📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、提供されたデータの中からWEIに関連する多くの要素についての洞察を提供します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体的に安定しているものの、短期間での大きな変動が見られ、多くの異常値が検出されています。2025年7月初旬のデータを見ると、0.66から0.90近くまでの変動があり、特定のイベントや条件変化により大きく影響を受けた可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に変動がありますが、いずれも総合WEIスコアと同様、上下変動が激しくなっています。
### 異常値
– 検出された異常値については、いくつかの興味深いパターンが見られます。2025年7月7日と8日の異常に高いスコアは、何らかの特別なイベントや政策変更、その時期に社会的な安心感を増加させる出来事があった可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド成分**: 長期的な上昇および下降は観察されないが、急激な上昇期が存在。これは特定期間でポジティブな要因が短期間で強化される可能性を示唆。例えば、政策の発表や経済的なインパクトなど。
– **季節性パターン**: 360日間の限られたデータでは明確な季節性を見いだすのが難しいが、週や月単位でのパターンが存在する可能性も考えられます。
– **残差**: 残差成分が大きく変動している場合は、データにおいて予測できない外的要因が存在する可能性があります。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間には強い相関関係がいくつか観察され、特に**社会基盤・教育機会**と**持続可能性と自治性**の項目が強く関連している可能性があります。このことは、持続可能な社会基盤と教育が他のスコアに対しても影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図において、いくつかの外れ値が確認され、それが総合スコアに大きく影響している可能性があります。特に、一部の項目では中央値よりも外れ値が著しく高い場合が見受けられ、これが特定のポジティブな影響要因であると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの分析によれば、PC1が0.78という高い寄与率を持っており、データセット全体で最も影響力のある要因が概ね1つに凝縮されていることを示しています。PC2が0.07という低い寄与率であることから、その他の要因は総合的なスコアへの影響が限定的であると考えられます。PC1の要因は、例えば、全体的な社会経済的安定や不安定という1つの大きなテーマに関連している可能性があります。
今後の分析では、異常値の裏にある社会的、経済的な要因を探るために、さらなる詳細なデータや外部情報の収集が不可欠です。この分析結果を基に、政策決定や社会的インターベンションの計画を立案できるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは全体的に横ばいです。左側のデータは散布が集中しており、右側のデータに移行するときには急に間隔が開いて新たなグループが形成されています。
– 時系列で見ると、データは一定期間後に急激に変化し、その後は横ばいの状態に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値（○で囲まれたもの）があることが観察されます。
– 予測の線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が水平に近いですが、異常値によって一部の線が変化しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示し、右の緑のプロットは前年の比較値です。
– 紫とピンクの線が予測を示しており、これらの予測が異常値によって多少の揺らぎを見せています。
4. **時系列データの関係性**
– 左側のデータ群と右側のデータ群が分かれており、異なる時期のデータが一貫した傾向を見せていないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左右のデータ群における相関は薄く、分布は大きく異なっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人は急激な変動や異常値の出現に注目し、そこから何らかの社会的影響があった可能性を感じ取るかもしれません。
– ビジネスでは、異常値が示す時期に何らかの特別なイベントがあった可能性を考慮し、その原因を分析することで、未来の予測精度向上やリスク回避に役立つでしょう。
このグラフは、過去のデータに基づいて今後の動向を予測することが難しい状況を示している可能性があり、異常値の原因を特定することが重要です。
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:
このグラフは、各日の個人WEI（ウェルビーイングインデックス）平均スコアの時系列変化を示しています。以下に、各ポイントに基づいた詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、最初の期間（2025年7月から2025年11月頃）は比較的一定しているようです。
– その後明確なギャップがあり、2026年6月から再びデータポイントが現れます。この期間のスコアはやや上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットは異常値として円で囲まれています。これらの点は、通常のスコア範囲を逸脱していることを示唆していますが、その数は少ないです。
– トレンド線が急上昇している部分もあり、特定の期間に急激な変動があったことが示唆されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青が実績データ、赤が予測データを示しています。予測は他の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によっても示されていますが、これらのモデルごとに異なる期待値の変化を示しているようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測データの間にギャップがあるため、現実のデータと予測データの精度を比較するのは難しいですが、緑色の前年データとしてプラットされているものと現在のデータを比較する形が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは右側よりも左側に集約しており、最初のデータセットと後のデータセットの分布が異なります。これはサンプルの時間範囲や外部要因の変化による可能性があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 消費者のウェルビーイングに関するデータは、ビジネス戦略に影響を与える可能性があります。特に生活習慣やサービス利用の成功度を示す指標として活用できるでしょう。
