📊 データ分析(GPT-4.1による)
### 時系列推移とトレンド
データを分析すると、WEIスコアの総合的な傾向として、初期の日付から最近の日付にかけて、スコアが上昇していることがわかります。特に、2025年7月1日起点のスコアが平均よりも低く、それ以降は日々の変動を伴って上昇傾向にあります。大きな変動が見られるのは7月5日に設定された異常値で、この日はスコアが非常に低い値にあり、これを境に7月7日には逆に異常値の高い状態に達しています。
### 異常値の検出
異常値は、データの外れ値として特定の日に検出されています。例えば、7月5日の総合WEIスコアは特に低く、一方7月7日のスコアは急激に高くなっています。これらの日には、関連する社会的な出来事や、特定の施策の影響が考えられます。低いスコアの日は市場の不安定化や自然災害などの可能性があり、高いスコアの日は好影響を与える政策発表や社会イベントが影響を与えた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
STL分解を想定すると、総合的に上昇トレンドが続いている中で、短期的な季節性のパターンとして週の中頃にスコアが低くなり週末に高くなっている可能性があります。残差成分が強調されている場合は、特定の予期しない社会的要因が影響していることを示唆します。
### 項目間の相関
相関ヒートマップの仮想結果から、個人の「健康状態」と「心理的ストレス」の間に逆相関があり、健康が良好な時にはストレスが低減しているようです。また、個人の「経済的余裕」と「健康状態」には強い相関が見られます。社会的要因における「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機関」のスコアも相関している可能性が高く、これは教育が持続可能な社会を支える要素であることを示唆します。
### データ分布
箱ひげ図に基づくと推測されることは、個々のWEIスコアが全体的に中程度から高い中央値を示しますが、一部の項目(特に社会的公平性や多様性)が低い外れ値を持つことです。これは、特定の社会的な不平等や問題の存在を示唆するかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、全体の変動に対して、PC1が76%の寄与率を持っており、この要素がWEIの大部分を説明しています。PC1は恐らく総合的な幸福度や健康状態に強く関連しており、経済的背景や個人の主観的な幸福がこの構成要素に寄与していると考えられます。PC2の影響が小さいことから、他の要素は比較的小さな影響しか与えていないとも考えられます。
### 結論
データ分析によると、WEIのスコアの変動は、経済的、健康的要因が密接に関連しており、社会的出来事によっても変動していることが示唆されます。今後の政策や社会状況がこれらのスコアにどのような影響を与えるかを考慮しながら、これらの指標を定期的に監視することが重要です。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIのデータ(青いプロット)はおおむね横ばいですが、一定の変動があります。
– 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、後半で上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの外れ値が見られます(黒いリング)。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、赤い×は予測値を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、予測の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、予測モデルによって表現される将来のトレンドの初期ベンチマークとして機能しています。
– 予測の異なるモデル間でもトレンドが一致しているため、予測にある程度の信頼性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにはある程度のダイナミックな分布がありますが、予測はよりスムーズに進行しています。
– 外れ値の存在が実績データの変動を示唆していますが、長期的な予測では考慮されていないようです。
6. **人間が直感的に感じること、社会やビジネスへの影響**:
– 短期的には不安定な動きを見せつつも、予測は長期的に改善を示しています。
– この内容は、ビジネスにおいて市場の不確実性が短期には存在するものの、長期的な戦略の信頼性が高まるという示唆を与えることができます。
– 社会的には変動する状況への耐性や適応力が必要であると解釈されるかもしれません。
全体として、実績と予測の間でズレがあるものの、長期的なトレンドはポジティブな方向にあることが示されています。このような分析は、計画と予算における調整において有用です。
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:
以下のポイントに基づいて、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間(7月上旬)において、実績のWEIスコアは徐々に上昇しています。
– その後、予測(特にランダムフォレスト回帰によるもの)が急激に上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、いくつかのデータポイントが異常値(黒い円で示されている)としてマークされています。
– 初期の実績データに急激な変動が見られますが、予測自体はこの変動を考慮していないように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測データは線で示されており、異なる回帰手法での異なる予測が示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。これは、特に初期の実績データの変動範囲と重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に明確な関係があり、予測は実績データの初期トレンドを基にしていると考えられます。
– 異なる予測手法(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)が比較されており、ランダムフォレストによる予測が最も高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期には若干のばらつきが見られますが、全体としては上昇トレンドが確認できます。
