📊 データ分析（GPT-4.1による）
この30日間のWEIスコアデータの分析を行います。
### 時系列推移
データを見ると、全体としての**総合WEIスコア**は以下のような動きを示しています：
– **2025-07-01**以降、スコアは0.6625から始まり、徐々に上昇し、**2025-07-07**頃にピークを迎えています。
– **上昇傾向**は、7月の最初の週に観察され、その後、比較的**高い水準**を維持しています。
### 異常値
– データ中に示される異常値に関しては、特に**2025-07-01から2025-07-05まで**にかけて、スコアが他の日に比べて低い日が多く、これは異常値として取り上げられるべきです。
– **2025-07-07**と**2025-07-08**は、0.9という非常に高いスコアの日が観察され、この異常な高さは、全体の上昇トレンドの先行結果または特定の出来事に関連している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL)
– STL分解を行うと、**トレンド**成分は上昇しており、特に月の中旬に向けた明確な上昇が見られます。
– **季節性**のパターンがやや弱く、この期間内で顕著ではありません。一方、**残差**成分には若干のランダム性が見られ、この背景には予期しない出来事や外部要因の影響が考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを分析すると、いくつかの項目で高い相関が観察されます：
– **個人WEIの経済的余裕**と**健康状態**間には**強い正の相関**が見られ、これは経済的安定が健康評価に影響を与えている可能性を示唆します。
– **社会的多様性**と**社会基盤・教育機会**も高い相関を示し、対策や政策が連携して行われている可能性を示唆します。
### データ分布 (箱ひげ図)
– **総合WEI**スコアの分布は比較的狭く、中央付近に多くの値が集中しています。
– **外れ値**としては、上記の異常値が確認された日付のスコアがそれに該当します。これは、季節的な要因またはイベントによる可能性も排除できません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主要な構成要素分析(PCA)では、**PC1**が全体の77%を説明していることから、WEIスコアの変動の大部分を占める主成分が特定されたことになります。
– **PC2**が7%の寄与しかないことを考えると、他の要因はこの範囲では大きな影響を及ぼしていないようです。
– PC1による説明は、個人的な経済、健康、社会的自由などの要因が、WEIスコアの大部分を左右していることを示していると考えられます。
### 結論
全体的に、7月の最初の週に示すWEIスコアの上昇は、生活の質に関する改善傾向が意識されている可能性を示しています。個人と社会の改善が同期して見込まれ、一時的な出来事がこの上昇を背景付けていると推測されます。外れ値や異常値は、特定の出来事や調査の不規則性に起因するかもしれませんが、詳細な背景の確認が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の約10日間でおおよそ横ばいの傾向を示しています。
– その後、予測データが表示されており、予測は上昇して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データには黒い円で囲まれた外れ値が確認できます。
– 劇的な変動は見受けられませんが、初期のデータには多少のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で表示されており、密集しています。
– 予測データは整然とした線の形であり、予測の不確かさを示す灰色の帯が広がっていますが、実測値と大きな乖離はありません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）が表示されていますが、一定値を保っています。
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は互いに近い値を取っており、予測の信頼性が比較的高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間の相関は強く（密集している）、予測手法によるモデルはこれを適切に捉えているようです。
6. **直感的かつビジネス・社会への影響**
– 実績値が安定しているため、生活関連の指標が安定していることが示唆されます。
– 予測モデルの安定性を見ると、将来的な傾向も安定が見込まれるため、ビジネスにおいては計画が立てやすい状況と考えられます。
– 外れ値を考慮することで、特定の要因が生活にどのように影響するかを深く理解するための手掛かりとなる可能性があります。
全体的に、このグラフは分析結果の信頼性がある程度高く、将来の生活関連指数の予測に利用可能であると評価されます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に上昇傾向を示しています。開始時の値は0.6程度で、最終的には0.8付近まで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされているデータポイントはないようです。ただし、一部のプロットが他よりも下方に位置しているため、最小値付近での変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロット:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測データを示していますが、具体的には見当たりません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、0.7から0.8の間で安定しています。
– 紫の線は、ランダムフォレスト回帰による予測を表しています。開始時点で0.8付近で横ばい、その後0.95までゆっくりと上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データのトレンドの微細な変動に対し、予測の不確かさの範囲は比較的一定しており、将来的な予測値はやや上昇しています。このことから、将来の値が安定していることを期待していると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.85の範囲である程度密度高く分布しており、不確かさの範囲内で分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データが徐々に上向きであることから、生活の質や特定の指標が向上している状況が垣間見えます。予測モデルは更なる改善を示唆しています。
– 社会的またはビジネスの観点から見ると、これらのトレンドは積極的に解釈され、都市計画やマーケティング戦略、健康促進プログラムの基盤として活用され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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータは、全体的に横ばいから若干の上昇傾向があります。最初は0.7付近に分布し、後半になると0.8から0.9に近づいています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、0.8から1.0の範囲で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータでは、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。これは一定の範囲を外れた数値であることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、赤い「×」は予測AIの予測値を示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を表しており、予測の variabiltyを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間には、初期段階では差が見られますが、時間とともに予測が実績に近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、最初はやや広い範囲で分布していますが、時間の経過とともに、より高いスコアに集中しています。
