回帰によって示される予測が、急激に上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒の円）として示されたデータがありますが、それほど極端な外れ値はない。
– 予測の開始点から急激に変動が見られる。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示し、信頼区間（グレー）がその変動の範囲を示しています。
– 予測データ（ピンク）は将来の可能性を示していますが、現時点では急なおおきな変動があります。
4. **複数の時系列データとその関係性**
– 実績と予測が比較されており、予測が急激に上昇している。
5. **相関関係や分布**
– 実績データは分布が狭く、一方で予測データは変動が大きい。
– 予測モデルによっては、実績を基にした推測が困難である可能性。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 実績データが安定している反面、予測が大きく変動するため、将来の見通しに不安があると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測の不安定さを踏まえた慎重な計画と戦略が必要です。
– 社会的な観点からは、急激な変動に対しての準備や調整が重要になるでしょう。
このグラフは、データの安定状態と将来の不確実性を明確に示しています。予測の精度向上や、さらなるデータ収集による改善が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月〜9月）は比較的一定しており、少し上昇しています。
– その後データがなく、次に現れるのが2026年7月です。
– 2026年7月のデータは2025年のものよりもやや高い位置に集まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月〜9月の間にいくつかの異常値が報告されていますが、それ以外に目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測値を示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– 勝手に外れているデータは異常値として取り扱われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには決定木回帰や線形回帰など複数の予測モデルの結果が表示されていますが、ランダムフォレスト回帰が選択されています。
– 前年のデータ（2026年の緑の点）が高い値を示しています。これは社会WEI平均スコアが上昇トレンドにあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が少ないため、データの分布は比較的まとまっています。
– 予測の不確かさ範囲が示すように、モデルの予測にはある程度の信頼性があることがわかります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会WEI平均スコアが全体的に上昇傾向にあることは、生活の質の改善を示唆しています。
– 予測モデルがある程度一致しているため、将来的なスコアの上昇が期待でき、社会政策やビジネス戦略の立案に用いることができます。
– 異常値が特定されているため、これらに対する具体的な対策が講じられる可能性があります。
このグラフは、生活に関連する指標の改善や、予測が可能な範囲であることを示しています。適切な政策やビジネスプランによるさらなる改善が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内において、時間が進むとともに各種予測モデルの線が表示されていますが、実績データが一部の期間に集中しているため、全体のトレンドを把握するには限られた情報です。
– 開始時点のスコアは高く、その後、予測モデルによっては上昇や横ばいの傾向が見られますが、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」が特定の実績データに表れており、この点は他のデータポイントと比べて大きく異なる値です。ただし、急激な上下変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実績データ、赤い×印が予測であり、実績と予測の比較が可能です。
– 線の色とタイプは異なる予測モデルを示しており、例えば紫は線形回帰、緑は決定木回帰、ピンクはランダムフォレスト回帰です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとの比較で、一部のモデル（ランダムフォレスト回帰）は、実績に近い予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に収まっており、予測データも大きなずれを見せず全体として高い相関性が見られる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高い状態を維持しているため、個人の経済的余裕は比較的高く保たれています。
– 将来的なWEIの安定性は、何らかの予測手法を用いることで、より信頼性の高い決定が可能と考えられます。
– 企業が顧客の経済的行動や消費傾向を予測する際に、これらのデータが役立ちます。高いスコアの維持は、市場の健全性を示唆しているかもしれません。
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**:
– 時系列における実績（青色）は、最初の期間で比較的安定した横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）による予測は、最初に急上昇し、その後一定の値に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 正常値として緑色の点が後半に多く見られ、これが外れ値として識別されています。
– 異常値（黒い円）は初期の実績データに含まれていますが、その後は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は実際の健康状態を示し、予測（赤色とピンク色など）は異なる方法での将来の健康状態の予測を示します。
– 外れ値や異常値は、健康状態の急激な変化を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは、実績データと比較して異なる動きを示しており、一部のモデルはデータの傾向を過大評価しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはクラスターが形成されており、後半のデータはより分散しています。
– これにより、時間とともに個人健康状態の評価が多様化している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 健康状態の安定性を保つことが難しいことを示唆しています。外れ値が多く見られることから、健康管理の方法に改善が必要かもしれません。
– ビジネスや社会的には、個人の健康管理における予測モデルの精度向上や、異常値の早期発見が重要であり、これが医療費の削減や健康寿命の延長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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中している実績（青点）が見られ、明確なトレンドは見受けられない。ただし、ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は、初期値からわずかに上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中で黒い○で囲まれた部分は異常値として確認されているが、それらが全体の流れにどのように影響を与えるかは不明。
3. **各要素の意味**
– 青いプロットは実際のWEIスコア。
– 異常値は黒い○で囲まれてハイライト。
