📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づく詳細な分析結果です。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIのスコアは、0.66から0.90までの範囲で変動しています。日々のデータでは、急激な上昇と下降を見ることができ、比較的短期間でのスコア変動が激しいことがわかります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も同様に変動していますが、社会WEI平均の方が高いスコアを維持する傾向があります。
– **顕著な変動期間**:
– 2025年7月5日には、急激なスコアの低下が見られますが、翌日には急上昇しています。このような極端な変動は、外部のイベントや政策の変更が考えられます。
### 異常値
– 提供された異常値リストを確認すると、多くの日付で変動が異常とされています。特に、全体的に7月の異常が多く見られるため、この期間に何らかの大きな影響イベントが存在していた可能性があります。例えば、政策変更や社会的イベントが影響を与えたかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**:
– STL分解を行うと、おそらく7月の初旬に向けて徐々にスコアが上昇し、その後一旦停滞した後に、再び持ち直しを見せています。
– これらの動きは、個人や社会が特に敏感に反応する要因、可能性として季節的なイベントや経済的な市況変更が関連しているかもしれません。
– **季節的なパターン**:
– 季節性は明確には出ていないものの、不規則な上昇・下降が見られます。
– **残差**:
– 説明できない残差成分は、突発的な出来事や計測の揺らぎを示す可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによって、特に社会基準と経済的余裕または持続可能性との強い関連性が示されている可能性があります。経済指標の向上は、社会的なスコアにも影響を与えることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、個々の日付において中央値が大きく変動し、外れ値（異常値）が存在することが確認できます。スコアの幅が多様なことが、短期間での不安定な時期に対応しているかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が77%の寄与率であり、これが主要な要因であることが示唆されています。これにより、WEIスコアを左右する最も重要な要素は経済や社会的安定性に集約される可能性が高いです。
### 結論
データの変動は急激であり、外的要因（例えば社会経済的な出来事や政策変更）が大きく影響を与えている可能性が高いです。特に、短期間でのスコアの急上昇や下降には、政策や社会イベントの影響が考えられ、これらの期間に焦点を当てたさらなる調査が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、初期のデータポイント（青の実績）が固まっており、グラフの右側にはその後のデータポイント（緑の前年）が密集しています。中央に予測データもありますが、全体的に大きなトレンドは見受けられません。
– 中央の予測データには、水平方向に成長している様子がわずかに示されていますが、この時系列での明確な成長または下降の傾向を示す明確な傾向は示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い実績には、黒い丸で強調された外れ値があることが示されています。この外れ値は通常のデータポイントから逸脱しており、特異な状況または異常値を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のサークルは実績データを示し、Xで示された赤の点はAIによる予測を示します。
– 緑のサークルは前年のデータを示しています。
– 紫、薄紫、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示していますが、予測はやや静的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と比較して、予測データは範囲内に収まり、前年のデータとも近しい位置にあるため、ある程度の相関があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体としては、実績と予測、前年のデータポイントが似た範囲にあるため、これらには一定の相関性があるように見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 外れ値の存在は、特定の要因、例えば市場の変動や外部環境の変化が影響を与えた可能性を示唆します。
– このような散布図は、将来の動向を予測したり、ビジネス上の意思決定に活用する際の基礎となる情報を提供できます。特に異常値を対処し、それが何を意味するのかを分析することで、リスクやチャンスを捉えることが可能になります。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある実績データ（青色の丸）は、比較的一貫して同じ水準で推移していますが、途中の異常値を除けば、顕著な上昇や下降は見られません。
– 予測データ（紫色の線分）は、ほとんど一定の水準を保っていますが、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として、実績データの中に黒い円で囲まれたポイントがあります。このポイントは、平均スコアから大きく外れていることを示しており、特異な状況の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色の点で表示され、安定した値を示しています。予測データは異なる回帰モデルによって分かれており、ランダムフォレスト回帰や線形回帰などが使用されています。