– 外れ値の発生は、特定のイベントや要因がウェルビーイングに大きな影響を与えたことを示唆しており、これはその原因を深掘りすることでビジネスの調整や新たな機会の発見に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフはライフスタイルや生活の質を継続的にモニタリングするための重要な指標を提供しており、それに基づいた効果的なフィードバックをビジネス戦略につなげることができると考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– 360日間のスコアの推移を観察すると、実績データ（青いプロット）は初期に高めのスコアでスタートし、その後も横ばい傾向ですが、予測モデルによる将来のスコア（特にランダムフォレスト回帰の予測）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い大きな黒丸で示された外れ値が最初の期間に集中しており、スコアが大きく他の値と異なっています。これは何らかのイレギュラーな事象またはデータエントリーのエラーを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は色分けされており、それぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレストの予測が実績データの横ばいから上昇トレンドにシフトしている点が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと様々な予測データを比較すると、予測モデルによる未来のスコアのばらつきが異なることがわかります。異なる予測アルゴリズムの相違が、予測スコアのばらつきに寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測スコアと実績データの間に直接的な視覚的相関は確認できませんが、ランダムフォレストの予測が全体的に安定して上昇傾向を示している点が興味深いです。
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**:
– 初期にスコアが高く維持されていることは社会の安定性や生活の向上を示している可能性がありますが、外れ値の存在は不安定要素を示唆しています。また、予測される上昇トレンドは今後の社会経済のポジティブな変化を期待できることを示唆し、特にランダムフォレストの予測に基づく意思決定が有効であるかもしれません。
これらの視点から、異なる予測モデルを活用して将来の動向を探ることが重要であり、特に上昇トレンドを示す要因を具体的に特定し、社会的な政策立案に活用することが望ましいでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいての分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時系列データのクラスターを示しています。初期データ（2025年）が左側の密集した青いプロットと異常値で構成されており、当初のWEIスコアは0.8付近を保っています。
– その後、右側のクラスター（2026年）では、緑色の「前年（比較AI）」プロットが同様に0.8付近の値を示しており、予測モデルもおおむね同様の水準を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期評価期間には明確な外れ値が確認でき、異常値としてマークされています。
3. **要素の意味**:
– 各プロットは異なる要素を示しています。色分けされた点は「実績AI」と予測モデルによる予測（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。予測モデルの結果は紫やピンクで表示されています。
– 丸印は異常値を表し、これによりデータのばらつきが視覚的に認識できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの予測モデルの結果は、実際の実績や前年データに近い位置にあり、相関があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはおおむね0.7から0.8の範囲に集中しています。予測モデルもほぼこの範囲内をカバーしており、全体的な安定性が見られます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響について**:
– 本グラフは、個人の経済的余裕がおおむね安定していることを示しています。異常値の存在はあるものの、予測モデルの精度が高い点も注目に値します。
– ビジネス的には、個人の経済的余裕の動向を把握することで、ターゲット顧客へのアプローチやサービス提供の最適化に役立つでしょう。社会的には、経済的余裕の安定が示されていることで、経済政策の安定性が間接的に示されていると考察できます。
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**:
– 時系列データは左の開始日から非常に短期間でしか表示されておらず、トレンドはほぼ平坦であることがわかります。
– その後、急激な上昇が見られるが、データポイント間に大きな期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始時点から異常値が多く見られ、黒い円で囲まれている地点がそれを示しています。
– 急激な変動は後半の短時間で見られるが、全体の傾向に明らかな影響を及ぼしていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、実際の測定データです。
– 赤い「X」は「予測（予測AI）」であり、未来の予想データを示しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」として前年の同じ時期のデータを示しています。
