📊 データ分析（GPT-4.1による）
**重要な傾向分析**
1. **時系列推移**
– 総合WEIスコアにおいて、7月初頭から中旬にかけての数日間での急激な変動が観察されます。全体としては0.65から0.85の間を中心に変動しており、複数日で高くなっています。これはおそらく特定のイベントや施策の影響を受けたものと考えられます。
– 個人WEI、社会WEIも同様に変動しており、全体的なトレンドに対する影響の一致が見られます。
2. **異常値**
– 指摘された異常値は、短期間のスコア変動によるものである可能性があります。特に、評価が0.85を超えるようなスコアの頻発は、ポジティブな影響を与える要因が存在した可能性を示唆しています。
– 一方、総合WEIが0.65程度まで落ち込んだ点は、負のイベント、例えば社会不安や政策変更等の影響と仮説立てされます。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解による分析があれば、更に詳細が得られますが、データから読み取ると、短期間の急変動がトレンドに現れる頻度が高く、季節性や長期のシグナルよりも週や日レベルの影響が強い可能性がある。
– 残差が多い場合、外的要因や予測不能な出来事が中央トレンドに影響していると推測できます。
4. **項目間の相関**
– 個人WEIと社会WEIの相関が高く、特に経済的余裕と社会的持続可能性の間の密接な関係がある可能性が高いです。これらの指標間の高い相関は、個人の経済状態がそのまま社会的な持続性やインフラ整備に影響することを示しているかもしれません。
5. **データ分布**
– 各WEIスコアの箱ひげ図では、経済的余裕、健康状態、心理的ストレスの分布が比較的狭く、高い一様性を示していますが、自由度と自治や公平性・公正さと多様性・自由の保障においてはスコアが広範にわたり、これらがより多様な影響を受けていることを示唆しています。
– 外れ値として評価されるスコア（例: 総合WEIでの0.85以上）は、短期的なイベントインパクトなどの特殊な状況を示すデータとして有効です。
6. **主要な構成要素（PCA）**
– PC1が72%の寄与率を持ち、主要な構成要素となっています。これは、特定の指標（おそらく経済的余裕や社会的持続可能性）の変動が主にスコアに影響を与えていることを示す可能性があります。PC2は10%のみの寄与で、よりマイナーではあるものの、第二の密接関係（例えば健康状態や心理的ストレスのような）が示唆されます。
**まとめ**
このWEIスコアの変動は、短期間の急激な変動が特徴であり、政策の変更や社会的イベントが大きな影響を及ぼしている可能性が高いと考えられます。特に経済的な安定性や社会的持続可能性は、全体のパフォーマンスに対する主要なドライバーとなっていることが示唆されます。また、相関とPCAの分析は、具体的な改善策のターゲティングにおいて重要な指標を提供するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データは限られた期間でクラスター化されており、横ばいの傾向が見られます。
– 順次追加される予測データ（比べたAIによる）は右に向かって増加しています。
– 予測の中で、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のラインが重なり合いながら進んでおり、総合WEI スコアの上昇を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な異常値が実績データに含まれていることは見受けられませんが、いくつかの予測データが異常値として認識されています。
### 3. 各プロットや要素
– 青の丸は過去の実績値であり、これに基づいて今後のトレンドを解析可能。
– 赤いバツ印は未来の予測で、異なったAIモデルによる予測の分散性を反映しています。
– 緑色の実績データが前年度のデータとして設定され、今年度との比較が可能にされています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値は分かれてプロットされているため、過去の実績がどれだけ予測に影響を与えているかは不明ですが、モデリングの基礎にされていると考えられます。
– 複数の予測モデルが同一方向を示すため、全体として一致しているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 類似の傾向と予測を示す複数の模型が存在するため、それらの一致性は高いですが個別のモデル間の差異は小さいです。
– 一部の予測が実績の枠から逸脱しているため、異なる状況に対する敏感さを表している可能性があります。
### 6. 人間の直感的洞察とビジネスや社会への影響
– 過去のデータ（青色）は非常に凝縮されたため、視覚的に安定した状況を暗示していますが、異常値にも注目が必要です。
– 予測結果の上昇トレンドはポジティブな業績見通しを示しており、ビジネスにおいて計画作成やリスク評価に役立つ可能性があります。
– 繰り返し予測された動向が持続する場合、社会や経済において新たな機会やチャレンジを生み出す潜在力があります。
このグラフは将来的な見通しの理解を深め、ビジネスや戦略的意思決定の強化に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、評価日の始め（2025年7月頃）においてはスコアが比較的一定しており、その後一旦上昇し、再び安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが急激に上昇している箇所が見られます。異常値として示されているプロットは、他のデータポイントと比較して際立っていますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色の点）は、観測された過去のデータを示し、比較的安定しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、通常のスコア範囲とは異なることを示しています。
– 予測（紫やピンクの線）は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いていますが、実績データに大きく外れる予測はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法により出力されるスコアの変動は似ていますが、全体のトレンドに大きな相違は見られません。このことは、各予測モデルが一致して現状を捉えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密集度からすると、一連の観測日は比較的一定の範囲に収まっており、確かなトレンドを持っているように見えます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人間の視点で見ると、このデータは個人の生活におけるWEIスコアが一定の範囲に収まっており、大きな変動はあまりないことから、安定した生活状況を示していると解釈できます。
