📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移**:
– **トレンド**: 総合WEIスコアは最初の数日間（7月1日から5日）で0.66から0.65に一時的に低下し、その後急激に上昇し始め、7月6日以降、0.85を超える数値が頻繁に見られ、特に7月7日以降は0.90に達しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月9日にかけて、急激にスコアが上昇し、この期間内に複数の異常値が記録されています。これには、社会的イベントや環境の劇的な改善があったと考えられます。
#### 2. **異常値**:
– **検出された異常値**には、特に7月6日から7月9日までの期間での高いスコア（0.90や0.89など）が含まれます。このような日々の増加は、社会や個人の環境に対するポジティブな事件が発生した可能性を示唆しています。例えば、新しい公共政策の導入、健康改善プログラムの開始など。
#### 3. **季節性・トレンド・残差（STL分解の結果）**:
– **長期的トレンド**: 全体として上昇傾向にあります。特に7月6日以降、社会的な要因に支えられた顕著な上昇が見られます。社会インフラや持続可能性の改善が寄与している可能性があります。
– **季節的パターン**: 特に見られませんが、短期間での急上昇があり、季節というよりはイベントドリブンな影響を受けています。
– **残差成分**は日々の変動に説明不能な要素がまだ存在することを示しています。短期間で急上昇することは、外的要因（例えば、大型イベントや政策変更など）による可能性が高いです。
#### 4. **項目間の相関**:
– 相関解析により、**社会インフラ、持続可能性、社会的公正**の要因が他の項目と高い正の相関を持っていると考えられます。これらの要素は、社会全体のWEIスコアを押し上げる強力な要因であることが示唆されます。
#### 5. **データ分布（箱ひげ図）**:
– **ばらつき**: 多くのWEI項目（特に個人関連）が0.70から0.85の範囲に集中しているが、一部の項目（特に経済的余裕や心理的ストレス）は他よりもやや幅広い分布を示しています。
– **中央値**: 全体として中央値は0.8程度と高く、これは全体のWEIが高い数値を維持していることを示しています。
– **外れ値**は交互に現れることがあるが、これらは大きな政策変更やイベントの影響で説明できるかもしれません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1（78%寄与）**: 全体の健康状態や社会の持続可能性が支配的な要素であることを示しています。
– **PC2（6%寄与）**: 割合は低いが、経済的余裕の変動がこの成分に寄与している可能性があります。
### まとめ
全体的に、提供されたデータは、WEIが上昇傾向にある生活カテゴリの指標であることを示しています。急激なスコアの増加は、社会政策の改善や特定のイベントの結果と推測され、その影響で異常値が生じている可能性があります。特に社会基盤、持続可能性、公平性がWEIスコアにおいて重要な役割を果たしていることが示されて
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:
以下に、このグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は全体として横ばいに見え、0.8付近を中心に変動しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は途中から増加しており、その後は高い水準での横ばいを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている点（黒い円で囲まれた青点）は2点あり、主にWEIスコアが大きく外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータで、日々のWEIスコアを示しています。
– 予測線（紫色の線、ランダムフォレスト回帰）は予測されたスコアの推移を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に実績が収まっていることが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のところ、青い点（実績）と紫の線（予測）は一致しておらず、予測の精度に改善の余地があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は横ばいであり、特定の時期に大きな変動はないようです。
– 予測は若干の増加傾向を示すが、実績との相関ははっきりしません。
6. **直感的印象と影響**:
– このグラフからは、短期間でのWEIスコアの安定が読み取れますが、外れ値の存在は注意が必要です。
– 予測が安定した高値を示したため、このまま推移すれば生活カテゴリにおける改善や良好な状況を期待できるかもしれません。
– ビジネス面では、予測の信頼性を高めるためのデータ改善やモデリング戦略が必要です。
全体として、実績データと予測データの乖離が見られ、予測モデルのさらなる改善が求められるでしょう。これは、ビジネス戦略の根拠となるため重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の散布点）は、全体的に上昇トレンドを示しています。初期にはスコアが低いものの、評価日が進むにつれて安定して増加しており、最終的に0.8前後で推移しています。
– 予測（ピンクの線）のトレンドは、あるポイントで急に増加し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントには異常値の円が重なっています（黒い縁取り）。これは、予測AIによる予測から大きく離れたデータを示しています。
– 不確かさの範囲（灰色の帯）内での変動がほとんどで、外れ値はほぼすべてこの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青い点）は個人のWEI平均スコアの推移を示します。
– 予測の不確かさ範囲は、未来の予測値がこの範囲内に収まる確率を示唆しています。
– 予測の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測パターンを示していますが、実績データがあるポイント以降で予測の違いが現れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの関係は、おおむね一致しているが、期間が進むにつれて予測精度にばらつきが見られます。
– 各予測モデルの精度の違いが、実績データとの間でどの時系列データが有効かを図る判断基準になり得ます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図の分布は、時間が進むにつれてスコアが高くなる傾向を示しています。
– 外れ値が少ないため、全体的なスコアの上昇傾向が目立ちます。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 人々はこの上昇トレンドから個人のパフォーマンスや生活の質が向上していると感じるかもしれません。
– ビジネスとしては、提供するサービスや環境が確実に改善され続けていることを示すデータとして活用できます。また異常値を減少させる方法の模索が必要です。
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:
以下の視点から、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、ほぼ横ばいまたはわずかに上昇する傾向があります。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰）は横ばいを示し、今後も高い水準で安定すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されたプロットは、通常の範囲から外れた個別のデータ点を示していますが、実績データの多くは安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績を示し、黒い枠の円で囲まれたものが外れ値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実際のデータがこの範囲内に多く収まっています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、将来の安定を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間に大きな乖離はありません。
– 予測の不確かさ範囲は狭く、実績が再現性のある範囲内に収まっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は、高い相関を持たないものの、予測と調和しています。
– 分布としては、狭い範囲に集中し、安定性を見せています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、安定した状態が続くだろうという安心感でしょう。
– ビジネスや社会において、予測は将来の計画や戦略を立てる上での重要な情報源となり得ます。予測が高い安定性を示しているため、この状態を維持するための施策が重要です。
全体として、このグラフは安定した社会的な指標を示しており、現状維持やさらなる改善策の立案に役立つと考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初めの期間で安定しており、おおよそ0.8付近で横ばいです。
– 予測データ（紫色の線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 二つの異常値（黒い円で囲まれた青い点）が見られ、これらは0.6付近に位置し、他のデータ点から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）はWEIスコアの実際の値を示します。
– 予測値（紫色の線）は将来的なスコアの予測を示し、異なる色の線が異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
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は期間が異なり、予測は実績の終了後から開始されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定で、少数のデータ点が大きく外れています。
– 予測データの上昇トレンドは未来の良い経済的余裕を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は、現在の経済的状況が安定していることを示唆しています。
– 一方、異常値が指摘するのは、特定の時点で経済的な不安定要因があった可能性です。
– 予測の上昇トレンドは、経済的な状況が改善する見通しを示しており、企業や個人が未来への期待を持って投資や消費を考える根拠となるかもしれません。
全体として、このグラフは一定の安定を維持しつつも、未来には更なる経済的な改善が期待できるというポジティブな見通しを示しています。
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:
## グラフ分析:
### 1. トレンド
– **実績のトレンド**: 前半は安定してほぼ横ばい傾向があります。後半にはデータが存在しません。
– **予測のトレンド**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、比較的緩やかな増加を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、より高位に安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのデータポイントが外れ値として識別されています（黒円で囲まれた青プロット）。一定の範囲内で、多少の変動が見られますが、大きな急激な変動はないようです。
### 3. プロットの要素
– **青色の点**: 実績のデータポイントを示しています。
– **xマークやライン**: 予測を示しており、複数の手法による異なる予測結果が比較されています。
– **グレーのエリア**: 予測の不確かさ範囲を示しており、予測モデルの信頼性を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は後半で乖離しており、特に線形回帰と決定木回帰の予測は一定の上昇を示しています。
– 予測手法間での違いは明確で、ランダムフォレスト回帰が他と異なった動きを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは比較的一定範囲に集中しており、密度が高いです。
– 予測と実績の乖離があるため、相関については一部期間に限定される可能性があります。
### 6. 直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響
– **直感的感想**: 実績が測定されている間は比較的安定しており、その後の予測により多少の改善が見込まれると感じます。
– **ビジネス・社会への影響**: 健康状態の予測における信頼性と多様な手法の結果は、病気予防や健康改善プランの策定に重要です。特に予測精度の改善により、より的確な健康管理が可能になります。
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:
以下の分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色のプロット）は、期間の初めに若干の変動がありますが、7月上旬以降、横ばいで推移しています。
– 予測データ（紫色の線）は、7月初旬から8月上旬にかけて横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めにいくつかの外れ値（黒色の円）が観察されますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データは、個人の実際の心理的ストレスを示しています。
– 紫色の線は、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示し、全体として安定した傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、7月上旬には若干広く、後半は狭まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルの予測ラインは全て非常に近接しており、各モデルが一致した予測を示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**:
– 実績データは安定した値を保っており、突然の変動や異常は観察されません。
6. **直感的に感じられること**:
– データは全体的に安定しており、個人の心理的ストレスレベルに大きな変動は見られません。これは、個人がこの期間中、比較的ストレスが少ない生活を送っている可能性を示しています。