– 予測の不確かさは初期のデータから減少していきます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが上昇していることは、生活の質や効率が改善されていることを示唆しています。
– 異常値は改善の余地を示しており、特にデータの不確かさが低減していることから、予測の信頼性が増していることがわかります。
– こうした洞察は、個人の生活やビジネス戦略において、改善を目指す領域や施策の方向性を考える上で重要です。予測と実績のギャップの解消は、さらなる効率化や生活の質の向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ(青色プロット)は、全体的に小さな変動の中で一定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、すべて上向きのトレンドを予測していますが、それぞれ異なる上昇率を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは黒い円で囲まれており、これは外れ値として認識されています。これらは特異な出来事やデータの異常を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績のデータポイントを示し、軸はWEIスコアと時間。
– 外れ値は黒い縁取りで示されており、予測の不確かさ範囲は灰色の区域です。
– 予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)の異なるライン(ピンク、紫、水色)は異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間にわずかなズレがあります。これはモデルによる予測の違いやデータの変動性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは比較的安定していますが、予測ではより高いスコアが見込まれていることから、将来的には向上する可能性が示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– グラフを見る限り、現状は安定していますが、予測では改善が期待されます。外れ値の存在は注目するべき課題や機会を示すかもしれません。
– ビジネスや社会においては、予測される向上が実現すればポジティブな影響が期待される一方、外れ値を分析することで潜在的なリスク管理や機会の発掘に役立てることができます。
データに基づいて計画や戦略を練る際には、これらの洞察を反映することが重要です。
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:
### 分析および洞察
1. **トレンド**
– **現状のスコア**(青色の点)は、初期にわずかに変動した後、全体的に横ばいです。
– **予測スコア**(予測AI)は、7月初旬から急上昇し、その後は高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアでは、一部に大きな円で囲まれた外れ値が確認されます。これは通常の範囲外のスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青色の点:実績データを示しており、個人の経済的余裕の変動を表示しています。
– 紫色の線:異なる予測モデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト回帰による予測が急上昇して安定していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には乖離が見られます。特に予測データは長期的に見て前向きな傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データと予測データには大きな差異がありますが、この差は時間と共に収束する兆候は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 長期的に見て、経済的余裕の改善を示唆する予測モデルの結果は、個人が将来的にさらに安定した生活を送る可能性を示しています。ビジネス観点からは、消費の増加や投資の可能性が期待されます。
– 一方で、実績データが現実の変化をそれほど反映していない場合は、モデルの再評価が必要かもしれません。
このように、グラフから多様な情報が読み取れますが、予測データと実績データの乖離についてはさらなる調査が必要です。
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日間ほどで0.7から0.8の範囲で横ばいで推移しています。
– 予測(ランダムフォレスト回帰:紫の線)は、初期の横ばい状態から徐々に増加し、後半は1.0で安定しています。
– 予測(線形回帰:水色の線)と(決定木回帰:ピンクの線)は、0.8のスコアのまま横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつか外れ値(黒で囲われた点)が実績データの中に見られますが、全体的に実績が安定した範囲で推移しています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、特に初期には幅がありますが、後半にかけて縮小しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの間では、ランダムフォレスト回帰のみが上昇傾向を持ち、他のモデルは一定を保っています。これは、ランダムフォレスト回帰が将来的に健康状態の改善を期待していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは、比較的狭い範囲で分布しているため、安定した健康状態を示している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、ランダムフォレストによる予測がポジティブな変化を示唆していることでしょう。これは、健康改善に対する期待を高めるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、健康管理や保険関連のサービスにおいて、予測精度の向上や、改善の予測を元にしたサービスの提供が考えられます。
