📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**の全体的な傾向を見ると、最初は比較的低めの値で推移していますが、全体として数日中にスコアが上昇しています。具体的には、7月6日以降に0.85を超える高いスコアが続いています。最も高いスコア0.90が7月7日に記録されています。この全体的な上昇傾向は、評価された個別項目の改善を反映している可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の動きも総合WEIに似ており、7月6日から7日にかけてスコアが上昇しています。社会WEI平均の上昇が特に顕著で、この時期は一貫して0.90以上を記録しています。
#### 異常値
– 指定された異常値のうち、特に7月1日および2日の値は低めであり、その後の続く上昇トレンドと対照的です。これらの異常値は、当該期間中に一時的に低下した社会的または個人的な事象がスコアに影響を与えた可能性を示唆しています。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を実施すると仮定すると、長期的なトレンドは緩やかな上昇を示し、季節性はさほど強くない可能性があります。残差成分はデータの変動要因を全て説明できているとは言えず、不規則な変動要素が存在することを示します。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、個人の健康状態と心理的ストレスが相関している可能性があり、健康状態の改善がストレス緩和に影響している可能性があります。また、社会の公平性・公正さと持続可能性の相関も見られ、これらの価値観が社会基盤の評価に強く関連していることが示唆されます。
#### データ分布
– 箱ひげ図から、WEIスコアの中央値が時期によって上昇していることが確認でき、外れ値は特に7月初旬に集中していますが、その後は減少傾向にあります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果から、PC1が0.78という高い寄与率を持っており、主要な変動要因を示しています。PC1は個人と社会の両方のスコアに含まれる共通の要因、例えば社会の公平性や個人の健康状態などを反映している可能性があります。PC2の寄与率は低く、データのばらつきにあまり寄与していないことから、PC1が大部分の変動を説明していることがわかります。
### 結論
全体的にWEIスコアは7月初旬に異常値として低下する期間がありましたが、その後上昇し、特に社会的な要因が改善されたことによってポジティブな変化を示しています。このデータセットは、社会・個人的な要因がWEIの変動に与える影響を表しており、持続可能性と公平性の向上は総合的なスコアに寄与していることがわかります。異常値については、これら計測日での特定イベントを調査することで詳細な要因分析が可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 最初の部分（左側）では、実績AI（青い点）が、予測AI（赤い×）とほぼ重なっていますが、徐々に上昇しています。
– 中期では、線形回帰（紫線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）が示されていますが、予測の幅は広く、上下に動いているため、確固たるトレンドを示していません。
– 後半（右側の緑の点）は前年の比較データで、やや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分で、いくつかの外れ値が黒い円で示されています。これにより、実績データの変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績AIのデータ
– 赤い×：予測AIのデータ
– 黒い円：外れ値を示す
– 緑の点：前年の比較データ
– 灰色エリア：予測の不確かさ範囲を示す
– 紫、緑、ピンクの線：異なる回帰モデルの予測
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がほとんど一致しており、予測が比較的正確であったことを示しています。
– 過去のデータと比べた今期のデータは、全体的に少し高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データが密接に関係していることから、モデルが過去のパターンをある程度捉えていることがわかります。
– 前年のデータ（緑の点）とその時点の予測が比較され、パターンが変化していない点に特徴があります。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– 全体として、データが過去と比較してわずかに上昇しているため、生活カテゴリーにおいて改善や成長が予測される傾向があります。
– 外れ値の存在から、特定の時期に不安定な要素があった可能性を示唆しており、これにより予測モデルが改善の余地を持つ可能性があります。
– ビジネスや社会の観点では、このデータが示す成長トレンドに応じた戦略立案が求められます。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月〜9月）は、実績AI（青いプロット）が一定の範囲内に分布しているようです。
– その後、急激にスコアが上昇していますが、これは予測（線形回帰やランダムフォレスト回帰）が示しているもので、実績値ではありません。
– 縦の直線上のプロットは、これらの予測の変動や外れ値の影響を示している可能性があります。
– 2026年辺りで緑のプロット（前年比較AI）が現れ、実績や予測とは関係があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績AIのプロットと黒の異常値を示す楕円マークは、最初のデータの安定性を示唆していますが、予測により急激な上昇があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の数値を示し、黒の楕円は異常値を示します。
– 赤い「×」印は予測される数値で、直線、紫の線、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績値と緑の前年比較AIの日付が重複していないため、直接的な関係性は不明ですが、長期的にはプロット間で何らかの関連性があるようにも見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的狭い範囲で安定している一方、予測は幅広く、予測の不確実性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 最初は安定していた生活状況やパフォーマンスが、予測に基づき急激に変化する可能性が示唆されています。