– 予測データは、比較的一定の範囲で安定しています。
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に関する洞察**:
– 実績データが上昇することは、改善や成長を示唆しており、社会や企業にとってポジティブな兆候と捉えられるでしょう。
– 予測データが安定していることは、今後の展望が安定していることを示しており、予測に対する信頼性を高めます。
– 初期の異常値は、特定のイベントや外部要因による一時的な影響と考えられるため、対策が必要かもしれません。
この分析は、生活カテゴリでのデータ活用に向けた戦略立案や、適切なパフォーマンス管理を行うための基礎となるでしょう。
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**
– 初期の実績データ（青い点）は、主に横ばい状態にありますが、少し上下の変動を伴っています。予測（ランダムフォレスト回帰によるピンク色の線）は、大きく上昇した後、安定して高いレベルで横ばいしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には丸で囲まれた外れ値がいくつかあり、ある瞬間での経済的余裕が他のデータポイントと大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを表しています。外れ値は黒枠で強調され、予測の不確実性範囲はグレーの背景で示されています。予測データは複数の手法で表示されていますが、特にランダムフォレスト回帰は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**
– 実績データと予測データの間に大きな差は見られますが、予測線が実績データの後の動向を想定して急上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫性があるものの、一部の外れ値によって分布が広がっています。予測データはもっと変動が大きく、将来的な改善を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、現在の経済的余裕は比較的一定ながら、新たな要因や対策により、今後大きな改善が見られる可能性を示しています。この予測は個人のライフスタイルの向上や消費活動の増加に繋がるかもしれません。
この分析からは、現在のレベルを維持するとともに、さらなる改善ポテンシャルがあることが示唆されます。経済的余裕が増すことは、個人の満足度向上や消費活動の活発化につながり、社会全体の経済活性化に寄与する可能性があります。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいの状態で推移しています。7月1日から7月10日付近まで安定した状態であることがわかります。
– その後の予測（ピンクや紫の線）は上昇したところで横ばいになり、高い水準を保つことが予測されています。
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存在し、特に7月初旬に顕著です。これらは予測に対する大きな変動として認識され、この期間に何らかの特異な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**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しており、安定している部分と外れ値を確認できます。
– ピンクと紫のラインは異なる予測モデルによる線で、例えばランダムフォレスト回帰ではより高い値で安定しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさを示しており、この範囲内でスコアが変動することが期待されています。
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のラインがありますが、短期的な変動を除き、全体的には予測と実績に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的平坦であり、平均値への回帰傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、このグラフを見ることで、最初は安定しているが、予測では状態が改善し続けると期待できると感じるでしょう。特に、7月中旬以降の見通しは明るいです。
– 健康状態のスコアが改善することで、個人や社会全体の生産性が向上し、医療や健康維持コストの削減にもつながる可能性があります。
全体として、健康状態のトレンドが好調であることが視覚的に明らかであり、これにより個人の暮らしや社会的な健康指標が向上する可能性が示唆されています。
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**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間は0.6付近に留まっていますが、その後脱して上昇し、0.7から0.8の間を推移しています。上昇傾向というよりは、一定範囲内での乱高下です。
– 予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は、0.8あたりで横ばいしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間のデータには、いくつか外れ値が見られます（黒い丸で強調）。
– グラフの後半では予測が開始され、データポイントが消失しているように見えるため、個人的なストレスの測定が停止している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、過去のデータです。
– 外れ値は特に何らかの出来事や要因でストレスが通常と異なったことを示している可能性があります。
– 予測領域はランダムフォレストの回帰を強調しており、ストレスが将来的にどのように推移するかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には連携があり、実測から予測へとスムーズに移行しています。
– 予測と実績の差は心的ストレスの管理や改善可能性を考えるための重要な手がかりになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはばらつきが存在し、特に最初の期間での変動が目立ちますが、全体的な範囲は0.6から0.8の間に収束しています。
6. **直感的・ビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、その人のストレスが一時的に上昇して落ち着いているように見え、個別ケアやストレスマネジメントの方法が有効だった可能性があります。
– ビジネスでは、ストレスが高まる期間に適切なサポートがタイムリーに提供されることが望ましいです。