このグラフからの直感的な印象は、個々の健康状態は安定した状態にあり、将来的な改善が期待されるというものでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ(青いプロット)は全体的に一定の範囲内で変化しており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測(ピンクの線)は、安定した上昇を示し、その後一定のレベルで止まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値(黒い円で囲まれた点)が観察されます。この期間中に特定のイベントやストレスレベルの急激な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の観測データです。
– グレーの影は予測の不確かさを示し、データの変動性やモデルの信頼性についての洞察を提供します。
– ピンクの線(ランダムフォレスト回帰)は将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)は不確かさと予測のパターンを異にしており、それぞれのモデルの特性による違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に一貫したパターンがありますが、実際の変動に対してモデルが十分な感度を持っていない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび影響**:
– ストレスレベルが変動していることから、日常生活の中で一定のストレス要因が継続的に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理が重要であり、従業員支援プログラムやカウンセリングサービスの導入が考えられるかもしれません。また、個人にとっては健康管理が必要です。
ストレスのピークや外れ値が特定の日と関連している場合、その原因を突き止め、適切な対策をとることが組織や個人のメンタルヘルスに寄与するでしょう。
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
– **トレンド**: 実績の青い点は、初期の期間において0.5から0.8の範囲で変動しています。ただし、この期間中には明確な上昇または下降トレンドは見られず、比較的横ばいです。
– **予測トレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデリングが示されています。特に、ランダムフォレスト回帰は時間の経過とともにスコアが上昇するトレンドを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 幾つかのデータポイント(黒い円)は予測範囲から外れており、異常値として扱われています。特に低いスコアの地点が外れ値に該当しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示します。
– **黒い円**: 異常値を示しています。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさを示しています。
– **予測ライン(色別)**: 線形回帰(紫)、決定木回帰(青)、ランダムフォレスト回帰(紫)が予測範囲をそれぞれ示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の関係**: 短期間において実績データの変動幅が大きく、予測モデルとの相関が限定されていることがあります。特に、ランダムフォレストモデルはより高い範囲での予測を示しており、実績データとは乖離があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 明確な相関関係は表示されていませんが、予測モデルは実績の変動に追従していない場面も見受けられます。
#### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的理解**: 短期間でのWEIスコアの予測には課題があることが示唆されます。特に、モデルの選択による予測の差異が大きく、人間の直感とは異なる場合があります。
– **ビジネス・社会への影響**: 個人の自由度と自治を推測する際のデータ解析には、複数の手法を組み合わせることで、より精度の高い予測が可能であることが暗に示されています。このデータは個々の生活の質の向上を目指した政策立案に活用される可能性があります。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治の変動を捉えることの難しさを示しており、予測の不確実性が明らかです。これを用いた更なる分析が有用となるでしょう。
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:
以下はグラフの分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは、7月初旬に変動がありますが、その後は0.8付近で安定しています。
– 予測(ライン)のモデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)は、全体的に上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めから中旬にかけて、値が大きくばらついており、いくつかの外れ値が見られます。これはシステムやデータの異常を示す可能性があります。
– 7月中旬以降の実績値は、安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– 赤いバツ印は予測AIのスコアです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績値を広範囲でカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのスコアと予測AIのスコアの間に明かな乖離がなく、予測モデルは実績の変動をある程度適切に捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績スコアのばらつきは大きいが、時間の経過とともに安定しています。
– 予測モデルは、概ね安定して高いスコアを示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高い予測値を保っています。
6. **洞察と社会への影響**:
– 初期のスコアのばらつきは、公平性・公正さにおける不安定な状態を示唆しますが、時間とともに安定化しています。
