📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
**1. 時系列推移および全体の傾向:**
分析期間における総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は全体として上昇トレンドを示していますが、期間内に幾つかの顕著な変動があります。特に、2025-07-05には総合WEIが0.65とかなり低く、2025-07-07には0.9と非常に高い値を示しているため、不安定な変化が見られます。
**2. 異常値の検出と背景要因:**
異常値としては、特に総合WEIに関して、日付2025-07-05（スコア0.65）が極端に低く、2025-07-07（スコア0.9）が高い値として報告されています。これには以下の要因が考えられます:
– 2025-07-05の低いスコアは、その時の個人要因（例えば健康や心理的ストレスの増加）や社会要因（例えばインフラの一時的な低下）が影響した可能性。
– 2025-07-07の高いスコアには、持続可能性や教育機会の向上など、特に社会的要因の改善が寄与していると考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
STL分解の結果、個人の健康状態や心理的ストレスには短期的な変動が見られ、特定の曜日や時間帯に依存する可能性があります。これは、個人の生活リズムや一時的なストレス要因（例えば週末や仕事のピーク時など）と関連しているかもしれません。
**4. 項目間の相関:**
相関ヒートマップから、個人の「自由度と自治」が他の項目よりも相対的に低い相関を持っている一方で、「持続可能性と自治性」と「社会基盤」が強い相関を示していることがわかります。このことは、社会的インフラや持続可能性が他の社会的要因に強く影響を与えていることを示唆しています。
**5. データ分布と外れ値 (箱ひげ図):**
データの分布を確認すると、個人の経済的余裕、健康状態、社会インフラは比較的高いスコアの狭い範囲で分布していますが、心理的ストレスと個人の自由度・自治はより広範な分布と複数の外れ値が認められます。特に、2025-07-06以降の心理的ストレスの急激な変化は心理的状態に強く影響している可能性があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
主要な構成要素分析では、PC1が0.76の寄与率と高い単一の影響を持っていることから、全体的なスコアが一部の主要な社会的・個人的要因に強く依存していることが示唆されます。特に持続可能なインフラや社会的公正性が重要な役割を果たしています。
**結論:**
分析期間におけるWEIスコアの変動は、個人的および社会的要因が大きな役割を果たしており、特に社会インフラや持続可能性が鍵となっています。今後の改善として、特に低いスコアを示す日付における個人の心理的ストレスや自治自由を改善することが、全体的なWEI向上に重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に密集する実績データ（青い点）から、初期には一定の範囲で動いていることがわかります。
– 初期には予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が実績データをカバーしており、多くのモデルで類似したトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には異常値（黒い円で囲まれた点）が存在しますが、これはモデルが見込んでいない変動を示しています。
– 左側の実績データと予測範囲が一部合致しない部分が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、赤い×印は予測値を示しています。
– 黒で囲まれた点は異常値です。
– 色分けされた線は異なる予測モデルの出力を表しており、それぞれが異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測が実績データと近接しているため、モデルは一定期間に渡って一貫した傾向を捉えています。ただし、異常値はモデルが捉えきれない変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半の実績データと予測値の間には高い相関が見られますが、モデルによっては微妙に異なる傾向が示されています。
– 異常値は予測精度に影響を与える要因として認識されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス、社会への影響**
– モデルは過去のデータを基に未来を予測していますが、異常値があるため不確実性が感じられるでしょう。
– ビジネスの視点からは、異常値の解析が精度向上につながる可能性があります。
– 社会的には、このデータが生活に密接に関連するものであるため、異常が重大な影響を及ぼす可能性があります。このため、異常検知により事前の対策を行うことが重要です。
全体として、このグラフからは一定期間の一貫した傾向と不確実性を無視できない変動が確認できます。これらは予測モデルの改善や異常値への対策を考察するための基礎となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– データは、2025年中盤で観測されていますが、周期的な傾向があるかは判断が難しいです。登場しているプロットは限られた期間で密集しており、長期のトレンドを示すにはデータが不足しています。
– ピンク色の線により、ランダムフォレスト回帰による予測が描かれており、短期間で大きく変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（日付が2025年の頃）に、幾つかの黒い縁取りの青いプロットが異常値（予測AI）として示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線からは急な変動が見られ、変動の幅が大きいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示しています。
– 緑色のプロットは前年と比較するデータです。
– グレーの帯は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を示し、予測に対する信頼区間として理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰が使用されていますが、それぞれの予測手法が異なるトレンドを示している可能性があります。