– ビジネスや社会的には、安定性が確保されている状況として、リスク管理や将来の予測目的に役立つと考えられます。安定したトレンドは予測可能性を高め、意思決定の信頼性を向上させる可能性があります。
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**:
– グラフは時間経過に伴うWEIスコアの変動を示しています。左側に実績データ（青い点）が密集しており、右側に前年の比較データ（緑の点）が存在します。全体的に、実績データと前年のデータが大きく分かれています。実績データは横ばいから若干の上昇が見られ、前年データは比較的高い位置に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの青い点には、異常値として示されたデータ（黒円で囲まれた部分）が存在します。急激な変動としては、データの間で大きなスコアの飛びが見られないため、安定したWEIスコアを維持しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は過去の実際のスコアを示し、比較データ（緑の点）は前年の同時期のデータを示しています。
– 異常値はデータ分析において重要な部分で、通常の範囲から外れた値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時系列（実績データと前年の比較）間に直接の関係性は特に見られませんが、前年のデータが全体的に高いスコアを示しており、今年度のデータと比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、異常値以外は安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績データのスコアは前年の同時期より低いですが、安定しているように見えます。このような安定したトレンドは、関連する生活カテゴリの社会的安定につながる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、データの改善や異常値の原因追究が、より良い生活の質の向上に寄与するかもしれません。また、前年のデータと比較した分析により、重要な改善領域を特定す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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **安定したスコア**: グラフの大部分において、実績AI（青色のプロット）は比較的安定しており、WEIスコアが高い位置で推移しています。
– **急激な変動**: 中盤から後半にかけて急激な変動があり、WEIスコアが低下から再上昇しています。これにより一時的に大きな変化があったことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期の段階でいくつかの異常値（円で囲まれている）が見られます。これらは予期せぬ経済状況の不安定さ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**
– **青の実績AI**: これは実際の観測値を示しており、モデルの予測精度を評価するための基準となります。
– **予測の範囲**: 灰色の領域は不確かさの範囲（±AI/3σ）を示し、予測モデルの確信度を視覚化しています。
– **紫、ピンクの線**: 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）の結果を示し、モデル間の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる方法でデータを解析し、結果として予測の幅や変動の特徴が異なります。一部のモデルはより保守的な予測をしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として実績AIのスコアはモデル予測内に留まっていることから、予測モデルは概ね良好な適合を示しています。しかし、異常値が現れた部分でのモデルの予測がやや外れることがあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– **経済的安定感**: 全体の高いWEIスコアは、個人の経済的な余裕が比較的保たれていることを示していますが、一時的な異常値は慎重なリスク管理の必要性を示唆しています。
– **モデルの有効性**: 各モデルの予測が実績を捉えていることで、持続可能な経済予測が可能であると考えられます。ビジネスにおいては、この予測を活用して戦略的な意思決定が支援される可能性があります。
– **政策立案への示唆**: 一部の異常値は政策的な介入が必要である可能性もあり、注意を払うべき点を示しています。
この分析により、個人の経済的余裕を理解し、予測を活用した戦略立案やリスク管理の支援が期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 初期のデータ点は約0.7から始まり、その後段階的に1.0に近づく上昇傾向があります。
– **期間的な特徴**: 中盤から終盤の期間にはデータが表示されておらず、空白の期間が存在します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータに対して、いくつかの異常値が観察されますが、その後のデータでは一致して予測に収まっています。
– **急激な変動**: 初期のスコアの変動後は、スムーズに移行しているように見えます。
### 3. データ要素の示す意味
– **色と形状の意味**:
– 青丸は実績値、赤いバツは予測値、緑の丸は前年を示します。
– ラインの色は使用したモデル（例えば、青い線は線形回帰）を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の関係**: 初期の段階では実績と予測が明確に示されていますが、途中の期間では予測データが主体です。
– **前年比較**: 緑のデータは前年の同時期のデータと見られ、今年の結果と比較するために役立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績の一致度**: 初期のデータでは予測と実績が重なっているが、期間中盤以降は予測が主体です。