– 前年のデータは緑色の点で示されており、ここでは現在の実績データと比較して若干高い傾向が見られます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと前年データの間には若干の乖離が見られますが、全体的には似たようなトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭く、安定しているように見えます。前年と比較して、WEIスコアが短期的に若干の変動を伴っている様子が見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、WEIスコアは生活において一貫性があると評価されるかもしれません。一方で、異常値は例外的な事象を示唆しており、何らかの介入や注意が必要である可能性があります。
– 予測データが全体的にほぼ一定水準であるため、現状の維持が予測されています。ただし、外れ値の発生による影響は短期的なものであり、長期的なトレンドに大きな変動はないと見受けられます。
このグラフは、生活カテゴリーにおけるWEIスコアの一貫性を反映していると考えられますが、個別の異常値への対応策を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側のデータ（実績AI）は、0.7から0.8の間で横ばいのトレンドを示しています。
– 右側のグリーンのデータ（前年の比較AI）は、0.8付近での動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータセットにおいて、いくつかの点（異常値としてマーク）が他のデータポイントから外れていることが分かります。
– 様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には若干のずれがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色や形状はデータ種別や予測手法の違いを表しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰、青は実績、赤は予測、グリーンは前年データを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測範囲は灰色の影で示されており、各予測手法がこの範囲内で動いていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は他の要因（例：季節や社会的イベント）によって影響されている可能性がありますが、定常性が高いと言えます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、全体として安定した状況が維持されていると感じるかもしれません。しかし、いくつかの異常値や予測のずれは対策が必要であることを示唆しています。
– 社会的またはビジネス上の文脈では、安定しているものの、予測の精度を向上させるための努力が求められると考えられます。予測モデルの選択や改善が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の初期には実績AI（青いプロット）が約0.8の範囲で安定している。2026年のデータでは前年度のデータ（緑のプロット）も0.8以上で、ほぼ横ばい状態を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 長期間のデータにおいて、特定の外れ値は見られないが、最初の期間と次の期間の間でWEIスコアの区切りがあるように見える。
3. **各プロットや要素**
– 異常値は黒丸で示されているが、特定の異常な値（データ点）は表示されていない。
– 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）のいずれも、予測の信頼範囲内（灰色の帯）で結果が出ているように感じる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間に大きな乖離は見られないため、モデルの精度が高いことが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはおおむね一貫しており、特に大きな変動や極端な値は見られない。全体的に安定した経済的余裕の状態を示している。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性と予測の確からしさは、個人の経済的な安定性が維持されていることを示唆している。これは社会的に見ても、個人消費や市場の安定性に貢献しうる。
– 極端な変動が少ないことから、人的資源の安定、家計の計画性の向上が期待できる。
### 結論
このグラフは、個人の経済的余裕が比較的安定していることを示しており、予測モデルもその傾向をしっかり捕捉している。ビジネスや社会において、この安定性が続くことは、経済全体にも好影響を及ぼす可能性がある。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 360日間で、顕著な上昇トレンドまたは下降トレンドは見られません。最初の期間と最後の期間にデータが集中していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方に異常値（黒い円）が観測されていますが、後期には見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、グラフの初期部分に密集しています。
– 緑の点は前年度のデータで、グラフの後期部分に密集しています。
– 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）が異なる範囲を提示していますが、一致したトレンドは確認できません。
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顕著な相関は見られませんが、一貫して高めのWEIスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の観測が限られているため、全体のデータは比較的一貫しています。
– 記号の密度から、初期データと予測の間に多少の誤差がありそうです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 健康状態（WEIスコア）が安定して高いことから、個人の健康は一貫して良好である可能性があります。
– 異常値が初期に観測されるため、初期の健康状態に問題があったが改善傾向にあると推察されます。
– ビジネスや社会への影響としては、健康管理が強化された結果、長期的に見れば成功していることを示唆します。