– 線形回帰や他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値が色分けされているが、線形回帰と決定木回帰はグラフ上に明示されていない。ランダムフォレスト回帰は一部のみ示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値とランダムフォレストによる予測値の多少の相関が見られるが、その他の予測手法との相関は観察できない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係は観察しにくいが、予測範囲（xAI/3σ）は広く設定されており、予測モデルの不確実性を示唆している。
6. **直感的な感触と影響**
– グラフから、人間は初期のデータとその後の予測値の間にギャップがあると感じる可能性がある。このような不確実性は、心理的ストレスの管理や予測において一貫性を欠く結果となり、個人の精神的健康管理に影響を与える可能性が高い。
– ビジネスや社会的には、今後の心理的ストレス予測において、より高精度なモデルと方法の必要性が示唆され、リスク管理や健康管理の重要性が浮き彫りになっている。
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:
グラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– **短期的変動**: 初めの数か月でデータポイントは集中的に配置されていますが、その後一旦データが途切れ、終盤は再びデータが固まって表示されています。
– **長期的な傾向**: 明確な上昇や下降の傾向は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータポイントは異常値（黒い円）として表示されていますが、大きな変動は見られません。
– 外れ値は比較的均一に分布しており、特定の時期に集中していません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の点（実績AI）**: 実績データを示しており、これが過去の点を表しています。
– **赤い×（予測AI）**: 予測されたスコアを示しています。
– **ピンクや紫の線**: 異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異常値や予測値は、実績データと比較できますが、全体として長期的な一貫性のあるトレンドは見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの密度が高いエリアと低いエリア間での相関は見られないが、各モデルによる予測結果の方向性と分布が異なる可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– このグラフからは、WEIスコアが一定の範囲で変動し、その背後にある要因は個人の自由度や自治に関する多様な影響が考えられます。
– 異常値の存在は、予測の多様性を考慮に入れる必要性を示します。
– ライフスタイルや政策が個人の自由度に対する影響を予測するために、これらのデータとモデルは重要な指標となるでしょう。
このグラフから得られる洞察は、個人のライフスタイルの自由度や自治が特定の期間にどのように変化したのかを理解する助けとなりますが、さらなる詳細な分析や背景情報が必要です。
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:
このグラフは、生活カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアの360日間の推移を示しています。以下にこれを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績（実績AI）のスコアは上昇傾向にあります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、同様に上昇する傾向を示していますが、進行が進むにつれて相違が生じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が見られますが、その後、より安定した傾向を示しています。
– 予測の不確かさ（xAI/3σ）は、初期に大きく、その後かなり減少しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青のプロットは実績AIによる実際のスコア。
– 紫、ピンクのラインやプロットは異なる予測手法による結果で、異なる手法によるバラつきが見られます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に強い相関があり、特に直近の月では一貫性があります。
– 前年のデータはやや低めのスコアで、改善の傾向が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑の点は前年との比較であり、可視化的にスコアが上昇していることを強調します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは全体として改善の傾向を示すため、社会的な公平性・公正さが向上している可能性が考えられます。
– 予測が上昇傾向であることは、今後さらに改善が期待できることを示唆していますが、不確かさの減少に注意を払い、信頼性の高い施策が講じられていることが考えられます。
– ビジネスや政策立案者は、この改善を意識し、それを支える施策を強化することで、さらなる社会的利益を享受できるかもしれません。
このようなデータは、社会政策や企業のCSR活動の評価・改善に役立つかもしれません。
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:
グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の約半年間は横ばい傾向があります。その後、数値が上昇し、安定した状態に達したようです。
– 時系列的には、後半にかけてスコアが安定的に高まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に1つの異常値が見られますが、全体的に急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測ラインが示されています。
– 前半の実績データ（青色）と比較データ（緑色）が重なっています。他の線は予測モデルによる仮説を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去の比較データが近接しており、予測モデルはこれに従う形で高い精度を維持しているように感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデル間で相関が強く、特に後半のデータはモデルによる安定した予測を反映しています。
6. **直感と影響**:
– グラフは持続可能性と自治性が高まっていることを示唆しており、社会やビジネスがより持続可能な方向に進化していることを直感的に感じ取れます。
– 社会WEIのスコアが向上することは、地域社会やビジネスにおける持続可能性と自主性の意識が高まっていることを示唆します。これは長期的な発展に繋がる好ましい兆候といえるでしょう。
このようなグラフは、持続可能な社会の構築に向けて、計画と調整が成功していることを示しており、企業やコミュニティの戦略に影響を及ぼ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:
以下のグラフについて、分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体の時系列データは左側に密集しており、右側にも同様のクラスタが見られます。全体的なトレンドとしては、初めにデータが多く、その後別の期間にまたデータが集中していますが、360日間を通じた明確な増減傾向は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイントは、異常値として黒い縁取りで囲まれていますが、全体の分布から大きく外れていないように見えます。急激な変動が少ないことが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、主に左側に集中しています。