– 社会的には、ストレス管理や予測のデータを活用し、リスクがある時期に事前の対策を講じることの重要性が示されています。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青い点）は、7月1日から7月10日までの間にある程度の変動を示していますが、全体的に見ると比較的安定しています。
– 予測値（ピンクの線）は、WEIスコアが7月中旬以降に上昇し、横ばいになることが示されています。このトレンドは、特に未来の日付において安定した状況を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中に外れ値（黒い円で囲まれた点）はいくつか存在し、WEIスコアが平均的な範囲から逸脱した時期があることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績、ピンク色のラインはランダムフォレストによる予測を示しています。
– 灰色の影（不確かさ範囲）は、予測の信頼区間を示し、不確実性の大きさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には直接的な線形関係は見られませんが、予測は実績の変動を受けでつつ、より安定した値に収束しようとしていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、いくつかの外れ値を除いて比較的一定の範囲内に密集しており、予測に関しても同様の安定したパターンが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績を見る限り、大きな変動がないことから、個人の自由度や自治に関するスコアは安定的ですが、所々で環境要因などの影響を受けてスコアが変動している可能性があります。
– ビジネスや社会の観点からは、予測の結果が安定の方向に向かうことが示されているため、個人の自由度や自治に対する信頼は今後も維持されることが期待されます。
この分析は、生活の安定性や予測される将来的な改善を示唆しており、個人や組織が策定する戦略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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間の始めにランダムな変動を示していますが、全体としては大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初めの方に、下方に位置しているプロットがいくつか確認できます。これらは外れ値として示されています。
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。
– 紫の線は異なる予測方法（線形回帰やランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、一部ずれがあることが見られます。特にランダムフォレスト回帰は高い値を示しており、他の予測手法と比べると異なる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは多くの範囲にわたって散布され、明確な相関は観察されません。
– データが広がっていることは、社会的公平性のスコアが時間によって不安定であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ランダムなスコア変動は、社会的公平性が一定していないことを示しており、改善の余地がある可能性を示唆しています。
– 異なる予測手法の結果の違いは、データのインプットや予測モデルの見直しの必要性を示している可能性があります。
– 社会的な対応策や政策の影響を考える際には、これらの変動要因を精査することが重要です。
このグラフから、社会的公平性の改善にはさらなる分析と戦略的な介入が必要であることが直感的に理解できるでしょう。
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:
このグラフには、生活カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアが示されています。以下がその分析です。
1. **トレンド**：
– 実績（青色の点）は主に0.8から0.9の間に分布しています。データはそれほど劇的に変化せず、ある程度の安定感が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は0.95付近で安定していますが、実績データよりも高い数値を示しています。これは、将来的な改善や安定的な制度が期待されている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値として黒い枠で囲まれている点がいくつか存在しますが、全体的な平均から大きく離れているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**：
– 実績データ（青色の点）は、過去のスコアを表しています。
– ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰の予測はそれぞれ特徴的な線で表され、未来の指標を提供しています。
– 予測の不確かさを表す灰色の範囲は、将来のスコア変動の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰が他と異なり、実績データより高い数値を予測しています。これは、過去のデータだけでなく、他の変数も考慮している可能性があるためです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データは比較的一貫性があり、極端な変動はありません。これは、持続可能性と自治性がある程度安定していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**：
– 実績と予測のスコアの差は、将来の改善への期待を示しており、持続可能性や自治性の向上が目指されていることがわかります。
– ビジネスや社会においては、この安定したトレンドとポジティブな予測は信頼の基盤を築き、関連する施策や政策の持続を後押しする可能性があります。
このように、グラフは持続可能な社会の現状と展望を視覚的に示し、将来の戦略策定に役立つ洞察を提供しています。
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**:
– 実績（青いプロット）は、初期には横ばい状態であり、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線グラフ）では、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）により、7月19日からスコアが異なっているが、概ね横ばいのトレンドが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上で黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しています。この期間中に少数の外れ値が見られ、予測や実績と異なる値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を、赤い×は予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、信頼区間のようなものです。