全体として、健康管理の取り組みが持続的に機能していることを示しています。この結果は、生活習慣の改善または持続的なモニタリングが奏功している可能性を示唆しています。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期からのスコアは**わずかに増加**しています。ただし、評価期間の大部分では実績データがなく、長期的なトレンド分析は難しいです。
– **予測（予測AI）**: 予測データによると横ばいの傾向がみられ、新たなピークや谷はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: 初期のデータの中に**異常値**（黒い円）がいくつか存在します。これらは一般的なスコアから逸脱した数値で、注意を要します。
– **急激な変動**: 予測スコアのうち、特にランダムフォレスト回帰の予測値が実績データから急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際の心理的ストレスのスコアを示しています。
– **予測（赤、紫、ピンク、緑）**: それぞれ異なる手法による予測スコアを表しています。
– **異常値（黒円）**: 分析中の特殊ケース、またはデータのエラーを示している可能性があります。
4. **関係性**
– 各予測手法間の一致や不一致に注目することができます。ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測数値が他の手法と相違しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布が狭く、特定期間でスコアが安定しているため、ストレスの変動が少ない期間と思われます。
– しかし、異常値の存在が全体の傾向を一時的に変動させます。
6. **洞察と影響**
– 心理的ストレスが予測モデルで一定に保たれているため、ストレスの予測可能性は高いですが、異常値には注意が必要です。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理の効率化や異常値への早期対応の必要性が示唆されます。
このグラフからは、ストレスは概して予測可能である一方、断続的な異常が新たなストレス管理の課題を示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期段階**: 左側のデータ点は多くが狭い範囲に集中しており、スコアが短期間で急激に変化していることを示唆しています。
– **後期段階**: 右側に示されているデータ点は、より高いスコアで安定した状態になっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ左側で異常値（黒い円）が見られ、初期段階で異常な変動があることを示しています。これが早期に解決された可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 初期における実際のスコアの変動を示しています。
– **予測（X印とピンクの線）**: ランダムフォレスト回帰を含む予測が示され、後半に向けたスコアの上昇を予測しています。
– **前期（緑の円）**: 過去のデータと比較されており、同じ時期におけるスコアの動向を確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各スコアの予測及び実績が、後期における安定性を高める方向に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
– 初期のばらつきがあるものの、全体としてはスコアが計画的に改善される傾向が見られます。
### 6. 直感的な印象とビジネスや社会への影響
– 最初は不安定なスコアであるが、時間の経過とともにスコアが改善し安定する様子から、効果的な改善策や戦略が功を奏したと推測されます。これにより、個人の自由度や自治が向上し、生活品質の向上が期待できます。
– ビジネスや社会における洞察として、早期の問題や異常なデータの改善と安定化が成長するための重要な鍵であると考えられます。
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:
このグラフは、社会における公平性・公正さを示すWEI（公正性スコア）の時系列データを360日間にわたって表示しています。以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体として、スコアは初期に高い数値を示しており、その後のデータポイントは存在しないため、明確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**:
– 最初の期間において、予測データと実績データにおいて細かい変動が見られ、特に外れ値としてマークされているデータポイントが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は初期段階に集中しており、その後のデータは提示されていません。
– 予測データ（赤）と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、紫）は、主に初期に示されていますが、過去のデータに基づいた予想範囲や外れ値の識別に寄与しています。
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初期値が近い場所にプロットされているため、初期の実績が予測と一致していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は初期段階で密接しているが、その後は分布の広がりを感じさせる要素は少ない。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータで予測が実績と一致しているため、予測モデルの精度に対して一定の信頼性があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会のコンテキストで考えると、初期段階のデータの信頼性を元に今後の計画や戦略を立てることが可能ですが、その後のデータの不足は意思決定を難しくするでしょう。