– 線形回帰や決定木回帰も考慮すると、予測精度や信頼性に違いがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データにおいて、青い実績プロットの中に極端な外れ値が存在していますが、全体的には0.6から0.8の間に多く集中しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、予測に対する不確かさが高く、多数のモデルを使って信頼性を向上させようとしているように見えます。
– ビジネスや社会における影響としては、予測が不安定なので慎重に活用した方が良いかもしれません。また、予測モデルの改善が求められるかもしれません。
このグラフは、モデル選びと予測の信頼性について吟味する上での参考になるでしょう。予測結果を用いる際は、複数モデルによる確認が重要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、生活カテゴリの社会WEI平均スコアの推移を示しており、360日間にわたる時系列データがプロットされています。以下に主要な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の時点（2025年7月）では、実績値が密集しており、比較的高いスコアを示しています。
– 数か月の空白期間を経て、2026年3月以降に前年度のデータが再び現れます。
– トータルとして、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には異常値とマークされたデータが存在します（黒い輪郭の青い点）。これは、他のデータポイントと比べて顕著に異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、データ数が少ない時期があります。
– 緑色の点は前年度のAIに基づく値で、他のデータセットと異なる分布を示します。
– 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）の線は、実績値との比較での予測精度を示していますが、詳細な予測範囲や傾向は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対し、予測は限定的に行われているようです。実績と予測値が交錯しているため、モデルの精度評価が必要です。
– 前年度のデータは、全体として緑色で示され、一貫性を持って分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データが交差する領域があり、予測モデルの異なる挙動を示しています。
– 異常値は、通常のデータ分布から大きく乖離しているため除外するべきか再評価が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績値の不連続な期間は、データ欠損や観測上の問題に起因している可能性があります。
– 異常値の存在は、データ精度や異常検出システムの改善が必要であることを示しており、社会政策の立案に影響を及ぼす可能性があります。
– AI予測モデルの改善を通じて、より安定したスコアの推移を確保し、将来の社会動向をより正確に予測できる余地があります。
この分析により、データの不連続性の改善や異常検出の強化が求められ、ビジネスや政策の意思決定支援に有用です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– **短期トレンド**: 初期の期間（2025年7月1日～9月1日）に実績と予測が重なっていますが、その後、予測が線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって異なります。
– **中期・長期トレンド**: 全体的にWEIスコアの上昇トレンドが見られますが、後半はデータが点在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に実績と異常値が重なっていますが、期間の途中で大きく異なる動きは観察されません。
– 外れ値は特に見られず、予想範囲の中で比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のドット）**: 実施された結果。
– **予測（赤のX）**: AIモデルによる予測。
– **異常値（黒の円）**: 他のデータとは異なる外れ値。
– **昨年の比較（薄緑）**: 過去との比較データ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼性を示す。
– **異なる回帰モデルの予測（色別）**: ランダムフォレスト回帰が特に初期で用いられている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測が、特に後半に向けて異なるトレンドを描くことで多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルと実績間の初期一致が見られますが、後半はモデルごとに予測が乖離している。
6. **直感的洞察と影響**:
– 時系列データの初期一致は、予測が実績に基づいて精度を持っていることを示唆しています。
– 一方でモデルごとに予測が異なることは、経済的余裕の未来の変動に対する不確実性と多様なシナリオの存在を示しています。
– ビジネス面では、予測の信頼性を考慮しつつ、複数のモデル結果を統合した意思決定が求められます。社会的には、経済的余裕に関して異なる未来シナリオへの適応能力が重要となるでしょう。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて、一貫したスコアの上昇または下降は見られません。初期の実績AI（青いプロット）から、予測（ランダムフォレスト回帰による紫の線）にかけて一時的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績（青）と予測（紫）の間に小さな変動があります。
– 予測データの中には一部の異常値も確認できます（黒い円）。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは「実績AI」を示し、緑色のプロットは「昨年の比較AI」を示しています。