– 予測モデルの上昇傾向は、将来に向けた改善が期待できると考えられます。ビジネスや社会において、こうした予測に基づいた戦略を採用することで、公平性の向上が期待されます。
このグラフは、評価期間内での公平性・公正さの向上を示唆し、意思決定において非常に有用な情報を提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント(青のドット)は、全体として0.8から1.0の範囲で比較的一定しています。目立った上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰(紫のライン)は時間の経過とともに安定しており、特に7月25日以降は1.0で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値が1つ認識されています(黒の円で囲まれている箇所)。このデータポイントが群から逸脱していることから、特定の要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは、過去30日間の実績データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの帯で表示されています。この帯は予測モデルの信頼区間を示すもので、そこから外れる実績値は例外的と見なされます。
– 予測値は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されており、それぞれ異なる手法での今後の動きを示していますが、ほぼ同様の傾向をたどっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル予測(紫)は、実績データをうまく追従しており、ランダムフォレスト回帰が他のモデル(線形回帰、決定木回帰)よりも実績データと一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、0.8から1.0の間で密集しています。この範囲において、特に大きな変動はありません。
6. **社会やビジネスへの洞察**
– WEI(持続可能性と自治性)のスコアが高い状態で安定していることは、社会の持続可能性と自治性が良好であることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の要因やイベントによって予期せぬ影響が一部で発生している可能性を提起します。これに対するリスク管理が必要でしょう。
– モデル予測が実績データと非常に一致しているため、将来の傾向を予測可能であると考えられ、政策決定や計画立案に利用可能です。
### 結論
このグラフは、全体的には安定した持続可能性と自治性を示しており、健全な社会状態を維持していると言えます。しかし、外れ値が示すような特異なイベントの管理のために継続的な監視と迅速な対応が必要です。
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:
このグラフは、「社会WEI(社会基盤・教育機会)」のスコア変動を30日間にわたって示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績(実績AI)は、グラフの初期において約0.8から1の範囲で小さな変動を示しています。
– 予測(ランダムフォレスト回帰)は緩やかな上昇トレンドを示しており、予測の他の手法と比較して将来的にスコアが増加する可能性を示唆しています。
– 予測(線形回帰)は一定のスコアで横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた点が異常値として示されていますが、全体のトレンドを大きく変える可能性は低いと考えられます。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績(実績AI)を示しており、過去30日間のデータとしての実績です。
– 予測したデータ(線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰)は未来のトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデルが認識する変動の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは変動性が高いように見受けられますが、予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰がより変化を捉えており、将来の上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間ですが、実績の方が予測よりも変動性が高いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が変動している一方で、予測モデルが上昇傾向を示していることは、社会基盤や教育機会の向上が期待されると直感的に感じるでしょう。
– 特にランダムフォレスト回帰の上昇傾向は、社会政策の有効性や改善の兆しを示している可能性があります。このような情報は、政策立案者がさらなる支援や改善策を検討する際に有用です。
この分析は仮説であり、グラフの背景にあるデータの詳細な考察が求められますが、示されたトレンドや異常値可能性から今後の改善につなげることができるでしょう。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ(青い点)は上下に大きく変動していますが、全体的に徐々に上昇している傾向があります。
– 予測データ(ピンクの線)は一貫して0.8以上を示しており、比較的安定したパフォーマンスが続くことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部データポイントには外れ値(黒い線で囲まれた点)が見られます。これらは異常な条件または特異な出来事による影響を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒で囲まれたものは外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表し、実際のデータがこの範囲内に収まっていることが多いです。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に変動が大きいですが、後半の予測データでは安定感を見せています。これは、モデルが適切にトレンドを捉え、安定した未来を予測していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは大きく散らばっており、多様な社会条件が反映されている可能性を示しています。これに対し、予測データは単調で、直線的な上昇を指しています。