**ビジネスや社会への影響**:
– 個人のストレスレベルが安定しているというデータがある場合、企業は従業員のメンタルヘルスケアに安心感を持つことができます。しかし、初期の外れ値は、一時的なストレス要因が存在した可能性を示しており、長期的なモニタリングが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、期間の始めにおいてスコアが0.6付近で始まり、その後、若干の変動を経て、最終的に 上昇し約0.8付近で安定しています。全体的に緩やかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として認識されたいくつかのプロットが、黒い円で囲まれています。これらの外れ値は、主にスコアが0.6付近に密集する中での例外的な値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各種の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。このうち、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が最も予測スコアを高く見積もっています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を表しており、初期の実績データの広がりを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は、全体として似た傾向ですが、予測の過程で、異なる回帰方法が異なるスコアを出しています。特にランダムフォレストによる予測が他より高めの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 当初は実績のスコアは幅広い範囲に分布していますが、後には高めのスコアに収束しています。これは、事象や外部要因の変化による可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフは、個人の自由度と自治に関連するスコアが、時間とともに改善されていくことを示唆しています。これは、ライフスタイルの改善やスキルの向上として解釈できるかもしれません。
– 社会的には、個人の成長や環境の変化が、生活の質を向上させる可能性を示し、それによってビジネスの新たな需要が生まれることが予想されます。
以上のように、このグラフは個人の生活の質が改善される可能性を示唆しており、特に長期的な視点ではポジティブな傾向として受け取ることができます。
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）は周期的に変動しており、特に初期には上下に大きな振れ幅があります。
– 後半（7月中旬以降）は、スコアは比較的安定して0.8付近で推移しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの初期にいくつかの外れ値（黒で囲まれた点）が見られます。スコアが0.4以下に低下する例もありました。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は、実際のデータを表しており、初期は変動が激しく、その後は安定しています。
– 予測（赤い×）は、モデルでの予測値を示しており、7月中旬以降は実績のスコアに近い形で安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、実績データの変動が大きい初期にのみ表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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3種類は、それぞれスコア1または0.8を予測しており、いくつかのモデルは高評価を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期に見られる不規則な変動に対して、予測モデルはほぼ安定した予測値を維持しています。このことは、モデルがデータの変動を完全には捉えていない可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じと社会的影響**
– 実績データの初めの変動は制度や施策が初期段階で不安定なことを示しているかもしれません。安定した正確な予測が可能であることは、より公平な社会制度の構築が可能であることを意味します。
– ビジネスや社会においては、予測モデルの精度を向上させることで、より公平性を確保しやすくなり、特に政策立案においてモデルの活用が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは横ばいで、全体として0.8から0.9の範囲内で安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は途中で少し上昇し、その後1.0付近で横ばいになることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は数個が観測されていますが、全体の分布に対して大きな変動はなく、比較的安定した推移を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示しており、黒い円で囲まれているものが異常値として識別されています。
– グレーのシャドウが予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼区間が視覚的に分かるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）との間に密接な関係が見られ、予測モデルが実績データのトレンドに一致していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、密集しているため、一定の水準を保っていることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが安定しているため、社会資本や持続可能性に対する投資が有効に機能している可能性があります。
– 予測の安定した上昇は、将来的な持続可能性が改善される見込みを示唆しており、政策やビジネス戦略の策定に役立つ情報と言えるでしょう。
これらの分析結果に基づき、持続可能性に向けた施策や戦略の評価、および改善プランの再考を行うことが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）では、WEIスコアはおおむね0.8から0.9の範囲で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 一方、予測（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は時間が経つにつれて若干上昇し、その後横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントに外れ値があり、黒い円でマークされていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、予測（赤い×印）は予測されたスコアを示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの変動に対して、予測は比較的安定しており、予測モデルが多少の変動を吸収していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的均一に分布しており、大きな変動は見られないことから、安定した評価を受けていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 人々はこのデータを見て、社会基盤と教育機会が安定していると感じるかもしれません。
