📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
**傾向とトレンド**
30日間の総合WEIスコアの推移を見ると、全体的に軽微な変動が見られますが、主に上昇傾向があります。特に、7月7日から8日にかけて急激にスコアが上がり、安定した高スコアに達していることが明らかです。これは、社会および個人WEIが共に上昇した影響を受けていると考えられます。
**顕著な変動期間**
7月6日から7日にWEIスコアが急激に上昇しており、この期間は社会的および個人の多くの項目でスコア上昇が見られるため、この間に特別なイベントや政策変更があった可能性があります。
#### 2. 異常値
異常値は複数あり、特に7月1日や5日の評価が低い日が目立ちます。一方で、7月8日の評価は通常より高くなっています。異常値の背景には、特異な経済状況や社会イベントなどが影響している可能性があります。例えば、経済的余裕や社会的持続可能性の急な変化がスコアに影響しているかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解に基づく分析は提供されていないため、一般的な季節性が存在するかどうかは不明ですが、スコアの急激な上昇は一時的な影響を受けたと考えられ、長期的トレンドとしては持続性が確認できる部分も多いです。
#### 4. 項目間の相関
項目間の相関分析はここで具体的に提示されていませんが、個人WEIと社会WEIの重要な相関はスコアの同時上昇に表れています。特に経済的余裕と社会基盤・教育機会との関連が強い可能性があります。
#### 5. データ分布
データのばらつきについては箱ひげ図等の視覚情報が提供されていませんが、異常値の頻発から外れ値の影響を受けている可能性が高いです。このため、分布の中央値や変動の幅広さを定性的に判断する必要があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素の寄与率分析により、PC1が0.77の高い寄与率を占めています。これは、データ全体の変動を主に経済や社会的要因が支配していることを示唆します。PC2の低い寄与率から、他の因子は比較的小さな影響力しか持たないと解釈できます。
### 総括
WEIスコアの変動は、短期的には個人や社会特有の出来事や情勢変化により左右されやすいことが示されています。長期的には、個人および社会の健康、経済、持続可能性がスコアに大きく寄与していると考えられます。この分析は、社会政策や個人の生活改善を通し、WEIスコアのさらなる向上に寄与するための指針として利用可能です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフでは、実績値（青のプロット）が月初から中旬にかけて若干上昇し、その後横ばいになっているように見えます。
– 予測値が横ばいであることから、今後も安定する可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつか存在していますが、これらはグラフの全体的な傾向には大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示しています。
– 赤いXは予測データ。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、安定した範囲内に収まっています。
– 薄紫、緑、青のライン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）による予測を示していますが、大きな変動は観測されません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値がかなり近く、実績値と予測値は比較的一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として実績データは高密度に分布しており、大きなばらつきは見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– グラフからは生活に関する総合的な状況が安定していることがうかがえます。
– ビジネスや社会的には、不確実性が低く安定した状況が続くことが期待され、戦略を立てやすい環境と考えられます。
このように、総合WEIスコアの時系列散布図からは安定したトレンドと範囲内の変動が見られ、現状維持または軽微な改善が見込まれる状況といえます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いドット）は序盤に0.6から約0.8まで上昇し、その後は比較的横ばいを維持しています。
– 予測（ピンクと青の線）は、線形や決定木、ランダムフォレストの手法で異なる形を示していますが、おおむね一定の範囲に収まることが予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、全体として実績データは安定しています。特に大きな変動や急落は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績を示し、過去の動向を表現しています。
– ピンクの予測線は、異なるアルゴリズム（線形、決定木、ランダムフォレスト）での予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定した動きを見せていますが、予測データが複数の手法で異なる結果を出しているため、予測の範囲には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列データは序盤に増加し、横ばいになる傾向が見受けられます。これにより、生活の質が安定していることを示している可能性があります。
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**
– このグラフからは、生活の質が初めに向上し、その後安定していることが感じられます。予測も安定しており、大きなリスクがないことが分かります。
– ビジネスの観点から見ると、予測が安定していることは、先を見据えた計画が立てやすいことを意味します。また、急な変動がないということは、リスク管理の観点からもポジティブです。
全体として、このグラフは一貫した安定性を示しており、これが人々の生活の質にポジティブな影響を与えている可能性があります。
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平均スコアの時系列変化を示しています。以下に分析を示します：