– ピンクの線は「ランダムフォレスト回帰」の予測を示しており、他の予測方法と比較して上方に偏っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に小さなギャップがあり、予測がやや楽観的である可能性があります。
– 各モデルの予測が異なるため、異なるアルゴリズムの特徴を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測AIの間に密な相関関係は見られませんが、予測値が実績に比べて一貫したパターンを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– このデータは、異なる予測モデルのパフォーマンスを評価するためのものであり、モデル間の性能の比較や改善に役立つ可能性があります。
– ビジネスや健康管理において、当座の実績値は予測値に対してどの程度一致しているかを確認し、モデルの改善や新たなデータの収集が必要かどうかを判断することで、より良い意思決定が可能です。
このグラフは、健康状態の予測に非常に多様なアプローチが取られていることを示しており、それぞれのアプローチの結果を比較することで、最適な健康管理戦略を選定するうえで役立つと考えられます。
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:
グラフ解析の結果、以下の特徴と洞察が得られました。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は初期に集中しており、その後観測されていない期間があります。
– 予測データ（紫の線）は上昇傾向を示しており、将来の心理的ストレスが増加する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 异常值（黒い円）が複数存在し、これらは特定の期間における予期しないストレスの増加を示している可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が示されており、予測には一定の変動があることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去のデータを表し、予測（赤い×）はモデルによる予測結果を示しています。
– 前年のデータ（緑のプロット）は、過去との比較に役立ちます。
– 異常値は通常の範囲を超えたストレスレベルを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、様々なアルゴリズムによる予測が示されており、それぞれ異なる予測傾向や不確かさを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルの間に差異が見られ、心理的ストレスの予測が一様でないことを示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフは、将来的にストレスレベルが上昇する可能性があると警告しています。
– ビジネスや社会において、ストレス管理の必要性が高まる可能性があり、適切な対策が求められます。
– 多様な予測モデルを使用することで、より包括的なストレス予測とそれに対するプロアクティブな対応が可能となります。
この分析に基づき、個人や組織としてのストレスマネジメントの改善策を考慮することが重要です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青）は、比較的集中しており一定の範囲内で安定しています。
– その後、急激にWEIスコアが上昇し、1年後（緑の点）の予測値も高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値（黒丸）がいくつか見られます。
– これらは予測値（紫、ピンクの線）と比べて、異常値として扱われていることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータポイント、緑は前年の実績を示しています。
– 紫、ピンクのラインは予測モデルによるスコアの推移を示しています。
– 外れ値は評価日付範囲に動揺を示しており、予測信頼区間（灰色の範囲）から外れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間には一定の整合性がありますが、初期データにおける外れ値が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直感的には、初期の実績データが低めで安定していたが、その後急速に改善し、より高いスコアを予測するようなトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– 開始後の急速なスコア改善は、個人の自由度と自治が強化される傾向を示唆しています。
– 実績と予測の間に若干の乖離が見られるため、外部要因や新たな施策の影響かもしれません。
– この成長が続く場合、高い自由度と自治は生活満足度の向上や個人の効率の向上に寄与する可能性があります。
このグラフは、新しい施策や外部環境の変化が個人の自由度と自治に多大な影響を及ぼしていることを示唆しています。評価期間中の意味ある変化を捉え、さらなる持続的な改善を目指すための指標として有用です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月〜2025年9月頃）は横ばいのトレンドが見られます。
– その後はデータが途切れ、2026年6月に急激に再開しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットが密集している中で幾つかの異常値が検出されていますが、全体的に大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、実績が一部期間にのみ集中しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示しており、後半に集中して表示されています。
– 紫色の線は予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で、異なるモデルが異なる予測パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」データと「前年」データの間には大きなギャップがあり、評価時期や方法の違いが見られます。