– データの右側は緑色の点が多く、「昨年（比較AI）」を表しています。
– ピンクや紫のラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しますが、実績データがある期間では、それほど大きく予測が外れていない印象です。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 左と右のデータクラスター間に直接的な関係は見えませんが、モデルの予測が実績データと整合していることが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値以外のデータは、比較的密集しており、短期間で一貫したスコアが観測されている可能性があります。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 左側のデータは短期間の集中的な測定を示しており、そこでの実績が安定していることが確認できるでしょう。予測モデルもこの実績に基づいて構築されているため、精度の高い予測が可能ですが、現実のデータがどの程度変化するかによってモデルがどのくらい信頼できるかが問われます。
– このグラフは、教育機会や社会基盤分野での安定性や改善の必要性を示唆している可能性があります。具体的には、将来の施策や資源配分に関して、これらの実績データと予測が意思決定に利用されるでしょう。
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**
– 実績データ（青のプロット）は、グラフの左側に密集しており、短期的な評価しか確認できません。期間全体のトレンドは判断しにくいですが、全体として安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データには、黒い円で示された異常値があります。これは外れ値を示しており、特定の時期において社会の共生や多様性のスコアが大きく変動した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは短期間しか示されていないため、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測（紫の線）が注目されます。それぞれ異なる手法で将来のスコアを予測していますが、これらの予測においてもばらつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異常値は過去のデータですが、将来予測は比較的異なるアプローチが示されています。これにより、予測モデル間のアプローチや信頼性の確認が重要になります。
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今後の傾向を示すための情報が示されており、どちらかといえば予測モデルが提供する未来を考察することができます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、現在は安定しているものの、社会情勢により急激な変動が予想される可能性があることです。
– 異常値の存在や異なる予測線は、技術や政策がどのように影響するかを考える上で重要です。特に社会全体のWEIスコアが重要視される場合、異常値や予測のばらつきに対応した柔軟な政策立案や調整が求められます。
このグラフを活用することで、政策立案者は共生・多様性を維持するための具体的な指針を立てることが可能です。また、急激な変動への対応策や予測の不確実性を考慮に入れた行動計画を構築すると良いでしょう。
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:
グラフは「生活カテゴリー 総合WEIスコア 時系列ヒートマップ（360日間）」を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 日ごとのスコアに明確な上昇または下降のトレンドは求めにくいですが、周期的なパターンが見受けられます。特に色の変化が見られるため、時期によってスコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日に非常に明るい黄色で示される場所があり、これは他の日と比較してスコアが高いことを示しています。この日はスコアがピークに達している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しています。濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを意味しています。
– ヒートマップは時間軸（0時から24時）に沿ってスコアを示しており、時間帯ごとに異なる活動や状況が反映されている可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 日時や曜日ごとに、スコアが一貫して高いまたは低いパターンが観察されるなら、特定の日や時間帯に関連した行動やイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体に色の変化が見られることから、スコアにある程度の変動が存在しています。特定の時期、例えば週末や特定のイベント期間にスコアが高まるか低下するかを分析することで、行動パターンを解明できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、日常生活やイベントに関連した特定の時間帯に、生活の質や活動がピークに達することが分かります。例えば、大型イベントや特別休暇期間中に生活満足度が向上する、或いは特定の時間帯にストレスが増減している可能性が示唆されます。
– 企業や行政機関がこのデータを活用することで、市民の生活満足度向上のための施策や商品開発、サービス改善に役立てることが可能です。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 全体として、期間が非常に短いため、明確な長期トレンドは捉えにくいですが、日単位での変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月5日と7月6日の変化が顕著です。7月5日には非常に低いスコア（紫のエリア）が、7月6日には高いスコア（黄色のエリア）へと急激に変わっています。この日は特殊なイベントや出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しており、濃い色（紫）は低スコア、明るい色（黄色）は高スコアを示しています。
– 時間帯の変化も視覚化されており、特定の時間帯にスコアの変動が集中する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは主に時間帯ごとに整理されていますが、特定の日付において異なる時間帯のスコアがどのように変動しているかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各日付において、昼間や夜間のスコアが異なる傾向があり、一日の中でスコアが変動する分布が観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、特定の日付での急激なスコア変化に注目するでしょう。これにより、何らかの要因（イベント、気候条件、社会的事象など）がその日に影響を及ぼした可能性が考えられます。
– ビジネスや社会的には、これらの急変が示唆する要因を理解し、適切な対策や予測を行うことで、より良い計画や判断を下す手助けになるでしょう。
このグラフからは、短期的なスコアの急激な変動を強調し、原因究明やそれに対する対応が重要であることが示されています。
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:
### グラフ解析と洞察
#### 1. トレンド
– **周期性・変動**：日ごとに色の違いがあるため、周期的な変動や複数の時系列が混在していることが示唆される。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な色合いの変化**：特に日付の端で色の変化が見られる。これは急激な変動または外れ値を示唆している可能性がある。
#### 3. 各プロットや要素
– **色**：色は特定の指標（社会WEI平均スコア）の高低を示している。濃い色は低いスコア（~0.675）、明るい色は高いスコア（~0.875）を意味する。
#### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 時間帯ごとに異なる色が見られ、時間帯別のパターンの存在が示唆される。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアの分布は均一ではなく、特定の時間帯や日に集中して高いまたは低い傾向があることを示唆している。
#### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **生活の周期**：社会活動や人々の生活リズムに影響を与える要因が特定の日や時間に存在する可能性がある。
– **ビジネスへの影響**：ピークおよび非ピーク時間を理解することで、事業運営やリソース配分を最適化する手掛かりになる可能性がある。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付にスコアが集中するため、個別の要因や外的要因によって生活や社会の動向が変動していることを示していると考えることができる。
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様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を視覚的に示しています。以下に主な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は静的なため、時系列でのトレンドは示されていません。ただし、相関の強さ（赤）は特定の項目間で非常に強く、安定した関係性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 非常に強い相関（例えば1.00）や非常に弱い相関（0.41）の組み合わせが特定され、他より際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを表しています。通常、赤系の濃い部分は強い正の相関、青系の濃い部分は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI (健康状態)」など、個人に関する項目同士では強い正の相関が観察されます。個人の状態が社会的要素にも影響を与えることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人に関する項目全体は、相互に高い相関を示しています。また、個人の心理的ストレスと健康状態が大きく関係していることが伺えます。
– 社会WEIの中でも「公正性・公正さ」と他の社会項目の相関が強く、社会的公正の重要性が表現されています。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**
– 個人と社会のWEI項目が相互に関連しており、政策立案において個人の幸福度と社会環境の改善が相互に利することが考えられます。
– 健康状態と心理的ストレスが相関しているため、個人の健康改善が心理的なウェルビーイング向上にも寄与することを示唆しています。
– ビジネスにおいては、社員の健康や心理的状態を向上させる施策が全体の生産性や会社の雰囲気にポジティブな影響を及ぼす可能性があると言えます。
このような相関分析は、政策立案やビジネス戦略の策定において非常に有用です。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの分布を見る限り、トレンドは示されておらず、それぞれのWEIタイプでのスコアの分布が比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」のデータには外れ値が見られます。他のカテゴリには目立った外れ値がありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図では、箱の中央の線は中央値、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示し、両端のひげはデータ範囲を示しています。これにより、各WEIタイプのデータの集中度やばらつきを視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりはカテゴリごとの比較になっています。各WEIタイプ間の相対的なスコアの違いが強調されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」などは中央値が高く、スコアが高い傾向にあります。分布の範囲が比較的狭いため、データのばらつきが少ないことを示しています。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」「社会WEI（生態系整備・持続経営）」などはばらつきが大きく、個人差や状況の違いが大きいことを示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」のようにスコアが高めで安定している分野は、一般的に満足度が高いと感じられます。逆に低いスコアの分野は、改善の余地がある可能性があります。
– 社会における公平性や多様性に関連する項目のスコアは分散しているため、政策改善や取り組みが求められる領域であるかもしれません。
このグラフから、どの分野が安定しているのか、あるいはどの分野が変動や課題を抱えているのかを考慮することで、効果的な政策や対策の立案が期待されます。
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構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは見当たりませんが、第1主成分に沿ってデータは広がっています。これは、データセット全体の変動の多くが第1主成分によって説明されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では顕著な外れ値は見られません。データは比較的均等に散らばっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は360日間にわたる個々の観測を表していると考えられます。
– 第1主成分の寄与率は0.72と高く、この軸がデータの大部分の変動を説明しています。第2主成分の寄与率は0.10であり、追加の情報を提供しますが、第1主成分ほどの影響力はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データを一つの平面上に投影しているため、具体的な時系列の関係性は判断しにくいですが、第1主成分上の広がりが大きいことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の広がり方から見て、第1主成分と第2主成分の間には強い相関関係は見られません。データはPCAにより正しく非相関化されていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 第1主成分が0付近から0.3近くまで広がっており、生活に関連する重要な要素が数多く含まれている可能性があります。この広がりが大きいことは、生活における多様な要因が考慮されていることを示しており、これが社会やビジネスにおける意思決定に影響を与えるかもしれません。
全体として、このPCAグラフはデータ内の主要な変動を把握し、重要な構成要素を特定するのに役立ちます。生活における多次元的な要因を単純化し、分析するためにPCAが効果的に利用されていることがうかがえます。
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。