1. **トレンド**:
– 実績AIの青いプロットは初期には上昇傾向が見られ、やや上向きのトレンドです。しかし、グラフの右半分はデータがなく、予測のみが描かれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として円で囲まれたデータポイントがありますが、全体的には極端な外れ値は少なく、比較的一貫性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測が重心からどの程度ズレる可能性があるか示しています。
– ピンク色の線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
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重複せず、それぞれ別々の時期の傾向を示しています。予測の精度や信頼性を評価するためには、将来的に実際のデータと予測を比較する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や具体的な分布形状は明確ではありませんが、実績データは高いレベルであることが多く、小さな変動を伴っています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このグラフからは、社会WEIスコアが比較的安定した、わずかに上昇する傾向があることが伺えます。予測では、将来的にスコアが高くなる可能性が示唆されています。
– ビジネスや社会への影響としては、社会的な活動や政策が効果を上げつつある可能性があり、それにより生活の質が向上していると感じられるかもしれません。ただし、予測の正確性を確認するには、今後の実データと照らし合わせが必要です。
全体として、この解析は社会の健康指標や福祉の向上が継続する可能性を示唆している一方で、予測の信頼性を検証するための追加データが必要であることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）はほぼ横ばいの傾向を示しています。期間中のWEIスコアは0.8前後で安定しています。
– 予測の線形回帰（緑色）はフラットな線を示し、今後の変化が少ないことを示唆しています。
– 決定木回帰（ピンク色）とランダムフォレスト回帰（水色）はともに最初上昇した後、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントにおいて、異常値として円で囲まれています。これらは標準的な範囲外に出る瞬間を示しますが、大きなトレンドには影響を与えていません。
– 全体的に急激な変動は観測されず、比較的安定した散布が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点：実際のデータポイントを示し、安定性を表しています。
– 異常値（黒い円）：観測範囲から外れたポイント。
– 線形および非線形の予測ライン：異なるアルゴリズムによる未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデルの間には多少の予測結果の差があるものの、大きな開きはありません。それぞれが異なるアプローチであり、短期における予測性能には大きな差異がないでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアがほぼ安定しており、時間的な相関よりも個別のデータ特性が重要視されているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– WEIは短期間で安定しているため、経済的余裕の変化が少ないことを示しています。これは、生活の安定性や経済的な安定性を示していると考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の戦略変更がもたらす影響が予想されないため、現状維持を基本とした計画が適しています。
– 社会的には、個人の経済状況に大きな変動がないことから、大規模な社会問題の発生リスクは低いと考えることができます。
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:
### グラフの視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 初期の時点でスコアは0.8付近で横ばいです。短期間の変動はありますが、大きな上昇や下降は確認できません。
– **予測（ピンクの線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてで、スコアの予測値は時間とともに上昇しています。特にランダムフォレスト回帰ではわずかに上昇傾向が強く表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い円）**: 初期のデータの中にいくつかの外れ値が存在しますが、それほど離れた値ではないため、スコア全体に大きな影響はないと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実測された健康状態のスコア。
– **予測（赤い×）**: 予測AIによる健康状態の推定。
– **予測の不確かさ（グレーの領域）**: 予測の不確実性を示し、特に初期のデータでは実績のデータがこの範囲内に収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値は概ね一致しているが、予測の不確かさ範囲が広がっているため、今後の変動の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測のデータが0.8以上で集中しているため、全体的な健康状態は安定して良好であると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 健康状態が安定して推移していることは、個人の生活の質の安定性を示唆しており、安心感を提供します。ビジネスにおいては、健康管理サービスの評価や改善のためにこの種のデータは非常に貴重です。また、個々の健康状態の予測精度が向上すれば、健康予防と医療サービスの向上につながる可能性があります。