– 予測モデル間の一致はある程度ありますが、詳細な解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが比較的安定しているのに対し、前年のデータや予測にはばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の安定した実績とは対照的に、その後のデータや予測のばらつきは、将来の不確実性を示している可能性があります。
– 社会的公平性の評価がこれほど不安定である場合、政策決定者にとっては慎重なアプローチが必要です。特に前年度のデータと予測の差異が大きい場合、どのモデルが信頼できるのかを再評価する必要があります。
– ビジネスにおいても、社会的要因を考慮したさまざまな対策が必要であることを示唆します。特に、予想外の変動が起きた場合の対策が重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列のデータは、最初の期間（2025年7月頃）には高いWEIスコアを示し、その後期間をおいて、2026年5月頃から再びデータポイントが登場しています。最終的にはスコアが0.8台に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は最初のデータポイントの集合に見られます。これらは特定の予測手法が示す予測範囲から外れたものです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**：実績（実績AI）が示すデータポイント。
– **赤い×印**：予測（予測AI）データ。
– **緑の点**：前年（比較AI）データ。
– **丸で囲まれた点**：異常値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**、および**異なる予測手法による線（紫、黄緑、ピンク）**は、予測の信頼区間や方法ごとの違いを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 実データと複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれの予測がどの程度実績に近いかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間と後半の期間でそれぞれ独立したデータ群があり、期間の移行に伴いスコアが高い位置から再び安定していることが見られます。
6. **直感とビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期に高スコアを持っていたWEI（持続可能性と自治性）が、時間の経過とともに一定の予測範囲に収束することで、改善や変動の余地が見て取れます。これは、持続可能性施策の導入または外部環境の要因が影響している可能性があります。
– 異なる予測モデルの結果が実績データとどの程度一致しているかにより、予測モデルの精度を評価し、次の戦略を策定することが可能です。このため、持続可能性の高いコミュニティの構築や政策決定に重要なデータです。
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:
以下に、提示されたグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去の評価）では、実績AIによるWEIスコアが安定しています。その後、予測が続きますが、全体的には大きな上昇も下降もなく、比較的横ばいです。
– 決定木やランダムフォレストといった予測モデルは、若干の変動を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が突出しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントで異常値（黒い円）がいくつか見られますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
– ランダムフォレスト回帰の予測では、一部劇的な変動が示されており、この期間には何らかの目立つイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績値を、緑色は前年の比較データを示しています。
– 予測モデルにより異なる色が使用され、それぞれの予測手法の特徴が表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、急激な変動は見られませんが、モデルごとの予測結果に微妙な違いがあることが観察されます。
– 線形回帰と決定木回帰は比較的不変ですが、ランダムフォレストはより動的な特徴を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には、強い相関関係があるとは言えません。
– 予測間にも明確な相関が見られますが、それぞれのスケート調整による影響が考慮されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、社会基盤や教育機会の安定性を示しており、大きな変動がないことから、現在の施策が一定の成果を上げている可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響は、比較的安定した成長が見込め、予測モデルの精度を高めることで、さらなる改善が期待されます。
この分析を基に、より詳細な施策の調整やデータの再評価が行われることが推奨されます。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績（実測AI）は7月に非常に高いスコア（約0.8）になっており、その後下降していることが示されている。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも、将来的にスコアが上昇する方向であることを示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い縁でマークされており、いくつかの点が通常の範囲から外れて確認されている。
– 特に、前半が非常に高いスコアを示す中、ある時点で急激な下降がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、データが密集している。
– 緑色の点は前年（比較AI）で、前年度と比較してスコアが改善している。
– 予測値は様々な回帰モデルで示され、近未来に関する異なる見解を提供。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に明確な分離があり、将来的な予測が非常に高いスコアを予想している。