– **異常値の影響**: 異常値が初期に見られるが、その後のスコアは安定しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感覚**: グラフを見る限り、初期の段階で多くの検証が行われ、その後の予測精度が向上したと感じられる。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが健康状態を示すため、この改善トレンドは健康増進プログラムの成功を示唆。
– **長期的なインパクト**: 初期の問題点を解決した後、高いスコアを維持できることは、持続可能なプログラムの開発に寄与します。
この時系列データから、しっかりと結果を追っていけば健康に関する将来の予測と計画に活かせると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から始まる）は0.6～0.8の範囲であり、若干の変動がありますが、全体的には横ばい傾向です。
– 予測範囲は2026年に大きく変化しており、時期によるストレススコアの変化が大きく予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかのデータポイントに異常値とされるマークがあります。これは外れ値が存在し、主要な動向から逸脱したデータが含まれていることを示しています。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測では大きな変動が予測されており、特定の時期にストレスが急上昇する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（青いプロット）は過去の実際のストレススコアを示しています。
– 異常値（黒の輪）は可能性のある異常なストレス状況を示しています。
– 予測データ（異なる色の線）は異なる回帰モデルによる予測です。線形回帰とランダムフォレストでは特に大きな変動が示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、将来のスコアがどの程度不確実であるかを示しています。
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は時期により異なり、予測データには多様な回帰手法が用いられているため、将来のストレススコアへの期待がモデルにより異なっています。
– 以前のデータと比較した予測により、ストレスが増減する可能性のある時期を特定することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このデータセットでは、高ストレス時期が限定的であり、予測されているピークは将来の特定の出来事や状況に関連している可能性があります。
– 分布としては、短期的には実績が安定しているが、長期的には予測される変動が大きい。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響**
– データの初期段階では安定的に見えるものの、将来的にはストレスが大きくなることが予測されており、これは個人の生活状況や社会の変化が影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスの急上昇が予測される時期に対策を講じることで、従業員のメンタルヘルスケアや生産性向上への戦略を考慮する必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）は、期間の初めに集中的に存在しており、その後しばらく見られなくなります。予測（紫色、青色、ピンク色）は、期間の中間から後半にかけて表示されています。
– トレンドとしては、実績が一定期間表示され、その後は予測が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値が数点あります。これは実績データの異常値を示しており、特定の期間に比較的高いWEIスコアが観測されたことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績値を示し、青色または紫色の線は異なる予測手法を示しています。灰色の帯は予測の不確かさを表し（±AI/3σ）、異なる予測手法がどのように変動するかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データは時期的に分かれており、予測は実績のパターンを補完するかのようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測には直接的な相関は示されていませんが、予測がそれぞれの異なる手法に基づいて行われており、手法間の予測結果の違いを比較することが可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフを見ると、個人の自由度と自治が過去に高かった（外れ値）時期があり、その計測後は予測のみが表示されています。このことは、実績データが限られる中で予測が行われている状態を示しており、未来の自由度と自治に対する期待や懸念を抱かせます。
– ビジネスや社会の観点からは、早期に外れ値や変動パターンを捉えることで新しい対策を考える必要性を示唆しています。例えば、予測精度を高めるために追加のデータ収集や異常検知を考慮することができます。
この観察は、データに基づいた戦略的意思決定やリスク管理に役立つ可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データは0.6付近で横ばいですが、その後の予測では、異なる回帰モデルによる急激な上昇が見られます。特に、線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測では、スコアが1.0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、明確な外れ値は見られません。
– ランダムフォレスト回帰予測のこの急激な上昇が際立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色の点で示され、異常値は黒い丸で強調されています。
– 各予測モデルの線が異なる色で示され、将来のトレンドを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの傾向を比較することで、予測の信頼性や精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期実績値には大きな変動はなく、比較的安定しているように見受けられます。