トレンドの予測から、今後の健康状態がさらに向上する可能性がありますが、外れ値や不確かさ範囲に注意して観測を続けることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期のWEIスコアに上昇傾向が少し見られますが、その後は一定の値に収束しています。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は比較的一直に維持されていますが、ランダムフォレスト回帰では微かな上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期数日において、数値が低めの外れ値がいくつか存在します。
– その後は外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）は、一時的に上昇した後、一定の値に落ち着いています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、初期は不確かさが大きく、その後収束しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間の確固たる関係性が示唆されます。
– 予測モデルは、特にランダムフォレスト回帰が実績の動きをよく追っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は特定の期間において比較的一貫しています。
– WEIスコアの分布は、大部分で同様の範囲内に留まっています。
6. **直感的な洞察**:
– 最初の数日はストレスレベルが低くなっている可能性がありますが、後半は安定しています。
– これがビジネスや社会に影響を与えるとすれば、心理的ストレスが労働生産性や生活の質にどのように影響するかを考える必要があります。
– 安定した期間が長い場合、ストレス管理がうまくいっている可能性を示しているかもしれません。
この分析から、予測モデルが比較的精度高く機能していることがわかりますが、初期モデルの不確定性はあるので、そこに感じる不安を改善できる方法を考慮すべきです。
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:
このグラフは、過去30日間の個人WEI（自由度と自治）スコアの推移を示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初期の段階で多少のばらつきは見られるものの、おおむね0.6から0.8の範囲内に収まっています。
– 予測データは、ランダムフォレスト回帰が徐々に上昇しており、線形回帰と決定木回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い輪郭）は、低いスコア（0.6付近）でいくつか見られますが、全体の流れを大きく変えるものではないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）は、実際の測定値です。黒い輪郭で強調表示されている点は外れ値です。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は中期的に上昇しており、多様な要因を捉えている可能性があります。
– 緑と青の線（線形回帰、決定木回帰）は、変動がないため、予測に安定性を持たせているか、単に現在の状態を維持しているだけかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が示されていますが、ランダムフォレストが他の手法よりも変動を捉えているため、より敏感な予測が行われ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、0.6から0.8の間で密集しており、一定の安定性を持っていると考えられます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータからは、個人の自由度と自治の測定において、全体として安定している状況が伺えます。ランダムフォレストの上昇傾向は、今後の改善や変化の可能性を示唆しています。社会やビジネスにおいては、個人の自由度が向上することが期待でき、働き方の多様性や自己決定権の拡大といった影響があるかもしれません。
このようにして、あなたの目的に応じて異なる予測モデルを選択し、それぞれの特徴を把握することで、より精度の高い意思決定や戦略を策定できると考えられます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の約7日間において、実績のWEIスコアは大きな変動を伴いながら上昇しています。
– その後、WEIスコアは短期間で安定を見せています。その後の予測期間では、線形回帰や決定木回帰は安定した予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は急な上昇を予測していますが、これは他の手法による予測とは異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値が見受けられ、特に期間の初めに顕著です。
– これらの外れ値は、データ取得上の問題または社会的なイベントなどに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、黒い丸は外れ値を示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって、未来の予測が異なることが明示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、現実との乖離を考慮する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測手法の間には明確な差異があります。特にランダムフォレスト回帰は他の手法とは異なる予測方向を示しているため、これによって別な要因が影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は不均一であり、短期間での変動が大きい。
– 予測手法間の相関は低く、それぞれで異なるパターンを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データの変動性や外れ値は、社会の不安定な要素や意思決定の複雑さを反映していると考えられます。
– 予測の不確かさが示されているため、特にランダムフォレストによる異なる予測に注意を払う必要があります。
– ビジネスや政策決定においては、安定を求める場合、線形回帰や決定木回帰の予測に着目することが考えられますが、革新や新たな方針を模索する場合にはランダムフォレストの異なる見方も重要です。
この分析をベースに、更なるデータ収集や詳細な解析を行うことで、より精確なビジネスおよび社会的なインサイトが得られるでしょう。