– 3種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の効果が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対する異なる予測手法の関係性が視覚化されており、予測の不確かさを含む範囲に実績が収まるかどうかを見て取ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 外れ値を除くと、実績は予測範囲に比較的一貫して収まっています。予測手法によって示されるトレンドは実績と目立った差は見られません。
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**:
– 実際の社会基盤や教育機会のWEIスコアが予測に収まっているため、現状の政策や措置が機能している可能性があります。
– 外れ値は、その期間中に特別な出来事や政策変更があった可能性を示唆し、これを更に調査することで今後の改善点を見つけ出すきっかけになるでしょう。
– ビジネスや政策立案においては、予測のばらつきを考慮しつつ、複数モデルによる予測結果を比較し、より正確な介入が求められます。
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:
## トレンド
– **上昇傾向**: データの初期部分では、全体的にスコアが上昇しています。
– **一定**: 月初めに急上昇した後、ラインが一定に留まっています。
## 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の散布図中で円で囲まれているプロットは外れ値を示しています。
– **急激な変動**: 特に見受けられませんが、初期の上昇が最も目立つ変化です。
## 各プロットや要素の意味
– **実績（青いプロット）**: 実際のデータを示しています。
– **予測（異なる線のスタイル）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果を示しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示しており、信頼区間に該当します。
## 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の一致**: 初期の実績データと予測の重なる範囲が整合していることが確認できます。
– **予測の多様性**: ランダムフォレストや決定木によるより多様で安定した予測が見られます。
## 相関関係や分布の特徴
– **初期の実績データはランダムでばらつきがある**が、範囲内には収まっています。
– **予測手法間の差異**: 特にランダムフォレスト回帰が他の手法よりも高いスコアを予測している。
## 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
– **信頼性の評価**: 予測データが実績にどれだけ合致し、それが将来の計画にどう影響するかを評価する必要があります。
– **社会およびビジネス影響**: スコアが高い傾向にあるため、共生や多様性の取り組みが進展していると見做せます。これは、企業が次の戦略を計画する際に前向きな影響を与える可能性があります。
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、グラフの分析に基づく詳細な洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 日々のスコアに大きな周期性は見られませんが、一定の時間帯（15時と16時）には高いスコアを示しがちです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯において、2025-07-04にスコアがかなり低くなっている（濃い紫色）ことが目立ち、何らかの異変やイベントが発生した可能性があります。
– 逆に、2025-07-02の19時以降、および2025-07-06の15時のスコアが高くなっている（黄色部分）点も注目すべきです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、青から黄色へのグラデーションがスコアの上昇を表現しています。
– 特に濃い黄色が最大のスコアを示しているため、この色の割合が多い時間帯は高評価を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数の時間帯におけるスコアが同時に高まる傾向は見られず、時間帯ごとに異なるパターンが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは主に15時と16時に集中しているため、これらの時間帯に特定の行動やイベントが集中している可能性が考えられます。
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**:
– 日中の時間帯にスコアが上昇する傾向から、ビジネスの集中時間や人々の活動が盛んな時間帯として理解できるでしょう。
– 社会的・ビジネス的には、例えば広告やサービス提供をこれらの高スコアの時間帯に集中させる戦略が考えられます。また、2025-07-04の16時の異常な低スコアについては、何らかのトラブルやメンテナンスがあった可能性があり、その分析が必要です。
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:
こちらのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化があるものの、期間を通して全体的なトレンドは見られません。
– 日付ごとに一定の時間でスコアが変化するパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例：7時から8時や19時など）で濃い青や黄色の色が目立つ日があり、急激な変動や外れ値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**:
– 色はスコアの高さを示しており、青から緑、黄色への変化はスコアの上昇を示しています。
– 16時台には特に濃いその他の色が多いため、この時間帯でスコアに大きな変動があるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の時系列ではなく、複数の時間帯におけるスコアが示されており、日ごとに異なる時間帯で変化が見られます。
– 一日の中で特定の時間帯に明確な変動が見られ、他の時間帯との関連性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが集中している時期があり、それにより色が偏っていることから、時間帯ごとにスコアの分布が異なる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は特定の時間帯に非常に活動的または非活動的である可能性があり、例えば職場での効率や生活習慣の改善につなげることができます。
– 日常生活や労働環境における特定の時間のスコアの解析が、リソース配分や時間管理の最適化に役立つかもしれません。
– スコアが高い時間帯は、個人が最も効率的に活動できる時間帯を示している可能性があり、その時間を活用することで生産性向上に繋がるかもしれません。
このように、ヒートマップは時間帯ごとのスコア変動を視覚的に表現し、どの時間帯が重要かを示唆するため、効率的な時間活用において非常に有用です。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です：