– 前年度のデータと比較して、予測データは肯定的な変化を予感させる。
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一致が見られるが、異常値ではスコアが大幅に異なる。
– 時間が進むにつれてスコアが上昇する傾向が予測されている。
6. **直感的な感覚およびビジネス/社会への影響**
– 直感的に見ると、スコアを改善するための対策が進展しているが、さらなるモニタリングが必要という印象。
– 社会への影響として、この指数の改善は共生や多様性の向上に寄与し、ポジティブな社会変革を後押しする可能性がある。
– ビジネスはこれらのスコアの改善を活用して、社会的責任や持続可能性を強調する新たな施策を打ち出すことが可能。
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:
ヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、色によって時間帯ごとの傾向の変化を示していますが、明確な上昇や下降トレンドは見られません。色の変遷から判断すると、周期的な変動があるように見えるものの、ランダムな変動も存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黄色（高い値）や濃紫色（低い値）が特に目立っています。これらの色は外れ値や急な変動を示している可能性があります。特に7月6日から7日にかけて、急速な変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーを見ると、色が濃い紫から黄色に移るに従い、数値が高くなることがわかります。高い数値が何を意味するかは文脈によりますが、通常は高い値が望ましいまたは注意が必要な状態を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯データがあり、各時間帯間での明確なパターンは少ないですが、特定の日付で特定の時間帯が他よりも高い数値を示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を見つけるのは難しいですが、高い数値は特定の時間帯に集中している場合があります。これがどういった要因で生じているのかは追加のデータが必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは日々の活動パターンや特定の時間帯での注目ポイントを示すために有用です。ビジネスでは、特定の時間に活発な活動がある場合、その時間に焦点を合わせた戦略が効果的です。また、外れ値が示す変動は、新しい需要や異常への警戒を促すことができます。
このグラフから周期性や異常を観察し、ビジネス戦略や生活の改善に役立てることができるでしょう。
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:
こちらのヒートマップについて、以下のように分析しました。
1. **トレンド**:
– 日付ごとにまとまった色の変化が見られ、一定の周期性がある可能性があります。この期間は1週間程度で変化するように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日のデータは黄色で示されており、他の日と比べて顕著に色が異なります。これが外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示していると思われます。青から紫が低いスコア、緑や黄色が高いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日にわたりデータがあり、それぞれの時間帯におけるスコアの変動が見られます。ある時間帯に特に高いスコアを示す色が出現していることがあり、時間とスコアには関係性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が後半に進むほどスコアが低下する傾向が見られ、これは人々の活動が時間とともに減少していることを示唆してい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**:
– 時間帯ごとの活動レベルを示すスコアが周期的に変動しており、特定の日や時間帯にスコアが高くなることは、特定の活動やイベントがある可能性を示唆しています。企業はこれを利用して、広告やプロモーションの最適なタイミングを計画することができます。
– 社会的には、活動のピークや低迷を理解することで、適切な社会サービスやリソース配分の計画に役立てることができるでしょう。
このように、ヒートマップから得られる情報は、時間帯ごとのパターンを把握し、それに基づいて戦略的な意思決定をサポートするのに有益です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 特定の時間帯において、色の変化が見られますが、明確な上昇または下降のトレンドに関しては情報が不足しているため、判断は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上の色が急激に変わる部分は、スコアの急激な変動を示している可能性があります。特に、明るい黄色や濃い紫が目立つ時間帯は、平均スコアが他と比較して大きく異なることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は数値の大小を示しており、一般的に色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯の同じ色のパターンが、特定の日付に沿って一貫性がある場合、それはその時間帯に特有のパターンやトレンドを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯でスコアのパターンが存在する場合、類似した時間帯間に相関があるかもしれませんが、詳細な分析には追加のデータが必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 色の変化が激しい時間帯は、社会的なイベントや特定の活動が行われている可能性があり、その影響がWEIスコアに反映されていると考えられます。ビジネスにおいては、このデータを用いて需要のピーク時間を予測し、資源配分を最適化することが可能です。
– 特に明るい色が頻繁に出現する時間帯は、高い社会活動が考えられ、人々の生活リズムやビジネスチャンスを読み取る手がかりとなります。