– ビジネスや社会的な影響として、予測通りの変化が現実となった場合には、計画の見直しやリソースの再配分が必要になるかもしれません。急激な変化が予測される場面では、理由や根拠を明確にして、さらなる分析や準備が求められるでしょう。
このグラフは、予測に基づいて大きな変化を示唆しているため、直感的に不確実性を感じつつも、注意深い戦略策定が必要になることが伺えます。
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:
1. **トレンド**:
– **2025年7月から2025年11月**：この期間の実績（青色ドット）は主に0.7から1.0の間にあり、ほぼ横ばい状態を示しています。
– **2026年5月から2026年7月**：前年（緑色ドット）のデータが0.8から0.95の範囲に集中しており、やや上昇傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始時点（2025年7月頃）にいくつかの異常値（黒い円で囲まれている箇所）が見られます。
– 予測（紫色の線と赤いバツ）は、異常値の周辺で大きくずれています。ただし、総じて予測は高い範囲に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色ドット**：実績を示しており、実績のデータが比較的一貫しています。
– **黒い円**：異常値を示し、実績値に比べて極端に違うデータポイントがあります。
– **紫色の線**：異なる予測モデルによる未来の傾向を示しています。
– **緑色ドット**：前年との比較として使用され、過去との比較には便利です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較を行うと、前年の方が若干高めで安定していると考えられます。
– 異常値と予測のずれから、予測モデルに対する調整が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータはある程度の相関があり、実績は前年の強い影響を受けている可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– グラフからは、実績が前年との比較においてやや下がっていることがわかります。これは生活や社会の推移において、何らかの改善が必要である可能性を示唆しています。
– ビジネスの観点からは、予測と実績の差異を調整し、予測モデルの精度向上が求められます。また、異常値がマーケットや社会に与える影響を検討し、適切な対策を講じることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）が初期に集中していますが、その後の期間にはデータが見られません。
– 予測（紫色の線）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色の点に異常値（黒い丸）がマークされていますが、それ以外には大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績点は過去のデータ。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 緑色の点は前年（比較AI）のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測よりも低い水準で推移しています。
– 予測データは連続して分布しており、実績データを用いた予測モデルのヒントを与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は初期の期間に集中している一方、予測はその後の期間にも続いています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰）は緩やかな上昇を示しており、安定的な改善を見込んでいます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– データの傾向から、今後の経済的余裕が少しづつ改善される可能性が示唆されます。
– ビジネスにおいては、将来の経済的余裕の向上が消費者の購買力に影響を与え、新しい市場機会として捉えられる可能性があります。
– 社会的には、経済的な安定性の向上が消費活動の活性化に寄与し、全体的な経済流通へのポジティブな影響が期待されます。
このような分析は、個人の経済的余裕のトレンドと将来の見通しを評価する際に、価値あるインサイトを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察：
1. **トレンド**:
– 初期の日付では、健康状態のスコアが安定しているように見えます。期間の終わり頃に、大幅な改善（上昇）が見られますが、グラフには多くの実績データが示されていないため、全体的なトレンドを評価するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントは比較的一貫していますが、いくつかの異常値（黒の円）が見られます。これにより、特定の時期における何らかの異常事象が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、赤の「X」マークは予測データを示しています。
– 黒い円は異常値を示しており、健康状態における不一致や予期しないイベントを反映している可能性があります。
– 緑のプロットは前年のデータを表しており、前年と比較して健康状態が改善または悪化しているかを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われており、それぞれが異なる予測を示していますが、全体の傾向に大きな差異は見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限られているため、明確な相関関係の分析は難しいですが、予測と実績の間にはおおむね一致が見られるようです。
6. **直感的な感想と影響**:
– 健康状態が後半にかけて改善すると予測されていることから、人々にとってポジティブな要素として受け止められるでしょう。これは個人の健康維持や改善の取り組み、または予防策の効果が表れて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、健康状態の改善は医療費削減や生産性向上に寄与する可能性があります。また、異常値の発生原因を特定することで、予防策が強化される可能性も考えられます。
この分析を基に、より深い洞察のためにはデータの詳細や背景に関する追加情報が有用です。
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**: 左側に集中しており、ほぼ一定の範囲で推移しています。
– **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などの予測ラインは、いずれも高くなる傾向がありますが、実績データの範囲内です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか観察され、xのマークで示されています（予測部分）。
– 実績では大きな急変動は確認されませんが、予測の開始点で異常が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データを表し、安定していることを示しています。
– **緑色の点**: 前年の比較として用いられており、同様に過度な変化は見られません。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で大きな異差はなく、全体的に類似した動きを示しています。
– 予測と実績の乖離は少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データには大きな分散は見られず、特定の範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ストレスレベルは比較的一定であり、急激な増減を示していません。
– 異常値が予測に現れているため、特定の時期に特異な要因が影響する可能性があると考えられます。
– ストレス管理やメンタルヘルスサポートのためには、予測モデルの精度向上が重要です。
– ビジネスでは、この安定性を利用して計画を立てる一方、異常値の原因を探ることでさらなる改善策を講じることができるでしょう。
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:
画像のグラフを分析して、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、スコアは安定している。また、一部の期間で急激に上昇している（紫色のライン）。
– データが示すトレンドからも、最初は比較的横ばいに見えるが、後半になると急上昇または変動が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイント（異常値）がいくつかあり、スコアの低めであることが目立っている。
– 策定された予測モデルにおいて外れたポイントが一部ある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 異常値は黒い円で囲まれており、独立した個々の評価ポイントを示している。
– 実績値は青色の点で、これまでのデータを視覚的に表現している。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なるスタイルでの予測モデルを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは異なる手法で作成されているが、全体的なスコアの変動やトレンドを補助的に示している。
– データの交差や重複は見られないため、各モデルの予測精度や信頼性の比較が可能。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的にみると、過去のデータと予測データの間で緩やかな相関関係が認められる。
– スコアは0.6以上で集中している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が感じる直感として、個人の自由度と自治が時間の経過とともに改善しているようであり、それが持続的な改善を伴う可能性がある。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の自律性が向上することは生産性や満足度に良い影響を与えるかもしれない。
– また、予測の信頼性を高めるための更なるデータ分析やモデル改善が必要とされるかもしれない。
この分析から考えられるアクションとしては、異常値の原因を探ること、また予測モデルの精度を向上させるためのデータの再評価や追加データの獲得が考えられます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期のデータ（実績）**：初期のスコアは安定しており、横ばい状態が続いています。多くのデータが0.9付近に集中しています。
– **予測データ**：線形、決定木、ランダムフォレスト回帰による予測が示されていますが、これらのモデルは全般的に初期の実績データのトレンドをそのまま引き継いでいます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データに異常値とされるデータはありませんが、いくつかのプロットが「異常値」として認識されています。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味
– 青色が実績データ、緑色が前年のデータ、赤い×印が予測されたデータを示しています。
– 予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって予測曲線が異なるが、全てのモデルが最終的に安定したスコアを予測しています。
– グレーの帯が予測の不確かさを示し、それが特に初期データの範囲内にあることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測のスコアは全て高い値で安定しており、互いに大きく乖離するような傾向は見られません。前年のデータも比較的一貫性を持っています。