– 異常値は黒で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「前年（比較AI）」のデータは、年度間でのパフォーマンス比較に使われており、前年と実績値が一見近く見えます。
– 予測データ（線、決定木、ランダムフォレスト回帰モデル）は、将来の挙動について異なるシナリオを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布はまず狭く、その後開いていく傾向があります。
– 異なるアルゴリズムによる予測がやや異なったパターンを示しています。
6. **直感的な解釈および社会/ビジネスへの影響**:
– 健康指標の急激な改善や異常値は、短期間のライフスタイルの変化や外部要因の影響によって引き起こされた可能性があります。
– ビジネスや公共政策の観点から、このデータはどの施策が健康状態に有効かを分析する材料として活用できます。
– 異常値の存在は、予測モデルの改善や追加データ収集の必要性を示しているかもしれません。
全般的に、このデータは個人の健康状態に関する有益な洞察を提供する可能性があり、長期的な健康管理において有用です。
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
1. **トレンド**
– 見たところ、初期の「実績AI」のデータポイント（青い点）は横ばいです。しかし、「予測AI」の線（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰など）は初期値から上昇しています。
– 360日間に渡るデータのうち、実データと予測データの間に大きなギャップがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が観測されています（黒い丸）。これらは一部の実績データが通常の範囲から逸脱していることを示しています。
– また、予測線の変動も観測され、一部の方法（ランダムフォレスト、決定木）が特に大きな変動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる現在の状態を示します。
– 赤い「×」は予測されたデータポイントです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として、予測手法による結果に大きなばらつきがあります。
– 実データと予測データの間に明らかに乖離が存在し、特に予測の正確性に疑問が生じる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と予測値間の相関が低そうであり、特定の予測手法（ランダムフォレストなど）が元の実データと相関していない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 観測されたストレススコアは変動が少なく、比較的安定していますが、予測AIが示す上昇トレンドは、このままでは心理的ストレスが増加するという懸念を引き起こすかもしれません。
– 業界や社会において、ストレス管理が重要であることが強調されるでしょう。特にこのデータからは、予測手法の改善や正確性の向上が求められると考えられます。
これらの分析に基づいて、対応策やストレス軽減のための介入が必要であるかもしれません。予測モデルの改善も重要な課題です。
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**: 初期に高めのスコアが観測され、その後やや減少傾向が見られる。
– **予測**: 線形回帰や決定木回帰では緩やかな維持または上昇が予測されているが、ランダムフォレスト回帰はより高い精度での急上昇を示唆している。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期のいくつかの実績データには外れ値（異常値）が存在し、これは予測モデルにおいて考慮されている。
– ランダムフォレストにおける急激な上昇予測は特に注目に値する。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のドット）**: 現実のスコアを示しており、実際の生活の自由度や自治の度合いを示している。
– **予測（紫と赤）**: 異なった回帰モデルによる予測で、将来のトレンドを視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間の結果の違いは、それぞれのモデルが異なった要因を考慮している可能性を示す。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータが多くを占め、現在と比べてやや低めのスコアが観測される。
– ランダムフォレストによる上昇予測は、複数の因子の変動を含めた複雑な分析結果と考えられる。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 生活の自由度と自治が上昇すると予測される場合、個々人の生活満足度の向上や社会の活性化につながる可能性がある。
– 急激な変動が予測される場合は、状況に応じた備えや政策が不可欠である可能性を示唆している。
このグラフから得られる洞察は、これらのスコア変動が個人生活にどのように影響を与えるかを理解するために重要であり、政策決定者やビジネスリーダーが対応策を考える上での指針となるでしょう。
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、生活カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）スコアの推移を360日間にわたり示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階ではWEIスコアは約0.8以上で推移していますが、後半には実績データがありません。これはデータがまだ収集されていないか、表示されていないことを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として表示されているデータポイントが存在します。ただし、それがトレンドに大きな影響を与えている様子は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績（実績AI）を示します。
– 異常値は黒い円で表示されています。