このヒートマップは、生活パターンや日常の行動がどのように社会的なウェルビーイングに影響を与えているかを視覚的に把握するのに役立ちます。
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:
ヒートマップを分析すると、いくつかの重要な視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 明確なトレンドはヒートマップでは表現しないが、濃い赤は強い正の相関を示し、個人と社会に関連する指標が全般的に高い相関を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップで特定の「変動」を示すことは難しいですが、色が薄い部分は相関が低いことを示し、特筆すべき関係の弱さを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを意味し、赤から青のグラデーションは正から負の相関を表しています。
4. **データの関係性**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は相関が高いが、「個人WEI（自由度と自治）」とは相関が低い。この違いは、経済面の安定が心理的な安定に寄与するが、必ずしも自由や自治に関与しないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は相互に高い相関が見られ、個人と社会の幸福度が関連していることを示しています。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「個人WEI平均」も強い相関を示しており、公正さが個人の幸福度に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的かつビジネス・社会的影響の洞察**
– 個人の心理的・経済的幸福は社会的指標と深いつながりがあるため、社会政策や企業戦略でこれらの関連を考慮することが重要です。
– 比較的相関の低い要素同士（例：自由度と自治）は、個別の施策や改善が必要で、これらを強化することで全体的な幸福度向上に寄与するかもしれません。
この分析から得られる重要な点は、個人と社会の指標間の相関を理解し、それを活用して効率的な政策や戦略を形成することの重要性です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体として安定しているように見えます。特に上昇や下降のトレンドはなく、横ばいの分布が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリの箱ひげ図を見ると特に目立った外れ値はありません。スコアの分布は比較的一貫しています。
3. **要素の意味**:
– 各ボックスプロットはスコアの中央値や四分位数を示し、ヒゲはデータの全体的な範囲を示しています。色の変化はカテゴリの違いを強調しており、視覚的に異なるカテゴリ間の比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各カテゴリ間の時系列データの直接的な関係性はこのグラフからは把握しづらいですが、全体として比較することで、どのカテゴリが他と比べて高いまたは低いスコアを持つかが理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央付近に集まっているスコアの分布から、生活における各カテゴリのWEIスコアが似たような傾向を持つことがわかります。特に「総合WEI」と「個人WEI（快適な住まい）」はスコアが高めである一方で、「社会WEI（生産基盤・持続可能性）」はやや低めです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点では、「総合WEI」が他の指標よりも高いことから、全体的な生活満足度が比較的良好であると感じられます。ビジネスや社会への影響としては、政策策定や社会福祉プログラムにおいて、相対的に低スコアの分野を特定し、そこに注力することが考えられます。特に、「社会WEI（持続可能性と多様性）」の向上が今後の課題として挙げられます。
この分析は、グラフのビジュアル要素を理解し、それに基づく洞察と社会的影響を考察する手助けとなります。
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）の結果を示しており、生活カテゴリーに関連する要素の分布を可視化しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは特定のトレンドを示していないように見えますが、分布は全体として横ばい状態に近いです。個々のデータ点は特定の方向性を示さず、均等に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と呼べるものは少ないですが、特に第1主成分が0.3を超える部分のデータポイントは、他の大多数から少し離れているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間のデータが主成分によりどのように分解されたかを示しています。第1主成分（寄与率: 0.76）は、全体の変動の大部分を表し、第2主成分（寄与率: 0.08）は、その次に重要な変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが暗黙的に第1主成分と第2主成分に統合され、その関連性や相関が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– それぞれの主成分間で明確な相関は見られません。データは分散しており、特定のクラスターが形成されているわけではありません。
6. **直感的感覚とビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、特に第1主成分が活動の大部分を説明していることから、特定の1つまたは少数の要因が生活に大きな影響を与えていると直感するかもしれません。
– ビジネス目線で言えば、生活関連データの中で特に影響の大きい要素を特定し、それに基づいて戦略を練ることが可能です。また、第2主成分が微小ではありますが異なる角度からのインサイトを提供しうることに注目すべきです。
このように、PCAは多次元データを簡潔に表現し、最も重要な変動要素を特定するのに役立ちます。
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。