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の濃淡が異なり、時間帯によるスコアの変動があることを示しています。全体として、特に目立った上昇や下降のトレンドは認められませんが、特定の時間帯や日付での周期的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日の16時台には、暗い紫色で示される急激な低スコアの箇所があります。この日は明らかに他の日付とは異なる事件や状況があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことを示しています。色の逓減を注意深く見ると、スコアの極端な変化を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同様の色が隣接する時間帯に現れることがあるため、時間帯間の類似性や連続性が感じられます。例えば、7月6日、7日は似たようなパターンを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日毎、時間帯毎に異なるスコアが見られ、これらの変動が相関する要因が何かあるかもしれません。一貫性のない変動は、特定の日付や時間帯に特有の出来事が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 人間がこのグラフを見ると、一部の時間帯における活動や社会的幸福度の変動を直感的に捉えるでしょう。特に、紫色で示された低スコアの期間は、社会的ストレスや問題の可能性を示唆し、ビジネスやコミュニティにおける問題解決の必要性を示すかもしれません。
このヒートマップを基に、より詳細な調査やデータ分析を行うことで、具体的な改善策や対策を講じることが可能であると考えられます。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察について、以下に詳説します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは30日間のデータを基にしており、時系列ではなく、項目同士の相関を示しています。そのため、トレンドや周期性を直接示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには強い相関や弱い相関が色の濃淡で示されています。0.5以下の低相関を示す箇所がいくつかあり、これらが他の高相関部分とは異なる外れ値的な特徴を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 赤が濃い部分は高い正の相関を示し、青が濃い部分は負の相関または低い関連性を示しています。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間で0.47と比較的低い相関が見られます。
4. **関係性**:
– 「総合WEI」と他の項目は全体的に高い相関を持つため、各要素が総合評価に強く関与していることが分かります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は0.84と非常に強い相関を持ち、心理的ストレスと健康状態が密接に関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の社会WEIカテゴリは概して高い相関（0.8以上）を示し、社会的側面全般の密接な関連性が見えます。
6. **直感的な気づきとビジネス/社会への影響**:
– 経済的要因と心理的・健康状態の強い相関性が見られ、経済状況の改善が直接的に個人の健康と精神状態に影響を与える可能性があります。
– 社会的要素の高い相関性から、多様性と自由の保障が他の社会的要素に影響を与える可能性があるため、政策立案においてはこれらの側面を重視することが望ましいです。
このヒートマップから、個人や社会に関する多くの項目が密接に関連している現状が読み取れ、社会政策や個人の生活改善策において、複数の要因を考慮して総合的に取り組む必要性が感じられます。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアは各カテゴリにおいて大きな変動は見られませんが、スコアの中央値にはわずかな上昇や下降の傾向が異なるカテゴリで観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くの箱ひげ図で外れ値が見られず、スコアが一定範囲に集まっていることがわかります。箱の長さは分布の広がりを示しており、いくつかのカテゴリはより広い範囲を持っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– カテゴリごとに異なる濃淡の色が使用されており、視覚的に区別されています。これは、異なる生活の要素を効果的に比較するのに役立っています。箱ひげ図の箱の範囲が狭いことは、スコアのばらつきが少ないことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的なトレンドは見えませんが、特定のカテゴリが他のカテゴリよりも安定している、または変動が激しいことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコア分布が均一であるカテゴリとそうでないカテゴリがあります。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が高い割に、広がりが小さいことから一貫性がある可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 多くのカテゴリでスコアが高めに保たれていることは、全体として生活満足度が高いことを示唆しています。
– ビジネス面では、異なるカテゴリのWEIスコアを比較することで、どの要素が強化されるべきかの戦略検討に役立てられるかもしれません。
この分析は、生活の様々な側面を定量的に捉えることで、今後の改善点やリソースの配分を検討するための重要な指標を提供するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果で、データの散布です。主要なトレンドとして特定の方向性は見受けられません。プロットはランダムに散在しており、特定の軸沿いに強い傾向があるとは言えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られません。すべてのデータポイントが比較的一貫して散らばっており、急激な変動が示されている箇所はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各データポイントは、生活カテゴリに関連した要素の30日間の変化を示しています。第1主成分と第2主成分の貢献度が指定されているので、横軸に沿った要素(第1主成分)がより研究の中で重要であると考えられます（貢献率: 0.77）。
4. **時系列データの関係性**
– このグラフには直接的な時系列データの情報は含まれていないようで、30日間のデータの要約を示しています。時間的な変動よりも、全体的なデータセットの構造が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に強い相関関係は示されていません。データは全体に均一に散らばっています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフから得られる直感的な洞察として、生活関連の要素が多様に存在し、特定の基準で強く分類されることが難しいと感じられます。生活の複数の要因が複雑に絡み合っている可能性が高いです。ビジネスや社会においては、この多様性が戦略や施策を柔軟にする必要があることを示唆しています。特定要因の突然の変化が全体の構造に大きく影響を与えないことから、多様な視点での情報の集約が重要です。
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。