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WEI（持続可能性と自治性）」のスコア推移を30日間にわたり示しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績AIによるWEIスコアは0.8から0.9付近で安定し、全体的に横ばいです。
– 予測AIによる予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれの方法でも、今後のスコアの一定の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIには明確な外れ値はありませんが、データの一部に異常値が青いプロットとして示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績AIのデータを示し、黒い輪郭のついたプロットは異常値を示します。
– 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）による予測はそれぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の不確かさを示す灰色の範囲は、予測の信頼性の幅を示します。予測モデルは、実績データより若干高い範囲で一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータは比較的狭い範囲で安定しています。予測においても大きなばらつきは見られず、実績データの傾向に沿った羨望がされています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと**
– 実績は安定していることから、社会の持続可能性と自治性において大きな問題は発生していないが、予測データはわずかに考慮すべき上昇を示しており、今後の改善の可能性を感じさせます。
– ビジネスや社会への影響として、持続可能性と自治性の改善に向けた取り組みを進化させる好機と見なすことができるでしょう。具体的な政策や新しい戦略を試す上での指標として活用できるかもしれません。
このグラフから得られるインサイトは、安定した現在の状態を活かしつつ、持続的な改善を目指す方向性を示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青点）は、7月の初めからほぼ一定もしくは小幅な変動を示していますが、全体としては安定しています。
– 各種予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体として緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、いくつかの外れ値が黒い円で示されています。ただし、これらの外れ値は重大な偏りを示しているとは限らないようです。
– 急激な変動は特に見られず、安定した動向が観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示しています。
– 紫色、緑色、ピンク色の線は異なる予測モデルに基づく予測値を示しており、それぞれわずかな違いが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際の実績と各予測モデルが近い値を示しており、予測精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 出力されているWEIのスコアは、比較的高い安定した分布を示しています（0.8付近）。
– 外れ値の検出と密度の描写により、データの一貫性が確保されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、社会基盤や教育機会が短期的に安定していることが読み取れます。
– ビジネスや政策の観点からは、予測モデルの精度を高めることで、将来の施策の計画や実行の際に役立てることができるでしょう。
– 社会的には、これらの指標が安定していることは、現状の体制が有効に機能していることを示しており、さらなる改善や改革の基礎となります。
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
– **実績データ（青いプロット）**：
– 期間の初めにおける値は0.6から0.85の範囲である。
– 初期にはある程度の変動が見られるが、若干の上昇トレンドがあり、後半では約0.8付近で安定している。
– **予測データ（線グラフ）**：
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいで約0.8。
– ランダムフォレスト回帰は約1.0に近く横ばい。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データにおいて異常値がいくつか観測される（黒い円で示されている）。
– 急激な変動は特に見られないが、データのばらつきが大きい時期が存在。
#### 3. 各プロットや要素
– **青プロット**：
– 実績のWEIスコアを示す。
– 初期に不規則な変動がある。
– **線グラフ（予測）**：
– 予測モデル別に異なるが、全体的に安定した状態を示す。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測データの間に大きな乖離は見られない。
– 予測は実績データの後半の安定性を反映していると考えられる。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアは最初の一週間で多様に散らばっている。
– その後、スコアがある程度の水準で安定しており、予測の一貫性が見られる。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– WEIスコアが最終的に高い水準で安定していることは、共生、多様性、自由の保障が一定の水準を維持していることを示唆する。
– 異常値が初期に観測されるが、その後安定していることから、初期の混乱状態から一定の改善があった可能性がある。
– 社会的には、より多様性や共生が保障されていると人々が感じられる状態にあるかもしれない。
このデータに基づくと、これまでの成果が維持されており、現在の政策や管理が機能していると言えそうです。安定的なスコアを保つための施策の継続が重要です。
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:
このグラフは、30日間の生活カテゴリにおける総合WEIスコアを時間帯ごとに色分けして示したヒートマップです。色の変化がスコアの変動を示しています。
1. **トレンド**
– 時間帯や日付によってスコアの変動がありますが、特定の周期性は明確ではありません。
– 総じて、明け方から午前中にスコアが高く、午後遅くから夜にかけてスコアがやや低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日と7月6日に、16時付近で特に低いスコアが見受けられます（濃い紫）。
– 一方、7月7日の8時から16時にかけてスコアが高くなっています（黄色）。
3. **プロットや要素の意味**
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、各セルの色はWEIスコアを示しています。
– カラーバーを見ると、黄色に近づくほどスコアが高いことがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（特に午前中と夜）でパターンが見られるが、日付による一定の変動は不明瞭。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中の時間帯に一貫して高スコアが観測されており、活動のピークがこの時間帯に位置している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 朝の時間帯における高いスコアは、全体的な活動や効率がこの時間帯に集中していることを示唆します。これにより、企業はこの時間帯に重要な会議や活動を集中させることが考えられます。
– 逆に、午後の特定の時間帯にスコアが下がることから、この時間をリフレッシュタイムとして捉えるのも一つの戦略となるでしょう。
この分析から、企業・組織は日常活動のタイムテーブルを再評価し、最適な効率を目指すための戦略を練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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なる色の変化が確認できます。特に、時間が進むにつれ、色が濃い青から明るい黄緑に変わっています。これは、数値の上昇や活動の増加を示唆しています。
– 特定の日付（2025-07-05頃）を境に色のスキップが見られ、断続的なデータを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-05あたりで、一部の時間帯でデータが無いことがわかります。この時期に何か予期せぬ要因が影響した可能性があります。
– 全体的に、時間帯での色の変化に一貫性があり、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は個人WEIスコアを示しており、色が明るくなるほどスコアが高い。
– 左側の軸は時間帯を示し、下の軸は日付を示しています。特に、深夜から早朝にかけて色の変化が見られ、活動パターンの変動が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯におけるスコアの変動性が確認でき、特に夜間から早朝にかけての活動の違いが可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色が連続する日と、濃い色から始まる日で、活動や状況に何らかの周期性がある可能性があります。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響に関する洞察**
– 夜遅くにかけて活動が高まる傾向があるため、夜型のライフスタイルや仕事の増加が考えられます。
– ある日付でデータの欠損があるということは、その期間中に何らかのイベントや変動があった可能性があり、その原因を理解することが重要です。
– ビジネスにおいては、このデータを利用して特定の時間に合わせた活動やキャンペーンを計画することが有効です。
このヒートマップからは、時間帯ごとの活動レベルの違いや、特定期間中における活動の減少を読み取ることができ、これにより生活スタイルやビジネス戦略を調整するための貴重な情報を得ることができます。
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:
以下に、グラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは一定の周期性を伴っており、日中と夜間で異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時の間に明確な変動が見られ、特定の時間に指数が顕著に低下していることがある（例えば、7月5日）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が指数の高低を示し、特に黄色は高い指数（0.85以上）を示し、紫は低い指数（0.70以下）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– その日の時間帯によって指数が異なり、特定の時間帯に周期的な変動があり、それが日付を跨いで継続していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 指数は時間帯とともに増減するパターンを持ち、17時から19時にかけて低値を示すことが多いようです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 日中の活動量や社会活動が指数の変動に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、特定の時間帯に注力することで効率的な活動が期待されます。
– 社会全体の活動が時間帯に依存している可能性があり、イベントやキャンペーンの適切なタイミングを見極める資料として有用です。