– 予測データは全体としてスコアの上昇傾向を示しており、これにより将来的な改善を期待できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会の公平性・公正さに関するスコアが急速に改善する予測が立てられています。これは、政策の効果や社会の意識改革が進んでいる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、今後の政策策定において、この傾向を取り込みながら効果的な施策を進めることが求められるでしょう。予測が示すポジティブな変化を現実のものとするためには、強化されたアクションが必要です。
この分析が役立つ情報となることを願っています。グラフからの直感的な理解を深めることが、戦略的な判断に繋がるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフからの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– データの初期は、7月から9月にかけて複数の予測と実績データが高いスコアを示しており、特定の上昇トレンドが見られます。
– その後、一定期間を経て3月以降に安定したスコアが観察され、特に濃い緑の「前年（比較AI）」が中心に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の段階でいくつかの外れ値（紫色の「線形回帰」とピンクの「ランダムフォレスト回帰」）が見受けられますが、以降は急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は他の時期に比べて少ないが、早期に高スコアを示しています。
– 予測（赤い×印）は外れ値を含め、平均的に高い値を示しています。
– 異常値（黒い〇）は初期に集中しており、通常の分布と対比されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が初期に近接しており、その後の要素（前年比較AIも含め）が明確に区別されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の予測と実績の密集度が高く、スコアのばらつきが少ないことから、一定の相関があります。
– 前年比較は一定の範囲に留まっており、安定したパフォーマンスを示唆しています。
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一致が示され、持続可能性や自治性における改善が期待されます。
– ビジネスや政策立案において、最初の高スコアは意欲的な戦略や施策を支えるかもしれませんが、長期的には安定した改善の方が重要である可能性があります。
このグラフから、予測と実績の初期一致、最初の高パフォーマンス、そしてその後の安定した前年比との比較が持続可能性や自治の観点から見て重要であることが直感的に理解できます。
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**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれており、最初の期間では「実績（実績AI）」のデータポイントが一つのクラスターを形成し、横ばいであることがわかります。
– 後半では「昨年（比較AI）」のデータとして新しいクラスターが右側に現れ、こちらも横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」としてマークされた要素が最初のクラスター内に存在します。
– 急激な変動は特に見られませんが、「予測AI」のデータポイントがわずかに異なることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を、緑のプロットは「昨年（比較AI）」を示しています。
– 「予測（線形回帰）」「予測（決定木回帰）」「予測（ランダムフォレスト回帰）」は異なる予測モデルの比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは異なる期間での実績と予測が交互に存在しており、モデルが実績の傾向をどのように予測しているかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つのクラスターには明確な相関関係は見られませんが、それぞれが非常に高いWEIスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 高いWEIスコアが維持されているため、社会基盤や教育機会の点でポジティブな状態にあると感じられます。
– 外れ値は分析対象となりうる可能性があり、その原因解明によりさらなる改善が期待できます。
– さまざまな予測モデルが試行されていますが、実績データと比較してどのモデルが最も効果的であるかを検討することで、より正確な予測が可能になるでしょう。
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:
以下はグラフの詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 青い点で示される実績データは一定の範囲内に密集しており、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 歴年のデータ（緑の点）は、新たに予測されるデータセットと若干のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれているのが外れ値です。この外れ値は、全体のトレンドと比較して急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の実績データ**は過去の実績値を示しています。
– **緑色の予測データ**は、この期間に予測される値を示しています。
– **紫色の線形回帰や他の予測ライン**は、異なる予測モデルによる予測を示し、いくつかの手法を比較しています。
– 予測の不確かさの範囲（灰色の帯）は予測の信頼性を示します。
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時間と共に補完的ですが、直接的な相関関係を示しているわけではありません。モデル間の比較が主にされているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある一定の範囲に集中しています。一方、予測データはより広い範囲で分布しており、それぞれのモデルで予測される範囲が異なります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフから人々が直感的に感じるのは、モデル間の予測の違いと実績値との乖離です。特に外れ値が明確に示されているため、予測の信頼性を考慮する必要があるでしょう。