– 予測は様々なAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって行われていますが、全体的に高いスコアを維持しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各AIモデルによる予測は大きな変動を示さず、比較的一貫した結果を示しています。各モデル間の差もあまりない様子です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの間では、予測モデルが比較的一貫して高いスコアを予測していることから、高い相関があると推測されます。
– 前年のデータは同様に高いスコアを示しているため、全体として高い公平性・公正さを維持していると言えます。
6. **直感と社会への影響**:
– 高いWEIスコアが示されているため、公平性や公正さが維持されている社会であると感じ取れます。ビジネスや社会においては、信頼の高い環境であることが示唆され、これが社会の安定やビジネスの発展をサポートする可能性があります。
このグラフからわかるように、生活カテゴリにおける社会の公平性・公正さは高レベルで維持されているようです。また、各モデルによる予測も将来にわたって高い公平性を示唆しています。
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:
このグラフは社会の持続可能性と自治性を示すWEIスコアの推移を時系列で示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月〜2025年11月）の数値は高止まりしており、数値に大きな変化はありません。一方、2026年5月以降に同様に高い数値のプロットが見られます。
– 一貫した高スコアが観察され、安定していると評価できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に明確な外れ値はなく、急な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青いプロットが特徴的で、実際のデータを示します。
– **予測（予測AI）**: 赤い×印は予測値を示しており、実績値と非常に近い位置にあります。
– **異常値**: 太い黒い円で示されている箇所ですが、特にこのグラフ内では強調されていないようです。
– **前年（比較AI）**: 緑色のプロットは前年の数値との比較を示しています。実績と一致しており、安定性を表します。
– **推測モデルの誤差範囲および線形・決定木・ランダムフォレスト回帰**: これらの予測モデルにより、データがどの程度正確に予測されているかを確認できます。大きな乖離は見られません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が非常に近接しているため、予測は信頼性が高いと考えられます。
– 前年のデータと比較しても変動が少なく、一貫したパフォーマンスが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– クラスターとしてのまとまりが見られ、統一感があります。
6. **直感的感覚とビジネス、社会への影響**:
– データが示す一貫性と高スコアは、社会の持続可能性および自治性が高い水準で安定していることを表します。
– この安定性は、政策やコミュニティの取り組みに対する信頼を高め、持続可能な開発に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは社会の持続可能性指標が高水準で安定していることを直感的に示しており、将来的な戦略立案や政策決定においてポジティブな要素と言えるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– データは2つの異なる期間（開始と終了付近）でクラスター化されています。
– 開始のクラスターは、短期間で急速に上昇し、WEIスコアが約1.0に達しています。
– 終了のクラスターもほぼ一定の高スコア（~1.0）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始時に一部のデータポイントに異常値が見られますが、それ以外は比較的一貫しています。
– 異常値はベースラインから逸脱しており、特定の出来事や要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は前年データを示しています。
– 紫、薄紫、ピンクの線は様々な回帰手法による予測を示していますが、これらの予測ラインは主要な実績の前後で大きな変動を示していません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と前年データが近接していることから、年度間での変動が少ないことが示唆されます。
– 各回帰モデルによる予測は、相対的に一貫したパフォーマンスを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の期間に集中し、スコアが高い領域に密集しています。
– 各モデルの予測範囲は実績値に対応しているが、全体的な分散が低いです。
6. **直感的および社会的影響の洞察**:
– 人々はWEIスコアの安定した上昇を前向きな兆候として捉えるでしょう。これは社会基盤や教育機会の資質が向上していることを示している可能性があります。
– 急激な変動や異常値は改善が必要な領域を示すかもしれず、特定の社会政策などが再評価されるべきです。
このグラフは、全体的に見て非常に高いスコアを維持しており、教育機会と社会基盤の増強が効果的に推移していることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青いプロット）は計測された期間の早い段階に集中しており、その後の期間では予測値（赤いプロット）が主体となっています。
– 線形回帰（ピンク）は直線に近く、全体的には大きな上昇も下降も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）は初期の実績データに集中していますが、その数は少ないです。
– 緑のデータポイント（前年の比較）は、異常値の範囲で分布していません。
3. **各プロットや要素**
– 青い円（実績）は実測された評価で、矢印の予測とも一致するものが多いです。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、実績値がその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年比較（緑）と予測値（赤）が示している関係性は、前年実績に基づくある程度の予測精度の確認が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データに強い相関があるように見受けられます。