このようなヒートマップは、活動のピーク時間や最適な作業時間を理解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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間の相関関係を示しており、個々の項目間での一定期間の比較を行っています。全体としては、個別の傾向や周期性より、各項目の相関性に注目しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関関係における特異な点（例：個人WEI（自由度と自治）と他の項目との相関が比較的低い）があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関があり、青に近いほど相関が弱い、または負の相関です。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は強い（0.97）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人WEIと社会WEI項目間の高い相関が目立ちます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」、「総合WEI」との相関が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」はほぼ全ての項目と高い相関を持つことから、全体的な指標として有益である可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も他の項目と高い相関を持っています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 高い相関が示されている項目が多く、これは個人の満足度や社会的な状況が互いに強く影響し合っていることを示している可能性があります。
– これに基づいて、個人の経済的余裕や心理的ストレスの改善が社会全体の満足度を向上させるための効果的な介入点となるかもしれません。
– ビジネスや政策の策定において、相関が高い分野に注目した介入や改善を行うことが、全体的な効果を上げるための戦略として有効であると考えられます。
このヒートマップは、個と社会のウェルビーイングが密接に関連していることを視覚的に示しており、相互作用を考える際の基礎データとして非常に有用です。
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:
この箱ひげ図を分析すると、次のポイントに注目できます。
1. **トレンド**:
各カテゴリ間で大きな上昇または下降のトレンドは見受けられません。ただし、全体的にWEIスコアが0.7から0.9の範囲に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には、外れ値が多く見られます。特に「個人WEI（経済状態）」の外れ値は、他よりもかなり低くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱の範囲は第一四分位数（Q1）から第三四分位数（Q3）までを示しています。これはデータの中間50%を意味します。
– ひげの長さは四分位範囲（IQR）の通常の範囲を示し、飛び出している点は外れ値を示しています。
– 色の違いはカテゴリの識別に使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
複数のカテゴリがあり、個人の視点と社会の視点が分けられていますが、それぞれのスコアに大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
いくつかのカテゴリ間でスコアの中央値が異なります。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は他と比べてわずかに低い値を示していますが、全体として大きな偏りは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
このグラフからは、一般的にWEIスコアが高めであることが読み取れますが、一部のカテゴリ、特に「経済状態」と「心理的ストレス」が非常に多様性をもち、場合によっては低い評価を受けている可能性があります。これにより、個々の生活や社会の幸福度にばらつきが生じていることが示唆されます。ビジネスや政策立案者はこれらの要因に注力し、改善に向けた対策を考慮する必要があるかもしれません。
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、30日間の生活カテゴリにおけるWEI（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）により示しています。それぞれのデータポイントは、主成分1と主成分2にマッピングされ、各要素の変動を示しています。
### 1. トレンド
– **上昇や下降**：特定の方向性は明確でなく、データポイントは全体的に散らばっているため、強いトレンドは見られません。
– **周期性**：30日間という期間での周期性も特に見当たりません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値としては、第1主成分が約0.3、第2主成分が約0.15の地点にあるデータポイントが他の点から離れているように見えます。これが何か異常を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– データが第1主成分に沿って広がっていることから、第1主成分がデータの変動を大きく説明していると考えられます（寄与率77%）。
– 第2主成分の寄与率は7%であり、データ全体の散布の説明力は低いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データは広がりがあり、時系列というよりは生活カテゴリ全体の要素間の関係性を視覚化しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 左下から右上にかけての微弱な相関関係があるかもしれませんが、データの散らばりから相関はあまり強くないと考えられます。
### 6. 直感的な感じ取れることとビジネス・社会への影響
– 生活カテゴリにおける様々な要素は、第1主成分に強く依存していることを認識できます。これにより経済指標が、特定の要素によって大きく影響を受ける可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の出来事や要因が何か影響を与えていることを示しており、そこに注目することでより深い分析が可能です。
全体として、主成分分析を通じて生活カテゴリにおける複数の要素との関連性を探り、その理解を深めることができるでしょう。特に、外れ値の分析は、経済や社会の特定の側面への深い洞察を得る鍵となるかもしれません。
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。