– 社会的には、共生や多様性、自由の保障に関する指標が比較的安定していることを確認しながら、急激な変動に対する対策を講じることが求められるでしょう。
このグラフは、異なる予測モデルがどのようにデータを解釈するかを視覚的に示すものであり、モデル選択の重要性を強調しています。また、急激な変動の原因を探ることが、社会的な対応を考える上で重要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 日々の各時間帯におけるスコアの変動が示されています。
– 特定の周期性は視覚的には見受けられませんが、いくつかの時間帯で変動が見られ、日付による変化が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に非常に低いスコア（色が極端に暗い）があります。これは外れ値として注目されるべきです。
– 7月7日の黄色は、他の日よりも高いスコア（多くの時間帯で顕著）的であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、薄い色（黄色に近い）ほどスコアが高く、濃い色（紫に近い）ほどスコアが低いことを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動が均一ではなく、特定の日付で高スコアや低スコアが顕著に表れている時間帯があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布には不均一性が見られ、特定の時間帯に集中する傾向が示唆されます。
– 日付が進むにつれ、全体的なスコアが上昇している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 7月初旬にかけてスコアが徐々に上昇していることは、改善や回復を示す良い兆候かもしれません。
– 7月5日の急激なスコアの低下は、特定のイベントや状況が影響を及ぼした可能性も考えられ、それについての調査が必要です。
– 高いスコアの登場は、効率的な時間帯の存在や、その日付が重要な日である可能性を示唆しています。ビジネス面では、リソースの最適化に役立ちます。
このヒートマップは、時間帯別や日付別のパフォーマンスを視覚的に捉えることができ、時間管理やイベントの影響を見極めるための有用なツールとなります。
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:
このヒートマップから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的な傾向は見受けられませんが、特定の日付に明らかな変動があります。日時の特定期間に応じて強度が異なり、周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日に非常に低いスコアが記録されており、外れ値と考えられます。
– 2025年7月6日と7日には非常に高いスコアが観察され、急激な変動が起きています。この変動が何らかの特異なイベントや状況によるものである可能性があります。
3. **各要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの平均を示しています。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表しています。
– 緑から黄色にかけての色が上昇トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯と日付の組み合わせがあり、時間帯ごとのデータ分布が表示されています。直接の関連性は示されていませんが、時間毎の違いを分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での変動によりスコアが大きく異なっています。夜間の時間帯で顕著な変動が見られます。
6. **直感的な感想および社会的影響**:
– このデータは、特定の曜日や時間帯での個人の活動レベルを示している可能性があります。社会や生活習慣の変化、イベント、休日などがこの変動に影響を与えているかもしれません。
– ビジネスへの影響として、顧客の行動パターンや利用時間帯を理解するための手がかりになる可能性があります。また、サービス提供の時間帯を調整することで、効率を最適化することができるでしょう。
このヒートマップを基に、さらなるデータ分析や関連データの調査を行うことで、より深い理解が得られるでしょう。
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:
この社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析すると、以下の視点が得られます。
1. **トレンド**:
– 日時ごとに色の変化が見られますが、明確な上昇や下降トレンドは短期間のため不明です。
– 周期性についてもこの短期間では判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05に特筆すべき低いスコア（暗い青紫）が観測されています。
– 2025-07-06では非常に高いスコア（明るい黄色）が観測され、大幅な変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。明るい色は高いスコアを、暗い色は低いスコアを示しています。
– 特に明るい黄色（0.875付近）や暗い青紫（0.675付近）が各日での異常な値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に曜日ごとの変動を見ることができ、特定の曜日に比較的高いまたは低いスコアがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間ゆえに明確な相関や分布のパターンは不明ですが、特定の日には極端なスコアが出ることで均一性の欠如が目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのデータを見た場合、特定の日（例えば2025-07-06）の非常に高いスコアが何らかの特別なイベントや社会事象に関連しているのではと推測するでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の社会イベントや政策の施行によって迅速に生活満足度が向上したり、逆に低下することが考えられます。この柔軟性は迅速な対応の重要性を示しています。