このグラフからは、初期段階におけるデータの信頼性と予測の一致が示唆されますが、全体的なデータの欠如が課題として指摘されます。この情報はデータ収集の向上を促し、より包括的な分析の重要性を浮き彫りにしています。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– この時系列散布図では、360日間の期間にわたって、二つの異なる時期のデータ（それぞれ青色と緑色）が示されています。左側の青い実績データ（2025年初頭）は非常に高いWEIスコアを示しており、横ばいで安定しています。右側の緑の前年データも高いスコアですが、若干の分散があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには、青い実績データの中に一部外れ値が見られますが、大半は高いスコアに集中しています。
– 他方、緑の前年データにおいて大きな外れは見られませんが、スコア範囲がやや広がっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、高い持続可能性を持つことを示唆しています。
– 緑の点は前年と比較したデータで、こちらも同様の高い水準を維持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性**:
– 両方のデータセットは、非常に高い水準で安定していますが、緑の前年データの方がわずかに変動が大きいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両データポイント間に強い相関があると推測されます。これは組織または地域が継続的に高い持続可能性を維持していることを表しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、安定した高い持続可能性の示唆として、関係者にポジティブな印象を与えるでしょう。組織が環境または社会的価値を非常に高く保っていることを意味し、持続可能な経営や政策策定に自信を与える結果です。また、その品質維持が社会に好ましい影響を及ぼしていることを表しています。
このように、データは持続可能な行動が根付いていることを示し、将来的な課題解決にもつながる可能性を持っています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、大きく2つの期間にわかれています。最初は2025年7月から2025年8月で、次に2026年6月以降にデータポイントが集中しています。これらの間に大きなギャップがあります。
– 初期の「実績（実績AI）」は0.8から1.0の高い範囲であり、非常に限定的な期間での変動です。最後の期間も同様ですが、若干のスコアの下降があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには「異常値」として特定される点が存在しますが、スコア範囲自体が狭いため、顕著な急変とは言い難いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」と「予測（予測AI）」の間のスコアに特に大きな差異はありません。予測の手法として「線形回帰」、「決定木回帰」、「ランダムフォレスト回帰」が示されていますが、これらの予測ラインはデータポイントの近くに配置されています。
– 異常値は、データ管理や演算の誤差を示唆する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状の「実績」と「予測」がどちらも高い範囲に収まることから、設定された基準値を維持している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」と「予測」のスコアが互いに強い相関を持つ可能性があります。予測モデルが全体として実績にきちんと応じた設定がなされているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 生活や社会基盤、教育機会におけるスコアが高いことは、精神的な豊かさや教育機会の向上を意味し、社会的にも前向きな影響を持つ可能性があります。
– 時間のギャップが長いことや、期間中の変動が乏しいことから、イベントや政策の影響を受けにくいか、比較的安定している環境であると考えられます。
– もしこのデータが教育機会を示すものである場合、高水準を保つことは教育政策の成功を示唆していますが、長期間のギャップは継続的な評価や調整の必要性を示唆しています。
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:
以下は、提供された社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の時系列散布図の分析です。
1. **トレンド**:
– データは左端と右端に分かれており、設定された期間の初めと終わりで高い値を示しています。
– 明確な上昇または下降傾向は見られず、定期的な変動もありません。
– データ間に時間的なギャップが存在しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績プロットには異常値が何点か見られます。これらは異なる要因による急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」は青で示され、過去の実績データを表しています。
– 「異常値」は黒い縁取りでオレンジで、異常または特異な値を示しています。
– 「前年度（比較AI）」は緑色で、前年のデータと比較していることを示しています。
– 薄紫や桃色の線プロットは、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）による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右に分かれたデータセットの間に直接的な因果関係は示されていないが、異なる時期のデータを参照することで、年次の比較や予測の精度を評価できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の存在により、全体的なスコアの平均からの偏差が大きくなる可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会やビジネスへの影響**:
– WEIスコアが全体的に高いことは、共生・多様性・自由の保障が一定のレベルにあることを示唆しており、社会的に多様性が受け入れられている環境を意味していると考えられます。
– 異常値の存在や予測の幅広いレンジは、不安定な要因や外部の衝撃に対する注意が必要であることを示しています。これは、政策策定者や組織が潜在的なリスク管理を考慮する際に重要な情報となります。