– データは全体的に密度が高く、異常値が少ないことで安定性も示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階の実績の信頼度が高く、その後の予測が妥当なものであると感じられます。
– 予測の精度が高ければ、社会の多様性や共生、自由の保障における推移を効率的に予想・改善するための指標として役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会政策の立案において、過去のデータからの予測を重視する戦略が有効であると考えられます。
このように、データの信頼性やモデルの適用範囲を評価しつつ社会的に重要な指標としての活用に向けた示唆が得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体を通して、色の変化が緩やかな部分と急激に変化する部分が混在しており、周期的なパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 日時の軸で見ると、特に7月5日と7月6日では低いスコアを示す濃い紫色が現れています。これは顕著なスパイクや外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は数値のスコアを表し、色が黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを示しています。
– 日時ごとの変動がすぐに視覚化できるため、特定の時間帯のパターンを理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯で評価が異なるが、7月6日以降は安定したスコアが多く見られ、一貫性が見られる部分と劇的な変動を示す部分が分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後と夕方の時間帯（15時、16時など）はスコアが安定しない傾向があり、これが生活リズムや活動のピークタイムに関連している可能性があります。
6. **直感的な感想と社会的な影響**
– ユーザーは、視覚的な色の変化を通じて、特定の日や時間帯に何らかのイベントが影響を与えていることを直感的に理解できます。
– 企業は、このデータを活用して特定の時間帯の影響を緩和する施策を打ち出したり、ピークタイムを考慮した戦略を立案できるでしょう。
このグラフは、時間帯別の人々の生活や活動の変動を色で直感的に示し、特定の行動や状況を分析するための強力なツールとなるでしょう。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップを見ると、色の変化によって数値の増減が視覚化されています。濃い色から明るい色への推移は、数値が低いから高いへと変化していることを示します。
– 一般的に、時間帯によってWEIスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日付近に濃い紫色のように見える箇所があり、この時間帯でのスコアが特に低いことを示しています。この場所が外れ値もしくは何らかの要因で急激な変動があったことを表します。
3. **要素の意味**
– 色: スコアの高さを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示します。
– 密度: 色の緻密さが、一日の中でのスコア密度を表します。
4. **時系列データの関係性**
– 日中（特に正午前後）においてスコアが安定して高い状態を示すことが多いです。これは、WEIスコアが普段の生活リズムで向上しがちな時間帯が存在することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝や夜間に比べて日中のスコアが比較的高いです。これは、活動性がWEIスコアに影響を与えている可能性を示唆します。
6. **直感的な印象と社会的な影響**
– 色の変化を見て、時間帯ごとの生活リズムの影響がわかります。例えば、夜間の低スコアは人々が就寝する時間である可能性が高いです。
– このスコアが生活の満足度やパフォーマンスに関与している場合、日中の時間帯を有効活用することで、個人や組織の効率が向上する可能性があります。
このヒートマップは、生活リズムのパターンを視覚的に把握するのに役立ち、個人の生活改善や、企業が従業員の働き方を見直す際の指標として活用できるでしょう。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化により、時間ごとのスコアの増減が示されています。一般的に、時間帯により色の変化があるため、一部の時間帯に着目することで周期的な変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に濃い紫や黄色の領域は他の部分と明確に異なっています。これらは平均から外れる外れ値や急激な変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は社会WEIスコアの変動を示しています。濃い紫は低いスコア、一方で黄色は高いスコアを表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**
– 時間帯ごとの横軸の変化を観察することで、特定の時間帯や日によるパターンがある可能性に気づきます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色が密集している時間帯や日付の部分があることから、特定の時期に相関がある可能性があります。例えば、深夜や早朝は紫系が多く、昼間に向かうにつれて黄色系が増えていることは、スコアが昼に高まる傾向を示しているのかもしれません。
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に関する洞察**
– ある時間帯に特に高いスコアを持つことから、その時間が人々の活動や社会的な活力が高まる時間である可能性があります。これに基づいて、商業活動やイベントをその時間に集中させると効果的かもしれません。また、低いスコアの時間が繰り返される場合、その時間帯の改善が必要である可能性があります。