### 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は強い相関があると考えられます。データ分布は0.9付近に集中していることで、全体として高い公平性・公正さを示しているといえます。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– **公平性・公正さの安定性**：グラフ全体が示すのは、社会における公平性・公正さが高水準で維持されているという点です。これはポジティブな状況を意味し、社会的信頼の向上やビジネスの安定性に寄与する可能性があります。
– **予測の信頼性**：複数の予測モデルが実際のデータと一致していることは、予測モデルの信頼性を高める要因です。これは将来の戦略や政策形成において有効に機能することが期待されます。
このグラフは、社会の公平性・公正さの現状を多角的に捉え、安定した状態を示す一方で、実績データと予測との強い一致が信頼性の高い分析をサポートしています。これにより、具体的な政策立案や改善策の策定に寄与することが期待されます。
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:
### グラフ分析：
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフには二つの主要な期間があり、左側（2025年7月頃）には青い実績と予測が密集し、右側（2026年5月頃）には緑の前年度データが密集しています。明確な上昇や下降のトレンドは示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績のプロットが密集している中に、異常値のプロットが示されています。これがモデルによる外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青いプロット**: 実績値。
– **赤い×印**: 予測値。
– **異常値の円**: 外部基準から逸脱しているデータポイント。
– **緑のプロット**: 前年度の実績。
– **色分けされた線（グレー、紫、青、ピンク）**: それぞれ異なる予測手法による予測値を示している。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績値と予測値は特定の期間にわたって非常に接近していますが、予測値は異なる手法の結果として、いくつかの異なる方向に示されています。
– 前年度のデータが現在のデータから一定の期間後に現れるのは、時系列の構造上の区分を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は、全体として密接に関連していますが、いくつかの予測手法では実際の傾向から外れた値があります。
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**:
– **直感的な理解**: 異なる予測モデルを比較することにより、実績に対する予測の精度や信頼性を視覚的に判断できます。
– **ビジネスや社会への影響**: 持続可能性と自治性の評価においてモデルの選択が重要であることを示唆します。異常値に対する対応策や、予測モデルの選択が事業計画やポリシーメイキングにおいて重要です。各予測モデルの長所と短所を考慮する必要があります。
このグラフは、予測モデルの選択が実績評価に重要であることを示しており、外れ値の対応が持続可能な成長に不可欠であることを示唆しています。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアの推移を示す時系列散布図です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**
– スコアは0.8以上の高い範囲で推移している様子が見て取れます。
– 具体的な上昇や下降のトレンドは見えませんが、安定した状態が続いていることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– オーバーラップしているため視認しづらいですが、いくつかのデータポイントで異常値（非常に小さい数値）が示されています。
– 異常値は「異常値」マークで示され、予測とはずれがあることが示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、X印は予測値を示しています。
– 紫や他の線は異なる予測モデルによる推測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「予測」が並行しており、予測モデルの精度を確認するためのデータに見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は高いスコアの同じような位置に集中しているため、安定していると解釈できます。
– 予測の不確かさを示す範囲も狭く、予測がある程度信頼できることを示していると考えられます。
6. **直感的な洞察、およびビジネス・社会への影響**
– スコアが安定して高いことは、社会基盤や教育機会が良好であることを示唆しています。
– 異常値の出現は、一時的な問題や測定の誤りがあった可能性がありますが、それ以降の影響はあまり見られないため、重大な影響はなさそうです。
このように、全体として安定性が認められるため、現在の施策や運営が順調であることが考えられますが、異常値には注意を払う必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間のWEIスコアの分布を示しています。
– 実績データは最初の期間に集中しており、若干の上昇トレンドが見られます。しかし、予測データについては、後半に集中し、より高いスコア範囲で安定している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データにいくつかの外れ値（黒丸で囲まれたもの）が見られます。それらは他のデータポイントと明らかに異なる位置にあります。
– 予測範囲（紫の線）の幅から、モデルの予測精度や不確実性がある程度評価できます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを、緑の点は予測データを示しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色とスタイルで示されていますが、全体的に緑の予測データと一致していることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと予測データの間には時系列的なギャップがあります。特に、最初と最後の期間にデータが集中しており、その間にはデータがありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異常値の関係性に注意が必要です。異常値がなぜ発生したのか、その背景を考察することが必要かもしれません。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフは、初期のデータ収集期から予測期への予測モデルの安定性を示しており、WEIスコアの向上を暗示しています。