この洞察に基づき、社会政策や組織戦略の向上が期待できるよう、安定した環境の持続と異常値の原因分析が求められるでしょう。
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、総合WEIスコア」の時系列ヒートマップであり、1週間のデータを示しています。このヒートマップから以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 明確な長期トレンドは視覚化されていませんが、時間帯ごとの色の変化から、時間帯別に色濃淡が異なります。例えば、全体的に日付が進むにつれ、一部の時間帯でスコアが上昇していることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色の違いは、急激な変動や異なるパターンを示しており、特に7月5日や7月6日の明るい黄色や緑色は注目に値します。これらは急激なスコアの上昇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高さを示しており、色が濃いほどスコアが低く、淡いほどスコアが高いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日内での時間帯ごとのスコア変動に着目すると、特定の日において同じパターンが繰り返されているか、あるいは異なる時間帯で異なるパターンが出現しているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ上の各時間帯での色分布から、スコアの高低が一貫しているか、変動しているかの様子が確認できます。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– 時間帯ごとのスコアの濃淡から、例えば夜間にスコアが上昇している場合は、人々の活動や生活習慣の変化を反映している可能性があります。また、特定の時期にスコアが急上昇する場合、その背景には社会的イベントや要因が影響しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、このパターンを活用し、特定の時間帯に焦点を当てたマーケティング戦略やサービス提供の改善が可能になるでしょう。
このグラフは、生活の中のある指標が、時間帯や日付によってどのように変動するかを視覚的に理解する助けになります。
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:
このヒートマップグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 特定の時刻や日付において、色の変化が見られ、スコアが明らかに変動しています。午後から夜にかけて（特に19時と23時）は多くの変動が見られ、一定の周期性があるかもしれません。毎日同じパターンが繰り返されているわけではなく、曜日やその他の要因が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日は特に16時台にスコアが大きく低下しています（暗い色）。これは異常な状況で、何らかの特異な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**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、濃い紫は低いスコア、黄色や緑は高いスコアを示しています。これは活動の強度や効率と関連していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直感的には、時間が進むにつれてスコアが上昇するか、特定の時間帯にピークを迎えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に集中して高いスコアが見られ、活動や効果が特定の時間に偏っているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このデータは日常生活の活動効率や幸福度を反映している可能性があります。ビジネスの観点では、作業効率の最適化に役立つかもしれません。例えば、高スコアの日や時間にミーティングや重要な業務を配置することで業績を上げられる可能性があります。
– 社会的な観点からは、ストレスや疲労の原因を特定し、改善策を講じることで、より健康的な生活スタイルの推進に寄与するかもしれません。
このように、ヒートマップは生活の様々な要素を可視化し、パターンや異常を迅速に把握するための強力なツールです。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 色が濃い部分（紫色系）は低スコアを、明るい部分（黄色系）は高スコアを示しています。
– 全体的なトレンドとしては、特定の日に大きな色の変化が見られる場合があり、その日が変化のポイント可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日に一部の時間帯（15-19時）がより低いスコアを示し、それ以外の日は比較的高めのスコアを維持しているようです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がその時間帯のスコアを示しており、明るい色ほど高いスコアを意味します。
– 時間軸と日付軸があることで、特定の時間帯でのスコアの変動を視覚的に把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付間で時間帯に沿ったスコアの変動を観察できますが、一般的には7月5日以外で大きな変動は少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 16時台が特に変動しやすい時間帯であり、その他の時間帯よりも多様なスコアが観測されています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 特定の日や時間帯にスコアが著しく低下することが何かのイベントや外部要因による影響だと考えられる。
– ビジネスでは、このようなスコアの低下がサービスの利用率や満足度に影響を与えている可能性があり、対策の必要性を示唆します。
この分析により、特定の日や時間帯にどのようなイベントや要因が影響を与えているのかを深堀りし、戦略を考えることがビジネスの最適化に繋がるでしょう。