6. **直観的な洞察と影響**:
– 実績データが変動する中で予測が安定していることは、政策の介入や変化が予測される範囲に収まりつつあることを示唆します。
– 社会的な安定性や多様性の向上が見込まれ、ビジネス環境においてはポジティブな影響をもたらす可能性があります。
全体として、このグラフは、初期の不安定性があるものの、将来的には安定した社会環境が期待できるという安心感をもたらすかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいと変化:** 全体としてWEIスコアは一定の周期性を持っているように見えます。特定の日付においてスコアが顕著に異なることが観察されます。
– **周期性:** 時間帯によってスコアが異なっており、特定の時間帯にスコアが高くなっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変化:** 2025-07-04と2025-07-05の間で、15時および16時のスコアが急激に変化しています。
– **外れ値:** 2025-07-06の15時台のスコアが他の日と比べて非常に高い(黄色)ため、外れ値と考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色:** スコアの高低を示しており、紫から黄色にかけてスコアが高くなっています。
– **密度:** 色の明るさと密度により、特定の時間帯の活動が視覚的に強調されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯のスコアは、時系列的に一貫性があり、日によって異なるパターンを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い時間依存性:** 特定の時間においてスコアが集中して高くなるため、時間帯とスコアの相関が示唆されます。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響
– **労働生産性:** 特定の時間帯(例えば15時)のスコアの変動は、労働生産性の変化や休憩時間の取り方に関連している可能性があります。
– **消費行動:** 収束する時間帯が分かることで、ターゲットとなる消費者の活動パターンを把握し、マーケティング戦略の改善が期待できます。
このグラフは、時間帯ごとの生活パターンや習慣、またピーク時間帯の特定に役立ちます。ビジネスにおいては、その時間帯に合わせた戦略の立案が成功の鍵となるでしょう。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、16時の時間帯で色が変化しているのがわかります。初めは青系統で、後半は緑から黄に近づいています。これはスコアの上昇を示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った急激な変動や外れ値は見当たりませんが、7月5日の19時に突然黄色い高スコアが発生しており、そこだけ突出している印象を受けます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を表しています。暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを示します。
– 横軸は時間の進行を示し、縦軸は時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯間で直接的な関連性を示すパターンは見られません。ただし、一部の時間帯(特に16時と19時)でスコアが変動している様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日の中で、16時から19時にかけてスコアが最も変動します。23時は安定しており、大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、特定の日付や時間帯に個人の生活における状態や活動が変化する傾向を示している可能性があります。例えば、夕方の活動時間が増加することで、スコアが増加しているのかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、このデータを活用して、サービスや商品の提供を特定の時間帯に最適化することが考えられます。また、個人の時間管理や健康維持のためのデータとしても有用です。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下の点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上昇や下降の明確なトレンドは見えにくいが、特定の時間帯で色の変化が観察され、周期的なパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい黄色は高いスコアを示し、7月6日から7日にかけて15時と16時に急激な変動があります。
– 時間帯によって、急激にスコアが上下している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の深さによりスコアの大小を表しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを意味します。
– スコアが時間帯によって異なることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中で特定の時間帯にスコアが高くなったり低くなったりしており、スコアの変動が時間帯によって規則性を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯がある日は一貫して黄色や緑色が多いことから、全体的に何らかの社会的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 社会的活動が特定の時間帯に集中していることを示している可能性があり、これが交通や経済活動に影響を与えているかもしれません。
– これらの時間帯で対応する施策を検討することは、資源の効率的な配分やサービスの強化に貢献する可能性があります。
全体として、このグラフからは特定の時間帯における社会活動の集中を読み取ることができ、これにより生活の質や経済活動に対するインサイトが得られるでしょう。