全体として、このヒートマップは時間帯別の活動や閾値を可視化する便利なツールであり、活動の時間的な最適化や計画に役立ちます。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体には直接的な時間的トレンドは示されていませんが、各項目間の相関度が365日間でどのように推移しているかを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値としては0.5から1の間に多くの相関係数が位置しており、特に顕著な外れ値は見受けられません。しかし、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目の相関はやや低く出ています（特に社会WEI関連）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関度の強さを示し、赤色が強いほど相関が高いことを意味します。
– 対角線上の値は1.0であり、自身との相関で当然の結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に「個人WEI（心配・心理的ストレス）」は他の個人WEIカテゴリーと高い相関を持っています（0.85以上）。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共⽣・多様性・自由の保障）」の相関が高く（0.86）、互いに関連性を持つことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他の多くの項目（特に個人・社会のWEI平均や社会WEI項目）との相関が強く出ています。
– 全体的に、個人の心理的・精神的健康に関する項目は、全般的な生活の質を評価するWEI項目と密接に絡んでいます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目間では、ある一方の改善が他方にもポジティブな影響をもたらす可能性があります。たとえば、「社会WEI（共⽣・多様性・自由の保障）」の改善が、「社会WEI（公平性・公正さ）」の向上にも繋がるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に「個人WEI（心配・心理的ストレス）」が他の個人WEI項目と密接に関連していることから、職場環境の改善が従業員の総合的な生活の質を向上させる戦略が有効とされます。
このようなヒートマップは、政策や戦略の策定においてどの分野が重点的な支援や改善を必要としているかの指針を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に、すべてのカテゴリで比較的一貫した分布が見られ、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリに外れ値が見られます。特に「社会WEI（生態系整備）」、「個人WEI（職業充実）」、および「個人WEI（自由度と自治）」で外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、最小/最大値、外れ値を視覚的に示しています。
– カラフルな棒は異なるWEIタイプを区別するために使われています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各カテゴリは異なるWEIタイプを示しており、直接的な時系列データとしての関係性というよりは、カテゴリー間の分布の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は大体同じ幅で、中央値が0.7から0.85の範囲に集中しています。
– 各カテゴリの広がり（四分位範囲）は異なり、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」は特に広がりが大きいです。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感としては、全体的に高いWEIスコアが多くの人々にとって望ましい状態を表していると感じ取れるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値が指し示す問題領域（例えば、特定の社会的側面や職業の充実度）に焦点を当てた改善が必要かもしれません。
– また、異なるカテゴリへのアプローチにより、全体的な生活の質の向上が期待されます。
このグラフは、生活の様々な側面におけるWEIスコアの比較を視覚化することで、多様な社会問題や個人の幸福度の指標として活用できるでしょう。
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:
グラフを詳しく解析して、次のような洞察を述べることができます。
1. **トレンド**:
– データの散布に特に明らかな上昇や下降のトレンドは見られません。データは広く分布しており、特定方向への偏りはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に著しい外れ値は見受けられませんが、いくつかのプロットは他のプロットからやや離れて配置されています。これらは個別に注目すべきデータポイントかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は生活カテゴリーの異なる観測データを表している可能性があります。第一主成分（寄与率: 0.78）の方がより多くの情報を伝えているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではないため、異なる観測間の直接の時系列関係を示すことは難しいですが、全体の配置を見ると無作為配置に近く、明確なクラスタ化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分が大きく寄与している点から、データの変動に対する影響が最も大きい要因が特定できるかもしれませんが、その具体的な内容は追加情報が必要です。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 生活カテゴリーにおける主成分分析であるため、ウェルビーイング指標に影響を与える特定の要因がこのグラフによって可視化されている可能性があります。
– 主成分分析の結果をもとに、政策立案者や企業はどの要因が生活に大きな影響を与えているかを評価し、それに基づいて戦略を展開することが期待されます。
この分析がさらに他のデータと併用されることで、より具体的な改善策や戦略的な決定に役立てることが可能になるでしょう。
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。