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、生活カテゴリにおける各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 相関関係に直接的なトレンドは示されませんが、高い相関と低い相関がそれぞれ視覚的に認識できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接確認できませんが、0.5付近の低い相関値が外れた関係を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色が濃赤色に近いほど高い正の相関を示し、濃青色に近いほど負の相関を示します。
– 各項目間での相関が高い場合、それは関係性や影響の強さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」、「社会WEI平均」間で高い相関が見られます（相関係数0.97〜0.98）。これは、それぞれの指標が全体的に連動している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が一般的に低めであることから、経済的余裕は全体的なWEIに独立して影響を与える可能性があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は「個人WEI（心理的ストレス）」と比較的低い相関（0.73）を持っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に高い相関が多く見られるため、WEI項目間で相互に影響し合っていることが推測されます。特に、教育機会や公平性、公正さが他の要素と強く関連していることは、社会政策や個人の幸福度向上にこれらが重要な役割を担っている可能性を示します。
– 経済的余裕や自由度と自治が他の要素と独立していることは、これらの要素が個別に重点を置いて対策を講じる必要があることを示唆します。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな「WEIタイプ」のスコア分布を示しています。それぞれのカテゴリごとにスコアの中央値、四分位範囲、全体の範囲、外れ値が表示されています。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの気になるトレンドは特に見受けられませんが、それぞれのカテゴリ間で若干の中央値の違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はそれほど多く見受けられませんが、特定のカテゴリでは四分位範囲が狭く、スコアが集中している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、各カテゴリの異なる特性を表現している可能性があります。
– 四分位範囲が広いカテゴリはスコアのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間が360日間に及んでいるため、比較的長期的な視点でデータが収集されていると思われます。ただし、時系列の関係よりもカテゴリ間の比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」は他のカテゴリよりも低めの中央値が観察されます。
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」は他のカテゴリーよりも値が高い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が最も重視するライフスタイルに関連するカテゴリは、例えば「社会WEI（生態系・持続可能性）」かもしれません。これが高いことは、持続可能性に対する意識が高まっている可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、持続可能性や公平性を重視することが、生活の質向上に寄与する可能性があります。
この分析から、生活の多様な側面を考慮し、どの領域に注力すべきかについての洞察を得ることができます。
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、生活カテゴリーにおけるWEIの構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は散布図であり、特定の時間的なトレンドは示していません。PCAの結果は次元を削減した空間にデータをマッピングするためのものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見当たりませんが、第1主成分で-0.4付近と0.3付近の広がりが目立ちます。このことは、これらのデータポイントが特異な構造を持っている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、元のデータの個別の観測を表しています。第1主成分（寄与率0.77）がデータの大半の変動を説明しており、第2主成分（寄与率0.07）は補助的な役割を果たしています。
4. **複数の時系列データ**:
– 時系列データを直接的に視覚化しているわけではないため、主成分間の分布から変動を捕らえています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分における広い範囲でデータがばらついているため、データの基本的な構造がこの主成分で捉えられていることがわかります。第2主成分は、その変動を細分化する役割を果たしている様子です。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析の結果は、生活に関連するデータにおける主要な変動要因を特定し、効果的な意思決定を支援するための重要な情報を提供します。この分布は、生活習慣や生活環境の違いを示している可能性があります。
– ビジネス面では、製品やサービスの開発においてターゲットとすべき特定の消費者群を特定するために有用です。
– 社会的には、地域ごとの生活条件の差異を把握し、政策策定や公共計画に役立てることが考えられます。
このように、PCAを用いることで、生活カテゴリーにおける重要な要素を抽出し、具体的な改善策や戦略の立案に貢献できます。
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。