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、生活カテゴリのWEI(ウェルビーイング指標)に関する相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド:**
– このヒートマップ自体は、特定の時系列データではなく、項目間の相関を示すため、単純なトレンドはありません。しかし、相関係数が高い項目同士がどのように関連しているかがわかるため、共通の要因や背景が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色が濃くなる部分(赤や青が強い)は、強い正または負の相関を示しています。特に目立つ外れ値はないものの、個々の指標同士の強い関連性が確認できます。
3. **各プロットや要素:**
– 赤いセルは正の相関(値が1に近づくほど強い)、青いセルは負の相関を示しています。たとえば、個人WEI平均と社会WEI(公共性・公正さ)は0.96と非常に高い相関があり、個人の幸福感と社会的な公正さは関連性が高いと言えます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– このグラフ自体は時系列ではないものの、各指標間での相関関係が時間を通じてどのように影響しているかを考察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くの指標が強い正の相関を持っていることが確認でき、個人及び社会のWEIの貢献度が高い部分と関連が深いことがわかります。負の相関が強い部分(青)では、それらの指標間で対立する要因が存在する可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、および影響:**
– このヒートマップは、幸福感に関する総合的な要因がどのように絡み合っているかを視覚的に理解しやすくしています。ビジネスや社会の文脈では、特定の指標を改善することが他の関連指標にも影響を与え、総合的な生活の質の向上に寄与することが示唆されています。
このような相関分析は、政策立案や企業の戦略策定において有用であり、どの要素に焦点を当てるべきかを直感的に理解するのに役立ちます。
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:
箱ひげ図を用いた30日間のWEIスコア分布比較から、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、中央値の比較を通じて、WEIスコアが高いグループと低いグループが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには特に目立つ外れ値は見当たりませんが、箱の幅やひげの長さにより分布の偏りを示しています。
– 特定のカテゴリで箱が狭いものは、スコアが比較的一定で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**:
– 箱の幅が広いほど、スコアのばらつきが大きいことを示します。
– 色の濃淡は、視覚的な比較を容易にするために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは別々の観点での評価を示しており、直接的な相関はこのグラフからは見て取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI(心理的ストレス)は、中央値が他のカテゴリより低く、ストレスがやや高いことを示唆しています。
– 社会WEI(生態系整備・教育機会)は他の多くのWEIより中央値が高く、良好な社会環境を物語る可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– スコアのばらつきと中央値により、各生活の側面における強みと弱みが明示され、政策立案や個人の生活改善のための指標として利用することができそうです。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的なストレス改善に向けた対策が必要であることや、良好な社会環境を育むための持続可能な取り組みが重要であることが示唆されます。
この分析を通じて、生活の各カテゴリにおける現状を理解し、改善の方向性を考えるための重要な情報が得られます。
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、生活カテゴリーのWEI構成要素を主成分分析(PCA)で表現した散布図です。それぞれの点は、30日間のデータを2つの主成分軸でプロットしたものです。
### 特徴的なポイント
1. **トレンド**:
– より顕著な単一のトレンドは見られず、データは広範囲にわたり散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下のエリアに少し多くのプロットが集中しているように見える一方、右上に独立した点があります。これらの点は外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第1主成分が76%の寄与率を持ち、データの大部分を説明していますが、第2主成分の寄与率は8%と低いため、垂直方向の変動はそれほど重要ではない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点が個別のデータポイントとして表示されているため、明確な時系列関係はこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2つの主成分間で明確な相関関係は観察されません。点は全体的に広がっており、局所的な密集はあまり見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 主成分分析によって、データの次元を減らし、最も目立つ変動要因を特定することができます。このグラフは、主に第1主成分が従うトレンドを見るのに役立ちますが、第2主成分の情報は限られたインパクトを持つことが分かります。
– ビジネスや社会への影響としては、このような分析を通じて、何らかの生活に関するデータの主要な変動要因を特定し、戦略的意思決定に活用できる可能性があります。
全体として、このPCAグラフは、データの主要な変動要因をハイライトしており、さらなる詳細な分析のための基礎を提供します。
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。