– ビジネスや社会的に見れば、このようなスコアの上昇は政策の改善やコミュニティの共生・多様性の増加を示している可能性があり、戦略的な施策の成果を示唆していると考えられます。
全体として、データ分析による社会改善の可能性を示しており、持続可能な成長の重要性を反映しています。
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:
分析と直感的な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 横方向に色が変化している影響で、ある種の周期性や変動が見られます。特に、後半に向けて色が明るくなる傾向が見られ、WEIスコアが上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化が特定日の一部の時間帯で見られ、これが外れ値や急な変動を示しています。特に特定の日付で明るい色に変わる時間帯は重要な変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。カラーコードの右側の色相を見ると、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの色の変化は、24時間の活動パターンの変動を示しており、時間による影響があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分布における明暗のバランスから、特定の時間帯（特に日中と夜間）でスコアが大きく異なることが観察されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– このヒートマップから人々は日常の生活リズムや、特定の時間帯における生活の活発さ（または静けさ）を直感的に感じることでしょう。夜間にスコアが低い地域で生活の質向上の余地があるかもしれません。ビジネスにおいては、特定の時間帯に合わせたマーケティングやサービス提供のタイミングを調整することが可能かもしれません。
全体的に、このヒートマップは時間と日付によるWEIスコアの変動を視覚的に示しており、特定の時間帯における生活のパターンを明確にする手がかりとなります。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、色が濃い紫から明るい黄色に変化しています。これは、期間の初めに低かった個人WEI平均スコアが、期間の終わりにかけて高くなる上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られませんが、7月5日から6日にかけての急激な色の変化があり、この期間においてWEIスコアが急上昇しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアを表しています。このスコアの変化が時間帯とともにどのように推移しているかを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの違いが視覚的に表現されています。全体的に、時間帯が遅くなるにつれスコアが上昇しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間帯によって異なるパターンを示しています。特に、夕方から夜にかけてのスコアが高くなっていることから、夜間の活動が個人のWEIスコア上昇に寄与している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このデータからは、個人の生活リズムがWEIスコアにどのように影響するかを考察するのに役立ちます。そして、このトレンドを理解することで、健康的な生活習慣や生産性の向上に向けた助言を行うことが可能です。特に、夜間の活動が活発な人々に対する支援やサービスの提供が、ビジネスにおける新たな機会を創出するかもしれません。
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:
以下のヒートマップに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が日付を基に周期的に変化しているため、一定の周期性が観察されます。色が濃い部分から薄い部分への遷移は、それぞれの時間帯に応じたスコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で、急激に明るい色から暗い色に変わる部分が見られます。これは急激なスコアの変化を示唆しており、異常なイベントや特別な要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、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示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での色の変化から、時間帯ごとのスコアの変動を比較できます。特定の時間帯で一貫して高スコアを示す場合、その時間帯に関連した積極的な要因が存在するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間で複数の日にわたって似た色が見られる場合は、その時間帯にわたる一貫した行動や環境の影響が示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、特定の時間帯で高スコアを示す場合は、生活の質や社会的な活動が活発であることを連想させます。例えば、ピーク時間帯を特定することで、ビジネス活動やマーケティング活動の効果的なタイミングを見つけるのに役立つかもしれません。また、異常値が現れた部分は対策やさらなる調査の対象となるでしょう。
このヒートマップは、時間帯や日時に応じた社会活動の変化を視覚的に把握するための非常に有効なツールです。