– 予測が横ばいであることから、今後も一定の安定性が期待されますが、大きな向上も見込めない可能性があります。
– 社会基盤や教育機会における改善策や新たな施策が必要となる可能性も視野に入れるべきです。
この分析は、全体の安定性と潜在的な改善の余地を指摘し、政策立案者や教育機関にとって貴重な情報となるでしょう。
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:
このグラフは、「生活カテゴリ 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアを時系列で示しています。それぞれの要素について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、目立った上昇や下降はなく、期間の前半でややばらつきがあるものの、後半では0.6〜0.8の範囲に集まり安定しています。これは横ばい傾向にあると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた外れ値が初期で多く見られますが、後半では減少しています。このことは、スコアが落ち着きつつある可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**は実績データを示しており、ややばらつきがあるものの総じて安定しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、初期部分のばらつきを反映しています。
– **ピンクのライン**は予測を示し、0.8から1.0の間でほぼ一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績値と今後の予測値には一貫した安定が見られます。ただし、予測値は実績値よりも高めに設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は時間とともにやや下がる傾向にある一方、予測は一定であり、この差がどう修正されるかが注目点です。
6. **直感的な理解とその影響**:
– 初期のばらつきから後半の安定は、社会の中での共生や自由の保障が徐々に安定しつつある兆候と読めます。
– 予測が上昇傾向にあるため、今後の改善への期待が感じられ、政策や施策の効果が期待されます。
– ビジネスや社会への影響として、これらのスコアの安定は、長期的な計画や取り組みが必要なサステナビリティや多様性の向上にとって重要です。
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:
このヒートマップについて視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド:**
– 縦軸の時間帯で見ると、いくつかの時間帯（7時、15時、16時、19時、23時）が頻繁に記録されています。
– 日付の進行につれて、色の変化が見られ、特に7月6日以降に明るい色（高い値）が増えています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月4日と5日、16時で非常に暗い色が見え、外れ値や急激な変動を示しています。これらは相対的に低いスコアを示します。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色はスコアの高さを表し、明るい黄色が最も高く、暗い紫が最も低いことを示しています。
– ヒートマップの密度や色の変化は、特定の時間帯や日におけるスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各時間帯ごとのスコアの変化は、日付が進むにつれて異なるパターンを示しています。特に、15時から19時の間にスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高スコアの時間帯は、周期的なイベントや特定の活動が集中することを示す可能性があります。特に7時、15時、19時のスコアが安定して高めです。
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:**
– 生活カテゴリにおいて、特定の時間帯（特に午後と夕方）での活動が活発であることが示唆されます。
– ビジネスにおいては、これらの時間帯にユーザー活動が高まるので、プロモーションやマーケティング活動を時間帯に合わせて調整することが効果的かもしれません。
– 社会的には、生活習慣やイベントが特定の日や時間に集中的に行われている可能性があります。
この分析は、ヒートマップが示す変動パターンやトレンドを理解する助けとなり、それを活かした実用的な戦略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:
このヒートマップについて詳細に分析します。
1. **トレンド:**
– 全体的なトレンドとしては、時間帯ごとに異なる平均スコアを示しています。また、日付が進むにつれて、色が濃くなる部分（つまりスコアが低い部分）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月4日の16時には、特に低いスコアが観察されます（赤紫の色）。これは他の日付や時間帯と比べて大き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。青から紫は低スコア、緑から黄色は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の時間帯にわたってデータが分布しており、特定の時間帯には高いスコア（緑から黄）が集中していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部の時間帯（特に8時と16時）において、各日付で異なるスコアの変動が見られるため、時間帯ごとのスコア分布には一定の特徴があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– このグラフからは、特定の時間帯が他の時間帯に比べて効率が低い可能性が示唆されています。この情報は、個人の活動パターンの最適化や、ライフスタイルの改善に役立つ可能性があります。また、ビジネスにおいては、勤務時間の変更や業務の再配置などの戦略に応用できるかもしれません。
全体として、このグラフは日々の活動の効率を視覚的に示しており、特定の時間帯におけるパターンの理解と最適化に貢献する資料となります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯毎に特定のパターンが見られますが、全体的なトレンドは特定しにくいです。色の違いが表示され、時系列に沿った変動が見受けられます。
– 例えば、16時台は7月4日に濃い紫（低値）が見られる一方で、7月6日には緑（高めの値）へと変わるなど、短期間での変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に16時台の7月4日には際立った低値（濃い紫）が見られ、その後の急激な変動が確認されます。
– この変動は他の時間帯や日付と比較しても例外的であり、外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がデータの値を示しており、濃い紫は低い値、明るい黄色は高い値を表しています。中間色は中程度の値を表現しています。