このデータは、社会政策の効果や生活満足度の推移を評価するための指標として役立つ可能性があります。データ期間が延びるとより明確なトレンドや因果関係の分析につながります。
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:
このヒートマップは、生活カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体には特定の時系列トレンドはありませんが、相関関係から、相関が強い項目同士は共に増減する傾向があると仮定できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには外れ値や急激な変動は特に見られません。すべての相関係数は範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。「総合WEI」と「個人WEI平均」の間には非常に強い正の相関があります（0.95）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEI間の強い相関が示されているため、これらの項目が同時に動くことが予想されます。特に「社会WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に強い相関が見られます（0.96）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間で高い正の相関が見られます。一方、「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目と相関が弱い（青色に近い）ことが注目されます。
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**:
– 個人の心身のウェルビーイング（例：精神的ストレス、健康状態）と、社会的環境（例：公平性、教育機会）との強い関係性は、政策立案者やビジネス戦略において重要なポイントとなるでしょう。特に、社会的な公平性や公正さが個々のストレスや健康に大きく影響を与えることが示唆されています。
– ビジネスにおいても、顧客満足度や従業員のエンゲージメント向上に向けて、組織のウェルビーイング戦略を強化する必要があることが示されています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 総合的なトレンドは見えませんが、各カテゴリごとに異なるスコア幅を持っています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は比較的安定して高スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」には外れ値が見られますが、全体的に中程度の分布です。
3. **各プロットや要素**
– ボックスの高さ（四分位範囲）が狭いカテゴリは、特にデータが集中していることを示しています。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治体生）」は中央値が高く、安定した状態です。
– 色はカテゴリごとに異なり、視覚的な識別を助けています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは、異なるWEIタイプを比較しており、時間の変化は直接反映されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布はカテゴリによって差がありますが、全体的に0.6〜0.9の範囲に偏っていることが多いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いWEIスコアは、生活や社会の特定の分野が良好であることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（持続可能性と自治体生）」は高スコアを維持し、社会の安定や個人の自由が確保されている可能性があります。
– 一方、改善が必要なカテゴリが特定できれば、政策やビジネス戦略の指針になるでしょう。たとえば、外れ値がある「個人WEI（経済的余裕）」に焦点を当てることで、生活水準の向上に貢献できます。
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、生活カテゴリに関するデータの主成分分析（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**:
– 特定の時間軸がないため、明確な時間的トレンドは示されていませんが、2次元空間におけるデータの分布を観察することができます。
– 第1主成分が全体の72%の分散を説明しているため、こちらがデータの変動の多くを捉えていると解釈されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見受けられません。ただし第1主成分で両端に位置する点は、他のデータからやや離れているため、特異的な要素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**:
– 点は各観測値を表しており、第1主成分と第2主成分に基づいてプロットされています。
– 色分けや異なる形状についての情報はないため、区別はありません。
4. **複数の時系列データ関係性**:
– 時系列データというよりも、特徴量間の相関関係を主成分の軸上で捉えたプロットです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が第2主成分よりも多くの情報を持っているため、データのバリエーションは主に第1主成分方向で起こっています。この情報は、主要な特徴を捉えるために第1主成分に最適化されていることを示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフから直感的に、データが全体として一様に分布しており、特定のグループ化や明確なパターンは見られないと感じるでしょう。
– ビジネスや社会的観点から、データの日常的な変動が反映され、特定の時期やカテゴリーに偏った変動がないことを示唆しているかもしれません。
– 主成分分析によって捉えられる要素を活用することで、特定の要素が他に比べて大きな影響を与える場合、その要因を特定し、戦略的に活用することが可能になります。
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。