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、生活カテゴリーにおける各WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップは相関関係を示しているため、トレンドの概念は直接的に適用されません。ただし、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均が他の項目と強い相関を持っていることは、安定した関係があることを示唆しています。
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の情報は直接示されません。ただし、一部の低相関度の組み合わせ（例えば、個人WEI「自由度と自治」と社会WEI「持続可能性と自治性」）が相対的に目立ちます。
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ています。
– 濃い赤は高い相関を示し、白に近づくにつれ相関が弱くなります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップ自体は時系列データを示していませんが、異なるWEI項目間の関係性を示しています。特に、総合WEIや個人WEI平均は他の様々な項目と高い相関を持っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は非常に高い正の相関を持っています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目と比較的低い相関を示します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」間の正の相関は、経済的状況が心理的ストレスに与える影響を示唆しています。
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**:
– 各項目は相互に関連しているため、政策決定や企業戦略においては総合的なアプローチが重要です。
– 個人の健康状態と心理的ストレスが他の要素とあまり強い相関を示さないことから、これらの要因への個別のアプローチが必要であることが浮かび上がります。
– 組織は、特に総合WEIやWEI平均が高い他の項目との関連性を理解し、統合的な視点での改善策を模索することが効果的でしょう。
この相関マップは、さまざまな要素間の関係の複雑性を理解するための有用なツールであり、その分析は持続可能な社会の実現に貢献する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは全体的に横ばいで、特定の上昇や下降のトレンドは見当たりません。
2. **外れ値や変動**
– 記述から確認する限りでは、著しい外れ値は見当たりません。ただし、スコア範囲が広い場合、中央値と四分位範囲外のスコアが外れ値に該当する可能性があります。
3. **プロットの特徴**
– 箱ひげ図は、各カテゴリのスコアの中央値（箱の中央の線）、四分位範囲（箱の上と下の端）、および全体の範囲（ひげ）を示しています。
– 色の違いは、各カテゴリの視覚的な識別を助けていますが、特定の意味を持つかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには時系列ではなく、カテゴリごとの分布が示されています。従って、直接的な時系列の関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が最も高いのは「社会WEI（持続可能性と自治性）」で、最低なのは「個人WEI（心理的ストレス）」です。これが示すのは、心理的ストレスが相対的に負の影響を与えている可能性です。
– 各カテゴリの四分位範囲の幅は異なり、カテゴリによるスコアの一貫性やばらつきが推測できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 各カテゴリのスコア分布からは、生活における重要な要因（例：持続可能性、自治性、心理的ストレス）が比較されていると感じられます。
– 社会的要因が生活においてより好意的に評価されている一方で、個人の心理的ストレスが課題となっています。
– ビジネスや政策立案者は、心理的ストレス軽減についての対策を検討することが、全体的な生活の質向上に寄与する可能性を示唆しています。
この分析は、視覚的に得られる情報に基づいており、具体的なデータや背景情報があれば、更なる分析が可能です。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図を基に、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– データには特定のトレンド（上昇、下降など）は見られませんが、分布が広く、特定の方向に偏ってはいないようです。横方向（第1主成分）には少し広がりがあり、縦方向（第2主成分）はもう少し狭まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– -0.4から-0.3の範囲で縦軸が若干高い値や、0.2以上の横軸でいくつか高い値があります。これらは外れ値として考慮できるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は生活カテゴリーのWEI構成要素の主成分スコアを示しています。第1主成分はデータの変動を一番多く説明しており、貢献率が0.78です。第2主成分はそれに続き、貢献率が0.06です。各スコアの位置は、生活カテゴリー要素同士の違いを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、データポイントが特定の時間に直接依存しているわけではないため、時系列としての関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は第1主成分に沿って広がりがありますが、第2主成分はそれに比べて狭い範囲に収まっています。これは第1主成分がより多くの変異を説明していることを示唆します。
6. **直感的な感覚と影響**
– 主成分分析を通じて、一部の要素が他とは異なる特性を示している可能性があり、それは生活に影響を与える特定の行動やパターンの指標になるかもしれません。WEI（Weekly Economic Index）の変動が生活に対してどう影響を及ぼすか、その根底の要因を掘り下げることで、政策立案や公共サービスの設計に有用なインサイトが得られる可能性があります。たとえば、外れ値の特定や原因の分析は、社会の変化に対する適応策を講じる際に役立つでしょう。
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。