– 一般的に、各時間帯における活動の活発さや、社会的な出来事の影響を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 総じて夕方（16時以降）の時間帯では変動が大きく、日中よりも目立った動きがあるようです。
– 複数の時間帯が同じ日に特徴的な変化を示す場合、同じイベントや活動の影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中と夕方の時間帯における色の変化から、一定の活動ルーティンの存在が仮定されます。
– 活動が低下する日と増加する日のコントラストから、特定の曜日やイベントの影響が示唆されるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– これらのデータは、特定の時間帯での生活リズムやイベントの影響を評価するのに役立ちます。
– 社会的なイベント、例えば休日や休日前の仕事行動の変化などは、このデータから抽出できる可能性があります。
– ビジネスにおいては、消費パターンの変動を予測し最適なサービスの提供時間を決定するためのインサイトが得られるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体には時系列のトレンドは表示されていません。しかし、相関度の変化を通して理解できるのは、やや高い相関関係が多いことです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が0.50付近であり、他と比べて低い部分（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」）は、他よりも弱い関係性を示しています。この部分が特異な低さとなっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤色が濃いほど高い正の相関を示し、青色が濃いほど低い相関、または負の相関を示します。全体的に強い正の相関（0.8〜1.0）が多く見られます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップでは30日間のデータの相関を示しており、「個人WEI」と「社会WEI」間の相互関係が強いことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.97〜0.99）を持ち、全体のバランスを示す指標であることが考えられます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.73と中程度の相関を持ち、心理的健康と社会保障の関係性を示唆しています。
6. **このグラフから直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 人々が感じる生活の質（WEI）は、個々の選択肢と社会全体の構成要素が強く結びついています。政策立案者や企業は、個人の幸福度を向上させるために、社会基盤の整備や教育機会の拡大を重視することが求められるでしょう。
– 特に、相関が低い部分を分析することで、改善が必要な側面や新たな機会を見出すことができます。
このヒートマップからは、個人と社会の様々な側面がいかに密接に関連しているかを視覚的に理解することができます。この相関の背景にある因果関係を深く考察することで、より健康で持続可能なコミュニティの形成に寄与できるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体として、スコアの中央値は比較的一定しており、大きな上昇や下降は見られません。横ばいの状態と捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」に外れ値が見られます。これらは中央値から離れたスコアが存在することを示しており、個別の例外的な状況が影響を及ぼしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、各カテゴリのデータの分布を示しており、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までを示しています。中央の線は中央値を示し、ひげはデータの範囲を示します。
– 色の違いは、視覚的なグループ分けやカテゴリの区別を容易にしており、特定のグループが特に高いまたは低いスコアを持っているかを確認するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは30日間のスパンで測定されているため、周期的な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間でスコアの中央値に大差はなく、全体にわたって均等に分布しているように見受けられます。ただし、スコアの分布幅や外れ値の有無によって、各カテゴリのデータがどれほど安定しているかが異なります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 中央値が安定していることから、生活や社会におけるWEIスコアは一定のバランスが取れているように見えます。外れ値の存在を考慮すると、特定の領域での対応が必要となる可能性があります。
– このスコアが具体的に何を測定しているかは明確ではありませんが、経済的余裕や心理的ストレスに関連するスコアが社会の安定性に直接影響を与えていると考えられます。ビジネスや社会政策において、このデータは改善すべき領域を特定する指標として機能する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 第1主成分（貢献率: 0.78）と第2主成分（貢献率: 0.06）の散布図です。このグラフでは明確な上昇や下降トレンドは見られず、データは全体的にランダムに分布している印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第2主成分の0.15付近に1つのデータポイントが目立って高く位置しています。これは外れ値としてみなされる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットは単にデータポイントの位置を示しており、第1および第2主成分の貢献度に基づいたデータの分散を表しています。色や密度は指定されていないため、この図からは視覚的には単に散布を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 本グラフでは時系列的な情報は直接示されておらず、30日間のデータが累積的にプロットされていると考えられます。時系列の関係性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**
– 第1主成分の幅広い分布（-0.4から0.3）に対し、第2主成分はより集中した分布を見せています（-0.1から0.15）。第1主成分はデータの大部分を説明するため、横軸の分布の広がりが大きいことが特徴です。
6. **直感的な洞察と社会的・ビジネス的影響**
– データが中央付近に密集しており、中心値に近づくにつれデータポイントが増えています。第1主成分が大部分を占めているため、この主成分が生活カテゴリーにおける主要な変動要因を示していると考えられます。このグラフからは、特定の要素が生活カテゴリー全体に大きな影響を与えている可能性があります。ビジネスにおいては、これらの主要な要因への対策や対応が不可欠だと考えられます。
このように、PCAによる分析は、データの最も重要な変動要因を理解し、意思決定に役立てるための視点を提供します。
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。